Investigation of the role of internet marketing, word of mouth communication and brand awareness on purchasing decisions: An empirical study in online stores
Notice bibliographique
Résumé
This research aims to investigate the role of internet marketing, word-of-mouth and brand awareness on purchasing decisions in online stores. The respondent sampling technique used in this research is a non-probability sampling technique, which uses a purposive sampling technique. The responses to this research were from 468 online store consumers. Measurements of “Internet Marketing”, “Word of Mouth Communication”, “Brand Awareness” and “Purchasing Decisions” were carried out using a seven-point Likert scale, ranging from strongly agree (1) to strongly disagree (7). In this research, the data was analyzed using the Partial Least Square (PLS) method with SmartPLS version 3.0 software. The stages of research data analysis are outer model testing, namely unified validity and reliability, inner model testing and hypothesis testing. Based on the results of data analysis, it is concluded that internet marketing, word-of-mouth and brand awareness had positive and significant effects on purchasing decisions. Better internet marketing will improve consumer purchasing decisions, brand awareness plays an important role in consumer purchasing decisions, and consumers will carry out word-of-mouth activities and tell other people about consumer experiences after consuming products, electronic word of mouth can help consumers in making buying decisions. Based on the results of data analysis, the study provides managerial implications as follows: online stores should evaluate the Internet marketing strategy used by the company by looking for information about what is currently trending among the public and forming a special team to carry out Internet marketing strategies to make them more attractive and creative and provide more complete information regarding products are marketed so that they attract consumers to make purchasing decisions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,006 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».