BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO NGÂN HÀNG NHÀ NƯỚC VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN THỊ THU HƯƠNG CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG DỊCH VỤ SMARTBANKING CỦA KHÁCH HÀNG[.]
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đang thay đổi cách thức tương tác trong nền kinh tế, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng Sự phát triển của công nghệ thông tin và viễn thông đã làm biến đổi phương pháp sản xuất và kinh doanh, giúp ngân hàng kết hợp sản phẩm dịch vụ truyền thống với các tiến bộ công nghệ Điều này dẫn đến việc ra mắt nhiều sản phẩm mới với tính năng vượt trội, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng Ngân hàng điện tử (Electronic banking) cho phép khách hàng tự phục vụ mọi lúc, mọi nơi thông qua mạng lưới viễn thông và Internet.
Hiện nay, hầu hết các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử, mang lại nhiều lợi ích rõ ràng cho khách hàng Tuy nhiên, vẫn có nhiều người e ngại khi sử dụng dịch vụ này hoặc chưa khai thác hết các tiện ích của nó Điều này đang là vấn đề đáng quan tâm của các ngân hàng, đặc biệt là Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Bà Rịa Nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking của khách hàng cá nhân, nghiên cứu này sẽ giúp ngân hàng đưa ra giải pháp cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ để phục vụ khách hàng tốt hơn.
Mục tiêu nghiên cứu tổng quát là xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hành vi quyết định sử dụng dịch vụ.
SmartBanking (SMB) dành cho khách hàng cá nhân mang lại nhiều lợi ích, từ đó cần áp dụng các chiến lược quản trị hợp lý để nâng cao chất lượng dịch vụ Việc cải thiện trải nghiệm khách hàng sẽ giúp thu hút nhiều khách hàng hơn trong tương lai.
Mục tiêu nghiên cứu cụ thể:
- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking của khách hàng cá nhân tại BIDV – CN Bà Rịa
- Đánh giá sự ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking của khách hàng
- Đề xuất hàm ý quản trị nhằm gia tăng quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking của khách hàng
- Nhân tố nào có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng?
- Các nhân tố có mức độ ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng?
Để nâng cao chất lượng dịch vụ SMB và thu hút nhiều khách hàng, cần tập trung vào các yếu tố quản trị ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Nghiên cứu này sẽ phân tích các nhân tố quyết định mà khách hàng xem xét khi lựa chọn dịch vụ, từ đó đề xuất các chiến lược cải thiện chất lượng và tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
SmartBanking của khách hàng cá nhân tại BIDV – CN Bà Rịa
+ Phạm vi không gian: Nghiên cứu của tác giả được thực hiện tại khu vực Thành phố
Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
+ Phạm vi thời gian: từ ngày 26/09/2022 đến ngày 31/10/2022 Đối tượng khảo sát: Các khách hàng cá nhân của BIDV – CN Bà Rịa đang sử dụng dịch vụ SmartBanking
Tác giả dùng phương pháp định tính và định lượng Cụ thể như sau:
Giai đoạn sơ bộ của nghiên cứu bắt đầu bằng việc xác định các mục tiêu và lý thuyết liên quan đến ngân hàng đầu tư và hành vi khách hàng, từ đó hình thành mô hình nghiên cứu ban đầu Nghiên cứu khảo sát được thực hiện với 10 cán bộ quản lý khách hàng cá nhân tại BIDV - CN Bà Rịa, giúp tác giả thu thập dữ liệu để xác định các yếu tố và điều chỉnh bảng câu hỏi cho phù hợp Qua đó, mô hình và thang đo đã được xây dựng để phản ánh thực tế tại chi nhánh.
Giai đoạn chính thức của nghiên cứu bao gồm việc thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi thông qua khảo sát trực tiếp và gián tiếp qua Google Forms Sau khi thu thập, các bảng trả lời không hợp lệ sẽ được loại bỏ, và dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 Phân tích dữ liệu sẽ được thực hiện thông qua các phương pháp như phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy đa biến và kiểm định ANOVA, nhằm kiểm tra sự phù hợp của mô hình với các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất Nghiên cứu này đóng góp quan trọng cho lĩnh vực nghiên cứu hiện tại.
Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng, từ đó đưa ra các hàm ý quản trị để cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường lượng khách hàng sử dụng dịch vụ SMB tại ngân hàng Bài nghiên cứu cũng hướng tới việc khắc phục những thiếu sót hiện có nhằm nâng cao trải nghiệm phục vụ khách hàng, góp phần xây dựng BIDV trở thành ngân hàng số hàng đầu tại Việt Nam.
Kết cấu của nghiên cứu
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 1 giới thiệu tổng quan về công trình nghiên cứu, nhấn mạnh tính cấp thiết của đề tài và mục tiêu nghiên cứu Nó cũng đề cập đến câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi thực hiện, phương pháp nghiên cứu được sử dụng, cùng với ý nghĩa thực tiễn mà đề tài mang lại.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu
Chương 2 cung cấp cái nhìn tổng quan về các khái niệm liên quan đến nghiên cứu, đồng thời khám phá khung lý thuyết và cơ sở nghiên cứu Tác giả cũng tiến hành tổng hợp và lược khảo các công trình nghiên cứu trước đây, cả trong và ngoài nước, nhằm tổng kết các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước đó được trình bày ở chương 2, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu, cùng với phương pháp tiếp cận mẫu, thu thập dữ liệu và mã hóa dữ liệu để phân tích các biến số thông qua phần mềm SPSS 20.0.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương 4 trình bày kết quả từ việc phân tích và kiểm định mô hình nghiên cứu, tập trung vào ảnh hưởng của các yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking của khách hàng thông qua phân tích hồi quy Kết quả nghiên cứu sẽ được thảo luận và so sánh với các nghiên cứu trước đây để làm rõ những điểm khác biệt và tương đồng.
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Chương 5 trình bày đánh giá kết quả nghiên cứu, chỉ ra những hạn chế và khó khăn mà đề tài đã gặp phải Đồng thời, chương cũng đưa ra các khuyến nghị cho nhà quản trị và ngân hàng nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và tạo lợi thế cạnh tranh.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Khái niệm về dịch vụ ngân hàng điện tử
Vào năm 1995, dịch vụ ngân hàng điện tử lần đầu tiên ra mắt bởi công ty Intuit Inc với tên gọi Quicken Ngày nay, nhờ vào sự tiện lợi mà ngân hàng điện tử (e-banking) mang lại, dịch vụ này đã phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu Ngân hàng điện tử hoạt động dựa trên công nghệ thông tin và bao gồm nhiều dịch vụ như Internet banking, Mobile banking, ATM, thẻ ghi nợ và thẻ tín dụng, cho phép thực hiện giao dịch 24/7 (Shih, 2008).
Ngân hàng điện tử được hiểu là việc tự động phân phối các sản phẩm và dịch vụ ngân hàng truyền thống đến khách hàng qua các kênh truyền thông điện tử tương tác Định nghĩa về dịch vụ ngân hàng điện tử có sự khác biệt giữa các nghiên cứu, một phần do ngân hàng điện tử bao gồm nhiều loại hình dịch vụ mà khách hàng có thể yêu cầu thông tin và thực hiện hầu hết các dịch vụ ngân hàng bán lẻ.
Như vậy, các giao dịch ngân hàng thông qua các phương tiện công nghệ được gọi là dịch vụ NHĐT.
Giới thiệu về dịch vụ ngân hàng điện tử
Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử đang được cải thiện đáng kể nhờ sự phát triển của công nghệ thông tin, đáp ứng nhu cầu đa dạng và khắt khe của khách hàng Các hình thức dịch vụ ngân hàng điện tử hiện nay rất phong phú và đa dạng.
- Dịch vụ ngân hàng qua mạng máy tính toàn cầu (Internet banking)
- Dịch vụ ngân hàng qua mạng viễn thông không dây (Mobile banking)
- Dịch vụ ngân hàng qua điện thoại: Contact centre (Phone banking)
- Dịch vụ thẻ: thẻ ghi nợ, thẻ tín dụng
- Dịch vụ tự phục vụ: ATM, hệ thống nộp tiền tự động
Cơ sở lý thuyết nghiên cứu
Lý thuyết hành vi hợp lý (TRA) (Fishbein và Ajzen, 1975)
Lý thuyết về hành vi hợp lý (TRA) là Mô hình này được phát triển bởi Fishbein và Ajzen
Fishbein và Ajzen (1975) xác định mối liên hệ giữa hành vi và ý định của cá nhân, trong đó các tiêu chuẩn chủ quan được định nghĩa là nhận thức của một người về việc những người quan trọng xung quanh họ nghĩ rằng họ nên hoặc không nên thực hiện hành vi cụ thể nào đó.
Theo lý thuyết TRA, ý định hành vi được xác định bởi thái độ và chuẩn mực chủ quan Thái độ của một người đối với hành vi phụ thuộc vào niềm tin của họ về hậu quả của hành vi đó, cho thấy rằng các kích thích bên ngoài có thể tác động đến thái độ bằng cách thay đổi cấu trúc niềm tin Bên cạnh đó, ý định hành vi cũng chịu ảnh hưởng từ các chuẩn mực chủ quan, được hình thành bởi niềm tin chuẩn mực và động cơ tuân thủ của cá nhân TRA khẳng định rằng các yếu tố khác ảnh hưởng đến hành vi chỉ thông qua thái độ hoặc chuẩn mực chủ quan, và những yếu tố này được gọi là các biến bên ngoài theo Fishbein và Ajzen (1975).
Hình 2.1 – Mô hình lý thuyết hành vi hợp lý (TRA)
Lý thuyết hành vi dự định (TPB)
Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB), ban đầu được gọi là Lý thuyết về hành động có lý do, ra đời vào năm 1980 nhằm dự đoán ý định của cá nhân trong việc tham gia vào một hành vi tại một thời điểm và địa điểm cụ thể Ý định hành vi là thành phần quan trọng của mô hình này.
TPB đã chứng minh hiệu quả trong việc dự đoán và giải thích nhiều hành vi sức khỏe, như hút thuốc, uống rượu, sử dụng dịch vụ y tế, cho con bú và sử dụng chất kích thích Theo TPB, hành vi được hình thành từ động cơ (ý định) và khả năng (kiểm soát hành vi).
Thái độ là mức độ đánh giá của một người về hành vi mà họ quan tâm, và điều này cần xem xét kết quả của việc thực hiện hành vi đó Ý định hành vi liên quan đến các yếu tố động cơ ảnh hưởng đến hành vi cụ thể, trong đó ý định thực hiện hành vi càng mạnh thì khả năng thực hiện hành vi đó càng cao.
Chuẩn mực chủ quan: Điều này đề cập đến niềm tin về việc hầu hết mọi người tán thành hay không chấp nhận hành vi đó
Chuẩn mực xã hội là các quy tắc cư xử theo phong tục được chấp nhận trong một nhóm hoặc bối cảnh văn hóa rộng lớn hơn Chúng được coi là tiêu chuẩn hoặc chuẩn mực trong cộng đồng, ảnh hưởng đến hành vi và tương tác của các thành viên trong nhóm.
Nhận thức đóng vai trò quan trọng trong việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của con người Nó giúp kiểm soát cách mà mỗi cá nhân phản ứng với từng yếu tố, từ đó hình thành nên hành vi của họ.
Kiểm soát hành vi theo nhận thức: Một người có nhận thức khác nhau về tình huống và hành động dẫn đến kiểm soát hành vi khác nhau
Tuy vậy TPB vẫn còn những hạn chế sau:
Nó giả định rằng cá nhân đã có đủ cơ hội và nguồn lực để đạt được thành công trong việc thực hiện hành vi mong muốn, bất kể ý định của họ là gì.
Bài viết không xem xét các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến ý định và động cơ hành vi, bao gồm nỗi sợ hãi, mối đe dọa, tâm trạng và kinh nghiệm trong quá khứ.
Mặc dù bài viết xem xét các ảnh hưởng mang tính quy luật, nhưng nó không đề cập đến các yếu tố môi trường hoặc kinh tế có thể tác động đến ý định thực hiện hành vi của cá nhân.
Hành vi được xem như kết quả của một quá trình ra quyết định tuyến tính, mà không có giả định rằng nó có thể thay đổi theo thời gian.
- Khung thời gian giữa "ý định" và "hành động hành vi" không được lý thuyết giải quyết
Mô hình TPB đã cho thấy nhiều lợi ích hơn cho sức khỏe cộng đồng so với Mô hình Niềm tin Sức khỏe, nhưng vẫn còn hạn chế khi không xem xét các yếu tố môi trường và kinh tế Gần đây, các nhà nghiên cứu đã cải tiến TPB bằng cách kết hợp thêm các thành phần từ lý thuyết hành vi, nhằm tạo ra một mô hình tích hợp hơn để khắc phục những hạn chế của TPB trong việc giải quyết các vấn đề sức khỏe cộng đồng.
Hình 2.2 – Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Dựa trên lý thuyết Hành động hợp lý, Davis (1986) đã phát triển Mô hình chấp nhận công nghệ, nhằm dự đoán khả năng chấp nhận của hệ thống thông tin Mô hình này được xác định bởi hai yếu tố chính: tính hữu ích được cảm nhận và tính dễ sử dụng được cảm nhận.
Mức độ hữu ích mà người dùng cảm nhận được phản ánh niềm tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất cá nhân Đồng thời, mức độ dễ sử dụng cũng thể hiện niềm tin rằng hệ thống đó sẽ dễ dàng trong quá trình sử dụng Theo lý thuyết Hành động hợp lý, Mô hình Chấp nhận Công nghệ cho rằng việc sử dụng hệ thống thông tin phụ thuộc vào ý định hành vi, trong khi ý định này lại bị ảnh hưởng bởi thái độ của người dùng đối với hệ thống và nhận thức của họ về tiện ích mà nó mang lại.
Theo Davis, thái độ cá nhân không phải là yếu tố duy nhất quyết định việc sử dụng hệ thống, mà còn phụ thuộc vào tác động của hệ thống đó đến hiệu suất làm việc Mô hình Chấp nhận Công nghệ chỉ ra rằng có mối liên hệ trực tiếp giữa tính hữu ích được cảm nhận và tính dễ sử dụng Khi so sánh hai hệ thống có tính năng tương tự, người dùng sẽ cảm thấy hệ thống dễ sử dụng hơn là hữu ích hơn (Dillon và Morris, 1996).
Theo Davis (1986), sự dễ sử dụng ảnh hưởng đáng kể đến thái độ cá nhân qua hai cơ chế: hiệu quả bản thân và tính công cụ Hiệu quả bản thân, được phát triển bởi Bandura (1982), cho thấy rằng hệ thống dễ sử dụng gia tăng cảm giác hiệu quả của người dùng Công cụ dễ sử dụng cũng mang lại cảm giác kiểm soát cho người dùng (Lepper, 1985) Hiệu quả là yếu tố chính tạo động lực nội tại (Bandura, 1982; Lepper, 1985), minh họa mối liên hệ giữa tính dễ sử dụng và thái độ Ngoài ra, tính dễ sử dụng còn giúp cải thiện hiệu suất cá nhân, vì người dùng sẽ cần ít nỗ lực hơn, từ đó có thể tập trung vào các nhiệm vụ khác (Davis, 1986).
Khách hàng có xu hướng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử nhiều hơn khi họ cảm thấy dịch vụ này thân thiện và dễ sử dụng Cảm nhận về sự hữu ích và tính dễ sử dụng được coi là những yếu tố quan trọng trong việc áp dụng công nghệ mới như ngân hàng trực tuyến, mạng internet toàn cầu và wifi (Wang và cộng sự, 2003; Lu và cộng sự, 2003).
Trong môi trường trực tuyến, việc thiết kế giao diện website ngân hàng dễ sử dụng và thân thiện là rất quan trọng Điều này giúp giảm thiểu khó khăn cho người dùng, từ đó tăng cường khả năng chấp nhận và tương tác của khách hàng với dịch vụ ngân hàng.
Hình 2.3 – Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Lý thuyết sự đổi mới (Diffusion of Innovations Theory) (DOI)
Lý thuyết về sự lan tỏa công nghệ, được E.M Rogers phát triển vào năm 1962, giải thích cách mà công nghệ mới và tiến bộ được giới thiệu và chấp nhận trong xã hội và văn hóa Lý thuyết này phân chia người tiêu dùng thành năm nhóm chính: nhóm đổi mới, nhóm thích nghi nhanh, nhóm chấp nhận sớm, nhóm chấp nhận muộn và nhóm lạc hậu Những nhóm này đóng vai trò quan trọng trong quá trình chấp nhận sản phẩm qua thời gian.
Tác giả trong lý thuyết này tập trung vào nhóm khách hàng lạc hậu, những người không thích rủi ro và thường tuân theo thói quen của mình Mặc dù họ buộc phải sử dụng công nghệ do xu hướng xã hội, nhưng nhiều khách hàng trong nhóm này không hiểu rõ về công nghệ và thường cảm thấy dè chừng vì lo ngại rủi ro Họ ưa chuộng những sản phẩm dễ sử dụng, điều này giúp họ cam kết sử dụng lâu dài và ít có sự thay đổi Do đó, để giữ chân nhóm khách hàng lạc hậu, việc cung cấp các sản phẩm dễ sử dụng là rất quan trọng.
Lý thuyết về nhận thức rủi ro (Theory of Perceived Risk) (TPR)
Lý thuyết của Bauer (1960) nhấn mạnh rằng hành vi sử dụng công nghệ phụ thuộc vào hai yếu tố chính: nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm và dịch vụ, cùng với nhận thức rủi ro trong giao dịch trực tuyến Lý thuyết này thường được áp dụng trong các nghiên cứu về ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng.
2.2.6 Mô hình về chấp nhận và sử dụng công nghệ (The unified theory of acceptance and use of technology) (UTAUT)
Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) do Venkatesh và cộng sự phát triển vào năm 2003 giải thích ý định hành vi và việc sử dụng công nghệ Mô hình này được xây dựng dựa trên sự tổng hợp của nhiều lý thuyết như TAM, TRA, TBP, mô hình kết hợp TAM-TRA, động lực thúc đẩy, sử dụng máy tính cá nhân, lý thuyết sự đổi mới (DOI) và thuyết nhận thức xã hội.
Lý thuyết này đề xuất bốn giả thuyết chính: Tính hiệu quả, Nhận thức nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội và Điều kiện dễ dàng, tất cả đều tác động trực tiếp đến ý định và hành vi của người dùng Đây là một mô hình tổng hợp, cho thấy khả năng giải thích lên tới 70% sự khác biệt trong ý định sử dụng dịch vụ.
Mô hình này tích hợp các yếu tố quan trọng từ các mô hình khác, đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố như giới tính, độ tuổi, trình độ và kinh nghiệm đến ý định và hành vi sử dụng Sau khi thử nghiệm, mô hình này được chứng minh là vượt trội hơn so với các mô hình khác.
Hình 2.4 – Mô hình chấp nhận công nghệ (UTAUT)
Nguồn: Wenkatesh và cộng sự, 2003
Lược khảo các nghiên cứu liên quan
Các nghiên cứu nước ngoài
Mô hình TAM đã mở ra cơ hội cho nhiều nghiên cứu về các yếu tố tác động đến thái độ, ý định và hành vi sử dụng công nghệ của người tiêu dùng.
Các nghiên cứu về hành vi tiêu dùng đã được thực hiện ở cả các quốc gia phát triển như Đức và các quốc gia đang phát triển như Việt Nam và Ấn Độ Những nghiên cứu này không chỉ xem xét các biến trong mô hình mà còn đề xuất thêm nhiều yếu tố khác như sự tin cậy, rủi ro cảm nhận, ảnh hưởng của xã hội và sự quan tâm về giá cả.
Nghiên cứu của Sukkar và Hasan (2005) tại Jordan đã áp dụng mô hình TAM để phân tích các yếu tố như tính hữu ích, tính dễ sử dụng, độ tin cậy, văn hóa, chất lượng công nghệ và ý định sử dụng Kết quả cho thấy tất cả các yếu tố này đều có tác động đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ.
Nghiên cứu của Ozdemir và Trott khám phá sự cải tiến dịch vụ internet banking, tập trung vào người dùng chấp nhận và không chấp nhận dịch vụ này Họ áp dụng mô hình TAM kết hợp với thuyết đổi mới và thuyết nhận thức rủi ro, xác định các yếu tố như yếu tố xã hội, tình huống, nhận thức về việc sử dụng internet và kinh nghiệm Kết quả cho thấy sự chấp nhận và từ chối dịch vụ phụ thuộc vào cảm nhận, kinh nghiệm, tác động xã hội và đặc điểm tình huống của người dùng Đặc biệt, các yếu tố nhận thức có ảnh hưởng lớn đến việc chấp nhận dịch vụ ngân hàng điện tử tại Thổ Nhĩ Kỳ.
Nghiên cứu của Chong và các cộng sự (2010) đã tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ ngân hàng điện tử, dựa trên mô hình TAM Kết quả phân tích cho thấy tính dễ sử dụng không ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ này, trong khi sự hữu ích lại có tác động lớn nhất Bên cạnh đó, sự hỗ trợ của chính phủ và độ tin cậy cũng được xác định là những yếu tố có ảnh hưởng thấp hơn.
Nghiên cứu của Giovanis và các cộng sự (2012) tại Hy Lạp đã áp dụng mô hình TAM kết hợp với lý thuyết chấp nhận sự đổi mới (IDT) và biến rủi ro cảm nhận để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến Kết quả cho thấy khả năng tương thích có ảnh hưởng lớn nhất, tiếp theo là sự hữu ích cảm nhận, sự dễ sử dụng cảm nhận, và cuối cùng là rủi ro về an toàn và bảo mật Ngoài ra, các yếu tố như kinh nghiệm công nghệ, giới tính và tuổi tác cũng có tác động gián tiếp đến quyết định sử dụng dịch vụ này, trong đó giới tính ảnh hưởng trực tiếp đến sự hữu ích, sự dễ sử dụng, cũng như rủi ro liên quan đến bảo mật.
Nghiên cứu của Awni Rawashdeh (2015) tại Jordan chỉ ra rằng các yếu tố như sự hữu ích và sự dễ sử dụng có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ và việc sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử (NHĐT) của khách hàng Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của sự bảo mật website, cho thấy rằng yếu tố này cũng đóng vai trò quan trọng trong việc chấp nhận sử dụng NHĐT.
Nghiên cứu của Abdul Kabeer Kazi và Muhammad Adeel Mannan (2013) về các nhân tố ảnh hưởng đến việc áp dụng Mobi Banking ở Pakistan đã sử dụng mô hình TAM với 372 khách hàng tham gia Mô hình này bao gồm bốn nhân tố chính: nhận thức về tính dễ sử dụng, nhận thức về sự hữu ích, nhận thức về sự rủi ro và ảnh hưởng xã hội.
Nghiên cứu của Ja-Chul Gu và cộng sự (2009) dựa trên mô hình TAM đã xác định ba nhân tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng mobi banking, bao gồm nhận thức về sự hữu ích, sự tin tưởng và nhận thức về tính dễ sử dụng.
Ngoài mô hình TAM, các lý thuyết về nhận thức lợi ích và rủi ro, cũng như lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ, cũng được áp dụng phổ biến trong nghiên cứu quyết định sử dụng dịch vụ khách hàng, như trường hợp của Jurison.
Nghiên cứu của Lee (2009) đã chỉ ra rằng nhận thức về lợi ích và rủi ro có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Bên cạnh đó, nghiên cứu năm 1995 cũng đã khẳng định rằng việc sử dụng Fintech có thể mang lại cả lợi ích lẫn rủi ro, từ đó tác động tích cực hoặc tiêu cực đến hành vi sử dụng của người tiêu dùng.
Nghiên cứu của Yeh và Tseng (2017) cùng Manaf và Ariyanti (2017) đã áp dụng mô hình UTAUT để phân tích sự chấp nhận thanh toán qua thiết bị di động, kết hợp với các yếu tố như sự tin tưởng và nhận thức rủi ro Kết quả cho thấy có mối liên hệ rõ ràng giữa các yếu tố này và ý định sử dụng thanh toán qua thiết bị di động.
Các nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu của Lê Văn Huy và Trương Thị Vân Anh (2008) đã áp dụng mô hình TAM để phân tích việc chấp nhận dịch vụ ngân hàng điện tử (NHĐT) tại Việt Nam Các yếu tố chính được xác định bao gồm: rủi ro cảm nhận, thái độ, sự tự chủ, sự thuận tiện, dễ sử dụng cảm nhận, lợi ích cảm nhận và dự định chấp nhận sử dụng dịch vụ Qua khảo sát 777 người dùng tại các thành phố lớn, nghiên cứu cho thấy rằng mức độ chấp nhận sử dụng NHĐT tăng lên khi khách hàng cảm nhận dịch vụ dễ sử dụng và hữu ích Ngược lại, rủi ro cảm nhận có tác động tiêu cực, tức là khi khách hàng cảm thấy rủi ro cao, khả năng sử dụng dịch vụ sẽ giảm Tác giả khẳng định rằng mô hình TAM là phù hợp để nghiên cứu sự chấp nhận dịch vụ NHĐT tại Việt Nam.
Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011) đã đề xuất mô hình chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử tại Việt Nam, kết hợp mô hình TAM với các mô hình khác để đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến việc này Các nhân tố được khảo sát bao gồm khả năng tương thích, hiệu quả mong đợi, kiểm soát hành vi, dễ dàng sử dụng, chuẩn mực chủ quan, hình ảnh ngân hàng, rủi ro giao dịch và các yếu tố pháp luật Kết quả cho thấy kiểm soát hành vi có tác động tích cực nhất đến việc chấp nhận ngân hàng điện tử, trong khi hình ảnh ngân hàng, hiệu quả mong đợi, khả năng tương thích và nhận thức dễ dàng sử dụng có tác động giảm dần Nhân tố pháp luật và chuẩn mực chủ quan ảnh hưởng nhỏ nhất, trong khi rủi ro giao dịch lại có tác động ngược chiều.
Nghiên cứu của Trần Quang Đinh (2014) đã sử dụng mô hình TAM để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ internet banking của khách hàng trẻ tại TP Hồ Chí Minh Kết quả cho thấy có năm nhân tố chính tác động đến quyết định này, bao gồm nhận thức về sự hữu ích, chi phí sử dụng, tính linh động, sự quan tâm từ ngân hàng và tính dễ sử dụng của dịch vụ.
Nghiên cứu của Nguyễn Đinh Yến Oanh và Phạm Thụy Bích Uyên (2017) về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng ở An Giang đã chỉ ra năm nhân tố quan trọng: tính linh hoạt, dịch vụ đa dạng, nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự tín nhiệm và nhận thức tính dễ sử dụng Những yếu tố này đóng vai trò quyết định trong việc thúc đẩy người tiêu dùng lựa chọn dịch vụ thương mại di động.
Nghiên cứu của Hoàng Thị Thơ (2016) áp dụng các mô hình TRA, TAM và TBP để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobi banking của Ngân hàng TMCP Đông Á - Chi nhánh Huế Các yếu tố chính được xác định bao gồm tính dễ sử dụng cảm nhận, tính hữu ích cảm nhận, rủi ro cảm nhận và ảnh hưởng xã hội.
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Dựa trên các lý thuyết tổng hợp và nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước, mô hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm các yếu tố như Dễ sử dụng từ mô hình TAM, Hiệu quả mong đợi và ảnh hưởng xã hội từ mô hình UTAUT, cùng với yếu tố Rủi ro trong giao dịch từ mô hình nhận thức rủi ro Thêm vào đó, dựa trên kinh nghiệm làm việc, tác giả quyết định bổ sung hai yếu tố là Công nghệ của dịch vụ và Thương hiệu ngân hàng vào nghiên cứu.
H1: Dễ sử dụng có tác động cùng chiều Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
Dễ sử dụng là một yếu tố quan trọng trong mô hình TAM, ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng Theo kinh nghiệm của tác giả, sản phẩm dịch vụ phải dễ sử dụng, dễ hiểu và dễ thực hiện để thu hút khách hàng Đặc biệt, nhóm khách hàng lạc hậu thường rất chú trọng đến yếu tố này theo thuyết đổi mới (DOI).
H2: Rủi ro trong giao dịch có tác động ngược chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
Rủi ro giao dịch, theo nghiên cứu của tác giả Hoàng Thi Thơ (2016), có tác động nghịch chiều đến ý định sử dụng Mobibanking Cụ thể, khi khách hàng cảm nhận mức độ rủi ro cao, họ sẽ ít chấp nhận sử dụng dịch vụ này Tác giả rút ra yếu tố này từ mô hình nhận thức rủi ro và nhấn mạnh cần kiểm định nhân tố rủi ro trong giao dịch trực tuyến, do đó đã đưa yếu tố rủi ro vào mô hình nghiên cứu của mình.
H3: Hiệu quả mong đợi có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
Hiệu quả mong đợi là một yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu gần đây, được sử dụng để đánh giá quyết định của khách hàng về việc tiếp tục sử dụng dịch vụ Theo Davis, việc hiểu rõ hiệu quả mong đợi giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự trung thành.
Hiệu quả là mức độ mà người dùng tin tưởng rằng việc sử dụng một hệ thống đặc biệt sẽ cải thiện hiệu suất công việc Hiện nay, khách hàng mong đợi sản phẩm và dịch vụ mang lại hiệu quả cao, đáp ứng nhu cầu của họ Nghiên cứu cho thấy rằng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Mobi banking của khách hàng (Mohammadi, 2015).
H4: Thương hiệu ngân hàng có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
- Thương hiệu ngân hàng: theo nghiên cứu của Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi,
Năm 2011, thương hiệu ngân hàng đã ảnh hưởng đến việc khách hàng chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Tuy nhiên, cần khảo sát xem liệu quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng có bị tác động bởi thương hiệu ngân hàng hay không Vì vậy, tác giả đã đưa yếu tố này vào mô hình nghiên cứu.
H5: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là mức độ nhận thức của cá nhân về tầm quan trọng của việc người khác nghĩ rằng họ nên sử dụng công nghệ Mô hình TAM thiếu sót khi không xem xét các yếu tố bên ngoài, trong khi mô hình UTAUT đã khắc phục điều này bằng cách thêm biến ảnh hưởng xã hội Nghiên cứu của Hoàng Thị Thơ (2016) chỉ ra rằng ảnh hưởng xã hội tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Mobi Banking Makanyeza (2017) gợi ý rằng các ngân hàng nên thuyết phục những người có ảnh hưởng xã hội sử dụng dịch vụ NHĐT, từ đó tác động đến khách hàng khác.
H6: Công nghệ của dịch vụ có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
Công nghệ của dịch vụ, theo nghiên cứu của Sukkar và Hasan (2005), ảnh hưởng đến ý định sử dụng của người tiêu dùng Dựa trên kinh nghiệm cá nhân, tác giả quyết định đưa yếu tố này vào nghiên cứu Theo thuyết DOI, một nhóm khách hàng quan trọng là những người ưa thích công nghệ, vì vậy tác giả muốn kiểm định xem yếu tố này có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của người tiêu dùng cá nhân hay không.
Với 6 nhân tố đã được phân tích, tác giả sẽ kết luận về mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng tại BIDV – CN Bà Rịa.
Dựa trên các nghiên cứu và giả thuyết đã phát triển, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng cá nhân tại BIDV – CN Bà Rịa.
Hình 2.5 – Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả đề xuất
H1: Dễ sử dụng có tác động cùng chiều Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
H2: Rủi ro trong giao dịch có tác động ngược chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
H3: Hiệu quả mong đợi có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
H4: Thương hiệu ngân hàng có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
H5: Ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
H6: Công nghệ của dịch vụ có tác động cùng chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1 – Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tác giả đề xuất
Nghiên cứu định tính sơ bộ
Nghiên cứu sơ bộ dựa trên các lý thuyết thang đo nháp được xây dựng, tiếp theo là nghiên cứu định lượng với dữ liệu thu thập từ bảng câu hỏi qua cán bộ kinh doanh sản phẩm dịch vụ NHĐT tại BIDV – CN Bà Rịa Tác giả điều chỉnh các biến quan sát để phù hợp với mô hình đề xuất, thông qua việc trao đổi với 10 cán bộ quản lý khách hàng cá nhân tại BIDV – CN Bà Rịa, những người có kinh nghiệm thực tế trong tiếp thị dịch vụ NHĐT Các thang đo ban đầu được xây dựng dựa trên các nghiên cứu trước đây như Sukkar & Hasan (2005), Trương Thị Vân Anh (2008), Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011), Ozdemir & Trott (2009), và Chong cùng các cộng sự (2010) Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng để đo biến quan sát của các khái niệm, trong khi thang đo định danh hoặc tỷ lệ được dùng để đo biến phân loại như giới tính và độ tuổi.
Tác giả đã tổ chức một cuộc họp nhằm thảo luận về một dàn bài có sẵn, tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng Nội dung cuộc họp bao gồm các thành phần đề xuất, các biến quan sát và việc đánh giá nội dung của thang đo.
Thời gian tiến hành từ 2 – 4 giờ Trình tự như sau:
- Giới thiệu sơ lược về đề tài và mục đích
- Tiến hành thảo luận thu thập các số liệu từ các đối tượng đã chọn Đưa ra thang đo phù hợp từ các ý kiến trong cuộc thảo luận
- Sau khi phỏng vấn điều chỉnh lại bảng câu hỏi dựa trên những thông tin đã thu thập
Sau khi thực hiện điều chỉnh, chúng tôi sẽ tiến hành thảo luận lại với các đối tượng đã được lựa chọn Quá trình này sẽ chỉ kết thúc khi không còn thấy sự thay đổi trong kết quả.
- Cuối cùng điều chỉnh nội dung thang đo hoàn chỉnh
• Kết quả nghiên cứu sơ bộ:
Quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng đầu tư tại BIDV – CN Bà Rịa được ảnh hưởng bởi các yếu tố chính như tính dễ sử dụng, rủi ro trong giao dịch, hiệu quả mong đợi, thương hiệu ngân hàng, ảnh hưởng xã hội và công nghệ của dịch vụ.
Sau khi thảo luận nhóm và thực hiện phỏng vấn khách hàng tác giả thảo luận một lần nữa với chuyên gia để đưa ra thang đo cuối cùng.
Nghiên cứu định lượng chính thức
Nghiên cứu này được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu từ khảo sát bảng câu hỏi của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV – CN Bà Rịa Sau khi loại bỏ các bảng trả lời không hợp lệ, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm chuyên dụng Nghiên cứu khẳng định các nhân tố, giá trị và độ tin cậy của thang đo ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của người tiêu dùng cá nhân tại BIDV – CN Bà Rịa, đồng thời kiểm định độ phù hợp của mô hình nghiên cứu và các giả thuyết đề xuất từ nghiên cứu định tính.
Khung chọn mẫu là: KH cá nhân sử dụng sử dụng dịch vụ NHĐT của BIDV – CN Bà Rịa
Phương pháp chọn mẫu thuận tiện là một kỹ thuật nghiên cứu dễ dàng tiếp cận đối tượng khi thời gian và chi phí có hạn Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là không thể xác định chính xác sai số trong kết quả nghiên cứu.
Khu vực lấy mẫu: BIDV – CN Bà Rịa
Kích thước mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào phương pháp ước lượng, với nhiều quan điểm khác nhau Theo Hair và cộng sự (1992), số mẫu quan sát nên lớn hơn 100 và tỷ lệ mẫu so với biến ít nhất là 5/1, tốt nhất trong khoảng 5/1 đến 10/1 Vì vậy, đối với đề tài này, cỡ mẫu nghiên cứu được tính bằng công thức: (số biến cần đo) x 10 = 29 x 10 = 290 mẫu Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) cũng chỉ ra rằng kích thước mẫu tối thiểu cần gấp nhiều lần số biến.
Đối với phân tích dữ liệu, số lượng biến quan sát tối thiểu cần đạt được là 145, được tính bằng công thức n = 5*m, với m là số lượng câu hỏi trong bài Trong khi đó, để thực hiện phân tích hồi quy đa biến, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 96, theo công thức n = 50 + 8*m, trong đó m là số biến độc lập (Nguồn: Tabachnick và Fidell, 1996).
Dựa trên kinh nghiệm cá nhân và phân tích, tác giả dự kiến thu thập tối thiểu 290 mẫu đạt yêu cầu cho phân tích Để đảm bảo độ tin cậy của mẫu và phòng ngừa các bảng câu hỏi không hợp lệ, tác giả sẽ phát 300 bảng câu hỏi.
• Phương pháp thu thập thông tin:
- Lấy số liệu: phỏng vấn bằng bảng câu hỏi thông qua internet hoặc tại bàn
- Đối tượng khảo sát: những khách hàng cá nhân đang sử dụng sử dụng dịch vụ SmartBanking.
Phương pháp chọn mẫu
Tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, theo định nghĩa của Nguyễn Đình Thọ (2011), đây là cách mà tác giả lựa chọn các mẫu khảo sát dựa trên khả năng tiếp cận dễ dàng nhất.
Thiết kế khảo sát
Bảng câu hỏi khảo sát bao gồm:
Câu hỏi trực tuyến trên Google Docs sẽ được gửi đến địa chỉ email của khách hàng, và các câu trả lời sẽ được lưu trữ vào cơ sở dữ liệu ngay sau khi khách hàng hoàn thành việc trả lời.
- Bảng câu hỏi đã được in sẵn khảo sát trực tiếp khách hàng đến giao dịch tại quầy và nhận lại kết quả
Khảo sát được thực hiện trên địa bàn Thành phố Bà Rịa, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, thời gian từ 26/09/2022 đến 31/10/2022
Có khoảng 300 bảng câu hỏi được phát ra và kết quả thu được 240 phản hồi trong đó có
210 bảng trả lời hợp lệ Kết quả thu thập theo bảng sau:
Bảng 3.1 – Tỷ lệ khảo sát
Cách thu thập dữ liệu Số lượng Thu lại Tỷ lệ Số lượng đúng theo yêu cầu
Bài nghiên cứu tập trung vào các khái niệm quan trọng như tính dễ sử dụng, rủi ro trong giao dịch, hiệu quả mong đợi, thương hiệu ngân hàng, ảnh hưởng xã hội, công nghệ của dịch vụ và quyết định sử dụng dịch vụ Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá và cải thiện trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực tài chính.
Các thang đo sử dụng trong bài nghiên cứu như sau: Thang đo Likert (5 điểm); thang đo định danh; thang đo tỷ lệ
Bảng 3.2 – Bảng kí hiệu quy ước các nhân tố trong thang đo
STT Nhân tố Kí hiệu
2 Rủi ro trong giao dịch RR
3 Hiệu quả mong đợi HQ
4 Thương hiệu ngân hàng TH
5 Ảnh hưởng xã hội AH
6 Công nghệ của dịch vụ CN
7 Quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking QD
Thang đo nhân tố Dễ sử dụng
Dễ sử dụng là yếu tố quan trọng trong mô hình TAM, ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của khách hàng Theo kinh nghiệm của tác giả, sản phẩm dịch vụ cần phải dễ hiểu, dễ sử dụng và dễ thực hiện để thu hút khách hàng Đặc biệt, nhóm khách hàng lạc hậu sẽ rất chú trọng đến yếu tố này theo thuyết đổi mới (DOI).
Bảng 3.3 – Thang đo nhân tố Dễ sử dụng
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 DSD1 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB được giao dịch dễ dàng
Nguyễn Đinh Yến Oanh và Phạm Bích Uyên (2016)
2 DSD2 Anh/chị nghĩ rằng mình có thể dễ dàng nắm bắt và sử dụng dịch vụ SMB
3 DSD3 Anh/chị nghĩ rằng việc thực hiện các giao dịch qua
SMB dễ dàng và đơn giản
4 DSD4 Anh/chị nghĩ rằng mình có thể sử dụng dịch vụ
SMB nhanh chóng, thuần thục.
Thang đo nhân tố Rủi ro trong giao dịch
Rủi ro giao dịch, theo nghiên cứu của tác giả Hoàng Thị Thơ (2016), có tác động tiêu cực đến ý định sử dụng Mobibanking Cụ thể, khi khách hàng cảm nhận mức độ rủi ro cao, họ sẽ ít chấp nhận sử dụng dịch vụ này Tác giả đã rút ra nhân tố này từ mô hình nhận thức rủi ro và nhấn mạnh sự cần thiết phải kiểm định yếu tố rủi ro trong giao dịch trực tuyến, do đó đã đưa rủi ro giao dịch vào mô hình nghiên cứu của mình.
Bảng 3.4 – Thang đo nhân tố Rủi ro trong giao dịch
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 RR1 Anh/chị nghĩ rằng thực hiện giao dịch qua SMB không an toàn
2 RR2 Anh/chị nghĩ rằng mật khẩu giao dịch qua SMB dễ dàng bị đánh cắp
3 RR3 Anh/chị nghĩ rằng thực hiện giao dịch qua SMB có thế bị đánh cắp thông tin cá nhân
4 RR4 Anh/chị nghĩ rằng thực hiện giao dịch qua SMB có thể tạo ra sơ sót gây mất tiền trong tài khoản
5 RR5 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB có rủi ro quá lớn so với lợi ích mà nó mang lại
6 RR6 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB không có chứng từ (giấy) giao dịch có thể mang lại rủi ro.
Thang đo nhân tố Hiệu quả mong đợi
Hiệu quả mong đợi là một yếu tố quan trọng trong các nghiên cứu gần đây, được sử dụng để đánh giá quyết định của khách hàng về việc tiếp tục sử dụng dịch vụ Theo Davis, việc hiểu rõ hiệu quả mong đợi giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng cường sự trung thành.
Hiệu quả được định nghĩa là mức độ tin tưởng của người dùng vào khả năng nâng cao hiệu suất công việc của một hệ thống Ngày nay, khách hàng kỳ vọng rằng các sản phẩm và dịch vụ họ sử dụng sẽ mang lại hiệu quả cao và đáp ứng nhu cầu của họ Nghiên cứu đã chỉ ra rằng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ Mobi banking của khách hàng (Mohammadi, 2015).
Bảng 3.5 – Thang đo nhân tố Hiệu quả mong đợi
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 HQ1 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB giúp tiết kiệm được thời gian và tiền bạc
2 HQ2 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB các giao dịch sẽ được thực hiện một cách nhanh chóng
3 HQ3 Anh/chị nghĩ rằng dịch vụ SMB thực sự hữu ích và thuận tiện cho người sử dụng
4 HQ4 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB có thể thực hiện mọi lúc và mọi nơi miễn là có mạng Internet
5 HQ5 Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB giúp thanh toán hàng hóa, dịch vụ an toàn, nhanh chóng
Anh/chị nghĩ rằng sử dụng dịch vụ SMB có thế giúp mình hoàn thành các công việc liên quan đến ngân hàng một cách nhanh chóng.
Thang đo nhân tố Thương hiệu ngân hàng
Theo nghiên cứu của Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011), thương hiệu ngân hàng có ảnh hưởng đến việc khách hàng chấp nhận sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Tuy nhiên, cần khảo sát xem liệu quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng có bị tác động bởi thương hiệu ngân hàng hay không Vì vậy, tác giả đã đưa yếu tố thương hiệu ngân hàng vào mô hình nghiên cứu.
Bảng 3.6 – Thang đo nhân tố Thương hiệu ngân hàng
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 TH1 Thương hiệu ngân hàng giữ vai trò quan trọng quyết định sử dụng dịch vụ SMB của Anh/chị
Nguyễn Duy Thanh và Cao Hào Thi (2011)
2 TH2 BIDV là một thương hiệu tốt, có uy tín mạnh trong hệ thống các ngân hàng tại Việt Nam
3 TH3 BIDV có hệ thống mạng lưới rộng thuận tiện giao dịch.
Thang đo nhân tố Ảnh hưởng xã hội
Ảnh hưởng xã hội được định nghĩa là nhận thức của cá nhân về tầm quan trọng của việc người khác nghĩ rằng họ nên sử dụng công nghệ Mô hình TAM thiếu sót khi không xem xét các yếu tố tác động bên ngoài, trong khi mô hình UTAUT đã khắc phục điều này bằng cách bổ sung biến ảnh hưởng xã hội Nghiên cứu của Hoàng Thi Thơ (2016) cho thấy ảnh hưởng xã hội tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Mobi Banking Makanyeza (2017) cũng gợi ý rằng các ngân hàng nên thuyết phục những người có ảnh hưởng xã hội sử dụng NHĐT, từ đó tác động đến khách hàng khác trong việc sử dụng dịch vụ.
Bảng 3.7 – Thang đo nhân tố Ảnh hưởng xã hội
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 AH1 Anh/chị sử dụng dịch vụ SMB là do xu hướng hiện nay
2 AH2 Anh/chị sử dụng dịch vụ SMB là do mọi người xung quanh cũng đang sử dụng nó
Anh/chị sử dụng dịch vụ SMB là do mọi người xung quanh (đồng nghiệp, người thân, bạn bè) cho rằng anh/chị cần phải sử dụng nó.
Thang đo nhân tố Công nghệ của dịch vụ
Công nghệ dịch vụ, theo nghiên cứu của Sukkar và Hasan (2005), có ảnh hưởng đến ý định sử dụng Tác giả quyết định đưa yếu tố này vào nghiên cứu dựa trên kinh nghiệm cá nhân Theo thuyết DOI, một nhóm khách hàng quan trọng là những người ưa thích công nghệ Do đó, tác giả muốn kiểm tra xem yếu tố công nghệ có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của người tiêu dùng cá nhân hay không.
Bảng 3.8 – Thang đo nhân tố Công nghệ của dịch vụ
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 CN1 Anh/chị nghĩ rằng giao diện chương trình SMB đơn giản và dễ sử dụng
2 CN2 Anh/chị nghĩ rằng công nghệ bảo mật của dịch vụ
SMB là hiện đại và an toàn
3 CN3 Anh/chị nghĩ rằng giao dịch SMB trên máy vi tính/laptop thực sự dễ dàng
Anh/chị nghĩ rằng giao dịch SMB trên các thiết bị cầm tay (điện thoại thông minh; máy tính bảng) thực sự dễ dàng.
Thang đo nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
Với 6 nhân tố nói trên, tác giả sẽ đánh giá và đưa ra kết luận mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng tại BIDV – CN Bà Rịa
Bảng 3.9 – Thang đo nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
STT Mã hóa Diễn giải Tham khảo
1 QD1 Tôi nghĩ việc sử dụng dịch vụ SMB là ý định thông minh
Giovanis và các cộng sự
2 QD2 Tôi sẽ giới thiệu về sự tiện lợi khi sử dụng dịch vụ
SMB cho những người khác
3 QD3 Trong tương lai tôi có quyết định sử dụng dịch vụ
Các phương pháp xử lý số liệu được sử dụng trong luận văn
Thống kê mô tả
Sử dụng dữ liệu thu thập được để đảm bảo tính chính xác và đưa ra các kết luận khoa học với độ tin cậy cao.
Đánh giá độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s alpha
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha là phương pháp quan trọng để loại bỏ các biến không phù hợp trong nghiên cứu Tác giả cần chú ý đến hệ số tương quan biến tổng và hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, cũng như hệ số Cronbach’s Alpha khi loại bỏ biến quan sát Nếu hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3, biến đó sẽ bị loại Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha cần đạt từ 0.6 trở lên Ngoài ra, giá trị Cronbach’s Alpha của thang đo phải lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008, trang 24).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá giúp rút gọn nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến nhỏ hơn, mang ý nghĩa hơn mà vẫn giữ lại hầu hết thông tin từ tập biến ban đầu (Hair và các tác giả, 1998) Các tiêu chí quan trọng cần xem xét trong quá trình này bao gồm tính hợp lệ và độ tin cậy của các yếu tố được xác định.
- Hệ số KMO ( Kaiser- Meyer- OLkin): phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu với điều kiện hệ số 0.5 ≤ KMO ≤ 1
Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) cho thấy nếu giá trị sig của kiểm định này nhỏ hơn 0.05, các biến quan sát có mối tương quan với nhau Kiểm định này kiểm tra giả thuyết H0 rằng các biến không có tương quan Khi kết quả nhỏ hơn 0.05, giả thuyết H0 bị bác bỏ, chứng tỏ dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
- Trị số Eigenvalue: nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích ( Gerbing và Anderson, 1998)
- Tổng phương sai trích ( Total Variance Explained): Mô hình EFA được coi là phù hợp nếu ≥ 50% (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2004)
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa biến quan sát và nhân tố Các biến quan sát có hệ số tải nhân nhỏ hơn 0.3 sẽ không được giữ lại, trong khi đó, hệ số tải nhân phải lớn hơn 0.5 để đảm bảo rằng biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Phân tính hồi quy tuyến tính
Xây dựng mô hình và kiểm định hệ số tương quan là bước quan trọng trong việc đánh giá độ phù hợp của mô hình Các quy trình này bao gồm kiểm định độ phù hợp và kiểm định giả thuyết, nhằm xác định sự khác biệt giữa các biến số.
Đại lượng thống kê Durbin-Watson được sử dụng để kiểm tra sự tương quan giữa các sai số kề nhau Khi giá trị của nó nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, điều này cho thấy không có hiện tượng chuỗi bậc 1 xảy ra.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là chỉ số quan trọng để đo lường hiện tượng đa cộng tuyến trong phân tích hồi quy Khi VIF của một biến độc lập vượt quá 10, điều này cho thấy biến đó không có khả năng giải thích biến phụ thuộc, dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
- Kiểm định F nhằm kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể
Y là quyết định sử dụng dịch vụ β0: hằng số hồi quy βi: trọng số hồi quy
Xi: các nhân tố tác động đến quyết định
Kiểm định ANOVA
Phương pháp phân tích phương sai Anova dùng để so sánh trung bình của nhiều nhóm
Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng của các biến nguyên nhân định tính, bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập, đến biến kết quả định lượng Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cần có ít nhất ba nhóm để thực hiện nghiên cứu này nhằm làm rõ sự khác biệt giữa các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng được khảo sát.
Kiểm định T-Test
Phương pháp T-test được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa giá trị trung bình của một biến đơn và một giá trị cụ thể, đặc biệt áp dụng cho biến định tính với hai giá trị Giả thuyết ban đầu cho rằng giá trị trung bình cần kiểm nghiệm bằng một con số cụ thể Nếu chỉ số Sig nhỏ hơn 0,05, chúng ta sẽ bác bỏ giả thuyết ban đầu.
Trong chương này, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo tương ứng, đồng thời trình bày quy trình thiết kế bảng câu hỏi và triển khai khảo sát thử Tác giả cũng lập luận về cỡ mẫu và phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu, cùng với các kỹ thuật phân tích và kiểm định phù hợp để đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB của khách hàng cá nhân tại BIDV.
CN Bà Rịa Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày chi tiết tại Chương 4 tiếp theo.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Giới thiệu sơ lược về BIDV – CN Bà Rịa
Ngân hàng BIDV – Chi nhánh Bà Rịa, được thành lập vào năm 2006, hoạt động độc lập với tên giao dịch là Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Bà Rịa.
Trụ sở chính: Số 1 Đường Trường Chinh, Phường Phước Trung, Thành phố Bà Rịa, Tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu
Sau hơn 16 năm phát triển, Chi nhánh đã khẳng định vị thế vững chắc trong công cuộc đổi mới, đồng thời hòa nhập với sự phát triển mạnh mẽ của hệ thống điện tử hiện đại Đơn vị cam kết cung cấp các giải pháp an toàn, tin cậy và đạt tiêu chuẩn quốc tế, góp phần vào quá trình hội nhập kinh tế toàn cầu.
Chi nhánh ngân hàng tại Thành phố Bà Rịa và các huyện Long Điền, Đất Đỏ hiện có 4 Phòng giao dịch, cung cấp dịch vụ ngân hàng hiện đại và nhanh chóng Với lãi suất và phí dịch vụ cạnh tranh, chi nhánh đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng, mở rộng cơ hội kinh doanh và tăng cường hợp tác với các tổ chức tín dụng khác Điều này không chỉ nâng cao uy tín mà còn củng cố thương hiệu của chi nhánh trên thị trường tài chính trong nước và quốc tế.
Tình hình kinh doanh dịch vụ SmartBanking tại BIDV – CN Bà Rịa
Để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao, BIDV đã triển khai dịch vụ ngân hàng điện tử (NHĐT) nhằm mang đến cho khách hàng sự tiện lợi trong giao dịch mọi lúc, mọi nơi qua website (www.BIDV.com.vn) và ứng dụng SmartBanking Kể từ năm 2006, BIDV đã cung cấp dịch vụ NHĐT cho phép giao dịch trực tuyến, và đến năm 2015, ứng dụng chuyển tiền trên điện thoại thông minh SmartBanking được ra mắt, nhằm mang lại trải nghiệm ngân hàng điện tử tốt nhất cho khách hàng.
Sau hơn 14 năm phát triển, dịch vụ NHĐT đã mở rộng với nhiều tính năng đáp ứng nhu cầu người dùng, bao gồm tài chính qua ngân hàng trực tuyến, thanh toán ví điện tử và chuyển tiền liên ngân hàng qua thẻ.
Bên cạnh đó, để tăng cường tính an toàn và khả năng chống mất cắp thông tin cho các khách hàng khi thực hiện giao dịch:
- Từ 2013, BIDV chính thức tích hợp ứng dụng AhnLab Online Security cho các khách hàng sử dụng dịch vụ NHĐT
Vào năm 2015, BIDV đã ra mắt ứng dụng chuyển tiền trên điện thoại thông minh mang tên SmartBanking, nhằm mang lại sự tiện lợi cho khách hàng trong việc chuyển tiền mọi lúc, mọi nơi.
Từ năm 2018, BIDV đã triển khai phương thức xác thực nâng cao Smart OTP, một giải pháp mới trong xác thực giao dịch điện tử BIDV Smart OTP là phần mềm cài đặt trên thiết bị di động như điện thoại và máy tính bảng, cho phép người dùng chủ động lấy mã xác thực OTP cho các giao dịch ngân hàng điện tử Ứng dụng này có ưu điểm vượt trội so với các phương pháp tạo mã OTP hiện có, vì người dùng có thể tạo mã bất cứ lúc nào mà không cần sóng điện thoại hay thiết bị tạo mã OTP đi kèm.
Để nâng cao bảo mật dữ liệu và cải thiện trải nghiệm người dùng trên ứng dụng ngân hàng BIDV SmartBanking, từ ngày 16/08/2019, BIDV đã chính thức triển khai phương thức xác thực Smart OTP tích hợp sẵn trong ứng dụng.
Tính đến ngày 31/10/2022, Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Bà Rịa đã ghi nhận 3,629 khách hàng cá nhân đăng ký dịch vụ SMB Với dân số gần 111 nghìn người, Thành phố Bà Rịa được coi là một thị trường tiềm năng cho việc phát triển và mở rộng dịch vụ SMB trong tương lai.
Thống kê mô tả mẫu
Khảo sát được thực hiện bằng cách sử dụng bảng câu hỏi trực tiếp và trả lời trực tuyến qua công cụ Google Form Kết quả cho thấy có 210 bảng trả lời hợp lệ, trong đó 150 bảng từ khảo sát trực tiếp, chiếm 71%, và 60 bảng từ khảo sát trực tuyến, chiếm 29%.
Trong một khảo sát, tỷ lệ giới tính cho thấy Nam chiếm 31.9% và Nữ chiếm 68.1% Đối tượng tham gia chủ yếu nằm trong độ tuổi từ 30 đến dưới 40, với tỷ lệ 32.4% Về trình độ học vấn, 36.7% người tham gia có bằng Đại học, trong khi 26.2% làm việc trong lĩnh vực tự doanh.
Các nhân tố Đặc điểm Tần số Tỷ lệ %
Cơ quan hành chính sự nghiệp 40 19.0%
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kiểm định độ tin cậy thang đo
Kiểm định độ tin cậy thang đo có kết quả như sau:
Bảng 4.2 – Bảng kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Nhân tố Biến quan sát
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Cronbach's Alpha nếu biến bị loại
Dễ sử dụng Cronbach's Alpha = 0.776
Rủi ro trong giao dịch
Rủi ro trong giao dịch Cronbach's Alpha = 0.887
Hiệu quả mong đợi Cronbach's Alpha = 0.884
Thương hiệu ngân hàng Cronbach's Alpha = 0.740 Ảnh hưởng xã hội
AH3 3.05 1.233 650 676 Ảnh hưởng xã hội Cronbach's Alpha = 0.783
Công nghệ của dịch vụ
Công nghệ của dịch vụ Cronbach's Alpha = 0.658
Quyết định sử dụng dịch vụ
Quyết định sử dụng dịch vụ Cronbach's Alpha = 0.763
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Phân tích nhân tố Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng giúp loại bỏ các biến không phù hợp trong thang đo Để thang đo được coi là đủ điều kiện, hệ số Cronbach’s Alpha cần đạt từ 0.6 trở lên.
Hệ số tương quan biến tổng đo lường mức độ liên kết giữa các biến quan sát và các biến khác Nếu hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3, biến đó sẽ được coi là biến rác và sẽ bị loại bỏ.
Kết quả từ bảng 4.2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của các nhân tố như dễ sử dụng, rủi ro trong giao dịch, hiệu quả mong đợi, thương hiệu ngân hàng, công nghệ của dịch vụ, và quyết định sử dụng dịch vụ SMB đều lớn hơn 0.6, chứng tỏ các nhân tố này có ý nghĩa thống kê và thang đo đạt độ tin cậy cao cho phân tích nhân tố Hơn nữa, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa các biến, và hệ số Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại đều nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha của toàn bộ nhân tố.
Khi phân tích ảnh hưởng xã hội, biến quan sát AH2 có hệ số tương quan với biến tổng là 0.538, vượt qua ngưỡng 0.3 Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến này là 0.793, cao hơn hệ số Cronbach’s Alpha của biến tổng là 0.783 Mặc dù vậy, vì Cronbach’s Alpha của biến tổng lớn hơn 0.6, nên không cần thiết phải loại bỏ biến AH2.
Mô hình nghiên cứu bao gồm 7 nhân tố quan trọng: Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, Công nghệ của dịch vụ, và Quyết định sử dụng dịch vụ Những nhân tố này sẽ được đưa vào kiểm định phân tố khám phá EFA để đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của mô hình.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
❖ Ma trận hệ số tương quan
Mô hình đánh giá độ tin cậy bao gồm 6 biến độc lập: Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội và Công nghệ dịch vụ, với 26 biến quan sát có ý nghĩa thống kê Phân tích EFA được thực hiện cho 6 biến độc lập với giả thuyết H0 rằng các biến quan sát không có sự tương quan trong tổng thể.
Bảng 4.3 – Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến độc lập
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Từ kết quả của bảng kiểm định ta có:
+ Sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05 các biến quan sát có tương quan với nhau do đó ta bác bỏ giả thuyết H0 đặt ra ban đầu
+ Hệ số KMO = 0.775 > 0.5: chứng tỏ tập dữ liệu là phù hợp để phân tích nhân tố
+ Trị số EigenValues của các nhân tố đều > 1: các nhân tố đều đạt yêu cầu, do đó các biến quan sát đều được giữ lại
+ Giá trị tổng phương sai trích = 63.097% (> 50%): phân tích nhân tố khám phá đạt yêu cầu
+ Hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với các nhân tố
Bảng 4.4 – Bảng kết quả phân tích EFA các biến độc lập
Nhân tố Tên nhân tố
Rủi ro trong giao dịch
TH1 839 Thương hiệu ngân hàng
AH1 767 Ảnh hưởng xã hội
Công nghệ của dịch vụ
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0.
Phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Thang đo về Quyết định sử dụng dịch vụ SMB bao gồm 3 biến quan sát Kết quả phân tích EFA đạt yêu cầu
Bảng 4.5 – Kiểm định KMO và Barlett’s của các biến phụ thuộc
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Theo bảng 4.5 và 4.6, hệ số KMO đạt 0.695, vượt mức tối thiểu 0.5, trong khi các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 Phương sai trích đạt 67,847%, cao hơn 50%, và mức ý nghĩa Sig là 0.000, nhỏ hơn 0.05 Việc rút trích nhân tố với Eigenvalue là 2.035, lớn hơn 1, cho thấy các chỉ số đều đạt yêu cầu.
Như vậy 3 biến quan sát của nhân tố Quyết định sử dụng dịch vụ SMB được gom thành
1 nhân tố và không có biến nào bị loại bỏ
Bảng 4.6 – Bảng kết quả phân tích EFA biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố Tên nhân tố
Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Dựa vào kết quả phân tích EFA, các nhân tố rút trích ra của các giả thuyết nghiên cứu chính đều đạt yêu cầu
Mô hình nghiên cứu bao gồm 7 biến thành phần: Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, và Công nghệ của dịch vụ Những biến này được sử dụng để đo lường quyết định sử dụng dịch vụ SMB.
Mô hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
Mô hình nghiên cứu về Quyết định sử dụng dịch vụ SMB bao gồm 6 biến độc lập: Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, và Công nghệ của dịch vụ Kết quả phân tích EFA cho thấy các nhân tố này đều đạt yêu cầu, xác nhận tính hợp lệ của mô hình Như vậy, các biến thành phần này được sử dụng để đo lường Quyết định sử dụng dịch vụ SMB.
Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Phân tích tương quan
Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ SMB và các biến độc lập như Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, và Công nghệ của dịch vụ là rất quan trọng Đồng thời, việc phân tích tương quan giữa các biến độc lập cũng giúp phát hiện các mối liên hệ, từ đó ảnh hưởng lớn đến kết quả của phân tích hồi quy.
❖ Kết quả phân tích tương quan Pearson:
Bảng 4.7 – Kết quả phân tích tương quan Pearson
Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
Rủi ro trong giao dịch
Thương hiệu ngân hàng Ảnh hưởng xã hội
Công nghệ của dịch vụ
Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
Rủi ro trong giao dịch
Công nghệ của dịch vụ
* Tương quan ở mức ý nghĩa 0.05 (kiểm định 2 phía)
** Tương quan ở mức ý nghĩa 0.01 (kiểm định 2 phía)
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kết quả nghiên cứu cho thấy các hệ số tương quan đều có ý nghĩa thống kê (p < 0.01), với các biến độc lập có mối quan hệ tuyến tính mạnh mẽ với biến phụ thuộc Cụ thể, Dễ sử dụng, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội và Công nghệ dịch vụ đều có mối tương quan thuận chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SMB Ngược lại, Rủi ro trong giao dịch lại có mối tương quan nghịch chiều với Quyết định sử dụng dịch vụ SMB.
Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phù hợp, nhưng cần lưu ý đến hiện tượng đa cộng tuyến do hệ số tương quan mạnh giữa các biến độc lập.
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy được thực hiện với 6 biến độc lập: Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, và Công nghệ của dịch vụ, cùng với 1 biến phụ thuộc là Quyết định sử dụng dịch vụ SMB, áp dụng phương pháp Enter.
Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng:
QD = β1* DSD + β2* RR + β3* HQ + β4* TH + β5* AH + β6* CN + ei
❖ Đánh giá độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.8 – Bảng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp của mô hình
Mô hình R R 2 R 2 điều chỉnh Độ lệch chuẩn Hệ số Durbin-Watson
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Mô hình nghiên cứu cho thấy R² hiệu chỉnh đạt 0.530, cho thấy 53% sự biến thiên trong Quyết định sử dụng dịch vụ SMB được giải thích bởi các yếu tố như Dễ sử dụng, Rủi ro trong giao dịch, Hiệu quả mong đợi, Thương hiệu ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội và Công nghệ của dịch vụ.
Hệ số Durbin-Watson là 1,887 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 do đó không xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc 1
❖ Kiểm định giả thuyết về sự phù hợp của mô hình
Bảng 4.9 – Bảng kiểm định độ phù hợp của mô hình
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Với giả thuyết H0: β1=β2=β3=β4=β5= β6= 0 (tất cả hệ số hồi quy bằng 0)
Giá trị Sig (F) = 0.000 cho thấy giả thuyết H0 bị bác bỏ, chứng tỏ rằng sự kết hợp của các biến độc lập trong mô hình có thể giải thích sự biến thiên của biến phụ thuộc Mô hình hồi quy tuyến tính được xây dựng phù hợp với dữ liệu hiện tại, với các biến như Dễ sử dụng và Rủi ro trong giao dịch đóng vai trò quan trọng.
Hiệu quả mong đợi từ thương hiệu ngân hàng có sự ảnh hưởng tích cực đến xã hội, với công nghệ dịch vụ đóng vai trò quan trọng Kết quả phân tích cho thấy hệ số hồi quy đạt mức ý nghĩa thống kê 5%.
❖ Phương trình hồi quy và ý nghĩa các hệ số hồi quy
Bảng 4.10 – Bảng thông số thống kê của từng biến trong mô hình hồi quy
Hệ số không chuẩn hóa
Hệ số chuẩn hóa Giá trị t Mức ý nghĩa
Thống kê đa cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn Beta Dung sai VIF
Trong nghiên cứu về quyết định sử dụng dịch vụ SmartBanking, rủi ro trong giao dịch có hệ số -0.369, cho thấy mối liên hệ tiêu cực đáng kể với quyết định này (p < 0.0000) Hiệu quả mong đợi cũng ảnh hưởng tích cực với hệ số 0.138 (p < 0.0008) Thương hiệu ngân hàng đóng vai trò quan trọng với hệ số 0.110 (p < 0.0025), trong khi ảnh hưởng xã hội có hệ số 0.228, thể hiện tác động tích cực rõ rệt (p < 0.0001) Cuối cùng, công nghệ của dịch vụ có hệ số 0.261, cho thấy sự ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định sử dụng (p < 0.0001).
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Các nhân tố Sig đều nhỏ hơn 0.05 cho thấy các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Hệ số VIF dưới 10 khẳng định không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
QD = 0.148*DSD - 0.369*RR + 0.138*HQ + 0.110*TH + 0.228*AH + 0.261*CN + ei
Mô hình nghiên cứu sau khi đánh giá thang đo
Tất cả các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu đều được ủng hộ, không có giả thuyết nào bị bác bỏ Cụ thể, giả thuyết H1 cho thấy rằng dễ sử dụng có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB với hệ số β chuẩn hóa là 0.144 và p-value = 0.004 Giả thuyết H2 chỉ ra rằng rủi ro trong giao dịch có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB, với hệ số β chuẩn hóa là -0.313 và p-value = 0.000 Giả thuyết H3 khẳng định hiệu quả mong đợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB với hệ số β chuẩn hóa là 0.125 và p-value = 0.008 Giả thuyết H4 cho thấy thương hiệu ngân hàng cũng có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB, với hệ số β chuẩn hóa là 0.103 và p-value = 0.025 Giả thuyết H5 chứng minh rằng ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB với hệ số β chuẩn hóa là 0.214 và p-value = 0.001 Cuối cùng, giả thuyết H6 cho thấy công nghệ của dịch vụ có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB với hệ số β chuẩn hóa là 0.218 và p-value = 0.001.
❖ Kiểm định sự khác biệt:
Bảng 4.11 – Kiểm định sự khác biệt theo giới tính
Giới tính Số quan sát
Trung bình Độ lệch chuẩn
Sai số chuẩn trung bình
Phương sai không đồng nhất -1.559 121
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Bảng 4.11 cho thấy kiểm định Levene có hệ số sig là 0.682 lớn hơn mức ý nghĩa 10%
Phương sai giữa hai nhóm nam và nữ là đồng nhất, với kết quả kiểm định T-Test cho thấy giá trị sig là 0.123, lớn hơn mức ý nghĩa 10% Điều này cho thấy không có sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ SMB giữa khách hàng nam và nữ.
Bảng 4.12 – Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kết quả kiểm định ANOVA trong Bảng 4.12 cho thấy giá trị sig là 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, cho thấy có sự khác biệt đáng kể trong quyết định sử dụng dịch vụ SMB theo độ tuổi.
Bảng 4.13 – Kiểm định sự khác biệt theo trình độ học vấn
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kết quả kiểm định ANOVA từ Bảng 4.13 cho thấy giá trị sig là 0.257, lớn hơn mức ý nghĩa 10%, điều này cho thấy không có sự khác biệt về quyết định sử dụng dịch vụ SMB dựa trên trình độ học vấn.
Bảng 4.14 – Kiểm định sự khác biệt theo lĩnh vực công việc
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kết quả kiểm định ANOVA trong Bảng 4.14 cho thấy giá trị sig là 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 10%, điều này chứng tỏ có sự khác biệt rõ rệt trong quyết định sử dụng dịch vụ SMB theo từng lĩnh vực công việc.
Bảng 4.15 – Kết quả phân tích sự khác biệt Đặc điểm nhân khẩu học Sig Kết luận
Quyết định sử dụng dịch vụ SMB
Giới tính 0.682 Sự khác biệt không tồn tại Độ tuổi 0.000 Tồn tại sự khác biệt
Trình độ học vấn 0.257 Sự khác biệt không tồn tại
Lĩnh vực công việc 0.000 Tồn tại sự khác biệt
Nguồn: Tính toán từ phần mềm SPSS 20.0
Kết quả cho thấy rằng quyết định sử dụng dịch vụ SMB phụ thuộc vào độ tuổi và lĩnh vực công việc, với nhóm khách hàng trẻ tuổi có nhu cầu cao trong việc mua sắm trực tuyến và dễ tiếp thu công nghệ Xu hướng bán hàng online đang ngày càng phổ biến trong giới trẻ, vì vậy việc phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử trở nên cần thiết để đáp ứng nhu cầu thanh toán của họ.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các nhân tố đều có tác động thống kê có ý nghĩa ở mức độ tin cậy 95% và 99% Do đó, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5, và H6 đều được xác nhận.
Dễ sử dụng là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB trong ngành ngân hàng Việt Nam hiện nay Dịch vụ điện tử đang trở thành xu hướng hiện đại, đòi hỏi người dùng phải chấp nhận sự đổi mới trong cách thức giao dịch Việc này không chỉ tạo ra sự thuận tiện mà còn nâng cao trải nghiệm thanh toán cho người sử dụng.
Rủi ro trong giao dịch ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SMB Cụ thể, trong các giao dịch trực tuyến, khi mức độ rủi ro gia tăng, ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng sẽ giảm xuống.
