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Enregistrement W3157887373 · doi:10.5539/ass.v17n5p16

Factors Affecting Chinese Consumers’ Impulse Buying Decision of Live Streaming E-Commerce

2021· article· en· W3157887373 sur OpenAlexvenueno aff
Yue Huang, Lu Suo

Notice bibliographique

RevueAsian Social Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAppealInterpersonal communicationMarketingPromotion (chess)BusinessAdvertisingRisk perceptionImpulse (physics)PsychologyPerceptionLive streamingConsumer behaviourSocial psychologyComputer sciencePolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

From the perspective of consumers, this research studied four factors including price promotion, time pressure, interpersonal interaction and visual appeal influencing the impulse buying decision of live streaming e-commerce consumers in China. This research used a quantitative design by developing questionnaires to collect data through the convenience sampling approach from 477 Chinese users who has live streaming shopping experience in social commerce platform Taobao.com. within the past 1 year in Kunming, City. Structural Equation Model (SEM) was used to analyze the data and the hypotheses accordingly. The results confirmed that price promotion, time pressure (promotional time limit, perceived opportunity cost), interpersonal interaction (consumer-streamer interaction, consumer-consumer interaction) and visual appeal these six factors have a significantly positive effect on consumer impulse buying decision. Meanwhile, perceived risk was found negatively related to consumer impulse buying decision. Besides, price promotion and visual appeal played the most important role in influencing consumer impulse buying decision of live streaming than any other factors. Additionally, the results also show that the promotion, the perception of opportunity cost, the interpersonal interaction (the interaction between consumers and streamers, the interaction between consumers), and the visual appeal all have a significant negative impact on consumers' perceived risk. However, for time limit of time pressure, our research hypothesis that promotion time limit has a significant negative effect on consumers' perceived risk has not been verified. Finally, perceived risk was found plays a mediating role in the relationship between price promotion, perceived opportunity cost, interpersonal interaction, visual appeal and impulse buying decision. However, it did not play a mediating role in the effect of promotion time limit on impulse buying decision. The findings suggest that managers and merchants of live streaming e-commerce should make a reasonable price promotion plan and provide good visual experience for consumers, at the meantime, strengthen interpersonal interaction and try to reduce the purchase risk of consumers.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations81
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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