Titlebook: Kundenbindung durch Weiterempfehlung; Eine experimentelle Ina Garnefeld Book 2009 Gabler Verlag | Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wies

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Empirisch-experimentelle Untersuchung,Im vierten Kapitel werden die im vorangegangenen Kapitel aufgestellten Hypothesen experimentell überprüft. Hierzu werden in . zunächst die Grundlagen experimenteller Forschung dargestellt. Der zweite Abschnitt des vierten Kapitels (.) präsentiert die zur Überprüfung des Untersuchungsmodells durchgeführten Experimente.

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Book 2009ungen einer Empfehlung auf den Empfänger der Botschaft untersucht, nicht jedoch, welche Auswirkung die Abgabe einer Empfehlung auf den Empfehlenden hat...Auf Basis verhaltenswissenschaftlicher Theorien leitet Ina Garnefeld Hypothesen zur Kundenbindung durch Weiterempfehlung ab und überprüft diese mi

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Book 2009ung auf die einstellungs- und verhaltensbasierte Kundenbindung des Empfehlenden nach. Kundenempfehlungen stellen somit nicht nur ein effektives Instrument zur Neukundengewinnung dar, sondern können auch der Kundenbindung dienen. .

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2627-1982 denempfehlung auf die einstellungs- und verhaltensbasierte Kundenbindung des Empfehlenden nach. Kundenempfehlungen stellen somit nicht nur ein effektives Instrument zur Neukundengewinnung dar, sondern können auch der Kundenbindung dienen. .978-3-8349-1136-0978-3-8349-9945-0Series ISSN 2627-1982 Series E-ISSN 2627-2008

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2627-1982 r die Wirkungen einer Empfehlung auf den Empfänger der Botschaft untersucht, nicht jedoch, welche Auswirkung die Abgabe einer Empfehlung auf den Empfehlenden hat...Auf Basis verhaltenswissenschaftlicher Theorien leitet Ina Garnefeld Hypothesen zur Kundenbindung durch Weiterempfehlung ab und überprüf

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Investment Decisions in Listed Family Firms: Risk Aversion and Emotional Attachmentp constructs as complementary frameworks, we suggest that both board monitoring and the presence of an emotionally involved CEO may be positively associated with the level of investments in long-term projects.

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Summary, Conclusion, and Recommendations,d 21 616 images for the training set and 9450 for the test and validation. We benchmark the performance of several transfer learning models and networks (i.e., MobileNet, VGG16, VGG19, DenseNet, Inceptionv3, ResNet50, and Xception) against a CNN model/network trained from scratch. The experiments sh