The Cognitive Determinants Influencing Consumer Purchase-Intention Towards Subscription Video on Demand (SVoD): Case of Egypt
Notice bibliographique
Résumé
Over the past few decades, there has been a significant change, as smartphones and digital devices paved the way for developing new e-business models to articulate and cultivate further magnitudes such as “shared economy”. Video on demand has become one of the most vital shared-economy play-actors. This study aims to provide valuable information to SVoD industry players, marketers, and producers about the Egyptian consumers’ motivations, preferences, and willingness to subscribe to video-on-demand services. In this regard, the proposed research model has been developed based on its nature on an existing conceptual framework named UTAUT2 and only one independent variable called Content Piracy tackling the research’s problem definition. The present study aims to examine and comprehend such factors; thus, the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT2) model was applied to better test and explain the factors impacting the Purchase Intention (PI) to subscribe to video-on-demand services. Subsequently, the factors of Performance Expectancy (PE), Effort Expectancy (EE), Social Influence (SI), Facilitating Conditions (FC), Hedonic Motivation (HM), Price Value (PV), Habit (HB), in addition to Content Piracy (CP) were tested by surveying 133 respondents using SurveyMonkey across multiple online channels. It is noteworthy that this study highlighted a comprehensive comparative analysis of industrial practices originating from multiple subscription video-on-demand platforms and the introduction of “Watchit” shortly after Netflix was promoted as the driving force service provider in the Middle East (Hall & Partners, 2018). According to the findings, All the UTAUT2 constructs mentioned above positively influenced consumers’ intention to subscribe to video-on-demand services in Egypt. However, the added variable of content piracy negatively influenced the intention to SVoD platforms in Egypt. As a result of the examination of the obtained data and revealed findings, the market needs and consumer base of video on demand industry could be dramatically increased if industry players consider the factors impacting users’ purchase intention, particularly with the most significant impact, namely; Habit, Hedonic Motivation, and Social Influence, which are discussed methodically in this study.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».