Lợi ích nhận đƣợc
LIND2 Chương trình khuyến mãi hấp dẫn
LIND3 Hạn mức rút tiền và chuyển khoản tại ATM cao LIND1 Các dịch vụ thẻ đa dạng, tiện ích
SDU1 Các quy định, thủ tục làm thẻ mới, cấp lại thẻ, chuyển đổi thẻ, ... đơn giản, nhanh chóng.
Phƣơng tiện hữu hình
PTHH5 Máy ATM được trang bị hiện đại, sạch đẹp PTHH4 Diện mạo thẻ đẹp, thu hút, thiết kế bền chắc
PTHH1 Ngân hàng có thiết kế đẹp, bố trí quầy giao dịch, bảng biểu, kệ tài liệu hợp lý, bắt mắt
PTHH2 Các tiện nghi phục vụ khách hàng tốt
Sự đảm bảo
SDB2 Thái độ phục vụ của nhân viên tốt
SDB3 Nhân viên xử lý nghiệp vụ nhanh, chuyên nghiệp
SDB1 Nhân viên hướng dẫn cho khách hàng chi tiết , dễ hiểu, giải quyết thỏa đáng những thắc mắc, khiếu nại của khách hàng
Sự đáp ứng
SDU3 Mạng lưới giao dịch rộng khắp, được chấp nhận ở nhiều hệ thống thanh toán, máy ATM, máy POS
SDU2 Mạng lưới máy ATM rộng khắp, thuận tiện, dễ tìm SDU4 Máy ATM dễ sử dụng
Chi phí
CP2 Phí dịch vụ thẻ và phí giao dịch hợp lý CP3 Mức ký quỹ hợp lý
Độ tin cậy
DTC1 Uy tín, danh tiếng của ngân hàng tốt DTC2 Mức độ an tồn, bảo mật thơng tin tốt
3.4.3.4. Mơ hình nghiên cứu điều chỉnh
Sau khi phân tích nhân tố khám phá, ta có 6 nhóm nhân tố đánh giá chất lượng dịch vụ thẻ ATM tại BIDV – CN Tây Nam như sau:
- Nhân tố thứ nhất có tên là “Lợi ích nhận được”, ký hiệu LIND gồm 4 biến: LIND = Mean(LIND2, LIND3, LIND1, SDU1).
- Nhân tố thứ hai có tên là “Phương tiện hữu hình”, ký hiệu PTHH gồm 4 biến: PTHH = Mean(PTHH5, PTHH4, PTHH1, PTHH2).
- Nhân tố thứ ba có tên là “Sự đảm bảo”, ký hiệu SDB gồm 3 biến: SDB = Mean(SDB2, SDB3, SDB1).
- Nhân tố thứ tư có tên là “Sự đáp ứng”, ký hiệu SDU gồm 3 biến: SDU = Mean(SDU3, SDU2, SDU4).
- Nhân tố thứ năm có tên là “Chi phí”, ký hiệu CP gồm 2 biến: CP = Mean(CP2, CP3).
- Nhân tố thứ sáu có tên là “Độ tin cậy”, ký hiệu DTC gồm 2 biến: DTC = Mean(DTC1, DTC2).
Đối với biến phụ thuộc có tên là “Sự hài lịng”, ký hiệu SHL chỉ có 1 biến và cũng là SHL.
Ta có mơ hình hiệu chỉnh như sau:
SHL = 𝛽0 + 𝛽1LIND + 𝛽2PTHH + 𝛽3SDB + 𝛽4SDU + 𝛽5CP + 𝛽6DTC + 𝜀
3.4.4.Kiểm định mô hình nghiên cứu bằng phƣơng pháp hồi quy bội 3.4.4.1.Phân tích tƣơng quan hệ số Pearson
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính, ta cần xem xét các mối tương quan tuyến tính giữa tất cả các biến, đó là xem xét tổng quát mối quan hệ giữa từng biến độc lập với biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau. Người ta sử dụng một hệ số thống kê có tên là hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. trong phân tích tương quan Pearson, khơng có sự phân biệt giữa các biến độc lập và các biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau. Trị tuyệt đối của r cho biết mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính. Giá trị tuyệt đối của r gần đến 1 khi hai biến có mối tương quan chặt chẽ (khi tất cả các điểm phân tán xếp thành một đường thẳng thì trị tuyệt đối của r = 1). Giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến khơng có mối quan hệ tuyến tính.
Từ kết quả phân tích nhân tố khám phá, có 6 nhóm nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng và được đưa vào phân tích tương quan để xem xét sự tương quan giữa các nhóm nhân tố trong mơ hình nghiên cứu.