What makes up intentions to purchase the pioneer? A theory of reasoned action approach in India and the USA
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to extend the research paradigm focusing on behaviorally-based first-mover advantages (FMA) by applying the widely-accepted Theory of Reasoned Action (TRA) and offers insights into differences between a mature market (USA) and an emerging market (EM) (India) regarding how intentions to purchase the pioneer are formed. Design/methodology/approach Utilizing samples of 208 USA and 194 Indian consumers, hypotheses examining the underlying beliefs, attitudes, social norms and purchasing intentions regarding pioneer brands are developed and tested using structural equation modeling. Findings Insights from the study suggest the TRA provides a means for assessing behaviorally-based FMAs across cultures, even as manifestations of purchase intentions differ significantly. According to the TRA and findings of this study, intentions are a function of overall attitudes and social norms. In the USA, individual attitudes were found to play a more significant role than social norms in formulating purchase intention. In India, social norms played a more dominant role in intention formation. Originality/value The study represents one of the first empirical attempts to shed light on the extent of behaviorally-based FMAs in an EM and how manifestations of intention to purchase the pioneer differ from mature markets. The study expands the behavioral paradigm of analysis to include one of the most sought-after EMs today (India) and provides one of the first empirical studies to utilize the TRA in addressing behaviorally-based FMAs.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».