Nonlinear Antecedents of Consumer Satisfaction on E-Banking Portals
Notice bibliographique
Résumé
This study verifies the nonlinearity of main inductors of customer satisfaction with the quality of online banking services. To that end, we performed an exploratory and quantitative research, through a survey applied to a sample of 256 respondents, e-banking service users. Using an exploratory factorial analysis, we identified eight input dimensions, composed of 33 relevant attributes, listed as inducers of the quality of e-banking services. Then, we used a non-linear regression technique (Penalty Reward Contrast Analysis) to classify dimensions related to the quality of the e-banking services as “basic”, “one-dimensional”, “attractive” or “neutral”, and compared the outcomes of this method to a linear regression analysis. The results point out that, controlled by gender and education, the dimensions “support to transactions” and “safety” are one-dimensional attributes; the dimensions of “convenience,” “decision support,” and “problem solving” are basic attributes, and “design” and “benefits” can be considered as attractive or exciting attributes. In addition, the results show that the nonlinear analysis explains 12.5% better the variance (Adj. R2) of general customer evaluation of the service, than traditional linear analysis. The contribution of this study consists in clarifying the service quality factors affecting customer use of Internet banking services, valuable to improve quality services.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».