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Enregistrement W2591688981 · doi:10.1177/0256090916686681

Effects of Online Shopping Values and Website Cues on Purchase Behaviour: A Study Using S–O–R Framework

2017· article· en· W2591688981 sur OpenAlexaff
Sanjeev Prashar, T. Sai Vijay, Chandan Parsad

Notice bibliographique

RevueVikalpa The Journal for Decision Makers · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensInstitute of AgingNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompetitor analysisMarketingAdvertisingStructural equation modelingPopulationBusinessThe InternetMetropolitan areaPsychologyGeographyStatisticsMathematicsSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,307 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations105
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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