Patronage, only for happiness? – An analysis on Coexistence of Multiple Consumption Emotions
Notice bibliographique
Résumé
Consumption emotion is the perceived feeling of customers when they use products or enjoy service. This feeling can exist for a long time in the minds of consumers and influence their purchase decisions. Consumption emotion falls into three categories, namely positive emotion, negative emotion and neutral emotion. During consuming process, customers may experience a variety of emotions. So it is natural to wonder how these emotions influence decision-making of customers when they coexist. Based on previous studies, this research proposes hypotheses and collects 756 valid data with questionnaire method applied. With employment of multiple linear regression models, hypotheses are verified to draw the final conclusions. Positive and neutral emotions can exert significantly positive effect on patronage intention, while negative emotion significantly affects patronage intention in a negative way. Meanwhile, negative influence on patronage intention is conspicuously reflected from interaction of positive and neutral emotions. Interaction of negative and neutral emotions does not generate obvious effect on patronage intention. However, positive effect on patronage intention is observed in interaction of positive and negative emotions. In different retail formats, interaction of consumption emotions exerts different influence on consumers. According to research results, in real business management, negative emotion of customers does not necessarily lead to worse consequence. Customer satisfaction can still be obtained if it is possible for them to experience positive emotion from other aspects.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,003 | 0,000 |
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 ».