The impact of business intelligence on electronic commerce growth: The mediating role of customer behavior analytics
Notice bibliographique
Résumé
This paper investigates the influence of Business Intelligence (BI) technologies on the growth of electronic commerce, with a specific emphasis on the mediating impact of Customer Behavior Analytics (CBA). Grounded in the Theory of Planned Behavior (TPB). The paper sample comprised 330 customers who use the Amazon website in Jordan. A survey was utilized to gauge the impact of business intelligence on electronic commerce growth: the mediating role of customer behavior analytics. 282 questionnaires were returned for statistical analysis, adopting the quantitative approach, and analyzed using Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM). The outputs explain that both positive personal attitudes and BI adoption have a significant and positive effect on electronic commerce growth. Moreover, these factors contribute to enhancing CBA, which improves the ability to identify and capitalize on market opportunities in the digital environment. In theory, this study advances TPB by incorporating BI into models of entrepreneurial development. Practically, it offers smart strategies for nurturing a positive entrepreneurial attitude, widening the availability of BI tools, as well as developing electronic commerce ecosystems driven by BI that enhance operations and fuel the success of e-commerce websites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».