The contributing factors towards e-logistic customer satisfaction: a mediating role of information technology
Notice bibliographique
Résumé
In this era of industrialization, there is an increase rate of e-logistic services, which has raised the necessity to pay more attention on e-logistic customer satisfaction.E-logistic services spread so rapidly worldwide which overlook the significant segment of customer satisfaction.Therefore, the prime objective of the current research study is to develop a comprehensive framework for e-logistics customer satisfaction.Various studies highlighted the area of elogistic customer satisfaction, however, in a rare case, literature formally documented the problem of e-logistic customer satisfaction.Hence, less attention has been paid to the aspect of customer satisfaction in e-logistic.To address this gap, four hypotheses are proposed concerning the relationship of low distribution charges (LDC), low transit time (LTT), effective payment method (EPM), information technology (IT) and e-logistic customer satisfaction.An e-mail survey was preferred, and questionnaires were distributed by using simple random sampling technique.The three hundred (300) questionnaires were distributed among the elogistic users.The results of the current study found that low distribution charges, low transit time, effective payment method and information technology had a positive significant relationship with e-logistic customer satisfaction.Furthermore, information technology found main contributory element between effective payment method and e-logistic customer satisfaction.This study is contributing to the body of knowledge by developing a comprehensive framework to solve various e-logistic problems.Hence, the current study is helpful for e-logistic companies to mitigate e-logistic customer satisfaction problems.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,003 | 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) | 0,009 | 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 ».