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Enregistrement W4386480853 · doi:10.55927/ministal.v2i3.4742

The Effect of E-Service Quality and E-Wom on Purchase Decisions Through the Tiktok Shop Application among College Students in Surabaya

2023· article· en· W4386480853 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJurnal Ekonomi dan Bisnis Digital · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPurchasingLikert scaleNonprobability samplingSample (material)PopulationQuality (philosophy)MarketingService qualityPsychologyAdvertisingService (business)BusinessQuarter (Canadian coin)Data collectionMedicineMathematicsStatisticsEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this script is to explore how E-Service Quality and Electronic Word of Mouth (E-WOM) influence purchasing decisions through the TikTok Shop app. TikTok Shop experienced a decline of 12.4% in the first quarter of 2022, demonstrating that this does not guarantee that TikTok Shop will always be at the top. Kotler & Armstrong (2016:177) found that buying decisions focus on how individuals and groups choose, acquire, and use experiences, services, ideas, and products to meet desires and needs that are part of consumer behavior. Quantitative analysis is the method used in this study. Non-probability sampling and Purposive Sampling techniques are used for sample collection. The survey used a Likert scale questionnaire with a sample of 100 respondents and the population of students in the city of Surabaya. Partial Least squares (PLS) are used to check research findings. It has been found that E-Service Quality and E-WOM have been shown to influence purchasing decisions through TikTok Shop positively.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,284 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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