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Fairness Perceptions in Demographic Targeting
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AI
DOI：10.1093/jcr/ucaf048.png)
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摘要
En 中文
决定服务哪些客户细分市场（即目标市场选择）是营销策略的基石。尽管公司通常根据人口统计特征进行目标市场选择，但近年来的文化运动（例如#MeToo、Black Lives Matter）已提高对某些人口统计群体差异化待遇的敏感性。然而，迄今为止的研究尚未探讨人口统计目标市场选择本身是否显得公平或合适。14项实验（N = 9,399）、13项补充研究（N = 7,065）和2项Facebook A/B测试（N = 513,151）表明，当消费者得知或推断自己或他人是根据人口统计特征被目标市场选择时，公平感知和品牌支持度会下降（相对于广泛广告）。为解释其原因，我们提出一个概念模型，该模型基于消费者认为人口统计目标市场选择具有歧视性的程度（即基于与无关和/或不可控属性相关的差异化对待），以及这种歧视是否被感知为有意（即明知或自愿导致可避免的结果）。因此，以下因素会削弱不公平感：(a) 提高相关性（即属于目标细分市场是否能诊断出偏好），(b) 增强可控性（即消费者自身是否决定其属于目标细分市场），或(c) 降低感知有意性（例如公司规模、行业规范）。
Keyword:
targeting
fairness
discrimination
race
gender
marketing strategy
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
IF:
6.4
论文数:
2.5K
被引数:
2.5W
机构
引用论文
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