Green Marketing Strategies: A Sustainable Approach to Consumer Behavior
Notice bibliographique
Résumé
In the face of escalating environmental concerns and the global imperative of sustainable development, organizations are increasingly turning to green marketing strategies as a means of aligning business goals with ecological and social responsibility. Green marketing—defined as marketing of products and services on the basis of their environmental benefits—affects both firm-strategy and consumer behaviour. This paper presents a detailed analysis of green marketing strategies and their effect on consumer behaviour, with a particular focus on emerging economies. The discussion covers (1) an introduction to green marketing and consumer behaviour context, (2) key enabling strategies that firms can deploy, (3) major use-cases and applications in different industries, (4) critical challenges and limitations including the attitude-behaviour gap and greenwashing, (5) emerging future prospects for green marketing in a digitalized and circular-economy world, and (6) a conclusion integrating findings and recommendations. Data from recent studies reveals that green product design, eco-labelling, green pricing, transparent communication and lifecycle marketing positively influence green purchase intentions, albeit moderated by income, education, trust, and perceived value. A table summarizes key strategy elements and their consumer-behavioural impact. The paper concludes that while green marketing offers a sustainable approach to influencing consumer behaviour, success depends on authentic implementation, credible messaging and alignment with consumer values. Firms, marketers and policymakers must collaborate to embed green marketing in core business models and consumer decision-making.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,007 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».