تعیین عوامل مؤثر بر اثربخشی سیستم های الکترونیکی مدیریت ارتباط با مشتری

Publish Year: 1394
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 950

This Paper With 9 Page And PDF and WORD Format Ready To Download

  • Certificate
  • من نویسنده این مقاله هستم

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این Paper:

شناسه ملی سند علمی:

IUMC01_066

تاریخ نمایه سازی: 9 مرداد 1395

Abstract:

امروزه شرط بقای مؤسسات در توانایی جذب و نگهداری مشتریان آگاه است. در این میان مدیریت الکترونیکی ارتباط با مشتری (E-CRM) یک استراتژی برای بازاریابی، فروش و یکپارچه سازی خدمات آنلاین است که نقش مهمی در شناسایی، به دست آوردن و حفظ مشتریان دارد که به عنوان بزرگ ترین سرمایه شرکت ها در نظر گرفته می شود. E-CRM ارتباط میان شرکت و مشتریان را با استفاده از ایجاد و افزایش روابط با آن ها از طریق فناوری مدرن بهبود و افزایش می دهد. اما موفقیت در E-CRM تنها از طریق شناخت عوامل مؤثر بر اثربخشی و موفقیت E-CRM قابل دستیابی است. این مطالعه به ارائه مدل و چارچوبی برای تعیین برخی عوامل مؤثر در اثربخشی E-CRM پرداخته است. مدل ارائه شده با استفاده از معادلات ساختاری با حداقل مربعات جزئی مورد آزمایش قرار گرفت. نتایج حاصل از داده های جمع آوری شده از 98 نفر از کارکنان اداره کل گمرک استان آذربایجان شرقی نشان می دهد که تأثیر رضایت کارکنان بر عملکرد سازمان ها با فرهنگ سازمانی، استراتژی سازمانی و نوآوری آغاز می شود و حضور کامل این عوامل تأثیر مثبت بر اثربخشی سیستم های E-CRM دارد.

Keywords:

مدیریت الکترونیکی ارتباط با مشتری , فرهنگ سازمانی , استراتژی سازمانی , نوآوری , اثربخشی

Authors

زینب سلطانی

مدیریت فناوری اطلاعات، موسسه آموزش عالی میزان، تبریز

نیما جعفری نویمی پور

گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی واحد تبریز

مراجع و منابع این Paper:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper 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 Paper لینک شده اند :
  • Josiassen, A., A.G. Assaf, and L.K. Cvelbar, CRM and the ...
  • Dickinger, A., et al. An investigation and conceptual model of ...
  • Technology, 2012. 1: p .239-249. ...
  • Mahdavi, I., et al., Designing evolving user profile in e-CRM ...
  • adaptive genetic algorithm. Expert Systems with Applications, 2011. 38(1): p. ...
  • Sivaraks, P., D. Krairit, and J. Tang, Effects of e-CRM ...
  • Chen, Q. and H.-M. Chen, Exploring the success factors of ...
  • Mao-qin, G., G. Ling, and X. Qi. The critical success ...
  • beyond generation X and the role of self-construal. Electronic Commerce ...
  • _ and innovativenes _ trust and ease of use in ...
  • Yu, X., et al., Electronic CRM and perceptions of unfairness. ...
  • approaches. in Management of Innovation and Technology, 95 76 27 ...
  • Denison , D.R. and A.K. Mishra, Toward a theory of ...
  • Davidson, G., Organisational culture _ financial performance in a South ...
  • Pollitt, D. and D. Klein, Diversity is about moe than ...
  • performance. Academy of management Review, 1996. 21(1): p. 135-172. ...
  • Bruque, S. and J. Moyano, Organisational determinants of information technology ...
  • _ capabilities. The Journal of Computer Information Systems, 2010. 51(2): ...
  • Bergek, A., M. Hekkert, and S. Jacobsson, Functions ih innovation ...
  • Wang, P. and N.C. Ramiller, Community learning in information technology ...
  • Sciences de _ 'Administratio, 2011. 28(1): p. 4-13. ...
  • Slone, R.E., J.T. Mentzer, and J.P. Dittmann, Are you the ...
  • Mostaghel, R., et al., Strategic use of enterprise systems amons ...
  • Jutla, D., J. Craig, and P. Bodorik. Enabling and measuring ...
  • scheduler. Arabian Journal for Science and Engineering, 2014. 39(8): p. ...
  • Ahmad, M.A. and S.M. Tarmudi, Gener، ationad Differences in Satisfaction ...
  • Islam, A.N., Sources of satisfaction and dissatisfaction with c learning ...
  • Taivwanese airlines. Journal of Air Transport Management, 2014. 36: p. ...
  • Schein, E.H., Organizational culture and leadership. vol _ ...
  • .2010 :John Wiley & Sons. ...
  • th IEEE Internationf Conference. 2008. ...
  • TOPSIS. Expert Systems with Applications, 2012. 39(3): p. 2822-2841. ...
  • Ziyae, B., M.H. Mobaraki, and M. Saeediyoun, The Effect of ...
  • Lopez-Nicolas, C. and P. Soto-Acosta, Analyzing ICT adoption and use ...
  • Liao, S.-H. and C.-c. Wu, System perspective of knowledge management, ...
  • Huang, Y.-M., et al., A ubiquitous English vocabulary learning system ...
  • Chen, H.-R. and H.-F. Tseng, Factors that influence acceptance of ...
  • Cronbach, L.J., Coefficient alpha and the internal structure of tests. ...
  • Fornell, C. and D.F. Larcker, Evaluating structural equation models with ...
  • Hair, J.F., et al., Multivariate Data Analysis Pearson Prentice Hal ...
  • Chin, W.W., B.L. Marcolin, and P.R. Newsted, A partial least ...
  • Falk, R., N. Miller, and N. Miller, A primer for ...
  • Ringle, C.M., Segmentation for path models _ unobserved heterogeneity: The ...
  • Tenenhaus, M., et al., PLS path modeling. Computational statistics & ...
  • Wetzels, M., G. Odekerken- Schrider, and C. Van Oppen, Using ...
  • Management Information Systems ...
  • Technology Acceptance Mode] ...
  • Hande Kmuloglu ...
  • Yujong Hwang " Xiaoyu Yu ...
  • نمایش کامل مراجع