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Enregistrement W4388030193 · doi:10.5267/j.ijdns.2023.8.026

Mobile services sector in Saudi Arabia: A systematic literature review of the effective strategies for enhancing customer satisfaction

2023· article· en· W4388030193 sur OpenAlexvenueno aff
Abbas N. Albarq

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Data and Network Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Faisal University
Mots-clésBusinessCustomer satisfactionCustomer retentionLoyalty business modelMarketingCustomer advocacyService qualityCustomer to customerMobile technologyService (business)Mobile computingComputer scienceTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mobile services sector in Saudi Arabia has experienced significant growth in recent years, largely driven by the increasing demand for mobile communication and internet services. This systematic review aims to identify and evaluate the effective strategies for enhancing customer satisfaction in Saudi Arabia's mobile services sector. A systematic review was conducted across five databases from 1st January 2010 and 31st March 2023. The entire process was followed as recommended by the PRISMA guidelines. The findings suggest that the most effective strategies for enhancing customer satisfaction in the Saudi Arabian mobile services sector are improving network coverage, enhancing customer service, offering competitive pricing, introducing new technology and features, and providing value-added services. By adopting these strategies, mobile service providers in Saudi Arabia can enhance their customers' satisfaction, build stronger relationships with their customers, and ultimately increase customer loyalty. Moreover, the study revealed that a combination of these strategies would lead to higher levels of customer satisfaction. The study's findings indicate that mobile service providers in Saudi Arabia can enhance customer satisfaction by focusing on various strategies, such as improving network coverage, customer service, pricing, technology, and features, and providing value added services. Customer satisfaction is one of the main aspects of service delivery. Immediate measures in this regard will assist the mobile sector in Saudi Arabia to plan effective approaches to improve customer satisfaction; this, in turn, can give them a competitive edge in the market and sustain growth in the mobile services sector.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,004
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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