The effect of CRM on employee performance in banking industry
Notice bibliographique
Résumé
The relationship between the organization and its clients is the life of every enterprise, whether it is a multinational corporation of several billion employees and a multi-million-deposit business or sole traders with a handful of daily customers. The relationship between the organization and its traditions is the key concern. Between these two cases, consumer relationship management (CRM) is the same in theory and may differ significantly. Both the company and consumers have some factors to meet, such as the desires and expectations of all sides, before forming a contract. We need to earn a profit to succeed and to improve clients expect excellent support, better goods and reasonable pricing. The implementation of a CRM program will impact consumer service and customer knowledge for various purposes. Likewise, adopting a CRM strategy would definitely affect consumer loyalty and awareness. CRM guarantees that consumers are happy and strengthens ties between the company and its clients. Such practices improve the partnership between customers and sales representatives. The study carried out the quantitative approach in the delivery of the questionnaire to more than 100 bank customers. In concise and inferential statistics, the data were handled using the SPSS statistical method. Data indicates that the strong relationship between consumer loyalty and customer happiness of CRM technologies occurs and the stronger the overall customer satisfaction score, the larger the volume of CRM technology deployed.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».