Effect of emotional labor on customer satisfaction: The study of multiple moderators in hospitality industry of Pakistan
Notice bibliographique
Résumé
Emotional labor is the foremost focus for both academicians and practitioners of human resource management from the last two decades. It has become mandatory job for service workers to create, sustain and construct progressive emotional state with customer throughout service encounter process. Different emotional labor strategies execute by service worker capitulate diverse outcomes, since customer may perceive them as fake, robotic or sincere. This study is discussing the relationship between emotional labor and customer satisfaction in the context of hospitality industry in Pakistan. The contemporary research portrays the effect of emotional labor on customer satisfaction by the role of three key moderators which are self-monitoring, co-worker support and customer satisfaction. The selected context is hotel industry of Pakistan which incorporates all five star hotels representing different provinces of country. Accumulated sample size comprises 185 respondents exemplifying front office department of all five star hotels of country. Multivariate data analysis techniques like exploratory factor analysis (EFA), cronbach's alpha and linear multiple regressions for moderators through Hayes process have been used to analyze the data. Data analysis postulates constructive set of findings. Results demonstrates that role of emotional labor is substantial in order to achieve customer satisfaction. Emotional labor is more effective due to deployment of three moderators which are self-monitoring, co-worker support and customer participation. Another noteworthy outcome of research is that, deep acting is more prone towards customer satisfaction in comparison with surface acting. Lastly, this study is dynamic for practitioners in hotel industry and provides valuable insight in this context. In the end limitations and future directions are made by researcher.
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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 | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».