The effect of electronic word of mouth on online customer loyalty through perceived ease of use and information sharing
Notice bibliographique
Résumé
The development of internet information technology has encouraged the presence of various application platforms that can be used for multiple needs. One application that is very widely used socially is the social media application. Through social media applications, users can share information according to their needs. The use of the internet also supports the use of streaming technology that makes it easier to carry out activities to watch movies online. The availability of information technology facilities and infrastructure makes it easier for people to get films. This study aims to study the influence of electronic worth of mouth on online customer loyalty through information sharing, perceived ease of use, and intention to use. This study collected data using questionnaires as many as 378 respondents of streaming technology users obtained from the spread of 1237 questionnaires, which means a response rate of 30.55%. Data analysis uses the partial least square technique to test the study's hypothesis. The results showed that electronic word of mouth directly affects perceived ease of use, intention to use, and information sharing. Perceived ease of use is based on the intention to use, information sharing, and customer loyalty. Information sharing directly affects the intention to use and online customer loyalty. The results also showed that intention to use impacts increasing customer loyalty. In addition to direct influence, the study's results showed that electronic worth of mouth indirectly affects online customer loyalty through information sharing, perceived ease of use, and intention to use. This research enriches the field of technology acceptance model with perceived ease of use, intention to use, and information sharing. Contributions to the theory of marketing behavior are related to electronic word of mouth and online customer loyalty. A practical contribution to companies engaged in the cinema and internet technology infrastructure providers is to sustainably apply streaming technology as a form of business that society uses.
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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 | 0,018 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,004 | 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 ».