Organizational Reforms to Enhance the Metro Customer Experience: Case Studies of Agency Practices
Notice bibliographique
Résumé
As public transit ridership declines in most North American cities, public transit agencies are seeking ways to remain an attractive commute option in people???s everyday lives. Agencies are shifting to a more customer-focused culture and are viewing themselves as a service industry that provides more than just a standardized service. They are doing this by enhancing the customer experience. Customer experience means the total experience of all touchpoints that make up a transit experience. This project examines possible organizational reforms that my client, Los Angeles County Metropolitan Transportation Authority (Metro), can implement to facilitate the development of programs that enhance a rider???s experience. While the project addresses the content of customer service programs, the focus is on recommendations related to organizational reform, as that is key to moving forward. Through the review of literature and transit agency case studies of Dallas Area Rapid Transit (DART), Toronto Transit Commission (TTC), and New Jersey Transit (NJT), I examine how public transit agencies are facilitating the development of customer experience programs and improving the direct interface with employees as a step towards enhancing the overall customer experience. This project provides Metro with high-level organizational reform recommendations pertaining to management and institutional culture to improve the customer experience, including encouraging interdepartmental coordination, simplifying processes, reimagining and strengthening the Social Media and Customer Care teams, adopting a customer-focused work culture, extending the employee recognition program, and enabling employees to succeed.
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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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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 ».