Sau khi các thang đo được kiểm định thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng, các biến quan sát của mỗi thang đo biến độc lập và biến phụ thuộc được đưa và phân tích nhân tố khám phá. Mục đích của phân tích nhân tố khám phá là nhóm các biến có liên hệ với nhau thành các nhân tố. Một mặt, phân tích nhân tố là giảm số lượng biến trong phương trình hồi quy, mặt khác thông qua phân tích nhân tố ta có thể đánh giá được độ giá trị phân biệt và độ giá trị hội tụ của thang đo. 4.2.2.1 Thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn khách hàng
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát dung trong phân tích nhân tố EFA với các yêu cầu sau:
Hệ số KMO ( Kaiser- Meyer- Olkin) ≥ 0,5 với mức ý nghĩa kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
Hệ số tải nhân tố ( factor loading) ≥ 0,5
Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1.
Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải lớn hơn 0,5 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA đối với các thành phần của chất lượng dịch vụ và cảm nhận giá cả cho thấy tất cả các biến quan sát bị phân tán thành 5 nhân tố, chỉ số KMO là 0.901 > 0.5, kiểm định Barlett’s là 4309.610 với mức ý nghĩa (p_value) sig = 0.000 < 0.05, hệ số Cumulative % của Initial Eigenvalues là 67.607 > 50% tại hệ số Eigenvalue = 1.099. Tuy nhiên, các biến CONF1, CONF4 do có hệ số tải nhân tố giữa các nhân tố < 0.5 nên những biến này bị loại. Kết quả phân tích nhân tố đối với các biến ảnh hưởng đến sự thỏa mãn khách hàng được trình bày cụ thể tại Bảng 4.3.
Bảng 4.3: Kết quả phân tích EFA 1 2 3 4 5 CONV5 .778 CONV4 .737 CONV1 .735 CONV2 .715 CONV3 .569 PERC3 .880 PERC1 .851 PERC2 .845 PERC4 .815 hiệu COMM2 .849 COMM3 .829 COMM1 .793 COMM4 .728 CONF5 .770 CONF2 .725 CONF3 .692 CONF6 .616 BRAN5 .783 BRAN1 .782 BRAN3 .741 BRAN2 .718 BRAN4 .663 1.099 67.607% Tín nhiệm thương
Tên biến Nhân tố
Eigenvalue Phương sai trích Nhân tố Sự thuận tiện giá trị cảm nhận Sự Thuận tiện Xử lý mâu thuẩn
Kết quả cho thấy có một nhân tố thay đổi, nhân tố này tạo ra từ biến xử lý mâu thuẩn, nhân tố mới này được đánh giá lại độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha. Kết quả cho thấy Cronbach’s Alpha của nhân tố này đạt 0.823 tương quan biến tổng nhỏ nhất 0.62 ( biến CONF6).
Bảng 4.4: Đánh giá lại độ tin cậy của nhân tố mới
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến Tương quan biến tổng Cronbach's Alpha nếu loại biến CONF2 11.66 3.361 .640 .781 CONF3 11.85 3.144 .665 .770 CONF5 11.56 3.500 .671 .768 CONF6 12.03 3.56 0.62 0.79 Cronbach's alpha = .823 Xử lý mâu thuẩn
4.2.2.2 Thang đo sự thỏa mãn khách hàng:
Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy tất cả 3 biến quan sát trong thành phần của thang đo sự thỏa mãn khách hàng vẫn giữ nguyên nhân tố. Hệ số KMO = 0.722 nên EFA phù hợp với dữ liệu và thống kê Chi-Square của kiểm định Barlett đạt giá trị 401.713 với mức ý nghĩa sig = 0.000. Do vậy, thang đo rút ra là chấp nhận được. Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với thang đo sự thỏa mãn được trình bày chi tiết ở Bảng 4.6.
Bảng 4.5: Kết quả phân tích EFA thang đo sự thỏa mãn
Tên biến Nhân tố
1 SATI2 .904 SATI1 .890 SATI3 .853 phương pháp trích:Principal Component Analysis. 1 nhân tố được trích 4.3 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH 4.3.1 Phân tích tương quan
Kiểm định hệ số tương quan Pearson dùng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Nếu các biến có tương quan chặt chẽ thì phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyết và phân hồi quy.
Theo ma trận tương quan thì các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc và có ý nghĩa. Do đó, ta có thể kết luận rằng các biến độc lập này có thể đưa vào mô hình để giải thích cho biến sự thỏa mãn.
Bảng 4.6: Ma trận tương quan giữa các biến
SATI BRAN PERC CONV COMM CONF
SATI Pearson Correlation 1 BRAN Pearson Correlation .125* 1 PERC Pearson Correlation .599** 0.109 1 CONV Pearson Correlation .744** .128* .497** 1 COMM Pearson Correlation .598** 0.099 .377** .590** 1 CONF Pearson Correlation .682** .225** .448** .670** .523** 1
4.3.2 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 5 biến độc lập: tín nhiệm thương hiệu (BRAN), giá trị cảm nhận ( PERC), sự thuận tiện ( CONV), giao tiếp (COMM), xử lý mâu thuẩn ( CONF). Kết quả phân tích hồi qui như sau:
Bảng 4.7: Thống kê mô tả các biến phân tích hồi qui
Biến Trung bình Độ lệch chuẩn Kích thước mẫu SATI 3.91 .648 290 BRAN 4.05 .619 290 PERC 3.94 .690 290 CONV 3.68 .612 290 COMM 3.52 .711 290 CONF 3.93 .596 290
Giá trị các biến độc lập được tính trung bình dựa trên các biến quan sát thành phần của các biến độc lập đó. Giá trị của biến phụ thuộc là giá trị trung bình của biến quan sát về sự thỏa mãn khách hàng. Phận tích được thực hiện bằng phương pháp Enter . Các biến được đưa vào cùng một lúc để xem biến nào được chấp nhận. Kết quả phân tích hồi qui như sau:
Kết quả cho thấy mô hình hồi qui đưa ra tương đối phù hơp với mức ý nghĩa 0.05. Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.677 nghĩa là có 67.7% phương sai sự thỏa mãn được giải thích bởi 5 biến độc lập: CONF, BRAN, PERC, COMM, CONV còn lại 32,2% sự thỏa mãn giải thích cho yếu tố khác.
Bảng 4.8: Đánh giá độ phù hợp mô hình
Mô hình Biến đưa vào Biến bị loại Phương Pháp
1 CONF,BRAN,
PERC,COMM ,CONV
Enter
Biến phụ thuộc: SATI
R R
R2 hiệu
chỉnh Sai số dự đoán
1 .826a .682 .677 .368
Model
a. Biến đự đoán: (hằng số), CONF,BRAN,PERC,COMM,CONV b. Biến phụ thuộc: SATI
Trong bảng ANOVA ta thấy giá trị sig rất nhỏ (sig = 0.000) nên mô hình hồi qui phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 4.9: Phân tích phương sai
ANOVA Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Hồi qui 89.788 5 17.958 84.610 .000b Phần dư 65.157 307 .212 Tồng cộng 154.945 312 Mô hình 1
Bảng 4.10: Hệ số hồi qui sử dụng phương pháp Enter
Hệ số hồi qui chuẩn hóa B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số .087 .198 0.439 .661 BRAN -.022 .036 -.021 -0.608 .544 .948 1.055 PERC .234 .037 .249 6.338 .000 .724 1.382 CONV .381 .053 .360 7.159 .000 .443 2.259 COMM .149 .039 .164 3.851 .000 .617 1.620 CONF .270 .052 .249 5.237 .000 .496 2.016 Thống kê đa cộng tuyến 1 Mô hình Hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa
Trong kết quả trên nếu sig < 0.05 tương đương độ tin cậy > 95% và ׀t׀ > 2 thì nhân tố được chấp nhận. Kết quả hồi qui cho thấy 4 nhân tố thỏa mãn đó là : PERC, CONV, COMM,CONF.
Hình 4.4: Mô hình hiệu chỉnh
Hệ số hồi qui viết 2 dạng: chuẩn hóa (1) và chưa chuẩn hóa (2). Vì hệ số hồi qui chưa chuẩn hóa (B) giá trị của nó phụ thuộc vào thang đo nên chúng ta không dung so sánh mức độ tác động của biến độc lập và biến phụ thuộc trong cùng một mô hình được. Hệ số hồi qui chuẩn hóa (beta ký hiệu :β) là hệ số đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy chúng ta dung để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có trọng số bêta càng lớn thì tác động càng mạnh vào biến phụ thuộc. Vì thế phương trình hồi qui viết dưới dạng sau:
Sự thỏa mãn = .249 * PERC + .36 * CONV + .164 * COMM + .249 * CONF
Sự thỏa mãn chịu tác động lớn nhất bởi sự thuận tiện (β= .36). Họ sẽ không chọn ngân hàng nông nghiệp nếu vị trí không thuận tiện. Kế đến là giá trị cảm nhận và xử lý mâu thuẩn. Nếu khách hàng cảm nhận giá trị tốt và cách giả quyết khi có phát sinh mâu thuẩn tốt thì sự thỏa mãn của họ càng cao (β=.249). Yếu tố tín nhiệm thương hiệu không không có ý nghĩa trong mô hình hồi qui không tác động đến sự thỏa mãn. Yếu tố này là cơ sở đưa vào hàm ý phần kiến nghị cho các nhà quản trị.
4.3.3 Dò tìm phạm vi giả định trong hồi qui
4.3.3.1 Giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau Giá trị cảm nhận Giá trị cảm nhận (Perceived value) Tiện lợi ( convenience) Giao tiếp (communication) Sự thỏa mãn của KH (Customer Satisfaction)
Giải quyết mâu thuẩn (Conflict handling) eas e11 111 111 H1 H2 H3 H4
Kiểm tra bằng biểu đồ phân tán scatter cho phần dư chuẩn hóa (Standardizedresidual) và giá trị dự doán chuẩn hóa (Standardized predicted value). Kết quả cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0, không tạo thành một hình dạng nào cụ thể. Như vậy, giả định liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau không bị vi phạm.
Hình 4.5: Biểu đồ phân tán Scatter cho phần dư chuẩn hóa
4.3.3.2 Giả định không có tương quan của các biến độc lập (đo lường đa cộng tuyến) Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến ta dùng hệ số phóng đại phương sai(Variance inflation factor – VIF), quy tắc là khi VIF vượt quá 10, đó là dấu hiệu của đa cộng tuyến. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc)
Hệ số VIF của các biến đều nhỏ hơn 10 . Do vậy, có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra giữa các biến.
Một biện pháp dò tìm bước đầu cũng khá hiệu quả là xem xét các hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập trong ma trận hệ số tương quan tuyến tính. Kết quả
cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 0. Do vậy có thể kết luận các biến độc lập không tương quan với nhau.
Thảo luận
Căn cứ vào hệ số hồi qui chuẩn hóa (beta), sự thỏa mãn của khách hàng đối với DVNH hiện đại của Agribank Phú Yên chịu sự tác động của 4 yếu tố bao gồm: Tiện lợi (CONV), Giải quyết mâu thuẫn (CONF), Giá trị cảm nhận (PERC) và Giao tiếp (COMM). Kiểm định giả thuyết của mô hình đã xác định cả 4 nhân tố đều có tác động dương đến sự thỏa mãn của khách hàng.
Kết quả của nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhân tố Tiện lợi (CONV) có tác động mạnh nhất đến sự thỏa mãn của khách hàng. Sự tác động này được thể hiện ở hệ số β=0.36, sig. = 0. Nghĩa là nếu tăng 1 đơn vị nhân tố tiện lợi thì sẽ làm tăng lên 0.36 mức độ thỏa mãn khách hàng. Nhân tố này của nghiên cứu có chung kết luận với Jayshree và Faizan, 2013. Kế đến, Giải quyết mâu thuẫn (CONF) và Giá trị cảm nhận (PERC) với β=0.249, sig. = 0 cùng có tác động đồng đều nhau đến sự thỏa mãn của khách hàng. Nghĩa là nếu tăng 1 đơn vị giải quyết mâu thuẩn và giá trị cảm nhận thì sẽ làm tăng lên 0.249 độ thỏa mãn, nghiên cứu này có cùng kết quả với Elissavet & ctg (2012) và Nelson & ctg . Đứng vị trí thứ 3 là Giao tiếp (COMM) với β= 0.164, sig.=0. Nghĩa là cứ tăng 1 đơn vị giao tiếp thì tương ứng tăng 0.164 mức độ thỏa mãn và kết luận này trùng với nghiên cứu của Nelson & ctg. Và yếu tố tín nhiệm thương hiệu không có tác động dương đến sự thỏa mãn khách hàng, kết quả này khác với kết quả của Elissavet & ctg (2012).
Tóm lại, chương 4 đã trình bày đặc điểm mẫu nghiên cứu, thực hiện việc kiểm định thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn khách hàng đối với DVNH hiện đại tại Agribank Phú Yên thông qua các công cụ Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá để điều chỉnh mô hình nghiên cứu theo kết quả EFA. Trong chương cũng đã thực hiện việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng phương pháp hồi quy và thực hiện đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố cấu thành nên sự thỏa mãn khách hàng cũng như tác động của sự thỏa mãn khách hàng . Kết quả kiểm định cho thấy các giả thuyết đưa ra là H2, H3, H4, H5 được chấp nhận. Chương tiếp theo sẽ trình bày tóm tắt toàn bộ nghiên cứu, những ý kiến đóng góp, các hạn chế của đề tài cũng như định hướng cho những nghiên cứu tiếp theo.
CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN 5.1 TÓM TẮT NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng hiện đại tại Agribank Phú Yên.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát với kích thước mẫu là 290. Mẫu được lấy theo phương pháp thuận tiện, phạm vi lấy mẫu là những khách hàng đang giao dịch tại Agribank Phú Yên..
Thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn gồm có 5 thang đo. Trong đó, thang đo tín nhiệm thương hiệu kế thừa từ mô hình nghiên cứu của Erdem & Swait 2004, thang đo giá trị cảm nhận được xây dựng từ các khái niệm ở nghiên cứu của Eggert and Ulaga (2002) và Nelson & ctg (2009), thang đo sự thuận tiện được kế thừa nghiên cứu của Abdulkarim & Abdulla (2009), thang đo giao tiếp được kế thùa từ nghiên cứu Peris & ctg (2013), Nelson & Chan (2005), Nelson & ctg (2009) và thang đo giải quyết mâu thuẩn được kế thừa của Nelson & Chan (2005). Các thang đo này được chỉnh sửa và bổ sung cho phù hợp với môi trường nghiên cứu tại Agribank Phú Yên. Mô hình nghiên cứu đã xây dựng được 6 thang đo với 27 biến quan sát. Thang đo được kiểm định bằng phương pháp đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá.
Bên cạnh việc xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự thỏa mãn khách hàng, nghiên cứu đã lượng hóa sự tác động của các nhân tố này lên biến phụ thuộc bằng mô hình hồi quy đa biến. Quá trình phân tích kết quả trong nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua sự hỗ trợ của phần mềm EXCEL, SPSS.
5.2 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Sau khi nghiên cứu sơ bộ được tiến hành thông qua việc tìm hiểu các nghiên cứu trước đó về sự thõa mãn của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng hiện đại của các ngân hàng trên thế giới và ở Việt Nam, cùng với việc thăm dò ý kiến của đồng nghiệp và một số khách hàng thân thiết, mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu gồm năm nhân
tố tác động đến sự thỏa mãn của khách hàng đối với DVNH hiện đại của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Phú Yên, bao gồm: Tín nhiệm thương hiệu (Brand credibility), Giá trị cảm nhận (Perceived value), Tiện lợi (Convenience), Giao tiếp (Communication) và Giải quyết mâu thuẫn (Conflict handling), với 27 biến quan sát.
Kết quả của nghiên cứu đã chỉ ra rằng nhân tố Tiện lợi (CONV) có tác động lớn mạnh mẽ nhất đến sự thỏa mãn của khách hàng. Nghĩa là vị trí của Ngân hàng Agribank Phú Yên càng thuận lợi thì càng tạo điều kiện cho quá trình giao dịch của khách hàng với ngân hàng và càng làm tăng được sự hài lòng của họ đối với dịch vụ của Agribank Phú Yên. Điều này cũng được thấy rõ trên thực tế rằng mạng lưới của chi nhánh Agribank Phú Yên rộng khắp, trụ sở ngân hàng được đặt ở những vị trí thuận tiện ở trung tâm thành phố đã tạo điều kiện giúp khách hàng tiết kiệm được đáng kể thời gian đi lại cho việc giao dịch. Hơn thế nữa, các biểu mẫu của ngân hàng đã dần dần được cải tiến rút gọn, dễ nhìn, dễ hiểu và đặc biệt là các qui trình thực hiện giao dịch của các sản phẩm dịch vụ đã và đang được điều chỉnh theo hướng chặt chẽ nhưng gắn gọn, giúp khách hàng dễ dàng hơn, nhanh chóng hơn khi tiến hành giao dịch với ngân hàng.
Tương tự nhân tố Giải quyết mâu thuẫn, nhân tố Giá trị cảm nhận cũng có tác động đáng kể thứ hai đối với sự thỏa mãn của khách hàng ở Agribank Phú Yên. Từ đây chúng ta hiểu rằng, khách hàng sẽ càng hài lòng với dịch vụ của Agribank nếu như Agribank làm tốt được việc giải quyết những mâu thuẫn phát sinh với khách hàng, bảo vệ được quyền lợi của khách hàng, cùng khách hàng bàn bạc để tìm ra được những