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type: paper
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  Quality of Service and Customer Satisfaction: A Conjoint Analysis for the
  Nigerian Bank Customers
authors:
  - '[[sani-yusuf-dauda]]'
  - '[[jongsulee]]'
year: 2016
venue: '[[international-journal-of-bank-marketing]]'
volume: '34'
issue: '6'
pages: 841-867
doi: 10.1108/IJBM-04-2015-0062
categories:
  - '[[ict-policy]]'
  - '[[development-economics]]'
  - '[[ict-industries]]'
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last_updated: '2026-05-20T02:09:05+09:00'
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# Quality of Service and Customer Satisfaction: A Conjoint Analysis for the Nigerian Bank Customers

*[[sani-yusuf-dauda]], [[jongsulee]] (2016)* · [[international-journal-of-bank-marketing]] 34(6):841-867 · [DOI ↗](https://doi.org/10.1108/IJBM-04-2015-0062)

> Nigerian 은행 고객의 *현재* (vs 미래 — [[sani-yusuf-dauda-2015-online-banking-conjoint]]) service quality attribute 별 선호와 customer satisfaction 결정요인을 [[conjoint-analysis]] + [[rank-ordered-logit]] + interaction model + random coefficient 으로 분석. N=1,245 (Nigeria 5 개 주), 9 개 attribute (reliability, product portfolio, competence, accessibility, convenience, responsiveness, ease of use, security, cost). 가장 중요한 attribute: *wait time (26.29%), cost (18.49%), error frequency (14.20%), branch network (12.57%)*. 친절한 미소 같은 *customer care* 는 무의 (0.16%) — Nigerian 고객은 *효율 + 비용 중심*.

- **RQ**: (i) Nigerian 은행 고객이 현재 *service quality* 의 어떤 attribute (9 dimension) 를 가장 가치 평가하는가, (ii) 인구통계학적·금융 행동 변수 (income, debit card usage, education 등) 가 어떻게 선호를 조절하는가, (iii) 정책적 priority 는?
- **방법론**: [[conjoint-analysis]] (orthogonal design, 9 choice sets × 3 alt), 3-step model: (1) [[rank-ordered-logit]] baseline, (2) Interaction SDC × attribute, (3) Random coefficient ([[mixed-logit]], cost 만 lognormal). Delta method 로 WTP CI. 9 hypotheses (H1-H9, SERVQUAL 확장).
- **데이터**: Nigerian 은행 고객 face-to-face survey (Abuja + Lagos 파일럿 + 5 주 main), 3 major bank 사용자 (최근 90 일), N=1,245 (90.8% response, 응답률 후 92.2% valid). 11,205 rank obs. Male 52.05%, Age 18-29 40.16%, university 39.92%, 저소득 (<USD 315/월) 45.22%, civil servant 41.20%, 환율 USD 1 = NGN 160.
- **주요 발견**: (i) **Rank-ordered (Table III)**: 가장 중요한 attribute = wait time (Rel. Imp. 26.29%, $\beta = -0.0069^{***}$, WTP = NGN -3.55/transaction/분), 그 다음 cost (18.49%), error frequency (14.20%, $\beta = -0.0494^{***}$, WTP = NGN -25.59/transaction), branch network (12.57%), comprehensiveness (11.12%), learning time (8.46%), info leakage (7.17%). Loyalty to Bank A 음 ($\beta = -0.1008^{***}$), Bank B 무 (n.s.), Bank C 양. Customer care 무 (0.16%) — *friendly smile 무가치*. (ii) **Interaction**: 고소득자 가격 sensitivity 증가 ($\beta_{INCOST} = -0.54e-6$). Debit card 다수 보유자는 comprehensive 서비스에 *덜 민감* ($\beta_{DCCOM} = -0.0041$). Bank B 의 brand utility 는 *남성, 빈번한 debit 사용자* 에서 증가. (iii) Random coefficient: variance 가 중요한 일부 attribute (cost, info leakage) 에서 크게 나옴 — 이질성 큼.
- **시사점**: (a) Nigerian 은행 priority: (1) *wait time 단축*, (2) *transaction error 감소*, (3) *transaction cost 인하*, (4) *learning time 단축*. (b) *Friendly customer care* 같은 *traditional service dimension* 은 effect 0 — *효율 중심 사회* 의 특성. (c) Brand A 의 음 loyalty 는 *시장 점유에도 불구하고 customer trust 부족* — 경영진 reform 필요. (d) SERVQUAL 의 *5-dimension* 이 *context dependent* 임을 정량 입증 (Babakus & Boller 1992, Cronin & Taylor 1992 의 SERVPERF 가설 지지).

![Figure 3: Conceptual research model + 9 attribute dimensions of Nigerian bank service quality](/papers/201609_DaudaSY_Quality_of_service_and_customer_satisfaction_a_conjoint_analysis_for_the_Nigerian_bank_customers/fig3.jpeg)

## 요약

이 paper 는 [[sani-yusuf-dauda]] 의 SNU TEMEP 박사 라인의 두 번째 paper 이며, [[sani-yusuf-dauda-2015-online-banking-conjoint]] 의 *미래 service* 분석을 *현재 service quality + customer satisfaction* 으로 보완한다. 기존 service quality 문헌의 두 학파 — SERVQUAL (Parasuraman et al. 1988, gap analysis) vs SERVPERF (Cronin & Taylor 1992, perception-based) — 의 측정 논쟁에서 SERVPERF 입장을 *conjoint trade-off* 로 확장. 동시에 *온라인 + 오프라인 서비스 통합 dimension* 9 개 (reliability, product portfolio, competence, accessibility, convenience, responsiveness, ease of use, security, cost) 를 *attribute trade-off* 로 quantify — 단순 rating-scale 의 한계 (모든 attribute 가 동일 importance 일 수도, 응답자 education 차이의 일관성 문제) 우회.

방법론 3-step. (1) [[rank-ordered-logit]] baseline 에서 Nigeria 고객의 평균 선호 식별 — *wait time + cost + error frequency* 가 dominant, *customer care* 는 무의. 이는 Nigerian 시장의 특수성 — 긴 counter queue, frequent 온라인 transaction error, 높은 transaction fees — 의 reflection. (2) Interaction model 에서 SDC 와 attribute 의 곱으로 *heterogeneous WTP* 도출. 고소득 → 가격 sensitivity 증가, debit card 다수 보유 → comprehensive 서비스 가치 감소 (already self-sufficient), Bank B 선호 → 남성·빈번한 debit 사용자·deposit 보유자 cluster. (3) Random coefficient 로 *attribute 별 distribution variance* 추정 — cost, info leakage 의 큰 variance 는 *극단적 이질성*, 다른 attribute 의 작은 variance 는 *homogeneous* 선호.

발견의 함의는 *developing country 은행 service quality 의 design priority*. (a) 효율 중심 — wait time 26.29% RI 가 friendly smile 0.16% 를 압도. (b) Cost sensitivity 의 income gradient — *price tier 정책* 의 정량 정당화. (c) Brand 의 *loyalty 비대칭* — Bank B/C 양, Bank A 음 — Bank A 의 reform 강력 추천. SERVQUAL 의 *one-size-fits-all* 가정 비판 (Babakus-Boller 1992) 의 정량 evidence. 한계: (i) 도시 표본 only — 농촌 미포함 (future research: respondent 와 도시까지의 거리 attribute 화), (ii) Stated preference 의 hypothetical bias, (iii) Cross-section snapshot.

## 핵심 결과

**Rank-ordered logit (Table III, n=11,205, LRI ρ = 0.006):**

| Attribute | Coeff. β | t-value | WTP (NGN/tx) | Rel. Imp. (%) |
|---|---:|---:|---:|---:|
| Wait time (min) | -0.0069*** | -8.82 | -3.55/min | 26.29 |
| Transaction cost (NGN) | -0.0019*** | -7.63 | n/a (price) | 18.49 |
| Error frequency (per 100 tx) | -0.0494*** | -5.31 | -25.59 | 14.20 |
| Branch network (% LG covered) | +0.0026*** | +4.94 | +1.36 | 12.57 |
| Comprehensiveness (% online cov) | -0.0023*** | -4.39 | -1.20 | 11.12 |
| Learning time (hr) | -0.0442*** | -3.66 | -22.87 | 8.46 |
| Information leakage (%) | -0.0150* | -2.41 | -7.76 | 7.17 |
| Loyalty Bank A | -0.1008*** | -5.49 | -52.18 | 1.56 |
| Loyalty Bank B | +0.0163 (n.s.) | +0.73 | — | — |
| Customer care (>24 hr dummy) | +0.0016 (n.s.) | +0.08 | — | 0.16 |

> **Interaction model 발견:**
> - 고소득자 가격 sensitivity ↑: $\beta_{INCOST} = -5.4 \times 10^{-7}$
> - Debit card 多 → comprehensive 가치 ↓: $\beta_{DCCOM} = -0.0041$
> - Debit card 사용빈도 ↑ → Bank B 선호 ↑: $\beta_{DCUSLYBB} = +0.0666$
> - 남성 → Bank B 선호 ↑: $\beta_{SEXLYBB} = +0.1348$
> - Wait time RI: 24.47%, Cost RI: 17.06%, Customer care: 0.20% (변동 없음)

> **Random coefficient (mixed logit):**
> - Cost, info leakage 의 variance 큼 → 강한 이질성
> - 다른 attribute variance 작음 → homogeneous preference
> - Cost 만 negative lognormal (모두 단조 음)

## 방법론 노트

[[random-utility-model]] (McFadden 1973):

$$
U_{nj} = V_{nj} + \varepsilon_{nj} = V(X_{nj}, S_n) + \varepsilon_{nj}
$$

[[rank-ordered-logit]] choice probability for ranked sequence (k = 1, ..., K-1):

$$
P(j_1 > j_2 > \cdots > j_K) = \prod_{k=1}^{K-1} \frac{\exp(V_{nj_k})}{\sum_{l=k}^K \exp(V_{nj_l})}
$$

WTP (Bliemer & Rose 2013):

$$
w_k = \frac{\beta_k}{\beta_c}
$$

Delta method standard error:

$$
\mathrm{se}(\widehat{w}_k) = \frac{1}{\beta_c} \sqrt{\mathrm{var}(\beta_k) - 2 w_k \mathrm{cov}(\beta_k, \beta_c) + w_k^2 \mathrm{var}(\beta_c)}
$$

Random coefficient utility (McFadden & Train 2000):

$$
U_{nj} = X_{nj} \beta_n + \varepsilon_{nj}
$$

$\beta_n$ 은 individual-specific (random), distribution 가정 (cost: lognormal 음, 나머지: normal). Interaction model 의 utility 는 9 attribute × 11 SDC 의 곱으로 확장 (Eq. 3 in paper, 30+ interaction term). Identification: orthogonal SPSS design + LIMDEP estimation. Pilot survey N=69 (Abuja + Lagos), main survey N=1,245 (5 stratified region). 91% initial response.

## 연구 계보

본 paper 는 (a) Parasuraman et al. (1988) 의 SERVQUAL 5-dimension framework, (b) Cronin & Taylor (1992, 1994) 의 SERVPERF 비판, (c) Hossain et al. (2015) 의 hierarchical retail banking model, (d) Ganguli & Roy (2013) 의 hybrid third-order model, (e) [[conjoint-analysis]] 의 service quality 응용 (Oppewal & Vriens 2000), (f) Bliemer & Rose (2013) 의 WTP framework, (g) McFadden-Train (2000) 의 [[mixed-logit]] 을 결합한다. 직접 선행: [[sani-yusuf-dauda-2015-online-banking-conjoint]] (동일 1 저자 + 같은 방법론 + Nigeria 표본). [[jongsulee]] 의 *consumer preference 도구* 의 *developing country banking* 라인 — 한국 ICT/금융 분석과 sibling. SERVQUAL vs SERVPERF 논쟁에서 *conjoint trade-off* 가 *attribute relative importance* 의 더 정밀한 측정 도구임을 정량 입증.

## See also

- [[jongsulee]]
- [[sani-yusuf-dauda]]
- [[conjoint-analysis]]
- [[rank-ordered-logit]]
- [[mixed-logit]]
- [[random-coefficient-discrete-choice]]
- [[banking-service]]
- [[customer-satisfaction]]
- [[service-quality]]
- [[servqual]]
- [[nigerian-banking]]
- [[international-journal-of-bank-marketing]]
- [[sani-yusuf-dauda-2015-online-banking-conjoint]]