Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».