Поиск по каталогу |
(строгое соответствие)
|
- Профессиональная
- Научно-популярная
- Художественная
- Публицистика
- Детская
- Искусство
- Хобби, семья, дом
- Спорт
- Путеводители
- Блокноты, тетради, открытки
Design & Development Of Service Quality Model. An Applied Orientation In Life Insurance Business
В наличии
Местонахождение: Алматы | Состояние экземпляра: новый |
Бумажная
версия
версия
Автор: Anand Prakash and Sanjay Kumar Jha
ISBN: 9783659478192
Год издания: 2013
Формат книги: 60×90/16 (145×215 мм)
Количество страниц: 524
Издательство: LAP LAMBERT Academic Publishing
Цена: 71149 тг
Положить в корзину
Позиции в рубрикаторе
Сферы деятельности:Код товара: 128148
Способы доставки в город Алматы * комплектация (срок до отгрузки) не более 2 рабочих дней |
Самовывоз из города Алматы (пункты самовывоза партнёра CDEK) |
Курьерская доставка CDEK из города Москва |
Доставка Почтой России из города Москва |
Аннотация: This book presents a critical examination of five possible combinations of neural networks for understanding the measurement of service quality in respect of key stakeholders in life insurance business. This book also presents the methodology to validate the multiple-item scale for measuring service quality in a way that it predicts customer satisfaction and patronage intention in life insurance business in India using Structural Equation Modeling (SEM) approach following the model development strategy, which takes account of proposing a basic structural model framework, and subsequently, it improves the framework through modifications of competing structural models for arriving at the best-fit structural model. This book does describe Indians attitudes towards the life insurance business. It presents how the Monte Carlo simulation may be useful to strategy makers and at which particular points of the strategy making process it would be most beneficial and least beneficial through scenario planning.
Ключевые слова: life insurance, service quality, neural networks, structural equation modeling, scenario planning, Monte Carlo simulation