BlockChain (BC) Upending Customer Experience: Promoting a New Customer Relationship Management (CRM) Structure Using Blockchain Technology (BCT)
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to explore the role of BC and its impact on CRM by suggesting an extended CRM on the basis of BC capabilities thru developing an analytic hierarchy planning-based framework to establish criteria weights developing a new self-assessment model to determine the most critical factors impacting the BC investment in CRM to enhance customer experience and to enable parties to work together in a trusted technology environment. An analytical hierarchical process (AHP) approach was utilized to prioritize and weigh the factors affecting the BC investment in modern CRM in the service industry based on the extant literature and its interpretation. This approach resulted in a ranking of 19 sub-factors based on experienced customer service professionals and technologists’ evaluations. Findings revealed a significant insight into proposing a new generation of CRM based on BCT, focusing on using the powerful BC platform considering all factors influencing the BC investment in modern CRM from a business perspective. Understanding the new combination of BC and CRM can solve the challenges and dilemmas linked to the untrusted environment of handling CRM data in the information systems field. This study provides valuable information and critical analysis of BC regarding CRM integration. Directions for future research are also included.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».