2.3 Thực trạng về sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện
2.3.4.2 Đánh giá giá trị của thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA
Thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử gồm 5 thành phần chính và được đo bằng 22 biến quan sát. Sau khi kiểm tra mức độ tin cậy của thang đo bẳng Cronbach alpha, 22 biến đều đảm bảo độ tin cậy. Tiếp theo phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để đánh giá lại mức độ hội tụ của các biến quan sát theo các thành phần.
Trước hết, để đánh giá xem phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA có thực sự phù hợp để phân tích trong trường hợp này hay khơng, tác giả sử dụng kiểm định KMO và Bartlett’s. Trong phân tích nhân tố khám phá EFA, chỉ số KMO ( Kaiser – Meyer – Olkin ) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố khám phá. Trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, cịn nếu trị số KMO nhỏ hơn 0.5 thì có khả năng phân tích nhân tố khám phá EFA khơng thích hợp với các dữ liệu.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố 22 biến của thang đo SERVPERF cho thấy trị số KMO cao bằng 0.901, với mức ý nghĩa bằng 0 (sig =
0.000) . Như vậy, chỉ số KMO lớn 0.5 cho thấy việc áp dụng phân tích nhân tố khám phá EFA trong bộ thang đo này là phù hợp.
Tiêu chí eigenvalue là tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích nhân tố khám phá EFA. Trị số đặc trưng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. Những nhân tố có trị số eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ khơng có tác dụng tóm tắt thơng tin tốt hơn một biến gốc. Do đó, những nhân tố có trị số eigenvalue lớn hơn một thì mới được giữ lại trong mơ hình.
Theo bảng số liệu ở phụ lục 3.1, phần mềm SPSS đã cung cấp số liệu về trị số eigenvalue được phân tích từ 22 biến quan sát. Tại mức giá trị eigenvalue lớn hơn 1 và với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố khám phá EFA đã rút trích được 4 nhân tố. Điều này có nghĩa là 22 biến quan sát đã được rút gọn về 4 nhân tố. Theo bảng số liệu cho thấy, tổng phưong sai trích đạt mức rất cao khoảng 78.669 % . Trong các nghiên cứu thì tổng phương sai trích phải đạt từ 50% trở lên là được chấp nhận. Như vậy kết luận rằng có thể sử dụng 4 nhân tố để phản ánh những thông tin cung cấp từ 22 biến quan sát.
Dựa trên phân tích của bảng Ma trận xoay các nhân tố ở phụ lục 3.1 cho thấy, biến ASR11 có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 ở cả nhân tố thứ 2 và nhân tố thứ 3 . Mặc dù có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5, nhưng do xuất hiện cùng ở 2 nhân tố nên điều này có nghĩa biến ASR11 khơng phản ánh rõ thuộc nhân tố 2 hay nhân tố 3 và cần phải loại bỏ. Tương tự, biến ASR13 cũng có hệ số tải nhân tố 0.566 ở nhân tố thứ 1 và 0.510 ở nhân tố thứ 4. Cả hai hệ số tải nhân tố này đều lớn hơn 0.5. Tuy nhiên, việc không xác định rõ ảnh hưởng mạnh tới nhân tố nào, do đó cần phải loại bỏ biến này ra khỏi mơ hình.
Sau khi loại hai biến ASR11 và ASR13 khơng đạt u cầu trong phân tích nhân tố khám phá, thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử được đo lường bằng 20 biến quan sát. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai ( phụ lục 3.2 ) cho
thấy tổng phương sai rút trích dựa trên 4 nhân tố có trị số eigenvalue lớn hơn 1 là bằng 79.416 % lớn hơn 50 %, cho thấy phương sai rút trích đạt chuẩn.
Từ bảng kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử theo mơ hình SERVPERF lần thứ 2 cho thấy, thang đo thành phần đáp ứng và thành phần năng lực phục vụ gộp chung thành mộtyếu tố do hai thành phần này không đạt giá trị phân biệt. Như vậy, 5 thành phần chất lượng dịch vụ theo mơ hình SERVPERF trở thành 4 thành phần khi đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử như sau: thành phần tin cậy, thành phần đáp ứng và năng lực phục vụ, thành phần đồng cảm, thành phần phương tiện hữu hình. Với tổng phương sai rút trích là 79.416 % cho biết 4 nhân tố này giải thích được 79.416 % biến thiên của dữ liệu.
Bảng 2.11: Ma trận xoay các nhân tố lần thứ hai
Tên thành phần Tên biến Nhân tố 1 2 3 4 Tin cậy RLI01 0.616 RLI02 0.552 RLI03 0.756 RLI04 0.850 RLI05 0.774 RLI06 0.757 Đáp ứng và năng lực phục vụ RSP07 0.831 RSP08 0.862 RSP09 0.759 ASR10 0.840 ASR12 0.652
Đồng cảm
EMP14 0.638
EMP15 0.652
EMP16 0.831
EMP17 0.822
Phƣơng tiện hữu hình
TNG18 0.692
TNG19 0.879
TNG20 0.825
TNG21 0.883
TNG22 0.736
- Thang đo sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện
tử tại VPBank :
Thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm 3 biến quan sát SAS23, SAS24 và SAS25. Sau khi đạt độ tin cậy khi kiểm tra bằng Cronbach alpha. Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để kiểm định lại mức độ hội tụ của các biến quan sát.
Kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố khám phá cho thấy hệ số KMO đạt 0.743 với mức ý nghĩa bằng 0 ( sig = 0.000 ) cho thấy việc áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA trong bộ thang đo này là phù hợp.
Bảng 2.12 : Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại VPBank:
Biến quan sát Nhân tố 1 SAS23 0.929 SAS24 0.920 SAS25 0.955 5 0
Sự hài lòng của khách hàng
Kết quả phân tích nhân tố khám phá thang đo sự hài lòng của khách hàng, cho thấy với phương pháp rút trích principal components và phép quay varimax, phân tích nhân tố khám phá EFA đã trích được một nhân tố duy nhất với phương sai trích đạt 87.339 % và hệ số tải nhân tố của các biến khá cao ( đều lớn hơn 0.9 ). Như vậy, có thể kết luận có 3 biến quan sát phản ánh sự hài lòng của khách hàng là sử dụng được và phù hợp.
* Mơ hình hiệu chỉnh lần thứ nhất:
Theo phân tích nhân tố khám phá EFA đã trình bày ở phần trên, hai thành phần đáp ứng và năng lực phục vụ của mơ hình gộp lại thành một thành phần do chúng không đạt được giá trị phân biệt. Do đó, mơ hình lý thuyết được điều chỉnh lại cho phù hợp và để thực hiện kiểm nghiệm tiếp theo.
H 1
Hình 2.3 Mơ hình hiệu chỉnh lần thứ nhất Một số giả thuyết khi tiến hành nghiên cứu mơ hình hiệu chỉnh:
H1 : Thành phần tin cậy có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng H2 : Thành phần đáp ứng và năng lực phục vụ có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng
H4 : Thành phần đồng cảm có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lịng của khách hàng H5 : Thành phần phương tiện hữu hình có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng Tin cậy Đáp ứng và Năng lực phục vụ H 2 Đồng cảm H 4
Phƣơng tiện hữu hình
H 5
2.3.4.3 Kiểm định mơ hình nghiên cứu bằng phân tích hồi quy bội:
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy bội, cần phải đánh giá mối tương quan giữa các biến độc lập: tin cậy, đáp ứng và năng lực phục vụ, đồng cảm, phương tiện hữu hình với biến phụ thuộc sự hài lịng của khách hàng cá nhân.
Bảng 2.13: Ma trận tương quan giữa các biến:
SAS RLI RSP.ASR EMP TNG
Tương quan Pearson SAS 1.000 RLI 0.813 1.000 RSP.ASR 0.758 0.671 1.000 EMP 0.770 0.584 0.700 1.000 TNG 0.729 0.507 0.539 0.645 1.000
Sig. (1-tailed) SAS .
RLI 0.000 .
RSP.ASR 0.000 0.000 .
EMP 0.000 0.000 0.000 .
TNG 0.000 0.000 0.000 0.000 .
Ma trận này cho thấy mối tương quan giữa biến phụ thuộc sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại VPBank - SAS với từng biến độc lập, cũng như mối tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Hệ số tương quan giữa biến sự hài lòng của khách hàng cá nhân với các biến độc lập đều lớn hơn 0.3.
Như vậy, ta có thể kết luận 4 biến độc lập ( Tin cậy, Đáp ứng và Năng lực phục vụ, Đồng cảm, Phương tiện hữu hình ) trong bộ thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử có thể đưa vào mơ hình để giải thích cho biến sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử do VPBank cung cấp.
Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến: tin cậy, đáp ứng và năng lực phục vụ, đồng cảm, phương tiện hữu hình đều lớn hơn 0.3 nên mối quan hệ giữa các biến này cần xem xét kỹ trong phân tích hồi quy bội để tránh hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập.
Bảng 2.14: Thống kê phân tích các hệ số hồi quy
Bảng tóm tắt mơ hình Mơ hình R R2 R2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn dự đoán Change Statistics R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change 1 0.922a 0.849 0.845 0.32964 0.849 181.808 4 129 0.000 ANOVAb Mơ hình Tổng các bình phương df Bình phương trung bình F Sig. Phần hồi quy 79.024 4 19.756 181.808 0.000a Phần dư 14.018 129 0.109 Tổng cộng 93.041 133 Residuals Statisticsa
Minimum Maximum Mean Std. Deviation N
Predicted Value 1.2780 4.8879 3.2488 0.77082 134
Residual -.79006 .85741 0.00000 0.32465 134
Std. Predicted Value -2.557 2.127 0.000 1.000 134
Thống kê phân tích các hệ số hồi quy cho thấy, trị số thống kê F được tính từ R Square của mơ hình với mức ý nghĩa quan sát rất nhỏ ( sig = 0 ) cho thấy mơ hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được.
Hệ số R2 hiệu chỉnh bẳng 0.845 nghĩa là mơ hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 84.5 % . Nói cách khác, khoảng 84.5% khác biệt của mức độ hài lịng của khách hàng cá nhân quan sát có thể được giải thích bởi sự khác biệt của 4 thành phần tin cậy, đáp ứng và năng lực phục vụ, đồng cảm, phương tiện hữu hình.
Nhìn vào đồ thị phân tán giữa các phần dư và giá trị dự đoán cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên khơng tạo thành một hình dạng nào nhất định. Như vậy giá trị dự đoán và phần dư độc lập với nhau và phương sai của phần dư không thay đổi. Như vậy mơ hình hồi quy là phù hợp.
Hình 2.4 Đồ thị Scatterplot
Biểu đố tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong hình chng của phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số. Ta có thể nói, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn ( trung bình Mean bằng 0 và độ lệch chuẩn Std. Deviation bằng 0.985
tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội.
Hình 2.5 Đồ thị Histogram
Bảng 2.15 : Các thông số thống kê của từng biến trong phương trình
Mơ hình
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy
chuẩn
hóa t Sig.
Hệ số tương quan Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số
chuẩn Beta
Zero-
order Partial Part
Dung sai VIF Hằng số -1.287 0.186 -6.917 0.000 RLI 0.542 0.060 0.432 9.024 0.000 0.813 0.622 0.308 0.511 1.958 RSP.ASR 0.156 0.052 0.160 2.984 0.003 0.758 0.254 0.102 0.404 2.477 EMP 0.260 0.062 0.227 4.208 0.000 0.770 0.347 0.144 0.403 2.483 TNG 0.346 0.057 0.278 6.056 0.000 0.729 0.471 0.207 0.555 1.800
Hệ số phóng đại phương sai VIF ( Variance inflation factor – VIF ) của các biến độc lập đều rất nhỏ, nhỏ hơn 10 cho thấy các biến độc lập này khơng có quan hệ chặt chẽ với nhau nên khơng có hiện tương đa cộng tuyến xảy ra. Do đó mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mơ hình hồi quy. Kết luận rằng, mơ hình khơng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Từ bảng số liệu cho ta phương trình hồi quy có dạng như sau:
SAS = -1.287 + 0.542 RLI + 0.156 RSP.ASR + 0.260 EMP + 0.346 TNG Trong đó: SAS : Sự hài lòng của khách hàng
RLI : Thành phần tin cậy
RSP.ASR : Thành phần đáp ứng và năng lực phục vụ
EMP : Thành phần đồng cảm
TNG : Thành phần phương tiện hữu hình
Trong 4 thành phần đo lường sự hài lịng của khách hàng, thì cả 4 thành phần đều có mức ý nghĩa nhỏ hơn 5%, nên đều ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử của VPBank cung cấp. Như vậy, có thể kết luận rằng 4 giả thuyết đã đặt ra đều được chấp nhận.
Hệ số hồi quy Beta được thể hiện dưới hai dạng: Beta chưa chuẩn hóa và Beta chuẩn hóa. Do hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa, giá trị phụ thuộc vào thang đo nên chúng ta không sử dụng để so sánh tác động của biến độc lập vào biến phụ thuộc trong cùng một mơ hình. Hệ số hồi quy Beta chuẩn hóa là hệ số đã chuẩn hóa các biến. Vì vậy, được sử dụng để so sánh mức độ tác động của các biến độc lập vào biến phụ thuộc. Biến độc lập nào có hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn thì biến đó có tác động mạnh vào biến phụ thuộc.
Vì vậy, phương trình hồi quy được thể hiện như sau:
SAS = 0.432 RLI + 0.278 TNG + 0.227 EMP + 0.160 RSP.ASR
Trong đó thành phần tin cậy có ảnh hưởng nhiều nhất đến sự hài lịng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử của VPBank. Thành phần phương tiện
hữu hình cũng được khách hàng chú trọng. Tiếp theo là thành phần đồng cảm, cuối cùng là thành phần đáp ứng và năng lực phục vụ. Do đó, để nâng cao sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử, VPBank cần chú ý và quan tâm nhiều hơn nữa đến các yếu tố thuộc các thành phần trên.
2.4 Đánh giá về sự hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ ngân hàng điện tử tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng: điện tử tại Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh Vƣợng:
Sau 20 năm hình thành và phát triển, VPBank ngày càng khẳng định vị thế của mình thị trường ngân hàng. Với sự chuyển đổi mạnh mẽ và hiệu quả, VPBank đã và đang đem đến cho khách hàng sự hài lòng khi sử dụng những sản phầm dịch vụ của VPBank.
Quy ước: Điểm trung bình
+ Đạt từ 1 đến 2 tương ứng với sự khơng hài lịng.
+ Đạt từ 2 đến 3 tương ứng với hài lịng ở mức độ trung bình. + Đạt từ 3 đến 4 tương ứng với sự hài lòng.
+ Đạt từ 4 đến 5 tương ứng với rất hài lịng.
Bảng 2.16: Giá trị trung bình các biến quan sát của thành phần tin cậy:
Thành phần Trung bình Mức độ hài lịng Trung bình của thành phần Mức độ hài lịng Thành phần tin cậy RLI01 3.60 Hài lòng 3.2948 Hài lòng RLI02 3.15 Hài lòng RLI03 3.48 Hài lòng RLI04 3.13 Hài lòng RLI05 3.18 Hài lòng RLI06 3.23 Hài lòng
Thành phần tin cậy là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử. Thành phần này cho thấy khả năng thực hiện dịch vụ đúng như cam kết, chính xác và khơng được để xảy ra sai sót gắn liền với uy tín của ngân hàng. Tuy nhiên, theo nghiên cứu thì mức độ đồng ý của khách hàng cá nhân đối với thành phần tin cậy chỉ đạt được 3.2948, cho thấy khách hàng không đánh giá cao về điều này. Thực tế theo nhiều phản ánh của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của VPBank, khách hàng gặp khó khăn trong lần đầu sử dụng dịch vụ. Tình trạng bị lỗi