Trang chủ / Ngân Hàng

Giá Dịch Vụ (Ký Hiệu Là Gi) Thể Hiện Cảm Nhận Của Khcc Về Giá Cả Dịch Vụ Của Ngân Hàng. Biến Này Được Thêm Vào Sau Khi Lấy Ý Kiến, Được Xây


Bảng 2.4. Chất lượng tư vấn đầu tư


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

DT1

Ngân hàng chuẩn bị đề xuất đầu tư riêng cho tôi

Seiler (2011)

DT2

Ngân hàng sử dụng thông tin trong quá trình trao đổi với tôi khi chuẩn bị đề xuất đầu tư

DT3

Đề xuất đầu tư tính đến rủi ro và khả năng chịu rủi ro của tôi

DT4

Đề xuất đầu tư tính đến kỳ vọng thu nhập trong tương lai của tôi

Seiler và Rudolf (2014)

DT5

Đề xuất đầu tư rất dễ hiểu

Levesque và McDougall (1996)

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 199 trang tài liệu này.

Phát triển dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cao cấp tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam - 9

e. Tính an toàn, bảo mật (ký hiệu là AT) thể hiện cảm nhận của khách hàng về sự an toàn và bảo mật khi thực hiện giao dịch với ngân hàng. Biến được thêm sau khi lấy ý kiến chuyên gia và xây dựng dựa trên nghiên cứu của Jun và Cai (2001), Yang và cộng sự (2004), dẫn từ nghiên cứu của Trần Đức Thắng, 2016), đồng thời bổ sung thêm 02 câu hỏi:

- Ngân hàng cảnh báo và hướng dẫn xử lý các vấn đề về bảo mật thông tin;

- Ngân hàng xác nhận với tôi nếu thấy phát sinh giao dịch có giá trị lớn trong ngày.

Bảng 2.5. Tính an toàn và bảo mật của dịch vụ


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

AT1

Ngân hàng cảnh báo và hướng dẫn xử lý các vấn đề về bảo mật thông tin

Đề xuất thêm

AT2

Ngân hàng xác nhận với tôi nếu thấy phát sinh giao dịch có giá trị lớn trong ngày

AT3

Tôi tin tưởng rằng thông tin cá nhân và thông tin tài chính của tôi được bảo mật khi giao dịch với ngân hàng

Jun và Cai (2001), Yang

và cộng sự (2004) (dẫn từ nghiên cứu của Trần Đức Thắng, 2016)

AT4

Tôi cảm thấy an toàn khi giao dịch với ngân hàng

g. Kết quả danh mục tài sản (ký hiệu KQ) thể hiện cảm nhận của khách hàng về kết quả nhận được do việc ngân hàng quản lý danh mục tài sản của khách hàng, trong đó chú trọng yếu tố rủi ro và hiện trạng thị trường tác động đến cảm nhận của khách hàng về kết quả danh mục tài sản như thế nào. Biến được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Seiler (2011), Krume (2013).


Bảng 2.6. Kết quả danh mục tài sản


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

KQ1

Kết quả đầu tư của tôi trong khoảng 2-3 năm đáp ứng được kỳ vọng

Krume (2013)

KQ2

Với các rủi ro mà tôi nhận được thì kết quả đầu tư đáp ứng được kỳ vọng

Seiler (2011)

KQ3

Trong tình trạng thị trường tài chính hiện tại, kết quả đầu tư của tôi đáp ứng được kỳ vọng

h. Nhà quản lý khách hàng (ký hiệu là QL) thể hiện cảm nhận của KHCC đối với nhà quản lý khách hàng – người trực tiếp liên hệ, cung cấp thông tin và xử lý thông tin từ phía khách hàng, cũng là người tư vấn, giải thích các vấn đề theo yêu cầu của khách hàng. Biến này được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (1988), Seiler và Rudolf (2014). Qua quá trình lấy ý kiến, 02 câu hỏi: “Nhà quản lý khách hàng có kiến thức chuyên môn phù hợp với yêu cầu của tôi” và “Nhà quản lý khách hàng giải thích các vấn đề phức tạp theo cách dễ hiểu nhất” (Seiler và Rudolf, 2014) gộp thành 01 câu hỏi: “Nhà quản lý khách hàng có kiến thức chuyên môn và khả năng trả lời các câu hỏi của tôi”.

Bảng 2.7. Nhà quản lý khách hàng


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

QL1

Nhà quản lý khách hàng luôn thân thiện

Parasuraman và cộng sự (1988)

QL2

Nhà quản lý khách hàng đáng tin cậy

QL3

Nhà quản lý khách hàng có kiến thức chuyên môn và khả năng trả lời các câu hỏi của tôi

Seiler và Rudolf (2014)

QL4

Nhà quản lý khách hàng hiểu rõ nhu cầu của tôi

Parasuraman và cộng sự (1988)

QL5

Nhà quản lý khách hàng có độ nhạy cảm cần thiết

Seiler và Rudolf (2014)

QL6

Nhà quản lý khách hàng rất quan tâm đến việc xây dựng mối quan hệ với tôi cũng như các vấn đề của cá nhân tôi

QL7

Nhà quản lý khách hàng luôn thực hiện lời hứa của mình

đúng hẹn

Parasuraman và cộng sự (1988)

i. Giá dịch vụ (ký hiệu là GI) thể hiện cảm nhận của KHCC về giá cả dịch vụ của ngân hàng. Biến này được thêm vào sau khi lấy ý kiến, được xây dựng dựa trên


nghiên cứu của Fornell và cộng sự (1996) và Seiler (2011), đồng thời bổ sung thêm 02 câu hỏi:

- Ngân hàng có nhiều ưu đãi về lãi suất và phí dịch vụ

- Giá dịch vụ linh hoạt, hợp lý

Bảng 2.8. Giá dịch vụ


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

GI1

Ngân hàng có nhiều ưu đãi về lãi suất và phí dịch vụ

Đề xuất thêm

GI2

Giá dịch vụ linh hoạt, hợp lý

GI3

Phí tương xứng với dịch vụ cung cấp

Fornell và cộng sự (1996)

GI4

Phí quá cao so với dịch vụ cung cấp

Seiler (2011)

k. Sự hài lòng của khách hàng (ký hiệu là HL) được xây dựng dựa trên nghiên cứu của Cronin và cộng sự (2000), Homburg và cộng sự (2003) và Seiler (2011). Biến này nhận được sự thống nhất cao của các đối tượng phỏng vấn.

Bảng 2.9. Sự hài lòng của khách hàng


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Ghi chú

HL1

Tôi hài lòng với quyết định sử dụng dịch vụ

Cronin và cộng sự (2000)

HL2

Tôi hài lòng với ngân hàng cung cấp dịch vụ

Homburg và cộng sự (2003)

HL3

Tôi hài lòng với các dịch vụ dành cho khách hàng cao cấp của ngân hàng

Seiler (2011)

l. Lòng trung thành của khách hàng (ký hiệu TT) được kế thừa từ nghiên cứu của Zeithaml và cộng sự (1996), Cronin và cộng sự (2000). Biến này nhận được sự thống nhất cao của các đối tượng phỏng vấn.

Bảng 2.10. Biến quan sát Lòng trung thành của khách hàng


Mã hóa

Mô tả biến quan sát

Nguồn

TT1

Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng dành cho khách hàng cao cấp của ngân hàng này

Zeithaml và cộng sự (1996)

TT2

Ngân hàng này luôn là lựa chọn số một của tôi khi thực hiện giao dịch

TT3

Tôi sẽ giới thiệu ngân hàng này với người khác

Cronin và cộng sự (2000)


Trên cơ sở các nội dung chỉnh sửa sau khi lấy ý kiến chuyên gia, tác giả đã tiến hành xây dựng bảng hỏi hướng tới nội dung đánh giá sự hài lòng của KHCC đối với DVNH dành cho KHCC. Bảng hỏi gồm 03 phần:

Phần I (Thông tin chung): là các thông tin khảo sát về nhân khẩu học như giới tính, tình trạng hôn nhân, tuổi, nghề nghiệp, giá trị tài sản… để nghiên cứu khái quát thông tin về khách hàng, các câu hỏi được xây dựng theo hướng đơn giản, dễ hiểu để khách hàng dễ lựa chọn

Phần II (Đánh giá sự hài lòng của KHCC đối với DVNH dành cho KHCC): Tập hợp các câu hỏi nhằm mục đích tìm hiểu ý kiến của khách hàng về cảm nhận đối với DVNH dành cho KHCC và các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KHCC đối với DVNH dành cho KHCC. Các câu hỏi này được phát triển dựa trên sự kế thừa của tác giả, có hiệu chỉnh về từ ngữ để phù hợp với văn phong của người Việt Nam.

Phần III (Đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu phát triển DVNH dành cho KHCC trong thời gian tới): tập hợp các câu hỏi nhằm mục đích lấy ý kiến của khách hàng đối với nhu cầu sản phẩm dịch vụ ngân hàng trong thời gian tới cũng như yêu cầu của khách hàng đối với ngân hàng khi cung cấp sản phẩm dịch vụ này.

Nghiên cứu lựa chọn thang đo Likert – 5 điểm, là thang đo thường sử dụng trong nghiên cứu định lượng để đo mức độ phát triển. Câu hỏi đặc trưng là hãy đọc các phát biểu sau và cho biết quan điểm của khách hàng về vấn đề này và câu trả lời là mức độ đồng ý của KHCC. Mỗi điểm trong thang đo sẽ chỉ ra mức độ đồng thuận của người trả lời với quan điểm nghiên cứu đưa ra, gồm: mức 1 – Hoàn toàn không đồng ý; mức 2 – Không đồng ý; mức 3 – Bình thường (trung lập); mức 4 – Đồng ý; 5

– Hoàn toàn đồng ý).

Bảng hỏi chính thức được trình bày chi tiết tại Phụ lục 02.

2.3.1.2. Phỏng vấn sâu

Tác giả đã thực hiện phỏng vấn sâu các đối tượng liên quan – là các nhà quản lý DVNH dành cho KHCC của các ngân hàng để thu thập các thông tin, bằng chứng cụ thể về thực trạng và những nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển DVNH dành cho KHCC tại các NHTM ở Việt Nam về cả lượng và chất (giải thích tốt hơn những thông tin từ phần nghiên cứu định lượng), từ đó đề xuất những giải pháp phát triển DVNH dành cho KHCC tại các NHTM ở Việt Nam. Các câu hỏi mang tính chất gợi mở (câu hỏi bán cấu trúc) và người hỏi có thể phát triển thêm câu hỏi và khai thác thêm thông tin trên cơ sở câu trả lời của đối tượng phỏng vấn.


Sơ lược nội dung phỏng vấn sâu bao gồm :

- Đánh giá thực trạng DVNH dành cho KHCC tại các NHTM ở Việt Nam trong 5 năm gần đây.

- Nhận xét về DVNH dành cho KHCC do ngân hàng mình cung cấp.

- Thuận lợi khi phát triển DVNH dành cho KHCC ở Việt Nam.

- Khó khăn gặp phải khi phát triển DVNH dành cho KHCC ở Việt Nam.

- Giải pháp nào để phát triển DVNH dành cho KHCC tại các NHTM ở Việt Nam nói chung.

- Định hướng phát triển DVNH dành cho KHCC tại chính ngan hàng và lộ trình

để thực hiện được mục tiêu, định hướng này.

2.3.2. Nghiên cứu định lượng


Hiệu chỉnh Mô hình nghiên cứu

EFA

Đánh giá giá trị trung bình của từng nhân tố

Nghiên cứu định lượng được tiến hành nhằm đánh giá sự hài lòng của KHCC đối với DVNH dành cho KHCC và tìm ra nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của KHCC đối với DVNH dành cho KHCC, thể hiện sự phát triển về chất của DVNH dành cho KHCC.


Nghiên cứu định lượng chính thức N = 350


Cronbach Alpha

- Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ

- Kiểm tra hệ số Cronbach Alpha


- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ

- Kiểm tra nhân tố trích được


- Mức độ cảm nhận chung về từng nhân tố

- Mức độ tập trung (phân tán) của các câu hỏi giữa các đối tượng trả lời khác nhau.


Hồi quy

Kiểm tra sự phù hợp của mô hình và giá trị liên hệ lý thuyểt


Sơ đồ 2.3. Quy trình nghiên cứu định lượng

Nguồn: nghiên cứu của tác giả


2.3.2.1. Chọn mẫu nghiên cứu

Tổng thể của nghiên cứu là toàn bộ KHCC đang sử dụng DVNH tại các NHTM ở Việt Nam. Tuy nhiên, việc sử dụng nghiên cứu tổng thể là bất khả thi (Nguyễn Cao Văn và Trần Thái Ninh, 2009). Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng mẫu điều tra, trong đó đảm bảo nguyên tắc mẫu tối thiểu để nghiên cứu có tính tin cậy.

Trong nghiên cứu định lượng này, có 42 biến quan sát để đo lường các nhân tố, trong đó 05 biến quan sát cho nhân tố khả năng tiếp cận; 04 biến quan sát cho nhân tố cơ sở vật chất; 04 biến quan sát cho nhân tố phạm vi dịch vụ cung cấp; 05 biến quan sát cho nhân tố chất lượng tư vấn đầu tư; 04 biến quan sát cho nhân tố tính an toàn, bảo mật; 03 biến quan sát cho nhân tố kết quả danh mục tài sản; 07 biến quan sát cho nhân tố nhà quản lý khách hàng; 04 biến quan sát cho giá dịch vụ; 03 biến quan sát cho nhân tố sự hài lòng và 03 biến quan sát cho nhân tố lòng trung thành của khách hàng.

Theo Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng (2008), cỡ mẫu tối thiểu bằng số biến quan sát trong mô hình nhân 5. Do vậy, trong nghiên cứu này cỡ mấu tối thiểu tính bằng: 42 quan sát x 5 = 210 phiếu khảo sát).

Đối với hồi quy bội thì theo Tabachnick và Fidell, cỡ mẫu tối thiểu được tính bằng công thức: 50 + 8*m (m là số biến độc lập). Trong nghiên cứu này có 7 biến độc lập, do đó cỡ mẫu tối thiểu là: 50 + 8*7 = 106 quan sát.

Theo Kline (1979), 100 là cỡ mẫu tối thiểu, trong khi Guiford (1954) cho rằng mẫu tối thiểu nên là 200. Theo Comrey và Lee (1992), mẫu 100 được coi là tệ, 200 được coi là khá, 300 được coi là tốt, 500 được coi là rất tốt và >= 1000 được coi là tuyệt vời.

Đối với nghiên cứu về DVNH dành cho KHCC, căn cứ quy tắc của Comrey và Lee (1992), tác giả lựa chọn cỡ mẫu là 350 KHCC đang sử dụng dịch vụ của các NHTM ở Việt Nam có cung cấp DVNH dành cho KHCC, bao gồm Vietinbank, Sacombank, Techcombank, ACB, HSBC, TPBank, VPBank (mỗi ngân hàng lựa chọn ngẫu nhiên 50 KHCC có giá trị tiền gửi tại ngân hàng từ 01 tỷ đồng trở lên). Đây là các ngân hàng có số lượng KHCC lớn, do vậy, mẫu đảm bảo tính đại diện cho các KHCC của các NHTM ở Việt Nam. Tuy nhiên, do tính bảo mật thông tin đối với KHCC nên các phiếu hỏi được phát hoặc gửi qua thư điện tử đến các khách hàng với sự trợ giúp của các nhà quản lý khách hàng tại các NHTM trên địa bàn Hà Nội, Tp Hồ Chí Minh của các ngân hàng trên (thời gian từ tháng 7-10/2016).


2.3.2.2. Xử lý dữ liệu

Sau quá trình thu thập số liệu, tác giả tiến hành nhập liệu và làm sạch dữ liệu. Nghiên cứu được tiến hành trên kết quả thu về của 306 phiếu hỏi (đạt tỷ lệ 87,4%) và tiến hành phân tích thông qua phần mềm xử lý thống kê SPSS 20.0, với các bước chính gồm:

Bước 1: Thống kê mô tả

Phương pháp thống kê mô tả với các đồ thị tần suất sẽ được sử dụng để mô tả về những đặc trưng của khách hàng như giới tính, tuổi tác, nghề nghiệp, giá trị tài sản tại ngân hàng… (Phần I Thông tin chung của Phiếu khảo sát) để rút ra kết luận đối tượng khách hàng cần hướng tới khi đưa ra giải pháp.

Bước 2: Kiểm định độ tin cậy của thang đo

Là kiểm định nhằm phân tích tìm hiểu xem các biến quan sát có đo lường cho một khái niệm cần đo hay không, giá trị đóng góp nhiều hay ít được phản ánh thông qua hệ số tương quan biến tổng (chính là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau).

Để kiểm định độ tin cậy của các biến nghiên cứu (nhân tố) và loại bỏ biến rác, tác giả sử dụng phương pháp đánh giá bằng hệ số Cronbach Alpha (Suanders và cộng sự, 2007) và xem xét hệ số tương quan biến - tổng (Hair và cộng sự, 2006). Trường hợp hệ số tương quan biến – tổng (Corrected item total correlation) của các biến < 0,3 sẽ bị loại. Biến quan sát có độ tin cậy tốt nếu hệ số Cronbach Alpha ≥ 0,6 (Nunally và Burstein, 1994; Hair và cộng sự, 2006).

Bước 3: Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA)

Là phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập hợp nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn nhưng chúng có ý nghĩa hơn và vẫn chứa đựng hầu hết các nội dung thông tin của tập biến ban đầu mà vẫn đảm bảo mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau.

Phân tích EFA nhằm “rút ra các biến tiềm ẩn ít hơn từ một tập hợp nhiều biến quan sát mà vẫn phản ánh được ý nghĩa của nó” (Hair và cộng sự, 2006). Một số tiêu chuẩn khi phân tích nhân tố khám phá là hệ số KMO ≥ 0,5; kiểm định Barlett có P- value < 0,05; phương sai giải thích tối thiểu là 50%; hệ số tải nhân tố (factor loading)

> 0,5 (Hair và cộng sự, 2006). “Phương pháp rút trích nhân tố được sử dụng là phương pháp thành phần chính (principal component) với phép xoay varimax để thu được nhân tố là bé nhất” (Chu Nguyễn Mộng Ngọc và Hoàng Trọng, 2008). Do phân tích nhân tố khám phá không có sự phân biệt giữa biến độc lập và biến phụ thuộc (Hair


và cộng sự, 2006) nên trong nghiên cứu này biến nhân tố hài lòng của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng được phân tích riêng.

Bước 4: Điều chỉnh mô hình và giả thuyết nghiên cứu (nếu cần thiết)

Sau khi tiến hành phân tích EFA, căn cứ trên dữ liệu thực tế và trong trường hợp phải điều chỉnh, tác giả sẽ tiến hành đặt lại tên cho các nhân tố hình thành và điều chỉnh mô hình cũng như các giả thuyết nghiên cứu ban đầu cho phù hợp.

Bước 5: Phân tích cảm nhận của khách hàng về từng nhân tố trong mô hình

Để đánh giá mức độ cảm nhận chung về từng nhân tố và sự hài lòng tổng thể của KHCC đối với DVNH, tác giả sử dụng phân tích thống kê mô tả bằng các giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình, độ lệch chuẩn của từng biến quan sát trong một nhân tố và biến tiềm ẩn hình hình. Điểm trung bình sẽ cho biết mức độ cảm nhận chung về từng nhân tố của mẫu nghiên cứu, độ lệch chuẩn sẽ cho biết mức độ tập trung (phân tán) của các câu hỏi giữa các đối tượng trả lời khác nhau. Với việc sử dụng thang đo Likert 5 lựa chọn trong bảng khảo sát thì giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum)/n = (5-1)/5 = 0,8. Với ý nghĩa các mức giá trị trung bình gồm: (i) 1,00 – 1,80 phản ánh rất không hài lòng; (ii) 1,81 – 2,60 phản ánh không hài lòng; (iii) 2,61 – 3,4 phản ánh không ý kiến/trung bình; (iv) 3,41 – 4,2 phản ánh Hài lòng và (v) 4,21 – 5,00 phản ánh rất hài lòng.

Bước 6: Phân tích tương quan giữa các nhân tố

Phân tích tương quan thể hiện mối liên hệ giữa các nhân tố trong mô hình nghiên cứu thông qua hệ số tương quan Pearson. Hệ số tương quan càng tiến về 1 thì mối liên hệ càng mạnh, càng tiến về 0 thì hệ số tương quan càng yếu. Ravid (1994) đã đưa ra các mức độ cụ thể như sau:

Hệ số tương quan từ 0,1 đến 0,2: không có tương quan hoặc tương quan rất yếu Hệ số tương quan từ 0,2 đến 0,4: tương quan yếu

Hệ số tương quan từ 0,4 đến 0,6: tương quan trung bình Hệ số tương quan từ 0,6 đến 0,8: tương quan mạnh

Hệ số tương quan từ 0,8 đến 1: tương quan rất mạnh

Bước 6: Phân tích hồi quy mức độ ảnh hưởng của các nhân tố

Mục tiêu là đánh giá chi tiết mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố, nhóm nhân tố tới sự hài lòng của khách hàng. Mức độ ảnh hưởng được thể hiện qua các con số trong phương trình hồi quy.

Xem toàn bộ nội dung bài viết ᛨ

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 25/11/2022