5. Kết cấu đề tài
2.3 Phân tích lịng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm tại Ngân hàng
2.3.3 Kết quả nghiên cứu
2.3.3.1 Mô tả mẫu
Mẫu được lấy theo phương pháp thuận tiện. Thông tin về đặc điểm mẫu nghiên cứu được thể hiện như sau:
- Giới tính: Khách hàng trong mẫu có 34,8% là nam và 65,2% là nữ đang có sử dụng dịch vụ gửi tiền tiết kiệm tại BIDV CN TPHCM.
- Độ tuổi: Cơ cấu độ tuổi trong mẫu cho thấy tỉ lệ mẫu khảo sát thuộc thế hệ trẻ đang trong độ tuổi lao động từ 25 đến 50 tuổi chiếm tới 84%. Nhóm khách hàng này khá nhạy cảm trong đánh giá và thích ứng cao với sự cải thiện về tiện ích trong giao dịch ngân hàng. Vì vậy, kết quả đánh giá về các thang đo sẽ mang tính đại diện cao. Đây là một ưu điểm của mẫu thu được.
- Thu nhập: Khách hàng trong mẫu có mức thu nhập dưới 3 triệu đồng chiếm 9,1%; từ 3-5 triệu đồng chiếm 29,4%; nhóm khách hàng có mức thu nhập cao trên 5 triệu đồng/tháng chiếm 61,8%.
- Nghề nghiệp: Tỉ lệ mẫu cho thấy khách hàng hiện vẫn đi làm với nghề nghiệp là công nhân viên chức và kinh doanh bn bán chiếm đa số 89,9%, cịn lại là hưu trí và sinh viên.
Bảng 2.8: Kết quả thống kê mô tả mẫu
Đvt: người, %
Thơng tin Số lượng Tỉ lệ
Giới tính Nam 65 34,8 Nữ 122 65,2 Độ tuổi 18 đến 25 tuổi 16 8,6 25 đến 35 tuổi 108 57,8 36 đến 50 tuổi 49 26,2 Trên 50 tuổi 14 7,5 Thu nhập Dưới 3 triệu đồng/tháng 17 9,1 3 – 5 triệu đồng/tháng 55 29,4 5 – 10 triệu đồng/tháng 104 55,6 Trên 10 triệu đồng/tháng 11 5,9 Nghề nghiệp
Công nhân, viên chức 109 58,3
Kinh doanh, bn bán 59 31,6
Hưu trí 10 5,3
Sinh viên 9 4,8
(Nguồn: Phụ lục 2)
2.3.3.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thơng qua hệ số Cronbach's Alpha tính được từ việc phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS. Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Cronbach's Alpha từ 0,8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Nunnally (1978), Peterson (1994),
Slater (1995) đề nghị rằng Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm thang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu. Đối với nghiên cứu này, các biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn hoặc bằng 0,3 thì biến đó đạt u cầu và Cronbach's Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 thì thang đo được chấp nhận về mức độ tin cậy.
Bảng 2.9: Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha
Đvt: đơn vị Hệ số Cronbach's Alpha Số lượng biến
0,923 27
Biến quan sát
TB thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng
Cronbach's Alpha nếu loại
biến HH1 87,91 173,933 0,446 0,921 HH2 87,65 176,884 0,353 0,922 HH3 87,85 173,408 0,483 0,921 HH4 88,05 172,025 0,510 0,920 HH5 88,32 174,314 0,416 0,922 VH1 87,87 172,869 0,581 0,919 VH2 87,81 172,400 0,590 0,919 VH3 87,79 171,879 0,601 0,919 VH4 87,74 170,775 0,660 0,918 HL1 87,95 173,459 0,584 0,919 HL2 88,10 171,528 0,588 0,919 HL3 88,02 174,849 0,483 0,921 HL4 88,11 172,455 0,558 0,919 QD1 87,85 172,193 0,563 0,919 QD2 87,80 175,547 0,390 0,922 QD3 87,71 174,456 0,428 0,921
CD1 88,10 172,980 0,530 0,920 CD2 87,99 172,054 0,480 0,921 TQ1 88,07 172,855 0,456 0,921 TQ2 88,04 171,245 0,587 0,919 TT1 88,28 171,473 0,556 0,919 TT2 88,28 170,312 0,563 0,919 TT3 88,23 172,608 0,504 0,920 TT4 87,94 170,486 0,662 0,918 TT5 88,07 172,259 0,513 0,920 TT6 88,11 170,788 0,606 0,919 TT7 87,96 167,966 0,748 0,917 (Nguồn: Phụ lục 3) Hệ số Cronbach's Alpha của các thang đo các yếu tố ảnh hưởng đều đạt 0,923 lớn hơn 0,6 cho biết thang đo đạt tiêu chuẩn là những thang đo tốt cho nghiên cứu. Các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến - tổng đạt yêu cầu, lớn hơn 0,3.
2.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phương pháp EFA được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu để đánh giá sơ bộ các thang đo lường. Khi phân tích nhân tố khám phá, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến một số tiêu chí sau:
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn giữa 0,5 và 1 để phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu (Hồng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): dùng để xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị, là ma trận có các thành phần (hệ số tương quan giữa các biến) bằng không và đường chéo (hệ số tương quan với chính nó) bằng 1. Nếu kiểm định Bartlett có Sig <0,05, chúng ta từ chối giả thuyết Ho (ma trận tương quan là ma trận đơn vị) nghĩa là các biến có quan hệ với nhau. Hệ số tải nhân tố (factor loading) >0,5. Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố <0,5 sẽ bị loại. Tổng
phương sai trích TVE (Total Variance Explained): tổng này thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường. Tổng này phải đạt từ 50% trở lên và tiêu chí eigenvalue tối thiểu phải bằng 1 (>=1) thì mơ hình EFA phù hợp. Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố > 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Nguyễn Đình Thọ, 2011)
Phân tích nhân tố đối với biến độc lập
Tập hợp các biến quan sát đã qua kiểm tra về độ tin cậy đưa vào phân tích nhân tố. Q trình này được gọi là phân tích nhân tố lần 1 với kết quả như sau:
- Về các nhân tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng: KMO đạt 0,846 và có tổng phương sai trích TVE lớn hơn 1 đạt 62,466% với 5 nhân tố được rút ra, kiểm định Bartlett có Sig <0,05, biến QD2 bị loại do hệ số tải nhân tố là 0,467 nhỏ hơn 0,5 (Phụ lục 3). Tập hợp biến cịn lại được đưa vào phân tích nhân tố lần 2.
- Những biến quan sát trải qua phân tích nhân tố lần 1 thành công (26 biến) đưa vào phân tích nhân tố lần 2:
Bảng 2.10: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 của các biến độc lập Đvt: đơn vị STT Biến quan sát Nhân tố 1 2 3 4 5 1 VH2 0,778 2 VH3 0,673 3 VH4 0,649 4 VH1 0,636 5 QD3 0,629 6 QD1 0,531 7 HL3 0,767
8 HL4 0,761 9 HL2 0,736 10 HL1 0,570 11 CD1 0,825 12 CD2 0,729 13 HH5 0,380 14 TQ2 0,757 15 TQ1 0,690 16 HH1 0,566 17 HH3 0,785 18 HH2 0,710 19 HH4 0,623 (Nguồn: Phụ lục 4) Kết quả cụ thể như sau: KMO: 0,852; Eigenvalue: 1,171; tổng phương sai trích: 63,784%. Số nhân tố rút ra: 5 nhân tố, được đặt tên lại như sau:
Nhân viên ngân hàng: gồm 4 biến VH1, VH2, VH3, VH4 của nhân tố chất
lượng dịch vụ cảm nhận và 2 biến QD1, QD3 của nhân tố quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch.
Sự hài lòng của khách hàng: gồm 4 biến HL1, HL2, HL3, HL4 của nhân tố sự
hài lòng của khách hàng.
Chi phí chuyển đổi: gồm 2 biến CD1, CD2 của nhân tố chi phí chuyển đổi và 1
biến HH5 của nhân tố chất lượng dịch vụ cảm nhận.
Sự thuận tiện: gồm 2 biến TQ1, TQ2 của nhân tố thói quen lựa chọn ngân hàng
giao dịch và 1 biến HH1 của nhân tố chất lượng dịch vụ cảm nhận.
Chất lượng dịch vụ hữu hình: gồm 3 biến HH2, HH3, HH4 của nhân tố chất
lượng dịch vụ cảm nhận.
Phân tích nhân tố đối với biến phụ thuộc
Đối với biến phụ thuộc Lòng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm: KMO đạt được là 0,887, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai trích dùng để giải thích nhân tố > 50% (57,510%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, kết quả phân tích nhân tố về lịng trung thành của khách hàng cho thấy 7 biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố > 0,5 và dùng để giải thích thang đo lòng trung thành của khách hàng là hợp lý (Phụ lục 5).
2.3.3.4 Phân tích tƣơng quan
Giả thuyết nghiên cứu được điều chỉnh lại sau khi phân tích nhân tố lần 2:
H1: Nhân viên ngân hàng có ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm.
H2: Sự hài lịng của khách hàng có ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm
H3: Chi phí chuyển đổi có ảnh hưởng đến lịng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm.
H4: Sự thuận tiện có ảnh hưởng đến lịng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm.
H5: Chất lượng dịch vụ hữu hình có ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng gửi tiền tiết kiệm.
Phương trình hồi quy được viết như sau:
LTT = β0+ β1 NV + β2HL + β3 CPCĐ + β4 TT + β5 HH Trong đó:
LTT : lịng trung thành của khách hàng gửi tiết kiệm NV : nhân viên ngân hàng
HL : sự hài lòng của khách hàng CPCĐ : chi phí chuyển đổi
TT : sự thuận tiện
HH : chất lượng dịch vụ hữu hình
Hệ số tương quan Pearson được sử dụng để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.
Trước khi tiến hành kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội, mối tương quan giữa các biến của mơ hình cần phải được xem xét.
Phân tích ma trận tương quan sử dụng hệ số Pearson Correlation để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa giữa mỗi yếu tố khác với yếu tố Lòng trung thành, và các yếu tố tác động đến lòng trung thành với nhau.
Hệ số này luôn trong khoảng từ -1 đến 1, lấy giá trị trị tuyệt đối, nếu lớn hơn 0,6 thì có thể kết luận mối quan hệ là chặt chẽ, và càng gần 1 thì mối quan hệ càng chặt, nếu nhỏ hơn 0,3 thì cho biết mối quan hệ là lỏng.
Bảng 2.11: Kết quả phân tích tƣơng quan Pearson
Đvt: đơn vị Hệ số tương quan NV HL CPCĐ TT HH LTT NV 1 HL 0,000 1 CPCĐ 0,000 0,000 1 TT 0,000 0,000 0,000 1 HH 0,000 0,000 0,000 0,000 1 LTT 0,330 0,458 0,288 0,269 0,164 1 (Nguồn: Phụ lục 6) Hầu hết các biến độc lập trong mơ hình khơng có mối tương quan với nhau, hệ số Pearson giữa các biến độc lập có kết quả gần như bằng 0 do đó các biến đưa vào mơ
hình khơng có hiện tượng đa cộng tuyến. Việc đưa các biến độc lập vào mơ hình là phù hợp và có ý nghĩa.
2.3.3.5 Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy sẽ được thực hiện với 5 biến độc lập, giá trị của mỗi nhân tố được dùng để chạy hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố đó. Phân tích được thực hiện bằng phương pháp Enter.
Kết quả hồi quy cho thấy các biến nhân viên ngân hàng, sự hài lòng của khách hàng, chi phí chuyển đổi, sự thuận tiện và chất lượng dịch vụ hữu hình đều có tương quan với biến Lòng trung thành với mức ý nghĩa 5%.
Bảng 2.12: Kết quả đánh giá độ phù hợp của mơ hình
Đvt: đơn vị Biến độc lập Hệ số tương quan bội R Bình phương hệ số tương quan bội R2 Bình phương hệ số tương quan bội
R2 hiệu chỉnh
Sai số chuẩn của ước lượng hệ số tương quan bội
1 0,707a 0,500 0,487 0,71651601
(Nguồn: Phụ lục 6)
Bảng 2.13: Kết quả phân tích Anova
Đvt: đơn vị Mơ hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Phần hồi quy 93,075 5 18.615 36,259 0,000 Phần dư 92,925 181 0,513 Tổng cộng 186,000 186 (Nguồn: Phụ lục 6)
Bảng 2.14: Kết quả thông số thống kê trong phƣơng trình hồi quy
Đvt: đơn vị
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig. Thống kê đa cộng tuyến B Sai số chuẩn Beta Dung sai VIF Hằng số 1,392E-16 0,052 0,000 1,000 NV 0,330 0,053 0,330 6,276 0,000 1,000 1,000 HL 0,458 0,053 0,458 8,711 0,000 1,000 1,000 CPCĐ 0,288 0,053 0,288 5,478 0,000 1,000 1,000 TT 0,269 0,053 0,269 5,122 0,000 1,000 1,000 HH 0,164 0,053 0,164 3,124 0,002 1,000 1,000 (Nguồn: Phụ lục 6) Hệ số phóng đại phương sai VIF của mỗi biến đều nhỏ hơn 2 nên hiện tượng đa cộng tuyến khơng có ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mơ hình. Về quy tắc là khi VIF vượt quá 10 là có dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Kết quả hồi quy cho thấy các biến độc lập đều có Sig nhỏ hơn 0,05 nên các biến đều có ý nghĩa ở độ tin cậy 95%. Vì vậy ở độ tin cậy 95% các biến độc lập đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc và các hệ số dốc lần lượt là 0,33; 0,458; 0,288; 0,269 và 0,164 đều mang dấu dương nên các biến đều ảnh hưởng cùng chiều với lòng trung thành của khách hàng.
Do hệ số Contants của mơ hình đưa ra q nhỏ gần bằng khơng nên giá trị hệ số chặn b của mơ hình chưa chuẩn và hệ số Beta của mơ hình chuẩn được xác định là tương đương nhau.
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng như sau:
LTT = 0,330NV + 0,458HL + 0,288CPCĐ + 0,269TT + 0,164 HH
Tầm quan trọng của các biến phụ thuộc được xác định căn cứ dựa vào hệ số Beta. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta của yếu tố nào càng lớn thì càng ảnh hưởng quan trọng đến biến phụ thuộc. Do đó, ảnh hưởng quan trọng nhất đến lịng trung thành của khách hàng đó là yếu tố về sự hài lịng của khách hàng, sau đó đến quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch và chất lượng dịch vụ vơ hình, tiếp theo là ảnh hưởng của chi phí chuyển đổi ngân hàng và quà tặng khuyến mãi và yếu tố chất lượng dịch vụ hữu hình ít ảnh hưởng nhất đến lịng trung thành của khách hàng.
Tham số R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ phần trăm % sự biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi biến độc lập. R2
hiệu chỉnh = 0,487 có nghĩa là mơ hình giải thích được 48,7% sự thay đổi của biến lòng trung thành, đồng thời mức ý nghĩa của thống kê F tính được rất nhỏ (Sig = 0,000), bác bỏ giả thuyết cho rằng tất cả các hệ số hồi quy bằng 0 và kết luận ở độ tin cậy 95% mơ hình hồi quy tuyến tính phù hợp với tổng thể (Phụ lục 6).
Xét tiếp kết quả mức ý nghĩa Sig để kiểm định các giả thuyết của mơ hình lý thuyết.
- Giả thuyết H1: Có mối quan hệ tác động của yếu tố nhân viên ngân hàng lên lòng trung thành cũng được chấp nhận với giá trị hệ số Beta = 0,330 tại mức Sig. = 0,000.
Giả thuyết này liên quan đến việc quyết định lựa chọn ngân hàng giao dịch của khách hàng và cảm nhận của khách hàng về phong cách phục vụ và tác phong của nhân viên ngân hàng. Khách hàng tham gia khảo sát luôn so sánh, cân nhắc kỹ trước khi đi đến quyết định chọn ngân hàng nào để giao dịch, quyết định lựa chọn ban đầu rất quan trọng và một khi đã chọn ngân hàng nào đó rồi thì sẽ khơng thay đổi nữa. Từ đó, sự trung thành của khách hàng với ngân hàng đó được hình thành và được duy trì. Bên cạnh đó, khả năng và thái độ phục vụ của nhân viên ngân hàng đối với khách hàng đặc biệt trong lần đầu giao dịch cũng ảnh hưởng đến việc quyết định có