MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3119385073 · doi:10.1108/mip-08-2020-0346

Factors affecting customer satisfaction on online shopping holiday

2021· article· en· W3119385073 sur OpenAlexaff
Shian-Yang Tzeng, Myriam Ertz, Myung‐Soo Jo, Emine Sarigöllü

Notice bibliographique

RevueMarketing Intelligence & Planning · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessCustomer satisfactionAdvertisingService qualityOriginalityProduct (mathematics)ChinaQuality (philosophy)Service (business)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Singles' Day (SD) in China is the world's biggest online shopping event while consumer dissatisfaction is also on the rise. Both theory and practice need sharper insights to foster consumer satisfaction, but such knowledge remains sparse in the literature. The current study addresses this void by assessing the effects of online and offline retail service features on consumer satisfaction with SD. Design/methodology/approach A two-phase survey was implemented before and after the SD online shopping holiday, with 594 participants in China. Respondents were randomly selected from unique proprietary databases of merchants in the top-five online product categories in China. Findings The findings show that information quality, product quality and savings improve, but product return worsens, customer satisfaction with the online shopping holiday. However, good after-sale service can ease the product return process thereby boosting customer satisfaction. Originality/value This paper addresses a research void by studying effectiveness of retail service features on consumer satisfaction with online shopping festivals.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations105
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMarketing Intelligence & PlanningMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207