The Impact of Green Marketing and Perceived Innovation on Purchase Intention for Green Products
Notice bibliographique
Résumé
With the rise of eco-awareness and innovation in recent years, companies have constantly sought to be the firstto introduce new green-concept products to the market to gain a larger market share. However, it is unclearwhether consumer awareness of green marketing and innovation will increase purchase intention. This issuerequires an in-depth discussion. This study uses energy-saving lamps and environmental cleanser as examples,using a literature review and empirical research to explore the correlations between consumer awareness of greenmarketing, perceived innovation, perceived quality, perceived price, perceived risk, perceived value, andpurchase intention. Further, an overall relationship model is established.An analysis of 320 effective questionnaires about energy-saving lamp and 310 effective questionnaires about anenvironmental cleanser resulted in three main findings: (1) Consumers’ green marketing awareness of bothenergy-saving lamp and an environmental cleanser mainly influences their perceived quality and perceived value,which in turn influence purchase intention. (2) Consumers’ perceived innovation of energy-saving lamp mainlyinfluences their perceived quality, perceived price, and perceived value, while consumers’ perceived innovationof an environmental cleanser mainly influences their perceived quality and perceived value, all of which in turninfluence purchase intention. (3) The results for the two products indicate that the impact of consumers’ greenmarketing awareness on purchase intention is greater than the impact of perceived innovation. Through SEManalysis, this study establishes a valid relationship model for green products and identifies the main influencepaths. In addition, measurement variables and a scale were established, which provide academics and industrywith critical research tools and concepts that should be of academic and practical value.
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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 | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».