4.2 KẾT QUẢ NGHI Ê NC ỨU
4.2.1 Phân tích mô tả
4.2.1.1. Xác định nhu cầu khách hàng
Theo kết quả phân tích thống kê ta thấy một số yếu tố có GTTB thấp, theo thứ tự là (1): Tài liệu sách ảnh giới thiệu hấp dẫn, trang web chuyên nghiệp; (2): Hoạt động marketing hiệu quả, ấn tượng; (3): Mức lãi suất cạnh tranh. Điều này đồng nghĩa với việc khách hàng còn chưa hài lòng với các dịch vụ NH ở các yếu tố nói trên, từ đây cũng có thể nói rằng khách hàng cịn mong đợi nhiều hơn các yếu tố này.
Bảng 4.1: Thống kê mô tả các mong đợi của khách hàng
Chỉ tiêu Số mẫu GTTB SHH-2 144 3.19 HA-3 144 3.26 CSG-2 144 3.37 DU-3 144 3.39 CSG-1 144 3.51 4.2.1.2. Các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng 4.2.1.3.1 Chất lượng dịch vụ
Trong 21 thang đo chất lượng dịch vụ NH (Phụ lục 1 ), ta thấy các thang đo có
GTTB cao thấp khác nhau, thể hiện mức độ đồng ý của khách hàng không giống nhau ở các biến quan sát.
Khách hàng đồng tình nhiều nhất ở các yếu tố STC-1_NH bảo mật thông tin
khách hàng và giao dịch (GTTB: 4.33); STT-2_Mạng lưới đại lý rộng khắp (GTTB: 4.33); SHH-4_ Nhân viên ăn mặc gọn gàng, lịch thiệp và ấn tượng (GTTB: 4.31);
SHH-3_ Chứng từ giao dịch rõ ràng, khơng có sai sót (GTTB: 4.19); và STC-2_ Gửi
bảng sao kê đều đặn và kịp thời (GTTB: 4.14). Tiếp theo là STT-1 và PCPV-3 Bảng 4.2: Thống kê mô tả các thang đo chất lượng dịch vụ
Chỉ tiêu Số mẫu GTTB STT-1 144 4.08 STC-2 144 4.14 SHH-3 144 4.19 SHH-4 144 4.31 STT-2 144 4.33 STC-1 144 4.33 Valid N (listwise) 143
Và, mức độ đồng tình chưa cao ở các yếu tố sau (Bảng 4.1): Đó là các biến SHH-2_ Tài liệu, sách ảnh giới thiệu về dịch vụ rất hấp dẫn, trang web chuyên nghiệp
(GTTB: 3.19); HA-3_Các hoạt động marketing rất hiệu quả và ấn tượng (GTTB:
3.26); sau đó là CSG-2, DU-3 và CSG-1
4.2.1.3.2 Tính cạnh tranh về giá
Kết quả thống kê mơ tả Bảng 4.3 cho thấy khách hàng đồng tình nhiều nhất về
thang đo CSG-1_Chính sách giá hợp lý (GTTB: 3.70) và CSG-1_ Chính sách giá linh
hoạt (GTTB: 3.51). Đây là sự đồng ý chưa cao đối với nhân tố giá, qua đó chúng ta có
thể nhận ra rằng khách hàng rất quan tâm đến giá cả khi quyết định sử dụng dịch vụ.
Bảng 4.3: Thống kê mơ tả các thang đo chính sách giá
Chỉ tiêu Số mẫu GTTB
CSG-2 144 3.37 CSG-1 144 3.51 CSG-3 144 3.70 Tổng mẫu 144
4.2.1.3.3 Hình ảnh doanh nghiệp
Kết quả thống kê mơ tả Bảng 4.4 ta có thể nhận ra rằng khi đánh giá các tiêu chí đo lường hình ảnh doanh nghiệp, khách hàng đồng tình nhiều nhất ở hai thang đo HA- 1_ Ln giữ chữ tín đối với khách hàng (GTTB: 3.97), và HA-4_NH chiến lược phát
triển bền vững (GTTB: 3.74)
Bảng 4.4: Thống kê mô tả các thang đo hình ảnh doanh nghiệp
Chỉ tiêu Số mẫu GTTB HA-3 144 3.26 HA-2 144 3.56 HA-4 144 3.74 HA-1 144 3.97 Tổng mẫu) 144
4.2.1.3.4 Đo lường sự hài lòng của khách hàng
Kết quả điều tra (Phụ lục 5) cho thấy mức độ hài lòng của khách hàng đối với NH là chưa được cao, trong đó các biến quan sát của thang đo sự hài lòng của khách hàng có GTTB xoay quanh 4 nhưng họ khuynh hướng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ NH trong tương lai. Điều này cũng đòi hỏi NH cần phải nỗ lực nhiều hơn để hoàn thiện hơn nữa chất lượng dịch vụ và duy trì lịng tin của khách hàng đối với Agribank 6.
Bảng 4.5: Thống kê mô tả các thang đo về sự hài lòng khách hàng
Chỉ tiêu Số mẫu GTTB SHL-3 144 3.72 SHL-1 144 3.97 SHL-4 144 4.02 SHL-2 144 4.04 Tổng mẫu 144
4.2.2 ĐÁNH GIÁ THANG ĐO
4.5.2.1 Cronbach’s alpha
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. Điều này liên quan đến hai khía cạnh là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.
khuyen
2010-07-16 08:40:16
-------------------------------------------- 4.2.2.1.
Phương pháp này cho phép người 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 được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến. Theo đó, chỉ những biến có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo. Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s alpha đạt từ 0,8 trở lên thì thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn. Kết quả Phụ lục 6, chúng ta có thể thấy được kết quả phân tích độ tin cậy như sau:
Các biến quan sát có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp >0.3 và Cronbach's Alpha >6 sẽ được lựa chọn đưa vào phân tích tiếp theo.
Kết quả phân tích đơ tin cậy lần 1(Phụ lục 5) cho thấy: biến SHH-2 do có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp = 0.177< 3 và Cronbach's Alpha=0.941>0.6 nên biến này sẽ bị loại.
Như vậy, có tất cả 27 biến của 7 thang đo đưa vào phân tích nhân tố. Ngồi ra, 4 biến đo lường sự hài lòng của khách hàng cũng được xem xét trong phần phân tích nhân tố.
Bảng 4.6: Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha
Thống kê về độ tin cậy
Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha dựa trên các biến chuẩn hóa Số lượng biến
.941 .941 27
4.5.2.2 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích nhằm thu nhỏ và tóm tắt các 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 được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.
khuyen
2010-07-16 08:40:29
-------------------------------------------- 4.2.2.2.
Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0,5 <KMO<1) thể hiện phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu hệ số KMO <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 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích nhân tố. Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal component Analysis với phép xoay (Rotation) Varimax và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Data reduction.
Kết quả phân tích thể hiện ở bảng 4.7
Bảng 4.7: Kết quả KMO and Bartlett's
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .873 Bartlett's Test of Sphericity Chi-Bình phương 2.661E3
df 351
Sig. .000
Kết quả thể hiện ở Phụ lục 7, ta có 25 biến của 6 nhân tố được rút ra (thêm 2
biến là DU-3 và SHH-1 bị loại do hệ số tải nhân tố <0.5) 4.3 KIỂM ĐỊNH GIẢ THUYẾT:
4.3.1 Phân tích tương quan hệ số Pearson
Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy. Trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.
Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Phụ lục 8), ta thấy hệ số tương quan nhân tố giữa các nhân tố đều bằng 0, chứng tỏ các nhân tố là độc lập nhau có thể đưa vào phân tích hồi quy.
Việc đo lường mức độ hài lịng của khách hàng chỉ có 4 biến quan sát nhưng nhìn vào Phụ lục 9 chúng ta thấy rằng chúng cũng có sự tương quan chặt chẽ với nhau với hệ số Pearson ở tất cả các biến đều lớn hơn 0,4 nên đã có hiện tượng đa cộng tuyến với nhau và khơng thích hợp để phân tích hồi quy, trong đó sự hài lịng của khách hàng luôn gắn liền với khả năng tiếp tục sử dụng dịch vụ của NH (0,892) và giới thiệu cho người khác (0,872)
4.3.2 Phân tích h ồi quy
Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc (SỰ
HÀI LÒNG) và các biến độc lập (PHONG CÁCH PHỤC VỤ, SỰ THUẬN TIỆN, SỰ TIN CẬY, SỰ HỮU HÌNH, HÌNH ẢNH DOANH NGHIỆP, CHÍNH SÁCH GIÁ). Mơ
hình phân tích hồi quy sẽ mơ tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đốn được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập. Kết quả phân tích ở Phụ lục 9
4.3.2.1 Kiểm định độ phù hợp của mơ hình
Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mơ hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp của các biến độc lập. Nhìn vào bảng 4.8 ta thấy rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị sig. bằng 0 cho thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích độ phù hợp trong phân tích hồi quy
ANOVAb
Mơ hình Độ lệch bình phương df Độ lệch bình phươngtrung bình F Sig. 1 Hồi quy 95.456 6 15.909 45.844 .000a
Phần dư 47.544 137 .347 Tổng 143.000 143
a. Predictors: (Constant), SU TIN CAY, HINH ANH D.NGHIEP, CHINH SACH GIA, SU THUAN TIEN, SU HUU HINH, PHONG CACH PH.VU
b. Dependent Variable: SU HAI LONG
Kết quả phân tích hồi quy thể hiện ở bảng sau: giá trị sig của từng biến trong mơ hình đều bằng 0 thấy mơ hình sử dụng là phù hợp và các biến đều đạt được tiêu chuẩn chấp nhận.bằng 0 thể hiện tuyến tính của các biến độc lập và các biến trong mơ hình được chấp nhận.
Bảng 4.9: Kết quả phân tích hồi quy
Mơ hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig. B Sai số chuẩn Beta
1 (Hằng số) 1.348E-16 .049 .000 1.000 PHONG CACH PH.VU .434 .049 .434 8.812 .000 SU HUU HINH .477 .049 .477 9.690 .000 SU THUAN TIEN .241 .049 .241 4.883 .000 CHINH SACH GIA .304 .049 .304 6.180 .000 HINH ANH D.NGHIEP .241 .049 .241 4.891 .000 SU TIN CAY .206 .049 .206 4.190 .000 a. Dependent Variable: SU HAI LONG
4.3.2.2 Giải thích phương trình
Tử bảng phân tích hồi quy Bảng 4.9, ta thấy mối quan hệ giữa biến phụ thuộc
Sự hài lòng của khách hàng và 6 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau: SHL = 0.477SHH + 0.434PCPV+ 0.304CSG + 0.241STT + 0.241HADN+
0.206STC
SHL : Sự hài lịng
CSG : Chính sách về giá
HADN : Hình ảnh doanh nghiệp
STN : Sự tin cậy
STT : Sự thuận tiện
PCPV : Phong cách phục vụ
SHH : Sự hữu hình
Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy Sự hài lịng của khách hàng có
quan hệ tuyến tính với các nhân tố Sự hữu hình (= 0,477), Phong cách phục vụ (= 0,434), Chính sách về giá (= 0,304), Sự thuận tiện (= 0,241), Hình ảnh
doanh nghiệp (= 0,241), Sự tin cậy (= 0,206).
Cũng phải nói thêm rằng các >0 cho thấy các biến độc lập tác động
thuận chiều với Sự hài lòng khách hàng. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết
nêu ra trong mơ hình nghiên cứu (H1-H6) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, NH cần phải nỗ lực cải tiến hơn nữa những nhân tố này để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
4.3.3 Phân tích ANOVA
Ở những phần trước, chúng ta đã kiểm định các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng cũng như xác định mức độ hài lòng của khách hàng đối với NH. Trong phần này, khi tiến hành phân tích ANOVA để xem xét mối quan hệ giữa thời gian sử dụng, dịch vụ sử dụng và loại hình khách hàng có tác động như thế nào đối với Sự hài lòng của khách hàng
Kết quả phân tích ANOVA Bảng 4.10 cho thấy Giả thuyết H8 bị bác bỏ (sig. bằng .012 và F giá trị khá cao). Do đó, ta có thể khẳng định có sự khác biệt về Sự hài lịng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng có thời gian sử dịch vụ khác nhau tại Agribank 6
Bảng 4.10: Kết quả phân tích ANOVA giữa Thời gian sử dụng dịch vụ và Sự hài lòng của khách hàng
ANOVA
SỰ HÀI LỊNG KH
Độ lệch bình
phương df phương trung bìnhĐộ lệch bình F Sig. Giữa 2 nhóm 10.806 3 3.602 3.815 .012 Trong nhóm 132.194 140 .944
Tổng cộng 143.000 143
Tương tự, kết quả phân tích ANOVA bảng 4.11 cho thấy Giả thuyết H9 bị bác bỏ (sig. bằng 0 và F giá trị khá cao). Do đó, ta có thể khẳng định có sự khác biệt về Sự hài lòng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ khác nhau tại Agribank 6
Bảng 4.11: Kết quả phân tích ANOVA giữa Dịch vụ sử dụng và Sự hài lịng của khách hàng ANOVA SỰ HÀI LỊNG KH Độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương trung bình F Sig. Giữa 2 nhóm 18.586 3 6.195 6.972 .000 Trong nhóm 124.414 140 .889 Tổng cộng 143.000 143
Cuối cùng, kết quả phân tích ANOVA bảng 4.12 cho thấy Giả thuyết H10 bị bác bỏ (sig. = 0.003 và F giá trị khá cao). Do đó, ta có thể khẳng định có sự khác biệt về Sự hài lịng giữa nhóm khách hàng cá nhân và khách hàng doanh nghiệp.
Bảng 4.12: Kết quả phân tích ANOVA giữa nhóm khách hàng cá nhân –khách hàng doanh nghiệp và Sự hài lịng.
ANOVA SỰ HÀI LỊNG KH Độ lệch bình phương df Độ lệch bình phương trung bình F Sig. Giữa 2 nhóm 8.456 1 8.456 8.925 .003 Trong nhóm 134.544 142 .947 Tổng cộng 143.000 143
CHƯƠNG 5
Ý NGHĨA VÀ KẾT LUẬN
5.1 MÔ TẢ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Từ 7 nhân tố xác định trong nghiên cứu (7 nhân tố với 28 biến), thơng qua phân tích độ tin cậy và phân tích nhân tố (6 nhân tố với 25 biến quan sát), mơ hình các nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng theo thứ tự Beta chuẩn hóa được kiểm định trong phân tích hồi quy được thể hiện như:
SHL = 0.477SHH + 0.434PCPV+ 0.304CSG + 0.241STT + 0.241HADN+ 0.206STC
Qua phương trình, chúng ta có thể thấy 6 nhân tố tác động đến sự hài lòng khách hàng với các mức độ khác nhau, khoảng cách chênh lệch khá cao từ 0,236 đến 0,474 và trị giá đều khá cao chứng tỏ các nhân tố các tác động lớn đến sự hài lịng khách hàng
Một là, SỰ HỮU HÌNH (= 0,477) tác động mạnh đến sự hài lòng khách
hàng trên cơ sở tạo sự thích thú và hấp dẫn cho khách hàng khi đến giao dịch với NH, dựa vào mơ hình hồi quy thì đây là nhân tố tác động nhiều nhất đến sự hài lòng khách hàng. Đối với khách hàng cá nhân thì mức độ ảnh hưởng của yếu tố này càng thể hiện rõ hơn nữa. SỰ HỮU HÌNH là những gì khách hàng có thể cảm nhận về NH qua các giác quan của mình như tài liệu NH, chứng từ giao dịch, đồng phục nhân viên, cơ sở vật chất…SỰ HỮU HÌNH là thành phần của chất lượng dịch vụ, ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ và do đó tác động đến sự hài lịng của khách hàng.