Corporate listening: unlocking insights from VOC, VOE and VOS for mutual benefits
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Comparatively, while the voice of customers, employees, and other stakeholders have been identified as key components of corporate and marketing communication, little attention has been paid to how organizations listen to, make sense of, and use the information provided. The research reported in this article examined how a multinational corporation and its subsidiaries listen to their customers, employees, and other stakeholders and explored how corporate listening can be improved for mutual benefits. Design/methodology/approach This article reports participatory action research within a multinational corporation operating in Europe, Canada and Australia, which set out to become a “listening organization” to improve its relationships and performance. The research was informed by interviews, observation, content analysis of relevant documents, and critical reflection. Findings This analysis illustrates the need for and benefits of looking beyond statistical data to analyze textual, aural and visual data available from call centers, open-end survey comments, complaints, correspondence, social media and other sources, and it identifies methods, tools and technologies for ethical insightful corporate listening. Research limitations/implications This article advocates a “turn” from a focus on voice to focus on listening, noting that expression of the voice of customers, employees and other stakeholders has no value to them or organizations without active listening. Originality/value This paper reports an in-depth study of corporate listening to multiple stakeholders and identifies opportunities for increased insights and understanding that can lead to tangible benefits for both organizations and their stakeholders.
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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 | 0,017 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,026 |
| Communication savante | 0,020 | 0,024 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,008 |
| 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 ».