33 2.1.1 Quá trình hình thành phát triển
2.3.2. Kiểm định độ tin cậy thang đo
Theo Nunnally và Bernstein (1994) dẫn trong Hoàng Trọng (2008) một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu. Trong nghiên cứu này, các biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và Cronbach’s Alpha có giá trị từ 0,7 trở lên thì thang đo được xem là đảm bảo độ tin cậy. Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ được nêu trong Bảng 2.10. Kết quả này cho thấy các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy, hệ số Cronbach’s Alpha đều trên 0,7, hệ số tương quan biến – tổng đều đạt trên 0,3 đảm bảo độ tin cậy.
Bảng 2.10. Kết quả đánh giá tính tin cậy thang đo các nhân tố Nhân tố Cronbach’s Alpha (số biến quan sát)
Tương quan biến tổng nhỏ nhất (biến quan sát) KMO TVE (%) Factor loading nhỏ nhất (biến quan sát) SP 0,876(3) 0,698(SP3) 0,813 24,088 0,831(SP3) GC 0,836(3) 0,615(GC3) 0,762 38,816 0,775(GC3) PP 0,726(3) 0,444(PP3) 0,814 49,636 0,695(PP3) XT 0,896(4) 0,705(XT4) 0,853 58,816 0,751(XT4) NV 0,929(4) 0,734(NV2) 0,677 65,626 0,777(NV3) CS 0,767(4) 0,453(CS3) 0,722 71,604 0,682(CS3) QT 0,758(4) 0,558(QT2) 0,689 76,929 0,688(QT1) HL 0,772(3) 0,558(HL3) 0,681 68,771 0,796(HL3) Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS 2.3.3. Phân tích khám phá nhân tố
2.3.3.1. Phân tích khám phá nhân tố biến độc lập
Kết quả phân tích khám phá đối với các biến độc lập cho thấy hệ số KMO lớn hơn 0,5 (0,697), kiểm định Bartlett có p –value bằng 0,000 nhỏ hơn 0,05, phương sai giải thích lớn hơn 50% (78,92%), hệ số factor loading của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5, các biến quan sát hội tụ về tám nhân tố như mô hình lý thuyết (Bảng 2.11). Điều đó cho thấy với dữ liệu nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích khám phá nhân tố là phù hợp.
Bảng 2.11. Kết quả phân tích khám phá nhân tố biến độc lập
1 2 3 4 5 6 7 NV4 0.912 NV1 0.905 NV2 0.833 NV3 0.777 XT1 0.908 XT3 0.860 XT2 0.816 XT4 0.751 SP1 0.933 SP2 0.886 SP3 0.831
CS1 0.812 CS2 0.776 CS4 0.735 CS3 0.682 GC1 0.871 GC2 0.864 GC3 0.775 QT4 0.771 QT3 0.766 QT2 0.709 QT1 0.315 0.688 PP1 0.869 PP2 0.717 PP3 0.695 Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS 2.3.3.2. Phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc
Kết quả phân tích đối với biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy hệ số KMO lớn hơn 0,5 (0,661), kiểm định Bartlett’s có p – value nhỏ hơn 0,05 (0,000), giá trị eigenvalue lớn hơn 1, hệ số factor loading đều lớn hơn 0,5, phương sai giải thích lớn hơn 50% (66,77%), các biến quan sát hội tụ về một nhân tố duy nhất (Bảng 2.12). Điều đó cho thấy sử dụng phân tích khám phá nhân tố là phù hợp, biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.12. Kết quả phân tích khám phá nhân tố biến phụ thuộc Biến quan sát Sự hài lòng của khách hàng
HL3 0,868
HL2 0,823
HL1 0,796
Eigenvalue 3,384
KMO 0,661
p-value (Bartlett test) 0.000
Phương sai giải thích 66,77
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS
2.3.4. Phân tích tương quan, hồi quy và kiểm định giả thuyết
Phân tích tương quan là kỹ thuật phân tích cho biết mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu với nhau. Nếu hệ số tương quan khác 0 chứng tỏ các khái niệm nghiên cứu có mối liên hệ thực sự, hệ số tương quan dương phản ánh mối quan hệ và cùng chiều và tương quan âm phản ánh mối quan hệ ngược chiều. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu cho thấy biến phụ thuộc có tương quan với tất cả các biến còn lại trong mô hình (nhỏ nhất với biến CS, r =0,221**). Điều đó cho thấy giữa sự hài lòng của khách hàng và các yếu tố khác có mối quan hệ với nhau. Kết quả phân tích cũng cho thấy giữa các biến độc lập cũng có tương quan với nhau, điều này gợi ý cần kiểm tra có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Bảng 2.13. Kết quả phân tích tương quan giữa các biến nghiên cứu
SP GC PP XT NV CS QT HL SP 1 0,132 0,195* 0,009 0,233** 0,124 0,071 0,252** GC 0,132 1 -0,024 0,371** 0,376** -0,075 0,195* 0,324** PP 0,195* -0,024 1 0,203* -0,149 0,264** 0,027 0,216* XT 0,009 0,371** 0,203* 1 .412** -0,026 0,307** 0,324** NV 0,233** 0,376** -0,149 0,412** 1 -0,178* 0,296** 0,173* CS 0,124 -0,075 .264** -0,026 -0,178* 1 0,182* 0,513** QT 0,071 0,195* 0,027 0,307** 0,296** 0,182* 1 0,263** HL 0,252** 0,324** 0,216* 0,324** 0,173* 0,513** 0,263** 1 Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS 2.2.4.2. Phân tích hồi quy
Phân tích tương quan chỉ cho biết giữa các biến có thể có mối quan hệ với nhau mà không cho biết mối quan hệ nhân quả giữa chúng. Về mặt lý thuyết ta biết rằng các nhân tố có ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ của Phòng giao dịch Phan Đình Phùng Hà Nội - VietAbank. Hay nói cách khác ta xem chúng như những biến nguyên nhân (biến độc lập) và Sự hài lòng của khách hàng (biến phụ thuộc). Để kiểm tra quan hệ này ta sử dụng phân tích bằng hồi quy bội với phương pháp tổng bình phương nhỏ nhất OLS. Kết quả phân tích từ dữ liệu nghiên cứu như sau:
Bảng 2.14. Kết quả phân tích hồi quy đa biến Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t p-value Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta VIF
Hệ số chặn -0,287 0,370 -0,777 0,439 SP 0,100 0,051 0,136 1,937 0,055 1,188 GC 0,205 0,061 0,242 3,356 0,001 1,263 PP 0,020 0,064 0,023 0,312 0,756 1,272 XT 0,222 0,083 0,211 2,668 0,009 1,522 NV 0,037 0,062 0,049 0,600 0,549 1,602 CS 0,533 0,072 0,517 7,383 0,000 1,189 QT 0,030 0,066 0,032 0,449 0,654 1,226 Biến phụ thuộc: HL Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS
Việc xem xét mức độ tác động của yếu tố đối với Sự hài lòng của khách hàng sẽ được xem xét thông qua hệ số beta chuẩn hóa. Theo kết quả hồi quy từ Bảng 2.14 thì Cơ sở vật chất có tác động lớn nhất đến Sự hài lòng của khách hàng với β6=0,517. Lãi suất và phí có tác động quan trọng tiếp theo với β2=0,242. Tiếp đến là yếu tố Xúc tiến hỗn hợp với β 4=0,211. Các thuộc tính Sản phẩm, Nhân viên ngân hàng, Quy trình và Phân phối có tác động nhỏ nhất với hệ số beta chuẩn hóa theo thứ tự là β1=0,136, β5=0,049, β7=0,032, β3=0,023. Phương trình kết quả nghiên cứu như sau;
HL = -0,287 + 0,136*SP + 0,242*GC + 0,023*PP + 0,211*XT + 0,049NV + 0,517*CS + 0,032*QT
2.2.4.3. Kiểm định mô hình
Kiểm định sự phù hợp của mô hình: Bảng 2.15 cho thấy hệ số Durbin-Watson là 1,631 (gần bằng 2) nên có thể kết luận các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau hay dữ liệu nghiên cứu đảm bảo giả định về tính độc lập của sai số. Chỉ số R2
= 0,468 và R2 hiệu chỉnh = 0,439, như vậy mô hình hồi quy được xây dựng giải thích được 43,9% biến thiên của các biến độc lập đối với đối với Sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.15. Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS Kiểm định phần dư của biến phụ thuộc phân phối chuẩn: Trong phương pháp OLS
giả thiết dữ liệu biến phụ thuộc phải có phân phối chuẩn, nếu không ước lượng là chệch và không hiệu quả. Để kiểm tra ta sử dụng đồ thị phân phối Histogram và đồ thị P – P Plot. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy đồ thị Histogram có dạng hình chuông đều, giá trị trung bình chuẩn hóa bằng 0, độ lệch chuẩn xấp xỉ bằng 1 (0,974), đồ thị P – P Plot cũng cho thấy đường quan sát và đường dự báo rất gần nhau. Điều đó cho thấy dữ liệu có phân phối chuẩn, thỏa mãn điều kiện để phân tích bằng phương pháp OLS.
Hình 2.9. Đồ thị phân phối của phần dư biến phụ thuộc
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS
Mô hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai lệch
chuẩn
DurbinWa tson
Hình 2.10. Đồ thị P – P Plot
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS Kiểm định phương sai sai số thay đổi: Phương sai sai số là một đại lượng đo lường mức độ phân tán của các số hạng sai số xung quanh giá trị trung bình. Trong mô hình hồi quy đa biến, có thể sử dụng biểu đồ Scatterplot để kiểm định phương sai sai số thay đổi. Qua biểu đồ có thể thấy, khi biến HL dự đoán biến thiên thì phần dư vẫn dao động quanh trục hoành giức 2 đường màu đỏ nên có thể coi là phương sai đồng nhất (Hình
Hình 2.11. Biểu đồ Scatterplot
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS Kiểm tra mối quan hệ giữa các biến độc lập có qua hệ tuyến tính: Một trong những giả định của phương pháp OLS là các biến độc lập trong mô hình không có quan hệ tuyến tính với nhau. Tức là một biến bất kỳ không thể biểu diễn thông qua các biến khác bằng một tổ hợp tuyến tính. Để kiểm tra quan hệ này ta sử dụng đồ thị phân tán (scatter) giữa phần dư chuẩn hóa quan sát và phần dư dự báo của biến phụ thuộc. Nếu chúng thể hiện một xu hướng tuyến tính (tăng hoặc giảm) thì trong mô hình có thể có hiện tượng các biến độc lập có quan hệ tuyến tính với nhau. Kết quả phân tích cho thấy phần dư dự đoán và phần dư quan sát chuẩn hóa không thể hiện một xu hướng nào cả (Hình 2.11). Do đó có thể xem như không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập.
Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến: Đa cộng tuyến là hiện tượng thông tin của biến độc lập này được chứa đựng trong một biến khác dẫn đến thổi phồng các kết quả ước lượng làm ước lượng bị chệch, không vững. Để kiểm tra có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hay không ta sử dụng chỉ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF). Nếu VIF nhỏ hơn 10 có thể xem như đa cộng tuyến không ảnh hưởng đến kết quả ước lượng. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy hệ số VIF lớn nhất với biến NV có VIF là 1,602 nhỏ hơn 10. Do đó, có thể kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình.
CHƯƠNG 3. MỘT SỐ GIẢI PHÁP PHÁT TRIỂN DỊCH VỤ NGÂN HÀNG BÁN LẺ TẠI NGÂN HÀNG TMCP VIỆT Á – PHÒNG GIAO DỊCH PHAN
ĐÌNH PHÙNG HÀ NỘI
3.1. Định hướng phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại Ngân hàng TMCP Việt Á - Phòng giao dịch Phan Đình Phùng Hà Nội
3.1.1. Định hướng phát triển chung
Định hướng phát triển của VietAbank là xây dựng ngân hàng thành ngân hàng hiện đại, phát triển bền vững và vươn lên thành một thương hiệu hàng đầu trên thị trường, hoạt động kinh doanh đa năng với chất lượng dịch vụ cao năng lực tài chính lành mạnh, trình độ công nghệ, nguồn nhân lực và quản trị ngân hàng đạt mức tiên tiến theo các thông lệ chuẩn mực quốc tế. Các mục tiêu cơ bản được đặt ra là:
Thứ nhất, tiếp tục củng cố, phát triển, tăng trưởng quy mô, hệ thống mạng lưới kinh doanh, tăng cường năng lực tài chính, nâng cao chất lượng hoạt động và hiệu quả kinh doanh. Tiếp tục khẳng định vị trí, vị thế của ngân hàng, có sức mạnh tài chính đảm bảo cho hoạt động của ngân hàng. Củng cố và nâng cao uy tín, thương hiệu VietABank.
Thứ hai, chuẩn hóa mô hình tổ chức, cơ chế quản trị, điều hành hệ thống phù hợp với xu hướng phát triển của thị trường và chuẩn mực quốc tế. Lựa chọn và áp dụng các thông lệ quốc tế tốt nhất vào mô hình tổ chức, quản trị , điều hành, quản lý và kiểm soát rủi ro. Hoàn thiện hệ thống cơ chế, chính sách về quản trị, điều hành kinh doanh, quản lý và kiểm soát rủi ro, quy trình kỹ thuật nghiệp vụ, đánh giá hiệu quả kinh doanh theo thông lệ quản trị hiện đại trong lĩnh vực tài chính ngân hàng trên thế giới.
Thứ ba, cải thiện căn bản chất lượng nguồn nhân lực. Tiếp tục cơ cấu lại nhân lực một cách mạnh mẽ không tăng mà giảm số lượng, tăng chất lượng nguồn lực, xây dựng đội ngũ cán bộ có trình độ và năng lực chuyên môn cao, đào tạo nhiều hơn các kiến thức nghiệp vụ của ngân hàng quốc tế. Tiếp tục hoàn thiện cơ chế tiền lương, tiền thưởng theo nguyên tắc gắn lợi ích với trách nhiệm, kết quả, năng suất, hiệu quả công việc của từng cán bộ nhân viên.
Thứ tư, ưu tiên đầu tư phát triển mạnh công nghệ thông tin ngân hàng, xây dựng hệ thống công nghệ thông tin đồng bộ, hiện đại trong lĩnh vực quản trị ngân hàng, kiểm soát rủi ro, phát triển dịch vụ mới. Coi công nghệ ngân hàng là yếu tố then chốt, là cơ
sở nền tảng để phát triển, hội nhập tích cực với khu vực và quốc tế . Nâng cao năng lực cạnh tranh, chất lượng, năng suất, hiệu quả hoạt động kinh doanh của VietABank.
3.1.2. Định hướng phát triển dịch vụ ngân hàng bán lẻ
Cùng với sự tăng trưởng của nền kinh tế địa phương trong những những năm gần đây và triển vọng trong những năm tới, thị trường ngân hàng bán lẻ có cơ hội phát triển tốt. Môi trường thương mại tiếp tục phát triển với sự ra đời của hàng loạt các trung tâm thương mại, dịch vụ, các siêu thị, các cửa hàng tự chọn làm thay đổi tập quán của người tiêu dùng, tạo điều kiện để phát triển các công cụ thanh toán hiện đại như séc, thẻ. Công nghệ thông tin tiến bộ với tốc độ cao thúc đẩy thương mại điện tử và nhu cầu thanh toán điện tử. Xu hướng đó tạo cơ hội cho sự phát triển và nâng cao hơn nữa chất lượng dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại VietABank – Phòng giao dịch Phan Đình Phùng – Hà Nội.
Phòng giao dịch cần tập trung giữ vững và mở rộng nguồn khách hàng cá nhân ở những khu đô thị, vùng đồng dân cư, khu công nghiệp. Trên cơ sở các sản phẩm ngân hàng bán lẻ mà Trụ sở chính đã triển khai, Phòng giao dịch chú trọng năng cao chất lượng dịch vụ để đáp ứng nhu cầu thị trường cũng như tăng khả năng cạnh tranh với các ngân hàng khác nhất là trong giai đoạn hiện nay, tương lai nhiều chi nhánh ngân hàng cổ phần đã và sẽ được thành lập tại Hà Nội. Tổ chức các chiến dịch quảng cáo rộng rãi, bài bản về sản phẩm, dịch vụ của Ngân hàng gắn với lợi ích khách hàng. Tập trung tiếp thị, giới thiệu sản phẩm tới các khách hàng cá nhân, nhằm mục tiêu cung cấp sản phẩm trọn gói cho khách hàng , tăng cưởng cho vay phục vụ mục đích tiêu dùng ngày càng cao trong dân cư. Tăng tỷ trọng lợi nhuận thu được từ dịch vụ ngân hàng bán lẻ trên tổng lợi nhuận của ngân hàng.
Phòng giao dịch cần mở rộng và đa dạng hơn nữa các kênh phân phối. Trong những năm tới mục tiêu của đơn vị là phát triển thành Chi nhánh và tăng cường mở rộng các phòng giao dịch, phát triển mạng lưới giao dịch đến tận cơ sở nhằm đưa sản phẩm dịch vụ ngân hàng bán lẻ tới gần với khách hàng hơn. Bên cạnh việc phát triển các kênh phân phối truyền thống thì mục tiêu quan trọng nữa là tập trung đầu tư kênh phân phối điện tử qua máy ATM, cơ sở chấp nhận thẻ, POS, ứng dụng và phát triển rộng rãi các sản phẩm ngân hàng điện tử như: Phone Banking, Mobile Banking, Internet Banking.
Cùng với việc phát triển số lượng khách hàng mới, ngân hàng tiếp tục duy trì mối quan hệ bền vững với khách hàng hiện có, khách hàng VIP, khách hàng ưu tiên. Trên
cơ sở khách hàng hiện tại Phòng giao dịch xác định đối tượng khách hàng mục tiêu là những khách hàng có thu nhập khá trở lên, có khả năng sử dụng đồng thời nhiều dịch vụ ngân hàng với hàm lượng công nghệ cao, chất lượng tốt. Tập trung khai thác tiềm năng sử dụng dịch vụ của số khách hàng hiện có sẽ tạo doanh thu lớn choPhòng giao dịch. Việc xác định mục tiêu mở rộng các nhóm khách hàng khác nhau với những chiến lược sản phẩm và cách tiếp cận khác nhau. Việc phân loại khách hàng , xác định.