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Enregistrement W3041026129 · doi:10.19044/esj.2020.v16n16p244

Effects of Customer Knowledge Management on Marketing Management and Results: Case Study in Business Companies, FARS

2020· article· en· W3041026129 sur OpenAlexaff
Seyedmohammad Hosseinifard, Fateme Tohidi, Hamidreza Abootalebi Jahromi, Navid Abootalebi Jahromi, Nakisa Adib, Abdolhossein Ayoubi

Notice bibliographique

RevueEuropean Scientific Journal ESJ · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueKnowledge Management and Sharing
Établissements canadiensYorkville University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical populationCronbach's alphaMarketingMarketing managementPath analysis (statistics)BusinessReliability (semiconductor)Knowledge managementStatisticsMathematicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of the present study was to investigate the impact of customer knowledge management on marketing management and marketing results in Fars business companies. Statistical population of the present research includes 1135 employees and managers of Fars business companies which with using formula, 290 individuals were questioned with random sampling. To collect data, standard questionnaires including Vorhies & Morgan’s (2005) marketing questionnaire, Ling-Yee’s (2005) marketing management questionnaire, Alegri’s (2011) knowledge management questionnaire were used. In order to confirm their reliability, their coefficient Cronbach's alphas are respectively 0.82, 0.79 and 0.88. For data analysis, inferential statistics, Pearson correlation test, Single variable regression, Path analysis and SPSS software version 22 were used. The results showed that there is a positive and meaningful relationship between customer knowledge management, marketing results(efficiency) and marketing management. Also, knowledge management had a positive and significant impact on marketing management and marketing results. Moreover, proposed conceptual model is supported.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,316
Score d'incertitude au seuil0,789

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,042
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,255 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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