Differential Effects of Customers’ Regulatory Fit on Trust, Perceived Value, and M-Commerce Use among Developing and Developed Countries
Notice bibliographique
Résumé
Despite promising growth, mobile commerce (m-commerce) still represents only a small proportion of the world's total e-commerce market. The research behind this article moves away from the predominantly single-country (typically developed) and utilitarian-focused market scope of past research to examine and provide a more nuanced understanding of customers’ motivations, whether utilitarian or hedonic, for using m-commerce across six countries. The six-country context, with data collected from 1,183 m-commerce users, offers a unique opportunity to advance mobile-retailing literature by comparing customers’ value perceptions, trust, and m-commerce use across disparate national markets. By treating motivations as conditions activated by individuals’ chronic regulatory orientations, our results show that hedonic motivation plays a more significant role in influencing customers’ value perceptions and trust for those who are promotion oriented (Australia and the United States), whereas utilitarian motivation plays a more important role for those who are prevention oriented (Bangladesh and Vietnam). Finally, both hedonic and utilitarian motivations play an important role in influencing customers’ value perceptions and trust for those who are moderately promotion and prevention oriented (India and Pakistan). These results offer insights to mobile retailers operating internationally in their decisions to standardize or adapt the mobile-shopping environment to deliver the most valuable, trustworthy, and engaging solutions to customers.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».