Thành phần
Tƣơng quan biến tổng
Hệ số Cronbach alpha nếu loại
biến Sự tin cậy α= 0,715 tc1 0,421 0,701 tc2 0,533 0,635 tc3 0,522 0,656 tc4 0,579 0,609 Sự tương tác α= 0,715 tt1 0,502 0,658 tt2 0,595 0,619 tt3 0,436 0,681
tt4 0,449 0,677 tt5 0,403 0,693 Cách thức phục vụ α= 0,764 ct1 0,493 0,744 ct3 0,629 0,672 ct4 0,676 0,646 ct5 0,467 0,761 Sự đồng cảm α= 0,703 dc1 0,592 0,619 dc2 0,611 0,611 dc3 0,406 0,680 dc4 0,447 0,661 dc5 0,363 0,707 Hình thức bên ngồi α= 0,820 ht1 0,728 0,733 ht2 0,501 0,834 ht3 0,724 0,732 ht4 0,624 0,781
(Nguồn: Tổng hợp phân tích Cronbach alpha ở phụ lục 4) Hệ số Cronbach alpha của các thành phần đều lớn hơn 0,6 và nhỏ hơn 1, điều này chứng tỏ thang đo đảm bảo độ tin cậy và có giá trị cho nghiên cứu. Kết quả này làm cơ sở cho việc thực hiện các đánh giá và kiểm định tiếp theo.
2.3.3.3. Đánh giá thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi kiểm tra độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá được sử dụng để kiểm định giá trị khái niệm của thang đo.
Tiêu chuẩn trong phân tích EFA
Kiểm định Barlett’s Sig <0,05 thì các biến có tương quan với nhau trong tổng thể. Xem xét giá trị KMO: KMO trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu; ngược lại KMO <0,5 thì phân tích nhân tố có thể khơng thích hợp với
Xem lại thơng số Eigenvalues có giá trị >1.
Xem xét giá trị tổng phương sai trích (yêu cầu >50%) cho biết các nhân tố được trích giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát.
Chọn tiêu chuẩn Factor loading >0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn Factor loading >0.55 (thường có thể chọn 0.5), nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì Factor loading phải >0.75 (Theo Stock & ctg, 1998). Trong bài nghiên cứu này cỡ mẫu là 146 nên chọn factor loading >0.5
Kết quả
Để xác định được số lượng nhân tố cho q trình phân tích, ta sử dụng tiêu chí eigenvalue >=1 và phương pháp rút trích Principal component với phép quay Varimax.
Tổng hợp kết quả phân tích nhân tố khám phá thể hiện ở bảng 2.5 Bảng 2.5: Kết quả phân tích EFA
Phân tích nhân tố khám phá Kết quả
Kiểm định KMO và Barlett’s 0,722
Sig 0,000
Tổng phương sai trích 0,648
Số lượng nhân tố trích 6
Hệ số eigenvalues 1,212
(Nguồn: phụ lục 5)
Kết quả phân tích EFA thỏa mãn điều kiện thang đo đạt được giá trị hội tụ, 22 biến tương ứng với 5 nhân tố ban đầu giờ được phân tích thành 6 nhân tố, lượt bỏ 1 nhân tố không đạt được giá trị hội tụ còn lại 21 nhân tố. Kết quả thể hiện ở bảng 2.5 và bảng 2.6
Bảng 2.6: Kết quả các trọng số nhân tố
Biến quan sát NHÂN TỐ
Tác phong của nhân viên cho thấy sự chuyên nghiệp 0,853 Nhân viên luôn mặc đồng phục lịch sự gọn gàng 0,844 Nhân viên trang điểm phù hợp 0,808 Nhân viên ln niềm nở khi đón tiếp khách hàng 0,661
Nhân viên thực hiện đúng yêu cầu ngay lần đầu tiên 0,780 Nhân viên luôn thực hiện đúng thời gian đã cam kết 0,723 Nhân viên luôn bảo mật thông tin khách hàng 0,717 Nhân viên luôn làm theo lời đã hứa với khách hàng 0,574
Nhân viên luôn quan tâm đến cá nhân khách hàng 0,937 Nhân viên biết tơn trọng lợi ích khách hàng 0,917 Nhân viên không làm việc riêng khi giao dịch với
khách hàng
0,673
Nhân viên rất lịch sự ân cần 0,738
Khi gặp sự cố nhân viên có khả năng xử lý triệt để 0,737 Bạn cảm thấy yên tâm khi nhân viên thực hiện giao
dịch
0,726 Nhân viên ln nhiệt tình khi giải quyết vấn đề của
khách hàng
0,688
Nhân viên luôn gọi tên bạn khi giao dịch 0,793 Nhân viên ln phát hiện ra sự có mặt của bạn bằng
lời chào hỏi
0,722 Nhân viên ln trình bày nguyên nhân chậm khi
chậm trễ thực hiện giao dịch
0,655 Nhân viên luôn giới thiệu sản phẩm dịch vụ mới của
ngân hàng
0,605
Nhân viên hiểu đúng nhu cầu của khách hàng 0.813 Nhân viên luôn tỏ ra ghi nhớ mối quan tâm của khách
hàng
0,736 (Nguồn: Phụ lục 5)
Giá trị tổng phương sai trích đạt 64,8%> 50% đạt yêu cầu; khi đó có thể nói rằng các nhân tố này giải thích được 63,9% sự biến thiên của dữ liệu.
Hệ số eigenvalues của các nhân tố lớn hơn 1.
Ta đặt tên lại cho các biến quan sát theo 6 nhân tố rút trích được: F1: Tác phong của nhân viên cho thấy sự chuyên nghiệp (ht3)
Nhân viên luôn mặc đồng phục lịch sự gọn gàng (ht1) Nhân viên trang điểm phù hợp (ht4)
Nhân viên ln niềm nở khi đón tiếp khách hàng (ht2) F2: Nhân viên thực hiện đúng yêu cầu ngay lần đầu tiên (tc4)
Nhân viên luôn thực hiện đúng thời gian đã cam kết (tc2) Nhân viên luôn bảo mật thông tin khách hàng (tc3) Nhân viên luôn làm theo lời đã hứa với khách hàng (tc1) F3: Nhân viên luôn quan tâm đến cá nhân khách hàng (dc1)
Nhân viên biết tơn trọng lợi ích khách hàng (dc2)
Nhân viên không làm việc riêng khi giao dịch với khách hàng (dc4) F4: Nhân viên rất lịch sự ân cần (ct5)
Khi gặp sự cố nhân viên có khả năng xử lý triệt để (ct4) Bạn cảm thấy yên tâm khi nhân viên thực hiện giao dịch (ct3)
Nhân viên ln nhiệt tình khi giải quyết vấn đề của khách hàng (ct1) F5: Nhân viên luôn gọi tên bạn khi giao dịch (tt2)
Nhân viên ln phát hiện ra sự có mặt của bạn bằng lời chào hỏi (tt1)
Nhân viên ln trình bày nguyên nhân khi chậm trễ thực hiện giao dịch (tt5) Nhân viên luôn giới thiệu sản phẩm dịch vụ mới của ngân hàng (tt3)
F6: Nhân viên hiểu đúng nhu cầu của khách hàng (dc3)
Nhân viên luôn tỏ ra ghi nhớ mối quan tâm của khách hàng (dc5)
Ta xét thấy nhân tố “sự đồng cảm” bị tách ra thành 2 nhân tố, ta đặt tên mới là “sự quan tâm” và “sự thấu hiểu”.
Do đó mơ hình hiệu chỉnh thay đổi như sau: F1: Thành phần hình thức bên ngồi (ht1, ht2, ht3, ht4) F2: Thành phần sự tin cậy (tc1, tc2, tc3, tc4) F3: Thành phần sự quan tâm (dc1, dc2, dc4) F4: Thành phần cách thức phục vụ (ct1, ct3, ct4, ct5) F5: Thành phần sự tương tác (tt1, tt2, tt3, tt5) F6: Thành phần sự thấu hiểu (dc3, dc5).
Ta xây dựng lại giả thuyết cho mơ hình hiệu chỉnh
H1: Nhân viên càng làm KH thấy tin cậy thì sự hài lịng KH càng tăng
H2: Nhân viên càng gia tăng sự tương tác với KH th ì sự hài lịng của KH càng tăng H3: Nhân viên càng chứng tỏ cách thức phục vụ tốt thì sự hài lịng của KH càng tăng H4: Nhân viên càng quan tâm đến KH thì sự hài lịng của KH càng tăng
H5: Nhân viên thấu hiểu KH thì sự hài lịng của KH càng tăng
H6: Nhân viên càng chú trọng hình thức bên ngồi trong giao tiếp thì sự hài lịng của KH càng tăng.
Hình 2.1: Mơ hình CLDV điều chỉnh
2.3.3.4. Phân tích tương quan
Trước khi bước vào bước phân tích hồi quy ta phải xét xem các yếu tố cấu thành nên CLDV và biến đo lường sự hài lịng của KH có tương quan với nhau không.
Sử dụng hệ số tương quan tuyến tính Person trong SPSS (phụ lục 6) ta thấy có
mối tương quan dương giữa 6 yếu tố (nhóm 1-nhóm 6) đo lường CLDV và sự hài lòng KH do các giá trị Sig đều rất nhỏ (0,000). Như vậy chúng có ý nghĩa về mặt thống kê.
Ta có giả thuyết sau:
H1: Có mối quan hệ dương giữa hình thức bên ngồi của nhân viên và sự hài lịng của KH
H4: Có mối quan hệ dương giữa sự tương tác trong giao tiếp với sự hài lịng của KH. H5: Có mối quan hệ dương giữa cách thức phục vụ của nhân viên và sự hài lịng của KH.
H6: Có mối quan hệ dương giữa sự thấu hiểu của nhân viên và sự hài lịng của KH.
2.3.3.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Ta sử dụng mơ hình hồi quy tuyến tính bội MLR để biểu diễn mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập vào một biến phụ thuộc định lượng.
Kết quả phân tích hồi quy MRL bằng SPSS với phương pháp ENTER(đồng thời) vì đã giả thuyết là các biến có quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của KH cho thấy:
Thứ nhất, hệ số xác định R2
hiệu chỉnh là 0,497 tức là 49,7% sự biến thiên của mức độ hài lòng với thái độ nhân viên được giải thích bởi mối liên hệ tuyến tính của các biến độc lập (phụ lục 7.1)
Thứ hai, bảng Anova cho thấy mức ý nghĩa Sig= 0,000. Như vậy mơ hình hồi quy
là phù hợp với tổng thể nghiên cứu (phụ lục 7.2)
Thứ ba, xem xét bảng trọng số hồi quy (phụ lục 7.3) ta thấy cả 6 biến đều có tác
động cùng chiều vào biến phụ thuộc (sự hài lịng của khách hàng) vì trọng số hồi quy B của 6 biến này đều có ý nghĩa thống kê ( Sig <5%). Nếu so sánh tác động của 6 biến này lên biến phụ thuộc ta thấy biến tác động mạnh nhất là “sự tương tác” (β hiệu chỉnh =0,305), tác động thứ 2 là “sự tin cậy” (β hiệu chỉnh =0,272), thứ 3 là “cách thức phục vụ” (β hiệu chỉnh =0,194), thứ 4 là “sự quan tâm” (β hiệu chỉnh = 0,154),tiếp theo là “hình thức bên ngồi” (β hiệu chỉnh =0,146), và thấp nhất là “sự thấu hiểu” (β hiệu chỉnh =0,140)
Thứ tư, kiểm định đa cộng tuyến chúng ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai VIF (phụ lục 7.3). Ta nhận thấy VIF của 6 biến đều nhỏ hơn 2, theo chuẩn kinh nghiệm thì như thế là đạt u cầu, tức là khơng có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Thứ năm, kiểm định Durbin Watson cho kết quả lả 1,690 > 4/Residual, quan sát
Tóm lại từ những phân tích trên ta có thể kết luận rằng mơ hình lý thuyết thích hợp với dữ liệu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận là H1, H2, H3, H4, H5, H6
Như vậy có thể viết lại mơ hình hồi quy tuyến tính như sau:
Y = -1,405 + 0,183. F1 + 0,274.F2 + 0,196.F3 + 0,259.F4 + 0,334.F5 + 0,175.F6 (Với Y: Sự hài lòng đối với nhân viên)
Các hệ số hồi quy đều mang dấu dương, chứng tỏ ý kiến đánh giá của khách hàng về các yếu tố trong mơ hình tỷ lệ thuận với sự hài lịng.
2.3.3.6. Kiểm định sự khác biệt theo các biến định tính
Giới tính
Cho H0 : Khơng có sự khác biệt về phương sai của 2 nhóm nam và nữ
H1: Có sự sự khác biệt về phương sai của 2 nhóm nam và nữ
Sử dụng kiểm định Independent- Samples T Test đối với biến giới tính và biến hài lịng (phụ lục 8.1)
Kết quả cho thấy giá trị Sig trong kiểm định Levene = 0,431>0,05 chứng tỏ khơng có sự khác biệt phương sai đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ giữa nam và nữ (chấp nhận H0)
Do đó ta sử dụng kết quả kiểm định t ở dòng Equal variances assumed . Giá trị
Sig trong kiểm định này là Sig =0,048 < 0,05, có thể kết luận có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình giữa nam và nữ. Dựa vào bảng thống kê mô tả, ta thấy nam cao hơn nữ, tức sự hài lòng của nam đối với CLDV cao hơn nữ.
Độ tuổi
Cho H0 : Khơng có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng khác độ tuổi đối với CLDV
H1: Có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng khác độ tuổi đối
Sử dụng kiểm định One Way ANOVA, ta có Sig trong kiểm định Leneve =0,149>0,05 nên khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm có độ tuồi khác nhau. Kết quả kiểm định trong bảng ANOVA cho thấy Sig =0,084 > 0,05 có thể kết luận sự hài lòng của KH về thái độ của nhân viên không khác nhau giữa các độ tuổi khác nhau.
Ngành nghề
Cho H0 : Không có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng có ngành
nghể khác nhau
H1: Có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng có ngành nghề khác nhau
Ta có trong kiểm định Leneve có Sig = 0,162 > 0,05 nên khơng có sự khác biệt phương sai đối với sự hài lòng về chất lượng dịch vụ giữa các nhóm có ngành nghề khác nhau.
Kết quả kiểm định trong bảng ANOVA cho thấy Sig =0,005 < 0,05 ta sử dụng kiểm định hậu ANOVA (ANOVA post hoc tests) với phép kiểm định Bonferroni.
Ta thấy có sự khác nhau giữa nhóm ngành nghề khác so với nhóm ngành tự doanh, đi làm và nhóm khơng đi làm. Vì Sig của các nhóm này lần lượt là sig=0,032; sig=0,029; sig=0,002 nhỏ hơn 0,05; các nhóm ngành cịn lại so với nhau thì khơng khác nhau về mức độ hài lòng( Sig đều lớn hơn 0,05). Trong bảng thống kê mô tả ta thấy sự hài lịng của nhóm “khác” tác động cao hơn lần lượt so với nhóm “tự doanh”,” đi làm” và nhóm “khơng đi làm.”
Thời gian sử dụng dịch vụ
Cho H0 : Khơng có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng có thời gian
sử dụng dịch vụ khác nhau
H1: Có sự khác biệt về phương sai của các nhóm khách hàng có thời gian sử
Ta có trong kiểm định Leneve có Sig = 0,163 > 0,05 nên khơng có sự khác biệt phương sai đối với sự hài lịng về chất lượng dịch vụ giữa các nhóm có thời gian sử dụng dịch vụ khác nhau.
Kết quả kiểm định trong bảng ANOVA cho thấy Sig =0,002 < 0,05 ta sử dụng kiểm định hậu ANOVA (ANOVA post hoc tests) với phép kiểm định Bonferroni.
Ta thấy có sự khác nhau giữa nhóm có thời gian sử dụng trên 2 năm so với nhóm sử dụng dưới 6 tháng và nhóm từ 6 tháng đến 2 năm về mức độ hài lịng Vì Sig của các nhóm này lần lượt là sig=0,011; sig=0,019; nhỏ hơn 0,05; các nhóm thời gian sử dụng cịn lại so với nhau thì khơng khác nhau về mức độ hài lòng( Sig lớn hơn 0,05). Trong bảng thống kê mơ tả ta thấy nhóm trên 2 năm hài lịng về CLDV hơn nhóm sử dụng từ 6 tháng đến 2 năm và nhóm dưới 6 tháng. Có thể tóm tắt bảng kết quả phân tích sự khác biệt theo các biến định tính ở bảng 2.4.
Bảng 2.7 : Tổng hợp kiểm định theo các biến định tính
Giới tính Độ tuổi Ngành nghề Thời gian sử dụng Phương pháp sừ dụng Independent Samples T Test One Way ANOVA One Way ANOVA One Way ANOVA Kiểm định phương sai Khơng có sự khác biệt phương sai giữa 2 nhóm giới tính Khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm khác độ tuổi Khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm khác ngành nghề Khơng có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm khác thời gian sử dụng Sig 0,048<0,05 0,084>0,05 0,005<0,05 0,002<0,05
Kiểm định sâu ANOVA
mức độ hài lịng giữa các nhóm
giữa nam và nữ khác biệt giữa các nhóm có độ tuồi khác nhau giữa nhóm ngành “khác” so với “đi làm”, “tự doanh” và “khơng đi làm” giữa nhóm thời gian sử dụng “trên 2 năm” so với “dưới 6 tháng” và “từ 6 tháng đến 2 năm” (Nguồn: Tổng hợp từ phụ lục 8)
2.4. Đánh giá ảnh hƣởng của thái độ nhân viên đến CLDV tiền gửi tại ngân hàng TMCP Phƣơng Đông TMCP Phƣơng Đông
Nhân viên là nhân tố không thể thiếu trong bất kỳ tổ chức nào và đặc biệt đối với ngân hàng thì cách cư xử và thái độ của nhân viên chính là yếu tố để KH đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng. Từ thực trạng chất lượng dịch vụ tiền gửi thời gian qua và nghiên cứu khảo sát thực tế ta thấy rằng nhân viên giữ vai trò quan trọng tạo nên sự tin tưởng nơi KH. KH đánh giá mức độ tin cậy của GDV OCB tương đối tốt chứng tỏ nhân viên thực hiện đúng theo yêu cầu của KH, theo những lời đã hứa, biết tuân thủ nguyên tắc bảo mật thông tin KH.
Các khóa đào tạo nghiệp vụ và kỹ năng khi thực hiện giao dịch với khách hàng được tổ chức khá tốt, đưa ra quy tắc ứng xử khi phát sinh giao dịch với khách hàng theo trình tự, từ lúc nhận diện sự có mặt của khách hàng đến khi kết thúc giao dịch giúp GDV nhận thức được tầm quan trọng của cơng tác dịch vụ khách hàng. Nhờ đó mà trong việc tương tác với KH, GDV luôn chủ động chào hỏi, gọi tên KH và giới thiệu các sản phẩm dịch vụ mới đến KH, giúp KH biết nhiều hơn đến các sản phẩm của