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Enregistrement W3013794500 · doi:10.1108/ccij-08-2019-0102

Corporate listening: unlocking insights from VOC, VOE and VOS for mutual benefits

2020· article· en· W3013794500 sur OpenAlexaboutno aff
Jim Macnamara

Notice bibliographique

RevueCorporate Communications An International Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiquePublic Relations and Crisis Communication
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActive listeningCorporate communicationOriginalityPublic relationsCorporationStakeholderCorporate social responsibilityValue (mathematics)Multinational corporationBusinessMarketingKnowledge managementSociologyQualitative researchPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0080,026
Communication savante0,0200,024
Science ouverte0,0020,014
Intégrité de la recherche0,0040,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,223
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,137 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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