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Enregistrement W3092593924

Factors affecting customerâÂÂs satisfaction of Debit card: A comparative study between Islamic banks and conventional banks in Bangladesh

2020· article· en· W3092593924 sur OpenAlexvenueno aff
Evana Nusrat Dooty, Israth Sultana, Kulsuma Akter Nahid

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Internet Banking and Commerce · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueIslamic Finance and Banking Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDebit cardCustomer satisfactionPaymentMarketingIslamBusinessDatabase transactionElectronic moneyOriginalityValue (mathematics)Computer scienceCredit cardFinanceDatabasePsychology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The paper aims at making comparative analysis about debit card user’s satisfaction of Islamic and conventional banks of Bangladesh. Furthermore, this paper also tries to point out the key factors of customer satisfaction in study area. Methodology A well-planned questionnaire was distributed to 300 debit card user from which 150 from Islamic banks and rest 150 is from conventional bank. These customers were selected through random sampling. For analysis questionnaire responses were coded, summarized, and analyzed using the Statistical Package for Social Sciences (SPSS windows version 20). Also bi-variate& regression model has been used to find out the important factors that influence most the customer’s satisfaction regarding debit card of both type of banks. Findings The study found the users of conventional banks more satisfied than that of Islamic banks. Result indicates that, security and responsiveness and different value denominated notes are most important factors in conventional banks customers’ satisfaction whereas in Islamic banks, availability of taka and transaction cost are comparatively less important. Originality/value   Multiple electronic payment method has been emerged, but scant attention paid to measure the customer satisfaction in the study area. So, this paper will add value in this field of study.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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