An Empirical Study of Factors Influencing Consumers’ Purchasing Behaviours in Shopping Malls
Notice bibliographique
Résumé
Since a couple of years ago, the development of shopping malls is booming in the Klang Valley-Kuala Lumpur area in Malaysia. Motivating consumers for frequent visits to shopping complexes is imperative in order to run a successful shopping mall in such a competitive retail environment like the Klang Valley-Kuala Lumpur with over 100 shopping plazas. Getting knowledge of the elements attracting consumers to visit a shopping mall and make purchases is of greatest importance in order to achieve high profit return and increase economic growth and development of a nation. The objective of this research paper is to study the factors influencing the consumers’ buying behaviours in the shopping malls. The environmental related factors (building structure, atmosphere, sounds and music and fragrance and smell), services related factors (personal services, price, advertising and promotion), administrative related factors (tenant mix, anchor tenant, entertainments) as well as transportation and location related factors (parking, location, accessibility) were identified as independent variables and consumer’s buying behaviour within the malls as a dependent variable. A research framework was developed based on a thorough literature review. There were 200 responses collected from consumers in four shopping malls in Klang Valley-Kuala Lumpur area. Correlation and multiple regression analyses were carried out using the SPSS software package to obtain the results. The results of this research indicate that environmental, transportation and location related factors have significant impact on consumers’ buying behaviours in the shopping malls. The results congruent with previous studies by Brengman et al. (2012) and Grimmer et al. (2016) that indicated that environmental related factors have positive effects on consumers’ purchase behaviours. Additionally, this study also found that transportation and location related factors have significant relationship with consumers’ purchase behaviours as mentioned by Saber et al. (2017) and Samiran et al. (2015). The findings can be adopted by the shopping malls’ managers to improve overall shopping malls’ performance as well as by mall developers to evaluate the mall site’s location and construction designs. For academicians, this study could be used as a ground work for further exploration of the possibilities to influence consumers’ purchase behaviours through different marketing strategies to increase sales and profits.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».