Are your customers grateful? How customer gratitude impacts loyalty programme effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to identify which loyalty programme (LP) benefits are most likely to create consumer gratitude and increase loyalty towards the brand for consumer goods and services loyalty schemes. Design/methodology/approach French-speaking Quebecer (Canada) members of retail LPs answered an online survey. The S-O-R framework was used to investigate the effects of LP benefits on customer loyalty to the brand through the mediating mechanism of gratitude. Data analysis was performed by means of partial least square structural equation modelling. Findings Three benefits (entertainment, recognition and social) out of five were identified to significantly enhance customer gratitude towards the brand. Neither monetary nor exploration benefits had a direct effect on gratitude or loyalty. In addition, gratitude was positively and strongly related to loyalty and fully mediated the effects of entertainment and recognition benefits on loyalty. As for social benefits, gratitude complementarily mediated their relationship to loyalty. Practical implications The findings are of utmost interest to LP managers. They offer valuable insights to maintain or modify LPs to enhance customer true loyalty. First, they highlight the strategic role of gratitude, which strongly determines customer loyalty. Second, this study's findings indicate which LP benefits should be prioritised to enhance customer gratitude and loyalty. Originality/value This research is the first empirical attempt to study the effects of LP perceived benefits on customer gratitude. It addresses the paucity of research on customer gratitude and enhances its importance in retail and relationship literature.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,012 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».