Structural Relationships between Disruptive Attributes and Women Consumers’ Attitude when Using Mobile Retailing
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to examine the structural relationship between disruptive attributes and women consumers’ attitude when using Mobile Retailing. A total of 486 completed sets of structured self-administered questionnaires were analyzed using the purposive sampling technique. The sample for this study consisted of Malaysian women who have used Mobile Retailing in the past six months, including mobile retailers and members of women organizations in Malaysia. A Structural Equation Modeling (SEM) technique was used to evaluate the relationship among the hypothesized variables for this study via the Analysis of Moment Structure (AMOS) computer program version 21. Based on the SEM analysis, five significant results and two insignificant results were obtained in regard to the direct relationship between disruptive attribute factors and women consumers’ attitude when using Mobile Retailing. Specifically, reachability, ubiquity, personalization, connectivity, and convenience have a direct, positive relationship with women consumers’ attitude when using Mobile Retailing, whereas mobility and localization have no significant relationship with women consumers’ attitude when using Mobile Retailing. It is vital for retailers to entice female consumers to buy their products. The sellers are able to re-observe and alter their marketing approaches to specific target markets and earn a competitive advantage by recognizing their customers’ personal attitudes and subjective norms, all of which may affect their behavior. The direction for future research concludes this study.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».