MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3027448367 · doi:10.5430/rwe.v11n2p82

SNS Characteristics of Mobile Communication Company Influencing Brand Attitude and Purchase Intention

2020· article· en· W3027448367 sur OpenAlexvenueno aff
S.K. Hong, Inchae Park

Notice bibliographique

RevueResearch in World Economy · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHansung University
Mots-clésLikert scalePsychologyExplanatory powerRegression analysisAdvertisingBrand relationshipPredictive powerMarketingBrand awarenessBusinessStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: The purpose of this study is to investigate the influence of SNS characteristics on brand attitude and purchase intention as the importance of SNS marketing is increasing recently.Methods/Statistical analysis: The subjects of this study were consumers who have visited SNS of domestic mobile carriers in recent years. Data collection was conducted online. A total of 31 questions were included, including 6 general characteristics and 25 questions on the Likert 5-point scale. The collected data was utilized by SPSS Ver.22 statistical package for empirical analysis. The main analyzes were frequency analysis, validity, reliability, and multiple regression analysis.Findings: This study examined the effect of mobile carrier SNS characteristics on the purchase intention and empirically analyzed whether the brand attitude had a mediating effect on the relationship between SNS characteristics and purchase intention. The empirical results show that the measured variables correlate with each other. First, SNS characteristics have a positive effect on purchase intention. As a result of multiple regression analysis, the standardization coefficient (β) showed that information providing had the highest influence on purchase intention as .355***. The explanatory power (R2) of the relationship between SNS characteristics and purchase intention was .485 (48.5%). Second, SNS characteristics have a positive effect on brand attitude. Benefit had the highest impact on brand attitude of .418***. The explanatory power (R2) of SNS characteristics on the influence of brand attitude was .538 (53.8%). Third, brand attitude affects purchase intention. Finally, Brand attitude was partially mediated between SNS characteristics and purchase intention. The characteristics of SNS are important to increase purchase intention, and the mediating effect of brand attitude is verified.Improvements/Applications: This study emphasizes the importance of SNS characteristics through brand attitude to increase purchase intention. It will be an important resource for suggesting SNS marketing methods that effectively utilize SNS characteristics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,103
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueResearch in World EconomyMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207