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, phản ánh 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 số lượng và sự đa dạng của các nhà cung cấp dịch vụ đã tạo nên một bức tranh phong phú cho ngành dịch vụ.
Theo Kotler và Armstrong (2004), dịch vụ được định nghĩa là một hoạt động hoặc lợi ích cung ứng nhằm mục đích trao đổi, chủ yếu mang tính vô hình và không dẫn đến chuyển quyền sở hữu Việc thực hiện dịch vụ có thể đi kèm hoặc không đi kèm với sản phẩm hữu hình.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã làm thay đổi cách cung cấp dịch vụ cho khách hàng Hiện nay, khách hàng 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.
Theo Boyer et al (2002, trang 175), dịch vụ thương mại điện tử (e-service) được định nghĩa là tất cả các dịch vụ tương tác được truyền tải qua internet, sử dụng hệ thống hạ tầng viễn thông, công nghệ thông tin tiên tiến và công nghệ đa phương tiện.
Ngân hàng điện tử, hay E-banking, là việc áp dụng thương mại điện tử trong lĩnh vực ngân hàng Dịch vụ này cho phép khách hàng thực hiện giao dịch ngân hàng thông qua các phương tiện điện tử mà không cần phải đến trực tiếp quầy giao dịch.
Dịch vụ ngân hàng điện tử là 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 khác nhau, bao gồm ngân hàng tại nhà, ngân hàng qua mạng, ngân hàng tự động qua điện thoại và ngân hàng qua điện thoại di động.
Dịch vụ ngân hàng điện tử là giải pháp ngân hàng hiện đại mà 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 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 vào 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 lại có những khác biệt rõ rệt so với dịch vụ truyền thống.
Khi mua sản phẩm, khách hàng có thể cảm nhận và kiểm tra chất lượng trước khi quyết định, 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, nghĩa là dịch vụ được tạo ra và tiêu thụ ngay lập tức, không thể lưu trữ để đáp ứng 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 động trong chất lượng mà khách hàng nhận được Các yếu tố khách quan và chủ quan có thể ảnh hưởng đến hiệu suất làm việc của nhân viên, dẫn đến sự khác biệt trong chất lượng dịch vụ từ nhân viên này sang nhân viên khác Điều này có thể gây ra trải nghiệm không đồng đều cho 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 khoảng 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 hàng hóa hữu hình Dịch vụ này diễn ra 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 của 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 ngân hàng qua điện thoại di động Với hình thức thanh toán trực tuyến này, người dùng không cần đến ngân hàng mà vẫn có thể tiếp cận mọi dịch vụ 24/7 từ bất kỳ đâu.
Phương thức thanh toán này được phát triển để 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 thanh toán cá nhân Sau khi đăng ký, khách hàng sẽ nhận được mã số định danh (ID) giúp đơn giản hóa và tăng tốc độ cung cấp thông tin khi thanh toán Đồng thời, khách hàng cũng sẽ nhận mã số cá nhân (PIN) để xác nhận giao dịch khi cần thiết.
2.1.2.2 Phân loại dịch vụ Mobile banking
Các mô hình lý thuyết đo lường chất lượng dịch vụ
2.2.1 Mụ hỡnh đỏnh giỏ chất lƣợng kỹ thuật, chức năng của Grửnroos
Theo mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ, sự hài lòng của khách hàng được xác định bằng cách so sánh giá trị kỳ vọng trước khi sử dụng dịch vụ với giá trị thực tế nhận được Grönroos đã đề xuất ba tiêu chí để đo lường chất lượng dịch vụ: chất lượng kỹ thuật, chất lượng chức năng và hình ảnh.
Hỡnh 2.1: Mụ hỡnh chất lƣợng kỹ thuật – chức năng của Grửnroos
(1) Chất lƣợng kỹ thuật mô tả dịch vụ đƣợc cung cấp là gì và chất lƣợng mà khách hàng nhận đƣợc từ dịch vụ
(2) Chất lƣợng chức năng mô tả dịch vụđƣợc cung cấp thế nào hay làm thế nào khách hàng nhận đƣợc kết quả chất lƣợng kỹ thuật
Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng thương hiệu, chủ yếu dựa vào chất lượng kỹ thuật và chức năng của dịch vụ Bên cạnh đó, các yếu tố khác như truyền thống, truyền miệng, chính sách giá và hoạt động PR cũng góp phần không nhỏ vào việc hình thành hình ảnh này.
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) trong mô hình SERVQUAL phản ánh sự chênh lệch giữa dịch vụ khách hàng nhận được và kỳ vọng của họ về dịch vụ Ra đời 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 xuống còn 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 rất nhất quán Khách hàng đánh giá dịch vụ thương mại điện tử bằng những thang đo tương tự như dịch vụ truyền thống, không phân biệt ngành/lĩnh vực Các học giả xác định 11 yếu tố đánh giá dịch vụ thương mại điện tử, bao gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, khả năng tiếp cận, độ linh hoạt, trang web dễ sử dụng, sự hiệu quả, sự đảm bảo, hiểu biết về giá cả, thiết kế trang web và mức độ cá nhân hóa dịch vụ Thông tin 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 và khả năng vận hành ổn định của trang web, cùng với tính chính xác của thông tin cung cấp, là yếu tố quan trọng giúp đảm bảo thực hiện đúng các cam kết.
Khả năng đáp ứng Phản hồi nhanh và hỗ trợ khách hàng khi họ có thắc mắc hoặc gặp vấn đề
Khả năng tiếp cận Tốc độ truy cập của trang web; khả năng tiếp cận/liên lạc với công ty khi cần
Tình linh hoạt Các chọn lựa về phương thức thanh toán, vận chuyển hàng và chính sách trả lại hàng
Trang web dễ sử dụng/ dễ định hướng (Ease of
Trang web có tính năng hỗ trợngười dùng tìm kiếm một cách dễ dàng khi cần; việc di chuyển giữa các trang thực hiện dễ dàng
Sự hiệu quả Trang web dễ sử dụng, cấu trúc hợp lý
Cảm giác tin tưởng của khách hàng khi sử dụng trang web được xây dựng từ danh tiếng của công ty, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, cùng với thông tin trung thực được trình bày rõ ràng trên website.
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 được phát triển 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 Trong giai đoạn 2 của dự án, Parasuraman và các cộng sự đã phát triển một thang đo gồm 121 biến và thiết kế phiếu điều tra cho những người có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến Sau khi thu thập dữ liệu, nhóm nghiên cứu đã rút gọn từ 11 thang đo xuống còn 7 và giới thiệu hai mô hình: E-S-QUAL để đo lường chất lượng dịch vụ thương mại điện tử và E-RecS-QUAL để 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
(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 kênh cung cấp dịch vụ qua Internet là quản lý chất lượng dịch vụ từ xa Kênh này đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong mối quan hệ tương tác giữa công ty và khách hàng, cũng như ảnh hưởng đến 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 phân tích cách mà khách hàng nhận thức về ngân hàng trực tuyến thông qua việc quan sát người tham gia và đánh giá các trang web xã hội tại Anh Trong lĩnh vực dịch vụ Internet, năm yếu tố quan trọng 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, trải nghiệm thực tế khi tiếp xúc dịch vụ 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 ở các quốc gia khác nhau nhằm áp dụng thang đo E-SQ để 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, 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) cũng 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 Mặc dù vậy, các nghiên cứu trước đó vẫn còn thiếu tính cụ thể và không cung cấp một kiểm định thang đo chính xác về chất lượng dịch vụ trực tuyến tại các ngân hàng.
Nghiên cứu của Jayawardhena (2004) tại Anh đã sử dụng thang đo đánh giá chất lượng dịch vụ điện tử của ngân hàng trực tuyến, dựa trên sửa đổi SERVQUAL và thử nghiệm E-SQ cho dịch vụ trên nền tảng internet Nghiên cứu này xác định năm khái niệm quan trọng: khả năng truy cập, giao diện, tin tưởng, sự quan tâm và uy tín tốt Tương tự, Siu & Mou (2005) đã phát triển một thang đo E-SQ bằng cách khảo sát 195 người dùng ngân hàng trực tuyến tại Hồng Kông, từ đó xác định bốn yếu tố chính 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, 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, nhằm đánh giá cách khách hàng nhận thức dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình lý thuyết phù hợp với thực nghiệm, khẳng định rằng chất lượng dịch vụ điện tử bao gồm nhiều yếu tố, không chỉ là sự tương tác của khách hàng với trang Web.
Ho và Lin (2010) đã phát triển thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến dựa trên mẫu 500 người dùng ngân hàng điện tử tại Đài Loan, xác định năm thành phần chính: hiệu quả, sự đáp ứng, tính bảo mật riêng tư, bảo đảm liên lạc và giao diện Khác với các nghiên cứu trước đây sử dụng thang đo SERVQUAL, thang đo chất lượng dịch vụ trực tuyến cần áp dụng E-SQ do những đặc điểm riêng biệt Mặc dù đã có một số nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, nhưng vẫn thiếu quy mô toàn diện và cần nghiên cứu sâu hơn, đặc biệt về sự khác biệt văn hóa 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 Các yếu tố này bao gồm Độ tin cậy, Sự đồng cảm, Danh tiếng, Thiết kế trang web/phần mềm, và Sự bảo mật Kết quả nghiên cứu cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định mà ngân hàng cần chú trọng 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 xem xét mối quan hệ giữa 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 và tính dễ sử dụng; khả năng đáp ứng và giao tiếp; cũng như 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 quan trọng 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 bộ rõ rệt, đặc biệt khi tập trung vào từng loại hình dịch vụ cụ thể Việc đánh giá chất lượng dịch vụ không nên thực hiện một cách tổng quát mà cần phản ánh đúng đặc thù của từng dịch vụ mà ngân hàng cung cấp Tuy nhiên, các thang đo hiện tại cho dịch vụ ngân hàng điện tử vẫn còn bị xem như các dịch vụ thông thường Nguyễn Thành Công (2015) cũng nhấn mạnh rằng các nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng tại Việt Nam, bao gồm cả dịch vụ ngân hàng điện tử, vẫn cần được phát triển thêm.
(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) bằng cách điều chỉnh một số tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ (CLDV) Việc kiểm định mô hình E-SQ là cần thiết, đặc biệt trong bối cảnh dịch vụ ngân hàng điện tử và Mobile banking tại Việt Nam, nhằm cung cấp cái nhìn chính xác hơn về sự hài lòng của khách hàng Đỗ Thanh Tùng (2015) đã áp dụng mô hình lý thuyết vào 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 trong 5 thành phần này ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, bao gồm sự phù hợp với công việc, sự thuận tiện và sự tin cậy, trong khi cảm nhận lợi ích và cảm nhận dễ sử dụng không có ảnh hưởng rõ rệt.
Nguyễn Hồng Quân (2020) đã nhấn mạnh tầm quan trọng của dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, trong chiến lược phát triển của các ngân hàng thương mại Nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ là rất cần thiết Tác giả đã 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 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, bao gồm độ tin cậy, khả năng đáp ứng, phương tiện điện tử, năng lực phục vụ, sự đồng cảm và giá cả của dịch vụ e-banking.
Nghiên cứu của Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Mobile banking đã sử dụng mô hình E-SQ và các nghiên cứu trước đó 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 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 E-SQ 2005, trong khi các yếu tố Bảo đảm, Ƣu đãi và Thiết kế được thêm vào từ mô hình E-SQ 2000 và các nghiên cứu trước đó 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 7 yếu tố chính cấu thành chất lượng dịch vụ Mobile Banking, bao gồm các khái niệm liên quan được trình bày chi tiết như sau:
Hiệu quả Bảo mật Đáp ứng Bảo đảm Thiết kế Đồng cảm Ƣu đãi
Chất lƣợng dịch vụ Mobile banking
Hiệu quả trong dịch vụ trực tuyến, theo Parasuraman và cộng sự (2005), được định nghĩa 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, dễ dàng tìm kiếm thông tin mà người dùng cần, và khả năng điều hướng một cách thuận tiện Định nghĩa này cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dễ dàng truy cập và điều hướng, như 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
Định nghĩa về mức độ an toàn của phần mềm và trang web năm 2006 nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bảo mật thông tin khách hàng, bao gồm giữ bí mật thông tin cá nhân và giao dịch Các biện pháp bảo mật hiện đại giúp người dùng cảm thấy an toàn hơn Về khía cạnh phản hồi, Collier và Bienstock (2006), Kenova và Jonasson (2006) cho rằng sự tương tác giữa khách hàng và ngân hàng trong quá trình đánh giá là rất quan trọng, bao gồm việc xử lý hiệu quả các vấn đề và phản hồi thông qua phần mềm hoặc trang web Ngoài ra, sự sẵn có của các kênh hỗ trợ như điện thoại và tổng đài trực tuyến cũng được xem xét.
Bảo đảm (Assurance) được định nghĩa bởi Parasuraman và cộng sự (2000) là cảm giác tự tin của khách hàng khi sử dụng phần mềm hoặc trang web, dựa trên danh tiếng của nhà cung cấp Sản phẩm, dịch vụ và thông tin 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 cùng khả năng truyền tải lòng tin và sự tự tin" (Parasuraman, 1985) Từ cả hai định nghĩa, có thể thấy rằng ý nghĩa của sự bảo đảm trong dịch vụ truyền thống và dịch vụ trực tuyến đều tương đồng.
Thiết kế trang web đóng vai trò quan trọng trong trải nghiệm người dùng, với khái niệm thẩm mỹ được định nghĩa là "sự xuất hiện của trang web" (Parasuraman, 2000) Nghiên cứu của Ho và Lin (2010) nhấn mạnh rằng thiết kế không chỉ bao gồm nội dung cập nhật mà còn phải đảm bảo tính khả dụng và khả năng truy cập thông tin Wolfinbarger và Gilly (2001) chỉ ra rằng sự sẵn có của thông tin là yếu tố quyết định trong mua sắm trực tuyến, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và nâng cao trải nghiệm Đồng thời, đồng cảm trong dịch vụ khách hàng, được định nghĩa là "cung cấp sự chăm sóc, chú ý cá nhân" (Parasuraman và ctg, 1985), yêu cầu các nhà cung cấp hiểu và đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng Sự tùy chỉnh trên các trang web cũng cần được chú trọng, cho phép cá nhân hóa trải nghiệm dựa trên sở thích và lịch sử giao dịch của khách hàng.
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 khi xảy ra vấn đề, ban đầu được sử dụng để đo chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến Theo Zeithaml (2000), bồi thường đã được phát triển để liên quan đến thông tin về giá, và Collier cùng Bienstock (2006) đã mở rộng khái niệm này đến các ưu đãi cho dịch vụ ngân hàng trực tuyến chất lượng Các nghiên cứu của Kenova và Jonasson (2006) cho thấy việc cung cấp giá ưu đãi, như phí dịch vụ thấp hơn hoặc khuyến mãi dựa trên giao dịch, có thể nâng cao chất lượng dịch vụ Ho & Lin (2010) định nghĩa ưu đãi là dịch vụ giá trị gia tăng cho ngân hàng trực tuyến, từ đó cho thấy việc cung cấp ưu đãi không chỉ cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn tăng khả năng cạnh tranh của ngân hàng.
Dựa trên bảy yếu tố chính của thang đo E-SQ, nghiên cứu này đưa ra giả thuyết rằng trong quá trình kiểm chứng chất lượng dịch vụ Mobile banking, khách hàng cá nhân tại BIDV Thủ Dầu Một sẽ phản ánh các yếu tố này.
Theo Broderick và Vachropompuk (2002), Siu & Mou (2005), Ho và Lin
(2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang
Hiệu quả là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Nghiên cứu này đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố hiệu quả trong năm 2020.
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), cùng Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng bảo mật là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, tác giả trong nghiên cứu này 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 yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố này trong nghiên cứu.
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), và Bùi Văn Thụy cùng Nguyễn Tiến Quang (2020), sự bảo đảm đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố sự bảo đảm trong nghiên cứu này.
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 Do đó, nghiên cứu này đặt 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 nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Nguyễn Hồng Quân (2020), cùng với 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 Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết rằng yếu tố đồng cảm có vai trò quyết định trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng trong lĩnh vực này.
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 là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Từ đó, tác giả đặt ra giả thuyết liên quan đến yếu tố ưu đãi trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H 7 : Ưu đãi có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu qua phỏng vấn trực tiếp Tác giả đã gửi 50 bảng câu hỏi đến khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Thủ Dầu Một Sau đó, dữ liệu 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 tiến hành ngay sau nghiên cứu định lượng sơ bộ, nhằm khảo sát trực tiếp khách hàng Thời gian thực hiện lấy mẫu diễn ra từ tháng 04 đến tháng 07 năm 2020 tại Bộ phận giao dịch khách hàng của BIDV Chi nhánh Thủ Dầu Một cùng 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 các tài liệu liên quan đến đề tài nghiên cứu trước đó, sau đó soạn thảo 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 hỏi ý kiến từ các 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 trước đây, tác giả đã xác định các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking, bao gồm: Hiệu quả, Bảo mật, Đáp ứng, Bảo đảm, Thiết kế, Đồng cảm và Ƣu đãi Để có cái nhìn tổng quan về các nhân tố này, tác giả đã thảo luận với 10 chuyên gia dày dạn kinh nghiệm trong ngành, trong đó có 1 giám đốc, 2 phó giám đốc, 4 trưởng phòng và 3 phó phòng.
Danh sách chuyên gia tham gia khảo sát đƣợc thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.1: Kết quả ý kiến chuyên gia
STT Chuyên gia Chức danh Ý kiến
1 Nguyễn Tuân Giám đốc Đồng ý
2 Lý Ngọc Linh Phó giám đốc Đồng ý
3 Nguyễn Xuân Vũ Phó giám đốc Đồng ý
4 Nguyễn Thị Duyên TP Phòng KHDN Đồng ý
5 Võ Hoàng Quốc Việt PTP Phòng KHDN Đồng ý
6 Tô Tấn Danh TP Phòng KHCN Đồng ý
7 Huỳnh Lê Phương Trình PTP Phòng KHCN Đồng ý
8 Nguyễn Thị Bích Thuyên TP Phòng giao dịch Đồng ý
9 Nguyễn Thị Xuân Trúc PTP Phòng giao dịch Đồng ý
10 Nguyễn Xuân Đáng TP Quản lý rủi ro Đồng ý
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các chuyên gia đều đồng thuận về những 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 thảo luận với các chuyên gia về các chiều hướng tác động đến chất lượng dịch vụ 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: Các phương pháp đo lường cần được phân tích bằng Cronbach's Alpha, yêu cầu hệ số phải trên 0.6, cùng với kiểm định độ tin cậy EFA Phân tích dữ liệu sẽ bao gồm thống kê mô tả, hồi quy và xử lý số liệu, nhằm 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: Tiến hành viết và 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 theo quy tắc kinh nghiệm, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt ít nhất gấp 5 lần số biến Điều này được xác định theo hướng dẫn của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 30 biến quan sát, bao gồm cả biến độc lập và biến phụ thuộc, 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 hiệu quả tại BIDV Chi nhánh bao gồm việc 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 tiến hành 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 bằng thang đo Likert 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 hỗ trợ và chấp thuận bởi nhiều đơn vị và nhà cung cấp, cho thấy tính khả thi và hiệu quả của nó trong việc thúc đẩy giao dịch trực tuyến.
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 lại mức 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), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng các yếu tố này đóng vai trò quan trọng 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 cụ thể để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong việc đánh giá.
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, 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 các mẫu và thông số Các thông số xu hướng tập trung phổ biến như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị thường được áp dụng trong nhiều cấp độ toán học và thống kê.
Giá trị trung bình đƣợc tính bằng cách cộng tất cả các số liệu trong tập dữ liệu sau đó chia cho số lƣợng dữ liệu trong tập
Thống kê mô tả đƣợc sử dụng để cung cấp những thông tin định lƣợng phức tạp của một bộ dữ liệu lớn thành các mô tả đơn giản
Thống kê mô tả bao gồm hai loại chính: đo lường xu hướng tập trung và đo lường biến động Đo lường xu hướng tập trung bao gồm các chỉ số như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, trong khi đo lường biến động được thể hiện qua độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất và lớn nhất, cùng với 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 rõ nét 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 thu thập chính thức và xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 Phân tích dữ liệu bao gồm việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hai công cụ chính: (1) Hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và (2) Phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu bao gồm phân tích tương quan 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 những câu hỏi cần giữ lại và những câu hỏi cần loại bỏ 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 Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng thang đo có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên là tốt, trong khi từ 0.7 đến gần 0.8 là có thể sử dụng Một số ý kiến khác cho rằng hệ số từ 0.6 trở lên vẫn có thể chấp nhận được, đặc biệt khi 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 chính để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt trong nghiên cứu Các chỉ số quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm: độ tin cậy, phương sai giải thích và hệ số tải nhân tố.
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn, nằm trong khoảng từ 0.5 đến 1, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp Ngược lại, nếu KMO nhỏ hơn 0.5, khả năng phân tích nhân tố sẽ không thích hợp với dữ liệu Ngoài ra, kiểm định Bartlett’s được sử dụng để kiểm tra giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát Nếu kiểm định này có ý nghĩa với Sig < 0.05, điều đó chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2018).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings) là chỉ số đo lường mối tương quan 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) Các hệ số tải nhân tố trên 0.3 được xem là mức tối thiểu, trên 0.4 là quan trọng và dưới hoặc bằng 0.5 có ý nghĩa thực tiễn Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích vượt quá 50% (Hair và cộng sự, 1998) Phân tích nhân tố được thực hiện thông qua phương pháp "Principal Component Analysis" kết hợp với phép quay "Varimax" để xác định các thành phần.
Hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 cho thấy mức độ biến thiên mà mỗi nhân tố giải thích Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue vượt quá 1 mới được xem xét 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 được đưa vào phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định giả thuyết Do các biến được đo bằng thang đo khoảng, tác giả áp dụng phân tích tương quan Pearson để xác định mối quan hệ thống kê giữa chất lượng dịch vụ Mobile banking và các biến cảm nhận chất lượng dịch vụ trước khi tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được thực hiện bằng phương pháp bình phương nhỏ nhất để kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Phương pháp nhập biến Enter và hệ số xác định R² điều chỉnh được sử dụng để đánh giá độ phù hợp của mô hình Để đảm bảo tính chính xác của phương trình hồi quy, các giả thuyết cần thiết như mối liên hệ tuyến tính, phương sai phần dư không đổi, phân phối chuẩn của phần dư, tính độc lập của phần dư và hiện tượng đa cộng tuyến cũng được kiểm tra Cụ thể, kiểm tra đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF, với giá trị VIF ≤ 10 cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến.
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là rất quan trọng Đồng thời, cần xem xét hiện tượng phương sai thay đổi thông qua việc phân tích mối quan hệ giữa phần dư và giá trị hồi quy của biến phụ thuộc Điều này giúp xác định tính chính xác và độ tin cậy của mô hình hồi quy.
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 thuộc BIDV, đại diện pháp nhân của ngân hàng với con dấu và bảng tổng kết tài sản riêng Chi nhánh này 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 khi thành lập với 43 nhân viên và một PGD trực thuộc là PGD Thuận An, đến nay, tổng số nhân viên của Chi nhánh đã tăng lên 79 người Ngoài ra, 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, bao gồm tín dụng, tiết kiệm, thanh toán, đầu tư, ủy thác, bảo lãnh, cho vay tiêu dùng, tư vấn tài chính, cho vay tài trợ dự án, trao đổi ngoại tệ, chiết khấu thương phiếu, cho vay thương mại và nhận tiền gửi, 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 nhiệm vụ, đặc biệt trong việc huy động vốn Ngân hàng nhận thức rằng hoạt động này rất quan trọng, giúp đảm bảo nguồn vốn cho quá trình hoạt động của mình Kết quả huy động vốn của ngân hàng đã đạt được nhiều 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)
Bảng 4.1 cho thấy tổng huy động vốn của ngân hàng đã tăng qua các năm, với mức huy động năm 2016 đạt 1,787 tỷ đồng Năm 2017, con số này tăng lên 2,605 tỷ đồng, tăng 818 tỷ đồng; năm 2018 đạt 3,277 tỷ đồng, tăng 672 tỷ đồng; và năm 2019 đạt 3,860 tỷ đồng, tăng 583 tỷ đồng Mặc dù tốc độ tăng huy động vốn tương đối cao là điều tích cực, nhưng xu hướng giảm tốc độ tăng cần được ngân hàng xem xét để tìm ra nguyên nhân và đề 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, năm 2016, vốn huy động đạt 1,378 tỷ đồng, tăng 544 tỷ đồng vào năm 2017 lên 1,922 tỷ đồng Năm 2018, vốn huy động tiếp tục tăng 551 tỷ đồng, đạt 2,473 tỷ đồng, và năm 2019 tăng thêm 500 tỷ đồng, lên 2,973 tỷ đồng Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng có xu hướng chậm lại theo từng năm, điều này đòi hỏi ngân hàng cần cân nhắc kỹ lưỡng khi xây dựng các giải pháp trong tương lai.
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, giúp ngân hàng chủ động trong hoạt động sử dụng vốn, đặc biệt là trong lĩnh vực cho vay.
Kết quảdƣ nợ theo khách hàng đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Bảng 4.2: Tình hình dƣ nợ tại BIDV CN Thủ Dầu Một theo khách hàng
Dƣ nợ tín dụng doanh nghiệp 837 1,338 1,783 2,138 501 59.86% 445 33.26% 355 19.91%
Dƣ nợ tín dụng bán lẻ 529 853 1,190 1,450 324 61.25% 337 39.51% 260 21.85% Tổng dƣ nợ tín dụng CK 1,366 2,191 2,973 3,588 825 60.40% 782 35.69% 615 20.69%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Kết quả cho thấy dư nợ của BIDV CN Thủ Dầu Một có xu hướng gia tăng qua các năm, tuy nhiên tốc độ tăng trưởng lại đang giảm dần 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%
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
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
(Nguồn: 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 kinh doanh 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
(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, với số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ này tăng đều qua các năm Cụ thể, năm 2016 có 800 khách hàng, năm 2017 tăng lên 953, năm 2018 đạt 1,423 và năm 2019 là 1,638 khách hàng Tốc độ tăng trưởng lần lượt là 19.13%, 49.32% và 15.11% mỗi năm, cho thấy nỗ lực mạnh mẽ trong việc tìm kiếm và phục vụ khách hàng.
Giá trị giao dịch qua dịch vụ Mobile Banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã gia tăng đáng kể qua các năm, với con số ấn tượng đạt được trong năm 2016.
Từ 224 tỷ đồng năm 2017, BIDV đã tăng trưởng lên 262 tỷ đồng năm 2018 và 311 tỷ đồng năm 2019, với tốc độ tăng trưởng lần lượt là 16.96%, 18.70% và 21.86% Dự kiến, trong thời gian tới, BIDV sẽ tiếp tục duy trì đà phát triển này.
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 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 sử dụng dịch vụ này, BIDV CN Thủ Dầu Một cần triển khai nhiều biện pháp hiệu quả trong thời gian tới.
4.1.4 Định hướng phát triển dịch vụ Mobile banking của BIDV CN Thủ
(i) Chiến lƣợc phát triển của BIDV CN Thủ Dầu Một đến năm 2025:
BIDV CN Thủ Dầu Một cam kết thúc đẩy tăng trưởng và chiếm lĩnh thị trường, giữ vai trò chủ đạo trong thực hiện chính sách của Đảng và Nhà nước Ngân hàng tập trung tái cấu trúc toàn diện theo hướng hiện đại, nâng cao tiềm lực tài chính và năng lực cạnh tranh Để đáp ứng tiêu chuẩn quốc tế, BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ đổi mới mô hình tổ chức và quản trị, đồng thời nâng cao chất lượng nguồn nhân lực và đầu tư công nghệ Ngân hàng cũng chú trọng quản trị rủi ro theo tiêu chuẩn Basel II, xử lý nợ xấu và thu hồi nợ ngoại bảng Mục tiêu là đảm bảo hoạt động tăng trưởng an toàn, hiệu quả và bền vững, đồng thời nâng cao giá trị thương hiệu BIDV trên thị trường trong nước và quốc tế, hướng tới việc trở thành ngân hàng thương mại mạnh trong khu vực.
Phân tích thống kê mẫu nghiên cứu
4.2.1 Mô tả kết quả mẫu nghiên cứu Địa điểm khảo sát: BIDV CN Thủ Dầu Một và Phòng giao dịch trực thuộc Thời gian tiến hành khảo sát: Từ tháng 4 đến tháng 7 năm 2020 Đối tƣợng khảo sát: Khách hàng cá nhân sửa dụng dịch vụ Mobile banking Mẫu nghiên cứu được thu thập bằng việc sử dụng phương pháp ngẫu nhiên Tác giả tiến hành thu hồi phiếu khảo sát đã đƣợc phát ra, tiến hành tổng hợp số liệu đƣợc trình bày nhƣ sau:
Số phiếu không hợp lệ 9 2.57%
(Nguồn: Theo tác giả khảo sát) Để đảm bảo số lƣợng mẫu theo yêu cầu, tác giả tiến hành phát ra tổng số
Trong nghiên cứu về dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một, 350 phiếu khảo sát đã được phát ra, thu về 343 phiếu Sau khi loại bỏ 9 phiếu không đạt yêu cầu do thông tin không đầy đủ, tổng số phiếu hợp lệ được phân tích là 334, chiếm tỷ lệ 95.43% so với tổng số phiếu phát ra Do đó, mẫu nghiên cứu sử dụng là 334 phiếu.
4.2.1.1 Kết quả khảo sát về giới tính
Trong 334 phiếu khảo sát đƣợc thu về hợp lệ thì xét về giới tính đối tƣợng khảo sát thể hiện bảng sau:
Bảng 4.8: Thống kê giới tính đối tƣợng khảo sát
(Nguồn: Xử lý khảo sát của tác giả
Theo khảo sát, 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 khách hàng đa dạng về độ tuổi, 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, nhiệt huyết, tạo nguồn thu nhập chính và sẵn sàng sử dụng 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 cao đẳng trở lên 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
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Theo kết quả khảo sát, 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%) có thời gian 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 (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 Vì vậy, cần lưu ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Hiệu quả đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(ii) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật (BM):
Bảng 4.13: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.13 cho thấy tất cả năm thang đo yếu tố Bảo mật đều có giá trị trung bình trên 3, với 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 chỉ ra rằng 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 cho thấy các thang đo yếu tố Sự đáp ứng đều có giá trị trung bình trên 3, trong đó DU2 và DU3 có giá trị trung bình 3.59, là mức thấp nhất Thang đo DU1 đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.64 Điều này cho thấy cần chú ý đến ảnh hưởng 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 trên 3 Trong đó, thang đo BD4 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có thái độ phục vụ tốt) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.54, trong khi thang đo BD3 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có kiến thức và khả năng chuyên môn tốt) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.90 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Sự bảo đảm đối với chất lượng dịch vụ.
Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một
(v) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Thiết kế (TK):
Bảng 4.16: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Thiết kế
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.16 cho thấy tất cả bốn thang đo yếu tố Thiết kế đều có giá trị trung bình lớn hơn 3, với thang đo TK3 (Thông tin khuyến mãi và ưu đãi nổi bật trên trang web/phần mềm) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.13 Ngược lại, thang đo TK1 (Cung cấp nhiều cách lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch) 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 Thiết kế đối với 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 bốn thang đo yếu tố Sự đồng cảm đều có giá trị trung bình trên 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 Điều này cho thấy 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 trên 3 và khá đồng đều, trong đó thang đo UD3 (bồi hoàn khoản 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 các khuyến mãi, ƣu đãi hấp dẫn) có giá trị trung bình cao nhất là 3.83 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Ƣu đãi đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach‟s Alpha
Sau khi tổng hợp và thu thập 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)
(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 là 0.884, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo cho HQ có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó được sử dụng 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), và HQ5 (Thông tin rõ ràng và dễ hiểu).
Yếu tố Bảo mật (BM) có Cronbach's Alpha là 0.863, cho thấy độ tin cậy cao, và tất cả các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Các biến thang đo được sử dụng để đo lường yếu tố Bảo mật trong phân tích tiếp theo bao gồm: BM1 - bảo vệ thông tin cá nhân của 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 dùng 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, cao hơn 0.6, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, bao gồm: DU1 (Trang web/phần mềm cung cấp dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng), DU2 (Trang web/phần mềm cung cấp biện pháp đa dạng cho nhu cầu khách hàng), DU3 (Ngân hàng hỗ trợ người dùng dịch vụ Mobile banking qua điện thoại, tổng đài trực tuyến, và nhân viên hỗ trợ) Yếu tố Sự bảo đảm (BD) có Cronbach's Alpha = 0.896, cũng lớn hơn 0.6, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, bao gồm: BD1 (Danh tiếng và hình ảnh ngân hàng cung cấp dịch vụ Mobile banking tốt), BD2 (Hệ thống giao dịch ổn định, đáng tin cậy, không lỗi), BD3 (Nhân viên tư vấn dịch vụ có kiến thức chuyên môn tốt), BD4 (Nhân viên tư vấn có thái độ phục vụ tốt), BD5 (Thông tin hướng dẫn chính xác và đáng tin cậy).
Yếu tố Thiết kế (TK) có độ tin cậy cao với Cronbach's Alpha đạt 0.831, vượt mức 0.6, và các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy tính khả thi trong việc đo lường yếu tố này Các biến thang đo được sử dụng 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; 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 ngưỡng 0.6 Các biến thang đo của yếu tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, cho thấy tính hợp lệ trong việc đo lường Các biến thang đo bao gồm: DC1 - 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 và dịch vụ; DC3 - cổng thanh toán dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và chấp thuận bởi nhiều nhà cung cấp; DC4 - cung cấp hướng dẫn và video 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 ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Các biến thang đo của nhân tố đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, do đó được sử dụng để đo lường yếu tố Ƣu đãi trong phân tích tiếp theo Các biến 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 phí khi 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 = 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, chứng tỏ tính hợp lệ trong việc đo lường yếu tố CLDV 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 chỉ ra rằng mức độ ý nghĩa của tập hợp 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
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả phân tích cho thấy biến thang đo BM1 có hệ số Factor Loading = 0.496, thấp hơn 0.5, do đó biến này sẽ bị loại bỏ trong phân tích tiếp theo Sau khi loại bỏ BM1, kết quả chạy lại EFA lần thứ hai được thực hiện.
Bảng 4.22: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's lần 2
Kiểm định Bartlett's của Sphericity Chỉ số Chi-square 8169.023
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.22, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO đạt 0.859 > 0.5, điều này cho thấy mức độ ý nghĩa của tập dữ liệu trong phân tích nhân tố là cao, chứng minh rằng 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 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 đạt 1.427 và phương sai trích lên tới 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 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 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
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.24 cho thấy Sig = 0.000 < 0.05, chứng tỏ rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Hệ số KMO đạt 0.683, lớn hơn 0.5, cho thấy việc phân tích nhân tố đối với 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 đều cho thấy sự hài lòng của khách hàng Cụ thể, CLDV1 phản ánh mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ, CLDV2 cho thấy ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ, và CLDV3 thể hiện khả năng 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 hiệu quả Tổng phương sai trích đạt 84.151%, vượt quá ngưỡng 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 EFA, tác giả tiến hành 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 7 yếu tố: hiệu quả (HQ), bảo mật (BM), đáp ứng (DU), bảo đảm (BD), thiết kế (TK), đồng cảm (DC), và ưu đãi (UD) Kết quả hồi quy được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 4.26: Kết quả hồi quy lần 1
Hệ số chƣa chuẩn hóa Hệ số chuẩn hóa t Sig Đa cộng tuyến (Collinearity Statistics)
B Sai số chuẩn Beta Độ dung sai
Hệ số phóng đại phương sai (VIF)
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả mô hình hồi quy đƣợc thể hiện nhƣ sau:
Khi xem xét ý nghĩa thống kê của các hệ số trong mô hình, biến BM với giá trị Sig = 0.082 lớn hơn α = 0.05 cho thấy βBM không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Do đó, biến BM sẽ được loại bỏ khỏi mô hình phân tích.
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 là 0.144, cho thấy khi yếu tố Hiệu quả tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking 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 không đổi.
Hệ số βDU = 0.300 cho thấy rằng 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 không thay đổi.
Hệ số βBD là 0.248, cho thấy khi yếu tố Sự bảo đảm tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đối với khách hàng cá nhân sẽ tăng lên 0.248 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Hệ số βTK = 0.140 cho thấy rằng khi yếu tố Thiết kế tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking dành cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 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 lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đối với khách hàng cá nhân sẽ tăng lên 0.431 đơn vị, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.
Hệ số βUD là 0.239, cho thấy khi yếu tố Ƣu đãi tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking dành cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.239 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
4.5.2 Kiểm định mô hình hồi quy
(i) Kiểm định đa cộng tuyến:
Kết quả kiểm định đa cộng tuyến cho thấy các hệ số phóng đại phương sai (VIF) nằm trong khoảng từ 1.143 đến 1.639, đều nhỏ hơn 10, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến Điều này cho thấy các biến độc lập như Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm, và Ƣu đãi không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích 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 được ghi nhận 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 rằng 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 là đáng tin cậy.
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 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 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 Các yếu tố này bao gồm: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ưu đãi.
Sự đồng cảm là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng 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, với mỗi đơn vị tăng của sự đồng cảm tương ứng với 0.431 đơn vị cải thiện chất lượng dịch vụ 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, điều này không chỉ nâng cao cảm nhận mà còn gia tăng sự hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking.
Yếu tố Sự đáp ứng có ảnh hưởng 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 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 rằng 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 bởi các nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Zeithaml và cộng sự (2000), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khi khách hàng giao dịch tại ngân hàng, việc được đáp ứng nhu cầu với sản phẩm đa dạng và sự hỗ trợ tận tình từ nhân viên sẽ nâng cao cảm nhận và sự hài lòng của họ 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 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, với việc tăng 1 đơn vị Sự đảm bảo dẫn đến tăng 0.248 đơn vị chất lượng dịch vụ Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Parasuraman và các tác giả khác (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, cũng như sự an toàn trong giao dịch, từ đó nâng cao sự hài lòng và cảm nhận về chất lượng dịch vụ Mobile banking.
Yếu tố Ƣu đãi có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với mỗi đơn vị tăng của yếu tố này dẫn đến sự gia tăng 0.239 đơn vị trong chất lượng dịch vụ Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005); Ho và Lin (2010); Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Sự ƣu đãi luôn là yếu tố quan trọng mà khách hàng chú ý khi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là Mobile banking, vì đây là cách mà khách hàng nhận thấy lợi ích tài chính từ dịch vụ Khi nhận được nhiều lợi ích hơn, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn với chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.
Yếu tố Hiệu quả là yếu tố tác động mạnh thứ năm đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị của yếu tố này sẽ làm chất lượng dịch vụ tăng lên 0.144 đơn vị Điều này cho thấy tính hiệu quả của dịch vụ có ảnh hưởng lớn đến chất lượng dịch vụ Mobile banking, phù hợp 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 dịch vụ giúp khách hàng dễ dàng truy vấn thông tin và nâng cao sự hài lòng về chất lượng dịch vụ.
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 việc tăng 1 đơn vị thiết kế sẽ làm 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 có vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng Nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho&Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) cũng khẳng định điều này Khi khách hàng dễ dàng tiếp cận và sử dụng dịch vụ, họ sẽ cảm nhận được sự hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng.
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một Nghiên cứu bao gồm mô tả mẫu, thống kê mô tả các biến, kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích khám phá EFA và phân tích hồi quy Kết quả cho thấy 61.3% sự biến động chất lượng dịch vụ Mobile banking được giải thích bởi 6 yếu tố: Hiệu quả, Sự đáp ứng, Sự bảo đảm, Thiết kế, Sự đồng cảm và Ưu đãi Những phát hiện này sẽ là cơ sở để tác giả đưa ra kết luận và giải pháp phù hợp trong chương tiếp theo.