Key antecedents to the shopping behaviours and preferences of aging consumers: A qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to gain a deeper understanding of how income, cognitive age, physiological change and life-changing events may affect older consumers’ shopping behaviours and preferences. Many prior studies are merely focused on one topic (e.g. cognitive age) or product category (e.g. clothing). Through this multidimensional and mixed categorical approach, new knowledge and insights can be generated and added to the current body of research. In-depth semi-structured interview was employed for this study. In total, 13 informants were recruited in Toronto, including 11 females and 2 males aged between 51 and 80 years. Content analysis and holistic interpretation were employed for data analysis. According to the findings, price was a major concern to many informants regardless of their income level. The relationship between “feel age”, “look age”, or even “health age”, are not always positively correlated. The vast majority of the informants preferred shopping at the brick-and-mortar stores over online shopping. Some informants experienced difficulties or challenges in finding clothing that fit well due to the change of their body shapes. In addition, many informants needed to adjust their personal needs and buying priorities to cope with their changing personal situations and social roles. Other than the price and mobility issues, older consumers encounter different challenges when they shop for different products. It is imperative for retailers, service providers and product developers to understand the older consumers’ changing needs, aspirations and challenges through diverse perspectives – the transition of social roles, physiological change and life-changing events.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,003 |
| 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) | 0,003 | 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 ».