How do involvement and product knowledge affect the relationship between intangibility and perceived risk for brands and product categories?
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Intangibility has long been studied in marketing, especially its physical aspect. This paper seeks to verify whether a branding strategy is efficient in reducing the risk perceived by customers. Design/methodology/approach A sample of university students answered the measurements considering both perspectives (brands and product categories). The paper uses a three‐dimensional approach of intangibility and explores its relationships with evaluation difficulty (ED) and perceived risk (PR). These relationships were tested in two different perspectives: brands and product categories. Findings Two analyses were made to test the hypotheses which were generally supported. Several relationships between the variables were found, but three should be highlighted. First, it was shown that brands are more mentally intangible than product categories, which may lead to a difficulty to evaluate. Second, it was found that evaluation difficulty increases the perceived risk in the product category perspective. Third, it was found that higher involvement generates a stronger relationship between evaluation difficulty and perceived risk for the product category perspective. Practical implications Theoretical and managerial implications to the literature are discussed along with examples of how managers could use the findings. Originality/value The research incorporates prior knowledge and involvement as moderating variables of the proposed framework and reinforces their relevance to the field. The results not only show the importance of branding, but also support the argument of considering evaluation difficulty in future 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 | 0,005 | 0,032 |
| 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 | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».