Challenges Faced in Digital Economy Due to Consumer Behavioral Changes
Notice bibliographique
Résumé
Digitalization has been the need of the modern era but yet the most important fact lies in the behavioral aspect of the consumer, whether consumer is ready to accept or has acknowledged himself/herself with the digital instrument available in the economy whether in the retail or any other medium of financial transaction. The study identifies that only 2.02% of digital transaction is catered by India in the world Economy. Cashless economy is the need and has become the most vulnerable to the aspect of perception and attitude of the individuals who are still in a way of promoting liquid or cash mode of payment. This provide a major emphasis to the point supported by previous studies as well as market research done on the basis of survey method, that cashless economy is not yet prevalent within our very own nation as consumer behavior and its different components cater the major challenge for the esteemed cause and a serious initiative led by our own prime minister Narendra Modi. The money supply and demand chain have to be circulated in the economy as well as the individuals in such a way that traditional approach of consumer behavior should be transformed to the current demanding and modern digital economy. Thus, the finding of this research paper identifies the challenges of transforming or shifting the mode of payment to digitalization on the note of changes in consumer behavior and its components. This is a research based on primary data obtained by survey method on the basis of questionnaire as the key instrument over a sample size of 101 individuals and analyzed using the digital software Microsoft Excel 2019.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».