The Impact of Product Innovation on Relationship Quality in Automotive Industry: Strategic Focus on Brand Satisfaction, Brand Trust, and Brand Commitment
Notice bibliographique
Résumé
This study examines the effect of product innovation on relationship quality in automotive industry. Based on the review of literature, it is evident that there are very limited studies which have come across the effect of product innovation on relationship quality and its dimensions; brand satisfaction, brand trust, and brand commitment. Therefore, this study aims to contribute to the literature and body of knowledge on the actual relationship between such variables. The automotive sector in Malaysia was selected to conduct this study whereby the data were collected from passenger car users in Northern region of the country. The data were analyzed using SPSS and structural equation modeling (AMOS). The findings revealed that the research model fits the data significantly and achieved the recommended values for all fit indices. In particular, the findings supported the significant positive effect of brand satisfaction on brand trust. Consequently, brand trust has significant positive effect on brand commitment. Moreover, the findings indicated that product innovation has significant positive effect on relationship quality and its dimensions; brand trust, brand commitment, and brand satisfaction. The findings also demonstrated that the main contribution of this study lies in the examination of product innovation as an antecedent to relationship quality and its dimensions rather than looking on the frequently used antecedents. These results and their implications along with avenues for further research are also elaborated in this study.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».