Nhân tố
1 2 3 4 5 6
[cldv9]ngân hàng có mức lãi xuất tiền gửi tiết
kiệm cao 0,829
[cldv14]thông tin về các lọai sản phẩm tiền gửi
được ngân hàng cung cấp đầy đủ 0,810 [cldv10]cách tính lãi xuất tiền gửi tiết kiệm
được ngân hàng cung cấp rõ ràng 0,778 [cldv11]ngân hàng có danh muc gửi tiền tiết
kiệm đa dạng 0,744
[cldv8]ngân hàng cá những chương trìnhưu
đãi hấp dẫn 0,741
[cldv12]ngân hàng có quy trình gửi tiền tiết
[cldv4]nhân viên ngân hàng có kiến thức, trình
độchun mơn cao 0,817
[cldv5]nhân viên ngân hàng có cách thức, thái
độphục vụnhã nhặn, thân thiện 0,808 [cldv7]ngân hàng cung cấp các dịch vụmôt
cách nhanh chóng 0,712
[cldv13]nhân viên ngân hàng tư vấn tốt về sản
phẩm tiền gửi tiết kiệm 0,704 [cldv3]nhân viên ngân hàng luôn sẵn sàng đáp
ứng các yêu cầu nhanh chóng 0,695 [cldv6]nhân viên ngân hàng thực hiện nghiệp
ụchính xác, đáng tin cậy 0,639 [haut2]ngân hàng có danh tiến tốt so với đối
thủcạnh tranh 0,818
[haut4]ngân hàng có uy tín trong việc cung cấp
các dịch vụtốt 0,750
[haut1]ngân hàng thực hiệnđúng những gìđã
cam kết 0,746
[haut5]ngân hàng thực hiện tốt trách nhiệm xã
hội: nhân viên, xã hội, chính quyền 0,683 [haut3]ngân hàng có quan hệt ốt với các ngân
hàng khác 0,605
[shl4]hài lòng với dịch vụti ền gửi tiết kiệm
của ngân hàng 0,773
[shl2]hài lòng với cung cách phục vụcủa nhân
viên ngân hàng 0,748
[shl1]hài lòng với cơ sởvật ch ất của ngân
hàng 0,736
[shl3]hài lòng với chất lượng dịch vụmà ngân
hàng cung cấp 0,678
[gtcn2]nhân viên ngân hàng luôn biết quan
tâm đến khách hàng 0,822
[gtcn1]nhân viên ngân hàng hiểu được nhu cầu
của khách hàng 0,799
[gtcn3]ngân hàng ln đặt lợi ích của khách
[cldv2]ngân hàng cá địa điểm giao dịch thuận
tiện 0,885
[cldv1]ngân hàng cá trang thiết bị,cơ sởvật
chất tốt, hiện đại 0,741
Eigenvalue 6,497 3,298 2,489 1,942 1,608 1,257
Phương sai trích 65,735
Nguồn: Xử lý số liệu điều tra 2019
- Tiêu chuẩn Eigenvalues > 1 đã có 6 nhân tố được rút ra.
- Tổng phương sai trích = 65,735% > 50%, điều này cho thấy 6 nhân tốtrên giải thích được 65,735% biến thiên của dữliệu.
- Các biến quan sát lần này đều có hệsốtải nhân tố> 0,5 thỏa mãn yêu cầu phân tích nhân tố.
Như vậy, kết quảphân tích nhân tố đã thỏa mãn yêu cầu với 6 nhân tốtương ứng với 26 biến quan sát được tạo thành có tiêu chuẩn Eigenvalues > 1 và tổng phương sai trích = 65,735% > 50%, hệsốtải nhân tố> 0,5, thỏa mãnđiều kiện yêu cầu của phân tích nhân tố.
Căn cứvào kết quảma trận nhân tố đã xoay, nhóm các nhân tốbao gồm: -Nhân tố1: “Chính sách cung cấp dịch vụ”gồm các biến quan sát:
•Ngân hàng có mức lãi xuất tiền gửi tiết kiệm cao
•Thơng tin vềcác lọai sản phẩm tiền gửi được ngân hàng cung cấp
đầy đủ
•Cách tính lãi xuất tiền gửi tiết kiệm được ngân hàng cung cấp rõ ràng •Ngân hàng có danh muc gửi tiền tiết kiệm đa dạng
•Ngân hàng cá những chương trìnhưu đãi hấp dẫn
•Ngân hàng có quy trình gửi tiền tiết kiệm đơn giãn, tiện lợi
-Nhân tố2: “Sẵn sàng đápứng và đảm bảo”gồm các biến quan sát:
•Nhân viên ngân hàng có kiến thức, trìnhđộchun mơn cao
•Ngân hàng cung cấp các dịch vụmơt cách nhanh chóng
•Nhân viên ngân hàng tư vấn tốt vềsản phẩm tiền gửi tiết kiệm •Nhân viên ngân hàng thực hiện nghiệp vụchính xác, đáng tin cậy •Nhân viên ngân hàng ln sẵn sàng đápứng các u cầu nhanh chóng
-Nhân tố3: “Hìnhảnh, uy tín”gồm các biến quan sát:
•Ngân hàng có danh tiến tốt so với đối thủcạnh tranh •Ngân hàng có uy tín trong việc cung cấp các dịch vụtốt •Ngân hàng thực hiện đúng những gìđã cam kết
•Ngân hàng thực hiện tốt trách nhiệm xã hội: nhân viên, xã hội,
chính quyền
•Ngân hàng có quan hệtốt với các ngân hàng khác
-Nhân tố 4: “Sự hài lịng”gồm các biến quan sat:
•Hài lịng với dịch vụtiền gửi tiết kiệm của ngân hàng •Hài lịng với cung cách phục vụcủa nhân viên ngân hàng •Hài lịng với cơ sởvật chất của ngân hàng
•Hài lịng với chất lượng dịch vụmà ngân hàng cung cấp
-Nhân tố 5: “Giá trị cảm nhận”gồm các biến quan sát:
•Nhân viên ngân hàng ln biết quan tâm đến khách hàng •Nhân viên ngân hàng hiểu được nhu cầu của khách hàng •Ngân hàng ln đặt lợi ích của khách hàng lên hàng đầu
-Nhân tố 6: “Phương tiện hữu hình”gồm các biến quan sat:
•Ngân hàng cá địa điểm giao dịch thuận tiện
Đánh giá thang đo biến phụthuộc lòng trung thành khách hàng Bảng 6: Kết quảkiểm định KMO và Bartlett thang đo lòng trung thành
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,760 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 124,414 Df 6 Sig. 0,000
Bảng 7: Bảng phân tích nhân tốthang đo lịng trung thành
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 lịng (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 tôn 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 lịng 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