Digital marketing, online trust and online purchase intention of e-commerce customers: Mediating the role of customer relationship management
Notice bibliographique
Résumé
In the digitalization era, e-commerce plays a crucial role in the economy, followed by the internet and smartphone technology. Also, it has a positive effect on humankind. Indonesia has reported the highest e-commerce adoption in the world. However, limited previous studies utilize customer relationship management (CRM) as a mediator in influencing online purchase intention. The present study seeks to analyze the mediating role of CRM in the relationship of digital marketing and online trust on the online purchase intention of e-commerce customers in Banda Aceh city, Aceh province, Indonesia. This study involved all the customers of e-commerce companies in Banda Aceh City. The sample was determined by using a rule of thumb. A total of 150 respondents participated and were collected using purposive sampling. The results indicated that Digital Marketing and Online Trust have a significant positive relationship with CRM. Also, Digital Marketing and CRM have a significant relationship with online purchase intention. Unfortunately, Online trust does not significantly affect online consumer purchase intention. In addition, the CRM mediates the relationship of digital marketing and online trust towards the online purchase intention of e-commerce consumers in Banda Aceh, Aceh Province, Indonesia. This study concludes that CRM plays a role as a mediator in the relationship of the studied variables on the online purchase intention of e-commerce consumers. Also, this study has successfully analyzed the factors that influence online purchase intention and proved the role of CRM.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».