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Enregistrement W1921088438 · doi:10.3968/j.css.1923669720110704.380

The Effect of Demographic Characteristics on Antecedents and Consequences of Customer Satisfaction in Banking Industry

2011· article· en· W1921088438 sur OpenAlexvenueno aff
Mohammad Reza Hamidizadeh, Nasrin Jazani, Abbasali Hajikarimi, Abolghasem Ebrahimi

Notice bibliographique

RevueCanadian social science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCustomer satisfactionMarketingBusinessLoyalty business modelPopulationLoyaltyVariance (accounting)Business administrationPsychologySociologyDemographyService quality

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Satisfaction is a key variable in services marketing that determines the development of long-term relationships. The purpose of current study is to determine the effects of demographic characteristics on antecedents and consequences of customer satisfaction in banking industry. Statistical population was bank customers in the area of Tehran. An analysis of variance (ANOVA) was used for data analysis. Data was collected on customer characteristics, sending a questionnaire to 551 customers of governmental and private bank branches in Tehran, Iran. Finding reveals that gender influences loyalty. Age has a significant impact on trust. Additionally, customer’s education influenced widely switching costs. Customer satisfaction, trust and switching costs have been influenced by customer job. Finally, customer income influences customer satisfaction, complaints, trust and loyalty. Key words: Customer satisfaction; Banking industry; Demographic characteristics; Iran La satisfaction est une clevariable dans le marketing des services, qui determine le developpement de relations a long terme. Le but de la presente etude est de determiner les effets des caracteristiques demographiques sur les antecedents et les consequences de la satisfaction client dans le secteur bancaire. Population statistique a ete clients de la banque dans la region de Teheran. Une analyse de variance (Anova) a ete utilise pour l'analyse des donnees. Les donnees ont ete recueillies sur les caracteristiques des clients, l'envoi d'un questionnaire a 551 clients de succursales de banques publiques et privees a Teheran, en Iran. Trouver revele que la loyaute des sexes influences. L'âge a un impact significatif sur la confiance. de plus, l'education a la clientele a influence considerablement les couts de commutation. couts satisfaction de la clientele, la confiance et de commutation ont ete influences par poste client. Enfin, les revenus des clients influe sur la satisfaction des clients, des plaintes, la confiance et la loyaute. Mots-cles: Satisfaction du client; Industrie bancaire; Caracteristiques demographiques; Iran

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
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