The adoption of business-to-consumer commerce for small and medium enterprises growth
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to address the underexplored area of the adoption of Business-to-Consumer (B2C) Commerce by Small and Medium Enterprises (SMEs). In addition, this study specifically focused on factors influencing B2C adoption by SMEs, its impact on marketing performance, and potential strategies for optimization. Recognizing the scarcity of quantitative studies on digitization's impact on SMEs, this study emphasized the need for a systematic understanding of these enterprises’ responses to e-commerce adoption. In line with the Technology-Organization-Environment (TOE) framework, the primary focus was on the continuous evaluation and optimization of e-commerce platforms, including AI integration, within core marketing strategies. Based on customer tech-savviness in the environmental dimension, adapting e-commerce strategies ensured a comprehensive approach in the evolving technological landscape. While providing valuable insights, several limitations, such as context-specific findings and potential response bias due to self-reported data were also identified. Consequently, future investigations were advised to include comparative studies between e-commerce-adopting and conventionally operating organizations, as well as explore perspectives of e-commerce users and consider industry-specific variations. This was pertinent because investigating e-commerce implementation in emerging technologies and platforms could offer insights into the dynamic landscape of digital business. In conclusion, this study contributed to the cognition of B2C Commerce adoption in SMEs, offering practical insights and strategic recommendations for leveraging technology to enhance marketing performance and overall business growth.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».