A cross-cultural perspective on consumer perceptions of service failures’ severity: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – This paper aims to investigate the cultural variability in assessing the severity of a service failure. Design/methodology/approach – Two separate studies were conducted. The first investigates differences in the perception of service failures across two cultural pools of subjects (allocentrics versus idiocentrics) and within a same country. The second contrasts two levels of comparisons: a cross-cultural values’ level and a cross-country level, to assess differences in the perception service failures’ severity. Findings – Results showed that cultural values differences, when investigated at the individual level (i.e. idiocentrism versus allocentrism) are more significant to understand the influence of culture on the perception of severity, that is, allocentrics perceive more severity in the service failure than idiocentrics. However, a cross-country comparison (i.e. USA versus Puerto Rico) does not show significant differences. Research limitations/implications – Customers may assess, with different sensitivities, the severity of a service failure. These differences are mainly explained by differences in cultural values’ orientations but not differences across countries. Even originating from a same country, customers could perceive with different degrees the seriousness of a same service failure as they may cling to different cultural values. Hence, it is increasingly important to examine the cultural differences at the individual-level rather than a country level. Practical implications – Firms serving international markets as well as multiethnic ones would have advantage to understand cultural differences in the perception of the severity at the individual level rather than at the societal or country level. This is more helpful to direct appropriate service recovery strategies to customers who may have higher sensitivity to the service failure. Originality/value – Little is known about the effect of culture on the severity evaluation, although investigating cross-cultural differences in the assessment of severity is relevant to understand whether offenses are perceived more seriously in one culture than another and then if these offenses will potentially arise confrontational behaviors or not.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».