The Determinants of Repeat Purchase Intention for Luxury Brands among Generation Y Consumers in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Repeat purchasing has now become a critical factor for marketers, especially in the luxury goods market. Repeat purchasing not only saves costs (as opposed to attracting new customers), but increases sales as well. Both past and current researchers have been keen in investigating what drives consumers to repeat their purchase. The purpose of this academic research is to examine the relationship between Hedonic Value (HV), Satisfaction (S), Consumer Inertia (CI) and Product Attribute (PA) with the Repeat Purchase Intention (RPI) for luxury brands among Generation Y consumers in Malaysia. As such, eight luxury brands have been selected to investigate the consumer behaviour of consumers in Malaysia, in relation to the repeat purchase intention. This is a quantitative study that collected data from 134 respondents. Findings reveal that Hedonic Value and Satisfaction have positive and significant correlation with Repeat Purchase Intention, with Satisfaction being the strongest predictor of Repeat Purchase Intention. The findings can be used by marketers in Malaysia to aid them in creating marketing strategies to maintain their current customer base, as well as attract new customers to purchase their luxury brands within their target market. This study can also motivate current researchers to further investigate in the field of luxury brands, in an attempt to bridge the gap between luxury brands and Repeat Purchase Intention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».