Less speed more haste: The effect of crisis response speed and information strategy on the consumer−brand relationship
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the relationship between firm crisis behavior and the resulting consumer–brand relationship (CBR) response. Drawing from theoretical traditions in brand transgressions, service failure, and crisis communications, we use longitudinal survey data combined with archival social media data to empirically test the effect of crisis response speed and crisis information strategy on the short‐term consumer crisis response evaluations (1 month after crisis response), and the long‐term CBR (1 year after crisis response). Results show that, contrary to intuitive expectations, a faster firm response is not always better, as a slower response was found to result in higher crisis response evaluations. We also show that this effect depends on the consistency of the communication strategy with the first active response. Specifically, when a firm prioritizes safety information ( instructing strategy ), a faster response is better. Whereas, when the firm prioritizes well‐being information ( adjusting strategy ), a slower response is better. We argue the counterintuitive finding that a slower response is better implies that reacting too quickly may signal rashness and unpreparedness to the customer, leading to more negative evaluations. We term this distinction the difference between being responsive (fast but considered) and reactive (faster but rash).
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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 | 0,011 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 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 ».