TP .HCM
2.3. Khảo sát chất lƣợng dịch vụ thẻ tại Ngân hàng TMCP Phát triển TP.HCM
2.3.5. Các nội dung chính cần phân tích của nghiên cứu
2.3.5.1. Kết quả phân tích mẫu
Như đã trình bày ở trên, có 173 phiếu khảo sát hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho các nội dung phân tích tiếp theo. Thơng tin về mẫu nghiên cứu được mô tả chi tiết như sau:
* Về giới tính: Tổng cộng có 81 khách hàng nam, chiếm 46.8% và khách hàng nữ là 92 người với tỷ lệ 53.2%. Như vậy, cơ cấu giới tính của đối tượng khách hàng tham gia khảo sát là tương đương nhau.
* Về độ tuổi: Nhóm tuổi chiếm tỷ lệ chủ yếu là từ 26 đến 35 tuổi (chiếm 49.2%) và từ 18 đến 25 tuổi (chiếm 31.2%). Khách hàng ở độ tuổi từ 36 đến 45 tuổi và trên 46 tuổi có tỷ lệ khá thấp (lần lượt là 12.7% và 6.9%). Qua đó, kết quả khảo sát cho thấy khách hàng sử dụng thẻ HDBank tương đối trẻ.
* Về trình độ học vấn: Đa số khách hàng trong mẫu nghiên cứu có trình độ đại học với 92 người, chiếm 53.2% kích thước mẫu; tiếp theo là trình độ trung cấp, cao đẳng với 43 người (chiếm 24.8%) và sau đại học với 22 người (chiếm 12.7%). Tỷ lệ thấp nhất trong 173 khách hàng khảo sát là đối tượng với trình độ trung học phổ thơng (chiếm 6.4%) và dưới trung học phổ thông (chiếm 2.9%). Kết quả này cho thấy khách hàng có trình độ học vấn càng cao thì càng quan tâm đến chất lượng dịch vụ thẻ mà họ đang sử dụng, thể hiện qua việc trả lời đầy đủ các câu hỏi khảo sát.
* Về nghề nghiệp: Kết quả khảo sát 173 khách hàng có 45.1% là nhân viên văn phòng, 22% là sinh viên, 15% là công nhân viên nhà nước, 10.4% là công nhân, số ít cịn lại là lao động tự do, nội trợ và chủ doanh nghiệp.
* Về mức thu nhập hàng tháng: Thu nhập chủ yếu của đối tượng khảo sát là từ 4 đến dưới 10 triệu đồng/tháng và từ 10 đến dưới 20 triệu đồng/tháng (chiếm tỷ lệ lần lượt là 48.5% và 27.2%). Người có thu nhập dưới 4 triệu đồng/tháng chiếm 17.9% và thu nhập trên 20 triệu đồng/tháng chiếm 6.4%.
Bảng 2.9: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Valid Frequency Percent Valid
Percent Cumulative Percent Giới tính Nam 81 46.8 46.8 46.8 Nữ 92 53.2 53.2 100.0 Tổng cộng 173 100.0 100.0 Độ tuổi Từ 18 đến 25 tuổi 54 31.2 31.2 31.2
Từ 26 đến 35 tuổi 85 49.2 49.2 80.4 Từ 36 đến 45 tuổi 22 12.7 12.7 93.1 Từ 46 tuổi trở lên 12 6.9 6.9 100.0 Tổng cộng 173 100.0 100.0 Trình độ học vấn Dưới trung học phổ thơng 5 2.9 2.9 2.9 Trung học phổ thông 11 6.4 6.4 9.3 Trung cấp, cao đẳng 43 24.8 24.8 34.1 Đại học 92 53.2 53.2 87.3 Sau đại học 22 12.7 12.7 100.0 Tổng cộng 173 100.0 100.0 Nghề nghiệp
Công nhân viên nhà
nước 26 15.0 15.0 15.0
Nhân viên văn
phòng 78 45.1 45.1 60.1
Học sinh, sinh viên 38 22.0 22.0 82.1 Công nhân 18 10.4 10.4 92.5 Lao động tự do 7 4.0 4.0 96.5 Nội trợ 4 2.3 2.3 98.8 Quản lý/Chủ doanh nghiệp 2 1.2 1.2 100.0 Tổng cộng 173 100.0 100.0 Mức thu nhập hàng tháng Dưới 4 triệu đồng 31 17.9 17.9 17.9 Từ 4 đến dưới 10 triệu đồng 84 48.5 48.5 66.4 Từ 10 đến dưới 20 triệu đồng 47 27.2 27.2 93.6 Trên 20 triệu đồng 11 6.4 6.4 100.0 Tổng cộng 173 100.0 100.0
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
2.3.5.2. Kiểm định thang đo Cronbach’s alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo; theo đó, biến quan sát phải có tỷ lệ tương quan giữa biến – tổng (Corrected Item – Total
Correlation) lớn hơn 0.3 và thang đo có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6 mới được chấp nhận đưa vào phân tích những bước tiếp theo. Thông qua việc kiểm định này, mơ hình nghiên cứu có thể loại bỏ những biến không phù hợp và hạn chế biến rác.
Từ thông tin các phiếu khảo sát, tác giả tiến hành phân tích độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha và thu được kết quả như trong
Phụ lục 2.4: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s alpha, cụ thể:
* Thang đo chất lượng dịch vụ thẻ gồm năm thành phần và hai mươi ba biến. Tất cả các thành phần đều có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.6; cụ thể, thành phần năng lực phục vụ và thành phần độ tin cậy có hệ số Cronbach’s alpha khá cao (lần lượt là 0.819 và 0.786). Các thành phần còn lại có hệ số Cronbach’s alpha theo thứ tự là 0.716 (phương tiện hữu hình), 0.695 (sự đồng cảm) và 0.613 (tính đáp ứng). Đồng thời, hệ số tương quan giữa biến – tổng của tất cả biến quan sát đều lớn hơn 0.3.
* Thang đo sự hài lòng của khách hàng có ba biến quan sát từ HL1 đến HL3 với hệ số Cronbach’s alpha là 0.789 (lớn hơn 0.6) và hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3.
Như vậy, các thành phần trong mơ hình nghiên cứu đề nghị đều có hệ số Cronbach’s alpha đạt yêu cầu. Tất cả các biến quan sát đạt yêu cầu về độ tin cậy nên sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định tính giá trị bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
2.3.5.3. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá là phương pháp thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành 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).
* Kết quả KMO và kiểm định Bartlett: KMO (Kaiser – Meyer – Olkin) là chỉ tiêu dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, với điều kiện 0.5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Riêng với kiểm định Bartlett, nếu mức ý nghĩa thống kê Sig ≤ 0.05 thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
* Phương sai trích (Cumulative) phải đạt từ 50% trở lên thì thang đo mới được chấp nhận.
* Hệ số tải nhân tố (Factor loading) của từng biến quan sát phải có giá trị lớn hơn 0.5.
Để tiến hành phân tích nhân tố, tác giả sử dụng phương pháp rút trích các thành phần chính (Principal Components Analysis) với phép xoay nhân tố Varimax và phương pháp Regressions.
Thứ nhất, đối với thang đo sự hài lòng của khách hàng:
Thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm ba biến quan sát HL1, HL2, HL3 được đưa vào phân tích nhân tố để kiểm tra mức độ hội tụ. Kiểm định KMO đạt giá trị 0.668 (> 0.5), Eigenvalue bằng 2.113 (>1) và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố đạt 70.426% (>50%). Đồng thời, giá trị Sig = 0.000 (< 0.05) và cả ba biến đều có hệ số tải lớn hơn 0.5. Do đó, thang đo sự hài lòng của khách hàng với ba biến quan sát trên là hợp lý.
Bảng 2.10: Kết quả phân tích nhân tố của thang đo sự hài lịng của khách hàng
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.668 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 160.681
df 3
Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.113 70.426 70.426 2.113 70.426 70.426 2 .556 18.541 88.967 3 .331 11.033 100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Thứ hai, đối với thang đo chất lƣợng dịch vụ thẻ:
Kết quả chi tiết của phân tích thang đo chất lượng dịch vụ thẻ trình bày tại Phụ lục 2.5: Kết quả phân tích nhân tố của thang đo chất
lượng dịch vụ. Kiểm định KMO và Bartlett cho thấy hệ số KMO là
0.922 (>0.5), đồng thời theo tiêu chuẩn Eigenvalue > 1 thì có bốn nhân tố được rút ra và tổng phương sai trích (cumulative) là 52.324% (> 50%) với mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05. Điều này nghĩa là bốn nhân tố được rút trích giải thích được 52.324% độ biến thiên của dữ liệu nghiên cứu. Như vậy, thang đo của mơ hình nghiên cứu thỏa điều kiện của phân tích nhân tố.
Căn cứ theo Bảng 2.11, có chín biến bị loại vì kết quả phân tích cho thấy các biến này khơng được rút trích vào nhân tố nào, chứng tỏ
Component Matrixa
Component 1
HL1_Hài lòng với chất lượng dịch vụ thẻ HDBank 0.890 HL2_Tiếp tục sử dụng dịch vụ thẻ HDBank 0.824 HL3_Giới thiệu dịch vụ thẻ HDBank cho người khác 0.801 Extraction Method: Principal Component Analysis.
- TC1: Nhân viên luôn sẵn sàng giúp đỡ khách hàng; - TC3: Tỷ lệ giao dịch lỗi thấp;
- TC4: Bảo mật thông tin khách hàng cũng như dữ liệu thẻ; - DU1: Cung cấp các dịch vụ thẻ nhanh chóng và kịp thời; - DU3: Đường dây nóng phục vụ 24/7;
- DC3: Các tiện ích đi kèm sản phẩm, dịch vụ thẻ HDBank rất thuận tiện và hữu ích;
- DC4: Địa điểm đặt máy ATM và các điểm chấp nhận giao dịch qua POS thuận tiện;
- HH1: Hệ thống máy ATM và POS của HDBank rất hiện đại; - HH3: Mạng lưới các ĐVCNT rộng khắp.
Vậy, từ năm thành phần ban đầu với hai mươi ba biến đã được rút trích thành bốn nhân tố và mười bốn biến quan sát. So sánh với mơ hình nghiên cứu đề nghị, các biến quan sát đều nằm ở những thành phần thang đo như ban đầu nên tên bốn nhân tố vẫn giữ nguyên là: Độ tin cậy (TC), Năng lực phục vụ (NL), Sự đồng cảm (DC) và Phương tiện hữu hình (HH). Tuy nhiên, các nhân tố có một thay đổi như sau: biến DU2-Giải quyết các thắc mắc, khiếu nại của khách hàng một cách thỏa đáng được chuyển sang đo lường cho nhân tố Độ
tin cậy. Điều này xem như chấp nhận được vì việc HDBank giải quyết thỏa đáng các yêu cầu từ phía khách hàng thể hiện sự tơn trọng các cam kết về sản phẩm, dịch vụ do ngân hàng cung cấp; qua đó, ảnh hưởng nhiều đến sự tin cậy, tín nhiệm của khách hàng dành cho sản phẩm thẻ HDBank.
Bảng 2.11: Rotated Component Matrix (Ma trận nhân tố đã xoay)
Nhân tố
NL4_Nhân viên nắm vững kiến thức chuyên môn về nghiệp vụ thẻ .717 NL3_Cung cấp đầy đủ thông tin về sp, dịch vụ thẻ theo đúng nhu cầu của
khách hàng .700
NL2_Chứng từ giao dịch thẻ rõ ràng, dễ hiểu .656
NL1_Các tài liệu, tờ rơi giới thiệu, hướng dẫn sử dụng đầy đủ, rõ ràng .648 NL5_Nhân viên trả lời chính xác và rõ ràng các thắc mắc của khách hàng .610 HH4_Số lượng các ngân hàng, tổ chức, liên minh thẻ có kết nối giao dịch
với HDBank rất lớn .782
HH5_Tài liệu, biểu mẫu và thiết kế thẻ rất thu hút .680
HH2_Thao tác khi giao dịch được thiết kế thuận tiện, dễ sử dụng .568
TC5_Hệ thống ATM hoạt động thông suốt, liên tục .716
DU2_Giải quyết các thắc mắc, khiếu nại của khách hàng một cách thỏa
đáng .615
TC2_Cung cấp sản phẩm, dịch vụ thẻ đúng cam kết .588
DC1_Các sản phẩm, dịch vụ thẻ do HDBank cung cấp rất phong phú, đa
dạng .753
DC2_Nhân viên luôn quan tâm đến nhu cầu của từng khách hàng .566
DC5_Chính sách phí về sản phẩm, dịch vụ thẻ rất hợp lý .548
Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Sau khi các nhân tố được rút trích với biến đo lường mới, tác giả tiến hành kiểm định lại độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronbach’s alpha. Kết quả được trình bày trong Phụ lục 2.6: Kết quả phân tích hệ
số Cronbach’s alpha của thang đo sau khi phân tích nhân tố. Theo
kết quả thu được, bốn nhân tố Độ tin cậy, Năng lực phục vụ, Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình lần lượt có hệ số Cronbach’s alpha là 0.628; 0.819; 0.613; 0.669 đều lớn hơn 0.6. Đồng thời, các biến quan sát cũng có hệ số tương quan biến – tổng lớn hơn 0.3. Từ đó, kết luận được thang đo các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ thẻ đạt tiêu chuẩn là thang đo lường tốt và các nhân tố được đưa vào các bước phân tích tiếp theo.
2.3.5.4. Phân tích ma trận hệ số tƣơng quan
Trước khi đi vào phân tích hồi quy, mơ hình cần được xem xét mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, cũng như giữa các biến độc lập với nhau. Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập lớn, điều đó chứng tỏ giữa chúng có quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp. Ngược lại, nếu giữa các biến độc lập cũng có tương quan lớn với nhau, thể hiện qua hệ số phóng đại phương sai (Variance Inflation Factor – VIF) có giá trị vượt q 10, thì đó là dấu hiệu cho biết có thể xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến trong mơ hình.
Để xác định mức độ liên hệ giữa các biến, tác giả tiến hành phân tích ma trận tương quan bằng cách sử dụng hệ số Pearson Correlation (r). Hệ số này nằm trong khoảng -1 ≤ r ≤ 1, nếu hệ số tương quan lớn hơn 0 thì giữa hai biến có quan hệ cùng chiều và nếu hệ số nhỏ hơn 0 nghĩa là hai biến quan hệ ngược chiều. Khi lấy giá trị tuyệt đối, nếu hệ số Pearson càng gần 1 thì quan hệ tuyến tính càng chặt chẽ và ngược lại. Đồng thời, phân tích hệ số Pearson cũng cần chú ý đến mức ý nghĩa (p) với quy ước: hệ số p được xem xét có ý nghĩa khi p nhỏ hơn hoặc bằng 0.05. Trong phần mềm SPSS 20, mức p < 0.05 được đánh dấu (*) cạnh giá trị thống kê tính được trên mẫu, ở mức ý nghĩa p < 0.01 thì được phân biệt bằng hai dấu (**).
Kết quả phân tích trong Bảng 2.12 cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc HL với các biến độc lập là TC, NL, DC và HH. Hệ số Pearson giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập đều lớn hơn 0.3 cùng với điều kiện mức ý nghĩa p < 0.01. Vậy, biến phụ thuộc có mối quan hệ tương quan tuyến tính với cả bốn biến độc lập của mơ hình nghiên cứu.
Bảng 2.12: Kết quả ma trận hệ số tƣơng quan Pearson Correlations
TC Pearson Correlation 1 .531** .448** .415** .713** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 173 173 173 173 173 NL Pearson Correlation .531** 1 .531** .515** .622** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 173 173 173 173 173 DC Pearson Correlation .448** .531** 1 .442** .561** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 173 173 173 173 173 HH Pearson Correlation .415** .515** .442** 1 .582** Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 173 173 173 173 173 HL Pearson Correlation .713** .622** .561** .582** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 N 173 173 173 173 173
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
Bảng 2.12 cũng cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều ở mức thấp; đồng thời xem xét thêm hệ số VIF ở bảng 2.13 có giá trị nhỏ hơn 10 rất nhiều. Do đó, ta có thể kết luận rằng, giả định về việc khơng có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập trong phân tích hồi quy được thỏa mãn.
Bảng 2.13: Kết quả chuẩn đoán đa cộng tuyến Coefficientsa Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error
Beta Tolerance VIF
1
(Constant) -.784 .242 -3.238 .001
TC .547 .068 .449 8.100 .000 .664 1.505 NL .224 .076 .178 2.934 .004 .557 1.796 DC .208 .072 .162 2.907 .004 .654 1.529
HH .305 .072 .232 4.236 .000 .680 1.471 a. Dependent Variable: HL
(Nguồn: Kết quả khảo sát của tác giả)
2.3.5.5. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Trên cơ sở khẳng định giữa các biến có quan hệ tương quan tuyến tính, tác giả tiếp tục bước phân tích hồi quy để có thể mơ hình hóa mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (HL) với các biến độc lập (TC, NL, DC, HH). Phân tích hồi quy giúp xác định phương trình hồi quy tuyến tính với các hệ số β, từ đó giải quyết được mục tiêu nghiên cứu cũng như giả thuyết ban đầu đặt ra là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng và thành phần nào tác động mạnh nhất đến sự hài lòng.
Các nhân tố sau khi phân tích EFA được tính giá trị trung bình (Mean) của các biến quan sát trong từng nhân tố, sau đó tiến hành kiểm định ANOVA. Kết quả thu được như sau:
Bảng 2.14: Kết quả phân tích ANOVA Model Summaryb Model Summaryb Model R R Square