Your Retailer Needs You: Retaillance and its Marketing Implications
Notice bibliographique
Résumé
Retaillance is surveillance in a brick-and-mortar retail setting. In today's competitive landscape, retailers have moved beyond using surveillance practices and technologies for security reasons to using them to compete for consumers' personal and shopping data, even if this information is not voluntarily reported. Retaillance raises ethical questions regarding the differences between the public and the private spheres. Using a pragmatic mixed research methods design that includes an MTurk survey and semi-structured interviews, this exploratory research examines the different retaillance channels and systems, and explores retail consumers' awareness of the presence and scope of retaillance and of the relevant laws and regulations, consumers' behavioural reaction towards retaillance, and the attitudinal and behavioural outcomes of using various surveillance technologies in retailing. Demonstrating the multiplicity and complexity of influences, this research brings together past research by leading scholars from the fields of marketing, consumer behaviour, political science, communications, media studies, science studies, war studies, law, cultural studies, sociology, criminology, and literature. This research has various contributions. Conceptually, it integrates published literature, synthesizes prior studies, provides definitional clarity and creates a conceptual retaillance model that works as a roadmap and opens new avenues for future research. Theoretically, it embraces a multidisciplinary perspective by borrowing theories from other disciplines and integrating them to reveal novel insights when looking at retaillance, offers a new theoretical model, and reconciles contradictory reactions to surveillance. In addition, foreseen contributions encompass helping scholars, retail managers, consumers, and policy makers gain a better understanding of the impact of both traditional surveillance and smart retail technologies on consumer behaviour in a brick-and-mortar setting.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».