TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
Sự cần thiết của đề tài
Tính đến thời điểm hiện tại, hiện đang có 39 ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP), 13 ngân hàng 100% vốn nước ngoài, chi nhánh ngân hàng nước ngoài, và
Tại Việt Nam, hiện có 6 ngân hàng liên doanh hoạt động, theo thống kê của Hiệp hội ngân hàng Việt Nam Trong bối cảnh có 39 ngân hàng TMCP tập trung vào lĩnh vực bán lẻ, sự cạnh tranh trong thị trường này ngày càng trở nên khốc liệt Để thành công, các doanh nghiệp, đặc biệt là ngân hàng, cần đặt khách hàng lên hàng đầu, bởi đây là một lĩnh vực dịch vụ tiền tệ nhạy cảm Việc tạo dựng niềm tin tuyệt đối với khách hàng là điều cần thiết Trong tình hình cạnh tranh gay gắt hiện nay, ngân hàng cần chú trọng vào việc tìm kiếm, phát triển và giữ chân khách hàng.
Trong môi trường kinh doanh đầy thách thức, các ngân hàng cần tập trung vào việc thu hút và duy trì khách hàng để đạt được sự trung thành và lợi nhuận cao hơn Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) là quá trình mà ngân hàng cố gắng xây dựng và củng cố mối quan hệ lâu dài với khách hàng Việc thực hiện hiệu quả CRM không chỉ nâng cao chất lượng dịch vụ mà còn có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Do đó, để thu hút và giữ chân khách hàng, các ngân hàng cần áp dụng chiến lược CRM một cách hiệu quả.
Mối quan hệ giữa công ty dịch vụ và khách hàng được tạo ra và duy trì bởi nhân viên công ty thông qua sự tương tác trực tiếp Nhân viên đóng vai trò quan trọng trong các chiến lược CRM của tổ chức, bao gồm cả ngân hàng, thông qua sự tương tác trực tiếp với khách hàng hoặc tham gia vào việc ứng dụng các quy trình, công cụ và phương pháp để nâng cao giá trị khách hàng Sự hiểu biết về CRM trong ngân hàng là rất quan trọng để xác định sự ảnh hưởng của nhân viên đến hiệu quả của chiến lược CRM, nhằm cải thiện mối quan hệ giữa ngân hàng và khách hàng Nghiên cứu về các nhân tố tác động đến hoạt động quản lý quan hệ khách hàng của các ngân hàng thương mại cổ phần sẽ đóng góp một số giải pháp giúp các ngân hàng tạo dựng, duy trì và phát triển mối quan hệ với khách hàng một cách bền chặt hơn.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của các yếu tố công nghệ thông tin, thái độ và năng lực của nhân viên, cùng với thông tin hai chiều đến hiệu quả của CRM tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở TP HCM.
_ Đề xuất một số kiến nghị để nâng cao hiệu quả hoạt động CRM trong các ngân hàng TMCP dựa trên các kết quả nghiên cứu
Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu
1.3.1 Đối tƣợng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu:
- Hoạt động CRM tại các ngân hàng TMCP ở khu vực TP HCM
Các nhân tố ảnh hưởng đến quản lý quan hệ khách hàng bao gồm công nghệ thông tin và truyền thông, thái độ và năng lực của nhân viên, cũng như thông tin hai chiều giữa ngân hàng và khách hàng Đối tượng khảo sát là những khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở TP HCM.
Phạm vi nghiên cứu của đề tài được giới hạn tại các ngân hàng thương mại cổ phần thuộc khu vực TP HCM
Phương pháp nghiên cứu
Tài liệu thứ cấp bao gồm các nghiên cứu trước đây liên quan đến các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM, nhằm làm rõ lý do sử dụng các biến độc lập và biến đo lường Điều này giúp áp dụng vào các môi trường và thời gian nghiên cứu khác, đồng thời làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình và phân tích.
Bài viết này dựa trên nguồn điều tra từ bảng câu hỏi khảo sát khách hàng giao dịch tại các ngân hàng TMCP ở TP HCM Mục tiêu là phân tích dữ liệu để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc CRM, đồng thời kiểm tra tính phù hợp của mô hình với các ngân hàng TMCP tại khu vực này.
Nghiên cứu được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh bao gồm hai bước chính: bước đầu tiên là nghiên cứu sơ bộ sử dụng phương pháp định tính, tiếp theo là nghiên cứu chính thức thông qua phương pháp định lượng.
Nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp định tính:
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp thống kê mô tả để thu thập và trình bày dữ liệu thông qua bảng biểu và biểu đồ, nhằm làm rõ các nội dung nghiên cứu Đồng thời, nghiên cứu sơ bộ định tính được thực hiện bằng phương pháp GT, kết nối các khái niệm để xây dựng giả thuyết và mô hình Công cụ thu thập dữ liệu định tính chủ yếu là thảo luận nhóm với đối tượng khảo sát, nhằm điều chỉnh các khái niệm cho phù hợp với thị trường Thành phố Hồ Chí Minh, từ đó tạo cơ sở cho phân tích định lượng với mô hình đề xuất.
Nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng:
Phương pháp này nhằm xác định các nhân tố phù hợp trong quản lý quan hệ khách hàng tại các ngân hàng thương mại cổ phần ở Thành phố Hồ Chí Minh Quá trình thực hiện bao gồm việc đánh giá giá trị, độ tin cậy và mức độ phù hợp của thang đo, kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hoạt động này.
_ Thu thập dữ liệu thông qua bảng câu hỏi khảo sát những người đang sử dụng các sản phẩm dịch vụ của các ngân hàng TMCP tại TP HCM
Đánh giá sơ bộ thang đo được thực hiện thông qua giá trị Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS phiên bản 16.0 Qua quá trình này, các biến quan sát không phù hợp với khái niệm nghiên cứu sẽ bị loại bỏ, trong khi các biến quan sát có liên quan sẽ được nhóm lại thành một nhân tố thích hợp Điều này tạo nền tảng cho việc điều chỉnh mô hình và giả thuyết nghiên cứu, cũng như cho các bước phân tích và kiểm định tiếp theo.
Phương pháp phân tích hồi quy bội sẽ được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quản lý quan hệ khách hàng (CRM) trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Tính mới và ý nghĩa khoa học của đề tài
Hiện nay, cụm từ "Quản lý quan hệ khách hàng" (CRM) đang trở nên phổ biến tại Việt Nam, thể hiện sự bắt nhịp với xu thế toàn cầu Tuy nhiên, khái niệm CRM được hiểu theo nhiều khía cạnh khác nhau, dẫn đến việc nhiều người vẫn chưa nắm rõ ý nghĩa toàn diện của nó Nhiều người nhầm lẫn rằng CRM chỉ đơn thuần là một công nghệ giúp doanh nghiệp quản lý mối quan hệ với khách hàng, mà không nhận ra rằng nó còn bao gồm nhiều yếu tố quan trọng khác.
Trên thực tế, CRM không chỉ là một công cụ công nghệ đơn thuần mà còn là cả một triết lý kinh doanh, một chiến lược kinh doanh toàn diện và một quá trình kinh doanh được thiết kế để quản lý và phát triển mối quan hệ với khách hàng.
Bài nghiên cứu này nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc về quản lý quan hệ khách hàng (CRM) trong ngành ngân hàng, nhấn mạnh rằng CRM không chỉ đơn thuần là công nghệ Ngành ngân hàng, với tính nhạy cảm cao và sự cần thiết phải xây dựng niềm tin từ khách hàng, yêu cầu các mối quan hệ từ khách hàng doanh nghiệp đến cá nhân phải được chăm sóc cẩn thận Quản lý quan hệ khách hàng là yếu tố then chốt giúp ngân hàng đạt được các mục tiêu đề ra Tác giả cũng mong muốn xác định các yếu tố ảnh hưởng đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM, từ đó hỗ trợ các ngân hàng trong việc đánh giá và triển khai các chiến lược CRM hiệu quả hơn.
Tác giả đề xuất giải pháp hỗ trợ các ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP) trong quản lý quan hệ khách hàng, dựa trên tình hình và điều kiện cụ thể của từng phân khúc khách hàng Bài nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng của việc có cái nhìn toàn diện về quản lý quan hệ khách hàng (CRM), các yếu tố ảnh hưởng và những giải pháp nhằm cải thiện hoạt động này, với mục tiêu tạo ra, duy trì và phát triển bền vững mối quan hệ với khách hàng.
Kết cấu của luận văn
Chương I: Tổng quan về đề tài
Chương II: Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu
Chương III: Phương pháp nghiên cứu
Chương IV: Kết quả nghiên cứu
Chương V: Kết luận và một số giải pháp
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương này nhấn mạnh các khái niệm và tầm quan trọng của CRM trong ngành ngân hàng, đồng thời khám phá mối liên hệ giữa thái độ, năng lực và quản lý nhân viên với quản lý quan hệ khách hàng Nội dung sẽ được trình bày chi tiết trong các phần tiếp theo.
Một số khái niệm liên quan
2.2.1 Ngân hàng thương mại cổ phần
Theo Luật các Tổ chức tín dụng 2010, ngân hàng là tổ chức tín dụng thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng theo quy định pháp luật Các loại hình ngân hàng gồm ngân hàng thương mại, ngân hàng chính sách và ngân hàng hợp tác xã Ngân hàng thương mại thực hiện tất cả các hoạt động ngân hàng và các hoạt động kinh doanh khác nhằm mục tiêu lợi nhuận.
2.2.2 Quản lý quan hệ khách hàng
Trong cuốn sách "Customer Relationship Management" (2005), Ed Peelen đã tổng hợp nhiều quan điểm khác nhau về CRM, xác định nó qua các khía cạnh chiến lược, hoạt động, phân tích và phối hợp.
Chiến lược CRM là một phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh, tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững Mục tiêu của chiến lược này là chiến thắng lòng tin và duy trì sự trung thành của khách hàng, từ đó mang lại lợi nhuận ổn định cho tổ chức.
Hoạt động CRM tập trung vào việc tự động hóa các quy trình liên quan đến khách hàng trong lĩnh vực bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng.
CRM phân tích là quá trình khai thác thông minh dữ liệu khách hàng nhằm phục vụ cho các mục tiêu chiến lược và chiến thuật Việc sử dụng CRM phân tích giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó tối ưu hóa các chiến lược marketing và nâng cao hiệu quả kinh doanh.
Phối hợp CRM với công nghệ xuyên suốt các biên giới tổ chức nhằm tối ưu hóa giá trị cho công ty, đối tác và khách hàng.
CRM là một phương pháp tích hợp nhằm xác định, thu hút và giữ chân khách hàng Nó cho phép các tổ chức quản lý và phối hợp tương tác với khách hàng qua nhiều kênh, lĩnh vực kinh doanh và khu vực địa lý khác nhau Nhờ đó, CRM giúp tối đa hóa giá trị của mọi mối quan hệ với khách hàng, đồng thời nâng cao hiệu suất hoạt động của công ty.
Tổng hợp các nghiên cứu trước đây
Một mối quan hệ bao gồm hai giai đoạn chính: đầu tiên là thu hút khách hàng, và thứ hai là xây dựng, quản lý mối quan hệ theo thời gian để đạt được các mục tiêu kinh tế và xã hội cho cả hai bên.
Tiếp thị quan hệ khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc xây dựng và duy trì mối quan hệ lâu dài giữa nhà cung cấp dịch vụ và khách hàng, mang lại lợi ích chung (Swartz & CS, 2000) Mục tiêu của marketing mối quan hệ là tạo dựng mạng lưới và đảm bảo sự tương tác hiệu quả giữa doanh nghiệp và khách hàng (Baker, 2003) Giai đoạn tiếp theo, các nhà cung cấp dịch vụ tập trung vào việc duy trì và tăng cường mối quan hệ, cũng như giữ chân khách hàng, được gọi là quản lý quan hệ khách hàng (Swartz & CS).
Marketing mối quan hệ, theo Berry (1983), được định nghĩa là việc thu hút, duy trì và tăng cường các mối quan hệ với khách hàng trong tổ chức đa dịch vụ Qua nhiều thập kỷ, triết lý này đã phát triển mạnh mẽ và thuật ngữ Marketing mối quan hệ dần được thay thế bằng CRM (Quản lý quan hệ khách hàng).
2.3.2 Quản lý quan hệ khách hàng
Theo lý thuyết, sự khác biệt chính giữa các định nghĩa về CRM nằm ở khía cạnh công nghệ và mối quan hệ của nó Cụm từ CRM đã xuất hiện trong các tài liệu khi các học thuyết về marketing mối quan hệ phát triển mạnh mẽ, như được chỉ ra bởi Brown.
CRM là quá trình tìm kiếm và duy trì khách hàng, đồng thời hiểu và quản lý nhu cầu của họ Theo Mylonakis (2009), CRM còn là một phương pháp sáng tạo nhằm xây dựng mối quan hệ bền vững và đạt được sự tin tưởng từ khách hàng.
Khái niệm CRM đã phát triển thành một chiến lược quan trọng để duy trì mối quan hệ lâu dài với khách hàng (Mendoza & CS, 2007) Tuy nhiên, sự hiểu biết về CRM vẫn chưa đầy đủ CRM có thể được xem như một triết lý kinh doanh, chiến lược kinh doanh, quá trình kinh doanh, hoặc công nghệ (Fakhraddin Maroofi & CS, 2012) Theo Ryals và Adrian (2001), CRM là định hướng quan hệ nhằm nâng cao giá trị khách hàng thông qua quản lý hiệu quả Croteau (2003) nhận định rằng CRM tập trung vào việc tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng bằng cách cung cấp dịch vụ phù hợp Srivastava & CS (1999) định nghĩa CRM là một quá trình lớn với nhiều quy trình con, bao gồm việc xác định khách hàng tiềm năng Philip Kotler (2003) cho rằng CRM sử dụng công nghệ thông tin để thu thập dữ liệu, từ đó phát triển mối quan hệ cá nhân với khách hàng Hsieh (2009) bổ sung rằng CRM giúp tổ chức thúc đẩy mối quan hệ gần gũi hơn với khách hàng Một mối quan hệ tốt với khách hàng là chìa khóa cho sự thành công trong kinh doanh, và việc xây dựng và quản lý mối quan hệ được coi là phương pháp tiếp thị hàng đầu (Grünroos, 1994).
Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) là quá trình xây dựng và duy trì mối quan hệ lâu dài với khách hàng mục tiêu thông qua các hoạt động tiếp thị CRM không chỉ xác định các thị trường hiện tại và tương lai mà còn lựa chọn thị trường phục vụ và đánh giá sự tiến bộ của dịch vụ Đây là một triết lý quản lý nhằm tạo ra mối quan hệ chiến lược và có lợi cho cả hai bên, bao gồm việc phát triển, bảo trì và tối ưu hóa các mối quan hệ giữa người tiêu dùng và tổ chức Thành công trong CRM phụ thuộc vào việc hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó tích hợp chúng vào chiến lược của doanh nghiệp, con người, công nghệ và quy trình kinh doanh.
CRM không chỉ là một phương pháp cạnh tranh mà còn là yếu tố sống còn cho các công ty dịch vụ hàng đầu Trong bối cảnh thị trường ngày càng khốc liệt, phát triển mối quan hệ khách hàng trở thành chiến lược tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững Các dịch vụ chuyên nghiệp, như ngân hàng, thường được đánh giá cao dựa trên cách họ quản lý mối quan hệ với khách hàng Do đó, CRM được hiểu là quá trình mà ngân hàng nỗ lực duy trì và tăng cường mối quan hệ lâu dài với khách hàng Khái niệm CRM nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tổ chức tập trung vào việc duy trì mối quan hệ với thị trường của mình.
2.3.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến CRM
CRM là quá trình mà ngân hàng duy trì và tăng cường mối quan hệ lâu dài với khách hàng, không chỉ là phương pháp cạnh tranh mà còn là yếu tố sống còn (Swartz & CS, 2000; Buttle, 2004) Trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh, phát triển mối quan hệ khách hàng trở thành chiến lược tạo lợi thế cạnh tranh bền vững, khẳng định tầm quan trọng của CRM trong ngành ngân hàng Rajole (2003) nhấn mạnh rằng có những thành phần quan trọng quyết định sự thành công của CRM, và nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các yếu tố này.
2.3.3.1 Công nghệ thông tin (CNTT)
Ngày nay, công nghệ thông tin đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ giao tiếp của tổ chức, quản lý kiến thức và thực hiện các chiến lược hiệu quả.
Công nghệ CRM là công cụ chiến lược quan trọng giúp tổ chức đạt được thành công trong ứng dụng quản lý khách hàng, nhờ vào cấu trúc cơ bản của công nghệ thông tin và dữ liệu từ cơ sở dữ liệu khách hàng Chiến lược quản lý khách hàng yêu cầu một trung tâm lưu trữ thông tin khách hàng với kiến trúc công nghệ thông tin hiệu quả, có khả năng điều chỉnh theo môi trường thay đổi Hệ thống CRM không chỉ giao tiếp với khách hàng qua việc gửi thông tin trực tiếp mà còn là chiến lược để giữ chân khách hàng Chất lượng thông tin gửi đến khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng mối quan hệ tốt, và ứng dụng công nghệ có thể nâng cao chất lượng thông tin này.
Từ đó, ta đặt giả thuyết nghiên cứu nhƣ sau:
H 1 : Công nghệ thông tin và CRM trong các ngân hàng TMCP tại TP HCM có mối quan hệ đồng biến
Ferrel và Hartline (2005) khẳng định rằng nhân viên là yếu tố then chốt trong một hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hiệu quả, do đó, các công ty cần phải chú trọng quản lý mối quan hệ với nhân viên để đáp ứng nhu cầu khách hàng Điều này đặc biệt quan trọng trong những doanh nghiệp mà nhân viên chính là đại diện cho hình ảnh công ty trước khách hàng Bill Cooney, Phó Giám đốc điều hành của USAA, nhấn mạnh rằng việc chăm sóc nhân viên là điều cần thiết để họ có thể phục vụ khách hàng tốt nhất Ông cho rằng, nếu nhân viên không hài lòng, công ty sẽ khó lòng duy trì sự hài lòng của khách hàng trong dài hạn Do đó, lòng yêu thương khách hàng là điều cốt yếu trong mọi hoạt động kinh doanh.
Nghiên cứu năm 2003 chỉ ra rằng thành công của CRM phụ thuộc
Mối quan hệ giữa công ty dịch vụ và khách hàng được xây dựng và duy trì bởi nhân viên, những người trực tiếp tương tác với khách hàng Nhân viên đóng vai trò quan trọng trong các chiến lược CRM của tổ chức, bao gồm ngân hàng, thông qua việc tương tác trực tiếp và áp dụng các quy trình, công cụ nhằm nâng cao giá trị khách hàng Do đó, CRM rất quan trọng đối với ngân hàng, và việc xác định ảnh hưởng của nhân viên đến hiệu quả chiến lược CRM là cần thiết để cải thiện mối quan hệ này Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến hiệu quả của CRM trong ngân hàng là thái độ và năng lực của nhân viên.
Thái độ của nhân viên ngân hàng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành các mối quan hệ với khách hàng, vì nó ảnh hưởng đến phản ứng và hành vi của họ đối với các khía cạnh công việc khác nhau Theo Coetzee (2005), thái độ này không chỉ là phản hồi mà còn thể hiện cách thức nhân viên tương tác với khách hàng, từ đó tạo dựng sự tin tưởng và hài lòng trong dịch vụ.
Kết luận
Chương này đã cung cấp cái nhìn tổng quan về khái niệm CRM và các thành phần của nó, làm nền tảng cho việc thiết kế quy mô đo lường trong chương tiếp theo Một mô hình nghiên cứu khái niệm được minh họa trong hình 2.1 sẽ được thảo luận chi tiết hơn trong chương tới, nhằm đáp ứng các mục đích nghiên cứu.
Hình 2.1 Mô hình các nhân tố tác động đến CRM trong ngân hàng TMCP
(Nguồn: Tác giả tổng hợp)
Quản lý quan hệ khách hàng
Yếu tố nhân khẩu học Công nghệ thông tin
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Chương 2 đã xem xét các tài liệu về CRM, các nhân tố ảnh hưởng đến CRM cũng nhƣ mô hình nghiên cứu tại các ngân hàng TMCP ở khu vực TP HCM Chương 3 này sẽ thảo luận về phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong điều chỉnh và đánh giá thang đo Nội dung chính của chương này bao gồm: (1) Quy trình nghiên cứu, (2) Thiết kế nghiên cứu, (3) Xây dựng thang đo, (4) Thiết kế mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu để hỗ trợ cho nghiên cứu chính thức.
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ Điều chỉnh thang đo Thang đo chính
Bảng câu hỏi điều tra
Kiểm định mô hình, giả thuyết
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Sau khi xác định mục tiêu nghiên cứu từ vấn đề nghiên cứu, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu cho TP HCM dựa trên lý thuyết và kết quả nghiên cứu quốc tế Các thang đo được xây dựng ở nước ngoài có thể không phù hợp với thị trường Việt Nam, đặc biệt là TP HCM, do sự khác biệt về văn hóa và ngôn ngữ Do đó, tác giả đã điều chỉnh và bổ sung thang đo nháp thông qua thảo luận nhóm với 9 người để đảm bảo tính tương thích Sau khi điều chỉnh, tác giả tiến hành nghiên cứu thử nghiệm với 15 đối tượng khảo sát nhằm xác định rõ nghĩa của thang đo, từ đó đề xuất thang đo chính thức cho nghiên cứu định lượng.
Thang đo chính thức sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát, nhằm kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết Kết quả thu được từ mẫu cần thiết sẽ được làm sạch, mã hóa và xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS phiên bản 16.0 Các bước xử lý bao gồm đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, và kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết thông qua mô hình hồi quy.
Thiết kế nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM bao gồm hai giai đoạn chính: nghiên cứu khám phá sơ bộ và nghiên cứu chính thức Các giai đoạn này được thực hiện theo tiến độ cụ thể nhằm đảm bảo tính hiệu quả và chính xác của nghiên cứu.
Nghiên cứu sơ bộ định tính tại TP HCM nhằm khám phá và điều chỉnh thang đo các khái niệm nghiên cứu Dựa trên kết quả từ các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất thang đo cho các khái niệm và thảo luận với 9 đối tượng khảo sát sử dụng sản phẩm dịch vụ từ các ngân hàng TMCP, chia thành 2 nhóm: một nhóm 5 người và một nhóm 4 người Sau khi điều chỉnh thang đo nháp, tác giả tiến hành khảo sát thử nghiệm với 15 người để đánh giá tính rõ ràng và dễ hiểu của thang đo, từ đó thực hiện điều chỉnh thêm để đạt được thang đo chính thức.
Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát ý kiến của những người sử dụng sản phẩm dịch vụ tại các ngân hàng TMCP ở TP HCM Mục tiêu của nghiên cứu là kiểm định lại mô hình và các giả thuyết nghiên cứu Để đảm bảo tính chính xác, thang đo chính thức sẽ được sử dụng và kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach Alpha cùng với phân tích nhân tố khám phá EFA.
3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dự án nghiên cứu thường bắt đầu bằng việc sử dụng dữ liệu thứ cấp, được thu thập và ghi nhận từ các nghiên cứu trước đó Dữ liệu thứ cấp này thường là thông tin đã được công nhận từ nhiều nguồn khác nhau như sách, tạp chí, báo, các bài nghiên cứu cũ và thông tin từ các trang web Internet Ba chương đầu của nghiên cứu tập trung vào việc sử dụng dữ liệu thứ cấp, cung cấp các khái niệm lý thuyết về Quản trị Quan hệ Khách hàng (CRM) và phân tích các biến độc lập ảnh hưởng đến CRM.
Phương pháp chính để thu thập dữ liệu trong nghiên cứu này là khảo sát khách hàng tại các ngân hàng khác nhau, giúp chúng ta thu thập đa dạng dữ liệu phù hợp với đề tài nghiên cứu.
Công cụ đo lường được xây dựng dưới dạng bảng câu hỏi, bao gồm các câu hỏi được chuyển thể từ nghiên cứu của Rootman & CS (2007) và Croteau & CS (2003), cũng như từ các thử nghiệm trước đây như công cụ SERVQUAL của Parasuraman, Zeithaml và Berry (1988) Bảng câu hỏi này sử dụng các câu hỏi đóng với các câu trả lời được đo lường theo các cấp độ thang đo rõ ràng, theo nghiên cứu của Saris & Gallhoffer (2007) và Schuman & Presser.
1981) Sau khi dữ liệu đƣợc chọn lọc, nó sẽ đƣợc kiểm tra và xử lý Bảng câu hỏi bao gồm ba phần:
Phần I: Phần này dùng để kiểm tra xem người được khảo sát có đáp ứng điều kiện của cuộc khảo sát hay không, bao gồm các câu hỏi gạn lọc lựa chọn về việc người tham gia khảo sát có hay không sử dụng các dịch vụ ngân hàng của các ngân hàng TMCP, các sản phẩm ngân hàng mà họ sử dụng Người được hỏi cũng được yêu cầu xác định các ngân hàng mà họ là khách hàng
Phần II: Phần này được đo lường theo thang đo Likert 5 mức độ (từ mức độ 1 là “hoàn toàn không đồng ý”, mức độ 2 là “không đồng ý”, mức độ 3 là “không có ý kiến”, mức độ 4 là “đồng ý” đến mức độ 5 là “hoàn toàn đồng ý”) vì thang đo Likert thường được dùng để đo lường một tập các phát biểu khái niệm, đây là loại thang đo phổ biến trong đo lường các khái niệm nghiên cứu trong kinh doanh Giá trị của biến là tổng điểm của các biến đo lường Nội dung chủ yếu trong phần này tập trung vào nhận thức khách hàng về CRM và chất lƣợng dịch vụ của các ngân hàng Các câu hỏi liên quan đến CRM của ngân hàng và chất lƣợng dịch vụ trong các biến thông tin hai chiều, thái độ, năng lực và hiệu quả của dịch vụ ngân hàng Tuy nhiên, bài viết này chỉ chú trọng sự ảnh hưởng của hai biến thái độ và năng lực lên CRM của các ngân hàng đƣợc điều tra
Phần III: Các dữ liệu tiểu sử của những người trả lời sẽ được thu thập thông qua các câu hỏi về giới tính, tuổi tác, và trình độ giáo dục số người được hỏi.
Xây dựng thang đo
Bốn hạng mục đo lường nhận thức của khách hàng về CRM tại các ngân hàng TMCP đƣợc mô tả trong bảng 3.1:
Bảng 3.1 Các biến đo lường của nhân tố CRM
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
CRM1 1 Tôi cảm thấy rằng tôi có một liên kết mạnh mẽ với ngân hàng tôi đang giao dịch
CRM2 2 Tôi nhận đƣợc nhiều lợi ích nhờ vào mối quan hệ giữa tôi và ngân hàng tôi đang giao dịch
CRM3 3 Tôi hoàn toàn cam kết với ngân hàng tôi đang giao dịch
4 Tôi có niềm tin vào ngân hàng tôi đang giao dịch và biết rằng ngân hàng sẽ luôn luôn hành động vì lợi ích tốt nhất của tôi
3.4.2 Nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin và truyền thông được đo lường thông qua 3 biến quan sát đƣợc thể hiện trong bảng sau:
Bảng 3.2 Các biến đo lường của nhân tố Công nghệ thông tin
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
1 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin cần thiết để thu thập dữ liệu khách hàng dựa trên sự tương tác với khách hàng hay không
2 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu công nghệ cho phép truy cập dữ liệu giữa các hệ thống thông tin có sẵn hay không
3 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc ngân hàng đó có sở hữu một cơ sở hạ tầng hệ thống công nghệ thông tin tốt hay không
3.4.3 Nhân tố thái độ nhân viên
Nhân tố thái độ nhân viên được đo lường thông qua 5 biến quan sát trong bảng 3.3, cụ thể nhƣ sau:
Bảng 3.3 Các biến đo lường của nhân tố Thái độ nhân viên
Mã hóa Biến đo lường Tác giả
Nếu nhân viên tại ngân hàng tôi giao dịch thể hiện sự hài lòng trong công việc, tôi sẽ xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng đó Sự hài lòng của nhân viên không chỉ ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mà còn tạo ra cảm giác tin tưởng và gắn bó từ phía khách hàng.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào sự gắn bó và quan tâm lẫn nhau giữa các nhân viên, tạo nên một môi trường làm việc như một gia đình Sự chăm sóc và tổ chức trong ngân hàng là yếu tố quan trọng giúp tôi cảm thấy tin tưởng và hài lòng khi giao dịch.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào sự thể hiện hạnh phúc và không căng thẳng của nhân viên ngân hàng Sự hài lòng và thái độ tích cực của họ ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm dịch vụ của tôi.
Chất lƣợng dịch vụ của ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào mối quan hệ của tôi với ngân hàng đó
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng tôi đang giao dịch phụ thuộc vào việc quản lý cấp cao luôn sẵn sàng cho các cuộc hẹn
3.4.4 Nhân tố năng lực nhân viên
Các biến quan sát của nhân tố Năng lực nhân viên đƣợc thể hiện trong bảng 3.4 với 6 hạng mục nhƣ sau:
Bảng 3.4 Các biến đo lường của nhân tố Năng lực nhân viên
Nhân tố Mã hóa Biến đo lường Tác giả
Nếu nhân viên ngân hàng có kiến thức vững vàng về sản phẩm và dịch vụ, tôi sẽ xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với ngân hàng.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào việc nhân viên có cung cấp đầy đủ thông tin về các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng hay không.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng phụ thuộc vào việc nhân viên ngân hàng có cung cấp thông tin đầy đủ về chính sách và thủ tục hay không Sự giao tiếp rõ ràng và kịp thời từ phía ngân hàng là yếu tố quan trọng giúp tôi hiểu rõ hơn về dịch vụ mà mình đang sử dụng.
Một mối quan hệ tốt đẹp hơn với ngân hàng sẽ được xây dựng nếu nhân viên của ngân hàng hiểu rõ quy trình cung cấp dịch vụ Việc này không chỉ giúp cải thiện sự giao tiếp mà còn nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, từ đó tạo ra sự tin tưởng và hài lòng từ phía khách hàng.
Mối quan hệ của tôi với ngân hàng sẽ được cải thiện nếu nhân viên ngân hàng tư vấn cho tôi những sản phẩm và dịch vụ phù hợp.
Nếu ngân hàng thường xuyên thông báo cho tôi về các dịch vụ có sẵn và không có sẵn, tôi sẽ xây dựng được mối quan hệ tốt hơn với họ.
3.4.5 Nhân tố thông tin hai chiều
Bốn biến quan sát của Nhân tố thông tin hai chiều đƣợc nêu rõ trong bảng 3.5, cụ thể:
Bảng 3.5 Các biến đo lường của nhân tố Thông tin hai chiều
Nhân tố Mã hóa Biến đo lường Tác giả
TTHC1 Mối quan hệ của tôi với ngân hàng của tôi phụ thuộc vào sự đa dạng của các dịch vụ
Mối quan hệ giữa tôi và ngân hàng sẽ được cải thiện đáng kể nếu tôi có thể liên hệ với ngân hàng qua nhiều kênh khác nhau.
Nếu một nhân viên ngân hàng mà tôi đang giao dịch cho biết họ cũng là khách hàng của ngân hàng đó, mối quan hệ của tôi với ngân hàng sẽ được cải thiện đáng kể.
TTHC4 Tôi lựa chọn ngân hàng dựa trên chi phí của các dịch vụ
Tuổi tác đo lường như sau: trẻ tuổi (18 – 25 tuổi), (25 – 35 tuổi), trung niên
(36 – 45 tuổi) và người lớn tuổi (trên 45 tuổi)
Giới tính: có 2 lựa chọn là nam hoặc nữ
Bên cạnh đó, các câu hỏi gạn lọc sẽ có các lựa chọn:
Các dịch vụ ngân hàng đang sử dụng, có 4 lựa chọn: gửi tiết kiệm, tài khoản, dịch vụ ngân hàng hằng ngày, dịch vụ khác
Phần liệt kê ít nhất 1 ngân hàng TMCP tại TP HCM thường sử dụng nhất để kiểm tra tính phù hợp của người trả lời
Thiết kế mẫu
3.5.1 Xác định đối tƣợng khảo sát
Xác định đối tượng khảo sát là bước đầu tiên và quan trọng trong quá trình chọn mẫu, ảnh hưởng trực tiếp đến tính chính xác của dữ liệu thu thập, từ đó đảm bảo phản ánh đúng bản chất và mục tiêu nghiên cứu Bài nghiên cứu này tập trung vào các nhân tố tác động đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần tại TP HCM, do đó, cuộc khảo sát sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau với các đặc điểm đa dạng.
Kết quả nghiên cứu sẽ khác nhau giữa các vùng miền và thời gian do sự khác biệt về phong tục, văn hóa và lối sống Những yếu tố này ảnh hưởng đến ý định, hành vi, suy nghĩ và cách cư xử của mỗi cá nhân Nghiên cứu này được thực hiện trong phạm vi thị trường TP HCM, do đó đối tượng khảo sát phải là những người sinh sống tại đây.
TP HCM nhằm đảm các đối tƣợng khảo sát không quá khác nhau về phong tục và văn hóa vùng miền làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu
Nghiên cứu tập trung vào ngân hàng thương mại cổ phần (TMCP), do đó, đối tượng khảo sát phải sử dụng sản phẩm dịch vụ từ ít nhất một ngân hàng TMCP Mỗi loại hình ngân hàng có mục đích hoạt động riêng, dẫn đến cách ứng xử với khách hàng cũng khác nhau.
Cuộc khảo sát sẽ được thực hiện với cả nam và nữ, vì giao dịch ngân hàng đã trở nên phổ biến ở Việt Nam, đặc biệt là tại TP HCM, không phân biệt giới tính Suy nghĩ, ý định và hành vi của mỗi cá nhân đều bị ảnh hưởng bởi yếu tố giới tính, do đó khảo sát cả hai nhóm là cần thiết để nâng cao độ tin cậy và tính đại diện cho nghiên cứu Đối tượng khảo sát sẽ bao gồm nhiều nhóm tuổi khác nhau, đặc biệt là nhóm trẻ tuổi.
Nghiên cứu sẽ giới hạn đối tượng khảo sát từ 18 tuổi trở lên, chia thành các nhóm tuổi: 18 – 25, 25 – 35, trung niên (36 – 45) và người lớn tuổi (trên 45) Việc này nhằm đảm bảo rằng người tham gia có đủ nhận thức và trưởng thành, từ đó tránh ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Phân chia theo độ tuổi giúp so sánh sự nhận thức, mối quan tâm và hiểu biết của từng cá nhân qua các giai đoạn khác nhau.
Khảo sát được thực hiện với đối tượng có trình độ học vấn từ trung học phổ thông đến sau đại học nhằm phân tích sự khác biệt trong nhận thức theo từng cấp độ học vấn Điều này giúp thu thập kết quả đầy đủ hơn và xác định xem trình độ học vấn có ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu hay không.
3.5.2 Xác định kích thước mẫu
Kích thước mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, cụ thể là phân tích nhân tố khám phá (EFA) Theo Hair & CS, kích thước mẫu tối thiểu để sử dụng EFA là 50, tốt hơn là 100, với tỷ lệ quan sát trên biến đo lường là 5:1 Đối với nghiên cứu này có 22 biến đo lường, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 110.
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng với mẫu thuận tiện, cho phép nhà nghiên cứu chọn đối tượng dễ tiếp cận (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Phương pháp này có ưu điểm là dễ dàng tiếp cận đối tượng nghiên cứu và phù hợp khi thời gian và chi phí hạn chế Tuy nhiên, nhược điểm lớn là không xác định được sai số do lấy mẫu Tác giả đã thu thập ý kiến từ khách hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ của các ngân hàng TMCP tại TP HCM thông qua bảng câu hỏi gửi trực tiếp hoặc qua thư điện tử.
Phân tích dữ liệu
3.6.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Sau khi hoàn thiện thang đo nháp, bước đầu tiên là đánh giá độ tin cậy của nó, thường được thực hiện thông qua hệ số Cronbach Alpha Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hệ số này từ 0.8 trở lên là tốt, trong khi từ 0.7 đến 0.8 có thể chấp nhận được Ngoài ra, một số ý kiến cho rằng nếu khái niệm nghiên cứu còn mới, hệ số Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên vẫn có thể sử dụng Đối với nghiên cứu này, yêu cầu về Cronbach Alpha được đặt ra là từ 0.7 trở lên để đảm bảo tính chấp nhận được.
Hệ số tương quan biến tổng đo lường mức độ tương quan của một biến với điểm trung bình của các biến khác trong cùng một thang đo; hệ số này càng cao thì sự tương quan càng mạnh Theo Nunnally & Burnstein (1994), những biến có hệ số tương quan biến tổng dưới 0.3 được xem là biến rác và sẽ bị loại để nâng cao hệ số Cronbach Alpha Tuy nhiên, nếu hệ số Cronbach Alpha đã đạt yêu cầu, không cần thiết phải loại bỏ các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, vì giá trị nội dung cần nghiên cứu đã được đảm bảo.
3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá
Sau khi kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach Alpha, bước tiếp theo là áp dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá tính đơn hướng, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo Các nhà nghiên cứu thường chú ý đến một số tiêu chí trong EFA, bao gồm: số lượng nhân tố trích ra phải phù hợp với giả thuyết ban đầu về số thành phần của thang đo, trọng số nhân tố cần đạt λ ≥ 0.5, và tổng phương sai trích (TVE) phải lớn hơn hoặc bằng 50% để thang đo được chấp nhận.
3.6.3 Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu
Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bằng phần mềm SPSS 16.0 là một phương pháp hiệu quả để kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu, đặc biệt trong các nghiên cứu ứng dụng trong kinh doanh SPSS là phần mềm phổ biến, giúp thực hiện mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, cho phép thêm từng biến tiểu sử để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng lên CRM.
Kết luận
Chương này trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu áp dụng trong nghiên cứu, tập trung vào việc phát triển câu hỏi và các phương pháp phân tích nhằm đánh giá thang đo lường Đồng thời, chương cũng đề cập đến phân tích sơ bộ trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức Chương tiếp theo sẽ công bố kết quả nghiên cứu và làm nổi bật những phát hiện quan trọng.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
Trong chương 3, tác giả trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm đánh giá thang đo, kiểm định mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu Tiếp theo, chương 4 trình bày kết quả phân tích, kiểm định độ tin cậy của thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu đã đề cập Nội dung của chương này bao gồm nhiều phần quan trọng.
(1) Mô tả mẫu nghiên cứu
(2) Kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu thông qua hồi quy tuyến tính là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu Bài viết này sẽ thảo luận về các vấn đề liên quan đến kết quả nghiên cứu sau khi thực hiện kiểm định, nhằm cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về tính chính xác và ý nghĩa của các phát hiện.
Phân tích sự khác biệt về CRM liên quan đến các biến tiểu sử khách hàng như giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn được thực hiện thông qua các phương pháp thống kê T-test và ANOVA một chiều Nghiên cứu này nhằm xác định cách thức mà các yếu tố này ảnh hưởng đến trải nghiệm và hành vi của khách hàng trong hệ thống quản lý quan hệ khách hàng Kết quả cho thấy sự khác biệt rõ rệt giữa các nhóm khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược CRM phù hợp hơn với từng đối tượng.
Mô tả mẫu nghiên cứu
Sau khi gửi đi 250 bảng câu hỏi, tác giả nhận được 138 phản hồi Sau khi kiểm tra tính hợp lệ, loại bỏ các bảng câu hỏi có nhiều ô trống, câu trả lời đồng nhất hoặc quá nhiều ý kiến trung lập, số lượng bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng trong nghiên cứu này là
110 bảng câu hỏi với các số liệu thống kê nhƣ sau:
Về giới tính: có 39 đáp viên là nam giới, chiếm 35.5% mẫu khảo sát và 71 đáp viên là nữ giới, chiếm 64.5% mẫu khảo sát
Về nhóm tuổi: Nhóm tuổi từ 18 – 25 chiếm 14.6%, từ 26 – 35 chiếm 41.8%, từ 36 – 45 chiếm 24.5% và trên 45 tuổi chiếm 19.1% mẫu khảo sát
Về trình độ học vấn: 16.4% đối tƣợng khảo sát có trình độ Trung học phổ thông, 61,8% có trình độ Cao đẳng/ Đại học và 21.8% trình độ Trên đại học.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, yêu cầu đạt từ 0.7 trở lên, cùng với hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation) không nhỏ hơn 0.3.
4.3.1 Độ tin cậy của nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin được đánh giá thông qua ba biến quan sát (CNTT1, CNTT2, CNTT3) với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.723, vượt ngưỡng 0.7 Các hệ số tương quan giữa biến và tổng của các biến quan sát lần lượt là 0.599, 0.558 và 0.486, đều lớn hơn 0.3, cho thấy tính hợp lệ của thang đo Như vậy, thang đo cho nhân tố Công nghệ thông tin và truyền thông đáp ứng yêu cầu và sẽ được phân tích trong các bước tiếp theo.
Bảng 4.1 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Công nghệ thông tin
Nhân tố Công nghệ thông tin (Cronbach’s Alpha = 0.723)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
4.3.2 Độ tin cậy của nhân tố Thái độ nhân viên
Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thái độ nhân viên
Nhân tố Thái độ nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.516)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Thái độ nhân viên được đo lường thông qua 5 biến quan sát (TD1, TD2, TD3, TD4, TD5), tuy nhiên hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đạt 0.516, thấp hơn mức yêu cầu 0.7 Mặc dù các biến TD1, TD2, TD3, TD5 có hệ số tương quan lớn hơn 0.3, biến TD4 lại có hệ số tương quan -0.136, cho thấy nó không đo lường hiệu quả khái niệm Thái độ nhân viên Khi loại bỏ biến TD4, hệ số Cronbach’s Alpha tăng lên 0.728, đạt yêu cầu Do đó, các biến TD1, TD2, TD3, TD5 sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.3 Độ tin cậy của nhân tố Năng lực nhân viên
Bảng 4.3 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Năng lực nhân viên
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.699)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố Năng lực nhân viên được đánh giá qua 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6) với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.699, chưa đạt yêu cầu tối thiểu 0.7 Các hệ số tương quan giữa các biến NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5 đều lớn hơn 0.3, trong khi biến NL6 chỉ đạt 0.255, cho thấy biến này không có khả năng đo lường hiệu quả khái niệm Năng lực nhân viên Nếu loại bỏ NL6, Cronbach’s Alpha sẽ tăng lên 0.713, cho thấy thang đo chỉ đạt yêu cầu khi không có biến NL6 Do đó, các biến NL1, NL2, NL3, NL4 và NL5 sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.4 Độ tin cậy của nhân tố Thông tin hai chiều
Bảng 4.4 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố Thông tin hai chiều
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.672)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố Thông tin hai chiều được đánh giá qua 6 biến quan sát (NL1, NL2, NL3, NL4, NL5 và NL6) với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.672, không đạt yêu cầu tối thiểu 0.7 Sau khi xem xét, các hệ số tương quan giữa biến và tổng cho TTHC1, TTHC2, TTHC3 đều lớn hơn 0.3, trong khi TTHC4 chỉ đạt 0.255, cho thấy biến TTHC4 không đo lường hiệu quả khái niệm Thông tin hai chiều Loại bỏ TTHC4, hệ số Cronbach’s Alpha của nhân tố này tăng lên 0.733, vượt mức yêu cầu Do đó, các biến đo lường hợp lệ cho nhân tố Thông tin hai chiều là TTHC1, TTHC2 và TTHC3, sẽ được sử dụng trong phân tích tiếp theo.
4.3.5 Độ tin cậy của nhân tố Quản lý quan hệ khách hàng
Bảng 4.5 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha của nhân tố CRM
Nhân tố Năng lực nhân viên (Cronbach’s Alpha = 0.702)
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến
Nhân tố CRM được xác định thông qua bốn biến quan sát (CRM1, CRM2, CRM3 và CRM4) với hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.702, vượt ngưỡng 0.7 Tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, cho thấy thang đo nhân tố CRM đạt yêu cầu Do đó, các biến này sẽ được đưa vào phân tích trong bước tiếp theo.
Bảng 4.6 Tổng hợp Cronbach’s Alpha của các nhân tố và các biến đo lường đủ điều kiện để phân tích EFA
Nhân tố Biến đo lường Cronbach’s Alpha trước khi loại biến
Cronbach’s Alpha sau khi loại biến
Các biến dùng cho EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi phân tích độ tin cậy của thang đo, cần rút gọn và tóm tắt dữ liệu để xác định các biến cần thiết cho bước tiếp theo Phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) được áp dụng để đánh giá mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và phân biệt giữa các nhân tố, nhằm đánh giá sơ bộ các thang đo lường.
Các tham số thống kê quan trọng trong phân tích EFA cần chú ý bao gồm:
The Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) measure of sampling adequacy is a crucial index for assessing the suitability of factor analysis For Exploratory Factor Analysis (EFA) to be considered appropriate, the KMO value must exceed 0.5, as indicated by Hair and colleagues in 2006.
Kiểm định Bartlett được sử dụng để đánh giá mức độ tương quan giữa các biến quan sát và tổng thể Phân tích này chỉ có giá trị khi hệ số sig nhỏ hơn 0.05 (Hair & CS, 2006).
Tiêu chí Eigenvalue là một phương pháp phổ biến trong việc xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Theo tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định sẽ dừng lại khi eigenvalue đạt tối thiểu là 1 (Hair & CS 2006).
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained - TVE) là chỉ số quan trọng cho biết mức độ biến thiên được giải thích bởi các nhân tố trong mô hình Theo Hair và cộng sự (2006), giá trị của TVE cần phải lớn hơn 50% để đảm bảo tính hợp lệ của các yếu tố được phân tích.
Trọng số nhân tố là hệ số tương quan giữa các biến và nhân tố, trong đó trọng số của biến quan sát phải cao trên nhân tố mà nó đo lường và thấp trên các nhân tố khác Điều này đảm bảo thang đo đạt giá trị hội tụ Trong nghiên cứu thực tiễn, giá trị tối thiểu chấp nhận được cho trọng số nhân tố là 0.5 (Hair & CS, 2006).
4.4.1 Phân tích nhân tố cho các biến độc lập
Bảng 4.7 cho thấy các chỉ số kiểm định KMO và Bartlett, với KMO đạt 0.646 (lớn hơn 0.5) và hệ số sig của kiểm định Bartlett là 0.000 (nhỏ hơn 0.05) Điều này cho thấy phân tích EFA là phù hợp trong điều kiện này, và chúng ta sẽ tiếp tục xem xét các chỉ số tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá đã trích xuất được 4 nhân tố, như thể hiện trong bảng 4.8, với tổng phương sai giải thích (TVE) đạt 58.357% Điều này có nghĩa là 4 nhân tố này đã giải thích được 58.357% phương sai của 19 biến đo lường được đưa vào phân tích.
Các trọng số nhân tố được trình bày trong bảng 4.9 cho thấy hệ số của các biến đo lường ở mỗi nhân tố đều lớn hơn 0.5 và có sự phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố Điều này chứng tỏ thang đo đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt, đồng thời phân tích EFA cho các biến độc lập là phù hợp.
Bảng 4.7 Kiểm định KMO và Bartlett cho các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy
646 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 416.231 df 105
Bảng 4.8 Nhân tố và phương sai trích của các biến độc lập
Loadings Rotation Sums of Squared Loadings
Bảng 4.9 Ma trận các thành phần sau khi quay nhân tố
4.4.2 Phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc CRM
Kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc CRM đều đạt yêu cầu cho phân tích EFA với KMO là 0.682 và sig = 0.000 đƣợc thể hiện trong bảng 4.10
Bảng 4.11 chỉ ra rằng có một nhân tố được trích xuất với tổng phương sai trích (TVE) đạt 54.269% Điều này cho thấy nhân tố này đã giải thích được 54.269% phương sai của bốn biến quan sát liên quan đến khái niệm Quản lý quan hệ khách hàng, trong khi phần còn lại là phần riêng của các biến đo lường từ CRM1 đến CRM4.
Bảng 4.10 Kiểm định KMO và Bartlett của biến phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .682
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 92.579 df 6
Bảng 4.11 Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %
Phân tích mô hình hồi quy
Sau khi thực hiện phân tích EFA cho các biến độc lập và biến phụ thuộc, tất cả các biến đo lường đều đạt giá trị hội tụ và phân biệt với từng nhân tố Các nhân tố này sẽ được đưa vào phân tích mô hình hồi quy tuyến tính bội, nhằm thể hiện mối quan hệ giữa nhiều biến độc lập như Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và thông tin hai chiều với biến phụ thuộc là Quản lý quan hệ khách hàng Sau khi phân tích hồi quy, tác giả sẽ đánh giá sự khác biệt giữa các biến tiểu sử trong mô hình để xem chúng có bổ sung thông tin cho mô hình hay không.
CRM = β0 + β1 CNTT + β2 TD + β3 NL + β4 TTHC
CRM: Quản lý quan hệ khách hàng
CNTT: Công nghệ thông tin
TD: Thái độ của nhân viên
NL: Năng lực của nhân viên
TTHC: Thông tin hai chiều
Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng, khi chạy hồi quy cần quan tâm đến các thông số sau:
Hệ số Beta là một chỉ số hồi quy chuẩn hóa, cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số dựa trên mối quan hệ giải thích của chúng với biến phụ thuộc.
Hệ số R 2 : là phần biến thiên của biến phụ thuộc do các biến độc lập giải thích
R 2 trong mẫu là chỉ số dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình Hệ số này có thể thay đổi từ 0 đến 1
Kiểm định ANOVA là phương pháp được sử dụng để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy với tập dữ liệu gốc Nếu giá trị p (mức ý nghĩa) của kiểm định nhỏ hơn 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu.
Bên cạnh đó, hệ số xác định điều chỉnh R 2 adj cũng sẽ đƣợc sử dụng để thay cho
R 2 khi so sánh các mô hình với nhau R 2 adj dùng để quyết định có nên đƣa thêm biến độc lập vào mô hình hay không
Bảng 4.12 Hệ số phù hợp của mô hình
Model R R Square Adjusted R Square Std Error of the Estimate
Mô hình hồi quy được trình bày trong Bảng 4.12 có hệ số xác định R² = 0.532 và R² hiệu chỉnh (R² adj) là 0.514, cho thấy bốn biến: Công nghệ thông tin và truyền thông, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và Thông tin hai chiều giải thích 51.4% phương sai của biến Quản lý quan hệ khách hàng, chứng minh rằng mô hình hồi quy tuyến tính phù hợp với dữ liệu ở độ tin cậy 95% Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), R² không giảm khi thêm biến độc lập, nhưng không phải lúc nào cũng có nghĩa là mô hình sẽ phù hợp hơn với dữ liệu R² hiệu chỉnh phản ánh chính xác hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội và không nhất thiết tăng lên khi có thêm biến độc lập.
Để đánh giá tính phù hợp của mô hình hồi quy, hệ số sig trong Bảng 4.13 cho giá trị 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu.
Bảng 4.13 Mức độ phù hợp của mô hình
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig
Bảng trọng số hồi quy cho thấy các biến NL, TD, TTHC và CNTT đều có tác động tích cực đến CRM với trọng số hồi quy B có ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05) Cụ thể, các hệ số tác động lần lượt là β NL = 0.370, β TD = 0.450, β TTHC = 0.234 và β CNTT = 0.371.
Bảng 4.14 Trọng số hồi quy của các nhân tố trong mô hình
Mô hình hồi quy cho thấy các yếu tố như Công nghệ thông tin, Thái độ nhân viên, Năng lực nhân viên và Thông tin hai chiều đều có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ nhân viên Trong đó, Thái độ nhân viên có tác động mạnh nhất đến việc quản lý quan hệ khách hàng, tiếp theo là Công nghệ thông tin và Năng lực nhân viên, cuối cùng là Thông tin hai chiều.
Thái độ của nhân viên ngân hàng ảnh hưởng lớn đến mối quan hệ với khách hàng, vì khách hàng sẽ không cảm thấy hài lòng nếu nhân viên có thái độ không tốt Ngày nay, khách hàng có sự lựa chọn thông minh và đánh giá thái độ của nhân viên không chỉ qua cách phục vụ mà còn qua cách họ đối xử với đồng nghiệp và khách hàng khác Những ngân hàng có nhân viên phục vụ ân cần và nhẹ nhàng thường được khách hàng ưu tiên lựa chọn Khi khách hàng rời ngân hàng với tâm trạng vui vẻ, thoải mái, điều này tạo ra hiệu ứng tâm lý tích cực, dẫn đến việc "khách hàng giới thiệu khách hàng", từ đó gia tăng lượng khách hàng và củng cố hình ảnh của ngân hàng trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt hiện nay.
Hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến niềm tin của khách hàng trong ngành ngân hàng là năng lực nhân viên và công nghệ thông tin Khách hàng cảm thấy an tâm hơn khi nhân viên có đủ kiến thức và khả năng phục vụ, cùng với một hệ thống thông tin hiện đại đảm bảo an toàn và bảo mật Ngành ngân hàng rất nhạy cảm vì liên quan trực tiếp đến tài chính của khách hàng, do đó, việc xây dựng niềm tin là cần thiết để khách hàng yên tâm sử dụng dịch vụ và tự tin giới thiệu ngân hàng cho người thân và bạn bè.
Thông tin hai chiều đóng vai trò quan trọng trong quản lý quan hệ khách hàng, giúp nhắc nhở khách hàng nhớ đến ngân hàng, đặc biệt là những người tạm thời quên lãng Trong bối cảnh có nhiều ngân hàng hoạt động, khách hàng dễ dàng bị thu hút bởi các sản phẩm dịch vụ hấp dẫn từ ngân hàng khác, do đó việc duy trì liên lạc và thông tin thường xuyên là cần thiết để giữ chân khách hàng.
Việc duy trì liên lạc thường xuyên với khách hàng qua nhiều kênh khác nhau không chỉ giúp họ nhớ đến ngân hàng mà còn đảm bảo rằng khi có nhu cầu, ngân hàng của bạn sẽ luôn nằm trong danh sách ưu tiên lựa chọn của họ.
Phương trình hồi quy đối với các biến đã chuẩn hóa có dạng như sau:
CRM = 0.450 Thái độ nhân viên + 0.371 Công nghệ thông tin + 0.370 Năng lực nhân viên + 0.234 Thông tin hai chiều
Qua phân tích hồi quy và kiểm định nhân tố khám phá, chúng tôi xác định được bốn nhân tố chính tác động đến CRM Đáng chú ý, thái độ của nhân viên là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất, trong khi thông tin hai chiều có tác động thấp nhất.
Hình 4.4 Kết quả mô hình nghiên cứu
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Quản lý quan hệ khách hàng
Thảo luận kết quả và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
4.6.1 Giả thuyết H1 và nhân tố Công nghệ thông tin
Giả thuyết H1: Công nghệ thông tin và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả ước lượng chỉ ra rằng mối quan hệ giữa Công nghệ thông tin và truyền thông với CRM có hệ số 0.371 và mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000, cho thấy nếu các yếu tố khác không thay đổi, việc tăng cường Công nghệ thông tin và truyền thông lên 1 đơn vị sẽ làm hiệu quả của CRM tăng thêm 0.371 đơn vị Điều này khẳng định rằng Công nghệ thông tin và truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện CRM tại các ngân hàng thương mại cổ phần, giúp nâng cao mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng khi hệ thống công nghệ được hiện đại hóa và bảo mật.
Vì thế, giả thuyết H1 sẽ đƣợc chấp nhận, Công nghệ thông tin và CRM có mối quan hệ đồng biến
4.6.2 Giả thuyết H2a và nhân tố Thái độ nhân viên
Giả thuyết H2a: Thái độ nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa Thái độ nhân viên và CRM đạt giá trị 0.450 với mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05 Điều này cho thấy rằng khi các yếu tố khác không thay đổi, việc nâng cao Thái độ nhân viên lên 1 đơn vị sẽ làm tăng hiệu quả của CRM lên 0.450 đơn vị Do đó, Thái độ nhân viên được xác định là một trong những yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ đến CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần.
Trong ngành ngân hàng, dịch vụ khách hàng đóng vai trò quan trọng, vì vậy thái độ vui vẻ, hòa nhã và lịch sự của nhân viên là điều cần thiết để tạo sự thoải mái cho khách hàng Nhiều người được hỏi cho rằng thái độ của nhân viên không chỉ ảnh hưởng đến trải nghiệm giao dịch của họ mà còn đến cảm nhận về dịch vụ chung Khi nhân viên thể hiện sự thân thiện không chỉ với khách hàng mà còn với đồng nghiệp, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn, từ đó xây dựng mối quan hệ tốt đẹp hơn với ngân hàng.
Vì thế, giả thuyết H2a về Thái độ nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến sẽ đƣợc chấp nhận
4.6.3 Giả thuyết H2b và nhân tố Năng lực nhân viên
Giả thuyết H2b: Năng lực nhân viên và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả phân tích cho thấy mối quan hệ giữa Năng lực nhân viên và CRM là 0.370 với mức ý nghĩa thống kê 0.000, cho thấy rằng khi Năng lực nhân viên tăng lên 1 đơn vị, CRM cũng tăng 0.370 đơn vị Điều này chứng tỏ Năng lực nhân viên có tác động quan trọng đến CRM tại các ngân hàng TMCP Nhân viên có năng lực và hiểu biết sẽ tư vấn sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng, từ đó tạo dựng sự tin tưởng Hầu hết các ngân hàng TMCP đều ưu tiên tuyển dụng nhân viên có trình độ cao đẳng trở lên, và một số ngân hàng lớn chỉ chấp nhận những trường đào tạo theo quy định của ngân hàng để nâng cao Năng lực nhân viên.
Vì thế, ta sẽ chấp nhận giả thuyết H2b trong bài nghiên cứu này
4.6.4 Giả thuyết H3 và nhân tố Thông tin hai chiều
Giả thuyết H3: Thông tin hai chiều và CRM có mối quan hệ đồng biến
Kết quả ước lượng cho thấy mối quan hệ giữa Thông tin hai chiều và CRM là 0.234 với mức ý nghĩa thống kê Sig = 0.001 < 0.05, cho thấy rằng khi các yếu tố khác không đổi, việc tăng Thông tin hai chiều lên 1 đơn vị sẽ làm CRM tăng lên 0.234 đơn vị Điều này khẳng định Thông tin hai chiều là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến CRM Việc trao đổi thông tin hai chiều giữa ngân hàng và khách hàng không chỉ giúp khách hàng có được thông tin cần thiết mà còn làm cho ngân hàng trở thành sự lựa chọn ưu tiên của khách hàng, từ đó củng cố mối quan hệ giữa hai bên.
Vậy, ta có thể kết luận rằng giả thuyết H3 đƣợc chấp nhận, Thông tin hai chiều và CRM có mối quan hệ đồng biến
Tổng hợp các giả thuyết đươc kiểm định như sau:
Bảng 4.15 Tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết
Giả thuyết Biến độc lập Biến phụ thuộc
Mối quan hệ Kết quả kiểm định
H1 Công nghệ thông tin CRM + + Chấp nhận
H2a Thái độ nhân viên CRM + + Chấp nhận
H2b Năng lực nhân viên CRM + + Chấp nhận
H3 Thông tin hai chiều CRM + + Chấp nhận
Phân tích sự khác biệt của yếu tố tiểu sử khách hàng đến CRM
4.7.1 Phân tích sự khác biệt về giới tính và CRM
Cuộc khảo sát đã thu hút 71 nữ và 39 nam tham gia Để phân tích sự khác biệt trung bình giữa nam và nữ về CRM trong các ngân hàng thương mại cổ phần, nghiên cứu này sẽ áp dụng kiểm định T-test mẫu độc lập.
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định Levene có Sig = 0.848 > 0.05, cho phép chấp nhận giả thuyết phương sai của hai mẫu bằng nhau Kết quả kiểm định T-test có Sig = 0.000 < 0.05, cho thấy có sự khác biệt giữa trung bình hai nhóm, tức là có sự khác nhau giữa nam và nữ đối với CRM trong các ngân hàng TMCP So sánh giá trị trung bình cho thấy giới tính nữ thường chú trọng mối quan hệ với ngân hàng hơn so với giới tính nam.
Bảng 4.16 Kết quả kiểm định T-test giữa giới tính và CRM
Trung bình sai số chuẩn
Khoảng tin cậy ở độ tin cậy 95%
Kiểm định trung bình với phương sai bằng nhau
Kiểm định trung bình với phương sai không bằng nhau
4.7.2 Phân tích sự khác biệt về độ tuổi và CRM Để đánh giá mức độ khác biệt về CRM ở 4 nhóm tuổi khác nhau, kiểm định Anova một chiều sẽ đƣợc sử dụng trong bài nghiên cứu này
Bảng 4.17 Kiểm định Levene phương sai đồng nhất giữa các nhóm tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định Levene không phát hiện sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm tuổi Tuy nhiên, bảng 4.18 chỉ ra rằng tại mức ý nghĩa 5%, có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm với giá trị Sig = 0.000 Điều này cho thấy có sự khác biệt thống kê về CRM giữa các nhóm tuổi của khách hàng Để làm rõ hơn về sự khác biệt này, cần thực hiện phân tích hậu Anova trong bước tiếp theo.
Loại biến thiên Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig
Bảng 4.19 Kiểm định hậu Anova: Bonferroni
Kết quả phân tích hậu Anova cho thấy ở mức ý nghĩa 5%, các nhóm tuổi 18 –
Các nhóm tuổi 25-26, 18-25, và 36-45 không có sự khác biệt đáng kể, trong khi nhóm tuổi trên 45 cho thấy sự khác biệt trung bình với ba nhóm còn lại Cụ thể, giá trị p cho sự khác biệt giữa nhóm trên 45 tuổi và các nhóm 18-25, 26-35, và 36-45 lần lượt là 0.01, 0.02, và 0.01 Kết luận cho thấy rằng những người trên 45 tuổi thường chú trọng hơn đến mối quan hệ với ngân hàng so với các nhóm tuổi khác.
4.7.3 Phân tích sự khác biệt về trình độ học vấn và CRM Để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn đối với CRM, ta tiếp tục dùng phép kiểm định Anova một chiều
Bảng 4.20 Kiểm định Levene phương sai đồng nhất giữa các nhóm trình độ học vấn
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Kết quả phân tích cho thấy kiểm định Levene về phương sai đồng nhất giữa các nhóm không có ý nghĩa (Sig = 0.102 > 0.05), cho thấy không có sự khác biệt về phương sai Hơn nữa, kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm cho thấy tại độ tin cậy 95%, không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (Sig = 0.721 > 5%) Điều này có nghĩa là không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm trình độ học vấn đối với CRM trong các ngân hàng TMCP.
Loại biến thiên Tổng biến thiên df Trung bình biến thiên F Sig
Kết luận
Chương này trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm kiểm định thang đo, mô hình và giả thuyết nghiên cứu Qua việc đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’ Alpha và hệ số tương quan biến – tổng, tác giả đã loại bỏ các biến đo lường không liên quan Phân tích nhân tố khám phá xác định số lượng nhân tố phù hợp với tổng phương sai trích Phân tích mô hình hồi quy chỉ ra độ phù hợp của mô hình và kiểm định giả thuyết nghiên cứu, giúp các ngân hàng TMCP có cái nhìn cụ thể để đưa ra nhận định phù hợp với lý thuyết và thực trạng Ở chương tiếp theo, tác giả sẽ thảo luận và đề xuất ý kiến nhằm nâng cao hiệu quả quản lý quan hệ khách hàng dựa trên kết quả nghiên cứu.
