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Enregistrement W3158984313 · doi:10.1504/ijima.2021.10037440

Customer Satisfaction and Loyalty with Corporate Multi-Brand Web Sites in an Era of Social Media and Misinformation.

2021· article· en· W3158984313 sur OpenAlexaff
Judith Lynne Zaichkowsky, Meriem Agrebi, Jean‐Louis Chandon

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Internet Marketing and Advertising · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAdvertisingBrand loyaltySocial mediaBusinessBrand awarenessBrand managementBrand extensionBrand equityLoyalty business modelMisinformationMarketingPolitical scienceService qualityService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the age of social media, are brand websites still relevant? Confronted by social media, multi-brand companies face a challenge to control their brand image and advertising content. Building an interactive website, as a common umbrella to their many brands can produce a successful customer experience leading to satisfaction and brand loyalty. This paper investigates e-loyalty toward multi-brand websites that aggregate, on a single website, brands and products belonging to the same parent company (corporate brand). Using a quasi-experiment on two major corporate multi-brand websites, the study uncovers a positive multi-brand experience effect coming from the benefits of having multiple brands on the same site. The multi-brand experience on e-loyalty is stronger for first-time visitors compared to repeat visitors and e-loyalty increases with the number of brands purchased before visiting the website. The study provides strong evidence to support a positive effect of multi-brand websites on e-loyalty.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,193
Score d'incertitude au seuil0,329

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2021
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