ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Artificial Neural Networks and Structural Equation Modeling: Marketing and Consumer Research Applications

دانلود کتاب شبکه های عصبی مصنوعی و مدل سازی معادلات ساختاری: کاربردهای تحقیقات بازاریابی و مصرف کننده

Artificial Neural Networks and Structural Equation Modeling: Marketing and Consumer Research Applications

مشخصات کتاب

Artificial Neural Networks and Structural Equation Modeling: Marketing and Consumer Research Applications

ویرایش:  
نویسندگان: , ,   
سری:  
ISBN (شابک) : 9811965080, 9789811965081 
ناشر: Springer 
سال نشر: 2022 
تعداد صفحات: 335
[336] 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 6 Mb 

قیمت کتاب (تومان) : 36,000



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 2


در صورت تبدیل فایل کتاب Artificial Neural Networks and Structural Equation Modeling: Marketing and Consumer Research Applications به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب شبکه های عصبی مصنوعی و مدل سازی معادلات ساختاری: کاربردهای تحقیقات بازاریابی و مصرف کننده نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب شبکه های عصبی مصنوعی و مدل سازی معادلات ساختاری: کاربردهای تحقیقات بازاریابی و مصرف کننده



این کتاب به بررسی دقیق تکنیک‌های تطبیق شبکه عصبی مصنوعی (ANN) و مدل‌سازی معادلات ساختاری (SEM) در تحقیقات بازاریابی و مصرف‌کننده می‌پردازد. هدف از استفاده از روش SEM و ANN دو مرحله ای به دست آوردن روابط خطی و غیر جبرانی است زیرا روش ANN روابط غیر جبرانی را بر اساس فناوری جعبه سیاه هوش مصنوعی ثبت می کند. از این رو، رویکرد ANN نتایج روش SEM را تأیید می کند. علاوه بر این، چنین رویکرد نوظهور جدیدی اعتبار پیش‌بینی را با تعیین اهمیت متغیرها افزایش می‌دهد. در نتیجه، تعداد مطالعات با استفاده از SEM-ANN افزایش یافته است، اما انواع مختلف موارد مطالعاتی که سفارشی‌سازی فرآیندهای مختلف در ترکیب روش ANN با SEM را نشان می‌دهند، هنوز ناشناخته هستند و این جنبه بر نتایج تولید تأثیرگذار خواهد بود. بنابراین، نیاز به بررسی بیشتر در تحقیقات بازاریابی و مصرف کننده وجود دارد. این کتاب شکاف قابل توجهی را در این زمینه تحقیقاتی پر می کند.

استفاده از تکنیک های SEM و ANN در تجارت اجتماعی و تحقیقات مصرف کننده در سراسر جهان گسترده است. جهان چنین گسترشی نیاز بیشتری به یادگیری نحوه گرفتن روابط خطی و غیر جبرانی در چنین حوزه ای ایجاد کرده است. این کتاب یک همراه ارزشمند خواندنی عمدتاً برای دانشجویان بازرگانی و مدیریت در سازمان‌های عالی دانشگاهی، متخصصان، سیاست‌گذاران و برنامه‌ریزان در زمینه بازاریابی خواهد بود. این کتاب همچنین مورد قدردانی محققانی قرار خواهد گرفت که علاقه شدیدی به تجارت اجتماعی و تحقیقات مصرف کننده دارند.



توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This book goes into a detailed investigation of adapting artificial neural network (ANN) and structural equation modeling (SEM) techniques in marketing and consumer research. The aim of using a dual-stage SEM and ANN approach is to obtain linear and non-compensated relationships because the ANN method captures non-compensated relationships based on the black box technology of artificial intelligence. Hence, the ANN approach validates the results of the SEM method. In addition, such the novel emerging approach increases the validity of the prediction by determining the importance of the variables. Consequently, the number of studies using SEM-ANN has increased, but the different types of study cases that show customization of different processes in ANNs method combination with SEM are still unknown, and this aspect will be affecting to the generation results. Thus, there is a need for further investigation in marketing and consumer research. This book bridges the significant gap in this research area.

The adoption of SEM and ANN techniques in social commerce and consumer research is massive all over the world. Such an expansion has generated more need to learn how to capture linear and non-compensatory relationships in such area. This book would be a valuable reading companion mainly for business and management students in higher academic organizations, professionals, policy-makers, and planners in the field of marketing. This book would also be appreciated by researchers who are keenly interested in social commerce and consumer research.




فهرست مطالب

Contents
List of Figures
List of Tables
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling Techniques: Social Commerce
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling Techniques
	1 Introduction
	2 Methodology
		2.1 Information Sources
		2.2 Study Selection
		2.3 Search Strategy
		2.4 Eligibility Criteria
	3 Results and Discussion
		3.1 Crisis
		3.2 Organizational Theory
		3.3 Prediction
		3.4 Perception
		3.5 Trust
		3.6 UTAUT Model
		3.7 Logistics
		3.8 Mobile Payment
		3.9 Social Commerce
		3.10 Wearable Technology
		3.11 Technology Acceptance
		3.12 Cloud Computing
		3.13 Sustainability
	4 Conclusion
	References
Determinants of Social Commerce
	1 Introduction
	2 Determinant of Social Commerce
		2.1 Innovation Barriers
		2.2 Social Support Theory
		2.3 Social Network Theory
		2.4 Elaboration Likelihood Model
		2.5 Commitment Trust Theory
		2.6 Theory of Social Presence
	3 Customers’ Intentions of Use Social Commerce
	4 Discussion and Conclusion
	References
Technology Acceptance Model in Social Commerce
	1 Introduction
	2 Discussion
	3 Dimensions
	4 Results
	References
Social Commerce of Rural Communities
	1 Introduction
	2 Social Commerce Definition and Background
		2.1 Social Commerce Definition
		2.2 Social Commerce Development
	3 Rural/Rustic Community Concept
	4 Social Commerce in Rural/Rustic Communities, Perceived Risk and Trust
	5 Perceived Risk
	6 Perceived Trust
		6.1 Education
		6.2 Information Credibility
		6.3 Website Quality
		6.4 Information Quality
		6.5 Social Support
		6.6 Innovativeness
		6.7 Altruism
		6.8 Sense of Belonging
		6.9 Electronic Word-of-Mouth (eWOM)
		6.10 Self-Enhancement
	7 Conclusion
	References
Electronic Word of Mouth and Social Commerce
	1 Introduction
	2 Concept of Electronic Word of Mouth
	3 Concept of Social Commerce
	4 The Difference between Electronic Commerce and Social Commerce
	5 The Relationship Between eWOM and S-Commerce
	6 Discussion
	7 Theoretical Implication
	8 Managerial Implication
	9 Conclusion
	References
Determinants of Customer Intentions to Use Social Commerce
	1 Introduction
	2 Social Commerce
		2.1 Concept of Social Commerce
		2.2 Factors that Influence on Social Commerce
		2.3 The Customer Purchasing-Decision Process
		2.4 Customer Intentions and Social Commerce
		2.5 Enhancing Consumer Online Purchase Intention Through Perspective of Cognitive Evaluation Theory
	3 Electronic Word Of Mouth (eWOM)
		3.1 Concept of eWOM
		3.2 WOM vs. eWOM
		3.3 The Stages of eWOM
		3.4 Social Media and Electronic Word of Mouth (eWOM)
		3.5 Types of Electronic Word of Mouth and Their Impact on Consumer Attitudes
	4 Conclusion
	References
Barriers to Using Social Commerce
	1 Introduction
	2 Intentions of Customers
	3 Social Commerce
	4 Barriers to Using Social Commerce
	5 Discussion
	6 Conclusion
	References
The Role of BlockChain Adoption and Supply Chain Practices on Social Commerce
	1 Introduction
	2 What Blockchain Is?
	3 The Main Components of Blockchain
	4 Applications of Blockchain
	5 Blockchain Modules
	6 The Concept of Supply Chain
	7 Software and Supply Chain
	8 Blockchain Technology as a New Driver in Supply Chain
	9 The Main Technologies Can Support Both Blockchain and Supply Chain
	10 The Main Challenges and Solutions Related to Blockchain and Supply Chain
	11 Conclusion
	References
Mobile Commerce and Social Commerce with the Development of Web 2.0 Technology
	1 Introduction
	2 Social Commerce
	3 Mobile Commerce
	4 Mobile Commerce in the Hospitality Sector
	5 Mobile Commerce in the Banking Sector
	6 Mobile Commerce in the Healthcare Sector
	7 Mobile Commerce in the Economy Sector
	8 SEM and ANN Approach in Mobile Commerce
	9 Discussion and Conclusion
	References
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling Techniques: Technology of Marketing
How Electronic Word of Mouth (eWOM) and Trust Affect Customers’ Intention
	1 Introduction
	2 Literature Review of Electronic Word of Mouth
	3 Perceived Crowding
	4 Wearable Technology and eWOM
	5 Customers’ Intention of Using New Channels
	6 Discussion
	7 Theoretical Contributions
	8 Managerial Contributions
	9 Conclusion
	References
Mobile Payment Technology
	1 Introduction
	2 Architecture for M-Payments
	3 Technologies Used for Mobile Payments
	4 Proximity Payments
	5 Mobile Payment Protocols
	6 Mobile System
	7 Mobile Payment Security Issues
	8 Detection of Malware
	9 Conclusion
	References
The Role of Online Advertising in the Intentions of Customers
	1 Introduction
	2 Online Advertising
	3 Effectiveness and Issues of Online Advertising
	4 Social Commerce
	5 Trends in Social Commerce Research
	6 Online Advertising and Customer Purchase Intentions
	7 Discussion
	8 Conclusion
	References
Intention to Use Social Media Technology Among Customers
	1 Introduction
	2 Social Media Technologies, Challenges and Opportunities
		2.1 Social Media Advantages/Opportunities
		2.2 Social Media Challenges, Risks and Disadvantages
	3 Managing Customer Relations on Online Products and Services
	4 Customer Intentions to Use Social Media Technology
	5 Discussion and Conclusion
	References
Barriers to Using Mobile Payment Technology
	1 Introduction
	2 Concept of Mobile Payment Technology
	3 Barriers to Using Mobile Payment Technology
		3.1 Functional Barriers
		3.2 Usage Barrier
		3.3 Value Barrier
		3.4 Risk Barrier
		3.5 Privacy Risk
		3.6 Security Risk
		3.7 Financial Risk
		3.8 Operational Risk
		3.9 Psychological Barriers
		3.10 Tradition Barrier
		3.11 Image Barrier
	4 Mobile Payment Technology Acceptance
		4.1 Prominent Technology-Related Models
		4.2 User Perception and Experience with Mobile Payments
		4.3 The Technology Acceptance Model
		4.4 The Innovation Diffusion Theory
		4.5 The Decision Process of Innovation Adoption
		4.6 Resistance to Innovation Model
	5 Mobile Payment Determinants
	6 Discussion
	7 Conclusion
	References
Green Practices in Marketing
	1 Introduction
	2 Literature Development
		2.1 Basic Things About Green Marketing
		2.2 Characteristics and Green Marketing Mix
		2.3 The Role of Green Communication
		2.4 The Green Push–Pull Communication Strategies
		2.5 The Green Communication Strategies and Pull–Push Effects
		2.6 Openness of Green Marketing
		2.7 Industrial Framework
		2.8 The Relationship Between Altruism and Customer’s Intention to Purchase Green Product
		2.9 Theory of Planned Behavior
		2.10 Value-Attitude-Behavior Cognitive Hierarchy in Green Marketing
		2.11 Open Issues and Challenges of Green Practices in Social Commerce
		2.12 The Practical Challenge for Greening Marketing Mix
		2.13 Promotion of Green Marketing
	3 Conclusion
	References
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling Techniques: Sustainability of Marketing
Social Responsibility in Marketing
	1 Introduction
	2 Marketing Definition
	3 Corporate Social Responsibility (CSR), Definition and Background
	4 Types of Corporate Social Responsibility
	5 Corporate Social Responsibility in Marketing
	6 CSR Implements in Marketing
	7 Conclusion
	References
Sustainability and Social Responsibility in Marketing
	1 Introduction
	2 Literature Review
	3 Corporate Social Responsibility in Marketing
	4 Corporation Efforts in Communicating Their Corporate Social Responsibility Initiatives
	5 Social Responsibility and Profitability
	6 Conclusions and Recommendations
	References
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling Techniques: Future Research Directions
Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling in the Future
	1 Introduction
	2 Exploring the Relations Between ANN and SEM
	3 The Benefits of Structural Equation Modeling and Artificial Neural Network Approach
	4 Artificial Neural Network and Structural Equation Modeling: Systematic Literature Review
	5 Recommendations of the Previous Studies for SEM and ANN Analysis
	6 Suggestions for Future Research
	7 Conclusion
	References




نظرات کاربران