From Online to Mobile: Linking Consumers’ Online Purchase Behaviors with Mobile Commerce Adoption
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
With the growing popularity of mobile commerce (m-commerce), it becomes vital for both researchers and practitioners to understand consumers’ mobile commerce adoption behavior. In this study, we empirically investigate the drivers of consumers’ mobile commerce adoption behavior based on a cost and benefit framework. Based on consumers' browsing and purchase behaviors at the e-commerce site before the addition of mobile commerce channel, we constructed behavioral proxy variables which capture the underlying cost and benefit of mobile commerce channel relative to the pre-existing e-commerce channel. We collected two large datasets from of a large e-marketplace in South Korea that introduced mcommerce to its existing e-commerce offering in 2011. Based on the analysis of browsing and purchase behaviors of 29,283 subjects over a period of 28 months, we find that the need for ubiquity plays a significant role in the m-commerce adoption decision. The two proxies for ubiquity need— Purchase frequency and Purchase time irregularity—were found to have a positive impact on mcommerce adoption. The results also suggest that search cost influences the decision to adopt mcommerce. Specifically, we find that the consumers who search multi-item or categories at a time, engage in active search, and conduct thorough search, are less likely to adopt m-commerce. Finally, the results show that the risk preference of the consumer is related to the adoption decision. Risk aversion, as measured by the two proxies—Reliance on secure log-in system, and Need for receiving confirmations—lowers the likelihood of m-commerce adoption. These results highlight the importance of the unique features of mobile platform in influencing the consumers’ adoption of m-commerce. We discuss the implications of our findings for academics and practitioners.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,007 |
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