Exploring Buyer Motivation to Improve Management, Marketing, Sales, and Finance Practices in the Martial Arts Industry
Notice bibliographique
Résumé
The martial arts industry is experiencing immense growth, creating a highly competitive environment where challenges in attracting and retaining customers cause substantial losses and an inability to compete effectively. Customer memberships are the primary revenue source for fitness firms. Understanding buyer motivation is essential for marketing message creation and product development to attract and retain customers. The purpose of this qualitative, exploratory, single-case study was to investigate parent purchase motivation for children’s martial arts classes and to document internal buying motives in order to address the problem of acquiring and retaining customers in the commercialized martial arts industry. The study sample consisted of seven parents, two instructors, and two owners. The data collection methods were semistructured interviews comprising open-ended questions. Interviews were analyzed using NVivo® qualitative analysis software to code and analyze themes. The semistructured interviews identified 10 themes. Three new themes emerged—ease of participation, alternative to team sports, and convenience. Study findings contribute to the theory of planned behavior and theories used to predict purchase behavior. Recommendations for practice include refinements of product offerings and marketing messages and the creation of a new market segment, resulting in customer alignment and increased ability to attract and retain customers. Future research is recommended to replicate this study in other geographies, to use the data gathered in this study to seed qualitative research studies, and to weigh the relative influence of the three types of behaviors influencing intention in the theory of planned behavior.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».