One size fits all? Segmenting consumers to predict sustainable fashion behavior
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This study segmented consumers by combining emotional and shopping characteristics to develop typologies that classify their consumption patterns and disposal behaviors. Design/methodology/approach To identify segments of fashion consumers, an online questionnaire was administered measuring emotional and shopping characteristics, including perspective taking, empathic concern, personal distress, hedonism, and frugality. An online questionnaire involving 168 US-based participants were used to accomplish the purpose of the study. A cluster analysis was conducted to identify segments of participants based on these variables. Consumption patterns and disposal behavior, including motivation to buy environmentally friendly items, consciousness for sustainable consumption, buying impulsiveness, likelihood to follow fashion trends, and tendencies to dispose of or repair damaged or unwanted items were also measured via the questionnaire as dependent variables to be predicted by identified segments. Findings Three clusters of consumers were identified as: Distressed and Self-Oriented, Warm and Thrifty, and Cold and Frivolous. Distressed and Self-Oriented individuals reported the highest levels of personal distress and hedonism. Warm and Thrifty individuals reported the highest levels of empathic concern, perspective taking and frugality, and the lowest levels of personal distress and hedonism. Cold and Frivolous individuals reported the lowest levels of perspective taking, empathic concern, and frugality. Originality/value The classification of consumers into segments brings a new dimension to the field of sustainable fashion. Clusters were created according to the variables of emotional characteristics (i.e. perspective taking, empathic concern, and personal distress) and shopping characteristics (i.e. hedonism and frugality). The analysis unveiled three distinct clusters that can be utilized to develop tailored strategies to successfully promote sustainable fashion consumption.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».