CRM SCALE DEVELOPMENT & VALIDATIONIN INDIAN BANKING SECTOR
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to develop a reliable and valid CRM (Customer relationship management) scale specifically catering to Indian banking sector. An exhaustive review of literature on CRM was followed by depth interview and questionnaire survey. Exploratory factor analysis was followed by confirmatory factor analysis, which was presented in three forms; the single factor model, covariance model and the structural model. The covariance model shows CRM in Indian banking sector as a multidimensional construct comprising of factors namely organizational structure and customer support, service quality, trust, technology, personalization and market orientation. The structural model validates the previously extracted factors along with their indicators. The findings of this study validate the long held belief that CRM is a multidimensional construct and serves as a critical success factor for business performance. Since this study was conducted in context of Indian banking sector, the generalizability of the CRM scale has to be tested in other countries. A fair amount of literature on Indian banking sector dealt with identifying factors explaining the constructs of quality, value or satisfaction. But there is paucity of research pertaining to industry specific CRM scale development and validation. This study is an attempt to bridge this gap in the existing literature. It provides a conceptually validated CRM scale catering to Indian banking sector, which can help the managers in implementing the CRM in an effective manner and also can be used as a tool to identify the major areas requiring attention.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».