SlideShare a Scribd company logo
1 of 33
Download to read offline
 
 
Analysis of 
In­store Vs Online 
Shopping for 
Fashion Items  
 
 
Dasha Suharev, Elizabeth Tapang, Lukman Sujianto, Sarah Calnan, Vania Japri 
December 9th 2015  
MRKT 3520 
Professor Myla Bui  
 
 
 
 
A. Introduction  
 
In this new day and age, shoppers have become significantly more sophisticated and 
educated in the ways they shop.  No longer is going to the store the standard norm.  With the 
development and advancement of the internet, the public has become accustomed to having 
information at their fingertips. ​Retailers are now looking for ways to attract consumers to not 
only their in­store locations, but their online platforms as well.  As retailers forge into territory 
that combines online and offline experiences in one location, the key will be embracing the idea 
of self­serve shopping as a good thing (Malcolm, USA Today, 2012)​.  They also t​argeting more 
on the Y and Z generation as their consumers due to the fact that they have more spending 
pattern than the X generation. (Chad Brooks, 2015) 
                Although, there are a few retailers who do not take advantage of the opportunities 
online shopping presents.  In general, shopping malls are running out of favor as consumers 
tend to prefer online shopping.  However, the new modern shift is to create “lifestyle centers” 
which are a combination of entertainment, restaurants, and exquisite retail.  In general, stores 
typically approach online shopping in two ways: 1) Just to push out a large volume of inventory 
and concern themselves with sales later, and 2) As part of a “multi­faceted” marketing strategy. 
Thus many stores aren’t using their online platforms to the best of their ability.  Especially as 
millennials start to enter the workforce and solidify their careers, they primarily shop online, 
which is a huge source of profit for all fashion retailers. 
Although online shopping is more convenient, some shoppers still prefer shopping in 
store and make online shop or the Internet as a showroom where shoppers research and compare 
prices for later, in­store purchases, especially when it comes to shopping for clothes or any 
other personal things.  From our research we have concluded that the following attributes 
influence shoppers the most: Attitude, Intention, Values, Perception, and Impulsivity.  
 
B. Literature Review 
 
I. Attitude  
The emergence of the internet has provide a new medium for purchasing fashion items. 
This has resulted in a divide in attitude between online and in­store shopping. The location and 
atmosphere of the store from previous purchases and experiences also plays a pivotal role in the 
attitude individuals possess towards shopping in­store. Value also plays a pivotal role in the 
attitude for in store. If individuals view the store as possessing value through the environment 
they are more likely to shop in store (Shim, 1998). Further looking at attitude instore women 
tend to have a more positive attitude towards in­store shopping as a result of the value they find 
in the environment. If the instore experience is positive then women tend to have a more 
positive attitude than men in regards to in store shopping( Alreck, 2002).   
Positive attitudes towards online shopping are correlated with efficacy, saving time, and 
lower prices. Those who possess positive attitudes view online shopping as a way to save time 
from going to the store and getting products delivered straight to their doorstep, providing an 
efficient method, provoking a positive attitude(Jongeun, 2010).Online shopping also presents a 
euphoria of knowledge allowing consumers to seek of out the best prices, further promoting a 
favorable attitude associated as a result of lower costs.  
While positive attitudes exist for some consumers, others view online shopping with a 
unfavorable attitude. Online security breaches, inability to to use sensory evaluation, and 
inadequate return policies, establish an unfavorable attitude towards online shopping (Jongeun, 
2010). As a result, these consumers attitude is more favorable to in­store shopping, were 
physical involvement is more prominent. Overall, the personals involvement with the internet 
plays a huge role in their attitude towards online shopping.  
There still remains a large portion of consumers who are loyal to in store shopping. 
Professor Yang of Lexter of Drexel University found in their studies that a lack of usage and 
knowledge of the internet is what makes individuals hesitante of online shopping. Typically 
older generations do not possess the same internet skills to prefer online shopping therefore 
possessing less trust, resulting in a negative attitude towards online shopping (Lester and Yang 
2004). This idea of trust is one of the pivotal reasons in possessing a more positive attitude 
towards instore shopping.  
Overall, a person's attitude plays a huge role in their shopping habits. Studies have 
proven that age plays a significant role in the attitudes individuals play online. Since the internet 
is still relatively new and possesses in an inability to touch it makes it less favorable. The 
convenience and large selection of the internet is what makes it favorable.   
 
    II.      Intention 
                Anggie and Haryanto (2012) displays that effects of shopping enjoyment, price 
consciousness, in­home shopping tendency, consumer innovativeness, online purchase 
experience for fashion products and gender are significant for the intention of the online 
consumer.  We also discover women have lower intentions to shop online versus men.  Another 
important finding from Lee and Park (2009), is that a significant amount of personalization 
must be present on the website to induce purchase.  Their attitude towards personalization 
depends on their social norms and their previous experience with other online retailers.   
            Online shoppers also find ecommerce information accurate and reliable, particularly 
when able to compare and contrast like brands and to review other peer­reviewed comments and 
ratings (Flanagan, 2014).  Online shoppers are also particular of the services provided by an 
online retailer.  After conducting a study on college students   and their online shopping habits, 
Kim (2010) concluded that retailers should provide convenient and fast purchase, complete 
product descriptions, ample visuals of product, an enjoyable atmosphere to compensate for lack 
of physical environment, and strong customer service response to affect consumers’ behavior 
intentions.  
            Perceived risk, trust, privacy and security are also huge factors that will impact the 
intentions of the online consumer.  Retailers must try to alleviate risk and create an environment 
where the consumer is able to make their own decisions (Hsu, 2013).  From a sample of 261 
persons, the following online shopping behavior was discovered:  Majority of people have 
searched for information online for a particular store either every month or every few months. 
26.3% have bought items from them 2 – 5 times within the last 12 months, and 44% of people 
have not made a purchase online.  Majority of this sample spent under $200 (Kim, 2010). In 
regards to in­store shopping, there a few environmental cues present in the department store that 
you can’t find online.  For example, according to a study conducted by Varsha, Takayanagi and 
and Malthouse (2014), show windows make consumers feel good about the store and make 
shopping a more relaxing and pleasurable experience.   
  
   III.     Impulsivity 
Customers tend to be impulsive when they buy something from the store or online 
immediately rather than thinking more about the future consequences and benefits. People tend 
to buy things they do not need as long as they find the thing attractive enough to reward 
themselves. In general, customers with impulsivity are psychologically lack of deliberation. 
Impulsivity is very common and strong towards fashionable clothes and personal groomed 
among customer (British Psychological Society, 2010). In general, 90% of customers being 
impulsive towards the products they find on their way although they regret afterwards. On the 
top of that, 80% of them experienced negative consequence due to their lack of planning 
(Ditmar, Bond, 2010).  
Culture has an important role to stimulate customers’ impulsivity behavior in terms of 
purchase. In many countries with individualistic culture such as USA and Great Britain, 
impulsivity is more common than collectivist culture. The characteristics of impulsivity are 
affects and moods, trait of buying impulsiveness, evaluation of normative towards the buying 
impulsive behavior when customer think impulsive buying is part of the culture, self­identity 
and demographic such as age. In general, people around tend to spend money unconsciously 
more than usual when they are in a positive state of mind or good mood because the pleasurable 
feeling itself increase the possibility of people spending money (Beatty and Ferrel, 1998) . The 
trait of impulsivity reflects the customers’ sensation feeling about the thrill while they are 
shopping. in addition, impulsivity has a strong correlation with gender and self­identity that 
determines customers’ purchase behavior (Ditmar et all, 1995). Women value possession in 
terms of emotional and relationship, therefore they are more likely to be impulsive towards 
fashion merchandises. on the other hand, men emphasized more on the personal use and 
function. According to research conducted by lee, age affects the emotional control 
psychologically. in fact, people between 18­35 are more vulnerable to impulsive buying 
decision compare to older ones (Lee, 2002).  
 
   IV.     Perception 
When dealing with in­store versus online shopping, many people have different 
preferences and perceptions about the idea.  The three types of consumers, potential, new and 
experienced are significantly influenced by perceived ease of use (PEOU) which establishes the 
ease of using the internet and perceived usefulness which establishes how significant the utility 
of the internet is (PU) (Hernandez­Ortega 2008).  These two factors then deal with the 
importance of self­efficacy which according to Hernandez, Jimenez and Martin, “drives 
individuals to behave more efficiently… fosters the adoption e­commerce and progressively 
increases its importance as the user gains experiences and reaches the acceptance stage,” (2009). 
Potential customers give greater significance to internet use and satisfaction to perceived ease of 
use in online purchases (2008).   Once the satisfaction of ease is established,  the third category, 
experienced customers, is developed where perceived ease of use and perceived usefulness 
become more heavily weighted as to influencing e­commerce. 
  Also according to college students in a study, there is much more to the perceived 
benefits of shopping online.  For example, the availability of customer service options aid in 
product information as well as chat rooms to gain more product insight (Korgaonkar and 
Karson, 2007).  According to Seock and Norton, some attributes college students identified as 
better perception of online shopping are: shop and place orders quickly, offering many different 
products, ease of finding what one wants, all sizes available and all colors available (2008). 
Lastly is the issue of perceived crowding which is resulted from physical, social and personal 
problems that occur from limited space (Machelit, Eroglu, Mantel 2000).  According to 
Machelit, Eroglu and Mantel, perceived retail crowding deals with spatial and social aspects and 
when both are negative—limited space, too many people—shoppers tend to respond negatively 
to that (2000).   
Adding to this list is the fact that most consumers and college students do not want to 
travel far or travel at all to purchase and the internet lifts time and space requirements as well as 
allowing the individual to feel more comfortable shopping by themselves (Hsiao 2009).  Online 
shopping is also deemed cheaper despite having to pay for shipping (88).  The interesting thing 
is that despite shipping costs, consumers tend to focus on the actual price online to arrive at the 
perception that the item is cheaper.  Overall, perception to consumers deals with convenience, 
ease, comfortably, options and price.   
 
 V.     Values 
The meaning of values has been defined in some various ways. According to social 
adaptation theory, values are a type of social cognition that function to facilitate adaptation to 
one’s environment (Kahle, 1983). Becker and Connor (1981); Donthu and Cherian (1994); 
Shim and Eastlick (1998) said that values affect various aspects of consumption behaviors and 
attitudes. Other researchers, Kamakura and Novak (1992) suggested that personal values are 
basic to a person’s cognitive structure – and that they are therefore more enduring than attitudes. 
In the context of retailing, consumers always looking for satisfaction that they get from 
an enjoyable shopping experience, as well as convenience and good service, whether they shop 
in the store, mall or through online shopping which act as the underlying motives behind their 
behavior and attitude. Some consumers like to shop in a shopping mall because they see the 
shopping experience in a store as a sense of belonging or opportunity for social interaction. 
Other consumers may simply want to shop online and enjoy their private time at home while 
shopping. The challenge for retailers is to understand consumer experiences and the consequent 
perceptions of consumer value from each retail avenue. (Youn­Kyung Kim, 2002) 
Values was useful not only in predicting consumer behavior but also helpful in 
describing and explaining their behavior (Scott and Lamont, 1977) because they influence 
consumer behavior pertaining to their choices with regards to product classes, brands, store 
outlets, etc. Therefore, retailers needed to take into consideration to understand the differences 
of consumer value that is experienced in a shopping mall setting versus consumer value 
experienced when they shop via the Internet or online shopping and use this information as 
guides in developing their business strategy. These two retail channels may need to focus on 
different factors in order to enhance consumer value derived from the shopping experience. To 
have a deeper understanding of consumer value in the context of mall and Internet shopping, 
these two types of shopping need to be compared in the full range of components that frame 
consumer value. (Youn­Kyung Kim, 2002)  
 
Section V: Methods 
We first conducted a total of 15 in­depth interviews to first gauge our audience on which 
attributes to focus on.  We found trends on how convenience was the strongest point for online 
retailers and while the  shipping cost was the weakest.  For in­store, the strongest point was 
trying clothing on, while the weakest is the actual convenience.  Our sample size was a total of 
124 people, the average age was 46 but the mode was 24.  The youngest participant was 18 
while the oldest participant was 68 years old.  The sample is majority non­student, reaching at 
51%.  Majority of participants were female, at 72%.  In terms of ethnicity, majority of 
participants were Asian American (53%), followed by Caucasian (29%).  Majority of 
participants were from Urban areas (34%), Suburban (26%) and Metro (24%).  45% of 
participants’ income was under $15,000 followed by $30,000 ­ $60,000 (25%).  
 We sifted out any participants younger than 18 years old by asking the initial question 
“Are you 18 years or older” and if one selected no, they would be sent to the end of the survey. 
Towards the end of the survey, we included our demographic questions.  Participants were able 
to notify us whether they were student vs. non­student, what type of area they were in, their 
gender and their income range.  Participants were also allowed to select multiple ethnicities.   
The survey was created to discover shoppers’ attitudes for both online and retail outlets, 
while in hopes to also better understand majority of consumers’ preferences.  We created 
questions based on example of research based questions and lessons in class.  The five 
independent variables our survey covered were attitude towards either shopping online or 
in­store, intention to purchase, perception of online vs. in­store, perceived value of shopping 
experience, and impulsivity when shopping.  In researching these five variables we were able to 
make conclusions on preferences based on age, gender, ethnicity, income and location.  Our 
question types included multiple choice, short fill­in, bipolar scales, and matrixes.  
 For attitude, we used seven point scales asking consumers to rank their overall attitude 
to shopping both in­store and the online from Unfavorable – Favorable, Bad – Good, and 
Negative – Positive.  We included two questions asking participants to rank on a seven point 
scale their attitudes after making a purchase online and in­store, respectively.  The scales 
included: Bad – Good, Unfavorable – Favorable, Disappointed – Excited, Unhappy – Happy, 
Dissatisfied – Satisfied.  For intention, we also had another two questions with a seven point 
scale asking participants how likely they were to purchase online and in­store.  The scales 
included: Unlikely – Likely, Improbable – Probable, Impossible – Possible.  For perception, we 
listed an array of barriers a shopper might anticipate online and in­store, and asked participants 
to select which were most important.  We derived these barriers from our in­depth interviews. 
The listed online barriers included shipping cost, shipping time, unable to try on items, 
inaccurate representation, incorrect size, hassle returning items, and impulse shopping.  The 
listed in­store barriers included aggressive sale associates, traveling time, lack of privacy, out of 
stock items, disorganized floor space, lack of deals and sales, peer pressure and desire to 
impulse buy.  For perceived value, we included different factors for online and in­store 
shopping which we derived from our in­depth interviews, and asked participants to rank them 
from Very Unimportant – Unimportant – Somewhat Unimportant – Neither Important/Not 
Important – Somewhat Important – Important – Very Important.  The factors for in­store 
included variety of store selection, convenience, price, quality of product, customer service, 
privacy, availability of product information.  The factors included for online included variety of 
store selection, convenience, price, quality of product, customer service, privacy and availability 
of information.  For impulsivity we included another bipolar seven point scale asking how 
likely a participant impulse buys online and in­store.  The scale ranged from Unlikely – Likely, 
Improbable – Probable, Impossible – Possible.  
The data was collected on the Qualtrics software.  Once approved, survey links were 
e­mailed out to family members, as well as posted via Facebook on group pages, on our 
personal profile and by sending out links to individuals.  We were able to garner 124 results.   
 
Section VI 
The tools that we utilized to analyze that data consisted of the usage of microsoft excel as well 
as Excel Statistics. We then sorted the data according to demographics (gender, age, income, 
student/non student) and then found the average of the independent variables.  
 
a. Attitude 
i. See appendix  
ii. There is a negative and marginally significant relationship between age and 
attitude towards shopping fashion items online. (b=­0.197,t=­1.855,p=0.067). 
We found that the older the age the less favorable attitude is towards online 
shopping. 
iii.  There is a positive and marginally significant relationship between how much 
people are willing to spend online and their attitude towards shopping fashion 
items online. (b=0.207,t=1.959,p=0.053).This shows that individuals are more 
likely to spend more money when shopping in store. On average individuals are 
willing to spend $126.49 dollars when shopping online. In contrast on average 
individuals on average spend $211.69 dollars in store.  
iv. There is a significant relationship between attitude and intent to impulse buy 
shopping fashion items online.(b=0.074,t=9.309,p=0.0001). The more favorable 
attitude an individual possesses towards online shopping the more likely their 
intention to impulse buy fashion item online.   
 
b. Intentions  
i. See Appendix for graphs and tables that correspond below: 
ii. There is a significant relationship between purchasing power and intention 
towards shopping for fashion items online. (b=­0.280,t=2.701,p=0.008). We 
found that people who spend less money are less likely to shop online.  On 
average individuals are willing to spend $126.49 dollars when shopping online.  
iii. There is a significant relationship between attitude and intention towards 
shopping fashion items in­store.(b=0.491,t=5.582,p<0.0001).  Consumers with a 
slightly or more positive attitude towards shopping in­store, are more likely to 
purchase instore.   
iv. There is a significant relationship between attitude and intention towards 
shopping fashion items online.(b=0.685,t=9.309,p<0.0001).  Consumers with an 
overall positive attitude towards shopping online, are more likely to purchase 
instore.   
v. There is a significant effect of  student on intent to purchase online. 
(10.549(1,99)=f3.443, p=0.067), with means (Ms = 5.013, Mn= 4.367) 
indicating that students have higher favorable intention to purchase online. 
There is a differentiation of 0.646 between students and non­students in regards 
to shopping online.   
vi. There is a significant effect of  income on intent to purchase in­store. 
(16.317(4,96)=f3.058, p=0.020), with means (Mu = 5.682, M15= 6.292. M30 = 
6.348, M60 = 6.667, Mo = 5.333)  indicating that people across the board have a 
high intent to purchase online, however there is a significant decline to purchase 
for people who make under $15,000 and over $120,000.  There is an average 
differentiation of 3.932 among incomes.   
 
   d. ​Perceptions 
1.  See Appendix 
2. There is a significant effect of attitudes towards shopping online to the 
perception of the significance of variety of store selection.  (b=.356, t= 3.77, 
p=.000).  Consumers are more likely to shop online if they know the brand offers 
a variety of selections. 
3. There is a significant effect of attitudes towards shopping online to the 
perception of the significance of convenience of online shopping. (b=.306, t= 
3.183, p=.002).  Consumers are more likely to shop online if they know it will be 
more convenient for them.   
4. There is a significant effect of attitudes towards shopping in store to the 
perception of the significance of the quality of the product.  (b=.349, t= 3.681, p= 
.000).  Consumers are more likely to shop in store if they know the product they 
are buying if of good quality and thus move away from internet commerce.   
5. There is a significant effect of attitudes towards shopping in store to the 
perception of the significance of the quality or lack of for customer service in 
store.  (b=.426, t= 4.631, p= .0001).  This shows that the better the customer 
service perception the more likely a consumer will buy in store.  
6. There is a significant effect of attitudes towards shopping in store to the 
perception of the significance of privacy.  ( b=.369, t= 3.907, p=.000).  This 
means if consumers perceive shopping in store to be a more private experience, 
the more likely they will shop there. 
7. There is a significant effect of attitudes towards shopping in store to the 
perception of the significance of the immediate availability of product 
information.  (b=.256, t= 2.620, p=.010).  This means if consumers perceive 
shopping in store as having access to more product information, they will more 
likely shop in store.   
8. There is a significant relationship of attitudes towards post online shopping and 
perception of the significance of variety of online selection.  (b=.372, t=3.970, 
p=.000).  This indicates that consumers, with a variety to choose from online, 
have high post purchase attitudes.   
9. There is a significant relationship of attitudes towards post online shopping and 
perception of the significance of online convenience.  (b=.344, t=3.625, p=.000). 
This indicates that with more convenience shopping online, consumers have 
more of a positive attitude towards their online shopping experience.   
10. There is a significant relationship of intent to purchase online and the perception 
of the variety of goods available online.  (b= .271, t=2.782, p=.006).  This 
indicates that as consumers have more know they will have a variety to choose 
from, they will have the intent to buy online. 
11. There is a significant relationship of intent to purchase online and the perception 
of the convenience of shopping online.  (b=.267, t=2.744, p=.007).  This 
indicates that  as consumers perceive shopping online to be convenient, they will 
more likely have the intent to purchase online.   
12. There is a significant relationship of intent to purchase online and the perception 
of online prices.  (b=.213, t=2.162, p=.033).  This indicates that consumers 
perceive price as a significant aspect in influencing their decision to purchase 
online.   
13. There is a significant relationship of impulsing buying online and the perception 
of the variety of online selections.  (b=.262, t= 2.697, p=.008).  This indicates 
that impulse buying is influenced by the perception of of the level of variety a 
website has.   
   
e. ​Values 
i. See Appendix 
ii. There is a significant relationship of gender towards desire to impulse buy in store. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=23, Mm= 8). Indicating that females are 
more likely to impulse buy in store than male. 
iii. There is a significant relationship of gender towards peer pressure when shopping in 
store. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=12, Mm= 6). Indicating that females 
are more likely to have peer pressure more than males when shopping in store. 
iv. There is a significant relationship between gender towards lack of deals and sales in 
shopping in store. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=24, Mm= 7). Indicating 
that females are more likely to find a lack of deals and sales when shopping in store than 
males. 
v. There is a significant relationship between gender towards disorganized floor space in 
shopping in store. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=36, Mm= 13). Indicating 
that females are more likely to find floor space in store is more disorganized than males. 
vi. There is a significant relationship between gender towards stockings in store. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=38, Mm= 22). Indicating that females are 
more likely to consider stockings as an issue of shopping in store than males. 
vii. There is a significant relationship between gender towards privacy in shopping in 
store. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=10, Mm= 8). Indicating that females 
are more likely to seek for privacy when shopping in store than males. 
viii. There is a significant relationship between gender towards travelling time. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=38, Mm= 21). Indicating that females are 
more likely to find travelling time as an issue of shopping in store than males. 
ix. There is a significant relationship between gender towards impulse buy online. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=21, Mm= 9). Indicating that females are 
more likely to impulse buy online than males. 
x. There is a significant relationship between gender towards returning item for 
shopping online. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=46, Mm= 17). Indicating 
that females are more likely to hassle when returning item than males. 
xi. There is a significant relationship between gender towards incorrect size or fit in 
shopping online. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=53, Mm= 24). Indicating 
that females are more likely to consider incorrect size or fit as an issue in shopping 
online than males. 
xii. There is a significant relationship between gender towards incorrect representation 
in shopping online. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=47, Mm= 19). 
Indicating that females are more likely to find incorrect representation as an issue when 
shopping online than males. 
xiii. There is a significant relationship between gender towards availability of trying on 
items in shopping online. (Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=59, Mm= 24). 
Indicating that females are more likely to find that unavailability of trying on items as an 
issue when shopping online than males. 
xiv.  There is a significant relationship between gender towards shipping time. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=44, Mm= 19). Indicating that females are 
more likely to consider shipping time as an issue of shopping online than males. 
xv. There is a significant relationship between gender towards shipping cost. 
(Chi­squared = 0.05), with distribution (Mf=53, Mm= 19). Indicating that females are 
more likely to consider shipping cost as an issue of shopping online than males. 
  
f. ​Impulsivity 
i. See Appendix 
ii. There is a significant relationship between favorable attitudes toward 
shopping online to the high tendency of impulse buying online.  (b=.509, t= 5.88, 
p= <.0001).   
 iii. There is a marginally significant effect of  income on impulsivity to purchase 
online. (33.425(4,97)=f 2.429, p=0.053), with means (Ms = 4.378, Mn= 4.592) 
indicating that income contributes higher impulsivity to purchase online.  There is a 
differentiation of 1,996 between income level of $30,000­ $60,000 vs. over $120,000 
in regards to impulsivity of shopping online.   
iv. There is a significant effect of  gender and impulsivity to purchase online. 
(11.370(1,100)=f 3.419, p=0.077), with means (Ms = 5.097, Mn=4.592)  indicating 
that students have higher gender has higher impulsivity on online shopping.  There is 
a differentiation of 0.726 between male and female in regards to impulsivity of 
shopping online.   
 
Implications and Recommendations 
Overall, it was found the younger individuals are more likely to shop online. It was also 
found that people tend to spend more money in store. I suggest that it is important to segment 
and market and focus online ads on younger individuals while in store on older individuals. It is 
also important to market accurate promos online in order to raise AOV which can increase 
sales.   
Based on the result, online shopping on impulsivity indicated significant result but not 
the in­store one. In addition, younger people between the age of 18­35 years old tend to be more 
impulsive towards online shopping. Meanwhile, the result indicated that people between the 
income range of $35,000­$60,000 are the highest category on impulsive online shopping. 
Marketer can save so much on fixed and variable cost by using smaller space for in­store 
display and reinforce online catalogs. Moreover, marketer can use cookie upon internet users to 
track what people have been searching for the past few days and recommend what are the most 
relevant items for them. 
 
It was found that females having more issues in both shopping in store and online. It was 
also found that most people, both males and females find out of stock items as the biggest issue 
when it comes to shopping in store and not being able to try on items is the biggest issue when it 
comes to shopping online. I suggest that marketers need to focus on consumer satisfaction and 
reduce consumer’s cognitive dissonance. 
There is a significant relationship between how much people are willing to spend online 
and their intention to purchase items online, meaning that people who spend less are less likely 
to purchase online.  However, we also had a significant, positive results for students shopping 
online.  From this, we can infer that college students make larger purchases online and smaller 
purchases in­store.  Thus marketers should focus their attention on such price differences and 
market as so.  This is proven in point vi, where those who make the most income and the least 
income shop online the least.  In regards to attitudes towards either or, it seems consumers 
already have their preferences and it would be best to strengthen those preferences versus trying 
to make them switch their minds.  The online relationship appears stronger compared in­store 
intention and attitude. Surprisingly, people will still shop in­store despite their negative 
attitudes.   
Although all seven factors of perception were found to be significant on some level to 
the other variables, the factors that continuously turned out to be significant were variety of 
store selection and convenience.  The implication from this is that consumers desire a selection 
when shopping.  This variety can mean a plethora of things but as mentioned earlier, variety can 
mean color, size and styles, particularly for college students.  As for convenience, it was found 
that the perception of convenience significantly influences buying behavior online whether it be 
impulse or attitude towards online shopping.  The recommendations for this would be to offer 
more variety either in store or online to attract more customers and maintain current customers. 
For convenience, maybe some brick and mortar stores should develop their own online store 
and provide products that consumers might not find in store due to maximum store capacity of 
products and thus developing a committed customer base.  This customer based base would be 
committed because their store provides them with more options online and not limited to in 
store inventory.   
 
 
 
 
 
 
Appendix  
 
Attitude: 
ii.   
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
iii.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
iv.  
 
 
 
 
Intention:  
ii.  
 
 
 
 
iii. 
 
 
iv.  
 
 
 
v. 
 
 
 
 
 
vi. 
 
 
 
 
 
 
 
Perception: 
2.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
3.
 
 
 
 
 
4. 
 
 
 
 
5. 
 
 
 
 
6. 
 
 
 
 
7. 
 
 
 
 
8. 
 
 
 
 
9. 
 
 
 
 
10.  
 
 
 
 
11. 
 
 
 
 
 
12.  
 
 
 
13.  
 
 
 
 
 
Values: 
 
ii. 
 
 
 
iii.  
 
 
 
iv. 
 
 
 
 
 
 
v. 
 
 
 
vi. 
 
 
 
vii. 
 
 
 
viii. 
 
 
 
ix. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
x. 
 
 
 
xi. 
 
 
 
xii. 
 
 
 
xiii. 
 
 
 
xiv. 
 
 
 
 
 
xv. 
 
 
 
Impulsivity:  
i. 
 
 
   
 
ii.  
 
           
iii.  
 
 
 
         
           
 
         
 
         
Work Cited  
 
Alreck, Pamela, and Robert B. Settle. "Gender Effects On Internet, Catalogue And Store Shopping." ​
Database Marketing​ 9.2 (2002): 150. ​Business Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Anggie, Cherish, and Jony Oktavian Haryanto. "Analysis Of The Effect Of Olfactory, Approach Behavior, And
Experiential Marketing Toward Purchase Intention." ​Gadjah Mada International Journal Of Business​
85­101. ​Business Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Carpenter, Jason M., Moore, Marguerite, Fairhurst, Ann E.. 
(2005),"Consumer shopping value for retail brands", ​Journal of 
Fashion Marketing and Management: An International Journal ​9.1 
(2005):43 ­ 53 
 
Dittmar, Helga, and Rod Bond. "'I Want It And I Want It Now': Using A Temporal
Discounting Pa​radigm To Examine Predictors Of Consumer Impulsivity." ​
Psychology​ 101.4 (2010): 751­776. ​Academic Search Complete​. 
Web. 8 Dec. 2015. 
 
Flanagin, Andrew, et al. "Mitigating Risk In Ecommerce 
Transactions: Perceptions Of Information Credibility And The Role 
Of User­Generated Ratings In Product Quality And Purchase 
Intention." ​Electronic Commerce Research​ 14.1 (2014): 1­23. 
Business Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
 
Hernandez, Blanca, Julio Jimenez, and M. José Martín. "Adoption Vs 
Acceptance of e­Commerce: Two Different Decisions."​European Journal of 
Marketing​ 43.9 (2009): 1232­45. ​ProQuest. ​Web. 9 Dec. 2015. 
 
Hernández­Ortega, Blanca, Julio Jimenez­Martinez, and M. José Martin­DeHoyos. 
"Differences Between Potential, New And Experienced E­Customers: Analysis Of 
E­Purchasing Behaviour." ​Internet Research​ 18.3 (2008): 248­265. ​Academic 
Search Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
 
Hsiao, Ming­Hsiung. "Shopping Mode Choice: Physical Store Shopping Versus 
E­Shopping." ​Transportation Research: Part E​ 45.1 (2009): 86­95. ​Academic Search 
Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Jain, Varsha, Mika Takayanagi, and Edward Carl Malthouse. "Effects Of Show 
Windows On Female Consumers' Shopping Behaviour." ​Journal Of Consumer 
Marketing​ 31.5 (2014): 380­390. ​Business Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
 
 
       
Jayawardhena, Chanaka.  (2004),"Personal values’ influence on 
e­shopping attitude and behaviour." ​Internet Research​,  14.2 (2004): 
127­138.   
 
 
Jongeun, Kim. "Analyzing College Students' Online Shopping 
Behavior Through Attitude And Intention." ​International Journal Of 
Interdisciplinary Social Sciences​ 5.3 (2010): 365­376. ​Academic 
Search Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Kacen, Jacqueline J., and Julie Anne Lee. "The Influence Of Culture 
On Consumer Impulsive Buying Behavior." ​Journal Of Consumer 
Psychology (Lawrence Erlbaum Associates)​ 12.2 (2002): 163­176. 
Academic Search Complete​. Web. 8 Dec. 2015. 
 
Korgaonkar, Pradeep, and Eric Karson. "The Influence Of Perceived Product Risk 
On Consumers’ E­Tailer Shopping Preference." ​Journal Of Business & Psychology 
22.1 (2007): 55­64. ​Academic Search Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Lee, Eun­Jung, and Jung Kun Park. "Online Service Personalization For Apparel 
Shopping." ​Journal Of Retailing & Consumer Services​ 16.2 (2009): 83­91. ​Business 
Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Machleit, Karen A., Sevgin A. Eroglu, and Susan Powell Mantel. "Perceived Retail 
Crowding And Shopping Satisfaction: What Modifies This Relationship?." ​Journal Of 
Consumer Psychology (Lawrence Erlbaum Associates)​ 9.1 (2000): 29­42. ​Academic 
Search Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Meng­Hsiang Hsu, Chuang Li­Wen, and Cheng­Se Hsu. 
"Understanding Online Shopping Intention: The Roles of Four Types 
of Trust and their Antecedents." ​Internet Research​ 24.3 (2014): 
332­52. ​ProQuest. ​Web. 9 Dec. 2015. 
 
Orhan Erdem A. Ben Oumlil Secil Tuncalp, (1999),"Consumer 
values and the importance of store attributes", ​International Journal 
of Retail & Distribution Management​, Vol. 27 Iss 4 pp. 137 ­ 144 
 
Richard Michon Hong Yu Donna Smith Jean­Charles Chebat."The 
influence of mall environment on female fashion shoppers' value and 
behaviour", ​Journal of Fashion Marketing and Management: An 
International Journal​ 12.4 (2008):456 ­ 468 
         
 
Seock, Yoo­Kyoung, and Marjorie J. T. Norton. "College Students' Perceived 
Attributes Of Internet Websites And Online Shopping." ​College Student Journal​ 42.1 
(2008): 186­198. ​Academic Search Complete​. Web. 9 Dec. 2015. 
 
Shim, Soyoen, and Mary Ann Eastlick. "The Hierarchical Influence Of Personal 
Values On Mall Shopping Attitude And Behavior." ​Journal Of Retailing​ 74.1 (1998): 
139­160. ​Business Source Complete​. Web. 9 Dec. 2015.  
 
 
Yang, Bijou, and David Lester. "Attitudes Toward Buying Online." 
Cyberpsychology & Behavior​ 7.1 (2004): 85­91. ​PsycINFO​. Web. 9 
Dec. 2015. 
 
 
 
       
 
 
 
 
 
 
 
 
         
           
 
           
           
           
           
           
 

More Related Content

What's hot

Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging world
Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging worldAscent – Thought leadership from Atos Promises of a converging world
Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging worldAscent Atos
 
SJC 2013 Omni-channel insight report
SJC 2013 Omni-channel insight reportSJC 2013 Omni-channel insight report
SJC 2013 Omni-channel insight reportMarcos Terenzio
 
Connected Consumption
Connected ConsumptionConnected Consumption
Connected ConsumptionMatrixMediaFX
 
Social Shopping
Social ShoppingSocial Shopping
Social ShoppingBBDO
 
China Outbound Travel x Digital
China Outbound Travel x DigitalChina Outbound Travel x Digital
China Outbound Travel x DigitalChris Baker
 
Financial Services: Digital Trends & Innovations
Financial Services: Digital Trends & InnovationsFinancial Services: Digital Trends & Innovations
Financial Services: Digital Trends & InnovationsCarmelon Digital Marketing
 
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHING
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHINGONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHING
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHINGPrashant Kumar
 
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.com
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.comGuía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.com
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.comGabatek .com
 
Future of money starcom media vest group
Future of money starcom media vest groupFuture of money starcom media vest group
Future of money starcom media vest groupIQads
 
DigitalRiverBrandsReport
DigitalRiverBrandsReportDigitalRiverBrandsReport
DigitalRiverBrandsReportKate Roe
 
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...Carmelon Digital Marketing
 
Future of payments - An initial perspective by MasterCard
Future of payments - An initial perspective by MasterCardFuture of payments - An initial perspective by MasterCard
Future of payments - An initial perspective by MasterCardFuture Agenda
 
Understanding the Digital Native
Understanding the Digital NativeUnderstanding the Digital Native
Understanding the Digital NativeDave Rodgerson
 
Outbound Online Shopping - From China
Outbound Online Shopping - From ChinaOutbound Online Shopping - From China
Outbound Online Shopping - From ChinaChris Baker
 

What's hot (19)

Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging world
Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging worldAscent – Thought leadership from Atos Promises of a converging world
Ascent – Thought leadership from Atos Promises of a converging world
 
The Future of Correspondence (July 2013)
The Future of Correspondence (July 2013)The Future of Correspondence (July 2013)
The Future of Correspondence (July 2013)
 
SJC 2013 Omni-channel insight report
SJC 2013 Omni-channel insight reportSJC 2013 Omni-channel insight report
SJC 2013 Omni-channel insight report
 
Connected Consumption
Connected ConsumptionConnected Consumption
Connected Consumption
 
Social Shopping
Social ShoppingSocial Shopping
Social Shopping
 
China Outbound Travel x Digital
China Outbound Travel x DigitalChina Outbound Travel x Digital
China Outbound Travel x Digital
 
Financial Services: Digital Trends & Innovations
Financial Services: Digital Trends & InnovationsFinancial Services: Digital Trends & Innovations
Financial Services: Digital Trends & Innovations
 
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHING
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHINGONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHING
ONLINE RETAILING OF FASHION CLOTHING
 
Selling Promotional Products Online
Selling Promotional Products OnlineSelling Promotional Products Online
Selling Promotional Products Online
 
Amazon Best in Class Case Study
Amazon Best in Class Case StudyAmazon Best in Class Case Study
Amazon Best in Class Case Study
 
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.com
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.comGuía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.com
Guía para tener éxito con la audiencia móvil - Cortesía Google - GABATEK.com
 
Future of money starcom media vest group
Future of money starcom media vest groupFuture of money starcom media vest group
Future of money starcom media vest group
 
DigitalRiverBrandsReport
DigitalRiverBrandsReportDigitalRiverBrandsReport
DigitalRiverBrandsReport
 
AsiaNext - Volume 4 - Indonesia
AsiaNext - Volume 4 - IndonesiaAsiaNext - Volume 4 - Indonesia
AsiaNext - Volume 4 - Indonesia
 
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...
2014 Digital-Inspired Trends in the Financial Services Industry: Banks, Card ...
 
Ijm 06 10_018
Ijm 06 10_018Ijm 06 10_018
Ijm 06 10_018
 
Future of payments - An initial perspective by MasterCard
Future of payments - An initial perspective by MasterCardFuture of payments - An initial perspective by MasterCard
Future of payments - An initial perspective by MasterCard
 
Understanding the Digital Native
Understanding the Digital NativeUnderstanding the Digital Native
Understanding the Digital Native
 
Outbound Online Shopping - From China
Outbound Online Shopping - From ChinaOutbound Online Shopping - From China
Outbound Online Shopping - From China
 

Similar to In-Store vs Online Shopping for Fashion: Attitude, Intention, Values, Perception, Impulsivity

Informe total-retail-2015
Informe total-retail-2015Informe total-retail-2015
Informe total-retail-2015PwC España
 
The Joy of Shopping: It's all in the mind
The Joy of Shopping: It's all in the mindThe Joy of Shopping: It's all in the mind
The Joy of Shopping: It's all in the mindFITCH
 
Emerging trends in E-tailing: A novel perspective
Emerging trends in E-tailing: A novel perspectiveEmerging trends in E-tailing: A novel perspective
Emerging trends in E-tailing: A novel perspectiveBella Meraki
 
E commerce full notes
E commerce full notes   E commerce full notes
E commerce full notes RAJESH KATIYAR
 
Trend report - Online retail shopping
Trend report - Online retail shoppingTrend report - Online retail shopping
Trend report - Online retail shopping LiljedalCom
 
online shopping.docx
online shopping.docxonline shopping.docx
online shopping.docxPooja062
 
online shopping.docx
online shopping.docxonline shopping.docx
online shopping.docxPooja062
 
Supermarket news consumer segmentation may 2010
Supermarket news consumer segmentation may 2010Supermarket news consumer segmentation may 2010
Supermarket news consumer segmentation may 2010Neil Kimberley
 
How-to-Win-Over-Millennials
How-to-Win-Over-MillennialsHow-to-Win-Over-Millennials
How-to-Win-Over-MillennialsMarie Ruzzo
 
Flash sales report
Flash sales reportFlash sales report
Flash sales reportNandini
 
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...Bertrand Jonquois
 
Total retail-2016
Total retail-2016Total retail-2016
Total retail-2016PwC España
 
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...IJMTST Journal
 
Digital leadership discussion paper
Digital leadership discussion paperDigital leadership discussion paper
Digital leadership discussion paperglobe-one
 

Similar to In-Store vs Online Shopping for Fashion: Attitude, Intention, Values, Perception, Impulsivity (20)

Informe total-retail-2015
Informe total-retail-2015Informe total-retail-2015
Informe total-retail-2015
 
The Joy of Shopping: It's all in the mind
The Joy of Shopping: It's all in the mindThe Joy of Shopping: It's all in the mind
The Joy of Shopping: It's all in the mind
 
Emerging trends in E-tailing: A novel perspective
Emerging trends in E-tailing: A novel perspectiveEmerging trends in E-tailing: A novel perspective
Emerging trends in E-tailing: A novel perspective
 
Frontier(less) Retail – Executive Summary
Frontier(less) Retail – Executive SummaryFrontier(less) Retail – Executive Summary
Frontier(less) Retail – Executive Summary
 
E commerce full notes
E commerce full notes   E commerce full notes
E commerce full notes
 
Trend report - Online retail shopping
Trend report - Online retail shoppingTrend report - Online retail shopping
Trend report - Online retail shopping
 
online shopping.docx
online shopping.docxonline shopping.docx
online shopping.docx
 
online shopping.docx
online shopping.docxonline shopping.docx
online shopping.docx
 
Supermarket news consumer segmentation may 2010
Supermarket news consumer segmentation may 2010Supermarket news consumer segmentation may 2010
Supermarket news consumer segmentation may 2010
 
E-commerce_Report_2016
E-commerce_Report_2016E-commerce_Report_2016
E-commerce_Report_2016
 
How-to-Win-Over-Millennials
How-to-Win-Over-MillennialsHow-to-Win-Over-Millennials
How-to-Win-Over-Millennials
 
Flash sales report
Flash sales reportFlash sales report
Flash sales report
 
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...
Showrooming, étude sur l'utilisation du mobile en magasin - Le Mobile Assiste...
 
Aimia mobile assistedshopper
Aimia mobile assistedshopperAimia mobile assistedshopper
Aimia mobile assistedshopper
 
Total retail-2016
Total retail-2016Total retail-2016
Total retail-2016
 
Total-Retail-Global-Report 2016
Total-Retail-Global-Report 2016Total-Retail-Global-Report 2016
Total-Retail-Global-Report 2016
 
Retail industry 2015 n 16
Retail industry 2015 n 16Retail industry 2015 n 16
Retail industry 2015 n 16
 
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...
Smart Millennials and their Changing Shopping Trends: A Case of Millennial St...
 
Digital leadership discussion paper
Digital leadership discussion paperDigital leadership discussion paper
Digital leadership discussion paper
 
Writing Assignment II
Writing Assignment IIWriting Assignment II
Writing Assignment II
 

Recently uploaded

Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptx
Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptxContemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptx
Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptxMarkAnthonyAurellano
 
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737Riya Pathan
 
IoT Insurance Observatory: summary 2024
IoT Insurance Observatory:  summary 2024IoT Insurance Observatory:  summary 2024
IoT Insurance Observatory: summary 2024Matteo Carbone
 
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607dollysharma2066
 
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCRashishs7044
 
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...ssuserf63bd7
 
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...ShrutiBose4
 
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdf
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdfAPRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdf
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdfRbc Rbcua
 
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Service
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort ServiceCall US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Service
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Servicecallgirls2057
 
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncr
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / NcrCall Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncr
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncrdollysharma2066
 
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024Kirill Klimov
 
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCRashishs7044
 
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deck
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deckPitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deck
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deckHajeJanKamps
 
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in Islamabad
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in IslamabadIslamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in Islamabad
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in IslamabadAyesha Khan
 
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchir
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent ChirchirMarketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchir
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchirictsugar
 
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQM
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQMMemorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQM
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQMVoces Mineras
 
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.Anamaria Contreras
 

Recently uploaded (20)

Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptx
Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptxContemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptx
Contemporary Economic Issues Facing the Filipino Entrepreneur (1).pptx
 
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737
Independent Call Girls Andheri Nightlaila 9967584737
 
IoT Insurance Observatory: summary 2024
IoT Insurance Observatory:  summary 2024IoT Insurance Observatory:  summary 2024
IoT Insurance Observatory: summary 2024
 
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607
FULL ENJOY Call girls in Paharganj Delhi | 8377087607
 
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Tughlakabad Delhi NCR
 
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...
International Business Environments and Operations 16th Global Edition test b...
 
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...
Ms Motilal Padampat Sugar Mills vs. State of Uttar Pradesh & Ors. - A Milesto...
 
No-1 Call Girls In Goa 93193 VIP 73153 Escort service In North Goa Panaji, Ca...
No-1 Call Girls In Goa 93193 VIP 73153 Escort service In North Goa Panaji, Ca...No-1 Call Girls In Goa 93193 VIP 73153 Escort service In North Goa Panaji, Ca...
No-1 Call Girls In Goa 93193 VIP 73153 Escort service In North Goa Panaji, Ca...
 
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdf
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdfAPRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdf
APRIL2024_UKRAINE_xml_0000000000000 .pdf
 
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Service
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort ServiceCall US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Service
Call US-88OO1O2216 Call Girls In Mahipalpur Female Escort Service
 
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncr
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / NcrCall Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncr
Call Girls in DELHI Cantt, ( Call Me )-8377877756-Female Escort- In Delhi / Ncr
 
Corporate Profile 47Billion Information Technology
Corporate Profile 47Billion Information TechnologyCorporate Profile 47Billion Information Technology
Corporate Profile 47Billion Information Technology
 
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024
Flow Your Strategy at Flight Levels Day 2024
 
Enjoy ➥8448380779▻ Call Girls In Sector 18 Noida Escorts Delhi NCR
Enjoy ➥8448380779▻ Call Girls In Sector 18 Noida Escorts Delhi NCREnjoy ➥8448380779▻ Call Girls In Sector 18 Noida Escorts Delhi NCR
Enjoy ➥8448380779▻ Call Girls In Sector 18 Noida Escorts Delhi NCR
 
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR
8447779800, Low rate Call girls in Shivaji Enclave Delhi NCR
 
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deck
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deckPitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deck
Pitch Deck Teardown: Geodesic.Life's $500k Pre-seed deck
 
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in Islamabad
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in IslamabadIslamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in Islamabad
Islamabad Escorts | Call 03070433345 | Escort Service in Islamabad
 
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchir
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent ChirchirMarketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchir
Marketplace and Quality Assurance Presentation - Vincent Chirchir
 
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQM
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQMMemorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQM
Memorándum de Entendimiento (MoU) entre Codelco y SQM
 
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.
Traction part 2 - EOS Model JAX Bridges.
 

In-Store vs Online Shopping for Fashion: Attitude, Intention, Values, Perception, Impulsivity