
تعداد نشریات | 31 |
تعداد شمارهها | 334 |
تعداد مقالات | 3,274 |
تعداد مشاهده مقاله | 4,073,563 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 4,879,368 |
تاثیر انگیزههای خرید بر چسبندگی مشتریان با نقش میانجی دلبستگی و ارزش ادراک شده مشتری در فضای مجازی | ||
مطالعات رفتار مصرفکننده | ||
مقاله 11، دوره 9، شماره 1، فروردین 1401، صفحه 207-229 اصل مقاله (869.27 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی (کمی) | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.34785/J018.2022.290 | ||
نویسندگان | ||
مریم اخوان خرازیان* 1؛ امیر حسین شادبهر2 | ||
1، استادیار، گروه مدیریت دولتی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران | ||
2کارشناس ارشد، گروه مدیریت بازرگانی، دانشگاه شهید بهشتی، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
هدف اصلی این پژوهش تعیین تأثیر انگیزههای خرید بر چسبندگی مشتریان با نقش میانجی دلبستگی و ارزش ادراک شده مشتری در میان مشتریان فروشگاه اینترنتی دیجی کالا میباشد. جهت دستیابی به هدف پژوهش و آزمون فرضیههای مربوطه، پرسشنامهای در بین 200 نفر از مشتریان فروشگاه اینترنتی دیجی کالا که تاکنون از فروشگاه اینترنتی دیجی کالا حداقل یک بار به صورت اینترنتی خرید کردهاند با همکاری مدیریت ارتباط با مشتری فروشگاه اینترنتی دیجی کالا از طریق روش نمونه گیری تصادفی ساده به صورت انبوه توزیع شد. جهت گردآوری اطلاعات از روشهای کتابخانهای و روشهای میدانی استفاده شد. جهت گردآوری دادهها از پرسشنامههای استاندارد به صورت آنلاین استفاده شد. جهت تجزیه و تحلیل دادهها و آزمون فرضیههای پژوهش از روش حدأقل مربعات جزئی (PLS) استفاده شد. پس از جمع آوری دادهها و تجزیه و تحلیل آنها، نتایج نشان داد: انگیزه لذت جویانه بر دلبستگی آگاهانه، اشتیاق و تعامل اجتماعی اثر میگذارد، از طرفی انگیزه سودگرایانه بر دلبستگی آگاهانه و اشتیاق اثرمیگذارد ولی بر تعامل اجتماعی تأثیری ندارد. همچنین نتایج نشان داد، دلبستگی آگاهانه و اشتیاق بر ارزشهای کارکردی، لذت جویانه و ارزش اجتماعی اثر میگذارند از طرفی تعامل اجتماعی فقط بر ارزش کارکردی و لذت جویانه اثرگذار است و تأثیر آن بر ارزش اجتماعی مورد تأیید قرار نگرفت. در نهایت مشخص شد، ارزشهای کارکردی، لذت جویانه و اجتماعی بر چسبندگی مشتریان تأثیر گذار هستند | ||
کلیدواژهها | ||
انگیزههای خرید؛ دلبستگی مشتریان؛ ارزشهای ادراک شده مشتریان؛ چسبندگی مشتریان | ||
سایر فایل های مرتبط با مقاله
|
||
مراجع | ||
رضوانی، مهران؛ سادات اسدی، نورالهدی و رضایی، مرضیه (1400). طراحی استراتژیهای فروش متنوع با استفاده از بازاریابی مبتنی بر پایگاه داده (موردمطالعه: شرکت بیمه فعال در مناطق آزاد تجاری). مطالعات رفتار مصرفکننده. 8 (4)، 21-45.
سلطانزاده، جواد؛ الیاسی، مهدی؛ قادری فر؛ اسماعیل؛ رضایی صوفی، حجت و خوشسیرت، محسن (1398). ارزیابی تأثیر یارانههای تحقیقوتوسعه بر رفتار نوآورانه شرکتهای ایرانی. مدیریت سیاست علم و فناوری. 11(1)، 17-48.
مهدیه، امید؛ پیرایش، رضا و بابلی، مینو (1400). تأثیر هزینه جابجایی بر وفاداری و احتمال رویگردانی مشتریان. مطالعات رفتار مصرفکننده. 8 (4)، 46-61.
References
Aldieri, L., Sena, V., & Vinci, C. P. (2018). Domestic R&D spillovers and absorptive capacity: Some evidence for US, Europe and Japan. International Journal of Production Economics, 198, 38-49.
Azoulay, P., Graff Zivin, J. S., Li, D., & Sampat, B. N.(2019).Public R&D investments and private-sector patenting: evidence from NIH funding rules. The Review of economic studies,86(1),117-152
Babkin, A., Lipatnikov, V., & Muraveva, S. (2015). Assessing the impact of innovation strategies and R&D costs on the performance of IT companies. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 207, 749-758.
Castellani, D., Montresor, S., Schubert, T., & Vezzani, A. (2017). Multinationality, R&D and productivity: Evidence from the top R&D investors worldwide. International Business Review, 26(3), 405-416.
Chachuli, F. S. M., Mat, S., Ludin, N. A., & Sopian, K. (2021). Performance evaluation of renewable energy R&D activities in Malaysia. Renewable Energy, 163, 544-560.
Chan, L., & Daim, T. (2018). A research and development decision model for pharmaceutical industry: case of China. R&D Management, 48(2), 223-242.
Chen, C.-T. (2000). Extensions of the TOPSIS for group decision-making under fuzzy environment. Fuzzy sets and Systems, 114(1), 1-9.
Cin, B. C., Kim, Y. J., & Vonortas, N. S. (2017). The impact of public R&D subsidy on small firm productivity: evidence from Korean SMEs. Small Business Economics, 48(2), 345-360.
Di Cintio, M., Ghosh, S., & Grassi, E. (2017). Firm growth, R&D expenditures and exports: An empirical analysis of Italian SMEs. Research Policy, 46(4), 836-852.
Fenton, N., & Wang, W. (2006). Risk and confidence analysis for fuzzy multicriteria decision making. Knowledge-Based Systems, 19(6), 430-437.
Gang, J.,& Wei,Y.(2017).A Fuzzy Comprehensive Evaluation System Based Delphi–AHP and Its Application to R&D Planning Project Evaluation.Paper presented at the Proceedings of the Tenth International Conference on Management Science and Engineering Management,341-351.
Guo, S., & Zhao, H. (2017). Fuzzy best-worst multi-criteria decision-making method and its applications. Knowledge-Based Systems, 121, 23-31.
Kang, J., Kim, J.-S.,& Seol,S.(2019).The prioritization of technologies and public R&D roles between the manufacturing and service industries in the fourth industrial revolution.foresight,21(6),680-694.
Kang, T., Baek, C., & Lee, J.-D. (2017). The persistency and volatility of the firm R&D investment: Revisited from the perspective of technological capability. Research Policy, 46(9), 1570-1579.
Khoshnevis, P., & Teirlinck, P. (2018). Performance evaluation of R&D active firms. Socio-Economic Planning Sciences, 61, 16-28.
Kiraz, A., Canpolat, O., Erkan, E. F., & Albayrak, F. (2018). Evaluating R&D Projects Using Two Phases Fuzzy AHP and Fuzzy TOPSIS Methods. Avrupa Bilim Ve Teknoloji Dergisi, 49-53.
Koçak, E., Kınacı, H., & Shehzad, K. (2021). Environmental efficiency of disaggregated energy R&D expenditures in OECD: A bootstrap DEA approach. Environmental Science and Pollution Research, 28(15), 19381-19390.
Kyung, J.-s. (2018). A Study on R&D Investment Decision Making Model by Using Small-Medium Enterprises Strategic Technology Roadmap. Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, 19(12), 786-794.
Lampert, C. M., & Kim, M. (2019). Going far to go further: Offshoring, exploration, and R&D performance. Journal of Business Research, 103, 376-386.
Li, D.-F., Wang, Y.-C., Liu, S., & Shan, F. (2009). Fractional programming methodology for multi-attribute group decision-making using IFS. Applied soft computing, 9(1), 219-225.
Liao, M.-S., Liang, G.-S., & Chen, C.-Y. (2013). Fuzzy grey relation method for multiple criteria decision-making problems. Quality & Quantity, 47(6), 3065-3077.
Lukach, R., Kort, P. M., & Plasmans, J. (2007). Optimal R&D investment strategies under the threat of new technology entry. International Journal of Industrial Organization, 25(1), 103-119.
Mahdieh, O., Pirayesh, R., & Baboli, M. (2022). The Effect of Switching Cost on Customers Loyalty and Likelihood of Churn. Consumer Behavior Studies Journal, 8(4), 46-61. (In Persian)
Penan, H. (1996). R & D strategy in a techno-economic network: Alzheimer's disease therapeutic strategies. Research Policy, 25(3), 337-358.
Pennetier, C., Girotra, K., & Mihm, J. (2019). R&D Spending: Dynamic or Persistent? Manufacturing & Service Operations Management, 21(3), 636-657.
Pisano, G. (2012). Creating an R&D Strategy, Harvard Business School. Retrieved from
Rezaei, J. (2015). Best-worst multi-criteria decision-making method. Omega, 53, 49-57.
Rezaei, J. (2016). Best-worst multi-criteria decision-making method: Some properties and a linear model. Omega, 64, 126-130.
Ruiqi, W., Wang, F., Xu, L., & Yuan, C. (2017). R&D expenditures, ultimate ownership and future performance: Evidence from China. Journal of Business Research, 71, 47-54.
Rezvani, M., Sadat Asadi, N., & Rezaee, M. (2022). Designing Diversified Sales Strategy by Using Database Marketing (CaseStudy: Insurance Company Active in Free Trade Zones). Consumer Behavior Studies Journal, 8(4), 21-45. (In Persian)
Salimi, N., & Rezaei, J. (2018). Evaluating firms’ R&D performance using best worst method. Evaluation and program planning, 66, 147-155.
Simao, L., & Franco, M. (2020). Understanding the influence of R&D collaboration on organizational innovation: Empirical evidences Disruptive Technology: Concepts, Methodologies, Tools, and Applications (pp. 1983-2005): IGI Global.
Sinimole, K., & Saini, K. M. (2020). Performance evaluation of R&D organisations: an Asian perspective. International Journal of the Economics of Business, 1-19.
Soltanzadeh, J., Elyasi, M., Ghaderifar, E., Rezaei Soufi, H., & Khoshsirat, M. (2020). Evaluation of the effect of R&D subsidies on Iranian firms’ innovative behavior. Journal of Science and Technology Policy Management, 11(1), 17-48. (In Persian)
Song, C. H. (2019). Deriving and Assessing Strategic Priorities for Outsourcing Partner Selection in Pharmaceutical R&D: an Approach Using Analytic Hierarchy Process (AHP) Based on 34 Experts’ Responses From Korean Pharmaceutical Industry. Journal of Pharmaceutical Innovation, 14(1), 66-75.
Steinberg, P. J., Procher, V. D., & Urbig, D. (2017). Too much or too little of R&D offshoring: The impact of captive offshoring and contract offshoring on innovation performance. Research Policy, 46(10), 1810-1823.
Tian, Z.-p., Wang, J.-q., & Zhang, H.-y. (2018). An integrated approach for failure mode and effects analysis based on fuzzy best-worst, relative entropy, and VIKOR methods. Applied Soft Computing, 72, 636-646.
Tzeng, G.-H., & Huang, J.-J. (2011). Multiple attribute decision making: methods and applications: Chapman and Hall/CRC.
Vincent, F. Y., & Hu, K.-J. (2010). An integrated fuzzy multi-criteria approach for the performance evaluation of multiple manufacturing plants.Computers & Industrial Engineering,58(2),269-277.
Wei, G.-W. (2010). GRA method for multiple attribute decision making with incomplete weight information in intuitionistic fuzzy setting. Knowledge-Based Systems, 23(3), 243-247.
Yalcin, A. S., Kilic, H. S., & Guler, E. (2019). Research and Development Project Selection via IF-DEMATEL and IF-TOPSIS. Paper presented at the International Conference on Intelligent and Fuzzy Systems.
Zadeh, L. A. (1965). Information and control. Fuzzy sets, 8(3), 338-353.
Zhang, H., Ding, D., & Ke, L. (2019). The effect of R&D input and financial agglomeration on the growth private enterprises: Evidence from Chinese manufacturing industry. Emerging Markets Finance and Trade, 55(10), 2298-2313.
Zhang, S.-f., Liu, S.-y., & Zhai, R.-h. (2011). An extended GRA method for MCDM with interval-valued triangular fuzzy assessments and unknown weights. Computers & Industrial Engineering, 61(4), 1336-1341.
Zhao, H., & Guo, S. (2014). Selecting green supplier of thermal power equipment by using a hybrid MCDM method for sustainability. Sustainability, 6(1), 217-235.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 898 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 683 |