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Enregistrement W2886887435 · doi:10.1108/imr-04-2016-0085

Deal proneness and national culture: evidence from the USA, Thailand and Kenya

2018· article· en· W2886887435 sur OpenAlexaff
Dheeraj Sharma, Satyendra Singh

Notice bibliographique

RevueInternational Marketing Review · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensUniversity of Winnipeg
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHofstede's cultural dimensions theoryUncertainty avoidanceIndividualismModerationFemininityCollectivismMasculinityIndex (typography)Social psychologyMarketingSociologyPsychologyBusinessEconomicsComputer scienceGender studies

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Culture is one of the critical variables in explaining consumer behavior and consumer response to external stimuli. The purpose of this paper is to delineate the relationship between deal proneness and culture. Specifically, this paper examines the relationship between Hofstede’s cultural dimensions, namely, power distance, individualism/collectivism, masculinity/femininity and uncertainty avoidance, and deal proneness. Additionally, the role of store image as a moderator between culture and deal proneness is explored. Finally, the paper offers prescriptive and descriptive insights for marketers to consider cultural perspectives when promoting products internationally. A clear understanding of cultural influences on deal proneness will allow marketers to target specific customer segments more accurately. Design/methodology/approach The authors collected data from consumers in shopping malls in USA, Thailand, and Kenya. The authors analyzed the data using structural equation modeling. Findings The authors found that societies with a high femininity index are more likely to respond to deals than masculine societies. An inverse relationship between the Power Distance Index (PDI) and deal proneness may exist, suggesting that societies with a high PDI may be less deal prone. The authors found that individualism index is positively related to deal proneness, and thus societies with a low individualism index should be more deal prone. Finally, individuals in high uncertainty avoidance countries are expected to exhibit low deal prone tendencies. Research limitations/implications The study utilized a sample from cities. Consequently, future studies may attempt to validate the relationship posited in this study by utilizing non-urban data. Additionally, the authors look at stores in a mall. Thus, there is a possibility of interaction between mall image and store image. It may be useful to validate the findings of this study by using data from stand alone stores and also examine the interaction effect of mall image and store image on the deal proneness in a given culture. Practical implications This study suggests that appropriate store selection for offering deals can possibly augment the effectiveness of deal-based promotions. Specifically, choice of store can alter the context, and thus the perception of the value proposition could increase, which in turn is likely to increase the acceptance of deal-based promotion. Originality/value Although several researchers have also examined differences in consumer behavior across cultures yet it appears that there is no direct study that examines the effects of cultural differences on deal proneness using data from three countries (USA, Thailand, and Kenya) which are diverse on all dimensions of national culture. This paper examines the influence of national culture on individual’s propensity to exhibit deal proneness. Furthermore, the paper examines the role of store image on the relationship between national culture and deal proneness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,257 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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