Emotional Intelligence and Extended Service Profit Chain in Telecom Industry in Oman – An Empirical Validation
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».