Qua vi c nghiên c u th c t cho th y khách hàng đã đánh giá khá chính xác v
th c tr ng ho t đ ng tín d ng t i ACB. Là nhân viên quan h KHDN làm vi c t i ACB h n 5 n m, tác gi hi u rõ m c lãi su t cho vay c a ACB th ng cao h n các
ngân hàng khác, đ c bi t là các ngân hàng thu c nhà n c nh : Agribank, Vietinbank, BIDV và Vietcombank. Bên c nh đó, tác gi c ng hi u rõ quy ch cho
vay c ng nh v th t c vay v n c a ACB r t ch t ch , mà đa ph n khách hàng là doanh nghi p nh , ho t đ ng mang tính ch t gia đình nh v y nên vi c qu n lý h
th ng k toán s sài, không đáp ng đ c yêu c u c a ngân hàng. Chính đi u này làm cho ph n l n khách hàng c ng không đánh giá cao các y u t v th t c hay đi u ki n vay v n t i ACB.
Tuy nhiên, đ bù đ p ph n lãi su t cao và các th t c, đi u ki n vay v n ch c
ch thì ACB c ng cung c p các d ch v h tr hoàn toàn mi n phí nh : nhân viên t
v n t n n i, mi n phí c p th ATM, mi n phí th ng niên các lo i th tín d ng, h
th ng nh c n t đ ng qua đi n tho i, các dch v thanh toán tr c tuy n mi n phí
hay dch v t ng đài h tr khách hàng CallCenter 247,…
V s n ph m thì ACB c ng ban hành các chính sách, quy đ nh khá rõ ràng, d hi u và phù h p v i t ng đ i t ng khách hàng. Tuy nhiên, h n ch s n ph m c a
ACB là ch a phát tri n, c i ti n m nh các gói ho c bó s n ph m, bán chéo, bán k t
h p các s n ph m, ch a chú tr ng đ n s n ph m có liên quan đ n tài kho n l ng,
tài kho n giao d ch chính c a khách hàng t i ACB, t đó làm gi m kh n ng m
r ng và phát tri n các s n ph m d ch v đ c tr ng đ n t ng phân khách hàng, ch a
giúp ngân hàng khai thác t i đa ti m n ng thu nh p t khách hàng đ m r ng quy
mô và nâng cao hi u qu ho t đ ng kinh doanh c a ngân hàng.
V vi c t ng tác gi a các nhân viên và khách hàng t i ACB nhìn chung đ c
đánh giá là khá t t, làm cho khách hàng tin t ng và th y đ c s nhi t tình trong phong cách ph c v hay ch m sóc khách hàng. Nhân viên ACB đ c đánh giá cao
trong vi c x lý nghi p v c ng nh gi i quy t các khi u n i c a khách hàng.
ki m tra. ACB th ng xuyên ki m tra thông qua đ i ng th c hi n ch ng trình “khách hàng bí m t (MS)”, theo đó nhân viên MS s gi làm khách hàng và tr c
ti p đ n giao d ch đ đánh giá CLDV c a nhân viên.
Thông qua k t qu đánh giá c a khách hàng, ACB c n phát huy các y u t đ c khách hàng đánh giá cao, c ng nh xem xét, c i thi n các y u t khách hàng
ch a đ ng ý đ thu hút khách hàng m i và duy trì l ng khách hàng trung thành.
4.7Phân tích đa nhóm
Ph ng pháp phân tích đa nhóm s d ng trong nghiên c u này g m hai mô hình: mô hình kh bi n và mô hình b t bi n. Trong mô hình kh bi n, các tham s c l ng trong t ng mô hình c a các nhóm không b ràng bu c. Trong mô hình b t bi n, tham s c l ng trong t ng mô hình c a các nhóm đ c ràng bu c có giá tr nh nhau.
Ph ng pháp c l ng ML đ c s d ng trong phân tích đa nhóm. Ki m
đnh khác bi t Chi-bình ph ng đ c dùng đ so sánh hai mô hình. N u ki m đnh khác bi t Chi-bình ph ng cho th y gi a hai mô hình b t bi n và mô hình kh bi n không có s khác bi t (P > 0.05) thì mô hình b t bi n s đ c ch n (vì có b c t do
cao h n). Ng c l i, n u s khác bi t Chi-bình ph ng là có ý ngha th ng kê (P < 0.05) thì s ch n mô hình kh bi n (có đ t ng thích cao h n). Ch n mô hình kh bi n hay b t bi n, chúng ta ki m đ nh gi thuy t:
Gi thuy t H0: Chi-bình ph ng c a mô hình kh bi n không khác bi t v i Chi-bình ph ng c a mô hình b t bi n.
Gi thuy t H1: Có s khác bi t v Chi-bình ph ng gi a mô hình kh bi n và mô hình b t bi n. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
4.7.1 So sánh nhóm gi i tính
K t qu ki m đnh Chi-bình ph ng nhóm gi i tính b ng 4.16 cho th y mô hình b t bi n và mô hình kh bi n không có s khác bi t (P = 0.236 > 0.05), ta ch p nh n gi thuy t H0, bác b H1, và mô hình b t bi n s đ c ch n. Nh v y, có th k t lu n là không có s khác bi t trong m i nh h ng c a c b n ph ng th c t o giá tr lên giá tr dành cho khách hàng đ i v i nhóm gi i tính nam và n .
B ng 4.16: Ki m đnh Chi-bình ph ng c a nhóm gi i tính
Mô hình Chi – bình ph ng df P- value2
Mô hình kh bi n 739.978 484 0.000
Mô hình b t bi n 745.517 488 0.000
Sai bi t 5.539 4 0.236
(Ngu n: X lý AMOS và tính toán c a tác gi )
4.7.2 So sánh nhóm ch c v
K t qu ki m đnh Chi-bình ph ng nhóm ch c v b ng 4.17 cho th y giá tr P = 0.203 > 0.05 nên ta ch p nh n gi thuy t H0, bác b gi thuy t H1, nói cách khác là không có s khác bi t v Chi-bình ph ng gi a mô hình kh bi n và mô hình b t bi n. Do đó, ta ch n mô hình b t bi n. Nh v y, có th k t lu n là không có s khác bi t trong s tác đ ng c a c b n ph ng th c t o giá tr lên giá tr dành
cho khách hàng đ i v i nhóm ch c v .
B ng 4.17: Ki m đ nh Chi-bình ph ng c a nhóm ch c v
Mô hình Chi – bình ph ng df P- value
Mô hình kh bi n 1161.169 726 0.000
Mô hình b t bi n 1172.152 734 0.000
Sai bi t 10.983 8 0.203
(Ngu n: X lý AMOS và tính toán c a tác gi )
4.7.3 So sánh nhóm lo i hình doanh nghi p
K t qu ki m đnh Chi-bình ph ng nhóm lo i hình doanh nghi p b ng 4.18 cho th y P = 0.620 > 0.05 nên ta ch p nh n gi thuy t H0, bác b gi thuy t H1, nói cách khác là không có s khác bi t v Chi-bình ph ng gi a mô hình kh bi n và mô hình b t bi n. Do đó, ta ch n mô hình b t bi n. Nh v y, có th k t lu n là không có s khác bi t trong s tác đ ng c a c b n ph ng th c t o giá tr lên giá tr dành cho khách hàng đ i v i nhóm lo i hình doanh nghi p th ng m i và doanh nghi p s n xu t.
2
B ng 4.18: Ki m đ nh Chi-bình ph ng c a nhóm lo i hình doanh nghi p
Mô hình Chi – bình ph ng df P- value
Mô hình kh bi n 807.245 484 0.000
Mô hình b t bi n 809.881 488 0.000
Sai bi t 2.636 4 0.620
(Ngu n: X lý AMOS và tính toán c a tác gi )
4.7.4 So sánh nhóm th i gian quan h tín d ng
K t qu ki m đnh Chi-bình ph ng c a nhóm th i gian quan h tín dung b ng 4.19 cho th y P = 0.111 > 0.05 nên ta ch p nh n gi thuy t H0, bác b gi thuy t H1, nói cách khác là không có s khác bi t v Chi-bình ph ng gi a mô hình kh bi n và mô hình b t bi n. Do đó, ta ch n mô hình b t bi n. Nh v y, có th k t lu n là không có s khác bi t trong s tác đ ng c a c b n ph ng th c t o giá tr lên giá tr dành cho khách hàng đ i v i nhóm th i gian quan h tín d ng v i ngân hàng.
B ng 4.19: Ki m đnh Chi-bình ph ng c a nhóm th i gian quan h tín d ng (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mô hình Chi – bình ph ng df P- value
Mô hình kh bi n 1147.692 726 0.000
Mô hình b t bi n 1160.722 734 0.000
Sai bi t 13.03 8 0.111
(Ngu n: X lý AMOS và tính toán c a tác gi )
Tóm l i, phân tích c u trúc đa nhóm cho th y không có s khác bi t trong m i quan h gi a các ph ng th c t o giá tr và giá tr dành cho khách hàng đ i v i hai nhóm gi i tính, ba nhóm ch c v , hai nhóm lo i hình doanh nghi p và ba nhóm th i gian quan h tín d ng v i ngân hàng. i u đó có ngh a là các n l c nâng cao các
ph ng th c t o giá tr dành cho khách hàng c a ACB không c n ph i đi u ch nh theo gi i tính, ch c v , lo i hình doanh nghi p hay là th i gian quan h tín d ng c a khách hàng v i ngân hàng.
Tóm t t ch ng 4
Ch ng 4 đã trình bày k t qu nghiên c u (k t qu ki m đ nh các thang đo,
ki m đnh mô hình và các gi thuy t nghiên c u, c l ng mô hình b ng
bootstrap, phân tích đa nhóm theo các bi n ki m soát). K t qu phân tích EFA và CFA cho th y có b n ph ng th c t o giá tr dành cho khách hàng. K t qu phân tích SEM cho th y các ph ng th c t o giá tr nh h ng m nh đ n giá tr dành cho khách hàng. c l ng mô hình b ng bootstrap cho th y đ b n v ng c a mô hình
và phân tích đa nhóm theo hai nhóm gi i tính, ba nhóm ch c v , hai nhóm lo i hình doanh nghi p và ba nhóm th i gian quan h tín d ng v i ngân hàng. Bên c nh đó,
tác gi c ng phân tích rõ m c đ đánh giá c a khách hàng đ i v i các ph ng th c t o giá tr dành cho khách hàng c a ACB, t đó làm c s đ đ a ra các hàm ý chính sách nh m nâng cao giá tr dành cho khách hàng doanh nghi p t i ACB.
Ch ng 5: HÀM Ý CHÍNH SÁCH
5.1 C s hình thành hàm ý chính sách
Nhi u nghiên c u trên th gi i và Vi t Nam đã ch ng minh r ng quy t đ nh l a ch n mua s n ph m/d ch v hay nhãn hi u nào ph thu c ph n l n vào giá tr mà khách hàng nh n đ c khi mua và tiêu dùng s n ph m/d ch v đó. Và nó có m i quan h d ng v i s th a mãn c a khách hàng. Do v y, vi c nghiên c u và tìm ra nh ng chính sách nâng cao giá tr dành cho khách hàng là đi u h t s c quan tr ng.
Trong nghiên c u này, tác gi d a vào k t qu phân tích đ hình thành hàm ý chính sách cho các nhà qu n tr c a ACB.
Qua k t qu phân tích cho th y có b n ph ng th c t o giá tr dành cho khách
hàng, đó là ho t đ ng xu t s c, d n d u s n ph m, g n bó v i khách hàng và phong cách ph c v . H n n a, c b n ph ng th c t o giá tr đ u nh h ng thu n chi u
đ n giá tr dành cho khách hàng và có ý ngh a th ng kê. Trong b n ph ng th c thì
ph ng th c g n bó v i khách hàng có tác đ ng m nh nh t đ n giá tr dành cho khách hàng do tr ng s h i quy chu n hóa cao nh t (0.507), tác đ ng m nh th hai là phong cách ph c v v i tr ng s h i quy chu n hóa là 0.185, tác đ ng m nh th ba là d n đ u s n ph m v i tr ng s h i quy chu n hóa là 0.172 và cu i cùng là ho t
đ ng xu t s c v i tr ng s h i quy chu n hóa là 0.097.
Bên c nh đó, vi c đo l ng các giá tr trung bình và t l khách hàng đ ng ý thông qua phi u đánh giá c a khách hàng v các ph ng th c t o giá tr cho th y
khách hàng đánh giá ch a cao v d ch v tín d ng t i ACB. Th hi n các giá tr
đánh giá ch trên m c trung bình, đ i v i ph ng th c ho t đ ng xu t s c, giá tr trung bình ch đ t 3.48 v i h n 52% s ng i đ ng ý, đ i v i ph ng th c d n đ u s n ph m thì trung bình đ t 3.64 v i 60.9% s ng i đ ng ý, đ i v i ph ng th c g n bó v i khách hàng thì trung bình đ t 3.69 v i 60.72% s ng i đ ng ý và
ph ng th c phong cách ph c v thì giá tr tr trung bình đ t cao nh t là 3.77 v i
Chi ti t h n n a ta th y lý do khi n khách hàng l a ch n vay v n t i ACB đó
là vì giá tr mang l i cho khách hàng cao các tiêu chí nh : nhân viên r t l ch thi p và ân c n; nhân viên ACB x lý nghi p v nhanh chóng, chính xác; nhân viên gi i quy t t t các th c m c, khi u n i c a khách hàng hay ACB cung c p các d ch v t
v n h tr mi n phí hay ACB cung c p đ y đ thông tin v s n ph m tín d ng giúp khách hàng d dàng l a ch n… Ng c l i, các y u t mà khách hàng đánh giá th p nh : m c lãi su t, phí d ch v cho vay; đi u ki n hay th t c vay v n... Do đó, ngân
hàng ph i không ng ng phát huy nh ng đi m m nh, nh ng u th c ng nh ph i c i thi n nh ng đi m y u đ thu hút các khách hàng đ n v i ngân hàng. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});