How Engaged Customers Can Help the Brand: An Empirical Case Study on a Higher Education Institution (University) in Egypt
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this paper is to investigate through an empirical research the relationship between Customer Engagement Behavior (CEB) and some of its alleged outcomes that include Benevolence/Trust, affective commitment and future patronage in a service sector which is Higher Education. Thus, this research investigates customer engagement constructs of conscious attention and emotional participation that lead to various favorable behaviors by the customer, which in turn leads to favorable outcomes of benevolence, affective commitment and future patronage. The researcher starts by a survey of literature which handles various aspects of CEB which include: possible types of these behaviors, factors affecting CEB, outcomes of CEB and CEB as compared to other marketing concepts. Next, the researcher proposes a model where engaged students (CE) will undertake favorable behaviors (CEB) which in turn will lead to favorable outcomes of Benevolence/trust, future patronage/repurchase intention and affective commitment. The researcher tests the model using Partial Least Squares structural equation modeling (PLS-SEM) and empirical data from a survey (self-administered questionnaire) that was distributed among 5 faculties of one private university in Egypt based on a case study approach. The results show that we accept the hypotheses of the model of the model yet the researcher suggests application on other universities to further test the model. Moreover, the researcher invites further research of other favorable outcomes of CEB as loyalty to be considered. The researcher also suggests an investigation of unfavorable CEB as bad word of mouth (WoM) and harmful blogging or unfavorable reviews.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».