Evaluation of the Consumers’ Trust Effect on Viral Marketing Acceptance Based on the Technology Acceptance Model
Notice bibliographique
Résumé
Integrating marketing principles with IT suggests new developed models for the marketing world such as viral marketing (VM). On the other hand, lots of prior studies have theoretically articulated and empirically examined the fact that trust is the essence of any human interaction especially for the online activities. Grounded on the viral marketing and trust literature, this descriptive and applied study, was targeted to integrate trust and viral marketing through the technology acceptance model (TAM). The purpose of this study is to evaluate the consumers’ trust effect on viral marketing acceptance. Respondents to the questionnaire are 69 experts responsible for the selection and purchase of the medical equipment in Isfahan University of Medical Sciences, Iran. This study is originated from the perspective of the graduated consumers whose behaviors look different from the average. Applying a census-based methodology and statistical analysis, especially path analysis, the study showed that trust plays an important role in the attitude toward engaging in VM and in the intention of the consumers to engage and finally to actual use of VM by the experts. This study verified TAM too. It was followed by some managerial implications for the companies in order to design their viral marketing campaigns to be more successful. Finally, considering the findings and the limitations of this study, some academic suggestions for further researches have been made.
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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 | 0,048 | 0,114 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».