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Enregistrement W4404837496 · doi:10.5267/j.uscm.2024.9.005

How the company interrelated factors increase business with existing customers with customer hotel experience as a moderator variable: Empirical study in the hotels

2024· article· en· W4404837496 sur OpenAlexvenueno aff
Muhammad Turki Alshurideh, Emad Tariq, Barween Al Kurdi, Hind Al-Ahmed, Khalid Al-Sulaiti, Haitham M. Alzoubi, Nidal Alzboun, Gouher Ahmed, Yaser Allozi, Khaled Alshaketheep

Notice bibliographique

RevueUncertain Supply Chain Management · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModerationBusinessVariable (mathematics)Empirical researchMarketingHotel industryCustomer satisfactionIndustrial organizationTourismStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The study aimed to clarify the most important interconnected factors in the tourism sector “especially in hotels” that contribute to enhancing the interaction of current customers of hotels operating in tourism sector in light of the presence of the customer’s hotel experience as a moderator variable, through an empirical study on hotels, based on an analysis of the opinions of a sample of hotels customers in this sector. The study has been done depending on a questionnaire designed for this purpose and the study employs SmartPLS to analyze the data collected. The study found that the variables: employee efficiency, improving service quality, re-engineering business processes, and enhancing customer relationship management affect the business output generated by current customers of hotels, but the impact of these factors varies on the customers repurchase intention. The factor (Employee’s competencies- EC) has the greatest degree of correlation with an impact coefficient of (-0.227), while the lowest degree of correlation is for the factor (Reengineering business process- RBP) with an impact coefficient of (-0.034). By adopting the variable (CSE) as a moderator variable, the relationships between the independent factors and the dependent factor showed a significant change from the inverse relationship to the direct relationship. The study also showed, through the coefficient of determination (16.1%), that the selected independent factors can be developed either by expanding the sample or by selecting other simple factors or a composite of more than one factor. The moderator variable showed a negative effect on the relationship between the dependent factor (CR) and both factors (ERM and ISQ), while its effect was positive on the relationship between the dependent factor and the other independent factors (RBP and EC).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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