Generalizability modeling of the foundations of customer delight
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This research seeks to present a methodology for investigating the generalizability of a theory‐testing model. The methodology is used to examine the generalizability of a model of the antecedents and consequences of customer delight. Design/methodology/approach Theory testing of models in the marketing often fails to define an intended universe of generalization. This paper shows how multivariate generalizability theory can be used to estimate construct covariance components for specific sources of variance. These components can then be used to assess the generalizability of a structural equation model of a marketing phenomenon. Findings The parameters of a model of customer delight obtained from data that sample customers of a service or data that confound sources of variance do not generalize to data that capture variation across services or variation across raters. The relative impact of customer delight and satisfaction on behavioral intention varies with the source of variation being studied. Practical implications Previous research suggests that after controlling for customer satisfaction, customer delight accounts for very little variation in behavioral intention. But, for the source of variation of most relevance to managers, namely web sites, it is customer delight, not customer satisfaction, that is strongly associated with behavioral intention. Originality/value The methodology can be applied and can produce model parameters having substantially different managerial implications for the management of customer satisfaction and customer delight.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle