Factors affecting credit card use in India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is to understand the moderating influence of Multi‐item List of Value (MILOV) on credit card attributes, age, and gender in credit use among Indian customers. The research examines the impact of “lifestyle” variables (convenience, use patterns, and status) on credit card use. Design/methodology/approach Data were collected through mall intercept technique in six metropolitan cities of India. A self‐administered questionnaire was distributed to customers visiting the malls. Findings Use and convenience emerged as the major determinants of credit card use among Indian customers. Use, convenience, and status attributes were moderated by “sense of belonging” and “sense of fulfilment” dimensions of MILOV. Young customers were likely to use credit cards. Research limitations/implications The study does not examine the influence of customer income, occupation, and education on credit card use, as many customers were not willing to disclose the information. These demographic factors can influence customers' perception towards credit card ownership and use. Practical implications The findings can be of immense use to international and Indian banks in marketing of credit cards. The convenience attribute can be emphasized to instill confidence among consumers and motivate them to use credit cards. Originality/value There is no previous research on Indian credit cards which examines the influence of “lifestyle” and values on its use among Indian customers.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découle