The research studied the factors that affect consumers’ behavioural intention towards apparel stores. Three different aspects of behavioural intention were examined: consumers’ purchase intention (PI), willingness to pay more (WPAY), and brand recommendation (RECM). Specifically the authors propose a model in which consumer satisfaction with the store brand mediates the effects of attitude towards sales personnel and the convenience of the store’s payment conditions or options on PI, WPAY, and RECM. The relationships hypothesized in the model were tested using two apparel store brands familiar to consumers in the city of Istanbul, Turkey. All findings were in favour of the model proposed for both apparel store brands studied, which were either a sample of men or women.
XX
Praca przedstawia badania czynników wpływających na zachowania konsumentów wobec sklepów odzieżowych, uwzględniając trzy różne aspekty zachowania: zamiar zakupu (PI), gotowość akceptacji wyższej ceny (WPAY) oraz rekomendacje marki (RECM). Autorzy proponują model, w którym zadowolenie konsumenta z marki pośredniczy w postawie wobec sprzedawców, warunków płatności i opcji wyboru PI, WPAY i RECM. Przeanalizowano dwie marki popularne wśród konsumentów. Stwierdzono występujące różnice pomiędzy zachowaniem kobiet i mężczyzn.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
In this study, Turkey's denim trouser export was predicted using ANN and ARIMA models.ANN models were composed from the import of denim trousers, the minimum wage, the price of cotton, electricity, and water, the value of TRY against USD, the credit usage of ready-made clothing enterprises, export credits, the real effective exchange rate, brands of denim trousers, and the denim trouser Balasa Index. It is observed that the best prediction is provided by MLP, the second - with ERNN and the third - with ARIMA. The reason why the export of denim trousers is not completely modeled can be explained by the economic downturn, which began in 2008 and still continues. However, it is clearly seen that ANN models predict more successfully than ARIMA ones.
PL
W artykule prognozowano eksport dżinsów z Turcji za pomocą sztucznych sieci neuronowych i modelu ARIMA. Strukturę sztucznych sieci neuronowych opracowano na podstawie importu, minimalnego wynagrodzenia, ceny bawełny, elektryczności, wody, kursu waluty tureckiej w stosunku do dolara, kredytu obciążającego przedsiębiorstwa produkujące gotowe wybory, kredytów eksportowych, rzeczywistego efektywnego współczynnika wymiany, marek spodni dżinsowych i indeksu Balassy. Zaobserwowano, że najlepsze prognozowanie uzyskuje się stosując struktury MLP, następnie ERNN i jako ostatnie ARIMA. Przyczyną dla której eksportu dżinsów nie da się jednoznacznie modelować jest pogorszeni sytuacji ekonomicznej trwające od 2008 roku do chwili obecnej.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.