A Multicriteria Model to Evaluate E- Commerce Websites Under thePerspective of the Customer
Notice bibliographique
Résumé
E-Commerce is reaching a new stage of conspicuous and widely disseminated development also due to the recent challenges of COVID 19. Thus, the process of shopping includes a first decision problem quite critical to the success of any business: which site of e-commerce should be selected by the consumer? This means that the selection of such site should be studied in terms of the satisfaction of the consumer when using it for shopping compared with other competitive sites rather on its descriptive features. The list of studies comparing and evaluating the E-Commerce sites is quite long but almost no attempts have been made to model the satisfaction function of the consumer and so they are not particularly relevant to study the competitive choice of sites by the consumer. In this paper a new model of consumer satisfaction is proposed using an approach–TRIDENT-based on the Multi Attribute Utility Theory (MAUT) and the critical stage of estimating the weights of multiple criteria is solved using an original method OptionCards which avoids the shortcomings of more traditional surveys. The utility function describing the satisfaction function concerning websites of E-Commerce is estimated using the OptionCards method for a group of young professionals and university students confirming a similar importance assigned to the three major criteria. Such utility function was used to estimate the rating of the 14 major Portuguese websites of E-Commerce using the answers of a group of young professionals using E-Commerce and the overall score confirms their relative level of popularity. Keywords E-commerce; Customer satisfaction; Multicriteria model; Optioncards method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».