Cognitive–affective model of consumer satisfaction. An exploratory study within the framework of a sporting event

Martínez, Laura; García, José Antonio Martínez

doi:10.1016/j.jbusres.2006.10.008

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“…Grande parte dos modelos de satisfação de clientes da literatura está fundamentada no paradigma da desconfirmação de expectativas como o principal determinante da satisfação do cliente (e.g., OLIVER, 1980OLIVER, , 1993RUST;VARKI, 1997;CHURCHILL JUNIOR;SURPRENANT, 1982;TSE;WILTON, 1988;YI, 1993;NADER;MACKENZIE;OLSHAVSKY, 1996;MACKOY, 1996;JUN;HYUN;GENTRY, 2001;SZYMANSKI;HENARD, 2001;TSIROS;MITTAL;ROSS JUNIOR, 2004;CARO;GARCÍA, 2007). Isso ocorre porque o modelo de desconfirmação de expectativas é considerado a teoria dominante na avaliação global da satisfação de clientes.…”

Section: Modelos De Satisfação De Clientesunclassified

“…As emoções do consumidor não foram plenamente reconhecidas nos estudos de satisfação do cliente (GRÖNROOS, 2007;CARO;GARCÍA, 2007). Contudo, alguns autores concordam que reações emocionais associadas com uma experiência de consumo são importantes na construção da satisfação (OLIVER, 1993(OLIVER, , 2010RUST;VARKI, 1997;JUN;HYUN;GENTRY, 2001).…”

Section: Modelos De Satisfação De Clientesunclassified

“…Contudo, alguns autores concordam que reações emocionais associadas com uma experiência de consumo são importantes na construção da satisfação (OLIVER, 1993(OLIVER, , 2010RUST;VARKI, 1997;JUN;HYUN;GENTRY, 2001). A influência das emoções na satisfação de clientes é particularmente significativa em contextos de serviços hedônicos (e.g., JIANG;WANG, 2006;CARO;GARCÍA, 2007;MARTIN et al, 2008;BIGNÉ;MATTILA;ANDREU, 2008), nos quais a experiência de consumo é influenciada principalmente por aspectos emotivos (JIANG;WANG, 2006).…”

Section: Modelos De Satisfação De Clientesunclassified

“…Isso, motivado pela sua importância como elemento chave nas estratégias de negócios das empresas que procuram sobreviver e ganhar vantagem competitiva na economia atual e pelo seu papel no desempenho das organizações públicas e privadas (CARO; GARCÍA, 2007).…”

Section: Introductionunclassified

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Modelagem robusta para a satisfação de clientes de serviços

Tinoco

Ribeiro

2013

Prod.

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ResumoO presente artigo apresenta a proposição de uma abordagem robusta para a modelagem da satisfação de clientes de serviços. A abordagem robusta representa uma extensão da abordagem proposta por Tinoco e Ribeiro (2007), através da inclusão de estatísticas robustas que podem representar adequadamente as relações causais que envolvem a satisfação de clientes de serviços, mesmo na presença de respondentes inconsistentes. Os procedimentos robustos permitem identificar esses respondentes inconsistentes e atribuir uma ponderação em função da concordância de cada questionário em relação ao conjunto das observações. A modelagem proposta é apresentada e testada através da construção de um modelo geral de satisfação de clientes de serviços. Para isso, foram avaliados 12 segmentos de serviços escolhidos para o estudo por contemplarem diferentes categorias de serviços, no que se relaciona a grau tangibilidade e grau de contato e de envolvimento do cliente. A abordagem robusta permitiu confirmar a maioria das relações significativas entre determinantes da satisfação obtidas a partir da abordagem tradicional proposta por Tinoco e Ribeiro (2007) e, além disso, incorporar ao modelo outra relação significativa que não seria considerada a partir da técnica tradicional. Palavras-chaveModelagem robusta. Satisfação de clientes. Serviços. IntroduçãoA satisfação do cliente é um conceito que tem recebido muita atenção e interesse por parte de pesquisadores e empresários nos últimos anos. Isso, motivado pela sua importância como elemento chave nas estratégias de negócios das empresas que procuram sobreviver e ganhar vantagem competitiva na economia atual e pelo seu papel no desempenho das organizações públicas e privadas (CARO; GARCÍA, 2007).Devido à sua importância, muitas pesquisas da literatura vêm estudando os principais determinantes da satisfação de clientes e o seu relacionamento causal. Existem diversas abordagens utilizadas para modelar essas relações entre determinantes. Uma das técnicas mais utilizadas para a modelagem de relações causais entre determinantes da satisfação de clientes é a análise de equações estruturais. Contudo, esse método apresenta algumas limitações de caráter prático, entre elas a necessidade de tamanhos de amostras grandes e cada vez maiores, à medida que os modelos se tornam complexos (GOSLING; GONÇALVES, 2003;MEYERS;GAMST;GUARINO, 2006), e a necessidade de uma base de dados quantitativa. Para superar essas limitações, Tinoco e Ribeiro (2007) propõem uma abordagem para a construção de modelos causais de satisfação dos clientes de serviços, seguindo procedimentos mais simples, possibilitando a modelagem de múltiplos determinantes e sem a necessidade de grandes tamanhos de amostra.Uma vez que a abordagem proposta por Tinoco e Ribeiro (2007) permite identificar relações entre múltiplos determinantes da satisfação de clientes a partir do uso de tamanhos de amostras relativamente pequenos, a presença de dados atípicos, que se afastam da média das observações, pode distorcer a análise. Nesse sentido, é per...

show abstract

Section: Modelos De Satisfação De Clientesunclassified

Section: Introductionunclassified

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Modelagem robusta para a satisfação de clientes de serviços

Tinoco

Ribeiro

2013

Prod.

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“…One is on-site measurement, in which the spectators report their psychological states by filling out questionnaires or by verbally describing them. The other is after-event interviews in which they are asked to remember their psychological state during the event in baseball game [1,2]. Since these methods are easy to carry out, they have been used widely.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Happiness and heart rate response: a case of fan services at japanese professional baseball games

Yoshino

Matsumoto²,

Someya³

et al. 2011

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The aim of this study was to develop a method for predicting the psychological states of spectators watching professional baseball games at a stadium. This method includes a real time measurement of instantaneous heart rate (i.e., the inverse of the RR interval) without preventing the subject from watching the game and a mathematical procedure used to predict moment by moment psychological states by correlating the degree of a psychological state with the strength of heart rate response, defined as the mean deviation of heart rate variability from a linear regression line from 5 sec before to 25 sec after an event during a baseball game. We recorded the instantaneous heart rates of 10 subjects (total of 27 cases) while they watched Japanese professional baseball games at a stadium and had them subjectively rate the degree of their psychological states in an after-event interview. We identified three psychological states (happiness, excitement, and vigor) whose strength can be predicted from the strength of heart rate response. Analysis of the measured data clarified that heart rate response had a significant correlation with the subjective rating of the intensity of happiness (r = 0.56, p < 0.0001), vigor (r = 0.55, p < 0.0001), and excitement (r = 0.49, p < 0.0001).

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Neural networks for estimating Macro Asset Pricing model in football clubs

Alaminos

Esteban

Salas

2023

Intell Sys Acc Fin Mgmt

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Summary The recent crisis caused by COVID‐19 directly affected consumption habits and the stability sof financial markets. In particular, the football industry has been hit hard by this pandemic and therefore has more volatile stock prices. Given this new scenario, further research is needed to accurately estimate the value of the shares of football clubs. In this paper, we estimate an asset pricing model in football clubs with different compositions of risk nature using non‐linear techniques of artificial neural networks. Usually, asset pricing models have been estimated with linear methods such as ordinary least squares. Our results show a precision higher than 90% for all the estimated models, which far exceeds those shown by linear methods in the previous literature. We find that the residual represents about 40% of the variance of the price‐dividend ratio. Long‐term risks follow in importance, and above all, the habit component and its behaviour in the face of changes. The importance of the residual component exists due to a low correlation between the asset price and consumer behaviour, but to a much lesser extent than that shown in previous studies. The estimation carried out with artificial neural networks, both the Deep Learning methods and especially the Quantum Neural Network, opens up new possibilities to estimate more efficiently the pricing of financial assets in the football industry.

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Cognitive–affective model of consumer satisfaction. An exploratory study within the framework of a sporting event

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Modelagem robusta para a satisfação de clientes de serviços

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