Những năm gần đây sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, tiềm năng dịch vụ thẻ tín dụng tại Việt Nam rất phát triển việc phát hành và sử dụng các loại thẻ tín dụng đã trở nên khá phổ biến ở Việt Nam, đặc biệt là ở các tỉnh, thành phố lớn.
Thị xã Bến Cát là một trong những khu công nghiệp lớn trọng điểm của tỉnh với dân số đông và thu nhập bình quân đầu người ngày càng tăng sẽ là một thị trường đầy tiềm năng để phát triển dịch vụ thẻ tín dụng dùng góp phần đa dạng hóa sản phẩm tín dụng của ngân hàng và đem lại nguồn lợi nhuận đáng kể.
Khó khăn
Đa phần người dân Việt Nam biết đến thẻ tín dụng đơn giản là một loại thẻ dùng để thanh toán khi đi mua hàng mà không dùng tiền mặt. Ngoài việc mua sắm dễ dàng và thuận tiện hơn hầu như rất ít người biết được hết tiện ích của thẻ tín dụng. Bên cạnh đó với tư tưởng “ăn chắc mặc bền” nên họ nghĩ an toàn nhất là chỉ có tích góp bằng chính sức mình rồi hẵng đáp ứng nhu cầu bản thân nên họ còn e ngại sử dụng thẻ tín dụng.
Lý do thứ hai là chính bởi ưu điểm “chi tiêu trước trả tiền sau” của thẻ tín dụng mà nhiều người dùng khi có thẻ trong tay thì luôn có cảm giác mình là người sẵn tiền mà không để ý rằng số tiền đó là đi vay. Do đó nhiều khi rơi vào tình trạng chi tiêu mất kiểm soát chi tiêu, nhất là đối với những người nghiện mua sắm thì rất khó có thể kiềm chế được việc chi tiêu bởi sử dụng thẻ tín dụng đồng nghĩa với việc được nhận rất nhiều ưu đãi, giảm giá. Điều này có thể dẫn tới số tiền tiêu bằng thẻ tín dụng vượt quá ngân sách và khả năng chi trả, chủ thẻ sẽ rơi vào cảnh nợ ngân hàng với lãi suất rất cao, từ 20 – 30%/năm. Chính tâm lý lo sợ chi tiêu quá tay và không trả được nợ này đã khiến rất nhiều người băn khoăn trong việc sử dụng thẻ tín dụng.
Mặt khác, hiện nay trên địa bàn Mỹ Phước thị xã Bến Cát còn có rất nhiều chi nhánh và phòng giao dịch của nhiều ngân hàng thương mại cho thấy sự cạnh tranh trong ngành ngày càng khốc liệt. Đặc biệt các ngân hàng đều thấy được tiềm năng phát triển của lĩnh vực dịch vụ thẻ tín dụng từ đó khiến cho việc cạnh tranh và phát triển ngày càng khó khăn hơn.
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Hình 2.1: Quy trình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ thẻ tín dụng ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Mỹ Phước
2.2. THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU 2.3.1Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua 2 phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Mục đích của nghiên cứu định tính dùng để khám phá các yếu tố tác động đến chất lượng dịch vụ cũng như sự hài lòng của khách hàng để hiệu chỉnh, bổ sung thang đo cho phù hợp với đặc thù của dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV tại địa bàn phường Mỹ Phước qua đó xây dựng các thang đo đưa vào mô hình nghiên cứu và thiết lập
Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Xây dựng thang đo nháp Cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ định tính
- Điều chỉnh thang đo
- Phỏng vấn sâu chuyên gia, thảo luận nhóm
Nghiên cứu định lượng
- Thu thập số liệu
- Xử lý số liệu
+ Thống kê mô tả
+ Kiểm định Cronbach’s Alpha + Phân tích EFA
+ Phân tích hồi quy
+ Kiểm định T –test và Anova
Kết luận và kiến nghị Kết quả nghiên cứu
bảng câu hỏi. Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua thảo luận nhóm chuyên đề với các chuyên gia trong ngành ngân hàng, các lãnh đạo phòng thẻ và khoảng 10 khách hàng sử dụng thành thạo và lâu năm với thẻ tín dụng. Kết quả của nghiên cứu này là xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu chính thức.
2.3.2Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu sơ bộ (bảng phỏng vấn chính thức). Nghiên cứu này khảo sát trực tiếp khách hàng nhằm thu thập dữ liệu khảo sát. Đối tượng khảo sát là khách hàng của ngân hàng sử dụng dịch vụ thẻ tín dụng của ngân hàng.
2.3.2.1 Mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện, cỡ mẫu càng lớn càng tốt. Theo Hair et al (1998), để phân tích nhân tố (EFA) tốt nhất là 5 mẫu trên một biến quan sát. Bên cạnh đó, Tabachnick & Fidel (1996) cho rằng để phân tích hồi quy tốt nhất thì cỡ mẫu phải bảo đảm theo công thức: N ≥ 8m + 50
Trong đó: N : Cỡ mẫu
m: Số biến độc lập của mô hình
Từ đó nghiên cứu này gồm 31 biến quan sát (trong đó 27 biến quan sát của biến độc lập và 4 biến quan sát của biến phụ thuộc) thì
Cỡ mẫu cần cho nghiên cứu là: 31*5= 155 mẫu
Tác giả quyết định chọn lấy kích thước mẫu là 200 để tăng giá trị của nghiên cứu.
2.3.2.2 Phương pháp phân tích dữ liệu Phương pháp thống kê mô tả Phương pháp thống kê mô tả
Sau khi thu thập các dữ liệu khảo sát tác giả sử dụng các công cụ thống kê như tần số, tỷ lệ phần trăm nhằm tìm hiểu đặc điểm mẫu nghiên cứu. Đồng thời sử dụng các thống kê: trung bình, độ lệch chuẩn để đánh giá phân bố và mức độ đồng ý của khách hàng đối với các biến quan sát được.
Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong đó tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008). Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì
thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008). Hê số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các biến đo lường có liên kết với nhau hay không nhưng không cho biết biến nào cần loại bỏ đi và biến nào cần được giữ lại. Do đó kết hợp sử dụng hệ số tương quan với biến tổng thể để loại ra những biến không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo. Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan với biến tổng < 0.3 thì bị loại (Nguyễn Đình Thọ 2011).
Phân tích nhân tố EFA
Phương pháp phân tích nhân tố EFA được dùng để thu nhỏ số lượng biến ban đầu thành tập hợp các biến cần thiết sử dụng cho nghiên cứu và tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau.
Trong phân tích nhân tố phương pháp Principal components analysis đi cùng với phép xoay varimax thường được sử dụng. Phân tích nhân tố phải thỏa mãn 5 điều kiện như sau:
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05. ( Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ- Theo Hair và Anderson (1998, 111).
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%.
(4) Hệ số eigenvalue >1 (Hair và Anderson, 1998). Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố.
(5) Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải ≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun và Al-Tamimi , 2003).
Sau khi kiểm tra điều kiện (1) của phân tích nhân tố, tiến đến xác định số lượng nhân tố thông qua điều kiện (3) là phương sai trích ≥ 50% và (4) là eigenvalue >1. Tiếp đến, kiểm tra giá trị hội tụ theo điều kiện (2) và giá trị phân biệt theo điều kiện (5) của các thang đo nhằm điều chỉnh để phục vụ cho việc chạy hồi qui mô hình tiếp theo.
Phương pháp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội
Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội được thực hiện qua các bước sau: Bước 1: Xác định biến độc lập và biến phụ thuộc
Nếu kết luận được là các biến độc lập và biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với nhau qua hệ số tương quan Pearson, đồng thời giả định rằng chúng ta đã cân nhắc kỹ bản chất của mối liên hệ và xem như đã xác định đúng hướng của một mối quan hệ nhân quả giữa chúng, thì chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả của chúng bằng mô hình hồi qui tuyến tính bội, trong đó một biến được gọi là biến phụ thuộc và biến còn lại gọi là các biến độc lập (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
SHL = β0 + β1*CPTG + β2*TC + β3*CBCC + β4*QTTT + β5*CSVC Trong đó:
SHL: Biến phụ thuộc: sự hài lòng của người dân
Các biến độc lập: Chi phí và thời gian (CPTG), độ tin cậy (TC), đội ngũ cán bộ công chức (CBCC), quy trình thủ tục (QTTT), cơ sở vật chất (CSVC).
βk: Hệ số hồi qui riêng phần. (k = 0…5) Bước 2: Phân tích tương quan
Phân tích tương quan bằng hệ số tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc vói các biến độc lập, vì điều kiện để hồi quy là trước nhất phải tương quan.
Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau. Dấu hiệu nghi ngờ dựa vào giá trị sig tương quan giữa các biến độc lập nhỏ hơn 0.05 và giá trị tương quan Pearson lớn hơn 0.3.
Bước 3: Kiểm định sự khác biệt
Kiểm định trung bình Independent-samples t-test cho phép ta so sánh hai trị trung bình của hai mẫu độc lập rút ra từ hai tổng thể này trong tổng thể.chung. Trong kiểm định này, nếu trị Sig. của kiểm định F (kiểm định Levene) >= 0.05 thì ta lấy trị Sig. trong kiểm t (t-test) ở dòng phương sai đồng nhất; ngược lại ta lấy trị Sig. trong kiểm t ở dòng phương sai không đồng nhất.
Muốn so sánh trị trung bình của nhiều hơn 2 tổng thể độc lập trong tổng thể chung thì phương pháp phân tích phương sai Anova cho phép thực hiện điều đó. (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
2.3.2.3 Quy trình khảo sát
Bước 1: Thiết kế bảng câu hỏi
phỏng vấn và tham khảo ý kiến của một số lãnh đạo phòng thẻ. Sau đó tiến hành phỏng vấn 10 khách hàng để kiểm tra mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi để hiệu chỉnh và lập bảng câu hỏi chính thức lần cuối.
Bước 2: Xác định số lượng mẫu cần thiết và thang đo cho việc khảo sát
Kích thước mẫu dự tính là n = 200 theo cách tính trên.
Bước 3: Xây dựng phương thức chọn mẫu phỏng vấn
Mẫu được chọn theo phương pháp lấy mẫu phi ngẫu nhiên
Bước 4: Phỏng vấn thử và hoàn thiện bảng câu hỏi
Bước 5: Phỏng vấn thực tế phương thức chọn mẫu phỏng vấn
Bước 6: Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng phần mềm SPSS 20.0.
2.3. XÂY DỰNG VÀ MÃ HOÁ THANG ĐO
Đối với dịch vụ thẻ tín dụng qua phỏng vấn và khảo sát tác giả điều chỉnh thang đo và nghiên cứu mô hình với 7 thành phần bao gồm 27 biến: (1) Độ tin cậy: 5 biến,
(2) sự đồng cảm: 4 biến, (3) phương tiện hữu hình: 4 biến, (4) hiệu quả phục vụ: (3) 3 biến, (5) sự đảm bảo: 5 biến, (6) mạng lưới: 3 biến, (7) giá dịch vụ: 3 biến.
Các tập biến quan sát cụ thể được đo lường trên thang đo Likert 5 điểm được dùng để sắp xếp từ nhỏ đến lớn với số càng lớn là càng đồng ý (1-hoàn toàn không đồng ý; 2- không đồng ý; 3-không ý kiến; 4-đồng ý; 5-hoàn toàn đồng ý). Ngoài các thang đo trên tác giả còn sử dụng các thang đo định danh, thang đo thứ bậc để nhằm sàng lọc đối tượng phỏng vấn và thu thập các thông tin cá nhân của đối tượng phỏng vấn như: độ tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn,…
Mã hoá thang đo
Bảng 2.1 Thang đo độ tin cậy
Thứ tự Thang đo Mã hóa
ĐỘ TIN CẬY
1 BIDV cung cấp tiện ích thẻ tín dụng có đúng như cam kết TC1 2 BIDV xử lý giao dịch chính xác, không bị sai sót TC2 3
Nhân viên BIDV tích cực giải quyết kịp thời phản ảnh khách hàng
qua đường dây nóng TC3
4 Thông tin cá nhân của khách hàng có bảo mật như đã hứa TC4 5 Hóa đơn, chứng từ giao dịch, sao kê có đầy đủ, rõ ràng chính xác TC5
Bảng 2.2 Thang đo sự cảm thông
Thứ tự Thang đo Mã hóa
SỰ CẢM THÔNG
1
BIDV có quan tâm của đối với khách hàng về chất lượng dịch vụ
thẻ CT1
2 Nhân viên BIDV hiểu rõ nhu cầu của khách hàng CT2
3 Nhân viên BIDV có quan tâm đến khách hàng CT3
4 BIDV lấy lợi ích của khách hàng là điều tâm niệm của họ CT4
Bảng 2.3 Thang đo sự hữu hình
Thứ tự Thang đo Mã hóa
SỰ HỮU HÌNH
1 Cơ sở vật chất của BIDV trông rất đẹp HH1
2 Mẫu mã thẻ tín dụng đa dạng, đẹp, bắt mắt HH2
3 Nhân viên BIDV ăn mặc gọn gàng, tươm tất HH3
4 Dịch vụ thẻ tín dụng có tích hợp nhiều dịch vụ tiện ích khác HH4
Bảng 2.4 Thang đo hiệu quả phục vụ
Thứ tự Thang đo Mã hóa
HIỆU QUẢ PHỤC VỤ
1
Nhân viên trung tâm chăm sóc dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV sẵn
sàng giúp đỡ khách hàng PV1
2 Thời gian thực hiện các giao dịch nhanh PV2
Bảng 2.5 Thang đo sự đảm bảo
Thứ tự Thang đo Mã hóa
SỰ ĐẢM BẢO
1 Thẻ tín dụng của BIDV có danh tiếng được khách hàng tín nhiệm DB1 2 Khách hàng có cảm thấy an toàn khi sử dụng thẻ của BIDV DB2
3
Nhân viên BIDV vui vẻ, lịch sự, nhãn nhặn, niềm nở với khách
hàng DB3
4
Nhân viên BIDV có đủ kiến thức chuyên môn để xử lý khiếu hại,
vướng mắc DB4
5 BIDV đáp ứng tốt nhu cầu khách hàng DB5
Bảng 2.6 Thang đo mạng lưới
Thứ tự Thang đo Mã hóa
MẠNG LƯỚI
1 BIDV có hệ thống và mạng lưới rộng khắp ML1
2
Số lượng các nhà cung cấp dịch vụ, sản phẩm liên kết với BIDV
nhiều ML2
3 Máy ATM/POS của BIDV có được lắp đặt ở nhiều nơi dễ tiếp cận ML3
Bảng 2.7 Thang đo giá cả
Thứ tự Thang đo Mã hóa
GIÁ CẢ
1 Các loại phí dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV áp dụng hợp lý GC1
2
Hạn mức tín dụng mà BIDV cung cấp là phù hợp với khả năng chi
trả của anh chị. GC2
3
Lãi suất của BIDV tính đối với số dư nợ tài khoản thẻ là hợp lý và
Bảng 2.8 Thang đo sự hài lòng
2.5XÂY DỰNG BẢNG HỎI
Sau quá trình nghiên cứu sơ bộ và xây dựng và mã hoá thang đo bảng câu hỏi được thiết kế gồm 31 biến quan sát với các phần chính sau:phần giới thiệu, nội dung, thông tin cá nhân và cuối cùng là kiến nghị về giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách hàng. (Phụ lục 1)
Thứ tự Thang đo Mã hóa
SỰ HÀI LÒNG
1 Anh, chị hài lòng với chất lượng dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV HL1
2
BIDV đáp ứng tốt mọi như cầu sử dụng dịch vụ thẻ tín dụng của
anh chị HL2
3 Dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV lý tưởng đối với anh chị HL3 4 Dịch vụ thẻ tín dụng của BIDV tốt hơn các ngân hàng khác HL4
CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA
KHÁCH HÀNG
3.1. PHÂN TÍCH MÔ TẢ 3.1.1Thống kê mô tả 3.1.1Thống kê mô tả
Thông tin về giới tính của những người được phỏng vấn
Hình 3.1: Mô tả dữ liệu theo giới tính
Kết quả thống kê cho thấy trong 200 mẫu được khảo sát có 79 người tham gia là nam chiếm tỷ lệ 39,5% và 121 người tham gia là nữ chiếm tỷ lệ 60,5%. Như vậy trong mẫu nghiên cứu này tỷ lệ nữ chiếm cao hơn nam.