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for Commercial Bank of Financial Holding Company
doi:10.6132/JCM.2009.5.1.05
商業現代化學刊, 5(1), 2009
Journal of Commercial Modernization, 5(1), 2009
廖佩珊(Pei-San Liao);高筱玲(Hsiao-Ling Kao);李仁棻(Ren-Fen Lee)
55-72
http://dx.doi.org/10.6132/JCM.2009.5.1.05
顧客對金控商業銀行偏好預測之研究
廖佩珊
1、高筱玲
1、李仁棻
2 1 輔仁大學 統計資訊學系 2 國立高雄應用科技大學會計系摘 要
對 於 顧客在選擇銀行時對產品、服務和便利性的互動程度，深入分析其結構，進而瞭解各種 屬性水準組合的偏好情形以及各銀行在顧客心目中的知覺，本研究採用聯合分析法，對北部地區不 同背景的在職人員進行問卷調查。將在職人員區隔為人口特質不同的兩個族群，特別針對顧客在產 品偏好之間的交互作用進行研究，以所得之相對重要分數建立多變量迴歸模型，並分析對銀行定位 的看法。 關鍵詞：商業銀行、顧客偏好、聯合分析、多元尺度法，多 變 量 迴 歸 模 型 1.動機與目的
2.文獻探討
隨著金融政策開放、金融工具多元化以及電 子網路的興起，銀行的服務與民眾的日常生活 日益密切（王雅雪，2003）。然因國內新銀行的 開放設立以及外國銀行在台設立分行，加上進 入 WTO 後跨國金融集團的進駐，使得台灣地區 的銀行呈現供過於求的市場狀況（林崑水， 2003）。為能在競爭激烈的環境下生存發展並且 脫穎而出，業者必須尋求符合本身專業且消費 者認同的定位才能獲得市佔率與顧客忠誠度等 市場效益以及獲利能力。 由銀行選擇相關的研究可知，服務、便利性 及安全為顧客選擇銀行時主要考慮的因素。其 中服務因素涵蓋服務態度、理財諮詢與效率三 方面。便利性因素包含地點、分行數、交通便 利、停車空間及營業時間等項目。安全因素則 包含安全性、保密性、可信賴及銀行財力等層 面。（李詩琦，2000；張裕淵，2000） 另有研究顯示產品、企業形象及銀行設施也 是顧客選擇銀行時所考慮的重要因素。產品因 素方面包含利率、手續費、產品多樣性。企業 形象因素包含公司信譽、口碑、社會公益參與 程度。銀行設施因素則包含內部裝潢、櫃台設 計、環境整齊清潔、設備及位置及業務種類的 標示等。（李詩琦，2000；張裕淵，2000） 爲提供國內金融業者市場定位與所需的基 本資料，本研究特針對北部地區不同背景的在 職人員進行問卷調查，目的在於了解顧客選擇 銀行時所偏好的屬性水準組合及交互作用並各 銀行在消費者心目中的知覺印象。 此外，消費者選擇銀行時所重視的因素在年 齡層間、性別間及學歷間有顯著差異。其中男 性對金控公司的瞭解程度比女性高；女性較男性重視服務態度、提供理財諮詢及資訊、專業 理財人員素質等因素；教育程度與年齡皆高的 女性則較注重服務的過程及與行員的互動情 形。（周依蓉，2002；洪慈鎂，2003） 經整合上述文獻與專家意見後提出「不同 背景的顧客對銀行的偏好及知覺有差異」為本 研究之假設，並在此假設之下探討顧客對商業 銀行之便利性、服務及產品的偏好情形以及對 各銀行的服務品質、安全性、便利性、理財規 劃、企業形象及規模之評價。
3. 研究方法
3.1 研究對象及範圍 本研究以北部地區不同背景且與銀行有往 來的碩士以上在職人員為研究對象。選擇不同 背景的在職人員為研究對象乃因在職者為銀行 的主要客層，且背景不同需求多元，較易得到 差異化的意見。選擇北部地區碩士以上人員為 研究對象則是因北部地區金融活動頻繁且高學 歷者對複雜的金融資訊較能深入瞭解，所表達 的意見對業者較具意義。 另因個人消費者主要是與商業銀行往來， 而金融控股公司則是台灣未來的發展趨勢（ 王 重 隆 ， 2003），故本研究以第一、華南、國泰 世華、中國信託、台新及台北富邦等六家通路 數目、存放款數佔規模較具競爭力的金控商業 銀行為主要研究目標（高筱玲，2005）。研究內 容則包含人口特徵、顧客對銀行屬性的偏好及 知覺。 3.2 問卷設計 本研究的問卷分為三個部份。第一部份旨在 探討受訪者選擇往來的商業銀行時對便利性、 服務及產品等因素組合的偏好情形。各因素的 水準及代號設定如表 1。 表 1：銀行選擇所偏好之屬性及水準 因素（代號） 水準 0 水準 1 水準 2 便利性（A） 有停車位 附近有捷運站 離公司近 服務（B） 排隊等候時間少 提供理財諮詢 服務親切 產品（C） 刷卡優惠商店多 優惠的貸款利率 以上三種因素共可形成 18 種不同的組合。 為避免組合數太多造成排序困難，本研究利用 直交部分因子設計過濾出較適當的 9 種組合列 為問項，並由受訪者依個人偏好進行排 序，＂1＂表最偏好，＂9＂ 表最偏好，以便能 以最少的水準組合估計出各因子水準的成分效 用值（Utility Score），藉以了解各屬性之間和同 一屬性的不同水準之間的相對重要性以及各種 組合的偏好順序(Green,Tull and Albaum,1988)。 由於專家認為顧客在選擇銀行時，對於便利性 及產品這兩個因素的考量可能存有互動關係， 因此本研究將進一步探討其間的交互作用情 形，並以所得之相對重要分數建立多變量迴歸 模型。 第二部份則探討受訪者對前述六家金控商 業銀行之服務品質、安全性、便利性、理財規 劃、企業形象及規模的知覺評價。問卷由 6 個 5 分制語意差異問項構成。 第三部份則是研究對象的基本資料。包括性 別、年齡、年收入、職業、行業別及工作年資。3.3 調查方法 本研究利用電子郵件方式寄發與回收問 卷。調查時間介於民國九十四年二月一日至三 月十日之間進行，共計回收 58 份。 3.4 資料分析方法 3.4.1 利 用 層 次 集 群 分 析 法 （ Hierarchical cluster analysis） 將受訪者按性別、年齡、年收入、職業、行業 及工作年資等人口統計變項分成群內同質而群 間異質的族群。過程中使用卡方測度（Chi-square measure）衡量樣本之間的距離，集群的方法則 採用最遠鄰法（Furthest neighbor）。 3.4.2 利用模數 3（modulus 3） 計算便利性與產品之間交互作用（以 表 示）其水準為 + ，其中 為便利性的水 準， 為產品的水準，並將直交表擴展如表 2， 以進行含交互作用的聯合分析(李仁棻、黃登 源，2001)。 C A× 1
Z
Z
3Z
1 3Z
表 2：含交互作用之直交表 組合 A 便利性 B 服務 C 產品 A×C 1 離公司近【2】 服務親切【2】 刷卡優惠商店多【0】 離公司近＆刷卡優惠商店 多【2】 2 有停車位【0】 提供理財諮詢【1】 刷卡優惠商店多【0】 有停車位＆刷卡優惠商店 多【0】 3 離公司近【2】 排隊等候時間少【0】 刷卡優惠商店多【0】 離公司近＆刷卡優惠商店 多【2】 4 有停車位【0】 服務親切【2】 優惠的貸款利率【1】 有停車位＆優惠的貸款利 率【1】 5 附近有捷運站【1】 服務親切【2】 刷卡優惠商店多【0】 附近有捷運站＆刷卡優惠 商店多【1】 6 離公司近【2】 提供理財諮詢【1】 優惠的貸款利率【1】 離公司近＆優惠的貸款利 率【0】 7 附近有捷運站【1】 提供理財諮詢【1】 刷卡優惠商店多【0】 附近有捷運站＆刷卡優惠 商店多【1】 8 附近有捷運站【1】 排隊等候時間少【0】 優惠的貸款利率【1】 附近有捷運站＆優惠的貸 款利率【2】 9 有停車位【0】 排隊等候時間少【0】 刷卡優惠商店多【0】 有停車位＆刷卡優惠商店 多【0】 註：【】內數字代表對應的因子（或交互作用）之水準別。 進 行 聯 合 分 析 時 ， 首 先 令 、 、 以 及 分別代表便利性因子第 水準、服務 因子第 ia
(
i
=
0
,
1
,
2
)
)
)
jb
(
j
=
0
,
1
,
2
)
c
k(
k
=
0
,
1
ac
l(
l
=
0
,
1
,
2
i
j
水準、產品因子第k
水準及A×C交 互作用第l
水準的成分效用值，並令 代表受 訪者給第m
種組合的偏好順序。為了解釋上的 方便，將 做 的 轉換使得數值愈大表示愈偏好，並利用多變量 變異數分析（ ）模型 mr
mr
Y
m= 10
−
r
m(
m
=
1
,
2
,
L
,
9
)
MANOVA
Y
= X
β
+
ε
來 表示受訪者給各種組合的順序與各因子之水準 的關係。 模型中之Y
9′
×1=
[
Y
1,
Y
2,
...,
Y
9]
；誤差向量[
1 2 9]
1 9ε
,
ε
,
...,
ε
ε
′
×=
滿 足 、 及 間彼此獨立的假設；參數 向 量 需 設 定 為0
=
)
E(ε
i 2)
Var(
ε
i=
σ
ε
i[
0 1 0 1 0 0 1 1 8μ
,
a
,
a
,
b
,
b
,
c
,
ac
,
ac
]
β
′
×=
以 滿 足a
0+
a
1+
a
2=
0
、b
0+
b
1+
b
2=
0
、 及0
1 0+ c
=
c
ac
0+
ac
1+
ac
2=
0
等 限 制，而μ
則代表 9 種排序的總平均；設計矩陣 （Design Matrix）需表示為 ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ = × 1 _ 9 0 _ 9 0 _ 9 1 _ 9 0 _ 9 1 _ 9 0 _ 9 1 _ 8 0 _ 8 0 _ 8 1 _ 8 0 _ 8 1 _ 8 0 _ 8 1 _ 7 0 _ 7 0 _ 7 1 _ 7 0 _ 7 1 _ 7 0 _ 7 1 _ 6 0 _ 6 0 _ 6 1 _ 6 0 _ 6 1 _ 6 0 _ 6 1 _ 5 0 _ 5 0 _ 5 1 _ 5 0 _ 5 1 _ 5 0 _ 5 1 _ 4 0 _ 4 0 _ 4 1 _ 4 0 _ 4 1 _ 4 0 _ 4 1 _ 3 0 _ 3 0 _ 3 1 _ 3 0 _ 3 1 _ 3 0 _ 3 1 _ 2 0 _ 2 0 _ 2 1 _ 2 0 _ 2 1 _ 2 0 _ 2 1 _ 1 0 _ 1 0 _ 1 1 _ 1 0 _ 1 1 _ 1 0 _ 1 8 9 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a ac ac c b b a a X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X X ， 其中 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 因子水準為 A 若組合i的 1 -1 因子水準為 A 若組合i的 0 0 因子水準為 A 的 若組合i 1 0 _ a i X 、 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 因子水準為 A 若組合i的 1 -因子水準為1 A 若組合i的 1 0 因子水準為 A 的 若組合i 0 1 _ a i X 、 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 因子水準為 B 若組合i的 1 -1 因子水準為 B 若組合i的 0 0 因子水準為 B 的 若組合i 1 0 _ b i X 、 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 因子水準為 B 若組合i的 1 -1 因子水準為 B 若組合i的 1 0 因子水準為 B 的 若組合i 0 1 _ b i X 、 ⎩ ⎨ ⎧ − = 1 因子水準為 C 的 若組合i 1 0 因子水準為 C 的 若組合i 1 0 _ c i X 、 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 水準為 AC 若組合i 1 -1 水準為 AC 若組合i 0 0 水準為 AC 若組合i 1 0 _ 交互作用水準為 的 交互作用水準為 的 交互作用水準為 的 ac i X 、 ⎪ ⎩ ⎪ ⎨ ⎧ = 2 水準為 AC 若組合i 1 -1 水準為 AC 若組合i 1 0 水準為 AC 若組合i 0 1 _ 交互作用水準為 的 交互作用水準為 的 交互作用水準為 的 ac i X ，以滿足方便性因子三個水準的 、和
皆為 0，服務因子三個水準的 、 和 皆為 0，產品因子的兩個水準的 和為 0， 以 及 交 互 作 用 0 _ a iX
X
i_ a1 0 _ b iX
X
i_ b1 0 _ c iX
C A× 三 個 水 準 的 、 和為 0 等ㄧ般性條件。因此，本研究的 直交表所對應之設計矩陣為 0 _ ac iX
1 _ ac iX
⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ = × 0 1 1 0 1 0 1 1 1 -1 -1 -0 1 1 0 1 1 0 1 1 0 1 0 1 0 1 1 -1 0 1 -1 -1 1 0 1 1 -1 -1 0 1 1 0 1 -1 -1 -0 1 1 1 -1 -1 0 1 1 -1 -1 0 1 1 1 0 0 1 1 1 -1 -1 1 -1 -1 -1 -1 8 9 X 。 由模型的設定可知E
( )
Y
=
X
β
，故β
的動 差估計式(Moment Estimator，符號設為β
ˆ
)應為β
X
Y
=
的解。由於rank
( )
X
=
8
且X ′
X
為 nonsingular，故β
ˆ
=
(
X
′
X
)
−1X
′
Y
，其展開式如下所示：
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
1 0 0 1 0 1 0ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
ˆ
c
a
c
a
c
b
b
a
a
μ
β
=(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
(
) (
)
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
+
+
−
+
+
+
+
−
+
+
+
+
−
+
+
+
+
+
+
−
+
+
−
+
+
−
+
+
−
+
+
+
+
+
+
+
+
+
3
3
12
2
3
3
3
3
12
2
8 2 1 7 4 3 7 4 3 9 6 5 8 6 4 9 7 5 3 2 1 9 5 7 2 2 1 9 3 4 3 8 5 6 5 4 2 8 6 4 9 7 5 3 2 1Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
Y
。MANOVA
模型的合適性需由各組合的順序預 測 值 及 觀 察 值 之間的等級相關係數加以判 斷。預測值 的評定則須利用 公式 先求得各組合的總成份效用預測 值[
ˆ
1,
ˆ
2,
,
ˆ
9ˆ
r
r
r
r
′
=
L
]
]
]
[
r
1,
r
2,
,
r
9r
′
=
L
[
ˆ
1,
ˆ
2,
,
ˆ
9ˆ
r
r
r
r
′
=
L
β
ˆ
ˆ
X
Y
=
[
ˆ
1,
ˆ
2,
,
ˆ
9]
ˆ
Y
Y
Y
Y
′
=
L
，再根據 的大小來評 定。 愈大所評定的 愈小，預測第 種組合 愈受歡迎。 iYˆ
iYˆ
rˆ
ii
分析n
個人的群體偏好時則須先確認模型ε
β
+
= X
Y
對每個人都是合適的。再將對應 的 參 數 取 平 均 以 求 得 群 體 的 參 數 向 量 估 計 。最後再利用 求得群體的各組合 總成份效用預測值 gβ
ˆ
g gX
Y
ˆ
=
β
ˆ
[
g g g]
gY
Y
Y
Y
ˆ
′
=
ˆ
1,
ˆ
2,
L
,
ˆ
9 並 根據 的大小來評定群體對組合i
的偏好順 序。又由於成分效用值的估計使用相同尺度， 故若模型合適，可利用公式 igYˆ
100 × ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎝ ⎛ 全距之和 所有因子的成分效用值 距 某因子的成分效用值全 計算各因子以及交互作用 的相對相對 重要分數（important scores）。而計算各因子的 成分效用值全距時則需利用參數的限制式求 得 C A× 1 0 2ˆ
ˆ
ˆ
a
a
a
=
−
−
、b
ˆ
2=
−
b
ˆ
0−
b
ˆ
1 、 0 1ˆ
cˆ
=
−
c
及a
ˆ
c
2=
−
a
ˆ
c
0−
a
ˆ
c
1。分析群體的 偏好時則需使用群體的參數估計值。 3.4.3 多變量迴歸分析 將相對相對重要分數相除後再取自然對數 當反應變數，將人口特性當自變數，可建立多 變量迴歸模型。 1 1 1 11 01 1 j...
r jr j jx
x
Y
=
β
+
β
+
+
β
+
ε
...
...
...
...
...
...
...
...
jm jr rm j m m jm
x
x
Y
=
β
0+
β
1 1+
...
+
β
+
ε
, j=1,2,……,n 以矩陣型態來表示為 ) ( ) ) 1 (( )) 1 ( ( ) (nY
×m=
n×X
r+ r+β
×m+
nε
×m 其中E
(
ε
i)
=
0
；I
Cov
(
ε
i,
ε
k)
=
σ
ik , i, k=1,2,……,m 為反應變 數個數，r 為自變數個數。 在使))
(
)
((
Y
X
β
Y
X
β
Trace
−
′
−
為最小下，可得 參數估計矩陣為 預測值為 殘差 為 將每一個迴歸模型加以改寫Y
X
X
X
′
′
=
− ∧ 1)
(
β
∧ ∧=
X
β
Y
∧ ∧−
=
Y
Y
ε
∑
∑
∑
= = =+
−
+
=
+
−
+
+
=
r h ji h jh hi i ji h jh r h hi r h h hi i jix
x
x
x
x
x
Y
1 0 1 1 0)
(
)
(
ε
β
ε
β
β
β
其中，∑
=+
=
r h h hi i ix
x
1 0 0β
β
，i=1,2,…,m。 以矩陣來表示迴歸模式 ) ( ) ) 1 (( )) 1 ( ( ) (nY
×m=
n×X
rd+ r+H
×m+
nε
×m (3.1) 其中，⎥
⎦
⎤
⎢
⎣
⎡
Γ
′
=
x
0H
，x
0=
[
x
01,
x
02,...,
x
0m]
′
， ⎥ ⎥ ⎥ ⎥ ⎦ ⎤ ⎢ ⎢ ⎢ ⎢ ⎣ ⎡ = Γ rm r r m m β β β β β β β β β ... : ... : : ... ... 2 1 2 22 21 1 12 11 ，[
D
]
d
d
d
d
d
d
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
x
X
nr n r r r nr n r r r r d1
...
1
:
...
:
:
...
1
...
1
...
1
:
...
:
:
...
1
...
1
1 2 21 1 11 1 1 2 1 21 1 1 11=
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
=
⎥
⎥
⎥
⎥
⎥
⎦
⎤
⎢
⎢
⎢
⎢
⎢
⎣
⎡
−
−
−
−
−
−
=
檢定H
0:
Γ
=
0
以MANOVA表來表示。 表3：MANOVA分析表 來源 自由度 平方和 期望值(均方) 截距 1y
y
n '
Σ
+
nx ′
0x
0 迴歸平方和(不含截距) r ∧ ∧Γ
′
Γ′
=
D
D
Q
hΣ
+
Γ′
D
r
′
D
Γ
殘差平方和 n-r-1 ∧ ∧Γ
′
Γ′
−
′
=
Y
Y
D
D
Q
e d dΣ
總平方和 nQ
t=
Y
′
Y
其中，Y
d中第(j, i)元素為y
ji−
y
i。 3.4.4 古 典 多 元 尺 度 法 （ nonmetric classical multidimensional scaling）分析 利用非計量的古典多元尺度法分析受訪 者對各銀行的知覺時需先根據各銀行在服務品 質、安全性、便利性、理財規劃、企業形象及王雅雪，「銀行業市場競爭定位之研究」，國立 成功大學統計學系碩士論文，2003。 中國信託與國泰世華的服務品質以及台新的企 業形象認知不一致。 李仁棻、黃登源，「顧客對產品屬性之偏好係數 研究」，輔仁管理評論，第 8 卷，第 2 期， 2001 年 9 月，頁 25-46。 5.2 根據前述的結果，本研究提出下列之建議： 5.2.1 李詩琦，「統計方法應用於銀行顧客滿意度模式 之研究」，國立成功大學統計學系碩士論 文，2000。 工商發達、上班族集中的地段建立據點，並盡 可能增加能提供刷卡優惠的結盟商店或降低貸 款利率以提升產品使用的便利性，同時也應強 化服務親切的企業文化並適度調整作業流程以 減少顧客等候時間。倘若資源有限，則應優先 提升產品使用的便利性。 林崑水，「金控公司成立後顧客認知及未來營運 策略分析」，義守大學管理科學研究所碩士 論文，2003。 周依蓉，「銀行顧客消費行為及市場區隔之研 究」，國立成功大學統計學系碩士論文， 2002。 5.2.2 力於企業形象及服務品質的提昇以爭取顧客的 認同。個別而言，中國信託與國泰世華應加強 服務品質，國泰世華則在企業形象方面也有成 長的空間，台新及台北富邦應著力於企業形象 的扭轉，第一及華南則應積極改善強服務品質 並扭轉國營企業績效不彰的形象才會有競爭 力。 洪慈鎂，「顧客與金融產業之企業形象、關係行 銷，對信任度、滿意度與後續使用意願的 影 響 」， 東 吳 大 學 心 理 學 系 碩 士 論 文 ， 2003。 高筱玲，「顧客對金控商業銀行偏好之研究」， 輔仁大學應用統計研究所碩士論文，2005。 張裕淵，「以生活型態觀點探討台灣地區銀行網 路金融服務市場區隔之研究」，國立中央大 學資管研究所碩士論文，2000。
參考文獻
王重隆，「台灣金融控股公司經營現況、問題與 發展策略之研究」，朝陽科技大學企業管理 系碩士論文，2003。Green, P. E., Tull, D. S. and Albaum, G. （1988）. Research for Marketing Decisions, Prentice Hall, Englewood, New Jersey, 5th
A Study of the Interaction between Attributes of Consumer
Preference for Commercial Bank of Financial Holding
Company
Pei-San Liao
1Hsiao-Ling Kao
1Ren-Fen Lee
21
Department of Statistics and Information Science, Fu Jen Catholic University
2
Department of Accounting, National Kaohsiung University of Applied Sciences
Abstract
In this research, conjoint analysis about consumers’ preference and perception for commercial bank of financial holding company had been conducted on the related in-service personnel. The interactions between the preference factors are studied. The positions of banks are discussed.
