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Enregistrement W2602484378 · doi:10.5539/ibr.v10n4p117

The Role of Customer Innovativeness in the New Products Adoption Intentions:An Empirical Study on Mobile Phone Customers of the Egyptian Universities Students

2017· article· en· W2602484378 sur OpenAlexvenueno aff
Hind S. Hassan

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessMarketingMobile phoneProduct (mathematics)ResidencePerceptionRisk perceptionEmpirical researchAdvertisingPsychologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research aims to investigate the relationship between customers’ innovativeness and their intentions to adopt new mobile phones from the standpoint of Egyptian university students. The research studies the direct effects of the five dimensions of customers’ innovativeness on their intentions of new products adoption, which are measured through the mediating effect of two factors: the risks to mobile phones perceived by the customers and customer involvement. The research also aims to identify the so-called “initiators” segment; customers who have the highest probability for purchase the product early. A quantitative method with deductive approach is chosen in this research. Four hypotheses have been designed to determine: whether there is a significant difference in customers’ perception of risks to new mobile phones, innovativeness, involvement, and adoption intentions according to demographic variables (gender, place of residence, income); whether there is a significant positive effect of customers’ innovativeness on customers involvements with new mobile phones; whether there is a significant negative effect of customers’ innovativeness on the perceived risks to new mobile phones; and whether there is a significant positive effect of customers’ innovativeness on their intentions to adopt new mobile phones. A significant impact of the five dimensions of customers’ innovativeness is found on the adoption intentions of new mobile phones. Also a significant effect of the five dimensions of customers’ innovativeness is found on the perceived risks and customer involvement factors. The research develops a new model of the relationship between the customers’ innovativeness and their intentions to adopt new products. In practice, the research results contribute to help marketing managers for better market fragmentation and identify customer segments with high innovativeness; which helps organizations prepare appropriate marketing campaigns and thus leads to the success of new products deployment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,198
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,317 · 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

Citations7
Publié2017
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