Choosing a Mobile Wallet: Motives and Attitudes of Saudi Consumers toward the Adoption of Apple Pay
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The mobile payment system is widely used globally. However, this notion is not shared by all consumers in Saudi Arabia, and there is still prevailed prejudice or lack of trust among consumers towards using this unorthodox method of paying. Which raises the question of: What are the reasons that are hindering towards usage of mobile wallet method such as ‘Apple pay’ in Saudi Consumers. This study aims to find motives and attitudes of the Saudi consumers toward the adoption of Apple pay. Methodology: A correlation study design was adopted to answer the research question using a meta-UTAUT method. The study recruited 315 participants through social media to fulfil the questionnaire. Cronbach’s Alpha test was done to test the reliability of the test. Findings: This study resulted that performance expectancy, effort expectancy, personal innovativeness, trust and anxiety factors influences the attitude of Saudi customers towards adapting Apple pay method (p value > 0.05). Whereas, attitude affects behavioral intentions. Furthermore, performance expectancy and grievance redressal affect user behavior (p value > 0.05). Alternatively, social influence and behavioral condition has no significant relationship with behavioral intentions (p value < 0.05). Similarly, performance expectation is also not influencing user behavior (p value < 0.05). In conclusion, these factors will help the marketers and the manufacturers to understand the user demands of Saudi customers and its attention will ultimately help the consumers. Originality: This study will help understand the perception and attitude of Saudi consumers toward the adoption of Apple pay.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».