Understanding consumer satisfaction with railway transportation service: An application of 7Ps marketing mix
Notice bibliographique
Résumé
Railway transportation (RT) plays a crucial role and it is an inseparable part of one country's main traffic network. However, due to the advantages of aviation industry and other modes of transportation, the share of RT of total traffic volume gradually decreases and RT enterprises are facing various difficulties. Customer satisfaction is one of the essential factors for the survival of any business organization. In order to accordingly offer products and services, RT companies must understand their customers and find out to what extent the consumer is satisfied with their offered services and products. The objective of this study is to evaluate the effect of each factor on the passengers' satisfaction and freight owners for RT service in Vietnam's context. The study utilizes 7Ps marketing mix (Product, Price, Place, Promotion, People, Process and Physical evidence) to analyze the customer satisfaction level. The collected data are analyzed through the multiple regression method by the use of SPSS software to understand the relationship of marketing mix elements and consumers' satisfaction. The study finding helps us guide the RT operators on their marketing strategy formulation. Customers will benefit through enhanced knowledge regarding both core and augmented products associated with RT services. It is also expected that this work can be used as a reference material for RT managers to enhance competitiveness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».