Factors Influencing Customer Retention and Loyalty in Dental Practice in the United States
Notice bibliographique
Résumé
This mixed study is an analysis of factors that influence customer retention and loyalty in dental practices in the US. The study determines and encourages patient choice to visit specific dental offices, ensures the well-being of dental customers, and supports the viability of dental practices in the industry. A mixed research methodology was employed, which started with a thematic content analysis of the sampled literature. This produced 18 influencing factors for the dental industry. Afterward, these factors were constructed into survey questions to conduct the primary research via SurveyMonkey and identify dental patient perceptions regarding these 18 factors. Finally, a non-parametric Kruskal-Wallis test was employed to rank and group the 18 factors based on their importance as perceived by US dental patients. The study highlighted the similarities and differences in the influencing factors across extant literature and contemporarily collected data in the US. While the extant literature ranked communication and relation as essential factors in retaining dental patients, the survey prioritized skill and trust as the crucial factors a patient would consider when choosing a dental clinic. This study grouped and ranked all 18 of the identified factors, which any dental clinic could consider retaining and enhancing the loyalty of their existing and prospective clients.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».