Service quality and supply chain value on customer loyalty: The role of customer relationship management
Notice bibliographique
Résumé
Intense business competition urges companies to continually enhance their marketing strategies to retain and attract customers. Therefore, a profound understanding of factors influencing customer loyalty becomes crucial. Service quality, customer satisfaction, and supply chain value are considered key factors affecting customer loyalty. However, the relationships between these variables and the role of Customer Relationship Management (CRM) as a mediator need further investigation, especially in the context of Indonesian companies. Hence, this research aims to contribute a deeper understanding of the interconnection between service quality, customer satisfaction, supply chain value, and customer loyalty, as well as to explore the role of CRM as an essential link in this dynamic. The research methodology employed is quantitative, utilizing a Likert scale questionnaire distributed online to managers and employees in the automotive sector listed on the Indonesia Stock Exchange (IDX). Out of 400 distributed questionnaires, 261 were successfully collected, with 14 incomplete responses, resulting in a final sample size of 247. Data collection took place from June to August 2023. In data analysis, the study applied the Structural Equation Modeling (SEM) approach using the SmartPLS analysis tool. The research findings indicate that service quality significantly influences CRM, while it does not have a direct significant impact on customer loyalty. Customer satisfaction significantly affects both CRM and customer loyalty. Supply chain value significantly influences CRM but does not have a direct impact on customer loyalty. Customer Relationship Management proves to mediate the relationships between service quality and customer loyalty, customer satisfaction and customer loyalty, as well as supply chain value and customer loyalty.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 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 ».