Biến quan sát Yếu tố 1
HL1 .781
HL4 .766
HL3 .716
HL2 .694
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
4.2.3. Phân tích thang đo Lòng trung thành của khách hàng
4.2.3.1.Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha
Thang đo Lịng trung thành có hệ số tin cậy Cronbach’s alpha là 0.713 đạt yêu cầu. Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường nhân tố này đều đạt tiêu chuẩn (lớn hơn 0.3). Do vậy, thang đo này đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này được đưa vào cho phân tích nhân tố khám phá EFA.
Bảng 4.7: Hệ số Cronbach’s Alpha thang đo lòng trung thành của khách hàng
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến Lòng trung thành của khách hàng TTH1 11.47 5.131 0.492 0.656 TTH2 11.43 4.926 0.467 0.673 TTH3 11.23 4.932 0.534 0.631 TTH4 11.22 5.080 0.511 0.645 Cronbach's Alpha: 0.713
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
4.2.3.2. Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Thang đo Sự Lòng trung thành gồm 4 biến quan sát đạt độ tin cậy Cronbach’s alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá. Kết quả kiểm định Bartlett trong bảng kiểm định KMO và Bartlett's (phụ lục 5d) với sig = 0.000 cho thấy điều kiện cần để
áp dụng phân tích nhân tố là các biến phải có tương quan với nhau đạt yêu cầu. Chỉ số KMO = 0.731 > 0.5 cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp đạt yêu cầu.
Tại mức giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 với phương pháp rút trích Principal components và phép xoay varimax, phân tích nhân tố đã trích được 1 nhân tố ((phụ lục 5d) từ 4 biến quan sát và với tổng phương sai trích là 53.926 (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu.
Như vậy, dựa vào các kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA trên cho thấy thang đo Sự hài lòng đạt giá trị hội tụ, hay các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo. Lệnh Transform/Compute Variable được sử dụng để nhóm bốn biến TTH1, TTH2, TTH3, TTH4 thành biến Lòng trung thành ký hiệu là TTR.
Bảng 4.8: Kết quả phân tích EFA thang đo lịng trung thành của khách hàng
Biến quan sát Yếu tố 1
TTH3 .761
TTH4 .741
TTH1 .731
TTH2 .703
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
4.3. Hiệu chỉnh mơ hình nghiên cứu và các giả thuyết
Kết quả phân tích nhân tố EFA rút trích được sáu nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lịng. Trong đó, nhân tố Truyền thông là sự kết hợp của hai nhân tố Quảng bá và Thông tin. Như vậy, chúng ta có thể thấy là về mặt lý thuyết thì hai nhân tố Quảng bá và Thông tin là hai nhân tố khác biệt nhau. Nhưng với đa số khách hàng thì hầu như khơng có sự khác biệt giữa hai nhân tố trên. Do đó, việc gộp hai nhân tố trên thành nhân tố Truyền thông là hợp lý. Trên cơ sở đó, mơ hình nghiên cứu và các giải thuyết ban đẩu được điều chỉnh lại như sau:
Các giả thuyết được điều chỉnh như sau:
H1: Thành phần “Thể lệ” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lòng của khách hàng”.
THỂ LỆ H1 PHẦN THƯỞNG H2 CÁ NHÂN HĨA H3 SỰ HÀI LỊNG CỦA KHÁCH HÀNG LỊNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG H7 H4 H5 H6 NHÂN VIÊN TRUYỀN THƠNG CƠ SỞ VẬT CHẤT
H2: Thành phần “Phần thưởng” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng
thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lịng của khách hàng”.
H3: Thành phần “Cá nhân hóa” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng
thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lòng của khách hàng”.
H4: Thành phần “Nhân viên” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng
thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lịng của khách hàng”.
H5: Thành phần “Truyền thơng” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng
thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lòng của khách hàng”.
H6: Thành phần “Cơ sở vật chất” của “chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng
thân thiết” tác động dương đến “Sự hài lòng của khách hàng”.
H7: “Sự hài lòng của khách hàng” có tác động dương đến “Lịng trung thành của khách hàng”.
Hình 4.1: Mơ hình nghiên cứu hiệu chỉnh lần 1
4.4. Phân tích tương quan
Dựa vào bảng ma trận tương quan ta có thể thấy hệ số tương quan giữa thành phần Sự hài lòng (HL) với 6 biến độc lập TT, TL, NV, PT, CNH, VC cao (thấp nhất là 0.347) và trị Sig đều nhỏ (< 0.05). Tương quan giữa Sự hài lòng (HL) với Lòng trung thành (TTR) rất cao (0.732) và trị Sig nhỏ (< 0.05).
Bảng 4. 9: Ma trận tương quan giữa các khái niệm nghiên cứu Hài lòng Truyền thống Thể Lệ Nhân Viên Phần Thưởng Cá Nhân Hóa Vật Chất Trung Thành Hài lịng Pearson Correlation 1 .524** .413** .362** .602** .530** .347** .732**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Truyền thống Pearson Correlation .524** 1 .272** .172* .335** .444** .205** .463**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .011 .000 .000 .002 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Thể Lệ Pearson Correlation .413** .272** 1 .109 .210** .279** .131 .272**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .107 .002 .000 .054 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Nhân Viên Pearson Correlation .362** .172* .109 1 .210** .255** .071 .272**
Sig. (2-tailed) .000 .011 .107 .002 .000 .292 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Phần Thưởng Pearson Correlation .602** .335** .210** .210** 1 .420** .260** .729**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .002 .002 .000 .000 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Cá Nhân Hóa Pearson Correlation .530** .444** .279** .255** .420** 1 .105 .486**
Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .120 .000
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Vật Chất Pearson Correlation .347** .205** .131 .071 .260** .105 1 .214**
Sig. (2-tailed) .000 .002 .054 .292 .000 .120 .001
N 219 219 219 219 219 219 219 219
Trung Thành Pearson Correlation .732** .463** .272** .272** .729** .486** .214** 1 Sig. (2-tailed) .000 .000 .000 .000 .000 .000 .001
N 219 219 219 219 219 219 219 219
**. Mức ý nghĩa 1%, *. Mức ý nghĩa 5%
(Nguồn: Số liệu phân tích dữ liệu bằng SPSS)
Tuy nhiên, ma trận tương chỉ nói lên mối tương quan (quan hệ 2 chiều) giữa các biến nên chỉ đưa ra nhìn tổng quan sơ bộ mà khơng có quyết định gì trong việc quyết định biến nào ảnh hưởng, biến nào không ảnh hưởng lên biến phụ thuộc. Ngoài ra, hệ số tương quan giữa các biến độc lập cũng cao. Do đó, kiểm định đa cộng tuyến cần được tiến hành trong các bước tiếp theo để xác định xem các biến độc lập có ảnh hưởng lẫn nhau hay khơng.
4.5. Phân tích hồi quy tuyến tính
Dựa vào mơ hình nghiên cứu đề xuất, phân tích hồi quy sẽ được thực hiện thơng qua hai bước:
• Bước thứ nhất, phân tích hồi quy tuyến tính bội mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụ chương trình khách hàng thân thiết với sự hài lịng của khách hàng.
• Bước thứ hai, phân tích hồi quy tuyến tính đơn về mối quan hệ giữa sự hài lòng của khách hàng và lịng trung thành của khách hàng.
4.5.1. Phân tích hồi quy mối quan hệ giữa các thành phần chất lượng dịch vụchương trình khách hàng thân thiết và sự hài lịng của khách hàng chương trình khách hàng thân thiết và sự hài lịng của khách hàng
4.5.1.1.Xác định biến độc lập, biến phụ thuộc
Dựa vào kết quả phân tích tương quan, tác giả tiến hành phân tích hồi quy. Như đã phân tích ở trên, sự tương quan chỉ nói lên được mối quan hệ giữa các biến, khơng nói lên được chiều hướng tác động. Do đó, để tiến hành phân tích mơ hình hồi quy, tác giả căn cứ vào mơ hình nghiên cứu lý thuyết, giả định rằng đã xác định đúng chiều hướng của mối liên hệ nhân quả trong mơ hình. Trên cơ sở đó, chúng ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội diễn tả các nhân tố ảnh hưởng đến Sự hài lòng là:
HL = β0 + β1*TT + β2*TL + β3*NV + β4*PT + β5*CNH + β6*VC
Trong đó:
- Các biến độc lập (Xi): TT, TL, NV, PT, CNH, VC - Biến phụ thuộc (HL): Sự hài lòng.
- βk là hệ số hồi quy riêng phần (k = 0…6)
4.5.1.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Để kiểm định sự phù hợp giữa sáu nhân tố ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là Sự hài lòng, hàm hồi qui tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter) được sử dụng. Hệ số hồi qui riêng phần đã chuẩn hóa của thành phần nào càng lớn thì mức độ
ảnh hưởng của thành phần đó đến biến phụ thuộc càng cao, nếu cùng dấu thì mức độ ảnh hưởng thuận chiều và ngược lại.
Kết quả phân tích hồi qui bội tại bảng Coefficients (Bảng 4.9), các giá trị Sig. với các biến Truyền thông, Thể lệ, Nhân Viên, Phần Thưởng, Cá Nhân Hóa, Vật Chất đều rất nhỏ (< 0.05). Vì vậy, có thể khẳng định các biến này có ý nghĩa trong mơ hình.