Kundenzufriedenheit und Kundenbindung bei Internet-Portalen : eine kausalanalytische Studie
Notice bibliographique
Résumé
Der Grundungsboom von Online-Portalen in den letzten Jahren wurde primar durch das Ziel getrieben, die Kundenloyalitat im Internet zu erhohen. Die Studie untersucht, ob die Entwicklung qualitativ hochwertiger Portale geeignet ist, die Zufriedenheit der Internetkun-den zu steigern und deren Abwanderung zu verhindern. |Auf Basis verschiedener Theorien zur Erklarung des Online-Nutzerverhaltens wird zu-nachst ein Qualitatskonstrukt fur komplexe Webseiten, wie sie Portale darstellen, konzep-tualisiert und empirisch validiert. Es ergeben sich sechs grundlegende Leistungsdimensio-nen, welche die Nutzer fur die Qualitatsbeurteilung von Online-Portalen heranziehen (6C-Modell). Anhand einer Kausalanalyse erfolgt anschliesend die Uberprufung des Wir-kungsgefuges zwischen der Portalqualitat und der Kundenbindung.|Die Befunde zeigen, dass die Portalqualitat die Kundenloyalitat uber zwei Wirkungspfade positiv beeinflusst. Einerseits steigert eine Erhohung der Qualitat der Portalleistungen in erheblichem Mase die Zufriedenheit, die sich als zentrale Voraussetzung einer kontinuier-lichen Wiedernutzung erweist. Andererseits erhohen sich mit der Qualitat auch die Barrie-ren eines Portalwechsels, die sich in Form des Risikos ergeben, dass vergleichbare Servi-ces und Inhalte auf Konkurrenzportalen nicht verfugbar sind. Beide Wirkungspfade haben wichtige Implikationen fur die Portalgestaltung. Insgesamt belegen die Befunde die wichti-ge Rolle der Qualitat fur das Kundenbindungsmanagement von Online-Portalen. |
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 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 | 0,040 | 0,127 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».