Sheng Cao;Yaling Zhang;Shengping Yan;Xiaoxuan Qi;Yuling Li
Journal of Information Processing Systems
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v.19
no.2
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pp.258-266
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2023
Aiming at the problems of poor customer satisfaction and poor accuracy of customer classification, this paper proposes a customer classification model based on speech recognition. First, this paper analyzes the temporal data characteristics of customer demand data, identifies the influencing factors of customer demand behavior, and determines the process of feature extraction of customer voice signals. Then, the emotional association rules of customer demands are designed, and the classification model of customer demands is constructed through cluster analysis. Next, the Euclidean distance method is used to preprocess customer behavior data. The fuzzy clustering characteristics of customer demands are obtained by the fuzzy clustering method. Finally, on the basis of naive Bayesian algorithm, a customer demand classification model based on speech recognition is completed. Experimental results show that the proposed method improves the accuracy of the customer demand classification to more than 80%, and improves customer satisfaction to more than 90%. It solves the problems of poor customer satisfaction and low customer classification accuracy of the existing classification methods, which have practical application value.
This study investigates what effects both customer trust in the headquarters and perceived customer justice(interactional, procedural and distributive) in agencies have on customer loyalty to the agency via customer trust and satisfaction with the agency. The data for analysis are obtained from 266 customers who are experienced in dealing with agencies. The results show the following : first, customer perceived justice has a significant positive influence on customer trust and satisfaction with the agencies. Second, customer trust in the headquarter has a significant positive influence on customer trust with the agencies. Third, customer satisfaction with the agencies has a significant positive influence on customer trust in the particular agency Fourth, both customer trust in and satisfaction with the agencies are found to have significant positive impacts on customer loyalty to the agencies. Finally, we presented suggestions for enhancing customer loyalty to the agencies.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.3
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pp.172-185
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2020
To explore the impact of restaurant service quality for foreigners in South Korea on customer satisfaction, customer trust, and loyalty from three dimensions: quality of physical environment, food quality, and service quality and the influence of perceived price on satisfaction and loyalty, a survey was conducted by collecting 202 valid questionnaires and Amos 23 was used to examine the relationships between variables. The results show that the quality of physical environment, food quality, and service quality have significant positive effects on customer trust, but only food quality has a significant effect on customer loyalty and all three have no significant effects on customer satisfaction. In addition, customer trust has a significant positive effect on customer satisfaction and customer loyalty, but the effect of customer satisfaction on loyalty has not been verified in this study. At the same time, perceived price has a significant positive effect on customer satisfaction, but no significant effect on customer loyalty. Then the study examined the moderating effect of gender by using the SEM multi-group analysis method, founding that there are no significant differences between male and female on the impact of the three dimensions of restaurant service quality on customer satisfaction, and no significant differences between male and female on the impact of perceived price on customer satisfaction and customer satisfaction on loyalty, meaning that gender's moderating effects are not valid. These conclusions of this study are useful for restaurant operators to improve the quality of the physical environment, food quality and service quality, effectively improve customer trust, and thus customer satisfaction and loyalty.
The purpose of this study is to investigate customer satisfaction factors that affect customer loyalty and revisit intention, and the seven factors which comprise the marketing mix that affects customer satisfaction. loyalty, and intention to revisit. The purpose of the project is to propose a research model by testing the mediated effects of customer satisfaction and loyalty using mainly factor analysis, regression analysis, and mediation analysis. First the results showed that the marketing mix 7P factors influence customer satisfaction were identified as service delivery process, product, physical basis, and promotion. The factors that influence marketing mix 7P customer loyalty were tested in the order of service delivery, physical basis, product, and distribution. Second, the factors that affect customer loyalty were artists, service, and prices whereas the factors that affect customer satisfaction were tested in the order of service, artist, cosmetics, and price. Third, the factors affecting customer revisit intention were newly derived as treatment satisfaction, professionalism, and treatment products. Fourth, the relationship between marketing mix and customer revisit intention suggested that customer satisfaction and customer loyalty has a partial sale effect. It can be suggested on the basis of these findings that the effect of makeup service with marketing mix on customer revisit intention was analyzed and a new model was derived by analyzing the mediated effect of customer satisfaction and customer loyalty.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.12
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pp.969-976
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2020
The role of customers has changed from that of passive users to value co-creators. Therefore, it is important to understand how customer learning takes place and how it affects customer experiences with services and products. However, while past studies insist on the importance of the issues in designing customer experiences, they do not empirically address these issues. This study investigates the support processes for customer learning, and their impact on customer learning, which in turn influences customer experience. To test the hypotheses, we employed the survey method. Target informants were the actual users of Apple iPods. A total of 200 survey questionnaires were distributed and 146 were collected. Among these, seven erroneous responses were excluded, leaving 139 usable ones. The proposed model was empirically analyzed using the Covariance-based SEM (Structural Equation Modelling) technique. The findings of this study suggest that, among the three support processes in customer learning, learning-by-doing support and learning-by-investment support positively affect customer learning, which influences customer experience. This study contributes to the literature by identifying different types of support for different kinds of customer learning processes and by empirically testing the impact of the support for the process on customer learning, and in turn, its impact on customer experience.
Recently, firms have been putting forth significant efforts to fulfill various demands and high expectations of customers. The role and importance of customer centers as a direct contact point for customer relationship management are more emphasized than previously. A customer center draws attention as a new alternative to secure corporate competitiveness as it contributes to sales increase, being in a position to satisfy customers' needs by ensuring customers' access to information. A customer center is an aggregation of various information and communication technologies. In particular, a voice recognition/analysis technology based on big data can elaborate customer services further, enhance customer satisfaction, and trigger constant interactions with customers. A customer center can be transformed to a hub of customer knowledge and the embodiment of business intelligence in the front line of business. This article is a case study on how the customer center of the K life insurance company regarding customer center operation collects and analyzes customer information and how it has established its voice recognition/analysis system based on big data to improve customer experience management. Factors affecting the successful introduction and implementation of voice recognition/analysis system to a firm, are examined.
This research suggests the strategic adoption methodology of Customer Relationship Management. The backgrounds of CRM is the business environment changing that Market power is shifting to the customer who has unprecedented powers of choice today. The strategic adoption of Customer Relationship Management determines the value, needs and preferences of each customer or customer segment. Customer Relationship Strategy is an explicitly defined plan for how a company has decided to connect with, relate to, and focus on its chosen customers to create value. Deliberate decisions must be made, often involving trade-offs, so that investments are aligned with customer needs and value. Plan defined in terms of target customers value proposition, role in value delivery, and risk/reward sharing. All customers are not created equal; specific customers and/or customers segments are more desirable/valuable to pursue. Key premise of CRM is that value can be created by changing company's business model to better connect with customers. Area of service of Customer Relationship Management are as follows. Portfolio strategy, Market Opportunity Assessment, Brand Equity, Market Positioning, Pricing, Channel Strategy, Market Segmentation. Target Market Identification, Customer LifeTime Value Analysis, Customer Profitability, Customer Connections Economics Analysis. The objects of CRM are maximizing customer service effectiveness, improving customer loyalty, increasing customer service efficiency, optimizing intelligence about customer behaviors and preferences.
Purpose: Post-purchase service in online platforms has created an exciting focus for consumer behavior studies. This study intends to ascertain the impact of post-purchase shipping dimensions (shipping service, tracking service, return service, and customer care) on customer satisfaction and behavior intention. The authors developed a new model considering behavioral intention as the endogenous variable integrated framework of previous studies. Research Design and Methodology: The total sample is 223 respondents, selected using purposive sampling. The data collection uses Google Forms and is analyzed using AMOS Structural Equation Modeling (SEM). Results: Our findings showed shipping, tracking, returns, and customer service positively impact customer satisfaction, and customer satisfaction mediates shipping, returns, and customer service on customer behavior intent. Furthermore, customer satisfaction does not affect the effect of tracking service on customer behavior intention. Conclusion: Our hypothesis of the relationship between the post-purchase dimension and customer satisfaction was supported. However, only two of our three mediating hypotheses are supported. The mediating effect of customer satisfaction on the post-purchase dimension on behavioral intention is insignificant, while their direct relationship was significant. It showed that, concerning tracking service, customer satisfaction is not a requirement for the customer to perform behavioral intention in an e-retail context.
The customer-focused enterprise is interested in integrating every record of an interaction with a customer. This study is to investigate the structural relationship of data integration customer analysis capability, marketing & sales capability, customer service capability, and CRM performance. 205 survey data were collected from the company which implemented the CRM package. SEM analysis shows that data integration has influence on the CRM performance through the improvement of customer analysis capability, marketing 8t sales capability, and customer service capability. The revised model for further goodness-fitting model shows that data integration has influence on the improvement of customer analysis capability, marketing & sales capability, and customer service capability. but customer analysis capability has indirect influence on CRM performance through the improvement of marketing & sales capability, customer service capability.
The importance of the net-based customer service in delivering supplementary after-sale services associated with product has been well documented. The strategic advantages of a well-implemented the net-based customer service are enhanced customer loyalty and higher lock-in of customers, and the resulting reduction in competition and the consequent increase in profits. However, not all customers utilize such the net-based customer service. This is partly due to the e-commerce divide, and partly due to privacy and security concerns of the customer for sharing personal information with firms. The limited level of customer adoption of the net-based customer service affects the firm profits and the customers' welfare. We use a game-theoretic model in which we model the net-based customer service system as a mechanism to enhance customers' loyalty. We find that an increase in adoption of the net-based customer service by the customer base is not always desirable for firms. and that customers who utilize such services are better off only when the overall adoption is limited.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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