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Enregistrement W2617119604 · doi:10.4018/ijssmet.2017070101

Evaluating the Effects of Service Quality, Customer Satisfaction, and Service Value on Behavioral Intentions with Life Insurance Customers in India

2017· article· en· W2617119604 sur OpenAlexaboutno aff
Rajat Gera, Sanjiv Mittal, Dharminder Kumar Batra, Bikram Prasad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Service Science Management Engineering and Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService qualityConfirmatory factor analysisService level objectiveService (business)Service guaranteeService delivery frameworkMarketingStructural equation modelingVariance (accounting)Service designService providerCustomer satisfactionExploratory factor analysisBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study aims to empirically test and evaluate the direct and indirect effects of service encounter constructs of service quality, customer satisfaction and service value on loyalty related behavioral intentions of customers in Indian Life services in India to determine the best fitting model. Most studies based on comprehensive models of service constructs relationships have not considered alternative competing models. The theoretical background and the empirical support for these issues derive mostly from prior studies in the developed markets of the U.S., UK and Canada. Further, the study aims to contribute to resolution of the variance in structure and dimensionality of service quality (dimensionality) in literature by developing and validating a second order model of service quality which integrates the two dominant perspectives ie the Nordic and the American approach. Design/methodology/approach: A second order scale of service quality was developed and validated by integrating the American and Nordic approach to Service Quality using exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The constructs of Customer satisfaction, service value and Behavioural intentions were validated using confirmatory factor analysis. Two competing models of effects of the three service encounter constructs on Behavioral Intentions were tested using structural equation modeling. The results show that Service quality is a second order construct consisting of the dimensions of Core service, Service Delivery, Sales Agent Quality, Tangibles and Empathy. The process dimensions (sales Agent Quality and Service delivery) are most important in overall service quality perceptions. The effect of service quality on positive behavioural intentions is both direct and indirect with the moderating effect of service value and customer satisfaction being significant. The study contributes to research by developing and validating a hierarchical model of service quality and testing two competing models of direct and indirect effects of service quality on behavioral intentions so that there is better understanding of the simultaneous and composite interactions and effects of the three service encounter constructs. The results would provide practitioners with a valid measure of service quality in life insurance services and would enable them to devise marketing strategies which enhance customer loyalty related behavioral intentions. The study addresses the gap related to wide divergence in dimensionality and structure of service quality and contributes to the debate on whether the effect of service quality on behavioral intentions is only indirect or both direct and indirect.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,548

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,297 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations79
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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