Repetitive Financial Ads on Social Media Shape Next-Gen Future Financial Experience: Why Financial Experts Should be Alert?
Notice bibliographique
Résumé
Social media platforms allow financial institutions and advertisers to reach a broad audience and promote their offerings. Consequently, financial ads have become a common feature in social media feeds. Nevertheless, more knowledge is needed regarding the effects of these ads on the Next Gen customer journey (age and culture), who navigates through the complex financial ecosystem trying to make sense of these repetitive financial ads combined with the interference of social media influencers. This qualitative research explores the impact of repetitive financial advertisements on social media and their influence on the general perception of various age groups that compose the Next-Gen. The methodology consisted of an in-depth content analysis of financial influencers on social media and 15 in-depth interviews of participants from different demographic and culture groups who shared their detailed customer journey experiences, including attitudes and perceptions toward repetitive financial ads. The results of this study contribute to providing a better understanding of a) how exposure to repetitive financial ads shapes the customer’s attitude towards financial products and services, b) how variations in perceptions may depend on the customer’s age groups and cultural background, and c) how social media influencers combined with social media platforms selection may impact the customer’s financial literacy and perception on financial products and services. From a managerial perspective, the power of influencers and social media platforms within financial services should be evaluated beyond \n \nrobotic information gathered by big data. Although the qualitative research limits the \naggregate results based on the snowball recruitment and the number of interviewees, it enriches the perspective of putting the human first by listening to the storytelling; it is possible to grasp how the customer engages in sharing, reading, and commenting about financial services and products on various social media platforms, and how the customer is influenced by “financial experts” who promote their expertise on these platforms. Ethical guidance is needed at all levels (e.g., customers, financial institutions, financial advertisers, marketers) to develop and achieve social media efficacy while tailoring educative financial communication strategies toward specific age and cultural groups.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».