Exploring the Influence of Positive- and-Negative Electronic Word of Mouth on Online Consumer Behaviour and Customer Loyalty
Notice bibliographique
Résumé
This study aims at investigating the effect of both positive and negative electronic word of mouth (eWOM) on online consumer buying behaviour, customer satisfaction, and customer loyalty. A conceptual model is developed and tested with the data collected from 652 respondents from a developing country. After checking the psychometric properties of the survey instrument, hierarchical regression was performed to test the hypothesized relationships. The results indicate that (a) positive eWOM has a positive effect and negative eWOM has a significant negative effect on online consumer buying behaviour, (b) online buying behaviour is positively associated with customer satisfaction, which, in turn, is related to customer loyalty, and (c) trust in information moderates the relationship between (a) positive eWOM and online buying behaviour, and (b) negative eWOM online buying behaviour. The findings also suggest that trust in the product increases the strength of the positive effect of online buying behaviour and customer satisfaction. The theoretical contribution of this article stems from highlighting the importance of trust in information and trust in products in strengthening the relationship between eWOM and online buying behaviour. The conceptual model developed and tested in this study provides valuable insights into the effects of both positive and negative eWOM on customer satisfaction and loyalty. The study recommends that e-retailers identify the most appropriate platforms where the potential buyers interact with others and exchange reviews and comments that may profoundly affect online buying behaviour.
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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 | 0,004 | 0,024 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».