3.1 Kết quả nghiên ứu
3.1.1.2 Phân tích nhân tố
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis) là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát có mối tương quan với nhau thành một tập biến (gọi là 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.
Khi thang đo đạt độ tin cậy, các biến quan sát sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA với các yêu cầu sau:
• Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett ≤ 0.05.
• Hệ số tải nhân tố (Factor loading) ≥ 0.5.
• Chấp nhận thang đo khi tổng phương sai trích ≥ 50% và hệ số Eigenvalue >1.
Khi phân tích EFA với thang đo các thành phần đánh giá sự thỏa mãn, tác giả sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis với phép xoay Varimax và điểm dừng trích các yếu tố có Eigenvalue >1.
Đối với các biến độc lập
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .799 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 4417.715
Df 406
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy các biến quan sát (sau khi loại biến 2 biến không đạt độ tin cậy) của 8 thành phần được nhóm thành 8 thành phần. Hệ số KMO = 0.799 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s test có giá trị sig bằng 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Bảng 3.3 Bảng phân tích nhân tố khám phá. Rotated Component Matrixa
Component 1 2 3 4 5 6 7 8 PRC1 .836 PRC2 .859 PRC3 .841 PRC4 .803 FAS1 .787 FAS2 .729
FAS3 .754 FAS4 .714 CON1 .796 CON2 .744 CON3 .882 CON4 .805 NET1 .756 NET2 .770 NET3 .820 PRO1 .839 PRO2 .789 PRO3 .751 STA1 .738 STA2 .832 STA3 .797 STA4 .757 REP1 .763 REP2 .747 REP3 .840 REP4 .830 REL1 .789 REL2 .836 REL3 .805
Phương sai trích đạt 77.275% (xem phụ lục), thể hiện 8 nhân tố giải thích được 77.275% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 8 nhân tố trên, theo nhiều nghiên cứu thì số liệu này trên 50% là đạt yêu cầu. Vì vậy, các thang đo rút ra chấp nhận được để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Từ bảng xoay ma trận nhận tố ta nhận thấy tất cả các biến quan sát được gom chung với các nhân tố được xác định trước nên tác giả không thay đổi tên nhân tố.
Đối với các biến phụ thuộc
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .708 Bartlett's Test of
Sphericity
Approx. Chi-Square 182.708
Df 3
Sig. .000
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy các biến quan sát được gom thành 01 nhân tố. Hệ số KMO = 0.708 > 0.5 và kiểm định Bartlett’s test có giá trị sig bằng 0.000 do đó các biến quan sát có tương quan với nhau nên phân tích nhân tố phù hợp với dữ liệu.
Total Variance Explained
Com pone nt
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings
Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % 1 2.135 71.165 71.165 2.135 71.165 71.165 2 .460 15.349 86.514 3 .405 13.486 100.000
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Component Matrixa Componen t 1 CVP1 .838 CVP2 .836 CVP3 .857
Phương sai trích đạt 71.165% (xem phụ lục), thể hiện nhân tố này giải thích được 71.165% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi nhân tố trên.
3.1.2 Phân tích hồi quy đánh giá tác động của các yếu tố đến giá trị khách hàng
3.1.2.1 Kết quả hồi quy
Dưới đây là kết quả phân tích hồi quy với 8 biến độc lập (xem chi tiết phụ lục kết quả nghiên cứu):
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson
1 .852a .726 .715 1.759
a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP ANOVAb Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 40.547 8 5.068 63.709 .000a Residual 15.275 192 .080 Total 55.822 200
a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP
Thực hiện kiểm định F trong ANOVA: Giá trị F được tính bằng thương số giữa giá trị trung bình biến thiên của hồi quy (MSr) với giá trị trung bình biến thiên phần dư (MSe), F = MSr/MSe. Vì vậy, mơ hình phù hợp cao hay thấp phụ thuộc vào biến thiên hồi quy so với biến thiên phần dư. Để kiểm định F, tác giả so sánh F với Fε , nếu F > Fε thì bác bỏ Ho, hoặc xem xét giá trị Sig., nếu Sig. bé hơn mức ý nghĩa thì kết luận là mơ hình phù hợp và ngược lại.
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định F có giá trị sig. = 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%, vì vậy có thể khẳng định là giá trị R2 hiệu chỉnh của mơ hình hồi quy là khác 0 hay là mơ hình hồi quy phù hợp. Với giá trị R2 hiệu chỉnh = 71.5% cho biết
các biến độc lập có tác động có ý nghĩa giải thích được 71.5% sự biến thiên của biến phụ thuộc CVP (giá trị khách hàng).
Bảng 3.4 Bảng phân tích kiểm định F. Coefficientsa Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics
B Std. Error Beta Tolerance VIF
1 (Constant) -.025 .184 -.137 .891 PRC .238 .032 .320 7.483 .000 .778 1.285 FAS .168 .034 .228 4.990 .000 .686 1.459 CON .145 .033 .218 4.348 .000 .569 1.757 NET .035 .035 .049 1.024 .307 .610 1.638 PRO .186 .046 .195 4.024 .000 .608 1.645 STA .075 .033 .110 2.233 .027 .588 1.700 REP .048 .032 .072 1.498 .136 .611 1.636 REL .081 .031 .116 2.623 .009 .723 1.384 a. Dependent Variable: CVP
Trong kết quả trên, ta nhận thấy các biến NET (mạng lưới giao dịch) và REP (Danh tiếng ngân hàng) có giá trị Sig > 0.05 nên 02 biến này không tác động đến CVP (giá trị khách hàng) với độ tin cậy 95%. Còn tất cả các biến độc lập cịn lại đều có giá trị sig. < 0.05 có nghĩa là các biến PRC (giá cả), FAS (giao dịch tín dụng), CON (điều kiện và điều khoản tín dụng), PRO (sản phẩm), STA (nhân viên), REL (phát triển mối quan hệ) có sự tác động có ý nghĩa đến giá trị khách hàng.
Từ kết quả phân tích trên ta nhận thấy, tất cả hệ số hồi quy của các biến có ảnh hưởng đều dương, có nghĩa là khi gia tăng giá trị của các biến này sẽ làm giá trị khách hàng tăng thêm và ngược lại.
CVP = 0.32*PRC + 0.228*FAS + 0.218*CON + 0.195*PRO + 0.110*STA + 0.116*REL.
3.1.2.2Đánh giá các vi phạm giả định hồi quy.
Phân phối chuẩn phần dƣ.
Hình 3.1 Phân phối chuẩn phần dƣ
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số.
Thật không hợp lý khi chúng ta kỳ vọng rằng các phần dư quan sát có phân phối hồn tồn chuẩn vì ln ln có những chênh lệch do lấy mẫu. Ngay cả khi các sai số có phân phối chuẩn trong tổng thể đi nữa thì phần dư trong mẫu quan sát cũng chỉ xấp xỉ chuẩn mà thơi. Ở đây, ta có thể nói phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn (trung bình Mean = 0.00 và độ lệch chuẩn Std.Dev. = 0.980 tức là gần bằng 1). Do đó có thể kết luận rằng giả thiết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Kiểm định đa cộng tuyến
Bảng 3.5 Kết quả kiểm định đa cộng tuyến Coefficientsa Model Collinearity Statistics Tolerance VIF PRC .778 1.285 FAS .686 1.459
CON .569 1.757 NET .610 1.638 PRO .608 1.645 STA .588 1.700 REP .611 1.636 REL .723 1.384 a. Dependent Variable: CVP
Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chỉ số thường dùng là hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor). Thông thường, nếu VIF của một biến độc lập nào đó lớn hơn 2 thì biến này hầu như khơng có giá trị giải thích biến thiên của biến phụ thuộc trong mơ hình hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Theo bảng hệ số hồi quy, hệ số VIF của các biến độc lập có giá trị đều nhỏ hơn 2. Vì vậy có thể luận, mơ hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm định tự tƣơng quan phần dƣ
Model Summaryb Model R R Square Adjusted R Square Durbin-Watson 1 .852a .726 .715 1.759
a. Predictors: (Constant), REL, NET, FAS, PRC, REP, PRO, STA, CON b. Dependent Variable: CVP
Để kiểm định giả thuyết này tác giả dựa vào giá trị Durbin – Waston, giá trị này thường nằm trong khoảng (1;3) là chấp nhận được và càng tiến gần về giá trị 2 thì càng tốt (Hồng Ngọc Nhậm, 2008) hay nói cách khác là khơng có hiện tượng các phần dư có tương quan với nhau.
Với kết quả trên ta nhận thấy giá trị Durbin – Waston = 1.705, giá trị này càng gần 2 thì càng khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra, vì vậy có thể kết luận là khơng có hiện tượng tự tương quan xảy ra.
3.1.2.3 Giải thích phương trình.
Theo bảng phân tích hồi quy thì ta thấy mối quan hệ của biến phụ thuộc vào các yếu tố gia tăng giá trị khách hàng (của toàn bộ thị trường) và 6 biến độc lập được thể hiện trong phương trình sau:
CVP = 0.32*PRC + 0.228*FAS + 0.218*CON + 0.195*PRO + 0.110*STA + 0.116*REL.
o PRC : Giá cả ;FAS :Giao dịch tín dụng nhanh chóng và đơn giản
o CON : Điều kiện, điều khoản tín dụng tốt
o PRO : Sản phẩm tín dụng tối
o REAL : Phát triển mối quan hệ
o STA : Dịch vụ tư vấn chất lượng, nhân viên năng động
Theo phương trình trên, ta nhận thấy giá trị khách hàng nhận được có quan hệ tuyến tính với các nhân tố: Giá (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.32);Giao dịch tín dung nhanh chóng và đơn giản (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.228) ; Điều kiện và điều khoản tín dụng tốt (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.218) ; Cung cấp nhiều sản phẩm tín dụng phù hợp (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.195) ; Các dịch vụ tư vấn chất lượng, nhân viên năng động (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.110) ; Phát triển mối quan hệ đối tác (Hệ số Beta chuẩn hóa là 0.116).
Cần phải nói thêm rằng, các hệ số Beta chuẩn hóa đều > 0, cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với sự giá trị khách hàng nhận được. Kết quả này cũng khẳng định các giả thuyết H0, H1, H2, H3,H5, H6 được chấp thuận và được kiểm định phù hợp. Như vậy, ngân hàng cần nỗ lực cải thiện các vấn đề này để nâng cao giá trị khách hàng nhận được.
3.1.3 Thảo luận các nhân tố tác động làm gia tăng giá trị khách hàng nhận đƣợc.
Từ 8 nhân tố xác định trong nghiên cứu định tính (8 nhân tố, 31 biến quan sát), thơng qua phân tích độ tin cậy (8 nhân tố, 29 biến quan sát) và phân tích nhân tố (6 nhân tố và 23 biến quan sát), mơ hình tác động các nhân tố làm gia tăng giá trị
Giá cả (Beta = 0.32)
Giao dịch nhanh chóng và đơn giản (Beta = 0.228) Điều kiện và điều khoản tín dụng tốt (Beta = 0.218)
CVP
Cung cấp nhiều sản phẩm tín dụng phù hợp (Beta = 0.195)
Phát triển mối quan hệ (Beta = 0.116)
Các dịch vụ tư vấn chất lượng và nhân viên năng động (Beta = 0,110)
khách hàng nhận được theo thứ tự Beta chuẩn hóa được kiểm định trong phân tích hồi quy được thể hiện như hình sau.
Hình 3.2 Các yếu tố ảnh hƣởng đến giá trị khách hàng sau nghiên cứu.
Các nhân tố tác động đến giá trị khách hàng nhận được theo kết quả khảo sát như sau:
Một là, Về giá (Beta = 0.32) có giá trị Beta chuẩn hóa cao nhất, theo mơ hình hồi quy thì đây là nhân tố tác động nhiều nhất đến giá trị khách hàng nhận được. Beta = 0.32 cho thấy rằng, Giá (PRC) và giá trị khách hàng (CVP) có tác động thuận với nhau, nghĩa là khi giá càng tốt thì giá trị khách hàng càng tăng lên và ngược lại. Hệ số này cũng cho thấy rằng, nếu tình phù hợp về giá tăng thêm một điểm đánh giá thì giá trị khách hàng tăng thêm 0.32 điểm đánh giá.
Vấn đề này được lý giải trong thực tiễn như sau: trong một môi trường cạnh tranh và mở, ngày càng có nhiều ngân hàng trong và ngồi nước cùng hoạt động, luôn luôn mời chào khách hàng với mức giá tốt và cạnh tranh nên khách hàng ngày càng nhạy cảm hơn về giá. Bên cạnh đó, giá là yếu tố trực tiếp tác động đến khách hàng nhất. Và điều này cũng cho ta thấy rõ sự khác nhau trong vị thế giao dịch giữa ngân hàng và khách hàng. Nếu như trước đây, ngân hàng hầu như nắm các quyền quyết định trong giao dịch với khách hàng thì giờ đây quan hệ là hai chiều cân bằng
nhau với hai bên cùng có lợi. Do đó, để gia tăng giá trị khách hàng nhận được và từ đó phát triển tín dụng thì ngân hàng cần phải thực hiện thay đổi cơ chế giá hợp lý, cạnh tranh nhất.
Hai là, Giao dịch tín dụng nhanh chóng và đơn giản (Beta = 0.228) cho thấy rằng,
giao dịch tín dụng nhanh chóng, đơn giản (FAS) và giá trị khách hàng (CVP) có tác động thuận với nhau, nghĩa là khi giao dịch tín dụng càng nhanh chóng và đơn giản thì giá trị khách hàng càng tăng lên và ngược lại. Hệ số này cũng cho thấy rằng, nếu giao dịch tín dụng nhanh chóng và đơn giản tăng thêm một điểm đánh giá thì giá trị khách hàng tăng thêm 0.228 điểm đánh giá.
Điều này cũng được khẳng định trong nghiên cứu của Nielsen và các cộng sự tại Australia (Nielsen, 1998), giao dịch nhanh chóng và đơn giản là một trong các yếu tố then chốt quyết định sự gắn bó lâu dài của khách hàng với ngân hàng. Cùng với việc phát triển tín dụng thì các ngân hàng ln ln có cơ chế kiểm tra, giám sát chặt chẽ để đảm bảo thấp nhất rủi ro tín dụng. Tuy nhiên, nhu cầu của khách hàng
khơng chỉ là cần rẻ, mà phải ngon, đây là yếu tố đó. Trong mơi trường cạnh tranh hiện nay, những đàm phán sẽ dành phần thắng thuộc về những người tiên phong, đi đầu. Do đó, các giao dịch chậm trễ làm chậm đi quá trình kinh doanh, khách hàng bị động trong việc tính tốn các kế hoạch. Do đó, các giao dịch nhanh chóng càng làm cho khách hàng cảm thấy giá trị họ nhận được cao hơn. Do đó, các ngân hàng muốn có được khách hàng, tăng trưởng được các giao dịch thì ngân hàng cần phải thay đổi, cải tiến để là tăng tốc độ xử lý các giao dịch tín dụng của mình.
Ba là, các điều kiện, điều khoản giao dịch tín dụng dễ dàng (Beta = 0.218) cho thấy
rằng, điều kiện, điều khoản giao dịch tín dụng dễ dàng (CON) và giá trị khách hàng (CVP) có tác động thuận với nhau, nghĩa là điều kiện và điều khoản giao dịch tín dụng càng dễ dàng thì giá trị nhận được của khách hàng càng tăng lên và ngược lại. Hệ số này cũng cho thấy rằng, nếu giao dịch tín dụng nhanh chóng và đơn giản tăng thêm một điểm đánh giá thì giá trị khách hàng tăng thêm 0.218 điểm đánh giá.
Theo phân tích ở phụ lục 1, trong các vấn đề về đặc trưng của doanh nghiệp nhỏ và vừa là: trình độ lãnh đạo thấp, tài sản ít, nhu cầu vốn lớn, kế tốn khơng
minh bạch… do đó, các điều kiện tín dụng càng dễ dàng cho doanh nghiệp quản lý càng làm khách hàng cảm nhận giá trị tăng lên. Ngoài ra, với nhu cầu vốn lớn mà tài sản hạn hẹp thì việc các ngân hàng áp dụng các điều khoản dễ dàng về tài sản đảm bảo, giúp doanh nghiệp càng có nhiều nguồn vốn cho hoạt động thì càng làm gia tăng giá trị khách hàng nhận được.
Bốn là, Sản phẩm tín dụng tốt (Beta = 0.195) cho thấy rằng, Sản phẩm tín dụng tối
ưu (PRO) và giá trị khách hàng (CVP) có tác động thuận với nhau, nghĩa là sản phẩm tín dụng càng tốt thì giá trị nhận được của khách hàng càng tăng lên và ngược lại. Hệ số này cũng cho thấy rằng, sản phẩm tín dụng tốt thêm một điểm đánh giá thì giá trị khách hàng tăng thêm 0.195 điểm đánh giá.
Đây là việc thể hiện vừa sự linh hoạt, vừa sự phù hợp về việc cấp tín dụng. Ngân hàng giành lợi thế sẽ là ngân hàng đi tiên phong trong việc giới thiệu sản phẩm đến với khách hàng, các sản phẩm phải thích ứng, phù hợp với hoạt động sản xuất kinh doanh, vòng quay vốn, đặc trưng nghành nghề. Điều này thể hiện sự am hiểu của ngân hàng về lĩnh vực mình cần tài trợ.
Năm là, dịch vụ tư vấn tốt và nhân viên năng động(0.110) cho thấy rằng, dịch vụ tư
vấn tốt và nhân viên càng năng động (STA) và giá trị khách hàng (CVP) có tác động thuận với nhau, nghĩa là dịch vụ tư vấn càng tốt và nhân viên càng năng động thì giá trị nhận được của khách hàng càng tăng lên và ngược lại. Hệ số này cũng cho thấy rằng, dịch vụ tư vấn và nhân viên năng động tốt thêm một điểm đánh giá thì giá trị khách hàng tăng thêm 0.110 điểm đánh giá.