A study on relationship of brand characteristics and customer satisfaction with brand loyalty
Notice bibliographique
Résumé
Brands are considered as valuable assets of a company both economically and strategically. Thus, having customers who are loyal to a brand is one of the main goals of businesses companies. Identifying and anticipating the customers’ needs are vital to the enterprises gaining competitive advantage and market segmentation. Maintaining and enforcing customers’ loyalty is a strategic challenge for companies seeking to keep and promote their competitive status in the market. High brand loyalty of the customers generates competitive advantage for the company and it increases the income and decreases the costs of marketing. In addition to increasing the market share, loyalty allows to ask for higher prices compared with its competitors. This study seeks to investigate the factors influencing customer loyalty to sport brands. The statistical population of this research was Tehran city. Using simple cluster sampling, 502 customers of four known brand sports, i.e. Nike, Puma, Adidas, Reebok, and Fila were chosen. Furthermore, a questionnaire, which assessed seven variables including reputations, brand name, brand image, brand loyalty, customer satisfaction, promotion and the price was used and the hypotheses were analyzed using statistical tests such as Kolmogorov-Smirnov test (K-S test), Spearman correlation, simultaneous linear regression and binomial test. The findings suggested that the brand name has a strong correlation with brand loyalty. Moreover, variables such as reputation, brand image, customer satisfaction, price and promotions also have positive and significant effect on the brand loyalty.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».