الگوی عذرخواهی شرکتی آنلاین موفق: تحلیل شکایات مشتریان و عذرخواهی های شرکت های ایرانی در پلتفرم ایکس
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 156
فایل این مقاله در 30 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JMMR-3-4_001
تاریخ نمایه سازی: 7 اسفند 1403
چکیده مقاله:
هدف: این پژوهش با هدف ارائه الگویی برای انجام عذرخواهی شرکتی موفق آنلاین در بازار ایران، به بررسی عذرخواهی های انجام شده توسط ۲۰ شرکت ایرانی در پاسخ به شکایات مشتریان خود در بستر پلتفرم ایکس پرداخته است. روش: در این پژوهش، از روش داده بنیاد به عنوان رویکرد اصلی و مبتنی بر داده های جمع آوری شده استفاده شد. ابتدا، عذرخواهی های منتشرشده در حساب های رسمی ایکس برندهای موردمطالعه با جست وجوی چهار کلیدواژه مرتبط با عذرخواهی از طریق نرم افزار بلواستکس استخراج شدند؛ سپس داده های جمع آوری شده با استفاده از نرم افزار مکس کیودا، به طور کمی و کیفی (آمیخته) کدگذاری و تحلیل مضمون شدند. یافته ها: تحلیل داده های کمی و کیفی در کنار تحلیل و تفسیر مضامین استخراج شده، در نهایت به تدوین الگویی برای عذرخواهی شرکتی آنلاین موفق برای استفاده در بازار ایران منتهی شد. نتیجه گیری: با توجه به نتایج این پژوهش، ضروری است تا برندها و شرکت های ایرانی رویکردی را برای مدیریت عذرخواهی های آنلاین اتخاذ کنند. این رویکرد بایستی به طور عمده با لحنی دوستانه و شامل عذرخواهی و اظهار تاسف صریح، ارائه راه کارهای عملی و جبران خسارت باشد. استفاده از لحن دوستانه تاثیر مثبتی دارد؛ اما بدون اقدامات عملی، جلب اعتماد و رضایت مشتری و نگهداشت ایشان موفقیت آمیز نخواهد بود. الگوی پیشنهادی این پژوهش برای عذرخواهی آنلاین موفق، می تواند به برندهای داخلی کمک کند تا اعتماد و رضایت مشتریان را جلب، اعتبار خود را حفظ و روابط بلندمدت مبتنی بر وفاداری با مشتریان را ایجاد کنند.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
هانیه سادات جعفریه
دانشجوی دکتری، گروه مدیریت رسانه، پردیس البرز، دانشگاه تهران، تهران، ایران.
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :