The influence of message frame and product type on green consumer purchase decisions : an ERPs study
Notice bibliographique
Résumé
Green consumption is a crucial pathway towards achieving global sustainability goals. Product-oriented green advertisements can effectively stimulate consumers' latent needs and convert them into eventual purchasing intentions and behaviors, thereby promoting green consumption. Given that neuromarketing methods facilitate the understanding of consumers' decision-making processes, this study combines prospect theory and need fulfillment theory, employing event-related potentials (ERPs) as measures to explore changes in consumers' cognitive resources and emotional arousal levels when confronted with green products and advertising information. This enables inference regarding consumers' acceptance of purchasing and their psychological processes. Behavioral results indicated that message framing influences consumers' purchases, with consumers consuming more green in response to negatively framed advertisements. EEG results indicated that matching positive framing with utilitarian green products was effective in increasing consumers' cognitive attention in the early cognitive stage. In the late stage of cognition negative frames stimulated consumers' mood swings more, and the influence of product type depended on the role of message frames, and the consumption motivation induced by the product, whose influence was overridden by external evaluations such as message frames. These research findings provide an explanation for the impact of frame information on consumers' purchasing decisions at different stages, assisting marketers in devising diverse promotional strategies based on product characteristics to foster the development and practice of green consumption. This will further embed the concept of green consumption advocated by organizations such as the United Nations Environment Programme (UNEP), World Wildlife Fund (WWF), and Greenpeace into the public consciousness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».