Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Warning: in_array() expects parameter 2 to be array, null given in /var/www/html/workspay.ru/include/main_function.php on line 483 Дипломные работы, ВКР по маркетинг: Многомерное влияние рекламных факторов...


🔍 Поиск готовых работ

🔍 Поиск работ

Многомерное влияние рекламных факторов на поведение потребителей

Работа №184530

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

маркетинг

Объем работы89
Год сдачи2025
Стоимость1800 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
46
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Проведен опрос.
Выборка: 200 респондентов (представители целевой аудитории рекламной кампании).

ВВЕДЕНИЕ 3
ГЛАВА 1.ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ 6
1.1 Сущность и механизмы рекламного воздействия 6
1.2 Многомерный статистический анализ как инструмент исследования 15
ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ 26
2.1 Методологический инструментарий 26
2.2 Система показателей оценки влияния рекламы 33
ГЛАВА 3. ЭМПИРИЧЕСКОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ 47
3.1 Анализ данных рекламных кампаний 47
3.2 Многомерный статистический анализ 54
ГЛАВА 4. МОДЕЛИРОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ РЕКЛАМЫ 63
4.1 Построение многомерной модели 63
4.2 Практические рекомендации 69
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 82
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 84



Актуальность исследования обусловлена нарастающей значимостью рекламы в современной экономике и непрерывным увеличением конкуренции между брендами за внимание потребителей. В условиях перенасыщения информационного пространства эффективность рекламных кампаний зависит уже не просто от охвата аудитории, но от глубокого понимания механизмов воздействия рекламы на поведение конкретных потребителей. Современные компании сталкиваются с задачей оптимального расходования рекламных бюджетов, которые зачастую составляют значительную долю от общих издержек. Это побуждает бизнес постоянно искать наиболее эффективные подходы к организации и проведению рекламных кампаний, способных не только привлечь внимание потребителей, но и существенно влиять на их поведенческие реакции – совершение покупки и формирование лояльности к бренду.
Традиционные методы оценки рекламной эффективности, такие как простые показатели охвата и узнаваемости бренда, уже не способны полностью отразить тонкие механизмы воздействия на потребительское поведение. Сложность поведенческих реакций потребителей требует применения новых подходов, среди которых особое значение приобретает использование современных статистических методов и моделирования, позволяющих учитывать множество факторов одновременно. При этом, несмотря на наличие большого количества исследований в области рекламы, остается недостаточно изученным вопрос о многомерном влиянии комплекса рекламных факторов на конечное поведение потребителей, особенно с использованием интегральных моделей прогнозирования эффективности.
Таким образом, рассмотрение моделирования влияния рекламных кампаний на потребительское поведение приобретает особое значение для современной маркетинговой теории и практики, позволяя преодолеть ограничения традиционных подходов и предложить системный взгляд на рекламное воздействие, учитывающий множественность факторов и их взаимодействие.
Объект исследования – поведение потребителей под влиянием рекламных кампаний.
Предмет исследования – многомерное влияние рекламных факторов (частоты контактов, уровня доверия, степени запоминаемости рекламы и каналов коммуникации) на поведение потребителей.
Цель исследования – разработка и практическая апробация многомерной статистической модели оценки влияния рекламных кампаний на поведение потребителей с последующей разработкой рекомендаций по оптимизации рекламной деятельности.
Для достижения поставленной цели определены следующие задачи:
1. Исследовать теоретические основы рекламного воздействия и определить методологические подходы для его анализа.
2. Разработать инструментарий и систему показателей для проведения эмпирического исследования влияния рекламы на потребительское поведение.
3. Осуществить сбор, обработку и многомерный статистический анализ эмпирических данных для построения модели влияния рекламных факторов.
4. Разработать практические рекомендации по оптимизации рекламных кампаний и управлению потребительским поведением на основе полученных результатов.
Методика исследования представляет комплексный подход, объединяющий теоретический анализ существующих исследований в области рекламы и потребительского поведения, метод анкетного опроса потребителей, а также методы многомерного статистического анализа, такие как факторный, кластерный и регрессионный анализы. В исследовании активно применяется метод моделирования, основанный на построении логистических регрессионных моделей, позволяющих количественно оценить и спрогнозировать влияние рекламных факторов на принятие потребительских решений.
Гипотеза исследования заключается в предположении о том, что влияние рекламных кампаний на поведение потребителей является многомерным и определяется совокупностью взаимосвязанных факторов (частотой контактов с рекламой, степенью доверия к рекламе, запоминаемостью рекламного сообщения и используемым каналом коммуникации), а их количественное и качественное сочетание может быть эффективно смоделировано с помощью современных статистических методов, позволяя точно прогнозировать эффективность рекламного воздействия.
Научная новизна исследования состоит в разработке и эмпирической апробации комплексной многомерной статистической модели, отражающей влияние нескольких ключевых рекламных факторов на поведение потребителей, а также в выявлении структуры и характера этих связей. Новым является предложенный подход к интегральному моделированию и количественной оценке влияния доверия, запоминаемости и частоты рекламных контактов, позволяющий получить глубокие инсайты о поведении различных сегментов целевой аудитории и их реакциях на рекламные кампании.
Практическая значимость работы заключается в том, что предложенная многомерная модель и разработанные на её основе рекомендации могут использоваться маркетологами и рекламодателями для эффективного планирования и реализации рекламных мероприятий, что позволит оптимизировать расходование рекламных бюджетов и повысить их возвратность. Предложенные подходы дают возможность точнее прогнозировать и управлять потребительским поведением, учитывать специфические особенности и потребности различных сегментов аудитории и добиваться повышения лояльности и доверия к бренду. Разработанная методика может быть внедрена в маркетинговые службы предприятий для оперативной оценки и корректировки рекламных кампаний в зависимости от изменения внешних условий и реакции потребителей.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь в написании работ!
ДИПЛОМНЫЕ МАГИСТЕРСКИЕ ДИССЕРТАЦИИ
КУРСОВЫЕ СТАТЬИ ВКР

Проведённое исследование было посвящено актуальной проблеме современного маркетинга – моделированию влияния рекламных кампаний на поведение потребителей. В условиях нарастающей конкуренции и информационного перенасыщения рекламодателям крайне важно понимать, какие именно факторы рекламного воздействия оказывают ключевое влияние на принятие потребителями решений о покупке, и как эти факторы можно оптимально использовать для повышения эффективности рекламной деятельности.
На основе анализа теоретических подходов выявлено, что рекламное воздействие на потребителя представляет собой сложный многоступенчатый процесс, затрагивающий когнитивные, эмоциональные и поведенческие уровни восприятия. Важность такого многомерного подхода была подтверждена при использовании методов многомерного статистического анализа, включая факторный, кластерный и регрессионный анализы.
Эмпирическое исследование, проведённое методом анкетного опроса на выборке из 200 потребителей, позволило собрать и проанализировать большой массив данных о реакции целевой аудитории на рекламную кампанию. В исследовании были выявлены значимые рекламные факторы, среди которых особую роль сыграли частота контактов с рекламой, доверие к рекламному сообщению и степень запоминаемости рекламы. На основе данных опроса проведён подробный многомерный статистический анализ, результаты которого подтвердили первоначальную гипотезу о комплексном влиянии указанных факторов на поведение потребителей.
Факторный анализ позволил выделить два основных фактора рекламного воздействия: когнитивный фактор (частота контактов и запоминаемость рекламы) и фактор доверия и убеждения, подтвердив тем самым необходимость учитывать эти два направления при построении рекламной стратегии. Кластерный анализ выявил три сегмента аудитории с разной восприимчивостью к рекламе, что подтвердило необходимость сегментированного подхода к рекламной коммуникации и управлению потребительским поведением.
Построение регрессионных моделей позволило количественно оценить вклад каждого фактора и подтвердить, что доверие к рекламе является наиболее влиятельным фактором, который существенно увеличивает вероятность совершения покупки. В то же время запоминаемость и частота контактов также оказались значимыми и дополняющими друг друга элементами успешного рекламного воздействия.
На основе проведённого моделирования были предложены практические рекомендации по оптимизации рекламных кампаний. В частности, было рекомендовано повышать частоту рекламных контактов до оптимального уровня (5–7 раз), увеличивать уровень доверия аудитории через повышение качества и прозрачности рекламных сообщений, а также создавать креативные рекламные материалы с высоким уровнем запоминаемости. Кроме того, были предложены методы управления поведением различных сегментов аудитории, включая активных потребителей, умеренно восприимчивых и скептиков, что позволяет более точно и эффективно использовать рекламные бюджеты.
В заключение стоит отметить, что разработанная в работе многомерная модель и предложенные рекомендации имеют значительный потенциал практического применения. Они могут быть использованы для прогнозирования эффективности будущих рекламных кампаний, а также для оптимизации текущей рекламной деятельности компаний с целью достижения максимальной отдачи от вложенных средств. Дальнейшие исследования в данном направлении могут быть связаны с более глубоким изучением специфики отдельных каналов рекламной коммуникации, а также с применением предложенных подходов к другим отраслям и типам товаров, что будет способствовать развитию комплексного подхода к изучению и управлению рекламным воздействием на потребителей.



1. Азарян, Е.М., Возиянов, Д.Э. Цифровой маркетинг в ритейле сетевого формата: поведение потребителей и формирование моделей влияния на него // Инновационное развитие экономики. – 2023. – № 1 (73). – С. 19–27. DOI: 10.51832/222379842023119 EDN: KSDUZO.
2. Аверкин, Р.Г., Александров, И.О., Алмаев, Н.А. и др. Психология: учебник для гуманитарных вузов / Под ред. В.Н. Дружинина. – СПб.: Питер, 2024. – 650 с. EDN: YZJCNV.
3. Barry, T.E. In Defense of the Hierarchy of Effects: A Rejoinder to Weilbacher // Journal of Advertising Research. – 2022. – Vol. 42. – Issue 3. – P. 44–47. EDN: EGKABL.
4. Берко, А.К., Лунина, В.Ю. Внедрение персонализированных рекламных сообщений в онлайн-торговлю и их влияние на поведение потребителей // Новое в экономической кибернетике. – 2024. – № 1. – С. 84–94. DOI: 10.5281/zenodo.10907616 EDN: TTKSSS.
5. Борисова, В.В. Методология моделирования в маркетинговых исследованиях // Вестник Томского государственного университета. – 2024. – № 323. – С. 229–232. EDN: LHQSCP.
6. Бусарина, Ю.В. Управление отношениями с потребителями как маркетинговый инструмент развития бизнеса // Финансы. Экономика. Стратегия. Серия «Инновационная экономика: человеческое измерение». – 2024. – № 9. – С. 33–36. EDN: OPFVZJ.
7. Вакратсас, Д., Амблер, Т. How Advertising Works: What Do We Really Know? // Journal of Marketing. – 2022. – Vol. 63. – P. 26–43. EDN: CZFIZT.
8. Веретехин, А.В. Специфика и актуальные тренды развития цифровой рекламы // Вестник университета. – 2022. – № 2. – С. 5–13. DOI: 10.26425/1816.4277.2022.2.5.13 EDN: ZAIXIH.
9. Винокуров, Ф.Н. Социально-психологические механизмы потребительской лояльности. Автореферат диссертации. – М., 2022. – 28 с. EDN: QGBBPZ.
10. Гodes, D., Ofek, E., Sarvary, M. Content vs. advertising: The impact of competition on media firm strategy // Marketing Science. – 2022. – Vol. 28 (1). – P. 20–35.
11. Гончаров, В.Н., Курипченко, Е.В. Использование интернет-технологий в маркетинге // Менеджер. – 2020. – № 3 (93). – С. 181–187.
12. Гришкина, Ю.Э. Ключевые инструменты цифрового маркетинга на онлайн-платформе // Хроноэкономика. – 2020. – № 2 (15). – С. 188–194. EDN: KGAYPB.
13. Денисова, Н.И., Штезель, А.Ю., Раевский, К.Э. Трансформация поведения потребителей в цифровой среде // Сфера услуг: инновации и качество. – 2024. – № 71. – С. 58–71. EDN: XXQXRQ.
14. Дейнекин, Т.В. Комплексный метод оценки эффективности интернет-рекламы в коммерческих организациях // Маркетинг в России и за рубежом. – 2023. – № 2. – С. 38–44.
15. Дули, Р. Нейромаркетинг. Как влиять на подсознание потребителя. – М.: Попурри, 2020. – 336 с.
16. Дю Плесси, Э. Психология рекламного влияния. Как эффективно воздействовать на потребителей. – СПб.: Питер, 2020. – 272 с.
17. Ehrenberg, A. Repetitive Advertising and the Consumer // Journal of Advertising Research. – 2020. – November/December. – P. 39–48.
18. Heat, R., Nairn, A. Measuring Affective Advertising: Implications of Low Attention Processing on Recall // Journal of Advertising Research. – 2022. – Vol. 45. – Issue 2. – P. 28–44. EDN: HWAGTP.
19. Heat, R. Low Involvement Processing – A New Model of Brands Communications // Journal of Marketing Communications. – 2021. – Vol. 7. – Issue 1. – P. 27–34.
20. Huang, J., Leng, M., Liang, L. Recent developments in dynamic advertising research // European Journal of Operational Research. – 2022. – Vol. 220. – P. 591–609.
21. Жуковская, И.Ф., Косорукова, И.В. Влияние цифровой трансформации экономики на розничную торговлю и поведение потребителей // Вестник Владимирского государственного университета им. А.Г. и Н.Г. Столетовых. Серия: Экономические науки. – 2024. – № 2 (40). – С. 126–137. EDN: UJIRWY.
22. Jørgensen, S., Zaccour, G. A survey of game-theoretic models of cooperative advertising // European Journal of Operational Research. – 2024. – Т. 237. – № 1. – С. 1–14.
23. Katona, G. Psychological Analysis of Economic Behavior. – N.Y.: McGraw-Hill, 2022.
24. Казанская, И.В., Ямщиков, С.В., Ромашкина, А.П. Поведение и потребительское поведение в цифровую эпоху // Гуманитарные, социально-экономические и общественные науки. – 2022. – № 1. – С. 43–47. DOI: 10.23672/t1024-0645-1658-b EDN: NKNNPT.
25. Карасев, В.А. Роль интернет-маркетинга в деятельности современных компаний // Актуальные проблемы и перспективы развития экономики: российский и зарубежный опыт. – 2020. – № 21. – С. 24–27. EDN: KKSZHX.
26. Костина, А.В., Макаревич, Э.Ф., Карпухин, И.О. Основы рекламы. – М.: КНОРУС, 2024. – 352 с. EDN: QRAPHT.
27. Котлер, Ф., Келлер, К.Л. Маркетинг менеджмент. – 12-е изд. – СПб.: Питер, 2022. – 814 с.
28. Котляров, И.Д. Лояльность и повторяющиеся покупки // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2024. – № 6. – С. 480–486. EDN: NAZOZH.
29. Котляров, И.Д. Модели поведения потребителей: новый подход // Современная экономика: проблемы и решения. – 2024. – № 4. – С. 71–82. EDN: NUINBP.
30. Ламбен, Ж.-Ж. Стратегический маркетинг. Европейская перспектива. – СПб.: Наука, 2024. – 590 с.
31. Ли, Г. Удовлетворенность потребителей и лояльность [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://www.marketing.spb.ru/read/article/a47.htm
32. Наумов, В.Н. Поведение потребителей. – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2024. – 248 с. EDN: TUJPWT.
33. Назайкин, А.Н. Как оценить эффективность рекламы. – М.: Солон-пресс, 2024. EDN: NGJNXB.
34. Nerlove, M., Arrow, K.J. Optimal advertising policy under dynamic conditions // Economica. – 2022. – Vol. 29 (114). – P. 129–142.
35. Ольховников, А.В. Влияние рекламных коммуникаций на поведение потребителей: методология и результаты эмпирического исследования // Современный менеджмент: проблемы, гипотезы, исследования: Сборник научных трудов. – Вып. 2. – М.: Изд-во Гос. ун-та Высшей школы экономики, 2024. – С. 273–283.
36. Пишняк, А.И. Эффекты массовой коммуникации: влияние телевизионной рекламы на потребительское поведение (на примере российских рынков напитков): автореф. дис. … канд. социол. наук: 22.00.03. – М., 2024. – 26 с. EDN: ZNQJXD.
37. Плесси, Э. Психология рекламного влияния. Как эффективно воздействовать на потребителей / Пер. с англ.; под ред. Л. Богомоловой. – СПб.: Питер, 2024. – 272 с. ISBN: 978-5-469-01239-9 EDN: QXQUOF.
38. Пономарева, Е.А., Попова, Е.А., Пономарев, Н.Р. Влияние таргетированной рекламы на потребителя // Вестник Северо-Кавказского федерального университета. – 2024. – № 2 (101). – С. 73–79. DOI: 10.37493/2307-907X.2024.2.9.
39. Попова, А.В., Бородачева, Н.В. Влияние рекламы на психику современного человека // Юный ученый. – 2020. – № 3.1. – С. 80–81. EDN: CYHYUQ.
40. Prasad, A., Sethi, S.P. Integrated marketing communication in markets with uncertainty and competition // Automatica. – 2022. – Vol. 45 (3). – P. 601–610.
41. Prat, A., Valletti, T.M. Attention oligopoly // Mimeo. – 2022.
42. Пугачева, С.Д., Игнатьев, А.Е. Онлайн-маркетинг: проблемы и возможности // Наукосфера. – 2021. – № 2-1. – С. 175–183. EDN: NSXLDB.
43. Ray, M. Marketing communication and the hierarchy of effects. – Stanford University Graduate School of Business. Research Paper No. 180. – 2022.
44. Reisinger, M. Platform competition for advertisers and users in media markets // International Journal of Industrial Organization. – 2022. – Vol. 30 (2). – P. 243–252.
45. Разумовская, А., Янченко, В. Маркетинг услуг. Настольная книга российского маркетолога практика. – М.: Вершина, 2024. – 240 с.
46. Rochet, J.C., Tirole, J. Platform competition in two-sided markets // Journal of the European Economic Association. – 2022. – Vol. 1 (4). – P. 990–1029.
47. Рычкова, Н.В. Потребительские практики и моделирование поведения потребителей (методологический аспект) // Вестник Казанского технологического университета. – 2024. – № 5. – С. 284–287. EDN: PYCCLF.
48. Сапрыкина, Е.В. Интернет-реклама: влияние на потребительское поведение [Электронный ресурс] // Практический маркетинг. – 2024. – № 8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/internet-reklama-vliyanie-na-potrebitelskoe-povedenie
49. Скоробогатых, И.И., Дмитриев, А.А. Инвестиционный подход к маркетингу // Маркетинг и маркетинговые исследования. – 2024. – № 2. – С. 94–107. EDN: KGWOJN.
50. Шарков, Ф.И., Назарова, Е.А., Жуков, А.В. Цифровая грамотность населения и сетевые коммуникации: социологическое измерение // Коммуникология. – 2020. – № 3. – С. 52–62. DOI: 10.21453/2311-3065-2020-8-3-52-62 EDN: NIKOXB.
51. Широченская, И.П., Тарасенко, Э.В. Новые тенденции в разработке программ лояльности и управлении отношениями с потребителями // Инициативы XXI века. – 2024. – № 4. – С. 64–69. EDN: RUXFRR.
52. Vidale, L., Wolfe, H.B. An operations-research study of sales response to advertising // Operations Research. – 2022. – Vol. 5 (3). – P. 370–381.
53. Weilbacher, W.M. How Advertising Affects Consumers // Journal of Advertising Research. – 2023. – Vol. 43. – Issue 6. – P. 19–26.
54. Zielske, H.A. The remembering and forgetting of advertising // Journal of Marketing. – 2022. – Vol. 23 (3). – P. 239–243.
55. Zillmann, D. Exemplification theory of media influence // In: Bryant J., Zillmann D. (Eds.) Media effects: Advances in theory and research. – 2nd ed. – Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum, 2022. – P. 19–41.

Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2025 Cервис помощи студентам в выполнении работ
.