BIẾN QUAN SÁT
IPA Gap (PI)
SERVQUAL
Gap (PE) PI-PE Sig.
Thành phần Hữu hình 0.1422 0.0006 -0.14167 .000
Thành phần Năng lực phục vụ - 0.3389 - 0.3206 0.01833 .492
Thành Phần Đáp ứng 0.0925 0.0875 -0.00500 .874
Thành phần Đồng cảm - 0.0107 0.0280 0.03867 .286
Thành phần Tin Cậy - 0.1620 - 0.1460 0.01600 .621
Dựa vào bảng 4.17 ta có thể thấy rằng, trong 5 thành phần thì thành phần Hữu hình và Đáp ứng có mức độ quan trọng thấp hơn mức độ kỳ vọng. Các thành phần Năng lực phục vụ, Đồng cảm và Tin cậy là các thành phần có mức độ quan trọng cao hơn mức độ kỳ vọng. Nếu so sánh về độ chênh lệch về điểm số thì chỉ có thành phần Hữu hình là thành phần duy nhất có sự khác biệt giữa IPA Gap và SERVQUAL Gap có ý nghĩa về mặt thống kê (Sig.<0,05), các thành phần được đánh giá khá tương đồng và ít có sự khác biệt giữa 2 mơ hình. Tuy nhiên, trong cả hai mơ hình thành phần này đều được đánh giá tốt, với điểm số dương giống nhau. Nếu so sánh về tính chất của điểm số thì chỉ có thành phần Đồng cảm là có sự khác biệt giữa 2 mơ hình, nhưng sự chênh lệch điểm số khơng có ý nghĩa về mặt thống kê, các thành phần cịn lại thì được đánh giá như nhau.
Kết quả kiểm định cặp cho thấy rằng thành phần Hữu Hình là thành phần duy nhất có sự khác biệt giữa 2 mơ hình (tuy nhiên, xét về tính chất của điểm số thì khơng có sự khác biệt), các thành phần cịn lại được đánh giá với điểm số khá tương đồng nhau. Điều này cho thấy 2 mơ hình SERVQUAL và IPA đều là các mơ hình
tốt để đo lường CLDV Ngân hàng và cho ra kết gần giống nhau. Vì vậy, việc đo
lường CLDV Ngân hàng ở TP.HCM trong nghiên cứu này cho thấy ta nên sử dụng
mơ hình IPA sẽ tốt hơn mơ hình SERVQUAL vì cách thức thực hiện gần giống
nhau (đánh giá 2 mức độ: mức độ kỳ vọng với mức độ thực hiện (SERVQUAL) hoặc mức độ quan trọng và mức độ thực hiện (IPA)) và cả 2 đều cho kết quả về CLDV tương đối giống nhau nhưng mơ hình IPA sẽ cho ta thấy được chiến lược
mà NH ngân có thể thực hiện để cải thiện chất lượng dịch vụ cụ thể hơn mơ hình SERVQUAL dựa vào mơ hình chiến lược sau đây:
4.5. Mơ hình IPA
Nhìn vào mơ hình 4.6, ta có thể dễ dàng thấy được các yếu nào nên tập trung đầu tư, ưu tiên thấp, tiếp tục duy trì hay hạn chế đầu tư.
Góc phần tư thứ I – Hạn chế đầu tư: Góc này gồm những yếu tố có mức
độ thực hiện tốt nhưng mức độ quan trọng của các yếu tố khơng cao vì vậy cần hạn chế việc đầu tư cho các yếu tố này. Tuy nhiên, kết quả khảo sát cho thấy khơng có yếu tố nào thuộc gốc phần tư này.
Góc phần tư II – Tiếp tục duy trì: các yếu tố sau đây cần được duy trì vì các
yếu tố thuộc gốc phần tư này là các yếu tố có mức độ quan trọng cao, mức độ thực hiện các yếu tố này của các NH khá tốt.
- N1: NVNH có đủ kiến thức để trả lời câu hỏi của anh/chị
- N2: NVNH hiểu rõ, thành thạo quy trình thủ tục nghiệp vụ của mình - D1: NVNH phục vụ bạn nhanh chóng, kịp thời
- D2: NVNH luôn sẵn sàng giúp đỡ anh/chị
- D3: NVNH ln nhiệt tình phản hồi các u cầu của anh/chị - D4: NVNH cho anh/chị biết khi nào dịch vụ được thực hiện
- T3: NVNH ln quan tâm thực hiện chính xác các giao dịch với KH, khơng để xảy ra một sai sót nào
- T4: NVNH cung cấp rất đầy đủ các thông tin cần thiết về các sản phẩm – dịch vụ của NH
- T5: NH luôn bảo mật tốt thơng tin của KH - C1: NH có thời gian phục vụ thuận tiện
Góc phần tư thứ III – Ưu tiên thấp: Các yếu tố thuộc nhóm này có mức độ
thực hiện chưa tốt, cần phải cải thiện nhưng vì mức độ quan trọng của các yếu tố cũng không cao nên không cần phải quá ưu tiên vào các yếu tố này. Các yếu tố thuộc nhóm này bao gồm:
- H1: Cơ sở vật chất, trang thiết bị của Ngân hàng tiện nghi, hiện đại - H2: Trang phục nhân viên gọn gàng, lịch sự
- H3: NH có nhiều địa điểm giao dịch thuận tiện.
- H4: Tài liệu liên quan đến các DVNH (tờ rơi, quảng cáo, sách ảnh giới thiệu…) trực quan, sinh động
- H5: NH sắp xếp đầy đủ chỗ ngồi cho KH - H6: NH có đủ giao dịch viên để phục vụ KH
- C2: NVNH thể hiện sự quan tâm đến cá nhân anh/chị.
- C4: NH thể hiện sự chú ý đặc biệt đến những quan tâm nhiều nhất của bạn.
- C5: NVNH hiểu rõ nhu cầu của anh/chị
Góc phần tư thứ IV – Tập trung đầu tư: Đây là góc phần tư tập trung những
yếu tố cần phải đầu tư cải thiện vì có mức độ quan trọng cao nhưng mức độ thực hiện chưa tốt. Các yếu tố này gồm có:
- N3: NVNH luôn niềm nở với anh/chị
- N5: Hành vi của NVNH tạo được niềm tin cho anh/chị
- N6: Anh/chị nhận được nhiều ý kiến tư vấn/ góp ý có giá trị về sản phẩm và dịch vụ của NH
- C3: NH ln thơng cảm với những khó khăn của anh/chị - T1: NH thực hiện đúng những gì đã cam kết, hứa hẹn.
- T2: Khi anh/chị có vấn đề, NVNH thể hiện sự quan tâm chân thành trong việc giải quyết vấn đế đó
4.6. Đo lường sự thoả mãn của khách hàng đối với CLDV Ngân hàng
Hình 4.7. Kết quả đo lường các yếu tố thành phần sự thoả mãn
Các thành phần Sự thoả mãn được đo bằng thang đo Likert 5 điểm. Thang điểm này có điểm thấp nhất là 1, cao nhất là 5, được chia thành 5 khoảng, mỗi khoảng là 0.8 đơn vị. Ý nghĩa giá trị trung bình đối với các khoảng:
1.00 – 1.80 1.81 – 2.60 2.61 – 3.40 3.41 – 4.20 4.21 – 5.00 Hồn tồn khơng
Kết quả cho thấy các yếu tố của Sự thoả mãn có điểm trung bình đều nằm trong mức đồng ý, trên hình 4.7 cũng thể hiện có trên 50% khách hàng đồng ý trong tất cả các yếu tố. Tuy nhiên, mức độ không đồng ý và hồn tồn khơng đồng ý trong mỗi thành phần đều có, dao động không nhỏ từ 5% đến 17%. Đặc biệt là yếu tố “Anh/Chị cảm thấy NH này tốt hơn các NH khác”. Điều này rất nguy hiểm vì khi khách hàng cảm thấy có một NH khác tốt hơn, họ sẽ dễ dàng chuyển đổi xu hướng tiêu dùng của mình sang NH đó. Để nâng cao sự thoả mãn của khách hàng, cần phải nâng cao hơn nữa chất lượng dịch vụ NH vì những thành phần của CLDV ảnh hưởng không nhỏ đến sự thoả mãn. Sự tác động của các thành phần CLDV được thể hiện cụ thể trong phần sau:
4.7. Kiểm định mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ và sự thoả mãn. mãn.
Mơ hình SERVQUAL (P – E)
Trước khi phân tích hồi quy bội cần tiến hành phân tích mối quan hệ tương quan giữa tất cả các biến. Hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) là công cụ được sử dụng để xem xét mối liên hệ này. Giá trị tuyệt đối của r lớn hơn 0.6 và tiến gần đến 1 cho thấy các biến có mối tương quan chặt chẽ với nhau (r có giá trị từ -1 đến 1), nhỏ hơn 0.3 cho thấy sự tương quan lỏng (Hoàng Trọng – Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả phụ lục 11 cho thấy các hệ số tương quan đều lớn hơn 0.3, cho thấy dữ liệu là phù hợp để phân tích hồi quy bội.
* Phương trình hồi quy tuyến tính:
Theo cơ sở lý thuyết được trình bày ở chương 2, chất lượng dịch vụ là tiền tố dẫn đến sự thỏa mãn của khách hàng, để kiểm định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (TM) và các biến độc lập (HH,NL,DU,DC,TC) cần phải xây dựng một phương trình hồi quy tuyến tính. Giả sử các thành phần chất lượng dịch vụ đều có tác động đến sự thỏa mãn, ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Trong đó: TM: Sự thỏa mãn HH: Sự hữu hình NL: Năng lực phục vụ DU: Sự đáp ứng DC: Sự đồng cảm TC: Sự tin cậy
* Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình, cần xem xét giá trị của hệ số xác định R (R Square) và hệ số xác định R điều chỉnh (Adjusted R Square) trong bảng 4.18 – bảng tóm tắt mơ hình dưới đây:
Từ bảng 4.18 ta thấy giá trị Adjusted R Square (R2 điều chỉnh là 0.339) nhỏ hơn R Square (R2
là 0.350), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Adjusted R Square>0 cho thấy sự biến thiên của sự thỏa mãn được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập. Tuy nhiên, sự phù hợp này chỉ đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể thực hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình thơng qua việc kiểm định giả thuyết H0 như sau:
Giả thuyết : H0: β1 = β2 = β3 = β4 =β5 = 0
Nếu giả thuyết H0 bị bác bỏ thì có thể kết luận rằng kết hợp của các biến hiện có trong mơ hình có thể giải thích được thay đổi của TM, điều này cũng có nghĩa là mơ hình ta xây dựng phù hợp với tập dữ liệu. Dùng giá trị F ở bảng phân tích ANOVA (bảng 4.17) sau để điểm định độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính:
Bảng 4.19. Bảng phân tích phương sai mơ hình 1 (ANOVAb)
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương TB F Sig.
1 Hồi quy 61.848 5 12.370 31.637 .000a
Phần dư 114.950 294 .391
Tổng 176.798 299
Bảng 4.18. Bảng tóm tắt mơ hình 1 (Model Summaryb)
Mơ hình R R 2 R2 điều chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Durbin-Watson 1 .591a .350 .339 .62529 2.045
Kiểm định F (Bảng 4.19) cho thấy mức ý nghĩa p (hệ số Sig.) = 0.000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0, như vậy mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn tổng thể.
Trước khi trình bày mơ hình hồi qui tuyến tính cần phải dị tìm vi phạm giả định về phân phối chuẩn của phần dư. Nếu giả định bị vi phạm thì các kết quả ước lượng không đáng tin cậy được. Để xem giả định phân phối chuẩn có bị vi phạm khi áp dụng hồi quy bội không, ta xét giá trị phần dư trong bảng 4.20 sau:
Bảng 4.20. Bảng thống kê mơ tả phần dư mơ hình 1 (Residuals Statisticsa)
Nhỏ nhất Lớn nhất TB Độ lệch chuẩn N
Độ lệch phần dư -3.033 2.044 .000 .992 300
Kết quả cho thấy, phần dư có giá trị trung bình mean = 0.000 và độ lệch chuẩn (Std.Deviation) = 0.992 rất gần 1 cho thấy phân phối chuẩn không bị vi phạm.
* Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến
Hệ số tương quan giữa biến độc lập và các biến độc lập đều lớn hơn 0.3 (phụ lục 11) nên mối quan hệ giữa các biến này cần phải xem xét kỹ trong bảng trọng số hồi quy (bảng 4.21) nhằm tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập:
Bảng 4.21.. Bảng trọng số hồi quy mơ hình 1 (Coefficientsa)
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồ quy
đã chuẩn hoá Giá trị kiểm định t Sig . Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) 3.695 .041 90.849 .000 HH .253 .052 .261 4.830 .000 .759 1.317 NLPV .134 .053 .158 2.521 .012 .565 1.769 DU .135 .051 .149 2.648 .009 .699 1.432 DC .186 .054 .213 3.450 .001 .580 1.723 TC -.002 .053 -.002 -.041 .967 .614 1.628 Biến phụ thuộc: TM
Kết quả cho thấy tất cả các chỉ số VIF đều nhỏ hơn 2 chứng tỏ các biến độc lập khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau, do đó mơ hình hồi qui khơng có hiện tượng đa cộng tuyến.
Dựa vào bảng Bảng trọng số hồi quy ta có phương trình hồi qui tuyến tính:
Kiểm định các giả thuyết:
H0: HH khơng tác động đến TM H1.1: HH có tác động đến TM
Xem xét bảng trọng số hồi qui ta bác bỏ giả thuyết H0, vì trọng số β của các biến này có ý nghĩa thống kê ( Sig. = 0.000 < 0.05). Do đó, biến HH có tác động vào biến TM.
Tương tự với các thành phần cịn lại, các thành phần có hệ số Sig.<0.05, ta bác bỏ H0 và chấp nhận H1, nghĩa là thành phần đó có tác động đến TM, ngược lại, nếu hệ số Sig.>0.05 nghĩa là thành phần đó khơng có sự tác động đến biến phụ thuộc
Tóm lại, theo mơ hình SERVQUAL, trong 5 thành phần CLDV chỉ có 4 thành phần có tác động đến sự thoả mãn của khách hàng là: sự hữu hình, năng lực phục vụ, sự đáp ứng và sự đồng cảm. Biến TC (Tin cậy) không tác động đến biến TM.
Như vậy phương trình hồi qui tuyến tính được viết lại như sau: TM = 0.261HH + 0.158NL + 0.149DU + 0.213DC
* Để so sánh tác động của 5 biến này lên TM, ta thấy: βHH(0.261) > βDC(0.213) > βNL(0.158) > βDU(0.149) . Như vậy, biến HH tác động mạnh nhất đến biến STM, kế tiếp là DC, NL và biến DU ít tác động đến STM nhất.
Mơ hình IPA (P – I)
Kết quả phụ lục 12 cho thấy các hệ số tương quan đều lớn hơn 0.3, cho thấy dữ liệu là phù hợp để phân tích hồi quy bội.
* Phương trình hồi quy tuyến tính:
Tương tự mơ hình SERVQUAL, ta có phương trình tuyến tính cho mơ hình IPA như sau:
Mơ hình 2:
* Đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình
Bảng 4.22. Bảng tóm tắt mơ hình 2 (Model Summaryb)
Mơ hình R R 2 R2 điều chỉnh Ước lượng sai số chuẩn Durbin-Watson 1 .650a .423 .413 .58907 1.950
Từ bảng 4.16 ta thấy giá trị Adjusted R Square (R2 điều chỉnh là 0.413) nhỏ hơn R Square (R2
là 0.423), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mơ hình sẽ an tồn hơn vì nó khơng thổi phồng mức độ phù hợp của mơ hình. Adjusted R Square>0 . Kiểm định giả thuyết H0: β1 = β2 = β3 = β4 = β5 = 0. Kết quả kiểm định được thể hiện trong bảng 4.23 sau:
Bảng 4.23. Bảng phân tích phương sai mơ hình 2 (ANOVAb)
Mơ hình Tổng bình phương df Bình phương TB F Sig.
1 Hồi quy 74.780 5 14.956 43.101 .000a
Phần dư 102.018 294 .347
Tổng cộng 176.798 299
Kiểm định F (Bảng 4.23) cho thấy mức ý nghĩa p (hệ số Sig.) = 0.000 < 0.05, bác bỏ giả thuyết H0, như vậy mơ hình hồi quy phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho tồn tổng thể.
Để xem giả định phân phối chuẩn có bị vi phạm khi áp dụng hồi quy bội không, ta xét giá trị phần dư trong bảng 4.24 sau:
Bảng 4.24. Bảng thống kê mơ tả phần dư mơ hình 2 (Residuals Statisticsa)
Nhỏ nhất Lớn nhất TB Độ lệch chuẩn N
Độ lệch phần dư -3.589 2.220 .000 .992 300
Kết quả cho thấy, phần dư có giá trị trung bình mean = 0.000 và độ lệch chuẩn (Std.Deviation) = 0.992 rất gần 1 cho thấy phân phối chuẩn không bị vi phạm.
* Kiểm định các giả thuyết của hàm tương quan đa biến
Kết quả kiểm định mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc được thể hiện trong bảng 4.25 sau đây:
Bảng 4.25. Bảng trọng số hồi quy mơ hình 2 (Coefficientsa)
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy
đã chuẩn hoá Giá trị kiểm định t Mức ý nghĩa Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số
chuẩn Beta Dung sai VIF
1 (Hằng số) 3.743 .041 91.257 .000 HH .105 .041 .124 2.528 .012 .816 1.225 NLPV .234 .055 .232 4.269 .000 .665 1.504 DU .102 .051 .110 1.993 .047 .649 1.540