Sự Khác Biệt Trong Các Nhân Tố Lựa Chọn Đối Với Nhóm Tuổi

với khách hàng rất thấp nên các nhà quản lý ngân hàng cần xem xét kỹ trước khi

đưa ra chính sách phân khúc thị trường nam và nữ dựa trên hai nhân tố này.

3.6.2. Độ tuổi

Theo mô tả mẫu được trình bày ở trên thì số người trả lời có tuổi trên 35 chỉ có 8 người nên tác giả sẽ mã hóa lại biến CN2 thành CN2new với hai nhóm: nhóm đến 25 tuổi và nhóm trên 25 tuổi.

Bảng 3.9: Sự khác biệt trong các nhân tố lựa chọn đối với nhóm tuổi

STT

Nhân tố lựa chọn	Mean	S. D	t	Sig.
1	Ảnh hưởng của người khác Đến 25	3.38	0.708	2.589	0.01**
	Trên 25	3.11	0.969
2	Lợi ích tài chính Đến 25	4.23	0.596	1.445	0.15
	Trên 25	4.1	0.674
3	Tiếp thị khuyến mãi Đến 25	3.39	0.61	1.433	0.153
	Trên 25	3.27	0.644
4	Thái độ của nhân viên Đến 25	4.38	0.496	0.054	0.957
	Trên 25	4.37	0.566
5	Cảm giác an toàn Đến 25	4.33	0.632	-0.654	0.514
	Trên 25	4.39	0.679
6	Dịch vụ ATM Đến 25	4.31	0.685	0.119	0.906
	Trên 25	4.3	0.623
7	Sự thuận tiện Đến 25	3.92	0.604	0.921	0.358
	Trên 25	3.85	0.678
8	Hình ảnh ngân hàng Đến 25	3.38	0.814	0.714	0.476
	Trên 25	3.31	0.693

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 123 trang tài liệu này.

Ghi chú: * mức ý nghĩa < 0.1; ** mức ý nghĩa < 0.05; *** mức ý nghĩa < 0.01

Tác giả tiếp tục sử dụng T-test để kiểm định sự khác biệt trung bình giữa 2 nhóm này. Kết quả kiểm định T-test được tổng hợp trong bảng 3.9 cho thấy với mức ý nghĩa 5% thì có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự đánh giá tầm quan trọng của yếu tố “ảnh hưởng của người khác” giữa hai nhóm tuổi khác nhau; các nhân tố còn lại chưa tạo sự khác biệt có ý nghĩa đối với nhóm tuổi với mức ý nghĩa 10%.

3.6.3. Thu nhập

Cũng giống nhóm tuổi, do số người trả lời có thu nhập chủ yếu nằm ở 3 nhóm đầu nên tác giả sẽ mã hóa lại biến CN3 thành CN3new với 3 nhóm: nhóm 1 có thu nhập đến 5 triệu (66 người trả lời), nhóm 2 có thu nhập từ 5 đến 10 triệu (153 người trả lời) và nhóm 3 có thu nhập trên 10 triệu (53 người trả lời). Ở đây biến định tính đã có trên 2 nhóm nên tác giả sử dụng ANOVA đơn để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm này.

Kết quả kiểm định Levene có trong mục 3 phụ lục 6 cho thấy các nhân tố đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.1; hay nói cách khác phương sai đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố giữa 3 nhóm thu nhập không khác nhau có ý nghĩa thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng được.

Bảng 3.10: Kết quả kiểm định ANOVA một yếu tố biến thu nhập

STT

Các nhân tố	F	Sig.
1	Ảnh hưởng của người khác	1.602	0.203
2	Lợi ích tài chính	0.052	0.949
3	Tiếp thị khuyến mãi	1.169	0.312
4	Thái độ của nhân viên	0.971	0.38
5	Cảm giác an toàn	0.308	0.735
6	Dịch vụ ATM	2.074	0.128
7	Sự thuận tiện	0.361	0.697
8	Hình ảnh ngân hàng	1.319	0.269

Ghi chú: * mức ý nghĩa < 0.1; ** mức ý nghĩa < 0.05; *** mức ý nghĩa < 0.01

Bảng kết quả phân tích ANOVA (bảng 3.10) cho thấy mức ý nghĩa quan sát của các nhân tố đều lớn hơn 0.1 nên chúng ta có thể kết luận rằng với mức ý nghĩa 10% thì chưa có sự khác biệt về cảm nhận của khách hàng đối với tất cả các nhân tố giữa các nhóm thu nhập khác nhau.

3.6.4. Loại hình công ty

Biến loại hình công ty được chia thành 6 nhóm nên tác giả sử dụng ANOVA

đơn để kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm này.

Bảng 3.11: Kết quả kiểm định ANOVA một yếu tố biến loại hình công ty

STT

Các nhân tố	F	Sig.
1	Ảnh hưởng của người khác	0.827	0.532
2	Lợi ích tài chính	0.454	0.81
3	Tiếp thị khuyến mãi	4.557	0.001***
4	Thái độ của nhân viên	0.288	0.92
5	Cảm giác an toàn	2.44	0.035**
6	Dịch vụ ATM	1.029	0.401
7	Sự thuận tiện	0.4	0.849
8	Hình ảnh ngân hàng	1.176	0.321

Ghi chú: * mức ý nghĩa < 0.1; ** mức ý nghĩa < 0.05; *** mức ý nghĩa < 0.01

Kết quả kiểm định Levene có trong phụ lục 6 mục 4 cho thấy các nhân tố đều có mức ý nghĩa lớn hơn 0.1; hay nói cách khác phương sai đánh giá tầm quan trọng của các nhân tố giữa các nhóm công ty không khác nhau có ý nghĩa thống kê, kết quả của phân tích ANOVA trong bảng 3.11 có thể sử dụng tốt.

Với mức ý nghĩa cho phép kiểm định này là 0.1 thì có thể nói có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về sự đánh giá tầm quan trọng của nhân tố “tiếp thị khuyến mãi” và “cảm giác an toàn” giữa 6 nhóm công ty khác nhau. Nhìn vào bảng thống kê mô tả trong mục 4 phụ lục 7, chúng ta có thể thấy mức độ quan trọng được đánh giá rất cao nhất bởi người trả lời làm trong “doanh nghiệp nhà nước” ở cả hai nhân tố, cụ thể “tiếp thị khuyến mãi” có ĐTB 3.71 và “cảm giác an toàn” có ĐTB 4.64.

Điều này có thể giải thích bởi tính thích ổn định của những người làm trong doanh nghiệp nhà nước.

Tác giả tiếp tục tiến hành phân tích Post Hoc để tìm xem sự khác biệt xảy ra ở những nhóm công ty khác nhau, kết quả trong phần cuối cùng của mục 4 phụ lục 6 cho thấy:

+ Đối với nhân tố “tiếp thị khuyến mãi”: có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm doanh nghiệp nhà nước và các loại công ty còn lại (trừ công ty liên doanh) vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình các cặp này < 0.1 là mức ý nghĩa tác giả chọn cho kiểm định này.

+ Đối với nhân tố “cảm giác an toàn”: chỉ có sự khác biệt có ý nghĩa giữa nhóm doanh nghiệp nhà nước với công ty cổ phần và công ty 100% nước ngoài vì mức ý nghĩa quan sát ở kiểm định chênh lệch trung bình các cặp này < 0.1.

3.6.5. Ngân hàng giao dịch thường xuyên nhất

Theo mô tả mẫu được trình bày ở trên thì số người trả lời sử dụng dịch vụ trong các ngân hàng SCB, ANZ và HSBC rất ít nên tác giả 3 ngân hàng này vào nhóm ngân hàng khác.

Kết quả kiểm định Levene có trong mục 5 phụ lục 6 cho thấy có 2 trường hợp, mỗi trường hợp có các hướng kiểm định tương ứng. Trường hợp 1: có 7 nhân tố có mức ý nghĩa lớn hơn 0.1; hay nói cách khác phương sai đánh giá tầm quan trọng của 7 nhân tố giữa nhóm ngân hàng không khác nhau có ý nghĩa thống kê, kết quả của phân tích ANOVA có thể sử dụng tốt. Trường hợp 2: chỉ có một nhân tố “hình ảnh ngân hàng” còn lại có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.1; hay nói cách khác phương sai đánh giá tầm quan trọng của nhân tố này giữa các nhóm ngân hàng có khác nhau có ý nghĩa thống kê, trường hợp này tác giả dùng kiểm định phi tham số Kruskal - Wallis.

Trường hợp 1:Với độ tin cậy 90%, bảng 3.12 trình bày kết quả phân tích ANOVA cho thấy mức ý nghĩa quan sát của các nhân tố đều lớn hơn 0.1, chúng ta có thể kết luận rằng với mức ý nghĩa 10% thì chưa có sự khác biệt về cảm nhận của khách hàng đối với các nhân tố này giữa các nhóm ngân hàng khác nhau.

Bảng 3.12: Kết quả kiểm định ANOVA một yếu tố biến ngân hàng giao dịch thường xuyên nhất

STT

Các nhân tố	F	Sig.
1	Ảnh hưởng của người khác	0.832	0.561
2	Lợi ích tài chính	1.374	0.216
3	Tiếp thị khuyến mãi	1.571	0.144
4	Thái độ của nhân viên	0.976	0.449
5	Cảm giác an toàn	0.621	0.738
6	Dịch vụ ATM	0.614	0.744
7	Sự thuận tiện	0.837	0.558

Ghi chú: * mức ý nghĩa < 0.1; ** mức ý nghĩa < 0.05; *** mức ý nghĩa < 0.01

Trường hợp 2: Tác giả sử dụng phân tích phi tham số Kruskal – Wallis để kiểm định sự khác biệt về mức độ cảm nhận của khách hàng đối với nhân tố “hình ảnh ngân hàng” giữa các nhóm ngân hàng.

Bảng 3.13: Kết quả kiểm định phi tham số Kruskal – Wallis

Hình ảnh ngân hàng

Chi-Square 3.300

df 7

Asymp. Sig. .856

Kết quả kiểm định trong bảng 3.13 cho thấy với mức ý nghĩa 10% thì không có sự khác biệt trong việc đánh giá mức độ quan trọng với nhân tố “hình ảnh ngân hàng” giữa các nhóm ngân hàng.

3.7. Phân tích hồi qui đa biến

Phương trình hồi quy bội biểu diễn mối quan hệ giữa các nhân tố và quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân, có dạng như sau:

Y = β0+ β1X1 + β2X2 + β3X3 + β4X4 + β5X5+ β6X6 + β7X7 + β8X8

Trong đó:

+ Y: là biến phụ thuộc thể hiện giá trị dự đoán về quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

+ X1, X2, X3, X4; X5, X6, X7, X8: là các biến độc lập theo thứ tự: Lợi ích tài chính, Tiếp thị khuyến mãi, Thái độ của nhân viên, Cảm giác an toàn, Dịch vụ ATM, Sự thuận tiện, Ảnh hưởng người khác, Hình ảnh ngân hàng.

+ β0, β1, β2, β3, β4; β5, β6, β7, β8: là các hệ số hồi quy.

Sau khi chạy hồi quy tuyến tính bội với phương pháp đưa vào một lượt (Enter), kết quả hồi quy trong phụ lục 7 cho ta R2 = 0.353 và R2 điều chỉnh = 0.333. Điều này nói lên độ thích hợp của mô hình là 33.3% hay nói một cách khác mô hình này giải thích được chỉ 33.3% sự biến thiên của nhân tố “quyết định lựa chọn ngân hàng” là do các biến trong mô hình và 66.7 % còn lại biến thiên của nhân tố “quyết

định lựa chọn ngân hàng” được giải thích giải thích bởi các biến khác ngoài mô hình mà trong phạm vi nghiên cứu của đề tài này chưa xem xét đến.

Kết quả kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình (phân tích phương sai) cho thấy mức ý nghĩa với Sig F = 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tổng thể.

Từ bảng kết quả hệ số hồi quy (bảng 3.14), ta có kết quả như sau: các nhân tố AH, KM, TD, CG, HA đều có mối quan hệ tuyến tính với QD với Sig t < 0.05. Tuy nhiên, nhân tố TC, AT, TT với Sig t > 0.05 nên không có mối quan hệ tuyến tính với QD, do vậy thành phần “lợi ích tài chính”, “dịch vụ ATM” và “sự thuận tiện” không đạt ý nghĩa trong việc thống kê mô hình này.

Bảng 3.14: Kết quả hệ số hồi quy của phân tích hồi quy

Model

Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.	Collinearity Statistics
B	Std. Error	Beta	t	Sig.	Toler ance	VIF
	Constant	1.142	.228		4.999	.000
1	AH TC	.062 .059	.024 .043	.129 .090	2.535 1.386	.012 .167	.947 .583	1.056 1.714
	KM	.226	.037	.334	6.135	.000	.832	1.201

TD	.095	.045	.120	2.124	.035	.769	1.300
CG	.138	.040	.214	3.475	.001	.648	1.543
AT	.057	.040	.086	1.428	.154	.679	1.472
TT	.061	.037	.094	1.646	.101	.761	1.313
HA	.073	.031	.124	2.348	.020	.878	1.139

Kết quả cũng cho thấy, tất cả 5 nhân tố của thang đo “quyết định lựa chọn ngân hàng” đều ảnh hưởng dương đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân (do có các hệ số β dương). Nghĩa là, nếu cảm nhận của khách hàng về tiếp thị khuyến mãi, cảm giác an toàn, thái độ nhân viên, hình ảnh ngân hàng và ảnh hưởng người khác tăng thì quyết định của khách hàng khi lựa chọn ngân hàng giao dịch cũng tăng lên; và ngược lại (khi xét sự thay đổi của một yếu tố thì các yếu tố khác được giả định là không đổi)

Phương trình hồi quy bội chuẩn hóa được xác định như sau:

QD = 1.142 + 0.226*KM + 0.138*CG + 0.095*TD + 0.073*HA + 0.062*AH

Trong đó:

KM : Tiếp thị khuyến mãi CG : Cảm giác an toàn TD : Thái độ phục vụ HA : Hình ảnh ngân hàng

AH : Ảnh hưởng của người khác

Do hệ số VIF thấp nên để xác định tầm quan trọng của AH, KM, TD, CG, HA trong mối quan hệ với QD ta có thể căn cứ vào hệ số β. Nếu trị tuyệt đối hệ số β của nhân tố nào càng lớn thì nhân tố đó ảnh hưởng càng quan trọng đến QD. Từ phương trình hồi quy trên đưa ra nhận xét như sau, cảm nhận của khách hàng về “tiếp thị khuyến mãi” ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng vì β = 0.226 lớn nhất trong các β, tiếp theo là cảm nhận của khách hàng về “cảm giác an toàn” (β = 0.138), “thái độ nhân viên” (β = 0.095), “hình ảnh ngân hàng” (β = 0.073), cuối cùng là cảm nhận của khách hàng về “ảnh hưởng của người khác (β = 0.062).

Từ kết quả phân tích hồi quy, các giả thuyết ban đầu được phát biểu lại như bảng 3.15

Bảng 3.15: Bảng tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết

Nhân tố

Kết quả

Ảnh hưởng của người khác tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Chấp nhận

Thái độ của nhân viên tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Chấp nhận

Hình ảnh ngân hàng tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Chấp nhận

Dịch vụ ATM tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Không chấp nhận

Sự thuận tiện tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Không chấp nhận

Cảm giác an toàn tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân.

Chấp nhận

Tiếp thị khuyến mãi tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Chấp nhận

Lợi ích tài chính tác động tích cực đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân

Không chấp nhận

Có sự khác biệt về các yếu tố tác động đến quyết định lựa chọn ngân hàng của khách hàng cá nhân theo các đặc điểm cá nhân của khách hàng

Chấp nhận