A Comparison of the Online Shopping Behavior Patterns of Consumer Groups with Different Online Shopping Experiences
Notice bibliographique
Résumé
The appearance of Internet does not only bring changes to consumption patterns, but also to the business modes of companies, as a result of which Internet has become a perfect sales channel. When a consumer shops online, s/he might be influenced by a huge variety of factors. In this study, ABC model of attitude was adopted to investigate empirically the influences of website characteristics and external stimulus on consumers’ online shopping behavior. A relationship model was also established to compare the differences of consumer groups with different online shopping experiences.Using convenience sampling, a total of 818 valid questionnaires were collected for the purpose of this study. Based on their online shopping experiences, consumers were divided into high frequency and low frequency groups in order to compare their consumption patterns as a group. According to the results, the two groups with different online shopping experiences were significantly different in three relational paths. To be specific: (1) Compared to the low frequency group, consumers in the high frequency group is more significantly positively influenced by website characteristics along the affection path during their online shopping. (2) Compared to the high frequency group, consumers in the low frequency group are more significantly positively influenced by website characteristics along the attitude path during their online shopping. (3) Compared with the low frequency group, a more significant positive influence is found among consumers in the high frequency group between consumer affection and consumer behavior path. These differences in the consumer behavior patterns of groups with different online shopping experiences according to the research results, therefore, could be used as references for online shopping business owners in their formulation of strategies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».