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Enregistrement W3153967971 · doi:10.3390/jrfm14040179

A Structural Equation Modelling Evaluation of Antecedents and Interconnections of Call Centre Agents’ Intention to Quit

2021· article· en· W3153967971 sur OpenAlexvenueno aff
Chux Gervase Iwu, Abdullah Promise Opute, Olayemi Abdullateef Aliyu, Chukuakadibia Eresia-Eke, Tichaona Buzy Musikavanhu, Afeez Olalekan Jaiyeola

Notice bibliographique

RevueJournal of risk and financial management · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueJob Satisfaction and Organizational Behavior
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStructural equation modelingAttritionPsychologyJob satisfactionCustomer satisfactionCenter (category theory)MarketingSocial psychologyBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Call centers play a significant role in the operational dynamics of different types of businesses. This is especially the case because a call center agent’s demeanor can impair or engender customer satisfaction, which has ramifications for business patronage. Unfortunately, the pressures associated with the role of the call center agent have made staff attrition a norm in the industry. While this does not augur well for the call center or the organizations that they serve, the role of possible antecedents in the equation of staff attrition in South African call centers remains largely unexplored. Using a structural equation modeling approach, this study examined the interconnections between customer orientation, knowledge management, job satisfaction, and employees’ intention to quit. Additionally, the mediating influence of job satisfaction on the association between customer orientation and knowledge management of the intention to quit is examined. This study found significant relationships between knowledge management, customer orientation, and job satisfaction and the dependent variable (intention to quit). In addition, this study establishes that the extent to which job satisfaction may mediate the influence on the intention to quit hinges on the organizational element considered. Two factors limit the extent to which the findings from this study can be generalized. First, this study focused on the call center setting in South Africa. Second, convenience sampling was used in this study. This study points to critical operational practices that call center managers can embrace toward enhancing job satisfaction and reducing intention to quit propensity. Using structural equation analysis, we contend that call centers in the South African setting would effectively address staff attrition if appropriate organizational practices are endorsed toward ensuring employee job satisfaction.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,259
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

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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