BazEkon - Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie

BazEkon home page

Meny główne

Autor
Skowron Łukasz (Politechnika Lubelska)
Tytuł
Wpływ cech socjodemograficznych na wyniki modelowania ścieżkowego zjawisk satysfakcji i lojalności klientów
Influence of the Socio-Demographic Factors on the Results of the Path Relation Models In the Areas of Customer Satisfaction and Loyalty
Źródło
Ekonometria / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu, 2017, nr 4 (58), s. 22-36, rys., tab., bibliogr. 40 poz.
Econometrics / Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu
Słowa kluczowe
Badania marketingowe, Badanie satysfakcji, Skale satysfakcji i lojalności, Ekonometria
Marketing research, Satisfaction research, Scales satisfaction and loyalty, Econometrics
Uwagi
Klasyfikacja JEL: C3, C8
streszcz., summ.
Abstrakt
Tematem artykułu jest próba odpowiedzi na pytanie: jak zmieniają się wyniki modelowania ścieżkowego w obszarze analizy zagadnień satysfakcji i lojalności klientów wraz ze zmianą cech socjodemograficznych respondentów? Autor przeprowadził analizę ścieżkową omawianych zjawisk marketingowych przy wykorzystaniu metody PLS w jednym okresie sprawozdawczym w perspektywie dwóch sektorów gospodarczych (lubelskie centra handlowe oraz banki) na próbach zróżnicowanych pod względem cech socjodemograficznych. Dzięki przeprowadzonym pomiarom możliwe było wykazanie, czy brane pod uwagę cechy respondentów mają istotny wpływ na uzyskiwane wyniki modelowania ścieżkowego. Pozwoliło to na sprecyzowanie rekomendacji co do doboru prób badawczych w analizie modelowania ścieżkowego prowadzonego w kilku następujących po sobie okresach sprawozdawczych.(abstrakt oryginalny)

This article attempts to provide an answer to the following question: "How does the socio-demographic characteristics of the respondents influence the path relation coefficients changing in SEM analysis in the areas of customer satisfaction and loyalty". To be able to do that the author has built the path relation model for customer satisfaction and loyalty occurrences. The PLS analysis has been done for two different business sectors (shopping malls and banks) located in Lublin city. Respondents differed in their socio-demographic characteristics. Thanks to the conducted research the author was able to assess whether the described socio-demographic characteristics of the research groups have a statistically important influence on the results of the path relation modeling. What is more, he proposed the recommendations for the multi stage path modeling research projects.(original abstract)
Dostępne w
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Pełny tekst
Pokaż
Bibliografia
Pokaż
  1. Anderson J.C., Gerbing D.W., 1988. Structural equation modeling in practice: A review and recommended two - step approach, Psychological Bulletin, 103(3), s. 411-423.
  2. Baron R., Kenny D., 1986, Moderator-mediator variables distinction in social psychological research: conceptual, strategic, and statistical considerations, Journal of Personality and Social Psychology, 51(6), s. 1173-82.
  3. Bearden W.O., Teel J.E., 1983, Selected Determinants of Consumer Satisfaction and Complaint Reports, Journal of Marketing Research, 20, s. 21-28.
  4. Bekk M., Spörrle M., Landes M., Moser K., 2017, Traits grow important with increasing age: customer age, brand personality and loyalty, Journal of Business Economics, 87(4).
  5. Breiman L., Friedman J.H., Olshen R.A., Stone C.J., 1984, Classification and Regression Trees, Taylor & Francis.
  6. Brock A.C., 2006, Internationalizing the History of Psychology, NY University Press.
  7. Cambra-Fierro J., Pérez L., Grott E., 2017, Towards a co-creation framework in the retail banking services industry: Do demographics influence?, Journal of Retailing and Consumer Services, 34.
  8. Cassel C., Hackl P., Westlund A.H., 1999, Robustness of partial least-squares method for estimating latent variable quality structures, Journal of applied statistics, 26(4), s. 435-446.
  9. Chin W.W., 1995, Partial least squares is to LISREL as principal components analysis is to common factor analysis, Technology Studies, 2(2), s. 315-319.
  10. Chin W.W., 1998, The partial least squares approach to structural equation modeling, Modern Methods for Business Research, 295(2), s. 295-336.
  11. Engel J.F., Blackwell R.D., Miniard P.W., 1995, Consumer Behavior, 8th Edition, The Dryden Press, Fort Worth, TX.
  12. Fornell C., Bookstein F.L., 1982a, Two structural equation models: LISREL and PLS applied to consumer exit-voice theory, Journal of Marketing Research, s. 440-452.
  13. Fornell C., Bookstein F.L., 1982b, A comparative analysis of two structural equation models: LISREL and PLS applied to market data, A Second Generation of Multivariate Analysis, 1, s. 1-21.
  14. Giese J.L., Cote J.A., 2000, Defining consumer satisfaction, Academy of Marketing Science Review.
  15. Hair J.F., Sarstedt M., Ringle C.M., Mena J.A., 2012, An assessment of the use of partial least squares structural equation modeling in marketing research, Journal of the Academy of Marketing Science, 40(3), s. 414-433.
  16. Hastie T,, Tibshirani R., Friedman J., 2009, The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, Springer, NY.
  17. Hawkins D.I., Mothersbaugh D.L., 2010, Consumer Behaviour: Building Marketing Strategy. 11th Edition, McGraw-Hill/Irwin.
  18. Henseler J., Ringle C.M., Sinkovics R.R., 2009, The use of partial least squares path modeling in international marketing, Advances in International Marketing, 20(1), s. 277-319.
  19. Homburg C., Giering A., 2001, Personal characteristics as moderators of the relationship between customer satisfaction and loyalty - an empirical analysis, Psychology & Marketing, 18(1), s. 43-66.
  20. Jasper C.R., Lan P.R., 1992, Apparel catalog patronage: Demographic, lifestyle and motivational factors, Psychology and Marketing, 9(4), s. 275-296.
  21. Jöreskog K.G., 2006, Lisrel. Encyclopedia of Statistical Sciences.
  22. Jöreskog K.G., Sörbom D., 1996, LISREL 8: User's reference guide, Scientific Software International.
  23. Kiel G.C., Layton R.A., 1981, Dimensions of consumer information seeking behavior, Journal of Marketing Research, s. 233-239.
  24. Kotler Ph., 1999, Marketing - analiza, planowanie, wdrażanie i kontrola, Felberg SJA.
  25. Kotler Ph., Armstrong G., Saunders J., Wong V., 2002, Marketing. Podręcznik europejski, PWE, Warszawa.
  26. Kotler Ph., Keller K.L., 2012, Marketing, Dom Wydawniczy Rebis, Poznań.
  27. Leahey T.H., 2001, A History of Modern Psychology, third edition, Prentice Hall (Pearson), Upper Saddle River, NJ.
  28. Martins J.M., Yusuf F., Swanson D.A., 2011, Consumer Demographics and Behaviour, http://www.springer.com/series/6449.
  29. Oliver R.L., 1997, Satisfaction - A Behavioral Perspective on The Consumer, McGraw-Hill, NY.
  30. Pansari A., Kumar V., 2017, Customer engagement: the construct, antecedents, and consequences, Journal of the Academy of Marketing Science, 45(3).
  31. Ripley B.D., 1996, Pattern Recognition and Neural Networks, Cambridge University Press.
  32. Schaninger C.M., Sciglimpaglia D., 1981, The influence of cognitive personality traits and demographics on consumer information acquisition, Journal of Consumer Research, 8(2), s. 208-216.
  33. Schiffman L.G., Kanuk L.L., 1997, Consumer Behaviour, 6th edition, Prentice Hall New Jersey.
  34. Skowron Ł., 2011, Modele ścieżkowe jako narzędzia opisujące relacje firmy z klientami zewnętrznymi i wewnętrznymi, Handel Wewnętrzny, Instytut Badań Rynku, Konsumpcji i Koniunktur, s. 11-12.
  35. Skowron Ł., Gąsior M., 2016, Wpływ liczebności próby i metody zastępowania braków odpowiedzi na miary dopasowania oraz wyniki modelowania ścieżkowego, Ekonometria, 53(3), s. 42-53.
  36. Skowron Ł., Gąsior M., 2017, Motywacja pracownika a satysfakcja i lojalność klienta, Wydawnictwo Difin, Warszawa.
  37. Stern P.C., 2000, New environmental theories: Toward a coherent theory of environmentally significant behavior, Journal of Social Issues, 56, s. 407-424.
  38. Timofeev R., 2004, Classification and Regression Trees (CART). Theory and Applications, Berlin.
  39. Ullman J.B., Bentler P.M., 2003, Structural Equation Modeling, John Wiley & Sons, Inc.
  40. Vinzi V.E., Chin W.W., Henseler J., Wang H., 2010, Handbook of Partial Least Squares: Concepts, Methods and Applications, Computational Statistics Handbooks Series, Springer-Verlag, Heidelberg.
Cytowane przez
Pokaż
ISSN
1507-3866
Język
pol
URI / DOI
http://dx.doi.org/10.15611/ekt.2017.4.02
Udostępnij na Facebooku Udostępnij na Twitterze Udostępnij na Google+ Udostępnij na Pinterest Udostępnij na LinkedIn Wyślij znajomemu