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 ngày càng trở nên quan trọng, với sự chuyển mình mạnh mẽ của ngành dịch vụ toàn cầu Sự xuất hiện của nhiều loại dịch vụ mới và sự gia tăng về số lượng cũng như sự đa dạng của các nhà cung cấp dịch vụ đã góp phần làm nổi bật vai trò của lĩnh vực này.
Dịch vụ được định nghĩa là 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 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 thức cung cấp dịch vụ cho khách hàng Hiện nay, khách hàng ngày càng ưa chuộng các hình thức phục vụ “tự phục vụ”, mang lại sự thuận tiện 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 đi trên internet thông qua 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, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch mà không cần đến trực tiếp quầy giao dịch Dịch vụ này cung cấp tiện ích cho người dùng thông qua các phương tiện điện tử, mang lại sự thuận lợi và tiết kiệm thời gian trong các hoạt động ngân hàng.
Dịch vụ ngân hàng điện tử là kênh trao đổi thông tin tài chính giữa khách hàng và ngân hàng, giúp đáp ứng nhu cầu sử dụng dịch vụ ngân hàng một cách nhanh chóng, an toàn và thuận tiện Tại Việt Nam, các ngân hàng thương mại hiện cung cấp dịch vụ này qua nhiều kênh, bao gồm 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 được các ngân hàng thương mại phát triển dựa trên công nghệ thông tin và thiết bị điện tử như điện thoại và máy tính, nhằm đáp ứng nhu cầu 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, mặc dù vẫn giữ nguyên các đặc tính của dịch vụ truyền thống, nhưng mỗi đặc điểm lại có những 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 cảm nhận khi sử dụng và tương tác với nhà cung cấp Dịch vụ được tạo ra và tiêu thụ đồng thời, không thể lưu trữ để đáp ứng nhu cầu trong tương lai, điều này làm nổi bật sự khác biệt giữa dịch vụ và sản phẩm hữu hình.
Tính không đồng nhất trong dịch vụ đề cập đến sự biến đổi về 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 có thể mang đến trải nghiệm không đồng nhất cho khách hàng Hiệu suất và chất lượng công việc có thể thay đổi đáng kể giữa các nhân viên khác nhau.
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 khoảng thời gian cung cấp và không thể sản xuất hàng loạt để lưu trữ Khi có nhu cầu thị trường, dịch vụ không thể được lấy ra từ kho dự trữ để bán.
Sự tham gia của khách hàng trong cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử là rất quan trọng, khác với hàng hóa hữu hình Dịch vụ này được thực hiện qua Internet và các thiết bị điện tử, dẫn đến giảm thiểu mối tương tác trực tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp Do đó, giao diện thiết kế của trang web hoặc ứng dụng trở thành kênh tương tác chính giữa khách hàng và dịch vụ.
Dịch vụ Mobile banking có năm đặc tính quan trọng: tính phi vật thể, cho phép người dùng truy cập dịch vụ mà không cần vật lý; tính đồng thời, cho phép giao dịch diễn ra ngay lập tức; tính không đồng nhất, với trải nghiệm dịch vụ có thể khác nhau giữa các khách hàng; tính không thể lưu trữ, khi thông tin không thể được lưu giữ sau khi giao dịch; và sự tham gia của khách hàng, khi họ đóng vai trò quan trọng 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 ngân hàng qua điện thoại di động Với hình thức thanh toán trực tuyến này, người dùng không cần phải đến ngân hàng mà vẫn có thể truy cập mọi dịch vụ 24/7, bất kể ở đâu.
Phương thức thanh toán này ra đời nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch nhỏ và dịch vụ tự động không có người phục vụ Để trở thành thành viên, khách hàng cần cung cấp số điện thoại di động và tài khoản cá nhân Sau khi đăng ký, khách hàng sẽ nhận được mã số định danh (ID) giúp việc thanh toán trở nên nhanh chóng và chính xác Bên cạnh đó, khách hàng còn được cấp 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
Chất lượng dịch vụ được đánh giá dựa trên sự so sánh giữa giá trị mà khách hàng kỳ vọng trước khi sử dụng và giá trị thực nhận sau khi trải nghiệm Grönroos đã đề xuất ba tiêu chí để đo lường chất lượng dịch vụ, bao gồm 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)
Parasuraman và 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 Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng để nâng cao chất lượng 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) trong mô hình SERVQUAL phản ánh sự chênh lệch giữa dịch vụ khách hàng nhận được và kỳ vọng của họ về dịch vụ Được giới thiệu vào năm 1988, mô hình này giúp đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ bằng cách rút gọn 10 đặc tính chất lượng thành 5 yếu tố 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 có sự nhất quán cao Khách hàng tham gia nghiên cứu sử dụng những thang đo tương tự như dịch vụ truyền thống khi đánh giá dịch vụ thương mại điện tử, bất kể lĩnh vực nào 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 các 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 phụ thuộc vào danh tiếng của công ty, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, cùng với thông tin trung thực được trình bày 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 tự như 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, Parasuraman và cộng sự đã 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 thu thập dữ liệu, họ đã rút gọn từ 11 xuống 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 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 của các công ty dịch vụ trực tuyến là quản lý chất lượng dịch vụ từ xa Kênh cung cấp dịch vụ qua Internet đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong cách 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 phân tích các trang web xã hội của Anh để hiểu cách khách hàng nhận thức 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 để đánh giá chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là dịch vụ Mobile banking Các nghiên cứu này đã xác nhận tính hiệu quả của thang đo trong việc đo lường chất lượng dịch vụ trong ngành ngân hàng.
Jun và Cai (2001) đã phát triển các biến quan sát để đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, chia thành ba loại 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 trong nghiên cứu này 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, các 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 thực hiện kiểm định thang đo chính xác về chất lượng dịch vụ trực tuyến tại các ngân hàng.
Theo nghiên cứu của Jayawardhena (2004) tại Anh, thang đo chất lượng dịch vụ điện tử của ngân hàng trực tuyến được xây dựng dựa trên mô hình SERVQUAL và E-SQ, bao gồm năm khái niệm: khả năng truy cập, giao diện, tin cậy, sự quan tâm và uy tín Nghiên cứu của Siu & Mou (2005) tại Hồng Kông đã lấy mẫu 195 người sử dụng ngân hàng trực tuyến và xác định bốn yếu tố chính trong thang đo 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 thường chỉ tập trung vào sự tương tác giữa người tiêu dùng và trang web, mà 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 khách hàng nhận thức dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình lý thuyết này phù hợp với thực nghiệm, đồng thời 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 xây dựng thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến dựa trên khảo sát 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 tuỳ 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 có những đặc điểm riêng 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 và cần nghiên cứu sâu hơn, đặc biệt là về sự khác biệt văn hoá và cách cung cấp dịch vụ giữa các tổ chức.
Nghiên cứu của Sundas Saeed và các cộng sự (2015) tại các ngân hàng thương mại 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 nhấn mạnh tầm quan trọng của những yếu tố này trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực 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 (20) 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
Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Thành Công (2015) đã chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ ngân hàng đã có những tiến triển rõ rệt Việc đánh giá nên tập trung vào từng loại hình dịch vụ cụ thể, thay vì đánh giá 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, các 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.
(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 một số tiêu chí để 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 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, cảm nhận 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 yếu tố: 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 tác động đến mức độ hài lòng.
Nguyễn Hồng Quân (2020) nhấn mạnh rằng dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, luôn được các ngân hàng thương mại chú trọng phát triển, và việc nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ là rất cần thiết Nghiên cứu đã áp dụng mô hình e-SERVQUAL cùng với các nghiên cứu trước đó để xây dựng mô hình nghiên cứu Dữ liệu được thu thập từ khảo sát 225 khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của ngân hàng thương mại Tiên Phong Kết quả cho thấy có 6 yếu tố chính 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, chi phí 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 Dữ liệu nghiên cứu 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 cho thấy có 61.1% sự biến thiên liên quan đến 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 xây dựng dựa trên mô hình lý thuyết E-SQ 2005, với các biến quan sát được đề xuất làm cơ sở phân tích Đồng thời, tác giả bổ sung các yếu tố Bảo đảm, Ƣu đãi và Thiết kế từ mô hình E-SQ phát triển năm 2000 và các nghiên cứu liên quan 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 bao gồm 7 yếu tố chính cấu thành chất lượng dịch vụ Mobile banking Các khái niệm liên quan đến từng yếu tố này được trình bày một cách chi tiết, nhằm làm rõ vai trò và ảnh hưởng của chúng đến trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực ngân hàng di động.
Hiệu quả Bảo mật Đáp ứng Bảo đảm Thiết kế Đồng cảm Ƣu đãi
Chất lƣợng dịch vụ Mobile banking
Hiệu quả trong dịch vụ điện tử, theo Parasuraman và cộng sự (2005), được xác định 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, khả năng tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng và các yếu tố tương tự Định nghĩa này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc điều hướng dễ dàng và khả năng truy cập, đã được đề cập trong giai đoạn đầu phát triển công cụ E-SERVQUAL.
Bảo mật (Privacy/Trust): Parasuraman và ctg (2005), Kenova và Jonasson
Theo định nghĩa của Collier và Bienstock (2006) cùng với Kenova và Jonasson (2006), mức độ an toàn của phần mềm và trang web liên quan đến việc bảo mật thông tin khách hàng, bao gồm việc giữ bí mật thông tin cá nhân và giao dịch Điều này cũng bao gồm việc cung cấp các biện pháp bảo mật hiện đại để người dùng cảm thấy an toàn hơn Bên cạnh đó, sự phản hồi và liên hệ giữa khách hàng và ngân hàng trong quá trình đánh giá rất quan trọng, bao gồm việc xử lý hiệu quả các vấn đề và phản hồi qua phần mềm hoặc trang web, cũng như sự sẵn có của các kênh hỗ trợ như điện thoại hoặc tổng đài trực tuyến.
Bảo đảm (Assurance) được định nghĩa bởi Parasuraman và cộng sự (2000) là sự tự tin mà khách hàng cảm thấy khi tương tác với phần mềm hoặc trang web, dựa vào danh tiếng của nhà cung cấp Sản phẩm, dịch vụ và thông tin trên trang web cần được trình bày rõ ràng và trung thực Theo thang đo SERVQUAL, bảo đảm cũng được hiểu là "kiến thức và lịch sự của nhân viên, cũng như khả năng truyền tải lòng tin và sự tự tin" (Parasuraman, 1985) Điều này cho thấy rằng ý nghĩa của bảo đảm trong dịch vụ truyền thống và dịch vụ trực tuyến có nhiều điểm tương đồng.
Thiết kế trang web là yếu tố quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm người dùng tích cực, với sự chú trọng vào thẩm mỹ và khả năng truy cập thông tin Theo nghiên cứu của Ho và Lin (2010), thiết kế không chỉ bao gồm nội dung cập nhật mà còn phải đảm bảo tính khả dụng và dễ dàng truy cập, điều này giúp người tiêu dùng tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến Đồng thời, sự đồng cảm trong dịch vụ khách hàng, được định nghĩa là việc cung cấp sự chăm sóc và chú ý cá nhân, là yếu tố quyết định trong việc đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng Sự tùy chỉnh trên các trang web cũng đóng vai trò quan trọng, cho phép người dùng cá nhân hóa trải nghiệm theo 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 trang web đền bù cho khách hàng về các vấn đề phát sinh, 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 E-SERVQUAL, với các nghiên cứu của Zeithaml (2000) và Collier và Bienstock (2006) nhấn mạnh đến các ưu đãi thuận lợi như phí dịch vụ thấp hơn và khuyến mãi cho giao dịch lớn Ho & Lin (2010) đã định nghĩa ưu đãi là dịch vụ giá trị gia tăng, giúp 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 nhằm kiểm chứng chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại BIDV Thủ Dầu Một.
Theo Broderick và Vachropompuk (2002), Siu & Mou (2005), Ho và Lin
(2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang
Năm 2020, hiệu quả được xác định 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 yếu tố hiệu quả và chất lượng dịch vụ.
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 lý do đó, tác giả trong nghiên cứu này đã 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, trong bài viết này, tác giả 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), cùng 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), và Bùi Văn Thụy cùng 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 liên quan đến yếu tố thiết kế.
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 các nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Nguyễn Hồng Quân (2020), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), sự đồng cảm được xác định là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, nghiên cứu này sẽ đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố đồng cảm trong bối cảnh dịch vụ ngân hàng di động.
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), ƣu đãi được xem là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, tác giả trong nghiên cứu này đã đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố ƣu 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, với 50 bảng câu hỏi được gửi đến khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Thủ Dầu Một Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả sẽ 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 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 2: Lập kế hoạch thực hiện bằng cách tham khảo tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu trước đó, 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 thành bảng chính thức Tiến hành thảo luận nhóm và tham khảo ý kiến chuyên gia Khi bảng hỏi đã hoàn chỉnh, một cuộc điều tra chính thức sẽ được thực hiện.
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 Ơn đãi Để có cái nhìn tổng quan về các yếu tố này, tác giả đã thảo luận với 10 chuyên gia có kinh nghiệm trong ngành, bao 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 chỉ ra rằng tất cả các chuyên gia đều đồng thuận về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Dựa trên phân tích lý thuyết và các nghiên cứu trước đó, tác giả đã tiếp tục thảo luận với các chuyên gia về các chiều hướng tác động, từ đó rút ra những kết luận quan trọng.
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: Các phương pháp đo lường cần được phân tích bằng Cronbach's Alpha, yêu cầu hệ số trên 0.6, và kiểm định độ tin cậy 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: Hoàn thiện luận văn.
Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu nghiên cứu
Nghiên cứu này áp dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) và tuân thủ quy tắc kinh nghiệm về cỡ mẫu Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), kích thước mẫu tối thiểu cần phải gấp 5 lần số biến để đảm bảo tính chính xác trong phân tích nhân tố.
Mô hình nghiên cứu đề xuất có 30 biến quan sát cho cả nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc, yêu cầu kích thước mẫu tối thiểu là 150 mẫu Để đảm bảo giá trị thực tiễn trong phân tích, nghiên cứu này đã thu thập được 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 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)
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 chấp thuận và hỗ trợ hiệu quả, tạo điều kiện thuận lợi cho 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 mang đến 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 tầm quan trọng của các yếu tố này trong việc 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
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 để đạt được kết quả chính xác.
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, giúp đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của tổng thể.
Thống kê mô tả là công cụ quan trọng giúp hiểu rõ các đặc điểm của bộ dữ liệu thông qua việc tóm tắt ngắn gọn các thông số và mẫu dữ liệu Trong đó, các thông số xu hướng tập trung như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị là những loại thống kê phổ biến nhất, 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 phần 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 đó, đo lường biến động bao gồm độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ nhọn và độ lệch.
Số liệu được thống kê mô tả bằng phương pháp định tính, sử dụng phân tích thống kê tần số để trình bày các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát.
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 chính thức đã được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 Trong quá trình phân tích dữ liệu, chúng tôi đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hai công cụ chính: Hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và Phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu là quá trình quan trọng bao gồm phân tích tương quan hệ số Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định các 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
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng nhằm xác định các câu hỏi cần giữ lại và loại bỏ những câu hỏi không phù hợp (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 đồng thuận rằng hệ số Cronbach's Alpha từ 0.8 đến gần 1 cho thấy thang đo có độ tin cậy cao, trong khi từ 0.7 đến gần 0.8 là chấp nhận được Một số nghiên cứu cũng cho rằng hệ số từ 0.6 trở lên vẫn có thể sử dụng được nếu 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 quan trọng để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), một số chỉ số quan trọng cần chú ý bao gồm: độ tin cậy, giá trị eigen, và tỷ lệ phương sai giải thích Những chỉ số này giúp xác định mức độ phù hợp của mô hình và khả năng giải thích các biến quan sát.
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 Trị số KMO lớn, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp Ngược lại, nếu chỉ số 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 giúp kiểm tra giả thuyết về sự tương quan giữa các biến quan sát; nếu kiểm định này có ý nghĩa (Sig < 0.05), điều đó cho thấy các biến quan sát có sự 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 thiết thực (Hair & cộng sự, 1998) Cụ thể, factor loadings > 0.3 được xem là mức tối thiểu, > 0.4 là quan trọng và ≤ 0.5 là có ý nghĩa thực tiễn Để thang đo được chấp nhận, tổng phương sai trích cần lớn hơn 50% (Hair và cộng sự, 1998) Phân tích nhân tố sử dụng phương pháp trích "Principal Component Analysis" kết hợp với phép quay "Varimax" để đo lường các thành phần.
Hệ số Eigenvalue, đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, cần lớn hơn 1 Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn 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 sử dụng trong phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định giả thuyết Với việc các biến được đo bằng thang đo khoảng, tác giả áp dụng phân tích tương quan Pearson nhằm xác định các mối quan hệ thống kê có ý nghĩa giữa chất lượng dịch vụ Mobile banking và các biến cảm nhận chất lượng dịch vụ trước khi thực hiện phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến sử dụng 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 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 bằng thống kê Durbin-Watson, và hiện tượng đa cộng tuyến qua hệ số phóng đại phương sai VIF Kiểm tra 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 xác định sự ảnh hưởng của các yếu tố này Đồng thời, việc phân tích hiện tượng phương sai thay đổi cũng rất quan trọng, và điều này có thể được thực hiện thông qua việc xem xét mối quan hệ giữa phần dư và giá trị dự đoán 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 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
Từ ngày đầu thành lập với 43 nhân viên và một phòng giao dịch (PGD) trực thuộc là PGD Thuận An, đến nay, chi nhánh đã tăng số lượng nhân viên lên 79 người và mở thêm hai PGD 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, uỷ 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.
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 hoạt động huy động vốn Ngân hàng nhận thức rằng huy động vốn là hoạt động quan trọng, giúp chủ động nguồn vốn trong quá trình hoạt động 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 là điều mà ngân hàng cần xem xét để tìm ra 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 sự gia tăng liên tục qua các năm Cụ thể, vốn huy động từ dân cư năm 2016 đạt 1,378 tỷ đồng, tăng 544 tỷ đồng lên 1,922 tỷ đồng vào năm 2017 Đến năm 2018, con số này tiếp tục tăng 551 tỷ đồng, đạt 2,473 tỷ đồng, và năm 2019, vốn huy động đạt 2,973 tỷ đồng, tăng thêm 500 tỷ đồng Mặc dù có sự gia tăng, tốc độ tăng trưởng đang có xu hướng chậm lại, do đó ngân hàng cần cân nhắc và đưa ra các giải pháp phù hợp trong những năm tới.
4.1.3.2 Tình hình hoạt động cho vay
Đội ngũ cán bộ nhân viên tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã nỗ lực không ngừng trong việc huy động vốn qua các năm, từ đó chủ động sử dụng vốn, chủ yếu cho hoạt động 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 tăng lên qua các năm, nhưng tốc độ tăng trưởng lại có xu hướng giảm Điều này cần được chú ý, đặc biệt khi xem xét cấu trúc 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%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Cơ cấu dư nợ theo kỳ hạn tại 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 tại 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 là kết quả của nỗ lực không ngừng trong hoạt động của ngân hàng và việc áp dụng các giải pháp đổi 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 công nghệ trong ngành ngân hàng Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ này đã tăng liên tục qua các năm, từ 800 khách hàng vào năm 2016 lên 1,638 khách hàng vào năm 2019 Cụ thể, tỷ lệ tăng trưởng khách hàng lần lượt là 19.13% năm 2016, 49.32% năm 2017 và 15.11% năm 2018.
Giá trị giao dịch qua dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã tăng trưởng liên tục qua các năm, với kết quả cụ thể là vào năm 2016, dịch vụ này đã đạt được những thành tựu đáng kể.
Từ năm 2017 đến năm 2019, BIDV ghi nhận sự tăng trưởng ấn tượng với doanh thu tăng từ 224 tỷ đồng lên 379 tỷ đồng, tương ứng với các mức tăng trưởng lần lượt là 16.96%, 18.70% và 21.86% Sự phát triển này cho thấy tiềm năng tăng trưởng mạnh mẽ của ngân hàng trong thời gian tới.
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 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 tiếp tục đẩy mạnh 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 chuẩn mực quốc tế, đồng thời nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và đầu tư công nghệ BIDV CN Thủ Dầu Một chú trọng quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II, kiểm soát nợ xấu ở mức thấp nhất và thu hồi nợ ngoại bảng hiệu quả Mục tiêu là đảm bảo hoạt động tăng trưởng an toàn, bền vững, nâng cao giá trị thương hiệu BIDV trên thị trường trong nước và quốc tế, hướng tới 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
Nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 350 phiếu để điều tra khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một Kết quả thu về 343 phiếu, trong đó có 09 phiếu không đạt yêu cầu và bị loại do thông tin không đầy đủ Cuối cùng, tổng số phiếu đưa vào phân tích là 334, chiếm tỷ lệ 95.43% trên 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, 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)
Khảo sát tại BIDV CN Thủ Dầu Một cho thấy khách hàng có độ tuổi đa dạng, 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 cho thấy 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
(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 từ 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 khách hàng có trình độ học vấn cao thường có thu nhập cao và 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)
Kết quả khảo sát cho thấy, trong số các đối tượng tham gia, 73 người (21.86%) có thời gian 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%) có thời gian giao dịch từ 3 - 5 năm; và 33 người (9.88%) có thời gian 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 đến nghiên cứu.
(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 chỉ ra rằng 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) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.57 Do 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
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) 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) đạt giá trị 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
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.14 chỉ ra rằng tất cả ba thang đo yếu tố Sự đáp ứng đều có giá trị trung bình trên 3 Cụ thể, thang đo DU2 và DU3 có giá trị trung bình là 3.59, là mức thấp nhất, trong khi thang đo DU1 đạt giá trị cao nhất là 3.64 Điều này cho thấy sự cần thiết phải chú ý đến tác động của yếu tố Sự đáp ứng đối với 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 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 Vì vậy, hai thang đo này cần được chú ý khi phân tích tác động 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 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 (Cung cấp cách lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch linh hoạt) đạt giá trị cao nhất là 3.83 Điều này chỉ ra rằng 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
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 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 của 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 Vì vậy, 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
(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 tương đối đồng đều Trong đó, thang đo UD3 (bồi hoàn phí khi khiếu nại, hủy giao dịch nhanh chóng) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.76, trong khi thang đo UD4 (dịch vụ Mobile banking với khuyến mãi hấp dẫn) có giá trị trung bình cao nhất là 3.83 Do vậy, hai thang đo này cần được chú ý trong 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 tổng hợp và thu thập dữ liệu khảo sát, tác giả đã đánh giá độ tin cậy của 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)
(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 nhân tố đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng chúng để đo lường yếu tố Hiệu quả (HQ) trong phân tích tiếp theo Các biến 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 từ trang web/phần mềm rõ ràng và dễ hiểu).
Yếu tố Bảo mật (BM) có Cronbach‟s Alpha đạt 0.863, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo của yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường Các biến thang đo bao gồm: BM1 - bảo vệ thông tin cá nhân người dùng, BM2 - bảo vệ thông tin tài khoản và thẻ ngân hàng, BM3 - truy cập an toàn trên trình duyệt và ứng dụng, BM4 - sự tin tưởng của người sử dụng 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 = 0.899, cho thấy độ tin cậy cao với các biến thang đo có hệ số tương quan lớn hơn 0.3, bao gồm: DU1 (Trang web/phần mềm cung cấp dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng), DU2 (Có biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu khách hàng), và DU3 (Ngân hàng hỗ trợ người dùng qua điện thoại, tổng đài trực tuyến, và nhân viên) Yếu tố Sự bảo đảm (BD) cũng có Cronbach's Alpha = 0.896, với các biến thang đo tương tự có hệ số tương quan lớn hơn 0.3, bao gồm: BD1 (Danh tiếng và hình ảnh ngân hàng tốt), BD2 (Hệ thống giao dịch ổn định, đáng tin cậy), BD3 (Nhân viên tư vấn có kiến thức chuyên môn tốt), BD4 (Nhân viên có thái độ phục vụ tốt), và BD5 (Thông tin hướng dẫn chính xác, đáng tin cậy).
Yếu tố Thiết kế (TK) có độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha = 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 đánh giá yếu tố Thiết kế trong các 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 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; DC3 - Cổng thanh toán dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và chấp thuận bởi nhiều đơn vị, nhà cung cấp; DC4 - Cung cấp hướng dẫn và video giới thiệu cụ thể, dễ hiểu về cách sử dụng dịch vụ Mobile banking của ngân hàng.
Yếu tố Ƣu đãi (UD) đạt Cronbach’s Alpha = 0.909, 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, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố này Các biến thang đo 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 - mức lãi suất và lệ phí hợp lý cho các giao dịch; UD3 - bồi hoàn phí khiếu nại và hủy giao dịch nhanh chóng; UD4 - cung cấp các khuyến mãi và ưu đãi hấp dẫn.
Chất lượng dịch vụ (CLDV) được xác định với Cronbach's Alpha = 0.904, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo nhân tố có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3, cho phép sử dụng chúng để đo lường yếu tố CLDV trong các phân tích tiếp theo Các biến thang đo 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 cho thấy mức độ ý nghĩa của tập hợp dữ liệu trong phân tích nhân tố là cao, chứng minh rằng mô hình phân tích nhân tố là phù hợp.
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, thấp hơn 0.5, do đó biến này sẽ được loại bỏ trong phân tích tiếp theo Sau khi loại bỏ biến BM1, kết quả của lần chạy EFA thứ hai đã 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 của tập dữ liệu trong phân tích nhân tố là cao, 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, và được phân nhóm thành 7 nhân tố Các 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 đạt 1.427, giải thích 77.075% sự biến thiên của dữ liệu Điều này cho thấy rằng 7 yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về dữ liệu.
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 liên quan đến dịch vụ Mobile banking là: CLDV1 - Khách hàng hài lòng về chất lượng dịch vụ, CLDV2 - Khách hàng có ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ Mobile banking, và CLDV3 - Khách hàng sẵn sàng 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 chỉ ra rằng 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 đạt 84.151%, vượt mức 50%, chứng minh rằng 84.151% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi một nhân tố.
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:
Mặc dù một số hệ số trong mô hình có ý nghĩa thống kê, biến BM với giá trị Sig = 0.082 lớn hơn α = 0.05 cho thấy βBM không có ý nghĩa thống kê tại 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, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đối với khách hàng cá nhân sẽ tăng thêm 0.144 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
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 khi 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 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 khi yếu tố Thiết kế tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.140 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ cố định.
Hệ số βDC là 0.431, cho thấy 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 khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
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, đều nhỏ hơn 10 Điều này chứng tỏ 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 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 tỏ 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 Ƣu 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 Ưu đãi Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng và chất lượng dịch vụ ngân hàng di động.
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; cụ thể, khi Sự đồng cảm tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tăng 0.431 đơn vị Điều này cho thấy Sự đồng cảm là yếu tố quan trọng trong việc hình thành cảm nhận của khách hàng về dịch vụ Kết quả nghiên cứu 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 nhận được sự đồng cảm và hỗ trợ từ ngân hàng trong quá trình sử dụng dịch vụ Mobile banking, điều này góp phần nâng cao sự hài lòng và cảm nhận tích cực về chất lượng dịch vụ.
Yếu tố Sự đáp ứng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao 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 thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking sẽ cải thiện 0.300 đơn vị Điều này cho thấy Sự đáp ứng là một nhân tố quyết định trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng cá nhân.
Mobile banking đang ngày càng được ưa chuộng bởi khách hàng cá nhân, điều này 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) Khi khách hàng trải nghiệm dịch vụ tại ngân hàng, việc đáp ứng nhu cầu với sản phẩm đa dạng và sự hỗ trợ tận tình từ nhân viên trong quá trình giao dịch đã góp phần nâng cao 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 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 mỗi đơn vị tăng của yếu tố này dẫn đến sự gia tăng 0.248 đơn vị trong chất lượng dịch vụ Kết quả này nhất quán với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Zeithaml và cộng sự (2000), cùng Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Sự bảo đảm được khách hàng cảm nhận qua thái độ và hành vi của nhân viên, cũng như cảm giác an toàn trong giao dịch, từ đó nâng cao sự hài lòng và cảm nhận tích cực về dịch vụ Mobile banking.
Yếu tố Ƣu đãi có tác động mạnh 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 yếu tố Ƣu đãi tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tăng 0.239 đơn vị Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005); Ho và Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Sự ƣu đãi là yếu tố quan trọng mà khách hàng quan tâm khi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là Mobile banking, và đây là lợi ích tài chính đầu tiên mà khách hàng cảm nhận 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 này.
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 Cụ thể, khi yếu tố Hiệu quả tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking sẽ tăng lên 0.144 đơn vị, cho thấy tính hiệu quả của dịch vụ ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dịch vụ này Kết quả nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đó 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, bao gồm giao dịch nhanh chóng và tiết kiệm thời gian Những cải tiến liên tục trong chất lượng dịch vụ giúp khách hàng cảm nhận sự hài lòng và tin tưởng hơn vào dịch vụ này.
Yếu tố thiết kế 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 mức tăng 1 đơn vị trong thiết kế dẫn đến sự gia tăng 0.140 đơn vị trong chất lượng dịch vụ Nghiên cứu cho thấy rằng giao diện giao dịch của ứng dụng và trang web ngân hàng điện tử có vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng Khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn với dịch vụ Mobile banking nếu họ dễ dàng tiếp cận và sử dụng các ứng dụng cũng như trang web trong quá trình giao dịch Kết quả này hoàn toàn phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho&Lin (2010), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020).
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 Ưu đãi Những phát hiện này sẽ là cơ sở cho các kết luận và giải pháp trong chương tiếp theo.