MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4410057821 · doi:10.63471/be24002

Consumer Behavior in Online Shopping: Insights and Implications for Marketers

2024· article· en· W4410057821 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueOpen Journal of Business Entrepreneurship and Marketing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueTechnology Adoption and User Behaviour
Établissements canadiensWycliffe College
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessConsumer behaviourAdvertisingMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research paper explores the evolving consumer behavior in the digital age, focusing on online shopping habits. The rapid advancements in technology and widespread adoption of online shopping platforms have led to a need for insights into how consumers interact with digital marketplaces, the factors influencing their purchase decisions, and the impact on the retail landscape. The study uses a comprehensive theoretical framework, drawing from consumer psychology, marketing, and information technology, to provide a robust foundation for understanding the dynamics of consumer behavior in the digital era. Key drivers of online shopping decisions include convenience, product variety, price competitiveness, and trustworthiness of online retailers. Factors like social influence, personalized recommendations, and customer reviews also play a significant role in shaping purchase intentions. This research contributes to the growing body of knowledge on consumer behavior and offers valuable insights for online retailers and marketers to refine their strategies and cater more effectively to consumers' evolving preferences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,128
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueOpen Journal of Business Entrepreneurship and MarketingMême sujetTechnology Adoption and User BehaviourTravaux en français237 207