4.6.1. Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc Sự hài lòng và các biến độc lập Tiện ích sản phẩm, Giá cả, Chính sách chăm sóc khách hàng, Sự tin cậy, Sự cảm thông, Năng lực phục vụ, Phương tiện hữu hình đồng thời cũng xem xét tính đa cộng tuyến giữa các biến độc lập. Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán đƣợc mức độ của biến phụ thuộc khi biết trƣớc giá trị của biến độc lập. Kết quả phân tích ở Bảng 4.29đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Bảng 4.29. Kết quả phân tích hồi quy Model Summary
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .711a .506 .484 .26867
ANOVAa
Model Sum of
Squares
df Mean Square F Sig.
1 Regression 11.962 7 1.709 23.673 .000b Residual 11.694 162 .072 Total 23.656 169 HỆ SỐ Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) .523 .283 1.851 .066 TISP .104 .037 .158 2.813 .006 .966 1.035 GC .201 .033 .383 6.088 .000 .771 1.297 CSKH .163 .038 .258 4.323 .000 .855 1.170 DTC .158 .036 .257 4.344 .000 .871 1.148 SCT .035 .035 .063 .996 .321 .771 1.296 NLPV .115 .037 .179 3.142 .002 .937 1.067 PTHH .077 .030 .144 2.585 .011 .990 1.010
4.6.2. Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy bội
Xem Bảng 4.29 cho thấy Hệ số xác định Square đã đƣợc chứng minh là hàm không giảm theo số biến độc lập đƣợc đƣa vào mô hình. Tuy nhiên, mô hình thƣờng không phù hợp với dữ liệu thực tế nhƣ giá trị R Square (0.506) thể hiện. Trong tình huống này, R Square điều chỉnh (Adjuster R Square) (0,484) từ R Square đƣợc sử dụng để phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến vì nó không phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R Square. So sánh 2 giá trị R Square và R Square điều chỉnh ở Bảng 4.29, chúng ta sẽ thấy R Square điều chỉnh nhỏ hơn và dùng nó đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình. Nhƣ vậy, với R Square điều chỉnh cho thấy sự tƣơng thích của mô hình với biến quan sát và biến phụ thuộc Sự hài lòng đƣợc giải thích bởi 7 biến độc lập trong mô hình.
4.6.3. Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phƣơng sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào Bảng 4.29 ta thấy rằng giá trị thống kê F đƣợc tính từ giá trị R Square đầy đủ khác 0, giá trị sig < 0.05 cho thấy giả thuyết của mô hình sử dụng là phù hợp.
Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnotics (chuẩn đoán hiện tƣợng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phƣơng sai VIF (Variance inflation factor của các biến độc lập trong mô hình đều nhỏ hơn 10 thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc là không đáng kể và các biến trong mô hình đƣợc chấp nhận. Nhƣ vậy, mô hình hồi quy bội thõa các điều kiện đánh giá và kiểm định độ phù hợp cho việc rút ra các kết quả nghiên cứu.
4.6.4. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy
Ở phần trên tác giả đã kiểm định sự phù hợp giả thuyết của mô hình, phần này kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy. Giả sử rằng các hệ số hồi quy bằng 0 (giả thuyết H0). Kiểm định này dùng hệ số t ( t = Bi / Sbi) nếu ti khác 0 thì giả thuyết H0
bị bác bỏ. Nhƣ vậy các hệ số hồi quy Bi khác 0. Qua bảng 4.29 dựa vào cột t thì cho thấy tất cả các giá trị t tƣơng ứng với từng hệ số hồi quy tƣơng ứng đều khác 0. Điều này chức tỏ H0 bị bác bỏ. Nhƣ vậy, cho kết luận là các biến độc lập đều có tƣơng quan với biến phụ thuộc.
Tiếp tục ta kiểm định sự phù hợp các biến trong phƣơng trình hổi quy Bảng 4.29 cho thấy giá trị Sig của 6 biến độc lập là “Tiện ích sản phẩm” (TISP), “Giá cả” (GC),
“Chính sách chăm sóc khách hàng” (CSKH), “Sự tin cậy” (STC), “Năng lực phục vụ” (NLPV), “Phương tiện hữu hình” (PTHH) đều nhỏ hơn 0.05. Do đó có thể nói rằng 6 biến độc lập này đều có ý nghĩa thống kê hay nói cách khác đều có ảnh hƣởng nhất định đến “Sự hài lòng” của khách hàng. Trong khi đó biến “Sự cảm thông” lại có Sig là
0.321>0.05, điều đó cho thấy về mặt thống kê, biến này không có ý nghĩa trong mô hình. Nên phƣơng trình hồi quy có dạng nhƣ sau:
Y=0.523+ 0.104X1+ 0.201X2+ 0.163X3+ 0.158X4+ 0.115X5+ 0.077X6 Trong đó: Y: Sự hài lòng X1: Tiện ích sản phẩm X2: Giá cả X3: Chính sách chăm sóc khách hàng X4: Sự tin cậy X5: Năng lực phục vụ X6: Phương tiện hữu hình
Kết quả cho thấy 6 nhân tố có hệ số Beta chuẩn hóa >0 nên có tác động cùng chiếu với sự hài lòng của khách hàng. Nếu các biến độc lập tăng lên 1 đơn vị thì Sự hài lòng khách hàng tăng lên β lần.Từ phƣơng trình trên cho thấy, với điều kiện các yếu tố khác không thay đổi khi sự tin cậy tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.158,
khi chính sách chăm sóc khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng tăng 0.163, khi giá cả tăng lên 1 đơn vị thì sự hài lòng của khách hàng tăng lên 0.201 đơn vị. Tƣơng tự cho các nhân tố khác tác động lên sự hài lòng khách hàng.
4.7. KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ĐA NHÓM
Kiểm định mô hình đa nhóm đƣợc tiến hành nhằm kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ cho vay tiêu dùng giữa các nhóm khách hàng phân theo các đặc điểm nhƣ: giới tính; độ tuổi; nghề nghiệp; thu nhập; thời gian giao dịch gần nhất; biết đến sản phẩm cho vay qua nguồn kênh thông tin nào. Phƣơng pháp đƣợc sử dụng là kiểm định phƣơng sai NOV một chiều đối với các đặc điểm trên, ngoại trừ đặc điểm giới tính thì sự dụng kiểm định T – test ( Vì giới tính chỉ có 2 nhóm: 1 nhóm nam và 1 nhóm nữ)
Kiểm định khác biệt về “Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Giới tính”
Dựa vào kết quả Bảng 4.30
- Levene's Test: Sig < 0.05 thì phƣơng sai giữa 2 giới tính là khác nhau.
- Equal variances not assumed: Sig > 0.05 Không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng có giới tính khác nhau.
Bảng 4.30.Kết quả kiểm định khác biệt về “Sự hài lòng” phân theo “ Giới tính” Independent Samples Test
Levene's Test for Equality of
Variances
t-test for Equality of Means
F Sig. t df Sig. (2- tailed ) Mean Difference Std. Error Difference 95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper SHL Equal variances assumed 15.711 .000 -.378 168 .706 -.05838993 .15465297 -.36370354 .24692369 Equal variances not assumed -.366 133.658 .715 -.05838993 .15974038 -.37433594 .25755608
Kiểm định khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Độ tuổi
Thông qua kiểm định phƣơng sai NOV một chiều, ta có kết quả nhƣ sau: Từ kết quả Bảng 4.31 cho thấy:
- Test of Homogeneity of Variances : Ở kiểm định này Sig > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định đính về độ tuổi không khác nhau.
- ANOVA : Giá trị Sig = 0.995 > 0.05 của hệ số F không có sự khác biệt có ý nghĩa trong thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng thuộc các nhóm tuổi khác nhau
Do vậy, ta có kể kết luận rằng không có sự khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Độ tuổi”
Bảng 4.31. Kết quả kiểm định khác biệt “ Sự hài lòng” phân theo “ Độ tuổi” Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.561 3 166 .641
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups .071 3 .024 .023 .995
Within Groups 168.929 166 1.018
Total 169.000 169
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu
Kiểm định khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Nghề nghiệp”
Dựa vào kết quả Bảng 4.32
- Test of Homogeneity of Variances : Ở kiểm định này Sig > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định đính về nghề nghiệp không khác nhau.
- ANOVA : Giá trị Sig = 0.379 > 0.05 của hệ số F không có sự khác biệt có ý nghĩa trong thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng thuộc các nhóm nghề nghiệp khác nhau.
Do vậy, ta có kể kết luận rằng không có sự khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ nghề nghiệp”
Bảng 4.32. Kết quả kiểm định khác biệt về “SHL” phân theo “ Nghề nghiệp” Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.817 3 166 .486
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups 3.100 3 1.033 1.034 .379
Within Groups 165.900 166 .999
Total 169.000 169
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu
Kiểm định khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Thu nhập”
Dựa vào kết quả Bảng 4.33
- Test of Homogeneity of Variances : Ở kiểm định này Sig > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định đính về thu nhập không khác nhau.
- ANOVA : Giá trị Sig = 0.271 > 0.05 của hệ số F không có sự khác biệt có ý nghĩa trong thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng thuộc các nhóm thu nhập khác nhau.
Do vậy, ta có kể kết luận rằng không có sự khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ thu nhập”
Bảng 4.33. Kết quả kiểm định khác biệt về “SHL” phân theo “ Thu nhập” Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
1.748 3 166 .159
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups 3.925 3 1.308 1.316 .271
Within Groups 165.075 166 .994
Total 169.000 169
Kiểm định khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Thời gian giao dịch”
Dựa vào kết quả Bảng 4.34
- Test of Homogeneity of Variances : Ở kiểm định này Sig > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định đính về thời gian giao dịch không khác nhau. - ANOVA : Giá trị Sig = 0.114 > 0.05 của hệ số F không có sự khác biệt có ý nghĩa
trong thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng thuộc các nhóm thời gian giao dịch khác nhau.
Do vậy, ta có kể kết luận rằng không có sự khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Thời gian giao dịch”
Bảng 4.34. Kết quả kiểm định khác biệt về “SHL” phân theo “ Thời gian giao dịch” Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.372 3 165 .773
ANOVA
Sum of Squares df Mean Square F Sig.
Between Groups 7.412 4 1.853 1.892 .114
Within Groups 161.588 165 .979
Total 169.000 169
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu
Kiểm định khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ Kênh thông tin”
Dựa vào kết quả Bảng 4.35
- Test of Homogeneity of Variances : Ở kiểm định này Sig > 0.05 thì phƣơng sai giữa các lựa chọn của biến định đính về kênh thông tin không khác nhau.
- ANOVA : Giá trị Sig = 0.542 > 0.05 của hệ số F không có sự khác biệt có ý nghĩa trong thống kê về mức độ hài lòng của những khách hàng thuộc các nhóm kênh thông tin khác nhau.
Do vậy, ta có kể kết luận rằng không có sự khác biệt về “ Sự hài lòng” phân theo đặc điểm “ kênh thông tin”
Bảng 4.35. Kết quả kiểm định khác biệt về “SHL” phân theo “ Kênh thông tin” Test of Homogeneity of Variances
Levene Statistic df1 df2 Sig.
.713 3 166 .546
ANOVA
Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
Between Groups 2.170 3 .723 .720 .542
Within Groups 166.830 166 1.005
Total 169.000 169
Nguồn: Tác giả xử lý số liệu
Tóm tắt chƣơng 4
hƣơng 4cho thấy việc phân tích dữ liệu qua các bƣớc nhƣ phân tích mô tả, phân tích tin cậy, phân tích nhân tố và phân tích hồi quy. Trong bƣớc phân tích mô tả cho thấy nhân tố giá cả có mức độ cao nhất là 3.97 và thấp nhất là sự cảm thông 3.18. Trong phân tích độ tin cậy đã loại ra 2 biến quan sát không phù hợp. Trong bƣớc phân tích nhân tố cho thấy không có nhân tố và biến nào bị loại và phù hợp khi đƣa vào phân tích. Phân tích hồi quy đã loại bỏ nhân tố “Sự cảm thông” vì Sig < 0.05. Trong đó, nhân tố giá cả có tác động mạnh đến sự hài lòng của khách hàng là cao nhất có hệ số hồi quy 0.201 và tác động yếu nhất so với mô hình hồi quy là phƣơng tiện hữu hình với hệ số hồi quy 0.077. Qua các bƣớc kiểm định mô hình thì thấy 6 nhân tố độc lập có mối quan hệ với biến phụ thuộc và mô hình đã đƣợc chấp nhận.
CHƢƠNG 5. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
hƣơng 4 đã cho kết quả phân tích, chƣơng này sẽ nêu lên kết luận chung và đƣa ra một số giải pháp nhằm tăng cao sự hài lòng khách hàng về dịch vụ cho vay tiêu dùng tại ABBANK. Bên cạnh đó cũng nêu ra những điểm hạn chế của đề tài để tác giả nghiên cứu sau về lĩnh vực này hoàn thiện hơn.
5.1. KẾT LUẬN
Đề tài nghiên cứu còn lại 6 nhân tố tác động lên sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ cho vay tiêu dùng tại ABBANK bao gồm: (1)Tiện ích sản phẩm, (2) Giá cả, (3) Chính sách chăm sóc khách hàng,(4) Sự tin cậy, (5) Năng lực phục vụ, (6)Phương tiện hữu hình. Trong 6 nhân tố thì nhân tố phƣơng tiện hữu hình tác động ít nhất đến sự hài lòng khách hàng. Tác động đến sự hài lòng khách hàng nhiều nhất là nhân tố giá cả với hệ số Beta= 0.201 . Theo kết quả nghiên cứu này, khách hàng vẫn chƣa đánh giá cao dịch vụ cho vay tiêu dùng tại ABBANK – PGD Phú Mỹ Hƣng và cũng chƣa hài lòng về dịch vụ này tại ngân hàng. Nhƣ vậy ABBANK cần phải giữ vững và phát triển các nhân tố có tác động mạnh đến sự hài lòng khách hàng và cần cải thiện và nâng cao đối với các nhân tố còn lại cũng không kém phần quan trọng.
Liên hệ thực tế về dịch vụ cho vay tiêu dùng tại ABBANK, tác giả thấy rằng những ngƣời đƣợc khảo sát đánh giá chính xác về sự hài lòng về dịch vụ cho vay tiêu dùng. hách hàng N đánh giá về dịch vụ cho vay tiêu dùng ở mức trung bình thông qua các giá trị trung bình của thống kê mô tả chỉ nằm ở mức 3.0
Qua phân tích T- test và phân tích phƣơng sai NOV một chiều cho thấy giá trị báo cáo về mức ý nghĩa Sig của nhóm khách hàng phân theo từng đặc điểm: “Giới tính”, “Lĩnh vực nghề nghiệp”, “ ức thu nhập hằng tháng”, “Thời gian giao dịch gần nhất”, “ ênh thông tin ” mức độ đánh giá về “Sự hài lòng” giữa các nhóm khách hàng phân theo các đặc điểm trên là nhƣ nhau. Điều này có nghĩa là những nỗ lực nhằm nâng cao “Sự hài lòng” không cần phải điều chỉnh theo sự khác biệt đối với những đặc điểm nêu trên.
5.2. KIẾN NGHỊ
Theo kết quả nghiên cứu hồi quy cho thấy Sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ cho vay tiêu dùng tại ABBANK phụ thuộc vào 6 nhân tố theo thứ tự ƣu tiên: Giá cả, Chính sách chăm sóc khách hàng, Sự tin cậy, Năng lực phục vụ, Tiện ích sản phẩm , Phương tiện hữu hình. Đứng trƣớc tình hình thực tế nhƣ nhận xét trên, tác giả đƣa ra một số giải pháp tăng cao sự hài lòng của khách hàng.
Giá cả
Theo kết quả phân tích hồi quy thì nhân tố giá cả có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cho vay tiêu dùng. Và trong thống kê mô tả thì nhân tố này đƣợc ngƣời khảo sát đánh giá trên mức trung lập. Chính vì thế muốn tăng cao