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Enregistrement W2086815883 · doi:10.1108/10610420310491693

The effect of cognitive busyness on consumers’ perception of product value

2003· article· en· W2086815883 sur OpenAlexaff
Subramanian Sivaramakrishnan, Rajesh V. Manchanda

Notice bibliographique

RevueJournal of Product & Brand Management · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProduct (mathematics)Value (mathematics)Quality (philosophy)PerceptionMarketingCognitionAdvertisingBusinessHeuristicPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, an interesting paradox is demonstrated – when consumers pay a great deal of attention to product and price information in an advertisement, they are likely to find themselves lacking the cognitive resources required to use that information in making a discerning assessment of the value of the product offering. Using three studies, it is shown that paying close attention to product‐ and price‐related information details causes cognitive busyness, which can cause consumers to engage in a greater degree of heuristic processing than those who are cognitively less busy. It is demonstrated that, when consumers are cognitively busy, they are less likely to accurately assess the value of price discount offers. Such cognitively busy consumers generally disregard the magnitude of the discount and the actual savings offered in forming their assessments of value for the offer. Non‐busy consumers, on the other hand, perceive differences in value as magnitude of discounts, price, or quality of product features being altered. Implications for managers and consumers are discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,942
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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