Purpose: By integrating multiple separate online, offline distribution channels, omnichannel distribution has modernized and revolutionized the retailing sector. Omnichannel distribution supports firms by delivering seamless shopping experiences for customers throughout all touchpoints of the shopping journey. This paper aims at exploring the impact of channel integration quality on customer experience and patronage intentions in the omnichannel distribution context. Research design, data and methodology: An online survey was taken with 351 omnichannel experienced shoppers by utilizing the structured questionnaire. The partial least square-structural equation modeling (PLS-SEM) and Smart PLS software were employed to analyze and test proposed hypotheses. Results: The findings reveal that channel integration quality dimensions including breadth of channel-service choice, transparency of channel-service configuration, content consistency, and process consistency, play crucial roles in the customer shopping experience. The perceived compatibility has been influenced by the integrated interactions in which content consistency and process consistency. The findings also demonstrate the positive and direct impact of perceived compatibility on customer experience, and both factors have substantial effects on customers' patronage intentions. Conclusions: This study sheds light on the literature on channel integration quality, omnichannel retailing experience and customer patronage. In addition, this study provides practical implications for omnichannel retailers in enhancing customer experience and patronage.
This study investigates the effects of O2O-based mobile shopping application (O2O MSA)'s information and service quality on the user's perceived privacy protection, satisfaction and loyalty. In this study, 969 questionnaire reponses were collected, out of which 555 were used to estimate the structural paths using PLS-SEM (partial least square structural equation model) for the hypothesis test. Our empirical findings are drawn from Chinese respondents that live in a 1-line city in China and use O2O MSAs serviced by China's leading companies. This study examines and confirms that qualified information and service of O2O MSA positively affect both perceived privacy protection and customer satisfaction, which finally leads to customer behavioral loyalty through the perceived privacy protection. Further, this study presents effective practical implications for application development strategy suitable for users in the O2O-based mobile shopping industry.
This study was conducted to investigate the effects of service quality and food quality on purchase intention in the electronic commerce of food products. Specifically, the relationship between purchase intention and food quality and service quality was tested based on customer satisfaction and trust, which were measured using the structural equation modeling method. Quality of service was found to affect purchase intention; however, food quality had no positive effects on purchase. Additional analyses should be conducted owing to the conflicting results of the present study. Although the amount of food bought online is increasing rapidly every year, research regarding online food purchasing is not being actively conducted. The results of the present study will help food sellers, buyers, and researchers.
Due to the advances in machine learning and artificial intelligence technologies, many new services have become available. Among such services, recommendation systems have already been successfully applied to commercial services and made profits as in online shopping malls. Most recommendation algorithms in commercial services are based on content analysis or explicit feedback rates as in movie recommendations. However, many online shopping malls have difficulties in content analysis or are lacking explicit feedbacks on their items, which results in no recommendation system for their items. Even for such service systems, user log data is easily available, and if recommendations are possible with such log data, the quality of their service can be improved. In this paper, we extract implicit feedback like click information for items from log data and provide a recommendation system based on the implicit feedback. The proposed system is applied to a real in-service online shopping mall.
Recently, as the fashion e-commerce market has expanded, the proportion of online shops that are growing rapidly has increased and with them so too has competition. Most retailers operating online shops need their own competitiveness, and accordingly, the need to develop their logistics service quality components is increasing. This study investigated the quality of the logistics services, which is a factor of the logistics service quality of the internet shop. It influences customer satisfaction and repurchase intention by collecting samples from the customers using online fashion shops. Two hundred customers who shop online were surveyed to extract the data. The sample was subjected to basic statistical analysis using the SPSS 25.0 package, and factor analysis, t-test, ANOVA, and correlation analysis were performed. The results of this study showed that the information quality of proactive return, promptness of the return process, and reliability of the return cost had a positive impact on customer satisfaction, and it had a significant influence on the customer's repurchase intention to the online store. A selection of shops showed high amounts of return reasons, high customer satisfaction, and high repurchase, whereas, in general, many others scored poorly across these criteria. This suggests that a retailer operating online should consider pages for receiving information plus sales content in addition to the quality and constituent factors of its logistics services for returns that influence repurchase and satisfaction.
Purpose: This research aims to study the selection attributes influencing the purchasing decisions of the MZ generation in online luxury stores and explores the moderating effects of consumer value. The research aims to validate the impact of reasonable pricing, brand reliability, product variety, comprehensive product information, and user-friendly interfaces on customers' decision to purchase products from online luxury stores. Research design, data and methodology: A survey was conducted with 101 participants, and data analysis included exploratory and confirmatory factor analysis, as well as covariance structure model analysis. Results: The findings reveal that brand trust, product variety, and information sufficiency significantly influence brand affect, which in turn influences purchase intention. Additionally, the study identifies that consumers prioritizing hedonic value are more influenced by brand trust and information, while those prioritizing utilitarian value are more responsive to factors like reasonable price, product variety, and ease of use. Conclusions: The study provides insights into the preferences and behaviors of the MZ generation, highlighting their digital proficiency, mobile-centric lifestyle, desire for product variety, price-consciousness, social media influence, and the availability of personalized shopping experiences as factors contributing to their preference for online luxury stores. These findings contribute to understanding consumer behavior and decision-making processes in the context of online luxury shopping.
The Internet of Things (IoT) has gained enormous popularity in various fields of industry. An IoT shopping environment is considered an effective tool for convenient use by consumers. Perceived values (including convenience and privacy risks) of IoT shopping can be the main factors that influence consumers' shopping intentions. The current study proposed a research model based on a value-based adoption model, which integrated perceived benefit and sacrifice, shopping attitude, and shopping intention in an IoT shopping environment. As potential customers, participants in their 20s and 30s were recruited through a marketing research firm. Responses collected via an online questionnaire validated the proposed research model and hypothesis. The results confirmed significant, positive relationships between perceived benefit, including both remote control and access convenience, and consumers' positive attitudes toward IoT shopping. The association between perceived privacy risk and consumers' shopping attitudes was not significant. The indirect effects of two benefits of IoT shopping on shopping intention were also significant and positive. From a practical perspective, this study can help marketers and service providers manage their IoT shopping platforms or applications more effectively to attract consumers. The implications and limitations of this study are discussed. Directions for future research and development of IoT shopping environment are suggested.
This paper investigates the value of the expectation-confirmation model(ECM) of IT continuance in the internet shopping environments and attempts to expand the ECM with consideration of users diverse internet shopping factors and their preferences. Here, the extended ECM measures the users expectation-confirmation separately at the product, site and service levels, rather than treating it a single construct as measured in the original model. Further, AHP has been used for assessing the relative importance among the shopping factors, and the priority has been used for deriving weighted expectation-confirmation levels in the model. PLS analysis shows that there are significant differences in path coefficients between the ECM and a weighted ECM. This Indicates that users preferences among the diverse shopping factors need to be properly assessed to better understand the relationship between users expectation-confirmation and their continued usage behavior.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.191-195
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2006
Recent studies show that effective service recovery has a positive influence on customer satisfaction and loyalty. We also see the positive relationships among logistics service quality, customer satisfaction and repurchase intentions. Most logistics service suppliers have strategy regarding service recovery and logistics service quality. Therefore, we try to find simultaneous influence of service recovery and logistics service quality on customer satisfaction in the online shopping mall case. We, furthermore, examine the relationship among satisfaction and relationship quality.
More and more researchers and practitioners in the field of e-commerce are paying attentions to the retention of online customers. However, only a few researches can be addressed in the context of internet shopping mall repurchase intention. This study aims at investigating and delineating the important characteristic factors which affect consumers' repurchase intentions by conducting an empirical analysis. In order to fulfill this purpose effectively, a comprehensive review of previous studies regarding information system success model was performed in order to render a stronger theoretical foundation for our study. Finally, based on the DeLone and McLean (2003) IS success model, information quality, system quality, service quality, customer satisfaction and repurchase intention were employed as five constructs in the research model and hypotheses on mutual relationships between these constructs were established accordingly. Structural equation modeling was employed to analyze the data collected from 204 internet shopping mall consumers in China. Our theoretical model exhibited a good fit with the observed data. The empirical results showed particularly strong support for the effects of information quality, service quality and user satisfaction. The findings of this research contributed to the extension of repurchase intention study in the context of Internet shopping malls. Our research also offered implications for practitioners in regards to devising internet shopping malls so as to increase consumers' repurchase intention to use these services.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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