The effects of humour usage by financial advisors in sales encounters
Notice bibliographique
Résumé
Purpose For many years, the financial industry has been perceived as conservative, old‐fashioned, and somewhat tedious. The purpose of this paper is to examine the effects of humour usage by financial advisors on several sales performance outcomes. Design/methodology/approach A survey was completed by more than 400 buyer‐seller dyads. Structural equation modeling (SEM) analyses were conducted. An important strength of SEM is its ability to incorporate the psychometric notions of constructs and measurement errors in the same estimation procedure. Findings A financial advisor's good sense of humour has a positive impact on the clients' perceptions of service quality, trust, satisfaction, purchase intentions, and word‐of‐mouth propensity. Research limitations/implications Although only customer perceptions were used, the paper suggests many ways to use the results as a spring board by sales researchers to accrue research efforts in understanding the truly rich role of humour. Practical implications Many practical implications are suggested to entice organizations to emphasize salespeople's humouristic skills as a competitive advantage. Originality/value This is believed to be the first paper to investigate the effects of humour usage in sales encounters in the financial industry. A better understanding of humour is useful for service providers owing to its mass potential, its low cost, and its positive benefits for customers and financial advisors alike.
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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 | 0,004 | 0,049 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».