Notice bibliographique
Résumé
The current work is an investigation into the effect of customer relationship management on an organization's competitive advantage, considering the mediating variable of customer loyalty.The statistical population of the study was composed of the customers of the branches of Alborz Insurance Company, Tehran, Iran.According to Cochran formula, the sample size in the study is 384 among whom questionnaires were distributed randomly.This is a descriptive survey conducted using field methods.Data collection instrument in the study was a three-page questionnaire with 31 items, including three questionnaires which were localized based on the questionnaires of customer relationship management standard, customer loyalty and gaining competitive advantage.After collecting the research data based on the research hypotheses, we analyzed the data using the confirmatory factor analysis (CFA) and structural equation modeling.The results of this study illustrated that customer relationship management and its dimensions have a positive impact on loyalty.Loyalty, in turn, has a positive impact on competitive advantage.In addition, the results obtained from the structural equations indicate the positive impact of customer relationship management, through loyalty, on competitive advantage.Relying upon the findings of the research, we suggest that the management of Alborz Insurance Company update its knowledge base with the help of its specialized team to improve the management of customer relationship.This will require more workforce, more up-to-date communication tools for creating loyalty among their customers to gain a better competitive advantage.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,934 | 0,916 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».