ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM.
GIỚI THIỆU
Tổng quan vấn đề nghiên cứu và tính cấp thiết của đề tài
1.1.1 Tổng quan vấn đề nghiên cứu
FinTech là sự giao thoa giữa tài chính và công nghệ, theo Lê Thị Khương (2020) Trong những năm gần đây, tốc độ phát triển và áp dụng các công nghệ mới vào lĩnh vực tài chính diễn ra nhanh chóng hơn bao giờ hết, như nhận định của Lê Huyền Ngọc.
Năm 2020, lĩnh vực FinTech đã mở rộng đáng kể với các hoạt động như thanh toán di động, chuyển tiền, cho vay ngang hàng và huy động vốn từ cộng đồng, đồng thời tiếp cận các công nghệ mới như blockchain và tiền điện tử Sự phát triển nhanh chóng của các nền tảng kỹ thuật số, đặc biệt là FinTech, ngày càng trở nên quan trọng trong hoạt động kinh doanh Nếu doanh nghiệp không phát triển nền tảng riêng hoặc không tích hợp công nghệ vào mô hình kinh doanh, họ sẽ có nguy cơ tụt hậu và bỏ lỡ những công cụ hữu ích giúp quản lý, vận hành và tối ưu hóa hiệu quả kinh doanh.
Theo Cục Thông Tin Khoa Học Và Công Nghệ Quốc Gia (2018), việc ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ mang lại thông tin nhanh chóng, chính xác và đáng tin cậy từ thị trường, đặc biệt là từ người mua ngay trong quá trình thanh toán Fintech giúp doanh nghiệp kiểm soát doanh thu, doanh số bán hàng, thông tin tài chính, thông tin cá nhân, phân khúc khách hàng và hành vi mua sắm Nhờ đó, doanh nghiệp có thể thu thập thông tin hữu ích để quyết định, đánh giá hiệu quả sản phẩm, quản lý vòng đời sản phẩm và điều chỉnh mô hình kinh doanh (Zolnowski và cộng sự, 2016).
1.1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Mặc dù Fintech đang phát triển mạnh mẽ trên toàn cầu và việc mua sắm qua Fintech ngày càng trở nên phổ biến, nhưng vẫn còn thiếu nghiên cứu về cách ứng dụng Fintech trong các doanh nghiệp, đặc biệt là trong từng hệ thống bán lẻ.
Garmin, thành lập năm 1989, đã phát triển mạnh mẽ với hơn 5.000 cửa hàng trên toàn cầu và hơn 2000 điểm bán lẻ tại Việt Nam Mặc dù có sự hiện diện lớn, các ứng dụng Fintech của Garmin vẫn chưa được triển khai hiệu quả, chủ yếu phụ thuộc vào phương thức thanh toán truyền thống Việc áp dụng Fintech sẽ giúp tối ưu hóa thông tin khách hàng, mang lại giá trị cho người tiêu dùng, giảm thiểu sản phẩm không phù hợp với thị hiếu, và cải thiện hiệu suất nghiên cứu, sản xuất Điều này không chỉ giúp doanh nghiệp tăng lợi nhuận mà còn thúc đẩy phát triển sản phẩm.
Tổng quan tình hình nghiên cứu
Ứng dụng Fintech tại các điểm bán lẻ mang lại khả năng thu thập lượng dữ liệu khổng lồ từ hoạt động bán hàng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình và cải thiện hiệu quả kinh doanh Tác giả đã khảo sát các nghiên cứu trong và ngoài nước về ứng dụng Fintech và thanh toán trong chuỗi bán lẻ, đồng thời phân tích tác động của mô hình kinh doanh đến việc triển khai các giải pháp Fintech.
1.2.1 Tình hình nghiên cứu ở nước ngoài
Nghiên cứu của IS - AIS cho thấy các công ty khởi nghiệp Fintech, công nghệ lớn và công ty tài chính đang thay đổi mô hình kinh doanh trong lĩnh vực tài chính và công nghệ để cạnh tranh và hợp tác, từ đó tạo ra các dịch vụ tài chính có giá trị cao cho doanh nghiệp (Gomber và cộng sự, 2018; Gozman và cộng sự, 2018) Việc áp dụng Fintech không chỉ thuộc về các công ty Fintech mà còn phụ thuộc vào sự tham gia của các bên liên quan như đối tác kinh doanh, khách hàng, chính phủ và các tổ chức xã hội dân sự Tuy nhiên, tài liệu về Fintech, đặc biệt là các mô hình kinh doanh, vẫn còn khá hạn chế (Philippon, 2016; Puschmann, 2017).
Theo Kelvin Leong (2018), thanh toán không dùng tiền mặt đang trở thành xu hướng phát triển chủ đạo, với nhiều công ty như Starbucks phát triển ứng dụng thanh toán riêng, dẫn đến việc thanh toán di động của họ tăng 30% tại các cửa hàng ở Hoa Kỳ trong quý 3 năm 2018 Việc cung cấp nhiều giải pháp thanh toán giúp người dùng thực hiện quy trình thanh toán điện tử liền mạch, mở ra cơ hội kinh doanh mới cho doanh nghiệp thông qua việc kích cầu tiêu dùng và khai thác thông tin lịch sử thanh toán Nghiên cứu cũng gợi ý các hướng nghiên cứu tương lai nhằm tối ưu hóa và tận dụng dữ liệu thanh toán từ thanh toán điện tử để tạo ra sự tiện lợi cho khách hàng, đồng thời cung cấp thông tin doanh nghiệp một cách nhanh chóng dựa trên dữ liệu khách hàng từ các giao dịch trước đó.
Theo Cartwright và Allayannis (2016), nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng Fintech đã phát triển các mô hình kinh doanh sáng tạo và độc đáo Puschmann (2017) nhấn mạnh rằng Fintech không chỉ gắn liền với đổi mới tài chính mà còn thúc đẩy việc tạo ra các công cụ, công nghệ và dịch vụ mới cho thị trường tài chính, từ đó hình thành nên các mô hình kinh doanh mới nhờ vào ứng dụng Fintech.
Theo Hartmann và cộng sự (2014), Fintech hoạt động như những công ty công nghệ nhờ vào khả năng ứng dụng kỹ thuật số, cung cấp cho doanh nghiệp tư duy kinh doanh kỹ thuật số từ nền tảng Các công ty dịch vụ tài chính lâu đời sử dụng công nghệ di động để cung cấp dịch vụ tài chính cho khách hàng tiềm năng Với khả năng dữ liệu sẵn có, các doanh nghiệp Fintech có thể tích hợp dữ liệu vào mô hình kinh doanh, mặc dù còn phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng Fintech có thể áp dụng mô hình kinh doanh theo hướng dữ liệu, trong đó dữ liệu trở thành nguồn tài nguyên chính để tạo ra và nắm bắt giá trị, đồng thời sử dụng dữ liệu trong đề xuất giá trị cho doanh nghiệp (Brownlow và cộng sự, 2015; Hartmann và cộng sự, 2014).
1.2.2 Tình hình nghiên cứu trong nước Ở Việt Nam, các nghiên cứu về ứng dụng Fintech trong mảng tài chính – ngân hàng và hành vi sử dụng Fintech tương đối đa dạng Tuy nhiên, các nghiên cứu về Fintech trong ứng dụng vào mô hình kinh doanh của doanh nghiệp hay cụ thể là trong chuỗi bán lẻ dường như rất hạn chế về mặt số lượng Song, vẫn có các nghiên cứu tương đối tương đồng mà tác giả có thể sử dụng để tham chiếu đến vấn đề đang được nghiên cứu trong luận văn.
Nghiên cứu của Đào Mỹ Hằng và cộng sự (2018) chỉ ra rằng các yếu tố như mức độ bảo mật, thái độ và tính dễ sử dụng ảnh hưởng đến việc sử dụng Fintech tại Hà Nội Tác giả đề xuất các giải pháp ứng dụng Fintech vào hoạt động cơ bản của doanh nghiệp, bao gồm truyền thông, marketing, quản trị điều hành, và hợp tác với các tổ chức Fintech trong lĩnh vực thanh toán Ngoài ra, việc ứng dụng công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc thay đổi nhận thức và thói quen tiêu dùng của người tiêu dùng.
Nghiên cứu của Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia năm 2018 cho thấy rằng sự đổi mới và sáng tạo trong lĩnh vực Fintech mang lại nhiều lợi ích cho thanh toán tiêu dùng và bán lẻ Các cải tiến này bao gồm khả năng truy cập đa kênh, giúp doanh nghiệp tận dụng các đối tác liên kết trong hệ sinh thái Fintech Hơn nữa, các công ty công nghệ có thể hợp tác với các tổ chức tài chính để khai thác lợi thế từ khách hàng hiện có, trong khi đổi lại, họ cung cấp công nghệ giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng cho các tổ chức tài chính.
Cuối năm 2019, Ngân hàng Nhà nước đã ban hành Thông tư 23/2019/TT-NHNN, sửa đổi Thông tư 39/2014/TT-NHNN, nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho các dịch vụ trung gian thanh toán ví điện tử, đồng thời tăng cường an ninh và bảo vệ quyền lợi khách hàng Theo An Thơ và Mạnh Chung từ VnEconomy, năm 2020, hoạt động ví điện tử đã ghi nhận thành công với 888,33 triệu giao dịch, tổng giá trị đạt hơn 328,69 nghìn tỷ đồng, trung bình mỗi ví điện tử thực hiện khoảng 3,72 giao dịch/tháng với giá trị 1,38 triệu đồng Những con số ấn tượng này cho thấy việc tích hợp các công cụ thanh toán Fintech tại các chuỗi bán lẻ là rất cần thiết để duy trì lợi thế cạnh tranh trong phương thức thanh toán.
1.2.3 Đánh giá tình hình nghiên cứu
Mặc dù nghiên cứu về ứng dụng Fintech trong doanh nghiệp và chuỗi bán lẻ trong nước còn hạn chế, nhưng các nghiên cứu hiện có đã chỉ ra tiềm năng phát triển mạnh mẽ của Fintech, đặc biệt trong lĩnh vực thanh toán di động Chẳng hạn, nghiên cứu của An Thơ và Mạnh cho thấy khối lượng giao dịch lớn và tần suất sử dụng Fintech ngày càng cao của người tiêu dùng Ngoài ra, các nghiên cứu khác cũng đã nêu bật tầm ảnh hưởng và các yếu tố tác động đến Fintech, đồng thời khuyến nghị việc ứng dụng Fintech vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp dựa trên các kết quả nghiên cứu này.
Các nghiên cứu quốc tế đã chỉ ra rằng Fintech mang lại lợi ích đáng kể cho các hoạt động kinh doanh, đặc biệt là việc khai thác dữ liệu từ các nguồn như thanh toán và thông tin người dùng Những nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ứng dụng dữ liệu Fintech để cải tiến mô hình kinh doanh Một ví dụ điển hình là nghiên cứu của Kevin Leong (2018), cho thấy một doanh nghiệp nước ngoài đã nâng cao hiệu quả thanh toán trong chuỗi bán lẻ thông qua việc phát triển ứng dụng quản lý khách hàng, dẫn đến sự gia tăng doanh thu và cải thiện dữ liệu người dùng.
Tổng hợp các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy rằng Fintech đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện chuỗi bán lẻ và mô hình kinh doanh bán hàng Ứng dụng Fintech không chỉ mang lại hiệu quả cho doanh nghiệp mà còn tạo ra những cơ hội mới trong lĩnh vực bán lẻ.
Mục tiêu nghiên cứu và Câu hỏi nghiên cứu
Bài viết này nghiên cứu các đặc điểm của Fintech và hoạt động kinh doanh của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam trong chuỗi bán lẻ sản phẩm công nghệ Tác giả sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển của Fintech và cách mà Garmin áp dụng các công nghệ mới để tối ưu hóa quy trình bán hàng và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
- Nghiên cứu các yếu tố trọng yếu và lợi ích của Fintech khi áp dụng vào mô hình kinh doanh của doanh nghiệp.
- Thực hiện đánh giá thực nghiệm thông qua khảo sát khả năng ứng dụng Fintech vào mô hình kinh doanh đối với Công Ty TNHH Garmin Việt Nam.
Dựa trên kết quả nghiên cứu thực nghiệm, bài viết đề xuất ứng dụng Fintech cho các chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam Để đạt được các mục tiêu này, luận văn cần giải đáp những câu hỏi quan trọng liên quan đến việc triển khai và tối ưu hóa công nghệ tài chính trong lĩnh vực bán lẻ.
- Các nhân tố đánh giá mô hình kinh doanh của một doanh nghiệp là những nhân tố nào?
- Khi ứng dụng Fintech vào mô hình kinh doanh, các nhân tố quyết định bao gồm những gì?
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam đang áp dụng Fintech vào chuỗi bán lẻ sản phẩm công nghệ, và sự thành công của việc này chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như sự phát triển của công nghệ số, nhu cầu thay đổi của người tiêu dùng, cạnh tranh trong ngành, và khả năng tích hợp các giải pháp tài chính mới Những yếu tố này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình bán hàng mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, từ đó thúc đẩy doanh thu và sự phát triển bền vững cho doanh nghiệp.
- Từ kết quả nghiên cứu đạt được, việc ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ các sản phẩm công nghệ nên thực hiện như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng Fintech và các yếu tố ảnh hưởng đến việc áp dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam Đối tượng nghiên cứu bao gồm nhân viên từ các bộ phận kinh doanh, marketing, tài chính, dịch vụ khách hàng, IT và call center của công ty.
Trong luận văn này, tác giả tập trung vào việc khảo sát các yếu tố ảnh hưởng đến ứng dụng Fintech trong hoạt động kinh doanh, đặc biệt là trong chuỗi bán lẻ sản phẩm công nghệ và các kênh phân phối hiện có của doanh nghiệp Nghiên cứu kế thừa các mô hình và kiến thức từ tài liệu trước đó để làm rõ những ảnh hưởng này.
Nghiên cứu này tập trung phân tích tác động của các yếu tố đến việc ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam Đối tượng khảo sát bao gồm các nhân viên chính thức làm việc tại công ty.
Về thời gian, nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian 2 tháng từ tháng 3 năm 2022 đến tháng 4 năm 2022.
Phương pháp nghiên cứu
Tác giả áp dụng phương pháp định lượng kết hợp với phân tích tài liệu từ sách, báo, tạp chí, và các nguồn trực tuyến để xây dựng khung lý thuyết cho luận văn Bên cạnh đó, phương pháp phỏng vấn chuyên sâu được sử dụng để điều chỉnh bảng câu hỏi khảo sát và lựa chọn các thang đo liên quan đến hoạt động kinh doanh cũng như ứng dụng Fintech tại Việt Nam Sau khi hoàn thiện bảng câu hỏi dựa trên khung lý thuyết và mô hình đề xuất, tác giả tiến hành khảo sát đối tượng là nhân viên chính thức của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam.
Sau khi thu thập 50 mẫu hợp lệ từ bảng câu hỏi khảo sát, tác giả tiến hành phân tích kết quả bằng phần mềm Microsoft Excel và SPSS 20 Quá trình phân tích bao gồm việc sử dụng các phương pháp như phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và thống kê mô tả để xây dựng mô hình nghiên cứu định lượng.
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam khảo sát khả năng ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ sản phẩm công nghệ, đồng thời đánh giá các yếu tố tác động đến quá trình này Kết quả cho thấy công ty nên tập trung phát triển các ứng dụng Fintech phù hợp để tối ưu hóa lợi ích kinh doanh Nghiên cứu cũng cung cấp bằng chứng thực nghiệm về việc ứng dụng Fintech vào mô hình kinh doanh, giúp Garmin Việt Nam nâng cao hiệu quả hoạt động và đáp ứng nhu cầu thị trường.
Bài viết này đóng góp vào việc nâng cao hiểu biết về cách thức thiết kế các thành phần của mô hình kinh doanh trong lĩnh vực Fintech, thông qua việc phân tích các tin tức và nghiên cứu đã được công khai.
Bài viết này cung cấp các bằng chứng thực nghiệm thông qua các trường hợp nghiên cứu nhằm kiểm chứng hiệu quả của chiến lược đổi mới mô hình kinh doanh ứng dụng Fintech đã được thiết kế trước đó.
Đề xuất ứng dụng Fintech cho doanh nghiệp nên dựa trên đặc điểm của từng mô hình kinh doanh Fintech không chỉ hữu ích cho các doanh nghiệp và chuỗi bán lẻ công nghệ, mà còn có thể được áp dụng cho các doanh nghiệp trong cùng ngành hàng để thiết kế mô hình ứng dụng và triển khai chiến lược phù hợp Đối với những doanh nghiệp không có chuỗi bán lẻ như Công Ty TNHH Garmin Việt Nam, vẫn có nhiều ứng dụng Fintech khác ngoài thanh toán mà họ có thể xem xét Nghiên cứu này giúp các nhà quản trị nhận diện các đặc điểm kinh doanh quan trọng và rút ra những trường hợp ứng dụng Fintech hiệu quả từ các phát hiện của tác giả.
Tình hình ứng dụng Fintech tại các chuỗi bán lẻ các thiết bị công nghệ của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam sở hữu một chuỗi bán lẻ đa dạng cho các thiết bị công nghệ, bao gồm các cửa hàng trực tiếp qua đại lý ủy quyền và chuỗi cửa hàng thương hiệu Garmin do công ty quản lý Ngoài ra, Garmin còn phát triển các kênh phân phối online thông qua thương mại điện tử như Tiki, Lazada, Shopee, và trang web chính thức của Garmin E-Commerce do Garmin Việt Nam điều hành.
Mặc dù có nhiều kênh bán hàng đa dạng, việc thu thập thông tin từ Fintech qua bán hàng tại các chuỗi bán lẻ vẫn gặp không ít khó khăn Những khó khăn này xuất phát từ nhiều nguyên nhân khác nhau, ảnh hưởng đến khả năng thu thập và phân tích dữ liệu hiệu quả trong lĩnh vực này.
Garmin Việt Nam không thể kiểm soát khả năng tiếp cận ứng dụng Fintech và thông tin thanh toán qua Fintech tại kênh đại lý ủy quyền, vì kênh bán hàng này không nằm dưới sự quản lý của Công ty TNHH Garmin Việt Nam.
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam đang quản lý một kênh bán hàng, tuy nhiên, việc ứng dụng Fintech tại đây còn gặp nhiều hạn chế Hiện tại, hình thức thanh toán chỉ giới hạn ở tiền mặt và qua cổng thanh toán sử dụng thẻ VISA/Mastercard cho cả hai kênh bán hàng trực tiếp và trực tuyến Đến tháng 4 năm 2022, các ví điện tử và phương thức thanh toán Fintech phổ biến như Momo, Grabpay by Moca, Payoo, VNPay vẫn chưa được tích hợp, cho thấy xu hướng ứng dụng Fintech tại Việt Nam vẫn chưa phát triển đầy đủ.
Kết cấu đề tài
Nghiên cứu được cấu trúc thành năm chương, kèm theo danh sách các bảng, số liệu, từ viết tắt, tài liệu tham khảo và phụ lục.
• Chương 1: Giới thiệu về nghiên cứu Chương này giới thiệu khái quát một cách ngắn gọn về luận văn.
Chương 2: Cơ sở lý luận trình bày tổng quan về tài liệu nghiên cứu trước đây liên quan đến Fintech, phân tích mô hình kinh doanh truyền thống và cách tích hợp Fintech vào doanh nghiệp Ngoài ra, chương này cũng giới thiệu khung lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu nhằm làm rõ các khía cạnh quan trọng của lĩnh vực này.
• Chương 3: Phương pháp nghiên cứu Chương này tập trung giải thích các phương pháp nghiên cứu.
• Chương 4: Kết quả nghiên cứu Chương này trình bày các kết quả nghiên cứu thông qua việc phân tích và thảo luận các kết quả nghiên cứu.
Chương 5 của nghiên cứu trình bày kết luận và khuyến nghị liên quan đến việc ứng dụng Fintech vào mô hình kinh doanh của doanh nghiệp Các khuyến nghị này nhằm tối ưu hóa hiệu quả hoạt động kinh doanh, đồng thời mở ra hướng nghiên cứu mới cho tương lai.
Trong chương 1, tác giả giới thiệu Công Ty TNHH Garmin Việt Nam và tổng quan luận văn dựa trên tài liệu nghiên cứu trước đây Nhận thấy tiềm năng và lợi ích của Fintech tại Việt Nam còn hạn chế, tác giả quyết định nghiên cứu nhằm đưa ra khuyến nghị khoa học để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động doanh nghiệp Bên cạnh đó, mục đích, mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu cũng được trình bày để làm cơ sở lý luận cho các chương tiếp theo của luận văn.
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Tổng quan về Fintech
Fintech là sự giao thoa giữa tài chính và công nghệ, thể hiện sự phát triển của công nghệ tài chính Theo Lê Thị Khương, fintech không chỉ đơn thuần là việc áp dụng công nghệ vào lĩnh vực tài chính mà còn là sự đổi mới trong cách thức cung cấp dịch vụ tài chính, giúp nâng cao hiệu quả và trải nghiệm của người dùng.
Cụm từ Fintech ngày càng được công nhận rộng rãi trên toàn cầu, với mục tiêu cân bằng giữa công nghệ và tài chính Fintech mang đến dịch vụ tiện lợi với chi phí thấp, thời gian xử lý nhanh chóng và cung cấp nguồn dữ liệu phong phú cho các doanh nghiệp.
Trong những năm gần đây, các công ty công nghệ ngoài lĩnh vực ngân hàng đã tích cực áp dụng Fintech vào mô hình kinh doanh của mình Theo Nhóm Công tác Tài chính vi mô Việt Nam (VMFWG), các công ty này, với lợi thế kỹ thuật sẵn có, đã nghiên cứu và phát triển các giải pháp phần mềm nhằm tích hợp dịch vụ tài chính vào chuỗi kinh doanh, thay thế các dịch vụ tài chính truyền thống và tối ưu hóa lợi ích mà Fintech mang lại cho doanh nghiệp.
Khung lý thuyết công nghệ tài chính của Fintech ứng dụng trong chuỗi bán lẻ
2.2.1 Thanh toán và chuyển khoản Được xem như là ứng dụng được phát triển sớm nhất và hiện đang là một trong các lĩnh vực hoạt động chính của các công ty Fintech trên toàn cầu Điển hình có thể kể đến các nền tảng của hệ thống thanh toán thông qua thanh toán di động (Mobile payment), thanh toán qua mã QR hay chuyển tiền dựa trên giao thức P2P (Peer-to- Peer) … Tất cả mang lại cho người dùng cuối và doanh nghiệp sự tiện lợi, nhanh chóng, an toàn và đem lại nhiều tiện ích hơn nữa cho khách hàng, tạo tiền đề cho việc chuẩn hóa các thanh toán không sử dụng tiền mặt trong tương lai. Đồng thời, các công ty trên khắp thế giới nhận thấy rằng khách hàng của họ đã và đang sử dụng các sản phẩm từ các công ty Fintech để đáp ứng nhu cầu của họ, đặc biệt là trong các hoạt động liên quan đến thanh toán và chuyển tiền (theo Kashyap và cộng sự, 2017) Liên quan đến thanh toán, các tổ chức tài chính truyền thống hiện cũng đang có xu hướng học cách tích hợp và tham gia vào quan hệ đối tác hoặc hợp tác với các công ty mới nổi (theo Kashyap và cộng sự, 2017) Quan hệ đối tác giữa các doanh nghiệp và các công ty Fintech có tiềm năng to lớn để tăng doanh thu cho cả hai bên và cung cấp nhiều cơ hội thanh toán cho khách hàng thông qua một số kênh bán hàng nhất định (theo Watson, 2018) Các nghiên cứu đã chỉ ra các tổ chức doanh nghiệp lớn thường chậm tích hợp công nghệ mới, nhưng với tính chất đột phá của Fintech đã đang gia tăng, 77% doanh nghiệp đang tìm cách tăng cường nỗ lực nội bộ hướng tới đổi mới và 82% trong số đó mong đợi tăng cường các hoạt động hợp tác hoặc quan hệ đối tác trong thời gian tới ba đến năm năm (theo Kashyap và cộng sự, 2017).
Sự tiện lợi và phổ biến của ứng dụng thanh toán đã tạo ra nguồn dữ liệu người dùng phong phú cho các công ty Fintech Để đảm bảo hiệu quả bảo mật và an toàn, các dịch vụ Fintech cần thu thập thông tin tối thiểu từ người dùng, bao gồm số điện thoại, mã định danh, thông tin tài khoản ngân hàng, độ tuổi và giới tính Ngoài ra, thông tin quan trọng như hành vi mua sắm, mức chi tiêu và thu nhập cũng rất cần thiết Việc tiếp cận nguồn dữ liệu đáng tin cậy giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó đề xuất các kênh sử dụng và bán chéo sản phẩm, cũng như điều chỉnh chiến lược kinh doanh để tăng doanh thu hiệu quả.
Sự phát triển của các dịch vụ thanh toán sáng tạo hiện nay được thúc đẩy bởi lượng dữ liệu phong phú và cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ Nhờ vào việc tích hợp hệ thống và sử dụng các công cụ hiện đại, khách hàng có thể dễ dàng tiếp cận các dịch vụ này thông qua Internet và các ứng dụng di động (theo Kashyap và cộng sự, 2017).
Mô hình kinh doanh – Các nhân tố quyết định trong mô hình kinh
Theo Osterwalder & Pigneur (2011), có 9 nhân tố quyết định mô hình kinh doanh của doanh nghiệp:
Chuỗi giá trị (Value Proposition) bao gồm các sản phẩm hoặc dịch vụ mang lại giá trị cho khách hàng Theo Stuckenberg & Fielt (2011), chuỗi giá trị cần đáp ứng nhu cầu của khách hàng hoặc giải quyết những vấn đề mà họ đang gặp phải.
Kênh phân phối là các phương thức mà doanh nghiệp sử dụng để tương tác với khách hàng hiện tại và nhóm khách hàng tiềm năng, giúp tối ưu hóa sự kết nối và nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng.
Các phương thức kinh doanh bao gồm các kênh bán hàng, phân phối, cũng như các kênh truyền thông và tiếp thị (Hedman & Kalling, 2003; Osterwalder & Pigneur, 2011; Zolnowski và cộng sự, 2016).
Phân khúc khách hàng là quá trình xác định các nhóm người hoặc doanh nghiệp mà một công ty hướng tới, nhằm tối ưu hóa chuỗi giá trị của mình (Hartmann và cộng sự, 2014) Việc hiểu rõ các phân khúc này giúp doanh nghiệp phát triển chiến lược tiếp cận hiệu quả hơn, từ đó nâng cao giá trị cung cấp cho từng nhóm khách hàng cụ thể.
Theo Osterwalder & Pigneur (2011), mối quan hệ khách hàng tốt không chỉ gia tăng số lượng khách hàng mà còn giúp giữ chân và chuyển đổi khách hàng sang các chuỗi giá trị khác của doanh nghiệp Đồng thời, Stuckenberg & Fielt (2011) nhấn mạnh rằng doanh nghiệp có thể thiết lập các mối quan hệ khách hàng khác nhau cho từng phân khúc mà họ phục vụ.
Các nguồn lực chính là những yếu tố quan trọng mà doanh nghiệp cần để hỗ trợ mô hình kinh doanh và đáp ứng chuỗi giá trị Những nguồn lực này không chỉ bao gồm tài sản hữu hình mà còn bao gồm các nguồn lực vô hình như trí tuệ (bằng sáng chế, kiến thức), con người và công nghệ (dữ liệu, thông tin).
Các hoạt động chính của một doanh nghiệp là những nhiệm vụ cần thiết để tạo ra chuỗi giá trị và đáp ứng mô hình kinh doanh, như được đề cập bởi Hartmann và cộng sự (2014) Những hoạt động này có thể khác nhau tùy thuộc vào loại hình kinh doanh cụ thể.
Quan hệ đối tác chiến lược là yếu tố quan trọng trong mô hình kinh doanh, giúp doanh nghiệp vận hành hiệu quả Những đối tác này cung cấp dịch vụ để tiếp cận khách hàng, tạo ra doanh thu, giảm chi phí và rủi ro, đồng thời thu hút nguồn lực cần thiết Cuối cùng, các quan hệ này mang lại chuỗi giá trị thiết thực cho khách hàng.
Các nguồn doanh thu là yếu tố thiết yếu trong mô hình kinh doanh, mô tả cách mà doanh nghiệp tạo ra doanh thu từ sản phẩm hoặc dịch vụ của mình Việc hiểu rõ các nguồn doanh thu giúp doanh nghiệp xác định chiến lược kiếm tiền hiệu quả và tối ưu hóa lợi nhuận.
Cơ cấu chi phí là tổng hợp tất cả các khoản chi mà doanh nghiệp cần chi trả để vận hành mô hình kinh doanh của mình, theo Hartmann và cộng sự (2014) Việc xác định cấu trúc chi phí được thực hiện sau khi phân tích các yếu tố trong doanh nghiệp liên quan đến việc phát sinh chi phí.
Khung lý thuyết kết hợp mô hình kinh doanh và Fintech
Nghiên cứu của Cartwright & Allayannis (2016) chỉ ra rằng Fintech có khả năng tạo ra các mô hình kinh doanh sáng tạo và thiết kế độc đáo cho doanh nghiệp Puschmann (2017) nhấn mạnh rằng Fintech gắn liền với đổi mới tài chính, thông qua việc phát triển các công cụ, công nghệ và dịch vụ mới cho thị trường tài chính cũng như các mô hình kinh doanh mới Tác giả sẽ phân tích ba yếu tố của Fintech tác động đến mô hình kinh doanh của doanh nghiệp dựa trên các nghiên cứu trước đó.
- Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization).
- Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric Focus).
2.4.1 Khung lý thuyết Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization) và Xây dựng giả thiết nghiên cứu
Khả năng kỹ thuật số của Fintech đang thúc đẩy các doanh nghiệp chuyển đổi tư duy kinh doanh từ các nền tảng tài chính truyền thống sang việc áp dụng công nghệ di động để cung cấp dịch vụ tài chính cho khách hàng Sự ứng dụng dữ liệu trong mô hình kinh doanh giúp Fintech khai thác dữ liệu như một nguồn tài nguyên chính, tạo ra và nắm bắt giá trị trong chuỗi giá trị của doanh nghiệp, theo nghiên cứu của Zolnowski và cộng sự (2016).
Theo nghiên cứu của P.V da Cruz Caria về đặc điểm mô hình kinh doanh của FinTech, việc sử dụng dữ liệu khách hàng cùng với việc cung cấp sản phẩm và dịch vụ không chỉ tăng cường mối quan hệ với khách hàng mà còn giúp doanh nghiệp tạo ra giá trị cao hơn so với đối thủ FinTech có khả năng thúc đẩy doanh thu bằng cách mở rộng danh mục dịch vụ cho người dùng cuối Việc khai thác dữ liệu khách hàng ảnh hưởng tích cực đến các thành phần khác trong mô hình kinh doanh, từ đó nâng cao chuỗi giá trị và gia tăng nguồn doanh thu Tuy nhiên, để đạt được điều này, doanh nghiệp cần có dữ liệu khách hàng và thực hiện các hoạt động chính một cách hiệu quả.
Có thể khái quát thông tin trên dựa theo hình mô tả sau:
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data
H1a: yếu tố Chuỗi giá trị (Value Proposition) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization).
H1b: yếu tố Các nguồn doanh thu (Revenue Streams) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization).
H1c: yếu tố Các hoạt động chính (Key Activity) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization).
H1d: yếu tố Các nguồn lực chính (Key Resource) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization).
2.4.2 Khung lý thuyết Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric
Focus) và Xây dựng giả thiết nghiên cứu
Fintech đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp trải nghiệm khách hàng độc đáo và cá nhân hóa (theo Scheiback, 2016) Các quy trình và hoạt động của văn phòng cùng với nhân viên tuyến đầu ảnh hưởng trực tiếp đến cách khách hàng cảm nhận sản phẩm Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm khách hàng mà còn góp phần vào chuỗi giá trị của doanh nghiệp, khi khách hàng nhận thấy doanh nghiệp hiểu và đáp ứng kỳ vọng của họ (theo Zomerdijk & Voss, 2010).
Để đạt hiệu quả tốt nhất trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng, cần tập trung vào một phân khúc cụ thể và khai thác những thị trường ngách.
Khi đặt khách hàng làm trung tâm, sự thay đổi trong giá trị của họ sẽ thúc đẩy công ty tập trung vào những nhu cầu thực tiễn nhất Để thực hiện điều này, công ty cần duy trì sự tương tác liên tục với khách hàng và linh hoạt thích ứng với sự thay đổi trong giá trị của họ, từ đó đổi mới mô hình kinh doanh một cách hiệu quả.
Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu Tập trung hướng đến khách hàng (Customer- centric Focus)
Yếu tố phân khúc khách hàng có tác động tích cực đến việc tập trung vào khách hàng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của từng nhóm khách hàng Đồng thời, yếu tố chuỗi giá trị cũng ảnh hưởng tích cực đến sự tập trung này, tạo ra giá trị phù hợp và nâng cao trải nghiệm của khách hàng Việc kết hợp cả hai yếu tố này sẽ thúc đẩy doanh nghiệp phát triển chiến lược khách hàng hiệu quả hơn.
2.4.3 Khung lý thuyết Hệ sinh thái (Ecosystem) và Xây dựng giả thiết nghiên cứu Theo nghiên cứu của PwC năm 2016 và 2017 nhấn mạnh xu hướng Fintech là phương thức đặc biệt trong việc tìm kiếm quan hệ đối tác với các doanh nghiệp, tổ chức dịch vụ tài chính khác Theo nghiên cứu của Cartwright và Allayannis (2016) đã đề xuất tạo ra một hệ sinh thái giữa các dịch vụ ngân hàng và Fintech nhằm phục vụ nhu cầu khách hàng của các công ty sử dụng dịch vụ tài chính truyền thống một cách tốt hơn (Key Partnership).
Theo nghiên cứu của Theo Brusoni và cộng sự (2013), hệ sinh thái doanh nghiệp được hiểu là các tương tác chiến lược giữa các doanh nghiệp nhằm tạo ra và đề xuất giá trị (Value Proposition) Giá trị này không chỉ được tạo ra mà còn được nắm bắt và đề xuất dựa vào loại quan hệ đối tác được thiết lập thông qua các kênh phân phối (Channels).
Chiến lược đổi mới mô hình kinh doanh dựa trên hệ sinh thái có thể tác động đến nhiều khía cạnh của mô hình kinh doanh, bao gồm chuỗi giá trị, các hoạt động chính và nguồn lực quan trọng Hợp tác với các đối tác chiến lược khác nhau sẽ tạo ra chuỗi giá trị đa dạng trong hệ sinh thái Bên cạnh đó, hoạt động trong hệ sinh thái cũng ảnh hưởng đến các hoạt động chính và nguồn lực của doanh nghiệp Cuối cùng, phân khúc khách hàng có thể thay đổi khi các công ty tham gia vào hệ sinh thái để tiếp cận khách hàng mới hoặc khách hàng khác, tùy thuộc vào mô hình kinh doanh của họ.
Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu Hệ sinh thái (Ecosystem)
H3a: yếu tố Kênh phân phối (Channels) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hoạt động Hệ sinh thái (Ecosystem).
H3b: yếu tố Quan hệ đối tác chiến lược (Key Partnership) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hoạt động Hệ sinh thái (Ecosystem).
H3c: yếu tố Phân khúc khách hàng (Customer Segment) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hoạt động Hệ sinh thái (Ecosystem).
H3d: yếu tố Chuỗi giá trị (Value Proposition) có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến hoạt động Hệ sinh thái (Ecosystem).
Đề xuất mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu định tính của P.V da Cruz Caria về các mô hình kinh doanh của FinTech năm 2017 cho thấy có ba chiến lược đổi mới chính: (1) Lợi nhuận từ thông tin khách hàng - Data Monetization, (2) Tập trung hướng đến khách hàng - Customer-centric Focus và (3) Hệ sinh thái - Ecosystem Mỗi chiến lược này được xác định bởi 7 trên 9 yếu tố quyết định mô hình kinh doanh Mô hình này kết hợp các yếu tố đã được phân tích ở phần 2.4, thể hiện sự đa dạng và linh hoạt trong thiết kế các thành phần của mô hình kinh doanh FinTech.
Hình 2.4: Mô hình kinh doanh kết hợp Fintech
Theo nghiên cứu của P.V da Cruz Caria (2017), mô hình nghiên cứu đề xuất về ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ cho thấy rằng các yếu tố quyết định mô hình kinh doanh của doanh nghiệp có ảnh hưởng lớn đến việc áp dụng Fintech Cụ thể, tác giả giả định rằng 7 yếu tố liên quan đến mô hình kinh doanh sẽ được xem là các biến độc lập, trong khi 3 yếu tố Fintech sẽ là các biến phụ thuộc Cuối cùng, tác giả sẽ đưa ra các giả thuyết nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu chi tiết trong phần 2.4.
Hình 2.5: Đề xuất mô hình nghiên cứu
Trong chương 2, tác giả đã kế thừa khung lý thuyết từ các nghiên cứu liên quan đến tác động của mô hình kinh doanh truyền thống và mô hình kinh doanh ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ Các yếu tố ảnh hưởng đến việc ứng dụng Fintech vào mô hình kinh doanh được xem xét kỹ lưỡng thông qua việc tổng hợp các nghiên cứu trước đó Từ đó, tác giả xác định cấu trúc của mô hình nghiên cứu đề xuất và hoàn thiện bộ câu hỏi cho luận văn Chương 3 sẽ trình bày phương pháp nghiên cứu nhằm phân tích sâu hơn để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Bước nghiên cứu sơ bộ tập trung vào việc đánh giá tình hình ứng dụng Fintech trong các chuỗi bán lẻ sản phẩm công nghệ của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam, cùng với các giải pháp Fintech hiện có và phổ biến tại Việt Nam Tác giả tiến hành thu thập và phân tích các nghiên cứu, báo cáo và tạp chí liên quan để làm cơ sở cho đề tài luận văn.
Tác giả xây dựng khung lý thuyết dựa trên các nghiên cứu đã lược khảo và chọn lọc các nhân tố để khảo sát, từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu Để đảm bảo tính hợp lệ và độ chính xác, tác giả áp dụng thang đo bằng các bộ câu hỏi và tiến hành phỏng vấn thử với 10 người tại Công Ty TNHH Garmin Việt Nam Qua đó, tác giả đánh giá và điều chỉnh bộ câu hỏi nhằm phản ánh chính xác các đặc tính của nhân tố Sau khi hoàn thiện bảng hỏi, tác giả triển khai cuộc khảo sát, thu thập và chọn lọc dữ liệu để tìm ra câu trả lời hợp lệ Dữ liệu thu thập được sẽ được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20, sử dụng các phương pháp như thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy Hình 3.1 minh họa quy trình nghiên cứu của mô hình đề xuất.
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả
Phát triển thang đo
Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế với phần mô tả trước khi đi vào chi tiết từng phần, bao gồm hai phương pháp đo lường chính là thang đo danh nghĩa và thang đo Likert Bảng hỏi chia thành hai phần: phần đầu tiên thu thập thông tin cá nhân của nhân viên (sử dụng thang đo danh nghĩa), và phần thứ hai đánh giá mức độ đồng ý về việc áp dụng Fintech vào chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ của công ty, dựa trên các tiêu chí nghiên cứu đã trình bày trước đó (sử dụng thang đo Likert).
Thang đo Likert được thiết lập dưới dạng thang năm mức với các lựa chọn sau: mức 1
Để đảm bảo độ tin cậy của các biến quan sát trong nghiên cứu, tác giả đã sử dụng ít nhất 3 thang đo lường cho mỗi nhân tố, dựa trên cơ sở lý thuyết và kết quả từ các nghiên cứu trước Bảng hỏi được thiết kế với bối cảnh ứng dụng của Fintech trong chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ tại Việt Nam, nhằm tạo ra khảo sát phù hợp với tình hình doanh nghiệp trong nước Các mức độ đồng ý được phân chia từ 1 đến 5, với 1 là "Hoàn toàn không đồng ý" và 5 là "Hoàn toàn đồng ý".
Tác giả đã xây dựng một thang đo gồm 39 chỉ số dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm và đáng tin cậy trước đây liên quan đến việc ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ và tác động của mô hình kinh doanh Thang đo sử dụng thang điểm Likert 5 mức, từ 1 - hoàn toàn không đồng ý đến 5 - hoàn toàn đồng ý Đối với yếu tố Lợi nhuận từ thông tin khách hàng – Data Monetization và Nguồn lực chính – Key Resource, tác giả tham khảo nghiên cứu của Najjar & Kettinger (2013) và Woerner & Wixom (2015), nhấn mạnh rằng việc trao đổi hoặc mua bán dữ liệu thực chất là việc trao đổi thông tin để nhận lại các công cụ, dịch vụ mới hoặc tạo ra các giao dịch đặc biệt khác Dựa trên quan điểm này, tác giả đã đề xuất các thang đo cụ thể như được trình bày trong Bảng 3.1 và 3.2.
Bảng 3.1 Thang đo lường nhân tố Data Monetization
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
A1 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH
Garmin Việt Nam có thể bán dữ liệu cho các công ty BĐS và tài chính (A1)
A2 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH
Garmin Việt Nam có thể trao đổi dữ liệu với các bên thứ ba ngoài FinTech (A2)
A3 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH
Garmin Việt Nam có thể nâng cao hoặc làm phong phú các dịch vụ và / hoặc sản phẩm hiện tại (A3)
Bảng 3.2 Thang đo lường nhân tố Key Resource
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech vào bán hàng sẽ thu thập được dữ liệu khách hàng (H1)
H2 Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng
Fintech vào bán hàng sẽ thu thập được dữ liệu tài chính (H2)
H3 Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng
Fintech trong lĩnh vực bán hàng có khả năng thu thập dữ liệu thanh toán, từ đó tập trung vào yếu tố khách hàng và phân khúc khách hàng Việc áp dụng quan điểm khách hàng làm trung tâm sẽ tạo ra chuỗi giá trị tối ưu nhất cho nhu cầu của họ (Zomerdijk & Voss, 2010) Theo Girotra & Netessine (2014), hiệu quả trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng sẽ cao nhất khi tập trung vào một phân khúc cụ thể Dựa trên nghiên cứu này, tác giả đã đề xuất các thang đo như trong Bảng 3.3 và 3.4.
Bảng 3.3 Thang đo lường nhân tố Customer-centric Focus
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
B1 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể sắp xếp tối ưu các quy trình làm việc của các phòng ban hướng đến khách hàng tiềm năng (B1) Zomerdijk & Voss,
B2 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể điều chỉnh dịch vụ khách hàng phù hợp (B2) và tập trung vào một phân khúc cụ thể
B3 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể tập trung vào một phân khúc cụ thể (B3)
Bảng 3.4 Thang đo lường nhân tố Customer Segment
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech vào bán hàng là phù hợp với nhu cầu thị trường (G1)
G2 Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng
Fintech tập trung vào một nhóm lớn khách hàng có cùng nhu cầu (G2)
G3 Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng
Fintech tập trung vào nhóm khách hàng cụ thể trong thị trường ngách với nhu cầu tương đồng Theo Osterwalder & Pigneur (2011), việc xây dựng hệ sinh thái qua quan hệ với tất cả các đối tác, bao gồm cả khách hàng, có thể tạo ra giá trị tiềm năng cho mô hình kinh doanh Quan hệ đối tác chiến lược giúp thực hiện các hoạt động kinh doanh, cung cấp kênh phân phối dịch vụ, tiếp cận phân khúc khách hàng, tạo doanh thu, giảm chi phí và rủi ro, cũng như thu hút nguồn lực quan trọng và đề xuất giá trị cho khách hàng Tác giả đã xây dựng thang đo dựa trên quan điểm này như trình bày trong Bảng 3.5 và 3.6.
Bảng 3.5 Thang đo lường nhân tố Ecosystem
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
C1 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể hợp tác với nhiều đối tác để tạo ra giá trị (C1)
C2 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể xây dựng các mối quan hệ với đối tác (C2)
C3 Khi ứng dụng Fintech thì Công Ty TNHH Garmin
Việt Nam có thể xây dựng thêm niềm tin với khách hàng (C3)
Bảng 3.6 Thang đo lường nhân tố Key Partnership
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
Quan hệ đối tác là cần thiết để mô hình kinh doanh này hoạt động hiệu quả tại Công Ty TNHH Garmin Việt Nam (D1)
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể thiết lập mối quan hệ chặt chẽ với các công ty dịch vụ tài chính truyền thống thông qua việc áp dụng công nghệ Fintech Việc này không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình giao dịch mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng, từ đó tạo ra sự kết nối mạnh mẽ trong lĩnh vực tài chính.
Công Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể xây dựng mối quan hệ mạnh mẽ với các công ty dịch vụ tài chính hiện đại thông qua ứng dụng Fintech Điều này sẽ ảnh hưởng tích cực đến các nguồn doanh thu, các hoạt động chính và chuỗi giá trị của công ty, theo kết quả nghiên cứu định tính về lĩnh vực này.
“Các đặc điểm chính của mô hình kinh doanh kết hợp Fintech” của P.V da Cruz Caria,
Năm 2017, tác giả đã đề xuất các yếu tố liên quan đến ba nhân tố chính, bao gồm chi phí, doanh thu và những lợi ích mà doanh nghiệp có thể nhận được, như sự thuận tiện trong thanh toán di động và khả năng xử lý giao dịch tự động Chi tiết này được tổng hợp trong bảng 3.7, 3.8 và 3.9.
Bảng 3.7 Thang đo lường nhân tố Revenue Streams
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
F1 Tỷ suất lợi nhuận cao hơn khi Công Ty TNHH
Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech (F1)
F2 Phí đăng ký, phí giao dịch hợp lý (F2)
F3 Chi phí cố định hợp lý (F3)
F4 Hoa hồng giao dịch hấp dẫn (F4)
Bảng 3.8 Thang đo lường nhân tố Key Activity
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
Xử lý thanh toán hiệu quả thông qua việc áp dụng các kỹ thuật thanh toán tiện lợi, cho phép người bán kiểm soát giao diện trang thanh toán một cách dễ dàng.
K2 thiết lập các tài khoản ngân hàng chuyên dụng, yêu cầu hoàn trả tiền cho các khoản đã thanh toán trước đó và cho phép sử dụng một thẻ cho nhiều tài khoản ngân hàng.
K3 Hỗ trợ thanh toán (di động) (K3)
K4 Tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích gian lận, rủi ro và tuân thủ (K4)
K5 Tạo điều kiện thanh toán cho doanh nghiệp (K5)
K6 Xử lý hóa đơn tự động (K6)
K7 Công cụ quản lý tài chính cá nhân, phân tích dữ liệu giao dịch (K7)
Bảng 3.9 Thang đo lường nhân tố Value Proposition
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo L1 Không cần giấy tờ, chữ ký và thủ tục phức tạp (L1)
L2 Chấp nhận thanh toán ở mọi nơi trên thế giới từ hơn 250 phương thức thanh toán khác nhau (L2)
L3 Cho vay thế chấp dễ dàng hơn, nhanh hơn và rẻ hơn (L3)
L4 cung cấp giải pháp ngân hàng di động với chi phí thấp hơn so với các ngân hàng thương mại, mang đến trải nghiệm thú vị, dễ sử dụng và phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng.
L5 Nhận thanh toán di động đơn giản, nhanh chóng, dễ dàng, chi phí giao dịch thấp, dịch vụ nhanh chóng (L5)
L6 Kiểm soát hóa đơn nhanh chóng, đơn giản và chính xác (L6)
L7 cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu giao dịch cá nhân (L7) liên quan đến các yếu tố Kênh phân phối - Channels, mô tả các phương tiện mà công ty có thể sử dụng để tương tác với khách hàng (Hedman & Kalling, 2003) Theo Osterwalder & Pigneur (2011), các phương tiện này bao gồm kênh bán hàng, phân phối, truyền thông và tiếp thị Ví dụ về các kênh này bao gồm ứng dụng di động, website, cửa hàng trực tuyến, bản tin và tạp chí.
Bảng 3.10 Thang đo lường nhân tố Channels
Biến quan sát Mô tả thang đo Tài liệu tham khảo
Khi ứng dụng Fintech thì khách hàng của Công Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể sử dụng Ứng dụng di động (Mobile apps) để thanh toán (E1) Osterwalder &
E2 Khách hàng của Công Ty TNHH Garmin Việt
Nam có thể thanh toán qua nền tảng website (E2)
E3 Khách hàng của Công Ty TNHH Garmin Việt
Nam có thể thanh toán qua thiết bị đeo thông minh(Wearables) (E3)
Thiết kế bảng hỏi
Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế với phần mô tả trước và chia thành hai phần chính: phần đầu tiên thu thập thông tin cá nhân của nhân viên, phần thứ hai đánh giá mức độ đồng ý về việc ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ thiết bị công nghệ Quá trình thiết kế và chỉnh sửa bảng hỏi dựa trên phỏng vấn chuyên sâu để phù hợp với doanh nghiệp và tình hình Fintech tại Việt Nam Để đảm bảo độ tin cậy, mỗi nhân tố được khảo sát bằng ít nhất ba câu hỏi dựa trên lý thuyết về Fintech Bối cảnh ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ tại Việt Nam cũng được xem xét để tạo ra bảng khảo sát phù hợp với thực tiễn doanh nghiệp.
Phương pháp thu thập dữ liệu và Quyết định kích cỡ mẫu
3.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Toàn bộ dữ liệu được sử dụng trong luận văn là dữ liệu sơ cấp được thu thập tại Công
Công ty TNHH Garmin Việt Nam đã thực hiện khảo sát thông qua bảng câu hỏi do tác giả thiết kế, sử dụng các phương pháp thu thập dữ liệu như phỏng vấn trực tiếp và Microsoft Form qua cuộc họp Microsoft Teams.
3.5.2 Quyết định kích cỡ mẫu Để đảm bảo tính chất ứng dụng thực tiễn và trung thực của luận văn đối với Công Ty TNHH Garmin Việt Nam, đồng thời, quyết định ứng dụng Fintech trong chuỗi bán lẻ các thiết bị công nghệ đến từ nội tại của doanh nghiệp, lượng mẫu được tác giả cân nhắc sử dụng trong luận văn bị giới hạn bởi số nhân viên đang hiện hữu tại Công Ty TNHH Garmin Việt Nam là 50 mẫu, tương đương với 50 nhân viên Tuy với số lượng mẫu hạn chế, các nhân viên của công ty được khảo sát lần này đến từ các phòng ban chịu ảnh hưởng trực tiếp từ các hoạt động nghiên cứu của luận văn với tính chất công việc liên quan đến bán hàng (bộ phận kinh doanh, marketing), dịch vụ (call center), thanh toán (tài chính) và ứng dụng công nghệ của công ty (IT),… hoàn toàn phù hợp với quy mô luận văn và nội dung bảng hỏi Các thang đo và biến quan sát không phù hợp sẽ được cân nhắc loại bỏ trong các quá trình phân tích dữ liệu với điều kiện loại biến khắc khe nhất.
3.5.3 Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi thu thập và lọc ra 50 người tham gia đủ tiêu chuẩn, tác giả đã tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm Microsoft Excel và SPSS 20 Phân tích được thực hiện thông qua các phương pháp thống kê mô tả, hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA).
3.5.4 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha đánh giá mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố, giúp loại bỏ các biến số sai lệch hoặc không đồng nhất Để thang đo được coi là đáng tin cậy, hệ số tương quan tổng biến (Corrected Item – Total Correlation) cần lớn hơn hoặc bằng 0,3, cho thấy mối tương quan tương đối cao giữa các biến quan sát Những biến có hệ số tương quan thấp hơn 0,3 sẽ bị loại bỏ vì không đóng góp đáng kể vào việc đo lường khái niệm nhân tố (theo Nunnally, J 1978).
Hệ số Cronbach’s Alpha là chỉ số quan trọng để đánh giá độ tin cậy của biến đo lường, với giá trị từ 0,7 đến 1 được xem là đáng tin cậy Trong một số trường hợp nghiên cứu hạn chế, giá trị 0,6 cũng có thể được xem xét (theo Nunally, 1978; Peterson, 1994) Tuy nhiên, trong bài luận văn này, tác giả chọn ngưỡng 0,7 để đảm bảo độ tin cậy cao trong phân tích.
Thống kê mô tả là các hệ số tóm tắt một tập dữ liệu, giúp minh họa thông tin đã thu thập một cách đơn giản và trực quan Đây là bước đầu trong phân tích định lượng, nâng cao hiệu quả cho luận văn Các hệ số điển hình bao gồm giá trị trung bình, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất và tần suất Thống kê mô tả thường được thực hiện thông qua các phần mềm như Microsoft Excel và SPSS 20.
3.5.6 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA)
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp thống kê quan trọng, cho phép phân chia các biến quan sát thành các nhóm nhân tố tiềm ẩn dựa trên mối tương quan giữa chúng, không phân biệt biến phụ thuộc hay độc lập Qua EFA, tác giả có thể xác minh mối quan hệ giữa các biến quan sát trong các cấu trúc lý thuyết khác nhau và xác định tính đơn chiều của các biến tiềm ẩn Phương pháp này cũng giúp loại trừ đa cộng tuyến giữa các biến quan sát Để thực hiện EFA, điều kiện tiên quyết là đo lường mức độ phù hợp của dữ liệu, sử dụng các chỉ số như Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), kiểm định Barlett’s và trị số Eigen.
Phương pháp đo lường mức độ thích hợp của việc lấy mẫu được thể hiện qua chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO), với hệ số KMO dao động từ 0,5 đến 1 Nếu giá trị KMO dưới 0,5, phân tích nhân tố khám phá (EFA) sẽ không có ý nghĩa Kiểm định Bartlett cũng được sử dụng để xác định sự tương quan giữa các biến quan sát trong nhân tố Ngoài ra, EFA xem xét trị số Eigenvalue để đánh giá mức độ phương sai của các biến theo từng nhân tố nhóm, chỉ giữ lại những yếu tố có Kaiser’s Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích không thấp hơn 50%.
Trong chương 3, tác giả đã trình bày quy trình nghiên cứu bao gồm các giai đoạn như nghiên cứu sơ bộ, lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm, xây dựng mô hình nghiên cứu, thiết kế bảng hỏi, và thu thập, phân tích dữ liệu Giai đoạn sơ bộ sử dụng các thang đo lường tùy chỉnh từ các nghiên cứu trước, phù hợp với đặc điểm của đối tượng mục tiêu Một bảng câu hỏi thí điểm gồm mười câu hỏi đã được thiết lập để điều chỉnh trước khi hoàn thiện bảng hỏi chính thức Cuộc khảo sát định lượng đã thu thập 50 người trả lời đủ điều kiện cho phân tích Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm Microsoft Excel và SPSS 20, sau đó thực hiện các phân tích như thống kê mô tả, hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá, lập mô hình phương trình cấu trúc và thử nghiệm Boostrap để hỗ trợ kết quả nghiên cứu trong chương tiếp theo.