Luận văn sử dụng thang đo Likert 5 mức với mức 1 là hoàn toàn không hài lòng, mức 2 là không hài lòng, mức 3 là bình thường, mức 4 là hài lòng và mức 5 là hoàn toàn hài lòng.
Thang đo chất lượng dịch vụ thẻ theo mô hình SERVPERF gồm 17 biến quan sát để đại diện cho 5 tiêu chí đánh giá. Trong đó, (1) tiêu chí sự hữu hình có 4 biến quan sát, (2) tiêu chí sự tin cậy có 5 biến quan sát, (3) tiêu chí sự đảm bảo có 3 biến quan sát, (4) tiêu chí sự đồng cảm và đáp ứng có 3 biến quan sát, (5) tiêu chí giá cả dịch vụ có 2 biến quan sát. Yếu tố sự hài lòng của khách hàng được đo lường thông qua 3 biến quan sát. Cụ thể như sau:
2 thuận tiện HH2 1 Thẻ được thiết kế đẹp, rõ ràng, đầy đủ thông tin HH3 ^4 Hồ sơ, giấy tờ phát hành thẻ được thiết kế đơn giản, rõ ràng HH4
SỰ TIN CẬY
~5 Thương hiệu của ngân hàng được khách hàng tín nhiệm TC1
~6 Ngân hàng xử lý sự cố về thẻ nhanh chóng, kịp thời TC2
~7 Nhân viên ngân hàng luôn thực hiện đúng quy trình, quy định TC3 Thời gian phát hành thẻ nhanh chóng, trả thẻ đúng hẹn TC4 9 Ngân hàng cung cấp các thông tin về thẻ cho khách hàng kịp
thời, chính xác và đầy đủ TC5
SỰ ĐẢM BẢO
10
Thông tin giao dịch và thông tin của khách hàng được Ngân
hàng bảo mật DB1
11
Nhân viên ngân hàng chuyên nghiệp, có kiến thức, trình độ
chuyên môn và đạo đức nghề nghiệp DB2 12 Thẻ và hệ thống ATM được thiết kế an toàn, bảo mật cao DB3
SỰ ĐỒNG CẢM VÀ ĐÁP ỨNG
13 Nhân viên ngân hàng giải quyết thỏa đáng, kịp thời các thắc
mắc và khiếu nại của khách hàng DC1
14
Nhân viên ngân hàng tư vấn, giới thiệu các loại thẻ phù hợp với
nhu cầu của khách hàng
DC2 15
Ngân hàng luôn quan tâm, chú trọng nâng cao các tiện tích về
thẻ để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng DC3
GIÁ CẢ DỊCH VỤ
MỨC ĐỘ HÀI LÒNG KHI SỬ DỤNG DỊCH VỤ CỦA NGÂN HÀNG
1 CN Nam ĐịnhAnh/chị hài lòng với chất lượng dịch vụ thẻ của VietinBank - HL1 2 Anh/chị cảm thấy việc sử dụng dịch vụ thẻ là hữu ích HL2 3
Anh/chị sẽ giới thiệu dịch vụ thẻ của VietinBank cho người
khác HL3 Đặc điểm Mẫu (n=210) Tần số Tỷ lệ (%) Giới tính Nam 114 54,3 Nữ 96 45,7 Độ tuổi Dưới 18 tuổi 5 2,4
Từ 18 tuổi đến dưới 25 tuổi 32 15,2
Từ 25 tuổi đến dưới 30 tuổi 54 25,7
• Thang đo về sự hài lòng
3.2. Dữ liệu nghiên cứu
Tác giả đã gửi 250 phiếu khảo sát và thu về 230 phiếu. Sau khi loại đi các phiếu khảo sát không hợp lệ, còn lại 210 phiếu trả lời hợp lệ được đưa vào phân tích. Mau nghiên cứu có đặc điểm tổng quát như sau:
3.2.1. Thông tin các khách hàng được khảo sát
Từ 60 tuổi trở lên 8 3,8
Nghề nghiệp
Học sinh/sinh viên 20 9,5
Công chức, viên chức/nhân viên văn phòng 78 37,1
Quản lý 24 11,4 Lao động tự do 48 22,9 Nghề khác 40 19 Thu nhập Dưới 5.000.000 VNĐ 21 10 Từ 5.000.000 VNĐ đến dưới 10.000.000 VNĐ 74 35,2 Từ 10.000.000 VNĐ đến dưới 15.000.000 VNĐ 78 37,1 Từ 15.000.000 VNĐ trở lên 37 17,6
Sử dụng dịch vụ thẻ của bao nhiêu ngân hàng?
(Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS 20)
về giới tính: Trong số các khách hàng được khảo sát thì có 114 khách hàng là nam và 96 khách hàng là nữ, tương ứng tỉ lệ 54,3% và 45,7%. Như vậy số lượng khách hàng nam và nữ được khảo sát là gần bằng nhau.
Về độ tuổi: Tất cả các độ tuổi đều có khách hàng tham gia trả lời phiếu khảo sát. Trong đó, độ tuổi khách hàng tập trung chủ yếu từ 18 tuổi đến dưới 50 tuổi, chiếm 86,1% tổng số lượng mẫu. Cụ thể, có 32 khách hàng trong độ tuổi từ 18 đến dưới 25 tuổi, chiếm 15,2%; có 54 khách hàng trong độ tuổi từ 25 tuổi đến dưới 30 tuổi, chiếm 25,7%; có 57 khách hàng trong độ tuổi từ 30 đến dưới 40 tuổi, chiếm 27,1%; có 38 khách hàng trong độ tuổi từ 40 đến dưới 50 tuổi, chiếm 18,1%.
Về nghề nghiệp: Khách hàng được khảo sát với các nghề nghiệp khác nhau, bao gồm học sinh/sinh viên; công chức, viên chức/nhân viên văn phòng; quản lý; lao động tự do và nghề khác. Trong đó, nhóm khách hàng là công chức viên chức/nhân viên văn phòng đã tham gia trả lời khảo sát nhiều nhất, 78 khách hàng, chiếm 37,1%.
về thu nhập: Các khách hàng được khảo sát thì cũng có nhiều mức thu nhập bình quân tháng khác nhau, từ dưới 5.000.000 VNĐ/tháng đến trên 15.000.000 VNĐ/tháng. Lượng khách hàng có thu nhập từ 10.000.000 VNĐ đến dưới 15.000.000 VNĐ chiếm tỉ lệ cao nhất là 37,1%.
3.2.2. Đặc điêm sử dụng dịch vụ thẻ VietinBank của khách hàng ___________Bảng 3.4: Đặc điêm sử dụng dịch vụ thẻ của khách hàng
Trên 3 ngân hàng 6 2,9
Thời gian sử dụng dịch vụ thẻ VietinBank?
Dưới 1 năm 5 2,4
1 năm - dưới 2 năm 22 10,5
2 năm - dưới 3 năm 77 36,7
Từ 3 năm trở lên 106 50,5
Số người sử dụng thẻ
Thẻ ghi nợ nội địa 172 81,9
Thẻ ghi nợ quốc tế 114 54,3 Thẻ tín dụng nội địa 0 0 Thẻ tín dụng quốc tế 66 31,4 Thẻ đồng thương hiệu 1 0,5 Thẻ trả trước 16 7,6 Số sản phẩm thẻ VietinBank đang sử dụng? 1 loại 96 45,7 2 loại 73 34,8
Thường xuyên
Không thường xuyên 137
73
65,2 34,8
STT Nhân tố Số biến quan sát ban đầu Số biến quan sát giữ lại Cronbach’s Alpha sau cùng Biến bị loại Sự hữu hình ~4 ~4 0,642 "2 Sự tin cậy ~5 ^4 0,629 ^TC3 ^3 Sự đảm bảo ^^3 ^^3 0,641 4 Sự đồng cảm và đápứng 3 3 0,679 ~5 Giá cả dịch vụ ^2 ^2 0,717
(Nguôn: Tông hợp từ phần mêm SPSS 20)
Số ngân hàng khách hàng đang sử dụng dịch vụ thẻ: Hiện nay, với số lượng lớn các tổ chức tài chính, ngân hàng trên địa bàn tỉnh Nam Định thì khách hàng thường có xu hướng sử dụng thẻ của nhiều ngân hàng khác nhau. Trong số khách hàng được khảo sát thì chỉ có 36 khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ của duy nhất Ngân hàng Công thương - Chi nhánh Nam Định, chiếm tỉ lệ 17,1%. Đại đa số khách hàng được khảo sát có sử dụng dịch vụ thẻ của từ 2 ngân hàng trở lên, chiếm tỉ lệ 82,9%.
Thời gian khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ của VietinBank - Chi nhánh Nam Định: Phần lớn khách hàng được khảo sát đã sử dụng dịch vụ thẻ của VietinBank - Chi nhánh Nam Định từ 1 năm trở lên, chiếm tỉ lệ 97,6%. Trong đó, có 106 khách hàng, chiếm 50,5% đã sử dụng dịch vụ thẻ của VietinBank - chi nhánh Nam Định từ 3 năm trở lên.
Trong số các sản phẩm thẻ được khảo sát thì phần đa khách hàng có sử dụng thẻ ghi nợ nội địa, 172 khách hàng, chiếm 81,9%, tiếp đến là thẻ ghi nợ quốc tế và thẻ tín dụng quốc tế có tỉ lệ khách hàng sử dụng lần lượt là 54,3% và 31,4%. Rất ít khách hàng được khảo sát có sử dụng sản phẩm thẻ trả trước và thẻ đồng thương hiệu, chỉ chiếm 7,6% và 0,5%; không có khách hàng được khảo sát nào có sử dụng thẻ tín dụng nội địa.
Như vậy, có 114 trên 210 khách hàng được khảo sát có sử dụng từ 2 sản phẩm thẻ của VietinBank - chi nhánh Nam Định, chiếm tỉ lệ 54,3% và 45,7% số khách hàng chỉ có sử dụng một sản phẩm thẻ, tương ứng là 96 khách hàng.
Về tần suất sử dụng thẻ của VietinBank - chi nhánh Nam Định thì phần lớn khách hàng đều thường xuyên sử dụng, có 137 khách hàng, chiếm 65,2%. Bên cạnh đó thì có 73 khách hàng được khảo sát trả lời là không thường xuyên sử dụng thẻ của VietinBank - chi nhánh Nam Định, chiếm 34,8%.
3.3. Xử lý số liệu nghiên cứu 3.3.1. Đánh giá thang đo
3.3.1.1.Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Theo phamlocblog (2017), “Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đo lường mức độ chặt chẽ, tương quan giữa các câu hỏi trong thang đo, đánh giá độ tin cậy của thang đo. Kiểm định này nhằm mục đích để xem các biến quan sát có cùng đo lường cho một nhân tố cần đo hay không. Giá trị đóng góp nhiều hay ít được thể hiện qua hệ số tương quan biến tổng Corrected Item - Total Corelation”. Qua đó, tác giả có thể loại đi những biến không bù hợp trong mô hình nghiên cứu.
“Tiêu chuẩn để chấp nhận các biến quan sát là chỉ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Corelation) từ 0,3 trở lên”.
Mức giá trị hệ số Cronbach’s Alpha thể hiện:
- Giá trị trong khoảng 0,8 - 1: “Thang đo lường rất tốt”
- Giá trị trong khoảng 0,7 - 0,8: “Thang đo lường sử dụng tốt” - Giá trị từ 0,6 trở lên: “Thang đo lường đủ điều kiện”
Kết quả kiểm định các nhóm biến bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được trình bày chi tiết tại phụ lục 4 và được tóm tắt lại như sau:
phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.1.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) dùng để rút gọn một tập hợp M biến quan sát thành một tập N (với N<M) các nhân tố có ý nghĩa hơn. Theo Hair & ctg (1998) thì: “Phân tích nhân tố là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát thành một nhóm để chúng có ý nghĩa hơn những vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của biến ban đầu”. Phamlogblog (2018) đã chỉ ra các tiêu chí trong phân tích EFA, cụ thể như sau:
- “Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều
kiện đủ để phân tích nhân tố phù hợp. Nếu trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân
tích nhân
tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu đang nghiên cứu”.
- “Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) được dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không. Điều kiên cần
để áp
dụng phân tích nhân tố là các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố phải có mối
tương quan với nhau. Chính vì thế, nếu kiểm định cho thấy không có ý nghĩa thống
kê thì không nên áp dụng phân tích nhân tố cho biến đang xem xét. Kiểm định
biến thiên của biến quan sát và bao nhiêu % không giải thích được”.
- “Hệ số tải nhân tố hay còn gọi là trọng số nhân tố (Factor Loading) thể hiện mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số này càng cao thì tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Factor Loading ở mức ± là điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại, Factor Loading ở mức ± 0,5 thì biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt và Factor Loading ở mức ± 0,7 thì biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt”.
Ket quả phân tích nhân tố khám phá như sau:
• Phân tích EFA biến độc lập
Mô hình nghiên cứu ban đầu có 5 nhóm nhân tố với 17 biến quan sát ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ thẻ của VietinBank - Chi nhánh Nam Định. Tuy nhiên, sau khi phân tích độ tin cậy thì biến TC3 bị loại nên tác giả chỉ đưa 16 biến quan sát còn lại vào phân tích nhân tố. Từ kết quả phân tích thu được tại bảng 1, phụ lục 5, có nhận xét như sau:
Kết quả cho thấy KMO = 0,655 thuộc khoảng từ 0,5 đến 1 và Sig Bartlett's Test = 0,000 < 0,05 nên các biến có tương quan với nhau. Chính vì thế mô hình là phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Giá trị Eigenvalues = 1,142 >1 và trích được 5 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt.
Tổng phương sai trích (Cumulative) = 59,246 > 50 cho biết mô hình EFA là phù hợp. Như vậy 5 nhân tố giải thích được 59,246% biến thiên của biến quan sát.
Với ma trận xoáy, 16 biến quan sát được gom thành 5 nhân tố như mô hình nghiên cứu đề xuất và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0,5.
• Phân tích EFA biến phụ thuộc
Từ kết quả phân tích thu được tại bảng 2, phụ lục 5, có nhận xét như sau: Kết quả cho thấy KMO = 0,660 thuộc khoảng từ 0,5 đến 1 và Sig Bartlett's Test = 0,000 < 0,05 nên các biến có tương quan với nhau. Chính vì thế mô hình là phù hợp để đưa vào phân tích nhân tố khám phá.
Giá trị Eigenvalues = 1,894 >1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt.
Tổng phương sai trích (Cumulative) = 63,121 > 50 cho biết mô hình EFA là phù hợp. Như vậy 3 nhân tố được trích giải thích được 63,121% biến thiên của biến quan sát.
Như vây, sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì 17 biến quan sát ban đầu giảm đi 1 biến (TC3) và vẫn giữ nguyên cách nhóm các biến quan sát thành 5 nhân tố như mô hình ban đầu.
3.3.2. Kiểm định mô hình giả thuyết nghiên cứu - phân tích hồi quy 3.3.2.1. Giả thuyết về mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng cảm
nhận
của dịch vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng
Phân tích hồi quy mô hình để kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu và xác định các hệ số tác động của các nhân tố độc lập tới biến phụ thuộc.
• Phân tích tương quan
Phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa các biến phụ thuộc với biến độc lập và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Theo phamlogblog (2015): “Tương quan Pearson - r có giá trị dao động trong khoảng từ -1 đến 1. Nếu r càng tiến về 1 hoặc -1 thì tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Trong đó, r tiến về 1 là tương quan dương, còn r tiến về - 1 là tương quan âm. Còn nếu r càng tiến về 0 thì tương quan tuyến tính càng yếu. Nếu r = 1 thì tương quan tuyến tính tuyệt đối, khi biểu diễn trên đồ thị phân tán Scatter, các điểm biểu diễn sẽ nhập lại thành một đường thẳng. Nếu r = 0 thì không có mối tương quan tuyến tính. Trong trường hợp này thì có 2 tình huống: Một là không có mối liên hệ nào giữa 2 biến và hai là giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến.”
Và theo Quy tắc Evans (1996) thì:
- R trong khoảng 0,00 - 0,19: Mức độ tương quan rất yếu - R trong khoảng 0,20 - 0,39: Mức độ tương quan yếu
- R trong khoảng 0,40 - 0,59: Mức độ tương quan đáng kể - R trong khoảng 0,60 - 0,79: Mức độ tương quan mạnh - R trong khoảng 0,80 - 1,00: Mức độ tươngquan rất mạnh
Tiến hành phân tích tương quan đối với mô hình nghiên cứu, ta thu được kết quả như sau (kết quả chi tiết tại phụ lục 6):
+ Hệ số tương quan giữa “Sự hài lòng của khách hàng” và nhân tố “Sự hữu hình” là 0,328, mức độ tương quan yếu.
+ Hệ số tương quan giữa “Sự hài lòng của khách hàng” và nhân tố “Sự tin cậy” là 0,228, mức độ tương quan yếu.
+ Hệ số tương quan giữa “Sự hài lòng của khách hàng” và nhân tố “Sự đảm bảo” là 0,419, mức độ tương quan đáng kể.
+ Hệ số tương quan giữa “Sự hài lòng của khách hàng” và nhân tố “Sự đồng cảm và đáp ứng” là 0,266, mức độ tương quan yếu.
+ Hệ số tương quan giữa “Sự hài lòng của khách hàng” và nhân tố “Giá cả dịch vụ” là cao nhất 0,474, mức độ tương quan đáng kể.
Tất cả các nhân tố độc lập đều có giá trị sig < 0,05 nên đều có sự tương quan với biến phụ thuộc và có ý nghĩa thống kê.