文摘
店内使用智能手机是革命性的客户旅行,有潜力成为一个重要的司机omnichannel上下文。本文旨在识别关键因素影响客户的意图使用智能手机店内和他们的实际行为和测试年龄的缓和作用,区分千禧一代nonmillennials,千禧一代被认为是数字原生代和新技术的早期采用者。我们UTAUT2模型应用于1043年西班牙客户,样品测试使用结构方程,并进行了多组分析比较结果在两组之间。结果表明,该模型解释了行为意向都使用智能手机在实体存储和使用的行为。UTAUT2预测发现最重要的是习惯,性能寿命和享乐动机。然而,研究表明,千禧一代的唯一区别和nonmillennials关于智能手机的使用店内是行为意向的影响,习惯上使用的行为。这项研究增加了现有知识通过提供证据来支持UTAUT2的有效性作为一个合适的理论基础来解释有效行为意图,明确店内使用智能手机。
1。介绍
Omnichannel零售业已经极大地改变了消费者的购物方式。如今,越来越多的消费者同时使用多个渠道和客户在旅行中接触点和需求,他们应该连接和集成享受一个整体和无缝购物体验1]。在这个新的场景中,智能手机已经成为一个强大的工具。客户是手机依赖、喜欢咨询他们的手机而不是售货员店内执行不同的任务,比如搜索产品信息和价格,检查产品评级,比较产品,并支付;他们也使用它们来咨询的家人和朋友的建议(2- - - - - -4]。此外,他们有可能成为重要的司机omnichannel环境由于其重要性作为发起者转换到其他接触点或通道。
作为万豪et al。5突出,业务经理压力理解顾客行为的重要性。这是至关重要的成功的管理和发展的m-shopping在零售行业6]。
M-shopping由许多作者定义为移动商务的子公司:在线购买产品或服务使用智能手机(7- - - - - -13]。然而,对于本研究的目的,我们使用m-shopping的更广泛的定义,包括浏览、搜索、购买,比较使用智能手机的产品(5,14- - - - - -16]。M-shopping是m-marketing的关键部分,它让消费者通过允许他们从多个来源研究产品特点和执行任务,比如检查产品可用性和价格,并提供比较不同的品牌,和阅读用户意见和评论(17- - - - - -19]。此外,m-shopping包含使用智能手机prepurchasing活动,如发现方向去商店和检查开放时间(20.]。
之前的研究表明,消费者的意图使用智能手机店内积极影响购买意愿,尤其是当他们被用于比较价格和获得折扣券21]。然而,缺乏动机的研究店内使用智能手机。因此,下面的建议Venkatesh et al。22),本研究试图通过检查,桥梁的适用性UTAUT2模型来解释消费者使用智能手机的物理存储。此外,先前的文献讨论了年龄的调节效果,证明年轻人更创新和比老年人更容易接受新技术(例如,12,16,23,24])。由于m-shopping和omnichannel零售业文学处于起步阶段,实践和理论的理解仍然有限。出于这个原因,本研究的目的是双重的:首先,确定关键因素影响客户的意图使用智能手机店内有准确的理解客户m-shopping接受的行为和他们的实际行为omnichannel上下文,,第二,为了测试年龄的缓和效果,区分千禧一代和nonmillennials。
本文分为四个部分。第一次提供了一个概述的文献描述的概念基础验收和店内使用智能手机。第二个描述了样本和使用的方法。第三个报告结果。最后,探讨了主要结论和影响未来的研究。
2。接受和店内使用智能手机:理论模型和假设
我们的研究框架是基于统一理论的接受和使用的技术(UTAUT2)模型(22),这是一个扩展的原始UTAUT模型(25]。我们选择UTAUT2模型,因为它提供了一个解释信息和通信技术(ICT)接受和使用消费者和可以应用于不同的技术和环境22]。此外,万豪et al。5)给了我们三个理由使用UTAUT2模型。首先,创建“UTAUT2与移动的利用率。“第二,”UTAUT2包含的成本效益因素绩效期望和工作期望”。第三,“UTAUT2占自愿的情况下,可以将时间因素考虑。“在这种模式下,客户的意图接受和使用新技术是由七个因素影响:绩效期望(PE),工作期望(EE),社会影响(SI),便利的条件(FC),享乐动机(HM),价格的价值(P),习惯(公顷)。
虽然之前使用的模型来解释消费者行为在移动商务的背景下(例如,26,27]),据我们所知,很少有人注意到店内omnichannel购物环境(28]。因此,本研究探讨了UTAUT2模型的适用性,专门来解释消费者的使用智能手机,而在物理存储,omnichannel上下文。在下面的文章中,我们描述的主要构造研究模型。
性能期望被定义为使用技术的程度将为消费者提供好处在执行某些活动(22]。性能预期适应omnichannel商店认为消费者如何看待他们收到的福利通过使用智能手机在物理存储。这个变量之一已被证明是最靠谱的行为意图采取移动商务和影响omnichannel购物行为(例如,7,17,28])。因此,提出以下假设:H1。性能期望积极影响行为意图使用智能手机店内。
努力期望被描述为缓解的程度/努力与消费者的使用技术(22]。感知易用性已经证明是一个重要影响的意图使用移动商务(例如,5,7,12,17,27])。此外,这个因素是购买意愿的关键因素在一个omnichannel上下文(28]。符合这些以前的作品,我们建议如下:H2。努力期望积极影响行为意图使用智能手机店内。
社会影响的定义是“消费者如何看待重要他人(如家庭和朋友)相信他们应该使用一个特定的技术”([29日],p . 73)。对于m-shopping,先前的文献表明,社会影响鼓励m-shopping接受行为(12,16,24,30.]。此外,年轻的消费者更容易受到技术采用由于社会媒体(23]。社会影响适应omnichannel购物,我们假设行为意图使用店内设备可能是受到朋友的影响,家庭角色模型和名人。因此,提出以下假设:H3。社会影响积极影响行为意图使用智能手机店内。
促进条件的消费者的认知资源和支持可以执行的行为(25,31日]。先前的研究表明,一组有利的促进条件导致更大的意图使用购物应用程序(5,27]。我们假设,当消费者有良好的感知的便利条件,它将导致智能手机使用期间店内,或者两者兼有,prepurchase和购买阶段。因此,我们有以下:H4a。促进条件积极影响行为意图使用智能手机店内。H4b。促进环境智能手机店内的使用行为有积极的影响。
享乐动机定义为快乐和享受来自使用技术(22]。之前的文献表明享乐动机的影响意图使用m-shopping(例如,7,8,16,17])。然而,Juaneda-Ayensa et al。28没有发现,享乐motivation-influenced omnichannel上下文的购买意愿。有不同的结果对这个变量,我们假设越高消费者的感知乐趣是使用智能手机时店内,将他们的行为意向越高使用它们。因此,我们提出以下假设:H5。享乐动机积极影响行为意图使用智能手机店内。
习惯是人们倾向于自动执行行为的程度,因为学习(32]。这个概念,这是一个新的构造UTAUT2模型,被认为是行为意向的预测使用移动应用(16,27]。此外,金(33)表明,习惯影响了实际使用的移动应用程序和数据服务。然而,Juaneda-Ayensa et al。28)没有发现habit-influenced omnichannel上下文的购买意愿。考虑到不同的结果记录在移动设备的使用的文学和消费者的日常生活的一部分,我们假设如下:H6a。使用智能手机店内习惯积极影响行为意向。H6b。习惯积极影响智能手机店内的使用行为。
价格价值被定义为消费者的认知之间的权衡的所谓好处互联网数据的使用和使用它们的货币成本(22]。因此,我们假设,如果价格的感知价值在互联网上访问数据时使用智能手机店内有更大的好处比认为货币成本(例如,数据成本和其他类型的服务费),消费者更有可能访问它们。因此,提出以下假设:H7。价格价值积极影响行为意图使用智能手机店内。
行为意向的主要前期使用的行为,它有一个直接影响个人的实际使用给定的技术(34]。几项研究在不同的上下文中确认执行行为意图和实际行为之间的关系(17,35- - - - - -37]。因此,提出以下假设:H8。行为意向积极影响智能手机店内的使用行为。
3所示。的调节作用年龄:千禧一代与Nonmillennials
以前的文献表明,购物行为和新技术的使用在客户之旅受到了社会人口变量,如性别、年龄、教育(例如,22,38,39])。关于年龄,先前的研究显示行为之间的差异“千禧一代”和“nonmillennials”[40- - - - - -42]。千禧一代是出生在1980年代初和2000年代初(43]。他们被认为是第一代高科技,因为早期采用者的技术设备和专家网络用户。他们被称为数字原生代,相对于上一代的成员,他被称为数字移民(44]。
先前的研究指出,年轻人将智能手机集成到他们的日常生活,而老年人通常用于基本功能(45]。一些研究确定一个消费者的年龄和概率之间的关系,他们将使用智能手机和移动技术在他们的购物之旅(45- - - - - -50]。尽管许多作品研究这种影响,没有共识的时代消费者和概率之间的关系,他们在购物之旅(将使用新技术49]。研究年龄如何影响消费者的接受和使用新技术包括在UTAUT2 [22)的调节效应促进条件的影响,享乐动机、习惯,价值和价格行为意向;然而,作者并没有包括年龄对性能预期寿命的影响,期望,和社会影响力。尽管没有作品研究年龄使用UTAUT2模型的影响,我们发现一些作品研究年龄使用UTAUT模型的影响。关于年龄作为一个调节变量的影响在技术接受,努力期望为年长的消费者更强(25,50]。丽安和日元,48),在他们的研究为老年人网上购物司机和壁垒,得出的结论是,网上购物的主要驱动力性能期望和社会影响。由于缺乏共识关于这种缓和效应和缺乏有效的专门关于智能手机的使用在omnichannel上下文,我们想在这一领域进一步发展的辩论。出于这个原因,我们研究了两组年龄区分的缓和作用,千禧一代和nonmillennials。具体地说,关于m-shopping,一些研究表明,年轻的消费者更容易接受m-shopping比年长消费者(16,23,24)和意图使用智能手机店内使用行为积极影响更多的年轻人(51]。由于有限的论文讨论这个omnichannel购物过程中的调节效应,我们将通过以下假设:H9。年龄(“千禧一代”与“nonmillennials”)起着调节作用在七个外生变量之间的关系和意图使用智能手机店内。
这个假设分为以下:H9a。年龄的关系起调节作用性能期望和意图使用智能手机店内。H9b。年龄之间的关系起调节作用在努力期望和意图使用智能手机店内。H9c。年龄之间的关系起调节作用在社会影响力和意图使用智能手机店内。H9d。年龄的关系起调节作用促进条件和意图使用智能手机店内。H9e。年龄之间的关系起调节作用在享乐动机和意图使用智能手机店内。H9f。年龄的关系起调节作用的习惯和意图使用智能手机店内。H9g。年龄的关系起调节作用和意图使用智能手机店内价格值。H10。年龄(“千禧一代”与“nonmillennials”)的关系起调节作用的三个祖先使用智能手机店内的行为。H10a。年龄的关系起调节作用促进条件和使用智能手机店内的实际行为。H10b。年龄的关系起调节作用的习惯,并使用智能手机店内的实际行为。H10c。年龄起缓和作用行为意向之间的关系,并使用智能手机店内的实际行为。
确定不同结构对行为意向的影响使用智能手机和使用行为,我们开发了一个模型与年龄的影响有关的9个假设客户店内使用的智能手机omnichannel上下文(图1)。
4所示。研究方法
4.1。数据收集过程
数据收集使用个人调查关注西班牙的顾客在实体店中使用智能手机。采用测量尺度从Venkatesh et al。22),和我们开发项目相关使用行为从先前的报道的结果52,53]。性能期望,期望,便利条件,构造均由四个项目的习惯。社会影响、享乐动机、价格价值,行为意向都由三个项目组成。问题是回答一个eleven-point李克特量表,0指的是完全不同意和10指完全同意。仪器是预先测试过的四个大学市场营销学教授,因此,需要改善的内容进行修改,使它更容易理解和一致的。之后,我们进行了一项试点研究两组(千禧一代和nonmillennials),使用纸的版本。2017年11月的数据收集。样本由1043个人组成。的调查收集,40.7%是千禧一代(18 - 35岁之间),59.3%是nonmillennials(36岁以上)。表1总结了概要的受访者。
4.2。数据分析过程
来测试假设的意义关系模型和多组分析,我们使用PLS-SEM(偏最小square-structural方程建模)54]。我们的目标是预测意图omnichannel环境中使用移动技术在存储和识别的关键驱动程序解释使用和使用的行为。头发et al。([55],p . 144)建议使用PLS-SEM”如果目标是预测关键目标构造或识别关键“司机”结构,“在我们的案例中。同样,其他作者表明PLS-SEM时适当的研究有一个预测的目的56- - - - - -59和一个解释的目的60),和我们一样学习。
在这项研究中,年龄是类别变量,将两组:千禧一代和nonmillennials。了年龄的影响分析了通过多组分析(61年]。
5。结果
5.1。度量模型
测量模型的信度和效度进行了分析。我们测试测量模型在一般模型可以后保持结构当执行千禧一代和nonmillennials的两个模型。
随后,分析了结构模型和外生变量的影响内生变量的检查。最后,multisample进行了分析。
在测量的分析模型中,可靠性和收敛和区分效度验证。有关的可靠性指标,大多数因子载荷> 0.70,值> 1.96,但两个不62年]。这两个例外可以考虑删除基于综合可靠性(CR)和聚合效度(AVE)。关于天平用来测量的可靠性因素,CR系数应当建立内部一致性,高于0.7 [63年]。聚合效度,必须> 0.5[大街63年]。结果在表2显示所有的结构符合这些标准。考虑到可靠性和聚合效度的要求已经满足,我们决定保持指标与载荷在0.4 - -0.7的范围(54]。区分效度是通过两种方法来衡量的。首先,它是通过比较测量结构之间的相关性和鸟类的平方根64年]。其次,我们使用了heterotrait-monotrait (HTMT)比,已建立了作为一个卓越的标准(65年]。本研究使用的是0.85的更为保守的水平来评估区别效度。在表3可以看到,在所有的情况下的平方根鸟类大于相应的组间关联,所有结果低于0.85的临界值。因此,实现区分效度标准都满意。这些结果让我们确认测量仪器是可靠和有效的。
5.2。评估结构模型
首先,我们评估了结构模型之间的共线性项使用方差变化因素(VIF)值(表4)[63年]。VIF的分析值低于3.3在所有情况下(完整的模型和千禧nonmillennial模型),所以不存在多重共线性的问题66年]。
我们现在讨论外生变量的影响行为意向和实际行为。对于结构模型,我们分析(i)2(确定系数),(ii)2(预测模型的相关性),(3)代数符号,路径系数的大小,意义(67年]。结果表明,该模型有能力解释行为意图和使用行为。千禧一代的,总的来说,变量的性能期望,期望,社会影响,促进条件,享乐动机、习惯、价格价值解释71.8%的变异行为意向(= 0.718)。nonmillennials,是0.685。下巴(68年)认为,值为0.67,0.33和0.19可以被认为是实质性的,温和,分别和弱。因此,这个处方后,我们的研究模型“大幅”解释行为意图使用智能手机店内的变化。的使用行为是nonmillennials千禧一代的0.498和0.546。在这种情况下,研究模型“适度”的变化解释道。因此,研究表明UTAUT2适当解释店内使用的智能手机omnichannel上下文和解释行为意图和使用行为的变化(65年]。关于模型的预测能力,我们使用了请提供的预测。我们的结果给我们0.689的千禧一代和0.651 nonmillennials行为意向。使用行为,为nonmillennials千禧一代是0.416和0.501。表5也显示了每个因素的方差解释为每个组。可以看出,努力的直接影响预期寿命(−0.045)和价格(−0.002)为千禧一代负价值。他们是消极的也为nonmillennials价格价值(−0.002)。根据福尔克和米勒(69年”,当最初的两个变量之间的关系是如此接近于零,符号的差异只是反映了随机变异在零附近。“总之,结果支持假设的七千禧集团:H1(关于性能预期寿命的影响),H3(社会影响),H4a(促进条件),H5(享乐动机),H6a(关于习惯),H8(行为意向),和H7(关于习惯的影响在使用行为)。H2(努力期望),H7(价格价值),和H4b(关于便利条件的影响使用行为)被拒绝,因为没有显著的关系。关于nonmillennials,支持被发现七个假设,H1, H5, H6a, H7, H8、H4b, H6b,虽然没有发现显著差异H2, H3, H4a(表5)。
5.3。多组分析
我们进行了多组分析来验证年龄的缓和效果意图使用智能手机店内和实际行为。为此,样本分成两组,千禧一代和nonmillennials。我们跟着一个三步过程分析复合模型的测量不变性(MICOM)。建议后hensel et al。70年),我们首先检查构形的不变性,然后组成不变性,最后,我们评估了均值和方差相等。
如表6所示,部分测量不变性为实现两组模型变量,从而使多组对比组。
我们下一个执行两个非参数测试,hensel的测试(70年)和排列测试。这些都被用作非参数测试,他们很适合PLS-SEM的非参数特征71年]。
表7显示了hensel的测试值列。表的最后一列显示了值的排列测试。在该测试中,差异只是如果在5%的显著水平值小于0.05。我们使用5000排列和5000引导重新取样。hensel千禧一代和nonmillennials之间的测试显示显著差异只在价格价值对行为意向的影响对使用行为和习惯。排列测试,它被认为是最好的技术(72年),证实了缺乏意义的差异结果所示,除了对于行为意向之间的关系(H10c)和(H10b)在使用智能手机的行为习惯店内omnichannel上下文。
5.4。使用PLSpredict预测效度的评估
生产的客观有效的预测行为意图和使用行为,我们使用PLSpredict通用模型和千禧nonmillennial模型。我们进行了新的PLSpredict 3.2.7技术使用SmartPLS软件版本。
一般来说,对于简单的模型以最小的理论限制,PLSpredict允许预测使用LM[法所得结果非常接近59]。本研究遵循这种方法和费利佩et al。73年)来评估请路径模型的预测性能指标和结构。我们获得的平均绝对误差(MAE)、根均方误差(RMSE),和2为指标。此外,我们也获得了2构造行为意图和使用行为。
为了评估预测性能,我们进行基准测试程序开发的SmartPLS团队(74年):“2值,比较了预测错误请路径的模型对简单的意思是预测。如果2值是正数,PLS-SEM结果的预测误差的预测误差小于简单使用平均值。因此,PLS-SEM模型提供了一个适当的预测性能。“如表8所示,这是真正的构造和指标水平的一般模型和千禧和nonmillennial模型。
此外,如果我们比较的结果与LM请,请和PLS-LM之间的差异非常小(这些差异的PLS-LM列表所示8)。的2差异是小于0.06,这是一个良好的预测能力的指标;之间的差异和RMSE和梅约0.1。
6。讨论和结论
技术改变顾客的购物方式在omnichannel时代。智能手机已经成为必不可少的工具在日常生活中,越来越多地获得实体店购物的重要性。越来越多的人使用它们来寻找信息和购物。这项研究解释了顾客行为对店内使用智能手机。具体来说,本研究旨在分析关键因素影响客户打算使用他们的设备在实体店和实际使用的设备。它还旨在深化这种理解通过评估千禧和nonmillennial代之间的区别。为此,UTAUT2模型(22)是适应,其具体适用于消费者上下文应用证实了这一项新技术(店内使用智能手机)。以来我们的研究理论的影响研究结果表明,UTAUT2模型有良好的预测能力,能够解释的行为意向和使用行为的智能手机店内两组,千禧一代和nonmillennials。尽管先前的研究人员检查了m-shopping一般来说,很少有研究关注店内使用智能手机。具体来说,本研究提出了对祖先的理解的使用智能手机新omnichannel零售店内环境,同时,顾客使用不同的渠道。
结果表明,习惯,性能寿命和享乐动机是最靠谱的店内智能手机使用两组(千禧一代和nonmillennials)。这与以前的研究结果是一致的在其他上下文(例如,12,17,22,29日,32,35])。另一方面,我们并没有发现显著差异群体之间关于努力期望效应的意图使用智能手机店内。这个结果与之前的研究;这一直被认为是其中一个变量,大多数解释意图使用一项新技术。缺乏经验证据可能是由于缺乏增量的知觉,店内的消费者的一部分,移动使用。千禧一代和nonmillennials在日常生活中使用手机;因此,它不应该是一个额外的努力,在购买过程中使用它们。
组分析结果,首先关注千禧一代,它可以看到这个价格值并不影响意图使用智能手机。这可能是因为年轻人不考虑互联网数据的价格,成本下降以来曾是2012年的研究。在示例中,可以看出98.4%的人移动数据的访问,他们认为是正常的。这个结果的另一个解释是,互联网现在广泛使用的是由于引入wi - fi接入点在城市和在实体店和越来越多的提供免费的wi - fi。此外,没有发现显著差异对于促进条件的影响智能手机店内的使用行为。这个结果符合巴普蒂斯塔的研究和奥利维拉(26)和Chopdar et al。34),但相反的结果Venkatesh et al。22]。千禧一代的解释可能是习惯了新的技术和设备,他们相信他们有足够的技能来使用他们的移动电话和不给支持因素的重要性。
nonmillennial集团社会影响不扮演重要角色在影响行为意图使用智能手机店内购物过程中。无关紧要的这种构造对行为意向的影响表明,年龄较大的消费者不受别人的影响。的解释可能是,使用智能手机被认为是一个私人活动。这个结果符合凿等的研究。27)和Chopdar et al。34]。此外,促进条件有一个微不足道的影响目的使用智能手机店内。一个可能的解释这一结果可能是今天的人们习惯性地运用手机在日常生活中,因此,他们认为自己是自给自足的使用,包括购物环境。
结果也证实行为意图的影响在使用行为。换句话说,大客户的感知意图使用智能手机店内,他或她越有可能是实际使用它。这个结果符合Chopdar的最近的研究等。34],Escobar-Rodriguez和Carvajal-Trujillo [29日马纳尔],et al。22]。具体地说,该模型解释了71.8%的意图使用智能手机店内千禧一代和nonmillennial组为68.5%。此外,2使用行为是nonmillennials千禧一代为49.8%和54.6%。的2结果我们获得的是“弱”低于先前的研究得到的方差值。例如,Chopdar et al。34)获得了一2BI 0.70和价值2乌兰巴托0.59的采用在美国和一个移动购物应用程序2BI 0.63和一个2为印度乌兰巴托0.58;Escobar-Rodriguez和Carvajal-Trujillo29日)获得的值2BI 0.60和2在乌兰巴托0.6网上购票;和et al。22)获得的值2BI 0.74和2在乌兰巴托的上下文中0.52移动技术。
此外,该模型显示了示例中使用的预测能力研究。这意味着比噪声模型提供了更多的信息,和七个司机准确预测行为意图使用智能手机店内和实际行为。
关于年龄的缓和作用,我们的结果表明,尽管千禧一代被认为是数字原生代和早期采用者的技术设备,它们之间没有差异和nonmillennials意图使用智能手机店内。这个结果不一致的发现Bigne et al。23和杨和福尼,24]。唯一发现的差异群体之间的行为意向之间的关系和结构对使用行为习惯的智能手机店内omnichannel上下文。
对管理的影响,服装零售商应该开发用户友好的,有用的,有效的,和愉快的应用程序和/或响应网站为客户提供一个完整的无缝购物体验使用智能手机时,这个研究表明消费者感知的功利主义和享乐的好处使用智能手机店内。消费者变得越来越习惯使用他们的手机在日常生活中,因此,零售商和经理应该促进智能手机的使用和集成他们实体店。通过这种方式,当顾客在商店里他们可以得到所有他们需要的信息关于产品,库存,和在线购买的可能性,以避免队列。如果所有这些信息可用在零售商的应用程序,那么这将是注册和零售商可以使用这个巨大的数据量为未来的购买和提供建议的个性化产品和报价。此外,智能手机越来越多地提供不使用信用卡支付的可能性。因此,经理建议促进这通过提供签出该技术集成。此外,时尚零售商店的管理与目标市场超过35岁应该记住,这些nonmillennials不受到别人的意见(朋友、家人和名人),我们建议他们考虑的使用资源,他们致力于雇佣有影响力的宣传他们的产品。
本文有一定的局限性。具体地说,这项研究侧重于服装零售商和样本仅限于西班牙。虽然示例很完整的性别、年龄、教育水平,这将是有趣,归纳结果,复制的研究在其他行业和国家不同程度的智能手机使用店内购物过程中渗透。此外,我们认为有必要重新考虑价格值构造,因为访问移动数据的减少成本已经降低这些成本的重要性。此外,未来论文应该分析其他构造的影响,如安全性和信任,测试是否包含这些变量将改善行为意向的预测价值和实际店内使用智能手机。有趣也会分析其他调节变量的影响,如性别和个人创新。
虽然手机是革命性的采购过程,物理存储仍是首选的购物频道。是很重要的零售商认为物理存储不仅销售的一代,也作为一种丰富用户的参与消费者体验和服务只能提供物理通道。消费者的零售商:他们的数字化,在所有方面,发生在零售商。他们进入实体店,经常有研究在线信息,比以往更多的知识和要求。之前,他们期待的是品牌的经验,渠道。omnichannel购物,更具体地说,m-shopping研究仍处于初级阶段,有许多研究空白,所以进一步研究来观察消费者接受模型是必要的。
数据可用性
数据库用于支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突有关的出版。
确认
作者要感谢Catedra de Comercio de la大学de la里奥哈葡萄酒(西班牙)的金融支持。a . m .还要感谢拉里奥哈省的自治社区提供一个阵线。