The Effect of Multiple Rebranding on Customer Loyalty in Nigerian Mobile Telephony
Notice bibliographique
Résumé
Econet Wireless, a Nigerian mobile telephone network rebranded five times within the space of eight years to become what it is today, Airtel Nigeria. This research sought to know the impact of multiple rebranding on the loyalty of the network’s subscribers and the general attitude of the Nigerian towards branding in the telephony business. A survey was carried out on subscriber attitude towards Airtel as a result of the multiple rebranding through which it emerged. Questionnaires were distributed based on cluster sampling. Pearson Chi-Square was used to test the validity of the final results (cross tabulations) on a value of 0.05 and above. This research confirms communication as the vehicle for transferring brand equity; shows that multiple rebranding does not significantly affect attitude towards telecommunications brands; and that Nigerians do not really care about branding in telecommunications and/or the telecommunications companies are not doing a good job of branding. This study focuses on only a segment of the global satellite mobile (gsm) market – students of a higher institution. The perspective of the students may not be representative of the whole global satellite mobile (gsm) market in Lagos. It is also limited to the telephony market in Nigeria, an emerging market. This is an original work in the sense that there is no literature anywhere on the phenomenon of multiple rebranding, let alone its effect on customer loyalty.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».