Đánh Giá Thực Trạng Chất Lượng Dịch Vụ Thẻ Atm Của Eximbank Huế:

Nhận xét: Qua hai bảng trên, có thể nhận thấy tình hình kinh doanh thẻ từ 2011- 2013 của Eximbank như sau:

Số lượng thẻ phát hành nhìn chung tăng, đặc biệt tăng mạnh năm 2012 với 598 thẻ. Trong đó chiếm số lượng chủ yếu trên 90% là thẻ ghi nợ nội địa V-top, thẻ ghi nợ quốc tế và thẻ tín dụng còn chiếm tỉ trọng thấp. Đây được coi là một dấu hiệu khả quan khi mà tình hình kinh doanh thẻ ngày càng gay gắt, thị trường thẻ càng bão hòa.

Qua đó doanh số thanh toán thẻ cũng tăng, trong đó thẻ V-top đạt doanh số thanh toán lớn nhất, hơn 48 tỉ năm 2013. Điều này cho thấy tiện ích trong việc dùng thẻ là rất lớn đã được mọi người chú ý nhiều hơn và được sử dụng phổ biến hơn trong các giao dịch hàng ngày. Tuy nhiên doanh số thanh toán/thẻ/năm còn khá thấp, cho thấy các KH của Eximbank cũng đang sử dụng thẻ của nhiều ngân hàng khác nên việc thanh toán thẻ của họ không chỉ tập trung vào thẻ của Eximbank hoặc có thể KH chưa hiểu hết được các tiện ích có thể khai thác của DV thẻ nên doanh số thanh toán chưa cao.

2.2.2. Đánh giá thực trạng chất lượng dịch vụ thẻ ATM của Eximbank Huế:

2.2.2.1. Mô tả bộ số liệu điều tra:

a. Mô tả về đối tượng khách hàng:

Bảng2.7: Mô tả đối tượng khách hàng

Frequency	Percent
Giới tính	Nam	64	45.71
Giới tính	Nữ	76	54.29
Độ tuổi	Dưới 18	2	1.43
	18-25	65	46.43
	26-45	59	42.14
	Trên 45	14	10.00
Nghề nghiệp	Học sinh-sinh viên	56	40.00
	Kinh doanh buôn bán	21	15.00
	Cán bộ công chức	58	41.43
	Hưu trí	5	3.57
Mức thu nhập	Chưa có	28	20.00
	Dưới 2 triệu đồng	26	18.57
	2-5 triệu đồng	46	32.86
	5-7 triệu đồng	21	15.00
	Trên 7 triệu đồng	19	13.57
Tổng		140	100

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 71 trang tài liệu này.

(Nguồn: Số liệu điều tra)

Để nghiên cứu chất lượng DV thẻ ATM của Eximbank trên địa bàn thành phố Huế, tác giả tiến hành phỏng vấn trực tiếp 140 KH theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện khi KH đến giao dịch tại các máy ATM. Như kết quả nhận được cho thấy, đối tượng KH trả lời phỏng vấn khá đa dạng. Trong đó, bộ phận lớn là cán bộ, viên chức, những người làm kinh doanh, học sinh – sinh viên có thu nhập trung bình hoặc thu nhập thấp.

- Về giới tính:

Qua quá trình điều tra KH sử dụng DV thẻ ATM của EximBank đã có 45.71% KH nam và 54.3% KH nữ tham gia phỏng vấn. Có thể thấy sự khác biệt về số lượng KH nam và nữ khi sử dụng thẻ ATM là không lớn, sở dĩ có sự chênh lệch này là do cỡ mẫu nghiên cứu chưa đủ lớn.

- Về độ tuổi:

Kết quả điều tra cho thấy đối tượng KH chính sử dụng thẻ ATM rơi vào khoảng 18

-25 tuổi (chiếm 46.43%) và tiếp theo là khoảng 26-45 tuổi (chiếm 42.14%). Đây là hai nhóm tuổi có nhu cầu lớn về sử dụng thẻ. Nhóm thứ nhất chủ yếu là những KH trẻ có thu nhập chưa cao hoặc chưa có thu nhập, mục đích sử dụng thẻ là để nhận tiền từ người thân, nhận lương,… Nhóm thứ 2 là những người đã có công việc ổn định, đã có gia đình nên mục đích sử dụng thẻ của họ cũng đa dạng hơn và tần suất sử dụng cũng cao hơn.

- Về mức thu nhập và nghề nghiệp của KH cũng có mối tương đồng:

Mức thu nhập từ chưa có đến dưới 2 triệu chiếm khoảng 38% tương ứng với đối tượng phỏng vấn là học sinh-sinh viên chiếm 40% trong khảo sát. Tiếp theo là đối tượng có thu nhập trung bình từ 2 đến 5 triệu (chiếm 33%), có thu nhập khá 5-7 triệu chiếm 15% và đối tượng có thu nhập cao trên 7 triệu (chiếm gần 14%). Các đối tượng này chủ yếu là các cán bộ nhân viên (chiếm hơn 41%) hoặc người kinh doanh buôn bán (chiếm 15%) và một bộ phận nhỏ là hưu trí (chiếm gần 4%).

b. Mô tả hành vi sử dụng thẻ của khách hàng:

Bảng 2.9: Thống kê thời gian sử dụng thẻ của khách hàng được phỏng vấn

Frequency	Percent
Thời gian sử dụng thẻ	Dưới 1 năm	17	12.14
	6 tháng- 1 năm	20	14.29
	1 -3 năm	67	47.86
	> 3 năm	36	25.71
Tổng		140	100

(Nguồn: Số liệu điều tra)

Qua khảo sát cho thấy:

KH được phỏng vấn có thời gian sử dụng thẻ chủ yếu là trên một năm, cụ thể: từ 1-3 năm chiếm hơn 47% và trên 3 năm chiếm hơn 25%. Đối tượng có thời gian sử dụng thẻ đủ lâu để có thể đưa ra được các đánh giá toàn diện cho các tiêu chí về chất lượng DV thẻ của ngân hàng.

2.2.2.2.Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha:

Bảng 2.10: Hệ số Alpha của các thành phần trong thang đo

Corrected Item- Total Correlation	Cronbach's Alpha if Item Deleted
Phương tiện hữu hình	0.867
PT1	0.681	0.844
PT2	0.481	0.868
PT3	0.741	0.834
PT4	0.722	0.837
PT5	0.699	0.841
PT6	0.786	0.828
PT7	0.401	0.881
Sự đáp ứng	0.805
DU1	0.488	0.791
DU2	0.505	0.789
DU3	0.656	0.752
DU4	0.730	0.738
DU5	0.678	0.749
DU6	0.358	0.818
Năng lực phục vụ	0.858
NL1	0.623	0.856
NL2	0.596	0.861
NL3	0.844	0.762
NL4	0.777	0.787
Sự đồng cảm	0.881
DC1	0.748	0.85
DC2	0.851	0.756
DC3	0.712	0.88
Sự tin cậy	0.912
TC1	0.556	0.916
TC2	0.752	0.897
TC3	0.732	0.899
TC4	0.790	0.893
TC5	0.839	0.888
TC6	0.757	0.896
TC7	0.710	0.901

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Theo nhiều nghiên cứu cho thấy, thang đo có hệ số Alpha từ 0.6 trở lên là sử dụng được và những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại.

Theo kết quả của bảng tổng hợp trên, có thể thấy thang đo SERVPERF đang sử dụng có độ tin cậy cao ở cả năm thành phần. Tất cả 27 biến quan sát đều thỏa mãn các điều kiện đặt ra để tiến hành các bước tiếp theo. Đồng thời các biến quan sát của biến phụ thuộc cũng có hệ số Alpha thỏa mãn điều kiện.

2.2.2.3.Phân tích nhân tố khám phá EFA:

a. Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến độc lập:

Để xác định số lượng nhân tố, trong nghiên cứu này sử dụng 2 tiêu chuẩn:

- Tiêu chuẩn Kaiser (Kaiser Criterion) nhằm xác định số nhân tố được trích từ thang đo. Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị từ 0.5 trở lên (Othman & Owen, 2000), kiểm định Bartlett’s có giá trị Sig < 0.05, các biến có hệ số truyền tải (Factor loading) nhỏ hơn 0.5 sẽ bị loại. Các nhân tố kém quan trọng bị loại bỏ, chỉ giữ lại những nhân tố quan trọng bằng cách xem xét giá trị Eigenvalue. Giá trị Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, chỉ có nhân tố nào có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích.

Tiêu chuẩn tổng phương sai trích (Variance Explained Criteria): Phân tích nhân tố là thích hợp nếu tổng phương sai trích (Cumulative % Extraction Sums of Squared Loadings) lớn hơn 50% (Gerbing & Anderson, 1988).

Mô hình được sử dụng trong đề tài nghiên cứu này là mô hình SERVPERF, là một mô hình đánh giá chất lượng DV phổ biến trên thế giới. Tuy nhiên việc áp dụng mô hình này vào đánh giá chất lượng DV thẻ ATM tại Eximbank Huế sẽ có thể có những khác biệt nhất định, do đó việc phân tích nhân tố là cần thiết phải thực hiện. Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo và loại đi các biến không đảm bảo độ tin cậy, nghiên cứu đi sâu hơn vào phân tích nhân tố.

Tiến hành phân tích nhân tố với 27 biến. Kết quả thu được qua 4 lần phân tích nhân tố như sau:

- Phân tích lần 1: loại biến TC7

- Phân tích lần 2: loại biến DU5

- Phân tích lần 3: loại biến DU6

- Phân tích lần 4: tất cả các biến đều đạt yêu cầu nên không loại biến nào.

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	0.855
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square	2.377E3
df	276
Sig.	0.000

Bảng 2.11: Kiểm định KMO & Bartlett’s test KMO and Bartlett's Test

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS) KMO là một chỉ tiêu dùng để xem xét sự phù hợp của EFA, theo kết quả trên ta thấy giá trị kiểm định KMO thu được từ kiểm định các biến độc lập là 0.836 là thỏa

mãn điều kiện > 0.5. Do đó phân tích nhân tố là thích hợp.

Kiểm định Bartlett xem xét giả thuyết Ho: “Độ tương quan của các biến quan sát bằng không trong tổng thể”. Nhìn vào bảng ta thấy Sig<0.05 nên ta hoàn toàn bác bỏ giả thiết Ho, hay các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Tại các mức giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, với phương pháp rút trích Component Principle và phép quay Varimax, phân tích nhân tố EFA đã rút trích được 5 nhân tố từ 24 biến quan sát với phương sai trích được là 69.504% > 50%( đạt yêu cầu), nghĩa là 5 nhân tố này giải thích được 69.504% sự biến thiên của dữ liệu. Sau 4 lần phân tích nhân tố, ta có được kết quả ma trận xoay như bảng dưới đây:

Bảng 2.12: Ma trận xoay nhân tố của thang đo SERVPERF:

Rotated Component Matrixa

	Component
	1	2	3	4	5
PT1		0.552
PT2		0.771
PT3		0.598
PT4		0.610
PT5		0.654
PT6		0.683
PT7				0.730
DU1				0.655
DU2				0.719
DU3				0.694
DU4				0.767
NL1					0.596
NL2					0.683
NL4					0.828
TC1	0.800
TC2	0.755
TC3	0.679
TC4	0.723
TC5	0.774
TC6	0.562
NL3			0.786
DC1			0.830
DC2			0.870
DC3			0.721
Eigenvalue	10.163	2.149	1.842	1.277	1.249
Phương sai trích luỹ tiến (%)	16.694	31.092	45.211	59.28	69.504
Cronbach’s alpha	0.901	0.881	0.893	0.822	0.762

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Như vậy, so với mô hình ban đầu, mô hình sau khi xoay đã giản lược bớt 3 biến quan sát, 24 biến còn lại phân bổ lại trong 5 nhân tố. Cụ thể như sau:

Bảng 2.13: Các nhân tố sau khi phân tích nhân tố khám phá

Tên nhân tố	Các biến quan sát
TC	Sự tin cậy	Khách hàng chưa bao giờ bị thất thoát tiền khi giao dịch tại cây ATM của ngân hàng
		Máy ATM rất ít khi bị mất điện
		Máy ATM rất ít khi gặp sự cố hỏng hóc
		Máy ATM luôn có đủ tiền để khách hàng rút
		Chất lượng tiền luôn được đảm bảo
		Ngân hàng thực hiện đúng các cam kết đưa ra về dịch vụ
NL	Năng lực phục vụ	Chuyên viên thẻ hướng dẫn cho khách hàng rõ ràng về thao tác giao dịch
		Đường dây nóng 24/24 luôn phục vụ mọi lúc khách hàng cần
		Nhân viên giải quyết các thắc mắc và sự cố của khách hàng một cách nhiệt tình, nhanh chóng
DU	Sự đáp ứng	Dịch vụ ATM mà ngân hàng đang cung cấp rất phù hợp với nhu cầu của khách hàng
		Máy ATM có đầy đủ các tính năng phục vụ giao dịch
		Thẻ của ngân hàng rất dễ giao dịch với các ngân hàng khác
		Danh mục các tiện ích của thẻ rất phong phú
		Các giao dịch luôn được xử lí nhanh chóng và chính xác
PTHH	Phương tiện hữu hình	Phòng giao dịch của Eximbank tiện nghi, khang trang
		Số lượng cột ATM của ngân hàng nhiều, dễ tìm kiếm
		Vị trí các cột ATM ở nơi an toàn, có chỗ để xe rộng rãi
		Cây ATM sạch sẽ, thoáng mát
		Máy ATM được thiết kế đẹp, dễ sử dụng
		Hình thức thẻ ATM bền, đẹp
DC	Sự đồng cảm	Ngân hàng thực sự hiểu những gì khách hàng cần ngay từ lần gặp đầu tiên
		Ngân hàng luôn quan tâm đến lợi ích của khách hàng
		Quý khách không phải chờ đợi lâu để vào cây ATM thực hiện giao dịch
		Nhân viên luôn sẵn sàng lắng nghe và tiếp thu mọi lời phàn nàn từ phía khách hàng

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

b. Phân tích nhân tố EFA cho thang đo sự hài lòng:

Thang đo sự hài lòng gồm có 3 biến quan sát. Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha ta tiến hành phân tích nhân tố để kiểm định độ hội tụ của các biến quan sát.

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy.	0.668
Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square	76.264
df	3
Sig.	0.000

Bảng 2.14 :Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của thang đo sự hài lòng KMO and Bartlett's Test

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Bảng 2.15: Ma trận nhân tố của thang đo sự hài lòng:

Component Matrixa

	Component
	1
HL1	0.779
HL2	0.780
HL3	0.825
Eigenvalue	1.894
Phương sai trích(%)	63.142

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS) Ta thấy hệ số KMO bằng 0.668 > 0.5 và Sig của kiểm định Bartlett < 0.05, mặt khác tổng phương sai trích lớn hơn 50% nên phân tích nhân tố cho thang đo sự hài

lòng là phù hợp.

2.2.2.4. Mô hình hồi quy:

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, ta xây dựng được mô hình hồi quy gồm một biến độc lập và năm biến phụ thuộc có dạng như sau:

HL= β0 + β1TC + β2 PTHH + β3 DC + β4 DU + β5 NL CÁC GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH:

H1: Sự tin cậy tương quan dương với sự hài lòng

H2 : Phương tiện hữu hình tương quan dương với sự hài lòng H3 : Sự đồng cảm tương quan dương với sự hài lòng

H4 : Sự đáp ứng tương quan dương với sự hài lòng

H5 : Năng lực phục vụ tương quan dương với sự hài lòng

a. Kiểm định hệ số tương quan:

Trước khi phân tích hồi quy, ta tiến hành phân tích ma trận hệ số tương quan cho 6 biến gồm 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập với hệ số Pearson. Kết quả cho thấy hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập cao nhất là 0.472 và nhỏ nhất là 0.181, đồng thời các giá trị Sig đều nhỏ hơn 0.05 nên có thể sơ bộ kết luận là các biến độc lập có thể đưa vào để giải thích cho biến phụ thuộc.

Bảng 2.16: Hệ số tương quan của biến phụ thuộc với các biến độc lập:

HL	TC	PT	DC	DU	NL
HL Pearson Correlation	1	.332**	.390**	.472**	.181*	.271**
Sig. (2-tailed)		.000	.000	.000	.033	.001
N	140	140	140	140	140	140

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

b. Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

b1. Kiểm đinh giá trị độ phù hợp của mô hình:

Model

Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

Durbin- Watson

0.769a

0.591

0.575

.65164735

1.881

Bảng 2.17: Model Summary Model Summaryb

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Model	Sum of Squares	df	Mean Square	F	Sig.
1 Regression	82.098	5	16.420	38.667	.000a
Residual	56.902	134	0.425
Total	139.000	139

Bảng 2.18 : Phân tích ANOVA ANOVAb

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS) Đọc kết quả hai bảng trên ta thấy mô hình có hệ số R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.575, nghĩa là 57.5% sự biến thiên sự hài lòng của KH về chất lượng DV có thể

được giải thích bởi năm yếu tố của mô hình.

Bên cạnh đó, kết quả kiểm định F cho giá trị p – value (Sig.) < 0.05, chứng tỏ là mô hình phù hợp. Như vậy mô hình có giá trị giải thích ở mức khá.

b2. Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết:

-Giả định phân phối chuẩn của phần dư:

Bảng 2.19: Thống kê phần dư:

Residuals Statisticsa

Minimum	Maximum	Mean	Std. Deviation	N
Predicted Value	-1.6686575E0	1.8392493E0	.0000000	.76852502	140
Residual	-1.92425048E0	1.54775906E0	.00000000	.63981974	140
Std. Predicted Value	-2.171	2.393	.000	1.000	140
Std. Residual	-2.953	2.375	.000	.982	140

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Qua kết quả trên, ta thấy giá trị trung bình của các phần dư bằng 0 và giá trị gần bằng 1 nên có thể kết luận các phần dư thỏa mãn điều kiện đạt phân phối xấp xỉ chuẩn.

-Giả định tính độc lập của sai số:

Kiểm định Durbin- Watson dùng để kiểm định sự tương quan của các phần dư. Giả thiết Ho: hệ số tương quan tổng thể của các phần dư bằng 0.

Theo kết quả từ bảng Model Summary, hệ số D-W là d=1.881. Tiến hành tra bảng ta có du=1.802. Theo đó, d nằm trong khoảng từ du đến (4-du) nên có thể kết luận mô hình không có tự tương quan phần dư.

-Giả định không có đa cộng tuyến:

Bảng 2.20: Kiểm tra đa cộng tuyến

Model

Collinearity Statistics
Tolerance	VIF
1	(Constant)
	TC	1.000	1.000
	PT	1.000	1.000
	DC	1.000	1.000
	DU	1.000	1.000
	NL	1.000	1.000

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)

Hiện tượng đa cộng tuyến được phát hiện thông qua độ chấp nhận biến Tolerance và hệ số phóng đại VIF. Trong trường hợp này Tolerance> 0.0001 và VIF< 10 nên có thể kết luận trong mô hình không có đa cộng tuyến, hay yếu tố đánh giá chất lượng này không ảnh hưởng tới yếu tố đánh giá chất lượng kia.

-Giả định phương sai sai số không đổi:

Hiện tượng phương sai sai số thay đổi gây ra các hậu quả tai hại đối với mô hình ước lượng bằng phương pháp OSL. Nó làm cho các ước lượng của các hệ số hồi quy không chệch, nhưng không hiệu quả.

Để kiểm tra xem mô hình xây dựng được có xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi hay không, ta tiến hành kiểm định tương quan hạng Spearman. Giả thuyết đặt ra cho kiểm định này là:

H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0.

Bảng 2.21 Kết quả kiểm định Spearman mối tương quan giữa phần dư và các

biến độc lập

TC	PT	DC	DU	NL
Spear	Standardized	Correlation	0.044	-0.069	-0.175	0.045	-0.018
man's rho	Residual	Sig. (2- tailed)	0.604	0.420	0.053	0.598	0.829
		N	140	140	140	140	140

Kết quả cho thấy giá trị Sig đều lớn hơn 0.05 nên không có cơ sở bác bỏ giả thuyết H0: hệ số tương quan hạng của tổng thể bằng 0. Như vậy, giả thuyết phương sai sai số thay đổi bị bác bỏ. Mô hình thoả mãn giả định phương sai sai số không đổi.

c. Kết quả mô hình hồi quy bội:

Model	Unstandardized Coefficients		Standardized Coefficients	t	Sig.
Model	B	Std. Error	Beta	t	Sig.
1 (Constant)	1.525E-16	0.055		.000	1.000
TC	0.332	0.055	0.332	6.005	0.000
PT	0.390	0.055	0.390	7.049	0.000
DC	0.472	0.055	0.472	8.534	0.000
DU	0.181	0.055	0.181	3.270	0.001
NL	0.271	0.055	0.271	4.906	0.000

Bảng 2.22:Hệ số tương quan Coefficientsa

(Nguồn: Xử lí số liệu bằng SPSS)