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Enregistrement W1997006860 · doi:10.1109/iccie.2010.5668440

Redesigning the service quality measurement factors for the airline call centers in

2010· article· en· W1997006860 sur OpenAlexaboutno aff
Jong‐In Choi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Retail Behavior Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceQuality (philosophy)Service (business)Service qualityQuality of serviceTelecommunicationsBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prior to this paper, how the airline call center employees recognize the relative importance of the service quality measurement factors categorized under SERVQUAL model has been analyzed and the findings were that they recognize the “technical quality factors,” which are categorized under the dimensions of reliability and tangibles, as same or more important than the “functional qualities factors,” which are categorized under the dimensions of assurance, empathy and responsiveness. Though the study was a very brief and informal one, it has indicated the service quality measurement factors currently used for Korea Service Quality Index (KSQI) by Korea Management Association (KMA), and quality assurance activities by one of Korea's airline companies may have to be redesigned to suit the air transportation market in Korea. In order to see how the call centers' service qualities were measured out side of Korea, Service Quality Management (SQM) Group, Inc. based in Calgary, Canada, was chosen and their service quality measurement factors were reviewed with categorizing them under the five dimensions of service quality measurement. The result was that the chosen firm had a measurement chart which put quite an amount of importance on the dimensions of reliability and tangibility. Each and every country's service product market has to have a unique service quality measurement chart of its own composed of different measurement factors because of its unique market situation, and Korea's airlines market would be no exception. As the airline call center employees see more importance on their abilities to meet customer's specific requirements as the systematic capacities and supports than what traditionally had been thought to be important in call center services, it is believed that customers' thoughts would be quite similar since the airline call center employees are the ones who directly serve thousands of customers through phone calls, internet chats and e-mails everyday, and, therefore, suggested that the service quality measurement factors for Korea's airline call centers should be redesigned to better reflect such findings.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,055

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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