Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
Проблемы современной экономики, N 1 (85), 2023
ПРОБЛЕМЫ МАРКЕТИНГА. ЛОГИСТИКА
Шубаева В. Г.
профессор кафедры маркетинга
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук

Ершова А. В.
аспирант кафедры маркетинга
Санкт-Петербургского государственного экономического университета


Сегментация цифровых аватаров-представителей банковского ВИП-сегмента
В статье предложена метрика агрегированных параметров банковского обслуживания, значимых для представителей-аватаров ВИП-сегмента. Проведена сегментация цифровых аватаров, определены их поведенческо-психо-графические характеристики, составлены треугольные профили сочетания важности параметров банковского обслуживания для каждого из аватаров.
Ключевые слова: банковский сектор, ВИП-сегмент, сегментация, цифровой аватар, парсинг информационной среды
УДК 338.24; ББК 65.26   Стр: 86 - 90

Сегодня механизм функционирования банковского сектора претерпевает значительные изменения. Как показывают исследования авторов, цифровизация коснулась не только технологической составляющей банковских решений, но и специфики взаимодействия с потребителями. Возникли новые вызовы при взаимодействии с ВИП-клиентами банка, исторически имеющими свои уникальные особенности.
Результаты анализа литературных источников стали основой формирования метрики параметров банковского обслуживания, потенциально важных для потребителей ВИП-сегмента. Однако очевидно, что высокая значимость каждого представителя ВИП-сегмента для банка обуславливает необходимость коррекции процесса взаимодействия, исходя из уникальных профессиональных и личностных характеристик данного представителя. Это, в свою очередь, определило необходимость дополнительной сегментации ВИП-клиентов банка.
Исходя из актуальности цифровизации процесса взаимодействия банка с ВИП-клиентами, авторы полагают, что наиболее целесообразно проводить подобную сегментацию путем составления системы цифровых аватаров потребителей ВИП-сегмента банка. Составление аватара потребителя представляет собой процесс глубокого, пошагового описания образа наиболее характерного представителя целевой аудитории. Существуют различные подходы к процессу описания аватара потребителя, но одним из наиболее целесообразных является его пошаговое рассмотрение, исходя из маркетинговых критериев сегментации. То есть описание географических, социо-демографических (социо-экономических), психографических и поведенческих особенностей характерного представителя ВИП-сегмента банка. Именно для аватара ВИП-сегмента характерна следующая особенность, обуславливающая специфику процесса его дальнейшего исследования. Совокупность описательных характеристик аватара ВИП-сегмента банка может быть разделена на две фундаментальные группы: социо-экономические характеристики (т.н. «аватар — кто») и поведенческо-психографические характеристики (т.н. «аватар-зачем»). Помимо чисто исследовательской специфики, такое разделение обусловлено высокой значимостью каждого представителя ВИП-сегмента для банка. Информацию о социо-экономических характеристиках его представителей можно получить из открытой цифровой информационной среды, так как практически все представители ВИП-сегмента так или иначе в ней представлены. При этом, с точки зрения поведенческо-психографических характеристик каждый из представителей ВИП-сегмента уникален и требует более глубинных, менее автоматизированных методов изучения. В силу этого дальнейший процесс исследования цифровых аватаров потребителей банковского ВИП-сегмента должен быть разделен на два методически дифференцированных этапа.
Первым этапом исследования является разработка и реализация алгоритма сегментации представителей банковского ВИП-сегмента с использованием возможностей информационной среды, что позволяет получить описание социо-экономических характеристик аватаров. Разработанный авторами алгоритм автоматизирован посредством инструментов высокоуровневого языка программирования Python и включает в себя следующие этапы:
Этап 1 — Парсинг. В качестве базы для проведения исследования был использован сайт https://www.peoples.ru, информационный портал, агрегирующий информацию об известных людях. С помощью кода, написанного на языке программирования Python, был произведен парсинг(автоматизированное извлечение) всех профилей известных людей с данного сайта. При этом было использовано всего 2 ограничения –профили должны описывать ныне живущих известных людей, и они должны быть россиянами.
Этап 2 — Кластеризация токенов. Далее полученный массив данных был подвергнут процедуре кластеризации, основой которой выступила модель «Bagofwords» («Мешок слов»). Суть данной модели заключается в следующем: факт принадлежности токенов (ключевых слов, описывающих представителей ВИП-сегмента в информационной среде) к конкретной информационной единице и частота его встречаемости позволяет выделить фиксированное число групп, объединяющих наиболее часто совместно встречающиеся токены.
Этап 3 — Выделение сегментов потребителей. На финальном этапе каждая из выделенных групп токенов подлежал экспертной обработке, подразумевающей выделение уникальных, наиболее информационно-насыщенных токенов и детализированное тематическое описание каждой из скорректированных групп токенов.
В результате было выделено 11 сегментов ВИП-потребите­лей. В табл. 1 представлены авторские наименования сегментов и примеры токенов, характеризующих представителей каждого сегмента.
Практическая ценность автоматизированного авторами алгоритма заключается в том, что при вводе ФИО человека (например, потенциального ВИП-клиента банка), написанная программа-парсер, используя ресурс https://news.google.com (Новости Гугл), ищет о потенциальном ВИП-клиенте всю доступную в открытой сети информацию. По наиболее часто встречающимся токенам (ключевым словам) программа-парсер автоматически определяет вероятность его принадлежности к каждому из обозначенных сегментов. При этом каждый сегмент подразумевает определенные социо-экономические характеристики (а благодаря результатам последующих исследований — и психографически-поведенческие характеристики) его цифрового аватара.
Для упрощения дальнейшей исследовательской работы и разработки рекомендаций для персональных менеджеров по оптимизации маркетинга взаимодействия с ВИП-клиентами число сегментов было экспертно сокращено до 7:

Таблица 1
Сегменты ВИП-потребителей банка: результаты авторского исследования с применением модели «BagofWords»
Авторское наименование сегментаПримеры токенов, часто встречающихся в описании сегмента
«Бизнесмены нового поколения»Молодой, карьера, управляющий, администрация
«Предприниматели старшего поколения»Секретарь, комсомол, война, райком, труд, грамота, советский
«Представители реального сектора»Завод, транспорт, предприятие, комплекс, орден
«Топ-менеджеры и специалисты добывающих отраслей»Нефтяной, экология, Роснефть, недра
«Представители финансового рынка»Фондовый, биржа, аналитика, финансовый
«Представители региональной власти»Губернатор, орден, медаль, хозяйство, округ
«Представители ведомств, связанных с управлением информацией»Сайт, информация, рунет, пользователи, портал, дизайн
«Представители силовых структур»Чеченской, штаб, командир, училище, батальон, военный
«Признанные ученые»Публикации, авиатехника, награды, достижения
«Признанные спортс­мены»Фигурное катание, футбол, награды, хоккей, достижения
«Признанные деятели культуры»Журнал, выставка, конкурс, публикации

1. «Бизнесмены нового поколения»
2. «Предприниматели старшего поколения»
3. «Топ-менеджеры и управленцы реального сектора»
4. «Инвесторы»
5. «Представители региональной и федеральной власти»
6. «Известные люди (культура, спорт, наука)»
7. «Рантье»

Таким образом, системный анализ информационной среды позволил детализировать социо-экономические характеристики профилей сформированных сегментов банковских ВИП-потребителей (а также автоматизировать этот процесс). Это, в свою очередь, позволило агрегировать систему цифровых аватаров представителей ВИП-сегмента банка, то есть совокупное описание наиболее характерных представителей целевой аудитории ВИП-клиентов банка, охарактеризованных на первом этапе с точки зрения их социо-экономических характеристик.
Вторым этапом исследования является выявление параметров банковского обслуживания, выступающих важными как для представителей банковского ВИП-сегмента в целом, так и для отдельных аватаров ВИП-потребителей. Анализ литературы позволил выделить параметры банковского обслуживания, потенциально важные для потребителей ВИП-сегмента (см. табл. 1). Авторами было проведено эмпирическое исследование методом устного опроса с элементами структурированного интервью ВИП-клиентов ПАО «Сбербанк» в феврале-мае 2022 г. Целью исследования было выявление параметров банковского обслуживания, значимых для российских представителей банковского ВИП-сегмента, а также определение степени важности различных параметров для выделенных ранее аватаров.
В качестве интервьюеров выступили персональные менеджеры ВИП-клиентов. Исходя из вопросов анкеты, количество утверждений, степень согласия с которыми оценивают респонденты, было сокращено до 20. Это было сделано из соображений удобства заполнения анкеты ВИП-клиентами: экспертно были удалены утверждения из табл. 1, имеющие наибольшую тематическую схожесть. Обработка результатов исследования производилась в программных продуктах MSExcel и IBMSPSS.
Итоговая выборка количественного исследования составила 188 респондентов. Были опрошены мужчины (56,38%) и женщины (43,62%) в возрасте от 22 до 82 лет, средний возраст опрошенного — 49 лет (стандартное отклонение — 13,5 лет), большая часть опрошенных (26,6%) принадлежит к возрастному интервалу от 42 до 52 лет (см. рис. 1).
Рис. 1. Распределение респондентов по возрастным группам

Средний объем портфеля респондента составляет 54 571 209 рублей (стандартное отклонение — 139 174 057 рублей). Стандартное отклонение крайне высоко, что говорит о значимом отличии представителей ВИП-сегмента по этому критерию друг от друга, и этот факт в очередной раз доказывает необходимость их дальнейшей сегментации (отдельно стоит отметить, что данные по объему портфеля имеются относительно 82,45% выборки).
Распределение респондентов по поведенческим характеристикам (искомым выгодам) определялось экспертно интервьюером — персональным менеджером ВИП-клиента:
– инвесторы — 39,89% опрошенных;
– транзакторы — 22,34% опрошенных;
– хранители — 37,77% опрошенных.
Что касается непосредственно оценок респондентов по степени их согласия с заявленными 20 утверждениями, то средние оценки в совокупности со стандартными отклонениями представлены в табл. 2.

Таблица 2
Оценка степени согласия респондентов с утверждениями
УтверждениеNСреднее значениеСтандартное отклонение
[1. Для меня важно, что мой банк высоко ценится в финансовой сфере.]1883,590,772
[2. Для меня важно, что мой банк предоставляет отличительные продукты и услуги по сравнению с другими банками.]1883,530,741
[3. Для меня важно, что мой банк дает мне чувство социального одобрения.]1883,340,908
[4. Для меня важно получать новую информацию о моем банке.]1883,480,817
[5. Для меня важно, что мой банк использует самые инновационные технологии при реализации своих услуг.]1883,480,862
[6. Для меня важно, что всеми услугами моего банка можно легко воспользоваться через интернет.]1883,450,921
[7. Для меня важно, что мой банк использует современное и сложное оборудование.]1883,350,949
[8. Для меня важно, что мой банк выполняет данные обещания.]1883,760,606
[9. Для меня важно, что мой банк заботится о моих потребностях.]1883,720,670
[10. Для меня важно, что для пользования новыми услугами не нужно предоставлять банку дополнительную информацию.]1883,490,818
[11. Для меня важно, что мой банк обеспечивает безошибочное обслуживание клиентов.]1853,710,644
[12. Для меня важно, что мой банк очень серьезно относится к моим жалобам.]1883,680,666
[13. Для меня важно, что мой банк работает с клиентами конфиденциально.]1883,780,597
[14. Для меня важно, что моему банку всегда можно доверять.]1873,760,576
[15. Для меня важно, что у моего персонального менеджера хорошие финансовые знания.]1873,640,759
[16. Для меня важно, что мой персональный менеджер хорошо знает свои продукты и услуги.]1883,720,627
[17. Для меня важно, что мой персональный менеджер и я можем открыто разговаривать как друзья.]1883,450,891
[18. Для меня важно своевременно получать необходимую мне информацию от моего персонального менеджера]1873,650,689
[19. Для меня важно, что когда я задаю вопрос своему персональному менеджеру, он дает мне ценный совет]1853,630,711
[20. Для меня важно, что ко мне относятся как к особому клиенту.]1883,640,721

В целом, исходя из данных табл. 2, ВИП-потребители высоко оценивают важность всех заявленных в исследовании параметров банковского обслуживания (средняя оценка по 4-балльной шкале для всех утверждений не ниже 3, а для 80% утверждений — не ниже 3,5). Стандартное отклонение также невысокое (от 15 до 28% от среднего, что указывает на схожесть мнений респондентов по данному вопросу).
Одна из целей исследования состояла в выделении агрегированных параметров банковского обслуживания, важных для потребителей. Данную цель целесообразно реализовать через процедуру факторного анализа. Факторный анализ проводился методом извлечения главных компонентов, с применением вращения по методу варимакс. Наилучший результат был получен при выделении 3 факторов (3 главных компонент), процент объясненной совокупной дисперсии — 76,74% (извлеченные общности по отдельным переменным от 50,1% до 87,1%). Мера адекватности выборки Кайзера-Майера-Олкина (КМО), равная 0,923 и значимость критерия сферичности Бартлетта (0,000) также демонстрируют, что факторный анализ не просто может быть применен к исходным переменным, а что результат его применения будет крайне удачным.
В табл. 3 представлена повернутая матрица компонентов, визуализирующая распределение исходных переменных по получившимся факторам (компонентам). Для удобства интерпретации в таблице не были выведены коэффициенты с низкими значениями — меньше 0,4.

Таблица 3
Повернутая матрица компонентов
УтверждениеКомпонент
123
[1. Для меня важно, что мой банк высоко ценится в финансовой сфере.]0,762 0,409
[2. Для меня важно, что мой банк предоставляет отличительные продукты и услуги по сравнению с другими банками.]0,730  
[3. Для меня важно, что мой банк дает мне чувство социального одобрения.]0,805  
[4. Для меня важно получать новую информацию о моем банке.] 0,709 
[5. Для меня важно, что мой банк использует самые инновационные технологии при реализации своих услуг.] 0,813 
[6. Для меня важно, что всеми услугами моего банка можно легко воспользоваться через интернет.] 0,840 
[7. Для меня важно, что мой банк использует современное и сложное оборудование.] 0,857 
[8. Для меня важно, что мой банк выполняет данные обещания.]  0,877
[9. Для меня важно, что мой банк заботится о моих потребностях.]  0,861
[10. Для меня важно, что для пользования новыми услугами не нужно предоставлять банку дополнительную информацию.] 0,6650,421
[11. Для меня важно, что мой банк обеспечивает безошибочное обслуживание клиентов.]  0,848
[12. Для меня важно, что мой банк очень серьезно относится к моим жалобам.]  0,831
[13. Для меня важно, что мой банк работает с клиентами конфиденциально.]  0,873
[14. Для меня важно, что моему банку всегда можно доверять.]  0,883
[15. Для меня важно, что у моего персонального менеджера хорошие финансовые знания.]0,603 0,450
[16. Для меня важно, что мой персональный менеджер хорошо знает свои продукты и услуги.]0,802  
[17. Для меня важно, что мой персональный менеджер и я можем открыто разговаривать как друзья.]0,544  
[18. Для меня важно своевременно получать необходимую мне информацию от моего персонального менеджера]0,722  
[19. Для меня важно, что когда я задаю вопрос своему персональному менеджеру, он дает мне ценный совет]0,5520,4070,419
[20. Для меня важно, что ко мне относятся как к особому клиенту.]0,486  
Метод выделения факторов: метод главных компонент.
Метод вращения: варимакс с нормализацией Кайзера.
a. Вращение сошлось за 5 итераций.

Таким образом, к фактору (компоненту) 1 целесообразно отнести следующие 9 утверждений, представленных в таблице 3: [1], [2], [3],[15], [16], [17].
Если попытаться проследить логику в объединении данных утверждений в рамках одного фактора, то они описывают особенности коммуникативного взаимодействия банка и ВИП-клиента, а также персонального менеджера и ВИП-клиента. Данный фактор был назван нами «тональные свойства коммуникативного взаимодействия».
К фактору (компоненту) 2 целесообразно отнести следующие 5 утверждений: [4], [5], [6], [7], [10].
Если попытаться проследить логику в объединении утверждений в рамках фактора (компонента) 2, то они описывают инновационность продуктов и услуг банка, данный фактор был назван «инновационность».
К фактору (компоненту) 3 целесообразно отнести следующие 6 утверждений: [8], [9], [11], [12], [13], [14]. Также частично к нему можно отнести утверждения [1], [15], уже отнесенные к компоненту 1, и утверждение [10], уже отнесенное к компоненту 2.
В данном случае, логика объединения переменных в один компонент также достаточно очевидна, этот фактор был назван «безопасность».
Таким образом, проведенное авторами эмпирическое исследование методом устного опроса с элементами структурированного интервью, обработанное методами описательной статистики и факторного анализа, позволило обосновать три укрупненные группы параметров банковского обслуживания, важных для потребителей ВИП-сегмента. А именно: инновационность, безопасность, тональные свойства коммуникативного взаимодействия.
В рамках реализации следующей цели исследования необходимо определить треугольные профили сочетания обозначенных параметров банковского обслуживания для каждого из цифровых аватаров ВИП-потребителей, под которыми мы подразумеваем относительное соотношение важности выделенных параметров для каждого конкретного аватара. Как было обозначено ранее, практическая ценность разработанного авторами автоматизированного алгоритма сегментации представителей ВИП-сегмента банка с использованием возможностей информационной среды заключается в том, что при вводе ФИО человека написанная программа-парсер ищет о потенциальном ВИП-клиенте всю доступную в открытой сети информацию. И далее, по наиболее часто встречающимся ключевым словам автоматически определяет вероятность его принадлежности к каждому из обозначенных сегментов. Поскольку интервьюерами в процессе проведения опроса выступали персональные менеджеры ВИП-клиентов, у них была возможность реализовать данный алгоритм, определив, к какому из сегментов с большей долей вероятности относится их клиент (респондент). Это, в свою очередь, позволило представить результаты эмпирического исследования в разрезе различий между представителями разных цифровых аватаров (см. табл. 4).

Таблица 4
Характеристики цифровых аватаров банковских ВИП-потребителей:
результаты эмпирического исследования
АватарВажность параметров тональных свойств коммуникативного взаимодействияВажность параметров инновационностиВажность параметров без-опасностиПолСредний возраст (лет)Средний объем портфеля (руб.)Искомые выгоды
«Бизнесмены нового поколения» (12,2% выбор-ки)3,763,783,86Ж — 34,8% 
М — 65,2%
38,223,568,181Инвестор — 47,8%
Транзактор — 34,8%
Хранитель — 17,4%
«Предприниматели старшего поколения» (14,9% выборки)3,423,143,62Ж — 35,7%
М — 64,3%
54,8121,379,166Инвестор — 39,3%
Транзактор — 17,9%
Хранитель — 42,7%
«Топ-менеджеры и управленцы реального сектора» (19,7% вы-борки)3,673,623,79Ж — 32,4%
М — 67,6%
47,339,697,977Инвестор — 35,1%
Транзактор — 24,3%
Хранитель — 40,5%
«Инвесторы» (16,0% выборки)3,553,63,68Ж — 63,3%
М — 36,7%
40,118,508,913Инвестор — 76,7%
Транзактор — 6,7%
Хранитель — 16,7%
«Представители региональной и федеральной власти» (12,2% вы-борки)3,383,123,62Ж — 39,1%
М — 60,9%
55,238,510,000Инвестор — 21,7%
Транзактор — 26,1%
Хранитель — 52,2%
«Известные люди (культура, спорт, наука)» (7,4% выбор-ки)3,613,43,76Ж — 35,7%
М — 64,3%
49,653,225,000Инвестор — 35,7%
Транзактор — 57,1%
Хранитель — 7,1%
«Рантье» (17,6% выборки)3,623,413,78Ж — 57,6%
М — 42,4%
57,375,731,681Инвестор — 21,2%
Транзактор — 12,1%
Хранитель –66,7%

Так, например, для аватара «Бизнесмен нового поколения» (12,2% выборки) при выборе и работе с банком важны абсолютно все выделенные ранее параметры банковского обслуживания: и инновационность, и безопасность, и тональные свойства коммуникативного взаимодействия. Данный аватар представлен более молодыми людьми (что достаточно очевидно, исходя из его характеристики), преимущественно мужчинами, объем портфеля у них наименьший по сравнению с другими аватарами. Банковские средства предпочитают инвестировать или тратить.
Представители аватара «Предприниматели старшего поколения» (14,9% выборки) низко (по сравнению с остальными аватарами) оценили важность всех изучаемых параметров банковского обслуживания, однако, если все же выделять наиболее важное для них, то это, безусловно, параметры безопасности. Данный аватар представлен преимущественно мужчинами наиболее старшей возрастной группы, средний объем портфеля у них наибольший по всей выборке (в 2 раза выше среднего), по искомым выгодам они скорее инвесторы или хранители.
Для аватара «Топ-менеджеры и управленцы реального сектора» (19,7% выборки) наиболее важны параметры коммуникативного взаимодействия и безопасности банка, важность прочих параметров находится для них на среднем уровне. Этот аватар в большей степени чем остальные состоит из мужчин среднего возраста, объем портфеля ближе к среднему значению, чем у представителей предыдущего аватара. Банковские средства предпочитают инвестировать или хранить.
«Инвесторы» (16,0% выборки), один из наиболее молодых аватаров ВИП-потребителей банка, в большей степени ценят параметры инновационности и безопасности и в меньшей степени тональных свойств коммуникативного взаимодействия (по сравнению с другими аватарами). Это один из немногих аватаров, для которого процент женщин преобладает. Объем портфеля у них наименьший среди всей выборки, банковские средства предпочитают инвестировать, что логично, исходя из концепции данного аватара.
Представители аватара «Известные люди (культура, спорт, наука)» (7,4% выборки) в большей степени ценят параметры коммуникативного взаимодействия и безопасности, представлены преимущественно мужчинами средней и старшей возрастных групп со средним по выборке объемом портфеля, по искомым выгодам скорее транзакторы (средства предпочитают тратить).
Наконец, представители последнего аватара («Рантье») ценят параметры безопасности и коммуникативного взаимодействия, представлены преимущественно женщинами старшего возраста с объемом портфеля выше среднего, заработанные средства предпочитают сохранять и частично инвестировать.
Как видно по результатам проведенного анализа, относительная значимость различных параметров банковского обслуживания оказалась отличающейся для разных аватаров ВИП-клиентов.
Таким образом, система цифровых аватаров представителей ВИП-сегмента банка дополнена описанием их поведенческо-психографических характеристик:
– объем портфеля;
– искомые выгоды, (инвестор / транзактор / хранитель),
– важность различных параметров банковского обслуживания (т.н. треугольные профили сочетания обозначенных параметров для каждого из аватаров).
Последовательное применение алгоритма сегментации представителей банковского ВИП-сегмента и разработанной системы треугольных профилей позволяют сформировать методику коммуникационного взаимодействия с представителями ВИП-сегмента банка на операционном уровне. Результатом применения данной методики является совокупность рекомендаций, которые позволяют представителю банка (например, персональному менеджеру клиента) персонализировать сервисную модель и свойства коммуникационного процесса с представителем ВИП-сегмента в соответствии с характеристиками его аватара.
На стратегическом уровне результаты проведенного авторами эмпирического исследования позволяют разработать маркетинговый инструмент привлечения потенциальных ВИП-клиентов в банк с использованием возможностей информационной среды, основанной на автоматизированной оценке ВИП-ориентации банка. Данный инструмент предполагает сопоставление текущего уровня ВИП-ориентации банка, заданного набором выделенных трех параметров банковского обслуживания (инновационность, безопасность, тональные свойства коммуникативного взаимодействия) и треугольного профиля тех ВИП-клиентов, чьи цифровые аватары для банка являются целевой аудиторией, и представлен в виде автоматизированного управленческого алгоритма привлечения потенциальных ВИП-клиентов в банк с использованием возможностей информационной среды.


Список использованных источников:
1. Саркисянц А.Г. Пути развития privatebanking и его российские особенности // Бухгалтерия и банки. — 2008. — №11; 2009. — № 1, 2.
2. Mylonakis J. (2009). Private banking services, private banking customers’ profile and their investment behavioral preferences. BanksandBankSystems, 4(1)
3. Дудко В.В. Организационные элементы обслуживания VIP- клиентов коммерческого банка // Вестник Северо-Кавказского гос. техн. ун-та. — 2010. — №1 (22).
4. Laksamana, P., Wong, D., Kingshott, R. P. J., and Muchtar, F. (2012). The role of interaction quality and switching costs in Premium Banking Services. Marketing Intelligence & Planning
5. Ничвидюк А.В. Стоимость привлечения состоятельных банковских клиентов в части внешней рекламы. [Электронный ресурс] // Economics. — 2018. — № 4(36). Режим доступа: https://economic-theory.com/images/PDF/2018/36/Economics-4–36.pdf/
6. Anthony, R N (1965). Planning and Control: a Framework for Analysis. Cambridge MA: Harvard University Press
7. Doney, P.M., and Cannon, J.P. (1997). An examination of the nature of trust in buyer-seller relationship. Journal of Marketing, 61(2), 35–51.
8. Mavondo, F.T., and Rodrigo, E.M. (2001). The effect of relationship dimensions on interpersonal and interorganizational commitment in organizations conducting business between Australia and China. Journal of Business Research, 52(2), 111- 121.
9. Ping, R.A. (1993). The effects of satisfaction and structural constraints on retailer exiting, voice, loyalty, opportunism, and neglect. Journal of Retailing, 69(3), 320–352.
10. Morgan, R.M., and Hunt, S.D. (1994). The commitment-trust theory of relationship marketing. Journal of Marketing, 58(3), 20–38.
11. Lassar, W., Mittal, B. and Sharma, A. (1995) Measuring Customer-Based Brand Equity. Journal of Consumer Marketing, 12, 11–19.
12. Yoo, B., Donthu, N. (1999). Developing and validating multidimensional consumer-based brand equity scale. Journal of Business Research, 52(1), 1–14.
13. Yoo, B., Donthu, N., Lee, S. (2001). An examination of selected marketing mix elements and brand equity. Journal of the academy of market science, 28, 2, 195–211.
14. Dmour, Hani & Al-Zu’bi, Zu’bi&Kakeesh, Dana. (2013). The Effect of Services Marketing Mix Elements on Customer-Based Brand Equity: An Empirical Study on Mobile Telecom Service Recipients in Jordan. International Journal of Business and Management. 8. 13–26. 10.5539/ijbm.v8n11p13.
15. Chen, M., & Wang, L. (2009). The moderating role of switching barriers on customer loyalty in the life insurance industry. Service Industries Journal, 29(8), 1105–1123.
16. Jalilvand, Mohammad Reza &Samiei, N. &Mahdavinia, S.H. (2011). The effect of brand equity components on purchase intention: an application of Aaker’s model in the automobile industry. Int Bus Manag. 2. 149–158.
17. Das, D. (2012). A Conceptual framework to measure brand equity in Indian banking and financial services firm. IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM), 6 (3), 12.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2024
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия