Inciting consumers to buy fairly‐traded products: a field experiment
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Research on fairly‐traded products has shown that changing consumers' attitudes may not be the best strategy to bring consumers to purchase these products. The objective of this study is to examine a different, non‐cognitive approach based on the utilization of behavioral influence strategies. Design/methodology/approach A field experiment was conducted involving 168 consumers. The experiment took place in the context of a commercial stand in which fairly‐traded products such as coffee, sugar, chocolate, and so on, were sold. Three factors were manipulated: the concreteness of the information provided to visitors; the provision of information about the popularity of fairly‐traded products among relevant others; and the possibility of receiving concrete feedback from a producer. Findings The paper finds that, contrary to what was expected, abstract information led to a greater amount of money spent on average by visitors. In addition, knowing that fairly‐traded products were popular among relevant others had a significant impact on money spent only when feedback was not offered to the participants. Research limitations/implications A field experiment does not offer a high degree of control over nuisance variables. The application of the manipulations and the randomization of participants in this study were therefore not optimal. Practical implications Managers involved in the marketing of fairly‐traded products who communicate with potential buyers using concrete messages should make sure that consumers are attentive to their messages. These messages should inform consumers that fairly‐traded products are purchased by relevant others. Originality/value The paper provides useful information on how to influence consumers' attitudes to purchasing fairly‐traded products.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 ».