Modeling the relationship between perceived values, e-satisfaction, and e-loyalty
Notice bibliographique
Résumé
Perceived value, E-satisfaction, and E-loyalty are widely discussed in the practitioner literate and considered as critical factors for the success of E-commerce. Those constructs still contribute to the significant impacts on cross-border E-commerce, which is a part of E-commerce. However, Cross-border Ecommerce, particularly for Sino-Thai Cross-border E-commerce, as an emerging market, does not draw enough attention from scholars. Hence, the lack of theoretical and empirical researches leads to few or limited support or guide for suppliers and governments to tackle this complex issue. The study aims to develop and empirically examine the interrelationships between Perceived Value (FV, PDV, EV & SV), E-satisfaction, and E-loyalty in Sino-Thai cross border e-commerce based on China's customers. Meanwhile, it attempts to manifest the mediation impacts on the associations between Perceived Value (FV, PDV, EV & SV) and E-loyalty through E-satisfaction. The questionnaire lasted over 3 months in 2019 for data collection and was conducted with 381respondents who had shopping experience in the platforms of Sino-Thai Cross-border E-commerce, by using self-administrated questionnaires. Confirmed factor analysis and structural equational model were performed in Amos 24 to test the hypotheses and analyze the collected data. The empirical findings elucidate that perceived functional value, procedural value, and social value except for emotional value, significantly and positively impact on e-loyalty through e-satisfaction. Moreover, the findings stress that the full mediating effect of e-satisfaction on the relationships between FV, PDV, SV, and E-loyalty as well. In light of this, the findings of this study make an effort on the development of the model based on those 3 constructs in Cross-border E-commerce and offer strategic insights for the entrepreneurs and governments in this field.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».