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Enregistrement W3093880144 · doi:10.1108/ejm-11-2019-0853

Inferred respect: a critical ingredient in customer satisfaction

2020· article· en· W3093880144 sur OpenAlexaff
Laurence Ashworth, Maureen Bourassa

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Marketing · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensUniversity of SaskatchewanQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCustomer satisfactionOriginalityMarketingAntecedent (behavioral psychology)Value (mathematics)Product (mathematics)PsychologyPerceptionQuality (philosophy)Test (biology)Service qualityConsumer behaviourSocial psychologyService (business)Business

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to address the following question: Do consumer inferences of respect (disrespect) contribute to satisfaction (dissatisfaction)? The research question is explored over two studies. The first aimed to test whether respect spontaneously emerged as an important component of consumer satisfaction. The second aimed to examine whether perceptions of respect could explain consumers’ satisfaction response beyond traditional antecedents of satisfaction (i.e. product and service factors, expectations). Design/methodology/approach The first (pilot) study examined whether respect/disrespect spontaneously emerged in written descriptions of highly satisfactory/dissatisfactory experiences (n = 356). The second (main) study used a survey methodology to test whether perceptions of respect could explain customer satisfaction beyond traditional antecedents (n = 2,641 plus n = 398). Findings Drawing on theories from social psychology and organizational justice, the current study argues that perceived respect, as inferred by customers from elements of their interactions with organizations, may also be critically involved in the satisfaction response. Research limitations/implications Conceptually, the findings place respect as a central antecedent among satisfaction determinants. Practical implications Practically, this research underscores the importance of enacting respect and avoiding actions that communicate disrespect because of their effect on satisfaction. Originality/value Customer satisfaction is critically important to organizations and so a great deal of research or work has sought to understand its causes – traditionally product performance, service quality and expectations. This current work, or This current research argues that inferred respect, as an indicator of the extent to which people perceive they are valued, should have an important, and general, influence on satisfaction that goes beyond what traditional determinants of satisfaction can explain.

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)0,003
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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