General image, perceptions and consumer segments of luxury seafood in China
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to explore Chinese consumers’ perceptions towards a luxury seafood – lobster, and identify the important perceptions that influence Chinese consumers’ general image of lobster. It also recognises Chinese consumer segments based on their perceptions towards lobster. Design/methodology/approach The data were collected through an online survey ( n =882, in two Chinese cities: Shanghai and Qingdao). The surveys explored consumer’s perceptions and general image of lobster. Descriptive analysis, partial least squares regression and cluster analysis were conducted for data analyses. Findings Findings show that the most important perceptions regarding lobster by Chinese consumers are umami, delicious, high in protein, expensive, nutritious, upscale, red colour and bring back appetite. Chinese consumers’ general image of lobster is positively linked to perception items, such as delicious, western flavour, umami, nutritious, high in protein, enjoy, upscale and appetite; and is negatively linked to perception items: spicy/hot, Chinese flavour and risk in illness. Three consumer segments are identified: western-flavour-lovers (35.4 per cent), Chinese-flavour-lovers (32.8 per cent) and negative-believers (31.8 per cent). Significant differences were recognised in the socio-demographic distribution among these three segments including, city, income, marital status, educational level, occupation and age. Originality/value This is the first study to present information regarding consumers’ perceptions, general image and segments towards luxury seafood in the world’s largest East-Asian country – China. The findings from this study can help global seafood marketers and exporters to better understand Chinese consumers which should assist them in developing effective marketing strategies for their luxury seafood products in this major market.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».