Does promoting student satisfaction factors, and experience via social media enhance their loyalty? The mediating role of positive eWOM and university’s image
Notice bibliographique
Résumé
Given that social media (SM) has become an integral part of the daily lives of university students and their main window to communicate with the world around them, higher education institutions can no longer help but adopt it as a major part of their marketing strategy and as a major communication channel to enhance their ability to retain their current students and attract new students. Therefore, this study aims to reveal the role of Social Media Marketing (SMM) in promoting student satisfaction factors at Al-Ahliyya Amman University (AAU) and improving their experience, which must have a significant successive impact, starting from enhancing the university's image, to expanding the spread of positive eWOM, and ultimately, increase students' loyalty to the university, To create a practical framework for building a marketing strategy that invests in SMM to enhance student loyalty, relevant literature was evaluated. Business school students were surveyed using a paper questionnaire distributed to students to increase interest and accuracy in answering, to extract conclusions from the data and model variables, a structural equation modelling using Smart-PLS was used. The survey results indicate that (AAU) has not invested sufficiently in promoting some of the satisfaction factors of its students and improving their experience. But in general, it affected somewhat positively the loyalty of its students. The research has important theoretical and practical implications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».