Determinants for adoption of new products: an empirical study on smart phone customers in Delhi NCR
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Innovation is the key to satisfy consumer demand for new and better products. Hence it is pertinent to examine driving factors that affect consumers' purchase decisions for technologically advanced new products. This research aims to investigate factors influencing adoption of new products, particularly smartphones. Descriptive as well as causal methods of research have been adopted for this research. Researchers have used a self-administered survey for collecting data of customers who have recently purchased smartphones in Delhi National Capital Region (NCR). For this study, with a sample size of 254, convenient sampling has been used due to nature of the research. Key factors have been explained through intention to adopt (12.9%), motivated customer innovativeness (11.1%), financial risk (7.6%), functional innovativeness (7.5%), hedonic innovativeness (7.7%) and customer involvement (7%). In practice, findings of the present study would allow marketing managers in a deeper differentiation of the market and help them recognise highly creative consumer segments; this can, in turn, allow companies to plan effective marketing strategies, thereby leading to success of new products. Results of the study indicate that the eight factors used in the study have considerable influence (69% of total variance) on new product adoption in Delhi NCR.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle