Factors Affecting Online Purchase Intention: Effects of Technology and Social Commerce
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid development of information communication technologies and enhanced Internet penetration, the nature of a consumer’s daily activities has changed and most offline activities have migrated towards online activities. Moreover, customers have shown a greater tendency to shift to online activities from their traditional offline activities. In this light, e-commerce transactions in Sri Lanka are expected to grow in the near future. Apart from traditional Internet technologies, a variety of new social commerce activities has started influencing the behavior of customer activities including the online purchasing. Even though the impact of traditional Internet technologies on purchase intention of customers has been examined by many researchers, the same has not been examined adequately in relation to social commerce related activities. Therefore, this study is aimed at identifying the factors affecting online purchase intention of customers from both the technological and social commerce perspective. The theoretical model developed in the study was empirically tested through survey of 292 MBA students from two leading universities and a prominent institute in Sri Lanka. Structural Equation Modeling (SEM) was used to analyze the data. The study revealed that online purchase intention positively and significantly related with perceived usefulness, perceived ease of use, website content and trust. Moreover, it was identified that trust has a full mediation effect between perceived ease of use and purchase intention as well as between website content and purchase intention. Further, it was found that trust has a partial mediation between perceived usefulness and purchase intention.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».