The Effect of Brand Perceptions on Repurchase When Using the E-Commerce Website for Shopping
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to investigate the influence of some critical factors (store/brand perceptions, and trust in the webstore) on online repurchase intention. A pre-validated questionnaire was distributed to a convenience sample with response rate of 95.2% (n = 684) web-store buyers that were examined for assessing the research model. Primary data were collected during the period between December 2019 and February 2020, from respondents in Amman the capital of Jordan. Using AMOS 22.0 software, the collected data were analysed with structural equation modelling (SEM). Confirmatory factory analysis (CFA) was used to estimate the measurement model with respect to convergent and discriminant validities. This was followed by testing the structural model framework and research hypotheses. The results showed that retailers are able to increase trust in the web-store by carrying strong brands, and reap a number of benefits including image enhancement and pre-established demand, it has been found that the store as a brand could turn out to be as important that make it easier for customers to build trust, constituting a strong antecedent of behavioural intentions where behavioural intentions can lead to repurchase patterns. Unlike extant research, this study makes a novel contribution—to adduce evidence as per which both trust and intentions can have impact repurchase as far as web-stores are concerned. The relevancy can be explained with the fact that prior models were only found to have purchase intentions as the final dependent variable.
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.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle