Mô hình định lượng đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng ứng dụng cho hệ thống ngân hàng thương mại

Bài viết tìm hiểu khung lý thuyết của mô hình định lượng; kết quả ứng dụng với một nghiên cứu thí điểm và gợi ý chính sách, giải pháp mở rộng ứng dụng cho hệ thống ngân hàng.

MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG CHO Hệ THốNG NGÂN HàNG THƯƠNG MạI Đinh Phi Hổ* Một thách thức lớn hệ thống ngân hàng thương mại điều kiện hội nhập lực cạnh tranh Một ngân hàng muốn phát triển bền vững không quan tâm đến việc giữ khách hàng sẵn có tìm kiếm khách hàng Để làm điều này, cần phải thấu hiểu mức độ hài lòng khách hàng dịch vụ ngân hàng cung cấp cho họ, nhận diện yếu tố làm khách hàng hài lòng định lượng Do đó, nội dung viết tập trung vào vấn đề chính: (i) Khung lý thuyết mô hình định lượng; (ii) Kết ứng dụng với nghiên cứu thí điểm và; (iii) Gợi ý giải pháp mở rộng ứng dụng cho hệ thống ngân hàng Khung lý thuyết mô hình định lượng 1.1 Mô hình lý thuyết Theo Kotler (dẫn từ Lin, 2003), hài lòng sù thÊt väng cđa mét ng­êi b¾t ngn tõ sù so sánh cảm nhận với mong đợi chất lượng sản phẩm dịch vụ vào Theo Parasuraman, Zeithaml, Berry (1985), Curry (1999), Luck vµ Laton (2000), mức độ hài lòng đo lường với - khoảng cách Có thể sử dụng thang điểm Linkert điểm khoảng cách Hình 1: Cho ®iÓm tõ - theo møc ®é tháa m·n khách hàng Khách hàng rút tiền thuận lợi từ ngân hàng Ghi chú: Điểm lớn mức độ hài lòng cao Theo Parasuraman, Zeithaml, Berry (1991), có nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng khách hàng: Phương tiện hữu hình (Tangible): thể bên sở vật chất, thiết bị, công cụ truyền thông Độ tin cậy (Reliability): thể khả đáng tin cậy xác thực dịch vụ Mức độ đáp ứng (Responsiveness): thể cung cấp dịch vụ kịp thời sẵn lòng giúp đỡ khách hàng Sự đảm bảo (Assurance): Thể trình độ chuyên môn lịch lÃm nhân viên, tạo niềm tin tưởng cho khách hàng Sự cảm thông (Empathy): Thể ân cần, quan tâm đến cá nhân khách hàng Dưới mô hình ứng dụng cho dịch vụ cho vay huy động tiết kiệm ngân hàng thương mại: * Đinh Phi Hổ, Phó giáo sư, Tiến sĩ Kinh tế, Phó Tổng biên tập Tạp chí Phát triển Kinh tế, Giảng viên Đại häc Kinh tÕ TP Hå ChÝ Minh Sè 26 (5+6/2009) PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com qu¶n lý kinh tế VEMR nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG Phương tiện hữu hình (TAN) - Trụ sở quan, trang thiết bị ngân hàng đại, hấp dẫn - Trang phục nhân viên lịch, gọn gàng - Thời gian làm việc thuận tiện (3 biến quan sát) Đáp ứng (RES) - Rót tiỊn thn lỵi - Gưi tiỊn thn lỵi - Thời gian giao dịch nhanh - Thái độ sẵn sàng phục vụ - Nhiệt tình trợ giúp khách hàng thđ tơc (5 biÕn quan s¸t) Tin cËy (REL) - PhÝ rót tiỊn hỵp lý - PhÝ chun tiỊn hợp lý - LÃi suất hợp lý - Thông tin tài khoản bảo mật, thông báo chủ tài khoản kịp thời - Tin tưởng vào thông tin truyền đạt (5 biến quan sát) Hình 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng Đáp ứng (RES) - Rót tiỊn thn lỵi - Gưi tiỊn thn lỵi - Thời gian giao dịch nhanh - Thái độ sẵn sàng phục vụ - Nhiệt tình trợ giúp khách hàng thđ tơc (5 biÕn quan s¸t) Tin cËy (REL) - PhÝ rót tiỊn hỵp lý - PhÝ chun tiỊn hợp lý - LÃi suất hợp lý - Thông tin tài khoản bảo mật, thông báo chủ tài khoản kịp thời - Tin tưởng vào thông tin truyền đạt (5 biến quan sát) Đảm bảo (ASS) - Có kiến thức trả lời tư vấn khách hàng - Có thái độ tạo yên tâm cho khách hàng - An toàn thực giao dịch - Đúng hẹn với khách hàng (4 biến quan sát) Sự HàI LòNG (SAT) - Chất lượng hoạt động ngân hàng - Chất lượng dịch vụ giao dịch (2 biến quan sát) Phương tiện hữu hình (TAN) - Trụ sở quan, trang thiết bị ngân hàng đại, hấp dẫn - Trang phục nhân viên lịch, gọn gµng - Thêi gian lµm viƯc thn tiƯn (3 biÕn quan sát) Cảm thông (EMP) - Phục vụ khách hàng nhiệt tình - Quan tâm đến mong muốn khách hàng - Chủ động quan tâm đến khó khăn khách hàng (3 biến quan sát) quản lý kinh tÕ PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com Số 26 (5+6/2009) MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG Mô hình có nhân tố (Factors) 20 biến quan sát (mỗi nhân tố có biến quan sát ) 1.2 Phương pháp định lượng Sự hài lòng (SAS) = f (TAN, REL, ASS, EMP, REL) SAS lµ biÕn phơ thuộc; TAN, REL, ASS, EMP, REL biến độc lập Để định lượng nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng khách hàng cần tiến hành bước sau: - Sử dụng mô hình phân tích nhân tố (Factor Anlysis) để kiểm định nhân tố ảnh hưởng nhận diện yếu tố theo khách hàng cho phù hợp; - Sử dụng mô hình hồi quy bội (Regression Analysis) để nhận diện nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng đảm bảo có ý nghĩa thống kê Cả hai bước tiến hành với hỗ trợ phần mềm SPSS - 16.0 Kết ứng dụng Để ứng dụng mô hình thực tiễn, nhóm nghiên cứu (Đinh Phi Hổ, Lê Văn Phi Nhật, Nguyễn Khánh Nguyên) tháng năm 2009 đà tiến hành điều tra khách hàng hai chi nhánh ngân hàng thương mại TP Hồ Chí Minh Với thí điểm quy mô mẫu 104 khách hàng, theo phương pháp chọn ngẫu nhiên vấn nghiên cứu - trao đổi VEMR trực tiếp với Bảng câu hỏi thiết kế theo nhân tố ảnh hưởng đến hài lòng thang điểm từ - Bước 1: Phân tích nhân tố - Nhận diện nhân tố: Bảng câu hỏi bao gồm 20 biến quan sát với nhân tố giả định theo khung lý thuyết (Hình 2) Sư dơng phÇn mỊm SPSS – Factor analysis cho kết sau vòng với kiểm định đảm bảo: Độ tin cậy biến quan sát (Factor loading > 0,75) Kiểm định tính thích hợp mô hình ( 0,5 < KMO < 1) Kiểm định Bartlet tương quan biến quan sát (Sig > 0,05) Kiểm định phương sai céng dån (Cumulative variance > 50%) B¶ng cho thÊy, khác với mô hình lý thuyết, phân tích nhân tố nhận diện có nhân tố đảm bảo có ý nghĩa phân tích Các biến quan sát bao gồm biến thuộc nhân tố đáp ứng (Responsivenes), biến thuộc nhân tố cảm thông (Empathy) biến thuộc nhân tố đảm bảo (Assurance) nhận diện xếp chung vào nhân tố Đặt tên cho nhân tố đảm bảo đáp ứng (X1) Nhân tố thứ hai phương tiện hữu hình (Tangible) bao gồm hai biến Đặt tên cho nhân tố X2 Bảng 1: Ma trận thành tố xoay (Rotated Component Matrix) Các biến quan sát Component (Thành tố) Rút tiền thuận lợi (Res1) 0,790 Thời gian giao dịch nhanh (Res3) 0,827 Giao dịch viên có thái độ sẵn sàng phục vụ tốt (Res4) 0,838 Giao dịch viên nhiệt tình, thân thiện (Res5) 0,822 Nhân viên quan tâm đến khách hàng (Emp2) 0,819 Nhân viên có thái độ tạo niềm tin cho khách hàng (Ass2) 0,782 Số 26 (5+6/2009) PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com qu¶n lý kinh tÕ VEMR nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG An toàn thực giao dịch (Ass3) 0,852 Giữ hẹn với khách hàng (Ass4) 0,815 Cơ sở vật chất, trang thiết bị đại (Tan1) 0,937 Trang phục nhân viên lịch (Tan2) 0,927 Ghi chú: Các số Bảng hệ số tải nhân tố (Factor loading) Như mô hình phân tích là: SAT = f(X1,X2) Nhân tố SAT định lượng cách tính điểm trung bình biến quan sát thuộc nhân tố Các nhân tố X1, X2 định lượng tính điểm trung bình biến quan sát nằm nhân tố ®ã B­íc 2: Ph©n tÝch håi qui béi Sư dơng phần mềm SPSS ta nhận kết sau: Bảng 2: KÕt qu¶ håi qui HƯ sè håi qui ch­a ®­ỵc chn hãa (Unstandardized Coefficients) Bi HƯ sè håi qui chưa chuẩn hóa (Unstandardized Coefficients) Bi t Sig 4,997 0,000 VIF (Constant) 1,600 X1 0,653 0,716 10,442 0,000 1,247 X2 0,079 0,138 2,020 0,046 1,247 BiÕn phô thuéc: Sù hài lòng khách hàng (SAT) Bảng cho biết, hệ số hồi qui (Bi) đảm bảo có ý nghÜa thèng kª víi møc ý nghÜa 95% (Significance < 0,05) Biến đảm bảo đáp ứng (X1) có hệ số tương quan chưa chuẩn hóa 0,65 Điều có nghĩa thay đổi tăng thêm điểm đánh giá khách hàng, hài lòng khách hàng tăng thêm 0,65 điểm Biến phương tiện hữu hình (X2) có hệ số tương quan chưa chuẩn hóa 0,079 Điều có nghĩa thay đổi tăng thêm 10 điểm đánh giá khách hàng, hài lòng khách hàng tăng thêm 0,079 ®iĨm HƯ sè håi qui ®­ỵc chn hãa cho biÕt tầm quan trọng biến độc lập mô hình Biến đảm bảo đáp ứng có hệ số hồi qui 0,76 Điều có nghĩa với 100% yếu tố tác động đến hài lòng, biến đảm bảo đáp ứng chiếm 76% Như vậy, biến có vị trí quan trọng ảnh hưởng đến hài lòng khách hàng Mô hình có R2 điều chỉnh 0,61 Điều có nghĩa 61% thay đổi hài lòng khách hàng giải thích biến X1 X2 quản lý kinh tÕ PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com Sè 26 (5+6/2009) nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG VEMR Bảng 3: Phân tích phương sai (ANOVA) Tổng bình phương df Trung bình phương F Sig Håi qui 45,871 22,936 82,240 0,000 §é lƯch 28,167 101 0,279 Tổng 74,038 103 Mô hình a Biến dự báo (Predictors): ( X1, X2 b Biến độc lập: SAT Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp mô hình Vì mức ý nghĩa Sig < 0,05, đó, hệ số hồi qui biến độc lập khác không Như mô hình lý thuyết xây dựng phù hợp với thực tế Bảng 4: Ma trËn t­¬ng quan Pearson Tỉng quan Pearson SAT X1 X2 SAT 1,000 0,777 0,457 X1 0,777 1,.000 0,445 X2 0,457 0,445 1,000 Các biến độc lập X1, X2 có tương quan với thấp (