những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại ngân hàng thương mại cổ phần ngoại thương việt nam vietcombank

Tôi cam kết đề tài “Những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ ngânhàng số tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt NamVietcombank” là công trình nghiên cứu của riêng tôi

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Sự cấp thiết của nghiên cứu

Nhờ sự bứt phá của công nghệ trong kỷ nguyên 4.0, các dịch vụ của ngân hàng được phát triển trên nền tảng kỹ thuật số đang ngày càng chuyển mình ngoạn mục và liên tục được ra mắt trên thị trường Minh chứng tiêu biểu là sự xuất hiện của dịch vụ ngân hàng số (NHS) khi những lợi ích đem lại cho nền kinh tế, bản thân ngân hàng và khách hàng là vô cùng lớn (Phan Thị Cúc và cộng sự, 2022) Xét trên bình diện quốc gia, thông qua dịch vụ NHS, hệ thống tài chính có thể ngăn ngừa và phát hiện được các giao dịch bất hợp pháp Xa hơn, việc sử dụng dịch vụ NHS giúp hệ thống ngân hàng trong nước hội nhập được với các xu thế hiện đại hóa trên toàn cầu Liên quan đến hoạt động của ngân hàng thương mại (NHTM) tại Việt Nam, việc sử dụng dịch vụ NHS có thể giúp các NHTM xử lý được khối lượng giao dịch ngày càng lớn, giảm tải hoạt động tại các điểm giao dịch truyền thống Bên cạnh đó, sự phổ biến của dịch vụ NHS là cơ sở để các NHTM đa dạng hóa sản phẩm nhằm tăng sức cạnh tranh và đáp ứng mong muốn của các đối tượng khách hàng khác nhau (Kavya & Rakesh, 2022; Nguyen & Duong, 2024) Sử dụng kênh phân phối dịch vụ qua NHS cũng giúp hệ thống tài chính giảm áp lực cạnh tranh giữa các ngân hàng (Giang Hoang, 2023) Ngoài các lợi ích thiết thực nêu trên, dịch vụ này còn giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí trong công tác quản trị và điều hành hoạt động, nâng cao được năng lực công nghệ thông tin của đội ngũ nhân viên (Sardana và cộng sự, 2018; Le và cộng sự, 2023) Thêm vào đó, việc ứng dụng công nghệ trong hoạt động giao dịch có thể giúp khách hàng giảm thiểu được chi phí và thời gian so với các dịch vụ ngân hàng truyền thống (Pham, 2022).

Hiện nay, nền tảng dịch vụ NHS được phủ sóng rộng khắp ở hầu hết các NHTM tại Việt Nam như Ngân hàng thương mại cổ phần Bản Việt (VietCaptal Bank), Ngân hàng thương mại cổ phần Quân Đội (MB Bank), Ngân hàng thương mại cổ phần Kỹ thương Việt Nam (Techcombank), Ngân hàng thương mại cổ phần Việt Nam Thịnh

Vượng (VP Bank), …Trong đó phải kể đến sự xuất hiện và phát triển mạnh mẽ dịch vụ NHS tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank).

Với những đổi mới hiện đại, phù hợp với xu thế, dịch vụ NHS tại Vietcombank đã thực sự đem đến những trải nghiệm tuyệt vời và tối ưu đến khách hàng, đồng thời nâng tầm vị thế, góp phần đóng góp tích cực vào sự phát triển tại Việt Nam.

1.1.2 Tổng quan các nghiên cứu trước

Trên thực tế, để dịch vụ NHS phát triển bền vững, các NHTM nói chung và Vietcombank nói riêng cần xác định được những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS của khách hàng Hiện đã có nhiều nghiên cứu được tiến hành trong và ngoài nước nhằm phân tích những nhân tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ NHS, từ đó đưa ra các giải pháp để nâng cao chất lượng dịch vụ và đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019) cho thấy việc tiếp cận dịch vụ qua NHS bị tác động bởi 3 nhân tố trực tiếp là ảnh hưởng xã hội, tính hữu ích và tính bảo mật, 2 nhân tố tác động gián tiếp qua tính hữu ích là tính dễ dàng sử dụng và tính thích ứng; nghiên cứu của Nguyễn Thị Oanh (2020) đề cập nhận thức hữu ích và thái độ đối với dịch vụ có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ NHS tại Việt Nam; trong khi đó, Trần Thị Thắng và cộng sự (2022) khẳng định nhân tố thương hiệu của ngân hàng, mối quan hệ với ngân hàng, ảnh hưởng của xã hội, công nghệ và bảo mật ảnh hưởng đến việc tiếp cận NHS; Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022) đề cập các nhân tố chi phối đến quyết định dùng dịch vụ NHS Vietcombank là ảnh hưởng xã hội, uy tín của ngân hàng và điều kiện thuận lợi; Phan Thị Cúc và cộng sự (2023) khẳng định 6 yếu tố tác động giảm dần bao gồm phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ, dễ sử dụng, sự đáp ứng, sự tin cậy và sự đồng cảm đối với khách hàng lâu năm.

Bên cạch đó, các nghiên cứu nước ngoài như Yee và cộng sự (2010) cũng nhận định các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của người sử dụng là nhân tố niềm tin, thói quen và danh tiếng khi sử dụng ngân hàng trực tuyến tại Malaysia Fathima và

Muthumani (2015) chỉ ra rằng nhận thức hữu ích, cảm nhận sự tin cậy, uy tín ngân hàng và nhận thức dễ sử dụng là những nhân tố có ảnh hưởng nhất về sự chấp nhận của người dùng đến ngân hàng trực tuyến Theo De Leon (2019), nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội và niềm tin có tác động tích cực đến việc sử dụng ngân hàng di động Nghiên cứu về trải nghiệm ngân hàng kỹ thuật số từ thế hệ gen Y và gen Z của Windasari và cộng sự (2022) đề cập nhân tố tác động là giá trị kinh tế, dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, danh tiếng, đặc trưng sản phẩm và phần thưởng Gần đây nhất, Indriyarti và cộng sự (2023) kết luận nhân tố bảo mật và dễ sử dụng là 2 nhân tố tác động đến thế hệ gen Z đối với kênh phân phối NHS.

Những nghiên cứu trên đã đạt được một số phát hiện đáng kể, làm nổi bật sự quan tâm ngày càng tăng đối với lĩnh vực dịch vụ sức khỏe quốc gia (NHS) Điều này cho thấy nhu cầu cấp thiết phải hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến mô hình sử dụng dịch vụ NHS trong mỗi giai đoạn của chu kỳ kinh tế Tuy nhiên, vẫn còn nhiều lĩnh vực cần được khám phá thêm để làm sáng tỏ hoàn toàn mối quan hệ phức tạp này.

Thứ nhất , có thể thấy rằng, chưa có sự đồng thuận của các nghiên cứu trước về những nhân tố tác động đến việc sử dụng NHS do các công trình này được thực hiện trong phạm vi không gian, thời gian, quy mô mẫu quan sát và cách thức xử lý số liệu cũng khác nhau nên dẫn đến những kết quả khác nhau về việc sử dụng dịch vụ NHS.

Thứ hai , có hay không sự khác biệt trong việc sử dụng dịch vụ NHS của các đối tượng khách hàng về giới tính, độ tuổi, thu nhập cũng ít được các nghiên cứu trước quan tâm Việc khảo sát xu hướng và nhu cầu thị trường theo từng nhóm đối tượng sử dụng cũng là một bước quan trọng để ngân hàng nhìn nhận, đánh giá và cải thiện chất lượng dịch vụ NHS của mình trở nên tiện ích với mỗi bộ phận người dùng.

Thứ ba, Vietcombank đang chiếm thị phần lớn tại Việt Nam Tuy nhiên, vẫn còn ít nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại ngân hàng này.

Do đó, nghiên cứu liên quan đến đề tài tại Vietcombank là rất cần thiết nhằm tạo điều kiện để ban quản trị Vietcombank tham khảo nhằm đưa ra những chiến lược phát triển phù hợp, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và góp phần vào sự phát triển chung của đất nước.

Xuất phát từ tính cấp thiết và tổng quan các nghiên cứu trước cũng như khoảng trống nghiên cứu đã trình bày, đề tài được tác giả lựa chọn là “Những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank)” nhằm xác định những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS phù hợp với đặc thù tại Vietcombank và hoàn thiện khe hổng của các nghiên cứu trước đây.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là đánh giá những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Căn cứ vào kết quả nghiên cứu, đưa ra các khuyến nghị quản trị thiết thực nhằm nâng cao việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank của khách hàng.

Các mục tiêu cụ thể cần được giải quyết để đạt được mục tiêu tổng quát là:

Thứ nhất , xác định và đánh giá mức độ ảnh hưởng của những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

Thứ hai , đánh giá sự khác nhau về việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank của các đối tượng khách hàng về giới tính, độ tuổi và thu nhập.

Thứ ba , đưa ra các hàm ý quản trị nhằm nâng cao việc sử dụng dịch vụ NHS tại

Câu hỏi nghiên cứu

Các câu hỏi sẽ được trả lời trong nghiên cứu là:

Thứ nhất , những nhân tố nào tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại

Vietcombank? Và mức độ ảnh hưởng của những nhân tố này như thế nào?

Thứ hai , có sự khác nhau về giới tính, độ tuổi và thu nhập trong việc sử dụng dịch vụ NHS giữa các đối tượng khách hàng hay không?

Thứ ba , các hàm ý quản trị nào có thể đưa ra để đẩy mạnh việc sử dụng dịch vụ

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn là việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank của khách hàng và những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ này.

Phạm vi về không gian : Dữ liệu nghiên cứu được thu thập khảo sát từ khách hàng cá nhân tại Vietcombank.

Phạm vi về thời gian : Nghiên cứu được khảo sát trong khoảng thời gian từ tháng

12/2023 đến hết tháng 02/2024 Dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi được khảo sát trực tiếp hoặc bảng câu hỏi đã được mã hóa dưới dạng QR code.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp định tính và định lượng được kết hợp trong luận văn:

Phương pháp định tính áp dụng trong nghiên cứu nhằm xây dựng mô hình và thang đo các yếu tố trong mô hình Phỏng vấn chuyên gia và khách hàng là những phương pháp phổ biến trong giai đoạn này, với mục đích hoàn thiện mô hình, thang đo và đảm bảo tính khách quan, phù hợp với thực tiễn nghiên cứu.

Phương pháp định lượng để xử lý dữ liệu thu được từ bảng câu hỏi khảo sát khách hàng, tổng hợp và tiến hành thực hiện các kiểm định độ tin cậy của các thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy bội bằng phần mềm SPSS 25.0 nhằm xác định những nhân tố và mức độ ảnh hưởng của chúng đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank để hoàn thành các mục tiêu nghiên cứu cụ thể thứ nhất Phương pháp phân tích phương sai ANOVA cũng được sử dụng nhằm

6 xác định sự khác nhau về việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank của các đối tượng khách hàng về giới tính, độ tuổi và thu nhập để hướng đến mục tiêu nghiên cứu cụ thể thứ hai.

Ý nghĩa của nghiên cứu

Về mặt lý thuyết , kết quả luận văn góp phần kiểm định lại các lý thuyết đương đại về hành vi cụ thể như lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi tự định (TPB), lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) để thấy những nhân tố ảnh hưởng phù hợp đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Đồng thời, nghiên cứu này cũng là nền tảng góp phần bổ sung nguồn tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu tiếp theo.

Về mặt thực tiễn , luận văn đưa ra được các giải pháp điều hành nhằm tăng cường phát triển dịch vụ NHS tại Vietcombank Các khuyến nghị này có thể là nguồn tham khảo cho ban lãnh đạo ngân hàng Vietcombank trong quá trình điều hành và quản lý.

Kết cấu của luận văn

Luận văn gồm 5 chương cụ thể như sau:

Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu

Chương mở đầu nêu lý do lựa chọn đề tài và trình bày mục tiêu nghiên cứu, cũng như đặt ra các câu hỏi nghiên cứu cần được giải đáp Đối tượng và phạm vi nghiên cứu được xác định rõ ràng Phương pháp nghiên cứu được áp dụng sẽ được trình bày trong chương này, cùng với ý nghĩa và bố cục luận văn để hướng dẫn độc giả theo dõi diễn biến nghiên cứu một cách có hệ thống.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu liên quan

Chương 2 trình bày các khái niệm và lý thuyết có liên quan đến đề tài nghiên cứu Ngoài ra, nội dung quan trọng của chương 2 là lược khảo các nghiên cứu liên quan nhằm tạo nền tảng thiết lập mô hình và thang đo những nhân tố trong mô hình.

Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được trình bày trong chương này cùng với mô hình và các phương pháp được sử dụng trong nghiên cứu nhằm đạt được các mục tiêu nghiên cứu.

Bên cạnh đó, dữ liệu và cách thức thu thập cũng được đề cập trong chương 3.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 4 diễn giải kết quả về những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Chương 5 trình bày các kết luận nghiên cứu tương ứng với các mục tiêu nghiên cứu Trên cơ sở kết quả, các hàm ý quản trị cũng được đề xuất trong chương 5 Đồng thời, một số hạn chế và định hướng nghiên cứu sau này cũng được tác giả chỉ ra.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Tổng quan về dịch vụ ngân hàng số

Theo Skinner (2014), một ngân hàng trở thành NHS khi xây dựng các quy trình và cơ cấu tổ chức bằng cách sử dụng tối ưu nguồn lực kỹ thuật số để tiếp cận và hỗ trợ khách hàng, nhân viên; đồng thời NHS thể hiện trực quan và thấu hiểu khách hàng sâu sắc thông qua công nghệ.

King (2019) cho rằng: NHS là mô hình tích hợp và không ngừng phát triển các tính năng và dịch vụ từ các nền tảng mà người dùng đã quen sử dụng trong cuộc sống hàng ngày Ngoài ra, dịch vụ này còn đảm bảo bảo mật thông tin và điều chỉnh nền tảng đó tạo nên một “bộ sưu tập độc đáo và đa dạng” cho phù hợp kế hoạch tài chính của khách hàng.

Theo thời gian và nhu cầu cụ thể của từng quốc gia, dịch vụ NHS sẽ được điều chỉnh và triển khai sao cho phù hợp Trong các khái niệm được đưa ra, quan điểm của King (2019) khá tương đồng với mục tiêu nghiên cứu của tác giả, nhấn mạnh vào nhu cầu của khách hàng.

Dịch vụ NHS hoạt động như một kênh phân phối đa phương tiện, cung cấp nhiều sản phẩm tài chính và được vận hành trên nền tảng số hóa tiên tiến, mang đến sự tiện lợi tối đa cho khách hàng Điểm nổi bật của NHS là khả năng tận dụng công nghệ để thu thập và phân tích hành vi, mong muốn của khách hàng, từ đó xây dựng các giải pháp tài chính phù hợp và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng.

2.1.2 Đặc trưng dịch vụ ngân hàng số

Thứ nhất , trải nghiệm khách hàng là một tiêu chí quan trọng để nâng tầm chất lượng dịch vụ NHS (Phạm Linh Anh, 2021) Trước đây, khi khách hàng muốn thực hiện giao dịch phải đến trực tiếp chi nhánh ngân hàng Hơn nữa, khách hàng còn tốn thời gian chờ đợi, chi phí di chuyển, bị hạn chế giao dịch do ngân hàng chỉ mở cửa trong giờ hành chính, Qua thời gian, khách hàng có thể hoàn thành giao dịch ở mọi nơi chỉ với các thiết bị điện tử có kết nối mạng nhưng vẫn còn bị giới hạn một số tính năng Đến khi nền tảng NHS xuất hiện, dịch vụ này cho phép khách hàng truy cập dịch vụ 24/7, tiếp cận đa dạng các sản phẩm, tiện ích được gói gọn trên giao diện trực quan với người dùng, thông báo mới luôn được cập nhật nhanh chóng đến khách hàng Do vậy, các NHTM hiện nay có dịch vụ NHS cạnh tranh gay gắt thông qua việc tăng cường tập trung vào nâng cấp trải nghiệm sử dụng nhằm tiếp cận khách hàng tiềm năng sử dụng ứng dụng số của ngân hàng.

Thứ hai , để cung cấp nhiều yêu cầu đa dạng của từng phân khúc khách hàng, các

NHS hiện nay không chỉ cho ra mắt hàng loạt các sản phẩm phù hợp với từng nhóm đối tượng mà còn đổi mới về mô hình hoạt động và quản trị rủi ro (Trần Chí Chinh, 2023).

Ngân hàng hiện nay không chỉ là việc thực hiện giao dịch tài chính mà còn được kết nối đa sản phẩm như bảo hiểm, mua sắm trực tuyến, Việc đa dạng hóa sản phẩm vừa là cơ hội để khách hàng tìm kiếm đúng nhu cầu, vừa có thể gợi ý cho khách hàng tận dụng tài nguyên cá nhân để đầu tư hay lập kế hoạch tài chính phù hợp Ví dụ đơn giản là các gói dịch vụ tiền gửi có thể được lựa chọn bởi khách hàng tùy thuộc vào nhu cầu và kế hoạch sử dụng để đem lại lợi ích tối ưu nhất trên nguồn tài chính sẵn có.

Thứ ba , công nghệ hiện đại (AI, Blockchain, Big data,Machine Learning, IoT, ) là một trong những giải pháp hiện đại nhất được áp dụng để phát triển nên NHS (Best,2018) Dựa trên đánh giá của người dùng, dịch vụ NHS ngày càng cải tiến công nghệ trong các quy trình vận hành, phân tích và đưa ra quyết định để đem đến nhiều trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng (Nguyễn Thị Thùy Dung, 2021) Do đó, với tiêu chí đơn giản hóa quy trình nhưng vẫn đảm bảo chất lượng, rất nhiều chiến lược mới được ra đời và được cập nhật liên tục Thay vì số lượng giao dịch lớn cần xử lý bằng phương thức thủ công như trước đây, hiện đại hóa hệ thống nội bộ bằng công nghệ kỹ thuật số đã nâng cao năng suất và tiếp cận được nhiều nguồn khách hàng thông qua các giải pháp phân tích trên các phần mềm hiện đại, Chính vì thế, không thể phủ nhận rằng ứng

10 dụng công nghệ là yếu tố then chốt trong thời đại mới nhằm tăng hiệu quả tài chính (Bùi Huy Trung và cộng sự, 2023).

Thứ tư , bên cạnh công nghệ thì bảo mật thông tin cũng là một đặc trưng tiêu biểu của NHS Nhận thấy những lo lắng khi giao dịch toàn bộ thông qua nền tảng số của phần lớn người sử dụng, ngân hàng luôn đảm bảo dữ liệu khách hàng được bảo mật qua nhiều lớp phòng vệ theo đúng quy định Đồng thời, cơ sở hạ tầng kỹ thuật luôn được nâng cấp không ngừng nhằm đáp ứng các yêu cầu bảo mật, các ngân hàng cũng áp dụng giải pháp bảo mật đa dạng như mã hóa dữ liệu, hệ thống tường lửa, giám sát an ninh mạng, xác thực đa yếu tố, để giảm thiểu rủi ro nhất có thể cho khách hàng. Đặc biệt, công nghệ Big Data và AI đóng vị trí quan trọng trong việc phân tích hành vi và nhu cầu khách hàng để tối ưu hóa, cá nhân hóa việc cung cấp dịch vụ (Nguyen Anh Tuan, 2023).

2.1.3 Lợi ích của dịch vụ ngân hàng số

Nhanh chóng và thuận tiện: Thay vì phải trực tiếp đến các điểm giao dịch truyền thống, ngày nay, khách hàng có thể trực tiếp thực hiện mọi loại giao dịch ngay trên ứng dụng điện tử có kết nối internet (Lu & Phan, 2023) Điều này đặc biệt tiện lợi đối với những khách hàng có lịch trình bận rộn và không thể đến ngân hàng để chờ đợi Ngoài ra, tốc độ xử lý giao dịch được thực hiện nhanh chóng, khách hàng sẽ dễ dàng thao tác tại bất kỳ nơi nào và bất kể lúc nào mà không phụ thuộc vào thời gian làm việc cố định của ngân hàng (Haralayya, 2021; Ganieva & Mirzaeva, 2022) Đồng thời, khách hàng có thể tiến hành mua sắm, thanh toán cho hầu hết các loại dịch vụ khác được liên kết ngay trên ứng dụng như thanh toán hóa đơn điện nước, đặt phòng khách sạn, nạp tiền điện thoại, với chi phí thậm chí rẻ hơn khi thực hiện bên ngoài ứng dụng (Jana và cộng sự, 2021).

Tiết kiệm chi phí, thời gian: NHS hiện nay triển khai nhiều chính sách và chương trình ưu đãi nhằm thu hút khách hàng, chính vì thế chi phí được thực hiện trực tuyến đa phần sẽ thấp hơn rất nhiều so với ngân hàng truyền thống (Pavithra và cộng sự, 2021).

Bên cạnh giảm chi phí phải trả khi thực hiện giao dịch, khách hàng còn tiết kiệm được đáng kể các chi phí phát sinh như chi phí di chuyển, thời gian chờ đợi, in ấn các loại giấy tờ cần thiết,

Tối ưu tài chính là một lợi ích đáng kể khi sử dụng dịch vụ NHS Khách hàng có thể gia tăng nguồn tài chính thông qua các gói sản phẩm như tiền gửi tiết kiệm tự động, cập nhật xu hướng thị trường, nhận giải pháp tài chính phù hợp và ưu đãi đặc biệt ngay trên giao diện người dùng Nhờ vậy, khách hàng có thể quản lý tài chính hiệu quả hơn, gia tăng thu nhập và tiết kiệm chi phí.

Giải pháp phần mềm quản lý quỹ tiết kiệm đáng kể chi phí và thời gian Phần lớn các giao dịch với khách hàng hiện nay đã được số hóa, nhờ đó, các quy trình được tự động hóa, hạn chế tối đa sai sót và tăng tốc độ xử lý giao dịch Điều này giúp ngân hàng giảm chi phí vận hành nội bộ, thời gian xử lý liên quan đến giấy tờ kiểm kê, thích nghi kịp thời với biến động của thị trường tài chính.

Tăng hiệu suất hoạt động: Khi các hoạt động được vận hành trên nền tảng số thì hiệu quả công việc được nâng cao, quy trình được thực hiện tự động hóa, điều này giúp ngân hàng tăng năng suất và đem lại nguồn lợi nhuận tự động hóa lớn hơn so với mô hình truyền thống (Dubey, 2019; Lipton và cộng sự, 2016) Bên cạnh đó, nhờ ứng dụng công nghệ số, ngân hàng có những công cụ cần thiết để đo lường mức độ biến động trên thị trường nhằm đánh giá tiềm năng và nâng cao hiệu quả hoạt động.

Các lý thuyết liên quan

Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action_TRA) được đề xuất bởi Ajzen và Fishbein (1967) Lý thuyết này cho rằng xu hướng tiêu dùng đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán hành vi tiêu dùng của một cá nhân Theo đó, xu hướng tiêu dùng sẽ bị tác động bởi:

 Thái độ hướng đến hành vi: khi cá nhân tin rằng quan điểm của họ về một vấn đề sẽ dẫn đến kết quả hành vi đó, quan điểm tích cực sẽ đem lại kết quả tốt và ngược lại

 Chuẩn chủ quan: tầm ảnh hưởng của các tiêu chuẩn xã hội hình thành nên xu hướng tiêu dùng lên hành vi của cá nhân

2.2.2 Lý thuyết hành vi có kế hoạch

Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior_TPB) là sự mở rộng từ mô hình TRA của Ajzen (1991) Mô hình này đề xuất bổ sung thêm một yếu tố là kiểm soát hành vi nhận thức bên cạnh các yếu tố của mô hình TRA:

 Yếu tố này thể hiện niềm tin của cá nhân trong nhận thức kiểm soát khi thực hiện một hành vi, theo đó sẽ hình thành nên ý định và ra quyết định thực hiện hành vi.

Do tính chất liên quan đến sử dụng dịch vụ sức khỏe, niềm tin của khách hàng đóng vai trò rất quan trọng trong việc quyết định sử dụng sản phẩm/dịch vụ.

2.2.3 Lý thuyết chấp nhận công nghệ

Lý thuyết chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model_TAM) dựa trên thuyết hành động hợp lý của Ajzen và Fishbein (1967) do Fred D Davis phát triển năm 1986 nhằm phân tích ảnh hưởng đến việc tiếp cận công nghệ mới Mô hình sử dụng hai biến chính để nghiên cứu là:

 Cảm nhận hữu ích: là mức độ kỳ vọng của cá nhân vào khả năng tăng cường hiệu quả công việc nhờ công nghệ mới

Độ cảm nhận dễ tiếp cận là mức độ người dùng cho rằng họ có thể dễ dàng làm quen cách sử dụng một công nghệ mới, bất kể trình độ kỹ năng Nói cách khác, công nghệ dễ tiếp cận là công nghệ mà bạn có thể học cách sử dụng ngay cả khi bạn không phải là người am hiểu công nghệ.

2.2.4 Lý thuyết sự đổi mới

Lý thuyết lan tỏa đổi mới (IDT) của Rogers, được phát triển vào năm 1983, mô tả quá trình người tiêu dùng tiếp nhận công nghệ mới Áp dụng vào lĩnh vực ngân hàng số, mô hình IDT trình bày sự lan tỏa của các dịch vụ ngân hàng số theo 5 giai đoạn: nhận thức, quan tâm, đánh giá, thử nghiệm và áp dụng.

 Người sử dụng biết đến và quan tâm về ngân hàng số như điểm mới, sự tiện ích, công nghệ mới,…

 Tiếp theo đánh giá sản phẩm, dịch vụ và xem xét có nên dùng thử sản phẩm hay không

 Người sử dụng dùng thử sản phẩm để đánh giá rõ ràng hơn từ những đánh giá trước đó

 Khi sản phẩm, dịch vụ đáp ứng nhu cầu, người sử dụng quyết định sử dụng thường xuyên hơn

Từ đó cho thấy, khuyến tán sự đổi mới của dịch vụ ngân hàng số là một quá trình phức tạp, cần thời gian để người sử dụng tiếp cận và hình thành thói quen sử dụng. Đồng thời, quá trình này không chỉ xuất phát từ bản thân họ mà còn bị tác động bởi các nhân tố khác như xã hội và dịch vụ/ sản phẩm ngân hàng cung cấp.

Lược khảo các nghiên cứu liên quan

Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019) nghiên cứu về: “Các nhân tố tác động đến tiếp cận dịch vụ tài chính qua ngân hàng số: Bằng chứng thực nghiệm tại Việt Nam” Các các nhân tố gồm: tính dễ sử dụng, tính di động, tính tương thích, ảnh hưởng xã hội, tính hữu ích, tính bảo mật Bằng các phương pháp định tính, khảo sát và phân tích dữ liệu với 226 cá nhân tại Việt Nam, kết quả cho thấy 3 biến chính tác động trực tiếp đến mục tiêu nghiên cứu là ảnh hưởng xã hội, bảo mật và tính hữu ích; trong đó nhân tố ảnh hưởng xã hội có tác động lớn nhất Đồng thời, có 2 biến tác động gián tiếp là dễ sử dụng và tính thích ứng.

Nguyễn Thị Oanh (2020) thiết lập các yếu tố bao gồm: nhận thức dễ sử dụng, nhận thức hữu ích, niềm tin, nhận thức rủi ro, thái độ đối với dịch vụ khi xét đến ý định sử dụng NHS tại Việt Nam Tác giả thực hiện các phương pháp kiểm định độ tin cậy của

16 thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khẳng định (CFA), mô hình cấu trúc tuyến tính với dữ liệu khảo sát của 201 khách hàng, kết luận rằng thái độ đối với dịch vụ và nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến mục tiêu nghiên cứu, trong đó nhận thức hữu ích có tác động mạnh hơn.

Nghiên cứu của Trần Thị Thắng và cộng sự (2022) xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (NHS) của các ngân hàng thương mại (NHTM) tại Bắc Ninh, bao gồm: thương hiệu, mối quan hệ với ngân hàng, ảnh hưởng xã hội, thái độ đối với dịch vụ NHS, rủi ro giao dịch, bảo mật ngân hàng và công nghệ của ngân hàng Phân tích hồi quy nhị phân Binary logistic trên dữ liệu thu thập từ 344 khách hàng từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2021 cho thấy thương hiệu, mối quan hệ với ngân hàng, ảnh hưởng xã hội, công nghệ và bảo mật có tác động tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ NHS.

Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng NHS Vietcombank trong nghiên cứu của Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022) được trình bày là: uy tín của ngân hàng, tính hữu ích, điều kiện thuận lợi, tính dễ sử dụng, cảm nhận chi phí và ảnh hưởng xã hội Nhóm tác giả đã sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, ma trận hệ số tương quan, phân tích hồi quy và kiểm định sự khác biệt với 276 phản hồi phù hợp trong quý 1/2022, phân tích cho thấy uy tín của ngân hàng, điều kiện thuận lợi và ảnh hưởng xã hội lần lượt tác động giảm dần đến hành vi quyết định sử dụng Vietcombank Digibank. Đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng lớn tuổi với chất lượng dịch vụ ngân hàng số của các NHTM trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh” trong nghiên cứu của Phan Thị Cúc và cộng sự (2023) bao gồm: sự đáp ứng, năng lực phục vụ,sự đồng cảm, phương tiện hữu hình, sự tin cậy, tính dễ sử dụng Nhóm tác giả dùng hệ sốCronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá(EFA), kiểm định các giả thuyết cần thiết và phân tích hồi quy với dữ liệu 267 khách hàng thu thập được vào tháng 12/2022 Kết quả là phương tiện hữu hình, năng lực phục vụ, dễ sử dụng, sự đáp ứng, sự tin cậy và sự đồng cảm lần lượt tác động tích cực giảm dần vào mục đích đề tài.

2.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài

Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Yee và cộng sự (2010)

Nguồn: Yee và cộng sự (2010)

Nghiên cứu của Yee và cộng sự (2010) về các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng ngân hàng trực tuyến tại Malaysia Nhóm các tác giả thiết lập mô hình theo hình 2.4: sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, mô hình hồi quy với dữ liệu 289 khách hàng trong vòng 1 tháng, kết quả là niềm tin, thói quen và danh tiếng có ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng, trong đó danh tiếng ảnh hưởng mạnh nhất.

Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Fathima và Muthumani (2015)

Fathima và Muthumani (2015) đã nghiên cứu sự chấp nhận công nghệ số của người dùng với 307 khách hàng đã sử dụng dịch vụ trực tuyến Dữ liệu được xử lý bằng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo và phân tích hồi quy bội Kết luận rằng uy tín ngân hàng, cảm nhận sự tin cậy, nhận thức hữu ích và nhận thức dễ sử dụng có ảnh hưởng nhất về sự chấp thuận của người dùng đối với ngân hàng trực tuyến.

Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của De Leon (2019)

Nghiên cứu của De Leon (2019) về những nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ngân hàng di động với mô hình được tác giả xây dựng theo hình 2.6: với việc sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA), mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần

(PLS-SEM), phân tích phương sai ANOVA và phân tích Bootstrap theo mô hình cấu trúc SEM trên SmartPLS với dữ liệu 212 khách hàng từ tháng 7/2018 đến tháng 8/2018, kết quả nghiên cứu đã cho thấy nhận thức dễ sử dụng, nhận thức hữu ích, ảnh hưởng xã hội và niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng di động.

Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Windasari và cộng sự (2022)

Nguồn: Windasari và cộng sự (2022)

Windasari và cộng sự (2022) nghiên cứu về các trải nghiệm ngân hàng kỹ thuật số chuyên sâu từ thế hệ gen Y và gen Z Nhóm tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu với các nhân tố theo hình 2.7: bằng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, hệ số tương quan Pearson, mô hình hồi quy tuyến tính bội (Multiple LinearRegression_MLR) với dữ liệu 402 khách hàng từ 17-35 tuổi đã sử dụng NHS được khảo sát trong vòng 6 tháng, kết quả là các nhân tố trên điều tác động đến ý định sử dụng ngoại trừ sự hiếu kỳ và chính sách khuyến mãi.

Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của Indriyarti và cộng sự (2023)

Nguồn: Indriyarti và cộng sự (2023)

Nghiên cứu của Indriyarti và cộng sự (2023) về phân phối kênh NHS đề cập đến thái độ sử dụng thế hệ gen Z của Jakarta Mô hình nghiên cứu được tác giả xây dựng theo hình 2.8, cụ thể: các phương pháp được sử dụng là kiểm định độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, độ tin cậy tổng hợp (Composite Reliability – CR), mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS_SEM) trên SmartPLS 3.0 với dữ liệu 320 khách hàng từ tháng 5/2022 đến tháng 6/2022, kết quả nghiên cứu đã cho thấy dễ sử dụng và bảo mật là hai nhân tố tác động đến thế hệ gen Z nhưng không còn là mối quan tâm chính trong chấp nhận NHS Đồng thời, các tác giả đã nhận định rằng thế hệ gen Z còn mong muốn có sự cân bằng giữa dịch vụ và lợi ích công nghệ.

Sau đây, tác giả tóm tắt lại quá trình lược khảo các nghiên cứu đã trình bày cụ thể tại bảng 2.1.

Bảng 2.1 Tóm tắt các nghiên cứu liên quan

Tác giả Các nhân tố Phương pháp Kết quả nghiên cứu (năm công bố) trong mô hình nghiên cứu

Bùi Kiên Trung Nhân tố dễ sử Phương pháp định 3 biến chính là ảnh và cộng sự dụng, tính di tính, khảo sát và hưởng xã hội, bảo mật(2019) động, tính tương phân tích dữ liệu và tính hữu ích tác động

Tác giả Các nhân tố Phương pháp Kết quả nghiên cứu (năm công bố) trong mô hình nghiên cứu thích, ảnh hưởng trực tiếp 2 biến tác động xã hội, tính hữu gián tiếp là tính thích ích, tính bảo mật ứng và dễ sử dụng

Nguyễn Thị Nhân tố nhận Kiểm định độ tin Thái độ đối với dịch vụ Oanh (2020) thức dễ sử dụng, cậy bằng hệ số và nhận thức hữu ích có nhận thức hữu Cronbach’s Alpha, tác động tích cực, trong ích, niềm tin, phân tích nhân tố đó nhận thức hữu ích có nhận thức rủi ro, khẳng định, mô tác động mạnh hơn thái độ đối với hình cấu trúc tuyến dịch vụ tính

Trần Thị Thắng Nhân tố thương Phương pháp kiểm Nhân tố thương hiệu của và cộng sự hiệu, mối quan hệ định độ tin cậy ngân hàng, mối quan hệ (2022) với ngân hàng, thông qua hệ số với ngân hàng, ảnh ảnh hưởng xã hội, Cronbach’s Alpha, hưởng xã hội, công nghệ thái độ đối với phân tích nhân tố và bảo mật có tác động dịch vụ, rủi ro khám phá, phân tích cực đến ý định sử trong giao dịch, tích hồi quy bội dụng dịch vụ NHS bảo mật ngân hàng, công nghệ ngân hàng

MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình thực hiện nghiên cứu

Nghiên cứu này được tiến hành bằng cách kết hợp hai phương pháp nghiên cứu: định tính và định lượng theo quy trình dưới đây:

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của tác giả

Diễn giải cụ thể như sau:

Bước 1: Tác giả tiến hành sơ lược các nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài nghiên cứu.

Bước 2: Tiếp theo đặt vấn đề, xác định mục tiêu nghiên cứu (bao gồm tổng quát và cụ thể).

Bước 3: Tổng hợp các cơ sở lý thuyết liên quan đến mục tiêu cần nghiên cứu kết hợp với kết quả lược khảo ở Bước 1 nhằm đề xuất mô hình và thang đo đo lường những nhân tố của đề tài.

Bước 4: Xây dựng thang đo nháp lần 1 để tiến hành phỏng vấn với chuyên gia/ khách hàng nhằm thống nhất và điều chỉnh mô hình và thang đo (nếu có).

Bước 5: Sau khi có được mô hình và thang đo chính thức, tác giả tiến hành lập bảng khảo sát đến khách hàng thông qua hình thức bản cứng hoặc quét QR code.

Bước 6: Số liệu sau khảo sát sẽ được tác giả thu thập và loại trừ các câu trả lời không hợp lệ Dữ liệu sơ cấp này được xử lý trên phần mềm SPSS 25.0 nhằm tiến hành kiểm định mô hình thang đo (bao gồm kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy bội và kiểm định các giả thuyết).

Bước 7: Dựa vào kết quả phân tích, tác giả kết luận và sẽ đề xuất các hàm ý quản trị cho các cấp lãnh đạo Vietcombank nhằm nâng cao việc sử dụng dịch vụ NHS tại ngân hàng này.

Nghiên cứu định tính

Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) nhấn mạnh vai trò của niềm tin vào sản phẩm và những người ảnh hưởng trong hành vi mua hàng Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) cho rằng sự tự tin vào khả năng thực hiện hành vi ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng Cuối cùng, Lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM) đề cập đến sự hữu ích và dễ sử dụng là yếu tố thúc đẩy việc áp dụng công nghệ mới trong hành vi.

Ngoài ra, việc lược khảo các công trình trong và ngoài nước giúp tác giả vẽ nên bức tranh tổng quan và đánh giá sơ lược để đề xuất được mô hình nghiên cứu về tầm ảnh hưởng của những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS Vietcombank Trong đó, Fathima và Muthumani (2015) khẳng định uy tín ngân hàng là một nhân tố có ảnh hưởng nhất về chấp nhận của người dùng Nguyễn Trung Kiên và cộng sự (2019) cho rằng, nếu muốn triển khai thành công dịch vụ NHS thì cần quan tâm đến yếu tố bảo mật cao để khách hàng yên tâm khi sử dụng dịch vụ Indriyarti và cộng sự (2023) cũng không phủ nhận tầm quan trọng của công nghệ bảo mật trong các giao dịch ngân hàng, đặc biệt là giao dịch qua NHS Bên cạnh đó, cảm nhận về chi phí cũng được đề cập trong nghiên cứu của Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022), Fathima và Muthumani (2015); và nhận thức rủi ro cũng được trình bày trong nghiên cứu Nguyễn Thị Oanh (2020), Indriyarti và cộng sự (2023) Tác giả lựa chọn hai nhân tố này với nguyên nhân chúng chưa thực sự được nghiên cứu như các nhân tố quan trọng và phổ biến trong các công trình về dịch vụ NHS, đặc biệt khi xét đến sự do dự của khách hàng khi sử dụng các ứng dụng số như hiện nay.

Xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank là nhiệm vụ quan trọng trong nghiên cứu này Trên cơ sở lý thuyết, nghiên cứu trước đây và thực tế tại Vietcombank, tác giả tiến hành tổng hợp và lựa chọn các yếu tố, đưa ra hướng tác động của những yếu tố này đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại ngân hàng Các yếu tố được tổng hợp và lựa chọn ra sẽ được trình bày chi tiết ở bảng 3.1.

Bảng 3.1 Những nhân tố dự kiến đưa vào mô hình nghiên cứu

Những nhân tố Nguồn Chiều tương quan kỳ vọng

Uy tín ngân Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn

(2022); Yee và cộng sự (2010); Fathima và Dương (+) hàng Muthumani (2015)

Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019); Nguyễn Ảnh hưởng xã Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022); Trần Dương (+) hội Thị Thắng và cộng sự (2022); De Leon (2019);

Công nghệ và Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019); Trần Thị

Thắng và cộng sự (2022); Indriyarti và cộng sự Dương (+) bảo mật

Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019); Nguyễn Thị

Nhận thức hữu Oanh (2020); Fathima và Muthumani (2015); Dương (+) ích De Leon (2019); Windasari và cộng sự (2022);

Những nhân tố Nguồn Chiều tương quan kỳ vọng

Bùi Kiên Trung và cộng sự (2019); Phan Thị

Nhận thức dễ sử Cúc và cộng sự (2023); Fathima và Muthumani Dương (+) dụng (2015); De Leon (2019); Windasari và cộng sự

Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn

Cảm nhận về (2022); Fathima và Muthumani (2015); Âm (-) chi phí Indriyarti và cộng sự (2023)

Nhận thức rủi Nguyễn Thị Oanh (2020); Indriyarti và cộng sự Âm (-)

Phan Thị Cúc và cộng sự (2023); Yee và cộng

Sự tin cậy sự (2010); Fathima và Muthumani (2015); De Dương (+)

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Từ đó, mô hình nghiên cứu những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank được tác giả đề xuất như sau:

Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tổng hợp của tác giả

Từ mô hình nghiên cứu đề xuất đã trình bày, tác giả phát triển các giả thuyết nghiên cứu cụ thể như sau:

Theo Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022) thì uy tín được coi là yếu tố quyết định nhất khi khách hàng sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Hơn thế, uy tín và hình ảnh của ngân hàng có thể được thiết lập và nâng cao bằng niềm tin của khách hàng (Fathima & Muthumani, 2015) Khách hàng sẽ trở nên trung thành với dịch vụ họ đang sử dụng nếu dịch vụ đó có danh tiếng tốt, đồng thời để tăng độ uy tín, các ngân hàng hoàn toàn có thể cung cấp hoặc thu thập thêm bằng chứng cho khách hàng thông qua các giải thưởng thương hiệu (Yee và cộng sự, 2010) Vậy, giả thuyết được tác giả đề xuất như sau:

Giả thuyết H1: Uy tín ngân hàng có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

3.2.2.2 Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội là một cách để ai đó thực hiện một hoạt động mới khi họ bị ảnh hưởng bởi người khác (Windasari và cộng sự, 2022) Đặc biệt, trong thời đại hiện nay, xu hướng tiêu dùng bị ảnh hưởng rất nhiều từ các phương tiện truyền thông, nhân tố này nên là một công cụ cần thiết đối với ngân hàng để tận dụng các nguồn lực trên nền tảng phổ biến như facebook, qua người nổi tiếng, qua các kênh bán chéo sản phẩm để tăng tính ảnh hưởng trên nhiều nhóm tuổi hay thế hệ khách hàng (De Leon, 2019;

Bùi Kiên Trung và cộng sự, 2019) Từ đó, ngày càng phát triển nhiều cộng đồng sử dụng dịch vụ NHS và giúp hình ảnh của ngân hàng đến gần với khách hàng mới hiệu quả hơn cũng như tăng mức độ kết nối giữa cá nhân (Trần Thị Thắng và cộng sự, 2022) Do vậy, giả thuyết đặt ra là:

Giả thuyết H2: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

3.2.2.3 Công nghệ và bảo mật

Yee và cộng sự (2010) cho rằng công nghệ bảo mật là yếu tố quan trọng không thể phủ nhận trong các hoạt động giao dịch, đặc biệt càng quan trọng hơn trong giao dịch trực tuyến Khách hàng chắc chắn sẽ tin tưởng khi dịch vụ họ sử dụng an toàn trong việc bảo mật dữ liệu cá nhân cũng như đảm bảo các yếu tố nhanh, gọn và chính xác vì hiện nay thông tin bị đánh cắp xảy ra rất nhiều nhằm thực hiện các hành vi lừa đảo và chiếm đoạt tài sản (Trần Thị Thắng và cộng sự, 2022) Mặt khác, dịch vụ NHS được thiết kế càng bảo mật và an toàn thì khách hàng càng trung thành với dịch vụ đó (Bùi Kiên Trung và cộng sự, 2019) Vì thế, đảm bảo an ninh mạng là giải pháp cần thiết và quan trọng trong ngân hàng số hóa (Sekhar và cộng sự, 2023) Nên, phát biểu cho giả thuyết này như sau:

Giả thuyết H3: Công nghệ và bảo mật có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Dịch vụ được cho là hữu ích khi khách hàng cảm thấy dịch vụ đó mang lại lợi ích và tạo ra kết quả mà khách hàng mong muốn Những ưu thế của dịch vụ NHS như tiết kiệm thời gian, tính đa dạng của dịch vụ sẽ thúc đẩy sự phát triển và mang đến trải nghiệm khách hàng tốt (Nguyễn Thị Oanh, 2020) Khi các ngân hàng liên tục cho ra mắt những nền tảng dịch vụ trực tuyến mang tính cạnh tranh nhau khá khắc nghiệt thì tính hữu ích cũng được nghiên cứu và đặt lên bàn cân ưu tiên Cập nhật xu thế tự động hóa và nâng cao trải nghiệm người dùng, dịch vụ càng mang tính tiện dụng cao càng thu hút khách hàng sử dụng và ở lại lâu dài (Bùi Kiên Trung và cộng sự, 2019) Đồng thời, theo De Leon (2019), nhiều ngân hàng đã tích cực thực hiện truyền thông đến khách hàng để tăng khả năng nhận diện tính hữu ích như một cách thức để thấy được mức độ phổ biến của nhân tố này đến việc sử dụng ứng dụng số Vì vậy, giả thuyết được tác giả đề xuất là:

Giả thuyết H4: Nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại các Vietcombank

3.2.2.5 Nhận thức dễ sử dụng

Một nhân tố liên quan đến cảm nhận về chất lượng dịch vụ và thái độ hướng tới việc sử dụng của khách hàng là nhận thức dễ sử dụng (Indriyarti và cộng sự, 2023).

Theo De Leon (2019), các ngân hàng cung cấp ứng dụng đơn giản, dễ vận hành và phù hợp với lối sống cũng như mong muốn của khách hàng sẽ là yếu tố thu hút lượng lớn người sử dụng Họ có xu hướng thể hiện thái độ và ý định sử dụng cao hơn vì nhận thấy nó dễ dàng sử dụng (Mohamad và cộng sự, 2022) Các hướng dẫn sử dụng như sổ tay, thông tin liên hệ tổng đài trên giao diện người dùng sẽ tăng khả năng trải nghiệm của khách hàng, đặc biệt là người lớn tuổi (Phan Thị Cúc và cộng sự, 2023) Do đó, tác giả đưa ra giả thuyết là:

Giả thuyết H5: Nhận thức dễ sử dụng có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

3.2.2.6 Cảm nhận về chi phí

Mức chi phí là một điểm khá quan trọng trong việc cạnh tranh giữa các ngân hàng, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi ích của khách hàng Chi phí dịch vụ NHS ở đây được hiểu là chi phí kết nối internet và lệ phí ngân hàng Hai loại chi phí này được coi là chi phí cảm nhận Dựa trên nhiều nghiên cứu về tâm lý sử dụng của người tiêu dùng, nhân tố này được xem là một rào cản lớn ảnh hưởng đến việc áp dụng dịch vụ NHS trên diện rộng (Fathima & Muthumani, 2015) Khách hàng có khả năng sẽ chuyển hướng sang dịch vụ của đối thủ cạnh tranh nếu nhận thấy chi phí họ đang trả quá cao Ngược lại, khi mức chi phí duy trì ở mức độ khách hàng cho là hợp lý thì khách hàng càng gắn kết và gợi ý dịch vụ đến người thân xung quanh họ Vì thế, giả thuyết này được phát biểu:

Giả thuyết H6: Cảm nhận về chi phí có tác động tiêu cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Khách hàng nhận thức rủi ro là khả năng họ có thể gặp bất lợi khi sử dụng dịch vụ.

Nguyễn Thị Oanh (2020) cho rằng khách hàng có xu hướng thể hiện thái độ yêu thích hơn đối với dịch vụ NHS khi họ cảm nhận được mức độ rủi ro thấp Bên cạnh đó, đi

34 liền với sự cải tiến của công nghệ thì cũng không tránh khỏi tiềm ẩn nhiều rủi ro liên quan đến việc đánh cắp thông tin cá nhân, lừa đảo và các hành vi xấu (Zadha &

Suparna, 2023) Điều này khiến họ trở nên thận trọng và cảnh giác hơn khi sử dụng các ứng dụng của ngân hàng, mà nhất là hàng loạt các ứng dụng số ra đời hiện nay Do đó, giả thuyết này được đề xuất như sau:

Giả thuyết H7: Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Khả năng thực hiện dịch vụ đúng như quảng cáo hoặc tư vấn với khách hàng là yếu tố tạo nên sự tin cậy, và nếu dịch vụ đó được thực hiện như cam kết sẽ nhận được đánh giá cao từ khách hàng Sự tin cậy trong một giao dịch bắt nguồn từ việc lặp đi lặp lại tương tác giữa người cung cấp và người sử dụng dịch vụ Các khách hàng sẽ áp dụng công nghệ NHS chỉ khi họ có những kỳ vọng tích cực và tin tưởng về công nghệ, đồng thời còn bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố khác như uy tín, hình ảnh thương hiệu về ngân hàng (Fathima & Muthumani, 2015) Đơn vị cung cấp nên tạo niềm tin, kết nối với khách hàng bằng cách trung thực, chân thành và giữ lời hứa cho khách hàng của mình (Kusumawati & Rinaldi, 2020) Hơn nữa, điều quan trọng là để nhấn mạnh vào lợi ích của khách hàng và duy trì lợi ích như cam kết (Yee và cộng sự, 2010) Giả thuyết được đề xuất là:

Giả thuyết H8: Sự tin cậy có tác động tích cực đến việc đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

3.2.3 Kết quả phỏng vấn chuyên gia/khách hàng

Nghiên cứu định lượng

3.3.1.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha Độ tin cậy của từng thang đo mô hình tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank được kiểm định bằng hệ số Cronbach's Alpha Cụ thể, một thang đo đảm bảo độ tin cậy khi hệ số này lớn hơn 0,6 (Nunnally & Bernstein, 1994) Đồng thời, để các biến quan sát đảm bảo độ tin cậy khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì hệ số tương quan biến- tổng của chúng trong từng thang đo phải lớn hơn 0,3 (Nunnally & Bernstein, 1994).

3.3.1.2 Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) được sử dụng trong nghiên cứu này để trích ra nhân tố đại diện cho các biến quan sát trong mỗi thang đo Những nhân tố này được trích ra dựa trên giá trị Eigenvalue và chúng phải lớn hơn 1,0 Bên cạnh đó, số lượng nhân tố trích ra được phải có tổng phương sai trích được lớn hơn 50%, để đảm bảo những nhân tố trích ra chứa đựng trên 50% giá trị thông tin của các biến quan sát trong từng thang đo Ngoài ra, để phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu khảo sát, các kiểm định được thực hiện bao gồm:

 Kiểm định hệ số KMO Để phân tích nhân tố khám phá phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, hệ số KMO cần nằm trong khoảng từ hơn 0,5 đến 1.

 H0: Các biến quan sát không có tương quan với nhân tố đại diện

Các biến quan sát cần có mối quan hệ tương quan với nhân tố đại diện, đảm bảo tính chính xác cho phân tích nhân tố khám phá Điều này được thể hiện qua giá trị Sig của kiểm định Bartlett phải nhỏ hơn mức ý nghĩa 5%.

Sau đó, dựa trên ma trận xoay nhân tố, giá trị trung bình của các biến quan sát thành phần được sử dụng để tính toán các nhân tố đại diện.

3.3.1.3 Phân tích hồi quy bội

Dựa trên phân tích nhân tố khám phá (EFA), tác giả đã trích xuất các nhân tố có ý nghĩa và sử dụng chúng để xây dựng mô hình hồi quy nhằm tìm ra mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trong nghiên cứu.

- Y là nhân tố đại diện cho việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

- 1 , 2 , … , là những nhân tố đại diện cho các biến quan sát trong mô hình những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

0, 1, 2, tương ứng là hệ số chặn và hệ số hồi quy, và các giá trị này có được thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA) để tìm ra các nhân tố đại diện.

- ε là phần dư trong mô hình. Để phân tích hồi quy đảm bảo độ tin cậy, tác giả sẽ tiến hành các kiểm định như sau: Kiểm định F

 H0: mô hình không có ý nghĩa khi các hệ số hồi quy đều bằng 0

 H1: mô hình có ý nghĩa khi tồn tại ít nhất một hệ số hồi quy khác 0

 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra khi các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với nhau Khi đó, kết quả ước lượng các hệ số hồi quy sẽ không còn chính xác Theo Kleinbaum và cộng sự (1988), khi chỉ số VIF > 5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến Tuy nhiên, trên thực tế nếu VIF > 2 vẫn có khả năng xảy ra đa cộng tuyến.

 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Hiện tượng tự tương quan xảy ra khi các phần dư có tương quan với nhau Khi đó, phân tích hồi quy bội sẽ không xác định được các tham số trong mô hình Kiểm định này được thực hiện thông qua hệ số Durbin – Watson (d) Cụ thể:

 Nếu 1 < d < 3: mô hình không có hiện tượng tự tương quan

 Nếu d < 1 hoặc d > 3: mô hình có hiện tượng tự tương quan

 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Hiện tượng này xảy ra khi phương sai của phần dư trong mô hình thay đổi Khi đó, các ước lượng hệ số hồi quy sẽ không còn chính xác Trong nghiên cứu này, tác giả kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi bằng kiểm định Breusch-Pagan.

 H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

 H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi Khi đó, giá trị Sig của kiểm định Breusch-Pagan thấp hơn mức ý nghĩa 5% thì chấp nhận giả thuyết H1 và ngược lại.

 Đánh giá giả định hồi quy qua các biểu đồ

Khi Giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0, Độ lệch chuẩn (Std Dev) gần bằng 1 và Biểu đồ phân phối có dạng chuông, có thể suy luận rằng phân phối gần chuẩn, tuân theo giả định không vi phạm.

Biểu đồ Normal P-P Plot: Giúp đánh giá mức độ chuẩn của phần dư trong mô hình hồi quy Mức độ bám sát của các điểm dữ liệu vào đường chéo càng cao, độ chuẩn của phần dư càng cao thì mô hình hồi quy càng tốt và ngược lại.

Biểu đồ Scatter Plot: Nếu các điểm phân bố quanh tung độ và có khuynh hướng xếp thành 1 hàng thẳng thì cho thấy các biến là tuyến tính không bị vi phạm giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập.

3.3.2 Mẫu và cách thức thu thập mẫu

Do số lượng khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank thường xuyên thay đổi Vì vậy, để xác định số lượng mẫu thấp nhất cần có, tác giả đã sử dụng công thức của Taro (1967) như sau:

Trong đó, n là số lượng mẫu cần thiết, Z là trị thống kê tương ứng với độ tin cậy của đề tài, p là tỷ lệ thành công trong việc khảo sát, e là sai số cho phép.

Cụ thể, tác giả lựa chọn độ tin cậy 95%, nên Z tương ứng là 1,96 Do tính chất ngẫu nhiên của việc khảo sát khách hàng, tác giả giả định xác suất thành công cho một khách hàng là 50% Nghiên cứu này chấp nhận mức sai số là 5% Nên, quy mô mẫu nhỏ nhất sẽ là:

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Tổng quan về dịch vụ ngân hàng số tại Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank)

Hầu hết xu hướng chung của các ngân hàng tại Việt Nam là áp dụng chiến lược số hóa và đẩy mạnh phát triển NHS do chuyển đổi số là tất yếu trong thời đại công nghệ bùng nổ như hiện nay Theo thống kê, hơn 96% ngân hàng đang xây dựng chiến lược phát triển dựa trên nền tảng này; cụ thể, 92% ngân hàng đã đưa vào sử dụng các dịch vụ số trên Internet và Mobile (Đỗ Thị Dinh và cộng sự, 2023) Một trong những biểu hiện rõ ràng nhất là việc thành lập khối hoặc trung tâm NHS Đây là bước đi quan trọng để các ngân hàng kinh doanh sản phẩm và dịch vụ một cách hiệu quả và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Nằm trong xu hướng chung của ngành ngân hàng, Vietcombank đã cho ra mắt dịch vụ NHS VCB Digibank vào tháng 07/2020 Dịch vụ này được tích hợp từ hai nền tảng Internet Banking và Mobile Banking, giúp khách hàng thực hiện giao dịch dễ dàng và thuận tiện trên mọi thiết bị (Nguyễn Thị Thùy Dung, 2021) Đây là bước tiến quan trọng thể hiện nỗ lực của Vietcombank trong việc chuyển đổi số và nâng cao trải nghiệm khách hàng (Minh Thành, 2022) Theo như ông Phạm Quang Dũng, Chủ tịch Hội đồng quản trị Vietcombank chia sẻ: “Quán triệt các chủ trương, chính sách của Chính phủ và chỉ đạo điều hành của Ngân hàng Nhà nước, Vietcombank đã đề ra định hướng phát triển phù hợp với diễn biến kinh tế vĩ mô, thực tiễn của thị trường và đã hoàn thành xuất sắc, toàn diện các chỉ tiêu kinh doanh, tạo tiền đề quan trọng để hiện thực hóa các mục tiêu phát triển chiến lược đến năm 2025 và định hướng đến năm 2030.” (Báo cáo thường niên Vietcombank, 2022) Dựa trên chiến lược và mục tiêu phát triển này, dịch vụ NHS tại Vietcombank liên tục đổi mới và điều chỉnh, bổ sung các tính năng để phù hợp xu hướng hiện đại, đáp ứng thị hiếu người tiêu dùng.

Với sự tích hợp của các công nghệ xác thực tiên tiến như nhận diện khuôn mặt,cảm biến vân tay, Push Authentication và SmartOTP, Vietcombank đảm bảo an ninh

Ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) đã liên tục đạt được nhiều danh hiệu và giải thưởng uy tín nhờ sở hữu 46 triệu tài khoản khách hàng và mang đến trải nghiệm giao dịch tối ưu trên mọi thiết bị Trong đó phải kể đến giải thưởng Ứng dụng Ngân hàng di động tốt nhất Việt Nam được Tạp chí The Asian Banker trao tặng cho VCB Digibank, hay Giải thưởng Sao khuê dành cho ứng dụng Ngân hàng số VCB Digibank Với gần 10 triệu người dùng NHS, Vietcombank đang giữ vững vị thế của mình trong lĩnh vực ngân hàng và công nghệ tài chính tại Việt Nam.

Giải thưởng Ngân hàng chuyển đổi số tiêu biểu,…

Song song với đó, trải qua thời gian triển khai, khách hàng cũng có những phản hồi tích cực về dịch vụ NHS Vietcombank, do vậy, con số người dùng sử dụng dịch vụNHS này ngày càng phổ biến rộng rãi, đây chính là động lực to lớn để Vietcombank không ngừng phát triển và đem đến đa tiện ích đến với cộng đồng Đồng hành cùng mục tiêu chuyển đổi số ngành ngân hàng đến năm 2025 và định hướng năm 2030 doNHNN Việt Nam ban hành (NHNN, 2021), Vietcombank tập trung phát triển mạnh mẽ các dịch vụ thanh toán hiện đại; đẩy mạnh chuyển đổi số; đảm bảo an ninh, an toàn công nghệ thông tin và gia tăng trải nghiệp khách hàng trên nền tảng số hóa.

Thống kê mô tả nghiên cứu

Tác giả loại trừ 12 phiếu khảo sát thiếu dữ liệu và thu về được 407 phiếu đảm bảo yêu cầu để tiến hành khảo sát, bao gồm cả quét mã QR và bản giấy Như vậy, có 407 quan sát được sử dụng trong luận văn này Phân tích thống kê sơ bộ được mô tả chi tiết trong các bảng dưới.

Bảng 4.1 Thống kê mô tả theo giới tính

Tiêu thức Tần số Phần Phần trăm giá Phần trăm tích lũy phân loại trăm trị

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 25.0

Bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ nam và nữ tương đối đồng đều khi có 199 nam tương ứng 48,9% và 208 nữ chiếm 51,1% Số liệu này cũng thể hiện được thực trạng khách hàng sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

Bảng 4.2 Thống kê mô tả mẫu theo giới tính và độ tuổi Độ tuổi Dưới 30 Từ 30 tuổi Từ 45 tuổi Tổng cộng đến dưới 45 tuổi trở lên tuổi

Giới Phần trăm 24,8% 15,7% 8,4% 48,9% tính Nữ Số lượng 93 85 30 208

Phân tích bảng 4.2 cho thấy khách hàng nam chiếm đa số trong nhóm tuổi dưới 30 với 101 người, chiếm 24,8% Ngược lại, nhóm tuổi 45 trở lên có số lượng khách hàng nữ thấp nhất với 30 người, chỉ chiếm 7,4% mẫu nghiên cứu.

Bảng 4.3 cho thấy số lượng nữ giới đều chiếm tỷ lệ lớn nhất và nhỏ nhất trong mẫu nghiên cứu Cụ thể, tỷ lệ lớn nhất với 86 khách hàng có thu nhập từ 15 triệu đồng đến dưới 25 triệu đồng, tương ứng với 21,1% Trong khi đó, số lượng có thu nhập từ 25 triệu đồng trở lên chiếm tỷ lệ nhỏ nhất trong mẫu nghiên cứu với 55 khách hàng, tương ứng với tỷ lệ 13,5%.

Tóm lại, thống kê mô tả về giới tính, độ tuổi và thu nhập đã trình bày cho thấy thông tin sơ bộ về thực tế sử dụng dịch vụ NHS Vietcombank của một bộ phận người dùng quá trình khảo sát Tác giả sẽ trình bày có hay không sự khác biệt ở những mục tiếp theo.

Bảng 4.3 Thống kê mô tả mẫu theo giới tính và thu nhập

Thu nhập Dưới 15 Từ 15 triệu Từ 25 Tổng đồng đến dưới triệu đồng cộng triệu đồng 25 triệu đồng trở lên

Giới Phần trăm 14,3% 18,2% 16,5% 48,9% tính Nữ Số lượng 67 86 55 208

Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha của thang đo

 Thang đo uy tín ngân hàng

Bảng 4.4 chỉ ra hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo uy tín ngân hàng đạt mức là 0,910 cao hơn 0,6 cho thấy thang đo có độ tin cậy cao Bên cạnh đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng trong thang đo này đều lớn hơn 0,3 cho thấy chúng đều đảm bảo độ tin cậy Nhờ có độ tin cậy cao được đảm bảo bởi hệ số Cronbach's Alpha và hệ số tương quan biến - tổng, thang đo uy tín ngân hàng phù hợp để tiến hành phân tích EFA.

Bảng 4.4 Kiểm định độ tin cậy của thang đo uy tín ngân hàng

Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đo của thang đo quan biến - Alpha nếu bỏ nếu bỏ biến nếu bỏ biến tổng biến

Theo Bảng 4.5, thang đo ảnh hưởng xã hội có độ tin cậy cao khi hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,897, vượt ngưỡng 0,6 Các biến quan sát trong thang đo này cũng có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3, chứng tỏ độ tin cậy của chúng rất tốt Do đó, thang đo được đảm bảo độ tin cậy để tiến hành phân tích EFA.

Bảng 4.5 Kiểm định độ tin cậy của thang đo ảnh hưởng xã hội

Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đo của thang đo quan biến - Alpha nếu bỏ nếu bỏ biến nếu bỏ biến tổng biến

 Thang đo công nghệ và bảo mật

Bảng 4.6 cho thấy mức độ tin cậy của thang đo công nghệ và bảo mật được biểu thị bằng hệ số Cronbach's Alpha là 0,902, vượt qua mức 0,6, do đó thang đo có độ tin cậy cao Bên cạnh đó, các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3 cho thấy các biến quan sát đều đảm bảo yêu cầu Như vậy, phân tích nhân tố khám phá có thể được tiến hành ở thang đo này.

Bảng 4.6 Kiểm định độ tin cậy của thang đo công nghệ và bảo mật Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đonếu bỏ biến của thang đonếu bỏ biến quan biến -tổng Alpha nếu bỏ biến

 Thang đo nhận thức hữu ích

Bảng 4.7 thể hiện rằng thang đo nhận thức hữu ích đảm bảo độ tin cậy bởi hệ số Cronbach's Alpha là 0,900, lớn hơn 0,6 Đồng thời, các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 nên các biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy Như vậy, thang đo nhận thức hữu ích phù hợp để thực hiện phân tích EFA.

Bảng 4.7 Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhận thức hữu ích Trung bình của Phương sai Hệ số Hệ số Cronbach's thang đo nếu của thang đo tương quan Alpha nếu bỏ biến bỏ biến nếu bỏ biến biến - tổng

 Thang đo nhận thức dễ sử dụng

Bảng 4.8 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nhận thức dễ sử dụng có giá trị là 0,910 cao hơn 0,6 nên đảm bảo độ tin cậy Bên cạnh đó, các biến quan sát của thang đo đều có hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 phản ánh các biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy Do đó, thang đo đảm bảo tính phù hợp để tiến hành phân tíchEFA.

Bảng 4.8 Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhận thức dễ sử dụng Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đo của thang đo quan biến - Alpha nếu bỏ nếu bỏ biến nếu bỏ biến tổng biến

 Thang đo cảm nhận về chi phí

Bảng 4.9 biểu thị hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo cảm nhận về chi phí là 0,921 lớn hơn 0,6 cho thấy thang đo đảm bảo độ tin cậy Bên cạnh đó, có hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát trong thang đo cảm nhận về chi phí đều lớn hơn 0,3 nên các biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy Do đó, phân tích EFA có thể được thực hiện.

Bảng 4.9 Kiểm định độ tin cậy của thang đo cảm nhận về chi phí

Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đo của thang đo quan biến - Alpha nếu bỏ biến nếu bỏ biến nếu bỏ biến tổng

 Thang đo nhận thức rủi ro

Từ bảng 4.10, thang đo nhận thức rủi ro đảm bảo độ tin cậy do hệ số Cronbach’s Alpha giá trị là 0,879 lớn hơn 0,6 Đồng thời, hệ số tương quan biến - tổng của các biến

52 quan sát trong thang đo đều đảm bảo độ tin cậy do lớn hơn 0,3 Nên, thang đo nhận thức rủi ro đảm bảo độ tin cậy để thực hiện phân tích EFA.

Bảng 4.10 Kiểm định độ tin cậy của thang đo nhận thức rủi ro Trung bình Phương sai Hệ số tương Hệ số Cronbach's của thang đo của thang đo quan biến - Alpha nếu bỏ biến nếu bỏ biến nếu bỏ biến tổng

 Thang đo sự tin cậy

Bảng 4.11 cho thấy thang đo sự tin cậy đảm bảo độ tin cậy do hệ số Cronbach’s Alpha đạt giá trị là 0,880 cao hơn 0,6 Ngoài ra, hệ số tương quan biến - tổng lớn hơn 0,3 của các biến quan sát trong thang đo sự tin cậy biểu thị các biến quan sát đều đảm bảo độ tin cậy Như vậy, phân tích nhân tố khám phá có thể được thực hiện với nhân tố này.

Bảng 4.11 Kiểm định độ tin cậy của thang đo sự tin cậy

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo sử dụng dịch vụ ở bảng 4.12 có giá trị là 0,896 cao hơn 0,6 cho thấy thang đo đảm bảo độ tin cậy Ngoài ra, hệ số tương quan biến - tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3 nên các biến quan sát đều đạt độ tin cậy Như vậy, phân tích nhân tố khám phá tiến hành thực hiện được với thang đo sử dụng dịch vụ.

Bảng 4.12 Kiểm định độ tin cậy của thang đo sử dụng dịch vụ

Như vậy, các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy khi các chỉ số đạt yêu cầu trong phân tích dữ liệu Kết quả này cũng cho thấy các nhân tố đề xuất cơ bản bước đầu phù hợp với nghiên cứu, thể hiện được đặc điểm của việc sử dụng dịch vụ NHS tạiVietcombank.

Phân tích nhân tố khám phá

4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá với các nhân tố độc lập

Kết quả phân tích ma trận tại bảng 4.13 cho thấy những biến quan sát trong mỗi thang đo uy tín ngân hàng, ảnh hưởng xã hội, công nghệ và bảo mật, nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, cảm nhận về chi phí, nhận thức rủi ro và sự tin cậy có tương quan cao với nhau Điều đó có thể khẳng định rằng, các biến quan sát trong từng thang đo này có thể đo lường cho cùng một nhân tố Như vậy, dữ liệu nghiên cứu có thể phù hợp với phân tích nhân tố khám phá.

Bảng 4.13 Ma trận hệ số tương quan

UT1 UT2 UT3 UT4 XH1 XH2 XH3 XH4 XH5 CNBM1 CNBM2 CNBM3 CNBM4 CNBM5 HI1 HI2 HI3 HI4 SD1 SD2 SD3 SD4 CP1 CP2 CP3 CP4 RR1 RR2 RR3 RR4 TC1 TC2 TC3 TC4 UT1 1,000 0,711 0,640 0,705 0,442 0,408 0,357 0,453 0,501 0,454 0,391 0,390 0,400 0,376 0,485 0,471 0,487 0,436 0,411 0,413 0,405 0,419 -0,079 -0,128 -0,119 -0,106 0,012 -0,121 -0,136 -0,128 0,388 0,454 0,485 0,446

 Ởbảng 4.14 bên dưới, hệ số KMO có giá trị là 0,916 nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1 Điều này khẳng định dữ liệu nghiên cứu đáp ứng đầy đủ điều kiện để áp dụng phân tích EFA.

 H1: Các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện Cũng ở bảng 4.14, các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện do giá trị Sig là 0.000 trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% nên giả thuyết H1 được hỗ trợ.

Bảng 4.14 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett

Bảng 4.15 chỉ ra kết quả phân tích EFA trích ra được 8 nhân tố đại diện cho 34 biến quan sát trong các thang đo với giá trị Eigenvalues là 1,237 lớn hơn 1 Bên cạnh đó, giá trị tổng phương sai trích được là 77,059%, nghĩa là 8 nhân tố đại diện được trích ra từ phân tích EFA giải thích được 77,059% phương sai của 34 biến quan sát trong các thang đo.

Bảng 4.15 Tổng phương sai giải thích

Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải Tổng bình phương hệ số tải chưa xoay đã xoay

Nhân Phần Phương Phần Phương Phần Phương tố Tổng trăm sai tích Tổng trăm sai tích Tổng trăm sai tích phương lũy phương lũy phương lũy sai sai sai

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 25.0 Phân tích EFA đã phân loại các biến quan sát thành các nhóm theo từng nhân tố,được trình bày chi tiết trong bảng 4.16.

Bảng 4.16 Ma trận xoay nhân tố

Hệ số tải của mỗi biến quan sát trong từng nhân tố đều lớn hơn 0,5 ở bảng 4.16.

Nên, các nhân tố được trích ra cụ thể như sau:

Nhân tố 1: được hình thành bởi các biến quan sát là XH1, XH2, XH3, XH4, XH5. Đặt tên là XH, đại diện cho nhân tố ảnh hưởng xã hội.

Nhân tố 2: được hình thành bởi các biến quan sát là CNBM1, CNBM2, CNBM3, CNBM4, CNBM5 Đặt tên là CNBM, đại diện cho nhân tố công nghệ và bảo mật.

Nhân tố 3: được hình thành bởi các biến quan sát là CP1, CP2, CP3, CP4 Đặt tên là CP, đại diện cho nhân tố cảm nhận về chi phí.

Nhân tố 4: được hình thành bởi các biến quan sát là HI1, HI2, HI3, HI4 Đặt tên là HI, đại diện cho nhân tố nhận thức hữu ích.

Nhân tố 5: được hình thành bởi các biến quan sát là SD1, SD2, SD3, SD4 Đặt tên là SD, đại diện cho nhân tố nhận thức dễ sử dụng.

Nhân tố 6: được hình thành bởi các biến quan sát là UT1, UT2, UT3, UT4 Đặt tên là UT, đại diện cho nhân tố uy tín ngân hàng.

Nhân tố 7: được hình thành bởi các biến quan sát là RR1, RR2, RR3, RR4 Đặt tên là RR, đại diện cho nhân tố nhận thức rủi ro.

Nhân tố 8: được hình thành bởi các biến quan sát là TC1, TC2, TC3, TC4 Đặt tên là TC, đại diện cho nhân tố sự tin cậy.

Mỗi nhân tố đại diện được hình thành bằng cách tính trung bình cộng các biến quan sát thành phần.

4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá với nhân tố phụ thuộc

Bảng 4.17: Ma Trận hệ số tương quan

Bảng 4.17 trình bày kết quả ma trận hệ số tương quan, cho thấy các biến quan sát trong thang đo nhân tố sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank có giá trị tương quan cao Điều này chứng tỏ các biến trong thang đo này có thể đo lường cùng một nhân tố.

Như vậy, phân tích nhân tố khám phá có thể phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Hệ số KMO đạt 0,743 ở bảng 4.18, nằm trong phạm vi chấp nhận được từ 0,5 đến 1, cho phép kết luận rằng phân tích EFA phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

 H1: Các biến quan sát có tương quan với nhân tố đại diện Tại bảng 4.18, giá trị Sig là 0,000 từ kiểm định Bartlett thấp hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy giả thuyết H1 được hỗ trợ Điều này đồng nghĩa với việc các biến quan sát trong nghiên cứu có sự tương quan với nhân tố đại diện.

Bảng 4.18 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett

Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 744,985 df 3

Bảng 4.19 trích ra được 1 nhân tố đại diện cho 3 biến quan sát trong thang đo với giá trị Eigenvalues là 2,485 cao hơn 1 Ngoài ra, giá trị tổng phương sai trích được là82,840%, nghĩa là 1 nhân tố đại diện được trích ra từ phân tích EFA giải thích được82,840% phương sai của 3 biến quan sát trong thang đo sử dụng dịch vụ NHS tạiVietcombank.

Bảng 4.19 Tổng phương sai giải thích

Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải chưa

Nhân xoay tố Tổng Phần trăm Phương sai Tổng Phần trăm Phương sai phương sai tích lũy phương sai tích lũy

Kết quả tại bảng 4.20 chỉ ra hệ số tải của từng biến thành phần trong nhân tố đều lớn hơn 0,5 Nhân tố này bao gồm các biến là SDDV1, SDDV2, SDDV3 Đặt tên là SDDV, đại diện cho sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Trung bình cộng các biến thành phần được sử dụng để hình thành nhân tố đại diện.

Bảng 4.20 Ma trận nhân tố

Phân tích hồi quy bội

Tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích hồi quy nhằm xác định mục tiêu nghiên cứu đã đề ra và kiểm nghiệm các giả thuyết với mô hình như sau:

 Mức độ phù hợp của mô hình

Trong bảng 4.21, giá trị R 2 điều chỉnh là 56,70%, cho thấy các biến độc lập trong mô hình giải thích đối với sự thay đổi của biến phụ thuộc chiếm 56,70% Như vậy, nhân tố uy tín ngân hàng, công nghệ và bảo mật, nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội cảm nhận về chi phí, nhận thức rủi ro và sự tin cậy phân tích được 56,70% sự thay đổi của việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Và 43,3% còn lại có thể bị tác động bởi các yếu tố khác như những nhân tố tác động mới, do quá trình thu thập dữ liệu,…

Bảng 4.21 Tóm tắt mô hình

2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn của ước Durbin-Watson lượng

 H0: mô hình không có ý nghĩa khi các hệ số hồi quy đều bằng 0

 H1: mô hình có ý nghĩa khi tồn tại ít nhất một hệ số hồi quy khác 0 Kiểm định F có giá trị Sig là 0.000 nhỏ hơn mức ý nghĩa là 5% Như vậy, giả thuyết H1 được hỗ trợ và mô hình nghiên cứu có ý nghĩa.

Tổng bình df Bình phương F Sig. phương trung bình

4.5.2 Kiểm định các hiện tượng

 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến

Theo Kleinbaum và cộng sự (1988), khi chỉ số VIF > 5 thì có hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến và theo thực tế, chỉ số VIF > 2 thì có thể xảy ra hiện tượng đa

62 cộng tuyến Bảng 4.23 cho thấy hệ số VIF của những nhân tố uy tín ngân hàng, ảnh hưởng xã hội, công nghệ và bảo mật, nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng, cảm nhận về chi phí, nhận thức rủi ro và sự tin cậy lần lượt là 1,922; 1,783; 1,945; 1,984;

1,886; 1,413; 1,357; 1,977 đều nhỏ hơn 2 Do đó, mô hình sẽ không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Bảng 4.23 Hệ số hồi quy

Hệ số hồi quy Hệ số Thống kê cộng tuyến chưa chuẩn hóa hồi quy

Mô hình t Sig. đã chuẩn Sai số

Hệ số hóa Tolerance VIF chuẩn

 Kiểm định hiện tượng tự tương quan

Hiện tượng này được thực hiện bằng kiểm định hệ số Durbin – Watson (d) Cụ thể:

 Nếu 1 < d < 3: không có hiện tượng tự tương quan

 Nếu d < 1 hoặc d > 3: có hiện tượng tự tương quan Bảng 4.21 cho thấy d là 1,786 nằm trong khoảng từ 1 đến 3 Như vậy mô hình không xuất hiện hiện tượng tự tương quan.

 Kiểm định hiện tượng phương sai thay đổi

Tiếp theo, tác giả tiếp tục thực hiện kiểm định Breusch-Pagan.

 H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi

 H1: Có hi n tệ ượng phương sai thay iđổ

Giá trị Sig của kiểm định Breusch-Pagan là 0,809 lớn hơn mức ý nghĩa là 5%.

Như vậy, giả thuyết H0 được hỗ trợ và mô hình không có hiện tượng phương sai thay đổi.

4.5.3 Đánh giá giả định hồi quy qua các biểu đồ

Nguồn: trích xuất từ phần mềm SPSS 25.0

Hình 4.1 cho thấy, Mean = 7,15E-15 = 7,15 * 10 −15 = 0.00000 gần bằng 0,

Std.Dev = 0,990 gần bằng 1 Như vậy, phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Theo hình 4.2 các điểm dữ liệu phần dư tập trung khá sát với đường chéo, do đó, phần dư có phân phối xấp xỉ chuẩn nên phần dư trong mô hình hồi quy là hợp lý.

Theo Hình 4.3, kết quả phân tích hồi quy tuyến tính cho thấy giả định về tính tuyến tính của mô hình không bị vi phạm Điều này được thể hiện qua việc các phần dư chuẩn hóa phân tán tương đối đều xung quanh đường tung độ 0, theo một đường thẳng.

Hình 4.3 Biểu đồ Scatter Plot

4.5.4 Kết luận các giả thuyết nghiên cứu

Theo Bảng 4.23, phương trình hồi quy được viết lại dưới dạng chuẩn hóa như sau:

Giả thuyết H1: Uy tín ngân hàng có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Giá trị Sig của hệ số hồi quy cho biến UT là 0,000, thấp hơn mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy hệ số hồi quy này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Như vậy, nhân tố uy tín ngân hàng được xác định là có tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tạiVietcombank Hơn nữa, biến UT có hệ số hồi quy tương ứng với giá trị dương là 0,160,nghĩa là khi uy tín ngân hàng tăng lên 1 điểm thì việc sử dụng dịch vụ NHS sẽ tăng thêm0,160 điểm Do đó, nhân tố uy tín ngân hàng có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank và giả thuyết H1 được chấp nhận Kết quả này cũng

66 nhất quán với các nghiên cứu của Nguyễn Minh Phương và Đinh Văn Thuấn (2022);

Giả thuyết H2: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Giá trị Sig của hệ số hồi quy cho biến XH là 0,001, thấp hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy hệ số hồi quy này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Như vậy, nhân tố ảnh hưởng xã hội xác định là có tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Ngoài ra, biến XH có hệ số hồi quy tương ứng với giá trị dương là 0,150, nghĩa là khi nhân tố này tăng lên 1 điểm đồng nghĩa với việc sử dụng dịch vụ NHS sẽ tăng thêm 0,150 điểm Do đó, nhân tố ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank và giả thuyết H2 được chấp nhận Kết luận này cũng tương đồng với các nghiên cứu của Trần Thị Thắng và cộng sự (2022);

Giả thuyết H3: Công nghệ và bảo mật có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Giá trị Sig của hệ số hồi quy cho biến CNBM là 0,003, thấp hơn mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy hệ số hồi quy này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5%.

Như vậy, có thể khẳng định nhân tố công nghệ và bảo mật có tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Hơn nữa, biến CNBM có hệ số hồi quy tương ứng với giá trị dương là 0,134, tức là khi công nghệ và bảo mật tăng lên 1 điểm thì việc sử dụng dịch vụ NHS sẽ tăng thêm 0,134 điểm Do vậy, nhân tố công nghệ và bảo mật có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank, đồng thời giả thuyết H3 được chấp nhận Kết quả phù hợp với các công trình của Trần Thị Thắng và cộng sự (2022); Indriyarti và cộng sự (2023).

Giả thuyết H4: Nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại các Vietcombank

Hệ số hồi quy tương ứng với biến HI có giá trị Sig là 0,006 nhỏ hơn mức ý nghĩa là5%, tức là hệ số hồi quy tương ứng có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Như vậy, nhân tố nhận thức hữu ích có tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank.

Ngoài ra, biến HI có hệ số hồi quy tương ứng với giá trị dương là 0,128, đồng nghĩa là khi nhận thức hữu ích tăng lên 1 điểm thì việc sử dụng dịch vụ NHS sẽ tăng thêm 0,128 điểm.

Do đó, khẳng định rằng việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank bị tác động tích cực bởi nhân tố nhận thức hữu ích và giả thuyết H4 được chấp nhận Kết luận này cũng tương đồng với các nghiên cứu của Nguyễn Thị Oanh (2020); De Leon (2019).

Giả thuyết H5: Nhận thức dễ sử dụng có tác động tích cực đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank

Giá trị Sig của hệ số hồi quy cho biến SD là 0,027, thấp hơn mức ý nghĩa 5% Điều này cho thấy hệ số hồi quy này có ý nghĩa thống kê tại mức ý nghĩa 5% Như vậy, nhân tố nhận thức dễ sử dụng có tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Đồng thời, biến SD có hệ số hồi quy tương ứng với giá trị dương là 0,100, nghĩa là khi nhận thức dễ sử dụng tăng lên 1 điểm thì việc sử dụng dịch vụ NHS sẽ tăng thêm 0,100 điểm.

Đánh giá sự khác biệt về việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại

Trước khi đánh giá sự khác biệt về việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank của khách hàng theo giới tính, tác giả thực hiện kiểm tra sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm khách hàng theo giới tính thông qua kiểm định Levene, cụ thể:

 H0: Phương sai giữa các nhóm là bằng nhau

 H1: Phương sai giữa các nhóm là khác nhau Bảng 4.25 cho thấy giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,496, cao hơn mức ý nghĩa 5% Như vậy, giả thuyết H0 được chấp nhận và phương sai giữa các nhóm là bằng nhau.

Sau đó, kiểm định t-test được tác giả tiếp tục sử dụng để kiểm định sự khác biệt theo giới tính Cụ thể:

 H0: không có sự khác biệt về ý định sử dụng giữa các nhóm

Từ kết quả phân tích t-test trong bảng 4.25, giá trị Sig là 0,691 lớn hơn mức ý nghĩa 5% Điều này dẫn đến kết luận rằng giả thuyết H0 được chấp nhận, tức là không có sự khác biệt đáng kể về mức độ sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank giữa các nhóm khách hàng theo giới tính.

Bảng 4.25 Kiểm định sự khác biệt về việc sử dụng dịch vụ NHS tại

Vietcombank của khách hàng theo giới tính

Sự khác Sai số Khoảng tin cậy

Sig chuẩn 95% biệt về F Sig t df tailed) (2- trung bình khác biệt của nhỏ nhất Giá trị Giá trị nhất lớn

Tiếp theo, để đánh giá sự khác biệt về việc sử dụng của khách hàng theo độ tuổi, tác giả cũng thực hiện kiểm định Levene để đánh giá sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm khách hàng theo độ tuổi, cụ thể:

 H1: Phương sai giữa các nhóm là khác nhau Từ bảng 4.26, giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,181 vượt qua mức ý nghĩa 5% Như vậy, H0 là giả thuyết được chấp nhận và phương sai giữa các nhóm là bằng nhau.

Bảng 4.26 Kiểm định phương sai bằng nhau giữa các nhóm

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 25.0 Tiếp theo, tác giả sử dụng kiểm định

ANOVA để tiến hành phân tích sự khác biệt về việc sử dụng dịch vụ của khách hàng theo độ tuổi Cụ thể:

 H0: ý định sử dụng giữa các nhóm là không có sự khác biệt

 H1: ý định sử dụng giữa các nhóm có sự khác biệt Bảng 4.27 cho thấy giá trị Sig của kiểm định ANOVA là 0,649 vượt mức ý nghĩa 5% Do đó, H0 là giả thuyết được chấp nhận nên việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank giữa các nhóm khách hàng theo độ tuổi không có sự khác biệt.

Vietcombank của khách hàng theo độ tuổi

Tổng bình Bậc tự Trung bình bình F Sig. phương do phương

Cuối cùng, tác giả xác định sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm thông qua kiểm định Levene để xem xét có hay không sự khác biệt khi sử dụng dịch vụ NHS tạiVietcombank của khách hàng theo thu nhập, cụ thể:

 H1: Phương sai giữa các nhóm là khác nhau Theo kết quả tại bảng 4.28, H0 là giả thuyết được hỗ trợ nên phương sai giữa các nhóm là bằng nhau do giá trị Sig của kiểm định Levene là 0,443 vượt mức ý nghĩa 5%.

Bảng 4.28 Kiểm định phương sai bằng nhau giữa các nhóm

Thống kê Levene df1 df2 Sig.

Nguồn: tính toán từ phần mềm SPSS 25.0 Tiếp theo, tác giả thực hiện đánh giá sự khác biệt thông qua kiểm định ANOVA.

 H0: ý định sử dụng giữa các nhóm là không có sự khác biệt

 H1: ý định sử dụng giữa các nhóm có sự khác biệt Bảng 4.29 cho thấy giá trị Sig của kiểm định ANOVA là 0,434 vượt mức ý nghĩa 5% Do đó, H0 được hỗ trợ và việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank giữa các nhóm khách hàng theo thu nhập không có sự khác biệt.

Vietcombank của khách hàng theo thu nhập

Tổng bình Bậc tự Trung bình bình F Sig. phương do phương

Tác giả đã thực hiện: thống kê mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, phân tích hồi quy bội nhằm tìm kiếm kết quả về những nhân tố tác động đến việc sử dụng dịch vụ NHS tại Vietcombank Đồng thời, tác giả cũng đánh giá sự khác biệt của khách hàng khi sử dụng dịch vụ NHS Vietcombank liên quan đến giới tính, độ tuổi và thu nhập.

Dựa trên các phân tích và thảo luận trong chương 4, chương 5 sẽ tổng hợp các mục tiêu nghiên cứu, đưa ra những khuyến nghị về quản trị cho Vietcombank nhằm thúc đẩy hiệu quả sử dụng dịch vụ NHS Đồng thời, chương cũng chỉ ra những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất các hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai.