Proceedings of the Korean Society for Quality Management Conference
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2004.04a
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pp.371-375
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2004
As the importance of customers has been emphasized, most companies began to operate various CRM strategies to understand and manage customers' needs. The investments that businesses are making are categorized into four areas. The first area of investments is in contact centers and channels to manage the voice of customers. The second area is in loyalty management, target marketing using segmentation, profiling, profitability analysis and targeting. The third one is involved in the measurement of customer satisfaction. The last one is planning to deliver products and services to appropriate customers. Despite the various efforts, it is lowering the efficiency of these investments and interrupting their value creation that these are being operated independently in different departments. All CRM activities of an enterprise should be processed interactively and consistently for a common goal; value creation, to overcome these shortcomings. In this research, we propose CS Road Map that systematizes the four kinds of CRM activities; VOC management, survey activities, loyalty management and planning. Under this road map, these four activities will achieve the improvement of service qualities, customer satisfaction and further value creation. This paper demonstrates the road map that is built for a service industry emphasizing the objectives and strategies of the four categories.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.23
no.1
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pp.97-117
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2016
Drawing on the theoretical framework of customer value-satisfaction-loyalty, this study examines how scarcity message influences customers' value, satisfaction, and loyalty in the context of group-buying social commerce. Previous studies have argued that scarcity message limiting the avilability of products and service is a source of enhancing customer value. In this regard, this study posits scarcity message as a predictor of customer value. Furthermore, this study classifies customer value into two forms (i.e., utilitarian value and hedonic value) and verfies how scarcity message is associated with them. To test the proposed research model and hypotheses, this study performed structural equation modeling (SEM) analyses, using a total of 292 data collected on users who have experience in purchasing products and service through group-buying social commerce sites such as Coupang, Timon, and WeMakePrice. The key results are as follows : First, scarcity message increases utilitarian and hedonic values and further customer satisfaction. Second, utilitarian value increases customer satisfaction and repurchase intention while hedonic value has nothing to do with them. The findings imply that customers seek to maximize utilitarian value through group-buying social commerce. Finally, this study indicates that repuchase intention depends greatly on customer satisfaction.
This paper investigates how firms increase customer acceptance of self-service technologies in retail, and the impact of self-efficacy on customer experience, satisfaction, and loyalty. We conducted our empirical research by administering 308 questionnaires to customers of self-service convenience stores in China. We employed a structural equation model to analyze the relationship between service quality, revisit intention, and word of mouth. The results indicate that perceived service quality significantly influences customer satisfaction, with the service quality of self-service retail and experience value being important factors in consumer acceptance of self-service retail stores. Additionally, we investigated the relationship between customer experience value, satisfaction, and loyalty, and found that self-service retail stores exert a significant impact on perceived self-efficacy. Informed by the research on customer acceptance of self-service technologies in retail, promoting further development of self-service retail technologies can effectively aid companies in generating profit while offering more convenience to customers.
This paper attempts to analyze the influences of Korean global retailer's service marketing mix on local customers' satisfaction and their loyalty behaviors. Based on a literature review, three hypotheses are putting forward. The data from 139 customers in Weihai, China were used to test these hypotheses. This paper used Structural Equation Modeling to identify the relationship among the service marketing mix, the customer satisfaction and the customer loyalty behaviors. According to the empirical analysis, this study showed satisfactory data-fit of the proposed model and supported two of the three hypotheses. The empirical results indicated that the service marketing mix factors except the promotion factor take significant effect on the local customer satisfaction, and this in turn have influence on the customer loyalty behaviors. The result shows that Korean global retailers will need to leverage service marketing mix strategically when entering China. Practical implications of these findings needs to be considered for the global retailer to establish an effective marketing strategy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.190-198
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2023
To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.
Recently meet the growing needs of customers and has increased, the need for training of customer contact staff in order to improve and increase customer satisfaction. These service training is because it improves the service capabilities of contact for customer-facing employees to respond to customers as well as to improve customer satisfaction. This study is placed in the field after the service training aimed at Customer contact staff joined in 2013~2016 in the first half of these new recruits training education working in the Seoul Metro customers respond to customers in customer contact and practical services it will proceed to the empirical study of how this affects the satisfaction and loyalty to the organization for the job than to find a better improvement in the educational program.
Marketing is said to be a zero sum game i.e. each gain of customer for a firm is always at the expense of some other firm's customers. Therefore in a marketplace churn is a natural occurrence. Churn in Indian telecom market is among the highest in growing telecom markets. By using binary logistics regression analysis based models based covering a sample of 822 Indian telecom subscribers; this paper attempts to examine the determinants of churn. The future churn is found to be dependent on satisfaction level of the customer with the service provider, attitude and loyalty of the customer variables, intended churn (i.e. intention to churn) and current loyalty (defined as intention to recommend) and distraction (i.e. intention to experiment).
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.11
no.6
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pp.100-110
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2010
The main roots of CM service contracts include existing customer repurchases and those made by new customers by existing ones. The study on customers and loyalty can be factors to strengthen CM's competitiveness. However, there have been little attempt to study customer satisfaction and customer loyalty. Construction Management (CM), the advanced construction management method, was introduced 15 years ago in the mid 1990's in the domestic market. The aim of this research is to build a model that can predict customer loyalty based on how much customers are satisfied with CM service. To measure customer satisfaction and loyalty, this research surveyed 135 decision-makers who have experienced CM services. Customer satisfaction was tested and analyzed according to different phases: planning, designing, procurement, construction, and post construction. Referral intention was tested based on NPS theory. Customer types were divided into detractors, passively satisfied and promoters according to the tested measurement and multinomial logistic regression between the satisfaction by construction phases and customer types. This research resulted to a model that can predict customer types: detractors, passively satisfied and promoters, which were determined according to satisfaction level. The initial planning phase also revealed which factor is most influential for a customer to become promoter. These results can be used to acquire customer loyalty by managing the satisfaction of customers through a project under an Internet-based environment. Such can provide the needed information in quickly exploring positive and negative word-of-mouth feedbacks.
The purpose of this study is to empirically determine the structural relationship between employee constructs such as internal service quality, employee satisfaction, and organization commitment and customer constructs such as perceived value, customer satisfaction, and loyalty to suggest an effective business strategy for restaurant business. To do this, the study consulted with the Korea Restaurant Association, the representative of Korean food service and got the intention of participating in the research from the Daegu branch. As a result, 51 restaurants registered in the Daegu branch who showed their intention to participate were selected as an initial sample. Also, other restaurants were introduced through snow-ball sampling method by the owners of restaurants who finished responding to the survey, and total 100 restaurants were examined. A survey was conducted to external customers who visited restaurants and internal customers working there. For final analysis, 741 questionnaires of internal customers and 970 questionnaires of external customers were used. The result of analysis showed that team-work & communication in internal service quality has a significant effect on employee satisfaction, employee satisfaction on organization commitment, and organization commitment on value perceived by customers. Also, perceived value has a significant effect on customer satisfaction and loyalty, and customer satisfaction on loyalty.
This study examined whether the efforts of department store for recovering services may be perceived fairly from the standpoint of customers upon any occurrence of service failure, whether such perceived justice contributes to higher customer satisfaction and trust, and whether such customer satisfaction and trust have positive influence on store loyalty of customers, respectively. For this sake, this study investigated relevant literatures, set up some hypotheses to solve main questionable considerations and made a corresponding empirical analysis. For empirical analysis, a questionnaire survey was applied to total 204 customers who experienced in service recovery around domestic major department stores in the last one(1) year. With regard to empirical analysis to verify some hypotheses hereof, this study verified the reliability and validity of each questionnaire item by means of statistical programs like SPSS 10,0 and AMOS 4.0, followed by verifying hypotheses through SEM(structural equation modeling) analysis. These results indicate that positive efforts of department stores for service recovery upon their service failure may bring customer satisfaction and trust in department store, which result in boosting up store loyalty of customers. In this empirical study, it was notably demonstrated that despite any occurrence of service failure, the corresponding efforts of department stores to improve the level of justice perceived by customers in course of service recovery, had positive effects on better customer satisfaction, trust and store loyalty, and these effects induced customer's continuous repurchase, positive WOM(word of mouth) and recommendation about the use of appropriate department store, which may contribute to better its competitive edge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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