The effect of customer relationship management (CRM) on business profitability in Jordanian logistics industries: The mediating role of customer satisfaction
Notice bibliographique
Résumé
In today's competitive business environment, the implementation of Customer Relationship Management (CRM) strategies is essential for firms to succeed. The purpose of this study is to investigate the relationship between CRM, customer satisfaction, and business profitability in the Jordanian logistics industry. Specifically, the study examines how customer satisfaction mediates the effect of three key CRM on business profitability. To achieve this, Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) was used to analyze data collected from 384 employees of logistics firms in Jordan. The results of the study suggest that CRM positively affects customer satisfaction, and that customer satisfaction has a significant mediating effect on the relationship between CRM and business profitability. The findings of this study have important implications for logistics firms seeking to improve their business profitability through the adoption of CRM. By focusing on the three key CRM (Customer Identification, Customer Acquisition, and Customer Analytics), firms can improve their customer satisfaction levels, which, in turn, can lead to improved business profitability. This study adds to the growing body of literature on CRM practices and their impact on business profitability, particularly in the context of the Jordanian logistics industry.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».