The effects of digital marketing, word of mouth, and service quality on the purchase decisions: An empirical study of food SMEs products
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study is to analyze the influence of digital marketing, word of mouth, and service quality on purchasing decisions through a quantitative questionnaire using an accidental sampling method. The research is designed to find out the relationship between the influence of digital marketing, word of mouth and service quality on consumer purchasing decisions using a quantitative approach method. The variables in this study consist of independent variables and dependent variables. The variables studied include digital marketing, word of mouth, service quality and consumer purchasing decisions. The research was conducted at food SMEs in Jakarta, Indonesia. Sources of data in this study were primary data including consumer responses to digital marketing, word of mouth, service quality and purchasing decisions obtained from the results of distributing online questionnaires. The sample size used in this study was 680 people. The data collection method used in this study was an online questionnaire distributed by social media. The data were analyzed using SPSS software and structural equation modeling (SEM) with SmartPLS software tools. The results of this study indicate that the higher the digital marketing, word of mouth, and service quality, the higher the purchasing decision. SMEs must further optimize the use of digital marketing in marketing their companies such as uploading interesting content on one of the existing social media. From a word-of-mouth point of view, companies must promote more to their closest circle of benefits what they get from using SEMs products. Service quality must continue to provide excellent service to consumers or customers so that these consumers feel comfortable and satisfied.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».