מאמר מחקר

כיצד מאפייני סלבריטאים וירטואליים מניעים כוונת רכישה: בדיקת מסגרת הגירוי-אורגניזם-תגובת באמצעות מידול משוואות מבניות

851 צפיות

⸱

DOI:

10.3791/70685

⸱

3 במרץ 2026

 , 
1Seoul Business School, aSSIST University, 2Department of Management Information Systems, Dong-A University

במאמר זה

סיכום

בהקשר של חוויית הסלבריטאים הווירטואלית, איכות התוכן היא בעלת הסיפוק החזק ביותר; שביעות רצון, בתורו, מגבירה את כוונת הרכישה בעקיפין דרך נאמנות. התאמה אישית מחזקת את הקשר בין שביעות רצון לנאמנות, ולכן חברות צריכות לתת עדיפות לתוכן וירטואלי של סלבריטאים שמעורר רגש ועקבי עם נרטיב ותוכניות נאמנות מותאמות אישית.

תקציר

בשנים האחרונות, חברות החלו להציג סלבריטאים וירטואליים לקידום מוצריהן ומותגיהן בערוצי מדיה שונים. מחקר זה עושה שימוש במסגרת הגירוי-אורגניזם-תגובת (SOR) כדי לחקור באופן אמפירי כיצד גורמי משיכה של סלבריטאים וירטואליים, כגון מראה, קול ואיכות תוכן, יכולים להשפיע על שביעות רצון הצרכנים, הנאמנות והכוונת רכישה. מודל משוואות מבניות של ריבועים חלקיים (PLS-SEM) שימש לבדיקת ההשערות בהתבסס על מדגם של 249 משתתפים שחוו חוויות סלבריטאים וירטואליות. הממצאים מצביעים על כך שאיכות התוכן היא המדד החזק ביותר לשביעות רצון המשתמשים וששביעות הרצון משפיעה בעקיפין על כוונת הרכישה דרך נאמנות. יתרה מזאת, התאמה אישית ממתנת את הקשר בין שביעות רצון לנאמנות, ומרמזת שחוויות מותאמות אישית ישפרו את המעורבות של סלבריטאים ומעריצים וירטואליים. הממצאים מצביעים על כך שחברות השוקלות קמפיינים של סלבריטאים וירטואליים צריכות להתמקד יותר בתוכן מעורר רגש ועקבי נרטיבי מאשר בריאליזם חזותי. יתרה מזאת, השקעות בתוכניות לבניית נאמנות ופתרונות מעורבות מותאמים אישית הן הכרחיות כדי להפוך את שביעות רצון הצרכן להתנהגויות מתמשכות.

מבוא

המלצה על סלבריטאים נשארת בשימוש נרחב, וחברות מאמצות יותר ויותר סלבריטאים וירטואליים בערוצי מדיה דיגיטלית1. התקדמות בבינה מלאכותית וטכנולוגיות קשורות גיוון את צורות הסלבריטאים הווירטואליים ושיפרה את יכולת ההרחבה והאינטראקציה2.

סלבריטאים וירטואליים הם היברידים של דמויות וירטואליות וסלבריטאים מסורתיים3, ומוגדרים כאן כפרסונות שנוצרו דיגיטלית שמשיגות הכרה ציבורית והתקשרות מתמשכת באמצעות אינטראקציה נרטיבית חוזרת 3,4. מחקר זה מתמקד בסלבריטאים וירטואליים אודיו-ויזואליים בשיווק דיגיטלי הפונה לצרכן. למרות שחברות מסתמכות עליהן יותר ויותר כדי להשפיע על התנהגות הצרכן5, מחקרים נתנו תשומת לב מוגבלת לאופן שבו חוויות סלבריטאים וירטואליות מתורגמות לשביעות רצון, נאמנות וכוונת רכישה.

עבודות קודמות בחנו נקודות מבט התנהגותיות, קוגניטיביות ורגשיות4, תוך הדגשת אמינות ואותנטיות 6,7, אותנטיות נתפסת8, גילוי זהות9, איכות מידע10, ותגובות רגשיות11. מחקרים גם הדגישו רמזים למשיכה כמו מראה, קולואיכות תוכן, אך לעיתים קרובות אינם מסבירים כיצד גורמים אלו מניעים תוצאות צרכנים13,14. כתוצאה מכך, הערכות חיוביות אינן מתורגמות באופן עקבי לכוונת רכישה, והראיות לגבי מערכת היחסים בין שביעות רצון לרכישה נותרות מעורבות.

כדי להתמודד עם הפער הזה, מחקר זה בוחן כיצד מראה, קול ואיכות תוכן מעצבים שביעות רצון, נאמנות וכוונת רכישה, תוך בדיקת התאמה אישית כמנהל15,16 באמצעות מסגרת SOR.

מחקר זה תורם בכך שהוא מציג את מושג המשיכה הווירטואלית של סלבריטאים כמראה, קול ותוכן17, מבהיר נאמנות כמנגנון המרכזי המקשר בין שביעות רצון לכוונת רכישה 18,19, וזיהוי התאמה אישית כמגבר של מערכת היחסים בין שביעות רצון לנאמנות20.

מסגרת גירוי-אורגניזם-תגובה (SOR)
מסגרת SOR מסבירה כיצד גירויים סביבתיים משפיעים על מצבים פנימיים ותגובות התנהגותיות21 דרך רצף של גירויים (S), מצבים אורגניזמיים (O) ותגובות (R). הוא יושם רבות בהקשרים כמו המטאברס, גיימינג, קמעונאות, פרסום, מסחר אלקטרוני והמלצות סלבריטאים 22,23,24,25,26,27,28. עם זאת, בעוד ש-SOR בונה קשרים בין תכונות סלבריטאים וירטואליים, הערכות ותוצאות, הוא אינו מסביר במלואו כיצד הערכות הופכות לכוונות התנהגותיות. לכן, מחקר זה משלב שיווק מערכות יחסים ותאוריית נאמנות29 כדי להבהיר את מנגנון הסיפוק–נאמנות–כוונת הרכישה.

תגובות הצרכנים לסלבריטאים וירטואליים מעוצבות יותר ויותר על ידי רמזים חווייתיים כמו משיכה אודיו-ויזואליתומעורבות בתוכן. המראה והקול משפיעים על הרושם הראשוני, בעוד שאיכות התוכן שומרת על מעורבות רגשית ונרטיב14,31. למרות שגורמים אלו מעודדים הערכות חיוביות, מחקרים קודמים מראים שתפיסות חיוביות בלבד אינן עשויות להניע את כוונת הרכישה. מבני מערכת יחסים כמו נאמנות ומחויבות נראים כממירים חוויות חיוביות לכוונות התנהגותיות32,33. בהתאם לכך, המראה, הקול ואיכות התוכן מוצגים כגירויים; סיפוק ונאמנות כמצבים אורגניזמיים; ורכישת כוונה כתגובה התנהגותית. נאמנות מתוארת כמחויבות פסיכולוגית, וכוונת קנייה כתוצאה המרכזית.

המלצה של סלבריטאים
המלצה של סלבריטאים היא אסטרטגיית שיווק נפוצה34 שבה אנשים מוכרים מקדמים מוצרים או שירותים35. השימוש בו התרחב ברחבי העולםב-1,36,37, במיוחד עם עליית המשפיענים ברשתות החברתיות. משפיענים ממוחשבים הופיעו כחלופות לממונים אנושיים37, הפועלים בעיקרדרך פלטפורמות דיגיטליות.

מחקרים נרחבים בחנו את יעילות ההמלצה39,40, והציעו מודלים כמו אמינות מקור41, כלומר העברה35, משיכה מקור מורחבת42, התאמה למותג סלבריטאי43, והשפעות העברת תהליך44. מסגרות אלו מדגישות אמינות, משיכה, העברת משמעות סמלית והתאמה למותג,ומספקות בסיס להבנת מנגנוני המלצה בהקשרים וירטואליים.

סלבריטאי וירטואלי
מחקרים עדכניים בוחנים משפיענים שנוצרו על ידי בינה מלאכותית, VTubers ושגרירי מותג וירטואליים בסביבותדיגיטליות, תוך הדגשת אינטראקציה, התאמה אישית ואותנטיות. תיאוריית עושר המדיה מציעה שמדיה עשירה משפרת את יעילות התקשורת47, ודמויות וירטואליות מדגימות עושר כזה דרך אינטראקציה סוחפת ורב-חושית48, המשפיעות על תגובות רגשיותוחברתיות.

למרות ש"סלבריטאות וירטואלית" כוללתפרסונות דיגיטליות שונות, מחקר זה מתמקד בסלבריטאים וירטואליים שמגולמים ויזואלית עם זהויות יציבות ותוכן חוזר. מחקרים קודמים ממסגרים את השפעתם דרך פרספקטיבות התנהגותיות, קוגניטיביות ורגשיות.4. מחקר התנהגותי בוחן מעורבות והתנהגות רכישה32,51; מחקר קוגניטיבי מדגיש אמינות, אותנטיות8, גילוי זהות 9,52, ואיכות מידע10; מחקר רגשי מדגיש עמדות רגשיות11.

מאפייני סלבריטאים וירטואליים
בהסתמך על תיאוריית אמינות המקור, מחקר בחן אנתרופומורפיזם, משיכה, אמינות, מומחיות ואינטראקציה פאראסוציאלית בהקשרים וירטואליים 1,32,53. האנתרופומורפיזם מעצב באופן חיובי את תגובות הצרכנים54,55 ומתיישר עם פרדיגמת Computers Are SocialActors 56, המורחבת לסוכני מדיה57, צ'אטבוטים58, ומשפיענים וירטואליים. עם זאת, סלבריטאים וירטואליים שונים בריאליזם4, ותיאוריית עמק המוזר מציעה שייצוגים כמעט-אנושיים עשויים לעורר אי נוחות59.

התקדמות טכנולוגית העבירה סלבריטאים וירטואליים לסוכנים דינמיים שמייצרי תוכן, מה שהגביר את חשיבות התכונות החווייתיות כמו איכות התוכן וההבעה הקולית. מחקרים בחנו קול סינתטי14, מראה פנים13, התאמה בין מראה לקול60, משיכה אודיו-ויזואלית30, ותגובות לפנים ממוחשבות61.

מחקר זה מדגיש את המשיכה של סלבריטאים וירטואלית דרך מראה, קול ותוכן. משיכה פיזית משפיעה על הערכה חברתית62, בהתאם לאפקט ההילה62, וצפויה לשפר את שביעות הרצון. איכות התוכן מייצגת את הממד הנרטיבי והחווייתי של תוצרי סלבריטאים וירטואליים והיא שונה מבחינה רעיונית מאיכות השירות 63,64,65.

שביעות רצון
שביעות הרצון משקפת את ההערכה הקוגניטיבית והרגשית של הצרכנים האם החוויות עומדות בציפיות66,67 ומעוצבת על ידי ביצועים נתפסים ביחס לציפיות68,69. הוא נחקר רבות בהקשרים מקוונים70 והוא מרכזי להערכת ביצועים71. משיכה משפיעה על שביעות הרצון בסביבות שירות 72,73, ואטרקטיביות קולית הראתה השפעות דומות74. בהתאם לכך, המראה, הקול ואיכות התוכן צפויים לעצב את שביעות הרצון בהקשרים של סלבריטאים וירטואליים.

בהתאם לכך, מוצעות ההשערות הבאות:
H1: המראה האטרקטיבי של סלבריטאים וירטואליים משפיע לטובה על שביעות רצון הצרכנים.
H2: משיכת הקול של סלבריטאים וירטואליים משפיעה לטובה על שביעות רצון הצרכנים.
H3: איכות התוכן של סלבריטאים וירטואליים משפיעה לטובה על שביעות רצון הצרכנים.

נאמנות
במחקר זה, נאמנות מוצגת כנאמנות עמדתית, המשקפת את המחויבות הפסיכולוגית והקשר של הצרכן עם הסלבריטאי הווירטואלי ולא התנהגות חוזרת ממשית19,33. נאמנות מייצגת נכונות לשמור על הקשר למרות חסמים75, ונבדקה רבות כתוצאה מסיפוק בהקשרים אונליין 67,76, תיירות77, ותמיכה ב-VTuber33. בהתאם לכך, מוצעת ההשערה הבאה:
H4: שביעות רצון הצרכנים מסלבריטאים וירטואליים משפיעה לטובה על הנאמנות לסלבריטאים וירטואליים.

כוונה לרכוש מוצרים ושירותים שמומלצים על ידי סלבריטאים וירטואליים
כוונת הרכישה משקפת את הסבירות והנכונות של הצרכן לרכוש מוצר או שירות 67,78,79 ומושפעת מגורמים כמו שביעות רצון, אמון, נאמנות והנאה 78. הוכח כי הנאמנות חוזה בחוזקה את כוונת הרכישה80. בהקשרים של סלבריטאים וירטואליים, מחקרים בחנו את השפעות כוונת הרכישה 8,52 ואת התפקיד המתווך של שביעות הרצון בין משיכה לכוונת קנייה81,82. בהתאם לכך, מוצעות ההשערות הבאות:
H5a: שביעות רצון הצרכן משפיעה לטובה על כוונת הרכישה בעקיפין דרך נאמנות.
H5b: הקשר הישיר בין שביעות רצון לכוונת רכישה אינו משמעותי כאשר נאמנות נכללת במודל.
H6: נאמנות הצרכנים לסלבריטאים וירטואליים משפיעה לטובה על כוונת הרכישה.

התאמה אישית (שירות מותאם אישית)
אינטראקטיביות מקורה בסוציולוגיה ומתייחסת לתקשורת מבוססת מערכות יחסים, שלעיתים קרובות מתאפשרת באמצעות טכנולוגיה84. הבינה המלאכותית חיזקה את השיווק האינטראקטיביבאמצעות שירותים מותאמים אישית, מה שהופך את ההתאמה האישית למרכזית ביעילות השיווק הדיגיטלי85. התאמה אישית כוללת התאמת תוכן או אינטראקציה לאנשים כדי לשפר תוצאות86 ולתמוך במעורבות וביצירת ערך משותף87. התקדמות בביג דאטה ומעקבים דיגיטליים מאפשרת לחברות להתאים אישית את התקשורת באמצעות היסטוריות התנהגותיות ומידע על משתמשים שנחשףבעצמם 88,89,90.

מחקרים קודמים מראים שהתאמה אישית ממתנת מערכות יחסים מרכזיות כגון איכות–שביעות רצון91, אמון–שביעות רצון16, ואימוץ טכנולוגיה תחת חששות פרטיות92, וכן מסלולים יחסים נוספים 24,25,26,27. במחקר זה, ההתאמה האישית מטופלת כמודרטורית הקשרתית שמעצבת כיצד שביעות רצון ונאמנות מתורגמות לתוצאות הקשורות לרכישה. ההצעות ההשערות הבאות:
H7a: התאמה אישית נתפסת מחזקת את הקשר בין שביעות רצון לנאמנות.
H7b: התאמה אישית נתפסת מחזקת את הקשר בין שביעות רצון לכוונת רכישה.
H7c: התאמה אישית נתפסת מחזקת את הקשר בין נאמנות לכוונת רכישה.

מודל מחקר מושגי
איור 1 מציג את המודל המושגי המבוסס על מסגרת הגירוי–אורגניזם–תגובה: מראה, קול ותוכן (גירויים) משפיעים על שביעות רצון ונאמנות (אורגניזם), כאשר כוונת הרכישה (תגובה) נובעת בעיקר דרך נאמנות. התאמה אישית מחזקת את מערכת היחסים בין שביעות רצון לנאמנות ומדומה כממתנת של מסלולים מבניים נבחרים.

figure-introduction-1
איור 1: מודל מחקר המבוסס על מסגרת הגירוי–אורגניזם–תגובה. מודל קונספטואלי הממחיש את הקשרים בין תכונות סלבריטאים וירטואליות (מראה, קול ואיכות תוכן) כגירויים, משתנים אורגניזמיים (שביעות רצון ונאמנות) ותוצאה התנהגותית (כוונת רכישה). התאמה אישית מדומה כמתנה של מערכת היחסים בין שביעות רצון לנאמנות. מתוארים השפעות עקיפות דרך נאמנות. הערה. CAA = מראה אופייני למשיכה; CVA = משיכה אופיינית לקול; CCA = משיכה אופיינית לתוכן; LO = נאמנות; PE = התאמה אישית; PI = כוונת רכישה; SA = סיפוק. אנא לחצו כאן כדי לצפות בגרסה מוגדלת של הדמות הזו.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

פרוטוקול

המחקר זכה לפטור מסקירה אתית מלאה לפי הנחיות מוסדיות לסיכון מינימלי, שכן הוא כלל סקר אנונימי מקוון ללא מידע אישי מזהה. טופס הסכמה מדעת המתאר את מטרת המחקר, השתתפות מרצון, אנונימיות ושימוש בנתונים הוצג בתחילת הסקר, ורק משתתפים שהסכימו המשיכו לפעול.

1. קביעת גודל המדגם

המדגם הסופי (N = 249) נקבע על בסיס דרישות הספק סטטיסטיות עבור PLS–SEM. המספר המרבי של מנבאים למבנה אנדוגני יחיד היה שישה (שלושה מאפייני סלבריטאים וירטואליים ושלושה משתני ביקורת לשביעות רצון; שביעות רצון, מונח אינטראקציה ובקרות לנאמנות). ניתוח עוצמה הראה כי זיהוי גודל אפקט בינוני (f2 = 0.15) ב-α = 0.05 ו-0.80 הספק דרש כ-97 תצפיות. גודל המדגם שהושג עלה על סף זה, מה שהבטיח כוח מספק לניתוחים מבניים, תיווך וניתוחי מתינות.

2. גיוס וסינון משתתפים

המשתתפים גויסו באמצעות פאנל מחקר מקוון באמצעות דגימה מטרתית של אי-הסתברות, כדי להבטיח ניסיון קודם עם סלבריטאים וירטואליים. הזכאות הייתה מוגבלת לאנשים בגיל 18 ומעלה. נכללו פריטי סינון ובדיקת קשב, ותשובות לא תקפות הוצאו. איסוף הנתונים הסתיים ברגע שהושג גודל המדגם היעד.

3. הגדרה סטנדרטית והוראות סקר

המשתתפים קיבלו הגדרה סטנדרטית של סלבריטאים וירטואליים כפרסונות אודיו-ויזואליות שנוצרו דיגיטלית עם זהות ויזואלית יציבה, קול ותוכן נרטיבי חוזר. הם קיבלו הוראה להגיב על סמך החוויות האמיתיות שלהם.

4. פיתוח וניהול כלי סקר

סולמות מדידה מאומתים הותאמו להקשר הווירטואלי של סלבריטאים (טבלה 1) כאשר כל המבנים נמדדו באמצעות סולמות ליקרט בני 7 נקודות (1 = לא מסכים בתוקף; 7 = מסכים בחוזקה). השאלון כלל חלקים על מראה, קול, איכות תוכן, שביעות רצון, נאמנות, התאמה אישית, כוונות רכישה ודמוגרפיה. בקרות הפלטפורמה מנעו הגשות כפולות.

טבלה 1: פריטי מדידה ומקורות. פריטי מדידה המשמשים לכל מבנה כוללים מראה חיצוני, משיכה בקול, איכות תוכן, שביעות רצון, נאמנות, התאמה אישית וכוונת רכישה. מקורות להתאמה בקנה מידה מסופקים. אנא לחצו כאן להורדת הטבלה הזו.

5. הכנת נתונים וניקוי

הנתונים יוצאו בפורמט CSV. תגובות לא שלמות, סינון כושל ובדיקות קשב כושלות הוסרו. מאגר הנתונים המנוקה יובא לתוכנת PLS–SEM לניתוח.

6. מדידה והערכת מודלים מבניים

כל המבנים הוגדרו כרפלקטיביים. האמינות הוערכה באמצעות אמינות האלפא והקומפוזיט של קרונבך (≥ 0.70). תוקף מתכנס הוערך באמצעות AVE (≥ 0.50), ותוקף הבחנה הוערך באמצעות קריטריון פורנל–לאקר ו-HTMT (< 0.90).

מסלולים מבניים הוגדרו בהתאם למודל הקונספטואלי. רב-שיתוף פעולה הוערך באמצעות מקדם אינפלציה שונות (VIF) < 5.0. בוטסטרפינג עם 5,000 תתי-דגימות יצר מקדמי מסלול, ערכי t, ערכי p, רווחי ביטחון של 95% וגדלי אפקט (f2).

  1. ניתוח גישור
    תיווך רציף (תכונות סלבריטאים וירטואליות → שביעות רצון → נאמנות → כוונת רכישה) נבדק באמצעות השפעות עקיפות מבוססות (5,000 תת-מדגמים) עם רווחי ביטחון של 95%.
  2. ניתוח מתינות
    מונחי אינטראקציה בדקו את ההשפעות המוסות של התאמה אישית. הערכת מקדמי מתון וגדלי אפקט, וגרפים אינטראקציה בבוטסטרפינג המחישו השפעות מותנות.
  3. רלוונטיות חיזוי
    הביצועים החיזויים הוערכו באמצעות כיסוי עיניים ו/או פרוצדורות מחוץ למדגם. Q2_predict ערכי RMSE ו-MAE הושוו מול מודל benchmark ליניארי. רלוונטיות חיזוי נתמכה כאשר רבעון2_predict > 0 ושגיאות PLS היו נמוכות מהמדד.
  4. דיווח ואימות
    כל התוצאות של אמינות, תוקף, מבניות, גישור, מתון וחיזוי נאספו לדיווח. הפלטים הושוו לתוצאות תוכנה כדי להבטיח דיוק ועקביות.

7. פתרון תקלות ושינויים

אם כישלונות הסינון היו גבוהים, קריטריוני הזכאות וההוראות שופרו. אם האמינות (CR < 0.70) או AVE (< 0.50) ירדו מתחת לספים, מדדים שמבצעים ביצועים גרועים הוסרו תוך שמירה על קוהרנטיות תיאורטית. בעיות רב-קוליניאריות (VIF מעל הגבולות) טופלו על ידי הערכה מחודשת של מפרטי המבנה. אם השפעות התיווך או המתינות היו לא מובהקות, גודל המדגם או ההפעלה הוערכו מחדש. Bootstrapping השתמשה ב-5,000 תת-דגימות כדי להבטיח הערכות יציבות.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

תוצאות

טבלה 2 מסכמת את המאפיינים הדמוגרפיים של המדגם הסופי (N = 249), כולל מגדר, גיל, רמת השכלה ותדירות המעורבות עם סלבריטאים וירטואליים. המדגם הראה ייצוג מגדרי מאוזן (52.6% נשים) וכלל בעיקר מבוגרים צעירים עד בגיל הביניים עם הישגים חינוכיים יחסית גבוהים. תדירות המעורבות הייתה מרוכזת בטווח השבועי–חודשי, עם פחות משתמשים ביום. כאשר נכללו כמשתנה ביקורת, תדירות השימוש לא השפיעה באופן משמעותי על המשתנה התלוי או שינתה את הקשרים המוקדיים, מה שמעיד על כך שלא הייתה השפעה מהותית על התוצאו...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

דיון

מחקר זה בוחן כיצד מאפייני סלבריטאים וירטואליים משפיעים על שביעות רצון, נאמנות וכוונת רכישה במסגרת SOR, עם התאמה אישית כמנהלת. שלוש תובנות מרכזיות עולות: איכות התוכן היא הגורם החזק ביותר לסיפוק ביחס למראה ולקול; סיפוק משפיע על כוונת הרכישה רק בעקיפין דרך נאמנות (גישור עקיף בלבד); והתאמה אישית מחזקת את הקשר בין שביעות רצון לנאמנות אך אינה משפיעה ישירות על כוונת הרכישה.

הבולטות של איכות התוכן מרמזת על שינוי באופן שבו יש לתפוס את המשיכה של סלבריטאים וירטואליים. בע...

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

גילויים

המחברים מצהירים שאין ניגוד עניינים.

תודות

עבודה זו נתמכה במימון מחקר מאוניברסיטת aSSIST.

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה
שםחברהמספר קטלוגהערות
Qualtrics
גרסה: אין		Qualtrics, LLCלא זמיןקידוד סקרים, https://www.qualtrics.com/
Prolific
גרסה: אין		פורהלא זמיןספק פנל סקרים מקוון, https://www.prolific.com/
SmartPLS
גרסה: 4.0.1		SmartPLS GmbHלא זמיןניתוח PLS-SEM, https://www.smartpls.com/
ChatGPT
גרסה: 5.2		OpenAIלא זמיןשיפור הקריאות ובדיקת הדקדוק, https://www.chatgpt.com/

מקורות

  1. Erdogan, B. Z. Celebrity endorsement: A literature review. J Mark Manag. 15 (4), 291-314 (1999).
  2. Yu, J., Dickinger, A., So, K. K. F., Egger, R. Artificial intelligence–generated virtual influencer: Examining the effects of emotional display on user engagement. J Retail Consum Serv. 76, 103560(2024).
  3. Hoang, T. D., Su, Y. Virtual Celebrities and Consumers: A Blended Reality: How Virtual Celebrities are Consumed in the East and West. [Master’s Thesis]. , Copenhagen Business School. Copenhagen, Denmark. (2019).
  4. Yan, J., Xia, S., Jiang, A., Lin, Z. The effect of different types of virtual influencers on consumers’ emotional attachment. J Bus Res. 177, 114646(2024).
  5. Bowen, J. T., Chen, S. L. The relationship between customer loyalty and customer satisfaction. Int J Contem Hosp Manag. 13 (5), 213-217 (2001).
  6. De Brito Silva, M. J., De Oliveira Ramos Delfino, L., Alves Cerqueira, K., De Oliveira Campos, P. Avatar marketing: A study on the engagement and authenticity of virtual influencers on instagram. Soc Netw Anal Min. 12 (1), 130(2022).
  7. Chaihanchanchai, P., Anantachart, S., Ruangthanakorn, N. Unlocking the persuasive power of virtual influencer on brand trust and purchase intention: A parallel mediation of source credibility. J Mark Commun. 32 (3), 1-23 (2024).
  8. Lee, H., Shin, M., Yang, J., Chock, T. M. Virtual influencers vs. Human influencers in the context of influencer marketing: The moderating role of machine heuristic on perceived authenticity of influencers. Int J Hum Comput Interact. 41 (10), 1-18 (2024).
  9. Muniz, F., Stewart, K., Magalhães, L. Are they humans or are they robots? The effect of virtual influencer disclosure on brand trust. J Consum Behav. 23 (3), 1234-1250 (2024).
  10. Engström, J. Virtual influencers: Antecedents and typologizing. The SAGE Handbook of Social Media Marketing. , Sage. London. 276-292 (2022).
  11. Na, Y., Kim, Y., Lee, D. Investigating the effect of self–congruity on attitudes toward virtual influencers: Mediating the effect of emotional attachment. Int J Hum Comput Interact. 40 (18), 5534-5547 (2024).
  12. Stevenage, S. V., Neil, G. J., Hamlin, I. When the face fits: Recognition of celebrities from matching and mismatching faces and voices. Memory. 22 (3), 284-294 (2014).
  13. Suk, H., Laine, T. H. Influence of avatar facial appearance on users’ perceived embodiment and presence in immersive virtual reality. Electronics. 12 (3), 583(2023).
  14. Higgins, D., Zibrek, K., Cabral, J., Egan, D., Mcdonnell, R. Sympathy for the digital: Influence of synthetic voice on affinity, social presence and empathy for photorealistic virtual humans. Comput Graph. 104, 116-128 (2022).
  15. Anggraini, J. D., Adiwijaya, M., Herjanto, H. The moderating role of personalization on attitude–emotion–behavior (aeb) model. Indones Manag Account Res. 23 (2), 137-156 (2024).
  16. Hassan, N., Abdelraouf, M., El–Shihy, D. The moderating role of personalized recommendations in the trust–satisfaction–loyalty relationship: An empirical study of AI–driven e-commerce. Future Bus J. 11 (1), 66(2025).
  17. Gao, Y., et al. Trust in virtual agents: Exploring the role of stylization and voice. IEEE Trans Vis Comput Graph. 31 (5), 3623-3633 (2025).
  18. Vinoi, N., Shankar, A., Abdullah Alzeiby, E., Gupta, P., Agarwal, V. Unveiling customer intentions: Exploring factors driving engagement with hospitality virtual influencers. J Hosp Mark Manag. 34 (3), 325-354 (2025).
  19. Liu, C., Zhang, Y., Zhang, J. The impact of self–congruity and virtual interactivity on online celebrity brand equity and fans’ purchase intention. J Prod Brand Manag. 29 (6), 783-801 (2020).
  20. Honora, A., Wang, K. –Y., Chih, W. –H. Gaining customer engagement in social media recovery: The moderating roles of timeliness and personalization. Internet Res. 34 (6), 1963-1991 (2024).
  21. Mehrabian, A., Russell, J. A. The basic emotional impact of environments. Percept Mot Skills. 38 (1), 283-291 (1974).
  22. Abumalloh, R. A., Halabi, O., Nilashi, M. The relationship between technology trust and behavioral intention to use metaverse in baby monitoring systems’ design: Stimulus–organism–response (sor) theory. Entertain Comput. 52, 100833(2025).
  23. Ting, M. P., Min, C. D. What drives user churn in serious games? An empirical examination of the TAM, SOR theory, and game quality in Chinese cultural heritage games. Entertain Comput. 52, 100758(2025).
  24. Su, Y., Teo, P. C. A literature review on the impact of SOR theory on the retail industry and its applicability in studying blockchain technology's influence on consumer loyalty. Int J Acad Res Bus Soc Sci. 15 (3), 142-165 (2025).
  25. Li, X., Liu, Z., Chen, Y., Ren, A. Consumer avoidance toward message stream advertising on mobile social media: A stimulus–organism–response perspective. Information Technology & People. 38 (1), 23-47 (2025).
  26. Chang, H. H., Eckman, M., Yan, R. N. Application of the stimulus–organism–response model to the retail environment: The role of hedonic motivation in impulse buying behavior. Int Rev Retail Distrib Consum Res. 21 (3), 233-249 (2011).
  27. Kalam, A., Goi, C. L., Tiong, Y. Y. The effects of celebrity endorser on consumer advocacy behavior through the customization and entertainment intention–a multivariate analysis. Young Consum. 26 (1), 1-35 (2025).
  28. Zhou, T., Ma, X. Examining generative AI user continuance intention based on the SOR model. Aslib J Inf Manag. , (2025).
  29. Hussain, M., Javed, A., Khan, S. H., Yasir, M. Pillars of customer retention in the services sector: Understanding the role of relationship marketing, customer satisfaction, and customer loyalty. J Knowl Econ. 16 (1), 2047-2067 (2025).
  30. Akhtar, N., Siddiqi, U. I., Gugnani, R., Islam, T., Attri, R. The potency of audiovisual attractiveness and influencer marketing: The road to customer behavioral engagement. J Retail Consum Serv. 79, 103807(2024).
  31. Thielsch, M. T., Hirschfeld, G. Facets of website content. Hum Comput Interact. 34 (4), 279-327 (2019).
  32. Kim, H., Park, M. Virtual influencers’ attractiveness effect on purchase intention: A moderated mediation model of the product–endorser fit with the brand. Comput Hum Behav. 143, 107703(2023).
  33. The impact of VTuber endorsements on consumer satisfaction and brand loyalty in digital marketing. Hsu, K. K., Hung, W. –H. Proc Int Conf Electron Bus. (ICEB 2024), Zhuhai, China, , (2024).
  34. Shah, Z., Olya, H., Monkhouse, L. L. Developing strategies for international celebrity branding: A comparative analysis between Western and South Asian cultures. Int Mark Rev. 40 (1), 102-126 (2023).
  35. Mccracken, G. Who is the celebrity endorser? Cultural foundations of the endorsement process. J Consum Res. 16 (3), 310-321 (1989).
  36. Jun, M., Han, J., Zhou, Z., Eisingerich, A. B. When is celebrity endorsement effective? Exploring the role of celebrity endorsers in enhancing key brand associations. J Bus Res. 164, 113951(2023).
  37. Ozdemir, O., Kolfal, B., Messinger, P. R., Rizvi, S. Human or virtual: How influencer type shapes brand attitudes. Comput Hum Behav. 145, 107771(2023).
  38. Schouten, A. P., Janssen, L., Verspaget, M. Leveraged marketing communications. Ch. 12, 208-231 (2021).
  39. Khan, S., Sookhai, S. Reviewing the impact of country–of–origin on consumer purchase intention: The role of celebrity endorsement in existing literature. J Manag SMEs. 18 (2), 897-918 (2025).
  40. Schimmelpfennig, C., Hunt, J. B. Fifty years of celebrity endorser research: Support for a comprehensive celebrity endorsement strategy framework. Psychol Mark. 37 (3), 488-505 (2020).
  41. Hovland, C. I., Weiss, W. The influence of source credibility on communication effectiveness. Public Opin Q. 15 (4), 635-650 (1951).
  42. Frank, B., Mitsumoto, S. An extended source attractiveness model: The advertising effectiveness of distinct athlete endorser attractiveness types and its contextual variation. Eur Sport Manag Q. 23 (4), 1091-1114 (2023).
  43. Thomas, T., Johnson, J. The impact of celebrity expertise on advertising effectiveness: The mediating role of celebrity brand fit. Vision. 21 (4), 367-374 (2017).
  44. Chan, K., Fan, F. Perception of advertisements with celebrity endorsement among mature consumers. J Mark Commun. 28 (2), 115-131 (2022).
  45. Arora, N., Prashar, S., Tata, S. V., Parsad, C. Measuring personality congruency effects on consumer brand intentions in celebrity–endorsed brands. J Consum Mark. 38 (3), 251-261 (2021).
  46. Gao, Y., Liu, H. Artificial intelligence–enabled personalization in interactive marketing: A customer journey perspective. J Res Interact Mark. 17 (5), 663-680 (2023).
  47. Daft, R. L., Lengel, R. H. Organizational information requirements, media richness and structural design. Manage Sci. 32 (5), 554-571 (1986).
  48. Boyd, D. E., Koles, B. An introduction to the special issue “Virtual reality in marketing”: Definition, theory and practice. J Bus Res. 100, 441-444 (2019).
  49. Chen, H., Lou, C., Wang, Y., Lee, Y. Social virtual influencer effectiveness: Environmental factor and source trust. Soc Mark Q. , 15245004251342800(2025).
  50. Shen, Z. Shall brands create their own virtual influencers? A comprehensive study of 33 virtual influencers on instagram. Humanit Soc Sci Commun. 11 (1), 1-14 (2024).
  51. Lee, J., Kim, H. The moderating role of homophily and need for uniqueness in the relationship between anthropomorphism of virtual influencer and intention to imitate and word of mouth. Int J Hum Comput Interact. 41 (5), 1-12 (2025).
  52. Lim, R. E., Lee, S. Y. ”You are a virtual influencer!”: Understanding the impact of origin disclosure and emotional narratives on parasocial relationships and virtual influencer credibility. Comput Hum Behav. 148, 107897(2023).
  53. Kuo, Y. –H., Le, S. B. H. Authenticity meets aesthetics: Physical attractiveness as the equalizer for virtual and human influencers. Asia Pac Manag Rev. 30 (2), 100359(2025).
  54. Epley, N., Waytz, A., Cacioppo, J. T. On seeing human: A three–factor theory of anthropomorphism. Psychol Rev. 114 (4), 864(2007).
  55. Dabiran, E., Farivar, S., Wang, F., Grant, G. Virtually human: Anthropomorphism in virtual influencer marketing. J Retail Consum Serv. 79, 103797(2024).
  56. Nass, C., Steuer, J., Tauber, E. R. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. (CHI ’94). ACM. , 72-78 (1994).
  57. Gambino, A., Fox, J., Ratan, R. A. Building a stronger casa: Extending the computers are social actors paradigm. Hum Mach Commun. 1, 71-85 (2020).
  58. Gu, C., Zhang, Y., Zeng, L. Exploring the mechanism of sustained consumer trust in ai chatbots after service failures: A perspective based on attribution and casa theories. Humanit Soc Sci Commun. 11 (1), 1-12 (2024).
  59. Mori, M. The uncanny valley. Energy. 7 (4), 33-35 (1970).
  60. Alimardani, M., De Roode, R., Vaitonyte, J., Louwerse, M. M. Proceedings of the ACM International Conference on Intelligent Virtual Agents. (IVA ’24). , Glasgow, United Kingdom. 1-7 (2024).
  61. Miller, E. J., Foo, Y. Z., Mewton, P., Dawel, A. How do people respond to computer–generated versus human faces? A systematic review and meta–analyses. Comput Hum Behav Rep. 10, 100283(2023).
  62. Dion, K., Berscheid, E., Walster, E. What is beautiful is good. J Pers Soc Psychol. 24 (3), 285(1972).
  63. Bíziková, V., Psotová, E. Visitor profile of enological tourism in Slovakia: Implications of the regional analysis of the demand for wine–themed experience stay. J Infrastruct Policy Dev. 8 (11), 8072(2024).
  64. Lampropoulos, G. Combining artificial intelligence with augmented reality and virtual reality in education: Current trends and future perspectives. Multimodal Technol Interact. 9 (2), 11(2025).
  65. Sumi, R. S., Kabir, G. Satisfaction of e-learners with electronic learning service quality using the SERVQUAL model. J Open Innov Technol Mark Complex. 7 (4), 227(2021).
  66. Giese, J. L., Cote, J. A. Defining consumer satisfaction. Acad Mark Sci Rev. 1 (1), 1-22 (2000).
  67. Hellier, P. K., Geursen, G. M., Carr, R. A., Rickard, J. A. Customer repurchase intention: A general structural equation model. Eur J Mark. 37 (11/12), 1762-1800 (2003).
  68. Suchánek, P., Králová, M. Customer satisfaction and different evaluation of it by companies. Econ Res. 31 (1), 1330-1350 (2018).
  69. Gajewska, T., Zimon, D., Kaczor, G., Madzík, P. The impact of the level of customer satisfaction on the quality of e-commerce services. Int J Prod Perform Manag. 69 (4), 666-684 (2020).
  70. Hill, N., Brierley, J. How to Measure Customer Satisfaction. , Routledge. London. (2017).
  71. Grigoroudis, E., Siskos, Y. Customer Satisfaction Evaluation: Methods for Measuring and Implementing Service Quality. , Springer. New York. (2009).
  72. Söderlund, M., Julander, C. –R. Physical attractiveness of the service worker in the moment of truth and its effects on customer satisfaction. J Retail Consum Serv. 16 (3), 216-226 (2009).
  73. Koernig, S. K., Page, A. L. What if your dentist looked like Tom Cruise? Applying the match-up hypothesis to a service encounter. Psychol Mark. 19 (1), 91-110 (2002).
  74. Hey Alexa … Examining Factors Influencing the Educational Use of AI-Enabled Voice Assistants During the COVID-19 Pandemic. Rohan, R., Pal, D., Funilkul, S. in 15th International Conference on Knowledge and Smart Technology (KST), , 1-6 (2023).
  75. Oliver, R. L. Satisfaction: A Behavioral Perspective on the Consumer. , 2nd ed, Routledge. New York. (2014).
  76. Ariff, M. S. M., Yun, L. O., Zakuan, N., Ismail, K. The impacts of service quality and customer satisfaction on customer loyalty in internet banking. Procedia Soc Behav Sci. 81, 469-473 (2013).
  77. Nieves–Pavón, S., López–Mosquera, N., Jiménez–Naranjo, H. The factors influencing STD through SOR theory. J Retail Consum Serv. 75, 103533(2023).
  78. Dutta, B. Exploring the factors of consumer repurchase intention in online shopping. Int J Comput Sci Inf Secur. 14 (12), 520(2016).
  79. Seiders, K., Voss, G. B., Grewal, D., Godfrey, A. L. Do satisfied customers buy more? Examining moderating influences in a retailing context. J Mark. 69 (4), 26-43 (2005).
  80. Malik, M. E., et al. Importance of brand awareness and brand loyalty in assessing purchase intentions of consumer. Int J Bus Soc Sci. 4 (5), 167-171 (2013).
  81. Kim, H. –R., Yang, H. –M. The mediating effect of life satisfaction on relation between perceived physical attractiveness and health–promoting lifestyle in korean adults. Int J Environ Res Public Health. 18 (15), 7784(2021).
  82. Zhang, Y., He, J., Li, J. The role of flow experience in virtual influencer marketing: Insights into aesthetic, entertainment and parasocial influences on purchase intention. J Fash Mark Manag. 29 (6), 1109-1129 (2025).
  83. Blumer, H. Symbolic Interactionism: Perspective and Method. , University of California Press. Berkeley, CA. (1986).
  84. Quiring, O., Schweiger, W. Interactivity: A review of the concept and a framework for analysis. Communications - J Comm Res. 33 (2), 147-167 (2008).
  85. Casaca, J. A., Miguel, L. P. The influence of personalization on consumer satisfaction: Trends and challenges. Data-Driven Marketing for Strategic Success. , 256-292 (2024).
  86. Modersitzki, N., Phan, L. V., Mcdonald, S., Wright, A. G., Renner, K. –H. Personality psychology is getting personal: Advancing the field through personalization. Eur J Pers. 39 (1), 08902070251316915(2025).
  87. Manser Payne, E. H., Dahl, A. J., Peltier, J. Digital servitization value co–creation framework for ai services: A research agenda for digital transformation in financial service ecosystems. J Res Interact Mark. 15 (2), 200-222 (2021).
  88. Winter, S., Maslowska, E., Vos, A. L. The effects of trait–based personalization in social media advertising. Comput Hum Behav. 114, 106525(2021).
  89. Dijkstra, A. The psychology of tailoring-ingredients in computer-tailored persuasion. Soc Pers Psychol Compass. 2 (2), 765-784 (2008).
  90. Lee, J., Kim, C., Lee, K. C. Exploring the personalization–intrusiveness–intention framework to evaluate the effects of personalization in social media. Int J Inf Manag. 66, 102532(2022).
  91. Trivedi, J. P., Trivedi, H. Investigating the factors that make a fashion app successful: The moderating role of personalization. J Internet Commer. 17 (2), 170-187 (2018).
  92. Scortzaru, A. The moderating effect of personalization on the influence of consumer privacy concerns on mobile technology adoption. , Capella University. (2022).
  93. Henseler, J., Ringle, C. M., Sarstedt, M. A new criterion for assessing discriminant validity in variance–based structural equation modeling. J Acad Mark Sci. 43, 115-135 (2015).
  94. Hair, J. F., Ringle, C. M., Sarstedt, M. PLS–SEM: Indeed a silver bullet. J Mark Theory Pract. 19 (2), 139-152 (2011).
  95. Chin, W. W. Pls–graph user’s guide. 15, CT Bauer College of Business, University of Houston, USA. 1-16 (2001).
  96. Henseler, J., Hubona, G., Ray, P. A. Using PLS path modeling in new technology research: Updated guidelines. Ind Manag Data Syst. 116 (1), 2-20 (2016).
  97. Hair, J. F., Risher, J. J., Sarstedt, M., Ringle, C. M. When to use and how to report the results of PLS–SEM. Eur Bus Rev. 31 (1), 2-24 (2019).
  98. Shmueli, G., Ray, S., Estrada, J. M. V., Chatla, S. B. The elephant in the room: Predictive performance of PLS models. J Bus Res. 69 (10), 4552-4564 (2016).
  99. Cohen, J., Cohen, P., West, S. G., Aiken, L. S. Applied multiple regression/correlation analysis for the behavioral sciences. , Routledge. (2013).
  100. Sipos, D. The effects of AI–powered personalization on consumer trust, satisfaction, and purchase intent. Eur J Appl Sci Eng Technol. 3 (2), 14-24 (2025).
  101. Yao, Y., Meng, D., Wei, X. Empirical analysis of influencer attributes and social satisfaction effects on purchase intentions in Chinese social media. Sci Rep. 15 (1), 18860(2025).
  102. Rakovic, M. Comparative analysis of human and virtual influencers: The mediating role of perceived attractiveness and parasocial interaction in purchase intentions. , Tilburg University Tilburg. The Netherlands. (2023).
  103. Kong, H., Fang, H. Research on the effectiveness of virtual endorsers: A study based on the match-up hypothesis and source credibility model. Sustainability. 16 (5), 1761(2024).
  104. Huang, X., Chandra, A., Depaolo, C., Cribbs, J., Simmons, L. Measuring transactional distance in web-based learning environments: An initial instrument development. Open Learn. 30 (2), 106-126 (2015).
  105. Kim, C., Costello, F. J., Lee, J., Lee, K. C. Metaverse-based distance learning as a transactional distance mitigator and memory retrieval stimulant. Inf Process Manag. 62 (1), 103957(2025).
  106. Thielsch, M. T., Hirschfeld, G. Facets of website content. Hum Comput Interact. 34 (4), 279-327 (2019).
  107. Davlembayeva, D., Chari, S., Papagiannidis, S. Virtual influencers in consumer behaviour: A social influence theory perspective. Br J Manag. 36 (1), 202-222 (2025).
  108. Wang, Q., Long, S., Zeng, Y., Tang, L., Wang, Y. The creative behavior of virtual idol fans: A psychological perspective based on moa theory. Front Psychol. 14, 1290790(2023).

הגישה מוגבלת. התחברו או התחילו תקופת ניסיון כדי לצפות בתוכן זה.

הדפסות חוזרות והרשאות

בקש הרשאה לשימוש חוזר בטקסט או באיורים של מאמר JoVE זה

בקש הרשאה

תגיות

מאמרים קשורים