Tải bản đầy đủ - 0 (trang)
Tiếp tục sử dụng dịch vụ TGTK

Tiếp tục sử dụng dịch vụ TGTK

Tải bản đầy đủ - 0trang

49



Q10: Tiếp tục sử dụng dịch vụ TGTK của NH

6. Section 6 : Kiến nghị của khách hàng ( Q11)

7. Section 7: Tìm hiểu thơng tin cá nhân ( đối tượng khách hàng.)

Q12:Giới tính

Q13:Độ tuổi

Q14:Nghề nghiệp

Q15:Thu nhập trung bình của hộ gia đình.

Trong đó, các câu hỏi trong section 3,4,5 sử dụng thang đo lường phổ biến

nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo do Rennis Likert (1932) giới thiệu.

Đây là loại thước đo 5 mức độ và 4 mức độ phổ biến từ 1-5 và 1-4 để tìm hiểu mức

độ đánh giá của người trả lời.



3.2 Khảo sát và thu thập số liệu

Bảng câu hỏi được gửi trực tiếp cho 200 khách hàng tại quầy giao dịch với

sự hỗ trợ của bộ phận dịch vụ khách hàng của 2 chi nhánh : Chi nhánh Huyện

Thanh Trì, Chi nhánh Thanh Xuân. Đã có 170 phiếu nhận được phản hồi của khách

hàng, trong đó có 28 phiếu bị loại vì khơng hợp lệ. Do đó, số lượng mẫu còn lại để

đưa vào phân tích là 142 phiếu. Theo nghiên cứu của Bollen, tính đại diện của số

lượng mẫu được lựa chọn nghiên cứu sẽ thích hợp nếu kích thước mẫu là 5 mẫu cho

một ước lượng. Mơ hình nghiên cứu trong luận văn bao gồm 8 nhân tố độc lập với

28 biến quan sát (Bảng 3.1). Do đó, số lượng mẫu cần thiết là từ 140 mẫu trở lên.

Số lượng mẫu dùng trong nghiên cứu là 142 mẫu nên tính đại diện của mẫu được

đảm bảo cho việc thực hiện nghiên cứu.

Thời gian điền phiếu trung bình 5-10 phút. Mọi thắc mắc về câu hỏi được bộ

phận dịch vụ khách hàng giải đáp.

Thời gian hoàn thành cuộc khảo sát : Trong vòng 01 tháng. Kể từ 06/2013

đến tháng 07/2013.

Đối tượng khảo sát: Khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ tiền gửi tiết kiệm

của Agribank trên 02 chi nhánh : Huyện Thanh Trì, Chi nhánh Thanh Xuân. Do đối

tượng khách hàng cá nhân là nhóm khách hàng chủ đạo và truyền thống, mang lại



50



phần lớn nguồn vốn ổn định cho ngân hàng.



3.3 Làm sạch và xử lý số liệu trước khi phân tích

Trước khi tiến hành phân tích, số liệu thu được qua quá trình nhập liệu

được làm sạch bằng phần mềm SPSS: Kiểm tra giá trị trung bình, giá trị bất thường,

giá trị lớn nhất, nhỏ nhất... Điều này sẽ hạn chế các lỗi, sai sót trong bộ số liệu do

trong giai đoạn nhập liệu có các phiếu hỏi có các câu trả lời trống, hoặc các câu trả

lời tất cả đều giống nhau sẽ bị loại bỏ.

Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha:

Hệ số Cronbach’s alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự

chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát. Điều này liên quan đến hai khía cạnh

là tương quan giữa bản thân các biến và tương quan của các điểm số của từng biến

với điểm số toàn bộ các biến của mỗi người trả lời.

Phương pháp này cho phép người phân tích loại bỏ những biến không phù

hợp và hạn chế các biến rác trong mơ hình nghiên cứu vì nếu khơng chúng ta khơng

thể biết được chính xác độ biến thiên cũng như độ lỗi của các biến.Theo đó, chỉ

những biến có Hệ số tương quan tổng biến phù hợp (Corrected Item-Total

Correlation) lớn hơn 0.3 và có Hệ số Alpha lớn hơn 0.6 mới được xem là chấp nhận

được và thích hợp đưa vào phân tích những bước tiếp theo (Nunnally và BernStein,

1994). Cũng theo nhiều nhà nghiên cứu, nếu Cronbach’s alpha đạt từ 0,8 trở lên thì

thang đo lường là tốt và mức độ tương quan sẽ càng cao hơn.

Nếu biến nào tồn tại làm giảm Cronach’s alpha thì sẽ được loại bỏ để

Cronbach’s alpha tăng lên, các biến còn lại giải thích rõ hơn về bản chất của khái

niệm chung đó.

Phân tích nhân tố khám phá ( EFA) :

Phân tích nhân tố (Exploratory Factor Analysis) là một kỹ thuật phân tích

nhằm thu nhỏ và tóm tắt các dữ liệu rất có ích cho việc xác định các tập hợp biến

cần thiết cho vấn đề nghiên cứu. Quan hệ giữa các nhóm biến có liên hệ qua lại lẫn

nhau được xem xét dưới dạng một số các nhân tố cơ bản. Mỗi một biến quan sát sẽ

được tính một tỷ số gọi là Hệ số tải nhân tố (factor loading). Hệ số này cho người



51



nghiên cứu biết được mỗi biến đo lường sẽ “thuộc về” những nhân tố nào.

Trong phân tích nhân tố, yêu cầu cần thiết là hệ số KMO (Kaiser-Meyer –

Olkin (KMO) phải có giá trị lớn (0,5
hợp, còn nếu hệ số KMO<0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng khơng thích hợp với

các dữ liệu. Thêm vào đó, hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát phải có giá trị lớn

hơn 0,45, điểm dừng khi Eigenvalue (đại diện cho phần biến thiên được giải thích

bởi mỗi nhân tố) lớn hơn 1 (mặc định của chương trình SPSS), và tổng phương sai

dùng để giải thích bởi từng nhân tố lớn hơn 50% mới thỏa yêu cầu của phân tích

nhân tố (Gerbing & Anderson, 1988). Khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả đã sử

dụng phương pháp trích (Extraction method) là Principal Axis factoring với phép

xoay (Rotation) Promax.và phương pháp tính nhân tố là phương pháp Regression.



3.4 Phương pháp và phần mềm phân tích số liệu

* Nghiên cứu định tính

- Mục tiêu:

Đây là bước nghiên cứu sơ bộ để sàng lọc lại các biến đưa vào mơ hình

nghiên cứu, kiểm tra các thang đo sử dụng, tham khảo các ý kiến từ phía người trả

lời về vấn đề nghiên cứu, qua đó xây dựng các thang đo phù hợp hơn đưa vào mơ

hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi.

- Quy trình: Được nêu ở phần 3.1.1 ( Xây dựng thang đo)

*Nghiên cứu định lượng

-Mục tiêu :

Nghiên cứu định lượng được tiến hành nhằm kiểm định lại các thang đo trong

mơ hình nghiên cứu. Đây là bước phân tích chi tiết các dữ liệu thu thập được thơng

qua phiếu điều tra xác định tính lơ-gíc, tương quan của các nhân tố với nhau và từ

đó đưa ra kết quả cụ thể về đề tài nghiên cứu.

- Quy trình:

a. Xây dựng bảng câu hỏi

b. Xác định số lượng mẫu cần thiết cho nghiên cứu

c. Gửi phiếu điều tra cho khách hàng.



52



d. Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng.

e. Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích SPSS theo trình tự:

+ Phân tích mơ tả

+ Phân tích độ tin cậy của các thang đo

+ Phân tích nhân tố

+ Xây dựng mơ hình nghiên cứu tổng hợp

+ Kiểm định mơ hình thơng qua phân tích Pearson, phân tích hồi quy và phân

tích ANOVA.

*Phần mềm phân tích số liệu: SPSS 11.5



53



CHƯƠNG 4

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH

4.1. Mơ tả mẫu nghiên cứu

4.1.1 Giới tính và độ tuổi của khách hàng

Bảng 4.1 Giới tính và độ tuổi của khách hàng



Giới tính

Nam



Độ tuổi

Tuổi dưới 25

Tuổi từ 25 đến 35

Tuổi từ 36 đến 45

Tuổi trên 45 tuổi



Tổng

Nữ



Tuổi dưới 25

Tuổi từ 25 đến 35

Tuổi từ 36 đến 45

Tuổi trên 45 tuổi



Tổng



Tần số

3

30

4

12

49

8

41

17

27

93



Tần suất (%)

2,11

21,13

2,82

8,45

34,51

5,63

28,87

11,97

19,01

65,49



( Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả, 08/2013)



Qua bảng số liệu ta có nhận xét như sau: Khách hàng nữ GTTK nhiều hơn

khách hàng nam. Tỷ lệ khách hàng nữ chiếm 65,49% và khách hàng nam chiếm

34,51%. Phần lớn hai nhóm đối tượng này có độ tuổi từ 25 đến 35 tuổi ( chiếm

50%), kế đến là nhóm tuổi trên 45 ( chiếm 27,46%), còn lại là khách hàng có độ

tuổi từ 36 đến 45 tuổi ( chiếm 14,79%)



4.1.2 Thu nhập trung bình của hộ gia đình (VND/tháng)



Biều đồ 4.1 Thu nhập trung bình của hộ gia đình

( Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả, 08/2013)



54



Thu nhập của khách hàng rất đa dạng. Phần lớn thu nhập trung bình hộ gia

đình có thu nhập từ 8-12 triệu đồng. Còn lại nhóm đối tượng khách hàng có thu

nhập trung bình hộ gia đình cao ( hơn 15 triệu đồng) ngân hàng tiếp cận chưa

được nhiều.



4.1.3 Nghề nghiệp của đối tượng nghiên cứu

Bảng 4.2 Nghề nghiệp của khách hàng



Nghề nghiệp



Tần số



Tần suất (%)



Học sinh/ Sinh viên



5



3,52



Công nhân



19



13,38



Công chức/ Viên chức



45



31,69



Tự kinh doanh/Buôn bán nhỏ



30



21,13



Cán bộ quản lý



9



6,34



Nội trợ và về hưu



25



17,61



Nghề tự do



4



2,82



Khác



5



3,51



Tổng



142



100,00



( Nguồn: Số liệu điều tra của tác giả, 08/2013)



Nhìn chung phần lớn là các công chức/viên chức ( chiếm 31,69%). Kế đến là

đối tượng tự kinh doanh/ buôn bán nhỏ ( chiếm 21,13%), đây là đối tượng có thu

nhập khá cao, có khả năng tạo nguồn vốn khổng lồ cho ngân hàng. Vì vậy, đây là

đối tượng khách hàng mà ngân hàng cần có biện pháp kích thích nhu cầu của họ

hơn nữa. Đặc biệt chú ý hơn là đối tượng nội trợ và về hưu ( chiếm 17,61%), đây là

đối tượng phần lớn không trực tiếp đi làm nữa, có nhu cầu lấy lãi từ gửi tiền tiết

kiệm. Do đó, ngân hàng cần quan tâm để giữ chân khách hàng.

Các nhóm đối tượng còn lại như cơng nhân làm trong các công ty, doanh

nghiệp; học sinh/ sinh viên tại các trường học là những đối tượng khách hàng tiềm

năng cần khai thác nhiều hơn.



4.1.4 Loại dịch vụ gửi tiết kiệm được khách hàng lựa chọn



Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về

Tiếp tục sử dụng dịch vụ TGTK

Tải bản đầy đủ ngay(0 tr)

×
x