Để đánh giá toàn diện về mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân tại các chi nhánh ACB trên địa bàn TP.HCM tác giả đã sử dụng mô hình SERVQUAL của Parasuraman để nghiên cứu với những phân tích nêu trên. Tuy nhiên, trong quá trình thiết kế thang đo, nghiên cứu này chỉ giữ lại những câu hỏi thích hợp và bổ sung thêm một số yếu tố, câu hỏi mới dựa trên nền tảng mô hình và thang đo của Parasuraman đó là yếu tố giá. Nguyên nhân là do đặc điểm biến động của thị trường tài chính VN và những đặc thù văn hóa kinh doanh, giá cả sản phẩm hay lãi suất tiền vay (tiền gửi) luôn được khách hàng so sánh, đánh giá giữa các ngân hàng.
Nghiên cứu này được thực hiện thông qua 2 bước chính đó là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức theo quy trình sau:
Nghiên cứu sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định tính thảo luận nhóm và phỏng vấn thử 10 khách hàng.
Hiệu chỉnh thang đo
Khi thực hiện thảo luận cùng các chuyên gia về các thang đo cụ thể thuộc các thành phần chất lượng dịch vụ, đa số các ý kiến cho rằng: ACB là một ngân hàng có quy mô lớn, có khả năng cạnh tranh với các ngân hàng trong nước và trong khu vực. ACB có đối tượng khách hàng đa dạng, và đang được biết là ngân hàng có lợi thế về huy động vốn và cho vay, có mục tiêu và chiến lược phát triển riêng biệt.
Như vậy thang đo thành phần chất lượng dịch vụ ngân hàng sau khi hiệu chỉnh vẫn gồm 22 biến. Thang đo sự hài lòng của khách hàng gồm 3 biến vẫn như đề xuất ban đầu -> thang đo sau khi hiệu chỉnh gồm 25 biến được mã hóa như phụ lục 1.
Thiết kế bảng câu hỏi khảo sát
Phần 1: Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ của ngân hàng ACB
Phần 2: Một số thông tin về sử dụng dịch vụ ngân hàng của khách hàng và các thông tin phân loại đối tượng phỏng vấn.
Bảng câu hỏi chính thức được thiết kế gồm 31 biến quan sát (xem phụ lục 1).
Nghiên cứu chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát.
Phƣơng pháp thu thập thông tin và cỡ mẫu:
Thông tin dữ liệu được thu thập thông qua điều tra khách hàng cá nhân của ACB tại một số phòng giao dịch và chi nhánh trên địa bàn TP.HCM bằng cách phỏng vấn trực diện.
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện.
Theo nghiên cứu, có các nhà nghiên cứu cho rằng, nếu sử dụng theo phương pháp ước lượng kích thước mẫu thử tối thiểu phải từ 100 đến 150 (Hair & ctg, 1998). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu tới hạn phải là 200 (Hoelter. 1983). Cũng có nhà nghiên cứu cho rằng kích thước mẫu thử tối thiểu là 5 mẫu cho một tham số cần ước lượng (tiêu chuẩn 5:1) (Bollen 1989).
Kích thước mẫu dự tính là 200 và để đạt kích thước mẫu này 400 bảng câu hỏi đã được gửi đi phỏng vấn. Sau bốn tháng điều tra chính thức (từ 1/4/2013 đến 31/7/2013), tác giả đã nhận lại 255 phiếu, trong đó có 50 phiếu không hợp lệ do bỏ trống nhiều câu trả lời. Như vậy, sau khi loại đi 50 phiếu không hợp lệ, với 205 phiếu còn lại đã đáp ứng được yêu cầu về kích cỡ mẫu cần phân tích.
Các dữ liệu sau khi thu thập sẽ được làm sạch và xử lý bằng phần mềm SPSS. Một số phương pháp phân tích được sử dụng trong phương pháp nghiên cứu như sau:
Thống kê mô tả:
Tập dữ liệu sau khi được mã hóa và hiệu chỉnh sẽ được đưa vào mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát như: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, thời gian sử dụng dịch vụ và các dịch vụ sử dụng tại ACB.
Cronbach Alpha:
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 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.
Phân tích nhân tố khám phá EFA (exploratory factor analysis):
Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy. Phân tích nhân tố khám phá là kỹ thuật được sử dụng nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu. 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.
Trong phân tích nhân tố khám phá, trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Trị số KMO phải có giá trị
trong khoảng từ 0.5 đến 1 thì phân tích này mới thích hợp, còn nếu như trị số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu.
Ngoài ra, phân tích nhân tố còn dựa vào eigenvalue để xác định số lượng nhân tố. Chỉ những nhân tố có eigenvalue lớn hơn 1 thì mới được giữ lại trong mô hình. Đại lượng eigenvalue đại diện cho lượng biến thiên được giải thích bởi nhân tố. những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc.
Một phần quan trọng trong bảng kết quả phân tích là ma trận nhân tố hay ma trận nhân tố khi các nhân tố được xoay. Ma trận nhân tố chứa các hệ số biểu diễn các biến chuẩn hóa bằng các nhân tố (mỗi biến là một đa thức của các nhân tố). Những hệ số tải nhân tố (factor loading) biểu diễn tương quan giữa các biến và các nhân tố. Hệ số này cho biết nhân tố và biến có liên quan chặt chẽ với nhau. Nghiên cứu sử dụng phương pháp trích nhân tố principal components nên các hệ số tải nhân tố phải có trọng số lớn hơn 0.5 thì mới đạt yêu cầu.
Ngoài ra thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và sự khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải không nhỏ hơn 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Phân tích hồi quy tuyến tính:
Theo giả thiết của nghiên cứu là có mối liên hệ giữa khái niệm và các thành phần của chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng. Vấn đề đặt ra trong nghiên cứu này là có mối quan hệ tuyến tính cùng chiều giữa các thành phần chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng? Mức độ quan hệ như thế nào? Như vậy mô hình tuyến tính bội được sử dụng để phân tích và giải thích vấn đề.
Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy tổng thể các biến (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 20.0
Viết báo cáo và trình bày kết quả nghiên
cứu Xử lý số liệu:
- Phân tích thống kê mô tả - Phân tích độ tin cậy - Phân tích nhân tố EFA - Phân tích hồi quy
- Kiêm định giả thiết nghiên cứu Cơ sở lý luận:
- Lý thuyết về lòng trung thành của khách hàng - Các nghiên cứu có liên quan
Nghiên cứu sơ bộ định tính
- Thảo luận nhóm với các đối tượng đang công tác trong ngành ngân hàng - Phỏng vấn thử
Mô hình và thang đo nháp
Chất lượng dịch vụ
Mô hình và thang đo điều chỉnh Nghiên cứu chính thức định lượng