شناسایی و تحلیل عوامل کلیدی موثر در الگوهای رفتاری مشتریان نظام بانکی

نویسندگان

    عطیه السادات میرشفیعی دانشجوی دکتری مدیریت صنعتی، گروه مدیریت صنعتی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران
    محمد طالقانی * دانشیار گروه مدیریت صنعتی، واحد رشت، دانشگاه آزاد اسلامی، رشت، ایران taleghani@iaurasht.ac.ir
    رحمت علی صابری حقایق استادیار گروه مدیریت، واحد بندرانزلی، دانشگاه آزاد اسلامی ، بندر انزلی، ایران
https://doi.org/10.61838/kman.jtesm.3.5.5

کلمات کلیدی:

الگوهای رفتاری, مشتریان نظام بانکی, تحلیل مضمون

چکیده

هدف از اجرای این پژوهش، بررسی، شناسایی و تحلیل عوامل کلیدی موثر در الگوهای رفتاری مشتریان نظام بانکی می‌باشد. این پژوهش به شیوه کیفی و با استفاده از روش تحلیل مضمون انجام شده و گردآوری داده‌ها و استخراج مضامین مرتبط با استفاده از مصاحبه‌های نیمه ساختاریافته با خبرگان کلیدی در این حوزه صورت گرفت. انتخاب مشارکت کنندگان با استفاده از روش نمونه گیری هدفمند و معیار اشباع نظری بود که بر اساس آن تعداد 12 نفر از اساتید دانشگاه در رشته‌های مدیریت بازاریابی، کسب‌وکار، رؤسا، معاونین و مدیران ارتباط با مشتری در شعب بانک دی در سطح شهر تهران انتخاب شدند. برای به دست آوردن اعتبار و روایی داده‌ها از دو روش بازبینی مشارکت کنندگان و مرور خبرگان غیر شرکت کننده در پژوهش استفاده شد.جهت تحلیل داده‌ها نیز از نرم افزار آماری مکس کیودا استفاده شد و داده‌ها به روش تحلیل مضمون مورد بررسی قرار گرفت. نتایج پژوهش حاضر حاکی از آن بود که الگوی رفتاری مشتریان نظام بانکی در قالب 4 مقوله اصلی (خدمات بانکی،امور مالی، ویژگی‌های شعب بانک و عوامل انسانی و ارتباطی)، 10 زیرمقوله (بانکداری الکترونیکی، کیفیت و تنوع خدمات بانکی، فعالیت‌های ارزی و بین المللی، تسهیلات و سود بانکی پرداختی، سرمایه گذاری، طراحی داخلی و بیرونی شعب، دسترسی پذیری و امکانات رفاهی شعب، مشتری، نیروی انسانی، بازاریابی و تبلیغات) و 66 شاخص طراحی شده است.

دانلودها

دسترسی به دانلود اطلاعات مقدور نیست.

مراجع

Alfian, G., Ijaz, M. F., Syafrudin, M., Syaekhoni, M. A., Fitriyani, N. L., & Rhee, J. (2019). Customer behavior analysis

using real-time data processing: A case study of digital signage-based online stores. Asia Pacific Journal of

Marketing and Logistics. https://doi.org/10.1108/APJML-03-2018-0088

Amin, A., Al-Obeidat, F., Shah, B., Adnan, A., Loo, J., & Anwar, S. (2019). Customer churn prediction in

telecommunication industry using data certainty. Journal of Business Research, 94, 290-301.

https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2018.03.003

Ansari, A., Kheib, S. N., Siaber, Z., & Timouri, H. (2015). Study of the Relationship Between Satisfaction, Loyalty, and

Customer Willingness to Change Brands in Service Organizations Considering the Moderating Role of Customer

Variety-Seeking and Involvement in Purchase Intentions. Modern Marketing Research, 5(2), 211-224.

https://ecc.isc.ac/showJournal/22424/64597/821722

Arsanjani, A. A. (2020). Designing a Model for Electronic Banking Business in Iran Azad University, Rasht Branch].

https://jed.ut.ac.ir/article_83501.html

Asokan, G., & Mohanavalli, S. (2011). Fuzzy clustering for effective customer relationship management in telecom

industry.International Conference on Computational Science, Engineering and Information Technology

Bakar, J. A., & Adzis, A. A. (2024). Fostering Loyalty Among Young Consumers: Strategic Approaches for Bank

Sustainability. International Journal of Professional Business Review, 9(3), e04469.

https://doi.org/10.26668/businessreview/2024.v9i3.4469

Calzada-Infante, L., Óskarsdóttir, M., & Baesens, B. (2020). Evaluation of customer behavior with temporal centrality

metrics for churn prediction of prepaid contracts. Expert Systems with Applications, 160, 113553.

https://doi.org/10.1016/j.eswa.2020.113553

Dubina, O., Us, Y., Pimonenko, T., & Lyulyov, O. (2020). Customer loyalty to bank services: The bibliometric analysis.

Virtual Economics, 3(3), 53-66. https://doi.org/10.34021/ve.2020.03.03(3)

Ehghaghi, H. R., Qasemi, M., & Hosseinzadeh, A. (2021). Examining Factors Affecting Customer Loyalty with a Focus

on Brand Personality. Ethical Researches, 12(2), 37-60. https://rimag.ir/en/Article/32359/FullText

Ferdoshadeh, M. (2017). Optimizing Customer Validation in Electronic Banking Using Data Mining Methods Kavosh

Higher Education Institute]. https://civilica.com/doc/758832/

Gautam, D. K., & Sah, G. K. (2023). Online banking service practices and its impact on e-customer satisfaction and ecustomer loyalty in developing country of South Asia-Nepal. Sage Open, 13(3), 21582440231185580.

https://doi.org/10.1177/21582440231185580

Gharib, I., Tolouei, A., Heydarzadeh, K., & Varadfar, R. (2018). Identifying Dominant Customer Behavior Patterns Over

Time Across Various Sections; Case Study: Ansar Bank. Modern Marketing Research, 8(4), 150-165.

https://sid.ir/fa/journal/ViewPaper.aspx?ID=489531

Gharib, I., Tolouei Ashlaghi, A., & Heydarzadeh, K. (2019). Providing a Combined Data Mining Model Using

Association Rules and Clustering for Identifying Dominant Customer Behavior Patterns (Case Study: Ansar Bank).

Management Future Research (Management Studies), 30(11), 189-202.

https://www.sid.ir/fa/journal/ViewPaper.aspx?id=491953

Ho, S. C., Wong, K. C., Yau, Y. K., & Yip, C. K. (2019). A machine learning approach for predicting bank customer

behavior in the banking industry.Machine Learning and Cognitive Science Applications in Cyber Security

Homburg, C., Lauer, K., & Vomberg, A. (2019). The multichannel pricing dilemma: Do consumers accept higher offline

than online prices? International Journal of Research in Marketing, 36(4), 597-612.

https://doi.org/10.1016/j.ijresmar.2019.01.006

Kalinin, A., Vaganov, D., & Bochenina, K. (2020). Discovering patterns of customer financial behavior using social

media data. Social Network Analysis and Mining, 10(1), 77. https://doi.org/10.1007/s13278-020-00690-3

Khodabandehlou, S., & Rahman, M. Z. (2017). Comparison of supervised machine learning techniques for customer

churn prediction based on analysis of customer behavior. Journal of Systems and Information Technology.

https://doi.org/10.1108/JSIT-10-2016-0061

Malek Akhlagh, I., Mohammadi, Y., & Talebi, D. (2021). Designing a Model of Banking Customer Behavior in Social

Media. Business Management Explorations, 13(25), 475-497. https://bar.yazd.ac.ir/m/article_2424.html?lang=en

Maulana, I., Basri, Y. Z., & Mariyati, T. (2022). Factors Affecting the Customer Loyalty of Sharia Rural Bank.

Amwaluna: Jurnal Ekonomi dan Keuangan Syariah, 6(2), 340-361. https://doi.org/10.29313/amwaluna.v6i2.10038

Nourizadeh, M., Nourbakhsh, K., & Haqshenas, F. (2023). Designing a Dual-Dimensional Model of Customer Loyalty

for Electronic Banking Services. Consumer Behavior Studies, 10(2), 113-137.

https://cbs.uok.ac.ir/article_62705.html?lang=en

Paridari, M., Saberi, H., Amini, Z. a.-A., & Sadeh, E. (2020). Identifying and Analyzing Behavioral Patterns of Bank

Service Customers Using Data Mining Techniques. Iranian Political Sociology, 3(3), 3452-3471.

https://www.magiran.com/paper/2583652/identifying-and-analyzing-behavioral-patterns-of-banking-servicecustomers-using-data-mining-techniques?lang=en

Pourvahidi, F., Abolfazli, S. A., Rezvani, M., & Mirsafasi, N. (2022). Designing a Model of Factors Affecting Customer

Citizenship Behavior and Its Consequences for Customers of Foreign Household Appliance Products. Business

Management Outlook(49), 95-123. https://bar.yazd.ac.ir/m/article_2611.html?lang=en

Rezvani, M., Rezaei, M., & Tanha Pour, K. (2020). Customer Loyalty Model in Emerging Organizations Based on

Artificial Neural Networks; Case Study: Emerging Private Banks. Modern Marketing Research, 10(1), 63-82.

https://nmrj.ui.ac.ir/article_24686_en.html

Ringo, R. Y. S., Septyanto, D., & Ramli, A. H. (2023). Analysis of Factors Affecting Customer Satisfaction and Customer

Loyalty in the Shopee Marketplace. Majalah Ilmiah Bijak, 20(2), 293-310.

https://doi.org/10.31334/bijak.v20i2.3427

Riyath, M. I. M. (2024). Causal Factors of Customer Loyalty in Sri Lankan Banks.

https://doi.org/10.4038/sljmuok.v9i3.154

Saral, R., Salehzadeh, R., & Mirmehdi, S. M. (2024). Investigating the influence of service quality on loyalty in banking

industry: the role of customer engagement. International Journal of Services, Economics and Management, 15(1),

-18. https://doi.org/10.1504/IJSEM.2024.136057

Sarvari, P. A., Ustundag, A., & Takci, H. (2016). Performance evaluation of different customer segmentation approaches

based on RFM and demographics analysis. Kybernetes. https://doi.org/10.1108/K-07-2015-0180

Yahaya, R., Abisoye, O. A., & Bashir, S. A. (2021). An Enhanced Bank Customers Churn Prediction Model Using A

Hybrid Genetic Algorithm And K-Means Filter And Artificial Neural Network.2020 IEEE 2nd International

Conference on Cyberspace (CYBER NIGERIA)

Zheng, F., & Liu, Q. (2020). Anomalous telecom customer behavior detection and clustering analysis based on ISP's

operating data. IEEE Access, 8, 42734-42748. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.2976898

چاپ شده

۱۴۰۳/۱۰/۰۱

ارسال

۱۴۰۳/۰۵/۱۱

بازنگری

۱۴۰۳/۰۶/۳۰

پذیرش

۱۴۰۳/۰۸/۰۶

شماره

نوع مقاله

پژوهشی اصیل

ارجاع به مقاله

میرشفیعی ع. ا. .، طالقانی م. .، و صابری حقایق ر. ع. . (1403). شناسایی و تحلیل عوامل کلیدی موثر در الگوهای رفتاری مشتریان نظام بانکی. تکنولوژی در کارآفرینی و مدیریت استراتژیک، 3(5)، 70-86. https://doi.org/10.61838/kman.jtesm.3.5.5

مقالات بیشتر خوانده شده از همین نویسنده

مقالات مشابه

1-10 از 155

همچنین برای این مقاله می‌توانید شروع جستجوی پیشرفته مقالات مشابه.