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Enregistrement W2033823697 · doi:10.1108/00251740710828681

The mediating effect of organizational reputation on customer loyalty and service recommendation in the banking industry

2007· article· en· W2033823697 sur OpenAlexaff
Nick Bontis, Lorne D. Booker, Alexander Serenko

Notice bibliographique

RevueManagement Decision · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensLakehead UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésReputationLoyaltyMediationLoyalty business modelMarketingCustomer satisfactionBusinessService qualityService (business)Customer delightCustomer relationship managementSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The overall purpose of this study was to develop an understanding of the mediating effect of organizational reputation on service recommendation and customer loyalty. Design/methodology/approach Four models were developed that were variations of the American Customer Satisfaction Model (ACSM). These models were then tested by using the Partial Least Squares (PLS) procedure on a data collected from a survey that yielded 8,098 respondents. Findings It was found that customer satisfaction enhances reputation in the service environment. It was also discovered that reputation partially mediates the relationship between satisfaction and loyalty, and that reputation partially mediates the relationship between satisfaction and recommendation. Research limitations/implications More research needs to be undertaken to explore the role of reputation within the ACSM. It is necessary to conduct research employing experimental design with longitudinal data captured from across industries using robust measures. Originality/value The findings suggest that the relationship between corporate reputation and profitability may reside in reputation's influence on customer loyalty, and that reputation plays an important role within the ACSM. This study is one of the first documented attempts to use PLS to test a mediation effect.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations360
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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