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Enregistrement W4400473437 · doi:10.5267/j.uscm.2024.5.024

How customer relationship management and social media business profiles drive customer retention of MSMEs

2024· article· en· W4400473437 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Adam, M. Ridha Siregar, Nabilah Nabilah, T. Meldi Kesuma, Mahdani Ibrahim

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessCustomer retentionCustomer relationship managementCustomer equitySocial mediaCustomer intelligenceMarketingCustomer satisfactionProcess managementCustomer advocacyCustomer to customerComputer scienceService qualityService (business)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examines the impact of customer relationship management (CRM) practices and social media marketing (SMM) activities on customer retention among MSMEs in Aceh. It considers the dual role of social media in relationship management (CRM) and business engagement (SMM). Recognizing the widespread use of social media, the study explores different stages of its adoption and utilization in business. A formalized social media business profile is used as the moderating variable, defined by a firm's formal allocation of responsibility, outsourcing, funding, governance of social media, and broader changes to structure, processes, leadership, training, and culture. Data was collected from 565 MSMEs using questionnaires and analyzed with partial least squares structural equation modeling (PLS-SEM) and multi-group analysis. The results demonstrated a high predictive power of the model on customer retention. Within CRM, the findings indicated a significant difference in the effect of key customer focus on customer retention, with higher effects observed in MSMEs that do not formalize their social media business profiles. Additionally, technology-based CRM showed significantly higher effects on customer retention for those who formalize their social media profiles. Within SMM, the study revealed significant differences in the effects of customization and trendiness on customer retention, both of which were more pronounced in MSMEs without formalized social media profiles. Furthermore, word-of-mouth had a significantly higher impact on customer retention for MSMEs with formalized social media profiles. This research contributes theoretically by developing an integrated framework that identifies how key customer focus, CRM organization, knowledge management, technology-based CRM, customization, entertainment, interaction, trendiness, and word-of-mouth influence customer retention. It also explores the moderating effects of formalized social media business profiles on CRM practices and SMM activities within MSMEs.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,802
Score d'incertitude au seuil0,864

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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