(Nguồn : Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Theo kết quả bảng ma trận xoay lần cuối cùng, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại như sau:
Bảng 2.21: Bảng định nghĩa nhân tố
STT Nhân tố Các biến quan sát Loại
1 PV PV1, PV4, PV5, PV3, PV2 Độc lập 2 CL CL2, CL1,CL3 Phụ thuộc 3 TC TC,TC3 Độc lập 4 DC DC1,DC3, DC2 Độc lập 5 HH HH3, HH2,HH1 Độc lập 6 DU DU2,DU4,DU3, DU1 Độc lập 7 CN CN2,CN1,CN3 Độc lập
Tổng số lượng biến quan sát độc lập:20
Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc: 3
2.2.2.5.Phân tích tương quan Pearson
(Nguồn : Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Theo kết quả bảng ma trận xoay lần cuối cùng, chúng ta có các nhân tố được định nghĩa lại như sau:
Bảng 2.21: Bảng định nghĩa nhân tố
STT Nhân tố Các biến quan sát Loại
1 PV PV1, PV4, PV5, PV3, PV2 Độc lập 2 CL CL2, CL1,CL3 Phụ thuộc 3 TC TC,TC3 Độc lập 4 DC DC1,DC3, DC2 Độc lập 5 HH HH3, HH2,HH1 Độc lập 6 DU DU2,DU4,DU3, DU1 Độc lập 7 CN CN2,CN1,CN3 Độc lập
Tổng số lượng biến quan sát độc lập:20
Tổng số lượng biến quan sát phụ thuộc: 3
2.2.2.5.Phân tích tương quan Pearson
Sau khi đã có được các biến đại diện độc lập và phụ thuộc ở phần phân tích nhân tố EFA, tác giả sẽ tiến hành phân tích tương quan Pearson để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa các biến này.
Các tiêu chí trong phân tích tương quan pearson: Tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1:
- Nếu r càng tiến về 1, -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ. Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm.
- Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu. - Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối.
- Nếu r = 0: khơng có mối tương quan tuyến tính. Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra. Một, khơng có một mối liên hệ nào giữa 2 biến. Hai, giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến tính.
- Nếu sig pearson >0.05 thì tương quan khơng có ý nghĩa.
Bảng 2.22: Phân tích hệ số tương quan Pearson
PV TC DC HH DU CN CL CL Tương quan pearson .625** .651** .424** .542** .313** .376** 1 Sig. (2- tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000
**Tương quan có ý nghĩa ở mức 1%
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Sig tương quan Pearson các biến độc lập PV, TC, DC, HH, DU, CN với biến phụ thuộc CL nhỏ hơn 0.05. Như vậy, có mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập này với biến CL. Giữa TC và CL có mối tương quan mạnh nhất với hệ số r là 0.651, giữa DU và CL có mối tương quan yếu nhất với hệ số r là 0.313.
2.2.2.6.Phân tích hồi quytuyến tính
Sau khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá , tác giả sẽ tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính để xem các biến độc lập có mức độ ảnh hưởng như thế nào đến các biến
phụ thuộc và để biết được mức độ phù hợp của mơ hình đã được đặt ra giả thuyết ngay từ ban đầu.
Căn cứ vào kết quả đã phân tích ở phần phân tích nhân tố khám phá thì ta có phương trình mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:
CL= β0 + β1PV + β2TC+ β3DC+ β4HH+ β5DU + β6CN + Trong đó:
CL:Giá trị của biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ NHĐT
PV:Giá trị của biến độc lập thứ nhất là năng lực phục cụ
TC:Giá trị của biến độc lập thứ hai là Sự tin cậy
DC:Giá trị của biến độc lập thứ ba là Sự đồng cảm
HH:Giá trị của biến độc lập thứ tư là Phương tiện hữu hình
DU: Giá trị của biến độc lập thứ năm là Sự đáp ứng
CN:giá trị của biến độc lập thứ sáu là giá cả cảm nhận
Bảng 2.23: Tóm tắt hệ thống về mức độ phù hợp mơ hình
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Giá trị hiệu chỉnh bằng 0.594 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 59.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 40.6% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.953, nằm trong khoảng 1.821 đến 2.179 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
phụ thuộc và để biết được mức độ phù hợp của mơ hình đã được đặt ra giả thuyết ngay từ ban đầu.
Căn cứ vào kết quả đã phân tích ở phần phân tích nhân tố khám phá thì ta có phương trình mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:
CL= β0+ β1PV + β2TC+ β3DC+ β4HH+ β5DU + β6CN + Trong đó:
CL:Giá trị của biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ NHĐT
PV:Giá trị của biến độc lập thứ nhất là năng lực phục cụ
TC:Giá trị của biến độc lập thứ hai là Sự tin cậy
DC:Giá trị của biến độc lập thứ ba là Sự đồng cảm
HH:Giá trị của biến độc lập thứ tư là Phương tiện hữu hình
DU: Giá trị của biến độc lập thứ năm là Sự đáp ứng
CN:giá trị của biến độc lập thứ sáu là giá cả cảm nhận
Bảng 2.23: Tóm tắt hệ thống về mức độ phù hợp mơ hình
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Giá trị hiệu chỉnh bằng 0.594 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 59.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 40.6% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.953, nằm trong khoảng 1.821 đến 2.179 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
phụ thuộc và để biết được mức độ phù hợp của mơ hình đã được đặt ra giả thuyết ngay từ ban đầu.
Căn cứ vào kết quả đã phân tích ở phần phân tích nhân tố khám phá thì ta có phương trình mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:
CL= β0+ β1PV + β2TC+ β3DC+ β4HH+ β5DU + β6CN + Trong đó:
CL:Giá trị của biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ NHĐT
PV:Giá trị của biến độc lập thứ nhất là năng lực phục cụ
TC:Giá trị của biến độc lập thứ hai là Sự tin cậy
DC:Giá trị của biến độc lập thứ ba là Sự đồng cảm
HH:Giá trị của biến độc lập thứ tư là Phương tiện hữu hình
DU: Giá trị của biến độc lập thứ năm là Sự đáp ứng
CN:giá trị của biến độc lập thứ sáu là giá cả cảm nhận
Bảng 2.23: Tóm tắt hệ thống về mức độ phù hợp mơ hình
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Giá trị hiệu chỉnh bằng 0.594 cho thấy biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 59.4% sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 40.6% là do các biến ngồi mơ hình và sai số ngẫu nhiên.
Hệ số Durbin – Watson = 1.953, nằm trong khoảng 1.821 đến 2.179 nên khơng có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra.
Bảng 2.24: Phân tích ANOVA
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Sig kiểm định F bằng 0.000< 0.05, như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 2.25: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình hồi quy tuyến tính
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Kết quả xử lí dữ liệu SPSS 20 cho thấy, Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập có 1 biến >0.05 đó là DU, do đó biến độc lập này đều bị loại khỏi mơ hình.
Các hệ số hồi quy hầu như đều lớn hơn 0 chỉ có 1 biến có hệ số hồi quy nhỏ hơn 0 là DC. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc, chỉ có DC tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc CL là:TC(0.493) > HH(0.265) > PV (0.256) > CN (0.138)>DC (-0.182) tương ứng với:
Bảng 2.24: Phân tích ANOVA
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Sig kiểm định F bằng 0.000< 0.05, như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 2.25: Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình hồi quy tuyến tính
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Kết quả xử lí dữ liệu SPSS 20 cho thấy, Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập có 1 biến >0.05 đó là DU, do đó biến độc lập này đều bị loại khỏi mơ hình.
Các hệ số hồi quy hầu như đều lớn hơn 0 chỉ có 1 biến có hệ số hồi quy nhỏ hơn 0 là DC. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc, chỉ có DC tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc CL là:TC(0.493) > HH(0.265) > PV (0.256) > CN (0.138)>DC (-0.182) tương ứng với:
Bảng 2.24: Phân tích ANOVA
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Sig kiểm định F bằng 0.000< 0.05, như vậy mơ hình hồi quy tuyến tính đa biến phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Bảng 2.25: Các thơng số thống kê của từng biến trong phương trình hồi quy tuyến tính
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu trong SPSS 20)
Kết quả xử lí dữ liệu SPSS 20 cho thấy, Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập có 1 biến >0.05 đó là DU, do đó biến độc lập này đều bị loại khỏi mơ hình.
Các hệ số hồi quy hầu như đều lớn hơn 0 chỉ có 1 biến có hệ số hồi quy nhỏ hơn 0 là DC. Như vậy tất cả các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy đều tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc, chỉ có DC tác động ngược chiều tới biến phụ thuộc. Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc CL là:TC(0.493) > HH(0.265) > PV (0.256) > CN (0.138)>DC (-0.182) tương ứng với:
Sự tin cậy tác động mạnh nhất tới chất lượng dịch vụ NHĐT.
Phương tiện hữu hình tác động mạnh thứ 2 tới chất lượng dịch vụ NHĐT.
Năng lực phục vụ tác động mạnh thứ 3 tới chất lượng dịch vụ NHĐT.
Giá cả cảm nhận tác động thứ 4 tới chất lượng dịch vụ NHĐT.
Sự đồng cảm tác động yếu nhất tới chất lượng dịch vụ NHĐT
Phương trình hồi quy tuyến tính
CL = 0.493*TC+ 0.265*HH + 0.256*PV + 0.138*CN +(-0.182)*DC
Như vậy, với 6 giả thuyết từ H1 đến H6 chúng ta đã đặt ra ban đầu ở mục Giả thuyết nghiên cứu . Có 5 giả thuyết được chấp nhận là: H1, H3, H4, H5,H6 tương ứng với các biến: Sự tin cậy; Phương tiện hữu hình; Năng lực phục vụ; Giá cả cảm nhận; Sự đồng cảm có ý nghĩa trong mơ hình hồi quy.
2.2.2.7. Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐTcủa VPBank Bến Ngự của VPBank Bến Ngự
Nghiên cứu này được tiến hành để phân tích, đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐT tại VPBank Bến Ngự để từ đó tác giả sẽ biết được những điểm mạnh cần phát huy cũng như điểm yếu cần được khắc phục và từ đó đưa ra những giải pháp thiết thực nhất nhằm giúp cho VPBank Bến Ngự có thể thu hút và giữ chân được khách hàng.
Bảng 2.26 : Kiểm định One Sample – Test về mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐT tại VPBank Bến Ngự
Nhân tố N Giá trị trung
bình Giá trị kiểm định Mức ý nghĩa TC 125 3.5880 4 .000 PV 125 3.6288 4 .000 DC 125 3.5093 4 .000 HH 125 3.0720 4 .000 DU 125 3.5880 4 .000 CN 125 3.5307 4 .000
Để biết được mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ NHĐT , tác giả sẽ tiến hành kiểm định One Sample – Test cho các nhân tố cấu thành nên chất
lượng dịch vụ NHĐT của VPBank Bến Ngự. Với kiểm định này tác giả sẽ sử dụng giá trị kiểm định ở mức 4 là sự đồng ý trong thang đó likert cho các nhận định của các nhân tố.
Giả thuyết đặt ra: H0: N = 4 H1: N ≠ 4
Từ kết quả kiểm định ở bảng 2.27, cho thấy mức ý nghĩa của các nhân tố đều < 0.05 nên đủ cơ sở để bác bỏ H0và chấp nhận H1 .Mặc khác giá trị trung bình của các nhân tố đều < 4 nên có thể chứng tỏ được rằng chất lượng dịch vụ NHĐT của VPBank Bến Ngự vẫn chưa thực sự làm hài lòng hết tất cả khách hàng nên cần đổi mới, cải tiến chất lượng dịch vụ NHĐT để làm hài lòng và thỏa mãn được nhu cầu của khách hàng.
2.3. Đánh giá thực trạng chất lượng dịch vụ nhđt tại vpbank bến ngự qua 3 năm(2015-2017) (2015-2017)
Căn cứ vào việc phân tích thực trạng chất lượng dịch vụ NHĐT của VPBank Bến Ngự và kết quả đánh giá chất lượng dịch vụ NHĐT thông qua ý kiến của khách hàng thì tác giả có thể rút ra được một số điểm đạt được, mặt hạn chế cũng như nguyên nhân của những hạn chế đó của VPBank Bến Ngự.
2.3.1.Kết quả đạt được
- Nâng cao chất lượng dịch vụ NHĐT giúp khách hàng giao dịch được tiện lợi và nhanh chóng, giảm thiểu việc đi lại và tiết kiệm được thời gian cho khách hàng, chỉ cần thông qua điện thoại, mạng internet là có thể giao dịch được khơng cần trực tiếp đến ngân hàng.Ngồi ra cịn giúp ngân hàng giảm đi một số chi phí giao dịch.
- Các dịch vụ NHĐT được khách hàng biết đến và sử dụng nó.
- Cơ sở vật chất, văn phịng làm việc với vật dụng nội thất khá khang trang, gọn gàng và đẹp mắt thu hút sự chú ý của khách hàng.
- Đội ngũ nhân viên trình độ ngày càng cao , yêu nghề và ln sẵn lịng thỏa mãn nhu cầu cho khách hàng ở mọi lúc, mọi nơi.
- Doanh thu từ dịch vụ NHĐT liên tục tăng qua 3 năm gần đây.
2.3.2.Hạn chế
- Các chiến lược marketing, PR cho các sản phẩm NHĐT vẫn chưa thực sự hấp dẫn để thu hút thêm sự chú ý của khách hàng.
- Số lượng nhân viên vẫn còn hạn chế nên thời gian phục vụ khách hàng và hướng dẫn khách hàng không làm thỏa mãn được nhu cầu của khách hàng.
- Giao dịch NHĐT còn phụ thuộc nhiều vào các chứng từ lưu trữ truyền thống, chưa thể hiện điện tử hóa mọi chứng từ giao dịch.
- Dễ bị virus máy tính, hacker xâm nhập làm mất tái sản cũng như uy tín của ngân hàng.
2.3.3.Nguyên nhân của những hạn chế
- Nguồn nhân lực chưa chuyên sâu , thiếu môi trường thực hành, hầu như chỉ tập trung vào các dịch vụ truyền thống là chủ yếu. Khi triển khai dịch vụ NHĐT mới thì chỉ có một vài cán bộ được cử đại diện đi tham gia tập huấn, sau đó về phổ biến lại cho các nhân viên ở bộ phận mình nên việc tiếp thu và nắm chắc kiến thức, quy trình, nghiệp vụ thực hiện của nhân viên vẫn còn yếu cần khắc phục.
- Do nguồn nhân lực còn hạn chế nên công tác quảng bá sản phẩm, marketing vẫn chưa thực hiện được một cách bài bảng.
- Do khách hàng Click vào những trang web khơng chính thống,trang web rác dẫn đến vơ tình bị hacker,virus máy tính xâm nhập chiếm lấy tài khoản,mật khẩu cùng với mã bảo mật OTP.
CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NHĐT TẠI TMCP VIỆT NAM THỊNH VƯỢNG – PGD BẾN NGỰ
3.1.Giải pháp
3.1.1.Nâng cao cơ sở vật chất,kỹ thuật
- Đầu tư cơ sở vật chất,kỹ thuật với các loại máy móc hiện đại phục vụ cho việc giao dịch để chóng trường hợp máy cũ bị hư hỏng.
- Thường xuyên kiểm tra hệ thống các thiết bị mạng để cho quá trình giao dịch khơng bị gián đoạn.
- Thiết kế lại vị trí đặt quầy giao dịch, phòng ban làm việc và bổ sung quầy hướng dẫn khách hàng, để lúc khách hàng vào giao dịch đỡ bị bỡ ngỡ, tốn kém nhiều