Antecedents and consequences of satisfaction regarding apparel bought online during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Although well documented for physical stores, consumer motives for buying apparel online have been poorly investigated. Drawing on the social exchange theory (SET), the authors tested a framework that relates time savings, effort savings and money savings to satisfaction, e-loyalty and e-word-of-mouth (e-WOM). Design/methodology/approach A cross-sectional, web-based survey was conducted in Canada during the coronavirus (COVID-19) pandemic. Data were collected from 247 participants who made online clothing purchases and analysed using partial least-squares structural equation modelling. The reliability and validity of the measurement model were assessed, and the path coefficients of the structural model were estimated. Findings Money savings have a strong effect on e-satisfaction, which in turn determines e-loyalty and e-WOM. Time savings have also been found to influence e-satisfaction, whereas effort savings have no influence. Finally, the results indicate that e-satisfaction competitively mediates the relationship between money savings and both e-loyalty and e-WOM. Originality/value Utilising the SET, this study contributes to deepening the knowledge of online clothing purchase in the context of the COVID-19 pandemic. The authors provide a comprehensive view of the mechanisms through which time savings and money savings are the strongest drivers of customer satisfaction, which in turn influence customer loyalty and e-WOM when buying clothes online.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».