Untitled ỦY BAN NHÂN DÂN TỈNH BÌNH DƢƠNG TRƢỜNG ĐẠI HỌC THỦ DẦU MỘT CAO NGUYỄN BẢO LONG NÂNG CAO CHẤT LƢỢNG DỊCH VỤ MOBILE BANKING CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƢƠNG MẠI CỔ PHẦN ĐẦU TƢ VÀ PHÁ[.]
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các khái niệm liên quan
Khu vực dịch vụ ngày càng đóng vai trò quan trọng trong nền kinh tế toàn cầu Sự chuyển mình mạnh mẽ của ngành dịch vụ thể hiện qua sự xuất hiện đa dạng các loại hình dịch vụ và sự gia tăng số lượng nhà cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ được định nghĩa là một hoạt động hoặc lợi ích được cung cấp nhằm mục đích trao đổi, chủ yếu mang tính vô hình và không dẫn đến việc chuyển nhượng quyền sở hữu Việc thực hiện dịch vụ có thể liên quan hoặc không liên quan đến sản phẩm hữu hình.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã làm thay đổi cách cung cấp dịch vụ cho khách hàng Hiện nay, dịch vụ thương mại điện tử ngày càng phổ biến, cho phép khách hàng tự phục vụ, mang lại sự thuận tiện và nhanh chóng hơn trong trải nghiệm mua sắm.
Theo Boyer et al (2002, trang 175), dịch vụ thương mại điện tử (e-service) được định nghĩa là tất cả các dịch vụ tương tác được truyền tải qua internet, sử dụng hệ thống hạ tầng viễn thông, công nghệ thông tin tiên tiến và công nghệ đa phương tiện.
Ngân hàng điện tử, hay E-banking, là việc ứng dụng thương mại điện tử trong lĩnh vực ngân hàng Dịch vụ này cho phép khách hàng thực hiện giao dịch mà không cần đến trực tiếp quầy giao dịch, thông qua các phương tiện điện tử.
Dịch vụ ngân hàng điện tử là một kênh trao đổi thông tin tài chính giữa khách hàng và ngân hàng, nhằm đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng một cách nhanh chóng, an toàn và thuận tiện Hiện nay, các ngân hàng thương mại Việt Nam cung cấp dịch vụ này qua nhiều kênh như ngân hàng tại nhà (home banking), ngân hàng qua mạng (Internet banking), ngân hàng tự động qua điện thoại (Phone banking) và ngân hàng qua điện thoại di động (mobile banking).
Dịch vụ ngân hàng điện tử là giải pháp ngân hàng hiện đại được các ngân hàng thương mại phát triển dựa trên công nghệ thông tin và các thiết bị điện tử như điện thoại, máy tính, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
2.1.1.2 Các đặc tính của dịch vụ
Dịch vụ có những đặc điểm độc đáo nhất định, tạo nên sự khác biệt với các sản phẩm hữu hình Nghiên cứu của Fitzsimmonds và Fitzsimmonds
Năm 2004, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra năm đặc điểm nổi bật của dịch vụ, bao gồm tính phi vật thể, tính đồng thời, tính không đồng nhất, tính không thể lưu trữ và sự tham gia của khách hàng trong quá trình cung cấp dịch vụ Dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, vẫn giữ nguyên những đặc tính của dịch vụ truyền thống, nhưng mỗi đặc điểm này lại thể hiện những khác biệt rõ rệt so với các dịch vụ truyền thống.
Khi mua sản phẩm, khách hàng có thể trực tiếp cảm nhận và kiểm tra chất lượng, trong khi dịch vụ chỉ được đánh giá qua trải nghiệm sử dụng Dịch vụ có tính đồng thời, tức là được tạo ra và tiêu thụ ngay lập tức, không thể lưu trữ cho nhu cầu tương lai, điều này tạo nên sự khác biệt rõ rệt giữa dịch vụ và sản phẩm hữu hình.
Tính không đồng nhất trong dịch vụ đề cập đến sự biến động về chất lượng mà khách hàng nhận được Sự khác biệt này có thể do nhiều yếu tố khách quan và chủ quan, dẫn đến việc nhân viên cung cấp dịch vụ có thể mang đến trải nghiệm không đồng đều cho khách hàng Hiệu suất và chất lượng công việc có thể thay đổi rõ rệt giữa các nhân viên khác nhau, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng.
Dịch vụ có tính không thể lưu trữ, nghĩa là quá trình sản xuất và sử dụng diễn ra đồng thời Dịch vụ chỉ tồn tại trong thời gian được cung cấp, do đó không thể sản xuất hàng loạt để lưu trữ và bán khi có nhu cầu thị trường.
Sự tham gia của khách hàng trong cung cấp dịch vụ rất quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng điện tử, nơi dịch vụ được thực hiện qua Internet và các thiết bị điện tử Khách hàng không tương tác trực tiếp với đại diện dịch vụ, dẫn đến việc giao diện thiết kế trang web hoặc ứng dụng trở thành kênh tương tác chính giữa khách hàng và nhà cung cấp.
Dịch vụ Mobile banking có năm đặc tính quan trọng: tính phi vật thể, tính đồng thời, tính không đồng nhất, tính không thể lưu trữ và sự tham gia của khách hàng vào quá trình cung cấp dịch vụ.
2.1.2 Tổng quan dịch vụ Mobile banking
Theo Vũ Hồng Thanh và Vũ Duy Linh (2016), mobile banking là dịch vụ ngân hàng hiện đại, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch ngân hàng thông qua điện thoại di động Hình thức thanh toán trực tuyến này mang lại sự tiện lợi, giúp khách hàng tiếp cận mọi dịch vụ ngân hàng 24/7 mà không cần đến trực tiếp ngân hàng, từ bất kỳ đâu.
Phương thức thanh toán này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu thanh toán cho các giao dịch nhỏ và dịch vụ tự động không có nhân viên phục vụ Để trở thành thành viên, khách hàng cần cung cấp số điện thoại di động và tài khoản cá nhân dùng để thanh toán Sau khi đăng ký, khách hàng sẽ nhận được một mã số định danh (ID), giúp việc cung cấp thông tin thanh toán trở nên nhanh chóng và chính xác Bên cạnh đó, khách hàng cũng sẽ nhận được một mã số cá nhân (PIN) để xác nhận giao dịch khi nhà cung cấp dịch vụ yêu cầu.
2.1.2.2 Phân loại dịch vụ Mobile banking
Các mô hình lý thuyết đo lường chất lượng dịch vụ
2.2.1 Mụ hỡnh đỏnh giỏ chất lƣợng kỹ thuật, chức năng của Grửnroos
Theo mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ, khách hàng so sánh giá trị mong đợi trước khi sử dụng dịch vụ với giá trị thực nhận sau khi sử dụng Grönroos xác định ba tiêu chí để đo lường chất lượng dịch vụ: chất lượng kỹ thuật, chất lượng chức năng và hình ảnh.
Hỡnh 2.1: Mụ hỡnh chất lƣợng kỹ thuật – chức năng của Grửnroos
(1) Chất lƣợng kỹ thuật mô tả dịch vụ đƣợc cung cấp là gì và chất lƣợng mà khách hàng nhận đƣợc từ dịch vụ
(2) Chất lƣợng chức năng mô tả dịch vụđƣợc cung cấp thế nào hay làm thế nào khách hàng nhận đƣợc kết quả chất lƣợng kỹ thuật
Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng thương hiệu, chủ yếu dựa vào chất lượng kỹ thuật và chức năng của dịch vụ Bên cạnh đó, các yếu tố như truyền thống, truyền miệng, chính sách giá và PR cũng góp phần không nhỏ vào việc hình thành hình ảnh của dịch vụ.
2.2.2 Mô hình khoảng cách chất lƣợng dịch vụ của Parasuraman và cộng sự (1985)
Theo Parasuraman và cộng sự (1985), chất lượng dịch vụ được định nghĩa là sự chênh lệch giữa kỳ vọng của khách hàng và cảm nhận của họ sau khi trải nghiệm dịch vụ.
Mô hình chất lƣợng dịch vụ đƣợc xây dựng dựa trên phân tích các khoảng cách chất lƣợng dịch vụ (Hình 2.2)
(Nguồn: Parasuraman và cộng sự, 1985)
Hình 2.2: Mô hình khoảng cách chất lƣợng dịch vụ của Parasuraman và cộng sự
Khoảng cách 1 (KC1): Khoảng cách giữa nhận thức của công ty về kỳ vọng của khách hàng với kỳ vọng của khách hàng
Khoảng cách 2 (KC2): Khoảng cách giữa nhận thức của công ty về kỳ vọng của khách hàng với các tiêu chuẩn chất lƣợng dịch vụ
Khoảng cách 3 (KC3): Khoảng cách giữa tiêu chuẩn dịch vụ với dịch vụ thực tế cung cấp cho khách hàng
Khoảng cách 4 (KC4): Khoảng cách giữa chất lƣợng dịch vụ thực tế cung cấp và chất lƣợng dịch vụ đã thông tin tới khách hàng
Khoảng cách 5 (KC5) là khoảng cách giữa dịch vụ khách hàng nhận được và kỳ vọng của họ về dịch vụ Năm 1988, mô hình này được gọi là mô hình SERVQUAL, nhằm đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ Mô hình đã rút gọn 10 đặc tính chất lượng dịch vụ thành 5 đặc tính cơ bản: tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ, đồng cảm và phương tiện hữu hình.
2.2.3 Mô hình E-SQ (E-S-QUAL và E-RecS-QUAL)
E-SQ là mô hình tương tự như SERVQUAL, nhưng được thiết kế chuyên biệt để đo lường chất lượng dịch vụ thương mại điện tử Mô hình do Parasuraman, Zeithaml và Malhotra kiểm nghiệm và phát triển năm 2000 Malhotra nghiên cứu cảm nhận của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ đối với các dịch vụ thương mại điện tử, Mô hình này được phát triển qua ba giai đoạn Trong giai đoạn đầu, Parasuraman, Zeithaml và Malhotra tiến hành nghiên cứu định lƣợng với hình thức “nhóm tập trung” (focus group), mỗi nhóm bao gồm từsáu đến bẩy người
Nghiên cứu cho thấy phản ứng của các nhóm đối với các yếu tố chất lượng dịch vụ thương mại điện tử rất nhất quán Khách hàng đánh giá dịch vụ thương mại điện tử bằng các thang đo tương tự như dịch vụ truyền thống, không phân biệt ngành/lĩnh vực Các học giả xác định 11 yếu tố đánh giá dịch vụ thương mại điện tử, bao gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, khả năng tiếp cận, độ linh hoạt, trang web dễ sử dụng, sự hiệu quả, sự đảm bảo, hiểu biết về giá cả, thiết kế trang web và mức độ cá nhân hóa dịch vụ Chi tiết về các yếu tố này được trình bày trong bảng 2.1.
Bảng 2.1: Các yếu tố quyết định chất lượng dịch vụthương mại điện tử
Sự tin cậy của một trang web phụ thuộc vào khả năng vận hành ổn định, tính chính xác của thông tin cung cấp và khả năng thực hiện đúng những cam kết đã đưa ra.
Khả năng đáp ứng Phản hồi nhanh và hỗ trợ khách hàng khi họ có thắc mắc hoặc gặp vấn đề
Khả năng tiếp cận Tốc độ truy cập của trang web; khả năng tiếp cận/liên lạc với công ty khi cần
Tình linh hoạt Các chọn lựa về phương thức thanh toán, vận chuyển hàng và chính sách trả lại hàng
Trang web dễ sử dụng/ dễ định hướng (Ease of
Trang web có tính năng hỗ trợngười dùng tìm kiếm một cách dễ dàng khi cần; việc di chuyển giữa các trang thực hiện dễ dàng
Sự hiệu quả Trang web dễ sử dụng, cấu trúc hợp lý
Cảm giác tin tưởng của khách hàng khi sử dụng trang web được xây dựng từ danh tiếng của công ty, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, cùng với thông tin trung thực được trình bày một cách rõ ràng trên trang.
Tình bảo mật Mức độ mà khách hàng tin tưởng khi chia sẻ những thông tin cá nhân và thẻ tín dụng trên trang web
Giá cả Khảnăng xác định và so sánh giá sản phẩm, giá vận chuyển, tổng giá trong quá trình mua sắm
Giao diện trang web Trang web đƣợc thiết kếnhƣ thế nào
Cá nhân hóa dịch vụ Mức độ cá nhân hóa các thông tin hiển thị trên trang web với từng khách hàng
Các thang đo trong nghiên cứu này tương đồng với thang SERVQUAL, nhưng bổ sung thêm các yếu tố liên quan đến môi trường Internet như tính dễ sử dụng của trang web, tính linh hoạt, hiệu quả, giao diện và hiểu biết về giá cả Trong giai đoạn 2 của dự án, Parasuraman cùng cộng sự đã phát triển một thang đo gồm 121 biến và tạo ra phiếu điều tra với các câu hỏi liên quan Sau khi thu thập dữ liệu từ những người có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến, họ đã rút gọn từ 11 thang đo xuống còn 7 và giới thiệu hai mô hình: E-S-QUAL để đo lường chất lượng dịch vụ thương mại điện tử và E-RecS-QUAL để đánh giá khả năng xử lý khiếu nại khách hàng.
Các yếu tố Mô tả
Tính hiệu quả (Efficiency) Tốc độ truy cập và sử dụng trang web
Khả năng hoàn thành dịch vụ (Fulfillment)
Mức độ nhà cung cấp dịch vụ thực hiện các cam kết về giao hàng và khả năng cung ứng hàng
Tính sẵn sàng của hệ thống
Các chức năng của trang web hoạt động chính xác
Tính bảo mật Mức độ bảo mật các thông tin cá nhân khách hàng
(Nguồn: Parasuraman và cộng sự, 2005)
Bảng 2.3: Mô hình E-RecS-QUAL
Các yếu tố Mô tả
Khả năng đáp ứng Xử lý hiệu quả các khiếu nại khách hàng
Khả năng đền bù Mức độ nhà cung cấp dịch vụ đền bù cho những vấn đề khách hàng gặp phải
Khả năng liên hệ Khả năng liên lạc hướng dẫn khách hàng qua điện thoại và email
(Nguồn: Parasuraman và cộng sự, 2005)
2.2.4 Mô hình đánh giá chất lƣợng dịch vụ trong ngân hàng trực tuyến của Broderick và Vachirapornpuk (2002)
Một trong những thách thức lớn đối với các công ty cung cấp dịch vụ qua Internet là quản lý chất lượng dịch vụ từ xa Kênh cung cấp này đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong mối quan hệ tương tác với khách hàng và ảnh hưởng đến hành vi của họ.
Trong nghiên cứu của mình, Broderick và Vachirapornpuk (2002) đã đề xuất và thử nghiệm một mô hình chất lƣợng dịch vụ ngân hàng Internet (Hình 2.3)
Hình 2.3: Mô hình đánh giá chất lƣợng dịch vụ trong ngân hàng trực tuyến của Broderick và Vachirapornpuk
Nghiên cứu đã quan sát và phân tích các trang web xã hội của Anh để hiểu nhận thức của khách hàng về ngân hàng qua Internet và các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức này Trong lĩnh vực dịch vụ Internet, năm yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ bao gồm: kỳ vọng của khách hàng, hình ảnh và danh tiếng của tổ chức, các khía cạnh liên quan đến thiết lập dịch vụ, sự tiếp xúc dịch vụ thực tế và sự tham gia của khách hàng.
Các nghiên cứu liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện ở các quốc gia khác nhau nhằm áp dụng thang đo E-SQ, với mục tiêu xác nhận chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là dịch vụ Mobile banking trong ngành ngân hàng.
Jun và Cai (2001) đã phát triển các biến quan sát để đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, phân loại thành ba nhóm chính: chất lượng dịch vụ khách hàng, chất lượng hệ thống trực tuyến và chất lượng sản phẩm dịch vụ ngân hàng Tuy nhiên, 17 biến quan sát này chưa được xác nhận thực nghiệm từ dữ liệu người dùng Nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002) cho thấy các yếu tố như thiết lập dịch vụ, sự kiện giao dịch và hiệu quả giao dịch điện tử có ảnh hưởng lớn đến đánh giá chất lượng dịch vụ Mặc dù vậy, các nghiên cứu này vẫn còn thiếu tính cụ thể và chưa kiểm định chính xác thang đo chất lượng dịch vụ trực tuyến tại các ngân hàng.
Nghiên cứu của Jayawardhena (2004) tại Anh đã áp dụng thang đo SERVQUAL để đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, với năm khái niệm chính: khả năng truy cập, giao diện, tin cậy, sự quan tâm và uy tín Trong khi đó, Siu & Mou (2005) đã phát triển một thang đo E-SQ thông qua khảo sát 195 người sử dụng ngân hàng trực tuyến ở Hồng Kông, xác định bốn yếu tố quan trọng trong chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến: uy tín, hiệu quả, khả năng xử lý vấn đề và an ninh bảo mật.
Kenova và Jonasson (2006), cùng với Collier và Bienstock (2006), chỉ ra rằng nhiều nghiên cứu trước đây về chất lượng dịch vụ điện tử chủ yếu tập trung vào tương tác giữa người tiêu dùng và trang Web, trong khi thiếu cái nhìn tổng thể về chất lượng dịch vụ điện tử Các tác giả đã phát triển và kiểm định khung khái niệm E-S-QUAL, giúp khách hàng đánh giá dịch vụ một cách hiệu quả Kết quả nghiên cứu khẳng định rằng mô hình lý thuyết này phù hợp với thực tiễn và cho thấy chất lượng dịch vụ điện tử bao gồm nhiều yếu tố, không chỉ giới hạn ở sự tương tác của khách hàng với trang Web.
Ho và Lin (2010) đã phát triển thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến dựa trên mẫu 500 người dùng ngân hàng điện tử tại Đài Loan, xác định năm thành phần chính: hiệu quả, sự đáp ứng, tính bảo mật riêng tư, bảo đảm liên lạc, bồi thường, giao diện và sự tùy biến Khác với các nghiên cứu trước đây sử dụng thang đo SERVQUAL, thang đo chất lượng dịch vụ trực tuyến cần áp dụng E-SQ do có những đặc điểm riêng Mặc dù đã có một số nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, vẫn còn thiếu quy mô toàn diện trong đo lường dịch vụ ngân hàng điện tử, và cần nghiên cứu sâu hơn về sự khác biệt văn hóa và cung cấp dịch vụ giữa các tổ chức.
Nghiên cứu của Sundas Saeed và các cộng sự (2015) tại các ngân hàng thương mại ở Pakistan đã xác định năm yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, bao gồm Độ tin cậy, Sự đồng cảm, Danh tiếng, Thiết kế trang web/phần mềm và Sự bảo mật.
Nghiên cứu của Jamil Hammoud, Rima M Bizri và Ibrahim El Baba (2018) đã điều tra mối quan hệ giữa các khía cạnh chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và sự hài lòng của khách hàng tại Lebanon Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát và phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính với SPSS và Amos (20) Kết quả cho thấy độ tin cậy, hiệu quả và dễ sử dụng, khả năng đáp ứng và giao tiếp, cùng với bảo mật và quyền riêng tư đều ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, trong đó độ tin cậy là yếu tố có tác động mạnh nhất.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Thành Công (2015) chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ ngân hàng đã có những tiến bộ đáng kể Việc đánh giá chất lượng nên tập trung vào từng loại hình dịch vụ cụ thể, thay vì đánh giá chung cho tất cả dịch vụ Các yếu tố trong thang đo chất lượng dịch vụ cần phản ánh đúng đặc thù của dịch vụ ngân hàng Tuy nhiên, các thang đo hiện tại cho dịch vụ ngân hàng điện tử vẫn chỉ được xem như các dịch vụ ngân hàng thông thường Nguyễn Thành Công (2015) cũng nhấn mạnh rằng nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng tại Việt Nam, đặc biệt là dịch vụ ngân hàng điện tử, cần được phát triển hơn nữa.
(2008), Lê Văn Huy (2008), Nguyễn Văn Thông (2010), Văn Dinh và ctg
Nghiên cứu của Phạm vĩ Phương (2014) và Hồ Bạch Nhật cùng Trần Thanh Sang (2016) đã kiểm định mô hình SERVQUAL của Parasuraman (1988) và so sánh với mô hình Grönroos (1984) bằng cách điều chỉnh một số tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ (CLDV) Việc kiểm định mô hình E-SQ là cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh dịch vụ ngân hàng điện tử và Mobile banking tại Việt Nam, giúp nghiên cứu có cái nhìn chính xác hơn về khách hàng Đỗ Thanh Tùng (2015) đã áp dụng mô hình lý thuyết trong nghiên cứu sự hài lòng khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại Chi nhánh ngân hàng Phương Đông Đà Nẵng, xây dựng mô hình 5 nhân tố: cảm nhận lợi ích, sự dễ sử dụng, sự thuận tiện, sự phù hợp với công việc, và sự tin cậy Kết quả cho thấy chỉ có 3 nhân tố là sự phù hợp với công việc, sự thuận tiện và sự tin cậy có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, trong khi cảm nhận lợi ích và sự dễ sử dụng không có tác động.
Nguyễn Hồng Quân (2020) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, trong chiến lược phát triển của các ngân hàng thương mại Nghiên cứu sử dụng mô hình e-SERVQUAL và dữ liệu từ khảo sát 225 khách hàng thường xuyên của ngân hàng thương mại Tiên Phong để đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Kết quả cho thấy có 6 yếu tố chính ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, bao gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, phương tiện điện tử, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và giá cả, chi phí dịch vụ.
Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) đã nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Mobile banking, dựa trên mô hình E-SQ và các nghiên cứu trước đó Mẫu dữ liệu được thu thập từ 320 khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại các ngân hàng thương mại ở tỉnh Đồng Nai Kết quả nghiên cứu cho thấy 61.1% sự biến thiên trong sự hài lòng về chất lượng dịch vụ.
Mobile banking đƣợc giải thích bởi các yếu tố: sự đồng cảm, sự đáp ứng, ƣu đãi, sự bảo đảm, sự hiệu quả, thiết kết và bảo mật.
Mô hình nghiên cứu đề xuất và giả thuyết nghiên cứu
2.4.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Trong luận văn này, tác giả áp dụng thang đo chất lượng dịch vụ Mobile banking bao gồm các yếu tố: Hiệu quả, Bảo mật, Đáp ứng, Bảo đảm, Đồng cảm, Thiết kế trang web/phần mềm và Ƣu đãi Các yếu tố Hiệu quả, Bảo mật, Đồng cảm và Đáp ứng được lấy từ mô hình E-SQ 2005, trong khi Bảo đảm, Ƣu đãi và Thiết kế là những yếu tố bổ sung từ mô hình E-SQ phát triển năm 2000, dựa trên các nghiên cứu trước đó như của Ho và Lin (2010), Collier và Bienstock (2006).
(Nguồn: Tổng hợp đề xuất của tác giả)
Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 7 yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking, với các khái niệm liên quan được trình bày chi tiết như sau:
Hiệu quả Bảo mật Đáp ứng Bảo đảm Thiết kế Đồng cảm Ƣu đãi
Chất lƣợng dịch vụ Mobile banking
Hiệu quả được định nghĩa bởi Parasuraman và cộng sự (2005) là khả năng thực hiện dễ dàng, dễ hiểu và xử lý thông tin, cùng với tốc độ truy cập và sử dụng phần mềm hoặc trang web cung cấp dịch vụ Điều này bao gồm việc tải phần mềm hoặc trang web nhanh chóng, tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng và các yếu tố tương tự Định nghĩa này nhấn mạnh sự quan trọng của việc điều hướng dễ dàng và truy cập thuận tiện, như đã đề cập trong giai đoạn đầu phát triển dụng cụ điện tử E-SERVQUAL.
Bảo mật (Privacy/Trust): Parasuraman và ctg (2005), Kenova và Jonasson
Mức độ an toàn của phần mềm và trang web, theo định nghĩa của Collier và Bienstock (2006), Kenova và Jonasson (2006), bao gồm việc bảo mật thông tin cá nhân và giao dịch của khách hàng, cũng như các hoạt động trên nền tảng Điều này đảm bảo rằng người dùng có thể thực hiện các biện pháp bảo mật mà họ cảm thấy an toàn và hiện đại hơn Đồng thời, sự phản hồi và liên hệ giữa khách hàng và ngân hàng trong quá trình đánh giá cũng rất quan trọng, bao gồm việc xử lý hiệu quả các vấn đề và phản hồi qua phần mềm/trang web, cùng với việc cung cấp các kênh hỗ trợ như điện thoại hoặc tổng đài trực tuyến.
Bảo đảm (Assurance) được định nghĩa theo Parasuraman & cộng sự (2000) là sự tự tin mà khách hàng cảm nhận khi sử dụng phần mềm hoặc trang web, dựa vào danh tiếng của nhà cung cấp Các sản phẩm, dịch vụ và thông tin cần được trình bày rõ ràng và trung thực Trong khung chất lượng dịch vụ truyền thống (thang đo SERVQUAL), bảo đảm được mô tả là "kiến thức và lịch sự của nhân viên, cùng khả năng truyền tải lòng tin và sự tự tin" (Parasuraman, 1985) Cả hai định nghĩa đều nhấn mạnh tầm quan trọng của sự bảo đảm trong dịch vụ truyền thống và dịch vụ trực tuyến.
Thiết kế trang web là yếu tố quan trọng trong việc tạo ấn tượng thẩm mỹ và trải nghiệm người dùng, như được chỉ ra bởi nghiên cứu của Parasuraman (2000) và Ho & Lin (2010) Sự kết hợp giữa nội dung cập nhật và thiết kế trực quan giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin, điều này rất cần thiết cho việc mua sắm trực tuyến, nơi mà thông tin có thể được tìm thấy nhanh chóng mà không cần sự trợ giúp của nhân viên bán hàng (Zeithaml và ctg, 2002) Đồng thời, thiết kế tốt không chỉ cải thiện khả năng sử dụng mà còn tăng cường trải nghiệm người dùng trong các dịch vụ ngân hàng trực tuyến Về khía cạnh đồng cảm, nó được định nghĩa là việc cung cấp sự chăm sóc và chú ý cá nhân đến khách hàng, với mục tiêu đáp ứng nhu cầu thực sự của họ (Parasuraman và ctg, 1985) Sự tùy chỉnh cũng rất quan trọng, cho phép người dùng cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên sở thích và hành vi giao dịch của họ.
Yếu tố bồi thường trong dịch vụ ngân hàng trực tuyến được định nghĩa là mức độ mà website đền bù cho khách hàng khi có vấn đề xảy ra, ban đầu được sử dụng để đo chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến Qua thời gian, khái niệm này đã phát triển liên quan đến thông tin giá cả trong giai đoạn đầu của E-SERVQUAL, từ đó mở rộng sang các ưu đãi thuận lợi cho dịch vụ ngân hàng trực tuyến Các nghiên cứu của Collier và Bienstock (2006), Kenova và Jonasson (2006) đã chỉ ra rằng việc cung cấp giá cả hợp lý và các hình thức khuyến mãi dựa trên giao dịch có thể nâng cao chất lượng dịch vụ Ho & Lin (2010) định nghĩa ưu đãi như dịch vụ giá trị gia tăng, với mức giá phù hợp hoặc lệ phí thấp hơn so với dịch vụ ngân hàng truyền thống, từ đó gia tăng chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và khả năng cạnh tranh của ngân hàng.
Dựa trên bảy yếu tố cơ bản của thang đo E-SQ, nghiên cứu này kiểm chứng thang đo lường chất lượng dịch vụ Mobile banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Thủ Dầu Một Các giả thuyết nghiên cứu được xây dựng nhằm đánh giá hiệu quả và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ này.
Theo Broderick và Vachropompuk (2002), Siu & Mou (2005), Ho và Lin
(2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang
Hiệu quả là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Nghiên cứu này đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố hiệu quả trong lĩnh vực này.
Giả thuyết H 1 : Hiệu quả có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Nghiên cứu của Siu & Mou (2005), Ho và Lin (2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng bảo mật là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, tác giả trong nghiên cứu này đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố bảo mật.
Giả thuyết H 2 : Bảo mật có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Ho và Lin (2010), Nguyễn Hồng Quân (2020), Nguyễn Thành Công
Theo nghiên cứu của Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), sự đáp ứng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Do đó, tác giả trong nghiên cứu này đã đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố sự đáp ứng.
Giả thuyết H 3 : Đáp ứng có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Siu & Mou (2005), Ho và Lin (2010), Đỗ Thanh Tùng (2015), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), sự bảo đảm là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ mobile banking Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố sự bảo đảm.
Giả thuyết H 4 : Bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), thiết kế đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố thiết kế trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H 5 : Thiết kế có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Nguyễn Hồng Quân (2020), và Bùi Văn Thụy cùng Nguyễn Tiến Quang (2020), đồng cảm được xác định là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, trong bài nghiên cứu này, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố đồng cảm.
Giả thuyết H 6 : Đồng cảm có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụMobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Nguyễn Hồng Quân (2020), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), ưu đãi đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile banking Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố ưu đãi trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H 7 : Ưu đãi có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp, trong đó tác giả gửi đi 50 bảng câu hỏi cho khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Thủ Dầu Một Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định độ tin cậy của thang đo và thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện ngay sau nghiên cứu định lượng sơ bộ, nhằm khảo sát trực tiếp khách hàng Thời gian lấy mẫu diễn ra từ tháng 04 đến tháng 07 năm 2020 tại Bộ phận giao dịch khách hàng của BIDV Chi nhánh Thủ Dầu Một cùng với các phòng giao dịch trực thuộc.
Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu đƣợc cụ thể hóa thông qua sơ đồ sau:
Hình 3.1: Quy trình thực hiện nghiên cứu
XÁC ĐỊ NH V ẤN ĐỀ NGHIÊN C Ứ U - Mục tiêu, cơ sở nghiên cứu
LÊN K Ế HO Ạ CH NGHIÊN C Ứ U - Lên kế hoạch thực hiện
- Viết đề cương nghiên cứu
THU TH Ậ P S Ố LI Ệ U LIÊN QUAN - Thông tin về khu vực nghiên cứu
- Mã hóa dữ liệu, làm sạch dữ liệu
PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ SỐ
- Cronbach‟s Alpha và đánh giá sơ bộ thang đo
- Kiểm định độ tin cây EFA và giá trị thang đo
- Phân tích dữ liệu: thống kê, mô tả, hồi quy
- Phân tích kết quả xử lý số liệu
- Kết luận và kiến nghị
Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu, cơ sở lý luận, phương pháp nghiên cứu
Bước 2 trong quá trình nghiên cứu là lập kế hoạch thực hiện, tham khảo tài liệu liên quan từ các nghiên cứu trước, sau đó viết đề cương báo cáo, thiết lập mô hình và đề xuất giả thuyết.
Bước 3: Soạn thảo bảng câu hỏi sơ bộ và chỉnh sửa để tạo thành bảng chính thức Tiến hành thảo luận nhóm và xin ý kiến từ các chuyên gia Khi bảng hỏi đã hoàn thiện, tiến hành cuộc điều tra chính thức.
334 mẫu, sau đó mã hóa, làm sạch dữ liệu
Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đã xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile Banking, bao gồm Hiệu quả, Bảo mật, Đáp ứng, Bảo đảm, Thiết kế, Đồng cảm và Ƣu đãi Để có cái nhìn tổng quan về các nhân tố này, tác giả đã thảo luận với 10 chuyên gia có kinh nghiệm trong ngành, trong đó có 1 giám đốc, 2 phó giám đốc, 4 trưởng phòng và 3 phó phòng.
Danh sách chuyên gia tham gia khảo sát đƣợc thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.1: Kết quả ý kiến chuyên gia
STT Chuyên gia Chức danh Ý kiến
1 Nguyễn Tuân Giám đốc Đồng ý
2 Lý Ngọc Linh Phó giám đốc Đồng ý
3 Nguyễn Xuân Vũ Phó giám đốc Đồng ý
4 Nguyễn Thị Duyên TP Phòng KHDN Đồng ý
5 Võ Hoàng Quốc Việt PTP Phòng KHDN Đồng ý
6 Tô Tấn Danh TP Phòng KHCN Đồng ý
7 Huỳnh Lê Phương Trình PTP Phòng KHCN Đồng ý
8 Nguyễn Thị Bích Thuyên TP Phòng giao dịch Đồng ý
9 Nguyễn Thị Xuân Trúc PTP Phòng giao dịch Đồng ý
10 Nguyễn Xuân Đáng TP Quản lý rủi ro Đồng ý
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các chuyên gia đều nhất trí về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Dựa trên phân tích lý thuyết và các nghiên cứu trước đây, tác giả đã tiếp tục thảo luận với các chuyên gia về các hướng tác động, và nhận được những kết quả đáng chú ý.
Bảng 3.2: Kết quả ý kiến chuyên gia về dấu tác động
STT Yếu tố Dấu tác động Ý kiến chuyên gia Đồng ý Không đồng ý
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Bước 4 yêu cầu phân tích các phương pháp đo lường bằng cách sử dụng hệ số Cronbach's Alpha, với yêu cầu hệ số đạt trên 0.6, và kiểm định độ tin cậy qua EFA Dữ liệu sẽ được phân tích thống kê, mô tả và hồi quy để đánh giá mối quan hệ giữa 7 biến độc lập: hiệu quả, bảo mật, đáp ứng, bảo đảm, thiết kế, đồng cảm và ưu đãi, với biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ Mobile banking Bước 5 là viết và hoàn thiện luận văn.
Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA), trong đó quy tắc kinh nghiệm cho rằng kích thước mẫu tối thiểu cần đạt ít nhất 5 lần số biến được phân tích, theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 30 biến quan sát, bao gồm cả biến độc lập và biến phụ thuộc, do đó kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là 150 mẫu Để đảm bảo tính thực tiễn trong phân tích, nghiên cứu này đã thu thập 334 mẫu.
Phương pháp thu thập dữ liệu được thực hiện bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng đã thực hiện giao dịch và đăng ký dịch vụ Mobile Banking tại Chi nhánh BIDV.
Công cụ đo lường chất lượng dịch vụ
Dựa trên kết quả nghiên cứu định tính, tác giả đã tổng hợp và xây dựng các thang đo cho các yếu tố chất lượng dịch vụ Mobile banking Từ đó, tác giả thiết kế bảng hỏi nghiên cứu định lượng bao gồm 7 thành phần nhằm đo lường các nhân tố khác nhau Mỗi nhân tố được đánh giá bằng thang đo Likert với 5 mức độ: Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý, Mức 2: Không đồng ý, Mức 3: Phân vân, Mức 4: Đồng ý, và Mức 5: Hoàn toàn đồng ý.
Bảng 3.3: Thang đo các yếu tố chất lƣợng dịch vụ Mobile banking
Yếu tố Mã hóa Thang đo Nghiên cứu tham chiếu
HQ1 Trang web/phần mềm có thể xử lý thông tin và giao dịch một cách nhanh chóng
Parasuraman và ctg (2005); Ho&Lin (2010), Bùi Văn Thụy
HQ2 Người dùng có thể thấy thông tin cần thiết một cách dễ dàng trên trang web/phần mềm
HQ3 Tốc độ tải trang trong trang web/phần mềm nhanh HQ4 Dễ dàng truy cập trang web/phần mềm tại các địa điểm/phương tiện khác nhau
HQ5 Thông tin do trang web/phần mềm cung cấp dễ hiểu và dễ xử lý
Kenova và Jonasson (2006), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
Trang web/phần mềm bảo vệ thông tin cá nhân của người sử dụng và không sử dụng sai mục đích
Parasuraman và ctg (2005); Zeithaml và ctg (2000) , Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
BM2 Trang web/phần mềm bảo vệ thông tin về tài khoản và thẻ ngân hàng của người dùng
BM3 Các truy cập trên trang web/phần mềm đƣợc thực Kenova và Jonasson (2006),
Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến
Yếu tố Mã hóa Thang đo Nghiên cứu tham chiếu hiện ở chế độ an toàn của trình duyệt và ứng dụng Quang (2020)
Người sử dụng tin tưởng vào tính an toàn trong giao dịch đƣợc cung cấp trên trang web/phần mềm
Parasuraman và ctg (2005); Zeithaml và ctg (2000), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
Trang web/phần mềm cung cấp các cách thức bảo mật an toàn (mật khẩu, mã PIN, tin nhắn và Smart OTP…)
Kenova và Jonasson (2006), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Đáp ứng
DU1 Trang web/phần mềm cung cấp đƣợc các dịch vụ đáp ứng đƣợc nhu cầu của khách hàng
Parasuraman và ctg (2005); Zeithaml và ctg (2000) , Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
Trang web/phần mềm có thể cung cấp các biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng
Zeithaml và ctg (200), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang
Ngân hàng cung cấp các kênh hỗ trợ người dùng dịch vụ ngân hàng điện tử thông qua điện thoại, tổng đài trực tuyến, nhân viên hỗ trợ
Parasuraman và ctg (2005); Zeithaml và ctg (2000), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) đảm Bảo
BD1 Danh tiếng và hình ảnh của ngân hàng cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử này là tốt
Parasuraman và ctg (2005); Zeithaml và ctg (2000), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
BD2 Hệ thống giao dịch là ổn định, đáng tin cậy, không có tình trạng giao dịch bị lỗi
Parasuraman và ctg (2005), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
BD3 Các nhân viên tƣ vấn dịch vụ có kiến thức và khả năng chuyên môn tốt
BD4 Các nhân viên tƣ vấn dịch vụ có thái độ phục vụ tốt
BD5 Các thông tin hướng dẫn được cung cấp là chính xác và đáng tin cậy
Trang web/phần mềm có cung cấp các cách khác nhau để lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch rất linh hoạt
Zeithaml và ctg (2000); Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
Yếu tố Mã hóa Thang đo Nghiên cứu tham chiếu
TK2 Trang web/phần mềm có cấu trúc, nội dung và hình ảnh rõ ràng
Zeithaml và ctg (2000); Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) TK3
Các thông tin khuyến mãi và ưu đãi cho người dùng được trình bày nổi bật trên trang web/phần mềm
TK4 Thông tin do trang web/phần mềm cung cấp luôn cập nhật kịp thời Đồng
Trang web/phần mềm cho phép cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh theo nhu cầu, thói quen của khách hàng
Zeithaml và ctg (2000); Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
DC2 Cung cấp đầy đủ thông tin về các tính năng của các sản phẩm hoặc dịch vụ khác nhau
Parasuraman và ctg (2005), , Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020)
Cổng thanh toán của dịch vụ ngân hàng điện tử được nhiều đơn vị và nhà cung cấp hỗ trợ và chấp thuận, cho thấy sự tin cậy và tính hiệu quả của nó trong giao dịch tài chính.
Cung cấp bản hướng dẫn, video giới thiệu cụ thể, dễ hiểu về sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng Ƣu đãi
Dịch vụ ngân hàng điện tử hiện nay mang lại lãi suất và phí dịch vụ hợp lý cho việc đăng ký và duy trì Nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho và Lin (2010), cũng như Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng tính cạnh tranh của các dịch vụ này ngày càng gia tăng.
Dịch vụ ngân hàng điện tử cung cấp mức lãi suất và lệ phí phù hợp cho thực hiện các giao dịch
UD3 Việc bồi hoàn khoản phí khi khiếu nại, hủy giao dịch đƣợc thực hiện nhanh chóng Ho và Lin (2010), Bùi Văn
UD4 Dịch vụ ngân hàng điện tử cung cấp các khuyến mãi, ƣu đãi hấp dẫn
Chất lƣợng dịch vụ CLDV1 Khách hàng hài lòng về chất lƣợng dịch vụ Mobile
Yếu tố Mã hóa Thang đo Nghiên cứu tham chiếu
CLDV2 Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Mobile Banking
(Parasuraman & ctg, 1988) CLDV3 Khách hàng giới thiệu dịch vụ
Mobile Banking tới bạn bè, người thân
(Nguồn: Tổng hợp đề xuất của tác giả)
Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu khảo sát sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 để phân tích tác động của các yếu tố đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu Một Nghiên cứu sẽ áp dụng một số phương pháp phân tích cụ thể để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của kết quả.
3.5.1 Phân tích thống kê mô tảđặc điểm mẫu
Thống kê mô tả là các chỉ số tóm tắt và mô tả một tập dữ liệu cụ thể, có thể đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của tổng thể.
Thống kê mô tả giúp chúng ta hiểu rõ các tính chất của một bộ dữ liệu thông qua các tóm tắt ngắn gọn về mẫu và thông số của dữ liệu Các thông số xu hướng tập trung phổ biến nhất trong thống kê mô tả bao gồm giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, được áp dụng rộng rãi trong nhiều cấp độ toán học và thống kê.
Giá trị trung bình đƣợc tính bằng cách cộng tất cả các số liệu trong tập dữ liệu sau đó chia cho số lƣợng dữ liệu trong tập
Thống kê mô tả đƣợc sử dụng để cung cấp những thông tin định lƣợng phức tạp của một bộ dữ liệu lớn thành các mô tả đơn giản
Thống kê mô tả bao gồm hai loại chính: đo lường xu hướng tập trung và đo lường biến động Đo lường xu hướng tập trung gồm các chỉ số như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, trong khi đo lường biến động bao gồm độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ nhọn và độ lệch.
Phân tích thống kê tần số được sử dụng để mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát thông qua phương pháp định tính.
Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập bình quân hàng tháng
3.5.2 Phân tích độ tin cậy và kiểm định mô hình
Dữ liệu được thu thập và xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 Phân tích dữ liệu bao gồm việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hai công cụ chính: (1) Hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và (2) Phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu bao gồm phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết Việc kiểm định sự khác biệt giúp phân tích tác động của các đặc tính đối tượng khảo sát đến kết quả nghiên cứu.
3.5.2.1 Đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach's Alpha, giúp xác định các câu hỏi cần giữ lại hoặc loại bỏ (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2018) Những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại, trong khi thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach's Alpha đạt từ 0.6 trở lên (Nunnally & Bemsteri, 1994; Slater, 1995) Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng hệ số Cronbach's Alpha từ 0.8 trở lên cho thấy thang đo có độ tin cậy cao, trong khi từ 0.7 đến gần 0.8 là có thể sử dụng Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng chỉ ra rằng Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên có thể chấp nhận được khi khái niệm đo lường là mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu.
3.5.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố là phương pháp chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Trong phân tích nhân tố EFA, một số chỉ số quan trọng cần lưu ý bao gồm:
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp Ngược lại, nếu KMO nhỏ hơn 0.5, điều này cho thấy phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett’s được sử dụng để kiểm tra giả thuyết về sự tương quan giữa các biến quan sát; nếu kết quả kiểm định có ý nghĩa (Sig < 0.05), điều này chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2018).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings) là hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố, với giá trị lớn hơn 0.5 được coi là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & cộng sự, 1998) Các hệ số tải nhân tố > 0.3 được xem là mức tối thiểu, > 0.4 là quan trọng, và ≤ 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998) Phương pháp phân tích nhân tố sử dụng "Principal Component Analysis" với phép quay "Varimax" để đo lường các thành phần.
Hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 cho thấy phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue vượt quá 1 mới được xem là có ý nghĩa trong phân tích.
1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích Nếu nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt
3.5.2.3 Kiểm định sự phù hợp mô hình
Các thang đo đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích tương quan và phân tích hồi quy để kiểm định giả thuyết Với các biến được đo bằng thang đo khoảng, tác giả áp dụng phân tích tương quan Pearson nhằm xác định mối quan hệ thống kê có ý nghĩa giữa chất lượng dịch vụ Mobile banking và các biến cảm nhận chất lượng dịch vụ Mobile banking trước khi thực hiện phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được thực hiện bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất nhằm kiểm định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Phương pháp nhập biến Enter được áp dụng, và hệ số xác định R² điều chỉnh được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình Để đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy, cần kiểm định các giả thuyết như mối liên hệ tuyến tính thông qua biểu đồ phân tán (Scatterplot), phương sai của phần dư không đổi bằng hệ số tương quan hạng Spearman, phân phối chuẩn của phần dư qua Histogram và P-P plot, tính độc lập của phần dư với thống kê Durbin-Watson, và hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến bằng VIF cho thấy nếu VIF ≤ 10 thì không xảy ra hiện tượng này (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là cần thiết để hiểu rõ hơn về sự ảnh hưởng của các yếu tố này Đồng thời, cần xem xét hiện tượng phương sai thay đổi thông qua việc phân tích mối quan hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán của biến phụ thuộc Điều này giúp xác định tính chính xác của mô hình hồi quy và cải thiện độ tin cậy của các kết quả nghiên cứu.
KÊT QUẢ NGHIÊN CỨU
Tổng quan về đơn vị nghiên cứu
4.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển
Ngân hàng TMCP Đầu tƣ và Phát triển Việt Nam - Chi nhánh Thủ Dầu Một
BIDV CN Thủ Dầu Một là chi nhánh cấp 1 trực thuộc BIDV, đại diện pháp nhân của ngân hàng với con dấu và bảng tổng kết tài sản Chi nhánh có nhiệm vụ thực hiện các hoạt động của BIDV theo ủy quyền của Tổng giám đốc và là đơn vị hạch toán phụ thuộc trong hệ thống BIDV.
BIDV CN Thủ Dầu Một đƣợc thành lập vào ngày 01/06/2015 theo Quyết định của Hội đồng quản trị BIDV trên cơ sở chấp thuận của Thống đốc Ngân
Ngày đầu thành lập, công ty có 43 nhân viên và một phòng giao dịch trực thuộc là PGD Thuận An Hiện tại, tổng số nhân viên của chi nhánh đã tăng lên 79 người, cùng với việc mở thêm hai phòng giao dịch mới, trong đó có PGD Tân Bình hoạt động từ tháng 09/2017.
PGD Phú Chánh (hoạt động từ tháng 10/2018)
BIDV CN Thủ Dầu Một cung cấp đa dạng dịch vụ tài chính, bao gồm tín dụng, tiết kiệm, thanh toán, đầu tư, ủy thác, bảo lãnh, cho vay tiêu dùng, tư vấn tài chính, cho vay tài trợ dự án, trao đổi ngoại tệ, chiết khấu thương phiếu và cho vay thương mại, cùng với việc nhận tiền gửi và cung cấp các khoản giao dịch.
Hiện nay BIDV CN Thủ Dầu Một hoạt động theo sơ đồ tổ chức sau:
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Hình 4.1: Sơ đồ tổ chức tại BIDV CN Thủ Dầu Một
Phó Giám đốc tác nghiệp Phó Giám đốc Tín dụng
Phòng Quản trị tín dụng Phòng giao dịch KH
Phòng KH cá nhân Phòng khách hàng DN Các phòng giao dịch
4.1.3 Tình hình hoạt động tại BIDV CN Thủ Dầu Một
4.1.3.1 Tình hình huy động vốn
Kể từ khi thành lập, BIDV CN Thủ Dầu Một đã nỗ lực hoàn thành xuất sắc các nhiệm vụ, đặc biệt trong lĩnh vực huy động vốn Ngân hàng nhận thức rõ tầm quan trọng của hoạt động này, giúp chủ động nguồn vốn cho quá trình hoạt động của mình Kết quả huy động vốn của ngân hàng đã đạt được những thành tựu đáng kể.
Bảng 4.1: Tình hình huy động vốn tại BIDV CN Thủ Dầu Một
Huy động vốn từ tổ chức kinh tế 289 522 637 712 233 80.62% 115 22.03% 75 11.77% Huy động vốn từ định chế tài chính
Huy động vốn từ dân cƣ 1,378 1,922 2,473 2,973 544 39.48% 551 28.67% 500 20.22% Tổng nguồn vốn huy động 1,787 2,605 3,277 3,860 818 45.78% 672 25.80% 583 17.79%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Tổng huy động vốn đã tăng qua các năm, với 1,787 tỷ đồng vào năm 2016, tăng 818 tỷ đồng lên 2,605 tỷ đồng vào năm 2017, tiếp tục tăng 672 tỷ đồng đạt 3,277 tỷ đồng vào năm 2018, và tăng 583 tỷ đồng lên 3,860 tỷ đồng vào năm 2019 Mặc dù tốc độ tăng huy động vốn khá cao, nhưng xu hướng giảm tốc độ tăng cần được ngân hàng xem xét để tìm hiểu nguyên nhân và đưa ra giải pháp phù hợp với tình hình hiện tại.
Cơ cấu huy động vốn tại BIDV CN Thủ Dầu Một chủ yếu dựa vào vốn từ dân cư, với mức huy động dân cư liên tục tăng qua các năm Cụ thể, năm 2016 đạt 1,378 tỷ đồng, tăng 544 tỷ đồng lên 1,922 tỷ đồng vào năm 2017 Năm 2018, vốn huy động tiếp tục tăng 551 tỷ đồng, đạt 2,473 tỷ đồng, và đến năm 2019, con số này tăng thêm 500 tỷ đồng, lên 2,973 tỷ đồng Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng có xu hướng chậm lại qua từng năm, do đó ngân hàng cần cân nhắc các giải pháp phù hợp cho những năm tiếp theo.
4.1.3.2 Tình hình hoạt động cho vay
Đội ngũ cán bộ nhân viên ngân hàng BIDV CN Thủ Dầu Một đã nỗ lực không ngừng trong việc huy động vốn qua các năm, từ đó chủ động trong hoạt động sử dụng vốn, tập trung chủ yếu vào cho vay.
Kết quảdƣ nợ theo khách hàng đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Bảng 4.2: Tình hình dƣ nợ tại BIDV CN Thủ Dầu Một theo khách hàng
Dƣ nợ tín dụng doanh nghiệp 837 1,338 1,783 2,138 501 59.86% 445 33.26% 355 19.91%
Dƣ nợ tín dụng bán lẻ 529 853 1,190 1,450 324 61.25% 337 39.51% 260 21.85% Tổng dƣ nợ tín dụng CK 1,366 2,191 2,973 3,588 825 60.40% 782 35.69% 615 20.69%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Kết quả cho thấy dư nợ của BIDV CN Thủ Dầu Một có xu hướng gia tăng qua các năm, tuy nhiên tốc độ tăng trưởng lại giảm dần Điều này đòi hỏi ngân hàng cần chú trọng hơn trong việc quản lý và phát triển dư nợ Cấu trúc dư nợ theo kỳ hạn cũng cần được xem xét kỹ lưỡng để tối ưu hóa hiệu quả tài chính.
Bảng 4.3: Tình hình dƣ nợ tại BIDV CN Thủ Dầu Một theo kỳ hạn
Dƣ nợ tín dụng ngắn hạn 575 1,080 1,664 2,431 505 87.83% 584 54.07% 767 46.09%
Dƣ nợ tín dụng dài hạn 791 1,111 1,309 1,527 320 40.46% 198 17.82% 218 16.65% Tổng dƣ nợ tín dụng BQ 1,366 2,191 2,973 3,958 825 60.40% 782 35.69% 985 33.13%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn của BIDV CN Thủ Dầu Một tương đối đồng đều, tạo lợi thế cho ngân hàng trong việc chủ động quản lý nguồn vốn cho vay.
4.1.3.3 Kết quả hoạt động kinh doanh
Kết quả hoạt động kinh doanh tại BIDV CN Thủ Dầu Một đƣợc thể hiện thông qua lợi nhuận trước thuế như sau:
Bảng 4.4: Tình hình lợi nhuận trước thuế tại BIDV CN Thủ Dầu Một
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Lợi nhuận trước thuế của BIDV CN Thủ Dầu Một đã liên tục tăng trưởng qua các năm, đặc biệt mạnh mẽ vào năm 2017 và 2018 Sự tăng trưởng này phản ánh nỗ lực không ngừng của BIDV CN Thủ Dầu Một trong việc cải thiện hoạt động và áp dụng các giải pháp mới.
4.1.3.4 Tình hình phát triển dịch vụ Mobile banking
Bảng 4.5: Tình hình khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking và giá trị gio dịch tại BIDV CN Thủ Dầu Một
Số lƣợng khách hàng sử dụng
Mobile banking mới (khách hàng)
Giá trị giao dịch qua
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Trong những năm gần đây, BIDV CN Thủ Dầu Một đã không ngừng phát triển dịch vụ Mobile banking, nhờ vào sự tiến bộ của công nghệ trong ngành ngân hàng Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ này đã tăng trưởng liên tục, với 800 khách hàng vào năm 2016, 953 khách hàng vào năm 2017, 1,423 khách hàng vào năm 2018 và 1,638 khách hàng vào năm 2019 Tốc độ tăng trưởng khách hàng lần lượt đạt 19.13%, 49.32% và 15.11% qua các năm.
Giá trị giao dịch qua dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã tăng trưởng đáng kể qua các năm, với kết quả cụ thể là năm 2016 đạt được nhiều thành tựu nổi bật.
Từ 224 tỷ đồng năm 2017, BIDV đã tăng trưởng lên 262 tỷ đồng năm 2018 và 311 tỷ đồng năm 2019, với tốc độ tăng trưởng lần lượt đạt 16.96%, 18.70% và 21.86% Điều này cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của ngân hàng trong những năm qua.
CN Thủ Dầu Một cần triển khai nhiều biện pháp hơn nữa, để đẩy mạnh hoạt động ứng dụng CNTT trong hoạt động kinh doanh dịch vụ của mình
Bảng 4.6: Tình hình thu dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một Đvt: Tỷđồng, %
(Nguồn: BIDV CN Thủ Dầu Một)
Kết quả thu từ dịch vụ ngân hàng điện tử tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã gia tăng qua các năm, nhưng vẫn chiếm tỷ trọng nhỏ trong tổng thu dịch vụ Để nâng cao nhận thức và khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử, BIDV CN Thủ Dầu Một cần triển khai nhiều biện pháp hiệu quả trong thời gian tới.
4.1.4 Định hướng phát triển dịch vụ Mobile banking của BIDV CN Thủ
(i) Chiến lƣợc phát triển của BIDV CN Thủ Dầu Một đến năm 2025:
BIDV CN Thủ Dầu Một cam kết thúc đẩy tăng trưởng và chiếm lĩnh thị trường, giữ vai trò chủ đạo trong thực hiện chính sách của Đảng và Nhà nước Ngân hàng tập trung tái cấu trúc toàn diện theo hướng hiện đại, nâng cao tiềm lực tài chính và năng lực cạnh tranh Đổi mới mô hình tổ chức và quản trị điều hành phù hợp với tiêu chuẩn quốc tế, đồng thời nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và đầu tư công nghệ Ngân hàng cũng chú trọng quản lý rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II, xử lý nợ xấu và thu hồi nợ ngoại bảng, đảm bảo hoạt động an toàn, hiệu quả và bền vững Mục tiêu cuối cùng là nâng cao giá trị thương hiệu BIDV trên thị trường trong nước và quốc tế, hướng tới việc trở thành ngân hàng thương mại mạnh trong khu vực.
Phân tích thống kê mẫu nghiên cứu
4.2.1 Mô tả kết quả mẫu nghiên cứu Địa điểm khảo sát: BIDV CN Thủ Dầu Một và Phòng giao dịch trực thuộc Thời gian tiến hành khảo sát: Từ tháng 4 đến tháng 7 năm 2020 Đối tƣợng khảo sát: Khách hàng cá nhân sửa dụng dịch vụ Mobile banking Mẫu nghiên cứu được thu thập bằng việc sử dụng phương pháp ngẫu nhiên Tác giả tiến hành thu hồi phiếu khảo sát đã đƣợc phát ra, tiến hành tổng hợp số liệu đƣợc trình bày nhƣ sau:
Số phiếu không hợp lệ 9 2.57%
(Nguồn: Theo tác giả khảo sát) Để đảm bảo số lƣợng mẫu theo yêu cầu, tác giả tiến hành phát ra tổng số
Trong nghiên cứu về dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một, 350 phiếu khảo sát đã được phát ra, trong đó thu về 343 phiếu Sau khi loại bỏ 9 phiếu không đạt yêu cầu do thông tin không đầy đủ, tổng số phiếu hợp lệ được phân tích là 334, chiếm 95.43% tổng số phiếu phát ra Do đó, mẫu nghiên cứu sử dụng là 334 phiếu.
4.2.1.1 Kết quả khảo sát về giới tính
Trong 334 phiếu khảo sát đƣợc thu về hợp lệ thì xét về giới tính đối tƣợng khảo sát thể hiện bảng sau:
Bảng 4.8: Thống kê giới tính đối tƣợng khảo sát
(Nguồn: Xử lý khảo sát của tác giả
Theo khảo sát, khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một chủ yếu là nữ giới, với 196/334 đối tượng khảo sát là khách hàng nữ, chiếm 58.68%.
4.2.1.2 Kết quả khảo sát về độ tuổi
Bảng 4.9: Thống kê độ tuổi đối tƣợng khảo sát
Sốlƣợng Tỷ trọng (%) Độ tuổi
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Kết quả khảo sát cho thấy BIDV CN Thủ Dầu Một có sự đa dạng về độ tuổi khách hàng, với 39.51% khách hàng dưới 30 tuổi, 31.74% từ 30 đến 40 tuổi, 11.68% từ 40 đến 50 tuổi và 17.07% trên 50 tuổi Điều này chứng tỏ rằng ngân hàng đang thu hút một lượng khách hàng trẻ trung, nhiệt huyết và sẵn sàng tạo ra thu nhập chính, từ đó tham gia vào các dịch vụ ngân hàng điện tử.
4.2.1.3 Kết quả khảo sát về trình độ học vấn
Bảng 4.10: Thống kê tình trạng hôn nhân đối tƣợng khảo sát
Cao đẳng 96 28.74 Đại học/Sau đại học 138 41.32
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Kết quả khảo sát tại BIDV CN Thủ Dầu Một cho thấy khách hàng có trình độ học vấn đa dạng, chủ yếu là những người có trình độ cao đẳng trở lên Cụ thể, trong số 334 khách hàng được khảo sát, 28.74% có trình độ cao đẳng và 41.32% có trình độ đại học hoặc sau đại học Điều này cho thấy mối liên hệ giữa trình độ học vấn cao và thu nhập cao, từ đó khách hàng có xu hướng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV.
4.2.1.4 Kết quả khảo sát về thời gian giao dịch
Bảng 4.11: Thống kê thời gian giao dịch của đối tƣợng khảo sát
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Theo kết quả khảo sát, trong tổng số người tham gia, có 73 người (21.86%) giao dịch với BIDV CN Thủ Dầu Một dưới 1 năm, 110 người (32.93%) có thời gian giao dịch từ 1 - 3 năm, 118 người (35.33%) giao dịch từ 3 - 5 năm, và 33 người (9.88%) đã giao dịch trên 5 năm.
4.2.2 Kết quả thống kê mô tả các biến
Sau khi thu thập phiếu khảo sát, tác giả tiến hành tổng hợp và phân tích thống kê mô tả sơ bộ các nhân tố.
(i) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Hiệu quả (HQ):
Bảng 4.12: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Hiệu quả
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.12 cho thấy tất cả 5 thang đo yếu tố Hiệu quả đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo HQ1 (Trang web/phần mềm có thể xử lý thông tin và giao dịch một cách nhanh chóng) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.19, trong khi thang đo HQ5 (Thông tin do trang web/phần mềm cung cấp dễ hiểu và dễ xử lý) có giá trị trung bình cao nhất là 3.57 Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Hiệu quả đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(ii) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật (BM):
Bảng 4.13: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.13 cho thấy tất cả 5 thang đo yếu tố Bảo mật đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo BM1 (Bảo vệ thông tin cá nhân của người sử dụng) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.32, trong khi thang đo BM2 (Bảo vệ thông tin tài khoản và thẻ ngân hàng) cao nhất với giá trị 3.67 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Bảo mật đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(iii) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđáp ứng (DU):
Bảng 4.14: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđáp ứng
Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.14 cho thấy ba thang đo yếu tố Sự đáp ứng đều có giá trị trung bình trên 3 Cụ thể, thang đo DU2 (Trang web/phần mềm cung cấp các biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng) và DU3 (Ngân hàng cung cấp các kênh hỗ trợ người dùng dịch vụ Mobile banking) có giá trị trung bình là 3.59, thấp nhất trong ba thang đo Trong khi đó, thang đo DU1 (Trang web/phần mềm cung cấp các dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng) có giá trị trung bình cao nhất là 3.64 Điều này cho thấy cần chú ý đến thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Sự đáp ứng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(iv) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sự bảo đảm (BD):
Bảng 4.15: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sự bảo đảm
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy tất cả 5 thang đo yếu tố Sự bảo đảm đều có giá trị trung bình trên 3 Trong đó, thang đo BD4 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có thái độ phục vụ tốt) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.54, trong khi thang đo BD3 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có kiến thức và khả năng chuyên môn tốt) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.90 Vì vậy, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích ảnh hưởng của yếu tố Sự bảo đảm đến chất lượng dịch vụ.
Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một
(v) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Thiết kế (TK):
Bảng 4.16: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Thiết kế
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.16 cho thấy tất cả bốn thang đo yếu tố Thiết kế đều có giá trị trung bình trên 3, với thang đo TK3 (Thông tin khuyến mãi và ưu đãi nổi bật trên trang) có giá trị thấp nhất là 3.13 Trong khi đó, thang đo TK1 (Cung cấp nhiều cách lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch) đạt giá trị cao nhất là 3.83 Vì vậy, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích ảnh hưởng của yếu tố Thiết kế đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(vi) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđồng cảm (DC):
Bảng 4.17: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđồng cảm
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.17 cho thấy tất cả bốn thang đo yếu tố Sự đồng cảm đều có giá trị trung bình trên 3, với sự đồng đều tương đối Trong đó, thang đo DC3, liên quan đến cổng thanh toán của dịch vụ Mobile banking, có giá trị trung bình thấp nhất là 3.35 Ngược lại, thang đo DC1, về khả năng tùy chỉnh dịch vụ theo nhu cầu khách hàng, đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.54 Vì vậy, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Sự đồng cảm đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(vii) Thống kê mô tảthang đo yếu tốƯu đãi (UD):
Bảng 4.18: Thống kê mô tảthang đo yếu tốƯu đãi
Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.18 cho thấy tất cả bốn thang đo yếu tố Ƣu đãi đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 và khá đồng đều Trong đó, thang đo UD3 (Việc bồi hoàn khoản phí khi khiếu nại, hủy giao dịch được thực hiện nhanh chóng) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.76, trong khi thang đo UD4 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp các khuyến mãi, ƣu đãi hấp dẫn) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.83 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Ƣu đãi đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach‟s Alpha
Sau khi hoàn tất việc thu thập dữ liệu khảo sát, tác giả đã tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha cho các nhân tố, với kết quả đạt được như sau:
Bảng 4.19: Đánh giá độ tin cậy thang đo
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Chất lƣợng dịch vụ (CLDV)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Qua bảng kết quả 4.19 trên ta thấy:
Yếu tố Hiệu quả (HQ) được xác định với Cronbach's Alpha = 0.884, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố này Các biến thang đo bao gồm: HQ1 (Trang web/phần mềm xử lý thông tin và giao dịch nhanh chóng), HQ2 (Người dùng dễ dàng tìm thấy thông tin cần thiết), HQ3 (Tốc độ tải trang nhanh), HQ4 (Dễ dàng truy cập từ nhiều địa điểm/phương tiện), và HQ5 (Thông tin dễ hiểu và dễ xử lý).
Yếu tố Bảo mật (BM) được xác định với Cronbach's Alpha là 0.863, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao của thang đo Các biến thang đo như BM1 (bảo vệ thông tin cá nhân), BM2 (bảo vệ thông tin tài khoản ngân hàng), BM3 (truy cập an toàn), BM4 (độ tin cậy trong giao dịch), và BM5 (các phương thức bảo mật an toàn) đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố Bảo mật trong các phân tích tiếp theo.
Yếu tố Sự đáp ứng (DU) có Cronbach’s Alpha = 0.899, cho thấy độ tin cậy cao, với các biến thang đo như DU1 (dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng), DU2 (các biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu), và DU3 (các kênh hỗ trợ Mobile banking) đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3 Tương tự, yếu tố Sự bảo đảm (BD) có Cronbach’s Alpha = 0.896, cũng vượt mức 0.6, với các biến thang đo như BD1 (danh tiếng ngân hàng), BD2 (hệ thống giao dịch ổn định), BD3 (nhân viên tư vấn có kiến thức), BD4 (thái độ phục vụ tốt), và BD5 (thông tin hướng dẫn chính xác) đều có hệ số tương quan lớn hơn 0.3.
Yếu tố Thiết kế (TK) có Cronbach‟s Alpha là 0.831, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo cho nhân tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính khả thi trong việc đo lường Các biến thang đo bao gồm: TK1 (Trang web/phần mềm cung cấp nhiều cách lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch linh hoạt), TK2 (Trang web/phần mềm có cấu trúc, nội dung và hình ảnh rõ ràng), TK3 (Thông tin khuyến mãi và ưu đãi được trình bày nổi bật), và TK4 (Thông tin luôn được cập nhật kịp thời).
Yếu tố Sự đồng cảm (DC) có độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha đạt 0.902, vượt mức 0.6, và các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, các biến thang đo này được sử dụng để đo lường yếu tố Sự đồng cảm trong phân tích tiếp theo, bao gồm: DC1 (Trang web/phần mềm cho phép cung cấp dịch vụ tùy chỉnh theo nhu cầu và thói quen của khách hàng), DC2 (Cung cấp đầy đủ thông tin về các tính năng của sản phẩm hoặc dịch vụ khác nhau), DC3 (Cổng thanh toán của dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và chấp nhận bởi nhiều đơn vị, nhà cung cấp), và DC4 (Cung cấp bản hướng dẫn, video giới thiệu cụ thể, dễ hiểu về cách sử dụng dịch vụ Mobile banking của ngân hàng).
Yếu tố Ƣu đãi (UD) có độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha đạt 0.909, vượt mức 0.6, và các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, các biến thang đo được sử dụng để đo lường yếu tố Ƣu đãi (UD) trong phân tích tiếp theo bao gồm: UD1 - dịch vụ Mobile banking cung cấp mức lãi suất và lệ phí hợp lý cho việc đăng ký và duy trì dịch vụ; UD2 - dịch vụ Mobile banking cung cấp mức lãi suất và lệ phí hợp lý cho các giao dịch; UD3 - việc bồi hoàn phí khiếu nại, hủy giao dịch được thực hiện nhanh chóng; UD4 - dịch vụ Mobile banking cung cấp các khuyến mãi và ưu đãi hấp dẫn.
Chất lượng dịch vụ (CLDV) được xác định có Cronbach's Alpha là 0.904, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo nhân tố đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng chúng để đo lường yếu tố CLDV trong phân tích tiếp theo Các biến này bao gồm: CLDV1 (Khách hàng hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking), CLDV2 (Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Mobile banking), và CLDV3 (Khách hàng giới thiệu dịch vụ Mobile banking tới bạn bè, người thân).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1 Phân tích nhân tốthang đo biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo, các biến quan sát đạt yêu cầu đã được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), cho kết quả đáng chú ý.
Bảng 4.20: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's lần 1
Kiểm định Bartlett's của Sphericity
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.20, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO = 0.863 > 0.5 chỉ ra rằng mức độ ý nghĩa của tập hợp dữ liệu được sử dụng trong phân tích nhân tố là khá cao, khẳng định tính phù hợp của mô hình phân tích nhân tố.
Bảng 4.21: Kết quả xoay ma trận nhân tố lần 1
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả phân tích cho thấy biến thang đo BM1 có hệ số Factor Loading là 0.496, nhỏ hơn 0.5, nên sẽ bị loại bỏ trong các phân tích tiếp theo Sau khi loại biến BM1, kết quả chạy lại EFA lần thứ hai được thực hiện.
Bảng 4.22: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's lần 2
Kiểm định Bartlett's của Sphericity Chỉ số Chi-square 8169.023
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.22, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO đạt 0.859 > 0.5, cho thấy mức độ ý nghĩa cao của tập dữ liệu trong phân tích nhân tố, chứng tỏ mô hình phân tích nhân tố là phù hợp.
Bảng 4.23: Kết quả xoay ma trận nhân tố lần 2
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.23 cho thấy tất cả các biến thang đo trong nghiên cứu đều có hệ số Factor Loading lớn hơn 0.5, đồng thời được nhóm thành 7 nhân tố Những nhân tố này sẽ được áp dụng trong các phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố EFA đã chỉ ra rằng có 7 yếu tố được rút trích với giá trị Eigenvalue là 1.427, cho thấy rằng 77.075% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các yếu tố này.
4.4.2 Phân tích nhân tốthang đo biến phụ thuộc
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo, các biến quan sát cho biến phụ thuộc đã đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), kết quả thu được như sau:
Bảng 4.24: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's biến phụ thuộc
Kiểm định Bartlett's của Sphericity
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.24, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có sự tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể Hệ số KMO đạt 0.683, lớn hơn 0.5, chứng tỏ rằng phân tích nhân tố cho biến phụ thuộc (Chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng BIDV CN Thủ Dầu Một) là hoàn toàn phù hợp.
Bảng 4.25: Kết quả xoay ma trận nhân tố biến phụ thuộc
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.25 chỉ ra rằng ba biến thang đo quan trọng liên quan đến dịch vụ Mobile banking bao gồm: CLDV1 - Mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Mobile banking; CLDV2 - Khả năng khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ Mobile banking trong tương lai; và CLDV3 - Xu hướng khách hàng giới thiệu dịch vụ Mobile banking cho người khác.
Mobile banking tới bạn bè, người thân) gom thành 1 nhân tố, tất cả biến thang đo đều có hệ số Factor Loading > 0.5
Kết quả phân tích nhân tố EFA cho thấy Eigenvalues đạt 2.525, lớn hơn 1, cho thấy nhân tố rút ra có khả năng tóm tắt thông tin hiệu quả Tổng phương sai trích là 84.151%, vượt mức 50%, chứng minh rằng 84.151% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi một nhân tố duy nhất.
Phân tích và kiểm định mô hình nghiên cứu
4.5.1 Phân tích mô hình nghiên cứu
Sau khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, tác giả tiến hành phân tích hồi quy bội với biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một Các biến độc lập bao gồm 7 yếu tố: hiệu quả (HQ), bảo mật (BM), đáp ứng (DU), bảo đảm (BD), thiết kế (TK), đồng cảm (DC) và ưu đãi (UD) Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.26: Kết quả hồi quy lần 1
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig Đa cộng tuyến (Collinearity Statistics)
B Sai số chuẩn Beta Độ dung sai
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả mô hình hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Khi phân tích ý nghĩa thống kê của các hệ số, biến BM có giá trị Sig = 0.082, lớn hơn α = 0.05, cho thấy βBM không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Do đó, biến BM sẽ được loại bỏ khỏi mô hình.
Kết quả chạy hồi quy lần thứ 2 sau khi loại bỏ biến BM nhƣ sau:
Bảng 4.27: Kết quả hồi quy lần 2
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig Đa cộng tuyến (Collinearity Statistics)
B Sai số chuẩn Beta Độ dung sai
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả mô hình hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Trong đó, các hệ số hồi quy (β) đều có sig < 0.05: có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%
Phương trình trên cho thấy:
Hệ số βHQ = 0.144 cho thấy rằng, khi yếu tố Hiệu quả tăng lên 1 đơn vị trong khi các yếu tố khác giữ nguyên, chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.144 đơn vị.
Hệ số βDU = 0.300 cho thấy rằng khi yếu tố Sự đáp ứng tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đối với khách hàng cá nhân sẽ tăng lên 0.300 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Hệ số βBD là 0.248, cho thấy khi yếu tố Sự bảo đảm tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking dành cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.248 đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên.
Hệ số βTK = 0.140 cho thấy rằng khi yếu tố Thiết kế tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.140 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Hệ số βDC = 0.431 cho thấy rằng khi yếu tố Sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.431 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Hệ số βUD = 0.239 cho thấy rằng khi yếu tố Ƣu đãi tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking dành cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.239 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
4.5.2 Kiểm định mô hình hồi quy
(i) Kiểm định đa cộng tuyến:
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng từ 1.143 đến 1.639, đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến Điều này cho thấy các biến độc lập như Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ƣu đãi không ảnh hưởng đáng kể đến mô hình hồi quy chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.
(ii) Kiểm định tương quan giữa các biến:
Hệ số Durbin-Watson trong Bảng 4.28 là 2.104, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho thấy không có hiện tượng tự tương quan trong mô hình Điều này chứng tỏ các yếu tố ảnh hưởng tích cực đến chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.
Bảng 4.28: Kết quảtóm lƣợc của mô hình (Model Summary b )
Model R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số tiêu chuẩn Hệ số
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
(iii) Kiểm định sự phù hợp của mô hình:
Bảng 4.28 cho thấy R 2 hiệu chỉnh đạt 0.613, chứng minh rằng 61.3% chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một được giải thích bởi 6 yếu tố chính: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ưu đãi.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Mô hình hồi quy đã chỉ ra 6 yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, bao gồm: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ƣu đãi Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Yếu tố Sự đồng cảm có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị Sự đồng cảm dẫn đến tăng 0.431 đơn vị chất lượng dịch vụ Sự đồng cảm không chỉ là yếu tố quan trọng đối với khách hàng mà còn tác động trực tiếp đến cảm nhận của họ về chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả như Zeithaml (2000), Jayawardhena (2004), và Ho và Lin (2010) Khi khách hàng cảm nhận được sự đồng cảm và hỗ trợ từ ngân hàng, cùng với trải nghiệm các ứng dụng, điều này sẽ nâng cao sự hài lòng và cảm nhận tích cực về chất lượng dịch vụ Mobile banking.
Yếu tố Sự đáp ứng có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một Cụ thể, khi Sự đáp ứng tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking sẽ tăng thêm 0.300 đơn vị Điều này cho thấy Sự đáp ứng là một nhân tố quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ.
Mobile banking mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng cá nhân, như nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005) cùng với Zeithaml và cộng sự (2000) đã chỉ ra Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) cũng đồng tình với quan điểm này Khi khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng, họ được đáp ứng nhu cầu với sản phẩm đa dạng, phù hợp với thị hiếu, và nhận được sự hỗ trợ tận tình từ nhân viên Những yếu tố này không chỉ nâng cao trải nghiệm giao dịch mà còn góp phần tăng cường sự hài lòng và cảm nhận tích cực về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam, Chi nhánh Thủ Dầu Một.
Yếu tố Sự bảo đảm có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị Sự đảm bảo tương ứng với việc chất lượng dịch vụ tăng 0.248 đơn vị Kết quả này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005); Zeithaml và cộng sự (2000), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Sự bảo đảm không chỉ được khách hàng cảm nhận qua thái độ và cách cư xử của nhân viên mà còn qua cảm giác an toàn trong mỗi giao dịch, từ đó nâng cao sự hài lòng và cảm nhận tích cực về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.
Yếu tố Ƣu đãi có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị Ƣu đãi sẽ dẫn đến sự gia tăng 0.239 đơn vị trong chất lượng dịch vụ Nghiên cứu này phù hợp với các kết quả trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005); Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Ƣu đãi là yếu tố quan trọng mà khách hàng chú ý khi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là Mobile banking, vì đây là cách khách hàng nhận diện lợi ích tài chính mà dịch vụ mang lại Khi nhận được nhiều lợi ích hơn, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn với chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.
Yếu tố Hiệu quả là yếu tố tác động mạnh thứ năm đến chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị hiệu quả dẫn đến tăng 0.144 đơn vị chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy tính hiệu quả của dịch vụ có ảnh hưởng rõ rệt đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này hoàn toàn nhất quán với nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Siu & Mou (2005), Ho & Lin (2010), và Bùi Văn Thụy.
Dịch vụ Mobile banking mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng, bao gồm giao dịch nhanh chóng, tiết kiệm thời gian và khả năng truy vấn thông tin hiệu quả Những lợi ích này không chỉ được duy trì mà còn ngày càng cải thiện, giúp khách hàng cảm nhận rõ rệt và hài lòng với chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.
Yếu tố thiết kế có tác động yếu nhất đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với mức tăng 1 đơn vị của yếu tố thiết kế dẫn đến tăng 0.140 đơn vị chất lượng dịch vụ Thiết kế giao diện của phần mềm, ứng dụng và trang web ngân hàng điện tử ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Parasuraman và các tác giả khác (2005); Ho&Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Thực tế cho thấy, nếu khách hàng dễ dàng tiếp cận và sử dụng dịch vụ, họ sẽ cảm nhận và hài lòng hơn về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một Nghiên cứu bao gồm mô tả mẫu, thống kê mô tả các biến, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích khám phá EFA và phân tích hồi quy Kết quả cho thấy 61.3% sự biến động chất lượng dịch vụ Mobile banking được giải thích bởi 6 yếu tố: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ưu đãi Những phát hiện này sẽ làm cơ sở để tác giả đưa ra kết luận và giải pháp phù hợp cho ngân hàng trong chương tiếp theo.