Reshaping marketing through immersive technologies – an exploratory study in the Egyptian real estate sector
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to explore the role of immersive technologies in reshaping the marketing techniques for the real estate industry and their effect on the consumer purchase decision process. Design/methodology/approach The research methodology is based on a qualitative approach, utilizing the case study research method. Data collection was conducted in two phases. The first phase involved general interviews with chief executive officers from Canada and Egypt. The second phase included a site visit to the company’s location in Egypt, where observations of the technology implementation were made, along with semi-structured interviews with all involved departments. The classical model of the consumer purchase decision-making process served as a solid theoretical framework. Findings Immersive technologies are transforming real estate marketing. It provides the buyers with an innovative customer journey, enabling a smooth customer experience and easy purchase decision, and the sellers with a simple sales journey focusing on customer preferences. The study also reveals that immersive technologies have environmental, economic and social impacts. Originality/value There is still a gap in marketing studies regarding the effects of immersive technologies on consumer behavior in the real estate industry, particularly in Africa. Using the classical model of consumer purchase decision, this in-depth case study provides a novel exploration of how real estate agents use immersive technologies to promote properties and how these technologies influence consumer decisions at each stage. The paper makes an empirical contribution by examining this sector in Egypt. This contributes to advancing our understanding of consumer behavior models and improving marketing practices.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».