Luận văn Thạc sĩ Kinh tế: Giải pháp nâng cao sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu

56 tương quan biến-tổng cao và lớn hơn 0.3 nên các biến quan sát đạt yêu cầu và thang đo đạt độ tin cậy. – Thang đo phương tiện hữu hình: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Phương tiện hữu hình là 0.884 > 0.8 nên thang đo lường là tốt. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-tổng cao và lớn hơn 0.3 nên các biến quan sát đạt yêu cầu và thang đo đạt độ tin cậy. – Thang đo giá cả: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự tin cậy là 0.778> 0.7 nên thang đo đạt tiêu c huẩn. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3 nên các biến quan sát đạt yê u cầu và thang đo đạt độ tin cậy. – Thang đo Hình ảnh ngân hàng: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Hình ảnh ngân hàng là 0.769 > 0.7 nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệsố tương quan biến-tổng đều lớn hơn 0.3 nên các biến quan sát đạt yêu cầu và thang đo đạt độ tin cậy. – Thang đo sự hài lòng: Hệ số Cronbach’s Alphacủa thang đo Sự hài lòng là 0.749 > 0.7 nên thang đo đạt tiêu chuẩn. Đồng thời, các biến quan sát đều có hệ số tươngquan biến-tổng đều lớn hơn 0.3 nên các biến quan sát đạt yêu cầu và thang đo đạt độ tin cậy. 2.4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) 32 biến quan sát sẽ được đánh giá bằng EFA với phương pháp trích Principal Component Analysis và phép xoay Varimax. Số lượng các nhân tố được xác định dựa vào eigenvalue: chỉ những nhân tố có giá trị riêng (eigenvalue) lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.  Kết quả EFA lần đầu(Chỉ ghi hệ số tải nhân tố lớn nhất của mỗi biến quan sát tại mỗi dòng để đơn giản hơn trong việc đọc dữ liệu) Bảng 2.7 – Kết quả phân tích nhân tố lần đầu Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 5 6 7 BD8 .876 BD7 .857 BD2 .743

57 BD1 .685 BD3 .629 BD5 .600 BD4 .561 BD6 .526 HH2 .481 .390 HH4 .905 HH1 .897 HH3 .812 GC1 .924 GC3 .907 GC2 .598 TC1 .734 TC3 .724 TC4 .665 TC2 .578 DC1 .855 DC2 .828 DC3 .657 HA2 .854 HA1 .812 HA3 .739 DU1 .743 DU2 .731 DU3 .529 Total 8.637 3.060 2.462 1.999 1.451 1.329 1.257 % of Varianc e 30.847 10.930 8.793 7.140 5.181 4.747 4.490

58 Cumula tive % 30.847 41.777 50.570 57.710 62.891 67.638 72.128 Theo tiêu chuẩn của Hair thì |FL(v1)|max >= 0.5. Kết quả phân tích nhân tố lần đầu cho thấy factor loading lớn nhất của biến quan sát HH2 là 0.481< 0.5 nên bịloại ra khỏi mô hình trước, tiếp tục thực hiện EFA lần hai được kết quả như sau:  Kết quả EFA lần 2 Bảng 2.8 – Kết quả phân tích nhân tố lần hai Rotated Component Matrix a Component 1 2 3 4 5 6 7 BD8 .878 BD7 .858 BD2 .746 BD1 .686 BD3 .625 BD5 .582 BD4 .555 BD6 .522 HH4 .909 HH1 .902 HH3 .814 GC1 .931 GC3 .918 GC2 .590 TC1 .736 TC3 .729 TC4 .661 TC2 .587 DC1 .854

59 DC2 .826 DC3 .665 HA2 .855 HA1 .812 HA3 .739 DU1 .745 DU2 .734 DU3 .548 Total 8.231 3.053 2.457 1.997 1.447 1.321 1.242 % of Varia nce 30.485 11.308 9.099 7.397 5.361 4.892 4.600 Cum ulativ e % 30.485 41.793 50.892 58.289 63.650 68.542 73.142 KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .820 Bartlett's T est of Sphericity Approx. Chi-Square 4298.589 df 351 Sig. .000 Chỉ số KMO có được là 0.8 20, nằm trong khoảng từ 0.5 đến1, nghĩa là phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu, đồng thời mức ý nghĩa thống kê của kiểm định Bartlett bằng 0.00 < 0.05 cho biết các biến có tương quan với nhau trong tổng thể (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Kết quả EFA cho thấy có 7 nhân tốđược trích tại eigenvalue = 1.242, phương sai trích là 73.142%. Con sốnày cho biết 7 nhân tố giải thích được 73.142% biến thiên của dữ liệu.Như vậy phươngsai trích đạt yêu cầu lớn hơn 50% (Hair & ctg, 1998). Do đó, kết quả sau khi phân tích nhân tố cho thấy có 7 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn là:

60 – Sự bảo đảm: gồm 8 biến của nhân tố Sự bảo đảm – Phương tiện hữu hình: gồm 3 biến của nhân tố Phương tiện hữu hình – Giá cả: gồm 3 biến của nhân tố Giá cả – Sự tin cậy: Gồm 4 biến của nhân tố Sự tin cậy – Đồng cảm: Gồm 3 biến của nhân tố Sự đồng cảm – Hình ảnh ngân hàng: Gồm 3 biến của nhân tố Hình ảnh ngân hàng – Khả năng đáp ứng: Gồm 3 biến của nhân tố Khả năng đáp ứng  Kết quả phân tích EFA đối với Sự hài lòng Bảng 2.9 – Kết quả phân tích nhân tố đối với Sự hài lòng Biến quan sát Giá trị HL1 .915 HL2 .881 HL3 .636 KMO .579 Eigenvalues 2.017 Phương sai rút trích (%) 67.244 KMO đạt được là 0.579, Eigenvalue > 1 và tổng phương sai dùng để giải thích nhân tố > 50% (67.244%) thỏa điều kiện của phân tích nhân tố. Như vậy, k ết quả phân tích nhân tố về mức độ hài lò ng của khá ch hàng c ho thấy 3 biến quan sát HL1, HL2, HL3 đều có Hệ số tải nhân tố> 0.5 và dùng để giải thích thang đo mức độ hài lòng khách hàng là hợp lý. 2.4.2.4 Mô hình nghiên cứu tổng quát  Mô hình nghiên cứu Sau khi tiến hành phân tích dữ liệu thu thập được thông qua các bước phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha, và phân tích nhân tố, mô hình nghiên cứu vẫn bao gồm 7 biến độc lập (Sự bảo đảm, Phương tiện hữu hình, Giá cả, Sự tin cậy, Đồng cảm, Hình ảnh doanh nghiệp, Khả năng đáp ứng)để đo lường biến phụthuộc là Sựhài lòng của khách hàng. Cả 7 biến này đều tác động và làm tăng/giảm sựhài lòng của khách hàng với các thang đo như đã trình bày ởBảng 2.8và mô hình nghiên cứu tổng quát vẫn được giữ nguyênnhưsau:

61 Hình 2.2 - Mô hình nghiên cứu tổng quát sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu  Các giả thuyết nghiên cứu Ho: Sự bảo đảm càng cao thì khách hàng sẽ càng hài lòng H1: Phương tiện hữu hình càng hiện đại thì sự hài lòng càng H2: Tính cạnh tranh về giá càng cao thì khách hàng càng hài lòng H3: Sự tin cậy càng cao thì sự hài lòng của khách hàng càng tăng H4: Sự đồng cảm càng tăng thì khách hàng càng hài lòng H5: Hình ảnh doanh nghiệp càng tốt thì sự hài lòng của khách hàng càng tăngcàng tăng H6: Khả năng đáp ứng càng nhiều thì sự hài lòng càng cao Sự tin cậy Năng lực phục vụ Khả năng đáp ứng Đồng cảm Phương tiện hữu hình Hình ảnh doanh nghiệp Giá cả SHL của KH về dịch vụ HĐV của ACB

62 2.4.2.5 Kiểm định mô hình nghiên cứu Người ta sử dụng một số thống kê có tên là Hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng.Nếu giữa hai biến có sự tương quan chặt thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.Trong phân tích tương quan Pearson, không có sự phân biệt giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc mà tất cả đều được xem xét như nhau.Đa cộng tuyến là trạng thái trong đó các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau.Vấn đề của hiện tượng cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau, và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc. Hiệu ứng khác của sự tương quan khá chặt giữa các biến độc lập là nó làm tăng độlệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giảm trị thống kê t của kiểm định ý nghĩa của chúng nên các hệsốcó khuynh hướng kém ý nghĩa hơn khi không có đa cộng tuyến trong khi hệsốxác định R squarevẫn khá cao. Trong quá trình phân tích hồi quy bội, đa cộng tuyến được SPSS chuẩn đoán bằng lựa chọn Collinearity Diagnostic. Xem xét ma trận tương quan giữa các biến độc lập (Xem phụ lục) , t a thấy nhân tố sự bảo đảm có tương quan mạnh nhất với nhân tố giá cả(0.271). Kế tiếp, nhân tố sự tin cậy có tương quan đáng kể với nhân tố khả năng đáp ứng(0.293) và nhân tố Sự đồng cảm (0.270). Nhân tố khả năng đáp ứng có tương quan nhiều nhất đến nhân tố hình ảnh ngân hàng(0.262), trong khi sự đồ ng cảm lại có tương quan nhiều nhất với nhân tố phương tiện hữu hình (0.283). Nhân tố giá cả có tương quan cao với nhân tố hình ảnh ngân hàng (0.282). Ngoài ra, nhân tố Sự hài lòng cũng có sự tương quan tuyến tính rất chặt chẽ với tất cả 7 biến độc lập (Sự bảo đảm, Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Sự đồng cảm, Giá cả, Hình ảnh ngân hàng, Phương tiện hữu hình) Nhưvậy, giữa các biến độc lập với nhau có sựtương quan tuyến tính yếu đều có hệsố Pearson <0.3 do đó thỏa điều kiện để đưa vào phân tích hồi quy. 2.4.2.6 Phân tích hồi quy Phân tích hồi quy sẽ xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc “Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu” và các biến độc lập (Sự bảo đảm, Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Sự đồng cảm, Giá cả, Hình ảnh ngân hàng, Phương tiện hữu hình). Mô hình phân tích hồi quy sẽ mô tả hình thức của mối liên hệ và qua đó giúp ta dự đoán được mức độ của biến phụ thuộc khi biết trước giá trị của biến độc lập.Phương

63 pháp phân tích được chọn lựa là phương pháp Enter.Kết quảphân tích thể hiện ở bảng sau: Bảng 2.10 - Thống kê phân tích các hệ số hồi quy Chỉ số Giá trị R 0.831 a R Square 0.690 Adjusted R Square 0.680 Durbin-Watson 2.195 F 67.074 Sig. .000 b Bảng 2.11: Kết quả hồi quy Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn Biến Hệ số hồi quy Kiểm định t Sig. Hệ số VIF (Constant) 2.546 24.063 .000 Sự bảo đảm .041 .983 .000 1.191 Sự tin cậy .093 2.180 .030 1.243 Khả năng đáp ứng .469 10.882 .000 1.264 Sự đồng cảm .373 8.468 .000 1.321 Giá cả .141 3.418 .001 1.161 Hình ảnh doanh nghiệp .248 5.824 .000 1.231 Phương tiện hữu hình .084 2.039 .043 1.158 Hệ số R2 hiệu chỉnh = 0.680 nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính bội đã xây dựng phù hợp với tập dữ liệu là 68%. Hay nói cách khác 7 nhân tố giải thích được 68% sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu. Kiểm định F sử dụng trong phân tích phương sai là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể để xem xét biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với toàn bộ tập hợp của các biến độc lập.Nhìn vào bảng ta thấy

64 rằng trị thống kê F được tính từ giá trị R2 đầy đủ khác 0, giá trị sig. rất nhỏ cho thấy mô hình sử dụng là phù hợp. Thêm vào đó, tiêu chí Collinearity diagnostics (chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến) với hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor) của các biến độc lập trong mô hình đều <2 thể hiện tính đa cộng tuyến của các biến độc lập là không đáng kể và các biến trong mô hình được chấp nhận. Sau cùng, hệ số Durbin Watson dùng để kiểm định tương quan chuỗi bậc nhất cho thấy mô hình không vi phạm khi sử dụng phương pháp hồi quy bội vì giá trị d đạt được là 2.195(lớn hơn 1 và nhỏ hơn 3) và chấp nhận giảthuyết không có sựtương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình. Nhưvậy, mô hình hồi quy bội thỏa các điều kiện đánh giá và kiểm định độphù hợp cho việc rút ra các kết quảnghiên cứu. Hàm hồi quy có dạng như sau: SHL = 2.546 + 0.469DU + 0.373DC+ 0.248HA + + 0.141GC + 0.093TC + 0.084HH + 0.041BD +0.106 Trong đó: – SHL: Sự hài lòng – BD: Sự bảo đảm – TC: Sự tin cậy – DU: Khả năng đáp ứng – DC: Sự đồng cảm – GC: Giá cả – HA: Hình ảnh ngân hàng – HH: Phương tiện hữu hình Theo phương trình hồi quy ở trên cho thấy S ự hài lòng của khách hàng có quan hệ tuyến tính với các nhân tố Khả năng đáp ứng (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.469), Sự đồng cảm (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.373), Hình ảnh ngân hàng ( hệ số Beta chuẩn hóa là 0,248), Giá cả (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.141), Sự tin cậy (h ệ số Beta chuẩn hóa là 0.093, Phương tiện hữu hình (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.084), Sự bảo đảm (hệ số Beta chuẩn hóa là 0.041). Cũng phải nói thêm rằng các hệ sốBeta chuẩn hóa đều >0 cho thấy các biến độc lập tác động thuận chiều với Sựhài lòng khách hàng.Kết quảnày cũng khẳng định các giảthuyết nêu ra trong mô hình nghiên cứu (H0-H6) được chấp nhận và được kiểm định phù hợp.Nhưvậy, ngân hàng phải nỗlực cải tiến những nhân tốnày đểnâng cao sựhài lòng của khách hàng.

65 2.4.2.7 Phân tích ANOV A Phân tích Anova là công cụ để kiểm định sự khác biệt của gi á trị trung bình của một biến định lượng theo nhiều thuộc tính của một biến định tính. Giả thuyết H0: Không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng giữa các nhóm khách hàng ở độ tuổi khác nhau. Giả thuyết H1: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có thu nhập khác nhau. Giả thuyết H2: Không có sự khác biệt về sự hài lòng giữa các nhóm khách hàng có trình độ học vấn khác nhau. Bảng 2.12: Kết quả phân tích ANOVA và kiểm định Post Hoc Test Sự khác biệt về đánh giá các thành phần chất lượng dịch vụ Loại kiểm định Kiểm định Levene test Sig Độ tuổi ANOVA 0.443 0.001 Học vấn ANOVA 0.471 0.002 Thu nhập POST HOC TEST 0.000 Kiểm định Levene test cho kết quả các nhóm khách hàng được phân chia theo các biến phân loại có phương sai bằng nhau với mức ý nghĩa 5%. Vìvậy kết quả phân tích Anova và Post hoc – test sử dụng tốt. Theo kết quả kiểm định Anova và Post hoc test những biến nào có giá trị nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% thì giả thuyết H0 – H2 bị bác bỏ, nghĩa là việc đánh giá các thành phần chất lượng dịch vụ huy động vốn phụ thuộc vào các yếu tố: Độ tuổi, Thu nhập, Học vấn. 2.4.3Nhận xét kết quả nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu Sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ huy động vốn của Ngân hàng TMCP Á Châu được đo lường theo theo điểm trung bình của 7 thành phần (phụ lục 9): Sự bảo đảm, Sự tin cậy, Khả năng đáp ứng, Sự đồng cảm, Giá cả, Hình ảnh ngân hàng, Phương tiện hữu hình và các biến có trong mô hình đã hiệu chỉnh. Giá trị này chính là giá trị trung bình của sự cảm nhận của khách hàng về nhân tố đó