Mô hình định lượng đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng ứng dụng cho hệ thống ngân hàng thương mại

7quản lý kinh tếSố 26 (5+6/2009)
Một trong những thách thức lớn nhất đối
với hệ thống ngân hàng thương mại trong
điều kiện hội nhập là năng lực cạnh tranh.
Một ngân hàng muốn phát triển bền vững
không thể không quan tâm đến việc giữ
khách hàng sẵn có và tìm kiếm khách hàng
mới. Để làm điều này, cần phải thấu hiểu
được mức độ hài lòng của khách hàng về
dịch vụ ngân hàng cung cấp cho họ, nhận
diện được những yếu tố làm khách hàng hài
lòng và định lượng được nó. Do đó, nội dung
bài viết này tập trung vào 3 vấn đề chính: (i)
Khung lý thuyết của mô hình định lượng; (ii)
Kết quả ứng dụng với một nghiên cứu thí
điểm và; (iii) Gợi ý các giải pháp mở rộng
ứng dụng cho hệ thống ngân hàng.
1. Khung lý thuyết mô hình định lượng
1.1. Mô hình lý thuyết
Theo Kotler (dẫn từ Lin, 2003), sự hài
lòng hoặc sự thất vọng của một người bắt
nguồn từ sự so sánh cảm nhận với mong đợi
về chất lượng một sản phẩm hoặc một dịch
vụ vào đó. 
Theo Parasuraman, Zeithaml, Berry
(1985), Curry (1999), Luck và Laton (2000),
mức độ hài lòng có thể đo lường với 5 - 7
khoảng cách. Có thể sử dụng thang điểm
Linkert để cho điểm các khoảng cách.
Theo Parasuraman, Zeithaml, Berry
(1991), có 5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài
lòng của khách hàng: 
1. Phương tiện hữu hình (Tangible): thể
hiện bên ngoài của cơ sở vật chất, thiết bị,
công cụ truyền thông.
2. Độ tin cậy (Reliability): thể hiện khả
năng đáng tin cậy và chính xác khi thực
hiện dịch vụ.
3. Mức độ đáp ứng (Responsiveness): thể
hiện cung cấp dịch vụ kịp thời và sẵn lòng
giúp đỡ khách hàng.
4. Sự đảm bảo (Assurance): Thể hiện
trình độ chuyên môn và sự lịch lãm của nhân
viên, tạo niềm tin tưởng cho khách hàng.
5. Sự cảm thông (Empathy): Thể hiện
sự ân cần, quan tâm đến từng cá nhân
khách hàng.
Dưới đây là một mô hình ứng dụng cho
dịch vụ cho vay và huy động tiết kiệm của
ngân hàng thương mại:
MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA
KHáCH HàNG ứNG DụNG CHO Hệ THốNG NGÂN HàNG THƯƠNG MạI
Đinh Phi Hổ*
* Đinh Phi Hổ, Phó giáo sư, Tiến sĩ Kinh tế, Phó
Tổng biên tập Tạp chí Phát triển Kinh tế, Giảng
viên Đại học Kinh tế TP. Hồ Chí Minh.
Khách hàng rút tiền thuận lợi từ ngân hàng
7 6 5 4 3 2 1
Hình 1: Cho điểm từ 1 - 7 theo mức độ thỏa mãn của khách hàng.
Ghi chú: Điểm càng lớn mức độ hài lòng càng cao.
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com
VEMR nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG...
1. Phương tiện hữu hình (TAN)
- Trụ sở cơ quan, trang thiết bị của ngân
hàng hiện đại, hấp dẫn
- Trang phục nhân viên thanh lịch, gọn
gàng
- Thời gian làm việc thuận tiện
(3 biến quan sát)
2. Đáp ứng (RES)
- Rút tiền thuận lợi
- Gửi tiền thuận lợi
- Thời gian giao dịch nhanh
- Thái độ sẵn sàng phục vụ
- Nhiệt tình trợ giúp khách hàng về thủ
tục (5 biến quan sát)
3. Tin cậy (REL)
- Phí rút tiền hợp lý
- Phí chuyển tiền hợp lý
- Lãi suất hợp lý
- Thông tin tài khoản được bảo mật,
thông báo chủ tài khoản kịp thời
- Tin tưởng vào thông tin truyền đạt
(5 biến quan sát)
8 quản lý kinh tế Số 26 (5+6/2009)
Hình 2: Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng
2. Đáp ứng (RES)
- Rút tiền thuận lợi
- Gửi tiền thuận lợi
- Thời gian giao dịch nhanh
- Thái độ sẵn sàng phục vụ
- Nhiệt tình trợ giúp khách hàng về
thủ tục
(5 biến quan sát)
1. Tin cậy (REL)
- Phí rút tiền hợp lý
- Phí chuyển tiền hợp lý
- Lãi suất hợp lý
- Thông tin tài khoản được bảo mật,
thông báo chủ tài khoản kịp thời
- Tin tưởng vào thông tin truyền đạt
(5 biến quan sát)
Sự HàI LòNG (SAT)
- Chất lượng của hoạt động ngân hàng
- Chất lượng dịch vụ giao dịch
(2 biến quan sát)
4. Cảm thông (EMP)
- Phục vụ khách hàng nhiệt tình
- Quan tâm đến mong muốn của
khách hàng
- Chủ động quan tâm đến những khó
khăn của khách hàng
(3 biến quan sát)
3. Đảm bảo (ASS)
- Có kiến thức trả lời và tư vấn
khách hàng.
- Có thái độ tạo sự yên tâm cho khách
hàng.
- An toàn khi thực hiện giao dịch
- Đúng hẹn với khách hàng
(4 biến quan sát)
5. Phương tiện hữu hình (TAN)
- Trụ sở cơ quan, trang thiết bị của
ngân hàng hiện đại, hấp dẫn
- Trang phục nhân viên thanh lịch,
gọn gàng
- Thời gian làm việc thuận tiện
(3 biến quan sát)
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com
VEMRnghiên cứu - trao đổiMÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG...
Mô hình có 5 nhân tố (Factors) và 20 biến
quan sát (mỗi nhân tố có các biến quan sát ).
1.2. Phương pháp định lượng
Sự hài lòng (SAS) = f (TAN, REL, ASS,
EMP, REL)
SAS là biến phụ thuộc; TAN, REL, ASS,
EMP, REL là các biến độc lập.
Để định lượng được các nhân tố ảnh
hưởng đến sự hài lòng của khách hàng cần
tiến hành 2 bước sau:
- Sử dụng mô hình phân tích các nhân tố
(Factor Anlysis) để kiểm định các nhân tố
ảnh hưởng và nhận diện các yếu tố theo
khách hàng cho là phù hợp; và
- Sử dụng mô hình hồi quy bội
(Regression Analysis) để nhận diện các
nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và đảm
bảo có ý nghĩa thống kê.
Cả hai bước được tiến hành với sự hỗ trợ
của phần mềm SPSS - 16.0
2. Kết quả ứng dụng 
Để ứng dụng mô hình trong thực tiễn,
nhóm nghiên cứu (Đinh Phi Hổ, Lê Văn Phi
Nhật, Nguyễn Khánh Nguyên) trong tháng
3 năm 2009 đã tiến hành điều tra khách
hàng tại hai chi nhánh của một ngân hàng
thương mại tại TP. Hồ Chí Minh. Với thí
điểm quy mô mẫu là 104 khách hàng, theo
phương pháp chọn ngẫu nhiên và phỏng vấn
trực tiếp với Bảng câu hỏi được thiết kế theo
5 nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và
thang điểm từ 1 - 7.
Bước 1: Phân tích nhân tố
- Nhận diện các nhân tố: Bảng câu hỏi
bao gồm 20 biến quan sát với 5 nhân tố được
giả định theo khung lý thuyết (Hình 2).
Sử dụng phần mềm SPSS – Factor analy-
sis cho kết quả sau 4 vòng với các kiểm định
được đảm bảo: 
1. Độ tin cậy của các biến quan sát
(Factor loading > 0,75)
2. Kiểm định tính thích hợp của mô hình
( 0,5 < KMO < 1)
3. Kiểm định Bartlet về tương quan của
các biến quan sát (Sig. > 0,05)
4. Kiểm định phương sai cộng dồn
(Cumulative variance > 50%)
Bảng 1 cho thấy, khác với mô hình lý
thuyết, phân tích nhân tố nhận diện chỉ có 2
nhân tố đảm bảo có ý nghĩa phân tích. Các
biến quan sát bao gồm 4 biến thuộc nhân tố
đáp ứng (Responsivenes), 1 biến thuộc nhân
tố cảm thông (Empathy) và 3 biến thuộc
nhân tố đảm bảo (Assurance) được nhận
diện xếp chung vào một nhân tố. Đặt tên
mới cho nhân tố này là đảm bảo và đáp ứng
(X1). Nhân tố thứ hai là phương tiện hữu
hình (Tangible) bao gồm hai biến. Đặt tên
cho nhân tố này là X2.
9quản lý kinh tếSố 26 (5+6/2009)
Bảng 1: Ma trận thành tố xoay (Rotated Component Matrix)
Component
(Thành tố)
1 2
Các biến quan sát
Rút tiền thuận lợi (Res1)
Thời gian giao dịch nhanh (Res3)
Giao dịch viên có thái độ sẵn sàng phục vụ tốt (Res4)
Giao dịch viên nhiệt tình, thân thiện (Res5)
Nhân viên quan tâm đến khách hàng (Emp2)
Nhân viên có thái độ tạo niềm tin cho khách hàng (Ass2)
0,790
0,827
0,838
0,822
0,819
0,782
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com
VEMR nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG...
Như vậy mô hình phân tích sẽ là:
SAT = f(X1,X2)
Nhân tố SAT được định lượng bằng cách
tính điểm trung bình của 2 biến quan sát
thuộc nhân tố này. Các nhân tố X1, X2 cũng
được định lượng bằng tính điểm trung bình
của các biến quan sát nằm trong nhân tố đó.
Bước 2: Phân tích hồi qui bội
Sử dụng phần mềm SPSS ta nhận được
kết quả sau:
Biến phụ thuộc: Sự hài lòng của khách
hàng (SAT)
Bảng 2 cho biết, các hệ số hồi qui (Bi)
đảm bảo có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa
95% (Significance < 0,05).
Biến đảm bảo và đáp ứng (X1) có hệ số
tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,65.
Điều này có nghĩa là khi thay đổi tăng thêm
1 điểm đánh giá của khách hàng, sự hài lòng
của khách hàng tăng thêm 0,65 điểm.
Biến phương tiện hữu hình (X2) có hệ số
tương quan chưa được chuẩn hóa là 0,079.
Điều này có nghĩa là khi thay đổi tăng thêm
1 điểm đánh giá của khách hàng, sự hài lòng
của khách hàng tăng thêm 0,079 điểm.
Hệ số hồi qui được chuẩn hóa cho biết
tầm quan trọng của các biến độc lập trong
mô hình. Biến đảm bảo và đáp ứng có hệ số
hồi qui là 0,76. Điều này có nghĩa là với
100% các yếu tố tác động đến sự hài lòng,
biến đảm bảo và đáp ứng chiếm 76%. Như
vậy, biến này có vị trí quan trọng ảnh hưởng
đến sự hài lòng của khách hàng.
Mô hình có R2 điều chỉnh là 0,61. Điều
này có nghĩa là 61% thay đổi của sự hài lòng
của khách hàng được giải thích bởi các biến
X1 và X2. 
10 quản lý kinh tế Số 26 (5+6/2009)
An toàn khi thực hiện giao dịch (Ass3)
Giữ đúng hẹn với khách hàng (Ass4)
Cơ sở vật chất, trang thiết bị hiện đại (Tan1)
Trang phục nhân viên thanh lịch (Tan2)
0,852
0,815
0,937
0,927
Ghi chú: Các con số trong Bảng 1 là hệ số tải nhân tố (Factor loading)
Bảng 2: Kết quả hồi qui
Hệ số hồi qui chưa
được chuẩn hóa
(Unstandardized
Coefficients) Bi
Hệ số hồi qui chưa
được chuẩn hóa
(Unstandardized
Coefficients) Bi
t Sig. VIF
(Constant)
X1
X2
1,600
0,653
0,079
0,716
0,138
4,997
10,442
2,020
0,000
0,000
0,046
1,247
1,247
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com
VEMRnghiên cứu - trao đổiMÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG...
a. Biến dự báo (Predictors): ( X1, X2
b. Biến độc lập: SAT
Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù
hợp của mô hình. Vì mức ý nghĩa Sig. < 0,05,
do đó, các hệ số hồi qui của các biến độc lập
khác không. Như vậy mô hình lý thuyết
được xây dựng phù hợp với thực tế.
Các biến độc lập X1, X2 có tương quan với
nhau thấp (<0,5) và hệ số phóng đại phương
sai (VIF) trong bảng 1 có giá trị nhỏ hơn 10.
Như vậy mô hình đảm bảo không có hiện
tượng cộng tuyến giữa các biến độc lập.
11quản lý kinh tếSố 26 (5+6/2009)
Bảng 3: Phân tích phương sai (ANOVA)
Tổng bình
phương
df
Trung
bình
phương
F Sig.
Hồi qui
Độ lệch
Tổng
Mô hình
45,871
28,167
74,038
2
101
103
22,936
0,279
82,240 0,000
Bảng 4: Ma trận tương quan Pearson
SAT X1 X2
Tổng quan
Pearson 
SAT
X1
X2
1,000
0,777
0,457
0,777
1,.000
0,445
0,457
0,445
1,000
Bảng 5: Kiểm định tính ổn định phương sai (Heteroskedasticity)
ABSRES
Spearman's
rho
ABSRES
X1
X2
Hệ số tương quan
Sig. (2-tailed)
N
Hệ số tương quan
Sig. (2-tailed)
N
Hệ số tương quan
Sig. (2-tailed)
N
1.000
.
104
0,101
0,309
104
0,123
0,213
104
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com
VEMR nghiên cứu - trao đổi MÔ HìNH ĐịNH LƯợNG ĐáNH GIá MứC Độ HàI LòNG CủA KHáCH HàNG ứNG DụNG...
Bảng 5 cho biết các hệ số tương quan
hạng SPEARMAN có mức ý nghĩa > 0,05. Do
đó, phương sai của sai số không thay đổi.
Kết luận: 
Thông qua các kiểm định của mô hình hồi
qui, chúng ta thấy các nhân tố ảnh hưởng
đến sự hài lòng của khách hàng là sự đảm
bảo - đáp ứng và phương tiện hữu hình. Do
đó, để nâng cao khả năng đáp ứng sự hài
lòng cho khách hàng, hệ thống ngân hàng
cần tập trung hoàn thiện các yếu tố sau: 
Cơ sở vật chất – trang thiết bị, trang phục
cho nhân viên, thời gian và sự an toàn giao
dịch, thuận tiện rút tiền, giữ đúng hẹn và
phong cách phục vụ của nhân viên giao dịch
khách hàng.
3. Một số gợi ý về chính sách
- Mô hình định lượng với trợ giúp của
phần mềm SPSS rất đơn giản và tiện lợi nên
dễ dàng áp dụng rộng rãi cho các chi nhánh
ngân hàng, ngay tại các phòng giao dịch.
- Với việc thu thập số liệu thông qua điều
tra trực tiếp khách hàng với bảng câu hỏi
dạng đóng, các khách hàng không mất nhiều
thời gian trả lời nên tính khả thi cập nhật số
liệu thường xuyên rất thuận tiện.
- Quan tâm đến mức độ hài lòng sẽ là
công cụ quan trọng giúp các ngân hàng giữ
được khách hàng và mở rộng mạng lưới
khách hàng trong điều kiện cạnh tranh ngày
càng gay gắt trong qua trình hội nhập.
- Thu thập số liệu nên tiến hành thương
xuyên theo định kỳ (6 tháng một lần) với qui
mô mẫu khoảng 5% số khách hàng của
phòng giao dịch.
12 quản lý kinh tế Số 26 (5+6/2009)
TàI LIệU THAM KHảO
Đ Đinh Phi Hổ (2009), Tập bài giảng cho
chương trình cao học Kinh tế phát triển,
Tài liệu giảng dạy.
Đ Đinh Phi Hổ, Lê Văn Phi Nhật và
Nguyễn Khánh Nguyên (2009), Điều tra
khách hàng gửi tiết kiệm và vay tiền, Tài
liệu nghiên cứu.
Đ Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc
(2005), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với
SPSS, Nhà xuất bản Thống kê. 
Đ Lin, Chia Chi (2003), “A critical apprais-
al of customer satisfaction and com-
merce”, Management Auditing Journal,
18 (3): 202.
Đ Parasuraman, Zeithaml and Berry
(1985), “A conceptual model of service
quality and its implications for future
research”, Journal of Marketing, Vol. 49:
41-50.
Đ Parasuraman, Zeithaml and Berry
(1991), “Refinement and reassessment of
SERVQUAL scale”, Journal of Retailing,
Vol.67: 420 - 50.
PDF created with pdfFactory trial version www.pdffactory.com