STT Tên chi nhánh
Số lƣợng điểm giao dịch Số lƣợng mẫu chọn Chi nhánh PGD trực thuộc QTK KH doanh nghiệp KH Cá nhân 1 Chợ Lớn 1 17 3 18 54 2 Gia Định 1 18 2 19 57 3 Hồ Chí Minh 1 15 3 16 48 4 Phú Mỹ Hƣng 1 12 1 13 39 5 Quang Trung 1 6 0 7 21 6 Tân Bình 1 14 2 15 45 7 Quận 3 1 5 0 6 18 8 Trung tâm bán MN 0 20 9 Khối KHDN lớn 2 0 Tổng cộng 96 302 Tổng mẫu 398
Định mức trên phân bổ theo số lƣợng chi nhánh và phòng giao dịch của Techcombank trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Tƣơng ứng với mỗi điểm giao dịch (khơng tính các quỹ tiết kiệm) sẽ chọn mẫu là 1 khách hàng doanh nghiệp và 3 khách hàng cá nhân. Tỷ lệ mẫu nghiên cứu cho khách hàng doanh nghiệp:khách hàng cá nhân chọn 1:3 bởi vì tại Techcombank hiện nay trung bình cứ 4 khách hàng đến giao dịch thì sẽ có 1 khách hàng doanh nghiệp và 3 khách hàng cá nhân. Ví dụ, tại chi nhánh chợ lớn với 17 phòng giao dịch trực thuộc sẽ định mức mẫu chọn khảo sát là 18 khách hàng doanh nghiệp và 18*3=54 khách hàng cá nhân.
Địa điểm khảo sát là các điểm giao dịch của Techcombank (gồm cả chi nhánh và các Phòng giao dịch trực thuộc): Chi nhánh Chợ Lớn, Gia Định, Hồ Chí Minh, Phú Mỹ Hƣng, Quang Trung, Tân Bình, Quận 3, Trung tâm bán Miền Nam và khối khách hàng doanh nghiệp lớn. Ngƣời khảo sát là các chuyên viên quan hệ khách hàng tại các điểm giao dịch, họ sẽ chọn khách hàng thỏa mãn một số điều kiện gạn lọc để đảm bảo tính đại diện và tính khách quan cho cuộc nghiên cứu. Ngƣời khảo sát có thể tiến hành một trong các phƣơng pháp sau: Phỏng vấn trực
39
tiếp khách hàng, mặt đối mặt hay qua điện thoại; Phát bảng câu hỏi khảo sát và hƣớng dẫn khách hàng điền đầy đủ thông tin; Gửi cho khách hàng qua email kèm hƣớng dẫn chi tiết, rõ ràng. Khảo sát đƣợc tiến hành cho đến khi phỏng vấn đủ số ngƣời trong phân bổ định mức thì dừng lại. Thời gian tiến hành khảo sát diễn ra trong vòng 3 tuần đầu của tháng 7 năm 2012. Kết thúc quá trình khảo sát và sau quá trình phỏng vấn thêm để điều chỉnh những sai sót thì cịn 8 bảng khơng đạt u cầu chất lƣợng trả lời và 390 bảng đáp ứng yêu cầu (gồm 90 bảng trả lời của khách hàng doanh nghiệp và 300 bảng của khách hàng cá nhân) đƣợc đƣa vào nghiên cứu.
2.2.1.5. Thang đo
Đề tài sử dụng thang đo Likert để tìm hiểu mức độ hài lòng của khách hàng. Thang đo Likert là loại thang đo trong đó một chuỗi các phát biểu liên quan đến thái độ trong câu hỏi đƣợc nêu ra và ngƣời trả lời sẽ chọn một trong các trả lời đó. Trong đó mức độ đồng ý của đối tƣợng nghiên cứu biến thiên từ hoàn tồn khơng đồng ý đến hoàn toàn đồng ý. Thang đo này thƣờng đƣợc dùng để đo lƣờng một tập các phát biểu của một khái niệm. Số đo của khái niệm là tổng các điểm của từng phát biểu. Vì vậy thang đo Likert còn đƣợc gọi là thang đo lấy tổng. Đề tài sử dụng thang đo Likert 7 điểm tƣơng ứng nhƣ sau: 1. Hồn tồn khơng đồng ý; 2. Không đồng ý; 3. Tƣơng đối khơng đồng ý; 4. Bình thƣờng; 5. Tƣơng đối đồng ý; 6. Đồng ý; 7. Hoàn toàn đồng ý.
Thang đo, mã hóa thang đo và bảng câu hỏi khảo sát chính thức thể hiện tại phụ lục 4 đính kèm.
2.2.2. Kết quả khảo sát
2.2.2.1. Đặc điểm mẫu khảo sát
Trong 390 mẫu điều tra có 196 khách hàng có sử dụng dịch vụ của ngân hàng khác, chiếm tỷ trọng 50.3% tổng mẫu, bao gồm 147 khách hàng cá nhân và 49 khách hàng doanh nghiệp. Kết quả đƣợc trình bày trong bảng 2.2
40 Bảng 2.2: Khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng khác Sử dụng dịch vụ ngân hàng khác Tổng cộng 1 Có 2 Khơng Đối tƣợng vay 1 Cá nhân Số mẫu 147 153 300 Tỷ lệ (%) 49.0% 51.0% 100.0% 2 Doanh nghiệp Số mẫu 49 41 90 Tỷ lệ (%) 54.4% 45.6% 100.0% Tổng cộng Số mẫu 196 194 390 Tỷ lệ (%) 50.3% 49.7% 100.0% Các khách hàng trong mẫu khảo sát biết đến dịch vụ tín dụng của Techcombank chủ yếu thơng qua cán bộ tín dụng hoặc đến trực tiếp ngân hàng, sau đó là đƣợc bạn bè ngƣời thân giới thiệu hoặc quan Website của Techcombank, số lƣợng khách hàng biết đến dịch vụ qua báo đài, tờ rơi là rất ít. Chi tiết đƣợc thể hiện qua Bảng 2.3
Bảng 2.3: Khách hàng biết đến dịch vụ Techcombank
KH biết đến dịch vụ Techcombank quaa
Tổng cộng 1 Cán bộ tín dụng 2 Báo, đài, tờ rơi 3 Website Techcomb ank 4 Ngƣời thân, bạn bè 5 Đến trực tiếp NH Đối tƣợng vay 1 Cá nhân Số mẫu 162 12 97 93 108 472 Tỷ lệ % 34.3% 2.5% 20.6% 19.7% 22.9% 2 Doanh nghiệp Số mẫu 51 8 26 34 34 153 Tỷ lệ % 33.3% 5.2% 17.0% 22.2% 22.2% Tổng cộng Số mẫu 213 20 123 127 142 625
41
Bảng 2.4: Thời gian khách hàng sử dụng dịch vụ tại Techcombank
Số năm sử dụng dịch vụ Tổng cộng 1 Dƣới 1 năm 2 1 năm - 3 năm 3 3 năm - 5 năm 4 Trên 5 năm Đối tƣợng vay 1 Cá nhân Số mẫu 47 171 62 20 300 Tỷ lệ 15.7% 57.0% 20.7% 6.7% 100.0% 2 Doanh nghiệp Số mẫu 13 42 28 7 90 Tỷ lệ 14.4% 46.7% 31.1% 7.8% 100.0% Tổng cộng Số mẫu 60 213 90 27 390 Tỷ lệ 15.4% 54.6% 23.1% 6.9% 100.0% Nhìn chung, ta thấy dù là khách hàng doanh nghiệp hay khách hàng cá nhân thì số lƣợng khách hàng đã giao dịch với Techcombank từ 1 năm đến 3 năm chiếm tỷ lệ cao nhất 57% đối với cá nhân và 46.7% đối với doanh nghiệp; tiếp đến là giao dịch từ 3 năm đến 5 năm chiếm tỷ lệ 20.7% đối với cá nhân và 31.1% đối với doanh nghiệp; Khách hàng giao dịch dƣới 1 năm là 15.7% đối với cá nhân và 14.4% đối với doanh nghiệp; Còn lại là đối tƣợng có quan hệ giao dịch trên 5 năm chiếm tỷ lệ 6.7% đối với cá nhân và 7.8% đối với doanh nghiệp.
Dịch vụ tín dụng khách hàng sử dụng thể hiện qua bảng 2.5 và 2.6 Bảng 2.5: Dịch vụ khách hàng cá nhân khách hàng sử dụng Số trả lời % tính trên tổng các trả lời N % Dịch vụ khách hàng cá nhâna 1 Vay mua bất động sản 42 10.9% 14.0% 2 Vay mua ô tô 53 13.8% 17.7% 3 Vay tiêu dùng 148 38.4% 49.3% 4 Vay kinh doanh 27 7.0% 9.0% 5 Vay online cầm cố STK 16 4.2% 5.3%
6 Thấu chi 99 25.7% 33.0%
42 Bảng 2.6: Dịch vụ khách hàng doanh nghiệp khách hàng sử dụng Số trả lời % tính trên tổng tất cả các trả lời N % Dịch vụ khách hàng doanh nghiệpa
1 Vay vốn lƣu động theo món 28 22.8% 31.1% 2 Vay vốn lƣu động theo hạn
mức
57 46.3% 63.3%
3 Vay trung dài hạn theo món 19 15.4% 21.1% 5 Tai trợ dự án trọn gói 4 3.3% 4.4%
6 Thấu chi DN 15 12.2% 16.7%
Tổng cộng 123 100.0% 136.7%
Ta thấy trong mẫu khảo sát số lƣợng khách hàng cá nhân vay tiêu dùng chiếm tỷ lệ cao nhất 38.4%, tiếp đến là sử dụng thấu chi 25.7%, rồi đến vay mua ô tô 13.8% và vay mua bất động sản 10.9%. Trong khi khách hàng doanh nghiệp thì chủ yếu là Vay vốn lƣu động theo hạn mức chiếm tỷ lệ 46.3%, sau đó là Vay vốn lƣu động theo món và Vay trung dài hạn theo món với tỷ lệ tƣơng ứng là 22.8% và 15.4%. Các dịch vụ còn lại số lƣợng khách hàng sử dụng chiếm tỷ lệ ít.
2.2.2.2. Kết quả nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008; Nguyễn Đình Thọ, 2011) Nguyễn Đình Thọ, 2011)
- Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố là tên chung của một nhóm các thủ tục đƣợc sử dụng chủ yếu để thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Trong nghiên cứu, ta có thể thu thập đƣợc một số lƣợng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lƣợng của chúng phải đƣợc giảm bớt xuống đến một số lƣợng mà chúng ta có thể sử dụng đƣợc. Tức là liên hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét và trình bày dƣới dạng một số ít các nhân tố cơ bản. Có 2 cách phân tích nhân tố, phân tích nhân tố dạng khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và phân tích nhân tố dạng khẳng định CFA (Confirmatory Factor Analysis). Đề tài này sử dụng phân tích nhân tố dạng khám phá EFA để khám phá xem có bao nhiêu nhân tố cơ bản đƣợc SPSS rút ra, mỗi nhân tố bao gồm các biến quan sát nào và có giống nhƣ mơ hình lý thuyết hay khơng. Ngồi ta phân tích nhân tố cịn có tác dụng để đánh giá tính giá trị của thang đo gồm hai giá trị chính là Giá trị hội tụ và Giá trị phân biệt.
43
Điều kiện để áp dụng phân tích là các biến có tƣơng quan với nhau. Để xác định có hay khơng mối quan hệ tƣơng quan này đầu tiên ta chạy ma trận hệ số tƣơng quan Correlation matric. Là ma trận chứa tất cả các hệ số tƣơng quan cặp giữa các cặp biến trong phân tích. Nhìn vào ma trận ta thấy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau.
Tiếp tục tiến hành kiểm định sự tƣơng quan giữa các biến quan sát với các giả thuyết đặt ra:
Giả thuyết Ho: Các biến quan sát không tƣơng quan với nhau Giả thuyết H1: Các biến quan sát có tƣơng quan với nhau
Kết quả thu đƣợc từ kiểm định KMO và Bartlett’s Test nhƣ sau:
Bảng 2.7: Kết quả phân tích KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .838 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 6795.054 df 378 Sig. 0.000
Kiểm định Bartlett's Test có sig = 0.00 < 0.05 (độ tin cậy 95%), cho phép ta bác bỏ giả thuyết Ho. Vậy các biến quan sát có tƣơng quan với nhau, nhƣng có tƣơng quan đủ lớn để áp dụng phân tích nhân tố hay không ta xét kết quả tiếp theo đây.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO phải có giá trị lớn, thơng thƣờng trong khoảng từ 0.5 đến 1 là chấp nhận đƣợc. Ở đây hệ số KMO = 0.838 tƣơng đối cao, thể hiện các biến quan sát trong mơ hình có tƣơng quan đủ lớn để áp dụng phân tích nhân tố.
Tiếp theo đó dựa vào bảng Total Variance Explained tại phụ lục 5 ta thấy có 7 nhân tố đƣợc SPSS rút trích ra với Hệ số Eigenvalue >1. Eigenvalue thể hiện phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố so với biến thiên toàn bộ, nếu phần biến thiên đƣợc giải thích này lớn (Eigenvalue>1) thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thơng tin tốt. Bảy nhân tố rút ra này giải thích đƣợc gần 71% sự biến thiên của phƣơng sai. Theo các lý thuyết nghiên cứu thì các nhân tố rút ra giải thích đƣợc trên 50% sự biến thiên của phƣơng sai là chấp nhận đƣợc.
Cuối cùng nhìn vào bảng Ma trận nhân tố xoay (Rotated Component Matrix) ta thu đƣợc 7 nhân tố với tập hợp biến quan sát có sự khác biệt so với tập hợp biến
44
ban đầu (xem Phụ lục), mỗi biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn (0.4 trở lên) đối với một nhân tố đƣợc rút ra. Tuy nhiên có sự khác biệt đó là:
Biến quan sát thứ 5 của nhân tố tin cậy (TC5) của tập hợp biến ban đầu giờ vào cùng nhóm với nhân tố Năng lực phục vụ (PV).
Tập hợp 8 biến quan sát ban đầu của nhân tố đáp ứng bị tách thành 2 nhân tố nhỏ, một nhân tố gồm 5 biến quan sát từ DU1-DU5 ta vẫn giữ tên gọi là nhân tố đáp ứng (DU), và một nhân tố gồm 3 biến quan sát từ DU6-DU8 ta tạm gọi là nhân tố đáp ứng khác (DUKHAC).
Chúng ta sẽ sử dụng các biến mới này thay cho tập hợp biến ban đầu để đƣa vào các phân tích tiếp theo.
- Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo. Kiểm tra xem các mục hỏi nào đã có đóng góp vào việc đo lƣờng một khái niệm lý thuyết mà ta đang nghiên cứu, và những mục hỏi nào không. Điều này liên quan đến hai phép tính tốn là tƣơng quan giữa bản thân các mục hỏi và tƣơng quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi ngƣời trả lời.
Kết quả Cronbach's Alpha của các thành phần trong thang đo đƣợc trình bày ở Phụ lục 6 đính kèm. Qua bảng kết quả, ta thấy các nhân tố rút ra đều thỏa mãn hai tiêu chí: Hệ số Cronbach's Alpha>0.7; Và Hệ số tƣơng quan biến tổng (Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3, nhƣ vậy thang đo đã đạt yêu cầu.
Tuy nhiên ta cũng tiến hành loại khỏi mơ hình 4 biến quan sát là DU1, DU6, TC5, GC3, là các biến khi ta bỏ đi thì hệ số Cronbach's Alpha sẽ đạt đƣợc cao hơn.
Nhƣ vậy sau khi loại bớt biến thì nhân tố Tin Cậy đƣợc đo lƣờng bằng 04 biến quan sát; nhân tố Đáp ứng đƣợc đo lƣờng bằng 04 biến quan sát; nhân tố Đáp ứng khác đƣợc đo lƣờng bằng 02 biến quan sát; nhân tố Năng lực phục vụ đƣợc đo lƣờng bằng 04 biến quan sát; nhân tố Phƣơng tiện hữu hình đƣợc đo lƣờng bằng 04 biến quan sát; nhân tố Đồng cảm đƣợc đo lƣờng bằng 04 biến quan sát, nhân tố Giá cả đƣợc đo lƣờng bằng 02 biến quan sát và cuối cùng là mức độ hài lòng chung đƣợc đo lƣờng bởi 03 biến quan sát.
- Tương quan và hồi qui tuyến tính
Tương quan tuyến tính
Để xem xét cách đo lƣờng mối quan hệ giữa mức độ hài lòng về chất lƣợng dịch vụ (biến phụ thuộc) và các nhân tố ảnh hƣởng (các biến độc lập) ta xem các đồ
45
thị phân tán Scatter của SPSS tại Phụ lục 7 đính kèm. Một đồ thị phân tán là cơng cụ hữu ích, thể hiện trực quan mối tƣơng quan giữa hai biến, giúp ta thấy nhiều loại tƣơng quan giữa hai biến ta đang khảo sát.
Từ các đồ thị này ta có thể thấy giữa biến hài lịng và các biến Tin cậy, Năng lực phục vụ, Phƣơng tiện hữu hình và Giá cả dƣờng nhƣ có mối liên hệ tuyến tính thuận. Bởi vì theo trực quan ta hình dung mối liên hệ này có thể đƣợc biểu diễn bằng một đƣờng thẳng vì các điểm quan sát ít hay nhiều đều có vẻ tập trung theo một đƣờng thẳng vơ hình. Cịn đối với các biến còn lại đồ thị chƣa cho ta thấy đƣợc mối liên hệ một cách rõ ràng, ta sẽ tiếp tục xem xét qua hệ số tƣơng quan Pearson (Ký hiệu là r).
Ngƣời ta sử dụng hệ số này để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r tiến gần đến 1 khi hai biến có mối tƣơng quan tuyến tính chặt chẽ (Khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đƣờng thẳng thì trị tuyệt đối của r=1). Khi đƣờng thẳng dốc lên thì r mang giá trị dƣơng và khi đƣờng thẳng dốc xuống thì r mang giá trị âm. Ở đây có rất nhiều biến nên ta xây dựng ma trận tƣơng quan giữa tất cả các biến cho mục đích này. Nhìn vào bảng tƣơng quan Correlation tại Phụ lục 8 ta có các nhận xét sau:
Biến HL có tƣơng quan thực sự có ý nghĩa thống kê với các biến TC, DU, DUKHAC, PV, DC, PT, GC tại mức ý nghĩa 0.01.
Biến HL có mối tƣơng quan tuyến tính thuận chiều với các biến TC, DU, DUKHAC, PV, DC, PT, GC.
Biến HL dƣờng nhƣ có mối tƣơng quan tuyến tính chặt với các biến TC, PT, PV, GC hơn so với các biến DU, DUKHAC, DC.
r(HL,TC) = 0.549 r(HL,PT) = 0.566 r(HL,PV) = 0.533 r(HL,GC) = 0.525 r(HL,DU) = 0.297 r(HL,DC) = 0.209 r(HL,DUKHAC) = 0.202
Nhƣ vậy ta đã xem xét và kết luận các mối tƣơng quan tuyến tính giữa tất cả