Hitting Purchase: The Influence of Social and Demographic Variables on Fast Fashion Consumers
Notice bibliographique
Résumé
With an average annual growth rate of around 11.68%, the fast fashion industry is expanding immensely. Increasing sales of affordable yet trendy clothes are driven by the rising youth population, boosting the fast fashion market. Previous research on influences of the life cycle of fashion and consumer behavior theories sparked this research study’s goal: for fast fashion marketers to understand consumer behavior in terms of social and demographic variables. To assess the most prominent themes that influenced fast fashion consumer behavior in Southern California, two procedures were implemented: a survey on consumers’ shopping behaviors and short interviews with a range of demographics and genders for both qualitative and quantitative analysis. In this study, five occurring themes of (1) Trendiness of Apparel, (2) Broad Range of Apparel, (3) Age and Gender, (4) Affordability, and (5) Follower-Leader Relationships were found to be the largest influences to draw consumers. Three core themes were found to influence consumer behavior the most: (1) Age and Gender, (2) Affordability, and (3) Follower-Leader Relationships. This study’s findings may improve future marketing tactics to expand a fast fashion business’s popularity and sales. It was concluded that while fast fashion companies should focus on expanding their trendiness and range of clothing, companies should target females in the 11-20 age group using social media influences to involve more potential consumers. It was further concluded that attraction of the business will proliferate through word-of-mouth recommendations by customers.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».