Influence of Experiential Marketing to Consumer Satisfaction and Repurchase Intentions: “Goreng” Taichan Restaurants as a Case Study
Notice bibliographique
Résumé
The culinary industry has grown rapidly in the last ten years in Indonesia.Among the foods whose development is very rapid is Taichan satay.A Taichan satay restaurant in great demand by buyers in Jakarta is "Goreng" Taichan Restaurant.The purpose of this study is to analyze the influence of experiential marketing on consumer satisfaction and product repurchase intentions at "Goreng" Taichan Restaurants.The basic method in this study uses comparative causal methods, and the data collection uses survey techniques.The location of the study was chosen purposively, namely the "Goreng" Taichan Restaurants in the Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang, and Bekasi areas.The population in the study were consumers of "Goreng" Taichan Restaurants.The total sample of 120 respondents was selected by the convenience sampling method.The data analysis method is the Structural Equation Modeling (SEM) method with the Partial Least Square (PLS) tool.The results showed that experiential marketing has a positive effect on increasing consumer satisfaction and repurchase intentions.The consumer satisfaction factor positively affects consumer repurchase intentions.The output of this research implies that marketing managers must pay attention to aspects of consumer satisfaction and consumer purchase intentions in designing their company's experiential marketing program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».