Determinants of intention to use e-commerce in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the key factors influencing intention to use e-commerce in an emerging market context, focusing on individuals residing in Saudi Arabia. A quantitative research approach was adopted, and data were collected using a structured questionnaire from 281 respondents through a convenience sampling technique. Data were analyzed using structural equation modeling with SmartPLS to test the hypothesized relationships. The results revealed that attitude, subjective norms, self-efficacy, and trust all had significant positive effects on intention to use e-commerce. Moreover, trust in e-commerce was found to influence attitude, which in turn mediated the relationship between trust and intention, highlighting the importance of trust as both a direct and indirect driver of online purchasing behavior. The R-square values indicated that 47.9% of the variance in attitude and 65.4% of the variance in intention were explained by the model, confirming strong explanatory power. The study concludes that trust, confidence, social influence, and positive attitudes are crucial for enhancing consumers’ willingness to engage in e-commerce. The study delivers essential information which helps e-commerce companies and marketing professionals and government officials to enhance consumer trust and digital shopping experience and build favorable digital commerce attitudes in Saudi Arabia.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».