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Enregistrement W2900706097

Internet et la fidélisation de la clientèle bancaire : étude du passage de la relation B2C de personne à personne à la relation B2C virtuelle

2007· article· fr· W2900706097 sur OpenAlexaboutno aff
Amira Heni

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2007
Typearticle
Languefr
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueDigital Platforms and Economics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRelation (database)PsychologyComputer science
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

La fidélisation des clients est un enjeu de taille qui exige un effort d'information, de persuasion et de séduction. Néanmoins, fidéliser un client sur Internet demeure une mission laborieuse remplie d'entraves inhérentes à la virtualité des rapports, à la volatilité des comportements des internautes et à l'identité Houe de l'entreprise. Les rapports physiques s'éclipsent en faveur de la genèse de relations virtuelles et « légères ». Transférer les clients sur Internet peut être un facteur d'attrition. L'entreprise est censée investir l'espace de l'interface pour renforcer le lien symbolique relatif à la perception de son image de marque auprès de sa large clientèle. De surcroît, l'entreprise doit expérimenter et optimiser les meilleurs scénarios pour que la connexion Internet se fasse en douceur et en facilité. Notre recherche va se situer dans le deuxième volet de l'action pour compenser la « légèreté » de la relation virtuelle. L'entreprise doit exploiter les potentiels communicationnels du Net pour pallier à la « légèreté » et à «la fragilisation » de ses rapports commerciaux sur Internet afin d'obtenir le maximum de relations durables et personnalisées avec le client. Notre recherche se veut une tentative pour examiner comment les entreprises utilisent Internet pour d'une part, inciter leurs clients déjà acquis à passer de la relation business to consumer (B2C) de personne à personne à la relation B2C virtuelle et d'autre part à les fidéliser. C'est la fidélisation des clients qui nous intéresse et les moyens d'y parvenir en utilisant Internet. Nous nous intéressons, dans ce travail, en particulier au secteur bancaire du Canada. Les banques sont des entreprises qui offrent des services financiers à des clients de différents profils. La diversité de la clientèle, le contexte concurrentiel acharné, la nature même du service bancaire intangible et immatériel sont des facteurs qui exigent de la banque un effort sérieux de communication, de persuasion et de fidélisation. Comment l'entreprise exploite-t-elle les avantages du Net, en particulier l'interactivité pour maintenir une communication one to one avec la clientèle? Comment l'interactivité peut-elle aider la banque à fidéliser ses clients? Nous allons étudier ce qui a été fait en ce sens dans le secteur bancaire au Canada. Nous avons choisi quatre banques canadiennes : la Caisse Populaire Desjardins, la Banque Royale du Canada (RBC), la Banque IISBC Canada et la Banque ING Direct du Canada.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,594
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,007
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,181
Écart entre enseignants0,174 · 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.

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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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