Membangun Konsep Brand Awareness (Kesadaran Merek) Untuk Mengatasi Gap Antara Personal Selling Terhadap Keputusan Pembelian (Studi Pada Peserta Bpjs/Jkn Wilayah Kota Wamena Kabupaten Jayawijaya)
Notice bibliographique
Résumé
Tujuan penelitian ini adalah menganalisis pengaruh personal selling terhadap keputusan pembelian yang dimediasi oleh brand awareness (kesadaran merek) pada peserta BPJS/JKN di wilayah Kabupaten Jayawijaya. Penelitian ini adalah penilitian kuantitatif yang menggunakan sampel sebanyak 168 orang peserta BPJS Kesehatan diwilayah Kabupaten Jayawijaya. Data dianalisis dengan menggunakan analisis jalur dengan program Structural Equation Model(SEM) AMOS V.21 Hasil penelitian menunjukkan bahwa personal selling berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ( cr =2,883: p =0,040:), personal selling berpengaruh positif dan signifikan terhadap brand awareness ( cr =3.948: p =0,000:), brand awareness berpengaruh positif dan signifikan terhadap keputusan pembelian ( cr =4,029: p =0,000:) dan personal selling berpengaruh positif dan signifikan secara tidak langsung terhadap keputusan pembelian melalui brand awareness ( cr =2.925: p =0,003:) Kata Kunci: Personal Selling , Brand Awareness, Keputusan Pembelian dan Structural Equation Model
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 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 ».