影响营销策略选择的因素来增加客户忠诚度和吸引力的案例研究——以伊朗南部的霍拉姆沙赫尔的Mellat银行为例外文翻译资料
2022-08-15 16:40:16
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影响营销策略选择的因素来增加客户忠诚度和吸引力的案例研究——以伊朗南部的霍拉姆沙赫尔的Mellat银行为例
摘 要
最近一些年,银行和金融机构之间的竞争已经日趋激烈,成为了金融市场中越来越重要的组成部分。在此背景下,本论文以Mellat银行为案例,探讨调查影响银行服务营销策略选择的因素,以提高顾客对Mellat银行的忠诚度并且吸引顾客到银行办理业务。在研究中,我们主要是通过描述性调查,以问卷调查为调查工具得到数据并加以分析。研究问卷中包含六个变量要素,身体特征、设施、责任、信心、同情心、忠诚和吸引顾客以及34个独立问题。调查的整个样本总体是来自霍拉姆沙赫尔市Mellat银行的所有职员和他们的客户。由Kerjesy和Morgan确定样本量,最终选择员工103人,客户384人参与调查。在收集数据以选择相关检验系数的类型之后,我们使用Kolmogorov-Esmirov检验来检查数据是否有贡献。根据前面提到的检验,Kolmogorov-Simnrov检验的结果对任何提到的变量都没有影响,所以能够确保变量因素的影响是正常的。同时,为了检验变量之间的关系,我们使用了皮尔逊的相关参数检验。数据分析采用SPSS.18版本进行。研究结果表明,顾客满意度、信用因素、身体特征、反应因素、安心因素和同情因素对顾客忠诚度和吸引力有显著影响。
关键词 营销策略;银行服务;客户忠诚与吸引;Mellat银行;数据分析
第1章 绪论
在过去很长一段时间里,许多公司只会关注如何寻找客户或者如何增加客户数量,而忽视了如何留住客户。在这样的一个时代背景下,找到一个新客户代表着公司营销策略的胜利,他们并不关心是否能够留住客户。随着时间的慢慢推移,现在的情况是,顾客已经成为公司决定所有目标、解决方案、公司资源利用的主要因素,并且越能带来丰厚利润的顾客影响程度越大。
在现代服务企业中,“与顾客建立长久的关系,保持长久的关系,创造相似的体验”是企业所关注的重中之重。通过这种方法,成功的服务企业可以找到“永恒的顾客”。其实,银行的情况也是一样的,客户的需求和期望发生了变化,促使银行管理者采用现代营销手段来吸引和留住客户,增加银行的市场份额。
自从忠诚度成为了判断企业是否成功的重要因素后,在银行业务的过程中,如何建立客户忠诚度在当今社会下显得尤为重要。除了一些与政府相关的工作,没有一项工作能够离开客户忠诚度而独立生存。由于顾客的期望是不断变化的,企业应该通过创造忠诚度和专注于与顾客建立长期的、双边的和有利润的关系来满足客户的需求。
在竞争激烈的今天,银行管理者应该重点关注与银行服务相关的客户需求,客户建议以及客户投诉,来留住他们的客户。在银行的工作中,银行管理者应该知道在银行管理中,银行的政策制定是根据客户需求来决定,其中包括如何尊重客户,如何保持与客户适当的关系,如何对客户的调查,如何完善与客户的双边关系,如何快速处理客户的问题和投诉,如何全面了解客户满意度,如何提高服务质量和流程的快速性,如何根据客户的需求改进银行的政策,如何提高检查产品交付客户的准确性等。
考虑上述提出的方法可以帮助银行留住客户,但除非银行承认关注客户是他们成功的秘诀,否则是无法成功的。
本篇论文主要研究银行服务营销策略选择的影响因素,以获得客户的忠诚度,提高银行的吸引力,促使客户投资银行。
正因为如此,本研究在第一章以一个简短的描述性摘要开始,以标题为“要点”。此外,本章还介绍了论文中所涉及的基本概念、目的和假设。
第二章为文献综述,我们将假设基础和收集到的参考文献作为主要问题来考察并进行总结与分析。
第三章为问卷分析,我们对调查问卷的研究内容、研究方法和过程进行了详细的介绍。
第四章为数据分析,我们主要对调查问卷所得到的研究数据进行了回归分析。
第五章为策略建议,我们对银行策略影响因素进行了讨论、归纳和总结。最终,对银行提出了一些建议。
第2章 文献综述
Styles and Ambler(2003)研究了市场营销策略、适当的行为(卖方选择)以及买卖双方的关系,其研究的文献内容与结果显示,管理顾客的选择行为可以为企业带来利益,也可以更好地留住顾客。Morgan和Haunt认为满意是承诺的第一步,它可以促使顾客去重复购买。因此,满意度对顾客决策的影响是非常明显的。Bruner和Kumar(2000)观察到满意可以保证商业关系。此外,他们发现,在某些情况下,即使客户对某一特定关系不满意,他也不会跟随其他制造商。这通常发生在变更企业的成本对客户来说很昂贵的时候。因此,如果企业能够管理其客户的选择成本,那么即使他们对所提供的服务完全不满意,企业也可以留住他们。
Sherma和Arun表示,承诺体现了买方对与特定制造商关系的理解,包含了努力和投资保持永久关系的价值。Shanna(2006)认为满意度是顾客对购买后体验服务的评价。在传播学的文献中,满意度是指在评价组织绩效方面相对于其他组织的积极有效的情境。
另一项研究由Neeru.Shanna和Paul G. Patterson(2000)完成。其目的是了解在买方与卖方关系的不同阶段,影响客户从制造商处购买的相关因素。结果表明,影响增加顾客购买的变量在买卖关系中发生了变化。此外,本研究结果显示,这些变数与增加顾客承诺的变数在时间上是不同的。
Hideh和John(1990)的研究考察了最初的客户与电子制造商之间的关系。主要设备制造商发现,客户通常的期望、投入交易的财产以及买方和卖方的类似行为之间存在正相关关系。此外,他们还认为模仿行为与技术意外情况之间的负相关关系
Katler(2001)做了一项名为“当买方和卖方遵循不同的策略来改善功能时,关系导向性的策略研究”,该研究的结果形成了一个合适的图表,以更好地实现长期成功的沟通。
由于大多数成功的制造商在投资在交易和贡献方面,选择了相对困难的战略。而成功的供应商主要在交流方面的信心和灵活性,选择了比较温和的方法。
皮莱和莎娜(2003)在一篇名为《为什么》的文章中写道,在完全关系中,“为什么共有意愿转变为交易意愿?”这篇文章具体说明了一个基本的关系导向的营销假设是根据与合作伙伴的关系来增加这种关系。
第3章 问卷调查与研究方法
本研究的社会群体包括Mellat银行的全部员工以及该银行的客户。由于统计数据分量较大,抽样工作已按需要的数量进行了限定。员工人数为140人,但客户数量是无限的。
根据Korjesi Morgan的表格确定了样本的数量后,选择样本的方法是简单随机抽样。根据统计学会的数量和表格,人员总数为103人。而顾客则使用无限社会的公式,得到顾客的人数为384,以下是计算方式:
为了收集必要的信息,我们使用了一份调查表,并使用了有效的标准来编制调查表。问卷中的所有假设和目的与研究的问题和选择有关。本问卷在确定信度和流利度后,根据社会研究进行分析。上述问卷包含六个变量,包括顾客满意度、可靠性、物理设施、责任、信心、同情、忠诚和吸引顾客等34个问题。
第4章 结果与讨论
假设检验:为了选择相关检验的类型,我们需要使用Kolmogorov-Simnrov检验来检验数据是否有贡献。从表4-1可以看出,Kolmogorov-Simnrov检验的结果对任何提到的变量都没有意义,因此变量的贡献是正常的。
表4-1 K-S检验测试所得数据
变量 |
统计测试 |
显著水平 |
客户满意度 |
1.039 |
0.231 |
可靠性 |
1.224 |
0.1 |
基础设施 |
1.179 |
0.124 |
责任 |
0.087 |
0.435 |
信心 |
1.013 |
0.256 |
同情 |
0.734 |
0.655 |
忠诚和吸引客户 |
1.198 |
0.113 |
因此,为了检验变量之间的关系,我们使用Peresson相关参数检验。为了检验Peresson相关,检验假设如下:
“rho;”被认为是研究变量与忠诚度和吸引顾客之间的相关系数。为了检验它们之间的关系,我们使用了Peresson相关系数。如下表所示,小于0.05的数量是有意义的。
根据表4-2中相关系数的结果,在0.05的水平上,因变量和自变量之间存在一个有意义的水平。
表4-2 忠诚度和吸引客户的相关性检验
变量 |
等级 |
数值 |
客户满意度 |
相关系数 |
0.218 |
显著水平 |
0.0001 |
|
可靠性 |
相关系数 |
0.328 |
显著水平 |
0.0001 |
|
基础设施 |
相关系数 |
0.552 |
显著水平 |
0.0001 |
|
责任 |
相关系数 |
0.626 |
显著水平 |
0.0001 |
|
信心 |
相关系数 |
0.242 |
显著水平 |
0.0001 |
|
同情 |
相关系数 |
0.192 |
显著水平 |
0.0001 |
因此,本研究的假设是可以测量的。在检验研究假设并确定关系之后,我们应该使用简单回归来检验因变量和自变量之间的线性相关关系(表4-3)。
表4-3 满意度相关性检验
F |
宽容度 |
曲线程度 |
|||||
自变量 |
回归系数 |
数值 |
显著性水平 |
数值 |
显著性水平 |
数值 |
显著性水平 |
满意度 |
0.191 |
18.37 |
0.001 |
3.036 |
0.001 |
0.148 |
0.001 |
第一个假设:银行客户满意度对新客户的吸引和忠诚度有正向的影响。为了检验这个假设。我们使用了简单的回归分析和描述系数的确定。满意度被认为是自变量而忠诚度和吸引量被认为是因变量。
表4-4 满意度相关性检验
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F |
宽容度 |
曲线程度 |
|||||
自变量 |
回归系数 |
数值 |
显著性水平 |
数值 |
显著性水平 |
数值 |
显著性水平 |