Nhân tố 1 [ltt1]khách hàng sẽtiếp tục sửdụng dịch vụgửi tiền tiết kiệm của
ngân hàng 0,826
[ltt3]nếu có nhu cầu sửdụng dịch vụkhác, khách hàng vẫn giao dịch
với ngân hàng 0,780
[ltt4]khách hàng sẽgiới thiệu cho bạn bè, người thân sửdụng dịch vụ
gửi tiền tiết kiệm của ngân hàng 0,741 [ltt2]ngay cảkhi bạn bè, người thân đềnghịgiao dịch với ngân hàng
khác thì khách hàng vẫn khơng thay đổi 0,688
Eigenvalue 2,321
Phương sai trích (%) 57,798%
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
- Theo kết quảcủa kiểm định trên, ta thấy hệsốKMO = 0,760 (> 0,5), điều này cho thấy phân tích nhân tốlà thích hợp.
- Kết quảkiểm định Bartlett's Test of Sphericity có giá trịSig. = 0.000 (< 0,05), chứng tỏcác biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể, kết luận kiểm định này có ý nghĩa thống kê.
Chính sách cung cấp dịch vụ(H1) Sẵn sàng đápứng và đảm bảo (H2) Hìnhảnh, uy tín (H3) Lịng trung thành của khách hàng Sự hài lòng (H4) Giá trị cảm nhận (H5) Phương tiện hữu hình (H6)
- Tổng phương sai trích = 57,798% > 50%, điều này cho thấy nhân tốtrên giải thích được 57,798% biến thiên của dữliệu.
- Các biến quan sátđều có hệsốtảinhântố> 0,5 thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố. -Nhân tố: “lịng trung thành của khách hàng”gồm các biến quan sát:
•Khách hàng sẽtiếp tục sửdụng dịch vụgửi tiền tiết kiệm của ngân hàng •Nếu có nhu cầu sửdụng dịch vụkhác, khách hàng vẫn giao dịch
với ngân hàng
•Khách hàng sẽgiới thiệu cho bạn bè, người thân sửdụng dịch vụgửi
tiền tiết kiệm của ngân hàng
•Ngay cảkhi bạn bè, người thân đềnghịgiao dịch với ngân hàng khác
thì khách hàng vẫn khơng thay đổi
2.2.4. Điều chỉnh mơ hình và các giả thuyết nghiên cứu
Điều chỉnh mơ hình nghiên cứu lịng trung thành của khách hàng:
Sơ
Lý do điểu chỉnh mơ hình: sau khi đánh giá mức độ tin cậy của thang đo bằng phương pháp phân tích Cronbach’s Alpha và thu gọn dữ liệu bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá. Ta có bảng ma trận nhân tố xoay với 6 nhân tố, dựa vào bảng ma trận nhân tố xoay ta thấy nhân tố chất lượng dịch vụ với 14 biến quan sát, với nhiều biến quan như vậy nên sau khi thu gọn dữ liệu bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá, nhân tố chất lượng dịch vụ đãđược chia nhỏ thành 3 nhân tố: “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sẵn sàng đápứng và đảm bảo”, “phương tiện hữu hình”để phù hợp với nghiên cứu. Nên mơ hình nghiên cứu được điều chỉnh lại cho phù hợp với nghiên cứu của tác giả.
Định nghĩa các nhân tố mới trong mơ hìnhđiều chỉnh:
- Chính sách cung cấp dịch vụ: là các chương trình, chính sách mà ngân hàngđề ra như lãi suất chương trìnhưu đãi, danh mục sản phẩm, cách tính lãi...áp dụng cho các khách hàng và những quyền lợi mà khách hàng được nhận.
- Sẵn sàng đápứng và đảm bảo: là sựsẵn sàng giúp đỡkhách hàng một cách tích cực, hăng hái, có tinh thần trách nhiệm và phục vụnhanh chóng, kịp thời và việc cung cấp dịch vụvới thái độlịch sựvà tơn trọng khách hàng, thểhiện qua trìnhđộchun mơn, phục vụcó hiệu quảvới khách hàng.
- Hìnhảnh, uy tín: Hìnhảnh, uy tín ngân hàng là những định kiến, tình cảm hình thành trong tâm trí khách hàng được tạo ra khi thường xuyên sử dụng dịch vụ của ngân hàng, đóng vai trị quan trọng trong việc giữchân khách hàng.
- Sự hài lòng: Sự hài lòng của khách hàng được xem xét trên nhiều khía cạnh khác nhau, cụ thể là hài lòng chất lượng dịch vụ, hài lòng về yếu tố con người hay về tổng thể ngân hàng chung. Mức độ thỏa mãn của khách hàng sẽ ảnh hưởng trực tiếpđến lòng trung thành của khách hàng trong khi sử dụng dịch vụ.
- Giá trị cảm nhận: Sự hài lòng của khách hàng được xem xét trên nhiều khía cạnh khác nhau, cụ thể là hài lòng chất lượng dịch vụ, hài lòng về yếu tố con người hay về tổng thể ngân hàng chung. Mức độ thỏa mãn của khách hàng sẽ
ảnh hưởng trực tiếp đến lòng trung thành của khách hàng trong khi sử dụng dịch vụ.
- Phương tiện hữu hình: là sựhiện diện của trang thiết bị, phương tiện và người lao động trong doanh nghiệp dịch vụ.
2.2.5. Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tốtác động đế n lịng trung
thành
2.2.5.1. Phân tích tương quan
Sau khi phân tích nhân tố, tác giả đưa 6 nhân tốvào đểphân tích tương quan. Mục đích chạy tương quan Pearson là đểkiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập. Vìđiều kiện đểhồi quy là trước nhất phải có tương quan giữa biến phụthuộc với các biến độc lập.
Điều kiện đểkiểm tra:
Nếu Sig. < 0,05 thì chứng tỏlà có sựtương quan tuyến tính chặt chẽgiữa biến phụthuộc với các biến độc lập và ngược lại.
Ngoài ra cần nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau.
Cách đọc kết quảdựa vào hệsốtương quan r: - r < 0,2: Không tương quan
- r từ0,2 đến 0,4: Tương quan yếu
- r từ0,4 đến 0,6: Tương quan trung bình - r từ0,6 đến 0,8: Tương quan mạnh - r từ0,8 đến < 1: Tương quan rất mạnh
Kết quảchoởbảng sau: Bảng 8: Ma trận tương quan Phương tiện hữu hình Sẵn sàng đápứng, đảm vảo Chính sách cung cấp dịch vụ Sựhài lịng cảm nhậnGiá trị Hình ảnh, uy tín Lịng trung thành Phươ ng tiện hữu hình Hệs ố tương quan 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,335** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136 Sẵn sàng đáp ứng, đảm bảo Hệsố tương quan 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,000 0,328 ** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136 Chính sách cung cấp dịch vụ Hệs ố tương quan 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,000 0,486 ** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136 Sự hài lòng Hệsố tương quan 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,000 0,296 ** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 .000 N 136 136 136 136 136 136 136 Giá trị cảm nhận Hệs ố tương quan 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,000 0,298** Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136 Hình ảnh, uy tín Hệsố tương quan 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 1 0,296 **
Sig. (2- tailed) 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136 Lòng trung thành Hệs ố tương quan 0,335 ** 0,328** 0,486** 0,296** 0,298** 0,296** 1 Sig. (2- tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 0,000 N 136 136 136 136 136 136 136
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
Dựa vào kết quảphân tích tương quanởtrên cho thấy, các nhân tố đưa vào phân tích tương quan đều có giá trịSig. < 0,05 chứng tỏ6 nhân tốcó tương quan với biến phụthuộc. Do đó, 6 nhân tốsẽ được giữlại mơ hìnhđểtiến hành phân tích hồi quy tuyến tính.
Theo kết quả ởbảng trên cho biết, nhân tố“chính sách cung cấp dịch vụ” có tương quan mạnh nhất với biến phụthuộc với hệsốtương quan r = 0,486. Tiếp theo là nhân tố“phương tiện hữu hình” với r = 0,335, nhân tố“sẵn sàng đápứng và đảm bảo” ởvịtrí thứ3 với r = 0,328, nhân tốthứ4 là “giá trịcảm nhận” với r = 0,298, và cuối cùng là nhân tố“sựhài lịng” và “hìnhảnh, uy tín” bằng nhau với r = 0,296.
2.2.5.2. Phân tích hồi quy tuyến tính bội
Phân tích hồi quy tuyến tính bội được sửdụng đểmơ hình hố mối quan hệ nhân quảgiữa các biến (biến phụthuộc và các biến độc lập), mơ tảhình thức mối liên hệvà mức độtác động của các biến độc lập lên biến phụthuộc, nhằm mục đích kiểm tra xem mơ hình hồi quy được sửdụng phù hợp đến mức nào, nếu các giả định khơng bịvi phạm thì mơ hình hồi quy tuyến tính đãđược xây dựng. Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp Enter. Độphù hợp của mơ hìnhđược đánh giá bằng hệ sốR² điều chỉnh (Trọng & Ngọc, 2005).
Điều kiện đểkiểm tra:Tham sốR bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) cho biết mức độ(%) sựbiến thiên của biến phụthuộc được giải thích bởi biến độc lập. Nếu giá trịR² hiệu chỉnh lớn hơn 0,5, kết luận mơ hình hồi quy là thích hợp đểkiểm
định mơ hình lý thuyết và ngược lại và kết hợp kiểm tra hệsốDurbin – Watson, nếu nằm trong khoảng từ1 đến 3 thì hiện tượng tương quan giữa các biến độc lập là không xẩy ra (Trọng & Ngọc, 2005).
Giá trịcủa Sig. (P-value) của bảng ANOVA dùng để đánh giá sựphù hợp của mơ hình.Đọc kết quả ởbảng ANOVA nếu giá trịF > 0 và giá trịSig. < 0,05 thì kết luận mơ hình hồi quy là phù hợp và ngược lại.
Giá trịSig. trong bảng Coefficients cho biết các tham sốhồi qui có ý nghĩa hay khơng. Kiểm tra giá trịSig.ởcác biến độc lập:
- Nếu giá trịSig. < 0,05 chứng tỏbiến độc lập đó có ý nghĩa thống kê và giải thích tốt cho biến phụthuộc và nếu ngược lại thì chúng ta sẽloại chúng khỏi mơ hình nghiên cứu.
- Kết hợp với hệsốphóng đại VIF, nếu nhỏhơn 2 thì chứng tỏkhơng có hiện tượng đa tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Mơ hình h ồi quy
Sau khi đánh giá độtin cậy thang đo và phân tích nhân tốkhám phá EFA, ta có mơ hình hồi quy gồm 6 nhân tố:
Ta có phương trình hồi quy tuyến tính như sau:
Y =β 0 +β 1 X 1+β 2X 2+β 3 X3 +β 4 X4 +β 5 X5 +β 6 X6 +ei
Trong đó:
Y: lịng trung thành của khách hàng. βi: hệsốhồi quy riêng của biến thứi.
Xi:lần lượt là các biến độc lập:“Phương tiện hữu hình”, “Sẵn sàng đápứng và đảm bảo”, “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sự hài lịng”, “giá trị cảm nhận” và “hìnhảnh, uy tín”.
ei:sai sốcủa phương trình hồi quy.
Gi ả thuyết nghiên cứu
H0:Nhân tốX khơng có mối quan hệvới lòng trung thành của khách hàng đối với dịch
H1:Nhân tốX có mối quan hệthuận chiều với lòng trung thành của khách hàng đối
với dịch vụtiền gửi tiết kiệm của ngân hàng.
Với X lần lượt là các biến độc lập:“Phương tiện hữu hình”, “Sẵn sàng
đápứng và đảm bảo”, “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sự hài lịng”, “giá trị cảm nhận” và “hìnhảnh, uy tín”.
Đánh giá độ ph ù hợp của mơ hình hồi quy
Dùng phương pháp xây dựng mơ hình Enter là một phương pháp phổ biến để xây dựng mơ hình hồi quy, thu được kết quả như sau:
Bảng 9: Mơ hình hồi quy sửdụng phương pháp Enter
Mơ hình R R2 R2 hiệu
chỉnh
Sai sốchuẩn của ước lượng
Durbin- Watson
1 0,851a 0,724 0,712 0,20262 1,802
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
Theo kết quả ởbảng trên, cho thấy:
Hệsốxác định R 2 hiệu chỉnh của mơ hình là 71,2% thểhiện 6 biến độc lập trong mơ hình giải thích được 71,2% biến thiên của biến phụthuộc (lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụtiền gửi tiết kiệm). Mặt khác hệsốDurbin – Watson là 1,802 nằm trong khoảng từ1 đến 3 nên kết luận hiện tượng tựtương quan giữa các biến độc lập là không xảy ra.
Xem xét k ết quả phân tích ANOVA
Bảng 10: Kết quảphân tích ANOVA
Mơ hình Tổng các bình phương df Trung bình các bình phương F Sig. Hồi quy 13,925 6 2,321 56,529 0,000a
Phần dư 5,296 129 0,041 Tổng 19,221 135
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
Từkết quảANOVA, cho thấy giá trịF = 56,529 và giá trịSig. = 0,000 < 0,05, thỏa mãnđiều kiện. Kết luận mơ hình hồi quy là phù hợp.
Bằng phương pháp Enter, 6 nhân tố được đưa vào chạy hồi quy
gồm:“Phương tiện hữu hình”, “Sẵn sàng đápứng và đảm bảo”, “chính sách
cung cấp dịch vụ”, “sự hài lịng”, “giá trị cảm nhận” và “hìnhảnh, uy tín”và cho
kết quả ởbảng sau:
Bảng 11: Kết quảmơ hình hồi quy sửdụng phương pháp Enter
Mơ hình Hệs ố khơng chuẩn hóa Hệs ố chuẩn hóa T Sig. Hệs ố BĐộ lệch chuẩn Hệs ố Beta Dung sai VIF (Constant) 0,235 1,807 0,073
Phương tiện hữu hình 0,198 0,038 0,270 5,246 0,000 0,806 1,241 Sẵn sàng đáp ứng, đảm bảo 0,135 0,045 0,161 2,965 0,004 0,725 1,380 Chính sách cung cấp dịch vụ 0,166 0,042 0,202 3,927 0,000 0,808 1,238 Sự hài lòng 0,105 0,041 0,138 2,556 0,012 0,728 1,374 Giá trịcảm nhận 0,169 0,040 0,209 4,220 0,000 0,867 1,153 Hìnhảnh, uy tín 0,359 0,046 0,418 7,353 0,000 0,736 1,358
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
Theo kết quảtừmơ hình hồi quy trên, cho thấy:
Hệsốphóng đại phương sai VIF < 2, chứng tỏhiện tượng đa cộng tuyến là khó xảy ra và khơng cóảnh hưởng đến mơ hình nghiên cứu. Như vậy, mơ hình hồi quy trên là được chấp nhận.
Vềmức ý nghĩa Sig. của các biến độc lập đều nhỏhơn 0,05 và các hệsốBeta > 0, điều này chứng tỏrằng có đủbằng chứng thống kê đểkết luận 6 biến độc lập đều có `ý nghĩa trong mơ hình và tácđộng cùng chiều đến lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụtiền gửi tiết kiệm. Từ đó, có thể đưa ra phương trình thểhiện mối quan hệgiữa lòng trung thành của kháchđối với dịch vụtiền gửi tiết kiệm với các nhân tố qua đẳng thức sau:
Y = 0,270X 1 + 0,161X 2 + 0,202X3 + 0,138X4 + 0,209X5+ 0,418X6
Trong đó:
Y:Lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụtiền gửi tiết kiệm của
Xi:lần lượt là lượt là các biến độc lập:“Phương tiện hữu hình”, “Sẵn sàng đápứng vàđảm bảo”, “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sự hài lịng”, “giá trị cảm nhận” và “hìnhảnh, uy tín”.
K ết quả kiểm định
Qua bảng: Kết quảmơ hình hồi quy sửdụng phương pháp Enterởtrên, cho thấy, chịu sựtác động của 6 nhân tố: “phương tiện hữu hình”, “Sẵn sàng đápứng vàđảm bảo”, “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sựhài lòng”, “giá trịcảm nhận” và “hìnhảnh, uy tín”. Trong đó, dựa vào hệsốBeta đã chuẩn hóa cho thấy được biến độc lập “hình ảnh, uy tín” là có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ với hệ số Beta đã chuẩn hóa = 0,418 Tiếp theo, là biến độc lập “phương tiện hữu hình” với hệ số Beta đã chuẩn hóa = 0,270, kế đến là biến “giá trị cảm nhận”, “chính sách cung cấp dịch vụ”, “sẵn sàng đápứng và đảm bảo” và cuối cùng là biến “Sự hài lịng”.
Cũng qua phương trình hồi quy ở trên có thể đưa ra các kết luận sau:
Nhân tố“phương tiện hữu hình”, từ kết quả hồi quy cho thấy nhân tố này cóβ
= 0,270và giá trịSig. < 0,05, chứng tỏnhân tố“phương tiện hữu hình” có ý nghĩa
trong mơ hình nghiên cứu và khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố này tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm cũng sẽ tăng lên tươngứng là 0,270đơn vị. Dấu dương của hệsốβcho biết mối quan hệgiữa nhân tốnày với nhân tốlịng trung thành của khách hàng có mối quan hệcùng chiều. Vậy giảthuyết H 1 được chấp nhận.
Thứ hai là nhân tố“sẵn sàng đápứng và đảm bảo”, từ kết quả hồi quy cho thấy nhân tố này cóβ= 0,161và giá trịSig. < 0,05, chứng tỏnhân tố“sẵn sàng đápứng và đảm bảo” có ý nghĩa trong mơ hình nghiên cứu và khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố này tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm cũng sẽ tăng lên tươngứng là0,161đơn vị. Dấu dương của hệsốβcho biết mối quan hệgiữa nhân tốnày với nhân tốlịng trung thành của khách hàng có mối quan hệcùng chiều. Vậy giảthuyết H 1 được chấp nhận.
Thứ ba là nhân tố“chính sách cung cấp dịch vụ”, từ kết quả hồi quy cho thấy nhân tố này cóβ= 0,202và giá trịSig. < 0,05, chứng tỏnhân tố“chính sách cung cấp dịch vụ” có ý nghĩa trong mơ hình nghiên cứu và khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố này tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm cũng sẽ tăng lên tươngứng là0,202đơn vị. Dấu dương của hệsốβcho biết mối quan hệgiữa nhân tốnày với nhân tốlòng trung thành của khách hàng có mối quan hệcùng chiều. Vậy giảthuyết H 1 được chấp nhận.
Thứ tưlà nhân tố “sự hài lòng”, từ kết quả hồi quy cho thấy nhân tố này cóβ =
0,138và giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ nhân tố “sự hài lịng” có ý nghĩa trong mơ hình
nghiên cứu và khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố này tăng lên 1 đơn vị thì lịng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ tiền gửi tiết kiệm cũng sẽ tăng lên tươngứng là0,138đơn vị. Dấu dương của hệ sốβcho biết mối quan hệ giữa nhân tố này với nhân tố lịng trung thành của khách hàng có mối quan hệ cùng chiều. Vậy giả thuyết H1 được chấp nhận.
Thứ năm là nhân tố “giá trị cảm nhận”, từ kết quả hồi quy cho thấy nhân tố này cóβ = 0,209và giá trị Sig. < 0,05, chứng tỏ nhân tố “giá trị cảm nhận” có ý nghĩa trong mơ hình nghiên cứu và khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố này tăng lên