* Bước 1: Xây dựng phiếu trưng cầu ý kiến khách hàng
- Xuất phát từ mơ hình ROPMIS và mơ hình về chỉ số hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng theo lý thuyết, chúng tôi tiến hành xây dựng mẫu phiếu trưng cầu ý kiến khách hàng bán lẻ.
- Sau khi có mẫu phiếu trưng cầu ý kiến về sự hài lòng của khách hàng bán lẻ đối với chất lượng dich vụ mà MHB - CNLD cung cấp, chúng tôi tiến hành phát phiếu đến tận tay nhóm khách hàng nội bộ của MHB - CNLD, bao gồm nhân viên các phòng ban, nhân viên giao dịch, đội ngũ bảo vệ và lao công, cơng đoạn này nhằm mục đích ghi nhận ý kiến ban đầu của họ về chất lượng dịch vụ của ngân hàng, đặc biệt là có thể kiểm chứng được mức độ rõ ràng của bảng câu hỏi. Đồng thời, trong giai đoạn này, chúng tơi cũng trình mẫu phiếu trưng cầu ý kiến khách hàng lên bà Lê Thị Kim Anh - giám đốc đương nhiệm của MHB - CNLDđể nhận được sự góp ý.
- Dựa trên ý kiến đóng góp của giám đốc chi nhánh cũng như đội ngũ khách hàng nội bộ của MHB - CNLD, chúng tôi hiệu chỉnh để cho ra phiếu trưng cầu ý kiến khách hàng bán lẻ chính thức và tiến hành phát phiếu đến khách hàng bên ngoài của ngân hàng.
Phiếu trưng cầu ý kiến về sự hài long của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại MHB - CNLD gồm 41 biến như sau:
• Thành phần nguồn lực (Resources): 6 biến (nguồn nhân lực, năng lực tài chính, văn phòng giao dịch, bãi đậu xe khách, trang thiết bị cơng nghệ, thời gian làm việc).
• Thành phần kết quả (Outcomes): 7 biến (phí giao dịch, mức lãi suất, sự đa dạng của dịch vụ, tốc độ thực hiện dịch vụ, độ tin cậy của dịch vụ, độ nhất quán về chất lượng dịch vụ, an tồn tiền mặt khi thực hiện dịch vụ).
• Thành phần quá trinh (Process): 10 biến (thủ tục trong giao dịch, thời gian xử lý giao dịch, thời gian chờ đến lượt giao dịch, thái độ và cung cách phục vụ của nhân viên, sự nhiệt tình giúp đỡ khách hàng của nhân viên, cách tư vấn trả lời thắc mắc của nhân viên, cách hướng dẫn thủ tục của nhân viên, cách giải quyết khiếu nại của nhân viên, sự am hiểu về nhu cầu khách hàng của nhân viên, ứng dụng cơng nghệ trong phục vụ khách hàng).
• Thành phần quản lý (Management): 5 biến (cách quản lý mạng lưới giao dịch, cách bố trí quầy giao dịch, quản lý hệ thống máy ATM, quản lý chứng từ, quản lý thơng tin khách hàng).
• Thành phần hình ảnh (Image): 3 biến (ý nghĩa của thương hiệu MHB Lâm Đồng, uy tín của thương hiệu MHB Lâm Đồng, sự gần gũi của thương hiệu MHB Lâm Đồng với khách hàng).
• Thành phần trách nhiệm xã hội (Social responsibility): 4 biến (nghĩa vụ của MHB Lâm Đồng đối với nhà nước, trách nhiệm của MHB Lâm Đồng đối với cộng đồng, trách nhiệm của MHB Lâm Đồng đối với môi trường, mối quan hệ hợp tác giữa MHB Lâm Đồng với các ngân hàng khác).
Thang đo để đánh giá về chỉ số hài lòng khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng bán lẻ tại MHB chi nhánh Lâm Đồng gồm 6 biến:
• Đánh giá chung về danh tiếng, lịng tin, uy tín của MHB Lâm Đồng.
• Đánh giá chung về khả năng MHB Lâm Đồng đáp ứng mong đợi của khách hàng. • Đánh giá chung về chất lượng dịch vụ của MHB Lâm Đồng.
• Đánh giá chung về giá cả dịch vụ của MHB Lâm Đồng.
• Đánh giá chung về lợi ích MHB Lâm Đồng mang lại cho khách hàng.
• Đánh giá mức độ hài lòng quyết định lòng trung thành của khách hàng với MHB Lâm Đồng.
*Bước 2: Phương pháp thu thập thông tin và xác định mẫu nghiên cứu
Dữ liệu được thu thập thông qua phát phiếu trưng cầu ý kiến trực tiếp đến tay khách hàng cá nhân của MHB - CNLD tại phòng giao dịch của ngân hàng, gửi trong lúc khách hàng ngồi chờ đến lượt giao dịch của mình.
Cách xác định kích thước mẫu nghiên cứu: Theo một số nghiên cứu, tính đại diện của số lượng mẫu được lựa chọn khảo sát sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho một ước lượng. Mơ hình khảo sát trong luận văn bao gồm 7 nhân tố độc lập với 41 biến quan sát. Do đó, số lượng mẫu cần thiết là từ 41 x 5 = 205 mẫu trở lên.
Để có 205 mẫu nghiên cứu, chúng tôi phát ra 250 phiếu nhằm phòng trừ những phiếu lỗi. Từ đó, việc phát phiếu trưng cầu ý kiến khách hàng được phân phối như sau: 90 phiếu phát tại phòng giao dịch của MHB - CNLD đặt tại 3 điểm giao dịch nằm trên đường Khu Hồ Bình, Bùi Thị Xn và Phan Chu Trinh, 30 phiếu phát tại phòng giao dịch huyện Đức Trọng, 40 phiếu phát tại phòng giao dịch thị xã Bảo Lộc. Các phiếu phát tại phòng giao dịch được khảo sát trong lúc khách hàng ngồi chờ đến lượt giao dịch của mình. 40 phiếu phát tại các máy ATM trong khi khách hàng chờ rút tiền. 50 phiếu còn lại gửi đến khách hàng doanh nghiệp vừa và nhỏ thơng qua phịng marketing của MHB - CNLD.
Sau 25 ngày phát phiếu từ ngày 15/6/2013 đến 10/7/2013, số phiếu thu về là 228 phiếu, số phiếu sử dụng được cho nghiên cứu là 214phiếu> 205 phiếu => đáp ứng điều kiện chọn mẫu nghiên cứu đề ra ban đầu. Do vậy, mẫu nghiên cứu là 214.
*Bước 3: Phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng cơng cụ SPSS - Mã hố biến:
STT Mã hoá Diễn giải THÔNG TIN CHUNG
1 TT1_dt Quý khách thuộc đối tượng khách hàng nào 2 TT2_kttth Biết MHBLD qua kênh truyền hình
3 TT2_kttmi Biết MHBLD qua mạng internet 4 TT2_kttbc Biết MHBLD qua báo, tạp chí
5 TT2_kttntgt Biết MHBLD qua người thân giới thiệu 6 TT2_kttk Biết MHBLD qua kênh thông tin khác 7 TT3_tgsd Thời gian sử dụng dịch vụ của MHBLD 8 TT4_sddvtg Sử dụng dịch vụ tiền gửi
9 TT4_sddvtk Sử dụng dịch vụ tiết kiệm 10 TT4_sddvcv Sử dụng dịch vụ cho vay
11 TT4_sddvnhhd Sử dụng dịch vụ ngân hàng hiện đại
12 TT5_slnhgd Số lượng ngân hàng quý khách đã và đang giao dịch 13 TT6_MHBnhgdc MHBLD có là ngân hàng chính trong giao dịch NGUỒN LỰC
14 B1_NL1 Nguồn nhân lực 15 B2_NL2 Năng lực tài chính 16 B3_NL3 Văn phòng giao dịch 17 B4_NL4 Bãi đậu xe khách (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
18 B5_NL5 Trang thiết bi, công nghệ 19 B6_NL6 Thời gian làm việc KẾT QUẢ
20 B7_KQ1 Phí giao dịch 21 B8_KQ2 Mức lãi suất
22 B9_KQ3 Sự đa dạng của dịch vụ 23 B10_KQ4 Tốc độ thực hiện dịch vụ
24 B11_KQ5 Độ tin cậy của dịch vụ
25 B12_KQ6 Độ nhất quán về chất lượng dịch vụ 26 B13_KQ7 An toàn tiền mặt khi thực hiện dịch vụ QUÁ TRÌNH
27 B14_QT1 Thủ tục trong giao dịch 28 B15_QT2 Thời gian xử lý giao dịch
29 B16_QT3 Thời gian chờ đến lượt giao dịch
30 B17_QT4 Thái độ, cung cách phục vụ của nhân viên 31 B18_QT5 Sự nhiệt tình giúp đỡ khách hàng của nhân viên 32 B19_QT6 Cách tư vấn, trả lời thắc mắc của nhân viên 33 B20_QT7 Cách hướng dẫn thủ tục của nhân viên 34 B21_QT8 Cách giải quyết khiếu nại của nhân viên
35 B22_QT9 Sự am hiểu về nhu cầu của khách hàng của nhân viên 36 B23_QT10 Ứng dụng công nghệ trong phục vụ khách hàng QUẢN LÝ
37 B24_QL1 Cách quản lý mạng lưới giao dịch 38 B25_QL2 Cách bố trí quầy giao dịch
39 B26_QL3 Quản lý hệ thống máy ATM 40 B27_QL4 Quản lý chứng từ
41 B28_QL5 Quản lý thơng tin khách hàng HÌNH ẢNH
42 B29_HA1 Ý nghĩa của thương hiệu MHBLĐ 43 B30_HA2 Uy tín của thương hiệu MHBLĐ
44 B31_HA3 Sự gần gũi của hình ảnh MHBLĐ với khách hàng TRÁCH NHIỆM XÃ HỘI
45 B32_TN1 Nghĩa vụ của MHBLĐ đối với nhà nước 46 B33_TN2 Trách nhiệm của MHBLĐ đối với cộng đồng 47 B34_TN3 Trách nhiệm của MHBLĐ đối với môi trường
48 B35_TN4 Quan hệ hợp tác giữa MHBLĐ với các ngân hàng khác SỰ HÀI LÒNG
49 B36_HL1 Đánh giá chung về danh tiếng, lịng tin, uy tín của MHBLĐ
50 B37_HL2 Đánh giá chung về khả năng MHBLĐ đáp ứng mong đợi của khách hàng
51 B38_HL3 Đánh giá chung về chất lượng dịch vụ của MHBLĐ 52 B39_HL4 Đánh giá chung về giá cả dịch vụ của MHBLĐ
53 B40_HL5 Đánh giá chung về lợi ích MHBLĐ mang lại cho khách hàng
54 B41_HL6 Đánh giá mức độ hài lòng quyết định lòng trung thành của khách hàng với MHBLĐ
- Làm sạch dữ liệu
Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch mới có thể đưa vào phân tích để tránh những sai sót trong q trình nhập dữ liệu. Quá trình làm sạch dữ liệu được thực hiện bằng cách dùng các bảng tần số và lệnh Find để tìm vị trí của giá trị lỗi rồi chỉnh sửa lỗi.
- Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha
Bước này nhằm kiểm tra xem các mục hỏi nào đã có đóng góp vào việc đo lường một khái niệm lý thuyết mà tác giả đang nghiên cứu, những mục hỏi nào không. Điều này liên quan đến hai phép tính tốn: tương quan giữa bản thân các mục hỏi và tương quan của các điểm số của từng mục hỏi với điểm số toàn bộ các mục hỏi cho mỗi người trả lời. Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không 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 những bước phân tích tiếp theo.
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, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được. Cũng có nhà nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ loại bỏ những thang đo có hệ số Cronbach Alpha nhỏ hơn 0.6 và những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3.
- Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. Phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các biến với nhau. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố:
Communality: là lượng biến thiên của một biến được giải thích chung với các biến khác được xem xét trong phân tích. Đây cũng là phần biến thiên được giải thích bởi các nhân tố chung.
Eigenvalue: đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo quy ước, nhân tố được trích phải có hệ số eigenvalue lớn hơn 1.
Factor loadings (hệ số tải nhân tố): là những hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, thông thường hệ số này phải lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Factor matrix (ma trận nhân tố): chứa các hệ số tải nhân tố của tất cả các
biến đối với các nhân tố được rút ra.
Factor scores: là các điểm số nhân tố tổng hợp được ước lượng cho từng quan sát trên các nhân tố được rút ra.
Kaiser-Meyer-Olkin (KMO): là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và 1) có ý nghĩa là phân tích nhân tố là thích hợp, cịn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với các dữ liệu.
Percentage of variance: là phần trăm phương sai tồn bộ được giải thích bởi
từng nhân tố. Nghĩa là coi biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố cơ đọng được bao nhiêu % và bị thất thoát bao nhiêu %.
Tác giả sẽ xem xét các Factor loading hay hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố trong bảng Rotated Component Matrix. Trên mỗi dòng nhất định, chỉ có một con số, con số này chính là factor loading lớn nhất của biến quan sát nằm ở dịng đó. Biến quan sát có factor loading lớn nhất nằm tại cột nào thì biến quan sát đó thuộc về nhân tố đó. Như vậy, biến quan sát bất kỳ sẽ nằm ở nhân tố thứ mấy sẽ được thể hiện rõ ràng trên bảng Rotated Component Matrix. Đối với những Factor Loading mang dấu âm thì lấy giá trị tuyệt đối của nó. Tiêu chuẩn quan trọng đối với Factor loading lớn nhất là nó phải lớn hơn hoặc bằng 0.45, tiêu chuẩn này phù hợp với cỡ mẫu điều tra (Hair và cộng sự, 1998). Ngồi ra, nghiên cứu cịn xem xét hệ số Eigenvalue có đạt điều kiện lớn hơn 1 hay khơng. Cuối cùng, tác giả kiểm tra trị số của phép kiểm định KMO để chắc chắn rằng trị số này lớn hơn hoặc bằng 0.45, đảm bảo phân tích nhân tố phù hợp với các dữ liệu. Nếu biến quan sát không đạt được các điều kiện về hệ số Factor loading thì sẽ bị loại bỏ khỏi mơ hình nghiên cứu. Tuy nhiên, việc loại bỏ sẽ được tiến hành từng bước một trong trường hợp có nhiều biến khơng đạt.
- Xây dựng phương trình hồi quy tuyến tính
Bước đầu tiên khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội là xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến bằng cách xây dựng ma trận tương quan giữa tất cả các biến. Ma trận này cho biết tương quan giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập, cũng như tương quan giữa các biến độc lập với nhau. Khi kết quả phân tích tương quan cho thấy sự tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập thì nghiên cứu cần phải kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến có ảnh hưởng đến phân tích
hồi quy bội hay khơng. Phần mềm SPSS sẽ được sử dụng để xây dựng mơ hình của nghiên cứu. Hệ số R2 điều chỉnh (Adjusted R square) sẽ được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của mơ hình vì nó loại bỏ độ lệch phóng đại của R2, nghĩa là càng đưa thêm biến độc lập vào thì R2 càng tăng khi mà khơng phải mơ hình nào càng có nhiều biến thì sẽ càng phù hợp. Sau đó, nghiên cứu sẽ kiểm định sự phù hợp của mơ hình bằng phân tích phương sai ANOVA. Giả thuyết được đặt ra là j = 0, nếu giả thuyết này bị bác bỏ thì cũng có nghĩa là mơ hình xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.