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Enregistrement W4228998457 · doi:10.1002/mar.21661

The role of sensory marketing and brand experience in building emotional attachment and brand loyalty in luxury retail stores

2022· article· en· W4228998457 sur OpenAlexaff
Shadma Shahid, Justin Paul, Faheem Gul Gilal, Shiveen Ansari

Notice bibliographique

RevuePsychology and Marketing · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensCanadore College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrand loyaltyBrand managementAdvertisingPsychologyMarketingLoyaltyBrand awarenessBusinessBrand extension

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Prior studies on the in‐store experience focus on the impact of store atmosphere. Sensory marketing and brand experience, on the other hand, have been found to be significant in providing a better consumer experience in recent studies. Thus, the goal of this paper is to broaden the scope of this study by examining the causal effect of sensory marketing cues and brand experience on emotional attachment, and subsequent brand loyalty in a luxury retail store setting. We also studied the moderating role of store image in the relationships. To this end, the three separate but related studies (Study 1, N = 409, Study 2, N = 294, Study 3, N = 139) were conducted. Study 1 shows that sensory marketing cues positively contribute to enhancing the luxury retail brand experiences. Both sensory marketing and brand experiences appeared promising in increasing emotional attachment and subsequent brand loyalty. Study 2 findings further suggest that sensory marketing cues and brand experience interact significantly with store image to improve consumers' emotional attachment with luxury brands. Study 3 replicated the pattern observed in Studies 1 and 2 and further suggested that consumers in the luxury store setting expressed stronger emotional attachment and brand loyalty than consumers in the nonluxury store environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations175
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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