Thinking fast and slow: a revised SOR model for an empirical examination of impulse buying at a luxury fashion outlet
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.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Despite the extensive stimulus–organism–response (SOR) literature, little attention has been paid to the role of marketing activity as a key environmental stimulus, and there is a dearth of research examining the interplay between emotions and cognition on consumer behaviour, as well as the sequential effects of emotions on cognition. To address these gaps, this study aims to develop a revised SOR model by incorporating Kahneman’s fast and slow thinking theory to investigate the impulse buying of affordable luxury fashion (ALF). Design/methodology/approach The authors use outlet stores at Bicester village (BV) in England as the research context for ALF shopping. Partial least squares structural equation modelling was used to analyse a survey sample of 633 consumers with a BV shopping experience. Findings The authors find that impulse buying of ALF arises from the interplay of emotional and cognitive factors, as well as a sequential and dual process involving in-store stimuli affecting on-site emotion and in-store browsing. Research limitations/implications This study reveals that brand connection has a significant and negative influence on the relationship between on-site emotion and in-store browsing, advancing the SOR paradigm and reflecting the interactive effect of human emotion and reasoning on the impulse buying of ALF items. Practical implications Insights into consumers’ impulse buying offer practical implications for luxury brand management, specifically for ALF outlet retailers and store managers. Originality/value The results suggest a robust sequential effect of on-site emotion towards in-store browsing on impulse buying, providing updated empirical support for Kahneman’s theory of System 1 and System 2 thinking.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle