Muslim customer perceived value on customer satisfaction and loyalty: Religiosity as a moderation
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to determine the effect of Muslim customer perceived value on customer satisfaction and customer loyalty of sharia banking and religiosity role in moderating the existing effect. The study population includes all customers of Sharia banking. Total samples of 104 respondents are selected by accidental sampling technique. To know and to test the research hypothesis, data are analyzed by partial least square (PLS). This study has four results. First, the Muslim customer perceived value (MCPV) variable directly affects customer satisfaction. It consists of price, emotional values, and social values variables. While the quality, Islamic physical attributes, and Islamic non-physical attributes variables directly do not affect satisfaction of Islamic banking customers. Second, Muslim customer perceived value (MCPV) variable directly affects customer loyalty. It consists of price, emotional value, physical and non-physical attributes of Islam. Moreover, quality and social value variables directly do not affect loyalty of sharia banking customers. Third, satisfaction only mediates the effect of price, emotional value, and social value variables on the loyalty of sharia banking customers. Satisfaction does not mediate the effect of quality, Islamic physical attributes, and Islamic nonphysical attributes affect the loyalty of sharia banking customers. Forth, Religiosity does not moderate the effect of Muslim customer perceived value (MCPV) variable, namely Islamic physical attributes and Islamic nonphysical attributes, on satisfaction of sharia banking customers.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».