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Enregistrement W4293246809 · doi:10.37896/ymer21.06/29

A Study of Quality of Banking Services

2022· article· en· W4293246809 sur OpenAlexaboutno aff
Dr Ankush

Notice bibliographique

RevueYMER Digital · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueCustomer Service Quality and Loyalty
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBusinessService qualityMarketingQuality (philosophy)Private sectorDimension (graph theory)Public sectorPortfolioService (business)LoyaltyReliability (semiconductor)PerceptionFinanceEconomic growthEconomicsPsychologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For maintaining competitiveness in the market, the pursuit of service quality for service providers is necessary. Customer satisfaction is necessary for acquiring customer loyalty and having better financial controls. Service quality on banks is done on several studies including USA, Canada and Tunisia, Malaysia, five Balkan countries: Albania, Greece, FRYOM, Bulgaria and Serbia and India. The research gap in the current literature is that very few studies have been done on the impact of demographic variables on the perception of service quality. The objective of this article is to examine the effect of type of bank i.e. public and private sector banks on perception of quality of banking services. The instrument used for evaluating service quality was Bank Service Quality created by Bahia and Nantel (2000). This instrument consists of 31 items which spans 6 dimensions: access; effectiveness and assurance; tangibles; price; services portfolio and reliability. In the study, perception was only measured with the items of perception only. A quantitative research approach and well-structured survey questionnaire was used in the study. Convenience sampling was used with 51 questionnaires and google forms were used for collecting the data. Data collected was analysed using SPSS version 16. The highest score for both public and private sector banks was for “effectiveness and assurance” dimension. The lowest score for public and private sector banks was for “reliability” dimension. ANOVA was used to check whether there were significant differences among public and private sector banks for six dimensions. The result shows that there are non-significant differences among perceptions of public sector and private sector banks on all six dimensions. There are nonsignificant differences on all 31 items in the case of public sector and private sector banks. The study shows that respondents of both public and private sector banks perceive that service quality of banks is not as per their expectations. The limitation of this study is that convenience sampling has been used in the study. Moreover, it would not represent the perception of service quality of banks in the whole of India. Future studies could be done involving large and representative samples. Keywords: service quality, reliability, banks, service portfolio, access

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,198
Score d'incertitude au seuil0,649

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,237 · 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.

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
Publié2022
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