Đơng Á, 20.20% Vietinbank, 12.60% Vietcombank, 21.90% Techcombank , 7.70% Sacombank, 12.60% Eximbank, 4.90% ACB, 16.90% VIB & SCB, 3.30%
Với giới tính, độ tuổi, thu nhập, nghề nghiệp khác nhau như đã nêu nhưng các đối tượng được phỏng vấn chủ yếu là khách hàng của một số ngân hàng tiêu biểu như Vietcombank (21,9%), Đơng Á (20,2%), ACB (16,9%), Sacombank và Vietinbank (đều 12,6%), cịn lại là Techcombank (7,7%), Eximbank (4,9%) và khoảng 3% VIB và SCB (Biểu đồ 4.3). Biểu đồ 4.4 Loại hình dịch vụ sử dụng 116 141 49 144 19 33 0 20 40 60 80 100 120 140 160 Tiết kiệm Tài khoản thanh tốn Chuyển tiền mặt Thẻ nội địa/ATM Thẻ quốc tế Sản phẩm vay & DV khác Lo ại h ìn h dị ch v ụ Số khách hàng sử dụng
Trong các nghiệp vụ giao dịch tại ngân hàng, giao dịch thẻ nội địa/ATM, giao dịch tiền gửi thanh tốn và giao dịch tiền gửi tiết kiệm chiếm tỷ trọng lớn trong tổng số mẫu nghiên cứu (khoảng 25% mỗi loại hình dịch vụ), cịn lại là dịch vụ chuyển tiền mặt, sản phẩm vay, thẻ quốc tế và dịch vụ khác. Số liệu cụ thể được thống kê trong biểu đồ 4.4.
Trong số khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng, cĩ khoảng 60% giao dịch với ngân hàng từ 2-4 năm, và một tỷ lệ tương đối ít khách hàng giao dịch tại một ngân hàng được chọn từ 8-10 năm (chiếm tỷ lệ chưa đến 10% tổng số khách hàng). Trong đĩ khoảng 80% khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng chỉ khoảng 1-2 lần/tháng, số lượng khách hàng đến giao dịch hàng tuần chiếm tỷ lệ thấp, và chỉ cĩ một khách hàng trong số 183 đối tượng được phỏng vấn là cĩ nhu cầu giao dịch tại ngân hàng hàng ngày (xem Phụ lục 2 trang 81).
Nhìn chung, mẫu nghiên cứu này cĩ tính đại diện cao cho đám đơng vì bao gồm tương đối đủ các đối tượng khách hàng tham gia giao dịch tại ngân hàng với nhiều loại hình dịch vụ cơ bản của ngân hàng.
4.2. Kiểm định mơ hình nghiên cứu:
4.2.1. Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha dùng để kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau. Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo là tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng cĩ nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng cĩ thể chấp nhận được23, nhưng nếu Cronbach’s Alpha quá cao (>0.95) thì thang đo cũng khơng tốt vì các biến đo lường gần như là một24. Kết quả tính tốn Cronbach’s Alpha của các thành phần thang đo chất lượng lượng dịch vụ hữu hình - vơ hình, chiêu thị, mối quan hệ khách hàng, lịng trung thành khách hàng được thể hiện trong bảng 4.1.
Các thang đo được thể hiện bằng 31 biến quan sát như đã nêu trong bảng 5.1 đều cĩ hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu. Cụ thể, Cronbach’s Alpha của chất lượng dịch vụ hữu hình là 0.768, của chất lượng dịch vụ vơ hình là 0.849, của chiêu thị là 0.844, của mối quan hệ với khách hàng là 0.854 và của lịng trung thành khách hàng là 0.863. Bên cạnh đĩ, các hệ số tương quan biến tổng đa phần đều cao (dao động từ 0.489 đến 0.797), ngoại trừ biến DGCLVH7 (hệ số tương quan: 0.390) cĩ Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0.850 (cĩ thể cho xấp xỉ bằng Cronbach’s Alpha của chất lượng dịch vụ vơ hình 0.849) và biến LTT2 (hệ số tương quan: 0.626) làm tăng Cronbach’s Alpha nếu loại các biến này. Tuy nhiên, vì tương quan biến tổng đều đạt yêu cầu lớn hơn 0.30, nên các biến đo lường các khái niệm nghiên cứu đều được sử dụng trong phân tích EFA kế tiếp.
23 Hồng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008
Bảng 4.1 Hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phƣơng sai thang đo nếu
loại biến
Tƣơng quan biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại
biến này
Chất lượng dịch vụ hữu hình (CLDVHH), Cronbach’s Alpha: 0.768
DGCLHH1 16.43 5.521 0.489 0.742
DGCLHH2 16.91 4.590 0.564 0.726
DGCLHH3 16.51 5.328 0.655 0.689
DGCLHH4 16.27 5.815 0.525 0.732
DGCLHH5 16.46 5.755 0.505 0.737
Chất lượng dịch vụ vơ hình (CLDVVH), Cronbach’s Alpha: 0.849
DGCLVH1 33.57 17.752 0.615 0.828 DGCLVH2 33.68 17.956 0.615 0.828 DGCLVH3 33.66 17.412 0.650 0.824 DGCLVH4 33.72 17.248 0.671 0.821 DGCLVH5 33.83 18.684 0.510 0.838 DGCLVH6 33.81 18.822 0.520 0.837 DGCLVH7 33.60 19.462 0.390 0.850 DGCLVH8 33.55 18.655 0.566 0.833 DGCLVH9 33.58 18.354 0.553 0.834
Chiêu thị của ngân hàng (CT), Cronbach’s Alpha: 0.844
CT1 16.90 13.050 0.629 0.817 CT2 16.84 12.387 0.731 0.797 CT3 16.84 12.310 0.692 0.804 CT4 16.83 13.200 0.600 0.823 CT5 17.21 12.784 0.579 0.829 CT6 16.94 14.299 0.519 0.837
Mối quan hệ với khách hàng (MQH), Cronbach’s Alpha: 0.854
MQH1 23.75 13.121 0.581 0.839 MQH2 23.79 13.905 0.594 0.838 MQH3 24.20 12.016 0.703 0.821 MQH4 23.85 13.302 0.665 0.828 MQH5 24.28 13.631 0.518 0.848 MQH6 23.74 12.964 0.630 0.832 MQH7 24.00 13.198 0.648 0.830
Lịng trung thành của khách hàng (LTT), Cronbach’s Alpha: 0.863
LTT1 11.33 5.738 0.704 0.829
LTT2 11.91 5.118 0.626 0.874
LTT3 11.25 5.417 0.797 0.793
LTT4 11.08 5.544 0.758 0.808
4.2.2. Phân tích nhân tố EFA
Kết quả phân tích EFA cho các khái niệm nghiên cứu được thể hiện chi tiết trong phần Phụ lục 3, trang 93. Trong phân tích EFA, tiêu chuẩn để chọn các biến là các biến phải cĩ hệ số tải nhân tố trên 0.525và thang đo đạt yêu cầu khi tổng phương sai trích thấp nhất là 50%26.
Trước tiên, phân tích EFA cho thành phần của chất lượng dịch vụ trên 14 biến quan sát như ban đầu cho thấy cĩ 2 yếu tố được trích tại giá trị Eigen là 1.386 và phương sai trích được là 48.717%. Như vậy, phương sai trích khơng đạt yêu cầu và cĩ hai biến quan sát bị loại do cĩ hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 (CLDVVH5 và CLDVVH9). Sau khi loại hai biến trên, 12 biến quan sát cịn lại được đưa vào phân tích EFA lần nữa, lúc này cĩ 2 yếu tố được trích tại giá trị Eigen là 1.385, phương sai trích là 51.174 lớn hơn 50% và các biến quan sát đều cĩ hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 nên đạt yêu cầu, kết quả cho thấy trong Bảng 4.2.
Kế đến là phân tích EFA cho các khái niệm được giả định là đơn hướng bao gồm chiêu thị, mối quan hệ khách hàng, lịng trung thành của khách hàng. Kết quả phân tích được trình bày trong bảng 4.3 cho thấy tất cả hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.6. Bên cạnh đĩ, chỉ số KMO của các khái niệm lớn (giữa 0.5 và 1) và Sig của Bartlett’s test nhỏ hơn 0.05 (0.000) cũng là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp27, cụ thể như sau:
- Khái niệm chiêu thị được đo bởi sáu biến quan sát (CT1 CT6), chỉ số KMO là 0.804, giá trị Eigen là 3.390, phương sai trích 56.500.
- Khái niệm mối quan hệ với khách hàng được đo bởi bảy biến quan sát (MQH1 MQH7), chỉ số KMO là 0.858, giá trị Eigen là 3.765, phương sai trích 53.788.
- Khái niệm lịng trung thành của khách hàng được đo bởi bốn biến quan sát (LTT1 LTT4), chỉ số KMO là 0.801, giá trị Eigen là 2.895, phương sai trích 72.383.
Tĩm lại, với tất cả kết quả phân tích EFA như trên, các biến quan sát đã đại diện được cho các khái niệm nghiên cứu cần phải đo sau khi loại trừ hai biến DGCLVH5 và DGCLVH9.
25
Hair & ctg, 2006
26 Gerbing & Anderson, 1988
Bảng 4.2 Phân tích nhân tố của thành phần chất lƣợng dịch vụ
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố của các thành phần
1 2 DGCLVH3 0.790 DGCLVH4 0.767 DGCLVH1 0.747 DGCLVH2 0.746 DGCLVH7 0.533 DGCLVH6 0.508 DGCLVH8 0.503 DGCLHH3 0.827 DGCLHH2 0.746 DGCLHH5 0.670 DGCLHH4 0.640 DGCLHH1 0.556 Giá trị Eigen 4.756 1.385 Phƣơng sai trích 39.630 11.544
Chỉ số KMO = 0.863 và Sig của Bartlett’s Test = 0.000
Bảng 4.3 Phân tích nhân tố của các khái niệm nghiên cứu
Biến quan sát Hệ số tải nhân tố
Giá trị Eigen
Phƣơng sai trích
KMO Sig của Bartlett’sTest
Chiêu thị của ngân hàng 3.390 56.500 0.804 0.000
CT2 0.841 CT3 0.810 CT1 0.764 CT4 0.725 CT5 0.707 CT6 0.646
Mối quan hệ với khách hàng 3.765 53.788 0.858 0.000
MQH3 0.809 MQH4 0.770 MQH7 0.753 MQH6 0.739 MQH2 0.708 MQH1 0.700 MQH5 0.642 Lịng trung thành của khách hàng 2.895 72.383 0.801 0.000 LTT3 0.901 LTT4 0.883 LTT1 0.838 LTT2 0.775
4.2.3. Phân tích tƣơng quan
Phân tích tương quan nhằm để đánh giá giá trị phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Kết quả hệ số tương quan nhỏ hơn 0.85 chỉ ra rằng giá trị phân biệt cĩ khả năng tồn tại giữa hai biến28. Bảng 4.4 tĩm tắt các hệ số tương quan Spearman’s Rho giữa các biến được giải thích. Tất cả hệ số tương quan đều khơng vượt quá 0.85 (dao động từ 0.223 đến 0.690), chứng tỏ rằng các khái niệm nghiên cứu chiêu thị, chất lượng dịch vụ hữu hình - vơ hình, mối quan hệ khách hàng, lịng trung thành khách hàng đạt giá trị phân biệt, tức là các thang đo trong nghiên cứu này đã đo lường được các khái niệm nghiên cứu khác nhau.
28
John và Benet-Martinez, 2000
Bảng 4.4 Sự tƣơng quan giữa các khái niệm nghiên cứu
CT MQH LTT CLVH CLHH
Chiêu thị của ngân hàng (CT) 1.000 0.507** 0.514** 0.223** 0.254** Mối quan hệ khách hàng (MQH) 0.507** 1.000 0.690** 0.574** 0.455** Lịng trung thành khách hàng (LTT) 0.514** 0.690** 1.000 0.398** 0.362** Chất lượng dịch vụ vơ hình (CLVH) 0.223** 0.574** 0.398** 1.000 0.534** Chất lượng dịch vụ hữu hình (CLHH) 0.254** 0.455** 0.362** 0.534** 1.000
Ghi chú: ** Tương quan Spearman cĩ ý nghĩa thống kê ở mức 0.01, n=183
Kết quả bảng 4.4 cho thấy giữa các biến đều cĩ hệ số tương quan đáng kể, nghĩa là đều cĩ mối quan hệ đáng kể giữa các thành phần với nhau. Biến chiêu thị của ngân hàng tương quan cùng chiều với biến mối quan hệ khách hàng (r = 0.507), nghĩa là nếu chiêu thị của ngân hàng đến với khách hàng tăng thì mối quan hệ thân thiết giữa ngân hàng với khách hàng cũng tăng theo. Biến mối quan hệ khách hàng cĩ liên hệ đáng kể với biến lịng trung thành khách hàng (r = 0.690), điều này cĩ thể hiểu rằng nếu ngân hàng giữ được mối quan hệ với khách hàng ngày càng sâu thêm thì sẽ tạo được lịng trung thành từ khách hàng ngày càng bền vững hơn. Tương tự, biến chất lượng dịch vụ vơ hình và hữu hình cũng ảnh hưởng đáng kể đến biến mối quan hệ khách hàng (r = 0.574, r = 0.455), một khi chất lượng dịch vu vơ hình cũng như hữu hình gia tăng thì mối quan hệ khách hàng sẽ trở nên tốt đẹp, tích cực hơn. Bên cạnh đĩ, hệ số tương quan giữa chiêu thị và chất lượng dịch vụ vơ hình - hữu hình tuy khơng cao nhưng là cĩ tồn tại sự liên hệ giữa các biên (r = 0.223, r = 0.254), nghĩa là một khi chất lượng dịch vụ cĩ tăng thì việc chiêu thị của ngân hàng mới đạt kết quả tốt và ngược lại.
4.3. Kiểm định mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Hồi quy tuyến tính bội được dùng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả. Ngồi chức năng là một cơng cụ mơ tả, hồi quy tuyến tính bội cũng được sử dụng như một cơng cụ kết luận để kiểm định các giả thuyết và dự báo các giá trị của tổng thể nghiên cứu29. Như vậy, hồi quy tuyến tính bội là phương pháp thích hợp để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đối với nghiên cứu này.
29
Cooper và Schindler,2003 & Duncan, 1996
4.3.1. Mơ hình hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định các giả thuyết H1, H2. H3, H4 như đã nêu, hai mơ hình hồi quy tuyến tính bội được phát triển như sau:
- Mơ hình thứ nhất kiểm định mối quan hệ giữa ba biến độc lập chất lượng dịch vụ
hữu hình (CLDVHH), chất lượng dịch vụ vơ hình (CLDVVH) và chiêu thị (CT) với biến phụ thuộc mối quan hệ khách hàng (MQH).
MQH = β0 + β1CLDVHH + β2CLDVVH + β3CT + ei
- Mơ hình thứ hai kiểm định mối quan hệ giữa ba biến độc lập chất lượng dịch vụ hữu hình (CLDVHH), chất lượng dịch vụ vơ hình (CLDVVH) và mối quan hệ khách hàng (MQH) với biến phụ thuộc lịng trung thành khách hàng (LTT).
LTT = β0 + β1CLDVHH + β2CLDVVH + β3MQH + ej
Trong đĩ, βk là hệ số của phương trình hồi quy và ei, ej là phần dư.
Trong chương trình SPSS, giá trị bội R chỉ rõ độ lớn của mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc. Hệ số R2
đo lường tỷ lệ tổng biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bằng các biến độc lập trong mơ hình. Giá trị R2 càng cao thì khả năng giải thích của mơ hình hồi quy càng lớn và việc dự đốn biến phụ thuộc càng chính xác. Phép kiểm định phân tích ANOVA được dùng để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính, nĩ xem biến phụ thuộc cĩ liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay khơng. Nếu giá trị F cĩ ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê (p<0.001), giả thuyết thuần của mối quan hệ khơng tuyến tính bị bác bỏ. Trị tuyệt đối của hệ số beta (hệ số phương trình hồi quy) càng lớn thì tầm quan trọng tương đối của nĩ trong dự báo biến phụ thuộc càng cao. Hệ số tương quan từng phần (partial R) đo lường sức mạnh của mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một biến đơn độc lập khi ảnh hưởng dự báo của các biến độc lập khác trong mơ hình hồi quy được giữ nguyên30.
4.3.2. Mơ hình thứ nhất-các yếu tố ảnh hƣởng đến mối quan hệ với khách hàng
Xem xét hiện tượng đa cộng tuyến của các biến trong mơ hình
30
Phép thử giá trị dung sai, giá trị VIF, giá trị Eigen và chỉ số điều kiện được dùng để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình thứ nhất - nghiên cứu về mối quan hệ với khách hàng.
Bảng 4.5 Hiện tƣợng đa cộng tuyến MH1: Đánh giá giá trị dung sai và VIF Các biến Dung sai VIF
Chiêu thị của ngân hàng 0.946 1.057
Chất lượng dịch vụ vơ hình 0.694 1.441
Chất lượng dịch vụ hữu hình 0.685 1.460
Ghi chú: Biến phụ thuộc: Mối quan hệ khách hàng
Theo bảng 4.5, tất cả các giá trị dung sai đều lớn hơn 0.68, các giá trị VIF từ 1.057 đến 1.460 (nhỏ hơn 2) cho thấy sự đa cơng tuyến là rất thấp. Bên cạnh đĩ, trong kết quả bảng 4.6, với chỉ số điều kiện từ 1.000 đến 1.927 giúp khẳng định rằng hiện tượng đa cộng tuyến khơng là vấn đề cần chú ý trong dự báo mơ hình hồi quy thứ nhất này.
Bảng 4.6 Hiện tƣợng đa cộng tuyến MH1: Đánh giá giá trị Eigen và chỉ số điều kiện Kích thƣớc Giá trị Eigen Chỉ số điều kiện
1 1.671 1.000
2 1.000 1.293
3 0.879 1.379
4 0.450 1.927
Ghi chú: Biến phụ thuộc: Mối quan hệ khách hàng
Kết quả dự báo mơ hình thứ nhất
Dựa vào bảng kết quả 4.7, mơ hình nghiên cứu về mối quan hệ với khách hàng của ngân hàng với biến phụ thuộc là mối quan hệ khách hàng và ba biến độc lập chất lượng dịch vụ hữu hình, chất lượng dịch vụ vơ hình, chiêu thị cĩ hệ số R2 điều chỉnh là 0.477, cĩ nghĩa là các thành phần thuộc các biến độc lập trên giải thích được 47.7% sự thay đổi của mối quan hệ khách hàng.
Bảng 4.7 Kết quả tĩm tắt “mơ hình thứ nhất” Biến phụ thuộc Biến độc lập Hệ số Beta R từng phần Giá trị T Mức ý nghĩa T Mối quan hệ khách hàng
Chiêu thị của ngân hàng 0.373 0.452 6.777 0.000 Chất lượng dịch vụ vơ hình 0.402 0.423 6.254 0.000 Chất lượng dịch vụ hữu hình 0.166 0.188 2.564 0.011 R2 điều chỉnh = 0.477 Giá trị F = 56.344 Mức ý nghĩa của F = 0.000 Kết quả phân tích ANOVA theo bảng 4.7 (xem thêm Phụ lục 2, trang 100) cho thấy giá trị F là 56.344 cĩ ý nghĩa đáng kể về mặt thống kê và giá trị Sig. là 0.000 (<0.05), do đĩ chứng tỏ mơ hình hồi quy tuyến tính bội này phù hợp với tập dữ liệu, cĩ thể sử dụng được.
Thực tế qua bảng 4.7, ta cĩ thể thấy mơ hình hồi quy tuyến tính thứ nhất β1 = 0.166, β2 = 0.402, β3 = 0.373. Mức ý nghĩa quan sát của ba thành phần (p) đều nhỏ hơn 0.05