The Key Role of Consumers’ Involvement: The Case of Organic Food Consumption
Notice bibliographique
Résumé
This paper aims to provide a better understanding of conditions that influence the gap between positive attitude and intention towards organic food products and actual behaviour regarding these products. Thus, we propose an extended version of the Theory of Planned Behaviour (TPB) to explain parts of this gap and we highlight the crucial role played by consumers’ involvement as a moderator. A structural equation modelling was performed, and the sta-tistical analysis of a sample of 1327 French consumers supports our organic food products buying behaviour model. The results showed that the difference between the means of actual behaviour was highly different between low- and high-involvement consumers. More specifically, high-involvement consumers express more positive attitudes towards buying organic food products, perceive higher subjective norms and behavioural control, they have higher behavioural intention, and buy organic food products more frequently. Additionally, the results indicated that, com-pared to low-involvement consumers, high-involvement consumers regard organic food products as more attractive, healthier, tastier, and with higher value. We proposed some marketing strategies to help managers to better promote the organic food products market and, in turn, increase their revenues. For example, marketers therefore have a vested interest in increasing consumer involvement, and, among other things, they can do so by educating them (i.e., high-lighting the benefits of consuming organic foods). Moreover, since high-involvement customers have positive atti-tude-intention and behaviour, they can be allies for marketers through their influence (social norms). Thus, we suggest the use of digital influencers to endorse organic food.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».