Factors affecting customer retention of e-marketplace industries through Stimulus-Organism-Response (SOR) model and mediating effect
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to study the factors influencing customer retention of E-Marketplace businesses by applying the SOR theory and the mediating effect by examining the relationship between value perception, customer engagement, brand loyalty, and customer retention variables by creating a model based on the SOR theory to study the influence of environmental factors that will lead to customer retention mechanisms. The study focused on a sample group of 426 people who have used E-Marketplace services using an online questionnaire as a research tool. The model was analyzed using the CFA and the hypothesis was tested using the SEM analysis. The results showed that stimuli (S), such as customer value perception, had a strong positive influence and a crucial role in the development and creation of a mechanism for assessing individuals' internal feelings (O) on two variables, customer engagement, brand loyalty, and directly influence customer retention. Furthermore, significant evidence also showed that brand loyalty has an important role as a mediator between customer value perception and customer retention, which is the outcome factor (R) of this study. This structural model can explain customer engagement and retention up to 86.50 percent. Therefore, this research has value as a theory and guideline in formulating an operational strategy for E-Marketplace businesses.
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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 | 0,006 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».