Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các yếu tố chờ đợi đến lượt phục vụ ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại Ngân hàng Á châu – CN Nam Sài Gòn dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1 Thống kê mô tả

Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là các phương pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu, một mẫu nghiên cứu dưới dạng số hay biểu đồ trực quan. Thống kê mô tả bao gồm thống kê trung bình và thống kê tần số. Kết quả thống kê tần số giúp chúng ta đánh giá được cơ cấu của từng biến định danh.

4.1.1 Thống kê tần số

Sau khi thực hiện khảo sát với mẫu quan sát lớn gồm 450 mẫu. Tác giả thu hồi các phiếu trả lời, sau đó làm sạch dữ liệu, loại bỏ một số phiếu khảo sát không đạt yêu cầu, chẳng hạn như đáp viên đã đánh thiếu số câu. Kết quả cuối cùng là có 379 mẫu đạt yêu cầu để tiến hành phân tích dữ liệu. Mục này trình bày thông tin nhân khẩu học và thông tin chung của người trả lời. Các đặc điểm nhân khẩu học bao gồm giới tính và độ tuổi của người trả lời. Thông tin chung bao gồm thời gian sử dụng dịch vụ của ngân hàng và tần suất đến ngân hàng giao dịch.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu định danh

Về độ tuổi thì có 36,28% là độ tuổi từ 26 đến 35, tỷ lệ từ 36 đến 45 cũng chiếm xấp xỉ là 35,53%. Tỷ lệ giữa hai khoảng độ tuổi này cũng không có sự chênh lệch nhiều. Ở độ tuổi từ 46 trở lên là chiếm tỷ lệ thấp nhất 9,1%, cuối cùng là độ tuổi từ 18 đến 25 chiếm tỷ lệ là 19,1%.

Về thời gian sử dụng dịch vụ tại ngân hàng, phần lớn chiếm 57,5% số người được hỏi đã từng sử dụng dịch vụ của ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn trong khoảng thời gian từ 1 đến 5 năm, tiếp theo là 30,0% số người được hỏi đã từng sử dụng dịch vụ của ngân hàng trong khoảng thời gian khác nhau từ 6 đến 10 năm, 7,5% là thành viên từ 6 tháng đến dưới 1 năm và 5,0% là thành viên trên 10 năm. Do đó, những người được hỏi đã là khách hàng của ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn trong thời gian đủ dài để quen thuộc với tác động của việc quản lý hàng đợi đối với sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Kết quả thống kê tần suất đến ngân hàng cho thấy phần lớn số người được hỏi chiếm 46,5% đến ngân hàng hàng tháng, tiếp theo là 31% và 22,5% đến ngân hàng hàng tuần và hai tuần một lần. Kết quả cho thấy những người được hỏi thường xuyên ghé thăm ngân hàng của họ và có kiến thức về việc quản lý hàng đợi đối với sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn.

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM ĐẾN DỊCH VỤ

===>>> Bảng Giá Viết Thuê Luận Văn Thạc Sĩ Ngành Quản Trị Kinh Doanh

4.1.2 Thống kê trung bình

Các công cụ số dùng để thống kê trung bình thường dùng nhất là trung bình cộng và độ lệch chuẩn. Kết quả sau phân tích được thể hiện tại bảng 4.2.

Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến quan sát

(Nguồn: Kết quả từ phần mềm SPSS) Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc với tất cả có 27 biến quan sát dùng để đo lường sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn. Yếu tố “Cảm nhận thời gian chờ đợi” có 4 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 3,99 đến 4,09. Yếu tố “Sự thoải mái trong môi trường chờ đợi” có 4 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 4,01 đến 4,09. Yếu tố “Chất lượng thông tin về độ trễ” có 5 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 3,83 đến 3,92. Yếu tố “Lời xin lỗi” có 4 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 3,92 đến 3,96. Yếu tố “Quản lý hàng chờ đợi” có 5 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 3,94 đến 4,02. Yếu tố “Sự hài lòng về thời gian chờ đợi” có 5 biến quan sát đạt giá trị trung bình từ 3,93 đến 4,01. Giá trị trung bình của các biến quan sát hầu như đạt từ 3 trở lên, trên mức trung bình của thang đo Likert, điều này cho thấy các đáp viên có sự đồng tình với nhận định của thang đo.

Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là một chỉ số dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu quanh giá trị trung bình. Trong nghiên cứu này, độ lệch chuẩn hầu như lớn hơn 1, chỉ có ba biến quan sát CN2, CN3 và STM3 là nhỏ hơn 1. Qua đó cho thấy hầu hết ở các biến lớn hơn 1 độ lệch chuẩn lớn hơn trung bình, chỉ ra rằng dữ liệu dao động rất mạnh, con số trả lời của đáp viên chênh lệch nhau rất nhiều.

4.2 Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại qua hệ số Cronbach’s Alpha. Sử dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha trước khi phân tích nhân tố EFA để loại các biến không phù hợp vì các biến rác này có thể tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009). Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết các đo lường có liên kết với nhau hay không; nhưng không cho biết biến quan sát nào cần bỏ đi và biến quan sát nào cần giữ lại. Khi đó, việc tính toán hệ số tương quan giữa biếntổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo.

Các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:

Loại các biến quan sát có hệ số tương quan biến-tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3); tiêu chuẩn chọn thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao) (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009).

Các mức giá trị của Alpha: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt; từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Nhìn chung, hệ số Cronbach’s Alpha càng lớn thì thang đo càng có độ tin cậy cao. Tuy nhiên chỉ cần hệ số này lớn hơn 0,7 là thang đo đã được chấp nhận (Hair và cộng sự, 2010).

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

(Nguồn: Phân tích từ phần mềm SPSS) Như vậy thông qua kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả cho thấy thang đo lường này có độ tin cậy tốt. Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 và hệ số cronbach’s alpha của từng nhân tố đều đạt trên 0,7. Tiếp theo sẽ phân tích EFA.

4.3 Phân tích EFA Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Phân tích nhân tố khám phá nhằm đánh giá mức độ chặt chẽ, tính nhất quán nội tại của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu. Ngoài ra, phân tích EFA còn là một phương pháp phân tích định lượng dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn (gọi là các nhân tố) để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 2010).

Các tiêu chí dùng để kiểm tra, theo Nguyễn Đình Thọ (2014), là hệ số KMO phải lớn hơn 0,5; giá trị Sig. của kiểm định Bartlett phải có ý nghĩa thống kê (mức ý nghĩa thống kê trong nghiên cứu này là 5%); tổng phương sai trích phải lớn hơn 50%; hệ số Eigenvalue phải lớn hơn 1; hệ số tải nhân tố phải đạt trên 0,5 để đảm bảo rằng các biến quan sát trong cùng một nhân tố đạt được tính hội tụ.

Bảng 4.4 Kết quả EFA

(Nguồn: Phân tích từ phần mềm SPSS)

Sau khi sử dụng ma trận xoay nhân tố, kết quả cho thấy 27 biến quan sát này trích ra được 6 nhân tố với các hệ số nhân tố tải đều > 0,5, các biến nằm chung một cột, không bị xáo trộn so với các thang đo đề xuất ban đầu. Do đó, mô hình nghiên cứu không có sự điều chỉnh. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

4.4 Phân tích nhân tố khẳng định CFA

CFA là một công cụ phân tích không thể thiếu để xác nhận các cấu trúc trong các ngành khoa học xã hội và hành vi. Các kết quả của phân tích nhân tố khẳng định CFA có thể cung cấp bằng chứng thuyết phục về giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity) của cấu trúc lý thuyết. Giá trị hội tụ được sử dụng để chỉ ra các bằng chứng cho thấy các chỉ báo trong cùng một thang đo của cấu trúc lý thuyết có mối quan hệ mạnh với nhau. Giá trị phân biệt được sử dụng để cho thấy các khái niệm khác nhau trong một cấu trúc lý thuyết là không có mối quan hệ mạnh. Ngoài ra CFA còn cho thấy mức độ phù hợp của dữ liệu thực tế so với mô hình lý thuyết (tính đơn hướng).

4.4.1 Tính đơn hướng

Trong phần này, các thang đo của các khái niệm nghiên cứu sẽ được đánh giá lại bằng phân tích nhân tố khẳng định nhằm kiểm định cấu trúc lý thuyết của các thang đo như mối quan hệ giữa một khái niệm nghiên cứu với các khái niệm nghiên cứu khác mà không bị chệch do sai số đo lường.

Kết quả phân tích CFA được trình bày ở hình 4.1

Hình 4.1 Kết quả phân tích CFA 

Mô hình kiểm định hình 4.1 cho thấy; P= 0,011 < 0,05; Chi-square/df = 1,192 < 5; RMSEA=0,022 < 0,08; GFI= 0,935 > 0,9; CFI = 0,986 > 0,9; TLI= 0,986 > 0,9 (Hair và cộng sự, 2010). Kết quả này cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu đã thu thập được. Mức độ phù hợp của mô hình đo lường với dữ liệu thị trường thu thập được chính là điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng. Vậy các thang đo của mô hình đạt được tính đơn hướng.

4.4.2 Kiểm định giá trị hội tụ Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Các điều kiện phân tích các thang đo của các khái niệm trong mô hình bao gồm: một là mô hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu nghiên cứu (đã được chứng minh hình 4.1); hai là hệ số tải chuẩn hóa của tất cả các biến quan sát ≥ 0,5; ba là độ tin cậy tổng hợp (CR) ≥ 0,7 và bốn là Tổng phương sai trích (AVE) > 0,5.

Bảng 4.5 Kết quả kiểm tra độ tin cậy và giá trị của thang đo

(Nguồn: Tác giả tính toán, 2023)

Kết quả trong bảng 4.5 cho thấy các tiêu chí đều thỏa mãn. Tuy nhiên theo nghiên cứu của Fornell và Lacker (1981), phương sai trích trung bình AVE > 0,4 thì vẫn được chấp nhận. Vì vậy phương sai trích của CN= 0,499; SHL= 0,496 vẫn chấp nhận được.

4.4.3 Kiểm định giá trị phân biệt Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Giá trị phân biệt liên quan tới mức độ không tương quan giữa một tập chỉ báo dùng để đo lường cho khái niệm này đối với một tập chỉ báo dùng để có lường cho khái niệm khác (Cooper và cộng sự, 2014). Giá trị phân biệt hiện chỉ được áp dụng cho các khái niệm được đo lường dạng thang đo kết quả.

Giá trị phân biệt dựa vào tiêu chuẩn Fornell-Larcker, Giá trị phân biệt này đạt khi giá trị trên đường chéo (in đậm) lớn hơn giá trị trên cùng dòng và cùng cột của nó. Giá trị trên đường chéo chính là căn bậc 2 của phương sai trích AVE. Còn các giá trị dưới đường chéo là hệ số tương quan của hai nhân tố đó. Cụ thể là căn bậc 2 của AVE của 1 nhân tố phải lớn hơn hệ số tương quan lớn nhất của nhân tố đó và các nhân tố khác.

Bảng 4.6 Kết quả kiểm tra tính phân biệt

Kết quả bảng 4.6 cho thấy các thang đo đạt được tính phân biệt. Nghiên cứu kết luận thang đo đạt giá trị phân biệt.

4.5 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM 

4.5.1 Kiểm định mô hình lý thuyết 

Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, mô hình nghiên cứu còn lại các nhân tố đảm bảo được độ tin cậy để tiến hành phân tích SEM. Kết quả phân tích mô hình SEM được thể hiện như hình 4.2.

Hình 4.2 Kết quả phân tích mô hình SEM 

Kết quả sau khi phân tích thể hiện trong hình 4.2 cho ra các chỉ tiêu có giá trị như:

Chi-square/df = 3,503 (P= 0,000 < 0,05). Giá trị Chi-Square là thước đo truyền thống để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình tổng thể và đánh giá mức độ khác biệt giữa mẫu và ma trận hiệp phương sai phù hợp (Hu và Bentler, 1999). Chỉ số này được khuyến nghị nằm trong khoảng từ cao nhất là 5,0 (Wheaton và cộng sự, 1977) đến thấp nhất là 2,0 (Tabachnick và Fidell, 2007). Trong nghiên cứu này, chi-square đạt 3,053 < 5 được cho là đạt yêu cầu về độ phù hợp;

RMSEA = 0,081 (RMSEA trong khoảng 0,05 đến 0,10 được coi là dấu hiệu của sự phù hợp trung bình và các giá trị trên 0,10 cho thấy mức độ phù hợp kém (MacCallum và cộng sự, 1996);

GFI = 0,789 (Thống kê này dao động từ 0 đến 1 với các mẫu lớn hơn sẽ làm tăng giá trị của nó. Khi có một số lượng lớn bậc tự do so với cỡ mẫu, GFI có xu hướng đi xuống (Sharma và cộng sự, 2005). Ngoài ra, người ta cũng phát hiện ra rằng GFI tăng khi số lượng tham số tăng (MacCallum và Hong, 1997) và cũng có xu hướng tăng với các mẫu lớn (Bollen, 1990; Miles và Shevlin, 1998). Theo truyền thống, điểm giới hạn tổng thể là 0,90 đã được khuyến nghị cho GFI, tuy nhiên, các nghiên cứu mô phỏng đã chỉ ra rằng khi hệ số tải nhân tố và cỡ mẫu thấp thì mức giới hạn cao hơn là 0,95 sẽ phù hợp hơn (Miles và Shevlin, 1998). Trong nghiên cứu này cỡ mẫu là 379; GFI đạt 0,789 được cho là phù hợp nhưng không cao. Do tính nhạy cảm của chỉ số này, nó đã trở nên ít phổ biến hơn trong những năm gần đây và thậm chí còn khuyến cáo rằng không nên sử dụng chỉ số này (Sharma và cộng sự, 2005).

CFI = 0,839; TLI = 0,823. Giá trị CFI và TLI nằm trong khoảng từ 0,90 đến 0,95 được coi là cận biên, trên 0,95 là tốt và dưới 0,90 được coi là một mô hình có mức phù hợp không cao. Theo Hair và cộng sự (2010) thì TLI và CFI >= 0,8 là chấp nhận được và cũng lưu ý rằng TLI và CFI phụ thuộc vào kích thước trung bình của các mối tương quan trong dữ liệu. Nếu tương quan trung bình giữa các biến không cao thì TLI sẽ không cao lắm.

4.5.2 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Kết quả hồi quy chuẩn hóa cho thấy các ước lượng đều có p<0,05, đạt ý nghĩa ở mức độ 95%. Vì vậy các giả thuyết đều được ủng hộ.

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định các giả thuyết

(Nguồn: Tác giả tổng hợp, 2023) Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Giả thuyết H1: Cảm nhận thời gian chờ đợi của khách hàng sẽ ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Từ kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 ở trên, cảm nhận thời gian chờ đợi có hệ số beta dương là 0,161 (p= 0,000 < 0,05), có ý nghĩa thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Kết luận rằng H1 được chấp nhận. Kết quả này là hợp lý và phù hợp với nghiên cứu trước đó như Ayodeji và Rjoub (2020); Desta và Belete (2019). Kết quả nghiên cứu của Desta và Belete (2019) kết luận rằng đa số khách hàng của Ngân hàng thương mại Ethiopia không hài lòng với cơ chế quản lý hàng đợi hiện tại. Bài báo nói rằng yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là nhận thức về thời gian chờ đợi. Hầu hết những người được hỏi cho biết bất cứ khi nào họ đến Ngân hàng họ đều phải xếp hàng, đó là một nguyên nhân dẫn đến sự không hài lòng của khách hàng đối với Ngân hàng. Chờ đợi quá lâu đi đôi với tâm lý tiêu cực của khách hàng, làm giảm mức độ hài lòng, nó ảnh hưởng xấu đến việc đánh giá dịch vụ và dẫn đến việc từ bỏ dịch vụ. Ngân hàng ACB CN Nam Sài Gòn hiện cũng đã có sự cải thiện về thời gian chờ đợi như phát biểu CN1: “Tôi không phải đợi dịch vụ ở ngân hàng quá lâu” đạt giá trị trung bình cao nhất là 4,09.

Giả thuyết H2: Sự thoải mái trong môi trường chờ đợi sẽ có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Từ kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 ở trên, Sự thoải mái trong môi trường chờ đợi có hệ số beta dương là 0,193 (p= 0,000 < 0,05), có ý nghĩa thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Kết luận rằng H2 được chấp nhận. Kết quả này là hợp lý và phù hợp với nghiên cứu trước đó như Ahmed, Burodo và Suleiman (2022); Desta và Belete (2019); Joseph và Simon (2018). Họ đều cho rằng sự thoải mái trong thời gian chờ đợi có thể làm giảm tâm lý tiêu cực, bực bội khi chờ đợi quá lâu của khách hàng. Khách hàng có thể phải đợi trước khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ, trong và sau khi mua hàng (Taylor, 1994). Tuy nhiên với thời gian chờ đợi quá lâu mà không có việc gì làm khiến khách hàng tích lũy căng thẳng khi nhàn rỗi, mức độ căng thẳng càng tăng khi thời gian chờ đợi càng dài. Sự buồn chán do xếp hàng chờ đợi sẽ dẫn đến sự thiếu kiên nhẫn, căng thẳng và lo lắng. Thời gian ở trạng thái nhàn rỗi được coi là tương đối dài hơn so với thời gian bị chiếm dụng. Thông thường khách hàng lấp đầy thời gian chờ đợi của họ bằng các hoạt động thể chất và tinh thần giúp chuyển hướng sự chú ý của họ khỏi thời gian chờ đợi. Ngân hàng ACB CN Nam Sài Gòn đã khá thành công trong việc thiết kế tạo không gian rộng rãi thoải mái cho khách hàng như STM1: “Phòng chờ đợi rộng rãi và đủ lớn” được đánh giá đạt giá trị trung bình cao nhất là 4,09. Tuy nhiên phát biểu STM4: “Có kệ LCD quảng cáo và quầy thông tin sản phẩm dịch vụ” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 4,01. Như vậy ngân hàng cần thiết kế thêm các cơ sở vật chất hoặc một số dịch vụ giải trí để làm cho khách hàng bận rộn hơn trong thời gian chờ đợi. Ngoài ra không gian giao dịch của ACB CN Nam Sài Gòn hiện nay là có phòng tiếp khách dành riêng cho khách hàng ưu tiên (VIP Lounge 5 sao) nên khi khách hàng đến giao dịch tại các chi nhánh khác trong khu vực TP.HCM thì không được hưởng đặc quyền này. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Giả thuyết H3: Chất lượng thông tin về độ trễ sẽ có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Từ kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 ở trên, Chất lượng thông tin về độ trễ có hệ số beta dương là 0,207 (p= 0,000 < 0,05), có ý nghĩa thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Kết luận rằng H3 được chấp nhận. Kết quả này là hợp lý và phù hợp với nghiên cứu trước đó như Desta và Belete (2019); Joseph và Simon (2018). Thực tế hiện nay tại chi nhánh có sự quá tải trong công việc do thiếu hụt nhân viên cho bộ phận chăm sóc khách hàng và nhân viên tại quầy làm tâm lý nhân viên bị căng thẳng dẫn đến chất lượng công việc không đúng tiến độ. Tinh thần làm việc của nhân viên ACB nói chung có phần sa sút. Điều này khiến nhân viên phải đưa ra lời giải thích hợp lý khi không thể phục vụ được ngay như phát biểu CLTT5: “Trường hợp không thể phục vụ khách hàng ngay, nhân viên có thông báo lý do cho tôi trước khi để tôi đợi quá lâu” đạt giá trị trung bình cao nhất là 3,92. Vì vậy thông qua kết quả nghiên cứu này, quản lý tại chi nhánh Nam Sài Gòn cần chú ý đến những công việc mà nhân viên tại quầy đang làm cũng như tăng cường nhân sự để giảm tải công việc, nhằm đưa ra những lý do hợp lý, đúng thời điểm để làm hài lòng khách hàng. Trên thực tế để thiết kế được các sản phẩm dịch vụ đáp ứng nhu cầu riêng của từng khách hàng mà không để khách hàng chờ đợi lâu thì nhân viên cần sự hỗ trợ từ nhiều bộ phận khác nhau như: Phòng Ngân hàng ưu tiên – Hội sở (quản lý Ngân hàng ưu tiên tại CN); Bộ phận Phát triển sản phẩm khách hàng cá nhân – Hội sở; Bộ phận tư vấn pháp lý thuộc Ban pháp chế – Hội sở; Bộ phận hỗ trợ phân tích tín dụng (nếu khách hàng có vay vốn). Vì vậy để khách hàng không đợi lâu, nhân viên cần giải thích quy trình làm việc này xem như là một lý do cung cấp cho khách hàng để họ hiểu và thông cảm cho nhân viên hơn.

Giả thuyết H4: Lời xin lỗi về sự chậm trễ có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Từ kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 ở trên, Lời xin lỗi về sự chậm trễ có hệ số beta dương là 0,203 (p= 0,000 < 0,05), có ý nghĩa thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Kết luận rằng H4 được chấp nhận. Kết quả này là hợp lý và phù hợp với nghiên cứu trước đó như Ahmed, Burodo và Suleiman (2022). Kết quả nghiên cứu của Ahmed, Burodo và Suleiman (2022) cho thấy các thành phần quản lý hàng đợi, trong đó có yếu tố “lời xin lỗi” là những yếu tố quyết định đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng. Thành công của một lời xin lỗi chủ yếu phụ thuộc vào nội dung của lời xin lỗi, bao gồm bày tỏ sự hối hận, thừa nhận hành vi sai trái và thể hiện sự đồng cảm (Lewicki, Polin và Lount, 2016). Tuy nhiên, một số nghiên cứu lưu ý rằng thời điểm xin lỗi cũng đóng một vai trò quan trọng (Davidow 2003; Roschk và Kaiser, 2013; Wirtz và Mattila, 2004). Trong nghiên cứu này, lời xin lỗi ngay lập tức (so với sự chậm trễ) của một nhân viên không chỉ làm tăng nhận thức về công lý mà còn tạo ấn tượng rằng nhân viên đó có trách nhiệm và sự trân trọng đối với khách hàng như phát biểu LXL1: “Nhân viên ngân hàng xin lỗi tôi ngay lập tức vì những gì đã xảy ra” đạt giá trị trung bình cao nhất là 3,96.

Giả thuyết H5: Quản lý hàng đợi có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Từ kết quả nghiên cứu trong bảng 4.7 ở trên, Quản lý hàng đợi có hệ số beta dương là 0,254 (p= 0,000 < 0,05), có ý nghĩa thống kê cho thấy tồn tại mối quan hệ thuận chiều với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Kết luận rằng H5 được chấp nhận. Kết quả này là hợp lý và phù hợp với nghiên cứu trước đó như Desta và Belete (2019). Quản lý hàng đợi là một phần quan trọng của ngành dịch vụ vì nó giải quyết vấn đề đối xử công bằng với khách hàng nhằm giảm thời gian chờ đợi và cải thiện chất lượng dịch vụ (Desta và Belele, 2019). Theo Lee, Chen và Ilie (2012), quản lý hàng đợi đề cập đến một bộ nguyên tắc hướng đến luồng khách hàng và hợp lý hóa trải nghiệm xếp hàng. Vấn đề xếp hàng phát sinh khi tốc độ dịch vụ hiện tại của ngân hàng không đáp ứng được nhu cầu về tốc độ dịch vụ hiện tại của khách hàng. Hầu hết các ngân hàng quản lý hàng chờ đợi của họ bằng cách thiết lập các công cụ nhằm hướng dẫn việc hình thành và tổ chức hàng đợi một cách hiệu quả nhất, điều này cho phép kỷ luật hàng đợi trên cơ sở ai đến trước phục vụ trước.

Hiện nay ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn cũng đã cố gắng xây dựng các công cụ cũng như chính sách để xếp hàng chờ đợi thông qua việc thực hiện một số biện pháp như Mobile banking, Internet banking, Agency banking, Seamless banking, Visa ATM debit card, Credit card và Pay bill system. Các biện pháp này được thực hiện ở hầu hết toàn hệ thống ngân hàng ACB nhưng vẫn chưa đủ các biện pháp để giảm thiểu và quản lý các hàng đợi trong ngân hàng nói chung và ACB Nam Sài Gòn nói riêng do một số bất tiện đi kèm với các dịch vụ này, do đó, hàng chờ đợi vẫn được còn là sự bất cập trong ngân hàng. Đó là một số biện pháp này đi kèm bằng công nghệ, tức là hệ thống thanh toán hóa đơn và ngân hàng di động nơi khách hàng thanh toán học phí, hóa đơn điện nước và các hóa đơn khác được cho là khá bất tiện đối với những khách hàng lớn tuổi hoặc không có điện thoại thông minh. Đôi khi có sự cố hệ thống, ví dụ: Internet kém, không cho phép truy cập vào ngân hàng internet và xác nhận bảng sao kê ngân hàng trực tuyến hay mạng lưới chi nhánh nhỏ trong khu vực thành phố hoặc cả nước. Mặt khác tính không đáng tin cậy của các hệ thống điện tử như Mobile banking có thể ngừng hoạt động trong vài giây do máy chủ hoạt động không ổn định hoặc không đủ hỗ trợ kỹ thuật gây mất lợi nhuận và ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ tin cậy giữa khách hàng và ngân hàng. Đây là những thách thức chính khiến khách hàng thích đến ngân hàng hơn để giao dịch, do đó vẫn còn xuất hiện hàng dài chờ đợi đến lượt phục vụ trong ngân hàng.

Kết quả nghiên cứu này cũng đã chứng minh rằng chất lượng về thông tin độ trễ là yếu tố tác động mạnh nhất đến sự hài lòng về cách quản lý hàng đợi của ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn. Vì vậy ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn cần chú ý hơn về những lý do vì sao phải để khách hàng đợi lâu. Cần phải có những lời giải thích hợp lý, đúng thời điểm để khiến khách hàng hài lòng và chấp nhận với khoảng thời gian chờ đợi. Về cảm nhận thời gian chờ đợi có tác động yếu đến sự hài lòng, thông qua đó cho thấy yếu tố này không phải là yếu tố quan trọng quyết định sự hài lòng của khách hàng.

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1 Tóm tắt kết quả Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn. Nghiên cứu ban đầu phát khảo sát 450 khách hàng, kết quả cuối cùng sau khi làm sạch dữ liệu còn 397 mẫu đạt yêu cầu để tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS và AMOS. Nghiên cứu sử dụng các phương pháp kiểm định như Cronbach’s alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, CFA và mô hình phương trình cấu trúc SEM. Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của từng hệ số hồi quy và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố đến sự hài lòng với thời gian chờ đợi phục vụ tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn thông qua hệ số bêta.

Nghiên cứu cho thấy phần lớn khách hàng tại các ngân hàng thương mại hài lòng với các yếu tố sau đây, mức độ tác động đến sự hài lòng lần lượt là: Quản lý hàng chờ đợi (β = 0,254); Chất lượng thông tin về độ trễ (β = 0,207); Lời xin lỗi (β = 0,203); Sự thoải mái trong môi trường chờ đợi (β = 0,193) và yếu tố có tác động yếu nhất đến sự hài lòng là cảm nhận về thời gian chờ đợi (β = 0,161).

Trong nền kinh tế cạnh tranh ngày nay, cung cấp dịch vụ hướng đến khách hàng và đạt được sự hài lòng của khách hàng là vấn đề tiên quyết để giành lấy thị phần. Các tổ chức luôn muốn tăng sự hài lòng của khách hàng để thu được lợi nhuận cao hơn. Vì lý do này, việc đánh giá sự hài lòng của khách hàng là rất quan trọng. Sự hài lòng của khách hàng đạt được bằng cách so sánh sự mong đợi của khách hàng với hiệu suất của nhà cung cấp hàng hóa (Divandari và Delkhah, 2005). Một trong những yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là thời gian chờ đợi. Khi khách hàng mất niềm tin vào tổ chức do nhận được dịch vụ không đáp ứng được mong đợi và vào thời điểm không mong muốn, điều rất quan trọng đối với tổ chức. Nghiên cứu xin đưa ra một số hàm ý quản trị như sau.

5.2 Hàm ý quản trị

Thông qua kết quả nghiên cứu, nhà quản trị cần xem xét những nỗ lực trước đó của ngân hàng và đề xuất cải thiện dịch vụ cung cấp cho khách hàng cả về số lượng và chất lượng, để nó có thể đáp ứng nhu cầu của nhiều khách hàng hơn và tiết kiệm thời gian cũng như năng lượng tổn thất trong thời gian ngắn hơn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

5.2.1 Nâng cao khả năng cảm nhận tích cực về thời gian chờ đợi

Theo giả thuyết H1 cho rằng trạng thái cảm nhận về thời gian chờ đợi có tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi (có tác động yếu và không đáng kể với hệ số beta là 0,161). Tuy nhiên ngân hàng cũng cần chú ý đến yếu tố này để nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi. Các ngân hàng nên làm cho thời gian chờ đợi có thể chấp nhận được bằng cách cài đặt và khởi tạo các thiết bị chuyển lượt và chỉ thực hiện nhiệm vụ của khách hàng dựa trên lượt khách hàng nhận được. Ngoài ra, cần tăng tỷ lệ cung cấp dịch vụ và giảm thời gian chờ đợi trung bình của khách hàng. Khi khách hàng chờ đợi lâu, họ có thể không hài lòng với nhà cung cấp dịch vụ và nhà cung cấp dịch vụ có thể mất một hoặc nhiều doanh số bán hàng, và tệ hơn nữa là họ có thể đánh mất lòng trung thành của khách hàng. Ngân hàng có thể  lắp đặt các ki-ốt dịch vụ ngân hàng hiện đại tại cổng vào của các chi nhánh làm nhiệm vụ quảng bá, đào tạo và hướng dẫn các dịch vụ ngân hàng hiện đại cho khách hàng nhằm tiết kiệm thời gian của khách hàng. Phát biểu CN2: “Tôi cho rằng khách hàng phải chờ đợi là do vấn đề quản lý” được đánh giá với giá trị trung bình thấp nhất là 3,99. Điều này cho thấy khách hàng có vẻ không hài lòng với cách quản lý hàng chờ đợi của nhà quản lý. Nhà quản lý chi nhánh cần cố gắng tuẩn thủ, sắp xếp nguồn nhân lực sao cho tổng thời gian chờ đợi của khách hàng có thể chấp nhận được và có thể chịu đựng được (cụ thể là có thể ít hơn 30 phút), đồng thời ngăn chặn việc tạo ra phản ứng cảm xúc tiêu cực và tạo ra căng thẳng trong khi chờ đợi tại chi nhánh. Cần tăng tốc độ thực hiện công việc bằng cách liên tục thiết kế và rà soát hệ thống phần mềm ngân hàng, tái cấu trúc hệ thống (tái cấu trúc quy trình làm việc để đạt năng suất và lợi thế cạnh tranh) và đơn giản hóa việc thực hiện làm.

5.2.2 Tạo sự thoải mái trong môi trường chờ đợi

Theo giả thuyết H2 nêu rõ mức độ hài lòng của khách hàng về môi trường chờ đợi có tác động đến sự hài lòng của họ về thời gian chờ đợi (với hệ số beta là 0,193). Theo đó, ngân hàng nên sắp xếp ghế ngồi thoải mái, internet và tivi để ngân hàng có thể thu hút sự chú ý của khách hàng cho đến khi họ phục vụ. Ngân hàng nên đưa ra định hướng về các thiết bị đầu cuối chuyên dụng tự phục vụ hoặc lễ tân để cho phép khách hàng thay thế họ trong hàng đợi dịch vụ và liên lạc để điều chỉnh thời gian chờ đợi theo mức độ quan trọng của dịch vụ được cung cấp. Cung cấp cơ sở vật chất như hệ thống điều hòa không khí tối ưu, hệ thống làm mát-sưởi phù hợp, bàn ghế phù hợp với số lượng vừa đủ, máy làm mát bằng nước, giữ cho các chi nhánh luôn gọn gàng, trang phục phù hợp của nhân viên và các công cụ giải trí hữu ích như TV, tài liệu quảng cáo khoa học, giáo dục, báo, tạp chí mới và thể thao. Thêm nữa, ngân hàng cần thiết kế sử dụng biển báo và hệ thống tín hiệu; sử dụng truyền thông tương tác và quảng cáo trên màn hình tivi, đồng thời cho phép khách truy cập tự do di chuyển đồng thời thông báo cho họ về thời gian chờ đợi dự kiến hoặc đảm bảo cho họ thời gian tiếp nhận.

Ngoài ra việc cá nhân hóa là bắt buộc và trở thành xu hướng đối với các ngân hàng hiện nay. Tất cả mọi thứ đều tập trung vào việc cung cấp giá trị cho khách hàng. Hiểu rõ nhu cầu của khách hàng là yếu tố quan trọng để ngân hàng cung cấp dịch vụ cá nhân hóa. Các ngân hàng sẽ phải sử dụng cả kênh vật lý và kênh ảo để cung cấp các dịch vụ ngân hàng và tư vấn tài chính cho khách hàng một cách thuận tiện nhất. Với kênh tiếp cận nào thì ngân hàng cũng đều cần có sự kết hợp giữa hiệu quả về chi phí cũng như cải thiện trải nghiệm khách hàng. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Các ngân hàng có thể đạt được cấp độ siêu cá nhân hóa bằng cách sử dụng kết hợp phân tích dự đoán, sử dụng trí tuệ nhân tạo để theo dõi dữ liệu sử dụng theo thời gian thực của từng khách hàng, chẳng hạn như cụm từ họ thường tìm kiếm, nội dung họ muốn xem, vị trí địa lý của họ. Khi có được thông tin của khách hàng, các ngân hàng có thể đáp ứng tối đa các nhu cầu của cá nhân khách hàng đó. Chẳng hạn khi khách hàng ngồi chờ thì họ mong muốn những gì, mong muốn được phục vụ như thế nào? Dịch vụ khách hàng là ưu tiên hàng đầu, điều rất quan trọng là phải cung cấp cho khách hàng những gì họ yêu cầu. Ngân hàng cần thu thập phản hồi của khách hàng và bằng cách sử dụng các công cụ phù hợp, các ngân hàng tùy chỉnh các dịch vụ cho khách hàng của họ.

5.2.3 Cung cấp nhanh và hợp lý thông tin về độ trễ 

Theo giả thuyết H3 cho rằng chất lượng thông tin về độ trễ có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng (có tác động mạnh thứ hai với hệ số beta là 0,207). Phát biểu CLTT4: “Khi cần rời khỏi nơi tư vấn để thực hiện các công việc hỗ trợ cho việc phục vụ khách hàng, nhân viên ngân hàng chủ động thông báo lý do và thời gian chờ đợi dự kiến cho tôi” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,83 cho thấy việc nhân viên chủ động thông báo lý do cho khách hàng còn chưa đạt chất lượng. Điều này có thể là do lượng công việc của nhân viên chưa được phân bổ đồng đều, khối lượng công việc quá lớn làm nhân viên không có kịp thời gian để giải quyết. Nhà quản lý cần xem lại việc phân bổ công việc, cung cấp các buổi huấn luyện ngắn, đưa ra những nguyên tắc chung trong khi giao tiếp với khách hàng. Chẳng hạn như khi giải thích về độ trễ cần sử dụng ngôn từ dễ hiểu, tránh lạm dụng các từ chuyên môn khi giao tiếp với khách hàng. Không sử dụng từ viết tắt, tiếng lóng, tiếng nước ngoài (trừ trường hợp giao dịch với khách hàng người nước ngoài). Luôn giữ thái độ niềm nở với khách hàng; từ hành động, cử chỉ đều biểu lộ sự quan tâm sẵn sàng chia sẻ với khách hàng. Tuyệt đối không có thái độ thờ ơ, lạnh lùng, mất kiên nhẫn, cáu gắt khi giao tiếp với khách hàng.

Sự thiếu tập trung vào khách hàng trong văn hóa của một ngân hàng đã ngăn cản nhân viên đưa dịch vụ đến gần hơn với mong đợi của khách hàng. Sự thay đổi sẽ bắt đầu với việc ban lãnh đạo cấp cao áp dụng văn hóa trải nghiệm lấy khách hàng làm trung tâm và lan tỏa ảnh hưởng này xuyên suốt các giá trị của ngân hàng. Ngoài ra việc phản hồi trễ sẽ gây ra khoảng cách phản hồi với khách hàng. Khoảng cách này là kết quả của việc thiếu dữ liệu về kỳ vọng của khách hàng và trải nghiệm của họ hoặc thu thập dữ liệu nhưng không hành động để giải quyết các vấn đề của khách hàng, tức là hiểu được khách hàng đang khó chịu khi chờ đợi, nhân viên cần đến hỏi thăm và giải thích ngay vì sao lại xảy ra việc chờ đợi lâu. Để thu hẹp khoảng cách này, cần hỏi thăm ngay lập tức khi thấy biểu hiện khó chịu của khách hàng, nếu một ngân hàng sẵn sàng lắng nghe những lời phê bình, họ có thể sử dụng dữ liệu này để thu hẹp khoảng cách và cải thiện tình hình một cách nhanh chóng.

5.2.4 Lời xin lỗi đúng lúc và hợp lý Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

Theo giả thuyết H4, kết quả cho thấy giả thuyết này có hệ số beta là 0,203, có tác động thứ ba đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi. Đó là lời xin lỗi có tác động tích cực đáng kể đến sự hài lòng về thời gian chờ đợi của khách hàng. Khi xảy ra sự cố trong việc nhân viên quên thông báo cho khách hàng về lý do chờ đợi, nhân viên cần có những hành động như xin lỗi. Trong phát biểu LXL2:

“Nhân viên ngân hàng bày tỏ sự hối hận vì sai sót đã xảy ra” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,92 cho thấy nhân viên cần thể hiện thái độ xin lỗi chân thành hơn. Vấn đề này liên quan đến thái độ làm việc của nhân viên, cấp quản lý cần thường xuyên nhắc nhở, kiểm tra, giám sát nhân viên của mình để kịp thời hỗ trợ và xử lý các rắc rối có thể xảy ra. Mặt khác, các nhà quản lý phải thực hiện một chương trình đào tạo hướng dẫn cách đối xử chính xác với khách hàng giận dữ, lịch sự, tử tế, thể hiện sự đồng cảm và chu đáo cũng như trình bày một lời xin lỗi chân thành. Cần thiết kế lại kiến trúc bên trong chi nhánh sao cho bàn làm việc của trưởng, cấp phó, cán bộ chịu trách nhiệm được đặt ở vị trí thuận tiện nhất cho khách hàng để họ dễ dàng tiếp cận. Điều này giúp họ có thể thực hiện nhiệm vụ của mình với thời gian thấp nhất và có thể theo dõi mọi sự kiện xảy ra trong ngân hàng, nhanh chóng xin lỗi và giải quyết những sự cố khiến khách hàng không hài lòng. Đồng thời sử dụng phòng quản lý đơn thuần để gặp gỡ và nói chuyện với khách hàng cụ thể.

5.2.5 Cải thiện cách quản lý hàng đợi

Theo giả thuyết H5, kết quả cho thấy quản lý hàng đợi có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng với hệ số beta đạt 0,254. Về vấn đề QLHD2: “Có những rào cản trong việc hướng dẫn tôi xếp hàng” người được hỏi đánh giá đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,94 và QLHD4: “Kỷ luật hàng đợi chủ yếu tuân theo mô hình FCFS (tức là người đến đầu tiên sẽ được phục vụ trước)” đạt giá trị trung bình thấp thứ hai là 3,95. Qua đó cho thấy khách hàng bày tỏ rằng họ chưa thực sự hài lòng về việc nhân viên ngân hàng phục vụ trong việc số thứ tự xếp hàng hoặc không đến lượt của họ. Vì vậy ngân hàng nên kiểm soát vị trí phục vụ của nhân viên tại quầy, có thể thiết kế vị trí phục vụ riêng cho những trường hợp khách hàng cần gấp, hệ thống như vậy có lợi cho Chi nhánh về mục đích kiểm soát. Mỗi lượt phục vụ cần nhập dữ liệu trên hệ thống máy tính. Tất cả các phòng ban có liên quan đều có thể theo dõi báo cáo và hệ thống sẽ chuyển tiếp báo cáo này cho ban quản lý có chứa một số khách hàng được phục vụ trong mỗi máy chủ. Nghiên cứu tiếp tục khuyến nghị rằng các nhà quản lý tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn có thể được tăng cường quản lý dòng khách hàng và tăng số lượng quầy phục vụ dựa trên danh sách khách hàng có sẵn tại chi nhánh. Khi khả năng phục vụ tăng lên, số lượng khách hàng trong hàng đợi và thời gian chờ đợi của họ sẽ giảm, điều này làm giảm chi phí xếp hàng. Đồng thời cũng nên tăng số lượng thiết bị đầu cuối cho dịch vụ gửi và rút tiền tại quầy. Bên cạnh đó có thể vận động khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, hoặc những máy ATM tại trụ sở chi nhánh ngân hàng để có thể sẵn sàng phục vụ bất cứ khi nào cần thiết. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

5.3 Hạn chế và khuyến nghị cho nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu điều tra các yếu tố ảnh hưởng của các chiến lược quản lý hàng đợi đối với sự hài lòng của khách hàng tại ngân hàng ACB chi nhánh Nam Sài Gòn Tp.HCM. Tuy nhiên, nghiên cứu không điều tra liệu các yếu tố khác như hình ảnh thương hiệu của ngân hàng hoặc trải nghiệm phục vụ trước đây của khách hàng có ảnh hưởng đến sự hài lòng của họ đối với việc quản lý các hàng đợi trong ngân hàng hay không. Điều này hạn chế việc khái quát hóa các kết quả nghiên cứu đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với việc quản lý hàng chờ đợi chỉ bị ảnh hưởng bởi thời gian chờ đợi, thông tin được cung cấp, môi trường chờ đợi, lời xin lỗi và quản lý hàng đợi. Do đó, nghiên cứu khuyến nghị trong tương lai có thể nghiên cứu thêm về tác động của hình ảnh thương hiệu, cũng như hành vi tiêu dùng trong quá khứ của khách hàng đối với sự hài lòng của khách hàng về thời gian chờ đợi để được phục vụ.

Nghiên cứu trong tương lai cũng nên xem xét cỡ mẫu lớn hơn để tăng độ tin cậy, hiện danh sách khách hàng tại chi nhánh khoảng 3000 khách hàng, tuy nhiên nghiên cứu chỉ khảo sát 379 khách hàng.

Nghiên cứu chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện, phi xác suất nên tính đại diện thấp, khả năng khái quát hóa cho đám đông không cao. Nghiên cứu tương lai nên chọn mẫu theo phương pháp phân tầng, một trong những phương pháp chọn mẫu xác suất sẽ cao hơn về mặt thống kê. Luận văn: Kết quả nghiên cứu đến lượt phục vụ của khách hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Các yếu tố chờ đợi đến lượt phục vụ của khách hàng

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com