Решение определитель онлайн: Онлайн калькулятор. Определитель матрицы. Детерминант матрицы

Кто-то

2 года назад

Прикольно конечно,но некоторые слова он не распознаёт вообще??

Стаканчик

2 года назад

Может просто ошибки в словах? Вот и не распознает.

Максим

1 год назад

Ошибок в словах нет. Не все программы идеальны, они часто могут работать не так, как положено

бешАннЫй УчЁнЫй

1 год назад

после запятых, и точек об’язательно нажимайте пробел иначе он пропустит слово которое совместно с запятой или точкой

Mimi

2 года назад

Сайт классный но иногда может ошибиться

W17

2 года назад

СПАСИБО, ОЧЕНЬ ПОЛЕЗНЫЙ САЙТ!!!

Алексей

2 года назад

Норм

Ксюша

2 года назад

просто супер.

Лана

2 года назад

не правильно разобрал: белой — это не существительное, а прилагательное.

демон

2 года назад

а сам подумать что это прилогательное?

Елисей

1 год назад

а как пишется слово прилагательное ты не подумал?

Ника

1 год назад

Слушай, человек просто высказал своё мнение ! Успокойся!

Определяющие факторы, влияющие на решение о покупке и удовлетворенность клиентов

Автор

Перечислены:

• Алина КАРАМАН

  (Бухарестский университет экономических исследований, Бухарест, Румыния)

• Мария РАКОВИША

  (Бухарестский экономический университет, Бухарест, Румыния)

• Ана Александра ГОРА

  (Бухарестский университет экономических исследований, Бухарест, Румыния)

Зарегистрировано:

Abstract

За последние 20 лет в секторе розничной торговли произошли значительные изменения, на которые в основном повлияли технологические достижения, радикально изменившие качество обслуживания клиентов. Это исследование способствует обогащению существующей литературы путем изучения новых покупательских тенденций, связанных с переходом в онлайн-среду, вызванным пандемией COVID-19. Для более глубокого понимания темы были определены пять детерминант решения о покупке: информативность, социальное присутствие, сенсорный маркетинг, тип продукта и доверие к бренду. В этом исследовании с помощью многострочного анализа было изучено, как эти факторы влияют на степень удовлетворенности клиентов интернет-магазинами и физическими магазинами. Основные результаты показывают, что эти факторы по-разному влияют на удовлетворенность клиентов в зависимости от типа магазина, а именно онлайн или физического. Эти результаты показывают, что компаниям следует применять разные бизнес-стратегии, сосредоточив внимание на сенсорном маркетинге в физических магазинах и доверии к бренду, а также на информативности в онлайн-магазинах.

Предлагаемое цитирование

• Алина КАРАМАН, Мария РАКОВИША и Ана Александра ГОРА, 2021. « Интернет-магазины и физические магазины: определяющие факторы, влияющие на решение о покупке и удовлетворенность клиентов », Business Excellence and Management, Факультет менеджмента, Экономическая академия, Бухарест, Румыния, vol. 11(5), страницы 41-56, октябрь.

Обработчик: RePEc:rom:bemann:v:11:y:2021:i:5:p:41-56

как

HTMLHTML с абстрактным простым текстом обычный текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

Скачать полный текст от издателя

URL-адрес файла: https://beman.ase.ro/special_issue_2/4.pdf
Ограничение на загрузку: нет
—>

Список ссылок на IDEAS

как

HTMLHTML с абстрактным простым текстомпростой текст с абстрактнымBibTeXRIS (EndNote, RefMan, ProCite)ReDIFJSON

1. Эрик Бриньолфссон и Ю (Джеффри) Ху и Мохаммад С. Рахман, 2009 г. Битва за розничные каналы: как выбор продуктов и география влияют на межканальную конкуренцию ,» Наука управления, ИНФОРМЫ, том. 55(11), страницы 1755-1765, ноябрь.
2. Джон Халланд, 1999 г. « Использование частичного метода наименьших квадратов (PLS) в исследованиях стратегического управления: обзор четырех недавних исследований ,» Журнал стратегического управления, Wiley Blackwell, vol. 20(2), страницы 195-204, февраль.

Полные ссылки (включая те, которые не соответствуют элементам в IDEAS)

Наиболее связанные элементы

Это элементы, которые чаще всего цитируют те же работы, что и этот, и цитируются теми же работами, что и этот.

1. Аль-Бараа Абдулрахман Аль-Мехлафи и Ахмад Шахрул Низам Иша и Николас Чилеше и Мохаммед Абдулраб и Анвар Амин Хезам Саид и Ахмед Фарук Кинебер, 2021 г. « Моделирование взаимосвязи между характером рабочих факторов и опосредованной эффективностью вождения с помощью усталости », IJERPH, MDPI, vol. 18(13), страницы 1-17, июнь.
2. Априани Соепарди и Пратикто Пратикто и Пурномо Буди Сантосо и Ишардита Памбуди Тама и Патрик Толландер, 2018. Связь барьеров с повышением энергоэффективности в сталелитейной промышленности Индонезии ,» Энергии, МДПИ, вып. 11(1), страницы 1-22, январь.
3. Тобиас Кнабке и Себастьян Ольбрих, 2018 г. « Создание новых возможностей для обеспечения гибкости бизнес-аналитики: результаты количественного исследования «, Информационные системы и управление электронным бизнесом, Springer, vol. 16(3), страницы 493-546, август.
4. Харманчиоглу, Нухет и Гринштейн, Амир и Гольдман, Арие, 2010 г. Инновации и результаты деятельности по сбору рыночной информации: роль участия высшего руководства , » Международный журнал исследований в области маркетинга, Elsevier, vol. 27(1), страницы 33-43.
5. Сирен, Шарлотта и Кохтамяки, Марко, 2016 г. « Расширение стратегического обучения до предела: взаимодействие между стратегическим планированием и обучением «, Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 69(2), страницы 653-663.
6. Недковски, Войкан и Герчи, Марко и Де Баттисти, Франческа и Силетти, Елена, 2017. Этический климат в организации и доверие сотрудников к коллегам, руководителю и организации ,» Журнал бизнес-исследований, Elsevier, vol. 71(С), страницы 19-26.
7. Гупта, Прашант и Ситхараман, А. и Радж, Джон Рудольф, 2013 г. « Использование и внедрение облачных вычислений малым и средним бизнесом », Международный журнал управления информацией, Elsevier, vol. 33(5), страницы 861-874.
8. Асиф Хан и Чи-Ченг Чен и Кванрат Суанпонг и Атапол Руангканджанасес и Сантхая Киттиковит и Ши-Чи Чен, 2021. Влияние корпоративной социальной ответственности на устойчивые инновации Амбидекстральность: посредническая роль устойчивого управления цепочками поставок и социального капитала второго порядка , » Устойчивое развитие, MDPI, vol. 13(21), страницы 1-25, ноябрь.
9. Диего Норена-Чавес, 2022 г. « Влияние SARS-CoV-2 на посреднический эффект предпринимательской страсти в отношениях между предпринимательской самоэффективностью и инновационным поведением », Международный журнал экономики и делового администрирования (IJEBA), Международный журнал экономики и делового администрирования (IJEBA), vol. 0(1), страницы 125-139.
10. фон ден Дриш, Тилль и Ева Сюзанна да Коста, Майка и Кристина Флаттен, Тесса и Бреттель, Мальте, 2015 г. « Как опыт, личность и связи генерального директора влияют на динамические возможности фирмы «, Европейский журнал менеджмента, Elsevier, vol. 33(4), страницы 245-256.
11. Ронак Маруфи, 2016 г. « Влияние обучения устойчивости на счастье учащихся и стиль защиты », Международный журнал обучения и развития, Macrothink Institute, vol. 6(3), страницы 55-66, сентябрь.
12. Кай, Я-Джун и Ло, Крис К.Ю., 2020 г. « Многоканальное управление в новую эру розничной торговли: систематический обзор и программа будущих исследований », Международный журнал экономики производства, Elsevier, vol. 229(С).
13. Зиггерс, Геррит Виллем и Темкес, Брайан, 2010 г. « Динамика межфирменного сотрудничества: влияние возможностей альянса на производительность », Международный журнал по динамике продовольственных систем, Международный центр управления, коммуникаций и исследований, том. 1(2), страницы 1-16.
14. Тинг Ли, Роберт Дж. Кауфман, Эрик ван Хек, Питер Вервест и Бенедикт Г. К. Деллаерт, 2014 г. « Информационная стратегия потребителей и информации о фирмах », Исследования информационных систем, ИНФОРМЫ, том. 25(2), страницы 345-363, июнь.
15. Каваи, Норифуми и Чанг, Чул, 2019 г. « Использование экспатриантов, создание и эффективность дополнительных знаний: сдерживающая роль вспомогательного стратегического контекста ,» Журнал мирового бизнеса, Elsevier, vol. 54(1), страницы 24-36.
16. Хосе Роберто Фрега, Алекс Антонио Феррарези, Карлос Олаво Квандт и Клаудимар Перейра да Вейга, 2018 г. « Отношения между управлением знаниями, организационными инновациями и производительностью: ковариационное моделирование по сравнению с моделированием структурных уравнений с частичными наименьшими квадратами », Журнал управления информацией и знаниями (JIKM), World Scientific Publishing Co. Pte. ООО, вып. 17(01), страницы 1-19, март.
17. Шами, Мохаммад Реза и Рад, Вахид Бигдели и Мойнифар, Марьям, 2022 г. Структурная модель показателей оценки качества городской умной жизни ,» Технологическое прогнозирование и социальные изменения, Elsevier, vol. 176 (С).
18. Мина Мадхаван и Мохаммед Али Шарафуддин и Танапонг Чайчана, 2022 г. « Влияние инновационной бизнес-модели на устойчивую деятельность МСП по переработке морских пищевых продуктов в Таиланде — подход PLS-SEM ,» Устойчивое развитие, MDPI, vol. 14(15), страницы 1-33, август.
19. Зия Улла и Навид Ахмад и Миклас Шольц и Билал Ахмед и Ильяс Ахмад и Мухаммад Усман, 2021 г. Воспринимаемая точность электронных систем служебной аттестации: пример некоммерческой организации из развивающейся экономики ,» Устойчивое развитие, MDPI, vol. 13(4), страницы 1-16, февраль.
20. Дарья Дзябура и Шрикант Джагабатхула, 2018 г. « Оптимизация ассортимента в автономном режиме при наличии онлайн-канала «, Наука управления, ИНФОРМЫ, том. 64(6), страницы 2767-2786, июнь.

Подробнее об этом изделии

Ключевые слова

клиентов; лица, принимающие решения; физические магазины; интернет-магазины; удовлетворение;
Все эти ключевые слова.

Статистика

Доступ и статистика загрузки

Исправления

Все материалы на этом сайте предоставлены соответствующими издателями и авторами. Вы можете помочь исправить ошибки и упущения. При запросе исправления укажите дескриптор этого элемента: RePEc:rom:bemann:v:11:y:2021:i:5:p:41-56 . См. общую информацию о том, как исправить материал в RePEc.

По техническим вопросам, касающимся этого элемента, или для исправления его авторов, названия, реферата, библиографической информации или информации для загрузки, обращайтесь: . Общие контактные данные поставщика: https://edirc.repec.org/data/mnasero.html .

Если вы создали этот элемент и еще не зарегистрированы в RePEc, мы рекомендуем вам сделать это здесь. Это позволяет связать ваш профиль с этим элементом. Это также позволяет вам принимать потенциальные ссылки на этот элемент, в отношении которых мы не уверены.

Если CitEc распознал библиографическую ссылку, но не связал с ней элемент в RePEc, вы можете помочь с помощью этой формы .

Если вы знаете об отсутствующих элементах, ссылающихся на этот, вы можете помочь нам создать эти ссылки, добавив соответствующие ссылки таким же образом, как указано выше, для каждого ссылающегося элемента. Если вы являетесь зарегистрированным автором этого элемента, вы также можете проверить вкладку «Цитаты» в своем профиле RePEc Author Service, так как некоторые цитаты могут ожидать подтверждения.

По техническим вопросам относительно этого элемента или для исправления его авторов, названия, аннотации, библиографической информации или информации для загрузки обращайтесь: Zamfir Andreea (адрес электронной почты доступен ниже). Общие контактные данные провайдера: https://edirc. repec.org/data/mnasero.html .

Обратите внимание, что фильтрация исправлений может занять пару недель. различные услуги RePEc.

Анализ матрицы решений — навыки принятия решений от MindTools.com

Принятие решения путем взвешивания различных факторов

(также известный как анализ сетки, анализ матрицы Пью и многоатрибутная теория полезности)


 

Представьте, что ваш начальник поручил вам взять на себя нового аутсорсингового поставщика ИТ. Вы уже определили несколько разных поставщиков, и теперь вам нужно решить, какого из них использовать.

Вы можете выбрать недорогой вариант. Но вы не хотите принимать решение только на основе стоимости — необходимо принимать во внимание такие факторы, как продолжительность контракта, базовая технология и уровень обслуживания. Итак, как вы можете убедиться, что принимаете лучшее решение, принимая во внимание все эти различные факторы?

Матричный анализ решений — полезная техника для принятия решения. Это особенно эффективно, когда у вас есть несколько хороших альтернатив на выбор и множество различных факторов, которые необходимо учитывать. Это делает эту технику отличной для использования практически при любом важном решении, когда нет четкого и очевидного предпочтительного варианта.

Возможность использовать Матричный анализ решений означает, что вы можете принимать решения уверенно и рационально в то время, когда другие люди могут испытывать трудности с принятием решения.

Щелкните здесь, чтобы просмотреть стенограмму этого видео.

Как использовать инструмент

Анализ матрицы решений работает, заставляя вас перечислять ваши варианты в виде строк в таблице, а факторы, которые необходимо учитывать, в виде столбцов. Затем вы оцениваете каждую комбинацию варианта/фактора, взвешиваете этот балл по относительной важности фактора и суммируете эти баллы, чтобы получить общий балл для каждого варианта.

Хотя это звучит сложно, эта техника на самом деле очень проста в использовании. Вот пошаговая инструкция с примером. Начните с загрузки нашей бесплатной рабочей таблицы. Затем проработайте эти шаги.

Шаг 1

Перечислите все варианты в виде меток строк в таблице и перечислите факторы, которые необходимо учитывать, в виде заголовков столбцов. Например, если вы покупаете новый ноутбук, факторами, которые следует учитывать, могут быть стоимость, размеры и объем жесткого диска.

Шаг 2

Затем пройдите вниз по столбцам таблицы, оценивая каждый вариант по каждому из факторов, влияющих на ваше решение. Оцените каждый вариант от 0 (плохо) до 5 (очень хорошо). Обратите внимание, что вам не обязательно иметь разные баллы для каждого варианта — если ни один из них не является хорошим для определенного фактора вашего решения, тогда все варианты должны получить 0,9 баллов.0005

Шаг 3

Следующим шагом является определение относительной важности факторов, влияющих на ваше решение. Покажите их числами, скажем, от 0 до 5, где 0 означает, что фактор абсолютно не важен для окончательного решения, а 5 означает, что он очень важен. (Вполне приемлемо иметь факторы одинаковой важности.)

Совет:

Эти значения могут быть очевидными. Если это не так, используйте для их оценки такой метод, как анализ парных сравнений.

Шаг 4

Теперь умножьте каждую из ваших оценок на шаге 2 на значения относительной важности фактора, которые вы рассчитали на шаге 3. Это даст вам взвешенные оценки для каждой комбинации варианта/фактора.

Шаг 5

Наконец, сложите эти взвешенные баллы для каждого из ваших вариантов. Выигрывает вариант, набравший наибольшее количество очков!

Совет:

Если ваша интуиция подсказывает вам, что вариант с наивысшим баллом не самый лучший, подумайте о баллах и весовых коэффициентах, которые вы применили. Это может быть признаком того, что некоторые факторы важнее для вас, чем вы думали изначально.

Кроме того, если вариант имеет очень низкую оценку по какому-либо фактору, решите, исключает ли он его вообще.

Пример

Предприятию общественного питания необходимо найти нового поставщика основных ингредиентов. У него есть четыре варианта.

Подпишитесь на нашу рассылку новостей

Получайте новые профессиональные навыки каждую неделю, а также получайте наши последние предложения и бесплатную загружаемую рабочую тетрадь по плану личного развития.

Ознакомьтесь с нашей Политикой конфиденциальности

Факторы, которые он хочет рассмотреть:

• Стоимость.
• Качество.
• Местоположение.
• Надежность.
• Варианты оплаты.

Сначала он составляет таблицу, показанную на рисунке 1, и оценивает каждый вариант по тому, насколько хорошо он удовлетворяет каждому фактору:

Рисунок 1: Пример анализа матрицы решений, показывающий невзвешенную оценку того, насколько каждый поставщик удовлетворяет каждому фактору :

Стоимость Качество Расположение Надежность Способы оплаты Всего Вес:             Поставщик 1 1 0 0 1 3   Поставщик 2 0 3 2 2 1   Поставщик 3 2 2 1 3 0   Поставщик 4 2 3 3 3 0  

Затем он определяет относительный вес каждого фактора. Он умножает их на уже введенные баллы и суммирует их. Это показано на рисунке 2:

Рисунок 2: Пример анализа матрицы решений, показывающий взвешенную оценку того, насколько каждый поставщик удовлетворяет каждому фактору

Факторы:	Стоимость	Качество	Местоположение	Надежность	Способы оплаты	Всего
Вес:	4	5	1	2	3
Поставщик 1	4	0	0	2	9	15
Поставщик 2	0	15	2	4	3	24
Поставщик 3	8	10	1	6	0	25
Поставщик 4	8	15	3	6	0	32

Это дает поставщику общественного питания понять, что поставщик 4 является лучшим вариантом, несмотря на отсутствие гибкости его вариантов оплаты.

Ключевые моменты

Матрица решений Анализ помогает вам сделать выбор между несколькими вариантами, когда вам необходимо принять во внимание множество различных факторов.

Чтобы использовать этот инструмент, разложите варианты в виде строк на столе. Настройте столбцы, чтобы показать факторы, которые необходимо учитывать. Оцените каждый вариант по каждому фактору, используя числа от 0 (плохо) до 5 (очень хорошо), а затем распределите веса, чтобы показать важность каждого из этих факторов.

Умножьте каждую оценку на вес фактора, чтобы показать его вклад в общий выбор. Наконец, подсчитайте общее количество баллов по каждому варианту. Самый результативный вариант будет лучшим вариантом.

Примечание:

Анализ матрицы решений — это простейшая форма анализа решений по множеству критериев (MCDA), также известного как помощь в принятии решений по множеству критериев или управление принятием решений по множеству критериев (MCDM). Сложный MCDA может включать в себя очень сложное моделирование различных потенциальных сценариев с использованием продвинутой математики.

Однако многие деловые решения принимаются на основе приблизительных или субъективных данных. В этом случае может потребоваться анализ матрицы решений.

Загрузить рабочий лист

Детерминанты и влияние социального взаимодействия в Интернете на покупательское поведение в Интернете Академическая исследовательская работа по теме «Экономика и бизнес»

Доступно на сайте www.sciencedirect.com 2016) 352 — 358

3-я Глобальная конференция по бизнесу и социальным наукам-2015, GCBSS-2015, 16-17 декабря

2015, Куала-Лумпур, Малайзия

Детерминанты и влияние социального взаимодействия в Интернете на онлайн

Покупательское поведение

Нина Фариша Исаа*, Нур Акма Мохд Саллех б., Азмин Азлиза Азиз

abc Факультет бизнеса и бухгалтерского учета, Университет Малайи, 50603, Куала-Лумпур, Малайзия;

Abstract

Взаимодействия в электронной коммерции между компаниями и потребителями в основном осуществляются через веб-сайт розничного продавца, взаимодействие в социальных сетях, таких как Facebook, в основном основано на виртуальных действиях между потребителями и потребителями. Основная цель этой статьи — исследовать детерминанты покупательского поведения потребителей и роль онлайн-социального взаимодействия в онлайн-покупках. Результаты естественного эксперимента показывают, что социальное онлайн-взаимодействие между потребителями изменит мнение о покупательском поведении.

© 2016 Авторы. Опубликовано ElsevierLtd. Это статья в открытом доступе под лицензией CC BY-NC-ND (http://creativecommons.Org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Рецензирование под ответственностью Оргкомитета 3-й ВКГБО-2015

Ключевые слова: социальные медиа, онлайн-социальное взаимодействие, социальное влияние, покупательское поведение, полевой эксперимент.

1. Введение

С развитием интернет-технологий канал связи в социальных сетях стал новым видом среды, которая соединяет бизнес с бизнесом, бизнес с потребителем и потребитель с потребителем. До эпохи Интернета общение ограничивалось доступными технологиями, такими как устная речь, письма и телефон, и ограничивалось местоположением, с определенными членами семьи, друзьями, коллегами и знакомыми. Нынешняя тенденция канала коммуникации в социальных сетях охватывает широкий спектр онлайн-коммуникаций, таких как сарафанное радио, форумы (например, блоги, доски обсуждений, чаты, электронная почта и веб-сайты с рейтингами потребительских товаров или услуг) и социальные сети

* Автор, ответственный за переписку. Тел.: +60192132808 Адрес электронной почты: [email protected]

1877-0428 © 2016 Авторы. Опубликовано Elsevier Ltd. Это статья в открытом доступе по лицензии CC BY-NC-ND (http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/).

Рецензирование под ответственностью Оргкомитета 3-й GCBSS-2015 doi: 10.1016/j .sbspro. 2016.04.045

сайтов (Cummins, Peltier, Schibrowsky & Nill, 2014). Среди самых известных социальных сетей — Facebook, Linkedln, Instagram, Twitter и т. д. Каждой из них пользуются сотни миллионов людей, и, что наиболее важно, предприятия.

Канал коммуникации в социальных сетях предоставляет фирмам возможности для установления контактов и взаимодействия с торговыми партнерами и потребителями с большим охватом (Thackeray, Rosemary, Neiger, Hanson & McKenzie, 2008). Например, социальные сети связывают бизнес с бизнесом, координируя и контролируя рекламные элементы для привлечения целевого клиента и достижения целей фирмы. В то же время фирмы используют социальные сети для развития рыночных возможностей, проникновения на рынок и развития рынка посредством наблюдения за потребителями и их вовлечения. Это взаимодействие фирм в социальных сетях также позволяет создавать ценности, такие как узнаваемость бренда, осведомленность о бренде и сообщество бренда среди потребителей (Hutter, Hautz, Dennhardt & Fuller, 2013; Laroche, Habibi & Richard, 2013). Благодаря этой коммуникации в социальных сетях предприятия теперь сосредоточены на потребителе, ориентированном на социальную жизнь, а не на продукт (Huang & Benyoucef, 2013). Все эти создания стоимости стали возможными, потому что фирмы могут создавать свой собственный онлайн-контент, используя эту новую форму социальных сетей, чтобы взаимодействовать с потребителями.

Что наиболее важно, это новое взаимодействие в социальных сетях также позволяет потребителям создавать контент и взаимодействовать между собой в Интернете (Lai & Turban 2008; Gruzd et al. 2011). Например, общение в социальных сетях позволяет потребителям стать активными со-творцами жизненного опыта и смысла потребления продукта (Firat and Dholakia, 2006). Этот жизненный опыт и смысл потребления продукта потребителями обеспечивают символическую ценность для других потребителей, которая выходит за рамки потребностей потребителей, основанных на преимуществах, которые может предложить продукт ((Royo-Vela & Casamassima, 2011; Schau, Muniz & Arnould, 2009).; Доберс и Страннегард, 2005). Таким образом, потребители могут делать заявления о социальной идентичности продукта среди потребителей (Mclntyre and Miller, 1992). Канал коммуникации Advent в социальных сетях расширил возможности потребителей по сбору объективной информации о продукте от других потребителей. Канал коммуникации в социальных сетях дает потребителям возможность предлагать свои собственные советы, связанные с потреблением, путем взаимодействия и взаимодействия между собой (Mangold & Faulds, 2009).

Многие потребители склонны ждать мнения первых потребителей, прежде чем принимать решение о покупке, чтобы снизить риск покупки ненужного нового продукта (Kim and Srivastava, 2007). Они могут учиться на мнениях других потребителей и/или их реальных решениях о покупке, и на них могут влиять. Например, при выборе между двумя ресторанами на человека могут сильно повлиять мнения и опыт его друзей или просто наблюдение за другими посетителями в ресторане, даже если они не знают личности посетителей и причины, по которым посетители выбирают этот ресторан. Беккер 1991). Согласно Sinha and Swearingen (2001), потребители гораздо чаще верят рекомендациям людей, которых они знают и которым доверяют (т. е. друзей и членов семьи), а люди с аналогичным опытом строят доверие на основе общего опыта (Zhang & Gu, 2015). ). Следовательно, при принятии решения о покупке потребители, как правило, находятся под влиянием своих социальных взаимодействий с другими (Godes et al., 2005). В отличие от автоматических рекомендательных систем, потребители с гораздо большей вероятностью поверят информации и мнениям надежных знакомых и будут убеждены совершить покупку.

Куинн и Даттон (2001) предполагают, что социальное взаимодействие может порождать и ослаблять чувство энтузиазма и уверенности у человека, что, в свою очередь, влияет на ряд результатов (например, решение и действие). Поэтому социальное взаимодействие между людьми имеет большое значение. Согласно медицинскому отчету Медицинского центра Университета Рочестера (2014 г.), социальное взаимодействие будет способствовать улучшению здоровья, повышению самооценки и снижению расстройств настроения, таких как тревога и депрессия. В то время как люди с дефицитом социального взаимодействия будут испытывать чувство бедствия и депрессии (Rauktis, Koeske & Tereshko, 19).95). В офлайн-контексте социальное взаимодействие представляет собой непрерывный социальный процесс, при котором ценность создается в ходе переговоров между различными заинтересованными сторонами. Однако они также создают новые проблемы, поскольку для управления социальным взаимодействием часто требуются отдельные стратегические действия. Ключевые бизнес-факторы социальных сетей позволяют потребителям оценивать продукты, давать рекомендации контактам или друзьям и делиться любыми покупками через свои социальные сети. Хотя достижения в области технологий (например, Интернет и социальные сети) могут способствовать социальному взаимодействию потребителей и управлять им, роль и значение социального взаимодействия между потребителями, связанного с покупательским поведением, до сих пор неизвестны. Существующая совокупность знаний по-прежнему недостаточна для объяснения нынешнего покупательского поведения в Интернете с помощью социального взаимодействия, которое представляет собой новый и другой контекст. В соответствии с этими аргументами данное исследование фокусируется на социальном онлайн-взаимодействии и изменении мнения о покупательском поведении.

2. Теоретическая основа

Теоретические основы для этих исследований основаны на различных теоретических основах, которые тесно взаимосвязаны как в информационных системах, так и в маркетинговых исследованиях: этапы процесса принятия решений в покупательском поведении потребителей в электронной коммерции, размер факторов веб-опыта; а также теория социального взаимодействия и роль силы связи. Обзор начинается с обзора достижений в области электронной коммерции. Также обсуждается важная роль социальных сетей в электронной коммерции как для фирм, так и для потребителей. Представлен краткий обзор соответствующих предшествующих исследований в каждом теоретическом направлении.

2.1. Обзор достижений в электронной коммерции

В последние годы продажи в электронной коммерции были основным двигателем роста для сектора розничной торговли. Использование электронной коммерции резко возросло в развитых странах (Nielsen, 2013) и стало доминирующим каналом дистанционных продаж, и в 2013 году на его долю приходилось около 1,2 трлн долларов, а к 2016 году ожидается, что оно достигнет 1,8 трлн долларов (eMarketer, 2013). Например, в Европе розничная электронная коммерция резко растет по сравнению с розничными продажами, которые упали до 0,7% из-за дождя и снега, которые могли способствовать росту цифровых продаж (eMarketer, 2013). Соединенные Штаты по-прежнему являются лидером по потреблению продаж электронной коммерции, при этом британские потребители являются самыми активными покупателями и покупателями во всем мире (eMarketer, 2013). Неудивительно, что Китай лидирует в Азиатско-Тихоокеанском регионе, занимая второе место в мире по продажам электронной коммерции до 2017 года (eMarketer, 2014). Между тем, розничные продажи электронной коммерции в Южной Корее, как ожидается, увеличатся примерно на 11% и достигнут 36,78 млрд долларов, а розничные продажи оцениваются в 90,8% по стране (eMarketer, 2015 г.). Точно так же сектор розничной торговли в развивающихся странах также использует продажи электронной коммерции как двигатель роста. Например, Индия и Индонезия также стимулируют региональный рост розничных продаж электронной коммерции (eMarketer, 2013). По состоянию на 2015 г. продажи электронной коммерции в Индии должны составлять 0,9 процента всех розничных продаж в Индии, но также ожидается рост в ближайшем будущем, который достигнет 1,4 процента в 2018 году (eMarketer, 2015). По данным Nielsen (2014), продажи электронной коммерции в Малайзии показали, что (68%) малазийские потребители с большей вероятностью выходят в Интернет и просматривают продукт перед покупкой. С развитием Интернета электронная коммерция (электронная коммерция) резко изменила ландшафт глобального сектора розничной торговли.

Многие компании осознали необходимость сделать электронную коммерцию неотъемлемой частью своей бизнес-модели. Опираясь на литературу по маркетингу, бизнес в настоящее время интегрируется и / или переходит от кирпича и раствора к электронной коммерции, чтобы удовлетворить определенные потребности клиентов посредством взаимодействия в компьютерных средах (Hoffman & Novak, 2009). С другой стороны, Okazaki (2006) и Parasuraman, Zeithaml & Malhortra (2005) заявляют, что причина, по которой предприятия интегрируются и переходят на электронную коммерцию, заключается в выявлении субъективного восприятия интегрированного набора информационных переживаний, которые вызывают в сознании клиент для определенного присутствия личности и производительности. Тем не менее, предыдущие исследования показывают, что, предоставляя информацию о продукте, который затем создает чрезмерный поток информации, и их внимание к новейшим технологиям, встроенным в их платформу электронной коммерции, из-за онлайн-характера электронной коммерции, связанного с отсутствием физических подсказок (Helm, 2007; Simmons, 2008). Коллман и Саков, 2008). Таким образом, это становится проблемой для бизнеса электронной коммерции, поскольку развитие Интернета открывает возможности интерактивности и взаимодействия с пользователем, когда потребители могут расширить свои возможности для взаимодействия и взаимодействия с другими потребителями по поводу продукта (Vivek, Beatty & Morgan, 2012; Moynagh & Уорсли, 2002).

2.2. Роль социальных сетей в среде электронной коммерции

Социальные сети и Web 2.0 предоставили огромный потенциал для преобразования электронной коммерции в более организованный подход и поддержку управления знаниями для нового бизнеса (Lee, 2011). Web 2.0 обладает открытой структурой, которая позволяет создавать и обмениваться пользовательским контентом, при этом контент не используется людьми пассивно; вместо этого он создается, распространяется и потребляется пользователями, активно генерируемым контентом (UGC) (Akrimi & Khemakhem, 2012). С обоими этими приложениями, встроенными в электронную коммерцию, потребители могут иметь свои собственные стимулы для присоединения и активного взаимодействия со многими людьми, а также для участия в обмене этой информацией и изменения поведения потребителей в поиске и обмене информацией (Bronner & Hoog, 2012; Akhrimi). и Хемахем, 2012). Стремление к социальному взаимодействию является существенной психологической потребностью человека чувствовать себя социально связанным (Сарасон, 1974; Hennig-

Thurau, Gwinner, Walsh & Gremler; 2004). Связываясь с социальными сетями и чувствуя принадлежность (Gangadharbhatla, 2008; Tardini & Cantoni, 2005), создают свое собственное сообщество (Laroche, Habibi & Richard, 2013). Благодаря этим возможностям розничные продавцы электронной коммерции могут фиксировать поведение потребителей, что дает им представление об их покупательских потребностях, творчестве и опыте с ожиданиями при создании коммуникационных сообщений и дизайне их продуктов. Как утверждают Constantinides and Fountain (2008), в среде электронной коммерции Web 2.0 смещает рыночную власть от компаний к потребителям. Кроме того, поскольку их потребности меняются в связи с растущими требованиями к онлайн-сервисам и приложениям, потребители ищут более социальные и интерактивные способы стимулирования взаимодействия. Интегрируя социальные сети в модель электронной коммерции, предоставьте клиентам новые подходы к взаимодействию с маркетологами и сообществами коллег. Таким образом, социальные сети создают проблемы для маркетологов, поскольку информация, предоставляемая розничными продавцами потребительских товаров, больше не является основным фактором, влияющим на эти решения, а потребители ищут больше мнений и опыта других потребителей, что известно как «просьюмеризм, который ( Сигала, 2011).

2.3. Этапы процесса принятия решения в электронной коммерции

Как показано на рисунке 1, процесс принятия решения в электронной коммерции состоит из пяти этапов для оценки решения о покупке в Интернете. Этап 1 — признание потребителя при принятии решения о том, идти или не идти на сайт электронной коммерции. Этап 2 — потребители ищут информацию и принимают решение о покупке или отказе от продукта на основе полученной информации. Третий этап заключается в том, чтобы принять решение потребителя о том, чтобы оценить обзор или не на основе оценки информации, прежде чем принять решение о покупке. За этим следует четвертый этап процесса принятия решения потребителем в электронной коммерции о покупке продукта на сайте электронной коммерции или на другом сайте электронной коммерции. Заключительный этап — после оценки покупки, когда потребитель принимает решение о продукте и пишет обзор или нет, оценивая обзор на основе информации, которая повлияла на их решение о покупке. В целом весь этот процесс принятия решений (покупать или не покупать) на веб-сайте электронной коммерции основан на социальном взаимодействии потребителей по поводу продукта. Например, если обзор и оценки продукта хорошие, но изменение мнения других потребителей через социальные сети отрицательное или положительное, это повлияет на решение потребителя о покупке (т. Е. Обоснование, импульсивность и избегание).

В связи с изменением потребительского решения о покупке цель данного исследования состоит в том, чтобы изучить влияние Интернета на решение потребителей о покупке и роль социального взаимодействия в изменении мнения при принятии решения о покупке. Этапы принятия решений в области электронной коммерции, которые участвуют в этом исследовании, состоят из трех этапов, таких как этап 2, 3 и 4. Как и в исследовании Kim & Srivastava (2011), эмпирические данные включают только социальное взаимодействие при изменении на этапе 3. и 6. Тем не менее, чтобы заполнить пробел в исследованиях социального взаимодействия при изменении мнения при принятии решения о покупке в Интернете, в этом исследовании будет рассмотрено решение о покупке в Интернете на трех этапах: этап поиска информации, этап оценки и этап покупки. Основываясь на иллюстрации Рисунок: 1, это исследование исследует процесс принятия решения об электронной коммерции на трех этапах, таких как решение 2, 3 и 4.

2.4. Измерения веб-опыта и решение о покупке

Одним из определяющих факторов, который интересовал многих ИС и маркетинговых исследователей, является влияние веб-опыта на решение о покупке в Интернете. Факторы веб-опыта были впервые обсуждены Константиндесом (2004).

Согласно Константинидесу (2004), веб-опыт представляет собой комбинацию онлайн-функций, информации, эмоций, сигналов, стимулов и продуктов или услуг или сложное сочетание элементов, выходящее за рамки 4P традиционного комплекса маркетинга. Веб-опыт включает в себя такие элементы, как поиск, просмотр, нахождение, выбор, сравнение и оценка информации, а также взаимодействие с онлайн-фирмой. Константинидес (2004) описывает веб-опыт как общее впечатление потребителя об онлайн-компании, которая не только удовлетворяет потребности и ожидания потребителей в отношении продукта, но и помогает потребителям на этапах процесса покупки, что может повлиять на решение о покупке онлайн-потребителя. Это исследование было поддержано Константинидесом (2002), который предлагает веб-опыт как целостное восприятие потребителем онлайн-компании. Константинидес (2004) предполагает, что веб-опыт состоит из пяти элементов, таких как удобство использования, интерактивность, эстетика, доверие и комплекс маркетинга. Предыдущие исследования веб-опыта разработаны с использованием теории потоков (Constantinides, 2004). Результаты всестороннего обзора литературы Константинидес (2003) обобщены в модели, изображающей основные категории факторов, влияющих на

онлайн-потребитель. В ходе исследования выделяются три группы веб-опыта: функциональный фактор, психологический фактор и содержательный фактор (показаны на рисунке 1). Напротив, «Fang (2014) предлагает, чтобы электронные функции оформления витрин (EWD) представляли собой символическое представление веб-сайта электронной коммерции. Согласно Fang (2014), EWD связаны с презентацией электронных отзывов из уст в уста, которые включают внешние ссылки, графику и технологии. Между тем, приверженность сайту также является новой переменной психологического измерения в этом исследовании. Согласно Парку и Киму (2003), приверженность сайту — это стойкое желание поддерживать ценные отношения с сайтом электронной коммерции. В их исследовании указывается, что приверженность сайта имеет большое значение для покупательского поведения в Интернете. С другой стороны, многие исследователи изучали взаимосвязь между приверженностью и будущим взаимодействием (Garbarino & Johnson, 19).99; Хокут, 1998). Рисунок 3 иллюстрирует модель приверженности сайта покупательскому поведению.

2.5. Социальное взаимодействие в Интернете и решение о покупке

Социальное взаимодействие в Интернете можно разделить на социальное взаимодействие, основанное на мнении, и социальное взаимодействие, основанное на поведении (Chen et al., 2011; Cheung et al., 2012). Социальное взаимодействие на основе мнений, также известное как онлайн-обзоры, относится к любым положительным или отрицательным мнениям онлайн-потребителей в отношении продуктов и продавцов (Henning-Thurau et al., 2004). Социальное взаимодействие, основанное на поведении, которое относится к наблюдательному обучению, указывает на то, что потребители принимают решение о покупке, основываясь на наблюдении за покупательскими действиями других. Ли и др. (2010) указывают на то, что такое сильное социальное влияние существует в различных социальных группах. Поскольку блоги являются социальными сетями, которые играют важную роль в распространении информации среди потребителей (Steyer et al., 2006), расширение социальных взаимодействий между блогерами в Интернете приводит к распространению идей, знаний, опыта, а также передового опыта, моды и тренды в сети. Кроме того, растущее присутствие в социальных сетях дополняется графикой, анимацией, видео и звуком, которые увеличивают скорость взаимодействия, поддерживают совместную работу и поддерживают онлайн-соединения (Wellman et al., 19).96).

В онлайн-среде многие потребители предпочитают искать мнения и рекомендации о продукте от других потребителей для вывода о качестве продукта и уменьшения неопределенности. Следовательно, важно изучить, примет ли потребитель онлайн-обзоры, и оценить их влияние на решение о покупке (Cheung et al., 2009).

3. Исследовательская модель и разработка гипотез

3.1 Постановка проблемы и гипотезы

Первая цель исследования — изучить факторы веб-опыта, влияющие на покупательское поведение в Интернете, на основе подхода Кима и Шриваставы (2007) к объяснению и прогнозированию готовности людей совершать покупки. Купить онлайн. Таким образом, это исследование пытается заполнить пробел предыдущих исследований (Constantinides, 2002): факторы веб-опыта онлайн-покупок. Факторы веб-опыта (электронная витрина и приверженность сайту) необходимы, потому что Константинидес (2004) предложил факторы веб-опыта (удобство использования, интерактивность, онлайн-доверие, эстетика и маркетинговый комплекс), которые не повлияли на последствия онлайн-социальное взаимодействие. Между тем, Fang (2014) и Hutter et al (2013) провели исследование покупательского поведения в Интернете, но в исследовании не были предложены конкретные факторы веб-опыта, как в Константинидесе (2004). Константинидес (2004) не включил в единую модель электронную витрину и приверженность сайту.

Вторая цель этого исследования — изучить роль социального взаимодействия в Интернете в покупательском поведении в Интернете, чтобы заполнить пробел в отношениях социального взаимодействия в Интернете с импульсивными покупками в Интернете, как исследовано (Zhang, Hu & Zhao, 2014) в контексте интернет-покупок. Таким образом, это исследование предназначено для изучения факторов веб-опыта, влияющих на покупательское поведение в Интернете, и изучения роли социального взаимодействия в Интернете в связи с изменением мнения в контексте социальных сетей.

Опираясь на теоретическую основу этого исследования, мы предполагаем, что социальные взаимодействия в Интернете могут служить важными стимулами в покупательском поведении потребителей в Интернете. В этом исследовании выдвигается гипотеза о том, что веб-опыт (то есть удобство использования, интерактивность, онлайн-доверие, эстетика, маркетинговый комплекс, электронная витрина и приверженность сайту) являются ключевыми факторами, определяющими покупательское поведение в Интернете. Социальное онлайн-взаимодействие положительно влияет на изменение мнения, что в дальнейшем приводит к онлайн-покупкам потребителей. Рисунок 1 иллюстрирует исследовательскую модель этого исследования.

Функциональные коэффициенты:

UBALABLE

Интерактивность

Электронная функция повязки оконных повязки (EWDS)

Психологические факторы: онлайн -трастовый сайт Приверженность

Факторы содержания: эстетическая маркетинговая смесь

Рис. 1. Модель исследования

Я выражаю признательность Нур Акма Мохд Саллеху и Азмину Азлизе Азизу за их помощь в рецензировании этой статьи. Это исследование полностью поддерживается SLAB и SLAI Fund ofMinistry Education, Малайзия

Ссылки

Акрими,Ю. и Хемахем, Р. (2012). Что побуждает потребителей распространять информацию в социальных сетях? Журнал маркетинговых исследований и тематических исследований. (14).

Багоцци, Р. П., и Ли, К. Х. (2002). Несколько путей социального влияния: роль соблюдения, интернализации и социальной идентичности. Social Psychology Quarterly, 65 (3), 226-247

Бандура, А., 1986. Социальные основы мысли и действия: социальная когнитивная теория. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси: Прентис-Холл.

Барон, С., Паттерсон, А. и Харрис, К. За пределами принятия технологий: понимание потребительской практики. Международный журнал управления сферой услуг 17, 2 (2006), 111-135.

Блау, П., 1964. Обмен и власть в социальной жизни. Нью-Йорк: Джон Уайли и сыновья.

Блумлер, Дж. Г. и Маккуэйл, Д. (1969). Телевидение в политике. Чикаго: University of Chicago Press

Чапин, Ф. С. (1936). SocialTheory and SocialAction. American SociologicalReview 1, (1) 1-11.

Чой, Х.Дж. и Скотт Э.Дж. (2013). Электронное сарафанное радио и обмен знаниями на сайтах социальных сетей: перспектива социального капитала. Журнал теоретических и прикладных исследований электронной коммерции. 8(л), 69-82.

Константинидес, Э. и Фонтан, С.Дж. (2008). Web 2.0: Концептуальные основы и вопросы маркетинга. Журнал практики прямого, данных и цифрового маркетинга, 9,3,231-244.

Голдсмит, Р.Э. и Горовиц, Д. (2006). Измерение мотивации для поиска мнения в Интернете. Журнал интерактивной рекламы, 6,2,3-14.

Хуанг З. и Беньюсеф М. (2013 г.) От электронной коммерции к социальной коммерции: подробный обзор конструктивных особенностей. Журнал исследований и приложений электронной коммерции. 12, 246-259.

Kaplan A. M., & Haenlein, M. (2010). Пользователи всего мира, объединяйтесь! вызовы и возможности социальных сетей. Горизонты бизнеса., 53(л), 59-68.

Кумар, С., Вальфрид, Р. М., Лассар, Г. и Бутани, Т. (2014). Опосредующее влияние липкости и лояльности на рекламу розничного веб-сайта из уст в уста: взгляд потребителя. Европейский журнал маркетинга, 48,9-10,1828-1849.

Квак, Ю.К. и Ге, Х. (2012). Влияние социальных сетей на электронную коммерцию: взгляд на теорию социального воздействия. 45-я Гавайская международная конференция по системным наукам, Гавайи.

Ларош М., Хабиби Р.М. и Ричард О.М. (2013). Быть или не быть в социальных сетях: как социальные сети влияют на лояльность к бренду? Международный журнал управления информацией, (33), 76-82.

Ли, М.К.О., Чеунг, К.М.К. Ченг, Сиа, К.Л. и Лим, К.Х. Как положительное информационное социальное влияние влияет на решение потребителя совершать покупки в Интернете? В материалах 39Гавайская международная конференция по системным наукам (HICSS’06), (Гавайи, США, 2006 г. ), 115124.

Ройо-Вела, М. и Касамассима, П. (2011). Влияние принадлежности к виртуальным сообществам брендов на аффективную приверженность потребителей, их удовлетворенность и рекламу из уст в уста: пример ZARA. Информационный обзор в Интернете, 35 (4), 517-542.

Сарасон, С.Б. (1974). Психологический смысл сообщества: перспективы психологии сообщества. Сан-Франциско: Джосси-Басс.

Шири Д. Вивек, Шарон Э. Битти и Роберт М. Морган (2012) Взаимодействие с клиентами: изучение отношений с клиентами после покупки, Журнал теории и практики маркетинга, 20: 2, 122-146.

Шим, И.С., Форсайт, С. и Квон, SW (2015). Влияние онлайн-потока на восприятие бренда и лояльность. Журнал исследований электронной коммерции.16,56-71.

Стивен, А.Т. и Тубия, 0. (2009) Извлечение ценности из сетей социальной коммерции. Журнал маркетинговых исследований, 47, 2, 215-228.

Ванной, С.А. и Палвиа, П. (2010) «Модель социального влияния внедрения технологий». Коммуникации АКМ.

No related posts.