(Luận Văn Thạc Sĩ) Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ Mobile Banking Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Chi Nhánh Thủ Dầu Một, Tỉnh Bình Dương.pdf

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

Trong những năm gần đây, khu vực dịch vụ đã trở nên ngày càng quan trọng, với sự chuyển mình mạnh mẽ của ngành này trên toàn cầu Sự xuất hiện của nhiều loại dịch vụ mới cùng với sự gia tăng về số lượng và sự đa dạng của các nhà cung cấp dịch vụ đã tạo ra một bức tranh phong phú cho lĩnh vực này.

Dịch vụ được định nghĩa là các hoạt động hoặc lợi ích được cung cấp nhằm mục đích trao đổi, chủ yếu mang tính chất vô hình và không dẫn đến việc chuyển nhượng quyền sở hữu Việc cung cấp 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 dịch vụ được cung cấp cho khách hàng Hiện nay, khách hàng ngày càng ưa chuộng các dịch vụ "tự phục vụ", mang lại sự tiện lợi và nhanh chóng, đặc biệt là trong lĩnh vực thương mại điện tử.

Dịch vụ thương mại điện tử (e-service) được định nghĩa bởi Theo Boyer et al (2002, trang 175) 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 áp 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 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 chính 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 do các ngân hàng thương mại cung cấp, sử dụng công nghệ thông tin và thiết bị điện tử như điện thoại và máy tính để 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, 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 các đặc tính của dịch vụ truyền thống, nhưng mỗi đặc điểm này lại có sự khác biệt rõ rệt so với 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 trải nghiệm khi sử dụng và tương tác với nhà cung cấp Một đặc điểm nổi bật của dịch vụ là tính đồng thời, tức là dịch vụ được tạo ra và tiêu thụ ngay lập tức, không thể lưu trữ để phục vụ nhu cầu tương lai của khách hàng, điều này phân biệt rõ ràng dịch vụ với các sản phẩm hữu hình.

Tính không đồng nhất trong dịch vụ đề cập đến sự biến đổi trong chất lượng mà khách hàng nhận được Sự khác biệt này có thể xuất phát từ nhiều yếu tố khách quan và chủ quan, dẫn đến việc nhân viên cung cấp dịch vụ không đồng nhất Chất lượng và hiệu suất công việc có thể thay đổi đáng kể giữa các nhân viên khác nhau, ảnh hưởng đến trải nghiệm 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 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 ngân hàng điện tử là rất quan trọng, khác với việc cung cấp hàng hóa hữu hình Dịch vụ này được thực hiện qua Internet và các thiết bị điện tử, dẫn đến việc giảm thiểu tương tác trực tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp Do đó, giao diện thiết kế trang web và ứng dụng trở thành kênh tương tác chính giữa khách hàng và dịch vụ.

Dịch vụ Mobile banking có năm đặc tính chính: 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.

2.1.2 Tổng quan dịch vụ Mobile banking

Mobile banking là dịch vụ ngân hàng hiện đại, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch qua điện thoại di động mà không cần đến ngân hàng Dịch vụ này cung cấp khả năng thanh toán trực tuyến 24/7, giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận mọi dịch vụ ngân hàng từ bất kỳ đâu.

Phương thức thanh toán này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu giao dịch nhỏ và dịch vụ tự động không có người phục vụ Khách hàng cần cung cấp số điện thoại di động và tài khoản cá nhân để trở thành thành viên, sau đó nhận mã số định danh (ID) giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong quá trình thanh toán Bên cạnh đó, khách hàng cũng sẽ nhận mã số cá nhân (PIN) để xác nhận giao dịch khi được yêu cầu bởi nhà cung cấp dịch vụ.

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 của Grönroos, chất lượng dịch vụ được đánh giá bằng cách so sánh giá trị mà khách hàng mong đợi trước khi sử dụng dịch vụ với giá trị thực tế mà họ nhận được Để đo lường chất lượng dịch vụ, Grönroos đề xuất ba tiêu chí: 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 Ngoài ra, các yếu tố như truyền thống, truyền miệng, chính sách giá và hoạt động 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)

Parasuraman và các cộng sự (1985) định nghĩa chất lượng dịch vụ 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 Vào năm 1988, mô hình này được gọi là SERVQUAL, nhằm đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ Mô hình này đã rút gọn 10 đặc tính chất lượng dịch vụ thành 5 đặc tính chính: 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 rằng phản ứng của các nhóm đối với các yếu tố chất lượng dịch vụ thương mại điện tử là nhất quán, với khách hàng sử dụng các thang đo tương tự như dịch vụ truyền thống, bất kể lĩnh vực dịch vụ 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 trang web phụ thuộc vào khả năng vận hành ổn định và tính chính xác của thông tin được cung cấp, cùng với khả năng thực hiện đúng các cam kết đã đề 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 dựa trên danh tiếng của công ty, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, cùng với thông tin trung thực được trình bày rõ ràng.

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 tự như thang đo 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 sự hiểu biết về giá cả Ở giai đoạn 2, Parasuraman và cộng sự phát triển một thang đo với 121 biến và thiết kế phiếu điều tra cho những người có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến Sau khi phân tích dữ liệu, họ đã rút gọn từ 11 xuống còn 7 thang đo 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 đo lường 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

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

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 và hành vi của khách hàng.

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 cách khách hàng nhận thức về ngân hàng trực tuyến Trong lĩnh vực dịch vụ Internet, năm yếu tố chính ảnh hưởng đến nhận thức về 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 mức độ 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 tại các quốc gia khác nhau để áp dụng thang đo E-SQ, nhằm 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: 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 trong nghiên cứu không được xác nhận thực nghiệm từ dữ liệu người dùng Nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002) chỉ ra rằng các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến đánh giá chất lượng dịch vụ bao gồm thiết lập dịch vụ, sự kiện chính trong giao dịch và hiệu quả giao dịch điện tử của khách hàng 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 điện tử của ngân hàng trực tuyến, tập trung vào 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 dựa trên mẫu 195 người dùng ngân hàng trực tuyến ở Hồng Kông, xác định bốn yếu tố quan trọng trong chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến là uy tín, hiệu quả, xử lý vấn đề và an ninh bảo mật.

Kenova và Jonasson (2006), cùng với Collier và Bienstock (2006), chỉ ra rằng các nghiên cứu trước đây về chất lượng dịch vụ điện tử chủ yếu tập trung vào sự 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 để đánh giá cách mà khách hàng nhận thức về dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình lý thuyết này phù hợp với thực nghiệm, khẳng định rằng 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 gồm 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 chất lượng dịch vụ truyền thống (SERVQUAL), thang đo chất lượng dịch vụ trực tuyến cần áp dụng E-SQ do những đặc điểm riêng biệt của nó Mặc dù đã có một số nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, nhưng vẫn thiếu một quy mô toàn diện cho việc đo lường dịch vụ ngân hàng điện tử, cho thấy nhu cầu cần nghiên cứu sâu hơn trong lĩnh vực này, đặc biệt là 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 Kết quả này cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quan trọng cần chú ý để nâng cao trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ ngân hàng điện tử.

Nghiên cứu của Jamil Hammoud, Rima M Bizri và Ibrahim El Baba (2018) đã chỉ ra mối quan hệ giữa các yếu tố chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và sự hài lòng của khách hàng tại Lebanon Dữ liệu được thu thập qua khảo sát và phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính với SPSS và Amos Kết quả cho thấy độ tin cậy, hiệu quả, dễ sử dụng, khả năng đáp ứng, giao tiếp, 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

Nguyễn Thành Công (2015) đã tổng hợp nhiều mô hình đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng tại Việt Nam, cho thấy sự tiến triển rõ rệt trong nghiên cứu chất lượng ngân hàng Việc đánh giá chất lượng nên tập trung vào từng loại hình dịch vụ cụ thể, không thể áp dụng chung cho nhiều dịch vụ Các thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ cần phản ánh đúng loại hình dịch vụ mà ngân hàng cung cấp Tuy nhiên, thang đo hiện tại cho dịch vụ ngân hàng điện tử vẫn chỉ được xem như các dịch vụ 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 chú trọng 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 của Grönroos (1984), điều chỉnh các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ (CLDV) phù hợp hơn với dịch vụ ngân hàng điện tử và Mobile banking tại Việt Nam Đỗ Thanh Tùng (2015) đã áp dụng mô hình lý thuyết để nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng Phương Đông, xây dựng mô hình 5 nhân tố: cảm nhận lợi ích, cảm nhận sự dễ sử dụng, cảm nhận thuận tiện, cảm nhận sự phù hợp với công việc, và cảm nhận 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 cảm nhận dễ sử dụng không có tác động rõ rệt.

Nguyễn Hồng Quân (2020) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của việc phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, và việc nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ là cần thiết Nghiên cứu áp dụng mô hình e-SERVQUAL cùng với các nghiên cứu trước đó để xây dựng mô hình nghiên cứu, sử dụng dữ liệu từ khảo sát 225 khách hàng thường xuyên của ngân hàng thương mại Tiên Phong Kết quả chỉ ra rằng có 6 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với 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 dịch vụ e-banking.

Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) đã tiến hành nghiên cứu về 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 về sự hài lòng liên quan đến 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 như 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 xây dựng dựa trên mô hình lý thuyết E-SQ 2005, với các biến quan sát đã được đề xuất làm cơ sở phân tích Ngoài ra, tác giả bổ sung thêm các yếu tố Bảo đảm, Ƣu đãi và Thiết kế từ mô hình E-SQ phát triển năm 2000, cùng với các nghiên cứu liên quan như của Ho và Lin (2010), Collier và Bienstock (2006), Kenova.

(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.

Hiệu quả Bảo mật Đáp ứng Bảo đảm Thiết kế Đồng cảm Ƣu đãi

Chất lƣợng dịch vụ Mobile banking

Hiệu quả trong cung cấp dịch vụ điện tử được xác định bởi Parasuraman và cộng sự (2005) là sự dễ dàng trong việc thực hiện, hiểu và xử lý thông tin, cũng như tốc độ truy cập và sử dụng phần mềm hoặc trang web Điều này bao gồm việc tải trang nhanh chóng, tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng và khả năng điều hướng thuận tiện Định nghĩa này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dễ dàng truy cập và điều hướng, như đã được đề cập trong giai đoạn phát triển dụng cụ E-SERVQUAL.

Bảo mật (Privacy/Trust): Parasuraman và ctg (2005), Kenova và Jonasson

Định nghĩa mức độ an toàn của phần mềm và bảo mật thông tin khách hàng (2006) bao gồm việc bảo vệ thông tin cá nhân và giao dịch, cũng như tạo điều kiện cho người dùng thực hiện các biện pháp bảo mật mà họ cảm thấy an toàn hơn Đáp ứng (Responsiveness) được nghiên cứu bởi Collier và Bienstock (2006), Kenova và Jonasson (2006) nhấn mạnh tầm quan trọng của sự phản hồi và liên hệ giữa khách hàng và ngân hàng trong quá trình đánh giá, bao gồm khả năng xử lý hiệu quả các vấn đề và phản hồi qua phần mềm/trang web, cùng với sự sẵn có của các kênh hỗ trợ qua điện thoại hoặc tổng đài trực tuyến.

Bảo đảm (Assurance) là khái niệm được định nghĩa bởi Parasuraman và cộng sự (2000) như là sự tự tin mà khách hàng cảm nhận khi sử dụng phần mềm hoặc trang web, dựa vào uy tín của nhà cung cấp Các sản phẩm, dịch vụ và thông tin cần được trình bày một cách rõ ràng và trung thực Theo thang đo SERVQUAL, bảo đảm cũng được hiểu là "kiến thức và lịch sự của nhân viên cùng khả năng truyền tải lòng tin và sự tự tin" (Parasuraman, 1985) Như vậy, ý nghĩa của bảo đảm trong dịch vụ truyền thống và dịch vụ trực tuyến đều có sự tương đồng rõ rệt.

Thiết kế trang web là yếu tố quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng tích cực, được định nghĩa là "sự xuất hiện của trang web" (Parasuraman, 2000) Nghiên cứu của Ho và Lin (2010) chỉ ra rằng thiết kế không chỉ bao gồm nội dung cập nhật mà còn cả tính khả dụng và khả năng truy cập thông tin, điều này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và dễ dàng tìm kiếm thông tin cần thiết Wolfinbarger và Gilly (2001) nhấn mạnh rằng sự sẵn có của thông tin đóng vai trò quan trọng trong mua sắm trực tuyến, khác biệt với mua sắm truyền thống khi khách hàng không có cơ hội tiếp xúc trực tiếp với nhân viên bán hàng Đồng thời, đồng cảm trong dịch vụ được định nghĩa là việc cung cấp sự chăm sóc và chú ý cá nhân đến khách hàng (Parasuraman, 1985), điều này yêu cầu các nhà cung cấp phải hiểu và đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng Sự tùy chỉnh trên trang web cũng rất quan trọng, cho phép cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên sở thích và lịch sử giao dịch của khách hàng.

Bồi thường là yếu tố quan trọng trong dịch vụ trực tuyến, được định nghĩa là mức độ mà trang web đền bù cho khách hàng khi gặp vấn đề Ban đầu, bồi thường được sử dụng để đo lường chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến, nhưng đã phát triển để bao gồm thông tin về giá cả trong giai đoạn đầu của E-SERVQUAL Ưu đãi trong dịch vụ ngân hàng trực tuyến, theo nghiên cứu của Collier và Bienstock (2006), Kenova và Jonasson (2006), bao gồm việc cung cấp giá cả thuận lợi và các hình thức khuyến mãi dựa trên giao dịch nhiều lần hoặc số tiền lớn Ho & Lin (2010) định nghĩa ưu đãi là dịch vụ giá trị gia tăng, như mức giá phù hợp hoặc lệ phí thấp hơn so với dịch vụ ngân hàng truyền thống Do đó, việc cung cấp ưu đãi có thể nâng cao 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 chất lượng dịch vụ Mobile banking dành cho 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

Vào năm 2020, hiệu quả được xem là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Nghiên cứu này đưa ra giả thuyết về mối liên hệ giữa hiệu quả và chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực ngân hàng di động.

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 đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile banking Do đó, tác giả của nghiên cứu này đề xuất 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

Nghiên cứu của Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) chỉ ra rằng sự đáp ứng là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Do đó, tác giả đã đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố này trong nghiên cứu của mình.

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), cùng với Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), sự bảo đảm được xác định là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả đưa ra 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 trong nghiên cứu này đã đưa ra giả thuyết về ảnh hưởng của yếu tố thiết kế đến trải nghiệm người dùng.

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 các tác giả như Broderick và Vachropompuk (2002), Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Nguyễn Hồng Quân (2020), Bùi Văn Thụy và 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 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), cùng với Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), ưu đãi được xác định là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố ưu đãi.

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 đã gửi 50 bảng câu hỏi đến khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Thủ Dầu Một Dữ liệu thu thập được sẽ được phân tích bằng 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 và 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 thứ hai trong quá trình nghiên cứu là lập kế hoạch thực hiện Bạn nên tham khảo các tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu trước đó để xây dựng một đề cương báo cáo chặt chẽ Đồng thời, mô hình nghiên cứu sẽ được thiết lập và giả thuyết sẽ được đề xuất để đảm bảo tính khả thi và khoa học cho dự án.

Bước 3: Soạn thảo bảng câu hỏi sơ bộ và chỉnh sửa thành bảng chính thức Tiến hành thảo luận nhóm và tham khảo ý kiến chuyên gia Sau khi bảng hỏi hoàn chỉnh, 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, 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 những yếu tố này, tác giả đã thảo luận với 10 chuyên gia có kinh nghiệm trong ngành, gồm 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 thống nhất 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 hướng tác động của những yếu tố này.

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: Phân tích các phương pháp đo lường bằng hệ số Cronbach's Alpha, yêu cầu đạt trên 0.6, và kiểm định độ tin cậy EFA Thực hiện phân tích dữ liệu thống kê, mô tả, 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: Hoàn thiện và viết 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 Điều này được xác định theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).

Mô hình nghiên cứu đề xuất sử dụng 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 chính xác và giá trị thực tiễn trong phân tích, nghiên cứu này đã chọn kích thước mẫu là 334 mẫu.

Phương pháp thu thập dữ liệu hiệu quả tại BIDV Chi nhánh là gửi trực tiếp bảng câu hỏi đến khách hàng đã thực hiện giao dịch và đăng ký dịch vụ Mobile banking.

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, bảng hỏi nghiên cứu định lượng được thiết kế với 7 thành phần nhằm đo lường các nhân tố khác nhau Mỗi nhân tố được đánh giá thông qua 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)

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 chấp thuận và hỗ trợ tốt, cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của hình thức thanh toán này trong thời đại số.

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 mang đến lãi suất và lệ phí hợp lý cho việc đăng ký và duy trì dịch vụ Nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho và Lin (2010), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển và thu hút khách hàng.

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

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 nhằm 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 để đạt được kết quả chính xác.

3.5.1 Phân tích thống kê mô tảđặc điểm mẫu

Thống kê mô tả là các hệ số tóm tắt một cách ngắn gọn về một tập dữ liệu cụ thể, có khả năng đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của tổng thể.

Thống kê mô tả giúp hiểu rõ các đặc điểm của bộ dữ liệu thông qua việc cung cấp tóm tắt ngắn gọn về mẫu và các thông số Các thông số xu hướng tập trung, như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, là những loại thống kê mô tả phổ biến nhất và được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực 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, nhằm cung cấp cái nhìn tổng quan về dữ liệu.

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 xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0, với mục tiêu đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo Để kiểm định độ tin cậy, chúng tôi sử dụng Hệ số tin cậy Cronbach's Alpha, cùng với Phương pháp phân tích nhân tố EFA để đánh giá giá trị của thang đo.

Kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu là quá trình quan trọng trong phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích tương quan hệ số Pearson và phân tích hồi quy tuyến tính Ngoài ra, việc kiểm định các giả thuyết giúp xác định sự khác biệt và tác động của các đặc tính của 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 sẽ được đánh giá thông qua hệ số Cronbach's Alpha, giúp xác định các câu hỏi cần giữ lại và loại bỏ trong quá trình kiểm tra (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2018) Các 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 đạt chất lượng cao, trong khi từ 0.7 đến gần 0.8 là có thể sử dụng Một số nghiên cứu cũng đề xuất rằng Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang 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 Một số chỉ số quan trọng trong phân tích nhân tố EFA bao gồm các yếu tố giúp xác định mối quan hệ giữa các biến và tính đồng nhất của dữ liệu.

Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố, với giá trị KMO lớn (từ 0.5 đến 1) cho thấy phân tích là hợp lý Ngược lại, nếu KMO nhỏ hơn 0.5, khả năng phân tích nhân tố không thích hợp với dữ liệu là cao Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett's được sử dụng để kiểm tra giả thuyết rằng các biến quan sát không có tương quan trong tổng thể; nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0.05), điều đó chứng tỏ các biến quan sát có mối liên hệ với nhau.

Hệ số tải nhân tố (factor loadings) là chỉ số thể hiện mối tương quan giữa các biến và các nhân tố, với yêu cầu lớn hơn 0.5 theo Hair và cộng sự (1998) Để đảm bảo tính ý nghĩa thực tiễn của phân tích nhân tố khám phá (EFA), factor loadings cần lớn hơn 0.3, trong khi mức trên 0.4 được coi là quan trọng và ≤ 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích vượt quá 50% (Hair và cộng sự, 1998) Phương pháp “Principal Component Analysis” kết hợp với phép quay “Varimax” được áp dụng trong phân tích nhân tố để đo lường các thành phần.

Hệ số Eigenvalue đại diện cho mức độ biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố trong phân tích Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 mới được coi là có ý nghĩa trong việc giải thích dữ liệu.

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 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 có ý nghĩa thống kê 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 bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất nhằm kiểm định mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Sử dụng phương pháp nhập biến Enter, hệ số xác định R² điều chỉnh được áp 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 qua biểu đồ phân tán, 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 bằng thống kê Durbin-Watson, và hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai VIF Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến với VIF, 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 đánh giá tính chính xác của mô hình hồi quy Đồng thời, việc xem xét hiện tượng phương sai thay đổi cũng rất quan trọng, và điều này có thể được thực hiện bằng cách phân tích mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy của biến phụ thuộc.

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

Chi nhánh BIDV CN Thủ Dầu Một là một đơn vị cấp 1 trực thuộc BIDV, đại diện pháp nhân với con dấu và bảng tổng kết tài sản Chi nhánh này có nhiệm vụ thực hiện các hoạt động của BIDV theo ủy quyền của Tổng giám đốc, đồng thời 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

Từ khi thành lập với 43 nhân viên và một phòng giao dịch (PGD) trực thuộc là PGD Thuận An, đến nay, số lượng nhân viên của Chi nhánh đã tăng lên 79 người Đồng thời, Chi nhánh cũng đã mở thêm hai PGD mới, trong đó PGD Tân Bình bắt đầu 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 như 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, cho vay thương mại và nhận tiền gửi, nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch của khách hàng.

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 tốt các nhiệm vụ, đặc biệt trong lĩnh vực huy động vốn Ngân hàng nhận thức rõ rằng hoạt động này là yếu tố then chốt giúp chủ động nguồn vốn cho các hoạt động kinh doanh Kết quả huy động vốn của ngân hàng đã cho thấy sự phát triển tích cực trong thời gian qua.

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%

Tổng huy động vốn đã tăng qua các năm, từ 1,787 tỷ đồng năm 2016 lên 2,605 tỷ đồng năm 2017, 3,277 tỷ đồng năm 2018 và 3,860 tỷ đồng năm 2019 Mặc dù tốc độ tăng huy động vốn tương đối cao, nhưng xu hướng tốc độ tăng lại có dấu hiệu giảm Đây là vấn đề mà ngân hàng cần 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 nguồn vốn từ dân cư, với mức huy động luôn 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 tăng 551 tỷ đồng, đạt 2,473 tỷ đồng; và năm 2019 tăng 500 tỷ đồng, đạt 2,973 tỷ đồng Mặc dù có sự gia tăng liên tục, tốc độ tăng trưởng có xu hướng chậm lại qua các năm, điều này đòi hỏi ngân hàng cần cân nhắc kỹ lưỡng khi đưa ra các giải pháp 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%

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 có dấu hiệu giảm Điều này cần được chú ý trong việc phân tích kết cấu dư nợ theo kỳ hạn.

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%

BIDV CN Thủ Dầu Một sở hữu cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn tương đối đồng đều, điều này mang lại 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

Kết quả lợi nhuận trước thuế tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã liên tục tăng qua các năm, đặc biệt mạnh mẽ vào năm 2017 và 2018 Sự tăng trưởng này là nhờ vào nỗ lực không ngừng của BIDV CN Thủ Dầu Một trong hoạt động và việc 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

Trong những năm gần đây, BIDV CN Thủ Dầu Một đã không ngừng phát triển dịch vụ Mobile banking nhờ vào sự tiến bộ công nghệ trong ngành ngân hàng Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ này liên tục tăng trưởng, từ 800 khách hàng vào năm 2016 lên 1,638 khách hàng vào năm 2019 Tốc độ tăng trưởng hàng năm lần lượt đạt 19.13% năm 2017, 49.32% năm 2018 và 15.11% năm 2019, cho thấy nỗ lực tìm kiếm và thu hút khách hàng của ngân hàng luôn được đẩy mạnh.

Giá trị giao dịch qua dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã tăng trưởng đáng kể qua các năm Cụ thể, vào năm 2016, ngân hàng đã ghi nhận những kết quả ấn tượng trong việc phát triển dịch vụ này.

Từ 224 tỷ đồng năm 2017, BIDV đã tăng trưởng lên 262 tỷ đồng vào năm 2018 và đạt 311 tỷ đồng vào năm 2019, với tỷ lệ tăng trưởng lần lượt là 16.96%, 18.70% và 21.86% qua các năm.

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 của ngân hàng Để tăng cường 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 marketing 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 theo 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, kiểm soát nợ xấu ở mức thấp và thu hồi nợ ngoại bảng Mục tiêu là đảm bảo hoạt động tăng trưởng an toàn, hiệu quả, bền vững, 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, đã có 350 phiếu khảo sát được phát ra, thu về 343 phiếu Sau khi kiểm tra, 9 phiếu không đạt yêu cầu do thông tin không đầy đủ đã bị loại, do đó, tổng số phiếu hợp lệ để phân tích là 334, chiếm 95.43% tổng số phiếu phát ra Số lượng mẫu sử dụng trong nghiên cứu là 334.

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, trong số 334 khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một, nữ giới chiếm ưu thế với 196 người, tương đương 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)

Khảo sát tại BIDV CN Thủ Dầu Một cho thấy sự đa dạng về độ tuổi của khách hàng, với 39.51% 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 ngân hàng đang thu hút một lượng khách hàng trẻ trung, năng động, sẵn sàng tạo thu nhập và tham gia vào 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

Kết quả khảo sát tại BIDV CN Thủ Dầu Một cho thấy khách hàng có trình độ học vấn đa dạng, nhưng 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 rằng với trình độ học vấn và thu nhập cao, 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

Kết quả khảo sát cho thấy, trong số 334 người tham gia, có 73 người (21.86%) giao dịch với BIDV CN Thủ Dầu Một dưới 1 năm, 110 người (32.93%) giao dịch từ 1 - 3 năm, 118 người (35.33%) giao dịch từ 3 - 5 năm, và 33 người (9.88%) 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 liên quan.

(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 về khả năng xử lý thông tin và giao dịch nhanh chóng có giá trị trung bình thấp nhất là 3.19, trong khi thang đo HQ5 liên quan đến độ dễ hiểu và dễ xử lý của thông tin lại có giá trị trung bình cao nhất là 3.57 Vì vậy, hai thang đo này cần được chú ý 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

Kết quả từ bảng 4.13 chỉ ra rằng tất cả 5 thang đo yếu tố Bảo mật đều có giá trị trung bình trên 3, với thang đo BM1 (Trang web/phần mềm bảo vệ thông tin cá nhân của người sử dụng) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.32 Trong khi đó, thang đo BM2 (Trang web/phần mềm bảo vệ thông tin về tài khoản và thẻ ngân hàng của người dùng) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.67 Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích ảnh hưởng 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

Kết quả từ bảng 4.14 cho thấy cả ba thang đo yếu tố Sự đáp ứng đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo DU2 (Trang web/phần mềm có thể 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 thông qua điện thoại, tổng đài trực tuyến, nhân viên hỗ trợ) có giá trị trung bình là 3.59, là mức thấp nhất Thang đo DU1 (Trang web/phần mềm cung cấp được các dịch vụ đáp ứng được nhu cầu của khách hàng) có giá trị trung bình cao nhất là 3.64 Do đó, cần lưu ý đến các 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

Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy tất cả 5 thang đo yếu tố Sự bảo đảm đều có giá trị trung bình lớn hơn 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 Điều này cho thấy 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

Kết quả từ bảng 4.16 cho thấy tất cả các thang đo yếu tố Thiết kế đều có giá trị trung bình lớn hơn 3, với thang đo TK3 (Thông tin khuyến mãi và ưu đãi nổi bật) có giá trị thấp nhất là 3.13, trong khi thang đo TK1 (Cách lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch linh hoạt) đạt giá trị cao nhất là 3.83 Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động 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

Kết quả từ bảng 4.17 cho thấy các thang đo yếu tố Sự đồng cảm đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 và khá đồng đều Trong đó, thang đo DC3 (Cổng thanh toán dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và được chấp thuận bởi nhiều đơn vị, nhà cung cấp) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.35, trong khi thang đo DC1 (Trang web/phần mềm cho phép cung cấp các dịch vụ tùy chỉnh theo nhu cầu, thói quen của khách hàng) có giá trị trung bình cao nhất là 3.54 Do đó, hai thang đo này cần được chú ý 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

Kết quả từ bảng 4.18 cho thấy cả bốn thang đo yếu tố Ƣu đãi đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 và tương đối 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 Điều này cho thấy 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 thu thập và tổng hợp dữ liệu khảo sát, tác giả đã tiến hành đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha cho các nhân tố, với kết quả như sau:

Bảng 4.19: Đánh giá độ tin cậy thang đo

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Chất lƣợng dịch vụ (CLDV)

Qua bảng kết quả 4.19 trên ta thấy:

Yếu tố Hiệu quả (HQ) được xác định với Cronbach's Alpha = 0.884, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho phép chúng được sử dụng trong phân tích tiếp theo Các biến thang đo này 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 khác nhau), và HQ5 (Thông tin dễ hiểu và dễ xử lý).

Yếu tố Bảo mật (BM) được xác định với Cronbach’s Alpha = 0.863, vượt ngưỡng 0.6, và tất cả các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố này Các biến thang đo bao gồm: BM1 (Bảo vệ thông tin cá nhân của người sử dụng), BM2 (Bảo vệ thông tin tài khoản và thẻ ngân hàng), BM3 (Truy cập an toàn trên trình duyệt và ứng dụng), BM4 (Tin tưởng vào tính an toàn trong giao dịch), và BM5 (Cung cấp các phương thức bảo mật an toàn như mật khẩu, mã PIN, tin nhắn và Smart OTP).

Yếu tố Sự đáp ứng (DU) có Cronbach‟s Alpha đạt 0.899, vượt mức 0.6, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng các biến DU1 (dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng), DU2 (biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu), và DU3 (kênh hỗ trợ người dùng dịch vụ Mobile banking) Tương tự, yếu tố Sự bảo đảm (BD) cũng có Cronbach‟s Alpha là 0.896, cao hơn 0.6, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, bao gồm 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).

Yếu tố Thiết kế (TK) có độ tin cậy cao với Cronbach’s Alpha đạt 0.831, vượt ngưỡng 0.6, và tất cả 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 Thiết kế trong phân tích tiếp theo, bao gồm: TK1 (Trang web/phần mềm cung cấp nhiều cách linh hoạt để lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch), TK2 (Trang web/phần mềm có cấu trúc, nội dung và hình ảnh rõ ràng), TK3 (Thông tin khuyến mãi và ưu đãi cho người dùng được trình bày nổi bật), và TK4 (Thông tin từ trang web/phần mềm luôn được cập nhật kịp thời).

Yếu tố Sự đồng cảm (DC) có Cronbach’s Alpha đạt 0.902, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo liên quan đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng chúng trong phân tích tiếp theo Các biến này bao gồm: DC1 - trang web/phần mềm cung cấp dịch vụ tùy chỉnh theo nhu cầu và thói quen của khách hàng; DC2 - cung cấp thông tin đầy đủ về các tính năng của sản phẩm và dịch vụ; DC3 - cổng thanh toán dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và chấp thuận bởi nhiều đơn vị; DC4 - cung cấp hướng dẫn và video giới thiệu dễ hiểu về cách sử dụng dịch vụ Mobile banking của ngân hàng.

Yếu tố Ƣu đãi (UD) được xác định với Cronbach's Alpha là 0.909, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo liên quan đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố Ưu đãi (UD) Các biến thang đo bao gồm: UD1 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp mức lãi suất và lệ phí phù hợp 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 khoản phí khiếu nại, hủy giao dịch được thực hiện nhanh chóng), và UD4 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp các khuyến mãi, ưu đãi hấp dẫn).

Chất lượng dịch vụ (CLDV) được đánh giá với Cronbach’s Alpha là 0.904, vượt qua ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến thang đo nhân tố có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng minh tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố CLDV Các biến thang đo bao gồm: CLDV1 phản ánh sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ Mobile banking, CLDV2 thể hiện ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, và CLDV3 cho thấy khả năng khách hàng giới thiệu dịch vụ Mobile banking đến bạn bè và 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

Theo bảng 4.20, giá trị Sig = 0.000 nhỏ hơn 0.05, cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO đạt 0.863, lớn hơn 0.5, chứng tỏ mức độ ý nghĩa của tập dữ liệu trong phân tích nhân tố là cao, khẳng định mô hình phân tích nhân tố là phù hợp.

Bảng 4.21: Kết quả xoay ma trận nhân tố lần 1

Kết quả phân tích cho thấy biến thang đo BM1 có hệ số Factor Loading là 0.496, thấp hơn 0.5, do đó biến này sẽ được loại bỏ trong các phân tích tiếp theo Sau khi loại bỏ biến BM1, chúng tôi đã tiến hành chạy lại EFA lần thứ hai và nhận được kết quả xử lý như sau:

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

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, lớn hơn 0.5, cho thấy mức độ ý nghĩa cao của tập hợp 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

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, và được phân 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 và phương sai trích đạt 77.075% Điều này cho thấy 7 yếu tố này giải thích được 77.075% sự biến thiên của dữ liệu.

4.4.2 Phân tích nhân tốthang đo biến phụ thuộc

Sau khi kiểm định độ tin cậy các thang đo, các biến quan sát cho biến phụ thuộc đạt yêu cầu và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), kết quả thu được cho thấy sự phù hợp và tính chính xác của các biến này trong nghiên cứu.

Bảng 4.24: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's biến phụ thuộc

Kiểm định Bartlett's của Sphericity

Theo bảng 4.24, với Sig = 0.000 < 0.05, có thể kết luận rằng các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể Hệ số KMO đạt 0.683, lớn hơn 0.5, cho thấy phân tích nhân tố của 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

Kết quả từ bảng 4.25 cho thấy ba biến thang đo quan trọng liên quan đến dịch vụ Mobile banking Cụ thể, CLDV1 phản ánh mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ, CLDV2 thể hiện khả năng khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ này, và CLDV3 cho thấy xu hướng khách hàng giới thiệu dịch vụ 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 tốt nhất Tổng phương sai trích đạt 84.151%, vượt ngưỡng 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 Biến độc lập bao gồm bảy 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)

Kết quả mô hình hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:

Mặc dù một số hệ số trong mô hình cho thấy sự phù hợp, biến BM với Sig = 0.082 lớn hơn α = 0.05 cho thấy βBM không có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Do đó, cần loại bỏ biến BM 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)

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 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 0.144 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên.

Hệ số βDU là 0.300, cho thấy khi yếu tố Sự đáp ứng tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.300 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác giữ nguyên.

Hệ số βBD = 0.248 cho thấy rằng khi yếu tố Sự bảo đảm tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.248 đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên.

Hệ số βTK = 0.140 cho thấy khi yếu tố Thiết kế tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng thêm 0.140 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.

Hệ số βDC = 0.431 cho thấy rằng khi yếu tố Sự đồng cảm tăng thêm 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 điều kiện các yếu tố khác không thay đổi.

Hệ số βUD = 0.239 cho thấy rằng khi yếu tố Ƣu đãi 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 0.239 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

4.5.2 Kiểm định mô hình hồi quy

(i) Kiểm định đa cộng tuyến:

Bảng 4.26 cho thấy kết quả kiểm định đa cộng tuyến với các hệ số phóng đại phương sai (VIF) dao động từ 1.143 đến 1.639, tất cả đều nhỏ hơn 10 Điều này chỉ ra rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến, và 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 kết quả của mô hình hồi quy về 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 cho thấy giá trị 2.104, nằm trong khoảng từ 1 đến 3, xác nhận rằng 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

(iii) Kiểm định sự phù hợp của mô hình:

Bảng 4.28 chỉ ra rằng R 2 hiệu chỉnh đạt 0.613, cho thấy 61.3% 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 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 xác định 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.

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 mỗi đơn vị tăng của sự đồng cảm dẫn đến 0.431 đơn vị cải thiện chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy sự đồng cảm là yếu tố quan trọng trong việc hình thành cảm nhận của khách hàng về dịch vụ Mobile banking Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Zeithaml và cộng sự (2000), Jayawardhena (2004), Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khi khách hàng trải nghiệm sự đồng cảm và hỗ trợ từ ngân hàng, cùng với việc sử dụng các ứng dụng, điều này góp phần nâng cao cảm nhận và sự hài lòng của họ 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 lên 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, điều này được xác nhận qua nghiên cứu của Parasuraman và các tác giả (2005), Zeithaml và các tác giả (2000), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khi khách hàng thực hiện giao dịch tại ngân hàng, sự đa dạng của sản phẩm và sự hỗ trợ tận tình từ nhân viên đã góp phần nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của họ đối với 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 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 Sự bảo đảm dẫn đến tăng 0.248 đơn vị chất lượng dịch vụ Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Zeithaml và cộng sự (2000), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Sự bảo đảm được khách hàng cảm nhận qua thái độ và cách cư xử của nhân viên, cùng với cảm giác an toàn trong giao dịch, từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng 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 đối với khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một; cụ thể, khi yếu tố Ƣu đãi tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking cũng tăng 0.239 đơn vị Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho và Lin (2010), cũng như Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Ƣu đãi là yếu tố mà khách hàng luôn chú ý khi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là Mobile banking, vì đây là cách khách hàng cảm nhận lợi ích tài chính đầu tiên mà dịch vụ mang lại Khi nhận được nhiều lợi ích hơn, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.

Yếu tố Hiệu quả là yếu tố tác động mạnh thứ năm 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 hiệu quả sẽ làm chất lượng dịch vụ tăng 0.144 đơn vị Điều này cho thấy tính hiệu quả của dịch vụ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này hoàn toàn nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Siu & Mou (2005), Ho & Lin (2010), và Bùi Văn Thụy.

Dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng, như giao dịch nhanh chóng và tiết kiệm thời gian Những cải tiến liên tục trong chất lượng dịch vụ giúp khách hàng cảm nhận được sự hài lòng và tin tưởng hơn vào dịch vụ này.

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 thiết kế dẫn đến tăng 0.140 đơn vị chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy giao diện giao dịch của phần mềm và ứng dụng ngân hàng điện tử ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005); Ho&Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Thực tế cho thấy, khi khách hàng dễ dàng tiếp cận và sử dụng dịch vụ, họ sẽ cảm nhận sự hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.

Trong chương này, tác giả nghiên cứu 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, kiểm định độ tin cậy, phân tích khám phá EFA và phân tích hồi quy Kết quả cho thấy 61.3% sự biến động chất lượng dịch vụ được giải thích bởi 6 yếu tố: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ƣu đãi Những phát hiện này sẽ là cơ sở cho tác giả đưa ra kết luận và giải pháp phù hợp trong chương tiếp theo.

Tiêu đề	Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ Mobile Banking Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam – Chi Nhánh Thủ Dầu Một, Tỉnh Bình Dương
Tác giả	Cao Nguyễn Bảo Long
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Ngọc Duy Phương
Trường học	Trường Đại Học Thủ Dầu Một
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	luận văn thạc sĩ
Năm xuất bản	2020
Thành phố	Bình Dương

Định dạng
Số trang	150
Dung lượng	3,17 MB