The Role of Information Technology in Customers’ Service Delivery and Firm Performance: Evidence from Nigeria’s Insurance Industry
Notice bibliographique
Résumé
Information technology is crucial for a communication based process. Therefore, this study presents aninvestigation of the significant role of information technology in customer service delivery and firm performancein selected insurance companies in Nigeria. Specifically, three hypotheses were tested. They are to determinewhether: (i) customers are not aware of the availability of IT facilities in their dealings with the Nigerian insurancecompanies; (ii) the use of IT does not enhance the performance efficiency of insurance organizations in Nigeria;and (iii) providing quality customer service delivery will not enhance organizational performance of insurancecompanies. The survey research design for the study was a cross examination. The study sample consisted of 112participants made up of IT managers, marketing managers, and underwriting managers drawn from 25 insurancecompanies which were randomly selected from the directory of member companies. One-sample T-test and simplefrequency percentage tables were used for data analysis. The study revealed that most customers hardly use onlineservices in their engagement with the Nigerian insurance companies even with the level of awareness createdwhich depicts a low level business relationship. Thus, many of the insurance organizations indicated that theyexperienced high performance efficiency in their investment in and adoption of information technology. This studyrecommends that insurance administrators and regulators at all levels should gather relevant information as regardsfactors that may assist in contributing meaningfully to the usefulness of IT in effective service delivery. Theyshould also undertake optimal investment in IT, provide quality service delivery to customers and regularlyevaluate IT usage in every department of insurance organizations in Nigeria in order to take appropriate strategicdecisions capable of enhancing firm performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».