Tổng Hợp Các Biến Độc Lập Với Dấu Hiệu Kỳ Vọng Được Xem Xét Trong Mô

2.1.16. Tiến trình ra quyết định của khách hàng

Các giai đoạn trong quy trình mua hàng lần đầu tiên được giới thiệu bởi Engel, Blackwell và Kollat vào năm 1968. Các giai đoạn bao gồm:

Nhận biết nhu

cầu

Tìm kiếm thông

tin

Đo lường và đánh giá

Mua hàng

Hành vi sau khi mua

(1) Nhận diện nhu cầu

Giai đoạn nhận diện nhu cầu là giai đoạn quan trọng nhất trong quy trình đưa đến hành vi mua hàng. Nếu như không có nảy sinh nhu cầu thì không thể nào hành vi mua hàng có thể được thực hiện. Nhu cầu này có thể bị kích thích bởi các kích thích bên trong và các kích thích bên ngoài.

(2) Tìm hiểu sản phầm và thông tin liên quan

Giai đoạn tìm kiếm thông tin là giai đoạn tiếp theo sau giai đoạn nhận diện nhu cầu nhằm tìm ra sản phẩm/dịch vụ mà họ cho rằng là tốt nhất. Các nguồn thông tin có thể bao gồm nhiều nguồn như nguồn thông tin thương mại, nguồn tin cá nhân…Trong khi các nguồn tin thương mại giúp người mua có thông tin về sản phẩm và dịch vụ thì các nguồn tin cá nhân lại giúp họ hợp thức hóa cũng như đánh giá về một sản phẩm hay dịch vụ.

(3)Đo lường và đánh giá

Ở giai đoạn này, người mua đánh giá các thương hiệu/sản phẩm khác nhau dựa trên nhiều thuộc tính nhằm mục đích chính là tìm hiểu xem những thương hiệu/sản phẩm với những thuộc tính này có thể mang lại lợi ích mà mình đang tìm kiếm hay không. Giai đoạn này bị ảnh hưởng nặng nề bởi thái độ của người mua hàng, "thái độ đặt một người vào khung suy nghĩ: thích hay không thích một vật, tiếp cận hay tránh xa nó". Một tác nhân khác ảnh hưởng đến giai đoạn này đó chính là mức độ tham gia/thử nghiệm.

(4) Mua hàng

Giai đoạn mua hàng là giai đoạn thứ tư trong quy trình; theo như Kotler, Keller, Koshy and Jha (2009) thì giai đoạn này có thể bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố. Yếu tố thứ nhất là quan điểm của người khác và mức độ sẵn lòng nghe theo các quan điểm này của người mua. Yếu tố thứ hai là các tình huống bất ngờ, không thể dự đoán được như suy thoái kinh tế, suy giảm tiền lương.

(5) Hành vi sau khi mua

Sau khi mua sản phẩm, người tiêu dùng so sánh giá trị sản phẩm khi sử dụng so với những kỳ vọng của họ, họ sẽ cảm thấy hài lòng hay thất vọng.

2.2. CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC CÓ LIÊN QUAN

(1) Nghiên cứu của Nguyễn Thị Lẹ (2009) “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm và lượng tiền gửi vào Ngân hàng: Trường hợp NHTMCP Sài Gòn chi nhánh Cần Thơ”. Khu vực nghiên cứu là thành phố Cần Thơ, số liệu thu thập nghiên cứu là 90 trong đó có 61 khách hàng có gửi tiền tiết kiệm tại SCB và 29 khách hàng không gửi tiền tại SCB. Đóng góp của đề tài là đề tài tiên phong nghiên cứu lĩnh vực tiền gửi theo phương pháp định lượng sử dụng mô hình Probit và mô hình hồi quy tương quan nhằm nghiên cứu và đóng góp .Mô hình Probit được sử dụng để đánh giá yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền như: Thu nhập, lãi suất, có người quen làm việc tại ngân hàng, chất lượng phục vụ của nhân viên, thời gian giao dịch, giới tính của khách hàng, trình độ, khoảng cách từ nhà đến SCB. Sau khi chạy mô hình cho ra kết quả có 5 yếu tố ảnh hưởng là: Thu nhập; Lãi suất; Chất lượng phục vụ của nhân viên; Có người quen làm việc tại ngân hàng; Khoảng cách từ nhà đến SCB có ý nghĩa đối với mô hình. Mô hình hồi quy tương quan dùng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến lượng tiền gửi của khách hàng là: Thu nhập; Chi tiêu; Tuổi; Có người quen làm việc tại ngân hàng; Số nhân khẩu; Số người phụ thuộc; Tình độ; Nghề nghiệp. Kết quả của mô hình có bốn biến có ý nghĩa là: Thu nhập; Chi tiêu; Số người phụ thuộc; Số nhân khẩu. Hạn chế của đề tài là trong thực tế có nhiều hơn các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền của khách hàng.

(2) Nghiên cứu của Nguyễn Nhã Phi Hùng (2015)“Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định gửi tiền tiết kiệm cá nhân tại ngân hàng Sài Gòn Thương Tín”. Đóng góp từ đề tài là sự kết hợp giữa lý thuyết từ các nghiên cứu trước, nghiên cứu đã xây dựng mô hình và sự kiểm định thực tiễn mô hình ở địa bàn TP Hồ Chí Minh. Dùng phương pháp phân tích nhân tố, nghiên cứu đã xác định được sự hình thành của 5 nhóm nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định gửi tiền tiết kiệm của người dân trong địa bàn tại ngân hàng đó là: Thái độ của người gửi tiền; Ảnh hưởng của xã hội; Các yếu tố chủ quan từ phía ngân hàng; Các yếu tố thuận lợi cho người gửi tiền; Khả năng kiểm soát hành vi gửi tiền. Những hạn chế của nghiên cứu, thứ nhất là: Quyết định gửi tiền chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố nhưng đề tài chỉ tập trung vào 5 nhóm nhân tố là: Thái độ của người gửi tiền, ảnh hưởng của xã hội, các yếu tố chủ quan từ phía ngân hàng, các yếu tố thuận lợi cho người gửi tiền, khả năng kiểm soát hành vi gửi tiền. Kết quả mô hình chỉ giải thích được 43,6% ý định sử dụng. Thứ hai là hạn chế của phương pháp phân tích dữ liệu, nghiên cứu sử dụng công cụ phân tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Tuy nhiên, phép phân tích này không cho thấy mối quan hệ giữa các biến độc lập với nhau.

2.3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (chi tiết)

2.3.1. Quy trình nghiên cứu

Xác định mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo

Thiết kế bảng câu hỏi nghiên cứu

Nghiên cứu định

lượng (N=100)

Phân tích Binary logistic

Phân tích hồi quy

đa biến

Phân tích kết quả

Kết luận và kiến nghị

Hình 2.1: Quy trình nghiên cứu của đề tài

2.3.2. Xây dựng bảng câu hỏi (Phụ lục 1)

Xây dựng bảng câu hỏi dựa trên thông tin thu thập cho mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến TGTK của khách hàng tại Sacomabank CN Tiền Giang.

 Cấu trúc bảng câu hỏi gồm 3 phần: Phần 1: Giới thiệu về tác giả

Phần 2: Phần sàn lọc khách hàng Phần 3: Phần thông tin khách hàng

Bảng câu hỏi phục vụ đề tài sử dụng các thang đo định danh, thang đo thứ bậc và thang đo khoảng. Trong bài này sử dụng thang đo Likert 5 điểm và ý nghĩa của từng giá trị được đánh giá như sau:

Điểm 1: Rất không quan trọng Điểm 2: Không quan trọng Điểm 3: Bình thường

Điểm 4: Quan trọng Điểm 5: Rất quan trọng

2.3.3. Cỡ mẫu

Có ba yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định cở mẫu cần chọn là: (1) Độ biến động của dữ liệu; (2) Độ tin cậy của nghiên cứu; (3) Khoảng sai số cho phép.

Cỡ mẫu được xác định theo công thức:

n = p(1-p)

Trong đó:

n: cỡ mẫu

p: tỉ lệ xuất hiện của các phần tử trong đơn vị lấy mẫu đúng với mục tiêu chọn mẫu (0≤ p ≤ 1)

Z: giá trị tra bảng của phân phối chuẩn Z ứng với độ tin cậy.

sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ

(1) Độ biến động của dữ liệu V = p(1-p)

Trong trường hợp bất lợi nhất là độ biến động của dữ liệu ở mức tối đa thì V = p(1-p) max. V’ = 1-2p = 0 p=0.5 (1)

(2) Độ tin cậy trong nghiên cứu. Do thời gian và chi phí có hạn nên đề tài chọn độ tin cậy ở mức 90% nên sai lầm tối đa là = 10%. Ta có giá trị tra bảng của phân phối chuẩn ứng với độ tin cậy 90% là= 1,645 (2)

(3) Sai số cho phép với cỡ mẫu nhỏ là 10% (3)

Kết hợp (1), (2) và (3) ta có cỡ mẫu n = 68 quan sát

Đề tài này sử dụng bộ số liệu gồm 100 quan sát. Như vậy với những yêu cầu đặt ra đối với cỡ mẫu thì số quan sát 100 đã đủ để tiến hành nghiên cứu.

2.3.4. Phương pháp chọn mẫu

Mẫu phỏng vấn được lấy theo phương pháp ngẫu nhiên theo tiêu chí: Khách hàng đang gửi tiền tiết kiệm tại Sacombank và khách hàng gửi tiền tiết kiệm ở Ngân hàng khác. Tiến hành phỏng vấn với hai nhóm đối tượng theo tỷ lệ nhất định để phục vụ cho mục đích nghiên cứu.

Bảng 2.1: Dự kiến các mẫu phỏng vấn

Tiêu chí

Tiền Giang
Số lượng (mẫu)	Tỷ trọng (%)
Khách hàng có gửi tiền tiết kiệm tại Sacombank	60	60%
Khách hàng không có gửi tiền tiết kiệm tại Sacombank	40	40%
Tổng cộng	100	100%

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 121 trang tài liệu này.

2.3.5. Mô hình phân tích hồi quy

2.3.5.1 Mô hình Binary logistic2.3.5.2. Mô hình phân tích hồi quy hồi quy đa biến

2.3.5.1 Mô hình Binary logistic

Sử dụng phần mềm SPSS 20 để xử lý số liệu thu thập thông qua bảng câu hỏi phỏng vấn khách hàng.

Sử dụng mô hình hồi quy Binary logistic để kiểm tra sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định gửi tiền của khách hàng. Hồi quy Binary logistic là một kỹ thuật phân tích hồi quy trong đó biến số phụ thuộc (Y) là một biến số nhị phân (dichotomous –binary variable), theo đó Y thường được mã hoá là 1 và 0 (Y = 1, có gửi tiền vào Sacombank; Y = 0, không gửi tiền vào Sacombank). Biến số độc lập trong hồi quy logistic có thể là biến số rời hoặc liên tục, biến số đơn hoặc đa biến số.

Trong đó:

Y: Quyết định gửi tiền của khách hàng

: Hằng số

X1: Uy tín của ngân hàng

X2: Chất lượng phụ vụ của nhân viên X3: Thời gian giao dịch với ngân hàng X4: Khuyến mãi của ngân hàng

X5: Khoảng cách từ nhà đến Ngân hàng X6: Lãi suất

X7: Có người quen làm việc tại ngân hàng

Bảng 2.2: Tổng hợp các biến độc lập với dấu hiệu kỳ vọng được xem xét trong mô hình Binary Logistic

Biến

Giải thích	Dấu kỳ vọng
X1: Uy tín của ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X2: Chất lượng phục vụ của nhân viên	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X3: Thời gian giao dịch với ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	-
X4: Khuyến mãi của ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X5: Khoảng cách từ nhà đến Ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	-
X6: Lãi suất	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X7: Có người quen làm việc tại ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+

2.3.5.2. Mô hình phân tích hồi quy hồi quy đa biến

Đánh giá sự tương quan của các biến độc lập thông qua phân tích hồi quy tương quan.

Đánh giá các yếu tố tác động đến lượng tiền gửi của khách hàng thông qua phân tích hồi quy đa biến, biến phụ thuộc trong mô hình là biến định lượng cho thấy lượng tiền gửi chịu ảnh hưởng bởi các biến độc lập được đưa vào mô hình.

Sử dụng các kiểm định trong thống kê đảm bảo mô hình phù hợp và có ý nghĩa.

Mô hình hồi quy đa biến được sử dụng có dạng như sau:

Y = +

Trong đó:

Y: Lượng tiền gửi của khách hàng

: Hằng số

: Các hệ số ước lượng của các biến độc lập (i=1,2,3,4,5,6,7,8) X1: Uy tín của ngân hàng

X2: Chất lượng phục vụ của nhân viên

X3: Thời gian giao dịch với ngân hàng X4: Khuyến mãi của ngân hàng

X5: Khoảng cách từ nhà đến Ngân hàng X6: Lãi suất

X7: Có người quen làm việc tại ngân hàng

X8: Thu nhập trung bình hàng tháng của khách hàng X9: Chi tiêu trung bình hàng tháng của khách hàng X10: Số người trong hộ

: Sai số

Bảng 2.3: Tổng hợp các biến độc lập và dấu kỳ vọng được xem xét trong mô hình hồi quy đa biến

Biến

Giải thích	Dấu kỳ vọng
X1: Uy tín của ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X2: Chất lượng phục vụ của nhân viên	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X3: Thời gian giao dịch với ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	-
X4: Khuyến mãi của ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X5: Khoảng cách từ nhà đến Ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	-
X6: Lãi suất	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X7: Có người quen làm việc tại ngân hàng	Đo lường bằng thang đo Likert	+
X8: Thu nhập trung bình hàng tháng của khách hàng	Đo lường thu nhập bằng đồng	+
X9: Chi tiêu trung bình hàng tháng của khách hàng	Đo lường thu nhập bằng đồng	-
X10: Số người trong hộ	Đo lường bằng người	+