Цифровая реклама на основе данных: преимущества и риски поведенческой рекламы в интернете

Data-driven digital advertising: benefits and risks of online behavioral advertising
Simone Aiolfi, Silvia Bellini, Davide Pellegrini
2021-05-14

управляемая данными цифровая рекламаонлайн-поведенческая рекламаперсонализированная рекламапроблемы конфиденциальностимоделирование структурными уравнениями
Цель. Исследование направлено на изучение того, каким образом посредством повторяющихся и персонализированных сообщений людей можно побуждать к совершению покупок. В частности, в работе предлагается концептуальная модель потенциальных преимуществ и рисков поведенческой рекламы в интернете и цифровой рекламы на основе данных (OBA), которая может помочь исследователям и практикам лучше понять покупательское поведение в сфере онлайн-ритейла. Кроме того, исследование посвящено роли обеспокоенности вопросами конфиденциальности в отказе от OBA или ее принятии. Методология. Авторы применяют метод структурного моделирования уравнениями (SEM) с использованием регрессионного метода частичных наименьших квадратов (PLS) для проверки исследовательских гипотез на основе данных, полученных с помощью структурированной анкеты. Результаты. OBA представляет собой противоречивый вид рекламы, вызывающий у потребителей противоположные реакции. В частности, принятие OBA положительно связано с релевантностью, полезностью и достоверностью персонализированной рекламы, тогда как намерение избегать персонализированной рекламы тесно связано с обеспокоенностью вопросами конфиденциальности. Следовательно, принятие OBA и отказ от нее влияют на намерение нажать на рекламное объявление и поведенческое намерение, которые имеют решающее значение для успеха цифровой рекламы на основе данных. Научная новизна/ценность. В предыдущих исследованиях были разработаны сложные теоретические модели, объясняющие предпосылки OBA и сосредоточенные исключительно на этических вопросах маркетинга, эффективности отдельной кампании OBA или способах создания успешной рекламной кампании. Однако ни одно исследование не было посвящено намеренному или фактическому поведению покупателей. Восполняя этот пробел в существующей литературе, в нашей работе применяется подход SEM для выявления преимуществ и рисков OBA, а также факторов, определяющих фактическое поведение людей, выражающееся в покупках, стимулированных OBA.
1
Принятие и избегание OBA влияют на намерение нажать на рекламное объявление и на последующие поведенческие намерения, важные для эффективности рекламы.
2
Принятие OBA повышается при восприятии персонализированной рекламы как релевантной, полезной и достоверной.
3
Озабоченность конфиденциальностью тесно связана с намерением потребителей избегать персонализированной рекламы.
4
Исследование разрабатывает framework, охватывающий преимущества и риски поведенческой онлайн-рекламы (OBA) в электронной торговле.
5
С помощью моделирования структурными уравнениями на основе PLS исследование связывает факторы OBA с фактическими или предполагаемыми покупками, восполняя пробел в предыдущих работах.

онлайн-поведенческая и основанная на данных цифровая реклама (OBA) в сфере онлайн-розничной торговли

принятие и избегание потребителями персонализированной рекламы, включая роль воспринимаемой релевантности, полезности и достоверности, обеспокоенности конфиденциальностью, намерения нажать на рекламу и покупательского поведения

Publication Details
Publication Date
2021-05-14
Journal
Publisher
ISSN
Cited by
118
Access Type
Author Information
Authors
Simone Aiolfi
Silvia Bellini
Davide Pellegrini
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%