Key Determinants of Service Quality and Self-Service Technologies in Iranian Banking
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the current research is investigating the effects of service quality dimensions and self-service technologies on customer satisfaction of the private banking industry of Iran (Ghavamin Bank).Applied method has been used for this research in which the questionnaire method has been utilized in order to gather the required data for describing the research variables and interpreting the relations between them. The Analysis unit in this research is the banking services customers for which 510 people have answered the questionnaires. In order to describe the data, the frequency distribution tables have been used and the structural equations model has been used to describe the data. In so doing, SPSS 18.0 & LISREL 8.54 softwares have been utilized the explanatory factor analysis, confirmatory factor analysis, path analysis, fitting testingin, and model power analysis methods.The results gained due to this research indicate that three factors assurance and responsiveness and tangible physical factors have got direct relations with the customers’ satisfaction. Statistically, two factors i.e. reliability and empathy have no meaningful impact on the customers’ satisfaction and cannot function as appropriate indexes for predicting the customers satisfaction from the services provided by the bank. Ultimately, the more satisfactory the self-service technologies factors in the bank branches, the more the extensiveness of physical and tangible factors on the customers’ satisfaction shall be. Accordingly, the self-service technologies shall positively adjust the physical & tangible effects of the customers’ satisfaction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».