MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4206680929 · doi:10.3390/su14020803

Marketing Performance Sustainability in the Jordanian Hospitality Industry: The Roles of Customer Relationship Management and Service Quality

2022· article· en· W4206680929 sur OpenAlexaff
Jassim Ahmad Al-Gasawneh, Khalid Al-Zubi, Marhana Mohamed Anuar, Siti Falindah Padlee, Adnan ul Haque, Jumadil Saputra

Notice bibliographique

RevueSustainability · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensYorkville University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarketingBusinessRelationship marketingContingency theoryService qualityEnterprise relationship managementCustomer relationship managementHospitality industryStructural equation modelingMarketing managementCustomer satisfactionKnowledge managementCustomer advocacyProcess managementService (business)Computer scienceTourism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the mediating role of service quality between customer relationship management (CRM) performance dimensions and the marketing performance of Jordanian hotels using resource-based view theory and contingency theory. A self-administered survey was conducted on 162 general managers of hotels in Jordan. The data were analyzed using partial least squares structural equation modelling. The findings of the study indicated that service quality mediated the relationship between the CRM performance dimensions (key customer focus, CRM knowledge management, CRM organization, and CRM-based technology) and the marketing performance of Jordanian hotels. This study provides significant contributions to theory and practice. From a theoretical perspective, this study fills in the literature gaps by providing insights about the mediating role of service quality in the relationship between customer relationship management performance dimensions and marketing performance. For managerial contributions, this study suggested that hotels can enhance their marketing performance by focusing on service quality and customer relationship management performance dimensions, especially the key customer focus dimension.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations41
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSustainabilityMême sujetCustomer Service Quality and LoyaltyTravaux en français237 207