Understanding Consumer Behavior in Digital Banking: The DABU Model as an Extension of TAM and UTAUT
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this research was to examine the impact of digitalisation on the use of banking products among consumers in the Republic of Croatia, with a particular focus on analysing habits, perceptions, and barriers related to digital banking. The study was conducted on a convenience sample of 820 respondents—citizens of the Republic of Croatia—representing diverse age groups, education levels, and degrees of digital literacy. To gain deeper insights into consumer behaviour, a new conceptual model—DABU (Digital Acceptance of Banking Use)—was developed. This model integrates elements of existing theoretical frameworks (TAM, UTAUT, CBM) and introduces additional variables relevant to the context of digital banking, such as digital literacy, perceived security, and perceived barriers. Data were collected using a structured survey questionnaire and analysed through descriptive statistics, factor analysis, and structural equation modeling (SEM). The findings indicate that digital literacy and perceived security are key predictors of the intention to use digital banking services, whereas perceived barriers have a significant negative effect. Moreover, differences in digital banking usage patterns were observed across age groups, education levels, and prior experience with digital technologies. The results contribute to a better understanding of the factors influencing consumer digital behaviour and provide practical guidelines for developing targeted strategies within the financial sector aimed at increasing the adoption and accessibility of digital banking services.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».