Білім беру саласындағы нейромаркетингтің қолданысы: университеттік видеоларды қабылдау тиімділігіне эмоциялық контенттің ықпалы

Зерттеу мақсаты. Бұл зерттеу Алматы Менеджмент Университетінің жарнамалық видеоларына қатысушылардың эмоционалдық реакцияларын талдап, сол реакциялар бейнелердің тартымдылығына және олардың мазмұнын есте сақтауға қалай әсер ететінін қарастырады. Бұл әсерлерді түсіну болашақта тиімдірек білім беру маркетинг стратегияларын әзірлеуге, яғни эмоциялық қатысу арқылы үміткер студенттердің қызығушылығын арттыру жолдарын көрсетуге мүмкіндік береді.
Әдіснама. Зерттеуде алматылық басқару университеті маркетинг бөлімі әзірлеген екі жарнамалық видеоны қарау кезінде қатысушылардың бет-әлпет қозғалыстары бақылауға алынды. Зерттеуге 16–20 жас аралығындағы, университетке түсуді ойлаған жиырма респондент қатысты. Видео қарау кезінде бет-әлпет көріністері FaceReader бағдарламасы арқылы тіркелді, содан кейін әрбір қатысушы есте сақтау және тартымдылықты бағалау мақсатында сауалнама толтырды. Осылайша, жазылған эмоциялық көрсеткіштердің есте сақтау мен тартымдылыққа қалай байланысатыны зерттелді. Сондайақ, FaceReader нәтижелері негізінде есте сақтау көрсеткіштері мен тартымдылықты болжау үшін Random Forest және Gradient Boosting секілді машиналық оқыту модельдері қолданылды.
Зерттеудің бірегейлігі/құндылығы. Дәстүрлі маркетингтік зерттеулерден айырмашылығы, бұл зерттеу эмоциялық қатысу мен оның когнитивті әсерін объективті бағалайды.
Зерттеу нәтижелері. Қуаныш пен сентименталдылық есте сақтау мен бейненің тартымдылығын арттырды, ал ашу мен қорқыныш әлсіз әсер көрсетті.
Қорытынды: эмоционалды видеоконтент Университеттердің маркетингінің тиімділігін арттырып, университет брендін қабылдауды жақсартады. Бұл зерттеу университеттерге есте қаларлық жарнамалық материалдар әзірлеу бойынша ұсыныстар береді

1. Tyng C. M., Amin H. U., Saad M. N. M., Malik A. S. The influences of emotion on learning and memory // Frontiers in Psychology. — 2017. — Vol. 8. — Art. No 1454. — DOI: 10.3389/fpsyg.2017.01454.

2. Lackmann S., Léger P.-M., Charland P., Aubé C., Talbot J. The influence of video format on engagement and performance in online learning // Brain Sciences. — 2021. — Vol. 11, № 2. — P. 128. — DOI: 10.3390/brainsci11020128.

3. Weinberg P., Gottwald W. Impulsive consumer buying as a result of emotions // Journal of Business Research. — 1982. — Vol. 10, № 1. — P. 43–57. — DOI: 10.1016/0148-2963(82)90016-9.

4. Breiter H. C., Block M., Blood A. J. et al. Redefining neuromarketing as an integrated science of influence // Frontiers in Human Neuroscience. — 2015. — Vol. 8. — Art. No 1073. — DOI: 10.3389/fnhum.2014.01073.

5. Assielou K. A., Haba C. T., Kadjo T. L. et al. Emotional impact for predicting student performance in intelligent tutoring systems (ITS) // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. — 2020. — Vol. 11, № 7. — P. 219–225. — DOI: 10.14569/IJACSA.2020.0110728.

6. Royo-Vela M., Varga Á. Unveiling neuromarketing and its research methodology // Encyclopedia. — 2022. — Vol. 2, № 2. — P. 729–751. — DOI: 10.3390/encyclopedia2020051.

7. Смыкова М. Р., Оразгалиева Э. Б., Казыбаева А. М., Абужалитова А. А. Исследование отношения потребителей к рекламе университетов: нейромаркетинговый подход // Вестник Карагандинского университета. — 2021. — Т. 4(104). — С. 148–158. — DOI: 10.31489/2021Ec4/148-158.

8. Rodas J. A., Montoya-Restrepo L. A. Measurement and analysis of television commercials based on the computer tools EyeTracking and FaceReader // Informacion Tecnologica. — 2019. — Vol. 30, № 2. — P. 3–10.

9. Cordeiro R., Reis A., Ferreira B. M., Mendes Bacalhau L. Neuromarketing: decoding the role of emotions and senses and consumer behavior / In IGI Global (Ed.). — Hershey, PA: IGI Global, 2024. — DOI: 10.4018/979-8-3693-1858-4.ch005.

10. Osugi A., Ohira H. Emotional arousal at memory encoding enhanced P300 in the concealed information test // Frontiers in Psychology. — 2018. — Vol. 8. — Art. No 2334. — DOI: 10.3389/fpsyg.2017.02334.

11. System1 Group. Emotion’s key role in digital ad effectiveness [Электронный ресурс]. — URL: https://system1group.com/blog/emotions-key-role-in-digital-ad-effectiveness (дата обращения: 10.02.2025).

12. RAM. Emotions & the impact on advertising effectiveness. Research & Analysis of Media [Электронный ресурс]. — 2016. — URL: https://www.rampanel.com/ (дата обращения: 10.02.2025).

13. Vences N. A., Díaz-Campo J., Rosales D. F. G. Neuromarketing as an emotional connection tool between organizations and audiences in social networks: a theoretical review // Frontiers in Psychology. — 2020. — Vol. 11. — Art. No 1787. — DOI: 10.3389/fpsyg.2020.01787.

14. Murti A., Ghosh R. The impact of emotional appeals in neuromarketing: analyzing the brain responses of consumers to emotional advertising campaigns // International Journal of Enhanced Research in Management & Computer Applications. — 2023. — Vol. 12, № 9. — P. 23–32. — DOI: 10.55948/IJERMCA.2023.0905.

15. Otamendi F. J., Sutil Martín D. L. The emotional effectiveness of advertisement // Frontiers in Psychology. — 2020. — Vol. 11. — Art. No 2088. — DOI: 10.3389/fpsyg.2020.02088.

16. Azad M. S., Khan S. S., Hossain R. et al. Predictive modeling of consumer purchase behavior on social media: integrating theory of planned behavior and machine learning for actionable insights // PLoS ONE. — 2023. — Vol. 18, № 12. — Art. No e0296336. — DOI: 10.1371/journal.pone.0296336.

17. Deniz E., Bülbül S. Ç. Predicting customer purchase behavior using machine learning models // Information Technology in Economics and Business. — 2024. — Vol. 1, № 1. — P. 1–6. — DOI: 10.69882/adba.iteb.2024071.

18. Whitehill J., Serpell Z., Lin Y.-C. et al. The faces of engagement: automatic recognition of student engagement from facial expressions // IEEE Transactions on Affective Computing. — 2014. — Vol. 5, № 1. — P. 86–98. — DOI: 10.1109/TAFFC.2014.2316163.

19. Soloviev V. Machine learning approach for student engagement automatic recognition from facial expressions // Scientific Publications of the State University of Novi Pazar, Series A: Applied Mathematics, Informatics & Mechanics. — 2018. — Vol. 10, № 2. — P. 79–86. — DOI: 10.5937/SPSUNP1802079S.

20. Šola H. M., Qureshi F. H., Khawaja S. Exploring the untapped potential of neuromarketing in online learning: implications and challenges for the higher education sector in Europe // Behavioral Sciences. — 2024. — Vol. 14, № 2. — Art. No 80. — DOI: 10.3390/bs14020080.

21. Rejer I., Jankowski J., Dreger J., Lorenz K. Viewer engagement in response to mixed and uniform emotional content in marketing videos—an electroencephalographic study // Sensors. — 2024. — Vol. 24, № 2. — Art. No 517. — DOI: 10.3390/s24020517.

22. Graham A. The importance of emotional connection in higher-ed marketing [Электронный ресурс] // Big Sea. — 07.06.2021. — URL: https://bigsea.co/ideas/the-importance-of-emotional-connection-in-highered-marketing (дата обращения: 27.05.2025).

23. ESOMAR. Guideline for researchers and clients involved in primary data collection [Электронный ресурс]. — URL: https://esomar.org/code-and-guidelines/guideline-for-researchers-and-clients-involved-inprimary-data-collection (дата обращения: 27.05.2025).

24. Казыбаева А. М. Нейромаркетинг: учебное пособие. — Балауса: ИП «Балауса», 2022. — 136 с.

25. Vozzi A., Ronca V., Aricò P. et al. The sample size matters: to what extent the participant reduction affects the outcomes of a neuroscientific research. A case-study in neuromarketing field // Sensors. — 2021. — Vol. 21, № 18. — Art. No 6088. — DOI: 10.3390/s21186088.

26. iMotions. Facial expression analysis – emotion detection software [Электронный ресурс]. — URL: https://imotions.com/products/imotions-lab/modules/fea-facial-expression-analysis/ (дата обращения: 27.05.2025).

27. Oakes R. A., Peschel L., Barraclough N. E. Inter-subject correlation of audience facial expressions predicts audience engagement during theatrical performances // iScience. — 2024. — Vol. 27, № 6. — Art. No 109843. — DOI: 10.1016/j.isci.2024.109843.

28. Hendriks A. How FaceReader is validated in research [Электронный ресурс] // Noldus Information Technology, 26.06.2024. — URL: https://noldus.com/blog/how-facereader-is-validated-in-research (дата обращения: 27.05.2025).

29. International Chamber of Commerce. ICC/ESOMAR international code on market and social research [Электронный ресурс]. — URL: https://iccwbo.org/news-publications/policies-reports/iccesomar-international-code-on-market-and-social-research/ (дата обращения: 27.05.2025).

30. Neuromarketing Science & Business Association. NMSBA code of ethics [Электронный ресурс]. — URL: https://www.nmsba.com/neuromarketing-companies/code-of-ethics (дата обращения: 27.05.2025).

31. U.S. Department of Health & Human Services. Code of Federal Regulations, Title 45, Section 46.102— Definitions for purposes of this policy [Электронный ресурс] // Cornell Law School Legal Information Institute, 2023. — URL: https://www.law.cornell.edu/cfr/text/45/46.102 (дата обращения: 27.05.2025).

32. American Psychological Association. Ethical principles of psychologists and code of conduct [Электронный ресурс]. — 2017. — URL: https://www.apa.org/ethics/code/ethics-code-2017.pdf (дата обращения: 27.05.2025).

33. Morgan Lewis & Bockius LLP. Data protection in Kazakhstan: overview [PDF] [Электронный ресурс]. — 2023. — URL: https://www.morganlewis.com/-/media/files/publication/outside-publication/article/2023/data-protection-in-kazakhstan-overview.pdf (дата обращения: 27.05.2025).

34. Tellis G. J., MacInnis D. J., Tirunillai S., Zhang Y. What drives virality (sharing) of online digital content? // Journal of Marketing. — 2019. — Vol. 83, № 4. — P. 1–20. — DOI: 10.1177/0022242919841034.

35. Szucs D., Ioannidis J. P. A. Sample size evolution in neuroimaging research: an evaluation of highlycited studies (1990–2012) and of latest practices (2017–2018) in high-impact journals // NeuroImage. — 2020. — Vol. 221. — Art. No 117164. — DOI: 10.1016/j.neuroimage.2020.117164.

36. Neuromarketing Science & Business Association. Sample size in neuromarketing [Электронный ресурс]. — 2025. — URL: https://nmsba.com/news/656-sample-size-in-neuromarketing (дата обращения: 27.05.2025).

37. Nightshade L. Harnessing Gen Z’s attention span for successful social media marketing [Электронный ресурс] // Colormatics, 06.2023. — URL: https://www.colormatics.com/article/harnessing-gen-z-attentionspan-for-successful-social/ (дата обращения: 27.05.2025).

38. Venkatraman V., Dimoka A., Pavlou P. A. et al. Predicting advertising success beyond traditional measures: new insights from neurophysiological methods and market response modeling // Journal of Marketing Research. — 2015. — Vol. 52, № 4. — P. 436–452. — DOI: 10.1509/jmr.13.0593.