Social Networks and Customer Relationship Development at the Saudi Telecommunication Service Providers
Notice bibliographique
Résumé
This paper is aimed at examining the relationship between the use of social networks and customer relationship development at the three telecommunication service providers in Saudi Arabia. It is also aimed at identifying some factors that may influence the companies’ relationships with their customers. Drawing on previous research, the researcher has selected three factors related to customers on social networks: trust and loyalty, service assessment, and information engagement. The study revealed a strong association of the use of social networks with the company’s customer relationship development, trust and loyalty, and service assessment, but not with information engagement. The findings also demonstrated significant positive associations of trust and loyalty, and service assessment with customer relationship development. However, an insignificant positive relationship was found between information engagement and customer relationship development. To leverage the effectiveness of customer relationship management at telecommunication companies in Saudi Arabia, the study recommended these companies to adopt the concept of Social Customer Relationship Management (Social CRM), and to develop customer service skills of their staff in charge of social networks. The study also pointed out the importance of encouraging customers to use social networks to connect with companies, rather than just using the traditional methods. Furthermore, the study recommended the companies to pay more attention to the customers’ assessment of their social networks, and to ensure security and privacy of their data. Ultimately, the companies need to focus on providing customers with the needed information, and benefiting from their feedbacks on social networking sites.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».