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Enregistrement W4225614881 · doi:10.1108/ejm-05-2019-0415

Optimizing product trials by eliciting flow states: the enabling roles of curiosity, openness and information valence

2022· article· en· W4225614881 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychological and Educational Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCuriosityOpenness to experienceValence (chemistry)Product (mathematics)PsychologyInformation flowSocial psychologyMarketingBusinessChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Product trials are an effective way to influence consumer attitudes. While research has established several factors that influence whether consumers will try a product or not, it is less understood how marketers can optimize the trial experience itself. The purpose of this paper is to explore flow as an optimal state and the factors that give rise to it during a product trail. Design/methodology/approach This research consists of three experimental studies in which people trial new music. This paper explores the ability of curiosity to optimize consumers’ flow experience during the trial and their attitudes toward the trialed product. This paper manipulates curiosity before the trial using information about the music (Study 1) and music previews (Study 3) and also demonstrates that curiosity is naturally elevated among those high in openness to experience (Study 2). Findings The results demonstrate that curiosity before a product trial fosters an optimal experience during the trial in the form of flow states, defined as an enjoyable state of full engagement, which in turn mediates more positive attitudes toward the trialed product. This paper demonstrates that curiosity can be evoked using product information or a preview of the content and can vary based on individual differences in openness to experience. The relationship between curiosity and flow is moderated by the valence of the information that is used to elicit curiosity, such that negative-valence information thwarts the relationship. Research limitations/implications While the studies conducted by the authors focus on the positive influence of curiosity in the trial of music, the effects may be different for other products. These studies are also limited to two different manipulations of curiosity. Practical implications This research has implications for marketers, as it demonstrates the relevance of flow and how to enable it in product trials to optimize effectiveness. The manipulations also demonstrate how to manage the amount of information that is given to consumers before they trial a product. Originality/value This research reveals that flow states optimize the product trial experience. This research also advances the understanding of the relationship between curiosity and flow by moderating their relationship with the valence of information that elicits curiosity. The findings also broaden the relevance of curiosity and flow in marketing by demonstrating their benefits within product trials.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,875
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,066
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,286 · 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