Boosting customer orientation through coaching: a Canadian study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose – The purpose of this paper is to investigate to what extent bank manager's coaching, a managerial relationship behavior based on mutual trust, openness and quality of exchanges, affects front-line employee's performance through the mediating effect of salesperson's customer orientation. Design/methodology/approach – The paper conducted a non-experimental, cross-sectional study; a Canadian bank agreed to participate in the study and 122 financial advisors with sales responsibilities answered a web-based survey; data were analyzed using structural equation modelling. Findings – The paper found support for the hypotheses that managerial coaching behavior can help bank employees develop their customer orientation and increase their performance, as well as reduce opportunistic behavior (sales orientation). The paper found that the direct link between coaching and performance, plus the mediating effect of sales orientation and customer orientation (SOCO) can potentially explain a significant variation in employee's performance ( r 2=0.23). The paper also found that the hypothesized model provided better explanations of the phenomenon when compared with two rival models, one considering SOCO as a full mediator between coaching and performance, and the other one considering only the effect of coaching on performance. Originality/value – In the banking sector, practitioners and scholars are paying increased attention to the role of trust and relationship behaviors in the development of market orientation and customer relationships. The paper identified a key relationship behavior (customer orientation) and tests its impact as a mediator between a relationship managerial behavior (coaching) and business outcomes (performance) in an international banking setting (Canada).
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 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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».