Frontline employee competencies for technologically complex service environments: a conceptual model of mindfulness orientation
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Technological innovations are rapidly transforming service frontlines, resulting in increasingly complex service touchpoints. These touchpoints place greater demands on frontline employees (FLEs) to deliver a positive customer experience. Despite the considerable extant body of knowledge on FLE competencies, the literature on frameworks for managing the complexity of contemporary frontlines from the FLE’s perspective is sparse. This paper aims to fill this critical gap by developing a framework that enables FLEs to deliver positive moments of truth (MOTs) while ensuring the well-being of all actors involved. Design/methodology/approach This paper uses a conceptual approach rooted in the organizational mindfulness and individual mindfulness literature as the theoretical lens. This is complemented by a comprehensive review of the FLE skills literature supported by marketplace examples to illustrate the optimal use of the said skills. Findings This paper proposes a conceptual framework of mindfulness orientation which delineates how FLE competencies underpinned by a set of key skills can deliver positive MOTs and actor well-being. Research limitations/implications The research is conceptual in nature and does not contain validation through empirical data. Practical implications This comprehensive skill set provides a clear roadmap for firms in both recruitment and developing training for their FLEs, thus contributing to practice. Originality/value Firstly, we present a conceptual framework of mindfulness, combining organizational mindfulness and individual mindfulness that will enable employees to help facilitate the creation of positive MOTs. Secondly, we develop a comprehensive set of employee skills that underpin the mindfulness orientation framework.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,011 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».