The Impact of Mobile Banking on Enhancing Customers’ E-Satisfaction: An Empirical Study on Commercial Banks in Jordan
Notice bibliographique
Résumé
Recently, banking services begin via mobile appear on a large scale as has become one of the latest services offered by commercial banks in Jordan. So to make banking transactions via mobile, the researcher links banking service via mobile to effect on customer E-satisfaction, therefore, the customers are getting banking service on their own without the need for assistance by the bank employee. The Importance of the subject of mobile banking service and the importance of focusing on the service provided by the banks adopted, this study use seven dimensions that are very important to provide this service and they are: reliability, flexibility, privacy, accessibility, ease of navigation, efficiency, safety, where the aim of this study is to measure the impact of using banking services via mobile to effect on customer e-satisfaction. The study sample consisted of 360 customers from 400 who use banking services via mobile in the following banks: Jordan Ahli Bank, Union Bank, HSBC Bank, Capital Bank and has been tested hypotheses through simple regression, the results indicated that there is an effect of use mobile banking services to reach customer e-satisfaction. The results showed that there is a statically significant impact of the overall dimensions of mobile banking service on customer E-satisfaction and after performing a simple regression that Privacy and accessibility are more influential comparing of the rest of the mobile banking dimensions. The researcher recommended that the bank should give more time and effort to activate and develop mobile banking services to do many different banking transactions in order to reach a customer E-satisfaction.
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 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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».