3.1 Khảo sát sự hài lòng của khách hàng
3.1.3.4 Mơ hình hồi quy tuyến tính
Mơ hình hồi quy bội
Kết quả hồi quy bội (Phụ lục 14) cho thấy: Một là, hệ số xác định R2 = 0.747 (≠ 0) và R2
adj = 0.742. Chúng ta thấy R2adj < R2 vì các biến độc lập khơng giải thích thêm cho biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu Sig) = 0.000. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp, các biến độc lập giải thích được hơn 74% phương sai của biến phụ thuộc.
Xem xét bảng trọng số hồi quy, ta thấy biến cả ba biến SPVG (Chất lượng sản phẩm và giá dịch vụ), CLNV (Chất lượng phục vụ của nhân viên), YTTT (Yếu tố thuận tiện cho giao dịch) đều có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc HL vì các trọng số hồi quy β của các biến này đều có ý nghĩa thống kê (cả ba đều có Sig = 0.000). Nếu so sánh tác động của các biến này lên mức độ hài lòng của khách hàng ta thấy biến Chất lượng phục vụ của nhân viên có tác động mạnh nhất vào sự hài lòng của khách hàng (β2 = 0.350), biến thuận tiện cho giao dịch có tác động yếu nhất vào sự hài lòng của khách hàng (β3 = 0.317).
Như vậy dựa vào kết quả kiểm định mô hình hồi quy, ta có thể tìm thấy được những nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng. Đây là điều kiện thuận lợi để Vietcombank Bình Thuận tìm ra phương hướng để hồn thiện chính sách chăm sóc khách hàng của mình. Bởi như tác giả đã nêu ở trên, sự hài lòng của khách hàng chính là mục tiêu chính của chính sách chăm sóc khách hàng tại Vietcombank Bình Thuận hướng đến.
Xem xét hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mơ hình
Trong mơ hình hồi quy bội, chúng ta có thêm giả thuyết là các biến độc lập khơng có tương quan hồn tồn với nhau. Vì vậy, khi ước lượng mơ hình hồi quy bội, chúng ta phải kiểm tra giả thuyết này thông qua kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Nếu VIF của biến độc lập <10 thì biến đó có giá trị giải thích cho biến phụ thuộc.
Theo kết quả phân tích ta thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của tất cả các biến trong mơ hình đều nhỏ hơn 10. Vậy là các biến độc lập trong mơ hình trên có giá trị giải thích cho biến phụ thuộc HL (mức độ hài lòng của khách hàng).
Như vậy, khi đã xác được những yếu tố có tác động đến sự hài lịng của khách hàng, Chính sách chăm sóc khách hàng của Vietcombank Bình Thuận nên tập trung vào việc cải thiện hơn nữa chất lượng của các yếu tố này để nâng cao hơn nữa sự hài lòng của khách hàng.
Mơ hình hồi quy đơn biến:
Mơ hình hồi quy đơn biến để kiểm tra mức độ hài lịng của khách hàng có ảnh hưởng đến dự định của khách hàng trong tương lai hay không.
Kết quả hồi quy đơn biến (phụ lục 15) cho thấy: Một là, hệ số xác định R2 = 0.590 (≠ 0) và R2
adj = 0.587. Chúng ta thấy R2adj < R2 vì biến độc lập không giải thích thêm cho biến phụ thuộc. Bên cạnh đó, Kiểm định F (Bảng ANOVA) cho thấy mức ý nghĩa p (trong SPSS ký hiệu Sig) = 0.000. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp, biến độc lập giải thích được hơn 59% phương sai của biến phụ thuộc.
Xem xét bảng trọng số hồi quy, ta thấy biến HL (Mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ) có tác động cùng chiều vào biến phụ thuộc DD (Dự định của khách hàng trong tương lai) vì trọng số hồi quy β của các biến này có ý nghĩa thống kê có Sig = 0.000). Như vậy khi khách hàng càng hài lòng về chất lượng dịch vụ thì khách hàng càng có khả năng tiếp tục giao dịch, khuyến khích người thân và giới thiệu đối tượng khác đến giao dịch với VCB Bình Thuận.