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Enregistrement W2029056652 · doi:10.1300/j033v12n02_03

The Relative Effects of Relationship Quality and Exchange Satisfaction on Customer Loyalty

2005· article· en· W2029056652 sur OpenAlexaff
Seigyoung Auh, Chuan‐Fong Shih

Notice bibliographique

RevueJournal of Business-to-Business Marketing · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLoyaltyBusinessLoyalty business modelMarketingQuality (philosophy)Customer satisfactionService quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT This paper addresses two key questions on how supplier firms can better manage industrial buyers to create higher loyalty. The first involves whether to focus on relationship quality or exchange satisfaction. This dual route model towards enhancing loyalty in essence is concerned with comparing the relative strengths of the effect from relationship quality to loyalty and from exchange satisfaction to loyalty. The second point of interest pertains to whether the effects from relationship quality and exchange satisfaction to loyalty are moderated by environmental conditions such as switching barriers and viable alternatives. Using data on business customers' ratings of a major information technology provider, we find that the effect of exchange satisfaction on loyalty is significantly greater than the effect of relationship quality on loyalty. We also find that the impact of exchange satisfaction on loyalty is less sensitive and more stable across different levels of switching barriers and viable alternatives. Conversely, the effect of relationship quality on loyalty is more pronounced to such moderating variables in that the effect of relationship quality on loyalty was greater when switching barriers were low and many viable alternatives existed. Implications for marketing theory and practice are discussed. KEYWORDS: Relationship qualityexchange satisfactionrelative effects

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,228
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,002
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations31
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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