Введение 4
Глава 1. Исследование когнитивных искажений и их роли в Интернет-рекламе 7
1.1 Поведенческая экономика 7
1.2 Классы когнитивных искажений 15
1.3 Методы использования искажений в Интернет-рекламе 19
Глава 2. Исследование вовлеченности потребителей 24
2.1 Общее определение вовлеченности 24
2.2 Устойчивая и ситуативная вовлеченность 26
2.3 Матрица вовлеченности FCB 29
2.4 Характеристика товаров с низкой и высокой вовлеченностью 33
2.5 Реклама товаров в зависимости от степени вовлеченности потребителя 34
Глава 3. Эмпирическое исследование влияния когнитивных искажений в интернет-рекламе в зависимости от степени вовлеченности при покупке 36
3.1 Цель и задачи эмпирического исследования 36
3.2 Разработка дизайна исследования 36
3.3 Анализ результатов эмпирического исследования 51
3.4Проверка гипотез и предположений исследования по результатам эксперимента 59
3.5 Обсуждение исследования 62
Заключение 65
Список использованной литературы 67
Приложение 73
За 2020 год рынок Интернет-рекламы в России вырос на 4% по сравнению с прошлым годом, оборот рынка в 2020 году составил 253 млрд рублей (без НДС). При этом, с влиянием пандемии, когда большинству компаний для того, чтобы выжить, пришлось полностью или частично перейти в онлайн, Интернет-реклама стала играть основную роль в продвижении продуктов и услуг. В 2020 году значительный прирост показали аудитории Интернета и телевидения, так как люди стали гораздо больше времени проводить дома, но при этом сильно пострадало радио, так как 2/3 аудитории слушают радио при поездках в автомобилях, и наружная реклама, которая показала падение в 3-4 раза по сравнению с периодом до пандемии. Таким образом, при возрастании трафика в Интернете, увеличивается и потенциальный охват при проведении рекламных кампаний онлайн. Вместе с растущим рынком Интернет-рекламы наблюдается и растущее присутствие феномена «баннерная слепота». Для того, чтобы рекламное объявление компании могло успешно конкурировать с миллионами других объявлений, необходимо сделать его интересным для покупателя – одним из способов воздействия на убеждения потребителя в поведенческой экономике является использование когнитивных искажений.
Тема когнитивных искажений достаточно обширно освещена в маркетинговых исследованиях и уже давно активно используется при формировании практических руководств по применению ловушек мышления в маркетинговых стратегиях. Небольшие изменения, например корректировка цены или изменение изображения на сайте, могут оказать значительное влияние на когнитивные процессы человека и, в конце концов, повлиять на принимаемое им решение. Несмотря на широкое применение искажений, шаг за шагом сужая вопрос исследования, можно найти новые разрезы для изучения и применения искажений в маркетинге. В рамках данной работы таким разрезом стала разная эффективность применения когнитивных искажений в зависимости от степени вовлеченности потребителя при покупке продукта. Такой разрез при классификации продуктов был выбран на основе массы исследований, которые утверждают, что степень вовлеченности покупателя является ключевой переменной, определяющей формирование рекламной стратегии компаний.
Формулировка проблемы. В современных реалиях, когда потребители становятся все более требовательными как к товарам и услугам, так и ко всем получаемым о них материалам, при этом все больше развивается понятие рекламной слепоты, необходимо изучить способы повышения эффективности Интернет-рекламы с помощью использования когнитивных искажений, а также рассмотреть влияние искажений на привлекательность рекламы в зависимости от степени вовлеченности потребителя при покупке, чтобы более точно применять искажения на практике.
Цель исследования – определить влияние воспринимаемых когнитивных искажений в Интернет-рекламе в зависимости от степени и типа вовлеченности потребителя в процесс покупки (высокая/низкая/ситуативная вовлеченность).
Задачи исследования:
• Проанализировать роль и использование когнитивных искажений в маркетинге
• Изучить типы и степени вовлеченности потребителей при покупке и их использование в рекламе
• Провести эмпирическое исследование о воздействии степени и типа вовлеченности потребителя на силу влияния искажений
• Сформулировать управленческие рекомендации относительно использования когнитивных искажений в Интернет-рекламе для товаров с высокой, низкой и ситуативной вовлеченностью
Формат работы – эмпирическое исследование.
Объектом исследования является использование когнитивных искажений в баннерной рекламе. Предметом исследования является влияние вовлеченности на эффект от наличия в Интернет-рекламе искажений.
Структура работы обусловлена типом исследования. Первая часть делится на две главы и призвана изучить теоретические аспекты изучаемого вопроса: первая глава концентрируется на природе происхождения когнитивных искажений, их классах и значении в маркетинге и Интернет-рекламе, во второй главе рассматривается классификация товаров по степени и типам вовлеченности и использование данных знаний в рекламе. Вторая часть исследования - эмпирическая, третья глава описывает дизайн исследования, обосновывает его выбор, представляет выдвинутые гипотезы, раскрывает процедуру обработки и анализа данных и содержит практические рекомендацию по применению результатов.
Теоретическая и практическая значимость работы выражается в создании концептуальной модели влияния когнитивных искажений в Интернет-рекламе для товаров с низкой, высокой и ситуативной вовлеченностью. Исследование прочно базируется на обзоре имеющейся литературы и других вторичных источников по каждой из составляющих темы. Существующие исследования дают возможность выдвинуть гипотезы об использовании искажений в более специфичном разрезе – на рынке Интернет-рекламы и в зависимости от степени и типа вовлеченности потребителя при покупке. Путем анализа источников по каждой из тем по-отдельности, появляется возможность рассмотреть влияние отдельных факторов, не рассматривавшихся в совокупности, на конечную результирующую переменную – заинтересованность в рекламном предложении в рамках данного исследования.
Эмпирическая часть работы состоит из двух этапов, представляющих собой опрос и действительный эксперимент. В ходе первого этапа проводится пилотное тестирование степеней вовлеченности потребителей при покупке разных товаров электроники – данный этап служит основой для выбора двух продуктов (с предполагаемо наиболее высокой и наиболее низкой вовлеченностью из представленных) для проведения второго этапа – эксперимента. Эксперимент проводится в условиях реальной рыночной среды и конкуренции – запускаются тестовые рекламные кампании на платформе MyTarget – такой эксперимент дает возможность исследовать проблему на практике и вывести действительные управленческие рекомендации
В рамках данной работы был проведен анализ первичной и вторичной информации в области когнитивных искажений и их применения в диджитал-рекламе. Актуальность темы обусловлена бурным развитием рынка Интернет-рекламы в России при усложнении привлечения и удержания внимания аудитории. Исследовательский вопрос состоял в том, чтобы при использовании баннеров активировать когнитивные искажения в сознании человека и тем самым подтолкнуть его на совершение клика по баннеру – перехода ко второй стадии воронки продаж – от «Внимания» к «Интересу». Также, чтобы дать более точные рекомендации в зависимости от группы товаров, рынок было решено рассматривать с точки зрения вовлеченности при покупке, так как вовлеченность играет одну из важнейших ролей при формировании рекламной стратегии. В результате компании получают рекомендации по дифференциации визуальной составляющей рекламы в целях улучшения показателя CTR, при этом активизация искажения, рассмотренных в работе, не требует дополнительных финансовых вложений.
Анализ вторичной информации в области определения вовлеченности способствовал структуризации рынка и формированию стратегий продвижения. Так, были выделены группы продуктов с высокой, низкой и ситуативной вовлеченностью, также была рассмотрена матрица вовлеченности FCB, которая дала более четкое представление о группах продуктов, относящихся к каждому квадранту. Анализ источников по теме когнитивных искажений позволил определить природу и сущность когнитивных искажений, выделить среди них группы и определить искажения для проведения исследования. Анализ рынка диджитал-рекламы позволил определить наиболее популярное направление рекламы – баннеры. Таким образом, когнитивные искажения и степень вовлеченности в диджитал-рекламе были объединены в одну модель, которая послужила основой для проведения сбора первичной информации. Также изучение научной литературы способствовало выдвижению гипотез и предположений для тестирования в рамках двухэтапного исследования – пилотного (опроса) и эксперимента.
В рамках исследования было выдвинуто 14 гипотез и 3 предположения. 13 гипотез подтвердились, одна подтвердилась частично, так как выполнялась для некоторых рекламных кампаний товара с ситуативной вовлеченностью, т.е.CTR этих кампаний был выше, чем CTR рекламных кампаний с высокой или низкой вовлеченностью, но при этом при сравнении других кампаний он оказался ниже, поэтому гипотеза принимается частично. Одно предположение из трех не подтвердилось – показатель CTR при активизации эффекта ореола оказался ниже для рекламной кампании товара с ситуативной вовлеченностью, чем CTR кампании товара с высокой вовлеченностью, что говорит о большей эффективности последней. Подтверждение выдвинутых гипотез дает ценные практические рекомендации для повышения эффективности рекламы при продвижении товаров с разными степенями и типами вовлеченности. Безусловно, исследование имеет свои ограничения, основными из которых является квотный способ подбора выборки в 394 респондента, а возможностью – использование дополнительных инструментов аналитики при проведении эксперимента на платформе MyTarget, например, GoogleAnalytics, чтобы более многогранно и подробно проанализировать эффективность рекламы. Исследование открывает широкие границы для проведения дальнейших экспериментов. В целом, нужно сказать, что цель работы - определить влияние воспринимаемых когнитивных искажений в Интернет-рекламе в зависимости от степени и типа вовлеченности потребителя в процесс покупки (высокая/низкая/ситуативная вовлеченность) - была полностью реализована в рамках данного исследования.
1. Думай медленно, решай быстро / Даниэль Канеман ― Brockman, Inc, 2011. ― 137 с.
2. Комиссия экспертов Ассоциации Коммуникационных Агентств России подвела итоги развития рекламного рынка России за 2020 год. [Электронный ресурс] //. — Режим доступа: https://www.akarussia.ru/press_centre/news/id9542 (дата обращения: 02.03.2021).
3. Малхорта, Нэриш К., Маркетинговые исследования. Практическое руководство., 3-е издание.: Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильяме», 2002. – 960с.: ил. – парал. Тит. анг. – с. 186
4. Обзор медиаиндустрии 2020 г. [Электронный ресурс] // PWC. — Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/publications/mediaindustriya-v-2020-2024/internet-reklama.html (дата обращения: 02.04.2021).
5. Обзор медиаиндустрии 2020 г. [Электронный ресурс] // PWC. — Режим доступа: https://www.pwc.ru/ru/publications/mediaindustriya-v-2020-2024/internet-reklama.html (дата обращения: 02.04.2021).
6. Рынок PPC-рекламы в 2021 году: новые тренды и ожидаемые новинки. [Электронный ресурс] //. — Режим доступа: https://ppc.world/articles/rynok-ppc-reklamy-v-2021-godu-novye-trendy-i-ozhidaemye-novinki/ (дата обращения: 02.04.2021).
7. Allais, M. 1952a. Fondementsd’unethéorie positive des choixcomportant un risque et critique des postulats et axiomes de l’écoleAméricaine. International Conference on Risk, Centre National de la Recherche Scientifique, May 1952. ColloquesInternationaux XL, Econométrie, Paris, 1953, 257–332.
8. Ann Smith, R. The role of situational involvement in consumers' attitude polarization. J Bus Psychol 3, 439–447 (1989).
9. Bauer, R.A. (1960) Consumer Behavior as Risk Taking. In: Hancock, R.S., Ed., Dynamic Marketing for a Changing World, Proceedings of the 43rd. ConferenceoftheAmericanMarketingAssociation, 389-398.
10. Bauer, R.A. (1967) Consumer Behavior as Risk Taking. In: Cox, D.F., Ed., Risk Taking & Information Handling in Consumer Behavior, Graduate School of Business Administration, Harvard University, Boston, 23-33.
11. Becker, Gary S. “A Theory of the Allocation of Time.” The Economic Journal, vol. 75, no. 299, 1965, pp. 493–517. JSTOR, www.jstor.org/stable/2228949. Accessed16May 2021.
12. Becker, J. V., & Murphy, W. D. (1998). What we know and do not know about assessing and treating sex offenders. Psychology, PublicPolicy, andLaw, 4(1-2), 116–137.
13. Bewley, T. F. (1999). Why wages don't fall during a recession. HarvardUniversityPress
14. Bloch, Peter H., and Marsha L. Richins. “A Theoretical Model for the Study of Product Importance Perceptions.” Journal of Marketing, vol. 47, no. 3, 1983, pp. 69–81. JSTOR, www.jstor.org/stable/1251198. Accessed 21 May 2021.
15. Brucks, Merrie, 1985. "The Effects of Product Class Knowledge on Information Search Behavior," Journal of Consumer Research, Oxford University Press, vol. 12(1), pages 1-16, June.
16. Cass AO. Consumer Self-Monitoring, Materialism and Involvement in Fashion Clothing. AustralasianMarketingJournal. 2001;9(1):46-60.
17. Conlin, Michael; O'Donoghue, Ted; Vogelsang, Timothy J. (2007). "Projection Bias in Catalog Orders". The American Economic Review. 97 (4): 1217–1249.
18. Cox HL. Meeting Students’ Total Communication Needs. JournalofBusinessCommunication. 1967;4(2):37-45.
19. Daniel Read, Barbara van Leeuwen, Predicting Hunger: The Effects of Appetite and Delay on Choice, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Volume 76, Issue 2, 1998, Pages 189-205.
20. DellaVigna, Stefano. “Psychology and Economics: Evidence from the Field.” Journal of Economic Literature, vol. 47, no. 2, 2009, pp. 315–372. JSTOR, www.jstor.org/stable/27739926. Accessed 23 March 2021.
21. DellaVigna, Stefano. 2009. "Psychology and Economics: Evidence from the Field." Journal of Economic Literature, 47 (2): 315-72
22. Dholakia, U.M. (2001), "A motivational process model of product involvement and consumer risk perception", European Journal of Marketing, Vol. 35 No. 11/12, pp. 1340-1362.
23. Edgell, S. (1999). VEBLEN'S THEORY OF CONSPICUOUS CONSUMPTION AFTER 100 YEARS. HistoryofEconomicIdeas, 7(3), 99-125.
24. Farber, Henry S. “Is Tomorrow Another Day? The Labor Supply of New York City Cabdrivers.” Journal of Political Economy, vol. 113, no. 1, 2005, pp. 46–82. JSTOR, www.jstor.org/stable/10.1086/426040. Accessed 10 April 2021.
25. Geoffrey E. Hinton, Mapping part-whole hierarchies into connectionist networks, Artificial Intelligence, Volume 46, Issues 1–2, 1990, Pages 47-75.
26. Hayes-Roth, B., & Hayes-Roth, F. (1977). Concept learning and the recognition and classification of exemplars. JournalofVerbalLearning&VerbalBehavior, 16(3), 321–338.
27. Henry Lin (2011): Three Principles of Soil Change and Pedogenesis in Time and Space. Soil Science Society of America Journal, 75(6):2049–2070
28. Houston, M. J., & Rothschild, M. L. (1978). Conceptual and Methodological Perspectives on Involvement. In S. Jain (Ed.), Research Frontiers in Marketing: Dialogues and Directions (pp. 184–187). AmericanMarketingAssociation.
29. Irwin P. Levin, Sandra L. Schneider, Gary J. Gaeth, All Frames Are Not Created Equal: A Typology and Critical Analysis of Framing Effects, Organizational Behavior and Human Decision Processes, Volume 76, Issue 2, 1998, Pages 149-188
30. Jiang, K., Lepak, D. P., Han, K., Hong, Y., Kim, A., & Winkler, A. L. (2012b). Clarifying the construct of human resource systems: Relating human resource management to employee performance. HumanResourceManagementReview, 22(2), 73–85.
31. Journal of Consumer Research, Volume 13, Issue 4, March 1987, Pages 411–454.
32. Kahneman, Daniel ;Slovic, Paul & Tversky, Amos (eds.) (1982). Judgment Under Uncertainty: Heuristics and Biases. CambridgeUniversityPress.
33. Kahneman, Daniel, and Amos Tversky. “Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk.” Econometrica, vol. 47, no. 2, 1979, pp. 263–291. JSTOR, www.jstor.org/stable/1914185. Accessed 1 March 2021.
34. Kahneman, Daniel, Jack L. Knetsch, and Richard H. Thaler. 1991. "Anomalies: The Endowment Effect, Loss Aversion, and Status Quo Bias." Journal of Economic Perspectives, 5 (1): 193-206.
35. Katharina Dowling & Daniel Guhl& Daniel Klapper& Martin Spann & Lucas Stich &NarineYegoryan, 2020. "Behavioral biases in marketing," Journal of the Academy of Marketing Science, Springer, vol. 48(3), pages 449-477, May.
36. Lastovicka, John L. and David M. Gardner (1979), "Components of Involvement" in Attitude Research Plays for High Stakes, Eds. J. C. Maloney and B. Silverman, Chicago: AMA, 53-73.
37. Laurent, G., &Kapferer, J.-N. (1985). Measuring consumer involvement profiles. Journal of Marketing Research, 22(1), 41–53.
38. LEE, Janghyuk& BRILEY, Donnel A., 2005. "Repeat exposure effects of internet advertising," HEC Research Papers Series 809, HEC Paris.
39. Leslie, A. M. (1987). Pretense and representation: The origins of "theory of mind." PsychologicalReview, 94(4), 412–426.
40. Loewenstein, G. (1996). Out of control: Visceral influences on behavior. OrganizationalBehaviorandHumanDecisionProcesses, 65(3), 272–292.
41. Main, M., & Solomon, J. (1986). Discovery of an insecure-disorganized/disoriented attachment pattern. In T. B. Brazelton & M. W. Yogman (Eds.), Affective development in infancy (p. 95–124). AblexPublishing.
42. Marsha L. Richins, Peter H. Bloch, After the New Wears Off: The Temporal Context of Product Involvement, Journal of Consumer Research, Volume 13, Issue 2, September 1986, Pages 280–285.
43. Meyerowitz, B. E., &Chaiken, S. (1987). The effect of message framing on breast self-examination attitudes, intentions, and behavior. JournalofPersonalityandSocialPsychology, 52(3), 500–510.
44. O’Rourke, H.P., MacKinnon, D.P. When the test of mediation is more powerful than the test of the total effect. Behav Res 47, 424–442 (2015).
45. Olson JC, Dover PA. Cognitive Effects of Deceptive Advertising. Journal of Marketing Research. 1978;15(1):29-38.
46. Payne, J. W., Bettman, J. R., & Johnson, E. J. (1988). Adaptive strategy selection in decision making. JournalofExperimentalPsychology: Learning, Memory, andCognition, 14(3), 534–552.
47. Rabin, Matthew, (1998), Psychology and Economics, Journal of Economic Literature, 36, issue 1, p. 11-46, https://EconPapers.repec.org/RePEc:aea:jeclit:v:36:y:1998:i:1:p:11-46.
48. Radder, L. and Huang, W. (2008), "High‐involvement and low‐involvement products: A comparison of brand awareness among students at a South African university", Journal of Fashion Marketing and Management, Vol. 12 No. 2, pp. 232-243.
49. Ray, Michael & Batra, Rajeev. (1983). Emotion and persuasion in advertising: What we do and don't know about affect.
50. Schettkat, Ronald, Revision or Revolution? A Note on Behavioral vs. Neoclassical Economics (May 14, 2018).
51. Selten, Reinhard. “Bounded Rationality.” Journal of Institutional and Theoretical Economics (JITE) / ZeitschriftFür Die GesamteStaatswissenschaft, vol. 146, no. 4, 1990, pp. 649–658. JSTOR, www.jstor.org/stable/40751353. Accessed 10 April 2021.
52. Simonson, I., & Tversky, A. (1992). Choice in context: Tradeoff contrast and extremeness aversion. JournalofMarketingResearch, 29(3), 281–295.
53. Sloman, S. A. (1996). The empirical case for two systems of reasoning. PsychologicalBulletin, 119(1), 3–22.
54. Solomon, Robert C. (1992). Corporate Roles, Personal Virtues: An Aristotelian Approach to Business Ethics. _BusinessEthicsQuarterly_ 2 (3):317-339.
55. Stefano DellaVigna, John A. List, Ulrike Malmendier, Testing for Altruism and Social Pressure in Charitable Giving , The Quarterly Journal of Economics, Volume 127, Issue 1, February 2012, Pages 1–56.
56. Thaler, R. H., Sunstein, C. R., &Balz, J. P. (2013). Choice architecture. In E. Shafir (Ed.), The behavioral foundations of public policy (p. 428–439). PrincetonUniversityPress.
57. The Study of EFL Students Perceptions of their Problems, Needs and Concerns over Learning English: The Case of MA Paramedical Students, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 232, 2016, Pages 24-34
58. Toplak, M.E., West, R.F. & Stanovich, K.E. The Cognitive Reflection Test as a predictor of performance on heuristics-and-biases tasks. Mem Cogn 39, 1275 (2011).
59. Tversky, A., & Kahneman, D. (1971). Belief in the law of small numbers. PsychologicalBulletin, 76(2), 105–110.
60. Urminsky, Oleg and Zauberman, Gal, The Psychology of Intertemporal Preferences (2016). Blackwell Handbook of Judgment and Decision Making, George Wu and Gideon Keren (eds), Wiley-Blackwell, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=2733286.
61. Vaughn, R. 1979. How Advertising Works.: An FCB Strategy Planning Model. Unpublishedinternal FCB informationpiece. FCB Communications
62. Vaughn, R. 1986. How Advertising Works: A Planning Model Revisited. JournalofAdvertisingResearch, 26(1):57-66.
63. Venkatraman, N. (1989). Strategic Orientation of Business Enterprises: The Construct, Dimensionality, and Measurement. ManagementScience, 35 (8): 942-962.
64. Verhagen, T., Bloemers, D. Exploring the cognitive and affective bases of online purchase intentions: a hierarchical test across product types. Electron Commer Res 18, 537–561 (2018).
65. Wu GD, Chen J, Hoffmann C, et al. Linking long-term dietary patterns with gut microbial enterotypes. Science. 2011;334(6052):105-108.
66. XuemeiBian, Luiz Moutinho, An investigation of determinants of counterfeit purchase consideration, Journal of Business Research, Volume 62, Issue 3, 2009, Pages 368-378.
67. Yssel, J. C. (Johan Christiaan), 1936- (1994) An evaluation of advertising strategies developed according to the FCB grid and the Bendinger formula, University of South Africa, Pretoria.
68. Zahra Akbari,The Study of EFL Students Perceptions of their Problems, Needs and Concerns over Learning English: The Case of MA Paramedical Students, Procedia - Social and Behavioral Sciences, Volume 232, 2016, Pages 24-34.