Differentiating service quality impact between the online and off-line context: an empirical investigation of a corporate travel agency
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Corporate travel represents a significant source of revenue for the tourism industry. Therefore, the quality of service is essential for maintaining and expanding corporate cliental bases. Despite the importance, the extant literature has yet sufficiently examined corporate travel service quality (SQ) and its impact. To make up for the drawback, this study aims to differentiate the impact of SQ perceptions on customer satisfaction between the online and off-line contexts through an empirical investigation in one of the top five corporate travel agencies in North America. Design/methodology/approach The well-established SERVQUAL measurement is applied in differentiating the impact of SQ dimensions between the online and off-line context. To empirically test the proposed corporate travel agency (CTA) SQ conceptual model, a set of survey data of “Welcome Back Survey” from HRG (a top five CTA in North America) was examined. Findings The study finds that for online services, assurance, responsiveness and empathy affect perceived SQ, whereas for off-line services, assurance, empathy and tangible are the three dimensions of perceived SQ. Research limitations/implications By relying on the existing survey, the off-line context has one less dimension than the online context. Yet as an early effort in differentiating the differences in the impact of SQ between two service contexts, the study offers insightful findings. Practical implications The findings will be helpful for business managers of CTAs to identify the factors that influence SQ in both online booking and off-line booking context. In particular, assurance and empathy are two dimensions that exert a significant impact on customer satisfaction. Originality/value This paper is the first to compare the differences of the SQ of online and off-line corporate travel.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».