LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan nội dung trong luận văn: “Tác động của chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ đến giá trị cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng ở các ngân hàng thương
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
MỘT SỐ ĐỊNH NGHĨA
2.1.1 Định nghĩa Công nghệ tự phục vụ - Self-service technologies (SSTs)
Trong thời gian gần đây, các công nghệ tự phục vụ đã trở nên phổ biến hơn với người dùng, đặc biệt là trong những ngành dịch vụ khách hàng Ngày càng có nhiều khách hàng tương tác với công nghệ để tạo ra kết quả dịch vụ thay vì tương tác với nhân viên của công ty dịch vụ Bằng cách triển khai công nghệ tự phục vụ, các công ty có thể áp dụng các lợi ích năng suất của thông tin và công nghệ vào hoạt động kinh doanh (Amin và cộng sự, 2019)
Theo Meuter và cộng sự (2000) định nghĩa công nghệ tự phục vụ - Self-service technologies (SST) là “giao diện công nghệ cho phép khách hàng nhận được dịch vụ mà không có sự tham gia trực tiếp của nhân viên công ty dịch vụ” Các công nghệ tự phục vụ (SST) hoặc các giao diện công nghệ cho phép khách hàng tạo ra lợi ích cho chính họ mà không cần sự hiện diện của nhân viên của tổ chức (Beatson và cộng sự, 2007) Sau một thời gian, công nghệ tự phục vụ (SST) được phát triển khái niệm là khách hàng có thể sử dụng mà không cần phải tham gia với khách hàng hoặc nhân viên khác (Klier và cộng sự, 2016; Robertson và cộng sự, 2016) Việc áp dụng công nghệ tự phục vụ (SST) đã được các doanh nghiệp coi là yếu tố quan trọng trong việc kiểm soát chi phí và cải thiện trải nghiệm của khách hàng (Considine & Cormican, 2016) Theo Grewal & Levy (2009) và Musso (2010), dưới sự phát triển của tiếp thị đa kênh, đa đối tượng nên SST có vai trò cực kỳ quan trọng, các công ty cung cấp sự kết hợp của các giao diện SST để cung cấp các dịch vụ khách hàng một cách hoàn hảo Ví dụ khách hàng của dịch vụ hàng không không chỉ đặt chỗ mà còn có thể trả tiền mua vé bằng cách làm thủ tục trực tuyến qua Internet và điện thoại di động Khách hàng có thể nhận vé lên máy bay tại các ki-ốt của sân bay và lấy thông tin chuyến bay trên thiết bị di động của họ Một ví dụ khác về các ngân hàng cung cấp dịch vụ qua Internet, ATM và các kênh di động (Lin và Hsieh, 2011) Nhiều dịch vụ đã được các ngân hàng cung cấp thông qua Internet, đường dây nóng hoặc qua “hệ thống điện thoại tương tác”, khách hàng có thể tự tạo tài khoản tiết kiệm,…
Một ví dụ khác về công nghệ tự phục vụ là trong ngành khách sạn Công nghệ tự phục vụ đã được triển khai ở những khách sạn khá sớm, tuy nhiên hình thức này vẫn còn sự tương tác qua lại giữa khách hàng với nhân viên khi khách hàng sử dụng những ki-ot tự phục vụ xung quanh quầy lễ tân Theo Shaw (2004), trong khi mọi người chưa quen với loại hình dịch vụ tự phục vụ, một số khách sạn tiên phong đã triển khai ki-ốt tự nhận phòng để kiểm tra phản ứng của khách hàng Các công nghệ tự phục vụ đã giúp chia sẻ khối lượng công việc của quầy lễ tân và tăng tốc dịch vụ, do đó các chủ khách sạn muốn bổ sung thêm dịch vụ cho các ki-ốt Tuy nhiên, có nhiều công nghệ tự phục vụ hơn trong ngành khách sạn, chẳng hạn như hệ thống tự đặt phòng và hệ thống tự trả phòng trên website khách sạn, quầy bar mini tự phục vụ trong phòng, hệ thống đặt dịch vụ phòng,…
Ngành hàng không cũng đã triển khai công nghệ tự phục vụ vào việc tăng trải nghiệm khách hàng cũng như tối ưu hoá vận hành chuỗi công việc Công nghệ tự phục vụ trong ngành hàng không (Airport SST) đã xuất hiện cách đây hơn 20 năm, nhưng với số lượng sử dụng hạn chế Airport SST có nhiều hình thức bao gồm: ki-ốt thông tin (nhà ga độc lập cung cấp thông tin, hàng hóa và dịch vụ của sân bay), ki-ốt bán vé (mua vé máy bay, kiểm tra hành lý và theo dõi tình trạng chuyến bay), ki-ốt CUSS (giảm ùn tắc và giúp giảm hàng dài, nhà ga dùng chung với nhiều hãng hàng không), ki-ốt bán lẻ (khách hàng có thể mua hàng hóa và dịch vụ trước hoặc sau chuyến bay) (Abdelaziz, 2010) Công nghệ tự phục vụ đã trở thành một dịch vụ tin cậy trong việc đáp ứng nhu cầu của cả khách hàng và hãng hàng không Theo Hiệp hội Vận tải Hàng không Quốc tế (IATA), 73 triệu trong số 2 tỷ hành khách đi máy bay đã sử dụng Airport SST vào năm 2004, trong khi thời gian làm thủ tục CUSS trung bình mất 2,5 phút so với 3,5 phút tại quầy làm thủ tục của nhân viên dịch vụ truyền thống (Fiorino, 2005) Theo Beatson (2007) công nghệ tự phục vụ tại sân bay (Airport SST) được sử dụng để giảm chi phí và tăng doanh thu đồng thời cải thiện dịch vụ khách hàng, cho phép khách hàng dễ dàng sử dụng và thuận tiện trong khi tiết kiệm thời gian với các giao dịch nhanh hơn SITA cũng báo cáo rằng tỷ lệ đăng ký trực tuyến hiện là 61% trong khi tỷ lệ đăng ký ki-ốt là 71% (Koumelis, 2010) Đối với ngành ngân hàng, các hình thức của công nghệ tự phục vụ trong ngành ngân hàng cần có hệ thống máy tính/máy móc để vận hành dịch vụ, bao gồm máy ATM, ngân hàng qua điện thoại, ngân hàng di động, dịch vụ tin nhắn ngắn (SMS), ngân hàng qua internet và thanh toán trực tuyến Dịch vụ dựa trên công nghệ tốt trở thành trụ cột quan trọng trong việc nâng cao sự hài lòng và uy tín của khách hàng (Kumar
• Internet banking (ngân hàng trực tuyến): đề cập đến các hệ thống cho phép khách hàng truy cập vào tài khoản và thông tin chung về các sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng thông qua máy tính cá nhân (PC) hoặc thiết bị cầm tay di động Ngân hàng trực tuyến dựa trên nền tảng của Internet, ngân hàng trực tuyến đại diện cho quá trình đổi mới vì sự phát triển công nghệ liên quan đến việc cải thiện các thủ tục hoạt động
• ATM (máy rút tiền tự động): giúp giảm thiểu thời gian cần thiết để điền một tờ kê khai, một mã nhận dạng sau đó được truyền đến máy tính trung tâm của ngân hàng thông qua một liên kết giao tiếp Mã PIN ngăn chặn truy cập gian lận theo sau bởi máy tính cho phép máy ATM hoàn tất giao dịch theo yêu cầu của người dùng Máy ATM có kết nối mạng liên ngân hàng cho phép người dùng đến ngân hàng nơi tài khoản của họ được đặt Điều này mang lại sự thuận tiện đặc biệt cho việc đi lại vì họ có thể rút tiền tại các địa điểm mà ngân hàng của chính họ không có chi nhánh Điều này bao gồm việc rút tiền với tỷ giá hối đoái tốt hơn so với các cục ngoại hối
• Mobile Banking (Ngân hàng di động): được định nghĩa là một sản phẩm dịch vụ do ngân hàng cung cấp để thực hiện các giao dịch tài chính và phi tài chính bằng thiết bị di động, cụ thể là điện thoại di động, điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng (Shaikh & Karjaluoto, 2015) Định nghĩa này là một cách hoạt động phù hợp vì nó không chỉ bao gồm các dịch vụ cơ bản như sao kê tài khoản ngân hàng và chuyển tiền mà còn có các tùy chọn thanh toán điện tử cũng như các dịch vụ tài chính dựa trên thông tin (ví dụ: cảnh báo về hạn mức tài khoản hoặc số dư tài khoản, quyền truy cập vào môi giới chứng khoán) Công nghệ trong điện thoại di động đã được cải thiện với tốc độ chóng mặt trong thập kỷ qua Nhiều dịch vụ tài chính phức tạp đã được thêm vào chức năng của điện thoại di động Hệ thống ngân hàng di động cho phép người dùng lưu trữ tiền tệ trong một tài khoản có thể truy cập thông qua điện thoại di động với điều kiện có một tài khoản ngân hàng có thể được liên kết (Sujan, 2009)
Công nghệ tự phục vụ giúp nâng cao chất lượng dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng Với công nghệ, các dịch vụ trở nên dễ thực hiện và quản lý hơn, mang lại sự tiện lợi và tiết kiệm thời gian cho khách hàng Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng công nghệ tự phục vụ có khái niệm toàn diện, ảnh hưởng đến khách hàng trên nhiều ngành khác nhau Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, công nghệ tự phục vụ liên tục được cải tiến và ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như ngân hàng thương mại, khách sạn và hàng không, chứng tỏ sự phổ biến và tin cậy ngày càng tăng của người dùng.
2.1.2 Định nghĩa về Chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ (Service quality of self-service technologies) Để công ty có thể đưa sản phẩm của mình đến với khách hàng, công ty cần phải có dịch vụ Các dịch vụ này phụ thuộc vào loại sản phẩm và sẽ khác nhau ở các tổ chức khác nhau Dịch vụ được định nghĩa theo nhiều cách, tùy thuộc vào lĩnh vực mà thuật ngữ được sử dụng sẽ khác nhau Dịch vụ được định nghĩa là “bất kỳ hành động hoặc hiệu suất vô hình nào mà một bên cung cấp cho bên khác mà không dẫn đến quyền sở hữu bất kỳ thứ gì” (Kotler & Keller, 2009) Dịch vụ thực chất là những lợi ích vô hình và cung cấp giá trị cho người tiêu dùng Khác với hàng hóa vật chất, dịch vụ có những đặc điểm riêng biệt, bao gồm tính vô hình, tính không đồng nhất cũng như tính không thể tách rời (Amin và cộng sự, 2019) Chất lượng được định nghĩa là tổng thể các tính năng và đặc điểm của sản phẩm hoặc dịch vụ có khả năng đáp ứng các nhu cầu đã nêu hoặc ngụ ý (Kotler và cộng sự, 2002) Rõ ràng là chất lượng cũng liên quan đến giá trị, điều này có thể gợi lên sự hài lòng hoặc không hài lòng từ phía người dùng
Chất lượng dịch vụ là một đánh giá tập trung phản ánh nhận thức của khách hàng về các khía cạnh cụ thể của dịch vụ, cụ thể là độ tin cậy, khả năng đáp ứng, đảm bảo, sự đồng cảm, mối quan hệ hữu hình (Zeithaml & Bitner, 2003) Vì vậy, chất lượng dịch vụ có thể là cách mà khách hàng được phục vụ trong một tổ chức có thể tốt hoặc kém Parasuraman định nghĩa chất lượng dịch vụ là “sự khác biệt giữa kỳ vọng của khách hàng và nhận thức về dịch vụ” (Parasuraman và cộng sự, 1988) Họ cho rằng đo lường chất lượng dịch vụ như sự khác biệt giữa dịch vụ cảm nhận và dịch vụ mong đợi là một cách hợp lệ và có thể giúp nhà quản lý xác định những lỗ hổng đối với những gì họ cung cấp dưới dạng dịch vụ
Tự phục vụ là một khái niệm cũ, được chứng minh là có ý nghĩa với thời gian Với sự ra đời của công nghệ đã biến cuộc sống phức tạp thành cuộc sống đơn giản Khái niệm tự phục vụ giờ đây đã được chuyển đổi thành một chức năng thú vị mới của Công nghệ tự phục vụ (SST) (Amin và cộng sự, 2019) Vì sự hài lòng từ các dịch vụ ngày càng tăng và kéo theo đó là nhu cầu tăng cao nên số lượng nhân viên thường tăng lên Nhưng sự thay thế lao động do sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ dịch vụ đã khiến các nhà cung cấp dịch vụ có thể sử dụng công nghệ theo ba cách cơ bản: (1) Nhân viên không tương tác với khách hàng sử dụng công nghệ tại văn phòng hỗ trợ nhằm gia tăng hiệu quả tổng thể của việc cung cấp dịch vụ, (2) Nhân viên tương tác với khách hàng sử dụng công nghệ để cung cấp dịch vụ nhanh hơn và toàn diện hơn cho khách hàng và (3) Khách hàng tự sử dụng công nghệ để thực hiện các dịch vụ cho chính họ, điều này có thể làm giảm nhu cầu đầu vào lao động trong công ty dịch vụ (Amin và cộng sự, 2019) Với cách tiếp cận thứ (3), có một khái niệm để đo lường hiệu quả của việc khách hàng tự sử dụng công nghệ tự phục vụ để thực hiện các dịch vụ cho bản thân nhằm duy trì và gia tăng sự hài lòng của khách hàng – chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ
Chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ (SQSST) được định nghĩa là sự chênh lệch giữa kỳ vọng về dịch vụ và hiệu suất thực tế của dịch vụ được cung cấp Thang đo SSTQUAL gồm 24 biến và 7 yếu tố: Chức năng, Thích thú, Bảo mật, Thiết kế, Sự đảm bảo, Sự tiện lợi và Sự tùy chỉnh Mặc dù các yếu tố đo lường SQSST có thể khác nhau tùy theo ngành, nhưng thang đo SSTQUAL đã được chứng minh là đo lường cơ bản SQSST trong nhiều ngành khác nhau.
Ngày nay, các doanh nghiệp buộc phải giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa doanh thu do chi phí khai thác cao Để thành công trong ngành, doanh nghiệp cần đạt được sự hài lòng của khách hàng lâu dài bằng cách tăng tính linh hoạt và cải thiện tính dễ sử dụng và tiện lợi nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng Bằng cách triển khai công nghệ tự phục vụ, các doanh nghiệp có thể áp dụng các lợi ích năng suất của thông tin và công nghệ vào hoạt động kinh doanh của họ Những doanh nghiệp thành công trong tương lai sẽ là những doanh nghiệp có khả năng tận dụng nhiều nhất từ cuộc cách mạng công nghệ thông tin và truyền thông (Amin và cộng sự, 2019) Nỗ lực này chắc chắn sẽ thúc đẩy và nâng cao hình ảnh của bản thân doanh nghiệp từ việc áp dụng hệ thống tự làm thủ tục hay các hoạt động liên quan đến tài chính một cách dễ dàng, linh hoạt và được tích hợp vào hệ thống vận hành
2.1.3 Định nghĩa về Giá trị cảm nhận (Perceived Value)
Theo Gronroos (1988), giá trị nhận thức là lợi ích của khách hàng khi mua sản phẩm/dịch vụ chính và các dịch vụ bổ sung (giá cả và chi phí) Zeithaml định nghĩa (2002) giá trị nhận thức là đánh giá tổng thể về lợi ích của sản phẩm dựa trên sự nhận biết về giá trị nhận được và bỏ ra Tuy nhiên, chỉ đánh giá giá trị nhận thức bằng sự cân bằng giữa giá cả và chất lượng là quá đơn giản (Schechter, 1984; Bolton & Drew, 1991) Khi sản phẩm không phải là trọng tâm, các tiêu chuẩn khác cần được cân nhắc để giải thích chi phí và lợi ích Giá trị nhận thức hình thành từ nhận thức trước khi mua (kỳ vọng), trong quá trình giao dịch (kỳ vọng so sánh với lợi ích nhận được) và sau mua (kỳ vọng so sánh với lợi ích nhận được) (Asgarpour và cộng sự, 2015).
Từ các khái niệm trên ta có thể thấy sự đồng nhất của các khái niệm giá trị cảm nhận của khách hàng, các khái niệm đều được tạo thành bởi 2 yếu tố là lợi ích mà khách hàng nhận được so với chi phí mà khách hàng phải chi trả, chúng có một bản chất như nhau
MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Công nghệ tự phục vụ trong ngành ngân hàng cần có hệ thống máy tính/máy móc để vận hành dịch vụ (cụ thể là máy rút tiền tự động ATM, dịch vụ ngân hàng trực tuyến, ngân hàng di động,…) đang trở thành xu thế hiện đại của thời đại ngày nay Dịch vụ ngân hàng trực tuyến, ngân hàng di động vừa đáp ứng được nhu cầu giao dịch của khách hàng nhanh chóng, tiện lợi mà còn có thể giúp khách hàng theo dõi số dư tài khoản, tiền gửi tiết kiệm, lãi suất ưu đãi,… Tuy nhiên hiện nay rất ít các nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận và sự hài lòng theo hiểu biết của tác giả trong bối cảnh thị trường ngân hàng tại Việt Nam “Giá trị cảm nhận” và “Sự hài lòng” không phải là một chủ đề mới nhưng ứng dụng của những khái niệm này trong lĩnh vực ngân hàng đang nhận được sự quan tâm rất cao
Để làm rõ mối quan hệ giữa các yếu tố trong nghiên cứu, tác giả đã tổng hợp và tham khảo các nghiên cứu liên quan về công nghệ tự phục vụ Các nghiên cứu này giúp làm sáng tỏ khái niệm chất lượng công nghệ tự phục vụ, lý giải ảnh hưởng của nó đến sự hài lòng của khách hàng và mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận với sự hài lòng thông qua các lý thuyết, khái niệm và mô hình khác nhau.
2.2.1 Tác động của chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ (SST) đến lòng trung thành của khách hàng và ý định hành vi: Vai trò trung gian của sự hài lòng của khách hàng (Iqbal và cộng sự, 2017)
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu của Iqbal và cộng sự (2017)
Nghiên cứu này giải thích tác động của chất lượng dịch vụ của các công nghệ tự phục vụ (SST) đối với lòng trung thành của khách hàng (Loyalty) và ý định hành vi (Behavioral Intentions) bằng cách bổ sung vai trò trung gian của sự hài lòng của khách hàng (Customer Satisfaction) Dựa trên những lý thuyết về mô hình sẵn sàng công nghệ (TR) để phản ánh xu hướng kết hợp công nghệ mới của người dùng, mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để dự đoán hành vi chấp nhận công nghệ của người dùng và lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) để giải thích ý định của người dùng đối với hành vi sử dụng hệ thống công nghệ Nghiên cứu được thực hiện với 238 người được khảo sát thông qua khảo sát trực tuyến bằng cách sử dụng thư điện tử (email) và phương tiện truyền thông xã hội, lấy mẫu phi xác suất với những người sử dụng công nghệ tự phục vụ ở các thành phố lớn của Pakistan Tác giả đã sử dụng những lý thuyết phù hợp cho nghiên cứu về chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ đối với lòng trung thành của khách hàng và ý định hành vi thông qua vai trò trung gian là sự hài lòng của khách hàng Thang đo SSTQUAL (Lin
& Hsieh, 2011) được các tác giả sử dụng để đo lường chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ Thang đo này đã được kiểm chứng tính hợp lệ qua nhiều nghiên cứu trước đó về các hoạt động sử dụng và hành vi của người tiêu dùng (Considine & Cormican, 2016; Orel & Kara, 2014) Thang đo SSTQUAL (Lin & Hsieh, 2011) bao gồm 20 biến quan sát và 7 yếu tố được đặt tên là Chức năng (Functionality), Thích thú (Enjoyment), Bảo mật (Security), Thiết kế (Design), Đảm bảo (Assurance), Tiện lợi (Convenience) và Tùy chỉnh (Customization) Về việc đo lường mức độ hài lòng của khách hàng, tác giả đã sử dụng thang đo Chỉ số hài lòng của khách hàng Mỹ (ACSI) (Fornell và cộng sự, 1996) Để đo lường lòng trung thành của khách hàng và ý định hành vi, tác giả đã sử dụng thang đo của Cronin và cộng sự (2000) Tất cả các mục được đo bằng cách sử dụng thang đo loại Likert 5 điểm
Kết quả mô hình phương trình cấu trúc cho thấy có mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ và lòng trung thành của khách hàng Kết quả cho thấy chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ cung cấp càng cao thì càng nâng cao lòng trung thành của khách hàng đối với công nghệ tự phục vụ Các kết quả này phù hợp với Ju Rebecca Yen và Gwinner (2003), để nhận định mối quan hệ tích cực giữa công nghệ tự phục vụ trực tuyến đến sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành Tương tự, Ganguli và Roy (2011) đã kiểm tra tác động của các khía cạnh chất lượng dịch vụ chung trong bối cảnh ngân hàng dựa trên công nghệ và kết quả cho rằng có mối quan hệ tác động tích cực của chất lượng dịch vụ đến sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng
Mối quan hệ tích cực và có ý nghĩa giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ và ý định hành vi được xác định qua kết quả phân tích Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu thực nghiệm trước đây trình bày mối liên hệ tích cực giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ và ý định hành vi (Curran và cộng sự, 2003; Kim
& Qu, 2014; Vlachos & Vrechopoulos, 2008; Yeo, Goh, & Rezaei, 2017) Những phát hiện này phù hợp với Lin và Hsieh (2007), những người đã tìm thấy ảnh hưởng của sự sẵn sàng công nghệ đối với sự hài lòng và ý định hành vi của người dùng SST Đồng thời nghiên cứu cũng cho kết quả rằng sự hài lòng của khách hàng là trung gian của mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ và lòng trung thành Kết quả này phù hợp nghiên cứu trước đó của Orel và Kara (2014), rằng chất lượng dịch vụ của hệ thống tự thanh toán tại các cửa hàng tạp hóa bán lẻ có tác động tích cực đến lòng trung thành của khách hàng thông qua tác động trung gian của sự hài lòng của khách hàng Kết quả cũng cho thấy rằng, sự hài lòng của khách hàng có liên quan tích cực và đáng kể với ý định hành vi và lòng trung thành của người dùng công nghệ tự phục vụ (Collier & Sherrell, 2010; Hsu và cộng sự, 2012)
Những lập luận của tác giả có ý nghĩa quan trọng về mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ từ quan điểm của khách hàng, đến lòng trung thành và ý định hành vi thông qua sự hài lòng của khách hàng Nghiên cứu đã đóng góp một tài liệu quan trọng về bằng chứng thực nghiệm của sự hài lòng là trung gian giữa chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ và lòng trung thành, ý định hành vi Do đó, mô hình nghiên cứu đã bổ sung tài liệu về chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ về những mối quan hệ này, đồng thời củng cố tính thực nghiệm của thang đo SSTQUAL (Lin & Hsieh, 2011) về chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ
2.2.2 Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng trong giai đoạn COVID-19 - Phân tích thực nghiệm tại Sri Lanka (Hussaien và cộng sự, 2020)
Hình 2.2: Mô hình nghiên cứu của Hussaien và cộng sự (2020)
Nghiên cứu này là một nghiên cứu đột phá trong bối cảnh đại dịch Covid-19; vì nghiên cứu này đã kiểm tra mối quan hệ giữa cảm nhận của khách hàng và chất lượng dịch vụ của ngành ngân hàng tại Sri Lanka trong bối cảnh đại dịch Covid-19 Khi sự lây lan cộng đồng của virus Corona (Covid-19) ngày càng gia tăng, các lựa chọn thay thế cho ngân hàng trực tiếp đang ngày càng trở nên hấp dẫn hơn Hơn nữa; Tổ chức
Y tế Thế giới (WHO) đã khuyến cáo mọi người sử dụng thanh toán không tiếp xúc và tránh xử lý tiền giấy càng nhiều càng tốt, vì virus Corona có thể tiếp tục sống trên tiền giấy trong nhiều ngày, làm tăng tốc độ lây lan của dịch bệnh (Tổ chức Y tế Thế giới, 2020) Nghiên cứu sử dụng mô hình SERVQUAL (Parasuraman và cộng sự, 1985) để đo lường sự hài lòng của khách hàng và tác động của các nhân tố này (tính hữu hình – tangibles, khả năng đáp ứng – responsiveness, sự đồng cảm – empathy, sự đảm bảo – assurance, độ tin cậy – reliability) đối với sự hài lòng của khách hàng Đối với mỗi nhân tố, cách các ngân hàng đảm bảo chất lượng trong thời gian đại dịch được xác định bằng cách sử dụng các nguồn chính và phụ và mối quan hệ của nó với sự hài lòng của khách hàng đã được kiểm tra thực nghiệm Nghiên cứu đã áp dụng triết học thực chứng với cách tiếp cận suy diễn Sử dụng bảng câu hỏi (với 22 biến quan sát), cuộc khảo sát đã được thực hiện với 400 người trả lời trong mẫu, đã áp dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên, đối tượng bao gồm những người sử dụng cả dịch vụ ngân hàng tư nhân và công cộng Dữ liệu mẫu được phân tích thống kê thông qua chương trình SPSS sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy tuyến tính bội số
Kết quả cho thấy tất cả yếu tố của thang đo chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Trong đó, độ tin cậy (reliability) là yếu tố ảnh hưởng nhất đến sự hài lòng của khách hàng trong suốt thời gian Covid-19 Do đó, ban lãnh đạo nên tập trung vào việc cải thiện khía cạnh độ tin cậy của các dịch vụ ngân hàng nhiều hơn trong thời điểm khó khăn như đại dịch Yếu tố thứ hai ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là chiều hướng đồng cảm (empathy) Do đó, các ngân hàng tư nhân và ngân hàng công nên cố gắng nâng cao khía cạnh đồng cảm của chất lượng dịch vụ Điều quan trọng là các ngân hàng phải quan tâm đến từng khách hàng và luôn cải thiện tốt các dịch vụ ngân hàng trực tuyến cho khách hàng Yếu tố tiếp theo ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với ngân hàng là tính hữu hình (tangibles) Ngành ngân hàng nên xem xét các vấn đề liên quan đến tính hữu hình của dịch vụ, điều này cần được cải thiện hơn nữa Tức là những cơ sở vật chất tại các ngân hàng, tài liệu truyền thông, thiết bị và nhân sự cần được xem xét thật kỹ Yếu tố khác ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là khả năng đáp ứng (responsiveness) Trong trường hợp nhận được yêu cầu từ khách hàng, nhân viên tại các ngân hàng phải sẵn sàng trợ giúp ngay lập tức cho khách hàng Vì vậy, họ nên am hiểu về các dịch vụ ngân hàng Do đó, các ngân hàng có thể đầu tư nhiều hơn vào việc đào tạo cho nhân viên của mình trong tương lai Yếu tố cuối cùng có tác động là sự đảm bảo (assurance) Điều này có nghĩa là nhân viên phải có thái độ lịch sự và khả năng tạo dựng niềm tin cho khách hàng
Các phát hiện cho thấy rằng độ tin cậy (reliability) và sự đồng cảm (empathy) là những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong suốt thời kỳ đại dịch Các phát hiện cũng cho thấy khách hàng đã quan tâm đến dịch vụ mang tính kịp thời và chất lượng do ngân hàng cung cấp hơn là quan tâm đến sự hiện diện hữu hình, hấp dẫn của ngân hàng trong bối cảnh dịch Covid-19 là hợp lý Một điều quan trọng khác chính là đóng góp của nghiên cứu có thể góp phần khái quát hơn bối cảnh nghiên cứu về chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng của khách hàng trong xã hội hiện tại
Nghiên cứu sử dụng các nhân tố tiền tố của sự hài lòng để đảm bảo đo lường chất lượng dịch vụ trong thời kỳ đại dịch sẽ chỉ ra được mối liên hệ trực tiếp của các khía cạnh như tính hữu hình – tangibles, khả năng đáp ứng – responsiveness, sự đồng cảm – empathy, sự đảm bảo – assurance, độ tin cậy – reliability đối với sự hài lòng của khách hàng thay vì thông qua yếu tố bậc 2 – chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ Đo lường trực tiếp sẽ cho thấy được mối liên hệ chất lượng dịch vụ tác động và góp phần như thế nào đến sự hài lòng của khách hàng trong bối cảnh đại dịch
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Luận văn sẽ được thực hiện theo quy trình nghiên cứu sau:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
(Nguồn: Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2011)
Bước 1: Xác định mục tiêu nghiên cứu cụ thể cần đạt được để hoàn thành nghiên cứu tác động của chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ đến giá trị cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng ở các ngân hàng thương mại Việt Nam
Bước 2: Xây dựng cơ sở lý thuyết bằng cách tìm hiểu các lý thuyết, khái niệm về công nghệ tự phục vụ, chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ, giá trị cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng
Bước 3: Dựa vào cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu nền, mô hình nghiên cứu của đề tài được xây dựng thông qua việc kế thừa các nhân tố phù hợp từ các nghiên cứu trước đó Mô hình được kế thừa từ nghiên cứu của Iqbal và cộng sự (2017), De Leon và cộng sự (2020), Hussaien và cộng sự (2020) và Ghosh (2020) với những hiệu chỉnh phù hợp được thực hiện ở bước tiếp theo
Bước 4: Điều chỉnh các yếu tố để có mô hình nghiên cứu và thang đo phù hợp với đề tài thông qua phỏng vấn và tham khảo ý kiến của các chuyên gia Trong trường hợp này chuyên gia được lựa chọn là những người đã và đang là nhân viên, chuyên viên của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam, nghiên cứu này dự kiến sẽ được thực hiện phỏng vấn tay đôi với 5 người Với ý kiến đóng góp của các chuyên gia, mô hình nghiên cứu và thang đo sẽ được chỉnh sửa cho hoàn thiện hơn để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát Bảng câu hỏi sẽ được sử dụng để phỏng vấn thử một nhóm các khách hàng đã và đang sử dụng SST của các ngân hàng thương mại Việt Nam với kích thước mẫu 80-90 quan sát Qua đó, các điểm chưa phù hợp còn tồn tại sẽ tiếp tục được khắc phục để cho ra bảng câu hỏi chính thức cho nghiên cứu
Bước 5: Bảng câu hỏi chính thức được sử dụng để khảo sát và thu thập dữ liệu từ thị trường với cỡ mẫu tối thiểu là 300 gồm những người đã và đang sử dụng SST của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Bước 6: Dữ liệu thu thập về được làm sạch và phân tích bằng phần mềm SPSS và phần mềm AMOS bằng các kỹ thuật: thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA), phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), phân tích sự khác biệt trung bình
Bước 7: Diễn giải các kết quả thu được sau quá trình phân tích, từ đó đưa ra kết luận và đề xuất các kiến nghị phù hợp.
THIẾT KẾ THANG ĐO
Các thang đo của các khái niệm trong mô hình nghiên cứu đề xuất được kế thừa và hiệu chỉnh từ các thang đo của các nghiên cứu trước đây Sau đó hiệu chỉnh lại từ ngữ cho dễ hiểu và phù hợp với ngữ cảnh
Các biến quan sát được sử dụng để đo lường các khái niệm liên quan được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ, cụ thể như sau:
• Lựa chọn “1” tương ứng với mức độ “Hoàn toàn không đồng ý”
• Lựa chọn “2” tương ứng với mức độ “Không đồng ý”
• Lựa chọn “3” tương ứng với mức độ “Không có ý kiến”
• Lựa chọn “4” tương ứng với mức độ “Đồng ý”
• Lựa chọn “5” tương ứng với mức độ “Hoàn toàn đồng ý”
Các thang đo trong nghiên cứu này được kế thừa từ những nghiên cứu trước Cụ thể khái niệm chất lượng dịch vụ của công nghệ tự phục vụ kế thừa từ thang đo
SSTQUAL (Lin & Hsieh, 2011) gồm 7 yếu tố và 24 biến quan sát, giá trị cảm nhận được kế thừa từ Zeithaml và cộng sự (2002) gồm 3 biến quan sát, sự hài lòng của khách hàng được kế thừa từ (Ghosh, 2020) gồm 3 biến quan sát và những thang đo này có hiệu chỉnh từ ngữ cho dễ hiểu và phù hợp với bối cảnh
STT Yếu tố Thành Phần Biến quan sát
(Chất lượng dịch vụ công nghệ tự phục vụ)
Tôi có thể hoàn thành dịch vụ của mình với các SST của ngân hàng trong thời gian ngắn
2 Quy trình dịch vụ của các SST của ngân hàng rõ ràng
3 Sử dụng các SST của ngân hàng đòi hỏi ít nỗ lực
4 Tôi có thể hoàn thành tốt dịch vụ của mình với các SST của ngân hàng
5 Mỗi hạng mục / chức năng dịch vụ của các SST của ngân hàng không có lỗi
Hoạt động của các SST của ngân hàng rất thú vị
7 Tôi cảm thấy tốt khi có thể sử dụng các SST của ngân hàng
8 Các SST của ngân hàng có các chức năng bổ sung thú vị
9 Các SST của ngân hàng cung cấp cho tôi tất cả thông tin liên quan
Tôi cảm thấy như quyền riêng tư của mình được bảo vệ với các SST của ngân hàng
11 Các SST của ngân hàng có đầy đủ các tính năng bảo mật
Các SST không chia sẻ thông tin cá nhân của tôi với các cơ sở dữ liệu trang web khác
Tôi cảm thấy an toàn trong các giao dịch của mình với các SST của ngân hàng
Chính sách bảo mật rõ ràng được nêu khi tôi sử dụng các SST của ngân hàng
Bố cục của các SST của ngân hàng rất hấp dẫn về mặt thẩm mỹ
Các ngân hàng dường như sử dụng công nghệ cập nhật để phát triển các SST
Ngân hàng cung cấp các SST được nhiều người biết đến
18 Ngân hàng cung cấp các SST có danh tiếng tốt
Các SST của ngân hàng có giờ hoạt động thuận tiện cho khách hàng
20 Sử dụng các SST của ngân hàng thật dễ dàng và thuận tiện
21 Ngân hàng luôn có đại diện dịch vụ khách hàng trực tuyến
Các SST của ngân hàng hiểu nhu cầu cụ thể của tôi
23 Các SST của ngân hàng là lợi ích tốt nhất của tôi
24 Các SST của ngân hàng có các tính năng được cá nhân hóa cho tôi
Nói chung, giá trị tổng thể mà tôi nhận được từ việc sử dụng các SST của ngân hàng này đáng để tôi bỏ thời gian và công sức
Những gì tôi thu được từ các SST của ngân hàng nhiều hơn những gì tôi đã bỏ ra
27 Tôi đánh giá cao các SST của ngân hàng
Các dịch vụ SST do ngân hàng cung cấp vượt quá mong đợi của tôi
(Sự hài lòng của khách hàng)
Lựa chọn sử dụng các SST của ngân hàng là một lựa chọn khôn ngoan
30 Nhìn chung, tôi hài lòng khi sử dụng các SST của ngân hàng
3.2.2.1 Nghiên cứu định tính sơ bộ
Nghiên cứu định tính sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp phỏng vấn sâu Việc phỏng vấn sâu nhằm kiểm tra mức độ hiểu của đối tượng được phỏng vấn đối với nội dung thang đo nháp 1 được kế thừa từ các nghiên cứu trước (Bảng 3.1) để bổ sung, chỉnh sửa từ ngữ hoặc loại bỏ một số biến quan sát không phù hợp, từ đó hình thành nên bảng câu hỏi phục vụ cho quá trình nghiên cứu chính thức (xem PHỤ LỤC 2)
Trong giai đoạn nghiên cứu định tính sơ bộ cần 5 đáp viên tham gia, phương pháp được dùng trong nghiên cứu định đính sơ bộ là phỏng vấn sâu, phỏng vấn từng người bằng kỹ thuật trao đổi, thảo luận dựa trên bảng thang đo được kế thừa (kết quả xem PHỤ LỤC 3) Tiêu chí lựa chọn tham gia quá trình nghiên cứu định tính sơ bộ là các cá nhân là nhân viên, chuyên viên của các ngân hàng thương mại Việt Nam
Kết quả phỏng vấn đạt được như sau:
- Thang đo Chức năng (Functionality): 3 câu chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 5 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 6 biến quan sát Sau khi thảo luận đã cho rằng một biến quan sát của thang đo Sự thích thú (Enjoyment) mang hàm ý của chức năng nên đã chuyển từ thang đo sự thích thú sang thang đo chức năng
- Thang đo Sự thích thú (Enjoyment): 2 câu chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 4 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 3 biến quan sát Một biến quan sát thuộc thang đo mang hàm ý phù hợp với thang đo chức năng nên đã được đưa sang thang đo chức năng
- Thang đo Sự bảo mật (Security): 2 câu chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 5 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 5 biến quan sát
- Thang đo Thiết kế (Design): 1 câu chỉnh sửa từ ngữ, bổ sung câu từ Thang đo gốc gồm 2 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 2 biến quan sát
- Thang đo Sự đảm bảo (Assurance): 1 câu được chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 2 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 2 biến quan sát
- Thang đo Sự tiện lợi (Convenience): 2 câu chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 3 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 3 biến quan sát
- Thang đo Sự tuỳ chỉnh (Customization): 1 câu chỉnh sửa từ ngữ, câu từ Thang đo gốc gồm 3 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 3 biến quan sát
- Thang đo Giá trị cảm nhận (Perceived Value): giữ nguyên các câu Thang đo gốc gồm 3 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 3 biến quan sát
- Thang đo Sự hài lòng của khách hàng (Customer Satisfaction): giữ nguyên các câu Thang đo gốc gồm 3 biến quan sát, sau nghiên cứu định tính sơ bộ có 3 biến quan sát
3.2.2.2 Hình thành thang đo nháp 2
Sau khi có kết quả phỏng vấn sâu từ nghiên cứu sơ bộ định tính, thang đo nháp 2 được hình thành và được mã hoá (xem Bảng 3.2) Thang đo này được dùng cho bước nghiên cứu định lượng sơ bộ Mẫu định lượng sơ bộ đã thu thập là 90 quan sát, thu thập bằng cách gửi bảng câu hỏi được tạo bởi Microsoft Form tại địa chỉ https://forms.office.com/r/L31iQvspUr cho người thân, bạn bè, đồng nghiệp qua các kênh mạng xã hội như Facebook, Zalo (Chi tiết xem PHỤ LỤC 4)
STT THANG ĐO MÃ HOÁ
Chất lượng dịch vụ công nghệ tự phục vụ
1 Tôi có thể hoàn thành dịch vụ của mình với các SST của ngân hàng trong thời gian ngắn FUN1
2 Quy trình thao tác dịch vụ của các SST của ngân hàng rõ ràng FUN2
3 Sử dụng các SST của ngân hàng không quá khó khăn đối với tôi FUN3
4 Tôi có thể sử dụng tốt các dịch vụ ngân hàng của mình với các
SST của ngân hàng FUN4
5 Mỗi hạng mục / chức năng dịch vụ của các SST của ngân hàng không có lỗi FUN5
6 Các SST của ngân hàng cung cấp cho tôi tất cả thông tin liên quan FUN6
Sự thích thú (Enjoyment) ENJ
7 Hoạt động của các SST của ngân hàng rất thú vị ENJ1
8 Tôi cảm thấy tốt khi có thể sử dụng các SST của ngân hàng ENJ2
9 Các SST của ngân hàng có chức năng bổ sung để đáp ứng tốt nhu cầu liên quan tài sản của tôi ENJ3
Sự bảo mật (Security) SEC
10 Tôi cảm thấy như quyền riêng tư của mình được bảo vệ với các SST của ngân hàng SEC1
11 Các SST của ngân hàng có đầy đủ các tính năng bảo mật SEC2
12 Các SST không chia sẻ thông tin cá nhân của tôi với các cơ sở dữ liệu khác SEC3
13 Tôi cảm thấy an toàn trong khi thực hiện các giao dịch của mình với các SST của ngân hàng SEC4
14 Chính sách bảo mật rõ ràng được nêu khi tôi sử dụng các SST của ngân hàng SEC5
15 Bố cục của các SST ưu tiên sự rõ ràng, logic, hấp dẫn về mặt thẩm mỹ và đảm bảo nhận diện thương hiệu DES1
16 Các ngân hàng dường như sử dụng công nghệ cập nhật để phát triển các SST DES2
Sự đảm bảo (Assurance) ASS
17 Ngân hàng cung cấp các SST được nhiều người biết đến ASS1
18 Ngân hàng cung cấp các SST có danh tiếng/uy tín tốt trên thị trường ASS2
Sự tiện lợi (Convenience) CON
19 Các SST của ngân hàng có thời gian và địa điểm hoạt động thuận tiện cho khách hàng CON1
20 Thao tác sử dụng SST của ngân hàng thật dễ dàng và thuận tiện CON2
21 Ngân hàng luôn có đại diện dịch vụ khách hàng trực tuyến CON3
Sự tuỳ chỉnh (Customization) CUS
22 Các SST của ngân hàng hiểu nhu cầu cụ thể của tôi CUS1
23 Các SST của ngân hàng là lợi ích tốt nhất của tôi CUS2
24 Các SST của ngân hàng có các tính năng được cá nhân hóa cho tôi CUS3
Giá trị cảm nhận (Perceived Value) PV
Nói chung, giá trị tổng thể mà tôi nhận được từ việc sử dụng các SST của ngân hàng này đáng để tôi bỏ thời gian và công sức
26 Những gì tôi thu được từ các SST của ngân hàng nhiều hơn những gì tôi đã bỏ ra PV2
27 Tôi đánh giá cao các SST của ngân hàng PV3
Sự hài lòng của khách hàng (Customer Satisfaction) CS
28 Các dịch vụ SST do ngân hàng cung cấp vượt quá mong đợi của tôi CS1
29 Lựa chọn sử dụng các SST của ngân hàng là một lựa chọn khôn ngoan CS2
30 Nhìn chung, tôi hài lòng khi sử dụng các SST của ngân hàng CS3
3.2.3 Thiết kế phiếu khảo sát
THIẾT KẾ MẪU
Chọn mẫu là khâu rất quan trọng trong việc quyết định chất lượng tốt hay xấu, thành công hay thất bại của kết quả nghiên cứu Việc cần phải làm là đảm bảo độ tin cậy của kết quả nghiên cứu, đồng thời cũng phải thuận tiện cho việc lấy mẫu
Tổng thể nghiên cứu: là tất cả những khách hàng của các ngân hàng thương mại tại
Khung chọn mẫu: là những người đã và đang sử dụng SST của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam
Mẫu nghiên cứu được lấy theo phương pháp thuận tiện bằng cách gửi bảng câu hỏi qua mạng xã hội hoặc phát trực tiếp đến người thân, bạn bè, đồng nghiệp và những người được giới thiệu Ưu điểm của phương pháp này là tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc thu thập dữ liệu, vì mỗi đối tượng có thể sử dụng nhiều công nghệ tự phục vụ tại các ngân hàng khác nhau.
Việc xác định kích thước mẫu là tối quan trọng trong nghiên cứu khoa học, nhưng cũng rất khó khăn Một cách tiếp cận đơn giản là dựa vào kích thước mẫu của các nghiên cứu trước đó có chủ đề tương tự Tuy nhiên, cũng có nhiều quan điểm khác nhau về cách lựa chọn kích thước mẫu, đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải cân nhắc cẩn thận.
Dựa theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2006) về kích thước mẫu dự kiến, theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến được quan sát Do đó kích thước mẫu trong nghiên cứu là: 5 x 30 = 150 quan sát Đối với phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM): Kích thước mẫu tối thiểu là
200 quan sát và tỷ lệ quan sát/biến đo lường tối thiểu là 5 quan sát/1 biến đo lường, tốt hơn là tỷ lệ 10:1 hoặc 20:1 Từ những điều kiện trên, chọn tỷ lệ quan sát/biến đo lường là 10:1 Trong nghiên cứu có 30 biến đo lường, vì vậy kích thước mẫu tối thiểu yêu cầu là: 30 x 10 = 300 quan sát.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ
Nghiên cứu sơ bộ định lượng được thực hiện với 90 quan sát được khảo sát trực tuyến thông qua mạng xã hội (Chi tiết xem PHỤ LỤC 4) Thời gian khảo sát: 04/07/2021 - 20/07/2021 Ở phần nghiên cứu sơ bộ định lượng này sẽ trình bày phần kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) Mục đích của nghiên cứu sơ bộ định lượng để kiểm tra mô hình nghiên cứu có phù hợp (sơ bộ) thông qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá của dữ liệu thị trường hay không Để tiếp tục có hiệu chỉnh thang đo hay mô hình cho phù hợp Đánh giá sơ bộ độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của các thang đo, kết quả cho thấy biến quan sát của thang đo chức năng (FUN3) có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn Cronbach's Alpha của nhóm chức năng nên có thể loại biến quan sát FUN3, tuy nhiên do tương quan biến-tổng lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha của nhóm đã đủ tiêu chuẩn ở mức 0.878 nên sẽ giữ lại biến quan sát này trong nghiên cứu chính thức Các thang đo còn lại chức năng (trừ FUN3), sự thích thú, sự bảo mật, thiết kế, sự đảm bảo, sự tiện lợi, sự tuỳ chỉnh, giá trị cảm nhận, sự hài lòng của khách hàng đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và các biến quan sát của các thang đo này đều có tương quan biến-tổng lớn hơn 0,3 Do đó có thể kết luận các thang đo này đều đạt độ tin cậy ở cỡ mẫu 90 quan sát
Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo được trình bày chi tiết trong PHỤ LỤC
5 Đánh giá sơ bộ nhân tố khám phá (EFA):
Thực hiện phân tích sơ bộ nhân tố khám phá với việc sử dụng phép trích Principal Axis Factoring kết hợp với phép xoay Promax theo tiêu chí số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) với 30 biến quan sát ở lần thứ nhất cho kết quả biến quan sát FUN3 không đạt yêu cầu do có trọng số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn 0,5 Tiến hành loại biến quan sát FUN3 và thực hiện lại phân tích sơ bộ nhân tố khám phá lần 2
Kết quả phân tích sơ bộ nhân tố khám phá lần 2 (đã bỏ biến quan sát FUN3) cho thấy tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu vì có trọng số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố lớn hơn 0,5 đồng thời kết quả cho thấy 8 nhân tố được trích ra với tổng phương sai trích bằng 60,876% > 50%, hệ số KMO bằng 0,791 > 0,5 và kiểm định Bartllet có p < 0,05, vì vậy phân tích nhân tố được xem là thích hợp ứng với cỡ mẫu
90 Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 và 2 được trình bày chi tiết trong PHỤ LỤC 5 Đồng thời, kết quả cho thấy có 2 nhân tố (Thiết kế và Sự đảm bảo) được gom lại thành 1 nhân tố mới Việc gom nhóm có thể lý giải vì việc dịch thuật mang ý nghĩa khá trừu tượng đối với bản thân người thực hiện khảo sát vì theo thang đo trong nhân tố Thiết kế (Design) có mang ý nghĩa nhận diện thương hiệu của ngân hàng, điều này nói lên việc thiết kế của công nghệ tự phục vụ của ngân hàng đó cũng mang ý nghĩa về sự uy tín cũng như nhiều người biết đến của bản thân ngân hàng mà người thực hiện khảo sát đang sử dụng, điều mà nhân tố Sự đảm bảo (Assurance) nêu lên thông qua các biến quan sát Lý giải theo hướng định lượng nguyên nhân có thể do 2 nhân tố này có số lượng biến quan sát ít (chỉ có 2 biến quan sát ở từng nhân tố), số lượng mẫu nhỏ (90 mẫu đối với nghiên cứu sơ bộ) đều là nguyên nhân có thể khiến cho việc phân tích cho kết quả gom nhóm nhân tố lại với nhau Tuy nhiên về mặt lý thuyết 2 nhân tố trên là 2 khái niệm hoàn toàn khác nhau nên tác giả vẫn giữ riêng 2 nhân tố này cho nghiên cứu chính thức để tiến hành đánh giá chính xác hơn
Mục đích phân tích EFA ở đây là để xem xét mối quan hệ giữa các biến ở tất cả các nhóm (các nhân tố) khác nhau nhằm phát hiện ra những biến quan sát tải lên nhiều nhân tố hoặc các biến quan sát bị phân sai nhân tố ban đầu Tuy nhiên, tác giả cũng xem xét nội dung của biến quan sát FUN3 dù không đạt đánh giá sơ bộ nhân tố khám phá EFA nhưng sẽ giữ lại biến quan sát này cho nghiên cứu chính thức với số lượng mẫu quan sát lớn hơn Việc áp dụng nghiên cứu định lượng sơ bộ sẽ giúp ích về độ tin cậy của thang đo, các biến quan sát được xem xét với nội dung, cải thiện kịp thời thang đo nếu chưa phù hợp từ đó nghiên cứu chính thức sẽ có độ tin cậy và chính xác cao hơn
Tóm lại, mục đích của nghiên cứu sơ bộ định lượng là để kiểm tra mô hình nghiên cứu có phù hợp thông qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) của dữ liệu thị trường hay không Kết quả nghiên cứu sơ bộ định lượng đã cho thấy mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu thị trường, vì vậy tiếp tục tiến hành nghiên cứu chính thức.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC
4.2.1 Kết quả thống kê mô tả
Bộ mẫu dữ liệu được thu thập theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện và thời gian lấy mẫu là 2 tháng (tháng 7 – 8, năm 2021) Vì tình hình dịch bệnh Covid-19 diễn biến phức tạp trên cả nước, do đó tác giả thực hiện khảo sát bằng cách tạo bảng câu hỏi chi tiết trực tuyến bằng ứng dụng Microsoft Form tại 3 địa chỉ: https://forms.office.com/r/L31iQvspUr; https://forms.office.com/r/ppUqJac7NQ; https://forms.office.com/r/dFgMKqxzYj (vì mỗi phiếu khảo sát trực tuyến của Microsoft Form phiên bản miễn phí chỉ cho phép tối đa 200 lượt người trả lời) và gửi đến các đáp viên với liên kết trên các mạng xã hội Mẫu thu thập được gồm 496 quan sát Sau khi kiểm tra có 28 quan sát không hợp lệ (các quan sát được đánh giống nhau cho tất cả các câu hỏi, đối tượng trả lời cho có lệ) Kết quả thu được cuối cùng là 468 quan sát Do vậy, phần nghiên cứu định lượng chính thức sẽ được thực hiện với 468 quan sát
Thống kê mô tả dữ liệu ngân hàng được đáp viên sử dụng được tóm tắt qua Bảng 4.1
Bảng 4.1: Thống kê mô tả theo ngân hàng được đáp viên sử dụng
STT Ngân hàng Tần suất Phần trăm
1 BIDV - Ngân hàng TMCP Đầu Tư và Phát Triển
2 Vietcombank - Ngân hàng TMCP Ngoại Thương
3 Techcombank – Ngân hàng TMCP Kỹ Thương
4 ACB –Ngân hàng TMCP Á Châu 50 10.7
5 TPBank– Ngân hàng Thương mại Cổ phần Tiên
6 OCB - Ngân hàng TMCP Phương Đông 54 11.5
7 Sacombank– Ngân hàng TMCP Sài Gòn Thương
8 VPBank– Ngân hàng TMCP Việt Nam Thịnh
9 HDBank - Ngân hàng TMCP Phát Triển TP.HỒ
10 Đông Á Bank - Ngân hàng TMCP Đông Nam Á 16 3.4
11 Eximbank - Ngân hàng TMCP Xuất Nhập Khẩu
Theo tác giả luận văn, kết quả mô tả mẫu theo các thông tin nhân khẩu học gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, tần suất sử dụng và thu nhập được tổng hợp và trình bày trong Bảng 4.2 của luận văn.
Bảng 4.2: Thống kê mô tả thông tin mẫu nghiên cứu Đặc điểm Biến Tần suất Phần trăm
Tình trạng hôn nhân Độc thân 316 67.5% Đã kết hôn 152 32.5%
Tần suất sử dụng Ít hơn 5 lần 79 16.9%
Thu nhập Dưới 7 triệu đồng 54 11.5%
Từ 7 đến dưới 15 triệu đồng 178 38.0%
Từ 15 đến dưới 30 triệu đồng 149 31.8%
Từ 30 đến dưới 50 triệu đồng 61 13.0%
Từ 50 đến dưới 100 triệu đồng 17 3.6%
Giới tính: khá cân đối giữa nam và nữ, số lượng đáp viên nam là 228 (48,7%), số lượng nữ là 240 (51,3%) Độ tuổi: các đáp viên tập trung nhiều nhất trong độ tuổi từ 18 đến 30 tuổi với 309 đáp viên (66%), kế đến là 117 đáp viên thuộc nhóm tuổi từ 31 đến 45 tuổi (25%), 33 đáp viên thuộc nhóm tuổi 46 đến 55 tuổi (7,1%), 5 đáp viên thuộc nhóm tuổi từ 56 đến
60 (1,1%), dưới 18 tuổi có 4 đáp viên (0,9%), không có đáp viên trên 60 tuổi
Trình độ học vấn: hầu hết các đáp viên có trình độ cao đẳng/ đại học với số lượng là
Có 377 đáp viên tham gia khảo sát, chiếm 80,6% Trong số đó, 50 đáp viên có trình độ trên đại học, chiếm 10,7% Các nhóm trình độ khác bao gồm: trung học phổ thông: 27 đáp viên (5,8%); trung học cơ sở: 9 đáp viên (1,9%); tiểu học: 1 đáp viên (0,2%); chưa có bằng cấp: 4 đáp viên (0,9%).
Tình trạng hôn nhân: có 316 đáp viên đang độc thân (67.5%), có 152 đáp viên đã kết hôn (32,5%)
Tần suất sử dụng sản phẩm: Thường xuyên nhất là từ 5 đến 10 lần mỗi tháng (42,9%), tiếp theo là từ 10 đến 20 lần mỗi tháng (29,5%) Có 16,9% người dùng sử dụng ít hơn 5 lần mỗi tháng, và có 11,2% người sử dụng trên 20 lần mỗi tháng.
Thu nhập: mức thu nhập của đáp viên tập trung nhiều nhất ở hai nhóm có thu nhập trung bình từ 7 đến dưới 15 triệu đồng với 178 đáp viên (38%) và từ 15 triệu đồng đến dưới 30 triệu đồng mỗi tháng với 149 đáp viên (31,8%), thu nhập trung bình dưới
7 triệu mỗi tháng là 54 đáp viên (11,5%), từ 30 đến dưới 50 triệu đồng mỗi tháng là
61 đáp viên (13%), từ 50 đến dưới 100 triệu đồng mỗi tháng là 17 đáp viên (3,6%), và cuối cùng là trên 100 triệu mỗi tháng có 9 đáp viên (1,9%)
Với thống kê trung bình, chúng ta sẽ dựa vào giá trị mean là chủ yếu So sánh giá trị mean này nằm ở khoảng nào trong thang đo Likert Theo nguyên tắc toán học, nếu giá trị trung bình làm tròn tới số nguyên đầu tiên gần mức giá trị nào của thước đo Likert nhất, chúng ta sẽ đánh giá nó ở mức giá trị đó
Chúng ta sẽ có các đoạn giá trị:
• 1.00 – 1.49 (làm tròn thành 1): Rất không đồng ý
• 1.50 – 2.49 (làm tròn thành 2): Không đồng ý
• 2.50 – 3.49 (làm tròn thành 3): Trung lập
• 4.50 – 5.00 (làm tròn thành 5): Rất đồng ý
Bảng 4.3: Thống kê trung bình
Tên biến Mô tả Trung bình GTNN GTLN Độ lệch chuẩn
Tôi có thể hoàn thành dịch vụ của mình với các SST của ngân hàng trong thời gian ngắn 3.8 1 5 0.884
FUN2 Quy trình thao tác dịch vụ của các
SST của ngân hàng rõ ràng 3.77 1 5 0.851
FUN3 Sử dụng các SST của ngân hàng không quá khó khăn đối với tôi 3.73 1 5 0.942 FUN4
Tôi có thể sử dụng tốt các dịch vụ ngân hàng của mình với các SST của ngân hàng
Mỗi hạng mục / chức năng dịch vụ của các SST của ngân hàng không có lỗi
FUN6 Các SST của ngân hàng cung cấp cho tôi tất cả thông tin liên quan 3.71 1 5 0.894
ENJ1 Hoạt động của các SST của ngân hàng rất thú vị 3.66 1 5 0.915
ENJ2 Tôi cảm thấy tốt khi có thể sử dụng các SST của ngân hàng 3.69 1 5 0.887
Các SST của ngân hàng có chức năng bổ sung để đáp ứng tốt nhu cầu liên quan tài sản của tôi 3.69 1 5 0.893 SEC1
Tôi cảm thấy như quyền riêng tư của mình được bảo vệ với các SST của ngân hàng 3.86 1 5 0.573
SEC2 Các SST của ngân hàng có đầy đủ các tính năng bảo mật 3.78 1 5 0.952
Các SST không chia sẻ thông tin cá nhân của tôi với các cơ sở dữ liệu khác 3.73 1 5 0.944
Tôi cảm thấy an toàn trong khi thực hiện các giao dịch của mình với các
Chính sách bảo mật rõ ràng được nêu khi tôi sử dụng các SST của ngân hàng 3.74 1 5 0.951
Bố cục của các SST ưu tiên sự rõ ràng, logic, hấp dẫn về mặt thẩm mỹ và đảm bảo nhận diện thương hiệu
Các ngân hàng dường như sử dụng công nghệ cập nhật để phát triển các SST
ASS1 Ngân hàng cung cấp các SST được nhiều người biết đến 4.07 1 5 0.757
ASS2 Ngân hàng cung cấp các SST có danh tiếng/uy tín tốt trên thị trường 4.01 1 5 0.726
CON1 Các SST của ngân hàng có thời gian và địa điểm hoạt động thuận tiện cho khách hàng
CON2 Thao tác sử dụng SST của ngân hàng thật dễ dàng và thuận tiện 3.82 1 5 0.904
CON3 Ngân hàng luôn có đại diện dịch vụ khách hàng trực tuyến 3.77 1 5 0.953
CUS1 Các SST của ngân hàng hiểu nhu cầu cụ thể của tôi 3.84 1 5 0.858
CUS2 Các SST của ngân hàng là lợi ích tốt nhất của tôi 3.88 1 5 0.873
CUS3 Các SST của ngân hàng có các tính năng được cá nhân hóa cho tôi 3.87 1 5 0.899
Nói chung, giá trị tổng thể mà tôi nhận được từ việc sử dụng các SST của ngân hàng này đáng để tôi bỏ thời gian và công sức
Những gì tôi thu được từ các SST của ngân hàng nhiều hơn những gì tôi đã bỏ ra 4.12 2 5 0.772
PV3 Tôi đánh giá cao các SST của ngân hàng 4.14 1 5 0.779
CS1 Các dịch vụ SST do ngân hàng cung cấp vượt quá mong đợi của tôi
CS2 Lựa chọn sử dụng các SST của ngân hàng là một lựa chọn khôn ngoan
CS3 Nhìn chung, tôi hài lòng khi sử dụng các SST của ngân hàng 4.13 1 5 0.67
4.2.3 Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
Trong nghiên cứu này có 9 thang đo của 3 khái niệm nghiên cứu, đó là:
1 Chức năng (ký hiệu là FUN)
2 Sự thích thú (ký hiệu là ENJ)
3 Sự bảo mật (ký hiệu là SEC)
4 Thiết kế (ký hiệu là DES)
5 Sự đảm bảo (ký hiệu là ASS)
6 Sự tiện lợi (ký hiệu là CON)
7 Sự tuỳ chỉnh (ký hiệu là CUS)
8 Giá trị cảm nhận (ký hiệu là PV)
9 Sự hài lòng của khách hàng (ký hiệu là CS)
Các thang đo của các khái niệm này được đánh giá thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và tương quan biến-tổng
Sau khi thực hiện đánh giá độ tin cậy của các thang đo, kết quả cho thấy biến quan sát của thang đo chức năng (FUN5) có tương quan biến-tổng nhỏ hơn 0,3 nên đã loại biến quan sát FUN5 ra khỏi các thang đo Ta thấy ở phân tích định lượng sơ bộ đã cho kết quả loại biến FUN3 với ý nghĩa của biến quan sát là việc sử dụng các SST của ngân hàng không quá khó khăn với người sử dụng Việc có sự sai lệch này có thể giải thích vì ở nghiên cứu sơ bộ, số lượng mẫu quan sát ít và đáp viên khảo sát của nghiên cứu sơ bộ có độ tuổi thuộc nhóm cao (từ 31 tuổi trở lên) chiếm đa số, điều này ảnh hưởng khá nhiều đến hành vi sử dụng công nghệ và thao tác sử dụng, gây khó khăn trong quá trình sử dụng Những người lớn tuổi và ít tiếp xúc thường xuyên với công nghệ sẽ khó phân biệt việc thao tác sử dụng gây khó khăn với việc công nghệ đó có lỗi hay không
Các thang đo còn lại chức năng (trừ FUN5), sự thích thú, sự bảo mật, thiết kế, sự đảm bảo, sự tiện lợi, sự tuỳ chỉnh, giá trị cảm nhận, sự hài lòng của khách hàng đều có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và các biến quan sát của các thang đo này đều có tương quan biến-tổng lớn hơn 0,3, do đó có thể kết luận các thang đo này đều đạt độ tin cậy
Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo được trình bày trong Bảng 4.4
Bảng 4.4: Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo
Cronbach’s Alpha nếu xoá biến
Perceived Value (Giá trị cảm nhận) 0,811
Customer Satisfaction (Sự hài lòng của khách hàng) 0,797
(Nguồn: tính toán của tác giả luận văn)
4.2.4 Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi đánh giá độ tin cậy của các thang đo của các khái niệm nghiên cứu, các thang đo đạt độ tin cậy sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khám phá
Thực hiện phân tích nhân tố khám phá với việc sử dụng phép trích Principal Axis Factoring kết hợp với phép xoay Promax theo tiêu chí số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố (dừng ở nhân tố) có Eigenvalue tối thiểu bằng 1 (≥ 1) với 29 biến quan sát (đã loại biến quan sát FUN5 ở trên) ở lần thứ nhất cho kết quả biến quan sát SEC1 không đạt yêu cầu do có trọng số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố nhỏ hơn 0,5 Biến quan sát SEC1 mang ý nghĩa về quyền riêng tư của khách hàng được bảo vệ bởi các SST của ngân hàng, việc biến quan sát SEC1 không được phát hiện và loại bỏ ở phân tích định lượng sơ bộ là vì những đáp viên tham gia khảo sát ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ hầu hết đều đồng ý với quan điểm này, họ tin tưởng vào việc bảo mật thông tin khách hàng của ngân hàng mà họ đang sử dụng Tuy nhiên, điều này không đồng nghĩa với việc số lượng mẫu tăng lên khi phân tích định lượng chính thức và kết quả phân tích nhân tố khám phá cho kết quả loại biến quan sát SEC1 Việc kết quả cho rằng biến SEC1 không đạt yêu cầu khi phân tích kết quả là vì hầu hết đáp viên không tin tưởng hoàn toàn vào việc thông tin cá nhân của mình được đảo bảm hoàn toàn khi sử dụng công nghệ tự phục vụ mà những thông tin này hoàn toàn có thể được ngân hàng dùng để phân tích hành vi và chăm sóc khách hàng hoặc đưa ra những chương trình tiếp thị phù hợp Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần thứ nhất, kiểm định KMO và kiểm định Bartlett được trình bày trong trong PHỤ LỤC 6
Tiến hành loại biến quan sát SEC1 và thực hiện lại phân tích nhân tố khám phá lần thứ hai
Kết quả phân tích nhân tố khám phá cuối cùng cho kết quả kiểm định KMO có hệ số bằng 0,849 > 0,5 nên phân tích nhân tố là phù hợp, kiểm định Bartllet có Sig (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể Tại mức giá trị Eigenvalue = 1,008 (>1), phân tích EFA trích được 9 nhân tố (bằng với nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất) Tổng phương sai trích: Extraction Sums of Squared Loadings (Cumulative %) bằng 60,537% > 50%, điều này chứng tỏ 60.537% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 9 nhân tố và hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, như vậy các biến quan sát này đều có ý nghĩa đóng góp vào mô hình Kết quả phân tích nhân tố khám phá cuối cùng được trình bày ở Bảng 4.5, kiểm định KMO và kiểm định Bartlett được trình bày chi tiết trong PHỤ LỤC 6
Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần cuối
Extraction Method: Principal Axis Factoring
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations
Kết quả phân tích nhân tố khám phá lần cuối cùng (sau khi đã loại 2 biến quan sát ở các lần đánh giá độ tin cậy thang đo và phân tích nhân tố khám phá trước), cho thấy có 9 nhân tố được trích ra bao gồm 28 biến quan sát Sau đây sẽ tiến hành đặt tên cho các nhân tố này:
• Nhân tố 1: Bao gồm năm biến quan sát FUN4, FUN3, FUN1, FUN6, FUN2 Năm biến quan sát này thuộc thang đo chức năng
• Nhân tố 2: Bao gồm bốn biến quan sát SEC5, SEC3, SEC4, SEC2 Bốn biến quan sát này thuộc thang đo sự bảo mật
• Nhân tố 3: Bao gồm ba biến quan sát CUS1, CUS2, CUS3 Ba biến quan sát này thuộc thang đo sự tuỳ chỉnh
• Nhân tố 4: Bao gồm ba biến quan sát CON1, CON2, CON3 Ba biến quan sát này thuộc thang đo sự tiện lợi
• Nhân tố 5: Bao gồm ba biến quan sát ENJ1, ENJ2, ENJ3 Ba biến quan sát này thuộc thang đo sự thích thú
• Nhân tố 6: Bao gồm ba biến quan sát CS2, CS1, CS3 Ba biến quan sát này thuộc thang đo sự hài lòng của khách hàng
• Nhân tố 7: Bao gồm ba biến quan sát PV2, PV1, PV3 Ba biến quan sát này thuộc thang đo giá trị cảm nhận
• Nhân tố 8: Bao gồm hai biến quan sát DES1, DES2 Hai biến quan sát này thuộc thang đo thiết kế
• Nhân tố 9: Bao gồm hai biến quan sát ASS2, ASS1 Hai biến quan sát này thuộc thang đo sự đảm bảo
Sau khi đánh giá các thang đo, kết quả cho thấy:
• Tất cả các thang đo của các khái niệm nghiên cứu đều đạt độ tin cậy (Cronbach’s Alpha > 0,6)
• Có 9 nhân tố được trích ra phù hợp với giả thuyết ban đầu gồm 9 khái niệm đơn hướng đều đạt được giá trị phân biệt
• Các biến quan sát trong cùng một nhân tố mà chúng là các biến đo lường đều có hệ số tải cao lên nhân tố đó (> 0,5) và thấp lên các nhân tố còn lại (< 0,5), do đó các thang đo này đều đạt giá trị hội tụ
Vì vậy, có thể kết luận các thang đo của các khái niệm nghiên cứu đều đạt độ tin cậy và độ giá trị Bước tiếp theo, 28 biến quan sát của 9 thang đo này sẽ được đưa vào phân tích nhân tố khẳng định (CFA)
4.2.5 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA)