E-marketing, EWOM, and social media influencers' effects on Intention to purchase and custom-er’s happiness at Amman Stock Exchange
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to measure the main effects of e-marketing, e-WOM, and social media influencers on increasing the intention to purchase and enhancing customers’ happiness in the Amman stock exchange. 285 samples represented the research study samples which have been collected, analyzed, and used to discuss the research hypotheses. The research study gave results which showed that e-marketing, e-WOM, and social media influencers’ effects positively on increasing customers’ intention to buy and enhancing customers’ satisfaction and happiness. This research represented each main research variable through its main keys, this research represented e-marketing through internet usage benefits received, simple use with low cost, and behavior and action. The second main variable is the e-WOM, and it is represented in this research through: satisfaction, dissatisfaction and perceived novelty. The third main variable is the social media influencers and it’s represented by: expertise, trustworthiness, and attractiveness. The main output of this study is represented that using digital marketing channels, with knowing peoples’ opinion, and following social media influencers can give customers ability to decide which product have to buy in the way which they can get the maximum benefits. The novelty of this study lies in giving more details about the effects of e-marketing, e-WOM, and social media influencers which are still new fields, and it needs more research for discovering all dimensions. Also, this research is useful and innovative based on choosing the field of this study and it is the Amman stock exchange which can help people to know useful information about the nature of stock investment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».