The Digital Silk Road: The Rise of E-Commerce in Indonesia Case Study
Notice bibliographique
Résumé
According to study, Indonesia e-commerce market was the 9th world largest in 2021 with a value of US$ 43 billion (Market Intelligence, 2022). Meanwhile, Indonesia's e-commerce sector increased 23% in 2021 with about 63 million new customers. Statista research study (2022) stated that Indonesian e-commerce users reached over 189 million (or about 65% of total population) by 2024. Additionally, it is forecasted the total e-commerce transactions will reach US$ 137.5 billion by 2025 that Indonesia will become the highest e-commerce in the Asia Pacific region representing 59% of the region. Besides, Indonesia's e-commerce revenue will increase from US$ 36.2 billion in 2022 to US$ 58.6 billion by 2027 (Financial Services Monitor Worldwide, 2023). Thus, the objective of this phenomenological qualitative/ exploratory research study is to explore and understand what major factors lead Indonesia's e-commerce grow rapidly and successfully that other countries may learn from them for further improvements and participation in such a huge and growing e-commerce market. JEL Codes: Keywords: online retailing, digital purchasing behaviors, brand trust, COO effects,e-commerce services, loyalty programs
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».