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Enregistrement W4387055456 · doi:10.32782/mer.2023.101.06

PROBLEM AREA DIFFERENCES IN THE CONCEPTS OF CUSTOMER CENTRICITY AND CUSTOMER ORIENTATION

2023· article· en· W4387055456 sur OpenAlexaboutno aff
Інна Рєпіна, Олена Потієнко

Notice bibliographique

RevueMechanism of an economic regulation · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusFocus (optics)Sample (material)Scientific literatureComputer scienceInterpretation (philosophy)Data scienceKnowledge managementInformation retrievalPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In recent years, business literature has shifted its focus from customer focus to customer centricity, which is positioned as a fundamentally new concept, a paradigm of doing business. The purpose of this article is to understand the correlation of these concepts for the correct interpretation of the latter. A review of the scientific literature using the built-in analysis option of SCOPUS.com showed that the main components of this concept (definition, genesis, prerequisites, consequences, differences from other concepts, positives, barriers, etc.) were developed long ago - at the beginning of the 21st century. The To increase the validity and remove bias in the interpretation of the distinctive features of the concept, a conceptual computer analysis of 2 arrays of information was carried out: titles and abstracts of 270 scientific publications published in the SCOPUS scientometric database with the keyword "customer focus" and 460 scientific publications with the keyword "customer centricity". The sample comprised 5,856 publications with one of the possible terms describing the attitude towards the client (orientation, focus, focus) in the title or abstract. The text arrays were processed using WordStat 2023.0.1, a special text analysis module developed by Provalis Research (Canada). The computer analysis conducted with the help of the WordStat software allowed to establish a list of words that are most often found in scientific periodicals (articles and abstracts) included in the relevant sample; a list of phrases that are most often found in scientific periodicals (articles and abstracts) included in the relevant sample; leading topics that are considered within the formed samples (6 topics that characterise the problem field of customer focus research and 10 leading topics of publications on customer centricity). The objective data obtained proves that while at the level of words there is an identity of concepts, at the level of phrases and top topics there is a clear shift in focus from marketing issues (customer focus, customer satisfaction, customer relations, customer requirements, customer-centric service, customer-centric experience, customer relationship management, etc.). In addition to the traditional aspects (customer centricity, customer relations), the leading aspects described in the literature on customer centricity are making the right decisions in all links of the supply chain, the problems of developing appropriate information systems and technologies, creating and using social networks, developing tools for empathy with the customer, and predicting his or her behaviour - as the basis for real customer centricity. It was also found that customer centricity is recognised as a priority for the development of products and services in such new areas as energy saving and electric vehicles. Thus, the conceptual computer analysis conducted with the help of the WordStat software product allows to interpret customer centricity as a qualitatively new level of development of the customer orientation concept, which implies the extension of the concept's scope to all components and processes of the business model, the acquisition by organisations of a new status of "customer-oriented"; recognition of the customer as the most important, central figure and driving force of business development.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,833
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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