Nhƣ ta đã biết, một thang đo lƣờng cần đƣợc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trƣớc khi kiểm định các giả thuyết khoa học (Nguyễn Đình Thọ & cộng sự, 2011). Phƣơng pháp Cronbach‟s Alpha đƣợc tác giả áp dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Vấn đề tiếp theo là thang đo phải đƣợc đánh giá giá trị của nó, bao gồm hai giá trị quan trọng là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt mà phƣơng pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) giúp chúng ta giải quyết (DeVellis, 2003). Phƣơng pháp EFA – kỹ thuật phân tích đa biến phụ thuộc lẫn nhau, nghĩa là không có biến phụ thuộc và biến độc lập mà nó dựa vào mỗi tƣơng quan giữa các biến với nhau, đây là phƣơng pháp dùng để rút gọn một tập biến quan sát thành một tập các nhân tố có ý nghĩa hơn với số lƣợng nhân tố sẽ nhỏ hơn nhiều so với số lƣợng biến đo lƣờng (Nguyễn Đình Thọ và cộng sự, 2011). Vì vậy, tác giả thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA với những tiêu chuẩn đƣợc đề xuất từ nghiên cứu của Nguyễn Khánh Duy (2009) nhằm cho ra một kết quả tốt nhất.
Thứ nhất, về nhân tố chung và thành phần chính, sử dụng phƣơng pháp trích nhân tố Principal Axis Factoring kết hợp với phép xoay thƣờng dùng là Promax (Hendrickson & White, 1964). Theo Gerbing và Anderson (1988), phƣơng pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn một số phƣơng pháp trích và phép xoay còn lại (điển hình là phƣơng pháp Principal Components Analysis model). Bởi kĩ thuật này chú trọng đến giải thích tốt nhất hiệp phƣơng sai giữa các biến đo lƣờng thay vì tập trung vào mục tiêu trích đƣợc nhiều nhất phƣơng sai của các biến quan sát với số lƣợng thành phần trích nhỏ nhất (Dunteman, 1999; Hair và cộng sự, 2006).
Thứ hai, kiểm định KMO và kiểm định Bartlett: Hệ số KMO đề xuất từ 0.5 trở lên. KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tƣơng quan giữa hai biến quan sát với độ lớn của hệ số tƣơng quan riêng phần của chúng (Norusis, 1994). Nhƣ vậy, hệ số KMO càng lớn thì phần chung giữa các biến càng lớn. Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê để bác bỏ giả thuyết Ho ma trận tƣơng quan là ma trận đơn vị, hay có nghĩa là các biến có quan hệ với nhau (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Thứ ba, trọng số nhân tố (Factor loading): Đầu tiên, trọng số nhân tố hay hệ số tải nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Trọng số nhân tố lớn hơn 0.3 đƣợc xem là đạt mức tối thiểu, nếu trọng số nhân tố lớn hơn 0.4 đƣợc xem là quan trọng (Hair & cộng sự, 1998). Kế tiếp, trong cùng một biến đo lƣờng, chênh lệch tuyệt đối giữa giá trị Factor Loading lớn nhất và các giá trị Factor loading còn lại bất kỳ của biến này phải lớn hơn hoặc bằng 0.3 (Jabnoun & Al- Tamimi, 2003). Bởi nếu hai trọng số này tƣơng đƣơng nhau thì biến quan sát đó vừa đo lƣờng tốt nhân tố này cũng vừa đo lƣờng tốt nhân tố kia.
Sau 1 lần thực hiện phân tích EFA, tác giả đạt đƣợc kết quả phân tích với 6 nhóm nhân tố và các biến quan sát cho từng thành phần nghiên cứu phù hợp với lý thuyết ban đầu, giá trị eigenvalue là 1.176 và tổng phƣơng sai trích là 65.232%. Các hệ số tải nhân tố của các biến đo lƣờng cũng nhƣ giá trị chênh lệch đƣợc đề cập
trong bộ tiêu chuẩn phân tích EFA đều thỏa mãn. Hệ số KMO là 0.879 (>0.5) và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig =0.000). Nhƣ vậy, kết quả phân tích EFA đạt yêu cầu và kết quả kiểm định EFA đƣợc trình bày ở bảng 4.5 và bảng 4.6.
Bảng 4.5. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA Nhân tố 1 2 3 4 5 6 PT5 PT6 PT4 PT1 PT2 PT3 0.92 0.91 0.77 0.62 0.62 0.61 TC6 TC4 TC1 TC5 TC2 TC3 0.85 0.83 0.61 0.55 0.48 0.46 ĐU3 ĐU1 ĐU4 0.77 0.76 0.75
Nhân tố 1 2 3 4 5 6 ĐU2 0.65 PV1 PV4 PV3 PV2 0.91 0.90 0.53 0.51 PP2 PP1 PP3 0.76 0.74 0.72 DC2 DC3 DC1 0.78 0.75 0.73
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
Bảng 4.6. Kiểm định kết quả EFA
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.879
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi- Square Df
Sig
3492.404 325 0.000
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
Phân tích nhân tố khám phá của yếu tố sự hài lòng cho kết quả tƣơng tự. Giá trị eigenvalue là 2.513 và tổng phƣơng sai trích là 50.497%, các hệ số tải nhân tố
của các biến đo lƣờng cũng nhƣ giá trị chênh lệch đƣợc đề cập trong bộ tiêu chuẩn phân tích EFA đều thỏa mãn, hệ số KMO là 0.777 (>0.5) và kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (Sig =0.000). Nhƣ vậy, kết quả phân tích EFA là phù hợp, cho chúng ta thấy các biến có độ kết dính và cùng phản ánh một phạm trù, đó là sự hài lòng của khách hàng sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân của Ngân hàng ACB (bảng 4.7 và bảng 4.8).
Bảng 4.7. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA – yếu tố sự hài lòng
Biến quan sát Yếu tố
1 HL1 0.534 HL2 0.547 HL3 0.771 HL4 0.558 HL5 0.692 Eigenvalue 3.102 Phƣơng sai rút trích (%) 62.035%
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
Bảng 4.8. Kiểm định kết quả EFA – yếu tố sự hài lòng
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.737
Bartlett’s Test of Sphericity
Approx. Chi- Square Df
Sig
694.450 10 0.000
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
- Thành phần phƣơng tiện hữu hình gồm các biến: PT1, PT2, PT3, PT4, PT5, PT6.
- Thành phần mức độ tin cậy gồm các biến: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5, TC6.
- Thành phần mức độ đáp ứng gồm các biến: ĐU1, ĐU2, ĐU3, ĐU4
- Thành phần năng lực phục vụ gồm các biến: PV1, PV2, PV3, PV4
- Thành phần mức độ đồng cảm gồm các biến: DC1, DC2, DC3.
- Thành phần sự phong phú dịch vụ sử dụng gồm các biến: PP1, PP2, PP3.
- Thành phần sự hài lòng của khách hàng gồm các biến: HL1, HL2, HL3, HL4, HL5.
4.3.3.M hình và giả thuyết nghiên cứu điều ch nh
Từ mô hình nghiên cứu đƣợc đề xuất ở Chƣơng Ba, nghiên cứu thực hiện hồi quy OLS để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đƣợc đặt ra với phƣơng trình hồi quy dƣới đây:
Trong đó:
: là sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân tại Ngân hàng ACB.
: cảm nhận của khách hàng về phƣơng tiện hữu hình khi thực hiện giao dịch, sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân của Ngân hàng ACB.
: cảm nhận của khách hàng về mức độ tin cậy của Ngân hàng ACB khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân.
: cảm nhận của khách hàng về mức độ đáp ứng của Ngân hàng ACB khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân.
: cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ của Ngân hàng ACB khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân.
: cảm nhận của khách hàng về mức độ đồng cảm của Ngân hàng ACB khi sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân.
: cảm nhận của khách hàng về sự phong phú về sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân của Ngân hàng ACB.
Biến quan sát cũng nhƣ thang đo lƣờng có độ tin cậy và phù hợp với mẫu nghiên cứu nên các giả thuyết nghiên cứu không cần thiết phải điều chỉnh. Đề tài tiến hành hồi quy mô hình nghiên cứu trên, các kiểm định cần thiết và kết quả mô hình hồi quy đƣợc trình bày tiếp theo sau đây.
4.3.4.Phép phân tích hồi quy bội 4.3.4.1.Phân tích tƣơng quan 4.3.4.1.Phân tích tƣơng quan
Kết quả phân tích Pearson Correlation trong bảng ma trận tƣơng quan trên đây cho thấy biến phụ thuộc có hệ số Pearson với các biến độc lập của mô hình ở khoảng giá trị 0.5, nhƣ vậy các biến độc lập có quan hệ tƣơng quan tuyến tính với biến phụ thuộc hoặc có thể sử dụng các biến độc lập này trong mô hình hồi quy để đánh giá sự tác động của các biến này đến biến phụ thuộc HL – sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân tại Ngân hàng ACB (Hoàng Trọng và Chu Hoàng Mộng Ngọc, 2008). Bảng 4.9. Ma trận tƣơng quan HL PT TC ĐU PV DC PP HL 1 PT 0.70** 1 TC 0.65** 0.48** 1 ĐU 0.61** 0.47** 0.42** 1 PV 0.52** 0.39** 0.45** 0.42** 1 DC 0.51** 0.40** 0.41** 0.37** 0.44** 1 PP 0.59** 0.51** 0.41** 0.51** 0.38** 0.42** 1
Tuy nhiên, hệ số Pearson giữa các biến độc lập vẫn khá cao, trong đó cao nhất là hệ số Pearson giữa sự phong phú của dịch vụ với hai biến phƣơng tiện hữu hình và mức độ đáp ứng (cùng có giá trị là 0.51) và thấp nhất là giữa biến mức độ đáp ứng và mức độ đồng cảm (0.37). Nhƣ vậy, tác giả nhận thấy cần thiết phải thực hiện kiểm tra hiện tƣợng đa cộng tuyến tiềm ẩn giữa các biến độc lập. Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến đƣợc trình bày trong bảng dƣới đây:
Bảng 4.10. Kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến
Tolerance VIF PT 0.644 1.552 TC 0.608 1.645 ĐU 0.628 1.591 PV 0.675 1.483 DC 0.691 1.447 PP 0.609 1.643
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
Kết quả cho thấy hệ số tải VIF lớn nhất là 1,645 < 2 nên kết quả mô hình hồi quy đƣợc trình bày sau đây sẽ không vi phạm vấn đề đa cộng tuyến (Hair và cộng sự, 2010).
4.3.4.2.Kết quả phân tích hồi quy bội
Bảng 4.11. Kết quả mô hình hồi quy tuyến tính
Unstandardized Coefficients B
Standardized
Coefficients Beta Sig.
(Constant) 0.242 0.096
TC 0.250 0.265 0.000
PT 0.286 0.332 0.000
ĐU 0.167 0.191 0.000
DC 0.082 0.100 0.019 PP 0.104 0.136 0.003 Adjust R Square 0.695 F-test 95.364 Sig. 0.000 Durbin-Watson 2.051
(Nguồn: Kết quả tính toán của tác giả từ SPSS)
Kết quả hồi quy mô hình nghiên cứu cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tác động tích cực có ý nghĩa thống kê đến biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng. Trong đó, phƣơng tiện hữu có tác động đáng kể nhất với hệ số ƣớc lƣợng chuẩn hóa 0.332 có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy đạt 99%. Năng lực phục vụ và mức độ đồng cảm là 2 yếu tố có tác động ít đáng kể nhất trong tất cả các biến độc lập đến biến phụ thuộc, với hệ số ƣớc lƣợng chuẩn hóa đạt 0.100 ở mức ý nghĩa 5%. Nhƣ vậy, kết quả mô hình hồi quy tuyến tính có thể đƣợc sử dụng tốt để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đặt ra ở chƣơng Hai nhƣ sau:
Bảng 4.12. Kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả
H1: Cảm nhận của khách hàng về phƣơng tiện hữu hình tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tăng.
Chấp nhận
H2: Cảm nhận của khách hàng về mức độ tin cậy tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tăng.
Chấp nhận
H3: Cảm nhận của khách hàng về mức độ đáp ứng tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tăng.
Chấp nhận
H4: Cảm nhận của khách hàng về năng lực phục vụ tăng thì
Giả thuyết Kết quả
tăng.
H5: Cảm nhận của khách hàng về mức độ đồng cảm tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tăng.
Chấp nhận
H5: Cảm nhận của khách hàng về sự phong phú của dịch vụ tăng thì sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ tín dụng cá nhân tăng.
Chấp nhận
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Biến PT có tƣơng quan dƣơng đối với biến phụ thuộc HL, nghĩa là giả thuyết H1 không bị bác bỏ – khi cảm nhận của khách hàng về phƣơng tiện hữu hình phục vụ cho hoạt động sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân càng tốt thì sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ họ đang sử dụng càng cao. Ngân hàng có các thiết bị phục vụ trải nghiệm khách hàng tốt trong khuôn viên giao dịch, tƣơng tác với khách hàng cũng nhƣ hình ảnh nhân viên tiếp xúc với khách hàng có thiện cảm càng làm tăng trải nghiệm khách hàng đối với ngân hàng, từ đó ảnh hƣởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng. Cụ thể, Ngân hàng ACB luôn làm mới hình ảnh thƣơng hiệu, cải thiện chất lƣợng phục vụ khách hàng về mặt cơ sở vật chất cũng nhƣ hình ảnh, trang phục hay tác phong của nhân viên ngày một đáp ứng đƣợc kỳ vọng của khách hàng. Bên cạnh đó, ACB cũng liên tục cải tiến các hoạt động trực tuyến về website hoặc ứng dụng di động nhằm tạo cho khách hàng có cái nhìn đầy đủ về Ngân hàng. Đặc biệt, nghiên cứu cho thấy khách hàng nhạy cảm với yếu tố phƣơng tiện hữu hình nhất, nhƣ vậy các Ngân hàng TMCP có vị thế vững chắc trên thị trƣờng cần khai thác hình ảnh của mình để cải thiện hơn sự hài lòng của khách hàng, yếu tố dẫn đến nhiều lợi ích kinh doanh tiếp theo.
Biến TC có tƣơng quan dƣơng đối với biến phụ thuộc HL với mức ý nghĩa cao (p-value <0.01), nhƣ vậy giả thuyết H2 không bị bác bỏ – khi mức độ tin cậy về sự chính xác, phù hợp và đúng thời hạn trong việc cung cấp dịch vụ nhƣ đã cam kết của Ngân hàng nói chung và sản phẩm, dịch vụ tín dụng đƣợc cung cấp nói riêng
càng cao thì sự hài lòng của khách hàng nhìn chung cũng sẽ tăng theo. Điều này có thể đƣợc giải thích từ thực tế các sản phẩm, dịch vụ tài chính thƣờng rất nhạy cảm về mức độ tin cậy, đặc biệt là các sản phẩm về tín dụng. Các Ngân hàng khi cung cấp sản phẩm, dịch vụ này cần chú trọng các vấn đề về tính chính xác, đầy đủ nhƣng phù hợp về thông tin, không đƣợc mập mờ hoặc buộc khách hàng phải dành thời gian hoặc công sức tìm kiếm, chắt lọc thông tin một cách rải rác. Bên cạnh đó, các biện pháp nâng cao bảo mật thông tin của khách hàng cũng đƣợc chú ý nhằm cung cấp những trải nghiệm tốt nhất.
ĐU có tƣơng quan dƣơng với biến phụ thuộc HL, giả thuyết H3 không bị bác bỏ nghĩa là càng sẵn sàng và nhanh chóng giải quyết các nhu cầu hay vấn đề của khách hàng gặp phải khi tìm hiểu, sử dụng sản phẩm, dịch vụ tín dụng cá nhân tại ngân hàng thì sự hài lòng của khách hàng cho sản phẩm, dịch vụ càng cao. Điều này cho thấy rằng Ngân hàng ACB cần có những cam kết cụ thể và hợp lý cho quá trình xử lý các giao dịch, thủ tục hoặc giải quyết các vấn đề xảy ra khi khách hàng sử dụng. ACB đầu tƣ phát triển hệ thống tổng đài tƣ vấn, hỗ trợ 24/7 và kênh giao tiếp trực tuyến (chat) nhằm liên tục giữ kết nối với khách hàng. Nhƣ vậy, ACB có thể nhanh chóng tạo ra những trải nghiệp tốt nhất cho khách hàng tại bất cứ điểm nào trong suốt quá trình sử dụng sản phẩm, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
Biến giải thích PV có tƣơng quan dƣơng đối với biến phụ thuộc HL với mức ý nghĩa 5%, nhƣ vậy giả thuyết H4 không bị bác bỏ, điều này có nghĩa là năng lực phục vụ của nhân viên đảm bảo một phần quan trọng đến việc cải thiện sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ, sản phẩm. Ngân hàng cần cân nhắc nâng cao chất lƣợng phục vụ của nhân viên về nghiệp vụ, kiến thức chuyên môn và kinh nghiệm nhằm mang lại những trải nghiệm tốt cho khách hàng khi nhân viên ngân hàng tƣơng tác, trao đổi.
Biến DC có tƣơng quan dƣơng đối với biến phụ thuộc HL, giả thuyết H5 không bị bác bỏ – khi mức độ đồng cảm từ ngân hàng hay chính nhân viên ngân hàng dành cho khách hàng tăng cao thì sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ sẽ lạc quan hơn. Yếu tố này cho thấy Ngân hàng ACB cần có đƣợc
đội ngũ nhân viên nắm bắt đƣợc nhu cầu, mong muốn của khách hàng khi họ tìm