mái, ở sự khang trang rộng rãi của ngân hàng. Nếu diện tích ngân hàng quá nhỏ, cơ sở vật chất không tốt thì khách hàng sẽ muốn tìm một địa điểm giao dịch mới tốt hơn, có thể vẫn ở ngân hàng này nhƣng cũng có thể là ở ngân hàng khác.
Đối với các yếu tố ảnh hƣởng của nhân viên (EMPLOY): chỉ có yếu tố “nhân viên X là những ngƣời rất chân tình” đƣợc đánh giá ở mức độ khá, còn lại 7 yếu tố đều đƣợc đánh giá ở mức độ tốt. Nguyên nhân là do mặc dù khi đến ngân hàng để thực hiện giao dịch, khách hàng tiếp xúc với nhân viên ngân hàng nhiều nhất, tuy nhiên do thời gian tiếp xúc ngắn, không đủ để khách hàng có thể đánh giá một cách chính xác nhất về tính cách của nhân viên, họ chỉ có thể nhận xét nhân viên thông qua những gì họ quan sát thấy nhƣ năng lực chuyên môn, thái độ, cách ứng xử, mối quan hệ giữa nhân viên với những khách hàng khác. Tuy nhiên, so với những nhân tố khác thì ảnh hƣởng của nhân viên có tác động khá lớn đến cảm nhận của khách hàng về giá trị dịch vụ mà ngân hàng mang lại cho khách hàng.
Đối với yếu tố ảnh hƣởng của khách hàng khác (OTHERC): yếu tố “thấy yên tâm khi tiếp xúc với các khách hàng cùng sử dụng dịch vụ ở X” và yếu tố “thấy khách hàng của X luôn hành xử đúng mực” đƣợc đánh giá ở mức khá. Điều này là do khách hàng khi đến ngân hàng để sử dụng dịch vụ, điều họ quan tâm là việc ngân hàng có đáp ứng nhanh chóng nhu cầu cho họ hay không, còn vấn đề quan tâm đến những ngƣời xung quan thì đa số khách hàng không chú trọng đến điều này. Đối với những chi nhánh nhỏ, lƣợng khách hàng ít, vì thế khi đến giao dịch khách hàng thƣờng không phải ngồi chờ lâu, do đó việc họ quan sát môi trƣờng xung quanh thƣờng rất ít khi xảy ra. Ngƣợc lại, ở một số chi nhánh lớn, có số lƣợng khách hàng đến giao dịch đông, khi đó các khách hàng sẽ trải qua thời gian chờ tại ngân hàng, vì thế việc họ sẽ có thời gian tiếp xúc với những khách hàng khác, quan sát môi trƣờng bên trong ngân do đó họ có thể đánh giá đƣợc yếu tố này. Thêm vào đó, dữ liệu đƣợc thu thập dựa trên những khách hàng sử dụng dịch vụ của ngân hàng cụ thể mà khách hàng hiểu rõ nhất nên họ có thể dễ dàng đánh giá yếu tố này một cách khách quan.
Do đó, các ngân hàng cần chú ý nhiều hơn đến những vấn đề nêu trên. Trong thiết kế, bố trí phải tạo sự thuận tiện, thoải mái cho khách hàng, nhất là trong vấn đề an toàn. Cần sắp xếp để các hoạt động của khách hàng không bị dòm ngó, theo dõi. Ví dụ nhƣ có vách ngăn hay buồng ngăn an toàn giữa những ngƣời đang thực hiện giao dịch với ngƣời ngồi chờ, để cho giao dịch của khách hàng không bị lộ, bị chú ý điều này sẽ khiến cho khách hàng cảm thấy an tâm hơn khi giao dịch tại ngân hàng. Đồng thời trang thiết bị nhƣ ghế ngồi, giấy tờ, những thông tin quảng cáo về ngân hàng cần đƣợc sắp xếp một cách hợp lý, máy móc hiện đại để giao dịch có thể thực hiện nhanh chóng.
5.4.2 Xác định mức độ ảnh hƣởng của giá trị dịch vụ lên lòng trung thành của khách hàng khách hàng
Biến phụ thuộc: Lòng trung thành (LOYALT)
62
Bảng 5.19: Mô hình hồi qui
Model R R Square Adjusted R
Square
Std. Error of the Estimate
1 0.624 0.389 0.387 0.52928
Kết quả cho thấy, hệ số xác định R2= 0.389 (khác 0) và R2 hiệu chỉnh = 0.387, nghĩa là biến độc lập giá trị dịch vụ có thể giải thích đƣợc 38,7% phƣơng sai của biến phụ thuộc là lòng trung thành. Hay nói cách khác, mô hình tuyến tính đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến 38,7%.
Bảng 5.20: Kết quả phân tích phương sai
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regression 53.255 1 53.255 190.102 0.000(a) Residual 83.481 298 0.280 Total 136.735 299
Kết quả bảng trên cho thấy mức ý nghĩa của giá trị kiểm định F (Sig.) = 0.000 < mức ý nghĩa = 0.05. Vì vậy ta có thể nói mô hình hồi qui tuyến tính đƣợc xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 5.21: Các giá trị thống kê của mô hình
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std.
Error Beta Tolerance VIF
(Constant) 1.127 0.173 6.497 0.000
PROCES 0.663 0.048 0.624 13.788 0.000 1.000 1.000
Xem xét trọng số hồi qui trong bảng trên cho thấy nhân tố giá trị dịch vụ có trọng số hồi qui có ý nghĩa thống kê, nhân tố có sig.< 0.05. Đối với kiểm định đa cộng tuyến, VIF của biến nhỏ hơn 2 vì vậy một cách tổng quát là đạt yêu cầu, biến độc lập không xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến. Hệ số Beta dƣơng (0.624), điều này có nghĩa là nhân tố giá trị dịch vụ có tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng. Trong quá trình sử dụng dịch vụ, khách hàng sẽ muốn sử dụng lại dịch vụ tại ngân hàng khi họ cảm thấy chất lƣợng phục vụ ở ngân hàng đó tốt và đáp ứng đƣợc nhu cầu của họ một cách nhanh chóng, chính xác. Ta có phƣơng trình hồi qui ƣớc lƣợng đƣợc trích theo Beta chuẩn hoá nhƣ sau:
63
Từ phƣơng trình trên ta có thể thấy rằng nhân tố Giá trị dịch vụ có ảnh hƣởng tích cực lên lòng trung thành và sự ảnh hƣởng này khá cao (0.624). Qua đó ta có thể kết luận rằng khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng sẽ càng trung thành với ngân hàng khi họ cảm nhận đƣợc giá trị dịch vụ thông qua quá trình sử dụng dịch vụ mà ngân hàng mang lại càng tốt.
Hình 5.2: Mô hình sau khi phân tích hồi qui
Môi trường vật chất
Ảnh hưởng của nhân viên
Ảnh hưởng của khách hàng khác Uy tín tổ chức Giá trị dịch vụ 0.624 Lòng trung thành 0 .09 7 0.511 0.14 1 0.1 32 5.5 ĐÁNH GIÁ R2 TỔNG THỂ
Do điều kiện phân tích mô hình hồi qui bội chỉ có duy nhất một biến phụ thuộc, vì vậy để có thể thực hiện xem xét mối quan hệ giữa các yếu tố theo mô hình hồi qui bội phải chia nhỏ mô hình tổng thể. Để đánh giá mô hình tổng thể có thể sử dụng hệ số phù hợp tổng hợp R2M (Generalized squared multiple correlation; Pedhazur 1982) nhƣ sau:
R2M = 1- (1 – R12)(1 – R22)
Trong đó R1, R2 là hệ số xác định của các mô hình hồi qui thành phần. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Bảng 5.22: Tổng hợp hệ số xác định của các mô hình hồi qui từng phần.
Biến phụ thuộc Giá trị dịch vụ Lòng trung thành
Biến độc lập R12 R12 hiệu chỉnh R22 R22 hiệu chỉnh Uy tín tổ chức 0.530 0.524 Môi trường vật chất
64
Ảnh hưởng của khách hàng khác
Giá trị dịch vụ 0.389 0.387
Giá trị hệ số đƣợc sử dụng để tính R2 tổng thể là R2 hiệu chỉnh của từng biến thành phần, do R2 hiệu chỉnh thể hiện các biến độc lập giải thích đƣợc tỷ lệ phần trăm phƣơng sai của biến phụ thuộc (N.Đ.Thọ , 2011).
Thay cụ thể các giá trị hệ số xác định vào công thức ta tính đƣợc R2tổng thể có giá trị bằng 70.82%. Nhƣ vậy có thể nói rằng mô hình nghiên cứu đƣợc xây dựng phù hợp với tổng thể nghiên cứu lên đến 70.82%.
Sau khi thực hiện phân tích từng mô hình hồi qui trong mô hình nghiên cứu và thực hiện xem xét giá trị R2 tổng thể, kết quả cho thấy giá trị dịch vụ theo quá trình có tác động đến lòng trung thành của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng. Do vậy, đứng dƣới góc nhìn nhà quản lý cần có những xem xét so sánh mức độ khách hàng đánh giá giữa các thành phần nguồn lực nhà cung cấp bao gồm ảnh hƣởng của nhân viên, môi trƣờng vật chất, uy tín tổ chức và ảnh hƣởng của khách hàng khác nhằm nâng cao lòng trung thành của khách hàng một cách hiệu quả. Dùng giá trị trung bình của các biến để so sánh nhằm xem xét sự quan tâm và đồng ý của khách hàng trong các biến khảo sát.
5.6 KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT
Trong phần này sinh viên sẽ tiến hành phân tích phƣơng sai ANOVA và Indipendent- Sample T-test để kiểm định lại sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng theo các nhóm khác nhau.
5.6.1 Giới tính
Trƣớc tiên thực hiện phân tích Independent-Sample T-test đối với biến Giới tính, ta thấy có sự khác nhau về mức độ trung thành giữa nhóm Nam và Nữ (Sig. = 0,03 < 0,05) và Sig. (2-tailed) = 0,437 > 0,05) (Xem phụ lục C_4)
Tiếp theo ta tiến hành phân tích ANOVA cho từng nhóm khách hàng phân loại theo:
5.6.2 Độ tuổi
Đầu tiên ta kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai các nhóm đƣợc so sánh. Kết quả kiểm định phƣơng sai cho thấy Sig. = 0,421 > 0,05 (Xem phụ lục C_5.1), nhƣ vậy có thể nói phƣơng sai của lòng trung thành giữa 5 nhóm khách hàng độ tuổi khác nhau là đồng nhất. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Để xét xem có sự khác biệt giữa các nhóm hay không, ta tiến hành kiểm tra giả thuyết H0: Không có sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng thuộc các nhóm tuổi khác nhau.
65
Bảng 5.23: Kết quả phân tích Anova với biến Độ tuổi
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1.987 4 0.497 1.088 0.363 Within Groups 134.748 295 0.457 Total 136.735 299
Bảng 5.23 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (Sig.) lớn hơn 0,05 do đó ta chấp nhận giả thuyết H0. Nói cách khác: Không có sự khác nhau trong mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng thuộc độ tuổi khác nhau.
5.6.3 Nghề nghiệp
Đầu tiên ta kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai các nhóm đƣợc so sánh. Kết quả kiểm định phƣơng sai cho thấy Sig. = 0,802 > 0,05 (Xem phụ lục C_5.2), nhƣ vậy có thể nói phƣơng sai của lòng trung thành giữa 3 nhóm khách hàng có nghề nghiệp khác nhau là đồng nhất. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Để xét xem có sự khác biệt giữa các nhóm hay không, ta tiến hành kiểm tra giả thuyết H0: Không có sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng thuộc các nhóm nghề nghiệp khác nhau.
Bảng 5.24: Kết quả phân tích Anova với biến Nghề nghiệp
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1.642 2 0.821 1.760 0.175 Within Groups 94.682 203 0.466 Total 96.324 205
Bảng 5.24 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (Sig.) lớn hơn 0,05 do đó ta chấp nhận giả thuyết H0. Nói cách khác: Không có sự khác nhau trong mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng thuộc nghề nghiệp khác nhau.
5.6.4 Thu nhập
Đầu tiên ta kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai các nhóm đƣợc so sánh. Kết quả kiểm định phƣơng sai cho thấy Sig. = 0,755 > 0,05 (Xem phụ lục C_5.3), nhƣ vậy có thể nói phƣơng sai của lòng trung thành giữa 4 nhóm khách hàng có mức thu nhập/tháng khác nhau là đồng nhất. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
66 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Để xét xem có sự khác biệt giữa các nhóm hay không, ta tiến hành kiểm tra giả thuyết H0: Không có sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng thuộc các nhóm mức thu nhập/tháng khác nhau.
Bảng 5.25: Kết quả phân tích Anova với biến Mức thu nhập/tháng
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 1.513 4 0.504 1.104 0.348 Within Groups 135.222 296 0.457 Total 136.735 299
Bảng 5.25 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (Sig.) lớn hơn 0,05 do đó ta chấp nhận giả thuyết H0. Nói cách khác: Không có sự khác nhau trong mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng thuộc mức thu nhập/tháng khác nhau.
5.6.5 Trình độ học vấn
Đầu tiên ta kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai các nhóm đƣợc so sánh. Kết quả kiểm định phƣơng sai cho thấy Sig. = 0,568 > 0,05 (Xem phụ lục C_5.4), nhƣ vậy có thể nói phƣơng sai của lòng trung thành giữa 3 nhóm khách hàng mức thu nhập/tháng khác nhau là đồng nhất. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Để xét xem có sự khác biệt giữa các nhóm hay không, ta tiến hành kiểm tra giả thuyết H0: Không có sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng thuộc các nhóm mức thu nhập/tháng khác nhau.
Bảng 5.26: Kết quả phân tích Anova với biến Trình độ học vấn
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 6.357 2 3.178 7.240 0.001 Within Groups 130.379 297 0.439 Total 136.735 299
Bảng 5.26 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (Sig.) nhỏ hơn 0,05 do đó ta có thể bác bỏ giả thuyết H0. Nói cách khác: Có sự khác nhau trong mức độ trung thành của các nhóm trình độ học vấn khác nhau. Những đối tƣợng có trình độ học vấn 12 đa phần là công nhân, điều này khá phù hợp vì những đối tƣợng này có mức thu nhập/tháng ở mức thấp, vì thế việc họ sử dụng dịch vụ ngân hàng là rất ít do đó sự trung thành của họ đối với ngân hàng thấp. Những đối tƣợng có trình độ sau đại học đa phần là doanh nhân/nhà quản lý, những đối tƣợng này
67
5.6.6 Tình trạng gia đình
Đầu tiên ta kiểm định sự đồng nhất của phƣơng sai các nhóm đƣợc so sánh. Kết quả kiểm định phƣơng sai cho thấy Sig. = 0,756 > 0,05 (Xem phụ lục C_5.5), nhƣ vậy có thể nói phƣơng sai của lòng trung thành giữa 3 nhóm khách hàng có tình trạng gia đình khác nhau là đồng nhất. Nhƣ vậy kết quả phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt.
Để xét xem có sự khác biệt giữa các nhóm hay không, ta tiến hành kiểm tra giả thuyết H0: Không có sự khác biệt trong mức độ trung thành của khách hàng thuộc các nhóm Tình trạng gia đình khác nhau.
Bảng 5.27: Kết quả phân tích Anova với biến Tình trạng gia đình
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Between Groups 0.713 2 0.357 0.779 0.460 Within Groups 136.022 297 0.458 Total 136.735 299
Bảng 5.27 cho thấy mức ý nghĩa quan sát (Sig.) lớn hơn 0,05 do đó ta chấp nhận giả thuyết H0. Nói cách khác: Không có sự khác nhau trong mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng thuộc Tình trạng gia đình khác nhau.
Nhận xét và giải thích
Nhìn chung, các kết quả phân tích ở trên cho thấy không có sự khác biệt về mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau. Ta có thể giải thích điều này nhƣ sau:
Dịch vụ ngân hàng hiện nay rất phổ biến, số lƣợng ngân hàng nhiều, loại hình dịch vụ đa dạng và phong phú đáp ứng đƣợc những mục đích khác nhau của khách hàng. Do đó khách hàng dù là nam hay nữ, nghề nghiệp nào đi chăng nữa, thu nhập cao hay thấp… đều có thể sử dụng dịch vụ ngân hàng. Thêm vào đó mức độ cạnh tranh hiện nay giữa các ngân hàng rất cao nên họ luôn cố gắng thu hút và giữ chân khách hàng bằng cách nâng cao chất lƣợng dịch vụ, làm tăng sự hài lòng của khách hàng, hoặc có các ƣu đãi hấp dẫn… mà đây là những yếu tố chính khiến khách hàng trung thành hay không. Trong hoàn cảnh mà kinh tế có nhiều biến động, bất kỳ hoạt động nào liên quan đến tiền bạc, tài chính đều đƣợc khách hàng cân nhắc kỹ lƣỡng. Vậy nên dù khách hàng thuộc nhóm độ tuổi nào hay nghề nghiệp nào đi chăng nữa cũng đều mong muốn tìm đƣợc ngân hàng tốt nhất cho mình, nếu ngân hàng đáp ứng đƣợc những yêu cầu của họ, họ sẽ trung thành. Ngƣợc lại, họ sẵn sàng thay đổi để có đƣợc một dịch vụ tốt hơn. Vì những lý do trên mà không có sự khác nhau nhiều về mức độ trung thành giữa các nhóm khác nhau.
Do không có sự khác nhau về mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng khác nhau nên các ngân hàng không cần tập trung quá nhiều vào một nhóm khách hàng cụ thể để phục vụ. Điều quan trọng là dịch vụ mà ngân hàng cung cấp cho khách hàng