Image, performance, attitudes, trust, and loyalty in financial services
Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this paper is twofold: first, to determine the extent to which hedonic and utilitarian attitudes and loyalty are influenced by perceived financial performance (PFP) and executive compensation plan image (ECPI) in financial services; second, the authors evaluate relationships among hedonic and utilitarian attitudes, trust, and loyalty. Design/methodology/approach Using a quasi-experimental design in Study 1 the authors test the relationship between antecedents (PFP and ECPI) and relational elements (attitudes, trust, and loyalty) to address the first objective. To accomplish the second objective, the authors employ structural equation modeling in Study 2 to test the relationship among hedonic and utilitarian attitudes, trust, and loyalty. Findings Study 1 confirms that PFP and ECPI positively impact both hedonic and utilitarian attitudes but do not directly affect loyalty. Study 2 demonstrates a positive association between utilitarian attitudes and trust, although the hedonic attitudes-trust relationship is negative. Hedonic attitudes are also significantly related to utilitarian attitudes. Finally, trust mediates the relationship between attitudes and loyalty. Practical implications Building customer trust is an important correlate of loyalty, and emphasizing an attribute-based aspect of perceived financial service generates greater trust compared to enhancing a non-attribute aspect (i.e. minimizing negative effects on image of executive compensation plans). Originality/value The authors link attitude research to service/relationship quality research and discover that attitudes are indirectly related to loyalty through increases in trust. The findings suggest that perceived image and performance of financial services are important to relationship quality when applied to financial services.
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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 | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».