Impact of Knowledge Management on Success of Customer Relationship Management (Staff, Leadership, Organizational Structure)
Notice bibliographique
Résumé
<p>The aim of this study was to analyze the impact of knowledge management on success of customer relationship<br />management: mediating impacts of organizational factors (staffs, leadership, organizational structure) in capital<br />bank by descriptive-correlation method. Accordingly, to measure knowledge management, the Fang and Choai<br />(2009) questionnaire was applied, to evaluate organizational variables (staffs, leadership, organizational<br />structure), Greve &amp; Albers (2006) questionnaire was used and to assess technology of customer relationship<br />management, Chang et al (2006) questionnaire was employed and regarding success of customer relationship<br />management, Bang (2005) and Chen and Chung (2004) questionnaires were used. The population of this study<br />included all staffs of capital bank in Tehran city that were 642 staffs which based on Cochran formula, 240 staffs<br />were selected by cluster sampling. To analyze data, Pearson correlation test and structural equation model were<br />employed by using SPSS and AMOS software. The obtained results of this study indicated that the knowledge<br />management affected significantly on organizational factors (staffs, leadership, organizational structure).<br />Furthermore, the technology of interaction management affected significantly on success of customer<br />relationship management and also technology of customer relationship management influenced significantly on<br />organizational factors (staffs, leadership, organizational structure). Organizational factors (staffs, leadership,<br />organizational structure) affected significantly on success of customer relationship management. The findings of<br />this study showed that the knowledge management did not affect significantly on success of customer<br />relationship management. Technology of customer relationship management by mediating variable of<br />organizational factors did not affect significantly on success of customer relationship management.</p>
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».