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 hơn bao giờ hết Ngành dịch vụ toàn cầu đang trải qua một sự chuyển mình mạnh mẽ, với 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.
Theo Kotler và Armstrong (2004), dịch vụ được định nghĩa là hoạt động hoặc lợi ích cung ứng nhằm mục đích trao đổi, chủ yếu mang tính vô hình và không dẫn đến việc chuyển nhượng quyền sở hữu Việc thực hiện dịch vụ có thể liên quan hoặc không liên quan đến sản phẩm hữu hình.
Sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin đã tạo ra những thay đổi lớn trong cách 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.
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 cung cấp 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, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch mà không cần đến trực tiếp quầy giao dịch Thông qua các phương tiện điện tử, dịch vụ ngân hàng điện tử mang lại sự tiện lợi và linh hoạt cho người dùng.
Dịch vụ ngân hàng điện tử là một 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 Hiện nay, các ngân hàng thương mại Việt Nam cung cấp dịch vụ này qua nhiều kênh chính như ngân hàng tại nhà (home banking), ngân hàng qua mạng (Internet banking), ngân hàng tự động qua điện thoại (Phone banking) và ngân hàng qua điện thoại di động (mobile banking).
Dịch vụ ngân hàng điện tử là giải pháp ngân hàng hiện đại được các ngân hàng thương mại cung cấp thông qua công nghệ thông tin và các thiết bị điện tử như điện thoại và máy tính, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
2.1.1.2 Các đặc tính của dịch vụ
Dịch vụ có những đặc điểm độc đáo nhất định, tạo nên sự khác biệt với các sản phẩm hữu hình Nghiên cứu của Fitzsimmonds và Fitzsimmonds
Năm 2004, các nhà nghiên cứu đã chỉ ra năm đặc điểm nổi bật của dịch vụ, bao gồm tính phi vật thể, tính đồng thời, tính không đồng nhất, tính không thể lưu trữ và sự tham gia của khách hàng trong quá trình cung cấp dịch vụ Dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile banking, vẫn giữ nguyên những đặc tính của dịch vụ truyền thống, nhưng mức độ thể hiện của từng đặc điểm này lại có sự khác biệt rõ rệt so với dịch vụ truyền thống.
Dịch vụ có tính phi vật thể, nghĩa là khách hàng chỉ có thể cảm nhận chất lượng dịch vụ qua trải nghiệm thực tế, trong khi sản phẩm có thể được nhìn thấy và kiểm tra trước khi mua Bên cạnh đó, dịch vụ cũng có tính đồng thời, tức là nó được tạo ra và tiêu thụ ngay lập tức, không thể lưu trữ để đáp ứng nhu cầu trong tương lai, điều này tạo ra sự khác biệt rõ rệt giữa dịch vụ và sản phẩm hữu hình.
Tính không đồng nhất trong dịch vụ đề cập đến sự biến 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 không đồng nhất về hiệu suất và chất lượng Điều này có nghĩa là 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 cung cấp diễn ra đồng thời Dịch vụ chỉ tồn tại trong khoảng thời gian được cung cấp và không thể sản xuất hàng loạt để lưu trữ Khi có nhu cầu thị trường, dịch vụ không thể được đem ra bán từ kho dự trữ.
Sự tham gia của khách hàng trong cung cấp dịch vụ rất quan trọng, khác với hàng hóa hữu hình Dịch vụ ngân hàng điện tử được thực hiện qua Internet và các thiết bị điện tử, dẫn đến sự giảm thiểu tương tác trực tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp Thiếu sự giao tiếp trực tiếp, giao diện thiết kế trên website hoặc ứng dụng trở thành kênh tương tác chính giữa khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ.
Dịch vụ Mobile banking có năm đặc tính nổi bật: tính phi vật thể, cho phép người dùng truy cập dịch vụ mà không cần phải có hình thức vật lý; tính đồng thời, cho phép giao dịch diễn ra ngay lập tức; tính không đồng nhất, vì mỗi giao dịch có thể khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu của khách hàng; tính không thể lưu trữ, nghĩa là dịch vụ không thể được lưu giữ như hàng hóa; và sự tham gia của khách hàng, nhấn mạnh vai trò quan trọng của người dùng trong quá trình cung cấp dịch vụ.
2.1.2 Tổng quan dịch vụ Mobile banking
Mobile banking là dịch vụ ngân hàng hiện đại cho phép khách hàng thực hiện giao dịch qua điện thoại di động 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, mọi lúc, mọi nơi.
Phương thức thanh toán này được thiết kế để đáp ứng nhu cầu thanh toán cho các giao dịch nhỏ và dịch vụ tự động Để trở thành thành viên, khách hàng cần cung cấp số điện thoại di động và tài khoản thanh toán cá nhân, sau đó nhận mã số định danh (ID) giúp tăng tốc độ và độ chính xác trong quá trình thanh toán Khách hàng cũng sẽ nhận được mã số cá nhân (PIN) để xác nhận giao dịch khi có yêu cầu từ nhà cung cấp dịch vụ.
2.1.2.2 Phân loại dịch vụ Mobile banking
Các mô hình lý thuyết đo lường chất lượng dịch vụ
2.2.1 Mụ hỡnh đỏnh giỏ chất lƣợng kỹ thuật, chức năng của Grửnroos
Chất lượng dịch vụ được đánh giá qua sự so sánh giữa giá trị mà khách hàng mong đợi và giá trị thực nhận khi sử dụng dịch vụ Grönroos xác định ba tiêu chí để đo lường chất lượng dịch vụ: chất lượng kỹ thuật, chất lượng chức năng và hình ảnh.
Hỡnh 2.1: Mụ hỡnh chất lƣợng kỹ thuật – chức năng của Grửnroos
(1) Chất lƣợng kỹ thuật mô tả dịch vụ đƣợc cung cấp là gì và chất lƣợng mà khách hàng nhận đƣợc từ dịch vụ
(2) Chất lƣợng chức năng mô tả dịch vụđƣợc cung cấp thế nào hay làm thế nào khách hàng nhận đƣợc kết quả chất lƣợng kỹ thuật
Hình ảnh đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng thương hiệu, chủ yếu dựa trên chất lượng kỹ thuật và chất lượng 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 định hình hình ảnh của dịch vụ.
2.2.2 Mô hình khoảng cách chất lƣợng dịch vụ của Parasuraman và cộng sự (1985)
Parasuraman và các đồng nghiệp (1985) định nghĩa chất lượng dịch vụ là sự chênh lệch giữa kỳ vọng của khách hàng và cảm nhận thực tế 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, được giới thiệu vào năm 1988, phản ánh sự chênh lệch giữa dịch vụ khách hàng nhận được và kỳ vọng của họ Mô hình này đánh giá cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ, rút gọn từ 10 đặc tính chất lượng thành 5 đặc tính chính: tin cậy, đáp ứng, năng lực phục vụ, đồng cảm và phương tiện hữu hình.
2.2.3 Mô hình E-SQ (E-S-QUAL và E-RecS-QUAL)
E-SQ là mô hình tương tự như SERVQUAL, nhưng được thiết kế chuyên biệt để đo lường chất lượng dịch vụ thương mại điện tử Mô hình do Parasuraman, Zeithaml và Malhotra kiểm nghiệm và phát triển năm 2000 Malhotra nghiên cứu cảm nhận của khách hàng về chất lƣợng dịch vụ đối với các dịch vụ thương mại điện tử, Mô hình này được phát triển qua ba giai đoạn Trong giai đoạn đầu, Parasuraman, Zeithaml và Malhotra tiến hành nghiên cứu định lƣợng với hình thức “nhóm tập trung” (focus group), mỗi nhóm bao gồm từsáu đến bẩy người
Nghiên cứu cho thấy rằng phản ứng của các nhóm đối với các yếu tố chất lượng dịch vụ thương mại điện tử rất nhất quán Khách hàng đánh giá dịch vụ thương mại điện tử bằng những thang đo tương tự như dịch vụ truyền thống, bất kể lĩnh vực nào Có 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 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.
Tình bảo mật Mức độ mà khách hàng tin tưởng khi chia sẻ những thông tin cá nhân và thẻ tín dụng trên trang web
Giá cả Khảnăng xác định và so sánh giá sản phẩm, giá vận chuyển, tổng giá trong quá trình mua sắm
Giao diện trang web Trang web đƣợc thiết kếnhƣ thế nào
Cá nhân hóa dịch vụ Mức độ cá nhân hóa các thông tin hiển thị trên trang web với từng khách hàng
Các thang đo trong nghiên cứu này tương tự như thang đo SERVQUAL, nhưng bổ sung thêm các yếu tố liên quan đến môi trường Internet như tính dễ sử dụng của trang web, tính linh hoạt, hiệu quả, giao diện và hiểu biết về giá cả Ở giai đoạn 2, Parasuraman và cộng sự phát triển thang đo với 121 biến và phiếu điều tra cho những người có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến Sau khi phân tích dữ liệu, họ đã rút gọn từ 11 xuống còn 7 thang đo và giới thiệu hai mô hình: E-S-QUAL để đo lường chất lượng dịch vụ thương mại điện tử và E-RecS-QUAL để đo lường khả năng xử lý khiếu nại khách hàng.
Các yếu tố Mô tả
Tính hiệu quả (Efficiency) Tốc độ truy cập và sử dụng trang web
Khả năng hoàn thành dịch vụ (Fulfillment)
Mức độ nhà cung cấp dịch vụ thực hiện các cam kết về giao hàng và khả năng cung ứng hàng
Tính sẵn sàng của hệ thống
Các chức năng của trang web hoạt động chính xác
Tính bảo mật Mức độ bảo mật các thông tin cá nhân khách hàng
(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 thách thức lớn đối với các công ty cung cấp dịch vụ qua Internet là quản lý chất lượng dịch vụ từ xa Kênh cung cấp này đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong mối quan hệ tương tác giữa doanh nghiệp 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 tiến hành quan sát người tham gia và phân tích các trang web xã hội của Anh để hiểu rõ hơn về nhận thức của khách hàng về ngân hàng qua Internet và các yếu tố ảnh hưởng đến mô hình này Trong lĩnh vực dịch vụ Internet, năm yếu tố chính được xác định là có ảnh hưởng lớn đến nhận thức về chất lượng dịch vụ, bao gồm: kỳ vọng của khách hàng, hình ảnh và danh tiếng của tổ chức dịch vụ, 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 tại 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 Những nghiên cứu này đã xác nhận tính chính xác của thang đo chất lượng trong lĩnh vực ngân hàng, góp phần nâng cao hiểu biết về trải nghiệm của khách hàng trong môi trường số hóa.
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: 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, sự kiện chính trong giao dịch và hiệu quả giao dịch điện tử Mặc dù vậy, các nghiên cứu này vẫn còn trừu tượng về lý thuyết, thiếu kiểm định thang đo chính xác và thử nghiệm 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 trong ngân hàng trực tuyến được phát triển dựa trên mô hình SERVQUAL và E-SQ, bao gồm năm yếu tố: khả năng truy cập, giao diện, tin tưởng, sự quan tâm và uy tín Nghiên cứu của Siu & Mou (2005) tại Hồng Kông với 195 người dùng ngân hàng trực tuyến đã xác định bốn yếu tố chính trong thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, đó 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 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 về 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 giới hạn ở sự tương tác của khách hàng với trang web.
Ho và Lin (2010) đã phát triển thang đo chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến dựa trên mẫu 500 người dùng ngân hàng điện tử tại Đài Loan, xác định năm thành phần chính: hiệu quả, sự đáp ứng, tính bảo mật riêng tư, bảo đảm liên lạc 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 của nó Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, 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 ở Pakistan đã chỉ ra rằng có 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.
Nghiên cứu của Jamil Hammoud, Rima M Bizri và Ibrahim El Baba (2018) đã khám phá 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 thông qua khảo sát và phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính với SPSS và Amos Kết quả cho thấy độ tin cậy, hiệu quả, dễ sử dụng, khả năng đáp ứng, giao tiếp, bảo mật và quyền riêng tư đều ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, trong đó độ tin cậy là yếu tố có tác động mạnh nhất.
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước
Tại Việt Nam, nghiên cứu của Nguyễn Thành Công (2015) đã chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ ngân hàng đã có những bước tiến rõ rệt, đặc biệt khi đánh giá cần tập trung vào từng loại hình dịch vụ cụ thể Các thành phần trong thang đo chất lượng dịch vụ phải phản ánh đúng đặc thù của dịch vụ mà ngân hàng cung cấp Tuy nhiên, thang đo hiện tại cho dịch vụ ngân hàng điện tử vẫn chỉ được coi như các dịch vụ ngân hàng thông thường Nguyễn Thành Công (2015) cũng nhấn mạnh rằng nghiên cứu về chất lượng dịch vụ ngân hàng tại Việt Nam, bao gồm cả dịch vụ ngân hàng điện tử, cần được phát triển hơn nữa.
(2008), Lê Văn Huy (2008), Nguyễn Văn Thông (2010), Văn Dinh và ctg
Nghiên cứu của Phạm vĩ Phương (2014), Hồ Bạch Nhật và Trần Thanh Sang (2016) đã kiểm định mô hình SERVQUAL của Parasuraman (1988) và so sánh với mô hình của Grönroos (1984), điều chỉnh các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ (CLDV) cho phù hợp với dịch vụ ngân hàng điện tử và Mobile banking tại Việt Nam Đỗ Thanh Tùng (2015) đã áp dụng mô hình 5 nhân tố để nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại Chi nhánh ngân hàng Phương Đông Đà Nẵng, bao gồm: 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 ba 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 có tác động 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 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 của 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 đang 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 lấy từ mô hình lý thuyết E-SQ 2005, trong khi các biến Bảo đảm, Ƣu đãi và Thiết kế được bổ sung từ mô hình E-SQ phát triển năm 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, với các khái niệm liên quan được trình bày chi tiết như sau:
Hiệu quả Bảo mật Đáp ứng Bảo đảm Thiết kế Đồng cảm Ƣu đãi
Chất lƣợng dịch vụ Mobile banking
Hiệu quả, theo Parasuraman và cộng sự (2005), được định nghĩa là sự dễ dàng trong việc thực hiện, hiểu và xử lý thông tin, cùng với tốc độ truy cập và sử dụng phần mềm hoặc trang web dịch vụ Điều này bao gồm việc tải trang nhanh chóng, tìm kiếm thông tin một cách dễ dàng và các yếu tố tương tự Định nghĩa này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc dễ dàng điều hướng và truy cập, như đã được đề cập trong giai đoạn đầu phát triển công cụ điện tử E-SERVQUAL.
Bảo mật (Privacy/Trust): Parasuraman và ctg (2005), Kenova và Jonasson
Năm 2006, định nghĩa về mức độ an toàn của phần mềm và trang web nhấn mạnh tầm quan trọng của việc bảo mật thông tin khách hàng, bao gồm việc giữ bí mật thông tin cá nhân, thông tin giao dịch và các hoạt động trên nền tảng Điều này cũng liên quan đến việc cung cấp các biện pháp bảo mật hiện đại mà người dùng cảm thấy an toàn hơn Về khía cạnh đáp ứng, nghiên cứu của Collier và Bienstock (2006) cùng Kenova và Jonasson (2006) cho thấy rằng sự phản hồi và liên hệ giữa khách hàng và ngân hàng là rất quan trọng trong quá trình đánh giá Điều này bao gồm việc xử lý hiệu quả các vấn đề và phản hồi qua phần mềm/trang web, cũng như sự sẵn có của các kênh hỗ trợ như điện thoại hoặc tổng đài trực tuyến.
Tính bảo đảm (Assurance) được định nghĩa bởi Parasuraman và cộng sự (2000) là sự tự tin mà khách hàng cảm nhận khi sử dụng phần mềm hoặc trang web, dựa vào danh tiếng của nhà cung cấp Sản phẩm, dịch vụ và thông tin cần được trình bày một cách rõ ràng và trung thực Theo thang đo SERVQUAL, bảo đảm cũng liên quan đến "kiến thức và lịch sự của nhân viên, cùng khả năng truyền tải lòng tin và sự tự tin" (Parasuraman, 1985) Cả hai định nghĩa này cho thấy rằng ý nghĩa của sự đảm bảo trong dịch vụ truyền thống và dịch vụ trực tuyến đều tương đồng.
Thiết kế trang web là yếu tố quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng, bao gồm cả sự thẩm mỹ và khả năng truy cập thông tin Parasuraman (2000) định nghĩa thẩm mỹ trang web là "sự xuất hiện của trang web", trong khi Ho và Lin (2010) nhấn mạnh rằng thiết kế phải phù hợp với nội dung cập nhật và giao diện người dùng Wolfinbarger và Gilly (2001) cho rằng sự sẵn có thông tin là yếu tố then chốt trong mua sắm trực tuyến, giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và dễ dàng tiếp cận dịch vụ Đồng thời, đồng cảm được định nghĩa là cung cấp sự chăm sóc và chú ý cá nhân đến khách hàng, với mục tiêu đáp ứng nhu cầu thực tế của họ Sự tùy chỉnh trên trang web cũng rất quan trọng, cho phép người tiêu dùng cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm dựa trên sở thích và lịch sử 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 khi gặp vấn đề, 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, đặc biệt trong giai đoạn đầu của E-SERVQUAL do Zeithaml (2000) đưa ra, và được mở rộng bởi Collier và Bienstock (2006) cũng như Kenova và Jonasson (2006) với các ưu đãi hấp dẫn cho dịch vụ ngân hàng trực tuyến Ho & Lin (2010) đã định nghĩa ưu đãi là dịch vụ giá trị gia tăng, như mức giá hợp lý hoặc lệ phí thấp hơn so với dịch vụ ngân hàng truyền thống Việc cung cấp ưu đãi không chỉ gia tăng chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh của ngân hàng.
Dựa trên bảy yếu tố chính của thang đo E-SQ, nghiên cứu kiểm chứng chất lượng dịch vụ Mobile banking của khách hàng cá nhân tại BIDV Thủ Dầu Một đã đưa ra các giả thuyết nghiên cứu.
Theo Broderick và Vachropompuk (2002), Siu & Mou (2005), Ho và Lin
(2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang
Vào năm 2020, hiệu quả được xem là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Nghiên cứu này đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố hiệu quả trong lĩnh vực này.
Giả thuyết H 1 : Hiệu quả có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Nghiên cứu của Siu & Mou (2005), Ho và Lin (2010), Nguyễn Thành Công (2015), Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng bảo mật là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố bảo mật.
Giả thuyết H 2 : Bảo mật có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Ho và Lin (2010), Nguyễn Hồng Quân (2020), Nguyễn Thành Công
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 Vì vậy, trong bài viết này, tác giả đề xuất 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 với Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), sự bảo đảm được xác định là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì vậy, trong nghiên cứu này, tác giả đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố sự bảo đảm.
Giả thuyết H 4 : Bảo đảm có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015) 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 đề xuất giả thuyết liên quan đến yếu tố thiết kế trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H 5 : Thiết kế có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Jayawardhena (2004), Nguyễn Thành Công (2015), Nguyễn Hồng Quân (2020), cùng 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, trong nghiên cứu này, tác giả đưa ra giả thuyết liên quan đến yếu tố đồng cảm.
Giả thuyết H 6 : Đồng cảm có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụMobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
Theo nghiên cứu của Broderick và Vachropompuk (2002), Nguyễn Hồng Quân (2020), cùng với Bùi Văn Thụy và Nguyễn Tiến Quang (2020), yếu tố ƣu đãi đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile banking Vì lý do đó, tác giả đã đưa ra giả thuyết về ảnh hưởng của yếu tố ƣu đãi trong nghiên cứu này.
Giả thuyết H 7 : Ưu đãi có mối quan hệ cùng chiều với chất lượng dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng cá nhân tại BIDV Chi nhánh Thủ Dầu
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp, trong đó tác giả gửi 50 bảng câu hỏi đến khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV Thủ Dầu Một Dữ liệu thu thập sau đó sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 để kiểm định độ tin cậy của thang đo và thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA).
Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện ngay sau nghiên cứu định lượng sơ bộ, nhằm khảo sát trực tiếp khách hàng Thời gian thu thập 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 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 tham khảo ý kiến chuyên gia Khi bảng hỏi đã hoàn thiện, một cuộc điều tra chính thức sẽ được tiến hành.
334 mẫu, sau đó mã hóa, làm sạch dữ liệu
Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, tác giả đã nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking, bao gồm: Hiệu quả, Bảo mật, Đáp ứng, Bảo đảm, Thiết kế, Đồng cảm và Ƣu đãi Để có cái nhìn tổng quan về các nhân tố này, tác giả đã thảo luận với 10 chuyên gia có kinh nghiệm trong ngành, gồm 1 giám đốc, 2 phó giám đốc, 4 trưởng phòng và 3 phó phòng.
Danh sách chuyên gia tham gia khảo sát đƣợc thể hiện qua bảng sau:
Bảng 3.1: Kết quả ý kiến chuyên gia
STT Chuyên gia Chức danh Ý kiến
1 Nguyễn Tuân Giám đốc Đồng ý
2 Lý Ngọc Linh Phó giám đốc Đồng ý
3 Nguyễn Xuân Vũ Phó giám đốc Đồng ý
4 Nguyễn Thị Duyên TP Phòng KHDN Đồng ý
5 Võ Hoàng Quốc Việt PTP Phòng KHDN Đồng ý
6 Tô Tấn Danh TP Phòng KHCN Đồng ý
7 Huỳnh Lê Phương Trình PTP Phòng KHCN Đồng ý
8 Nguyễn Thị Bích Thuyên TP Phòng giao dịch Đồng ý
9 Nguyễn Thị Xuân Trúc PTP Phòng giao dịch Đồng ý
10 Nguyễn Xuân Đáng TP Quản lý rủi ro Đồng ý
(Nguồn: tổng hợp của tác giả)
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các chuyên gia đều 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 để làm rõ những 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 được phân tích bằng hệ số Cronbach's Alpha, yêu cầu đạt trên 0.6, cùng với 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 phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và theo quy tắc kinh nghiệm, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt ít nhất 5 lần số biến để đảm bảo tính chính xác trong phân tích, như được chỉ ra bởi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).
Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 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 tính thực tiễn trong phân tích, nghiên cứu này đã thu thập 334 mẫu.
Phương pháp thu thập dữ liệu được thực hiện bằng cách gửi bảng câu hỏi trực tiếp đến khách hàng đã 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 Qua 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, 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 tốt, như đã chỉ ra bởi Ho và Lin (2010) cùng với Bùi Văn.
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), cùng Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) đã chỉ ra rằng việc sử dụng ngân hàng điện tử ngày càng trở nên phổ biến nhờ vào những lợi ích này.
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 đạt được kết quả chính xác.
3.5.1 Phân tích thống kê mô tảđặc điểm mẫu
Thống kê mô tả là những chỉ số ngắn gọn giúp tóm tắt và trình bày một tập dữ liệu cụ thể, có thể đại diện cho toàn bộ hoặc một mẫu của một tổng thể.
Thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về các tính chất của bộ dữ liệu thông qua việc tóm tắt ngắn gọn các mẫu và thông số Các thông số xu hướng tập trung như giá trị trung bình, trung vị và yếu vị là những loại thống kê mô tả phổ biến nhất, được áp dụng rộng rãi trong các lĩnh vực toán học và thống kê.
Giá trị trung bình đƣợc tính bằng cách cộng tất cả các số liệu trong tập dữ liệu sau đó chia cho số lƣợng dữ liệu trong tập
Thống kê mô tả đƣợc sử dụng để cung cấp những thông tin định lƣợng phức tạp của một bộ dữ liệu lớn thành các mô tả đơn giản
Thống kê mô tả bao gồm hai loại đo lường chính: đo lường xu hướng tập trung và đo lường biến động Đo lường xu hướng tập trung bao gồm giá trị trung bình, trung vị và yếu vị, trong khi đo lường biến động tập trung vào độ lệch chuẩn, phương sai, giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, độ nhọn và độ lệch.
Phân tích thống kê tần số được sử dụng để mô tả các thuộc tính của nhóm mẫu khảo sát thông qua phương pháp định tính.
Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập bình quân hàng tháng
3.5.2 Phân tích độ tin cậy và kiểm định mô hình
Dữ liệu thu thập chính thức đã được xử lý bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 Phân tích dữ liệu bao gồm việc đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo thông qua hai công cụ chính: (1) Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và (2) Phương pháp phân tích nhân tố EFA.
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu bao gồm phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định giả thuyết Việc kiểm định sự khác biệt giúp phân tích tác động của các đặc tính đối tượng khảo sát đến kết quả nghiên cứu.
3.5.2.1 Đánh giá bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
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 Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ, trong khi thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng thang đo đạt tiêu chuẩn tốt khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên, còn từ 0.7 đến gần 0.8 thì có thể sử dụng được Ngoài ra, một số nghiên cứu cũng cho rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời.
3.5.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phân tích nhân tố là phương pháp chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Một số chỉ số quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) bao gồm: tính chính xác, độ tin cậy và khả năng giải thích của các yếu tố được rút ra từ dữ liệu.
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy) là một công cụ 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 thích hợp Ngược lại, nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5, điều này có thể chỉ ra rằng phân tích nhân tố không phù 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 (Sig < 0.05), các biến quan sát sẽ có mối liên hệ với nhau trong tổng thể (Đinh Phi Hổ và cộng sự, 2018).
Hệ số tải nhân tố (factor loadings) là chỉ số thể hiện mối tương quan giữa các biến và các nhân tố, với giá trị lớn hơn 0.5 được coi là có ý nghĩa thực tiễn (Hair & cộng sự, 1998) Cụ thể, factor loadings > 0.3 là mức tối thiểu, > 0.4 là quan trọng và ≤ 0.5 có ý nghĩa thực tiễn Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn 50% (Hair & cộng sự, 1998) Phân tích nhân tố sử dụng phương pháp "Principal Component Analysis" kết hợp với phép quay "Varimax" để đo lường các thành phần.
Hệ số Eigenvalue, biểu thị cho mức độ biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, cần phải lớn hơn 1 Chỉ những nhân tố có hệ số Eigenvalue vượt quá 1 mới được xem xét.
1 mới đƣợc giữ lại trong mô hình phân tích Nếu nhỏ hơn 1 sẽ không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt
3.5.2.3 Kiểm định sự phù hợp mô hình
Các thang đo đạt yêu cầu sẽ được đưa vào phân tích tương quan và hồi quy để kiểm định giả thuyết Với các biến được đo bằng thang đo khoảng, tác giả áp dụng phân tích tương quan Pearson nhằm xác định mối quan hệ thống kê giữa chất lượng dịch vụ Mobile banking và cảm nhận về chất lượng dịch vụ này 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 tính chính xác của phương trình hồi quy, các giả thuyết cần thiết được kiểm định, bao gồm mối liên hệ tuyến tính qua biểu đồ phân tán, phương sai của phần dư không đổi bằng hệ số tương quan hạng Spearman, phân phối chuẩn của phần dư qua Histogram và P-P plot, tính độc lập của phần dư bằng thống kê Durbin-Watson, và hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai VIF Kiểm tra đa cộng tuyến với VIF cho thấy nếu VIF ≤ 10, hiện tượng đa cộng tuyến không xảy ra (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập là rất quan trọng, đồng thời cần chú ý đến hiện tượng phương sai thay đổi Việc xem xét mối quan hệ giữa phần dư và giá trị quy về hồi quy của biến phụ thuộc sẽ giúp xác định tính chính xác của mô hình hồi quy (Nguyễn Đình Thọ).
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 đơn vị cấp 1 trực thuộc BIDV, đại diện pháp nhân với con dấu và bảng tổng kết tài sản Chi nhánh 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 phòng giao dịch (PGD) duy nhất là PGD Thuận An, đến nay, chi nhánh đã tăng tổng số nhân viên lên 79 người và 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, nhằm đáp ứng nhu cầu giao dịch của khách hàng.
Hiện nay BIDV CN Thủ Dầu Một hoạt động theo sơ đồ tổ chức sau:
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Hình 4.1: Sơ đồ tổ chức tại BIDV CN Thủ Dầu Một
Phó Giám đốc tác nghiệp Phó Giám đốc Tín dụng
Phòng Quản trị tín dụng Phòng giao dịch KH
Phòng KH cá nhân Phòng khách hàng DN Các phòng giao dịch
4.1.3 Tình hình hoạt động tại BIDV CN Thủ Dầu Một
4.1.3.1 Tình hình huy động vốn
Kể từ khi thành lập, BIDV CN Thủ Dầu Một đã nỗ lực hoàn thành tốt các nhiệm vụ, đặc biệt trong hoạt động huy động vốn Ngân hàng nhận thức rõ tầm quan trọng của việc huy động vốn, giúp chủ động nguồn tài chính cho hoạt động của mình Kết quả huy động vốn của ngân hàng đã đạt được nhiều thành tựu đáng ghi nhận.
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, từ 1,787 tỷ đồng năm 2016 lên 2,605 tỷ đồng năm 2017, tăng 672 tỷ đồng lên 3,277 tỷ đồng năm 2018, và đạt 3,860 tỷ đồng năm 2019 sau khi tăng 583 tỷ đồng Mặc dù tốc độ tăng huy động vốn cao, nhưng xu hướng giảm tốc độ tăng cần được ngân hàng 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 từ dân cư, với sự gia tăng liên tục qua các năm Năm 2016, vốn huy động đạt 1,378 tỷ đồng, tăng 544 tỷ đồng lên 1,922 tỷ đồng vào năm 2017 Năm 2018, vốn 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 thời gian, đòi hỏi ngân hàng cần chú ý đến các giải pháp 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 để đạt được kết quả huy động vốn ấn tượng qua các năm, từ đó chủ động trong việc sử dụng vốn, chủ yếu tập trung vào 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 có xu hướng gia tăng qua các năm, tuy nhiên tốc độ tăng lại đang có dấu hiệu giảm Điều này cần được chú ý Về cấu trúc dư nợ theo kỳ hạn, có thể nhận thấy rõ sự phân bổ khác nhau.
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 khá 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)
Lợi nhuận trước thuế của BIDV CN Thủ Dầu Một đã liên tục tăng trưởng qua các năm, đặc biệt mạnh mẽ vào năm 2017 và 2018 Sự tăng trưởng này phản ánh nỗ lực không ngừng của BIDV CN Thủ Dầu Một trong việc cải thiện hoạt động và áp dụng các giải pháp mới.
4.1.3.4 Tình hình phát triển dịch vụ Mobile banking
Bảng 4.5: Tình hình khách hàng sử dụng dịch vụ Mobile banking và giá trị gio dịch tại BIDV CN Thủ Dầu Một
Số lƣợng khách hàng sử dụng
Mobile banking mới (khách hàng)
Giá trị giao dịch qua
(Nguồn: BIDV, CN Thủ Dầu Một)
Trong những năm gần đây, BIDV CN Thủ Dầu Một đã nỗ lực phát triển dịch vụ Mobile banking, dẫn đến sự gia tăng đáng kể số lượng khách hàng Cụ thể, năm 2016 có 800 khách hàng sử dụng dịch vụ, năm 2017 tăng lên 953 khách hàng, năm 2018 đạt 1,423 khách hàng và năm 2019 đạt 1,638 khách hàng Tốc độ tăng trưởng tương ứng là 19.13%, 49.32% và 15.11% qua các năm, cho thấy sự thành công trong việc tìm kiếm và thu hút khách hàng mới.
Giá trị giao dịch qua dịch vụ Mobile Banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một đã liên tục tăng trưởng qua các năm Cụ thể, vào năm 2016, ngân hàng đã ghi nhận những kết quả ấn tượng trong việc phát triển dịch vụ này.
Trong giai đoạn từ 2017 đến 2019, BIDV ghi nhận sự tăng trưởng mạnh mẽ với doanh thu đạt 224 tỷ đồng vào năm 2017, 262 tỷ đồng vào năm 2018 và 379 tỷ đồng vào năm 2019 Tốc độ tăng trưởng tương ứng là 16,96%, 18,70% và 21,86% Điều này cho thấy triển vọng tích cực cho BIDV 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 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 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 tiếp tục tăng trưởng và chiếm lĩnh thị trường, giữ vai trò chủ đạo trong thực hiện chính sách của Đảng và Nhà nước Ngân hàng sẽ 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 theo chuẩn mực quốc tế, đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao, và đầu tư vào công nghệ hiện đại là những ưu tiên hàng đầu BIDV CN Thủ Dầu Một cũng chú trọng nâng cao năng lực 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 cuối cùng là đảm bảo hoạt động ngân hàng phát triển 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 09 phiếu không đạt yêu cầu do thông tin không đầy đủ, tổng số phiếu hợp lệ đưa vào phân tích là 334, chiếm tỷ lệ 95.43% so với tổng số phiếu phát ra Do đó, mẫu nghiên cứu bao gồm 334 phiếu câu hỏi hoàn chỉnh.
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 tỷ lệ cao hơn với 196 khách hàng, 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 của ngân hàng rất đa dạng về độ tuổi, với 39.51% khách hàng dưới 30 tuổi, 31.74% trong độ tuổi từ 30 đến 40, 11.68% từ 40 đến 50 tuổi, và 17.07% trên 50 tuổi Điều này chứng tỏ rằng ngân hàng đang thu hút một lượng khách hàng trẻ trung, nhiệt huyết, và năng động, sẵn sàng tạo ra thu nhập chính và tham gia vào các dịch vụ ngân hàng điện tử.
4.2.1.3 Kết quả khảo sát về trình độ học vấn
Bảng 4.10: Thống kê tình trạng hôn nhân đối tƣợng khảo sát
Cao đẳng 96 28.74 Đại học/Sau đại học 138 41.32
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Kết quả khảo sát tại BIDV CN Thủ Dầu Một cho thấy khách hàng có trình độ học vấn đa dạng, chủ yếu là những người có trình độ cao đẳng trở lên Cụ thể, trong số 334 khách hàng được khảo sát, 28.74% có trình độ cao đẳng và 41.32% có trình độ đại học hoặc sau đại học Điều này cho thấy mối liên hệ giữa trình độ học vấn cao và thu nhập cao, từ đó khách hàng có xu hướng sử dụng dịch vụ Mobile banking tại BIDV.
4.2.1.4 Kết quả khảo sát về thời gian giao dịch
Bảng 4.11: Thống kê thời gian giao dịch của đối tƣợng khảo sát
(Nguồn: Xử lý khảo sát SPSS của tác giả)
Theo kết quả khảo sát, trong tổng số người tham gia, 21.86% có thời gian giao dịch với BIDV CN Thủ Dầu Một dưới 1 năm, 32.93% có thời gian từ 1 - 3 năm, 35.33% từ 3 - 5 năm, và 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.
(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 Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Hiệu quả đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(ii) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật (BM):
Bảng 4.13: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Bảo mật
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.13 chỉ ra rằng tất cả năm thang đo về yếu tố Bảo mật đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo BM1, liên quan đến việc bảo vệ thông tin cá nhân của người dùng, có giá trị trung bình thấp nhất là 3.32 Ngược lại, thang đo BM2, về bảo vệ thông tin tài khoản và thẻ ngân hàng, đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.67 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Bảo mật đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(iii) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđáp ứng (DU):
Bảng 4.14: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sựđáp ứng
Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.14 cho thấy cả ba thang đo yếu tố Sự đáp ứng đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo DU2 (Trang web/phần mềm cung cấp các biện pháp đa dạng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng) và DU3 (Ngân hàng cung cấp các kênh hỗ trợ người dùng dịch vụ Mobile banking thông qua điện thoại, tổng đài trực tuyến, nhân viên hỗ trợ) có giá trị trung bình bằng nhau là 3.59, là mức thấp nhất Thang đo DU1 (Trang web/phần mềm cung cấp được các dịch vụ đáp ứng được nhu cầu của khách hàng) có giá trị trung bình cao nhất là 3.64 Vì vậy, cần lưu ý đến ba thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Sự đáp ứng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
(iv) Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sự bảo đảm (BD):
Bảng 4.15: Thống kê mô tảthang đo yếu tố Sự bảo đảm
N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch tiêu chuẩn
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Kết quả từ bảng 4.15 cho thấy tất cả 5 thang đo yếu tố Sự bảo đảm đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo BD4 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có thái độ phục vụ tốt) có giá trị trung bình thấp nhất là 3.54, trong khi thang đo BD3 (Các nhân viên tư vấn dịch vụ có kiến thức và khả năng chuyên môn tốt) đạt giá trị trung bình cao nhất là 3.90 Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích 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 tất cả bốn thang đo yếu tố Thiết kế đều có giá trị trung bình lớn hơn 3 Trong đó, thang đo TK3 về thông tin khuyến mãi và ưu đãi cho người dùng có giá trị trung bình thấp nhất là 3.13, trong khi thang đo TK1 về sự linh hoạt trong lưu trữ thông tin lịch sử giao dịch đạt giá trị cao nhất là 3.83 Do đó, hai thang đo này cần được chú ý 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 bốn 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 Do đó, cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích sự 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 các thang đo yếu tố Ƣu đãi đều có giá trị trung bình lớn hơn 3, với thang đo UD3 (bồi hoàn phí khi khiếu nại, hủy giao dịch nhanh chóng) có giá trị trung bình 3.76, là thấp nhất, trong khi thang đo UD4 (dịch vụ Mobile banking với khuyến mãi hấp dẫn) có giá trị trung bình 3.83, cao nhất Điều này cho thấy cần chú ý đến hai thang đo này khi phân tích tác động của yếu tố Ƣu đãi đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach‟s Alpha
Sau khi thu thập và tổng hợp dữ liệu khảo sát, tác giả đã tiến hành đánh giá thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha cho các nhân tố, với kết quả như sau:
Bảng 4.19: Đánh giá độ tin cậy thang đo
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Chất lƣợng dịch vụ (CLDV)
(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 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính hợp lệ của chúng trong việc đo lường HQ 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 đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, chứng tỏ tính khả thi trong việc đo lường yếu tố này 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 (Tin tưởng vào tính an toàn trong giao dịch), và BM5 (Cung cấp các phương thức bảo mật an toàn như mật khẩu, mã PIN, tin nhắn và Smart OTP).
Yếu tố Sự đáp ứng (DU) có Cronbach's Alpha đạt 0.899, cho thấy độ tin cậy cao, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Các biến này bao gồm DU1 (Trang web/phần mềm đáp ứng nhu cầu khách hàng), DU2 (Cung cấp biện pháp đa dạng cho khách hàng), và DU3 (Hỗ trợ người dùng dịch vụ Mobile banking qua điện thoại, tổng đài trực tuyến và nhân viên) Tương tự, yếu tố Sự bảo đảm (BD) có Cronbach's Alpha là 0.896, cũng cho thấy độ tin cậy tốt, với các biến thang đo có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Các biến đo lường cho yếu tố này gồm BD1 (Danh tiếng và hình ảnh tốt của ngân hàng), BD2 (Hệ thống giao dịch ổn định và đáng tin cậy), BD3 (Nhân viên tư vấn có kiến thức chuyên môn tốt), BD4 (Nhân viên tư vấn có thái độ phục vụ tốt), và BD5 (Thông tin hướng dẫn chính xác và đáng tin cậy).
Yếu tố Thiết kế (TK) được đánh giá với Cronbach’s Alpha = 0.831, cho thấy độ tin cậy cao và các biến thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 Do đó, các biến thang đo này sẽ được sử dụng để đo lường 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 (Cấu trúc, nội dung và hình ảnh của trang web/phần mềm 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 các dịch vụ tùy chỉnh theo nhu cầu, thói quen của khách hàng; DC2 - Cung cấp đầy đủ thông tin về các tính năng của các sản phẩm hoặc dịch vụ khác nhau; DC3 - Cổng thanh toán của dịch vụ Mobile banking được hỗ trợ tốt và chấp nhận bởi nhiều đơn vị, nhà cung cấp; DC4 - Cung cấp bản hướng dẫn, video giới thiệu cụ thể, dễ hiểu về sử dụng dịch vụ Mobile banking của ngân hàng.
Yếu tố Ƣu đãi (UD) có hệ số Cronbach's Alpha đạt 0.909, vượt mức 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, chứng tỏ tính khả thi trong việc sử dụng để đo lường yếu tố Ƣu đãi (UD) Các biến đo lường bao gồm: UD1 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp mức lãi suất và lệ phí hợp lý cho việc đăng ký và duy trì dịch vụ), UD2 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp mức lãi suất và lệ phí hợp lý cho các giao dịch), UD3 (Việc bồi hoàn phí khiếu nại, hủy giao dịch được thực hiện nhanh chóng), và UD4 (Dịch vụ Mobile banking cung cấp các khuyến mãi, ưu đãi hấp dẫn).
Chất lượng dịch vụ (CLDV) được xác định với Cronbach's Alpha = 0.904, 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 của chúng trong việc đo lường CLDV Các biến này bao gồm: CLDV1 (Khách hàng hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking), CLDV2 (Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Mobile banking), và CLDV3 (Khách hàng giới thiệu dịch vụ Mobile banking tới bạn bè, người thân).
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.4.1 Phân tích nhân tốthang đo biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy của các thang đo, các biến quan sát đạt yêu cầu đã được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA), cho kết quả đáng chú ý.
Bảng 4.20: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's lần 1
Kiểm định Bartlett's của Sphericity
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.20, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO = 0.863 > 0.5 chỉ ra rằng mức độ ý nghĩa của tập hợp dữ liệu trong phân tích nhân tố là khá cao, khẳng định 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 bị loại bỏ trong các phân tích tiếp theo Sau khi loại bỏ biến BM1, kết quả chạy lại EFA lần thứ hai được thực hiện.
Bảng 4.22: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett's lần 2
Kiểm định Bartlett's của Sphericity Chỉ số Chi-square 8169.023
(Nguồn: Kết quả nghiên cứu của tác giả, 2020)
Theo bảng 4.22, giá trị Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy có mối quan hệ giữa các biến Hệ số KMO = 0.859 > 0.5 chứng tỏ mức độ ý nghĩa của tập hợp dữ liệu trong phân tích nhân tố là cao, xác nhận 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 Các nhân tố này sẽ được sử dụng cho 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 là 77.075% Điều này cho thấy 7 yếu tố này giải thích 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), cho kết quả 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 = 0.683 > 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 cho thấy ba biến thang đo quan trọng liên quan đến dịch vụ Mobile banking: CLDV1 thể hiện mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ, CLDV2 cho biết khả năng khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ, và CLDV3 phản ánh ý định của khách hàng trong việc 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 giá trị 2.525, lớn hơn 1, cho thấy nhân tố rút ra có khả năng tóm tắt thông tin tốt nhất Tổng phương sai trích đạt 84.151%, vượt qua ngưỡng 50%, chứng tỏ 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 tiến hành phân tích nhân tố EFA, tác giả đã thực hiện phân tích hồi quy bội với biến phụ thuộc là chất lượng dịch vụ Mobile Banking tại BIDV CN Thủ Dầu Một Biến độc lập bao gồm bảy yếu tố: hiệu quả (HQ), bảo mật (BM), đáp ứng (DU), bảo đảm (BD), thiết kế (TK), đồng cảm (DC) và ưu đãi (UD) Kết quả của phân tích 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:
Trong phân tích thống kê, biến BM có giá trị Sig = 0.082, lớn hơn mức ý nghĩa α = 0.05, cho thấy βBM không có ý nghĩa thống kê tại mức 5% Do đó, biến BM cần 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 là 0.144, cho thấy khi yếu tố Hiệu quả 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 0.144 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 lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.300 đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên.
Hệ số βBD là 0.248, cho thấy khi yếu tố Sự bảo đảm 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 0.248 đơn vị, trong khi các yếu tố khác giữ nguyên.
Hệ số βTK = 0.140 cho thấy rằng khi yếu tố Thiết kế tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại BIDV CN Thủ Dầu Một sẽ tăng lên 0.140 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên.
Hệ số βDC là 0.431, cho thấy rằng khi yếu tố Sự đồng cảm tăng thêm 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking 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 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 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 xảy ra 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 các yếu tố 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.
(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 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 hợp lý và 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 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 và sự hài lòng của khách hàng.
Yếu tố Sự đồng cảm có tác động mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị Sự đồng cảm dẫn đến tăng 0.431 đơn vị chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy Sự đồng cảm đóng vai trò 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), cùng Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khi khách hàng cảm nhận được sự đồng cảm và hỗ trợ từ ngân hàng, cùng với trải nghiệm các ứng dụng Mobile banking, điều này sẽ nâng cao sự hài lòng và cảm nhận tích cực về chất lượng dịch vụ tại chi nhánh.
Yếu tố Sự đáp ứng có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một Cụ thể, khi yếu tố Sự đáp ứng tăng lên 1 đơn vị, chất lượng dịch vụ Mobile banking sẽ tăng lên 0.300 đơn vị Điều này cho thấy Sự đáp ứng là một trong những nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.
Mobile banking mang lại lợi ích cho khách hàng cá nhân, phù hợp với nghiên cứu của Parasuraman và các tác giả (2005); Zeithaml và các tác giả (2000), cùng với Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khi khách hàng giao dịch tại ngân hàng, họ được đáp ứng nhu cầu với sản phẩm đa dạng và sự hỗ trợ tận tình từ nhân viên, điều này góp phần nâng cao cảm nhận và sự hài lòng về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.
Yếu tố Sự bảo đảm có ảnh hưởng mạnh mẽ đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị Sự bảo đảm dẫn đến tăng 0.248 đơn vị chất lượng dịch vụ Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Zeithaml và cộng sự (2000), cũng như 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, đồng thời tạo ra cảm giác an toàn trong giao dịch, từ đó nâng cao sự hài lòng và cảm nhận của khách hàng về chất lượng dịch vụ Mobile banking.
Yếu tố Ƣu đãi 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, với tỷ lệ tăng trưởng chất lượng dịch vụ là 0.239 đơn vị khi Ƣu đãi tăng 1 đơn vị Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho và Lin (2010), cũng như Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Khách hàng luôn quan tâm đến yếu tố Ƣu đãi khi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là Mobile banking, vì đây là dấu hiệu đầu tiên về lợi ích tài chính mà dịch vụ mang lại Lợi ích càng nhiều, khách hàng càng cảm thấy hài lòng với chất lượng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng này.
Yếu tố Hiệu quả là yếu tố tác động mạnh thứ năm đến chất lượng dịch vụ Mobile banking cho khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với việc tăng 1 đơn vị hiệu quả sẽ dẫn đến sự gia tăng 0.144 đơn vị trong chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy rằng tính hiệu quả của dịch vụ có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả này hoàn toàn 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 mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng, bao gồm giao dịch nhanh chóng và tiết kiệm thời gian Việc truy vấn thông tin cũng trở nên dễ dàng hơn Những lợi ích này không ngừng được cải thiện, giúp khách hàng cảm nhận và hài lòng hơn về chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một.
Yếu tố thiết kế có tác động yếu nhất đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một, với mức tăng 1 đơn vị của yếu tố này dẫn đến tăng 0.140 đơn vị chất lượng dịch vụ Điều này cho thấy rằng giao diện giao dịch của phần mềm và ứng dụng ngân hàng điện tử ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Parasuraman và cộng sự (2005), Ho&Lin (2010), Bùi Văn Thụy & Nguyễn Tiến Quang (2020) Nếu 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 này.
Trong chương này, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ Mobile banking tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Thủ Dầu Một Nghiên cứu bao gồm mô tả mẫu, thống kê mô tả, 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 tác giả đưa ra kết luận và giải pháp phù hợp trong chương tiếp theo.