Predictors of Complain Behaviour among Mobile Telecommunication Network Consumers
Notice bibliographique
Résumé
This research paper sought to empirically determine the predictors of consumer complain behaviour. High prevalence of anomalies with mobile telecommunication network services without a lasting solution emphasized the significance of the present study. Hawkins, Best, & Coney (2004) consumer complain behavioural framework was used as the study’s theoretical background. It was a quantitative study which employed a cross-sectional survey. A total of 385 respondents within Festac town in Nigeria were selected stratifiedly for the study. Descriptive analysis showed that 64.9% of the respondents are passive while 35.1% are active complainers. Regression analyses revealed that six demographic variables explained 4.9% variance on complain behaviour while dissatisfaction explained additional 10% variance on complain behaviour. It further indicated that three control measures were significant, with dissatisfaction (β=-.33, p <.001), religion (β=.12, p <.05) and level of income (β=.11, p <.05). Dissatisfaction is an insubvertable factor of complain behaviour regardless of consumers’ religious affiliation and level of income. Firms should try to alleviate dissatisfaction, encourage active complain, and pay more attention to consumers’ religiosity and level of income since these variables influence complain behaviour.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».