The effect of social media and electronic word of mouth on trust and loyalty: Evidence from generation Z in coffee industry
Notice bibliographique
Résumé
Coffee shops have now evolved into an integral part of the modern lifestyle embraced by today's youth, especially by Generation Z. This study aims to understand the role of technology, specifically through Social Media Usage (SMU) and Electronic Word-Of Mouth (eWOM), and how trust as a mediator affects purchase intention and subsequently impacts customer loyalty. This study involved 282 respondents from diverse backgrounds. The sampling technique employed both snowballing and random sampling methods. For analysis, the Structural Equation Modeling (SEM) technique was utilized. In the study, several relationships were tested for their significance. The relationship between SMU and Trust was found to be significant. However, the relationship between eWOM and Trust was not significant. Trust significantly influenced Purchase Intention and Customer Loyalty. The direct relationship between Purchase Intention and Customer Loyalty was not significant. Moreover, the mediated relationships of SMU through Trust to Purchase Intention were significant, while the mediated relationship of eWOM through Trust to Purchase Intention was found to be non-significant. This investigation illuminates the distinct confluence of age-old values and contemporary digital interactions in sculpting consumer behavior within Indonesia. It accentuates the imperative for coffee shop enterprises to discern and synergize with these trends to guarantee enduring prosperity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».