The effect of excessive use of social networking sites on customer loyalty, mediating role of perceived usefulness, essential information, behavioral intention
Notice bibliographique
Résumé
The use of social media for young people has encouraged communication and socialization with other users massively and excessively. Besides, activities by the community of social media users have allocated much time. This condition exposed productivity as a challenge in the place and family communication. This study explores the effect of excessive use of social networking sites on customer loyalty with the mediating role of perceived usefulness, behavioral intention, and essential information. This research focused on adult-young people who use social networking media daily. Data collection used questionnaires designed with a five-point Likert scale and distributed online through Google Forms link. The respondents were given rewards through internet charge vouchers to encourage them, respondents, to complete the questionnaires. The questionnaire was distributed successfully to 932 prospective respondents during 2019-2023 through social media (WhatsApp, Line) and e-mail. Four hundred seventy-two (472) respondents were considered to meet the sample criteria as an adult-young group—data processing using Partial Least Square (PLS) with SmartPLS Software version 4.0. The results found that excessive use of social networking sites positively affects perceived usefulness, essential information, and behavioral intention. Perceived usefulness positively influences essential information and behavioral intention. The essential information increases behavioral intention and customer loyalty. The results also found that behavioral intention positively impacts customer loyalty. The practical contribution of research to young adults can determine the top priority in using social networking sites so as not to interfere with work activities and good relationships between family members. The film industry can promote products through social media effectively and efficiently. The theoretical contribution of research by enriching marketing behavior theory and technology acceptance model to improve user welfare and comfort.
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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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».