Exploring data collection innovations by examining the effects of relationship marketing on performance in times of crisis



Título del documento: Exploring data collection innovations by examining the effects of relationship marketing on performance in times of crisis
Revue: Innovar, revista de ciencias administrativas y sociales
Base de datos: CLASE
Número de sistema: 000406596
ISSN: 0121-5051
Autores: 1
Instituciones: 1Universidade de Aveiro, Aveiro. Portugal
Año:
Periodo: Jul-Sep
Volumen: 24
Número: 53
Paginación: 75-82
País: Colombia
Idioma: Inglés
Tipo de documento: Artículo
Enfoque: Analítico, descriptivo
Resumen en español La calidad científica, el rigor y el impacto de una cantidad considerable, por no decir la vasta mayoría, de estudios de marketing dependen de un proceso efectivo de recolección de datos. La mayoría de los investigadores de estas áreas y áreas relacionadas, confían en las formas tradicionales de recolección de datos, como los cuestionarios cara a cara, de lápiz y papel, o en línea, que no son muy efectivos en términos del tiempo y dinero necesarios para recolectar una cantidad razonable de observaciones. Teniendo en cuenta que las crisis también deben ser oportunidades para que los investigadores y las instituciones desarrollen herramientas y procedimientos de investigación más productivos y efectivos, esta investigación tiene dos objetivos: I) probar un modelo que relaciona los esfuerzos del marketing relacional (MR) con el desempeño; y II) explorar métodos de recolección de datos innovadores y más efectivos para emplearlos en un contexto de investigación de mercados. Con este fin, este estudio propone y prueba un modelo de los efectos de los antecedentes y mediadores del MR sobre el desempeño objetivo. El trabajo empírico se basa en las percepciones de 4389 representantes empresariales sobre sus relaciones con sus contrapartes en hoteles, que recolectamos usando npolls de appgeneration. Los resultados de los modelos de ecuaciones estructurales sugieren que el compromiso es el determinante más poderoso de la participación en los negocios, y media por completo el impacto de la calidad de las relaciones (con la satisfacción y la confianza como dimensiones de primer orden) sobre el desempeño objetivo. Desde una perspectiva metodológica innovadora, este estudio demuestra que es posible recolectar una cantidad significativamente grande de observaciones en un período de tiempo muy corto, con ventajas considerables versus los procedimientos tradicionales de recolección de datos
Resumen en inglés The scientific quality, rigour, and impact of a considerable number, if not the vast majority, of marketing studies depend on an effective data collection process. Most of the researchers in these and related areas rely on traditional data collection tools, such as face-to-face, pen-andpaper, or online questionnaires, which are not very effective, both in terms of the time and money required to gather a reasonable number of observations. Bearing in mind that crises should also be an opportunity for researchers and institutions to develop more productive and effective research tools and procedures, the aim of this research is twofold: 1) to test a model that relates relationship marketing (RM) efforts with performance; and 2) to explore innovative, more effective, data collection tools to be employed in a marketing research context. To this end, this study proposes and tests a model of the effects of RM antecedents and mediators on objective performance. The empirical work draws on the perceptions of 4,389 firm representatives in terms of their relationships with their counterparts in hotels, collected by using app Generation npolls . Structural equation modelling results suggest that commitment is the strongest determinant of share of business, and fully mediates the impact of relationship quality (with satisfaction and trust as first-order dimensions) on objective performance. From an innovative, methodological perspective, this study demonstrates that it is possible to collect a significantly high number of observations in a very short period of time, with considerable advantages when compared to traditional data collection procedures
Resumen en portugués A qualidade científica, o rigor e o impacto de uma quantidade considerável, para não dizer a grande maioria, de estudos de marketing dependem de um processo efetivo de coleta de dados. A maioria dos pesquisadores destas áreas, e áreas relacionadas, confiam nos métodos tradicionais de coleta de dados, como os questionários face a face, de lápis e papel, ou on line, que não são muito efetivos em termos do tempo e dinheiro necessários para coletar uma quantidade razoável de observações. Levando em conta que as crises também devem ser oportunidades para os pesquisadores e as instituições desenvolverem ferramentas e procedimentos de pesquisa mais produtivos e efetivos, esta pesquisa tem dois objetivos: I) experimentar um modelo que relaciona os esforços do marketing Relacional (MR) com o desempenho; e II) explorar métodos de coleta de dados inovadores e mais efetivos para utilizá-los em um contexto de estudo de mercados. Com esta finalidade, este estudo propõe e experimenta um modelo dos efeitos dos antecedentes e mediadores do mR sobre o desempenho objetivo. O trabalho empírico se baseia nas percepções de 4389 representantes empresariais sobre as suas relações com as suas congêneres em hotéis, que coletamos usando npolls de appgeneration. Os resultados dos modelos de equações estruturais sugerem que o compromisso é o determinante mais poderoso da participação nos negócios e intermedia inteiramente o impacto da qualidade das relações (com a satisfação e a confiança como dimensões de primeira ordem) sobre o desempenho objetivo. De uma perspectiva metodológica inovadora, este estudo demonstra que é possível coletar uma quantidade significativamente grande de observações em um período de tempo muito curto, com vantagens consideráveis versus os procedimentos tradicionais de coleta de dados
Disciplinas: Administración y contaduría
Palabras clave: Mercadotecnia,
Investigación de mercados,
Recolección de datos,
Innovación,
Relaciones de mercadotecnia,
Ecuaciones estructurales,
Modelación
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