CHƯƠNG III .GIỚI THIỆU KHÁI QUÁT NGÂN HÀNG
4.2. Mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ:
4.2.3 Đặt tên các nhân tố
Từ kết quả EFA cho thấy, ta có thể chia 16 biến thành 4 nhóm nhân tố sau: Nhóm nhân tố 1: “Thái độ nhân viên và thủ tục cho vay”
Vị trí của cửa hàng (X4)
Thái độ phục vụ của nhân viên cửa hàng (X7) Thời gian làm thủ tục cho vay (X12)
Thái độ của nhân viên ngân hàng (X14) Số tiền phải trả hàng tháng (X16)
Nhóm nhân tố 2: “ Tiện ích và uy tín cửa hàng” Đa dạng về mẫu mã kiểu dáng (X3) Chương trình khuyến mãi quảng cáo (X5) Dịch vụ hậu mãi (X6)
Uy tín của ngân hàng (X9)
Nhóm nhân tố 3: “Điều kiện và chính sách vay vốn” Kỹ năng tư vấn của nhân viên (X1)
Lãi suất cho vay của ngân hàng (X8) Điều kiện, thủ tục cho vay (X10) Hỗ trợ sinh viên vay vốn (X13) Số tiền trả trước (X15)
Bảng 15: NHÓM NHÂN TỐ
Nhân tố Tên biến
1 2 3
Vị trí của cửa hàng (X4) 0,181
Thái độ phục vụ của nhân viên cửa hàng (X7) 0,246
Thời gian làm thủ tục cho vay (X12) 0,234
Thái độ của nhân viên ngân hàng (X14) 0,251
Số tiền phải trả hàng tháng (X16) 0,188
Đa dạng về mẫu mã kiếu dáng (X3) 0,302
Chương trình khuyến mãi quảng cáo (X5) 0,292
Dịch vụ hậu mãi (X6) 0,244
Uy tín của ngân hàng (X9) 0,134
Kỹ năng tư vấn của nhân viên (X1) 0,277
Lãi suất cho vay của ngân hàng (X8) 0,359
Điều kiện, thủ tục cho vay (X10) 0,354
Hỗ trợ sinh viên vay vốn (X13) 0,210
Số tiền trả trước (X15) 0,134
(Nguồn khảo sát số liệu tháng 03/2012)
4.2.4. Nhân số (Factor score).
Như đã trình bày ở phần trên, mục tiêu của phương pháp phân tích nhân tố trong bài nghiên cứu này là biến đổi một tập hợp biến gốc thành một tập hợp các biến tổng hợp (nhân tố), có số lượng ít hơn để sử dụng trong phuơng pháp phân tích hồi qui đa biến tiếp theo. Do vậy cần phải tính tốn ra các nhân số (tức là: tính ra trị số của các nhân tố/ hay còn gọi là trị số của các biến tổng hợp) cho từng trường hợp quan sát một. Nhân số của nhân tố thứ i bằng:
Fi = Wi1X1 + Wi2X2 + Wi3X3 +….. +WikXk
Các hệ số nhân tố W được dùng để kết hợp các biến chuẩn hóa được trình bày trong ma trận hệ số nhân tố. Nhờ ma trận này ta có thể tính ra trị số của các nhân tố (nhân số) dùng thay cho trị số các biến gốc trong việc phân tích hồi qui đa biến tiếp theo.
Như vậy, ta có 4 đa thức ứng với 4 nhân tố trong trường hợp này là:
Nhân tố 1, nhân tố “Thái độ nhân viên và thủ tục cho vay” phần lớn được tác động bởi 5 biến quan sát thuộc yếu tố xe vận hành tốt, xe chạy nhanh êm ái và động cơ xe tốt.
F1 = 0,181*X4 + 0,246*X7 + 0,234*X12+ 0,251*X14 + 0,188*X16
Các yếu tố này tác động thuận chiều với nhân tố 1, trong đó yếu tố X14 và X7 tác động mạnh nhất tới nhân tố 1 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu X14 hoặc X7 tăng hay giảm một đơn vị thì F1 sẽ tăng hay giảm 0,251 hoặc 0,246 đơn vị, các X khác tương tự. Điều này nói lên rằng khách hàng ln muốn có được thiện cảm đầu tiên khi tiếp xúc với các nhân viên nên họ đòi hỏi thái độ của các nhân viên phải tốt chính vì vậy mà X7 được đa số khách hàng quan tâm nhiều nhất. Và qua những thái độ như vậy sẽ tạo ấn tượng tốt đầu tiên và cũng là tiền đề cho những giao dịch sau này.
Nhân tố 2, nhân tố “Tiện ích và uy tín cửa hàng” phần lớn được tác động bởi 4 biến quan sát thuộc yếu tố xe vận hành tốt, xe chạy nhanh êm ái và động cơ xe tốt.
F2 = 0,302*X3+0,292*X5 + 0,244*X6 + 0,134*X9
Các yếu tố này tác động thuận chiều với nhân tố 2, trong đó yếu tố X5 và X3 tác động mạnh nhất tới nhân tố 2 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu X5 hoặc X3 tăng hay giảm một đơn vị thì F2 sẽ tăng hay giảm 0,292 hoặc 0,302 đơn vị, các X khác tương tự. Thông thường khi mua xe thì tâm lý khách hàng là chọn những loại xe có mẫu mã kiểu dáng đẹp và những phần quà khuyến mãi hấp dẫn kèm theo khi mua xe. Điều này được chứng minh thực tế là những cửa hàng nào có nhiều chương trình khuyến mãi hơn, hấp dẫn hơn thì sẽ thu hút được lượng khách hàng đến cửa hàng nhiều hơn.
Nhân tố 3, nhân tố “Điều kiện và chính sách vay vốn”
F3 = 0,277*X1 + 0,359X8 + 0,354*X10 + 0,210*X13+0,134*X15
Có 5 yếu tố tác động thuận chiều với nhân tố 3, trong đó yếu tố X10 và X8 tác động mạnh nhất tới nhân tố 3 do có hệ số điểm nhân tố lớn nhất. Nghĩa là nếu X10 hoặc X8 tăng hay giảm một đơn vị thì F3 sẽ tăng hay giảm 0,354 hoặc 0,359 đơn vị, các X khác tương tự. Ta thấy được rằng khi muốn mua xe trả góp thì cần phải có đủ
các điều kiện phù hợp thì ngân hàng mới chấp nhận cho người mua vay vốn, và cần có những thủ tục vay vốn đúng quy định nên đòi hỏi người mua phải chứng minh cho ngân hàng thấy được là mình có đủ điều kiện. Vì vậy đây là hai vấn đề mà khách hàng chú trọng đến đầu tiên khi quyết định có sử dụng dịch vụ hay khơng. Bên cạnh đó thì F3 cũng chịu tác động của yếu tố lãi suất của ngân hàng khi cho vay, trong thời buổi kinh tế thị trường thì địi hỏi cần có sự cạnh tranh với nhau giữa các ngân hàng thì yếu tố lãi suất cũng sẽ quyết định không nhỏ đến việc chọn lựa sử dụng dịch vụ, do đó mà khách hàng sẽ chú trọng hơn về lãi suất và sẽ chọn ngân hàng nào có mức lãi suất hấp dẫn hơn.
Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến việc lựa chọn dịch vụ của người tiêu nói chung bằng phương pháp hồi qui tương quan:
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá ta xác định được 3 nhân tố sử dụng trong mơ hình hồi qui và thêm các biến khác như: số tiền hiện có, học vấn, giới tính, thu nhập, độ tuổi, nghề nghiệp, hơn nhân vào phương trình. Phương trình hồi qui đa biến nghiên cứu mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc Y (sự quan tâm đến việc lựa chọn giá trị xe trả góp của người tiêu dùng) có dạng sau:
Y = β 0 + β 1 F1+ β 2 F2+ β 3 F3+…... + β 10 F10 + ei
Trong đó:
Y:Mức độ ảnh hưởng đến việc lựa chọn giá trị xe trả góp của người tiêu dùng F1: Thái độ nhân viên và thủ tục cho vay
F2: Tiện ích và uy tín cửa hàng F3: Điều kiện và chính sách vay vốn X4: Độ tuổi X5: Giới tính X6: Số tiền hiện có X7: Hơn nhân X8: Học vấn X9: Nghề nghiệp
βi: các tham số hồi qui (trọng số)
β i: sai số
Đặt giả thuyết:
H0: Khơng có biến nào ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch mua xe trả góp H1: Có ít nhất một biến ảnh hưởng đến việc lựa chọn
Kết quả phân tích nhân tố khám phá ta có 3 nhóm nhân tố chung là F1, F2, F3, F4, F5. Tính giá trị trung bình của mỗi nhóm nhân tố chung này nhằm làm cơ sở chạy phương trình hồi qui tuyến tính đa biến.
Tác giả sử dụng SPSS để tính giá trị trung bình của từng nhóm nhân tố chung. Để tính giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1 ta lấy trọng số của từng biến quan sát nhân cho gía trị tương ứng của từng biến đó trong bảng câu hỏi sau đó cộng tất cả lại rồi lấy giá trị trung bình, đó chính là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1, các F khác tương tự. Cuối cùng giá trị trung bình về việc lựa chọn giá trị xe(Y) cũng được tính như giá trị trung bình của các nhóm nhân tố trên.
Cơng thức tính GTTB cụ thể như sau:
F1=(0,188*X4 + 0,288*X7 + 0,271*X12 + 0,291*X14 + 0,199*X16)/5 F2=(0,378*X3 + 0,365*X5 + 0,290*X6 + 0,126*X9)/4
F3 = (0,125*X15 + 0,307*X1 + 0,432X8 + 0,436*X10 + 0,210*X13)/5 Trong đó:
F1: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F1 F2: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F2 F3: là giá trị trung bình của nhóm nhân tố F3
Sau khi xử lý và thực hiện phân tích hồi qui tương quan bội bằng SPSS ta có kết quả sau:
Bảng 16: CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG QUYẾT ĐỊNH MUA XE MƠ TƠ TRẢ GĨP CỦA NGÂN HÀNG VP BANK
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa
Mơ hình B Sai số chuẩn Beta t Sig.
Hằng số Tên 5691241,383 1,533E7 0,371 0,712
F1 Giá trị trung bình nhóm nhân tố F1 191634,726 2301692,451 0,010 0,083 0,934
F2 Giá trị trung bình nhóm nhân tố F2 -2227010,536 2686404,961 -0,110 -0,829 0,410
F3 Giá trị trung bình nhóm nhân tố F3 -2241053,811 3036695,486 -0,091 -0,738 0,463
X4 Độ tuổi 673964,896* 381078,472 0,214 1,769 0,082 X5 Giới tính 3812491,970 3126602,824 0,126 1,219 0,227 X6 Số tiền hiện có 0,262** 0,110 0,233 2,382 0,020 X7 Hôn nhân -6527,397 3853458,374 0,000 -0,002 0,999 X8 Học vấn -246816,412 1513558,807 -0,166 -1,631 0,108 X9 Nghề nghiệp 9854910,733*** 2521057,287 0,422 3,909 0,000 R2 R2 hiệu chỉnh Sig F 0,439 0,357 0,000a
Sau khi xử lý số liệu thì SPSS đã đưa ra mơ hình, trong đó mơ hình có hệ số quyết định điều chỉnh tương đối trung bình thấp và sai số mơ hình khơng q lớn. Mơ hình này có biến phục thuộc là giá trị của xe và biến độc lập gồm có 3 nhóm nhân tố, 6 biến độc lập khác: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, học vấn, tình trạng hơn nhân, số tiền hiện có được đưa vào mơ hình.
Mơ hình này có 9 biến độc lập, với mức ý nghĩa kiểm định là 0,1 thì các biến có sig.t lớn hơn 0,1 đều loại ra khỏi mơ hình. Như vậy các biến F1, F2, F3, X5, X7, X8 đều bị loại, còn lại X4, X6, X9, được chấp nhận. Phân tích đa cộng tuyến qua hệ số VIF. Các biến X4, X6, X9 đều có hệ số VIF nhỏ hơn 10 nên khơng có tự tương quan với nhau hay nói cách khác khơng có đa cộng tuyến xảy ra. Do đó các biến này sẽ được sử dụng trong phương trình hồi qui.
Hệ số sig.F = 0,00 mơ hình có ý nghĩa 5%, như vậy có thể kết luận có ít nhất một mối quan hệ thực tế giữa các biến ngun nhân trong mơ hình với biến kết quả sự hài lịng. Nói cách khác, bác bỏ giả thuyết H0 và chấp nhận giả thuyết H1 Mơ hình phù hợp với tập dữ liệu và có thể suy rộng ra cho toàn tổng thể.
Ta thấy được rằng hệ số R bình phương điều chỉnh bằng 0,357 mơ hình đã giải thích được 35,7% sự biến động về mức độ hài lòng khi chọn lựa nhãn hiệu, trong khi đó 64,3% là các biến khác không phụ thuộc vào mơ hình cần giải thích. Chính vì vậy mà mức độ phù hợp của mơ hình tương đối thấp nhưng sự phù hợp này đúng với dữ liệu mẫu. Để kiểm định xem có thể suy diễn mơ hình cho tổng thể được hay không ta phải kiểm định độ phù hợp của mơ hình.
Dựa vào bảng phân tích số liệu ta thấy nhóm nhân tố “nghề nghiệp” có mức ảnh hưởng nhất đến việc sử dụng dịch vụ mua xe trả góp của khách hàng vì có hệ số lớn nhất. Như vậy, hiện nay thì nghề nghiệp chi phối đến dịch vụ mua xe trả góp vì trong thời buổi kinh tế đất nước đang phát triển thì nghề nghiệp sẽ là nhân tố quyết định đến hình ảnh và hành vi mua hàng, vì đối với những khách hàng có nghề nghiệp thì họ sẽ chú trọng nhiều hơn đến hình ảnh của họ, qua đó họ sẽ mượn hình ảnh của xe để nói lên bản thân họ. Tiếp đó là “tuổi” cũng tỷ lệ thuận với dịch vụ mua xe trả góp. Ta có thể thấy được rằng độ tuổi cũng có ảnh hưởng đến việc lựa chọn giá trị của xe hay là việc lựa chọn dịch vụ mua xe trả góp, thơng thường như ta
đã biết thì những khách hàng có độ tuổi thấp thì tình hình kinh tế vẫn chưa tốt và không ổn định, nên thu nhập của những khách hàng này tương đối thấp, chính vì vậy họ sẽ chọn những loại xe có giá trị tương đối thấp và nhu cầu sử dụng dịch vụ mua xe trả góp cũng sẽ càng cao. Ngược lại những nhóm người có thu nhập cao và ổn định thì đa số ở những khách hàng có độ tuổi tương đối cao, và việc họ chọn xe có giá trị cao cũng là điều thích hợp vì họ có đủ khả năng để chi trả, chính điều đó mà nhu cầu sử dụng cho vay vốn mua xe trả góp của những đối tượng khách hàng này cũng ít đi. Cuối cùng “số tiền hiện có” của khách hàng cũng tỷ lệ thuận chiều với dịch vụ mua xe trả góp, vì khi giá trị của xe càng cao thì địi hỏi người mua phải có số tiền hiện có cũng cao để đủ trả cho khoản tiền thanh toán trước tối thiểu là 30% giá trị của xe.
Như vậy, có 3 yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định mua xe trả góp là nghề nghiệp, độ tuổi, số tiền hiện có.
CHƯƠNG V
MỘT SỐ GIẢI PHÁP NHẰM NÂNG CAO QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ MUA XE MƠ TƠ TRẢ GĨP