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Enregistrement W2790982112 · doi:10.5539/ibr.v11n3p133

Emotional Intelligence and Extended Service Profit Chain in Telecom Industry in Oman – An Empirical Validation

2018· article· en· W2790982112 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Sultan Ahmad Ansari, Jamal A. Farooqui, Said Gattoufi

Notice bibliographique

RevueInternational Business Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOriginal equipment manufacturerBusinessCustomer satisfactionMarketingLoyaltyUpstream (networking)Loyalty business modelCompetitive advantageProfitability indexProfit (economics)Supply chainService qualityEmpirical researchService (business)Industrial organizationTelecommunicationsComputer scienceEconomicsStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A research study was initiated to investigate the influence and impact of Emotional Intelligence (EI) on extended Service Profit Chain (SPC) model in a telecom service industry in Oman. The operations management literature frequently exhorts that in addition to quality compliance, customer satisfaction, retention some attention to be devoted to attributes like employees satisfaction and loyalty as well. Accordingly, the SPC integrates EI as a pivotal component and has been in wide use for studying mutual linkages between employees and customers. The present study empirically examines the suitability and usefulness of this model in telecommunications industry, by collecting feedback about various attributes associated with from entities in both upstream and downstream paths viz. Original Equipment Manufacturers (OEM), Service Providers (SP) and Customers. Using a battery of carefully-crafted, inter-linked hypotheses by thorough statistical analysis of the survey data was made to validate the assumptions and the soundness of three-tier architecture of SPC. The proposed research framework demonstrated that Service Quality (SQ) of upstream OEMs increases in proportion to the SQ and employee loyalty of SPs, which in turn generates satisfaction and loyalty among downstream customers. Interestingly, loyalty among downstream customers diffuses or propagates upward, translating into higher sales and performance for upstream OEMs. These findings suggest that EI is a benevolent, binding force and plays an invisible hand, in enhancing internal performance of an organization. By embracing extended SPC model, service industries are bound to gain competitive advantage and unleash firm profitability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,162
Tête enseignante GPT0,423
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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