Relationship Value and Relationship Quality: An Exploration of Its Antecedents on Customer Loyalty
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this study is to examine relationship value and relationship quality, and its effect on customer loyalty in the context of relationship marketing. Four key relationship value variables of economic value, service value, relational value and social value are examined in this study. The study focuses on the Malaysian telecommunication industry and based on the business-to-customer environment. The structural equation modelling technique is used to empirically test the proposed hypotheses using a sample of 350 customers collected by a questionnaire survey. The results showed that three relationship value variables of economic value, service value, and social value have significantly influenced relationship quality. Customer loyalty is significantly affected by relationship quality. There is no significant effect of relational value and relationship quality. The contribution of this paper is twofold. From a theoretical perspective, the social exchange theory is used to explain and conceptualize relationship marketing paradigms. It offers both a conceptual foundation and empirical-based evaluation of customer loyalty through the context of relationship value and relationship quality. The relationship value dimensions of economic value, service value, and social value is the antecedent to relationship quality, which lead to customer loyalty. In the practical perspective, the findings proposed that the telecommunication service providers should focus on relationship value through providing better value for money packages, innovation of services and improve social interaction with customers to build stronger relationship quality and achieve customer loyalty.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».