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Enregistrement W4328025761 · doi:10.5267/j.uscm.2023.1.004

The effects of customer satisfaction, perceived service quality, perceived value, and brand image on customer loyalt

2023· article· en· W4328025761 sur OpenAlexvenueno aff
Mochammad Jasin, Arif Firmansyah, Hastin Umi Anisah, I Wayan Ruspendi Junaedi, İkhfan Haris

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueConsumer Behavior and Marketing Influence
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService qualityStructural equation modelingCustomer satisfactionLikert scaleLoyalty business modelMarketingData collectionBusinessVariablesLoyaltySample (material)Scale (ratio)AdvertisingPsychologyService (business)StatisticsMathematicsGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to analyze the effects of customer satisfaction, service quality, perceived value and brand image on consumer loyalty through a quantitative method. The research was conducted in schools in Indonesia. The sample of respondents in this study were 308 of owners of Small and Medium Enterprises (SMEs). The sampling method used was simple random sampling. Data collection techniques were accomplished using online questionnaires through social media. The measurement scale in this study was a Likert scale with a range of 1-7 and data analysis was performed using structural equation modeling (SEM) with data processing software SmartPLS software. The independent variables in this study were customer satisfaction, perceived service quality, perceived value, and brand image, while the dependent variable was customer loyalty. Based on the results of the study, it was found that satisfaction has a positive and significant effect on consumer loyalty. However, perceived service quality, perceived value and brand image had no significant effects on consumer loyalty.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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