PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Powiadomienia systemowe
  • Sesja wygasła!
  • Sesja wygasła!
Tytuł artykułu

Price tracking behaviour in Electronic Commerce and the moderating role of fair price perception

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Zachowanie śledzenia cen w elektronicznym handlu i moderująca rola postrzegania uczciwej ceny
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
With the rapid advancements in the Electronic Commerce sector, modern consumers are becoming increasingly aware of the prospects of the various pricing strategies, which have made their purchase decisions more sophisticated. Recent literature portrays an increased tendency among online shoppers to track product prices and wait for price markdowns prior to making their purchase decisions. This act of consumers is seen as strategic purchase behaviour, which is necessary for sellers to be aware of and frame their counter-strategies accordingly to prevent potential loss of revenue. This study aims at analyzing and measuring crucial factors that influence price tracking among online consumers. These include shopping experience, fair price perceptions and awareness about dynamic pricing. Using PLS SEM, this study also analyses the moderating effect of fair price perceptions on the overall shopping experience and price tracking behaviour of consumers. Statistical results reveal all three factors have significant direct and positive influence on price tracking behaviour and the moderation effect is significant and negatively influences consumer price tracking behaviour.
PL
Dzięki szybkim postępom w branży handlu elektronicznego, nowi konsumenci stają się coraz bardziej świadomi perspektyw różnych strategii cenowych, dzięki którym decyzje dotyczące zakupów stały się bardziej złożone. Najnowsza literatura opisuje zwiększoną tendencję kupujących online do śledzenia cen produktów i oczekiwania na obniżki cen przed podejmowaniem decyzji zakupowych. Ten akt konsumentów jest postrzegany jako strategiczne zachowanie zakupowe, które jest konieczne, aby sprzedawcy byli świadomi i dostosowywali swoje przeciw-strategie, aby zapobiec potencjalnej utracie dochodów. Celem tego badania jest analiza i pomiar kluczowych czynników, które wpływają na śledzenie cen wśród konsumentów internetowych. Należą do nich: wrażenia z zakupów, uczciwe postrzeganie cen i świadomość na temat dynamicznych cen. Wykorzystując PLS SEM, niniejsze badanie analizuje również moderujący wpływ uczciwej percepcji cenowej na ogólne wrażenia zakupowe i zachowanie cenowe konsumentów. Wyniki statystyczne pokazują, że wszystkie trzy czynniki mają znaczący bezpośredni i pozytywny wpływ na zachowanie cen, a efekt moderacji jest znaczący i negatywnie wpływa na zachowanie konsumentów przy śledzeniu cen.
Rocznik
Strony
375--387
Opis fizyczny
Bibliogr. 33 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Szent Istvan University, Hungary
autor
  • Multimedia University, Malaysia
autor
  • Czestochowa University of Technology, Poland
  • Szent Istvan University, Hungary
Bibliografia
  • 1. Al-Dulaimi Z.Y.S., Alaraji F.A.S., Al-Dulaimi R.Y.S., 2018, The Impact of Using E-Commerce on Achieving Electronic Loyalty to Business Organizations (An Analytical Study on Telecommunications Companies in Baghdad), [In:] Innovation Management and Education Excellence through Vision 2020, 31st IBIMA Conference. April 25-26, Milan, Italy.
  • 2. Aviv Y., Pazgal A., 2008, Optimal pricing of seasonal products in the presence of forward-looking consumers, Manufacturing & Service Operations Management, 10(3).
  • 3. Caldentey R., Vulcano G., 2007, Online auction and list price revenue management, Management Science, 53.
  • 4. Chin W.W., 1998, Issues and Opinion on Structural Equation Modeling, Management Information Systems Quarterly, 22(1).
  • 5. Dai B., 2010, The Impact of Perceived Price Fairness of Dynamic Pricing on Customer Satisfaction and Behavioral Intentions: The Moderating Role of Customer Loyalty. Auburn: Auburn University.
  • 6. EY India E-commerce Report, 2016, Now that India Shops Online, How do You Turn Growth. Available at: https://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/EY-now-that-india-shops-online-how-do-you-turngrowth-into-profit/$File/EY-now-that-india-shops-online-how-do-you-turn-growth-into-profit.pdf. Aaccesse on: 5.09.2018.
  • 7. Fedorko R., Bačík R., Keruľová V., 2017, The analysis of the importance of the reputation management in relation to E-Commerce subjects, “Polish Journal of Management Studies”, 15(1).
  • 8. Fornell C., Larcker D.F., 1981, Structural equation models with unobservable variables and measurement error: Algebra and statistics, “Journal of marketing research”, 18(3).
  • 9. Ghemawat P., Nueno J., 2006, Zara: Fast fashion, Case study 9-703-497, Harvard Business School.
  • 10. Hair Jr.J.F., Lukas B., 2014, Marketing research, McGraw-Hill Education Australia, (2).
  • 11. Hair Jr.J.F., Sarstedt M., Ringle C.M., Gudergan S.P., 2017, Advanced issues in partial least squares structural equation modeling, SAGE Publications.
  • 12. Kannan P.K., Kopalle P.K., 2001, Dynamic pricing on the Internet: Importance andimplications for consumer behavior, “International Journal of Electronic Commerce”, 5(3).
  • 13. Kline R., 2011, Principles and Practice of Structural Equation Modeling, 3rd ed. New York: Guilford Press.
  • 14. Leloup B., Deveaux L., 2001, Dynamic pricing on the internet: Theory and simulations, Electronic Commerce Research, 1(3).
  • 15. Le T.M., Liaw S.Y., 2017, Effects of Pros and Cons of Applying Big Data Analytics to Consumers’ Responses in an E-Commerce Context, Sustainability, 9(5).
  • 16. Lichtenstein D.R., Bloch P.H., Black W.C., 1988, Correlates of Price Acceptability, “Journal of Consumer Research”, 15(2).
  • 17. Maxwell S., 1995, What makes a price increase seem fair, Pricing Strategy and Practice, 3(4).
  • 18. Mokrysz S., 2016, Consumer preferences and behavior on the coffee market in Poland, Forum Scientiae Oeconomia, 4.
  • 19. Nathan R.J., Yeow P.H.P., 2009, An Empirical Study of Factors Affecting the Perceived Usability of Websites for Student Internet Users, Universal Access in the Information Society, 8(3).
  • 20. Nathan R.J., Yeow P.H.P., 2011, Crucial Web Usability Factors of 36 Industries for Students - A Large Empirical Study, “Journal of Electronic Commerce Research”, 12(2).
  • 21. Nisar M.T., Prabhakar G., 2017, What factors determine e-satisfaction and consumer spending in e-commerce retailing?, “Journal of Retailing and Consumer Services”, 39.
  • 22. Osadchiy N., Bendoly E., 2010, Are Consumers Really Strategic? Implications from an Experimental Study, SSRN. Available at: https://ssrn.com/abstract=2593184
  • 23. Otter C., Watzl C., Shwarz D., Priess P., 2017, Towards Sustainable Logistics: Study of Alternative Delivery Facets, Entrepreneurship and Sustainability Issues, 4(4).
  • 24. Srinivasan S.S., Anderson R., Ponnavolu K., 2002, Customer loyalty in e-commerce: an exploration of its antecedents and consequences, “Journal of retailing”, 78(1).
  • 25. Statista, 2018, Statistics and Facts about E-commerce in the United States. Available at: http://www.statista.com/topics/2443/us-ecommerce/. Accessed on 10.11.2018
  • 26. Stephens D., 2013, The retail revival: Reimagining business for the new age of consumerism, John Wiley & Sons.
  • 27. Stiglitz J.E., 2000, The contributions of the economics of information to the twentieth Century Economics, “The Quarterly Journal of Economics”, 115(4).
  • 28. Sekaran U., Bougie R., 2010, Research methods for business: A skill-building approach (5th ed.), Haddington: John Wiley & Sons.
  • 29. Svatošová V., 2013, Motivation of Online Buyer Behavior, “Journal of Competitiveness”, 5(3).
  • 30. Victor V., Jose J.T., Robert J.N., Fekete-Farkas M., 2018, Factors Influencing Consumer Behavior and Prospective Purchase Decisions in a Dynamic Pricing Environment - An Exploratory Factor Analysis Approach, Soc. Sci., 7(9).
  • 31. Victor V., Bhaskar M., 2017, Dynamic Pricing and the Economic Paradigm Shift - A Study Based on Consumer Behaviour in the E-commerce Sector, “International Journal of Scientific and Research Publications”, 7.
  • 32. Yin R., Aviv Y., Pazgal A., Tang C.S., 2009, Optimal markdown pricing: Implications of inventory display formats in the presence of strategic customers, Management Science, 55(8).
  • 33. Wang Y., 2016, Dynamic Pricing Considering Strategic Customers, [In:] International Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences (LISS), IEEE Conference, 24-27 July 2016, Melbourne Australia.
Uwagi
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-5fbebec5-87da-40d7-9fd8-0b8700c06189
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.