The impact of brand image and service quality on customer satisfaction: The mediating role of green marketing in the airline transport industry
Notice bibliographique
Résumé
The context of this study is that the degree of customer satisfaction attained by airline businesses in the air transportation industry does not align with management goals. The purpose of this study is to ascertain how customer perceptions of satisfaction are impacted by brand image and Quality of Service, as mediated by green marketing, in the aviation industry. Clients or users of air transportation business services were given online questionnaires as part of the study's quantitative survey methodology. In order to address hypotheses and identify the best structural equation model with Smart-PLS, this study goes through the steps of evaluating the reliability and validity of instruments, KMO-MSA, Factor analysis, Bartlett tests, and Path analysis. The findings demonstrated that the hypotheses namely, Direct relationship (1) Brand Image on Green Marketing, (2) Quality of Service on Green Marketing, (3) Green Marketing on Satisfaction Perceived of Customer, (4) Quality of Service on Satisfaction Perceived of Customer, (5) Brand Image on Satisfaction Perceived of Customer were successfully demonstrated to be Positive and Significant. Green marketing also has the Indirect relationship impact of somewhat mediating the relationship (6) Brand Image on Satisfaction of Customer Mediated by Green Marketing, and (7) Quality of Service on Satisfaction of Customer Mediated by Green Marketing. The results of this study provide several managerial implications that can be applied to improve Brand Image and Quality of Service in the Air Transport Business.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».