Taking a Page from Retail: Secret Shopping for Academic Libraries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective – The University Libraries at the University of North Carolina at Greensboro (UNCG) sought to gain feedback on the customer service experience beyond satisfaction surveys. After reviewing a variety of methods, it was determined to conduct a mystery or secret shopper exercise, a standard practice in the retail and hospitality world. Methods – Two mystery shopper assessments were conducted in 2010 and 2012. Students were recruited from a Hospitality Management class to serve as the secret shoppers. “Shoppers” completed a rating sheet for each encounter based on customer service values established by the Libraries. Data was analyzed and presented to staff. Results - Initial findings were generally quite positive but indicated that we could improve “going the extra mile” and “confirming satisfaction.” As a result, we developed training sessions for public services staff which were delivered during summer 2011. A LibGuide that included training videos was created for public services student employees who were required to view the videos and provide comments. In addition, we developed more specific public service standards for procedures such as answering the telephone, confirming satisfaction, and referring patrons to other offices. The Secret Shopper assessment was administered again in spring 2012 to see if scores improved. The results in the second study indicated improvement. Conclusions - The mystery shopper exercises provided the UNCG University Libraries with the opportunity to examine our services and customer service goals more closely. Conducting the mystery shopper study identified several areas to address. We realized we needed more clearly defined standards for staff to follow. We saw that we needed to discuss what “going the extra mile” means to us as an organization. We also needed to develop a scalable training method for student employees.
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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 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,325 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».