Digital marketing adoption and success for small businesses
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to examine small business’ participation in digital marketing and to integrate the do-it-yourself (DIY) behavior model and technology acceptance model (TAM) so as to explore the motivations and expected outcomes of such participation. Design/methodology/approach Data from 250 small business owners/managers who do their own digital promotion are collected through an online survey. Structural equation modeling is used to analyze the relationships between the models. Findings The results contribute to the understanding of small business’ digital marketing behavior by finding support for the idea that the technological benefits may not be the only motivators for small business owner/managers who undertake digital marketing. Moreover, and perhaps more importantly, the authors find that the DIY behavior model applies to small business owner/managers who must perform tasks that require specialized knowledge. Research limitations/implications The limitations of this research are that the motivations to undertake digital marketing are limited to those contained in the DIY and TAM models, and the sample may not be representative of all owners and managers who perform digital marketing for their small businesses. Therefore, future research is needed to determine if further motivations to conduct digital marketing exist and whether other samples produce the same interpretations. Originality/value This study presents empirical evidence supporting the application of the DIY model to a context outside of home-repair and extends the understanding of digital footprint differences between large and small businesses.
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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 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».