A framework for encouraging retail customer feedback
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this study is to examine antecedents of the under researched area of customer feedback in a retail context with feedback defined as positive and negative comments as well as suggestions for product/service improvements. A market-oriented firm listens to customers and puts their feedback into practice. Research on customer engagement, which includes customer feedback, has recently surged. The preponderance of feedback research to date has been focused on customer complaint behavior which is negatively valenced. Much less attention has been paid to customer feedback (including sharing positive information, thoughts and suggestions for new ideas, in addition to negative information) even though it has great value for companies. This research addresses this gap by integrating literature on customer orientation and engagement and relationship marketing antecedents (social benefits) and outcomes (commitment) to better understand what retailers can do to encourage customer feedback through relationships with frontline employees. Design/methodology/approach – This study employs a cross-sectional, single retailer approach surveying 864 customers who have varying relationships to a coffee house. Findings – Conditional process analysis was used to test the hypothesized mediating and moderating relationships. Results were consistent with predictions, showing that retail employee customer-oriented behavior is mediated by customer social benefit perceptions to influence feedback. Further, social benefit perceptions will interact with the level of customer continuance commitment to impact feedback. Specifically, the impact of social benefits will be stronger when commitment to the retailer is higher. Originality/value – This research has academic and practical implications by increasing our understanding of an underrepresented and valuable aspect of engagement – customer feedback. Specifically, it addresses a key marketing research priority set forth in a 2010 JSR special issue, calling for more work contributing to this topic. Also, this research implies managers have the ability to influence the amount of feedback that they receive by encouraging certain employee behaviors.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».