CHƢƠNG 2 : THỰC TRẠNG HIỆU QUẢ HUY ĐỘNG VỐN TẠI EXIMBANK
2.3.4Kết quả nghiên cứu
2.3 Nghiên cứu các yếu tố quyết định đến sự hài lòng của khách hàng đối vớ
2.3.4Kết quả nghiên cứu
2.3.4.1 Phân tích mơ tả
Xác định nhu cầu khách hàng
Bảng 2.10: Thống kê mô tả các mong đợi của KH Chỉ tiêu Số mẫu GTTB Chỉ tiêu Số mẫu GTTB CSKM-1 195 2.47 CSLS-2 195 2.55 SHH-2 195 2.55 CSLS-3 195 2.58 DU-3 195 2.58
Theo kết quả phân tích thống kê ta thấy một số yếu tố có GTTB thấp, theo thứ tự là: (1) Các chương trình khuyến mãi của Eximbank rất thường xuyên; (2) Lãi
suất huy động của Eximbank cạnh tranh so với các ngân hàng khác; (3) Eximbank có tờ rơi, tài liệu giới thiệu về dịch vụ hấp dẫn, website chuyên nghiệp; (4) Lãi suất của Eximbank thường cao hơn các ngân hàng khác, (5) Eximbank phục vụ công bằng với tất cả KH. Điều này đồng nghĩa với việc KH còn chƣa hài lòng với các
dịch vụ NH ở các yếu tố nói trên, từ đây cũng có thể nói rằng KH cịn mong đợi nhiều hơn các yếu tố này.
Các nhân tố tác động đến sự hài lòng của KH Chất lƣợng dịch vụ
Trong 26 thang đo chất lƣợng dịch vụ NH, ta thấy các thang đo có GTT cao thấp khác nhau, thể hiện mức độ đồng ý của KH không giống nhau ở các biến quan sát.
KH đồng tình nhiều nhất ở các yếu tố nhƣ sau, theo thứ tự từ cao đến thấp: (1)
Eximbank có địa điểm giao dịch thuận tiện cho KH, (2) Eximbank bảo mật tốt thông tin KH, (3) Bạn an tâm khi gửi tiền tại Eximbank, (4) Eximbank thực hiện đúng những gì đã cam kết với KH, (5) Eximbank sẵn sàng giúp đỡ và phục vụ KH.
Bảng 2.11: Thống kê mô tả các thang đo chất lƣợng dịch vụ Chỉ tiêu Số mẫu GTTB Chỉ tiêu Số mẫu GTTB STT-1 195 4.84 STC-1 195 4.65 STC-2 195 4.49 STC-4 195 4.45 DU-2 195 4.19 Chính sách lãi suất
Bảng 2.12: Thống kê mơ tả các thang đo chính sách lãi suất Chỉ tiêu Số mẫu GTTB
CSLS-1 195 3.14
CSLS-3 195 2.58
CSLS-2 195 2.55
Kết quả thống kê mô tả cho thấy KH đồng tình nhiều nhất về thang đo CSLS-1: Eximbank có chính sách lãi suất linh hoạt (GTTB: 3.14). Đây là sự đồng ý
chƣa cao với nhân tố lãi suất và KH cịn chƣa đồng tình với chính sách lãi suất của NH, qua đó chúng ta có thể nhận ra rằng KH rất quan tâm đến lãi suất khi quyết định gửi tiền tại NH.
Chính sách khuyến mãi
Kết quả thống kê mô tả cho thấy KH đồng tình nhiều nhất về thang đo
CSKM-3: Các chương trình khuyến mãi của Eximbank thường hấp dẫn (GTTB:
3.54) và CSKM-4: Bạn rất thích tham gia các chương trình khuyến mãi của Eximbank (GTTB: 3.20). Tuy nhiên KH chƣa đồng tình về thang đo CSKM-1: Các chương trình khuyến mãi của Eximbank rất thường xuyên (GTTB: 2.47). Kết quả
thống kê cho thấy KH rất thích các chƣơng trình khuyến mãi, tuy nhiên NH lại chƣa có nhiều chƣơng trình khuyến mãi thƣờng xun cho KH.
Bảng 2.13: Thống kê mô tả các thang đo chính sách khuyến mãi Chỉ tiêu Số mẫu GTTB Chỉ tiêu Số mẫu GTTB
CSKM-3 195 3.54
CSKM-4 195 3.20
CSKM-2 195 2.92
CSKM-1 195 2.47
Đo lƣờng sự hài lòng của KH
Kết quả điều tra cho thấy mức độ hài lòng của KH đối với NH là chƣa đƣợc cao, biến quan sát của thang đo sự hài lịng của KH có GTTB xoay quanh 3.25. Điều này cũng đòi hỏi NH cần phải nỗ lực nhiều hơn để hoàn thiện hơn nữa chất lƣợng dịch vụ tiền gửi và duy trì lịng tin của KH đối với ngân hàng.
Bảng 2.14: Thống kê mô tả thang đo sự hài lòng Chỉ tiêu Số mẫu GTTB Chỉ tiêu Số mẫu GTTB
Sự hài lòng 195 3.25
2.3.4.2 Đánh giá thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tƣơng quan giữa các biến quan sát. Hệ số tƣơng quan tổng biến (Item-Total Correlation) là hệ số tƣơng quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo, do đó hệ số này càng cao thì sự tƣơng quan của các biến với các biến khác trong nhóm càng cao.
Phƣơng pháp này cho phép ngƣời phân tích loại bỏ những biến khơng phù hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng thể biết đƣợc chính xác độ biến thiên cũng nhƣ độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation ) >0.3 và có Hệ số Alpha >0.6 mới đƣợc xem là chấp nhận đƣợc và thích hợp đƣa vào phân tích những bƣớc tiếp theo. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu,
nếu Cronbach’s Alpha 0.8 thì thang đo lƣờng là tốt và mức độ tƣơng quan sẽ càng
cao hơn. Nhƣ vậy, các biến quan sát có Hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp >0.3 và Cronbach’s Alpha >0.6 sẽ đƣợc lựa chọn đƣa vào phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 1 (Phụ lục 3) cho thấy các biến: STC-1, STC-2, STC-3, STC-4, DU-1, DU-2, STT-1, STT-2, STT-3, PCPV-1, PCPV-2, PCPV-3, SHH-3, CSKM-4 do có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp < 0.3 và Cronbach’s Alpha > 0.6 nên biến này sẽ bị loại.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 2 (Phụ lục 4) cho thấy: biến SHH-1 có hệ số tƣơng quan tổng biến phù hợp=0.257 < 0.3và Cronbach’s Alpha=0.874 > 0.6 nên biến này sẽ bị loại tiếp.
Kết quả phân tích độ tin cậy lần 3 ( Phụ lục 5), các biến có hệ số tƣơng quan tổng biến đều lớn hơn 0.3 và Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6. Nhƣ vậy, có tất cả 11 biến của 6 thang đo đƣa vào phân tích nhân tố.
Bảng 2.15: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Thống kê về độ tin cậy Thống kê về độ tin cậy
Cronbach’s Alpha Số lƣợng biến
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
Phân tích nhân tố khám phá EFA là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau đƣợc xem xét dƣới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ đƣợc tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố ( Factor Loading ). Hệ số này cho ngƣời nghiên cứu biết đƣợc mỗi biến đo lƣờng sẽ “ thuộc về” những nhân tố nào.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) phải có giá trị lớn (0.5<KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KM<0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.5, điểm dừng khi Eigenvalue ( đại diện cho phần biến thiên đƣợc giải thích bởi mỗi nhân tố ) lớn hơn 1 ( mặc định của chƣơng trình SPSS), và tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố. Các biến đã đạt yêu cầu trong Cronbach’s Alpha đều đƣợc đƣa vào phân tích nhân tố EFA. Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phƣơng pháp trích ( Extraction Method) là Principal Component Analysis với phép xoay (Rotation) Varimax và phƣơng pháp tính nhân tố là phƣơng pháp Data Reduction.
Tóm lại, các biến thỏa yêu cầu phải có hệ số tải nhân tố >0.5 và 0.5<KMO<1, tổng phƣơng sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50%. Kết quả phân tích thể hiện ở Phụ lục 7, ta có 11 biến của 4 nhân tố đƣợc rút ra. Hệ số KMO = 0.618 thỏa yêu cầu 0.5<KMO<1 nên phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig<0.05 nên các biến quan sát có tƣơng quan với nhau trong tổng thể. Theo bảng Total Variance Explained ta thấy phƣơng sai trích bằng 84,408% ( tức là 4 nhân tố giải thích đƣợc 84,408% biến thiên của các biến quan sát hay của dữ liệu), thỏa mãn yêu cầu phƣơng sai trích phải đạt từ 50% trở lên.
Bảng 2.16: KMO và kiểm định Bartlett KMO and Bartlett's Test KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .618
Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2105.817
Df 55
Sig. .000
2.3.4.3 Kiểm định giả thiết
Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Ngƣời ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tƣơng quan Pearson để lƣợng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lƣợng. Nếu giữa hai biến có sự tƣơng quan chặt thì phải lƣu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi qui. Trong phân tích tƣơng quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều đƣợc xem xét nhƣ nhau.
Xem xét ma trận tƣơng quan giữa các biến độc lập ( Phụ lục 7), ta thấy hệ số tƣơng quan nhân tố giữa các nhân tố đều bằng 0, chứng tỏ các nhân tố là độc lập nhau có thể đƣa vào phân tích hồi qui.
Việc đo lƣờng mức độ hài lịng của KH chỉ có 1 biến quan sát và đƣợc đƣa vào mơ hình hồi qui.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi qui sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc ( sự hài lòng) và các biến độc lập ( phong cách phục vụ và đáp ứng, sự thuận tiện, chính sách lãi suất, chính sách khuyến mãi ).
Để kiểm định mơ hình và giả thuyết nghiên cứu, ta tiến hành phân tích hồi qui để xác định cụ thể trọng số của từng yếu tố tác động đến sự hài lịng của ngƣời sử dụng. Gía trị của các yếu tố đƣợc dùng để chạy hồi qui là giá trị trung bình của các biến quan sát đã đƣợc kiểm định. Phân tích hồi qui đƣợc thực hiện bằng phƣơng pháp hồi qui tổng thể các biến với phần mềm SPSS 16.0 ( Phụ lục 8).
Bảng 2.17: Kết quả hồi qui của mơ hình Model Summary
Model
R R2 R2 điều chỉnh Std. Error of the Estimate
1 .844a .713 .707 .434
a. Predictors: (Constant), CSKM, CSLS, STT, PCPV & DU
Bảng 2.18: Phân tích phƣơng sai ANOVA ANOVAb ANOVAb
Model Sum of Squares Df Mean Square F Sig.
1
Regression 88.834 4 22.208 117.927 .000a
Residual 35.782 190 .188
Total 124.615 194
a. Predictors: (Constant), CSKM, CSLS, STT, PCPV & DU
b. Dependent Variable: Sự_hài_lòng
Kết quả phân tích hồi qui tuyến tính bội cho thấy mơ hình có R2 = 0,713 và
R2 đƣợc điều chỉnh là 0,707. Điều này nói lên độ thích hợp của mơ hình là 70,7%
hay nói cách khác là 70,7% sự biến thiên của biến sự hài lòng của khách hàng ( SHL) đƣợc giải thích chung của 4 biến độc lập.
Bảng phân tích phƣơng sai ANOVA cho thấy giá trị F đƣợc tính từ giá trị R2
là 117,927 khác 0, giá trị sig. bằng 0 cho thấy mơ hình hồi qui xây dựng là phù hợp và các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 2.19: Tóm tắt các hệ số hồi qui Coefficientsa Coefficientsa
Model
Hệ số hồi qui chƣa chuẩn hóa
Hệ số hồi qui chuẩn hóa
t Sig. B Sai số chuẩn Beta
1 (Constant) 2.769 .031 89.109 .000 PCPV & DU .430 .031 .536 13.788 .000 STT .324 .031 .404 10.388 .000 CSLS .287 .031 .358 9.213 .000 CSKM .294 .031 .366 9.425 .000
a. Dependent Variable: Sự_hài_lòng
Kết quả phân tích hồi qui cho thấy giá trị sig. của từng biến trong mơ hình đều bằng 0 chứng tỏ mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt đƣợc tiêu chuẩn chấp nhận bằng 0 thể hiện tuyến tính của các biến độc lập và các biến trong mơ hình đƣợc chấp nhận.
Từ 7 nhân tố xác định trong nghiên cứu ( 7 nhân tố với 26 biến), thơng qua phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố ( 4 nhân tố với 11 biến quan sát), ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc “ Sự hài lòng của KH” và 4 biến độc lập đƣợc thể hiện trong phƣơng trình hồi qui theo thứ tự Beta chuẩn hóa nhƣ sau:
SHL = 0,536 PCPV&DU+ 0,404 STT+ 0,366 CSKM+ 0,358 CSLS
Trong đó: SHL: Sự hài lịng của KH
STT: Sự thuận tiện PCPV& DU: Phong cách phục vụ và đáp ứng
CSLS: chính sách lãi suất CSKM: Chính sách khuyến mãi
Theo phƣơng trình hồi qui ở trên cho thấy sự hài lịng của KH có quan hệ tuyến tính với các nhân tố với các mức độ khác nhau. Mơ hình này giải thích đƣợc 70,7% sự thay đổi của biến SHL là do các biến độc lập trong mơ hình tạo ra, cịn lại 29,3% biến thiên đƣợc giải thích bởi các biến khác ngồi mơ hình. Cũng phải nói thêm rằng các hệ số>0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự hài lòng của KH.
Qua phƣơng trình hồi qui có thể thấy khi các biến độc lập khác không đổi, thành phần phong các phục vụ và đáp ứng tăng lên 1 điểm thì sự hài lịng của KH cũng tăng trung bình lên 0,536 điểm. Tƣơng tự nhƣ vậy, khi thành phần sự thuận
tiện tăng lên 1 điểm thì sự hài lịng của KH cũng tăng trung bình lên 0,404 điểm
nếu các thành phần khác giữ nguyên. Khi thành phần chính sách khuyến mãi tăng
lên 1 điểm thì sự hài lòng của KH cũng tăng trung bình lên 0,366 điểm nếu các
thành phần khác giữ nguyên. Khi thành phần chính sách lãi suất tăng lên 1 điểm thì
sự hài lịng của KH cũng tăng trung bình lên 0,358 điểm nếu các thành phần khác
giữ nguyên.
Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết nêu ra trong mơ hình nghiên cứu là H2, H3, H4, H6, H7 đƣợc chấp nhận và đƣợc kiểm định phù hợp. Các giả thuyết H1,
H5 do thang đo STC, SHH chƣa có độ tin cậy cao nên các biến này khơng đƣợc đƣa
vào mơ hình hồi qui. Nhƣ vậy, ngân hàng cần phải nỗ lực cải tiến hơn nữa những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của KH.
Các nhân tố của mơ hình gồm: phong cách phục vụ và đáp ứng, sự thuận tiện, chính sách lãi suất và chính sách khuyến mãi là những nhân tố ảnh hƣởng quan trọng đến sự hài lòng của KH. Thứ tự tầm quan trọng của từng yếu tố phụ thuộc vào giá trị tuyệt đối của hệ số hồi qui đã chuẩn hóa, yếu tố nào có giá trị tuyệt đối của hệ số hồi qui đã chuẩn hóa càng lớn thì ảnh hƣởng đến sự hài lịng của KH càng nhiều. Do đó, trong mơ hình này ta thấy sự hài lòng của KH chịu ảnh hƣởng nhiều nhất từ
yếu tố phong cách phục vụ và đáp ứng (=0,536), quan trọng thứ hai là yếu tố sự
thuận tiện (=0,404), thứ ba là yếu tố chính sách khuyến mãi (=0,366) và cuối cùng là yếu tố chính sách lãi suất (=0,358).
Nhƣ vậy, với kết quả phân tích có đƣợc có thể thấy:
Phong cách phục vụ và đáp ứng là nhân tố tác động mạnh nhất đến sự hài
lịng của KH, nó có hệ số Beta chuẩn hóa cao nhất thể hiện mức độ đồng ý của KH chƣa cao. Phong cách phục vụ và đáp ứng đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực dịch vụ nhất là những ngành nghề có địi hỏi cao về tiếp xúc KH nhƣ ngân hàng. Phong cách phục vụ và đáp ứng gắn liền với yếu tố “ con người” trên các phƣơng
diện nhƣ trình độ chun mơn, khả năng xử lý nghiệp vụ, giải quyết khiếu nại, phong cách lịch thiệp và hiệu quả liên lạc với KH. KH tiếp nhận các dịch vụ ngân hàng thông qua việc tiếp xúc với nhân viên và hiểu ngân hàng hơn cũng nhờ những con ngƣời này. Cũng có thể hiểu, yếu tố “ con người” là nhịp cầu nối giữa ngân
hàng và KH để nhu cầu KH có thể đƣợc khám phá và đáp ứng tốt nhất. Phong cách phục vụ và đáp ứng là yếu tố thể hiện rõ rệt tính chất “ cung cấp dịch vụ như thế
nào”. Phong cách phục vụ và đáp ứng cũng gắn liền với thƣơng hiệu ngân hàng và
do vậy càng tác động đến sự hài lòng của KH.
Sự thuận tiện có giá trị Beta chuẩn hóa khá cao. Điều này chứng tỏ môi
trƣờng cạnh tranh ngân hàng ngày càng gay gắt, ngân hàng phải càng chú trọng, quan tâm đầu tƣ hơn nữa vào sự thuận tiện cho giao dịch của KH. Mạng lƣới giao dịch của ngân hàng ngày càng rộng rãi với thủ tục nhanh chóng, dễ dàng để đáp ứng sự hài lòng của KH.