Inferred respect: a critical ingredient in customer satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».