Pet Store Loyalty in Malaysia
Notice bibliographique
Résumé
Loyalty is open studied topic within the retailing and marketing discipline. A strong and profitable base of loyal customers is an asset to any organization, and is one of the epitomes of success for a company. The flourishing of large, specialty niche retailers like Starbucks, Victoria Secret and Barnes & Noble are stellar success stories that thrive on their troop of staunch followers.\nPet retailing is a niche market which has its own interesting market characteristics. The emergence of the pet superstores in the 1990s, the like of PetSmart in the US, with 1,160 stores in the US and Canada, as well as Pets At Home in the UK with 266 stores to date, changes the competitive landscape for the traditional pet retailers. In Malaysia, a similar trend started a decade or so ago, with the influx of homegrown and regional large pet retail chain stores\nThis study aims to explore the antecedents of loyalty, benefits of loyalty and the types of loyalty that exist among the pet owners towards the special pet retail stores in Malaysia. The research is conducted via one-to-one interviews with a group of 19 pet owners.\nThe findings of the five key factors that engender loyalty and the three core types of loyalty benefits are compatible with previous studies on the frameworks and models for store loyalty, the antecedents of loyalty and its benefits.\nThe results from this study are useful to current and emerging pet retailers in Malaysia to understand and leverage on the key drivers of loyalty, and the benefits valued by their customers/pet owners. This, in turn, leads to growth in their businesses, and increase in profitability. Such knowledge and insights into the loyalty factors valued by the customers create a competitive edge for pet retailers to succeed in a highly competitive, maturing and low -differentiation buyer's market.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».