6 Kết cấu luận văn
2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách
2.3.3.1 Nhận thức nhu cầu
Bảng 2.5: Lý do gửi tiết kiệm
Lý do gửi tiết kiệm Tần số Tỷ lệ (%)
Tránh rủi ro khi gửi tiền ở nhà 55 42.3
Để được hưởng lãi suất cao 34 26.2
An tồn hơn khi đầu tư vào các hình thức
sinh lời khác 50 38.4
Duy trì cuộc sống ổn định 31 23.8
Khác 1 0.8
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Ngay từ khi hình thành nên quyết định lựa chọn sử dụng hàng hố, dịch vụ nào đó thì mỗi khách hàng đều bắt đầu xuất hiện những nhu cầu, những mong muốn để thúc đẩy việc đưa ra quyết định lựa chọn. Việc lựa chọn sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm tại ngân hàng cũng vậy. Quan sát bảng 2.5, ta thấy được phần lớn khách hàng gửi tiết kiệm vì tránh rủi ro khi gửi tiền ở nhà, có 55 người lựa chọn, chiếm 42,3%. Thứ hai đó là do họ nhận thấy an tồn hơn khi đầu tư vào các hình thức sinh lời khác. Ngồi ra, việc gửi tiết kiệm để được hưởng lãi suất cao.
Một lý do khác mà ta có thể thấy được, đó là có 31 người trong số 130 người (chiếm 23.8%) là vì mục đích duy trì cuộc sống ổn định, với mục đích này họ nghĩ rằng họ sẽ đảm bảo được cuộc sống sau này khi khơng cịn lao động được nữa.
2.3.3.2 Tìm kiếm thơng tin
Trong quá trình tìm kiếm thơng tin để thoả mãn nhu cầu của mình, mỗi khách hàng sẽ có mỗi cách tìm kiếm thơng tin riêng và được xem là đáng tin cậy đối với
bản thân. Say đây là bảng thống kê các nguồn thông tin cần thiết mà khách hàng thường tìm đến:
Bảng 2.6: Các kênh thơng tin tham khảo
Kênh thông tin Tần số Tỷ lệ (%)
Bạn bè, người thân giới thiệu 48 36.9
Nhân viên ngân hàng 32 24.6
Báo chí 34 26.2
Truyền hình 37 28.5
Internet 11 8.5
Tờ rơi, áp phích 13 10
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Đối với khách hàng Tây Ninh, phần đơng họ tiếp cận thơng tin theo hình thức marketing truyền miệng, tức là thông qua bạn bè, người thân giới thiệu về ngân hàng, có 48 người thơng qua bạn bè, người thân, chiếm 36,9%. Thông tin từ người thân hay bạn bè có ảnh hưởng lớn đến quyết định gửi tiết kiệm vào ngân hàng của họ. Thơng qua đây, ta có thể thấy khả năng thu hút khách hàng thông qua khách hàng cũ là rất lớn ở Tây Ninh. Vì vậy, vai trị dịch vụ chăm sóc khách hàng vừa giữ chân khách hàng cũ, vừa để có được khách hàng mới.
Nguồn thông tin được nhiều người tham khảo và đáng tin cậy thứ 2 là truyền hình với 37 người. Ngồi ra, các nguồn thơng tin từ báo chí, nhân viên ngân hàng, tờ rơi cũng đư ợc nhiều khách hàng tham khảo đến. Riêng internet là công cụ thông tin hữu hiệu và ít tốn kém, nhưng chỉ có 11 người có tham khảo thơng tin về tiền gửi tiết kiệm qua internet. Mỗi khi khách hàng tìm kiếm thơng tin để thoả mãn nhu cầu cá nhân của mình thì họ khơng chỉ tham khảo một nguồn thông tin nhất định nào đó mà sẽ kết hợp nhiều nguồn thơng tin khác nhau để tạo được sự tin cậy, chắc chắn. Do đó, lợi dụng những điều phân tích trên ngân hàng muốn phát tán thơng tin một cách hiệu quả nhất đến với khách hàng, bằng cách kết hợp nhiều nguồn thông tin khác nhau như có nhân viên tư vấn khách hàng thân thiện, tư vấn đầy đủ và tận tình kết hợp với việc truyền thông tin qua các phương tiện truyền thông khác nhau với mức độ cần thiết.
2.3.3.3 Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Sau khi có thơng tin về dịch vụ gửi tiết kiệm mình cần, khách hàng bắt đầu đánh giá các tiêu chí khi lựa chọn ngân hàng để gửi tiết kiệm.
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng trước nhằm loại các biến không phù hợp. Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0,7 đến gần 0,8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978).
Kết quả phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đối với thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của khách hàng cá nhân tại BIDV – Chi nhánh Tây Ninh:
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các biến độc lập Bảng 2.7: Cronbach’s Alpha của thang đo lãi suất
Biến quan sát Tương quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha khi loại biện
Lãi suất áp dụng rất cạnh tranh 0.508 0.514
Các phương thức trả lãi phù hợp 0.315 0.719
Các mức lãi suất được công bố rõ
ràng 0.635 0.280
Cronbach’s Alpha = 0.646
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo của yếu tố lãi suất có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,646, hệ số này ta tạm chấp nhận được. Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến “các
phương thức trả lãi phù hợp” là 0,719, lớn hơn 0,646 nên biến này bị loại. Hai biến cịn lại có hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến cũng nhỏ nên chấp nhận được. Ngoài ra hệ số tương quan với biến tổng của hai biến “lãi suất áp dụng rất cạnh
được giữ lại vì chúng đảm bảo độ tin cậy của thang đo. Do đó, thang đo yếu tố lãi suất chỉ còn lại hai biến nêu trên.
Bảng 2.8: Cronbach’s Alpha của thang đo người thân quen
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi
loại biến Người thân quen làm việc tại ngân hàng 0.524
Có nhiều người thân quen gửi tiền tại ngân
hàng 0.524
Cronbach’s Alpha = 0.688
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo yếu tố “người thân quen” có ba biến, có hệ số Cronbach’s Alpha là
0,688 và tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3.
Bảng 2.9: Cronbach’s Alpha của thang đo uy tín, thương hiệu ngân hàng
Biến quan sát
Tương quan biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại
biến Thương hiệu ngân hàng được biết đến rộng
rãi 0.806
Ngân hàng hoạt động lâu năm 0.806
Cronbach’s Alpha = 0.891
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo yếu tố “thương hiệu” có hệ số Cronbach’s Alpha khá cao là 0,891 và
đạt tiêu chuẩn, bên cạnh đó hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, các biến trong thang đo này đều đạt yêu cầu.
Bảng 2.10: Cronbach’s Alpha của thang đo chất lượng dịch vụ
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại
biến
Thủ tục giao dịch đơn giản 0.567 0.662
Mức độ bảo mật về thông tin 0.489 0.733
Sản phẩm tiền gửi đa dạng, phong phú 0.657 0.540
Cronbach’s Alpha = 0.737
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo yếu tố “hình thức chiêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,737, với
3 biến quan sát, nếu loại mỗi một biến nào đều làm cho hệ số Cronbach’s Alpha giảm đi. Bên cạnh đó hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, các biến trong thang đo này đều đạt yêu cầu.
Bảng 2.11: Cronbach’s Alpha của thang đo hình thức chiêu thị
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại
biến
Ngân hàng thường xuyên quảng cáo 0.508 0.502
Ngân hàng có nhiều chương trình khuyến mãi 0.533 0.482
Nhân viên ngân hàng đến tư vấn tại nhà 0.379 0.700
Cronbach’s Alpha = 0.654
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo yếu tố “hình thức chiêu thị” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,654 với
3 biến quan sát, nếu loại biến “nhân viên ngân hàng đến tư vấn tại nhà” thì
crobach’s alpha của thang đo “hình thức chiêu thị” tăng thêm được đến 0,700. Tác
giả quyết định sẽ loại mục hỏi này khỏi thang đo “hình thức chiêu thị” của ngân
Bảng 2.12: Cronbach’s Alpha của thang đo khơng có sự bất tiện
Biến quan sát Tương quan biến
tổng
Cronbach’s Alpha khi loại biến Khơng có sự bất tiện về khơng gian
giao dịch 0.678 0.825
Khơng có sự bất tiện về địa lý 0.768 0.785
Chi nhánh có nhiều phịng giao dịch 0.655 0.833
Thời gian mở cửa và làm việc của
ngân hàng hợp lý 0.708 0.814
Cronbach’s Alpha = 0.855
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Thang đo yếu tố “khơng có sự bất tiện” có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,855, với 4 biến quan sát, nếu loại mỗi một biến nào đều làm cho hệ số Cronbach’s Alpha giảm đi. Bên cạnh đó hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3. Vì vậy, các biến trong thang đo này đều đạt yêu cầu.
Bảng 2.13: Cronbach’s Alpha của thang đo nhân viên
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại
biến
Nhân viên có thái độ phục vụ tốt 0.570 0.744
Nhân viên nắm vững nghiệp vụ 0.615 0.726
Nhân viên có ngoại hình dễ nhìn 0.524 0.756
Nhân viên có trang phục phù hợp 0.689 0.696
Nhân viên phục vụ khách hàng nhanh
chóng 0.433 0.781
Cronbach’s Alpha = 0.783
Bảng 2.14: Cronbach’s Alpha của thang đo nguồn thu nhập
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach’s Alpha khi loại biến
Thu nhập từ mủ cao su 0.620 0.578
Thu nhập từ lương công chức 0.313 0.766
Thu nhập từ kinh doanh 0.663 0.558
Thu nhập từ nguồn khác 0.467 0.679
Cronbach’s Alpha = 0.717
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Trong thang đo nhân viên, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,783 cũng đạt yêu cầu. Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến đều nhỏ và tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên các biến trong thang đo nhân viên đều được sử dụng tốt trong phân tích EFA tiếp theo.
Trong thang đo nguồn thu nhập, hệ số Cronbach’s Alpha là 0,717 với 3 biến quan sát. Nếu loại biến “thu nhập từ lương công chức” làm cho hệ số Cronbach’s Alpha là 0,766 > 0,717. Vì vậy, biến “thu nhập từ lương công chức” bị loại ra khỏi thang đo thu nhập.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đối với các biến phụ thuộc
Bảng 2.15: Cronbach’s Alpha của thang đo các biến phụ thuộc
Biến quan sát Tương quan
biến tổng
Cronbach's Alpha khi
loại biến
Lãi suất 0.581 0.786
Người thân quen 0.605 0.778
Uy tín, thương hiệu ngân hàng. 0.608 0.778
Chất lượng dịch vụ 0.441 0.802
Hình thức chiêu thị 0.560 0.785
Khơng có bất tiện 0.455 0.801
Nhân viên 0.453 0.800
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Trong thang đo này hệ số Cronbach’s Alpha là 0,811 khá cao, ngoài ra các hệ số này nếu loại biến đều thấp nên không cần phải loại biến nào cả. Bên cạnh đó, hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn 0,3 nên các biến trên đều phản ánh tốt các chỉ tiêu của bài nêu ra.
2.3.3.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair & ctg, 1998).
Khi phân tích nhân tố khám phá thì cần chú ý những hệ số sau:
- Factor loading (hệ số tải nhân tố): theo nhà nghiên cứu Hair & ctg (1998, 111), Multivariate Data Analysis, Prentice – Hall International, Inc, Factor loading là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA (ensuring practical significance), là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố.
+ Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu + Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng
+ Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn
Hair & ctg (1998, 111) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn factor loading > 0.3 thì cỡ mẫu của bạn ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu của bạn khoảng 50 thì factor loading phải > 0.75.
- Hệ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) ≥ 0,5, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0,05.
- Tổng phương sai trích ≥ 50%.
- Hệ số Eigenvalue có giá trị lớn hơn 1.
- 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.
Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập
Kiểm định KMO & Bartlett test được Kaiser đề xuất năm 2011 dùng để đánh giá tính hợp lý của cở sở dữ liệu, dùng cho phân tích nhân tố (factor analysis). KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể (Trọng & Ngọc, 2008, 31).
Chạy dữ liệu với 24 biến sau khi đã loại bỏ hai biến “các phương thức trả lãi phù hợp” trong thang đo lãi suất và “nhân viên ngân hàng đến tư vấn tại nhà” trong thang đo “hình thức chiêu thị” trong đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha.
Bảng 2.16: Kiểm định KMO & Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.557 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.54E+03
df 253
Sig. 0.000
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Với bảng kiểm định KMO & Bartlett’s Test trên ta thấy giá trị kiểm định Sig. là 0,000 < 0,05 và trị số KMO là 0,557 > 0,5 nên các biến quan sát có mối quan hệ với nhau trên phạm vi tổng thể.
Kết quả trên cho phép ta phân tích nhân tố với đầy đủ 24 biến và cho kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ nhất như sau:
Bảng 2.17: Phân tích nhân tố lần 1
Component
1 2 3 4 5 6 7
Khơng có sự bất tiện về địa lý 0.887
Thời gian mở cửa và làm việc của ngân
hàng hợp lý 0.826
Chi nhánh có nhiều phịng giao dịch 0.808
Khơng có sự bất tiện về không gian giao
dịch 0.751
Thương hiệu ngân hàng được biết đến
rộng rãi 0.861
Ngân hàng hoạt động lâu năm 0.787
Nhân viên có thái độ phục vụ tốt 0.725
Nhân viên nắm vững nghiệp vụ 0.617
Sản phẩm tiền gửi đa dạng, phong phú 0.824
Mức độ bảo mật về thông tin 0.738
Thủ tục giao dịch đơn giản 0.721
Các mức lãi suất được công bố rõ ràng Nhân viên phục vụ khách hàng nhanh chóng
Thu nhập từ kinh doanh 0.859
Thu nhập từ mủ cao su 0.770
Thu nhập từ nguồn khác 0.747
Nhân viên có ngoại hình dễ nhìn 0.878
Nhân viên có trang phục phù hợp 0.876
Ngân hàng thường xuyên quảng c áo 0.735
Ngân hàng có nhiều chương trình khuyến
mãi 0.725
Lãi suất áp dụng rất cạnh tranh
Có nhiều người thân quen gửi tiền tại
ngân hàng 0.882
Người thân quen làm việc tại ngân hàng 0.762
Eigenvalue 4.127 3.833 2.315 1.920 1.435 1.247 1.224
Phương sai trích luỹ tiến (%) 12.76 25.14 35.69 45.30 54.90 62.48 70.009
Nhìn vào bảng kết quả xoay nhân tố lần thứ nhất, ta thấy được các hệ số Eigenvalue đều lớn hơn 1 và phương sai trích luỹ tiến tổng là 72,009% > 50%. Điều này cho thấy các nhân tố này sẽ giải thích được 72,009% sự biến thiên các biến.
Một tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor loading lớn nhất là nó phải lớn hơn hoặc bằng 0,5.
Với 8 nhóm nhân tố đưa tra trong điều tra, sau khi xoay nhân tố ta có 7 nhân tố. Factor loading lớn nhất của 3 biến “các mức lãi suất được công bố rõ ràng”, “nhân viên phục vụ khách hàng nhanh chóng” và “lãi suất áp dụng rất cạnh tranh” đều nhỏ hơn 0,5. Vì vậy các biến này khơng thoả tiêu chuẩn nêu trên. Do đó 2 biến này bị loại khỏi mơ hình để chạy lại phân tích nhân tố lần 2 với kết quả như sau:
Bảng 2.18: Kiểm định KMO & Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.528
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 1.36E+03
df 190
Sig. 0.000
(Nguồn: Số liệu từ cuộc điều tra – phụ lục 02)
Bảng 2.19: Phân tích nhân tố lần 2
Component
1 2 3 4 5 6 7
Khơng có sự bất tiện về địa lý 0.889
Thời gian mở cửa và làm việc của
ngân hàng hợp lý 0.824
Chi nhánh có nhiều phịng giao dịch 0.808
Khơng có sự bất tiện về khơng gian
giao dịch 0.759
Thương hiệu ngân hàng được biết
đến rộng rãi 0.833
Ngân hàng hoạt động lâu năm 0.755
Nhân viên có thái độ phục vụ tốt 0.795
Nhân viên nắm vững nghiệp vụ 0.681
Thu nhập từ nguồn khác 0.758 Sản phẩm tiền gửi đa dạng, phong