The Relationship Between the Customer Relationship Management and Patients’ Loyalty to Hospitals
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND & AIM: Customer Relationship Management (CRM) with its various components has been considered as a tool causing customers' loyalty. The present study aims to investigate the relationship between the various components of customer relationship management and patients' loyalty to the place of their treatment. METHODS: This cross sectional and descriptive-analytical study was conducted among nurses and hospitalized patients in inpatient wards in selected hospitals in 2014. Using the stratified random sampling method, 224 valid and reliable researcher-drafted questionnaires were completed for CRM by nurses and 359 questionnaires were completed by patients for patients' loyalty in the studied wards. Data were analyzed using the SPSS(20) software. RESULTS: There was no statistically significant relationship between the level of patients' loyalty and organizational indicators, information technology and knowledge management (P Value>0.05). However, there was a statistically significant relationship between loyalty and the dimensions of the service process (P Value=0.04), human resources (P Value=0.002) and CRM (P Value=0.038). The strength of these relationships were 34, 40 and 36 percent, respectively all of which were positive. CONCLUSION: Customer Relationship Management is a tool for improving influencing factors on patients' satisfaction and loyalty. Therefore, attempts to implement customer relationship management as a process for improving hospitals performance and improving communication between service providers in hospitals and customers leading to enhance patients' loyalty should be taken into account by managers and policy makers in the health sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».