Digital marketing and its role in achieving customer’s happiness: Evidence Jordanian five-star hotels
Notice bibliographique
Résumé
The study aimed at bridging or reducing the knowledge gap between digital marketing di-mensions and customer’s happiness, by diagnosing both the level of digital marketing adoption and the level of customer’s happiness achievement, determining the nature of the relationship between digital marketing and customer’s happiness, and recognizing the level of effect and contribution of digital marketing dimensions in achieving customer’s happiness. This is based on the main idea that digital marketing activities are the main basis for achieving customer’s happiness, when designing digital services. Opinions of (360) customers in Amman five-star hotels were surveyed and viewed to achieve this direction, by designing and distributing a questionnaire. The most important results of the study showed that all digital marketing dimensions positively affect customer’s happiness, as well, the level of using dimensions of both digital marketing, and achieving customer happiness is lower than the required level, by five-star hotels in Amman. The most important recommendations were using of distinguished digital channels tools to respond to attract customers, such as the use of advertisements that accustom customers to use of products or services based on virtual reality or through the applications that use live streaming marketing system (photos or video) in order to bring customers close to what services the hotel offers. Using creative, and effective methods in communicating with customers through human emotions to create delicious marketing for customers, which makes them engaged with the offers they receive, whether through e-mail or SMS. Interest in providing real and effective content to digitally marketed service, in order not to create a gap between hotel and its customers as a result of the mismatch between what is advertised and what is actually provided. Determining success indicators of a hotel digital marketing campaigns by knowing customer’s feelings and their happiness (i.e. through customers’ positive feedback).
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».