The critical success factors of customer relationship management (CRM) technological initiatives
Notice bibliographique
Résumé
Customers are any organizations' best assets. As an increasing number of organizations realize the importance of becoming more customer-centric in today's competitive economy, they are also discovering that they must deliver knowledge about their customers, products, and services internally (i.e across multiple organizational functions) and externally (i.e at all customer touch points). Therefore, enterprise executives are interested in knowing the Critical Success Factors that will drive their Customer Relationship Management (CRM) technological initiatives. CRM technological initiatives help foster a customer-centric business strategy, the diffusion of knowledge, a unified face to all customers, and a holistic view of customers. There is no empirical research, to our knowledge, that delves into an understanding of the Critical Success Factors behind CRM technological initiatives. Nor has it been demonstrated that different profiles of Critical Success Factors exist for specific CRM technological initiatives such as Customer Support and Service (CSS), Sales Force Automation (SFA), and Enterprise Marketing Automation (EMA). This thesis compiles the Critical Success Factors of CRM technological initiatives using empirical data from 101 organizations across Canada. The Partial Least Squares (PLS) Structural Equation Modeling method was used to analyze the collected data. A comparison between 57 adopters of CRM technology and 44 non-adopters of CRM technology indicates that the levels of strategic perceived benefits, top management support, and knowledge management capabilities differ between these two independent groups. The core finding of this study reveals that technological readiness, alone, does not lead to successful CRM technological initiatives. Possessing knowledge management capabilities emerges as the most significant critical success factor of CRM technological initiatives and is strongly related to technological readiness. Top management support is significant for all CRM technological initiatives with the exception of the SFA CRM Infrastructure.
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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 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».