TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Sự cần thiết của đề tài
Tính đến thời điểm hiện tại, hiện đang có 39 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP), 13 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, và
Tại Việt Nam, hiện có 6 ngân hàng liên doanh và 39 ngân hàng thương mại cổ phần tập trung vào lĩnh vực bán lẻ, tạo ra một môi trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt Để thành công trong ngành dịch vụ tài chính nhạy cảm này, các ngân hàng cần đặt khách hàng lên hàng đầu và xây dựng niềm tin vững chắc với họ Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt, việc tìm kiếm, phát triển và giữ chân khách hàng trở thành ưu tiên hàng đầu của các ngân hàng.
Trong môi trường kinh doanh đầy thách thức, các ngân hàng cần tập trung vào việc thu hút và duy trì khách hàng để gia tăng sự trung thành và lợi nhuận (Payton, 2003; Rootman, 2006) Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) là quá trình mà ngân hàng cố gắng duy trì và nâng cao mối quan hệ lâu dài với khách hàng (Swartz & CS, 2000) Thực hiện tốt CRM không chỉ cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn tạo ra ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng (Rootman, 2006) Do đó, để thu hút và giữ chân khách hàng, ngân hàng cần triển khai chiến lược CRM hiệu quả.
Mối quan hệ giữa công ty dịch vụ và khách hàng chủ yếu được xây dựng và duy trì bởi nhân viên, những người trực tiếp tương tác với khách hàng Nhân viên đóng vai trò quan trọng trong việc thực hiện các chiến lược quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của tổ chức, bao gồm cả trong lĩnh vực ngân hàng.
Tất cả nhân viên liên quan đến CRM, từ việc tương tác trực tiếp với khách hàng đến ứng dụng các quy trình và công cụ nhằm nâng cao giá trị khách hàng, đều đóng vai trò quan trọng trong ngân hàng Việc xác định ảnh hưởng của nhân viên đến hiệu quả chiến lược CRM giúp cải thiện mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng Bài viết này nhấn mạnh sự cần thiết phải hiểu biết sâu sắc về CRM trong ngân hàng, với nghiên cứu về các nhân tố tác động đến hoạt động quản lý quan hệ khách hàng của các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM Tác giả mong muốn đóng góp giải pháp giúp các ngân hàng TMCP xây dựng và duy trì mối quan hệ bền chặt với khách hàng.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ thông tin, thái độ và năng lực nhân viên, cũng như thông tin hai chiều đối với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM.
_ Đề xuất một số kiến nghị để nâng cao hiệu quả hoạt động CRM trong các ngân hàng TMCP dựa trên các kết quả nghiên cứu
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu:
- Hoạt động CRM tại các ngân hàng TMCP ở khu vực TP HCM
Các yếu tố ảnh hưởng đến quản lý quan hệ khách hàng bao gồm công nghệ thông tin và truyền thông, thái độ và năng lực của nhân viên, cũng như thông tin hai chiều Nghiên cứu này tập trung vào các khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở khu vực TP HCM.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn tại các ngân hàng thương mại cổ phần thuộc khu vực TP HCM
Phương pháp nghiên cứu
Tài liệu thứ cấp đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM, giúp xác định lý do sử dụng các biến độc lập và biến đo lường phù hợp Những nghiên cứu trước đó sẽ làm cơ sở cho việc áp dụng vào các môi trường và thời gian nghiên cứu khác, từ đó hỗ trợ xây dựng mô hình và thực hiện phân tích hiệu quả.
Nghiên cứu này dựa trên bảng câu hỏi khảo sát khách hàng giao dịch tại các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) ở TP HCM Mục tiêu là phân tích dữ liệu để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc CRM, đồng thời kiểm tra tính phù hợp của mô hình với các ngân hàng TMCP tại khu vực này.
Nghiên cứu được tiến hành tại Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm hai giai đoạn: giai đoạn nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính và giai đoạn nghiên cứu chính thức áp dụng phương pháp định lượng.
Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính:
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp thống kê mô tả để thu thập và trình bày dữ liệu thông qua bảng biểu và biểu đồ, nhằm làm rõ nội dung nghiên cứu Đồng thời, nghiên cứu sơ bộ định tính được thực hiện bằng phương pháp GT, kết nối các khái niệm để xây dựng giả thuyết và mô hình Công cụ thu thập dữ liệu định tính chủ yếu là thảo luận nhóm với đối tượng khảo sát, nhằm điều chỉnh các khái niệm cho phù hợp với thị trường Thành phố Hồ Chí Minh, từ đó tạo cơ sở cho phân tích định lượng với mô hình đề xuất.
Nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng:
Phương pháp này nhằm xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quản lý quan hệ khách hàng trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh Quá trình thực hiện bao gồm việc đánh giá giá trị, độ tin cậy và tính phù hợp của thang đo, kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu.
_ Thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát những người đang sử dụng các sản phẩm dịch vụ của các ngân hàng TMCP tại TP HCM
Đánh giá sơ bộ thang đo được thực hiện thông qua giá trị Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0 Qua đó, các biến quan sát không phù hợp với khái niệm nghiên cứu sẽ được loại bỏ, đồng thời nhóm các biến quan sát có liên quan sẽ được gộp lại thành một nhân tố thích hợp Điều này tạo cơ sở cho việc điều chỉnh mô hình và giả thuyết nghiên cứu, cũng như cho các nội dung phân tích và bước kiểm định tiếp theo.
Phương pháp phân tích hồi quy bội sẽ được áp dụng để xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến quản trị quan hệ khách hàng (CRM) trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Tính mới và ý nghĩa khoa học của đề tài
Hiện nay, cụm từ "Quản lý quan hệ khách hàng" (CRM) đang trở nên phổ biến tại Việt Nam, phản ánh xu hướng toàn cầu Tuy nhiên, khái niệm CRM được hiểu theo nhiều khía cạnh khác nhau, dẫn đến sự thiếu hiểu biết toàn diện về nó Nhiều người vẫn nhầm lẫn rằng CRM chỉ là một công nghệ giúp doanh nghiệp quản lý mối quan hệ với khách hàng, mà không nhận ra rằng nó còn bao gồm nhiều yếu tố khác nhau để tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.
CRM không chỉ đơn thuần là một công cụ, mà còn là một triết lý và chiến lược kinh doanh toàn diện Nó bao gồm quá trình quản lý mối quan hệ với khách hàng, giúp tối ưu hóa hoạt động kinh doanh và nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua công nghệ hiện đại.
Bài nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn toàn diện và sâu sắc về CRM, nhấn mạnh rằng CRM không chỉ là công nghệ mà còn là yếu tố quan trọng trong ngành ngân hàng, nơi niềm tin của khách hàng được đặt lên hàng đầu Việc quản lý mối quan hệ với khách hàng, từ doanh nghiệp đến cá nhân, cần được thực hiện cẩn trọng để đạt được các mục tiêu kinh doanh Nghiên cứu cũng tập trung vào việc xác định các nhân tố chủ yếu ảnh hưởng đến CRM tại các ngân hàng TMCP ở TP HCM, giúp các ngân hàng đánh giá và thực hiện quản lý mối quan hệ khách hàng hiệu quả hơn thông qua các chiến lược CRM phù hợp.
Dựa trên kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất các giải pháp hỗ trợ ngân hàng TMCP trong quản lý quan hệ khách hàng, phù hợp với tình hình và điều kiện cụ thể của từng phân khúc Bài nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có cái nhìn toàn diện về CRM và các yếu tố ảnh hưởng đến nó, nhằm hoàn thiện hoạt động quản lý quan hệ khách hàng, từ đó tạo ra, duy trì và phát triển bền vững mối quan hệ với khách hàng.
Kết cấu của luận văn
Chương I: Tổng quan về đề tài Chương II: Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu Chương III: Phương pháp nghiên cứu
Chương IV: Kết quả nghiên cứu Chương V: Kết luận và một số giải pháp
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương này nhằm nhấn mạnh khái niệm và vai trò quan trọng của CRM trong ngành ngân hàng, đồng thời khám phá mối liên hệ giữa thái độ, năng lực và quản lý nhân viên với quản lý quan hệ khách hàng.
Một số khái niệm liên quan
2.2.1 Ngân hàng thương mại cổ phần
Theo quy định của Luật các Tổ chức tín dụng 2010, ngân hàng được xác định là tổ chức tín dụng có quyền thực hiện mọi hoạt động ngân hàng theo pháp luật hiện hành.
Các loại hình ngân hàng bao gồm ngân hàng thương mại, ngân hàng chính sách và ngân hàng hợp tác xã, mỗi loại có tính chất và mục tiêu hoạt động riêng Ngân hàng thương mại thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác theo quy định của pháp luật, với mục tiêu chính là tạo ra lợi nhuận.
2.2.2 Quản lý quan hệ khách hàng
Trong quyển "Customer Relationship Management" (2005), Ed Peelen đã tổng hợp nhiều quan điểm khác nhau về CRM, xác định nó qua các khía cạnh chiến lược, hoạt động, phân tích và phối hợp.
Chiến lược CRM là một chiến lược kinh doanh tập trung vào khách hàng, nhằm mục tiêu thu hút và giữ chân những khách hàng trung thành, từ đó tối ưu hóa lợi nhuận cho tổ chức.
CRM hoạt động tập trung vào việc tự động hóa các quy trình liên quan đến khách hàng, bao gồm bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
CRM phân tích tập trung vào việc khai thác thông minh dữ liệu khách hàng để phục vụ cho các mục đích chiến lược và chiến thuật.
Phối hợp giữa CRM và công nghệ không chỉ giúp tối ưu hóa hoạt động của công ty mà còn nâng cao giá trị cho đối tác và khách hàng Việc áp dụng công nghệ qua các biên giới tổ chức là yếu tố then chốt trong việc cải thiện hiệu suất và tạo ra giá trị bền vững.
CRM là một phương pháp tích hợp nhằm xác định, thu hút và giữ chân khách hàng Nó cho phép các tổ chức quản lý và phối hợp tương tác với khách hàng qua nhiều kênh, lĩnh vực kinh doanh và khu vực địa lý khác nhau Nhờ đó, CRM giúp tối đa hóa giá trị từ tất cả các mối quan hệ với khách hàng, mang lại hiệu suất cao nhất cho doanh nghiệp.
Tổng hợp các nghiên cứu trước đây
Một mối quan hệ bao gồm hai giai đoạn chính: đầu tiên là thu hút khách hàng, và thứ hai là xây dựng, quản lý mối quan hệ theo thời gian để đạt được các mục tiêu kinh tế và xã hội cho cả hai bên.
Để thu hút, xây dựng và tạo ra mối quan hệ bền vững, các trung tâm cần chú trọng đến tiếp thị quan hệ khách hàng, nhằm thiết lập mối quan hệ lâu dài giữa nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng, vì lợi ích chung của cả hai bên (Swartz & CS, 2000).
Marketing mối quan hệ tập trung vào việc xây dựng và duy trì các mối quan hệ cũng như mạng lưới giữa doanh nghiệp và khách hàng Theo Baker (2003), giai đoạn tiếp theo là quản lý quan hệ khách hàng, trong đó các nhà cung cấp dịch vụ nỗ lực để giữ chân và tăng cường mối quan hệ với khách hàng (Swartz & CS).
Marketing mối quan hệ, theo Berry (1983), được định nghĩa là quá trình thu hút, duy trì và tăng cường mối quan hệ với khách hàng trong các tổ chức đa dịch vụ Qua nhiều thập kỷ, triết lý này đã phát triển mạnh mẽ và thuật ngữ Marketing mối quan hệ đã được chuyển đổi thành CRM.
2.3.2 Quản lý quan hệ khách hàng
Theo lý thuyết, sự khác biệt chủ yếu giữa các định nghĩa về CRM nằm ở khía cạnh công nghệ và mối quan hệ của nó Cụm từ CRM đã trở nên phổ biến trong các tài liệu khi các học thuyết về marketing mối quan hệ phát triển mạnh mẽ.
CRM, hay Quản lý Quan hệ Khách hàng, là quá trình tìm kiếm khách hàng mới và duy trì mối quan hệ với khách hàng hiện tại, đồng thời hiểu và dự đoán nhu cầu của họ Theo Mylonakis (2009), CRM không chỉ là việc quản lý mà còn là một quá trình sáng tạo nhằm xây dựng mối quan hệ bền vững và đạt được sự tin tưởng từ khách hàng.
Khái niệm CRM đã phát triển thành một chiến lược nhằm duy trì mối quan hệ lâu dài với khách hàng, nhưng vẫn chưa được hiểu đầy đủ CRM có thể được xem như một triết lý kinh doanh, chiến lược, quá trình hoặc công nghệ Như một triết lý, CRM tập trung vào việc duy trì và nâng cao giá trị khách hàng thông qua quản lý Dưới góc độ chiến lược, CRM hướng tới việc tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng bằng cách cung cấp dịch vụ phù hợp hơn Là một quá trình kinh doanh, CRM bao gồm nhiều quy trình con như xác định khách hàng tiềm năng và tạo ra tri thức khách hàng Về mặt công nghệ, CRM sử dụng công nghệ thông tin để thu thập và phân tích dữ liệu, từ đó tạo ra sự giao tiếp cá nhân hóa với khách hàng, góp phần tăng giá trị lâu dài cho doanh nghiệp Xây dựng và quản lý mối quan hệ với khách hàng là yếu tố then chốt cho sự thành công trong kinh doanh.
Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) là một triết lý quản lý nhằm xây dựng và duy trì mối quan hệ lâu dài, có lợi với khách hàng mục tiêu Nó bao gồm các hoạt động tiếp thị thiết kế để phát triển và tối ưu hóa mối quan hệ giữa người tiêu dùng và tổ chức CRM xác định thị trường hiện tại và tương lai, lựa chọn thị trường phục vụ và theo dõi sự tiến bộ của các dịch vụ Thành công trong CRM phụ thuộc vào việc hiểu nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó tích hợp chúng vào chiến lược doanh nghiệp, con người, công nghệ và quy trình kinh doanh.
CRM không chỉ là một công cụ cạnh tranh mà còn là yếu tố sống còn của các công ty dịch vụ hàng đầu (Buttle, 2004) Trong bối cảnh thị trường ngày càng khốc liệt, phát triển mối quan hệ khách hàng trở thành chiến lược tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững Nhiều dịch vụ chuyên nghiệp, đặc biệt là ngân hàng, được đánh giá cao nhờ vào cách họ quản lý mối quan hệ với khách hàng (Swartz & CS, 2000) Bài viết này định nghĩa CRM là quá trình mà ngân hàng nỗ lực duy trì và củng cố mối quan hệ lâu dài với khách hàng (Swartz & CS, 2000) Khái niệm CRM nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tổ chức tập trung vào việc giữ gìn mối quan hệ với thị trường của mình (Payne & CS, 1995).
2.3.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến CRM
CRM là quá trình mà ngân hàng nỗ lực duy trì và phát triển mối quan hệ lâu dài với khách hàng, nhằm tăng cường sự hài lòng và trung thành của họ (Swartz & CS, 2000).
CRM không chỉ là một công cụ cho các công ty dịch vụ hàng đầu mà đã trở thành yếu tố sống còn trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gia tăng Sự phát triển mối quan hệ khách hàng được xem là phương pháp tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững, đặc biệt trong ngành ngân hàng Tầm quan trọng của CRM trong lĩnh vực này không thể bị đánh giá thấp, và các thành phần quan trọng của nó đã được xác định là nền tảng cho sự thành công của CRM.
2.3.3.1 Công nghệ thông tin (CNTT)
Ngày nay, công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ giao tiếp trong tổ chức, quản lý kiến thức và triển khai các chiến lược hiệu quả.
Công nghệ CRM đóng vai trò chiến lược quan trọng giúp tổ chức đạt được thành công trong việc ứng dụng quản lý khách hàng, nhờ vào cấu trúc thông tin và cơ sở dữ liệu khách hàng Một chiến lược quản lý khách hàng hiệu quả yêu cầu có một trung tâm lưu trữ thông tin khách hàng với kiến trúc công nghệ thông tin linh hoạt, có khả năng thích ứng với môi trường thay đổi Hệ thống CRM không chỉ giúp giao tiếp hiệu quả với khách hàng qua việc gửi thông tin trực tiếp mà còn là chiến lược quan trọng để giữ chân khách hàng Đặc biệt, chất lượng thông tin được gửi đến khách hàng có ảnh hưởng lớn đến việc xây dựng mối quan hệ tốt đẹp, và ứng dụng công nghệ có thể nâng cao chất lượng thông tin này.
Từ đó, ta đặt giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
H 1 : Công nghệ thông tin và CRM trong các ngân hàng TMCP tại TP
HCM có mối quan hệ đồng biến
Ferrel và Hartline (2005) nhấn mạnh rằng nhân viên là trung tâm của một hệ thống CRM hiệu quả, do đó, các công ty cần quản lý mối quan hệ với nhân viên để đáp ứng nhu cầu của khách hàng Điều này đặc biệt quan trọng tại các công ty mà nhân viên là những người đại diện cho khách hàng Bill Cooney, Phó Giám đốc điều hành của USAA, cho rằng việc chăm sóc nhân viên là điều kiện tiên quyết để họ có thể chăm sóc khách hàng Ông nhấn mạnh rằng công ty cung cấp mọi điều cần thiết để nhân viên cảm thấy hạnh phúc và đam mê, vì nếu nhân viên không hài lòng, khách hàng cũng sẽ không được phục vụ tốt trong dài hạn Tình yêu thương dành cho khách hàng là yếu tố thiết yếu trong kinh doanh.
Nghiên cứu năm 2003 khẳng định rằng sự thành công của hệ thống CRM phụ thuộc vào việc nhân viên tham gia vào quá trình thiết kế ngay từ đầu, thay vì chỉ áp đặt từ trên xuống Đặc biệt, nhân viên giao tiếp với khách hàng cần được trao quyền để kịp thời giải quyết các vấn đề mà khách hàng quan tâm.
Kết luận
Chương này đã cung cấp cái nhìn tổng quan về khái niệm CRM và các thành phần của nó, tạo cơ sở cho việc thiết kế quy mô đo lường trong chương tiếp theo Một mô hình nghiên cứu khái niệm được minh họa trong hình 2.1, và sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong chương tiếp theo để phù hợp với các mục đích nghiên cứu.
Hình 2.1 Mô hình các nhân tố tác động đến CRM trong ngân hàng TMCP
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Quản lý quan hệ khách hàng
Yếu tố nhân khẩu học Công nghệ thông tin
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương 2 đã xem xét các tài liệu về CRM, các nhân tố ảnh hưởng đến CRM cũng nhƣ mô hình nghiên cứu tại các ngân hàng TMCP ở khu vực TP HCM
Chương 3 này sẽ thảo luận về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong điều chỉnh và đánh giá thang đo Nội dung chính của chương này bao gồm: (1) Quy trình nghiên cứu, (2) Thiết kế nghiên cứu, (3) Xây dựng thang đo, (4) Thiết kế mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu để hỗ trợ cho nghiên cứu chính thức.
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ Điều chỉnh thang đo Thang đo chính
Bảng câu hỏi điều tra
Kiểm định mô hình, giả thuyết
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Sau khi xác định mục tiêu nghiên cứu từ vấn đề nghiên cứu, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu cho TP HCM dựa trên lý thuyết và kết quả nghiên cứu quốc tế Các thang đo nước ngoài có thể không phù hợp với thị trường Việt Nam do sự khác biệt về văn hóa và ngôn ngữ Do đó, tác giả điều chỉnh và bổ sung thang đo nháp thông qua thảo luận nhóm với 9 người để đảm bảo tính tương thích với đối tượng khảo sát tại TP HCM Sau khi điều chỉnh, tác giả tiến hành nghiên cứu thử nghiệm với 15 đối tượng khảo sát nhằm đảm bảo thang đo rõ nghĩa và không bị hiểu lầm, từ đó đề xuất thang đo chính thức cho nghiên cứu định lượng.
Thang đo chính thức sẽ được áp dụng trong nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát nhằm kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết Sau khi thu thập dữ liệu từ mẫu cần thiết, dữ liệu sẽ được làm sạch, mã hóa và xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0 Các bước xử lý bao gồm đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), và kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết thông qua mô hình hồi quy.
Thiết kế nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM bao gồm hai giai đoạn chính: nghiên cứu khám phá sơ bộ và nghiên cứu chính thức Tiến độ thực hiện của hai giai đoạn này được tổ chức một cách rõ ràng và có hệ thống.
Nghiên cứu sơ bộ định tính tại TP HCM nhằm khám phá và điều chỉnh thang đo các khái niệm nghiên cứu Tác giả dựa trên kết quả từ các công trình nghiên cứu trước đó để đề xuất thang đo cho các khái niệm Quá trình thảo luận được thực hiện với 9 đối tượng khảo sát, chia thành 2 nhóm: 5 người và 4 người, đang sử dụng dịch vụ của các ngân hàng TMCP khác nhau Sau khi điều chỉnh thang đo nháp, tác giả tiến hành khảo sát thử nghiệm với 15 người để đánh giá mức độ rõ ràng và dễ hiểu của thang đo, từ đó thực hiện điều chỉnh lần cuối để hoàn thiện thang đo chính thức.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát ý kiến từ các đối tượng sử dụng sản phẩm dịch vụ tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở TP HCM Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm định lại mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Thang đo chính thức sẽ được áp dụng trong bước nghiên cứu này và sẽ được kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha cũng như phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dự án nghiên cứu bắt đầu bằng việc sử dụng dữ liệu thứ cấp, được thu thập và ghi lại từ các nghiên cứu trước đó Dữ liệu này thường là những thông tin đã được công nhận và có thể được tìm thấy trong sách, tạp chí, báo, các bài nghiên cứu cũ, cũng như trên các trang web Internet Ba chương đầu của dự án tập trung vào việc phân tích dữ liệu thứ cấp, cung cấp các khái niệm lý thuyết về quản lý quan hệ khách hàng (CRM) và xem xét các biến độc lập có ảnh hưởng đến CRM.
Phương pháp chính để thu thập dữ liệu trong nghiên cứu này là thực hiện khảo sát khách hàng tại các ngân hàng khác nhau, giúp chúng ta thu thập nhiều loại dữ liệu phù hợp với chủ đề nghiên cứu.
Công cụ đo lường được xây dựng dựa trên bảng câu hỏi, bao gồm các câu hỏi được chuyển thể từ nghiên cứu của Rootman & CS (2007) và Croteau & CS (2003), cùng với các thử nghiệm trước đây như công cụ SERVQUAL của Parasuraman, Zeithaml và Berry (1988) Bảng câu hỏi này sử dụng dạng câu hỏi đóng, với các câu trả lời được đánh giá theo các cấp độ thang đo rõ ràng, theo hướng dẫn của Saris & Gallhoffer (2007) và Schuman & Presser.
1981) Sau khi dữ liệu đƣợc chọn lọc, nó sẽ đƣợc kiểm tra và xử lý Bảng câu hỏi bao gồm ba phần:
Phần I: Phần này dùng để kiểm tra xem người được khảo sát có đáp ứng điều kiện của cuộc khảo sát hay không, bao gồm các câu hỏi gạn lọc lựa chọn về việc người tham gia khảo sát có hay không sử dụng các dịch vụ ngân hàng của các ngân hàng TMCP, các sản phẩm ngân hàng mà họ sử dụng Người được hỏi cũng được yêu cầu xác định các ngân hàng mà họ là khách hàng
Phần II: Phần này được đo lường theo thang đo Likert 5 mức độ (từ mức độ 1 là “hoàn toàn không đồng ý”, mức độ 2 là “không đồng ý”, mức độ 3 là “không có ý kiến”, mức độ 4 là “đồng ý” đến mức độ 5 là “hoàn toàn đồng ý”) vì thang đo Likert thường được dùng để đo lường một tập các phát biểu khái niệm, đây là loại thang đo phổ biến trong đo lường các khái niệm nghiên cứu trong kinh doanh Giá trị của biến là tổng điểm của các biến đo lường Nội dung chủ yếu trong phần này tập trung vào nhận thức khách hàng về CRM và chất lƣợng dịch vụ của các ngân hàng Các câu hỏi liên quan đến CRM của ngân hàng và chất lƣợng dịch vụ trong các biến thông tin hai chiều, thái độ, năng lực và hiệu quả của dịch vụ ngân hàng Tuy nhiên, bài viết này chỉ chú trọng sự ảnh hưởng của hai biến thái độ và năng lực lên CRM của các ngân hàng đƣợc điều tra
Phần III: Các dữ liệu tiểu sử của những người trả lời sẽ được thu thập thông qua các câu hỏi về giới tính, tuổi tác, và trình độ giáo dục số người được hỏi.
Xây dựng thang đo
Bốn hạng mục đo lường nhận thức của khách hàng về CRM tại các ngân hàng TMCP đƣợc mô tả trong bảng 3.1:
Bảng 3.1 Các biến đo lường của nhân tố CRM
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
CRM1 1 Tôi cảm thấy rằng tôi có một liên kết mạnh mẽ với ngân hàng tôi đang giao dịch
CRM2 2 Tôi nhận đƣợc nhiều lợi ích nhờ vào mối quan hệ giữa tôi và ngân hàng tôi đang giao dịch
CRM3 3 Tôi hoàn toàn cam kết với ngân hàng tôi đang giao dịch
4 Tôi có niềm tin vào ngân hàng tôi đang giao dịch và biết rằng ngân hàng sẽ luôn luôn hành động vì lợi ích tốt nhất của tôi
3.4.2 Nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin và truyền thông được đo lường thông qua 3 biến quan sát đƣợc thể hiện trong bảng sau:
Bảng 3.2 Các biến đo lường của nhân tố Công nghệ thông tin
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
1 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin cần thiết để thu thập dữ liệu khách hàng dựa trên sự tương tác với khách hàng hay không
2 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu công nghệ cho phép truy cập dữ liệu giữa các hệ thống thông tin có sẵn hay không
3 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu một cơ sở hạ tầng hệ thống công nghệ thông tin tốt hay không
3.4.3 Nhân tố thái độ nhân viên
Nhân tố thái độ nhân viên được đo lường thông qua 5 biến quan sát trong bảng 3.3, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.3 Các biến đo lường của nhân tố Thái độ nhân viên
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
Nếu nhân viên của ngân hàng mà tôi giao dịch thể hiện sự hài lòng trong công việc, điều này sẽ giúp tôi xây dựng mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng đó.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào sự gắn bó và chăm sóc lẫn nhau của nhân viên, tạo nên một môi trường giống như gia đình.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào sự thể hiện hạnh phúc và không căng thẳng của nhân viên ngân hàng.
Chất lƣợng dịch vụ của ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào mối quan hệ của tôi với ngân hàng đó
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc quản lý cấp cao luôn sẵn sàng cho các cuộc hẹn
3.4.4 Nhân tố năng lực nhân viên
Các biến quan sát của nhân tố Năng lực nhân viên đƣợc thể hiện trong bảng 3.4 với 6 hạng mục nhƣ sau:
Bảng 3.4 Các biến đo lường của nhân tố Năng lực nhân viên
Nhân tố Mã hóa Biến đo lường Tác giả
Nếu nhân viên ngân hàng có kiến thức vững vàng về sản phẩm và dịch vụ, tôi sẽ xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào việc nhân viên ngân hàng có cung cấp đầy đủ thông tin về các sản phẩm và dịch vụ hay không.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào việc nhân viên ngân hàng có thông báo đầy đủ về chính sách và thủ tục của họ hay không.
Một mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng sẽ hình thành nếu nhân viên hiểu rõ quy trình cung cấp dịch vụ Sự am hiểu này giúp nâng cao chất lượng phục vụ và tạo niềm tin cho khách hàng Khi nhân viên ngân hàng nắm vững quy trình, họ có thể hỗ trợ khách hàng hiệu quả hơn, từ đó xây dựng mối quan hệ lâu dài và bền vững.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng sẽ được cải thiện đáng kể nếu nhân viên ngân hàng tư vấn cho tôi về các sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
Nếu một ngân hàng thường xuyên cập nhật cho tôi về các dịch vụ có sẵn và không có sẵn, tôi sẽ xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng đó.
3.4.5 Nhân tố thông tin hai chiều
Bốn biến quan sát của Nhân tố thông tin hai chiều đƣợc nêu rõ trong bảng 3.5, cụ thể:
Bảng 3.5 Các biến đo lường của nhân tố Thông tin hai chiều
Nhân tố Mã hóa Biến đo lường Tác giả
TTHC1 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng của tôi phụ thuộc vào sự đa dạng của các dịch vụ
Mối quan hệ giữa tôi và ngân hàng sẽ được cải thiện đáng kể nếu tôi có nhiều phương thức liên lạc đa dạng hơn với ngân hàng của mình.
Nếu một nhân viên ngân hàng mà tôi đang giao dịch chia sẻ rằng họ cũng là khách hàng của ngân hàng đó, điều này sẽ củng cố mối quan hệ của tôi với ngân hàng Sự đồng cảm và trải nghiệm chung từ nhân viên sẽ tạo ra niềm tin và sự kết nối tốt hơn giữa tôi và ngân hàng.
TTHC4 Tôi lựa chọn ngân hàng dựa trên chi phí của các dịch vụ
Tuổi tác đo lường như sau: trẻ tuổi (18 – 25 tuổi), (25 – 35 tuổi), trung niên
(36 – 45 tuổi) và người lớn tuổi (trên 45 tuổi)
Giới tính: có 2 lựa chọn là nam hoặc nữ
Bên cạnh đó, các câu hỏi gạn lọc sẽ có các lựa chọn:
Các dịch vụ ngân hàng đang sử dụng, có 4 lựa chọn: gửi tiết kiệm, tài khoản, dịch vụ ngân hàng hằng ngày, dịch vụ khác
Phần liệt kê ít nhất 1 ngân hàng TMCP tại TP HCM thường sử dụng nhất để kiểm tra tính phù hợp của người trả lời
Thiết kế mẫu
3.5.1 Xác định đối tƣợng khảo sát
Xác định đối tượng khảo sát là bước đầu tiên và quan trọng trong quá trình chọn mẫu, ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của số liệu thu thập trong nghiên cứu Điều này giúp đảm bảo rằng số liệu phản ánh đúng bản chất và mục tiêu nghiên cứu, đồng thời tránh sai lệch trong thang đo và ảnh hưởng đến kết quả phân tích Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố tác động đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM, do đó, cuộc khảo sát sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau với những đặc điểm đa dạng.
Nơi sinh sống ảnh hưởng đến ý định và hành vi của con người, với kết quả nghiên cứu có sự khác biệt giữa các vùng miền và thời gian do phong tục, văn hóa và lối sống đặc trưng Nghiên cứu này được thực hiện trong phạm vi thị trường TP HCM, vì vậy các đối tượng khảo sát phải là những người sinh sống tại đây.
TP HCM nhằm đảm các đối tƣợng khảo sát không quá khác nhau về phong tục và văn hóa vùng miền làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP), do đó, đối tượng khảo sát phải sử dụng dịch vụ của ít nhất một ngân hàng TMCP Mỗi loại hình ngân hàng có mục đích hoạt động riêng, dẫn đến sự khác biệt trong cách tiếp cận và ứng xử với khách hàng.
Cuộc khảo sát sẽ được thực hiện với cả nam và nữ, phản ánh thực tế rằng giao dịch ngân hàng đã trở nên phổ biến tại Việt Nam, đặc biệt là TP HCM, không phân biệt giới tính Suy nghĩ, ý định và hành vi của từng cá nhân đều chịu ảnh hưởng từ yếu tố giới tính, vì vậy việc khảo sát cả hai nhóm là cần thiết để tăng tính đáng tin cậy và đại diện cho cộng đồng Đối tượng khảo sát sẽ bao gồm nhiều nhóm tuổi khác nhau, đặc biệt chú trọng đến nhóm trẻ tuổi.
Đối tượng khảo sát được chia thành các nhóm tuổi: 18 – 25, 25 – 35, trung niên (36 – 45) và người lớn tuổi (trên 45), với giới hạn độ tuổi thấp nhất là 18 để đảm bảo người tham gia có đủ nhận thức và trưởng thành Việc phân chia này cho phép nghiên cứu so sánh sự nhận thức, mối quan tâm và hiểu biết của từng cá nhân qua các giai đoạn độ tuổi khác nhau.
Việc khảo sát được thực hiện đối với các đối tượng có trình độ học vấn từ trung học phổ thông đến sau đại học nhằm đánh giá sự khác biệt trong nhận thức theo từng cấp độ học vấn Điều này giúp thu thập kết quả đầy đủ hơn để xác định liệu trình độ học vấn có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu hay không.
3.5.2 Xác định kích thước mẫu
Kích thước mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, cụ thể là phân tích nhân tố khám phá (EFA) Theo Hair & CS, kích thước mẫu tối thiểu cho EFA là 50, lý tưởng nhất là 100, với tỷ lệ quan sát trên biến đo lường cần đạt 5:1, tức là mỗi biến đo lường phải có ít nhất 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên Với 22 biến đo lường trong nghiên cứu này, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 110.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng với mẫu chọn thuận tiện, cho phép nhà nghiên cứu tiếp cận đối tượng dễ dàng, đặc biệt khi gặp hạn chế về thời gian và chi phí (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Mặc dù phương pháp này thuận tiện, nhưng nó không xác định được sai số do lấy mẫu Tác giả đã thu thập ý kiến từ khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ của các ngân hàng TMCP tại TP HCM thông qua bảng câu hỏi gửi trực tiếp hoặc qua thư điện tử.
Phân tích dữ liệu
3.6.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Sau khi hoàn thiện thang đo nháp, bước đầu tiên là đánh giá độ tin cậy của nó thông qua hệ số Cronbach Alpha Theo nhiều nhà nghiên cứu, hệ số từ 0,8 trở lên được coi là tốt, trong khi từ 0,7 đến gần 0,8 là chấp nhận được Một số nghiên cứu cũng cho rằng hệ số từ 0,6 trở lên có thể được sử dụng trong các trường hợp khái niệm mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời Đối với nghiên cứu này, hệ số Cronbach Alpha từ 0,7 trở lên được xem là chấp nhận được.
Hệ số tương quan biến tổng phản ánh mối quan hệ giữa một biến và điểm trung bình của các biến khác trong cùng thang đo Hệ số này càng cao thì mức độ tương quan của biến đó với các biến khác trong nhóm càng lớn.
Theo Burnstein (1994), các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thường được coi là biến rác và sẽ bị loại bỏ để cải thiện hệ số Cronbach Alpha Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach Alpha đã đạt yêu cầu, thì không nhất thiết phải loại bỏ các biến này, vì nội dung nghiên cứu đã được đảm bảo.
3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiểm tra Cronbach Alpha, bước tiếp theo là thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo Các tiêu chí quan trọng trong EFA bao gồm: số lượng nhân tố trích phải phù hợp với giả thuyết ban đầu về thành phần của thang đo; trọng số nhân tố λ phải lớn hơn hoặc bằng 0.5; và tổng phương sai trích (TVE) cần đạt ít nhất 50% để thang đo được chấp nhận.
3.6.3 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính sử dụng phần mềm SPSS 16.0 là phương pháp phổ biến trong nghiên cứu, đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh Phần mềm này cho phép kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu một cách hiệu quả Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến được chọn để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến tiểu sử lên quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
Kết luận
Chương này trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu được áp dụng, tập trung vào việc phát triển câu hỏi và các phương pháp phân tích nhằm đánh giá thang đo lường Ngoài ra, chương cũng đề cập đến phân tích sơ bộ trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương tiếp theo, với những điểm nổi bật được nêu rõ.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Trong chương 3, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm đánh giá thang đo, kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu Tiếp theo, chương 4 trình bày kết quả phân tích, kiểm định độ tin cậy của thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu liên quan Nội dung của chương này được chia thành các phần cụ thể.
(1) Mô tả mẫu nghiên cứu
(2) Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu thông qua hồi quy tuyến tính là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu Bài viết này sẽ thảo luận về các vấn đề liên quan đến kết quả nghiên cứu sau khi thực hiện kiểm định, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hiệu quả và độ tin cậy của mô hình đã được xây dựng.
Phân tích sự khác biệt về CRM liên quan đến các biến tiểu sử khách hàng như giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn được thực hiện thông qua các phương pháp thống kê T-test và ANOVA một chiều Nghiên cứu này giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi và sở thích của khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược quản lý quan hệ khách hàng Kết quả cho thấy có sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm khách hàng dựa trên các biến này, cung cấp thông tin quý giá cho các doanh nghiệp trong việc cải thiện dịch vụ và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.
Mô tả mẫu nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, tác giả đã gửi đi 250 bảng câu hỏi và thu về 138 bảng trả lời Sau khi kiểm tra tính hợp lệ của các bảng câu hỏi, bao gồm việc loại bỏ các bảng có nhiều ô trống, câu trả lời đồng nhất hoặc quá nhiều ý kiến trung lập, số lượng bảng câu hỏi hợp lệ còn lại được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu là
110 bảng câu hỏi với các số liệu thống kê nhƣ sau:
Về giới tính: có 39 đáp viên là nam giới, chiếm 35.5% mẫu khảo sát và 71 đáp viên là nữ giới, chiếm 64.5% mẫu khảo sát
Về nhóm tuổi: Nhóm tuổi từ 18 – 25 chiếm 14.6%, từ 26 – 35 chiếm 41.8%, từ 36 – 45 chiếm 24.5% và trên 45 tuổi chiếm 19.1% mẫu khảo sát
Về trình độ học vấn: 16.4% đối tƣợng khảo sát có trình độ Trung học phổ thông, 61,8% có trình độ Cao đẳng/ Đại học và 21.8% trình độ Trên đại học.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, yêu cầu phải đạt từ 0.7 trở lên, cùng với hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation) không nhỏ hơn 0.3.
4.3.1 Độ tin cậy của nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin được đánh giá thông qua ba biến quan sát (CNTT1, CNTT2, CNTT3) với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.723, vượt mức tối thiểu 0.7 Các hệ số tương quan biến – tổng của từng biến quan sát lần lượt là 0.599, 0.558 và 0.486, đều lớn hơn 0.3, cho thấy tính hợp lệ của thang đo Như vậy, thang đo nhân tố Công nghệ thông tin và truyền thông đáp ứng yêu cầu, và các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
Bảng 4.1 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin (Cronbach’s Alpha = 0.723)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.3.2 Độ tin cậy của nhân tố Thái độ nhân viên
Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thái độ nhân viên
Nhân tố Thái độ nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.516)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố Thái độ nhân viên được đo lường bằng 5 biến quan sát (TD1, TD2, TD3, TD4 và TD5) có hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.516 < 0.7 không đạt yêu cầu
Hệ số tương quan của các biến TD1, TD2, TD3, TD5 đều lớn hơn 0.3, trong khi hệ số của biến TD4 chỉ đạt -0.136, cho thấy TD4 không đo lường hiệu quả khái niệm Thái độ nhân viên và không có sự tương quan với các biến còn lại Khi xem xét Cronbach’s Alpha, nếu loại bỏ biến TD4, giá trị đạt 0.728, vượt ngưỡng 0.7, chứng tỏ thang đo nhân tố Thái độ nhân viên chỉ đạt yêu cầu khi không có biến TD4 Do đó, các biến TD1, TD2, TD3, TD5 sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.3 Độ tin cậy của nhân tố Năng lực nhân viên
Bảng 4.3 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Năng lực nhân viên
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.699)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố Năng lực nhân viên được đo lường thông qua 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6), nhưng hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đạt 0.699, không đáp ứng yêu cầu tối thiểu là 0.7 Các hệ số tương quan giữa biến – tổng cho NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5 đều lớn hơn 0.3, trong khi biến NL6 chỉ đạt 0.255, cho thấy NL6 không đo lường hiệu quả khái niệm Năng lực nhân viên Nếu loại bỏ NL6, Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên 0.713, cho thấy thang đo chỉ đạt yêu cầu khi không có NL6 Do đó, các biến đo lường hợp lệ cho nhân tố này là NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5, sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.4 Độ tin cậy của nhân tố Thông tin hai chiều
Bảng 4.4 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thông tin hai chiều
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.672)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố Thông tin hai chiều được đo lường bằng 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.672, không đạt yêu cầu tối thiểu 0.7 Qua phân tích hệ số tương quan biến – tổng, các biến TTHC1, TTHC2, TTHC3 đều có hệ số lớn hơn 0.3, trong khi biến TTHC4 chỉ đạt 0.255, cho thấy TTHC4 không đo lường hiệu quả khái niệm này Nếu loại bỏ TTHC4, Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên 0.733, đạt yêu cầu Do đó, các biến TTHC1, TTHC2, TTHC3 sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.5 Độ tin cậy của nhân tố Quản lý quan hệ khách hàng
Bảng 4.5 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố CRM
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.702)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố CRM được đánh giá thông qua 4 biến quan sát (CRM1, CRM2, CRM3 và CRM4) với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.702, cao hơn 0.7, và hệ số tương quan giữa các biến quan sát với tổng biến đều lớn hơn 0.3 Điều này cho thấy thang đo nhân tố CRM đáp ứng yêu cầu, và tất cả các biến này sẽ được đưa vào phân tích ở bước tiếp theo.
Bảng 4.6 Tổng hợp Cronbach’s Alpha của các nhân tố và các biến đo lường đủ điều kiện để phân tích EFA
Nhân tố Biến đo lường Cronbach’s Alpha trước khi loại biến
Cronbach’s Alpha sau khi loại biến
Các biến dùng cho EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, cần rút gọn và tóm tắt dữ liệu để xác định các biến cần thiết cho bước tiếp theo Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được sử dụng để xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố, nhằm đánh giá sơ bộ các thang đo lường Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích EFA cần được chú ý.
The Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy is a critical index used to evaluate the suitability of factor analysis For Exploratory Factor Analysis (EFA) to be considered appropriate, the KMO value must exceed 0.5, as indicated by Hair et al (2006).
Kiểm định Bartlett được sử dụng để đánh giá độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể Phân tích này chỉ có giá trị khi hệ số sig nhỏ hơn 0.05 (Hair & CS, 2006).
Tiêu chí Eigenvalue là một phương pháp phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Theo tiêu chí này, số lượng nhân tố sẽ được xác định dừng lại khi eigenvalue đạt tối thiểu bằng 1 (Hair & CS 2006).
Tổng phương sai trích TVE (Total Variance Explained) là chỉ số thể hiện lượng biến thiên được giải thích bởi các nhân tố trong nghiên cứu Theo Hair & CS (2006), giá trị của TVE cần phải lớn hơn 50% để đảm bảo tính hợp lệ và ý nghĩa của các yếu tố được phân tích.
Trọng số nhân tố là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố, với yêu cầu trọng số của biến quan sát phải cao trên nhân tố mà nó đo lường và thấp trên các nhân tố khác Điều này đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ Trong nghiên cứu thực tiễn, trọng số nhân tố tối thiểu chấp nhận được là 0.5 (Hair & CS, 2006).
4.4.1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 4.7 cho thấy các chỉ số kiểm định KMO và Bartlett, với KMO đạt 0.646 (lớn hơn 0.5) và hệ số sig của kiểm định Bartlett là 0.000 (nhỏ hơn 0.05) Điều này chứng tỏ rằng phân tích EFA là phù hợp trong điều kiện này, cho phép chúng ta tiếp tục xem xét các chỉ số tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá đã trích được 4 nhân tố, như thể hiện trong bảng 4.8, với tổng phương sai giải thích (TVE) đạt 58.357% Điều này có nghĩa là 4 nhân tố này đã giải thích được 58.357% phương sai của 19 biến đo lường được đưa vào phân tích.
Các trọng số nhân tố được trình bày trong bảng 4.9 cho thấy hệ số của các biến đo lường ở mỗi nhân tố đều lớn hơn 0.5 và phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố Điều này chứng tỏ thang đo đạt được giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, đồng thời phân tích EFA cho các biến độc lập là phù hợp.
Bảng 4.7 Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy
646 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 416.231 df 105
Bảng 4.8 Nhân tố và phương sai trích của các biến độc lập
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Bảng 4.9 Ma trận các thành phần sau khi quay nhân tố
4.4.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc CRM
Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc CRM đều đạt yêu cầu cho phân tích EFA với KMO là 0.682 và sig = 0.000 đƣợc thể hiện trong bảng 4.10
Bảng 4.11 chỉ ra rằng có một nhân tố được trích xuất với tổng phương sai trích (TVE) đạt 54.269% Điều này cho thấy nhân tố này đã giải thích được 54.269% phương sai của bốn biến quan sát liên quan đến khái niệm Quản lý quan hệ khách hàng, trong khi phần còn lại thuộc về phần riêng của các biến đo lường từ CRM1 đến CRM4.
Bảng 4.10 Kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .682 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 92.579 df 6
Bảng 4.11 Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
Phân tích mô hình hồi quy
Sau khi thực hiện phân tích EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, tất cả các biến đo lường đều cho thấy giá trị hội tụ và phân biệt với từng nhân tố Các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội, một kỹ thuật thống kê để biểu diễn mối quan hệ giữa các biến độc lập như Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên, và thông tin hai chiều với biến phụ thuộc là Quản lý quan hệ khách hàng Sau khi hoàn tất phân tích hồi quy, tác giả sẽ đánh giá sự khác biệt giữa các biến tiểu sử trong mô hình để xác định xem chúng có đóng góp thêm vào mô hình hay không Mô hình hồi quy cụ thể sẽ được trình bày chi tiết.
CRM = β0 + β1 CNTT + β2 TD + β3 NL + β4 TTHC Trong đó:
CRM: Quản lý quan hệ khách hàng CNTT: Công nghệ thông tin
TD: Thái độ của nhân viên NL: Năng lực của nhân viên TTHC: Thông tin hai chiều
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng, khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
Hệ số Beta là một chỉ số hồi quy chuẩn hóa, giúp so sánh trực tiếp các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R 2 : là phần biến thiên của biến phụ thuộc do các biến độc lập giải thích
R 2 trong mẫu là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1
Kiểm định ANOVA được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu gốc Nếu mức ý nghĩa của kiểm định nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy mô hình hồi quy là phù hợp với dữ liệu.
Bên cạnh đó, hệ số xác định điều chỉnh R 2 adj cũng sẽ đƣợc sử dụng để thay cho
R 2 khi so sánh các mô hình với nhau R 2 adj dùng để quyết định có nên đƣa thêm biến độc lập vào mô hình hay không
Bảng 4.12 Hệ số phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate
Mô hình hồi quy được trình bày trong Bảng 4.12 cho thấy hệ số phù hợp R² = 0.532 và R² hiệu chỉnh (R² adj) là 0.514, cho thấy bốn biến: Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và Thông tin hai chiều giải thích 51.4% phương sai của biến Quản lý quan hệ khách hàng, chứng tỏ mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), hệ số xác định R² không giảm khi thêm biến độc lập, nhưng không có nghĩa là nhiều biến sẽ luôn phù hợp hơn với dữ liệu R² hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội, và không nhất thiết tăng khi thêm biến độc lập.
Để kiểm định mức độ phù hợp của mô hình hồi quy, hệ số sig trong Bảng 4.13 cho thấy giá trị 0.000, nhỏ hơn 0.05 Điều này chứng tỏ rằng mô hình hồi quy đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.13 Mức độ phù hợp của mô hình
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Bảng trọng số hồi quy cho thấy các biến NL, TD, TTHC, và CNTT đều có tác động tích cực đến CRM với trọng số hồi quy B có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) Cụ thể, tác động của các biến này lên CRM lần lượt là β NL = 0.370, β TD = 0.450, β TTHC = 0.234, và β CNTT = 0.371.
Bảng 4.14 Trọng số hồi quy của các nhân tố trong mô hình
Mô hình hồi quy cho thấy các nhân tố như Công nghệ thông tin, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và Thông tin hai chiều đều có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ nhân viên trong quản lý quan hệ khách hàng Trong đó, Thái độ nhân viên có tác động mạnh nhất, tiếp theo là Công nghệ thông tin và Năng lực nhân viên, trong khi Thông tin hai chiều có tác động yếu nhất.
Thái độ của nhân viên ngân hàng đóng vai trò quyết định trong việc xây dựng mối quan hệ tốt với khách hàng Khách hàng hiện nay có sự lựa chọn thông minh, không chỉ đánh giá thái độ phục vụ mà còn quan tâm đến cách nhân viên đối xử với đồng nghiệp và khách hàng khác Những ngân hàng có nhân viên phục vụ ân cần, nhẹ nhàng thường được ưu tiên lựa chọn Khi khách hàng rời khỏi ngân hàng với tâm trạng vui vẻ, thoải mái, họ sẽ dễ dàng giới thiệu ngân hàng cho người khác, từ đó tăng lượng khách hàng và củng cố hình ảnh của ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt.
Hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng trong ngành ngân hàng là năng lực nhân viên và công nghệ thông tin Khách hàng sẽ cảm thấy yên tâm hơn khi nhân viên ngân hàng có đủ kiến thức và kỹ năng để phục vụ họ, cùng với một hệ thống thông tin hiện đại đảm bảo an toàn và bảo mật Ngành ngân hàng rất nhạy cảm vì nó liên quan trực tiếp đến tài chính của khách hàng, do đó, việc xây dựng niềm tin là vô cùng cần thiết để khách hàng cảm thấy thoải mái khi sử dụng dịch vụ và tự tin giới thiệu ngân hàng cho người thân và bạn bè.
Thông tin hai chiều đóng vai trò quan trọng trong quản lý quan hệ khách hàng, giúp nhắc nhở khách hàng nhớ đến ngân hàng, đặc biệt là những người tạm thời quên lãng Trong bối cảnh có hàng chục ngân hàng hoạt động, khách hàng dễ dàng bị thu hút bởi các sản phẩm dịch vụ hấp dẫn từ ngân hàng khác, do đó việc duy trì sự kết nối và nhắc nhở là cần thiết để giữ chân khách hàng.
Để duy trì mối quan hệ với khách hàng, ngân hàng cần sử dụng nhiều phương thức liên lạc khác nhau Điều này không chỉ giúp khách hàng ghi nhớ ngân hàng mà còn đảm bảo rằng khi có nhu cầu, ngân hàng sẽ luôn nằm trong danh sách lựa chọn của họ.
Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
CRM = 0.450 Thái độ nhân viên + 0.371 Công nghệ thông tin + 0.370 Năng lực nhân viên + 0.234 Thông tin hai chiều
Qua phân tích hồi quy, bốn nhân tố tác động đến CRM đã được xác định, với thái độ nhân viên là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất, trong khi thông tin hai chiều có tác động nhỏ nhất.
Hình 4.4 Kết quả mô hình nghiên cứu
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Quản lý quan hệ khách hàng
Thảo luận kết quả và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
4.6.1 Giả thuyết H1 và nhân tố Công nghệ thông tin
Giả thuyết H1: Công nghệ thông tin và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Công nghệ thông tin và truyền thông với CRM có hệ số 0.371 và mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000 < 0.05 Điều này chỉ ra rằng, khi các yếu tố khác không đổi, việc tăng cường Công nghệ thông tin và truyền thông thêm 1 đơn vị sẽ làm hiệu quả của CRM tăng lên 0.371 đơn vị Do đó, Công nghệ thông tin và truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao CRM tại các ngân hàng TMCP, vì một hệ thống hiện đại và an toàn sẽ cải thiện mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng.
Vì thế, giả thuyết H1 sẽ đƣợc chấp nhận, Công nghệ thông tin và CRM có mối quan hệ đồng biến
4.6.2 Giả thuyết H2a và nhân tố Thái độ nhân viên
Giả thuyết H2a: Thái độ nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có một mối quan hệ tích cực giữa Thái độ nhân viên và CRM, với hệ số tương quan là 0.450 và mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000, cho thấy sự liên kết này có ý nghĩa Cụ thể, khi các yếu tố khác không thay đổi, nếu Thái độ nhân viên tăng lên 1 đơn vị, hiệu quả của CRM sẽ tăng thêm 0.450 đơn vị Điều này khẳng định rằng Thái độ nhân viên là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng mạnh mẽ đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần.
Trong ngành ngân hàng, dịch vụ khách hàng đóng vai trò quan trọng, vì vậy thái độ vui vẻ, hòa nhã và lịch sự của nhân viên là yếu tố không thể thiếu để tạo sự thoải mái cho khách hàng Nghiên cứu cho thấy, phần lớn khách hàng rất chú trọng đến thái độ của nhân viên không chỉ đối với họ mà còn với những người xung quanh Khi nhân viên thể hiện thái độ tích cực, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn về chất lượng dịch vụ, từ đó tạo dựng mối quan hệ tốt đẹp hơn với ngân hàng.
Vì thế, giả thuyết H2a về Thái độ nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến sẽ đƣợc chấp nhận
4.6.3 Giả thuyết H2b và nhân tố Năng lực nhân viên
Giả thuyết H2b: Năng lực nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa Năng lực nhân viên và CRM là 0.370 với mức ý nghĩa thống kê 0.000 < 0.05, cho thấy rằng khi tăng Năng lực nhân viên lên 1 đơn vị, CRM sẽ tăng lên 0.370 đơn vị Điều này chứng tỏ Năng lực nhân viên là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến CRM trong các ngân hàng TMCP Nhân viên có năng lực và hiểu biết sâu rộng sẽ tư vấn sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng, từ đó tạo dựng lòng tin Hầu hết các ngân hàng TMCP ưu tiên tuyển dụng nhân viên có trình độ cao đẳng trở lên, và một số ngân hàng lớn chỉ chấp nhận những trường đào tạo theo tiêu chuẩn của họ nhằm nâng cao Năng lực nhân viên.
Vì thế, ta sẽ chấp nhận giả thuyết H2b trong bài nghiên cứu này
4.6.4 Giả thuyết H3 và nhân tố Thông tin hai chiều
Giả thuyết H3: Thông tin hai chiều và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Thông tin hai chiều và CRM là 0.234 với mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.001 < 0.05, cho thấy rằng khi các nhân tố khác không đổi, việc tăng Thông tin hai chiều lên 1 đơn vị sẽ làm tăng CRM lên 0.234 đơn vị Điều này chứng tỏ rằng Thông tin hai chiều là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến CRM trong mô hình hồi quy Việc trao đổi thông tin hai chiều giữa ngân hàng và khách hàng không chỉ giúp khách hàng có thông tin đầy đủ hơn, mà còn làm cho ngân hàng trở thành lựa chọn hàng đầu trong tâm trí khách hàng, từ đó củng cố mối quan hệ giữa hai bên.
Vậy, ta có thể kết luận rằng giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận, Thông tin hai chiều và CRM có mối quan hệ đồng biến
Tổng hợp các giả thuyết đươc kiểm định như sau:
Bảng 4.15 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Biến độc lập Biến phụ thuộc
Mối quan hệ Kết quả kiểm định
H1 Công nghệ thông tin CRM + + Chấp nhận
H2a Thái độ nhân viên CRM + + Chấp nhận
H2b Năng lực nhân viên CRM + + Chấp nhận
H3 Thông tin hai chiều CRM + + Chấp nhận
Phân tích sự khác biệt của yếu tố tiểu sử khách hàng đến CRM
4.7.1 Phân tích sự khác biệt về giới tính và CRM
Cuộc khảo sát thu hút 110 người tham gia, trong đó có 71 nữ và 39 nam Để phân tích sự khác biệt trung bình giữa hai giới về CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần, nghiên cứu này sẽ áp dụng kiểm định T-test mẫu độc lập.
Kết quả phân tích chỉ ra rằng kiểm định Levene có Sig = 0.848, cho phép chấp nhận giả thuyết phương sai của hai mẫu bằng nhau Khi thực hiện kiểm định T-test, kết quả cho thấy Sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy có sự khác biệt rõ rệt giữa trung bình của hai nhóm, cụ thể là giữa nam và nữ trong việc áp dụng CRM tại các ngân hàng TMCP So sánh giá trị trung bình cho thấy nữ giới thường chú trọng hơn vào mối quan hệ với ngân hàng so với nam giới.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định T-test giữa giới tính và CRM
Trung bình sai số chuẩn
Khoảng tin cậy ở độ tin cậy 95%
Kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau
Kiểm định trung bình với phương sai không bằng nhau
4.7.2 Phân tích sự khác biệt về độ tuổi và CRM Để đánh giá mức độ khác biệt về CRM ở 4 nhóm tuổi khác nhau, kiểm định Anova một chiều sẽ đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu này
Bảng 4.17 Kiểm định Levene phương sai đồng nhất giữa các nhóm tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định Levene không phát hiện sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm tuổi Tuy nhiên, theo bảng 4.18, tại mức ý nghĩa 5%, có sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm với giá trị Sig = 0.000 Điều này chỉ ra rằng về mặt thống kê, có sự khác biệt trong CRM giữa các nhóm tuổi của khách hàng Để hiểu rõ hơn về sự khác biệt này, chúng ta sẽ tiến hành phân tích hậu Anova trong bước tiếp theo.
Loại biến thiên Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig
Bảng 4.19 Kiểm định hậu Anova: Bonferroni
Kết quả phân tích hậu Anova cho thấy ở mức ý nghĩa 5%, các nhóm tuổi 18 –
Các nhóm tuổi 25-26, 18-25 và 36-45 không có sự khác biệt đáng kể, trong khi nhóm tuổi trên 45 cho thấy sự khác biệt trung bình rõ rệt so với ba nhóm còn lại Cụ thể, giá trị p cho sự khác biệt trung bình giữa nhóm tuổi trên 45 với nhóm 18-25, 26-35 và 36-45 lần lượt là 0.01 và 0.02.
0.01 Do đó, ta có thể kết luận rằng những người trên 45 tuổi thường chú trọng đến mối quan hệ với ngân hàng hơn những nhóm tuổi còn lại
4.7.3 Phân tích sự khác biệt về trình độ học vấn và CRM Để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn đối với CRM, ta tiếp tục dùng phép kiểm định Anova một chiều
Bảng 4.20 Kiểm định Levene phương sai đồng nhất giữa các nhóm trình độ học vấn
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định Levene về phương sai đồng nhất giữa các nhóm không có ý nghĩa (Sig = 0.102 > 0.05), điều này cho thấy không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm Hơn nữa, kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm cũng cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.721 > 5%) khi chấp nhận độ tin cậy 95% Tóm lại, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm trình độ học vấn đối với CRM trong các ngân hàng TMCP.
Loại biến thiên Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig
Kết luận
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu và kiểm định các thang đo, mô hình cùng giả thuyết nghiên cứu Qua việc đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’ Alpha và hệ số tương quan biến – tổng, tác giả đã loại bỏ những biến không liên quan Phân tích nhân tố khám phá xác định số lượng nhân tố phù hợp với tổng phương sai trích Phân tích mô hình hồi quy đã chỉ ra độ phù hợp của mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, cung cấp cái nhìn cụ thể cho các ngân hàng TMCP nhằm đưa ra nhận định phù hợp với lý thuyết và thực trạng Chương tiếp theo sẽ thảo luận và đề xuất ý kiến để nâng cao hiệu quả quản lý quan hệ khách hàng dựa trên kết quả nghiên cứu.
