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Enregistrement W3207623932 · doi:10.1108/ijrdm-06-2020-0206

Consumers' intention to adopt virtual grocery shopping: do technological readiness and the optimisation of consumer learning matter?

2021· article· en· W3207623932 sur OpenAlexaffabout
Kimberly Thomas-Francois, Simon Somogyi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Retail & Distribution Management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessOriginalityContext (archaeology)Sample (material)Descriptive statisticsStructural equation modelingConsumer behaviourAdvertisingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose It has generally been anticipated that the growth of Internet technology and e-commerce would result in virtual grocery shopping (VGS) becoming a normal way of life for consumers worldwide. However, the adoption of VGS, except in China and other Asian countries, has been quite slow and there is little understanding for this reason. Using Canada as a research context, the purpose of this study was to investigate the attitudes of consumers towards VGS with a focus on their technological readiness and the impact of the optimisation of consumer learning. Design/methodology/approach A quantitative research methodology was undertaken using cluster analysis with descriptive statistics to segment the different groups of consumers from a sample of 1,034 adult respondents. Structural equation modelling (SEM) was then used to test a theoretical model for consumers’ intention to adopt VGS. Findings The study found that the attitudes of consumers towards virtual shopping, convenience motivation, perceived ease of use (PEOU), perceived risk and consumer learning are all factors that impact consumers' intention to adopt virtual food shopping. The research also identified four segments of consumers in the Canadian market based on their attitudes and intention to adopt VGS. These results allow grocers to target the consumer groups favourable to VGS and provide insights on the factors that can be manipulated via marketing strategies to reach these consumers. Practical implications Retailers are provided with insights on consumers behaviour that will allow them to target specific segments with shopping modalities. Originality/value This research investigated VGS, focussing on consumer learning as a socio-cultural influence as well as the consumer's technological readiness as an intention to adopt to this modality of shopping for food. These constructs have not been investigated by previous studies on food grocery shopping.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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