Giới thiệu đề tài
Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, ngân hàng số đã trở thành xu hướng toàn cầu, và Việt Nam không nằm ngoài xu hướng này Với bối cảnh hội nhập kinh tế quốc tế như hiện nay thì nhu cầu thanh toán không dùng tiền mặt ngày càng trở nên phổ biến và đa dạng hơn Cùng với đó là sự phát triển của khoa học công nghệ dẫn đến xu hướng tất yếu của các NHTM ở Việt Nam là không ngừng nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng dựa trên nền tảng công nghệ thông tin nhằm đem lại sự tiện lợi cho KH và nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh trong môi trường cạnh tranh khốc liệt
Ngân hàng số tại Việt Nam nói riêng cũng đã được đưa vào ứng dụng rộng rãi, và bước đầu có những bước phát triển mạnh mẽ trong nhiều năm qua Theo Theo Vụ Thanh toán – NHNN, giao dịch thanh toán thông qua kênh Giao dịch thanh toán nội địa qua Internet và Mobile Banking đã có những chuyển biến rất lớn Trong quý III/2023, số lượng giao dịch qua Internet và Mobile Banking đạt hơn 2,6 tỷ món giao dịch, tổng giá trị giao dịch trên 27 tỷ đồng Điều này cho thấy, kênh giao dịch hiện đại là xu hướng phát triển của ngành Ngân hàng Trong đó, giao dịch qua Mobile banking chiếm ưu thế về số lượng giao dịch nhưng giá trị giao dịch thấp hơn kênh Internet banking Điều này cho thấy các tiềm năng phát triển của ngân hàng số tại Việt Nam là tương đối lớn, xuất phát từ nhu cầu thị trường, định hướng phát triển của ngành ngân hàng và hội nhập tài chính Tuy nhiên, việc phát triển ngân hàng số tại Việt Nam đang đối mặt với những thách thức từ khoảng trống chính sách chưa theo kịp với trình độ phát triển công nghệ tài chính, thiếu hụt nguồn nhân sự chất lượng cao, bảo vệ người tiêu dùng trong lĩnh vực ngân hàng số chưa được coi trọng, các vấn đề về bảo mật quyền riêng tư, thông tin cá nhân cũng là một trong những rào cản lớn đối với việc triển khai các giải pháp phát triển ngân hàng số tại Việt Nam Đồng Nai là trọng điểm phát triển kinh tế hàng đầu Việt Nam, có số lượng lớn người dân sinh sống, khu công công nghiệp hiện đại và nhiều doanh nghiệp tập trung đông đúc Tuy nhiên, số lượng KH sử dụng dịch vụ ngân hàng số vẫn còn hạn chế do rào cản tâm lý, lo lắng về các rủi ro có thể xảy ra trong quá trình sử dụng, phần lớn
KH chưa thực sự hiểu rõ về những tiện ích và dịch vụ ngân hàng số đem lại Chính điều này cũng đặt ra những thách thức to lớn đối với các NHTM tại khu vực tỉnh Đồng Nai, trong đó có cả NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai trong việc mang đến sự hài lòng cho KH khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Từ những thực trạng trên, tác giả đã chọn hướng nghiên cứu " Các nhân t ố ả nh hưởng đế n s ự hài lòng c ủ a khách hàng đố i v ớ i d ị ch v ụ ngân hàng s ố t ạ i ngân hàng Thương mạ i c ổ ph ầ n Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồ ng Nai " làm đề tài khóa luận tốt nghiệp của mình.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu hướng đến việc đánh giá các nhân tố có ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai Và đưa ra các hàm ý quản trị nhằm cải thiện những khía cạnh còn yếu kém gia tăng sự hài lòng của KH, đồng thời giúp ngân hàng nâng cao vị thế cạnh tranh của mình trong thị trường, và nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng số Đối với bài khóa luận tập trung vào các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của
KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số, các mục tiêu cụ thể cần đạt được:
Thứ nhất, nghiên cứu nhằm nhận diện các nhân tố cụ thể đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra sự hài lòng của KH đối với các dịch vụ ngân hàng số tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Thứ hai, đánh giá mối quan hệ tác động của các nhân tố đến sự hài lòng của KH đối với các dịch vụ ngân hàng số tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Thứ ba, dựa trên kết quả nghiên cứu đưa ra các đề xuất cụ thể về hàm ý quản trị để tăng cường sự hài lòng của KH, và có thể điều chỉnh hoặc cải tiến dịch vụ phù hợp với nhu cầu của KH.
Câu hỏi nghiên cứu
Để đáp ứng các mục tiêu đã nêu, các câu hỏi nghiên cứu cụ thể mà bài nghiên cứu này có thể xem xét:
Thứ nhất, những nhân tố nào có ảnh hưởng chính đến mức độ hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai ?
Thứ hai, mối quan hệ giữa các nhân tố này và sự hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai là như thế nào ?
Thứ ba, có thể xem xét triển khai một số hàm ý quản trị nào để tăng cường mức độ hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Trong bài nghiên cứu về sự hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai, đối tượng nghiên cứu chính là KH sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Phạm vi nghiên cứu Để giúp xác định nghiên cứu một cách chặt chẽ hơn, có thể tiến hành phạm vi nghiên cứu như sau:
Về mặt nội dung: Tập trung vào công việc đánh giá và phân tích sự hài lòng của
KH đối với các khía cạnh về chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Về mặt không gian: Khảo sát và thu thập dữ liệu từ KH có giao dịch tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Về mặt thời gian: Thực hiện nghiên cứu trong khoảng thời gian từ tháng 02/2024 đến tháng 03/2024 Điều này giúp đảm bảo rằng việc thu thập dữ liệu được phản ánh đúng tình hình hiện tại và xu hướng gần đây.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu này sẽ sử dụng dữ liệu được thu thập qua quá trình khảo sát ý kiến đối với các KH có giao dịch tại NHTMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Phương pháp thiết kế nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu sẽ dựa vào mô hình lý thuyết SERVQUAL, và tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, trong đó sự tin cậy, sự đáp ứng, sự đồng cảm, phương tiện hữu hình và chi phí sẽ là các biến độc lập, còn mức độ hài lòng của khách hàng sẽ là biến phụ thuộc
Thang đo sẽ được áp dụng để đo lường mức độ của mỗi yếu tố, bằng cách sử dụng các thang đo Likert và thang đo số học Cuối cùng, bảng khảo sát đã được thiết kế dựa trên việc kế thừa từ các nghiên cứu trước đây, đồng thời chỉnh sửa và bổ sung từ phỏng vấn sơ bộ để thu thập dữ liệu từ người tiêu dùng, mô tả rõ mục tiêu đánh giá của từng yếu tố ảnh hưởng
Với cách tiếp cận này, nghiên cứu hy vọng sẽ cung cấp cái nhìn rõ ràng về các yếu tố nào góp phần vào sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số, từ đó đề xuất các giải pháp cải thiện dịch vụ và tăng cường trải nghiệm của khách hàng
Phương pháp thu nhập dữ liệu
Sử dụng kết hợp các phương pháp khác nhau để thu thập dữ liệu, gồm khảo sát trực tuyến, và khảo sát trực tiếp tại Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam, chi nhánh Đồng Nai
Phương pháp xử lí dữ liệu
Các dữ liệu khảo sát thực tế đã qua quá trình sàng lọc, và loại bỏ các mẫu không phù hợp sẽ được mã hóa, và thực hiện thống kê mô tả để hiểu rõ hơn về các đặc điểm nhân khẩu học Các dữ liệu sau khi được mã hóa sẽ được kiểm tra chất lượng dữ liệu qua hệ số Cronbach’s Alpha, nhân tố khám phá EFA, và tương quan Pearson Kế đến là xử lý dữ liệu bằng cách áp dụng các kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính, đồng thời kiểm định sự phù hợp của kết quả hồi quy Ngoài ra khóa luận này còn kết hợp các kiểm định T-test và One Way ANOVA để đánh giá sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng của KH về chất lượng dịch ngân hàng số giữa các đặc điểm nhân khẩu học khác nhau.
Đóng góp của đề tài
V ề m ặ t h ọ c thu ậ t : Nghiên cứu này có những đóng góp quan trọng giúp hệ thống hóa lý thuyết về sự hài lòng của KH, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng số Hơn thế nữa, việc tổng hợp và phân tích trong nghiên cứu này cũng cung cấp một sự hiểu biết sâu sắc hơn bằng cách khám phá mối liên hệ giữa các nhân tố khác nhau và sự hài lòng của KH đối với chất lượng dịch vụ của ngân hàng số
V ề m ặ t th ự c ti ễ n : Nghiên cứu này không chỉ mang lại giá trị lý thuyết mà còn có ảnh hưởng sâu rộng đến thực tiễn quản lý và hoạt động của các ngân hàng, đặc biệt là Ngân hàng TMCP Công Thương Việt Nam Thêm vào đó, kết quả nghiên cứu đồng thời cung cấp thông tin quan trọng giúp các nhà hoạch định chính sách và quản lý ngân hàng hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong đợi của KH, từ đó đề ra các chính sách và chiến lược phù hợp có thể tối ưu hóa, phát triển và mở rộng dịch vụ ngân hàng số, và giúp cải thiện trải nghiệm và tăng cường sự hài lòng của KH.
Kết cấu của khóa luận
Dự kiến nghiên cứu này sẽ được tổ chức thành 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu đề tài
Chương 1 của nghiên cứu như đã mô tả sẽ đóng vai trò là phần giới thiệu và nền tảng cho toàn bộ nghiên cứu Nó bao gồm trình bày lí do tại sao nghiên cứu này cần được thực hiện, mô tả mục tiêu mà nghiên cứu hướng tới và xác định các câu hỏi nghiên cứu, xác định đối tượng và phạm vi cụ thể, thêm vào đó là các phương pháp nghiên cứu sẽ được sử dụng (bao gồm cách thức thu thập dữ liệu, phương pháp phân tích dữ liệu), và xác định các đóng góp mà nghiên cứu này mong muốn mang lại về cả hai mặt học thuật và thực tiễn.
Cơ sở lý thuyết
Tổng quan về ngân hàng số
Ngân hàng số là mô hình hoạt động ngân hàng chủ yếu dựa vào nền tảng dữ liệu điện tử và công nghệ số Theo Sarma (2017), ngân hàng số là sự chuyển đổi tất cả các hoạt động cũng như dịch vụ ngân hàng sang môi trường số, điều này đòi hỏi công nghệ cao bao gồm quá trình đổi mới trong dịch vụ tài chính cho KH bằng kỹ thuật số, giao dịch lập trình (API), trí tuệ nhân tạo, và sự tự động hóa Những công nghệ này được làm hầu hết qua nền tảng công nghệ, và mạng lưới internet, hay điện thoại thông minh nhằm thực hiện các giao dịch giữa ngân hàng và KH
Theo một quan điểm khác, Pshenichnikov (2018) khi so sánh đặc điểm giữa ngân hàng số và truyền thống đã cho rằng ngân hàng số thường không bị giới hạn về khung thời gian hoạt động, cũng như về mặt địa lý bên cạnh đó các khoản phí cũng tương đối thấp hoặc được miễn phí do đó KH có thể quản lý tài khoản ngân hàng một cách linh hoạt, thực hiện các giao dịch ngay lập tức, và dễ dàng hơn trong việc tiếp cận các thông tin, dịch vụ của ngân hàng Còn theo Đinh Thị Thanh Vân và Nguyễn Thanh Phương (2019), ngân hàng số là một nền tảng công nghệ tài chính cho phép người dùng có thể thực hiện các giao dịch, và sử dụng trải nghiệm các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng trên các thiết bị công nghệ thông qua ứng dụng và trang web riêng của từng ngân hàng
Như vậy, qua các khái niệm có thể hiểu ngân hàng số là việc cung cấp các dịch vụ và sản phẩm ngân hàng thông qua các kênh số hóa Điều này bao gồm việc sử dụng các ứng dụng trên điện thoại di động, trang web, và các công nghệ khác để thực hiện các giao dịch tài chính và quản lý tài khoản mà không cần đến chi nhánh ngân hàng truyền thống
2.1.2 Lợi ích của ngân hàng số
Với đặc tính là các thao tác giao dịch được thực hiện hoàn toàn qua ứng dụng, trang web, sự ra đời của ngân hàng số đã mang đến những lợi ích thiết thực cho cả ngân hàng, khách hàng và cộng đồng
Ngân hàng số giúp mở ra kênh phân phối mới cho các dịch vụ ngân hàng Bằng cách phát triển ngân hàng số, các NHTM có thể dễ dàng hơn trong việc mở rộng phạm vi hoạt động, tiếp cận các đối tượng khách hàng khác nhau mà không bị giới hạn về mặt thời gian và không gian Bên cạnh đó, dựa vào ngân hàng số có thể giúp các NHTM giảm bớt các thủ tục hành chính và vận hành phức tạp, tiết kiệm các khoản chi phí hoạt động liên quan Ngoài ra thông qua ngân hàng số, các NHTM có thể tiến hành các hoạt động xúc tiến, tiếp thị sản phẩm dịch vụ đến khách hàng một cách thuận tiện hơn, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ, hiệu quả hoạt động và qua đó gia tăng khả năng cạnh tranh so với các đối thủ (Trần Văn Hòe, 2010)
Ngân hàng số giúp cho các giao dịch của KH diễn ra tiện lợi, nhanh chóng, tiết kiệm thời gian, chính xác, an toàn , bảo mật và có chi phí thấp hơn so với giao dịch trực tiếp tại quầy Đồng thời ngân hàng số còn giúp KH thuận tiện hơn khi tiếp cận các dịch vụ khác như thông báo lãi suất, thanh toán phí sinh hoạt, phí bảo hiểm,… điều này sẽ giúp cho mọi đối tượng KH có được những trải nghiệm dịch vụ vượt trội hơn so với ngân hàng truyền thống (Phan Thị Cúc và ctg, 2023) Ở một phạm vi khác, ngân hàng số cũng tạo ra một hình thức hoạt động mới, góp phần tạo điều kiện thuận lợi và thúc đẩy các hoạt động giao thương hàng hóa, dịch vụ và du lịch phát triển, qua đó tạo cơ hội hợp tác kinh tế thương mại với các quốc gia khu vực và thế giới.
Tổng quan về sự hài lòng và chất lượng dịch vụ
2.2.1 Khái niệm về sự hài lòng
Tse và Wilton (1988) cho rằng sự hài lòng là cảm xúc phản ứng của người tiêu dùng đối với sự khác biệt giữa mong đợi trước đó và sự thể hiện thực sự của sản phẩm sau khi họ đã tiếp nhận và sử dụng Sự hài lòng còn là một trạng thái trong đó những nhu cầu của KH, hay sự mong muốn và chờ đợi đối với sản phẩm và dịch vụ được thỏa mãn hay vượt quá sự thỏa mãn, kết quả là có ý định mua hàng lặp lại, lòng trung thành và đồng thời muốn giới thiệu cho người khác (Ghane và các cộng sự, 2011) Còn theo quan điểm của Kotler và Keller (2006), sự hài lòng là cảm giác vui thích hoặc thất vọng của một người bắt nguồn từ sự so sánh cảm nhận thực tế so với mong đợi về chất lượng của một sản phẩm hoặc dịch vụ nào đó
Trong nghiên cứu này, có thể hiểu sự hài lòng như là một cảm xúc phản hồi của một cá nhân có được sau khi so sánh kết quả trải nghiệm sản phẩm, dịch vụ trước và sau khi sử dụng Sự hài lòng có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, nó không chỉ là một cảm giác thoáng qua mà còn là một trạng thái bền vững, phản ánh một sự cân bằng và hài hòa trong cuộc sống
2.2.2 Khái niệm về chất lượng dịch vụ
Chất lượng dịch vụ là một phạm trù tương đối rộng và phức tạp, nó phản ánh và đánh giá khả năng của một tổ chức, hay cá nhân có thể đáp ứng các nhu cầu, mong đợi của KH khi sử dụng dịch vụ/ sản phẩm dựa theo các tiêu chuẩn được hình thành rong quá trình cung cấp và sử dụng dịch vụ (Nguyễn Văn Thiệu, 2016)
Còn theo Parasuraman và các cộng sự (1985) chất lượng dịch vụ được xem như khoảng cách giữa mong đợi và nhận thức của KH khi đã sử dụng dịch vụ, là một khái niệm đánh giá mức độ mà dịch vụ cung cấp đáp ứng được nhu cầu, mong đợi và yêu cầu của KH Điều này bao gồm cả sự đáp ứng chính xác, hiệu quả, và đáp ứng tích cực đối với nhu cầu và mong muốn của khách hàng Chất lượng dịch vụ không chỉ liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể mà còn bao gồm cả trải nghiệm tổng thể của khách hàng trong quá trình tương tác với tổ chức (Phan Thị Cúc và cộng sự, 2023) Các yếu tố quan trọng của chất lượng dịch vụ bao gồm độ tin cậy, tính thân thiện, khả năng giải quyết vấn đề, độ linh hoạt, độ chính xác, thời gian phản hồi, và sự đa dạng trong cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ Mục tiêu của chất lượng dịch vụ là tạo ra sự hài lòng và trung thành từ phía KH, đồng thời xây dựng và duy trì danh tiếng tích cực cho tổ chức hoặc doanh nghiệp (Hansemark và Albinson, 2004) Tóm lại có thể hiểu chất lượng dịch vụ là sự đánh giá toàn diện về thái độ hướng tới sự xuất sắc của dịch vụ, thể hiện sự vượt trội của hàng hóa và dịch vụ, đạt đến mức độ có thể thỏa mãn mọi nhu cầu và làm hài lòng KH, tất cả các thuộc tính chất lượng dịch vụ liên quan đến sự hài lòng của KH, cải thiện chất lượng dịch vụ là quá trình làm cho KH hài lòng
2.2.3 Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng
Sự hài lòng và chất lượng dịch vụ là hai khái niệm riêng biệt nhưng chúng có mối liên kết chặt chẽ và tương tác mạnh mẽ và ảnh hưởng lẫn nhau Chất lượng dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng Khi một tổ chức cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ chất lượng cao, khả năng cao là khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng về trải nghiệm của mình Chất lượng dịch vụ tốt hơn giúp đáp ứng được mong đợi và nhu cầu của khách hàng, từ đó tạo ra một cảm giác tích cực và thoải mái Ngược lại, sự hài lòng của khách hàng cũng là kết quả của chất lượng dịch vụ Khi khách hàng cảm thấy hài lòng với trải nghiệm của mình, điều này thường phản ánh việc họ nhận thấy rằng dịch vụ đã đáp ứng đúng những mong đợi và mong muốn của họ Sự hài lòng của khách hàng thường đi đôi với việc họ đánh giá chất lượng dịch vụ là cao (Parasuraman và các cộng sự, 1988)
Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của KH là hai yếu tố không thể tách rời trong kinh doanh hiện đại và đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng và duy trì một môi trường kinh doanh thành công và bền vững (Nguyễn Hồng Quân, 2019) Chất lượng dịch vụ cao là yếu tố quyết định trong việc tạo ra sự hài lòng từ phía KH Khi
KH cảm thấy hài lòng với dịch vụ, họ có khả năng cao hơn để quay lại sử dụng và giới thiệu cho người khác, góp phần vào sự phát triển và tăng trưởng của doanh nghiệp (Zeithaml và Bitner, 2000)
Rust và cộng sự (1995), hay Zeithaml và cộng sự (1996) cũng đã kiểm định về mối quan hệ và đều nhận thấy rằng chất lượng dịch vụ có một ý nghĩa quan trọng, và là tiền đề, thước đo quyết định đến sự hài lòng của KH Nếu sản phẩm dịch vụ mà doanh nghiệp hay ngân hàng đưa ra có chất lượng thỏa mãn được nhu cầu của KH thì họ đã hoàn thành làm KH hài lòng
2.2.4 Các mô hình đánh giá sự hài lòng của khách hàng
Mô hình SERVQUAL là một công cụ đo lường chất lượng dịch vụ được phát triển bởi Valarie Zeithaml, A Parasuraman và Leonard Berry vào những năm 1980
Mô hình này dựa trên năm yếu tố chính để đo lường chất lượng dịch vụ từ góc độ khách hàng Các yếu tố này được viết tắt bằng từ "RATER", bao gồm:
Reliability (Độ tin cậy): Khả năng cung cấp dịch vụ đáng tin cậy và đáp ứng mong đợi của khách hàng
Assurance (Sự đảm bảo): Sự tự tin và sự kiến thức của nhân viên trong việc cung cấp dịch vụ và giải đáp thắc mắc của khách hàng
Tangibles (Vật chất): Độ hiện diện của yếu tố vật chất, như cơ sở vật chất, thiết bị và bảng hiển thị
Empathy (Sự đồng cảm): Khả năng và sự mong đợi của nhân viên hiểu và quan tâm đến nhu cầu của khách hàng
Responsiveness (Tính nhanh nhạy): Sự nhanh nhẹn trong việc cung cấp dịch vụ và đáp ứng các yêu cầu của khách hàng
SERVQUAL đo lường sự chênh lệch giữa những gì khách hàng mong đợi từ một dịch vụ và những gì họ thực sự nhận được Bằng cách đo lường sự khác biệt giữa độ quan tâm của khách hàng và hiệu suất thực tế của doanh nghiệp trong các lĩnh vực này, mô hình SERVQUAL cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách cải thiện chất lượng dịch vụ Đây cũng là mô hình phổ biến và được sử dụng nhiều trong các nghiên cứu marketing và rất có ích trong việc khái quát hóa các tiêu chí đo lường chất lượng dịch vụ nhưng vẫn có nhiều nhược điểm và nếu áp dụng triệt để đo lường chất lượng dịch vụ NH thì sẽ không thích hợp
Hình 2.1: Mô hình thang đo chất lượng dịch vụ SERQUAL
Nguồn: Parasuraman và các cộng sự (1985, 1988)
Do đó, các tiêu chí đo lường chất lượng dịch vụ trong mô hình SERVQUAL không thể áp dụng hàng loạt trong tất cả lĩnh vực mà cần được hiệu chỉnh phù hợp với từng trường hợp nghiên cứu để đảm bảo tính chính xác cao
Mô hình SERVPERF, hoặc còn gọi là mô hình hiệu suất dịch vụ, được Cronin và Taylor xây dựng năm 1992 Mô hình này được hình thành từ mô hình SERVQUAL ban đầu của Parasuraman, Zeithaml và Berry, nhưng tập trung chủ yếu vào hiệu suất thực tế của dịch vụ (performance) thay vì sự khác biệt giữa hiệu suất mong đợi và hiệu suất thực tế như trong mô hình SERVQUAL
Cronin và Taylor đã sử dụng mô hình SERVPERF để đo lường và đánh giá chất lượng dịch vụ từ quan điểm của khách hàng Trong nghiên cứu của họ, họ đã điều chỉnh và phát triển mô hình này để phản ánh một cách chính xác nhất hiệu suất thực tế của các dịch vụ so với mong đợi của khách hàng Điều này giúp họ hiểu rõ hơn về những yếu tố nào thực sự quan trọng đối với sự hài lòng của khách hàng và những điểm mạnh và yếu của dịch vụ mà họ đang cung cấp
Dưới đây là mô hình SERVPERF:
Tangible (Hình th ứ c) : Cung cấp các yếu tố vật chất của dịch vụ, bao gồm trang thiết bị, cơ sở vật chất, và diện mạo của nhân viên Ví dụ: Sự sạch sẽ của môi trường, trang bị kỹ thuật hiện đại
Reliability (Đáng tin cậ y) : Mức độ đáng tin cậy của dịch vụ, bao gồm khả năng hoàn thành dịch vụ đúng hẹn và chính xác Ví dụ: Sự đáng tin cậy của việc xử lý giao dịch, đáp ứng nhanh chóng khi có sự cố
Khảo lược các nghiên cứu liên quan
Cho tới nay, đã có một số nghiên cứu về sự hài lòng của KH về dịch vụ ngân hàng, các nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng mô hình đánh giá sự hài lòng của KH, mối quan hệ giữa sự hài lòng của KH và các yếu tố tác động thành phần, xây dựng thang đo và tiêu chí đánh giá, sử dụng các phương pháp kinh tế lượng để kiểm định các mối quan hệ giữa các biến Có thể kể đến như:
Nghiên cứu của Shathiyavany và Shivany (2018) tập trung vào mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ E-Banking, sự hài lòng và lòng trung thành của KH khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Sri Lanka Để đánh giá chất lượng dịch vụ, nhóm tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính dựa trên các mô hình đánh giá về chất lượng dịch vụ, đặc biệt là E-SERVQUAL Nhóm tác giả đã xác định rằng chất lượng dịch vụ được thể hiện qua một số yếu tố như thiết kế trang web, nội dung trang web, niềm tin của KH, sự tiện lợi, sự hiệu quả, và khả năng đáp ứng của nhà cung cấp Nếu các yếu tố này được đảm bảo và duy trì, sẽ tạo ra sự hài lòng và lòng trung thành của KH khi sử dụng dịch vụ Bên cạnh đó, trong nghiên cứu, nhóm tác giả đã phát hiện ra mối quan hệ điều tiết của các biến nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, trình độ, trải nghiệm cá nhân, và kiến thức của người dùng đối với mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự hài lòng và lòng trung thành của KH Điều này cho thấy sự phức tạp và đa dạng của yếu tố ảnh hưởng đến trải nghiệm của KH trong việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Nguyễn Hồng Quân (2020) đã tập trung xác định các nhân tố tác động đến sự hài lòng dịch vụ ngân hàng điện tử trên cơ sở dữ liệu khảo sát với 225 KH thường xuyên sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của NHTMCP Tiên Phong trong kỷ nguyên 4.0 Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn xây dựng mô hình dựa trên các tiêu chí đánh giá sự hài lòng KH của Parasuraman (1988) cùng việc kế thừa các nghiên cứu trước có liên quan, ngoài ra vận dụng phương pháp nghiên cứu định lượng Và trên cơ sở xử lý dữ liệu kết quả nghiên cứu đã chỉ có 6 yếu tố tác động đến sự hài lòng của KH, bao gồm: độ tin cậy, khả năng đáp ứng dịch vụ, phương tiện điện tử, năng lực phục vụ, sự đồng cảm khách hàng, giá cả, chi phí dịch vụ
Khattad Ibrahim Hadid và các cộng sự (2020) nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ ngân hàng số và sự hài lòng của khách hành, với phạm vi nghiên cứu là 5 ngân hàng nổi tiếng nhất tại Malaysia, bao gồm Maybank, Hong Leong Bank, CIMB Bank, RHB Bank, Muamalat Nhóm nghiên cứu đã xây dựng mô hình dựa trên
5 tiêu chỉ đo lường theo Parasuraman (1988) để thực hiện khảo sát từ 384 người tham gia, và qua việc phân tích định lượng bằng mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS- SEM) kết quả cho thấy sự tin cậy, tính hữu hình, sự đồng cảm và sự đảm bảo có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của KH trong lĩnh vực ngân hàng Trong nghiên cứu của Li và các cộng sự (2021) về mối quan hệ giữa sự hài lòng của KH và chất lượng dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Trung Quốc, nhóm tác giả đã tiến hành khảo sát 357 KH sử dụng dịch vụ tại các NHTM Họ sử dụng phương pháp định lượng và mô hình hồi quy đa biến bình phương nhỏ nhất OLS Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả dựa trên lý thuyết của Parasuraman (1985) để thiết lập các nhân tố đánh giá chất lượng dịch vụ Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố đại diện cho chất lượng dịch vụ bao gồm hiệu quả chi phí, giao diện thân thiện và sự hỗ trợ công nghệ có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của KH với chất lượng dịch vụ ngân hàng số Điều này cho thấy rằng các yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm tích cực cho KH khi họ sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Baljinder Kaur và các cộng sự (2021) đã nghiên cứu về việc chuyển đổi ngân hàng số tại miền Bắc Ấn Độ sẽ có ảnh hưởng như thế nào đến sự hài lòng của KH ở nước này trong khoảng thời gian chịu ảnh hưởng của đại dịch Covid- 19 Sử dụng các tiêu chí đánh giá của Parasuraman (1988), sau khi thực hiện khảo sát nhóm tác giả thu về 222 mẫu hợp lệ Cuối cùng qua kết quả phân tích bằng phương pháp PLS- SEM cho thấy sự tin cậy là yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến sự hài lòng của KH, điều này có nghĩa là đối với KH trong thời đại phát triển của kỹ thuật số thì việc cung cấp dịch vụ đúng cam kết, và bảo mật tốt thông tin của KH là điều quan trọng được đánh giá cao Trong khi đó tính hữu hình và khả năng đáp ứng cũng có ảnh hưởng những có mức độ chi phối ít hơn đến sự hài lòng của KH
Dương Bá Vũ Thi và Trần Thị Hải Quỳnh (2022) tập trung vào việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại VietinBank Quảng Trị, dựa trên dữ liệu khảo sát từ 131 khách hàng trong Quý II năm 2022 tại thành phố Đông Hà, tỉnh Quảng Trị Trong nghiên cứu này nhóm tác giả đã vận dụng thang đo E- SERVQUAL và phương pháp nghiên cứu sử dụng các phương tiện phân tích như hệ số Cronbach’s Alpha để đo độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá (EFA), và phân tích biệt số để đạt được mục tiêu nghiên cứu Kết quả nghiên cứu cho thấy có 4 yếu tố chính được xác định là dự đoán để phân biệt giữa nhóm khách hàng đánh giá cao về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử và nhóm khách hàng không đánh giá cao về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử Các yếu tố này bao gồm: Sự thuận tiện, sự đáp ứng, tính bảo mật và giới tính
Phan Thị Cúc và các đồng sự (2023) đã tập trung vào việc đánh giá sự hài lòng của người dùng ngân hàng lớn tuổi khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số của các Ngân Hàng Thương Mại (NHTM) tại TP.HCM Từ cơ sở tổng hợp các nghiên cứu có liên quan, nhóm tác giả đã xây mô hình nghiên cứu dựa trên mô hình SERVPERF được đưa ra bởi Cronin và Taylor (1992) Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đánh giá sự hài lòng về dịch vụ ngân hàng số với 30 biến khảo sát Bên cạnh đó, số liệu được thu thập khảo sát vào tháng 12/2022, bằng phương pháp điều tra chọn mẫu thuận tiện với 300 khách hàng, và sau khi khảo sát có 33 phiếu bị loại do trả lời thiếu thông tin, do đó số phiếu hợp lệ là 267 Bằng các phân tích hồi quy mô hình, kết quả cho thấy có 6 yếu tố ảnh hưởng và được sắp xếp theo mức độ giảm dần, bao gồm Phương tiện hữu hình, Năng lực phục vụ, Dễ sử dụng, Sự đáp ứng, Sự tin cậy, cuối cùng là
Khoảng trống cần nghiên cứu
Các nghiên cứu trước đây đã đề cập đến một loạt các mô hình đánh giá sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ ngân hàng và mối quan hệ với các yếu tố tác động Tuy nhiên, vẫn còn một số nhận xét và khoảng trống cần được chú ý:
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu đánh giá đến mức độ hài lòng của KH đối dịch vụ tại ngân hàng, tuy nhiên những nghiên cứu này đa số thường tập trung vào ngân hàng thương mại của một quốc gia hoặc một khu vực nhất định, và chưa nhiều sự đánh giá tại một phạm vi nghiên cứu cụ thể như một chi nhánh ngân hàng Việc nghiên cứu sâu hơn về sự hài lòng của khách hàng tại các chi nhánh cụ thể có thể cung cấp thông tin chi tiết và cụ thể hơn về trải nghiệm của khách hàng Đại dịch COVID-19 đã tác động lớn đến cách mọi người sử dụng dịch vụ ngân hàng và đã thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ ngân hàng số Do đó cần nghiên cứu để hiểu rõ hơn về cách mức độ hài lòng của khách hàng đã thay đổi trong bối cảnh này, và cách các nhà ngân hàng đã thích nghi và phát triển để đáp ứng nhu cầu mới của khách hàng Việc nghiên cứu cách các ngân hàng đã thích nghi và phát triển để đáp ứng nhu cầu mới của khách hàng trong bối cảnh của đại dịch và sự phát triển của công nghệ là rất quan trọng Điều này có thể cung cấp thông tin về các chiến lược và biện pháp cụ thể mà các ngân hàng đã sử dụng để tăng cường sự hài lòng của khách hàng.
Mô hình và phương pháp nghiên cứu
Quy trình thực hiện nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu là một khía cạnh cực kỳ quan trọng trong mọi lĩnh vực học thuật và khoa học Nó đảm bảo rằng nghiên cứu được tiến hành một cách có mục tiêu và có chất lượng Và để bài nghiên cứu được thực hiện một cách hiệu quả, thì cần phải tuân thủ một trình tự các bước thực hiện sau đây:
Bướ c 1: Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất, trong đó nghiên cứu cần phải xác định các vấn đề cụ thể cần giải quyết, bao gồm việc hiểu rõ về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH và mục đích cuối cùng của việc nghiên cứu cũng như những câu hỏi nghiên cứu mà nó muốn trả lời
Bướ c 2 : Thiết kế kế hoạch nghiên cứu, bao gồm việc khát quát mô hình và giả thuyết của các yếu tố, và xác định phương pháp nghiên cứu, lựa chọn mẫu, và xây dựng các câu hỏi khảo sát, chỉ tiêu đánh giá sự hài lòng của KH với thang đo Likert
5 điểm từ "Hoàn toàn không đồng ý" đến "Hoàn toàn đồng ý"
Bướ c 3 : Tiến hành thu thập dữ liệu từ KH thông qua các phương tiện như khảo sát trực tuyến, cuộc phỏng vấn, quan sát trực tiếp hoặc phản hồi từ các kênh trực tuyến trong thời gian từ tháng 3/2024 đến tháng 4/2024 Tiến hành việc sàng lọc mẫu khảo sát và loại bỏ các mẫu khảo sát không hợp lệ
Bướ c 4: Phân tích dữ liệu thu thập được để đánh giá mức độ hài lòng của KH và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng đó Tạo báo cáo về kết quả của nghiên cứu, bao gồm việc diễn giải và trình bày các phát hiện quan trọng qua tổng quan về dữ liệu thu thập được, phân tích hệ số tin cậy Cronbach's alpha, nhân tố khám phá EFA, và phân tích hồi quy tuyến tính, kiểm tra các giả định của phân tích hồi quy như sự độc lập tuyến tính, hiệp phương sai đồng nhất, và mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Bên cạnh đó, đưa ra giải thích về cách mà các yếu tố đã được xác định ảnh hưởng đến sự hài lòng của KH và mối quan hệ giữa chúng
Bướ c 5: Tóm lại các kết quả chính và ý nghĩa của nghiên cứu Dựa trên kết quả của nghiên cứu, thực hiện đề xuất các biện pháp để cải thiện sự hài lòng của KH, bao gồm cải thiện sản phẩm, dịch vụ hoặc quy trình hoạt động của ngân hàng Ngoài ra, nhận xét về ý nghĩa của các kết quả, hạn chế của nghiên cứu, và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo hoặc biện pháp cải tiến.
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Thông qua vận dụng tổng quan cơ sở lý thuyết, tác giả sẽ xây dựng bảng câu hỏi dự kiến Kế đến tiến hành một số phỏng vấn với các nhân viên, chuyên viên của các bộ phận liên quan đến dịch vụ KH, đồng thời là các KH bất kì có phát sinh giao dịch tại tại Ngân hàng Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai
Các kết quả tổng hợp sau quá trình phỏng vấn được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp, cùng với đó là kiểm tra xem bảng câu hỏi có phản ánh đúng thực tiễn, và có đạt hiệu quả khi sử dụng chon nghiên cứu này hay không Bên cạnh đó qua các kết quả phỏng vấn có thể bổ sung, điều chỉnh và hoàn chỉnh thang đo phù hợp với mục tiêu cần nghiên cứu
Thang đo trong nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở lý thuyết của mô hình SERVQUAL, cùng với đó kế thừa và sử dụng lại từ các thang đo trong các nghiên cứu thực nghiệm trước đó, cả trong và ngoài Việt Nam Mặc dù mang tính chất kế thừa, nhưng các thang đo cũng đã được xem xét và điều chỉnh cho phù hợp với mục tiêu và bối cảnh cụ thể của nghiên cứu này Riêng thang đo của yếu tố “Chi phí” là do tác giả tự đề xuất
Về thang đo đánh giá, nghiên cứu này sẽ sử dụng thang đo Likert 5 điểm từ thấp đến cao: (1) Hoàn toàn không đồng ý; (2) Không đồng ý; (3) Không ý kiến; (4) Đồng ý; (5) Hoàn toàn đồng ý
Bảng 3.1: Mã hóa thang đo
Biến độc lập Mã hóa Biến quan sát Nguồn
Các dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank được cung cấp đúng theo cam kết
Phan Thị Cúc và các đồng sự (2023);
Baljinder Kaur và các cộng sự (2021);
Khattad Ibrahim Hadid và các cộng sự (2020)
TC2 Các dịch vụ ngân hàng số của
Vietinbank có tính bảo mật cao
Thông tin KH luôn được bảo mật tốt khi sử dụng các dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank
Khi xảy ra các vướng mắc về dịch vụ ngân hàng số, luôn được Vietinbank giải quyết thỏa đáng
Các truy cập trên ứng dụng ngân hàng số của Vietinbank luôn được thực hiện ở chế độ an toàn
Các dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank có thể thực hiện bất cứ lúc nào Dương Bá
Vũ Thi và cộng sự (2022);
Thủ tục đăng ký các dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank đơn giản, nhanh chóng
Vietinbank luôn cố gắng giải quyết các khó khăn cho KH về dịch vụ ngân hàng số
Việc truy cập các dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank rất dễ dàng
Vietinbank hướng dẫn đầy đủ các thủ tục đăng ký, và giao dịch đối với các dịch vụ ngân hàng số Khattad
Ibrahim Hadid và các cộng sự (2020); Nguyễn Hồng Quân (2020)
DC2 Vietinbank luôn chú trọng đến việc cải tiến dịch vụ ngân hàng số
Dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank luôn đặt lợi ích của
KH có nhiều lựa chọn khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank
Vietinbank có thiết kế giao diện trang web/ ứng dụng thân thiện với mọi đối tượng KH khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số Phan Thị
Cúc và các đồng sự (2023); Baljinder Kaur và các cộng sự (2021)
Các điểm giao dịch, thanh toán của Vietinbank được đặt ở những vị trí thuận tiện, dễ tiếp cận
Trang web/ ứng dụng ngân hàng số của Vietinbank dễ dàng tra cứu thông tin
Tốc độ truy cập vào trang web/ ứng dụng ngân hàng số của Vietinbank rất nhanh
CP1 Phí đăng ký sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank hợp lý
Nguyễn Hồng Quân (2020); Li và các cộng sự (2021) CP2
Mức phí giao dịch và phí thường niên luôn đi kèm các chương trình khuyến mãi hoặc ưu đãi tích điểm
Các mức phí sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank rất ổn định, không có nhiều biến động
Chi phí khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank có tính cạnh tranh so với ngân hàng khác
Các dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank đúng như sự kỳ vọng của Anh/Chị
Phan Thị Cúc và các đồng sự (2023)
Anh/Chị sẽ giới thiệu dịch vụ ngân hàng số của Vietinbank cho bạn bè, người thân
Anh/Chị cảm thấy hài lòng với dịch vụ ngân hàng số được cung cấp bởi Vietinbank
Nguồn: Tác giả tổng hợp
3.2.3 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Sau khi hoàn thành bảng câu hỏi chính thức, bước tiếp theo là triển khai khảo sát, và thu thập mẫu Sau khi thu thập dữ liệu, sẽ tiến hành nhập chúng vào phần mềm Excel Và cần đảm bảo rằng các dữ liệu được tổ chức một cách có cấu trúc và chính xác, với mỗi câu hỏi hoặc biến số được phân bổ vào các cột riêng biệt Điều này giúp dễ dàng trong việc phân tích dữ liệu sau này
Tiếp theo, cần thực hiện sàng lọc dữ liệu nhằm kiểm tra sự nhất quán và độ chính xác của dữ liệu, đồng thời loại bỏ các giá trị thiếu, ngoại lệ, hoặc lỗi nhập liệu Sau đó chuyển dữ liệu đã sàng lọc phần mềm SPSS để tiến hành các phân tích thống kê cần thiết như mô tả đặc điểm mẫu, kiểm định độ tin cậy qua Cronbach’s Alpha và EFA, tương quan Pearson, hồi quy, và các kiểm định giả định cần thiết Cuối cùng, giải thích và nhận xét các kết quả phân tích, và dựa vào đó kết quả để đề xuất các giải pháp, hàm ý chính sách nhằm có thể giúp tăng cường sự hài lòng của KH và đảm bảo rằng nhu cầu của họ được đáp ứng một cách tốt nhất.
Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu
Kích thước mẫu (cỡ mẫu) của bài nghiên cứu càng lớn sẽ hạn chế được các sai số trong các ước lượng và khả năng đại diện cho tổng thể càng cao (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Khi kích thước mẫu tăng lên, phạm vi của sai số trong ước lượng cũng giảm đi Điều này làm cho các kết quả nghiên cứu trở nên chính xác hơn và tin cậy hơn Đồng thời khi có nhiều dữ liệu hơn từ một kích thước mẫu lớn, kết quả của nghiên cứu trở nên đáng tin cậy hơn và ít bị ảnh hưởng bởi các biến thể ngẫu nhiên
Vì vậy, trong nghiên cứu này để có thể đảm bảo tính khách quan, tăng tính đại diện của mẫu so với tổng thể, và chất lượng của kết quả nghiên cứu, tác giả sẽ áp dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên Quá trình khảo sát được thực hiện bằng cách phỏng vấn trực tiếp hoặc qua email, các trang mạng xã hội đến các KH của Ngân hàng Công thương Việt Nam với bảng câu hỏi khảo sát sẽ được xây dựng trên ứng dụng Google Forms
Dữ liệu trong nghiên cứu này được sử dụng để phân tích nhân tố khám (EFA) và hồi quy đa biến Để có thể phân tích nhân tố EFA thì nghiên cứu cần có mẫu ít nhất 200 quan sát (Gorsuh, 1983) Dựa theo Hair và các cộng sự (1998), khi phân tích nhân tố khám phá EFA thì tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích tối thiểu là 5:1 Nghiên cứu này có tổng cộng 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được đo lường bởi
24 biến quan sát Do đó kích thước mẫu tối thiểu là 24*5 = 120 mẫu Còn đối với phân tích hồi quy đa biến, Đối với phân tích hồi quy đa biến, Tabachnick và Fidell (1996) cho rằng kích thước mẫu tối thiểu cần đạt được là n= 50 + 8*m (với m là số biến độc lập và n là kích thước mẫu) Bởi vậy, với 5 biến độc lập thì cần số lượng mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này 50 + 8 x 5 = 90 mẫu
Do đó để đảm bảo vẫn có đủ số lượng quan sát cần thiết để thực hiện phân tích nhân tố EFA, và hồi quy đa biến cũng như đảm bảo tính đại diện cho tổng thể nghiên cứu, đồng thời do nghiên cứu thực hiện khảo sát hai nhóm KH khác nhau và để dự phòng cho tình huống có phiếu không hợp lệ, không đầy đủ, hoặc không thể sử dụng thì số phiếu khảo sát tối thiểu cần thu về là 200 phiếu khảo sát
3.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Khảo sát sẽ được thực hiện qua phỏng vấn trực tiếp bằng phiếu dưới dạng bản cứng cho các KH thực hiện giao dịch tại NHTMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai Ngoài ra, phiếu khảo sát còn được gửi qua email, hoặc các đường link trên các trang mạng xã hội uy tín và diễn đàn trao đổi thông tin về dịch vụ của NHTMCP Công thương Việt Nam với bảng câu hỏi điện tử tạo trên ứng dụng Google Forms trong thời gian khảo sát từ thời điểm tháng 3 năm 2024 đến tháng 4 năm 2024
Số lượng phiếu khảo sát thu về qua quá trình sàng lọc và loại bỏ các phiếu trả lời không đủ điều kiện, sai sót thì số lượng phiếu khảo sát còn lại hợp lệ, đáp ứng điều kiện sẽ được tổng hợp qua Excel, sau đó được mã hóa để sử dụng phân tích trên phần mềm công cụ SPSS.
Kết quả nghiên cứu
Giới thiệu khái quát về ngân hàng Thương mại cổ phần Công thương Việt Nam, Chi nhánh Đồng Nai
Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai được thành lập và đi vào hoạt động từ ngày 1/7/1988 theo Quyết định số 33/NH-TCCB ngày 26/3/1988 của Tổng Giám đốc Ngân hàng Nhà nước Việt Nam
Các giai đoạn hình thành:
Giai đoạn từ tháng 7/1988 đến năm 1990: “Giai đoạn khởi nghiệp”
Ngày 01/07/1988, trên cơ sở sát nhập 2 Ngân hàng Nhà nước Thành phố Biên Hòa và khu công nghiệp Biên Hòa, ngân hàng Công Thương chi Nhánh Đồng Nai được thành lập và đi vào hoạt động bao gồm Hội sở chính tại địa chỉ 77D đường Hưng Đạo Vương, phường Trung Dũng- thành phố Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai và Chi nhánh trực thuộc tại Khu công nghiệp Biên Hòa với tổng biên chế 263 người
Giai đoạn từ năm 1991 – 1995: “Giai đoạn vượt dốc”
Hoạt động của Chi nhánh đến cuối năm 1995 đã có bước phát triển tốt, nguồn vốn huy động đã tăng lên 164 tỷ đồng, tăng 64% so với tháng 5/1995; tổng dư nợ đạt
130 tỷ đồng, tăng 46% so với tháng 5/1995 và nợ quá hạn giảm còn 3.407 triệu đồng, chiếm tỷ lệ 2,62%; lợi nhuận đạt 4.227 triệu đồng, thu nhập và đời sống cán bộ CNV từng bước được nâng lên
Tháng 05/1995: tách chi nhánh cấp II ngân hàng Công thương khu công nghiệp Biên Hòa và Chi nhánh này được nâng cấp thành Chi nhánh cấp I trực thuộc ngân hàng Công thương Việt Nam Đến cuối năm 1995, Chi nhánh thành lập thêm phòng giao dịch Tân Vạn Có thể nói, với việc đẩy mạnh mạng lưới hoạt động, Chi nhánh đã xung kích đi đầu trong hệ thống về việc thực hiện chủ trương “Ngân hàng toàn dân”, đã mở rộng các phòng giao dịch đến tận các phường, xã để cho vay kinh tế hộ gia đình, tiểu thương buôn bán ở các chợ và các khu dân cư tập trung, góp phần đáng kể vào việc thúc đẩy phát triển kinh tế gia đình trên địa bàn thành phố Biên Hòa
Giai đoạn từ năm 1996 – 2003: “Giai đoạn phát triển vững chắc”
Nét nổi bật trong thời kỳ này là sau khi bàn giao 02 phòng giao dịch Tân Hòa và Hố Nai về ngân hàng Công thương Việt Nam khu công nghiệp Biên Hòa, Chi nhánh ngân hàng Công thương Việt Nam, Đồng Nai còn lại 05 phòng giao dịch: Tân Hòa, Tân Tiến, Tam Hiệp, Bửu Hòa và Hòa Bình
Giai đoạn từ năm 2004 – 2008: “Giai đoạn Vươn tầm cao mới”
Tháng 11/2005: Chi nhánh thực hiện mô hình tổ chức theo chương trình giao dịch một cửa, số lượng các phòng ban được thành lập gồm: 10 phòng, 4 Quỹ tiết kiệm và Chi nhánh cấp II là ngân hàng Công thương Việt Nam, Nhơn Trạch
Tháng 7/2006: tách chi nhánh ngân hàng Công thương Việt Nam, Nhơn Trạch và chi nhánh này được nâng cấp thành Chi nhánh cấp I trực thuộc Ngân hàng Công thương Việt Nam
Từ năm 2004 – 2008, ngân hàng Công thương Việt Nam, Đồng Nai đạt kết quả cao ở cả hai mảng huy động vốn và tín dụng Trong công tác huy động vốn, nếu tổng nguồn vốn huy động tại chỗ năm 2003 chỉ có 968.915 triệu đồng thì đến năm 2008 đã lên đến 2.034.700 triệu đồng, tăng gấp 2.10 lần, tốc độ tăng bình quân là 16,28%
Giai đoạn từ năm 2009 – 2013: “Giai đoạn đột phá và tăng trưởng mạnh”
Tháng 7/2009: Ngân hàng Công thương Việt Nam tiến hành cổ phần hóa, Ngân hàng Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai chuyển sang mô hình mới là Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam - Chi nhánh Đồng Nai
Tháng 5/2012: sát nhập Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam, Long Thành vào Chi nhánh Đồng Nai
Trong giai đoạn từ năm 2009-2013, nền kinh tế thị trường có nhiều biến động và diễn biến phức tạp nhưng đây lại là giai đoạn mà VietinBank Đồng Nai đạt được những bước đột phá mạnh mẽ, tăng trưởng tương đối toàn diện ở tất cả các chỉ tiêu Trong đó, tổng nguồn vốn huy động tại chỗ từ 2.681 tỷ đồng năm 2009, đến tháng 5/2013 đã tăng lên 5.503 tỷ đồng, tốc độ tăng 105% Tổng dư nợ tăng từ 3.099 tỷ đồng lên 7.454 tỷ đồng, tốc độ tăng 140% và tỷ lệ nợ xấu ở mức thấp, chỉ có 0,3% trên tổng dư nợ Lợi nhuận bình quân trong 5 năm đạt 111,6 tỷ đồng Riêng năm
2012, lợi nhuận đạt 226 tỷ đồng, lương bình quân cán bộ nhân viên tăng lên 20 triệu đồng/ người/tháng
Giai đoạn từ năm 2014 – đến nay: Giai đoạn “Hợp tác- Đồng hành- Cùng phát triển”
Từ đầu năm 2014, Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai đã đặt mục tiêu quan trọng đó chính là hoàn thành xuất sắc tất cả các nhiệm vụ được giao, đặc biệt coi trọng việc nâng cao chất lượng tín dụng, song đẩy mạnh tăng trưởng tín dụng ngắn hạn bằng cách tập trung các nguồn lực
Tháng 1/2015: Khai trương phòng Giao dịch Tân Hòa- Chi nhánh Đồng Nai Tháng 6/2020: Chuyển quyền quản lý phòng giao dịch Bình Đa từ Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai sang chi nhánh Nhơn Trạch và chính thức đi vào hoạt động ngày 29/06/2020
Tháng 1/2021: sát nhập Chi nhánh Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam, Thanh Bình vào Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai Tháng 11/2022: Khai trương phòng Giao dịch Tân Tiến- Chi nhánh Đồng Nai Tháng 10/2023: sát nhập phòng Giao dịch Đồng Khởi vào Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai
Bên cạnh đó, bộ máy tổ chức và nguồn nhân lực không ngừng phát triển đã tạo thế và lực mới cho Ngân hàng TMCP Công thương Việt Nam- Chi nhánh Đồng Nai đứng vững trong điều kiện cạnh tranh ngày càng gay gắt, củng cố vị thế và niềm tin với đông đảo khách hàng
Thống kê mô tả
Theo số liệu thống kê sau quá trình khảo sát thu được, tổng số phiếu khảo sát sát thu được qua sàng lọc và loại bỏ các phiếu trả lời không hợp lệ thì còn lại 218
Bảng 4.1: Thống kê mô tả Đặc điểm nhân khẩu học
Có sử dụng Không sử dụng
Khách hàng Tỷ lệ (%) Khách hàng Tỷ lệ (%)
Sơ đồ 4.1: Cơ cấu tổ chức tại Vietinbank- chi nhánh Đồng Nai
Cao đẳng/ Trung cấp 39 17,9% 5 2,3% Đại học 82 37,6% 11 5,0%
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Bảng trên đã cung cấp thông tin về đặc điểm nhân khẩu học và phân nhóm khách hàng dựa trên việc họ sử dụng hoặc không sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank- Chi nhánh Đồng Nai Dưới đây là tổng hợp các đặc điểm nhân khẩu học và phân nhóm khách hàng:
Gi ớ i tính: Dựa trên số liệu chi tiết về sự phân phối của xu hướng sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank giữa nam và nữ, có thể thấy theo giới tính Nam có tổng cộng 85 người sử dụng (chiếm 39,0% tỷ lệ) và 11 người không sử dụng (chiếm 5,0% tỷ lệ) Ngược lại, giới tính Nữ có tổng cộng 107 người sử dụng (chiếm 49,1% tỷ lệ) và 15 người không sử dụng (chiếm 6,9% tỷ lệ) Độ tu ổ i: Dựa trên thông tin cụ thể về độ tuổi của người sử dụng và không sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank- Chi nhánh Đồng Nai, chúng ta có thể thấy từ 18-25 tuổi có tổng cộng 46 người sử dụng (chiếm 21,1% tỷ lệ) và 7 người không sử dụng (chiếm 3,2% tỷ lệ) Trong khi ở độ tuổi từ 26-30 tuổi có tổng cộng 60 người sử dụng (chiếm 28,0% tỷ lệ) và 6 người không sử dụng (chiếm 2,8% tỷ lệ) Mặt khác ở độ tuổi từ 31-40 tuổi có tổng cộng 69 người sử dụng (chiếm 31,7% tỷ lệ) và 8 người không sử dụng (chiếm 3,7% tỷ lệ) Còn lại trên 40 tuổi có tổng cộng 16 người sử dụng (chiếm 7,3% tỷ lệ) và 5 người không sử dụng (chiếm 2,3% tỷ lệ)
Trình độ h ọ c v ấ n: Số liệu tổng quan về mối quan hệ giữa trình độ học vấn và việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank- Chi nhánh Đồng Nai theo thống kê cho thấy trình độ THPT có tổng số người sử dụng là 27 (chiếm 12,4% tỷ lệ) và tổng số người không sử dụng là 1 (chiếm 0,5% tỷ lệ) Với trình độ Cao đẳng/ Trung cấp có tổng số người sử dụng là 39 (chiếm 17,9% tỷ lệ), ngược lại tổng số người không sử dụng là 5 (chiếm 2,3% tỷ lệ) Còn với trình độ Đại học tổng số người sử dụng là 82 (chiếm 37,6% tỷ lệ), và tổng số người không sử dụng là 11 (chiếm 5,0% tỷ lệ) Đối với trình độ Cao học thì tổng số người sử dụng là 27 (chiếm 12,4% tỷ lệ), chiều ngược lại tổng số người không sử dụng là 7 (chiếm 3,2% tỷ lệ) Ngoài ra, trình độ học vấn Khác có tổng số người sử dụng là 17 (chiếm 7,8% tỷ lệ), và tổng số người không sử dụng là 2 (chiếm 0,9% tỷ lệ)
Lĩnh vự c ngh ề nghi ệ p : Dựa vào thông tin về lĩnh vực nghề nghiệp của người sử dụng và không sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank- Chi nhánh Đồng Nai đã thống kê, chúng ta có thể thấy Nhân viên văn phòng có tổng số người sử dụng là
55 (chiếm 25,2% tỷ lệ), và tổng số người không sử dụng là 6 (chiếm 2,8% tỷ lệ) Đối với lĩnh vực Kinh doanh có tổng số người sử dụng là 34 (chiếm 15,6% tỷ lệ), và tổng số người không sử dụng là 5 (chiếm 2,3% tỷ lệ) Trong khi Nội trợ có tổng số người sử dụng là 11 (chiếm 5,0% tỷ lệ), ngược lại tổng số người không sử dụng là 2 (chiếm 0,9% tỷ lệ) Ngoài ra ở lĩnh vực Khác có tổng số người sử dụng là 92 (chiếm 42,2% tỷ lệ), và tổng số người không sử dụng là 13 (chiếm 6,0% tỷ lệ)
Bảng 4.2: Thống kê về khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số của
Vietinbank- Chi nhánh Đồng Nai Chỉ tiêu Khách hàng Tỷ lệ (%)
Số lần sử dụng mỗi tuần
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS Th ời gian đã sử d ụ ng: Dựa vào thông tin đã thống kê, chúng ta có thể thấy trong tổng số khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Vietinbank - Chi nhánh Đồng Nai Thời gian đã sử dụng từ 4-6 năm có 81 khách hàng, chiếm tỷ lệ 42,2% Từ 1-3 năm có 75 khách hàng, chiếm tỷ lệ 39,1% Trong khi dưới 1 năm có 23 khách hàng, tương ứng 12,0% Và trên 6 năm có 13 khách hàng, chiếm tỷ lệ 6,8% Thông tin này đã cho thấy phân phối của khách hàng theo thời gian đã sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Chi nhánh Đồng Nai của Vietinbank Đây là một cơ sở quan trọng để hiểu hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó đề xuất các chiến lược phát triển sản phẩm và dịch vụ phù hợp
S ố l ầ n s ử d ụ ng m ỗ i tu ầ n: Theo số liệu thống kê về tần suất sử dụng dịch vụ ngân hàng số mỗi tuần của khách hàng tại Chi nhánh Đồng Nai của Vietinbank, có thể thấy số lần sử dụng mỗi tuần từ 1-3 lần có 80 khách hàng (chiếm 41,7% tỷ lệ) Từ 4-7 lần có 97 khách hàng (chiếm 50,5% tỷ lệ) Và từ 7-10 lần có 8 khách hàng (chiếm 4,2% tỷ lệ) Trong khi trên 10 lần có 7 khách hàng (chiếm 3,6% tỷ lệ) Những thông tin này có thể giúp hiểu rõ hơn về hành vi sử dụng của khách hàng và đề xuất các chiến lược tiếp thị và cải thiện sản phẩm để phục vụ họ một cách hiệu quả.
Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’ s Alpha
Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép đo đo lường mức độ đồng nhất của các biến quan sát trong một thang đo Cùng với đó nó thường được sử dụng để đánh giá độ tin cậy nội bộ của thang đo bằng cách đo lường sự tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo
Giá trị của Cronbach’s Alpha có thể nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Giá trị càng cao cho thấy mức độ đồng nhất càng cao giữa các biến quan sát trong thang đo Kết quả của kiểm định Cronbach’s Alpha được tóm tắt như sau:
Bảng 4.3: Kết quả Cronbach’ s Alpha
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Hệ số Cronbach’ s Alpha nếu loại biến
Phương tiện hữu hình (HH)
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Thang đo “Sự hài lòng” có các biến quan sát được ghi nhận từ HL1 đến HL3 Cùng với đó các hệ số tương quan biến tổng (0,581 cho HL1, 0,563 cho HL2, và 0,565 cho HL3) và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến (0,647 cho HL1, 0,667 cho HL2, và 0,665 cho HL3) Đồng thời trong trường hợp này, biến "Sự hài lòng" (HL) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,744, ngụ ý rằng các mục trong biến này có mức độ đồng nhất tương đối cao và có thể tin cậy khi kết hợp lại để tạo thành một chỉ số sự hài lòng tổng thể
Thang đo “Sự tin cậy” có các biến quan sát được ghi chú là TC1 đến TC5, tương ứng với năm mục Các hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0,559 đến 0,608, điều này cho thấy mức độ tương quan giữa các biến là tương đối cao Bên cạnh đó, giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại bỏ các biến lần lượt là 0,770; 0,765; 0,761; 0,775; và 0,760 Đồng thời đạt giá trị Cronbach's Alpha là 0,804 cao hơn 0.7, ngưỡng thông thường để coi thang đo là tin cậy
Thang đo “Sự đáp ứng” có các biến quan sát được ghi chú là DU1 đến DU4, tương ứng với bốn mục Với các hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0,555 đến 0,599, đều cho thấy mức độ tương quan giữa các biến là tương đối cao Và giá trị của hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ các biến lần lượt là 0,733; 0,719; 0,722 và 0,710 Cùng với đó hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0,775 cao hơn ngưỡng 0,7, ngưỡng thông thường để coi thang đo là tin cậy
Thang đo “Sự đồng cảm” có các biến quan sát được ghi chú là DC1 đến DC4, tương ứng với bốn mục Các hệ số tương quan biến tổng nằm trong khoảng từ 0,555 đến 0,584, đều cho thấy mức độ tương quan giữa các biến là tương đối cao Cùng với đó giá trị của hệ số Cronbach's Alpha nếu loại bỏ các biến lần lượt là 0,703; 0,718; 0,712; và 0,715 Ngoài ra trong trường hợp này, giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha là 0.767, cho thấy thang đo này có mức độ đồng nhất cao và được coi là tin cậy Thang đo “Phương tiện hữu hình” bao gồm các biến quan sát từ HH1 đến HH4 Qua đánh giá ta thấy các hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,636 cho HH1, 0,571 cho HH2, 0,537 cho HH3 và 0,573 cho HH4 Bên cạnh đó, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lần lượt 0,691 cho HH1, 0,726 cho HH2, 0,744 cho HH3 và 0,725 cho HH4 Ngoài ra, đạt được hệ số Crobach’s Alpha là 0,776 lớn hơn 0,7, điều này cho thấy rằng các mục đo lường phương tiện hữu hình có độ đồng nhất tương đối cao và có thể tin cậy để đánh giá
Thang đo “Chi phí” được ghi nhận có các biến quan sát từ CP1 đến CP4 Sau khi đánh giá các hệ số tương quan biến tổng là 0,543 cho CP1, 0,601 cho CP2, 0,606 cho CP3, và 0,577 cho CP4 cùng với đó hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0,743 cho CP1, 0,713 cho CP2, 0,711 cho CP3, và 0,726 cho CP4 Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha cho CP là 0,777 cao hơn 0,7, vì vậy có thể khẳng định rằng các mục đo lường chi phí có độ đồng nhất tương đối cao và có thể tin cậy khi kết hợp lại
Kết luận: Qua kết quả đánh giá, Khi hệ số Cronbach’s Alpha của các thang đo đạt giá trị lớn hơn 0,7 và hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0,3, điều này thể hiện một mức độ tin cậy cao và một mối quan hệ tương đối đáng kể giữa các biến trong thang đo Do đó dựa vào những kết quả này, có thể kết luận rằng tất cả các biến quan sát trong thang đo đều đạt điều kiện và có độ tin cậy cao, cho thấy chúng có thể được sử dụng trong nghiên cứu một cách đáng tin cậy.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong quá trình EFA, các biến được quan sát được phân tích để xem chúng có thể được nhóm lại thành các nhóm hoặc "nhân tố" dựa trên mẫu phương sai chung giữa chúng, trong đó những biến có mối quan hệ mạnh với nhau thường được gom lại trong cùng một nhân tố
Kết quả của EFA thường bao gồm các chỉ số như chỉ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin), kiểm định Bartlett, hệ số Eigenvalue, tổng phương sai trích và số lượng nhân tố rút trích Các chỉ số này giúp đánh giá tính phù hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố và xác định số lượng và cấu trúc của các nhân tố được rút trích
Bảng 4.4: Nhân tố khám phá EFA với biến độc lập
Số nhân tố rút trích 5 nhân tố
Nhân tố Hệ số tải nhân tố
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) trong nghiên cứu này có giá trị là 0,829, cho thấy dữ liệu phù hợp cho việc thực hiện phân tích nhân tố Điều này ngụ ý rằng các biến đo lường trong dữ liệu có mối quan hệ và cấu trúc phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố Bên cạnh đó, giá trị sig của kiểm định Bartlett là 0,000, cho thấy có sự khác biệt đáng kể giữa ma trận hiệp phương sai và ma trận đơn vị Điều này cũng chứng minh rằng dữ liệu phù hợp cho phân tích nhân tố và có cấu trúc đáng kể Đồng thời qua đánh giá cũng có thể thấy Hệ số Eigenvalue là 1,529, ngụ ý rằng mỗi nhân tố giải thích một phần của phương sai trong dữ liệu Và tổng phương sai trích là 59,953%, cho thấy các nhân tố rút trích đã giải thích được một phần đáng kể của phương sai trong dữ liệu Ngoài ra dựa trên hệ số Eigenvalue, có tổng cộng 5 nhân tố được rút trích từ dữ liệu
Sự tin cậy (TC), bao gồm: TC1, TC2, TC3, TC4, TC5
Sự đáp ứng (DU), bao gồm: DU1, DU2, DU3, DU4
Sự đồng cảm (DC), bao gồm: DC1, DC2, DC3, DC4
Phương tiện hữu hình (HH), bao gồm: HH1, HH2, HH3, HH4
Chi phí (CP), bao gồm: CP1, CP2, CP3, CP4
Bảng 4.5: Nhân tố khám phá EFA với biến phụ thuộc
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Dựa vào kết quả phân tích EFA cho thang đo Sự hài lòng, ta có thể kết luận rằng dữ liệu đã được chuẩn bị một cách tốt và phù hợp cho việc thực hiện phân tích nhân tố Chỉ số KMO với giá trị là 0,690 cho thấy rằng mẫu dữ liệu đủ lớn và có độ đo trong các biến để thực hiện phân tích nhân tố Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett's Test có sig bằng 0,000, điều này cũng chỉ ra rằng các biến không độc lập mà có mối tương quan đáng kể, hỗ trợ cho việc tiến hành phân tích nhân tố
Tổng phương sai trích xuất đạt 66,158%, cho thấy mô hình nhân tố đã giải thích được một phần lớn sự biến thiên trong dữ liệu Điều này là một kết quả tích cực, cho thấy hiệu quả của mô hình Ngoài ra, hệ số Eigenvalue đạt 1,985, cùng với hệ số tải của tất cả các biến quan sát đều cao hơn ngưỡng 0,5, điều này càng khẳng định rằng các nhân tố được rút trích có ý nghĩa thống kê và đóng góp đáng kể vào việc giải thích sự biến thiên trong dữ liệu
Nhìn chung tổng thể, các kết quả từ phân tích EFA cho thấy rằng dữ liệu thích hợp và đáng tin cậy để tiếp tục tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích tương quan Pearson
TC DU DC HH CP HL
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Bảng phân tích tương quan Pearson trên cho thấy tất cả các giá trị tương quan Pearson đều có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05), chỉ ra rằng có mối quan hệ tuyến tính đáng kể giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Điều này ngụ ý rằng mỗi biến độc lập (TC, DU, DC, HH, CP) đều ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc (HL), và cần được xem xét qua phân tích hồi quy để hiểu rõ hơn về cách mỗi biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc.
Phân tích hồi quy
Bảng 4.7: Kết quả hồi quy
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa Hệ số đã chuẩn hóa t Sig
Hệ số B Sai số chuẩn Hệ số Beta
Biến phụ thuộc: Sự hài lòng (HL)
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Dựa vào kết quả bảng 4.8, có thể kết luận rằng tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng đáng kể và ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc (Sự hài lòng) với độ tin cậy 95%, do tất cả các giá trị Sig đều bằng 0,000 nhỏ hơn mức ý nghĩa thông thường là 0,05 Ngoài ra, theo kết quả hồi quy thì tất cả hệ số Beta của các biến đều dương, vì vậy ta có thể kết luận rằng tất cả các biến độc lập đều có ảnh hưởng tích cực đến mức độ sự hài lòng (HL) Với phương trình hồi quy tuyến tính tổng quát có thể được viết như sau:
HL = 0,293* TC + 0,248* DU + 0,250* DC + 0,213* HH + 0,197* CP + ε
HL là biến phụ thuộc (Sự hài lòng)
TC, DU, DC, HH và CP lần lượt là các biến độc lập (Sự tin cậy, Sự đáp ứng,
Sự đồng cảm, Phương tiện hữu hình và Chi phí)
4.6.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình Để đảm bảo mô hình là phù hợp, nghiên cứu này sẽ kết hợp đánh giá đồng thời giá trị R², và phân tích ANOVA cụ thể là giá trị Sig việc kết hợp đánh giá giữa R² và phân tích ANOVA giúp đánh giá tổng quan về mức độ phù hợp và ý nghĩa của mô hình hồi quy tuyến tính
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin- Watson
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Một số kết quả thu được qua phân tích như sau:
R² (bằng 0,676) cho thấy mô hình có khả năng giải thích được khoảng 67,6% sự biến thiên của biến phụ thuộc (HL - Sự hài lòng) Đây là một giá trị R² hiệu chỉnh tương đối cao, cho thấy mô hình có mức độ phù hợp khá tốt với dữ liệu
Phân tích phương sai ANOVA cho thấy giá trị thống kê F = 77,591 và giá trị Sig = 0,000, thấp hơn ngưỡng 0,05 Điều này cho thấy rằng mô hình hồi quy tuyến tính có ý nghĩa thống kê và phù hợp với dữ liệu thực tế Nó cũng xác nhận rằng các biến độc lập có tương quan với biến phụ thuộc và có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc (HL - Sự hài lòng)
Kết hợp cả hai kết quả, ta có thể kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính này là phù hợp để phản ánh mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (HL -
Sự hài lòng) Điều này cung cấp một cái nhìn tổng quan về hiệu suất của mô hình và sự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong nghiên cứu.
Kiểm định các vi phạm giả định hồi quy
❖ Đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là một vấn đề phổ biến trong mô hình hồi quy khi có sự tương quan cao giữa các biến độc lập Sự đa cộng tuyến có thể làm tăng độ biến đổi chuẩn của các ước lượng hồi quy và gây ra khó khăn trong việc xác định ảnh hưởng riêng biệt của từng biến độc lập
Trong nghiên cứ này, ta sẽ áp dụng phương pháp hệ số phương đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) để đo lường khả năng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy Phương pháp hệ số phương đại phương sai (VIF) là một công cụ hữu ích để đo lường mức độ đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy Giá trị VIF cho từng biến độc lập cho biết độ lớn của phương sai của ước lượng của biến đó do đa cộng tuyến Và theo quy ước chung, nếu giá trị VIF lớn, tức là lớn hơn 10, thì đa cộng tuyến có thể là một vấn đề đáng lo ngại (Hoàng Trọng & cộng sự, 2008)
Mô hình Chỉ số đa cộng tuyến
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Dựa vào kết quả qua bảng 4.11, có thể nhận thấy giá trị VIF của các biến đều nằm trong khoảng từ 1,280 đến 1,315, vẫn thấp hơn ngưỡng 10 Điều này cho thấy không có sự tương quan mạnh giữa các biến độc lập trong mô hình, và mô hình không gặp vấn đề đa cộng tuyến nghiêm trọng Kết quả này cho thấy mô hình hồi quy có độ tin cậy cao trong việc ước lượng mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc
Hệ số Durbin-Watson (DW) là một công cụ quan trọng để kiểm tra tự tương quan trong mô hình hồi quy Giá trị của DW có thể nằm trong khoảng từ 0 đến 4, với giá trị trung bình xấp xỉ là 2 Giá trị DW càng gần 2 thì tự tương quan trong dữ liệu càng ít
Trong trường hợp giá trị DW nằm trong khoảng từ 1 đến dưới 3, có thể coi là chấp nhận được, và mô hình hồi quy được xem xét là không gặp vấn đề lớn về tự tương quan Tuy nhiên, nếu giá trị DW tiệm cận 0 hoặc 4, điều này có thể cho thấy tự tương quan đáng kể tồn tại trong dữ liệu và cần phải xem xét lại mô hình Do đó, kiểm tra hệ số Durbin-Watson là một phần quan trọng của quy trình phân tích hồi quy để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả (Nguyễn Văn Ngọc và cộng sự, 2015)
Bảng 4.11: Kết quả Durbin- Watson
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng Durbin- Watson
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Qua bảng 4.12 nhận thấy kết quả Durbin- Watson đạt được là 1,868 Với giá trị
DW nằm trong khoảng chấp nhận 1 ≤ DW ≤ 3, theo quy tắc kết quả này được chấp nhận, điều này cho thấy rằng không có tự tương quan đáng kể giữa các sai số trong phần dư Kết quả này củng cố thêm rằng mô hình hồi quy này có tính chính xác và đáng tin cậy trong việc ước lượng mối quan hệ giữa các biến
❖ Kiểm định phân phối chuẩn phần dư
Kiểm tra phân phối của phần dư là một bước quan trọng trong phân tích hồi quy để đảm bảo rằng mô hình đáp ứng được giả định về phân phối chuẩn của phần dư Trong nghiên cứu này, để kiểm tra phân phối của phần dư trong mô hình hồi quy ta sẽ kết hợp cả hai phương pháp này biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Histogram) và biểu đồ P-P Plot Cụ thể:
Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Histogram) giúp kiểm tra xem phân phối của phần dư có gần với phân phối chuẩn hay không Nếu biểu đồ này có hình dạng gần như hình chuông và giá trị trung bình gần 0, độ lệch chuẩn gần 1, thì có thể kết luận rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn
Biểu đồ P-P Plot (Probability-Probability Plot) so sánh phân phối tích lũy của phần dư với phân phối chuẩn thông qua một đường chéo Nếu các điểm trên biểu đồ này nằm gần đường chéo, đặc biệt là ở phần trên và dưới đường chéo, thì có thể kết luận rằng phần dư tuân theo phân phối chuẩn
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Hình 4.2: P- P PlotHình 4.1: Tần số phần dư chuẩn hóa
Dựa vào hai biểu đồ trên, có thể thấy ở hình 4.1 biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa (Histogram) có giá trị trung bình của phần dư gần như bằng 0, đồng thời độ lệch chuẩn xấp xỉ gần bằng 1 (0,987) Điều này cho thấy rằng phần dư có xu hướng phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần 0 và độ lệch chuẩn gần 1, đây là dấu hiệu tích cực cho sự phù hợp với giả định về phân phối chuẩn Trong khi đó, ở hình 4.2 thể hiện biểu đồ P-P Plot thì các điểm trên biểu đồ chủ yếu phân tán gần sát và trên đường chéo, đặc biệt ở phần trên và dưới đường chéo Điều này cũng là dấu hiệu cho thấy phần dư tuân theo phân phối gần với phân phối chuẩn
Vì vậy, tổng hợp kết hợp cả hai kết quả từ hai biểu đồ, bạn có thể kết luận rằng phần dư trong mô hình hồi quy có xu hướng phân phối chuẩn, và giả định về phân phối chuẩn được chấp nhận
❖ Kiểm định liên hệ tuyến tính Để kiểm tra giả định về phương sai đồng nhất của phần dư và xem xét mối quan hệ giữa phần dư và dự đoán, ta có thể sử dụng biểu đồ Scatterplot của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa Với giả định trên biểu đồ Scatterplot, nếu phương sai của phần dư đồng nhất, ta sẽ thấy các điểm dữ liệu phân tán đều quanh đường chéo Điều này cho thấy rằng phần dư không có sự thay đổi không đồng đều khi giá trị dự đoán thay đổi
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Qua biểu đồ phần dư Scatterplot ở hình 4.3 cho thấy các điểm phân vị đa số dao động khá đồng đều trên dưới trục tung độ 0, và hầu như trải đều nằm trong khoảng từ -2 đến 2 đồng thời phân tán ngẫu nhiên xung quanh 0 Hay nói cách khác các điểm dữ liệu phân tán đều quanh đường chéo và không có mẫu không đồng nhất hoặc cấu trúc đặc biệt trong phần dư Điều này chỉ ra rằng giả định về phương sai đồng nhất của phần dư không bị vi phạm, tức là phương sai của phần dư không thay đổi không đồng đều khi giá trị dự đoán thay đổi.
Kiểm định sự khác biệt trong các nhân tố nhân khẩu học
4.8.1 Kiểm định Independent Samples T- Test
Kiểm định Independent Samples T-Test là một công cụ quan trọng trong thống kê để so sánh trung bình của hai nhóm độc lập Trong trường hợp này, nó sẽ được sử dụng để đánh giá sự khác biệt về mức độ hài lòng của khách hàng với dịch vụ ngân hàng số tại chi nhánh Đồng Nai của NHTMCP Công Thương Việt Nam dựa trên đặc điểm nhân khẩu học về giới tính
Giới tính Equal variances assumed 0,874 0,573
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Quá trình kiểm tra giả định về đồng nhất của phương sai (homogeneity of variances) giữa hai nhóm là một bước quan trọng trong phân tích kiểm định T-Test Dựa trên kết quả từ kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig là 0,874, lớn hơn ngưỡng ý nghĩa thường được chọn là 0,05 Do đó, ta chấp nhận giả định về sự đồng nhất của phương sai giữa hai nhóm
Khi giả định này được chấp nhận, ta sử dụng kết quả từ phần "Equal variances assumed" trong kết quả kiểm định T-Test Trong trường hợp này, giá trị Sig (2-tailed) từ phần "Equal variances assumed" là 0,573, lớn hơn ngưỡng 0,05 Vì vậy, dựa trên kết quả này, không có đủ bằng chứng để bác bỏ giả thuyết không có sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa nam và nữ khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại chi nhánh Đồng Nai của NHTMCP Công Thương Việt Nam
4.8.2 Kiểm định One Way- ANOVA
Kiểm định One-Way ANOVA là một công cụ mạnh mẽ để so sánh trung bình của ba hoặc nhiều nhóm độc lập khác nhau Trong trường hợp này, One-Way ANOVA sẽ được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt về mức độ hài lòng của KH đối với dịch vụ ngân hàng số tại chi nhánh Đồng Nai của NHTMCP Công Thương Việt Nam dựa trên các biến như độ tuổi, trình độ học vấn, và lĩnh vực nghề nghiệp Bằng cách này, ta có thể xác định xem liệu có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng giữa các nhóm KH khác nhau dựa trên các yếu tố như độ tuổi, trình độ học vấn, hoặc lĩnh vực nghề nghiệp Nếu kết quả của One-Way ANOVA cho thấy sự khác biệt đáng kể, ta có thể tiến hành các phân tích tiếp theo để xác định xem nhóm nào cụ thể có sự khác biệt trong mức độ hài lòng
Biến Kiểm định Levene Kiểm định ANOVA
Nguồn: Truy xuất từ phần mềm SPSS
Dựa vào kết quả kiểm định Levene và kiểm định ANOVA cho các biến độc lập (độ tuổi, trình độ học vấn, lĩnh vực nghề nghiệp), ta có thể rút ra nhận xét sau: Đố i v ớ i bi ến độ tu ổ i : Giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,521, lớn hơn mức ý nghĩa 0,05, điều này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về phương sai giữa các nhóm tuổi Và giá trị Sig của kiểm định ANOVA là 0,475, vượt quá ngưỡng 0,05 Kết quả này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng giữa các nhóm độ tuổi Đố i v ớ i bi ến trình độ h ọ c v ấ n : Giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,453, vượt quá ngưỡng 0,05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về phương sai giữa các nhóm trình độ học vấn Trong khi giá trị Sig của kiểm định ANOVA là 0,713, lớn hơn mức ý nghĩa 0,05 Điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng giữa các nhóm trình độ học vấn Đố i v ớ i bi ến lĩnh vự c ngh ề nghi ệ p : Giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,337, vượt quá ngưỡng 0,05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp Cùng với đó với giá trị Sig của kiểm định ANOVA là 0,922, lớn hơn mức ý nghĩa 0,05 Điều này cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức độ hài lòng giữa các nhóm nghề nghiệp.
