Notice bibliographique
Résumé
Purpose To the extent that customer relationships with service providers provide value to service firms suggests that these relationships can be viewed as social capital. This paper seeks to use social capital as a theoretical framework to examine the effect of these relationships on customer loyalty. Design/methodology/approach Data were collected using an online survey of 342 adult consumers of services. Findings Results of structural equation modeling analyses indicate that social capital variables explain unique variance in customer responses. The effect of each of the three forms of social capital – structural, cognitive, and relational – are contingent on whether the service is personal (e.g. hairstylist, medical services) or non‐personal (e.g. mechanic, banker). Research limitations/implications This research suggests that customer relationships can be viewed as social capital and that the form and content of such relationships are important in terms of influencing customer loyalty. Practical implications Managers can build “social capital” by focusing on its three forms – structural, cognitive, and relational social capital. The paper provides prescriptions for such relationship building activities. Such social capital translates into firm value/profits through customer loyalty. Originality/value This study uses a theoretical framework from research in social capital to help explain the value of customer relationships with individual service providers to the firm. The idea of social capital is compelling to service managers since it implies that investments in relationship building tactics have real results for firm profitability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».