E-Marketing Communication and Loyalty in Real Estate Customers Based on Their Income
Notice bibliographique
Résumé
The real estate industry is one of the most profitable activities worldwide, for instance, GDP-wise in 2020 it had a share of 5.8% within the Mexican economy, that is above 62 billion dollars (Statista, 2022; The World Bank, 2022). An activity with such relevance should keep up with world trends such as digitalization, e-commerce, and communication especially during the pandemic. COVID-19 accelerated the need of a multichannel integration in order to compete in today’s fierce competition. Digitalization has helped companies and people to find each other allowing them to communicate and exchange value, all of these resulting in long relationships. The problem analyzed within this research is made up of the little knowledge the realtors have regarding digital tools and how they can use them in their daily work activities as well as the effect they may have. Therefore, the purpose of this study is to analyze the influence of e-marketing communication on customer’s loyalty in the real estate business and to find out if there are any variations in terms of people's income. PLS-SEM was used so as to determine the link between each of the constructs in the proposed model, results show that e-marketing communication has a favorable and significant impact on customer loyalty, and that this influence is related to people's income.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 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 ».