Thông qua việc tìm hiểu và nghiên cứu các mô hình nghiên cứu của các nhà khoa học trong và ngoài nước về các yếu tố tác động tới sự hài lòng của khách hàng, kết hợp với
việc đánh giá đặc điểm của ngành nghề giám định bảo hiểm, tác giả đã đưa ra mô hình nghiên cứu theo cơ sở như sau.
Bảng 2.1. Cơ sở hình thành thang đo nhân tố
STT Thang đo nhân tố Tham khảo
1 Độ tin cậy Parasuaraman (1988) 2 Độ đáp ứng Parasuaraman(1988) 3 Độ hữu hình Parasuaraman(1988) 4 Sự đảm bảo Parasuaraman(1988) 5 Độ cảm thông Parasuaraman(1988) 6 Thời gian giải quyết Lê Trần Thiên Ý (2002) 7 Đảm bảo dịch vụ và chăm
sóc khách hàng Đề xuất của tác giả
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.1 Độ tin cậy : Đây là một yếu tố có sự tác động rất lớn đến sự hài lòng của khách
hàng. Thể hiện rất lớn uy tín của doanh nghiệp đối với khách hàng, nó thể hiện sự cung ứng dịch vụ chính xác, đúng giờ, chất lượng dịch vụ đảm bảo.
Bảng 2.2. Các thang đo nhân tố độ tin cậy.
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Công ty có quy trình chung, thống nhất để giải quyết
công việc với mọi khách hàng.
2. Nhân viên giám định tạo cho bạn sự tin tưởng trong
công việc.
3. Nhân viên giám định tư vấn cho bạn đến nơi sửa chữa
có chất lượng tốt trên địa bàn.
Độ tin cậy
4. Công ty tiếp nhận, xử lý thông tin phản hồi của khách
hàng trong thời gian sớm nhất
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.2 Độ đáp ứng: Độ đáp ứng là tiêu chí đo lường khả năng giải quyết nhanh chóng, xử
lý hiệu quả các khiếu nại, sẵn sàng giúp đỡ khách hàng và đáp ứng các yêu cầu của
Bảng 2.3. Các thang đo nhân tố độ đáp ứng
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Sẵn sàng đi đến hiện trường bất cứ đâu khi bạn có tổn
thất xảy ra.
2. Thủ tục giải quyết bồi thường đơn giản, đúng và đủ 3. Có đầy đủ nhân viên mọi nơi để hỗ trợ bạn khi có rủi
ro
Độ đáp ứng
4. Liên kết với các đơn vị sửa chữa tại những nơi bạn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
cần
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.3 Độ hữu hình: Sự hữu hình chính là thể hiện cái nhìn tổng quan mà khách hàng có thể quan sát được về toàn bộ doanh nghiệp. thể quan sát được về toàn bộ doanh nghiệp.
Bảng 2.4. Các thang đo nhân tố độ hữu hình
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Cơ sở vật chất, phòng làm việc trong công ty thông
thoáng, hiện đại
2. Sân bãi rộng đảm bảo cho công tác giám định
3. Tác phong của nhân viên giám định văn minh lịch
sự. Độ hữu hình
4. Công ty liên kết với các đơn vị sửa chữa có trang thiết bị hiện đại.
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.4 Sự đảm bảo: Sự đảm bảo là một yếu tố tạo nên sự tín nhiệm, sự tin tưởng của
Bảng 2.5. Các thang đo nhân tố sự đảm bảo
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Cách thức xử lý công việc của công ty giúp cho bạn
cảm thấy yên tâm.
2. Chất lượng sửa chữa đảm bảo yêu cầu của bạn 3. Đảm bảo đúng thời gian xử lý công việc theo quy định
Sự đảm bảo
4. Khách hàng được giải thích đầy đủ các câu hỏi cần
quan tâm.
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.5 Độ cảm thông: Sự cảm thông được hiểu là sự quan tâm, chăm sóc khách hàng ân cần, dành cho khách hàng sự đối xử chu đáo tốt nhất. cần, dành cho khách hàng sự đối xử chu đáo tốt nhất.
Bảng 2.6. Các thang đo nhân tố sự cảm thông
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Nhân viên giám định luôn quan tâm đến mong muốn
và quyền lợi của bạn.
2. Nhân viên công ty luôn cùng khách hàng giải quyết
những vấn đề hai bên chưa thống nhất với thái độ hòa nhã, nhiệt tình.
Sự cảm thông (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
3. Nhân viên giám định luôn cảm thông với bạn các trường hợp bất khả kháng xảy ra ngoài ý muốn
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.6 Thời gian giải quyết: Yếu tố thời gian giải quyết ở đây tập trung vào yếu tố thời gian được chờ đợi mà khách hàng được hưởng một dịch vụ. Thời gian giải quyết dịch vụ gian được chờ đợi mà khách hàng được hưởng một dịch vụ. Thời gian giải quyết dịch vụ
Bảng 2.7. Các thang đo nhân tố Thời gian giải quyết
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Thời gian xử lý hồ sơ của khách hàng là nhanh gọn.
2. Thời gian và chất lượng sửa chữa luôn nhanh chóng
và đảm bảo.
3. Thủ tục thu, nhận hồ sơ dễ dàng, hạn chế phiền toái
cho khách hàng. Thời gian giải quyết
4. Có thông báo cho khách hàng biết sớm lý do kéo dài thời gian giải quyết
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.7 Đảm bảo chất lượng dịch vụ và chăm sóc khách hàng: Đây là yếu tố mang tính đặc thù của nhiều ngành, trong đó có ngành giám đinh bảo hiểm. Vì là dịch vụ có liên đặc thù của nhiều ngành, trong đó có ngành giám đinh bảo hiểm. Vì là dịch vụ có liên
quan đến rủi ro của khách hàng, vì thế mà vấn đề chất lượng phải luôn được quan tâm,
ngoài ra khi khách hàng có những rủi ro thì cần phải có sự cảm thông, chia sẻ từ phía đơn vị cung cấp dịch vụ. Nếu sự hài lòng về chất lượng dịch vụ và quá trình chăm sóc khách hàng được nâng cao, sẽ giúp cho khách hàng có sự đánh giá cao khi nhắc đến dịch
vụ của công ty.
Bảng 2.8. Các thang đo nhân tố đảm bảo chất lượng và chăm sóc
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Chất lượng sửa chữa luôn được đảm bảo
2. Số tiền bồi thường luôn đúng và đủ
3. Giải quyết thủ tục nhanh chóng và thoả đáng Đảm bảo chất lượng dịch
vụ và chăm sóc khách
hàng
4. Thông báo cho khách hàng biết trước số tiền bồi thường
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
2.2.8 Hài lòng chung: Đây là biến phụ thuộc thể hiện sự hài lòng chung của khách hàng
Biến độ hài lòng chung đượcđo lường bằng những thang đo sau:
Bảng 2.9. Các thang đo nhân tố hài lòng chung
Nhân tố Chỉ số cấu thành
1. Nhìn chung, Anh/ Chị hài lòng với dịch vụ giám định (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
bồi thường của Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ. 2. Anh/Chị sẽ quyết định tiếp tục tham gia bảo hiểm và sử dụng dịch vụ của Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc
Trung Bộ. Hài lòng chung
3. Anh/Chị sẽ giới thiệu tới bạn bè và người thân tham
gia bảo hiểm tại Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung
Bộ.
Nguồn: Kết luận rút ra của tác giả
Với mỗi nhân tố tác động tới sự hài lòng của khách hàng như đã nếu trên , tác giả tiến
hành xây dựng bộ câu hỏi tương ứng với mỗi nhân tố, nhằm mục tiêu đánh giá được sự
hài lòng của khách hàng tới từng yếu tố nhỏ trong những nhân tố này, từ đó đưa ra những đánh giá chung cho từng nhân tố. Các câu hỏi được trả lời bởi 05 mức độ đánh giá trong thang đo Likert.
2.3 Thiết kế mẫu và thu thập dữ liệu 2.3.1 Thiết kế mẫu 2.3.1 Thiết kế mẫu
Đối tượng mẫu nghiên cứu mà tác giả hướng tới là các khách hàng sử dụng dịch
vụ bảo hiểm cơ giới của Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ. Bảng câu hỏi được hiệu
chỉnh và được tác giả tiến hành điều tra với số phiếu phát ra là 220 phiếu. Mô hình nghiên cứu gồm 27 biến quan sát. Theo (Hair 1998) mẫu nghiên cứu tốt nhất ít nhất là 05 mẫu trên một biến quan sát thì mới có thể phân tích phám phá (EFA) tốt. Do đó số mẫu
tính toán tối thiểu là là: 27 mẫu X 5 = 135 mẫu.
Để tiến hành phân tích hồi quy một cách tốt nhất, Tabachnick & Pidell (1996) cho
rằng kích thước mẫu cần đảm bảo N > 8m + 50 (N= cỡ mẫu, m= số biến độc lập của mô
hình), thay số liệu trên vào công thức ta có: N > 8 x 7 + 50, N> 90, so sánh với số mẫu
Trên cơ sở đó tác giả tiến hành thu thập dữ liệu với 220 bảng câu hỏi được phát
ra, tổ điều tra tiến hành phát câu hỏi đến đối tượng phỏng vấn và thu về được 200 bảng
hợp lệ.
2.3.2 Thu thập dữ liệu
Trước khi đi vào nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức tác giả tiến hành thu nhập thông tin. Các thông tin cần thu thập là các thông tin thứ cấp và thông tin sơ cấp.
Thông tin thứ cấp được tác giả thu thập trên các phương tiện thông tin đại chúng, tại các đơn vị thống kê, tại các ngành chủ quản, tại doanh nghiệp và trên các tạp chí ấn phẩm,
các nghiên cứu tiêu biểu trước đó… Thông tin sơ cấp do tác giả tiến hành điều tra khảo
sát ý kiến đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ bảo hiểm xe cơ giới được công
ty bảo hiểm Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ triển khai trong thời gian qua. Mục đích của việc thu thập thông tin là cung cấp cho tác giả một cái nhìn sơ bộ về học thuật,
về đặc điểm, chất lượng dịch vụ trên từng phương diện. Phương pháp thu thập dữ liệu được sử dụng là phương pháp lấy mẫu thuận tiện (phi xác suất) trên toàn bộ khách hàng
đang sử dụng dịch vụ của Công ty Bảo hiểm BIDV Bắc Trung Bộ là các khách hàng đã tham gia bảo hiểm đồng thời đã sử dụng dịch vụ giám định bồi thường tại Công ty Bảo
hiểm BIDV Bắc Trung Bộ, không phân biệt các nhóm đối tượng để có được những thông
tin khách quan nhất. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.4. Phương pháp phân tích dữ liệu2.4.1. Phương pháp thống kê mô tả 2.4.1. Phương pháp thống kê mô tả 2.4.1.1. Khái niệm
Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu thu thập
được từ nghiên cứu thực nghiệm qua các cách thức khác nhau. Thống kê mô tả cung cấp những tóm tắt đơn giản về mẫu và các thước đo. Cùng với phân tích đồ họa đơn giản, chúng tạo ra nền tảng của mọi phân tích định lượng về số liệu. Bước đầu tiên để mô tả và tìm hiểu về đặc tính phân phối của một bảng số liệu thô là lập bảng phân phối tần số. Sau
đó, sử dụng một số hàm để làm rõ đặc tính của mẫu phân tích. Để hiểu được các hiện
tượng và ra quyết định đúng đắn, cần nắm được các phương pháp cơ bản của mô tả dữ
liệu. Có rất nhiều kỹ thuật hay được sử dụng, có thể phân loại các kỹ thuật này như sau:
- Biểu diễn dữ liệu bằng đồ họa trong đó các đồ thị mô tả dữ liệu hoặc giúp so sánh dữ liệu;
- Biểu diễn dữ liệu thành các bảng số liệu tóm tắt về dữ liệu;
- Thống kê tóm tắt (dưới dạng các giá trị thống kê đơn nhất) mô tả dữ liệu.
2.4.1.2.Các đại lượng thống kê mô tả
- Mean: Số trung bình cộng. - Sum: Tổng cộng.
- Std.deviation: Độ lệch chuẩn.
- Minimum, maximum: Giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất. - DF: Bậc tự do.
- Std error: Sai số chuẩn.
- Median: Là lượng biến của tiêu thức của đơn vị đứng ở vị trí giữa trong dãy số lượng biến, chia số lượng biến thành hai phần (phần trên và phần dưới) mỗi phần có cùng một số đơn vị bằng nhau.
- Mode: Là biểu hiện của tiêu thức được gặp nhiều nhất trong tổng thể hay trong dãy phân phối. Trong dãy lượng biến, mode là lượng biến có tần số lớn nhất.
2.4.2. Phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo
Những mục hỏi đo lường cùng một khái niệm tiềm ẩn thì phải có mối liên quan với
những cái còn lại trong nhóm đó. Hệ số của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau.
Công thức của hệ số Cronbach Alpha là: = N/[1 + (N – 1)]
Trong đó: là hệ số tương quan trung bình giữa các mục hỏi.
Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn
chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ
số thông qua hệ số Cronbach alpha. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (item- total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo có hệ số Cronbach alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995). Thông thường, thang đo có Cronbach alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ
0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt.
2.4.3. Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA 2.4.3.1. Khái niệm 2.4.3.1. Khái niệm
dữ liệu sau khi đã đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach alpha và loại đi
các biến không đảm bảo độ tin cậy. Trong nghiên cứu, chúng ta có thể thu thập được một
số lượng biến khá lớn và hầu hết các biến này có liên hệ với nhau và số lượng của chúng
phải được giảm bớt xuống đến một số lượng mà chúng ta có thể sử dụng được. Liên hệ (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn nhau được xem xét và trình bày dưới dạng một
số ít các nhân tố cơ bản. Vì vậy, phương pháp này rất có ích cho việc xác định các tập
hợp biến cần thiết cho vấn đề nghiên cứu và được sử dụng để tìm mối quan hệ giữa các
biến với nhau.
2.4.3.2. Mô hình phân tích nhân tố
Về mặt tính toán, phân tích nhân tố hơi giống phân tích hồi quy bội ở chỗ mỗi biến
được biểu diễn như là một kết hợp tuyến tính của các nhân tố cơ bản. Lượng biến thiên của một biến được giải thích bởi những nhân tố chung trong phân tích gọi là communality. Biến thiên chung của các biến được mô tả bằng một số ít các nhân tố
chung cộng với một nhân tố đặc trưng cho mỗi biến. Những nhân tố này không bộc lộ rõ ràng.
Nếu các biến được chuẩn hóa thì mô hình nhân tố được thể hiện bằng phương trình:
Xi = Ai1F1 + Ai2F2 + Ai3F3 + … + AimFm+ViUi
Trong đó:
Xi: biến thứ i được chuẩn hóa.
Aim: Hệ số hồi quy bội chuẩn hóa của nhân tố m đối với biến i. Fi: Nhân tố chung.
Vi: Các hệ số hồi quy chuẩn hóa của nhân tố đặc trưng i đối với biến i. Ui : Nhân tố đặc trưng của biến i.
m: Số nhân tố chung.
Các nhân tố đặc trưng có tương quan với nhau và với các nhân tố chung. Bản thân các nhân tố chung cũng có thể diễn tả như những kết hợp tuyến tính của các biến quan sát:
Fi = Wi1X1+ Wi2X2+ Wi3X3+…+ WikXk
Trong đó:
Fi: Ước lượng trị số của nhân tố thứ i. Wi : Quyền số hay trọng số nhân tố. k: Số biến.
Chúng ta có thể chọn các quyền số hay trọng số nhân tố sao cho nhân tố thứ nhất giải thích được phần biến thiên nhiều nhất trong toàn bộ biến thiên. Sau đó ta chọn một tập hợp các quyền số thứ hai sao cho nhân tố thứ hai giải thích được phần lớn biến thiên còn lại và không có tương quan với nhân tố thứ nhất.
Nguyên tắc này được áp dụng như vậy để tiếp tục chọn quyền số cho các nhân tố
tiếp theo. Do vậy, các nhân tố được ước lượng sao cho các quyền số của chúng, không giống như các giá trị của các biến gốc, là không tương quan với nhau. Hơn nữa, nhân tố