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Enregistrement W4362456338 · doi:10.1111/poms.14003

Investigating the effects of product popularity and time restriction: The moderating role of consumers’ goal specificity

2023· article· en· W4362456338 sur OpenAlexafffund
Zhenhui Jiang, Mi Zhou

Notice bibliographique

RevueProduction and Operations Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity Research Committee, University of Hong KongUniversity of Hong KongSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaTsinghua UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPopularityLeverage (statistics)Product (mathematics)MarketingBusinessAdvertisingNew product developmentPsychologyComputer scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Online retailers employ various kinds of social and marketing information cues to influence consumers’ product interest and purchases. This study focuses on the effects of two types of information cues, product popularity and time restriction on product promotions, on consumers’ product approach behavior. It takes a unique perspective by examining how such effects change as consumers’ shopping goals become more concrete. The results of a field experiment and a laboratory experiment show that product popularity and time restriction may not always have a positive influence on consumers’ product approach behavior. In particular, when consumers have not yet formed specific shopping goals, product popularity and time restriction weaken each other's effects on users’ initial product judgment, whereas these two information cues reinforce each other's effects on consumers’ final product evaluation when consumers’ shopping goals have become more specific. This study deepens our understanding of the individual and interaction effects of product popularity and time restriction at different levels of consumer goal specificity. The findings have significant implications for how retailers can leverage different information cues for promoting products.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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