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Enregistrement W3176972343 · doi:10.3390/electronics10131547

Empirical Modeling of Customer Satisfaction for E-Services in Cross-Border E-Commerce

2021· article· en· W3176972343 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueElectronics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensUniversity Canada West
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCustomer satisfactionE-commerceExploratory factor analysisService qualityContext (archaeology)Structural equation modelingEmpirical researchConstructiveService (business)Key (lock)MarketingComputer scienceKnowledge managementBusinessWorld Wide WebProcess (computing)StatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents an empirical analysis of significant features of the e-service satisfaction model (ESM) as an important element of a sharing economy. Customer satisfaction is regarded as one determining factor in the success of businesses. Therefore, customer satisfaction is considered one of the most critical features that determine the success of activities conducted by online businesses for cross-border e-commerce. Therefore, companies essentially need to measure the interaction and satisfaction level of their customers to improve the performance of their business. In this study, we employed content validity, exploratory factor analysis, constructive testing, and cluster discrimination to examine the survey instrument and test the e-service satisfaction model (ESM) in the context of e-commerce. To ensure the validation of measurement models and the proposed instruments, structural equation modeling was applied through SPSS AMOS software. According to the results of our study, the presented survey instrument is a strong and reliable tool to create customer interaction in cross-border e-commerce by identifying the various key factors affecting customer satisfaction.

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 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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,866

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,381 · 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