Relationship marketing and customer retention lessons for South African banks
Notice bibliographique
Résumé
21Banking industries are very competitive, and banks are facing service delivery challenges. Relationship marketing is a strategy for building and maintaining relationships with clients, and customer retention is important for banks as it refers to the maintaining of profitable banking clients. Therefore, this article addresses the need for further understanding of relationship marketing and customer retention of banks, and related lessons that can be learned from banks in Canada and the United Kingdom (UK). A self-developed, structured questionnaire was distributed via convenience snowball sampling to banking clients in South Africa, Canada and the UK. The findings revealed that six banking service delivery variables influence banks ’ relationship marketing and customer retention. Fee structures and the ethical behaviour of banks are regarded as the most important focus areas for banks. Canada was identified as the country with the most highly regarded banks in terms of relationship marketing, customer retention, empowerment of bank employees and personalisation of banking services. UK banks were highlighted as superior in setting fee structures, communication strategies and ethical behaviour. Therefore, strategies implemented by Canadian and UK banks relating to the variables were adapted to fit South African banks as well as institutions in other developing countries. The implementation of the recommendations of the article may lead to improved client relationships and increased customer retention rates, which will be beneficial to banks, their clients and
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».