Effects of Online Shopping Values and Website Cues on Purchase Behaviour: A Study Using S–O–R Framework
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
Executive Summary The e-commerce industry in India has seen unprecedented growth in last few years. Eyeing India’s substantial e-retail opportunity across multiple segments, investors have been aggressively funding the e-commerce sector. This growth has been fuelled by rapid adoption of technology, improving standards of living, an increasing young population, and economically advancing middle class, besides increasing access to the Internet through broadband and use of smartphones and tablets. The entry of global e-commerce giants has intensified the competition for home-grown players. E-retailers use web atmospherics to differentiate themselves from their competitors and evoke positive cognitive and emotional states of online consumers. However, though this Indian online market is growing at an exponential rate, it is still unexplored in terms of its shopping behaviour. Using structural equation modelling, this study applies the concept of the stimulus–organism–response to explain Indian buyers’ online shopping behaviour, besides examining the importance of design elements in enabling website satisfaction (WS). Using a survey method to test the research model, primary data were collected from five Indian metropolitan cities of Delhi, Mumbai, Kolkata, Bengaluru, and Hyderabad during the months of May and June 2015. Confirmatory factory analysis (CFA) was used to estimate the measurement model with respect to convergent and discriminant validities. This was followed by testing the structural model framework and research hypotheses. Findings suggest that both internal and external elements have direct influence on WS. As the mediating variable, WS affects purchase intention. This research highlights on why and how ‘satisfaction with website’ matters in the contribution of shopping values and website atmospherics to behavioural outcomes by presenting its mediating role.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle