The Influence of Interactivity, Aesthetic, Creativity and Vividness on Consumer Purchase of Virtual Clothing: The Mediating Effect of Satisfaction and Flow
Notice bibliographique
Résumé
With the rapid global growth of digital fashion, virtual clothing has recently become a hot research topic. However, there is still little literature exploring the mutual influence between virtual clothing design features and consumer purchase intentions. This study delves into the dynamic relationship between virtual clothing design attributes and consumer purchase tendencies, seeking to foster a balanced development of the virtual clothing industry. Following a literature review, this study formulated a theoretical model that includes seven key latent factors: Interactivity, Aesthetic, Creativity, Vividness, Satisfaction, Flow experience, and Purchase Intention. Anchored in the Stimulus-Organism-Response (SOR) paradigm, the study conducted offline trials where respondents tried on virtual clothing using AR as a stimulus, carefully examining data from 295 respondents. The analysis shows that while Interactivity and Aesthetics significantly increase the likelihood of consumer purchases, Creativity and Vividness lack a direct and substantial impact on this intent. Satisfaction and Flow experience are important mediating variables that profoundly influence the purchasing decisions for virtual clothing. The findings of this study provide new insights into virtual clothing design and marketing strategies, emphasizing the importance of optimizing user interaction and Aesthetic experiences in enhancing consumer purchase intentions.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».