Green awareness through environmental knowledge and perceived quality
Notice bibliographique
Résumé
Green awareness is worth researching to determine the customer consumption pattern of environment-friendly products.Several research models are showing the importance of green awareness of customer behavior.This paper studies the role of information in marketing decisions related to customer green awareness.Based on the phenomenon of green awareness, this research work aims to study the role of customer green awareness built through eco-label, environmental knowledge, and perceived quality.This experimental research is conducted on 200 supermarket customers who had experience with green products.The data is collected through a questionnaire and analyzed using the Structural Equation Model approach.SmartPLS is conducted to test the research hypotheses.The findings show that there was a relationship between the eco-label credibility of environment-friendly products on the customers' increased environmental knowledge and perceived quality of the products.Besides, both environmental knowledge and perceived quality are identified to play an essential role in controlling green awareness.Eco-label in product attributes is found to be capable of changing the positive side of green awareness.These findings describe a model in developing green awareness through environmental knowledge and perceived quality with the support of environment-friendly product eco-label.The model also can predict customer green awareness and support the green marketing strategy.Therefore, further research works on green customer behavior are welcome, as green customer behavior must impact on the implementation of green marketing strategies.Also, we may predict the customer behavior of environment-friendly products, and implement better business strategies.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».