University business students' perceptions of retail shopping behaviour
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Retail shopping behaviour is one of the major tenets of the retail marketing literature. The purpose of this research is to presents the empirical findings of two quantitative studies of Estonian and Canadian university students' interpretation and perceptions of retail shopping behaviour. Design/methodology/approach Paper and pencil questionnaires administered in Estonia and Canada. The data was analysed from two perspectives. The first was to determine if the retail service quality construct differed between the two samples, and secondly to use using confirmatory factor analysis, and regression analysis to test a model of shopping behaviour and to make comparisons between the shopping behaviour of university students in the two countries. Findings The results indicate a level of commonality in retail shopping perceptions, as well as non‐trivial differences in how shopping practice in terms of the construct structure, and individual service drivers, should be theorized. The Canadian sample indicated a greater focus on retail service quality perception at the sub‐dimension level while the Estonian sample indicated a greater focus on retail service quality at an overall or integrated level. Research limitations/implications The findings are limited as to the consumer type (university students) selected. This limitation is lessened as the university age sector represents one of the most dynamic and growing segments of the Estonian retail market. Practical implications Retail sales per capita within Estonia, and the other Baltic states, represents the fastest growing region in the European Union. Thus, there is a need for empirical and academic research that attempts to highlight the transferable (i.e. western) and the solely domestic consumer knowledge that will allow this growth to continue. Caution needs to be taken when simply implementing best retail practices from the West as erroneous conclusions may be drawn. It may not be the practices from the West that are fuelling the retail success, and thus research such as this helps to draw attention to the need to understand the more sustainable localized nature of retail shopping behaviour. Originality/value This paper represents an initial focus on an unknown area of retailing research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».