Startups and Consumer Purchase Behavior: Application of Support Vector Machine Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
This study evaluated the impact of startup technology innovations and customer relationship management (CRM) performance on customer participation, value co-creation, and consumer purchase behavior (CPB). This analytical study empirically tested the proposed hypotheses using structural equation modeling (SEM) and SmartPLS 3 techniques. Moreover, we used a support vector machine (SVM) algorithm to verify the model’s accuracy. SVM algorithm uses four different kernels to check the accuracy criterion, and we checked all of them. This research used the convenience sampling approach in gathering the data. We used the conventional bias test method. A total of 466 respondents were completed. Technological innovations of startups and CRM have a positive and significant effect on customer participation. Customer participation significantly affects the value of pleasure, economic value, and relationship value. Based on the importance-performance map analysis (IPMA) matrix results, “customer participation” with a score of 0.782 had the highest importance. If customers increase their participation performance by one unit during the COVID-19 epidemic, its overall CPB increases by 0.782. In addition, our results showed that the lowest performance is related to the technological innovations of startups, which indicates an excellent opportunity for development in this area. SVM results showed that polynomial kernel, to a high degree, is the best kernel that confirms the model’s accuracy.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».