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Enregistrement W2068566932 · doi:10.1111/j.1936-4490.2004.tb00351.x

An Assessment of the Dimensionality of Should and Will Service Expectations

2004· article· en· W2068566932 sur OpenAlexaffvenue
Michel Laroche, Maria Kalamas, Soumaya Cheikhrouhou, Adélaı̈de Cézard

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Administrative Sciences / Revue Canadienne des Sciences de l Administration · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConceptualizationDimension (graph theory)Service (business)MarketingOrder (exchange)Valuation (finance)Context (archaeology)Service qualityPsychologyWelfare economicsBusinessEconomicsComputer scienceMathematicsGeographyAccountingArtificial intelligenceFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study is a step forward in the continued evolution of our understanding of multiple standards of customer service expectations. By developing a higher‐order factor model, we examine the existence of hypothesized functional and technical dimensions of should and will expectations, and determine the causal relationships between the two types of expectations and the two hypothesized dimensions. In an effort to provide a richer conceptualization of should and will expectations, we test their dimensionality in the context of the turbulent airline industry. A survey measuring consumers' post‐encounter expectations vis‐à‐vis a well‐known airline carrier was completed by a sample of experienced travelers ( N = 363 ). As expected, should expectations were higher than will expectations with the former exhibiting less variability than the latter. Our second‐order factor model also revealed two types of expectations, should and will, and two dimensions, functional and technical, for each type. Given its multidimensional nature, our model of customer service expectations has far‐reaching implications in carrying out and interpreting service quality and satisfaction research. Based on our findings, we recommend that managers formulate useful marketing strategies by manipulating should and will expectations simultaneously, and by focusing more on the functional as opposed to the technical dimensions, at least in the airline industry. Résumé La présente étude marque un nouveau développement dans la compréhension des diverses normes d'évaluation du service à la clientèle. Grâce à l'élaboration d'un modèle factoriel de plus haut niveau, nous examinons l'existence des dimensions à teneur fonctionnelle et technique qui sont sous‐jacentes aux attentes normatives (should) et prédictives (will) et déterminons la relation causale entre les deux types d'attentes. Dans le souci de fournir une meilleure image de la conceptualisation des attentes prédictives et normatives, nous avons choisi l'industrie aéri‐enne qui a récemment connu beaucoup de mutations. Nous avons sélectionné un échantillon composé de personnes qui ont l'habitude de voyager (N = 363) auxquelles nous avons distribué un questionnaire portant sur les attentes envers une compagnie aérienne reconnue. Conformément à notre hypothèse, le niveau des attentes normatives (should) était plus élevé que celui des attentes prédictives (will), le premier présentant une plus grande variabilityé que le second. Le facteur de second ordre a confirmé non seulement l'existence d'attentes normatives et prédictives, mais aussi l'existence de deux dimensions (fonctionnelle et technique) qui sous‐tendent chacun des deux types d'attentes étudés. De par sa nature multidimensionnelle, le modèle d'attentes proposé dans cet article comporte plusieurs implications théoriques au niveau de la recherche sur la qualityé du service et sur la satisfaction. Nos résultats nous incitent à recommander aux gestionnaires de manipuler simultanément les attentes prédictives et normatives et de concentrer leurs efforts sur la dimension technique du service plutôt que sur sa dimension fonctionnelle, du moins dans l'industrie aérienne.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations28
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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