Are your customers grateful? How customer gratitude impacts loyalty programme effectiveness
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle