The Effects of Price Variation in Luxury vs. Non-Luxury Products on Consumer Decisions
Notice bibliographique
Résumé
Companies rely on their knowledge of how their clients and customers will react in response to actions taken to run their businesses. What drives consumers to make their choices is a question that revolves around knowing the behavior of consumers and how their behaviors can be utilized to work best with the goals of the company. Price is one of the many factors that play a key role in the purchase decision. This study is designed to determine price sensitivity regarding luxury vs non-luxury products. For this study, shoes and water were used as product lines and subtle vs obvious price increases as the variable. Fielding two questionnaires to obtain both non-comparative and relative data, the objective was to perform research to see what causes consumers to buy the more expensive brand for identical or similar versions of the same product. This study provides insights into consumer behavior and price sensitivity in the presence and absence of a luxury/non-luxury competitor and across high and low involvement categories. It demonstrated that luxury brands can retain consumer willingness to buy with price increases. Price sensitivity and the threshold at which consumers will switch from a non-luxury product to a luxury product could be affected by the price point of the product category. This study strives to understand the effects of price variation in luxury versus non-luxury products on consumer decision making. It is important to know the threshold of price that drives consumers to make the purchase decisions that they do.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».