The Impact of Infusing Social Presence in the Web Interface: An Investigation Across Product Types

Hassanein, Khaled; Head, Milena

doi:10.2753/jec1086-4415100202

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“…Characteristics of a product are shown to be essential to online information use (Huang et al 2009;Moe and Fader 2001), consumer decision-making (Dhar and Wertenbroch 2000), eWOM information processing (Hassanein and Head 2006;Park and Lee 2009), and ongoing eWOM dissemination (Berger and Schwartz 2011). As proposed by Nelson (1970Nelson ( , 1974, a product's search attributes are contrary to experience attributes in the aspects of purchase or actual use.…”

Section: Product Typementioning

confidence: 94%

“…In line of this logic, it is expected that the interactive effect of eWOM valence and product type will be more pronounced for high product knowledge consumers than for low product knowledge consumers. When an experience goods is circulated with negative eWOM, it gives rise to higher level of uncertain, ambiguous, subjective, and abstract attributes (Cheema and Papatla 2010;Hassanein and Head 2006), all of which make eWOM richness evaluation a much more complex task compared to a decision on either search products or positive eWOM.…”

Section: Ewom Valence Product Type and Product Knowledgementioning

confidence: 99%

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Education, Educational Services and their Quality

Dulaimi¹

2016

JMM

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Rich information facilitates consumer buying judgment and decision-making, and therefore enhances marketing communication effectiveness. Drawing on the information richness theory, this study attempts to address how valence of electronic word-of-mouth (eWOM), product type and consumer knowledge will yield different levels of eWOM richness perception for experience goods versus search goods. The results based on a three-way experimental study with 156 valid responses suggest that negative eWOM has a stronger effect in producing eWOM information richness than does positive eWOM, and such effect is more pronounced for a leisure farm tour (experience goods) than for digital camera (search goods). The tendency that negative eWOM will provide richer information for the leisure farm tour is more evident for high-knowledge consumers than for low-knowledge consumers. The study's results caution against the aggravated harm of negative eWOM incurred from the dissatisfactory experience of a leisure farm tour. The managerial implications for the practitioners are provided.

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Section: Product Typementioning

confidence: 94%

Section: Ewom Valence Product Type and Product Knowledgementioning

confidence: 99%

Education, Educational Services and their Quality

Dulaimi¹

2016

JMM

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“…Volume 174 -No.8, September 2017 reviews and recommendations of consumers which is theorized by Senecal et al [2]. Decision support system for product recommendation is a challenging way to attract the user to the product.…”

Section: International Journal Of Computer Applications (0975 -8887)mentioning

confidence: 99%

Decision Support System for Online Product Recommendation Service based on Consumer Behavior

Acharjee¹,

Abujar²,

Acharjee³

et al. 2017

IJCA

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The Emerging growth of internet increases the possibility to shop over online. E-commerce facilities are increasing day by day. The rapid development of E-commerce is bound for several obligate measures. E-commerce took several liabilities for both, user and admin. Ensuring quality services demands better E-commerce product suggestions system for clients, based on their behavior. Every client should deal individual. So, product suggestions or other necessities should be done by proper analysis of every individual customer. The automatic recommendation system will reduce the extra browsing time and give customer a better experience by saving time. The system should provide personalized recommendation system. Both Supervised and unsupervised methods will be implemented to perform customer analysis for automatic recommendation system. Supervised method will be performed, only if the required customers' behaviors match with our existing large customer dataset. This will help to generate a new pattern of customer browsing history. Through this, a deep analysis could be done by our system and may use later if any customer belong to this similar pattern. An intelligent algorithm will suggest every customer, their required products list. This will help to take the decision more quickly. Ultimately, it will enhance the satisfaction rate of customers, will make this system more trust worthy and will increase the loyalty to businessman. Our research inures the customized recommendation system for every individual buyer. Several proposed methods and algorithms were stated, which will enhance the performance of existing E-commerce system and will make it more innovative and significant.

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“…Esto generalmente deriva en una mayor percepción de riesgo por parte del comprador de productos sensoriales por Internet, fundamentalmente asociado a que el producto no posea la calidad esperada o no cumpla las expectativas Los resultados obtenidos se dividen entre los que consideran que el coste influye en el comportamiento de compra de los productos (Keisidou et al, 2011;Lian y Lin, 2008; Phau y Poon, 2000) y los que no han encontrado una relación significativa, pese a esperar que el riesgo y la intención de compra se viese afectado por la influencia del coste (Vijayasarathy, 2002 Kiang et al (2011). También se ha combinado con la variable de durabilidad -ver 4.3.1.14-por ser características complementarias (Burke, 2002;Hassanein y Head, 2005). …”

Section: Estandarizaciónunclassified

“…Otros estudios han empleado el conjunto de variables usadas por Peterson et al (1997), pero descartando el grado de diferenciación de productos (Keisidou et al, 2011;Lian y Lin, 2008;Vijayasarathy, 2002 Esta clasificación se centra en la finalidad que se desee dar al producto, que puede ser de carácter utilitarista (Verhagen et al, 2010) o hedonista (Hirschman y Holbrook, 1982). Esta característica se ha tenido en cuenta, además, al estudiar los elementos de la tienda online más influyentes en la compra de uno u otro tipo de producto (Verhagen et al, 2010 Si bien la característica de durabilidad mencionada al hablar de la diferencia entre bienes y servicios hace referencia al carácter perecedero del producto, esta variable de clasificación se relaciona con la frecuencia de compra de los productos (Peterson et al, 1997); así, los bienes no duraderos, por lo general se consumirán antes, y por tanto deberán ser comprados con mayor frecuencia (Burke, 2002;Hassanein y Head, 2005).…”

Section: Tabla 43 Definición De Tipos De Producto En Función De Su Grunclassified

Análisis de los factores de adopción de comercio electrónico en segmentos de consumidores finales. Aplicación al caso español

Peregrina¹

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AgradecimientosLa paciencia es amarga, pero su fruto es dulce. Jean-Jacques RousseauHe tenido que dedicar mucho tiempo para recorrer este largo camino. Mientras caminaba, muchos han tenido que ser pacientes.Pacientes para dejar que me equivoque y que aprenda por mí mismo de los errores.Pacientes para esperar mis avances, corregirlos y mejorarlos.Pacientes para suplir las carencias en las que he incurrido en otras actividades docentes, administrativas u organizativas.Pacientes para aguardar en viajes, celebraciones y un sinfín de acontecimientos en largas semanas de espera.Pacientes para estar incondicionalmente a mi lado.Pacientes para aguantar mis desvelos y mis ausencias, y quererme tanto.Con todos espero compartir la dulce recompensa. ResumenEl comercio electrónico ha experimentado un fuerte crecimiento en los últimos años, favorecido especialmente por el aumento de las tasas de penetración de Internet en todo el mundo. Sin embargo, no todos los países están evolucionando de la misma manera, con un espectro que va desde las naciones pioneras en desarrollo de tecnologías de la información y comunicaciones, que cuentan con una elevado porcentaje de internautas y de compradores online, hasta las rezagadas de rápida adopción en las que, pese a contar con una menor penetración de acceso, presentan una alta tasa de internautas compradores. Entre ambos extremos se encuentran países como España que, aunque alcanzó hace años una tasa considerable de penetración de usuarios de Internet, no ha conseguido una buena tasa de transformación de internautas en compradores. Pese a que el comercio electrónico ha experimentado importantes aumentos en los últimos años, sus tasas de crecimiento siguen estando por debajo de países con características socio-económicas similares.Para intentar conocer las razones que afectan a la adopción del comercio por parte de los compradores, la investigación científica del fenómeno ha empleado diferentes enfoques teóricos. De entre todos ellos ha destacado el uso de los modelos de adopción, proveniente de la literatura de adopción de sistemas de información en entornos organizativos. Estos modelos se basan en las percepciones de los compradores para determinar qué factores pueden predecir mejor la intención de compra y, en consecuencia, la conducta real de compra de los usuarios.Pese a que en los últimos años han proliferado los trabajos de investigación que aplican los modelos de adopción al comercio electrónico, casi todos tratan de validar sus hipótesis mediante el análisis de muestras de consumidores tratadas como un único conjunto, y del que se obtienen conclusiones generales. Sin embargo, desde el origen del marketing, y en especial a partir de la segunda mitad del siglo XIX, se considera que existen diferencias en el comportamiento de los consumidores, que pueden ser debidas a características demográficas, sociológicas o psicológicas. Estas diferencias se traducen en necesidades distintas, que sólo podrán ser satisfechas con una oferta adaptada por parte de los vendedores.Además, por cont...

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The Impact of Infusing Social Presence in the Web Interface: An Investigation Across Product Types

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Education, Educational Services and their Quality

Education, Educational Services and their Quality

Decision Support System for Online Product Recommendation Service based on Consumer Behavior

Análisis de los factores de adopción de comercio electrónico en segmentos de consumidores finales. Aplicación al caso español

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