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Enregistrement W1993114076 · doi:10.17722/ijrbt.v4i1.179

Effect of Customer Satisfaction on Brand Image & Loyalty Intention : A Study of Cosmetic Product

2014· article· en· W1993114076 sur OpenAlexvenueno aff
Nischay K. Upamannyu, S. S. Bhakar

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Research in Business and Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior in Brand Consumption and Identification
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessBrand imageCustomer satisfactionLoyalty business modelAdvertisingCustomer retentionBrand loyaltyMarketingProduct (mathematics)LoyaltyCustomer delightService qualityService (business)Mathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Purpose of the study was to investigate the effect of customer satisfaction on  brand image and Loyalty intention directly and indirectly based upon hypothetical model in the current study for a cosmetic brand (Fair lovely) at Gwalior (M.P) in India. The measures were restandardized to make it suitable for the purpose of the study. Number of factors were identified through Exploratory  factor analysis for all the variables.  Structual Equation Modeling was used in the current study through AMOS 16. The results of SEM indicate that there is strong  relationship between customer satisfaction and brand image. The result of SEM also indicates that there  is strong relationship between Brand Image and Loyalty intention and the relationship between Customer satisfaction and Loyalty intention was found little weak. While the indirect relationship between customer satisfaction and loyalty intention via brand image was found to be very strong.  The measure of benefit of brand image was constituted of Functional, Social, Symbolic, experiential and appearance enhance. A survey was carried out using  250 respondents. The results also indicated that overall satisfaction does influence customers' loyalty which imply that marketers should focus on brand image benefits to achieve customer loyalty.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,497
Score d'incertitude au seuil0,282

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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