Shopping Motivation and the Influence of Perceived Product Quality and Relative Price in E-commerce
Notice bibliographique
Résumé
Understanding a consumer's motivation to shop online with a vendor can help an e-business better understand the attitude of customers and what they look out for in their shopping decision-making process. Equally important in the shopping decision making process is the influence of the perceived quality of products and their price. Understanding how consumers are influenced by the perceived quality and price of products can help e-businesses to improve their customers' shopping experience. To contribute to ongoing research in this area, we investigate the influence of perceived product quality and price on the motivation of e-shoppers to shop online. In particular, we investigate which of perceived quality and price have a greater influence on the consumer's motivation to shop online. We also investigate the moderating effect of income and gender. Using a sample size of 241 e-commerce shoppers, we develop and test a global research model using Partial Least Squares-Structural Equation Modeling (PLS-SEM). Our results suggest that balanced buyers (shoppers who are moderately motivated by convenience and variety seeking but do not plan ahead and are impulse buyers) are more influenced by the relative price of products compared to their quality. In addition, balanced buyers who earn over $30,000 are influenced by the quality of the product compared to those who earn less than $30,000. Furthermore, male shoppers who are motivated by the convenience of online shopping (convenience shoppers) are also influenced by the perceived quality of products compared to female shoppers who are not.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».