Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Cơ sở: Ứng dụng phương pháp Sem-Neural Network để xây dựng mô hình dự báo trái nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam

Phương pháp nghiên cứu định tính Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính ứng với thiết kế thăm dò để biết được các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số

GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Các tiến bộ công nghệ mới đang diễn ra trong ngành tài chính đã làm thay đổi nhiều cấu trúc ngân hàng truyền thống và tạo nên làn sóng đổi mới trong các hoạt động ngân hàng và dịch vụ tài chính hiện nay Các dịch vụ như ngân hàng trực tuyến, máy giao dịch tự động tích hợp giao dịch tài chính và có thể truy cập 24 giờ đã thay đổi quan điểm của khách hàng về các dịch vụ ngân hàng (Chauhan, 2018) Gần đây, các dịch vụ ngân hàng đã phát triển trên nền tảng các ứng dụng tiên tiến hơn với sự ra đời của ngân hàng số Không giống như các dịch vụ ngân hàng hỗ trợ công nghệ khác, ngân hàng số không có chi nhánh, cung cấp nhiều loại dịch vụ hơn, và gần như số hóa toàn bộ các quy trình của các dịch vụ ngân hàng truyền thống (Sha & Mohammed, 2017) Nhờ khả năng cung cấp các dịch vụ ngân hàng thuận tiện hơn, nhanh hơn, ngân hàng số đã tạo ra nhiều cơ hội và lợi thế cho ngân hàng cũng như khách hàng

Tuy nhiên, việc chuyển đổi sang dịch vụ ngân hàng số do thay đổi hành vi của khách hàng đặt ra một số thách thức đối với các ngân hàng, đặc biệt là trong cách cung cấp dịch vụ Khi kỳ vọng của khách hàng và sự cạnh tranh của ngân hàng tăng lên, việc nắm bắt và giữ chân khách hàng cũng như cải thiện khả năng sinh lời trở nên quan trọng (Monferrer và cộng sự, 2016) Theo truyền thống, khách hàng của các NHTM sử dụng các sản phẩm tài chính thông qua các chi nhánh ngân hàng Sự xuất hiện của các kênh dịch vụ ngân hàng số như ngân hàng trực tuyến (ngân hàng số) và ngân hàng di động (mobile banking) đã thay đổi cách khách hàng tiếp nhận dịch vụ, thách thức các phương thức ngân hàng truyền thống Dịch vụ ngân hàng số ra đời từ ý tưởng ban đầu là bán dịch vụ qua điện thoại vào cuối những năm 1980 bởi First Direct, dịch vụ này đã cho phép các ngân hàng cung cấp các dịch vụ đa kênh, thay đổi cách họ tương tác với khách hàng (Payne và cộng sự, 2010) và giúp các ngân hàng đóng cửa các chi nhánh được coi là không có lãi do số lượng khách hàng ngày càng giảm (French và cộng sự, 2013) Những thay đổi này ở các ngân hàng đã làm cho nghiên cứu về ngân hàng số trở nên rất hấp dẫn

Sự phát triển của dịch vụ ngân hàng số cũng làm phong phú thêm trải nghiệm của khách hàng (PwC, 2018) Cụ thể, các nghiên cứu gần đây cho thấy ba lý do chính

2 mà các ngân hàng chuyển sang hình thức ngân hàng số bao gồm: trải nghiệm của khách hàng/nhân viên, tăng trưởng doanh thu và giảm chi phí Khoảng 44% người trả lời nghiên cứu của PwC (2018) chọn trải nghiệm khách hàng là lý do hàng đầu vì họ muốn đặt khách hàng làm trung tâm của hoạt động để có được doanh thu bền vững và lòng trung thành của khách hàng Các dịch vụ ngân hàng số nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách cung cấp sự đơn giản trong sử dụng (Mbama & Ezepue, 2018), chẳng hạn như nâng cao độ bảo mật thông qua sinh trắc học hoặc mã số để xác minh tài khoản là một giải pháp thay thế cho quy trình xác minh vật lý truyền thống như xác minh qua thẻ căn cước, mẫu chữ ký, mẫu hình ảnh khách hàng Trải nghiệm mới này giúp tiết kiệm thời gian của khách hàng và thuận tiện hơn so với các dịch vụ ngân hàng truyền thống yêu cầu tương tác trực tiếp (Alhothaily và cộng sự, 2017) Một số tính năng trước đây bị giới hạn trong các giao dịch tài chính bằng ngân hàng di động và ngân hàng trực tuyến, nay đã được cải tiến bởi dịch vụ ngân hàng số thông qua các dịch vụ liên quan đến đầu tư mà không cần sự tiếp xúc của con người Mặc dù mang lại nhiều trải nghiệm thuận tiện và lợi ích cho cả ngân hàng và khách hàng, dịch vụ ngân hàng số vẫn phải đối mặt với các vấn đề rủi ro cho khách hàng Nhược điểm của ngân hàng số là khách hàng có thể cảm thấy do dự hơn trong việc sử dụng các dịch vụ do tâm lý thiếu vắng các tổ chức tài chính thực tế Việc ra quyết định tài chính là rất quan trọng đối với mọi cá nhân do sự tin tưởng, quyền riêng tư và các rủi ro khác mà khách hàng có thể cảm nhận, đặc biệt là khách hàng nữ và khách hàng lớn tuổi (Alkhowaiter, 2020)

Nghiên cứu này được thực hiện trước hết nhằm xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam trên cơ sở kết hợp phương pháp ước lượng truyền thông qua mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM), và phương pháp học máy (Machine Learning) thông qua mô hình mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Network – ANN) Lược khảo các nghiên cứu liên quan trước đây cho thấy hầu hết các nghiên cứu tìm kiếm bằng chứng về các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng đều sử dụng mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để ước lượng các tham số và đưa ra các kết luận về giả thuyết nghiên cứu Tuy nhiên, SEM chỉ đánh giá được mối quan hệ tuyến tính giữa các biến số trong mô hình mà không thể đánh giá được mối quan hệ phi tuyến Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi sử dụng mạng ANN để đánh giá lại mối quan hệ giữa các biến số trong

3 mô hình Cụ thể, chúng tôi sử dụng phương pháp SEM để xác định các nhân tố có khả năng dự báo được trải nghiệm khách hàng, sau đó các nhân tố này sẽ được sử dụng như các đầu vào trong mạng ANN để xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số Theo hiểu biết tốt nhất của chúng tôi, chưa có một nghiên cứu nào liên quan đến chủ đề này sử dụng phương pháp tích hợp SEM và ANN.

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu này nhằm xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam, qua đó có thể giúp các NHTM tại Việt Nam cải thiện dịch vụ ngân hàng số thông qua kết quả dự báo trải nghiệm khách hàng

Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu tổng quát, nghiên cứu này có các mục tiêu cụ thể cần phải đạt được như sau:

(i) Xác định các nhân tố có tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam thông qua mô hình SEM

(ii) Xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam thông qua mạng ANN

(iii) Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm cải thiện dịch vụ ngân hàng số, nâng cao trải nghiệm khách hàng tại các NHTM Việt Nam.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, chúng tôi trả lời các câu hỏi nghiên cứu như sau:

- Các nhân tố nào có tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam?

- Mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam thông qua mạng ANN được xây dựng như thế nào?

- Nhằm cải thiện dịch vụ ngân hàng số, nâng cao trải nghiệm khách hàng các NHTM tại Việt Nam cần thực hiện những hàm ý quản trị nào?

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

4 Đối tượng nghiên cứu: các nhân tố có tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam và mô hình dự báo trải nghiệm của khách hàng về dịch vụ này

Phạm vi nghiên cứu: Nghiên cứu được tiến hành tại các NHTM cổ phần tại Việt

Nam có triển khai dịch vụ ngân hàng số Cụ thể, tác giả tiến hành phỏng vấn các khách hàng có sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại các ngân hàng này Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất với kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện

Dữ liệu được thu thập trong giai đoạn từ tháng 05/2023 đến tháng 09/2023 thông qua phỏng vấn trực tiếp khách hàng bằng bảng câu hỏi được mã hóa QR tại các chi nhánh, phòng giao dịch của các NHTM cổ phần tại Việt Nam hoặc thông qua các giao dịch viên ngân hàng phỏng vấn gián tiếp qua email khách hàng bằng bảng câu hỏi được xây dựng thông qua công cụ google form.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp nghiên cứu được sử dụng là kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính ứng với thiết kế thăm dò để biết được các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Thông qua nghiên cứu định tính, tham khảo ý kiến chuyên gia hoàn thiện bảng hỏi chính thức

1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng Để xác định các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số, đề tài sử dụng các phương pháp đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA), phân tích mô hình SEM Để xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam, chúng tôi sử dụng các nhân tố có tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số thu được từ kết quả phân tích mô hình SEM làm các biến đầu vào của mô hình Multilayer perceptron (MLP), một dạng phổ biến của ANN trong nghiên cứu kinh tế để xây dựng mô hình với các lớp ẩn và biến đầu ra là trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số của các ngân hàng thương mại Việt Nam

Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU

Thứ nhất, nhiều nghiên cứu thực nghiệm đã thể hiện sự quan tâm đến dịch vụ ngân hàng số gần đây Các nghiên cứu này thường tập trung vào đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng Các nghiên cứu trước đây chưa khám phá đầy đủ khái niệm này (Komulainen và Saraniemi, 2019) Do đó, đánh giá trải nghiệm của người tiêu dùng đã được Viện Khoa học Tiếp thị (MSI, 2020) xác định là một trong những lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhất Trong bối cảnh này, việc kiểm tra ảnh hưởng của nhận thức dịch vụ đến trải nghiệm khách hàng không chỉ quan trọng đối với lĩnh vực tài chính mà còn quan trọng đối với các doanh nghiệp liên kết cung cấp đầu vào dịch vụ ngân hàng số cho các NHTM Các doanh nghiệp chỉ có thể phát triển và nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách nghiên cứu về thái độ tâm lý và kiểu suy nghĩ của người tiêu dùng Hơn nữa, các nhà nghiên cứu hiện tại cũng chỉ trích việc nghiên cứu quá nhiều về sự hài lòng và quyết định lựa chọn sử dụng dịch vụ của khách hàng và chỉ ra rằng công việc nghiên cứu sâu hơn nên tập trung vào hành vi và trải nghiệm sử dụng thực tế hơn (Laukkanen, 2016) Do đó, nghiên cứu này có những đóng góp liên quan đến việc xác định các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam

Thứ hai, quan trọng nhất là nghiên cứu này xây dựng được một mô hình giúp các ngân hàng dự báo được trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số thông qua đánh giá của họ về các nhân tố tác động Việc dự báo được mức độ trải nghiệm của khách hàng có thể giúp ngân hàng cải thiện dịch vụ ngân hàng số.

KẾT CẤU NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được kết cấu thành 5 chương như sau:

Chương 1 – Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Chương 2 - Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu

Chương 3 - Phương pháp nghiên cứu

Chương 4 - Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 5 - Kết luận và hàm ý quản trị

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

LÝ THUYẾT VỀ DỊCH VỤ NGÂN HÀNG SỐ

2.1.1 Khái niệm dịch vụ ngân hàng số

Các dịch vụ ngân hàng số ngày nay thường được sử dụng thay thế cho ngân hàng di động hoặc ngân hàng trực tuyến, nên rất khó phân biệt chúng với các dịch vụ kỹ thuật số do ngân hàng truyền thống cung cấp Tuy nhiên, sự khác biệt cơ bản là sự tồn tại của các chi nhánh vật lý nơi các ngân hàng số chỉ dựa vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật số để thực hiện tất cả các loại giao dịch Nếu như E-Banking chỉ tạo thêm tiện lợi bổ sung so với các ngân hàng truyền thống cho khách hàng với các dịch vụ như SMS Banking, Mobile Banking Ngân hàng số thì ngân hàng số phục vụ khách hàng như một ngân hàng đích thực với toàn bộ cấu trúc hệ thống và cơ cấu tổ chức đã được đổi mới, cung cấp tất cả các dịch vụ, sản phẩm kinh doanh dựa trên sự số hóa, cho phép khách hàng thực hiện mọi giao dịch trên website hoặc thiết bị di động Dịch vụ ngân hàng số không có văn phòng truyền thống, cũng không có giao dịch viên trực tiếp, dịch vụ khách hàng và các hoạt động kinh doanh hoàn toàn tự động (Fathima, 2020; Sha & Mohammed, 2017) Do đó, dịch vụ ngân hàng số có thể giúp các ngân hàng cắt giảm chi phí dịch vụ, gia tăng thu nhập phi lãi

Nghiên cứu về các dịch vụ tài chính và ngân hàng cho thấy rằng số hóa và sự chấp nhận của khách hàng đối với các dịch vụ đã được hình thành và phát triển trong nhiều thập kỷ, chẳng hạn như thông qua các máy giao dịch tự động, ngân hàng di động và ngân hàng trực tuyến (Kaushik & Rahman, 2015) Tại Indonesia, ngân hàng số được định nghĩa là ngân hàng cung cấp và thực hiện các hoạt động thông qua các kênh điện tử; có trụ sở chính mà không có bất kỳ hoặc văn phòng nào (Otoritas, 2021) Chính phủ Hồng Kông cũng có định nghĩa tương tự về ngân hàng số như Indonesia, là ngân hàng chủ yếu cung cấp dịch vụ ngân hàng bán lẻ thông qua Internet hoặc các hình thức kênh điện tử khác thay vì các chi nhánh thực (Hong Kong Monetary Authority, 2021) Ngân hàng số là các ứng dụng Fintech mang tính cách mạng vượt ra khỏi các quy chuẩn ngân hàng thông thường, hoàn toàn không cần giấy tờ, không cần chữ ký và không có chi nhánh Do đó, ngân hàng số thay đổi toàn cảnh hệ sinh thái tài chính và cách thức hoạt động của các doanh nghiệp, giúp cải thiện hiệu quả tài chính đồng thời đối mặt với những thách thức về bảo mật và quyền riêng tư (Dharamshi, 2019)

7 Nhìn chung, các ngân hàng ngày nay tập trung vào việc duy trì lòng trung thành của khách hàng thông qua các dịch vụ chất lượng, bán chéo và các mối quan hệ lâu dài thông qua các mối quan hệ cá nhân, dẫn đến việc người tiêu dùng lựa chọn sử dụng (Reichheld, 2003) Chiến lược này đã được thay đổi do chất lượng của dịch vụ ngân hàng kỹ thuật số (Saleem và cộng sự, 2016), nơi liên hệ cá nhân giữa ngân hàng và khách hàng không còn diễn ra nữa, đòi hỏi một khuôn khổ khác Dịch vụ ngân hàng kỹ thuật số ảnh hưởng đến hoạt động tài chính của các ngân hàng phụ thuộc vào nhận thức và kỳ vọng của khách hàng về chất lượng và giao diện dịch vụ, do đó khái niệm của nó phải bao gồm công nghệ và khuôn khổ các dịch vụ Theo Tomiuk và Pinsonneault (2001) trong dịch vụ ngân hàng truyền thống, lòng trung thành được có thể được tạo ra dựa trên sự tiếp xúc và tương tác cá nhân trong quá trình cung cấp dịch vụ, thì đối với dịch vụ ngân hàng số, lòng trung thành của khách hàng đạt được dựa trên hiệu quả và độ tin cậy của dịch vụ số hóa Ngân hàng kỹ thuật số làm giảm sự tương tác trực tiếp giữa khách hàng và nhân viên ngân hàng và khác với các dịch vụ khác Do đó, cần có một khung lý thuyết đa dạng để xác định chắc chắn tác động của ngân hàng kỹ thuật số đối với trải nghiệm khách hàng

2.1.2 Khái niệm nhận thức về dịch vụ ngân hàng số

Theo quan điểm triết học Mác-Lênin “nhận thức được định nghĩa là quá trình phản ánh biện chứng hiện thực khách quan vào trong bộ óc của con người” (Phạm Văn Đức, 2019)

Trong từ điển Bách khoa Việt Nam “nhận thức là quá trình biện chứng của sự phản ánh thế giới khách quan trong ý thức con người, nhờ đó con người tư duy và không ngừng tiến đến gần khách thể”

Từ điển Tiếng Việt có ghi “nhận thức là quá trình hoặc kết quả phản ánh và tái hiện hiện thực vào trong tư duy; quá trình con người nhận biết, hiểu biết thế giới khách quan, hoặc kết quả của quá trình đó” (Hoàng Phê, 2019)

Trong khoa học nhận thức, nhận thức được coi là quá trình xử lí thông tin của tâm trí của bộ não người tham gia hay người điều hành Nhận thức trong tâm lí học thường đề cập đến việc các chức năng tâm lí của một cá nhân xử lí thông tin (Bernd

8 Meier, 2011) Như vậy các khái niệm đều chỉ ra nhận thức là quá trình xử lí xảy ra trong bộ não để con người nâng cao hiểu biết của bản thân về thế giới Trong bối cảnh trải nghiệm dịch vụ của khách hàng, nhận thức được hiểu là quá trình tiếp nhận, mã hoá và xử lí thông tin trong tâm trí khách hàng khi tham gia quá trình trải nghiệm dịch vụ, thông qua đó xây dựng hiểu biết cho bản thân về dịch vụ đó

Thói quen thay đổi của người tiêu dùng và môi trường cạnh tranh mới đang buộc công nghệ phải thay đổi hàng ngày để tồn tại trên thị trường với lợi nhuận hợp lý Ngành ngân hàng cũng trở thành một phần của cuộc đua khi giải quyết quá trình số hóa là một vấn đề cấp bách Lĩnh vực này cũng không muốn bị tụt hậu trong một thị trường mà nó đang có đầy đủ các hình thức chuyển đổi Nhìn chung, các ngân hàng không được coi là động lực nhanh nhưng với sự cạnh tranh ngày càng tăng trong ngành; các NHTM, đặc biệt là các ngân hàng khu vực tư nhân, đã khởi xướng các nền tảng của dịch vụ ngân hàng số Các ngân hàng khác nhau đang ứng phó với thách thức kỹ thuật số này bằng cách sử dụng các cách tiếp cận khác nhau và với tốc độ khác nhau NHTM đã giới thiệu nhiều phương pháp đổi mới khác nhau để thực hiện giao dịch ngân hàng chỉ với các thao tác và thủ tục đơn giản Tuy nhiên, để sử dụng được dịch vụ này, khách hàng cần phải được trang bị một lượng kiến thức nhất định về khả năng am hiểu các giao dịch, đánh giá các thông tin, áp dụng các chỉ dẫn, cũng như năng lực ứng dụng công nghệ Chẳng hạn, khách hàng không cần phải đến chi nhánh ngân hàng để biết những thông tin như biết số dư tài khoản, chuyển khoản, thanh toán hóa đơn hay tìm lời khuyên để đầu tư Thay vào đó, họ phải có khả năng truy cập và tự xử lí các giao dịch này thông qua phần mềm được ngân hàng trang bị qua điện thoại, ngân hàng trực tuyến Các máy ATM cũng đã được lắp đặt ở những khu vực xa xôi mà trước đây hầu như không có các cơ sở ngân hàng Cùng với sự ra đời của các thẻ thông minh như thẻ ghi nợ hoặc thẻ tín dụng, việc nạp tiền và thanh toán hóa đơn dễ dàng trong khi ngồi thoải mái như ở nhà và một số ưu đãi và chiết khấu tốt hơn được cung cấp cho khách hàng như một phần của các tiện ích ngân hàng số Những điều này làm tăng mức độ cảm nhận tích cực do tăng tiện ích ngân hàng trong điều kiện khách hàng có nhận thức tối thiểu về khả năng sử dụng và đánh giá dịch vụ

9 Nhận thức là thiên hướng để hiểu thấu đáo về một trải nghiệm (DeBacker & cộng sự, 2008) Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy sự ảnh hưởng điều tiết của nhận thức lên hành vi phản ứng với một tình huống xã hội cụ thể (Wang Ze & cộng sự, 2017; Van Kleef & cộng sự, 2009) Cụ thể, các cá nhân có nhận thức cao có nhiều khả năng có hành vi dựa vào đánh giá nhận thức của họ và giảm các phản ứng cảm tính là không liên quan (Wang & cộng sự, 2017; Greifeneder & cộng sự, 2011) Khi một người nào đó tập trung tìm kiếm hoặc phỏng đoán thông tin thì lúc đó nhận thức của họ là cao (Kruglanski

& Webster, 1996) Theo lịch sử, lý thuyết hóa trong các ngành khoa học xã hội khác nhau cho rằng các phán đoán chỉ dựa trên thông tin nội dung Các khách hàng khi sử dụng dịch vụ được giả định để hình thành các phán đoán bằng cách đánh giá một cách có hệ thống tất cả thông tin nội dung có sẵn và thích hợp về dịch vụ theo cách không thiên vị Các trải nghiệm về dịch vụ có thể được hình thành không chỉ trên cơ sở thông tin nội dung mà còn trên cơ sở cảm xúc, chẳng hạn như tâm trạng tích cực hoặc tiêu cực, có cảm giác tích cực hoặc tiêu cực đối với mục tiêu, cảm thấy dễ dàng hoặc khó khăn khi nhớ lại một số thông tin từ bộ Do đó, nhận thức có thể tạo ra những ảnh hưởng mạnh mẽ đến các trải nghiệm.

LÝ THUYẾT TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG

2.2.1 Khái niệm trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng được định nghĩa là sự đánh giá, nhận thức và tình cảm của khách hàng về tất cả các cuộc gặp gỡ trực tiếp và gián tiếp với doanh nghiệp liên quan đến hành vi mua hàng của họ (Klaus & Maklan, 2013) Trải nghiệm ngân hàng số bao gồm chất lượng dịch vụ, chất lượng chức năng, giá trị cảm nhận, khả năng tùy chỉnh dịch vụ, tốc độ dịch vụ, mức độ tương tác giữa nhân viên và khách hàng, sự tin tưởng thương hiệu, đổi mới ngân hàng số, khả năng sử dụng được cảm nhận và rủi ro được nhận thức (Mbama & Esepue, 2018) Đặc biệt, có một số khác biệt trong việc trải nghiệm dịch vụ kỹ thuật số đối với khách hàng trẻ tuổi Người tiêu dùng trẻ (so với người lớn tuổi) có nhiều khả năng ít quan tâm hơn đến quá trình xử lý, dễ thích ứng với sự phức tạp của công nghệ (Yoon, 1997) Đối với người tiêu dùng lớn tuổi hơn, nhu cầu và phản ứng của họ đối với các chương trình tiếp thị có xu hướng quan tâm đến lợi ích tài chính hơn (Akturan & Tezcan, 2012; Khan và cộng sự, 2020) Người tiêu dùng có độ tuổi khác nhau có trải nghiệm liên quan đến cùng một thương hiệu theo các cách khác nhau: đối

10 với khách hàng trẻ hơn (so với lớn tuổi), hiệu ứng mạnh mẽ hơn của trải nghiệm khách hàng đối với cam kết tình cảm Trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng mà các nhà tiếp thị phải phân tích để đưa ra chiến lược tiếp thị (Sorofman và cộng sự, 2015) Trong khi đó, công nghệ tiên tiến cho phép ngành ngân hàng cung cấp dịch vụ của mình dưới nhiều hình thức, dẫn đến trải nghiệm tích cực hoặc tiêu cực cho khách hàng và ảnh hưởng đến cách một ngân hàng vượt trội hơn so với các đối thủ cạnh tranh

Các ngân hàng cần coi trọng các tương tác của khách hàng và các yếu tố tích hợp khác nhau trong và sau khi xảy ra quá trình cung ứng dịch vụ để giao tiếp hiệu quả và tạo ra trải nghiệm khác biệt cho khách hàng Gronroos (1984) cho rằng việc phát triển lý thuyết tiếp thị đòi hỏi một bức tranh rõ ràng về những gì khách hàng đang tìm kiếm, được định hình bởi các yếu tố nội tại và ngoại sinh Berry và cộng sự (2002) gợi ý rằng quản trị trải nghiệm khách hàng nên xác định tất cả các yếu tố mà một ngân hàng giao tiếp với khách hàng, để xác định xem ngân hàng có đang đáp ứng họ hay không, chẳng hạn về thiết kế giao diện, chức năng, khả năng sử dụng và chất lượng dịch vụ tạo nên trải nghiệm dịch vụ ngân hàng số, những lĩnh vực chưa được chú ý nhiều

Trong khi đó, Verhoef và cộng sự (2009) gợi ý rằng trải nghiệm khách hàng bao gồm bản chất nhận thức, tình cảm, cảm xúc, xã hội và thể chất của chủ thể, được xác định bởi môi trường xã hội, giao diện dịch vụ, bầu không khí, phạm vi sản phẩm, giá cả, trải nghiệm kênh thay thế và thương hiệu công ty Vị thế của công ty và thái độ của người tiêu dùng ảnh hưởng đến trải nghiệm tổng thể của khách hàng, thông qua các yếu tố cả bên trong (chẳng hạn, giao diện dịch vụ, môi trường và giá cả) và bên ngoài (chẳng hạn, mục đích mua sắm)

Các nghiên cứu trên đề cập đến trải nghiệm khách hàng là phản ứng của khách hàng đối với tất cả các cuộc gặp gỡ trực tiếp và gián tiếp với một công ty Khách hàng tiếp xúc trực tiếp được thực hiện trong quá trình mua hàng và sử dụng dịch vụ, hoặc liên hệ gián tiếp thông qua các quảng cáo Tuy nhiên, trải nghiệm ngân hàng số liên quan đến việc đánh giá tổng thể các giao diện kỹ thuật số chẳng hạn như thiết kế chuyên nghiệp, tính dễ sử dụng, không giống như các dịch vụ truyền thống, tác động của cách tương tác ảo này ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng cần được làm rõ thêm Kinh nghiệm khách hàng cho thấy rằng cả hành vi cảm tính và phi lý trí đều ảnh hưởng đến

11 quyết định mua hàng của khách hàng, giúp tạo ra lợi ích chung giữa khách hàng và ngân hàng (Holbrook, 2005) Các ngân hàng đạt được giá trị thông qua thị phần, lợi nhuận, khách hàng và thương hiệu, trong khi khách hàng đạt được thông qua các giá trị hữu dụng Do đó, trải nghiệm khách hàng là một yếu tố quan trọng trong việc tạo ra giá trị cho các ngân hàng

2.2.2 Đo lường trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng là đánh giá của khách hàng về tất cả các kênh của nhà cung cấp khi họ chuyển qua các giai đoạn khác nhau trong hành trình của khách hàng Trong thập kỷ qua, trải nghiệm khách hàng đã được chú ý đáng kể trong cả nghiên cứu và thực hành tiếp thị Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp tin rằng trải nghiệm khách hàng là trọng tâm của khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp (McCall 2015), và các nhà nghiên cứu về tiếp thị gọi đó là cơ sở nền tảng cho quản lý tiếp thị (Homburg và cộng sự 2015; Lemon và Verhoef 2016) Do đó đã thúc đẩy các nghiên cứu về đo lường (Ostrom và cộng sự 2015; Syed và cộng sự, 2022) và các vấn đề đặc biệt dành cho trải nghiệm khách hàng Một số nghiên cứu về đo lường trải nghiệm khách hàng cụ thể được liệt kê cụ thể như sau:

Bảng 2.2 Đo lường trải nghiệm dịch vụ

STT Phương pháp đo lường Nghiên cứu

Tôi cảm thấy vui mừng vào một lúc nào đó trong khi sử dụng dịch vụ

Tôi cảm thấy hân hoan vào một lúc nào đó trong khi sử dụng dịch vụ

Tôi cảm thấy phấn khích vào một lúc nào đó trong khi sử dụng dịch vụ

Thang điểm Likert bảy điểm cùng với các thước trải nghiệm như:

Djelassi và cộng sự (2018); Dabholkar & Bagozzi (2002)

1 = không thuận lợi / 7 = thuận lợi

Gây ấn tượng mạnh đối với thị giác hoặc các giác quan khác của tôi

Tôi thấy thú vị về mặt cảm quan

Hấp dẫn các giác quan của tôi

Nguồn: nhóm tác giả tổng hợp

Syed và cộng sự (2022) đề xuất đo lường trải nghiệm khách hàng như một cấu trúc hình thành bao gồm chín yếu tố: truyền thông xã hội, giá trị, cá nhân hóa, dịch vụ khách hàng, tính nhất quán của cả sản phẩm sẵn có, giá cả, an toàn thông tin, phân phối, chính sách hoàn trả và các chương trình khách hàng thân thiết.

CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

2.3.1 Lý thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior)

Thuyết Hành vi Có Kế hoạch, được phát triển bởi Icek Ajzen vào năm 1991, là sự mở rộng và cải tiến của Thuyết Hành động Có Lý do, đã được phát triển trước đó Giả thuyết cơ bản này, được đưa ra bởi Ajzen và Fishbein vào năm 1975, được coi là một sự bổ sung quan trọng cho ngành nghiên cứu tâm lý xã hội từ góc độ lý thuyết Nó đề xuất rằng các hành vi thực tế được điều khiển bởi ý định của các hành vi thực tế

Theo mô hình TRA, mong muốn thực hiện một hành vi cụ thể là yếu tố chính quyết định liệu một người có tham gia vào hành vi đó hay không Mối quan hệ giữa ý định và hành động thực tế đã được điều tra kỹ lưỡng và xác nhận thông qua nghiên cứu thực nghiệm được tiến hành trong nhiều ngành và lĩnh vực nghiên cứu khác nhau Những nghiên cứu này cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng mô hình này là phù hợp và liên quan một cách nhất quán

13 Thái độ cá nhân và chuẩn mực chủ quan là hai khía cạnh quan trọng nhất quyết định ý định của mọi người đối với hành vi của họ Quan điểm và kết luận của một cá nhân về kết quả của một hành vi được xem xét khi xác định thái độ của cá nhân đó đối với hành vi đó Vào năm 1991, Ajzen đã định nghĩa chuẩn mực chủ quan, mà ông mô tả là kỳ vọng của những người quan trọng khác đối với việc liệu một cá nhân có nên tham gia vào một lộ trình hành động cụ thể hay không Trong bối cảnh của mô hình TRA, được minh họa trong Hình 2.1, ý tưởng này đóng một vai trò đáng kể trong việc hình thành ý định

Hình 2.1 Thuyết hành động hợp lý (TRA)

Nguồn: Ajzen và Fishbein (1991) Thuyết Hành vi Có Kế hoạch (TPB) được cho là xuất phát từ những hạn chế của hành vi con người mà ít có thể kiểm soát, theo như Ajzen (1991) đã nói Qua nghiên cứu của mình, Ajzen đã phát hiện ra một thành phần thứ ba ảnh hưởng đến ý định của con người Thành phần này được gọi là nhận thức kiểm soát hành vi Theo Ajzen (1991), thành phần này phản ánh mức độ dễ dàng hay khó khăn trong việc thực hiện một hành vi, cũng như việc thực hiện hành vi đó có được kiểm soát hay hạn chế hay không Một ví dụ về mô hình TPB có thể được tìm thấy trong Hình 2.2

Hình 2.2 Thuyết hành vi dự định (TPB)

2.3.2 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Vào năm 1989, Fred Davis là người đầu tiên thiết lập nên mô hình được biết đến với tên gọi Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) Đây là một sự mở rộng của Thuyết Hành động Có Lý do (TRA), được Fishbein và Ajzen đề xuất lần đầu vào năm 1975 TAM được phát triển riêng để hiểu rõ hơn về cách mà người dùng tiếp nhận các hệ thống thông tin Hơn nữa, nó đặc biệt hữu ích trong các tình huống như ngân hàng số, nơi việc sử dụng công nghệ là cực kỳ quan trọng TAM là một khung công cụ mở rộng trên nền tảng lý thuyết do TRA thiết lập, nhưng nó tập trung chủ yếu vào việc chấp nhận dịch vụ công nghệ Qua việc áp dụng sự chuyên biệt này, TAM có thể cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về cách mà công nghệ được chấp nhận và sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp Việc nó bao gồm các đặc điểm cụ thể của việc sử dụng công nghệ mà TRA có thể không đề cập đến làm cho nó phù hợp hơn với môi trường công nghệ hiện đại

Thuật ngữ "nhận thức về tính hữu ích" (PU) là một trong những khía cạnh quan trọng nhất của TAM Khi nói đến điều này, chúng ta đang đề cập đến mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một phương pháp cụ thể sẽ tăng cường hiệu quả công việc của họ Đây là một yếu tố quan trọng trong việc quyết định liệu một công nghệ có được chấp nhận hay không và nó liên quan chặt chẽ đến mong muốn của người dùng trong việc áp dụng công nghệ đó

Hơn nữa, Nhận thức về Tính dễ sử dụng (PEU) là một thành phần quan trọng khác Thước đo này xác định mức độ mà một người dùng tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ không đòi hỏi nỗ lực nào từ phía họ Không chỉ PU đóng một vai trò lớn trong việc xác định khả năng một công nghệ được chấp nhận, mà PEU cũng có ảnh hưởng đáng kể Cả hai yếu tố này cùng nhau giúp dự đoán cách thức thái độ đối với công nghệ có thể dẫn đến việc sử dụng thực tế của công nghệ

Cuối cùng, Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) cũng xem xét Thái độ Tổng thể đối với Việc Sử dụng, bao gồm cảm xúc đánh giá tổng thể của cá nhân đối với việc sử dụng công nghệ Thái độ này, được hình thành bởi những lợi ích nhận thức được và sự dễ dàng trong việc triển khai công nghệ, ảnh hưởng đến mong muốn của người dùng trong việc tương tác với công nghệ Thành phần này hoàn thiện khung của mô hình bằng

15 cách thiết lập mối liên hệ giữa mục tiêu hành vi và hành vi sử dụng thực tế, cung cấp một sự hiểu biết toàn diện về động lực chấp nhận công nghệ

Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Theo Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM), thái độ đối với việc áp dụng một công nghệ cụ thể được ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: nhận thức về tính hữu ích và nhận thức về tính dễ sử dụng Những yếu tố này, lần lượt, thúc đẩy ý định sử dụng và sự chấp nhận thực tế của công nghệ Khi một người có nhận thức tích cực về tính hữu ích và tính thân thiện với người dùng của một hành vi được hỗ trợ bởi công nghệ, điều này sẽ thúc đẩy họ lựa chọn sử dụng hệ thống Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) thiết lập một khung cảnh để hiểu cách các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến thái độ của cá nhân đối với tính hữu ích và tính dễ sử dụng của công nghệ Một khi các cá nhân đã hình thành một thái độ nhất định đối với việc sử dụng công nghệ, ý định sử dụng công nghệ cụ thể đó cuối cùng sẽ dẫn đến việc sử dụng thực tế của nó Hình 2.4 minh họa sự biểu diễn của TAM Chú thích (Davis và cộng sự, 1989)

Sau khi mô hình TAM ban đầu được ra mắt, đã có các phiên bản bao gồm TAM

2 và TAM 3 được phát triển Những mô hình này bao gồm các giải thích về cách mà cá nhân đánh giá tính hữu ích của một cái gì đó và ý định sử dụng nó, xét đến cả ảnh hưởng xã hội và các quá trình công cụ Ảnh hưởng xã hội bao gồm các yếu tố như chuẩn mực chủ quan, tính tự nguyện và hình ảnh, trong khi các quá trình công cụ liên quan đến các yếu tố như mức độ phù hợp với công việc, chất lượng đầu ra, khả năng chứng minh kết quả và tính dễ sử dụng (Venkatesh và cộng sự, 2000) Nghiên cứu này sẽ chỉ sử dụng mô hình TAM ban đầu do tính phù hợp của nó cho nghiên cứu này, và các biến bên

16 ngoài có thể được phân chia thêm thành nhiều yếu tố con Công nghệ máy tính đang tiến bộ nhanh chóng, nhưng một số người dùng cuối e ngại không muốn chấp nhận các công nghệ và phần mềm hiện có do các rào cản kỹ thuật (Davis, 1989)

Lý thuyết TAM được sử dụng ít phổ biến hơn so với các lý thuyết TRA và TPB, chủ yếu được áp dụng để phân tích hành vi khách hàng trong lĩnh vực công nghệ thông tin Tuy nhiên, theo Legris và cộng sự (2003), lý thuyết TAM đã dự đoán thành công 40% việc sử dụng một công nghệ mới Lý thuyết TAM dựa trên lý thuyết cơ bản TRA, được công nhận là một mô hình đáng tin cậy và căn bản trong việc hiểu biết về sự chấp nhận của người dùng đối với một hệ thống công nghệ Tuy nhiên, TAM cũng có một số hạn chế nhất định: Thứ nhất, khái niệm về tính dễ sử dụng (PEU) chủ yếu liên quan đến các yếu tố nội tại ảnh hưởng đến việc kiểm soát hành vi, như kỹ năng và ý chí Lý thuyết Hành vi Có Kế hoạch (TAM) chưa thể hiện được sự áp dụng của nó đối với các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến hành vi, như rào cản về thời gian, cơ hội có sẵn và sự hợp tác của người khác Hơn nữa, thực tế về văn hóa có ảnh hưởng đến quá trình ra quyết định của người tiêu dùng về việc sử dụng Tuy nhiên, mô hình TAM chưa làm rõ việc bao gồm các yếu tố văn hóa và xã hội cần thiết liên quan đến ý định sử dụng Hơn nữa, mô hình TPB được đặc trưng bởi tính linh hoạt và bao gồm các yếu tố cần thiết, trong khi mô hình TAM bị hạn chế trong khả năng áp dụng và thiếu linh hoạt trong các lĩnh vực khác ngoài công nghệ thông tin Một số nghiên cứu trước đây có liên quan.

LƯỢC KHẢO CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Việc xem xét và giải thích nhận thức của khách hàng cũng như trải nghiệm dịch vụ ngân hàng số gần đây đã trở thành trọng tâm của các học giả và các nhà nghiên cứu thực nghiệm trên toàn thế giới, và vấn đề này đã chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ trong các tài liệu liên quan đến dịch vụ ngân hàng số (Brige, 2006; Manser và cộng sự, 2021; Joseph và cộng sự, 2005; Bapat 2022; và cộng sự 2022…) Thật vậy, bằng cách sử dụng các cách tiếp cận khác nhau và theo nhiều nền tảng lý thuyết, các nhà nghiên cứu cố gắng giải thích cách khách hàng hình thành trải nghiệm của họ thông qua nhận thức, thái độ, ý định và hành vi của họ đối với dịch vụ ngân hàng số Cụ thể như:

Shahid và cộng sự (2022) kiểm tra các yếu tố tác động đến trải nghiệm người tiêu dùng (CX) với các ứng dụng ngân hàng di động (m-banking) Để hiểu mối liên hệ giữa

17 các yếu tố với biến CX, nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng bảng câu hỏi thông qua khảo sát trực tuyến tại Ấn Độ Mẫu nghiên cứu gồm 473 người được hỏi đã được phân tích bằng cách sử dụng phương pháp mô hình phương trình cấu trúc thuyến tính bởi AMOS phiên bản 22.0 Các phát hiện cho thấy sự thuận tiện, sự tin tưởng và ảnh hưởng xã hội đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao CX với việc sử dụng ứng dụng m- banking Các thuộc tính ứng dụng được cho là tương đối ít quan trọng hơn và không tìm thấy mối quan hệ nào giữa bộ phận hỗ trợ khách hàng và CX Nghiên cứu hướng dẫn các nhà quản lý nhận ra tầm quan trọng của CX trong việc thiết kế các chiến lược phù hợp để thúc đẩy m-banking và thu hút khách hàng của họ trong bối cảnh đất nước đang phát triển

Yoon, C (2010) điều tra những hoặc các yếu tố đến trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến Dựa trên nghiên cứu trước đó, sáu yếu tố bao gồm: dễ sử dụng, thiết kế, tốc độ, bảo mật, nội dung thông tin và dịch vụ hỗ trợ khách hàng - được đề xuất trong mô hình nghiên cứu Kết quả cho thấy rằng tác động của thiết kế, bảo mật, tốc độ và nội dung thông tin đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn đáng kể ở nhóm trải nghiệm cao, trong khi tác động của dịch vụ hỗ trợ khách hàng đối với sự hài lòng của khách hàng cao hơn đáng kể ở nhóm có trải nghiệm thấp

Chauhan và cộng sự (2022) nghiên cứu đánh giá của khách hàng về trải nghiệm dịch vụ ngân hàng kỹ thuật số thông qua phương pháp lược khảo tài liệu 88 bài báo được xuất bản từ năm 2001 đến năm 2021 Kết quả nghiên cứu cho thấy, trải nghiệm khách hàng (CE) được xác định bởi các đầu mối chức năng (chất lượng, sự tin cậy và tiện lợi), đầu mối cơ học (thuộc tính trang web, thiết kế trang web, khả năng sử dụng được cảm nhận) và đầu mối nhân văn (xử lý khiếu nại của khách hàng) Nghiên cứu được tiếp tục để kết hợp xem xét mối quan hệ giữa trải nghiệm khách hàng với mô hình chuỗi lợi nhuận dịch vụ, kết quả cho thấy các yếu tố liên quan đến công nghệ (đầu mối ngân hàng kỹ thuật số và trò chơi hóa), các yếu tố liên quan đến khách hàng (sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành của khách hàng) là các yếu tố liên quan đến hiệu suất (hoạt động tài chính)

Komulainen & Saraniemi (2019) nghiên cứu khám phá trải nghiệm khách hàng và giá trị liên quan của một dịch vụ ngân hàng di động mới Dữ liệu thực nghiệm được

18 thu thập thông qua 14 cuộc phỏng vấn và được phân tích bằng phương pháp phân tích nội dung Kết quả cho thấy, trải nghiệm khách hàng là một hiện tượng phức tạp và đa diện bằng cách bao gồm giá trị liên quan đến quá trình, tình hình sử dụng và kết quả, đồng thời xác định thời gian xử lí dịch vụ cũng ảnh hưởng và kết nối tất cả các khía cạnh này Hạn chế của nghiên cứu là nghiên cứu được thực hiện ở một quốc gia phát triển và các phát hiện có thể khác trong bối cảnh thị trường mới nổi Một hạn chế khác liên quan đến dữ liệu, vì độ tuổi của những người được phỏng vấn khá hạn chế, nằm trong khoảng từ 20 đến 40 tuổi Tuy nhiên, họ đại diện cho những người tiêu dùng thường sử dụng tốt các dịch vụ di động và do đó cung cấp dữ liệu đáng tin cậy về trải nghiệm sử dụng của họ Những phát hiện của nghiên cứu giúp các ngân hàng và các tổ chức tài chính khác phát triển các chiến lược và hoạt động của mình theo tư duy hướng đến khách hàng, điều này sẽ giúp họ tiếp tục tạo ra các mối quan hệ khách hàng lâu dài, có lợi và cải thiện khả năng tồn tại trong tương lai

Bapat, D (2022) điều tra trải nghiệm dịch vụ tài chính kỹ thuật số bằng phương pháp định tính và định lượng Nghiên cứu áp dụng như một phương pháp định tính để khám phá và nắm bắt sự phát triển gần đây trong lĩnh vực tài chính kỹ thuật số đang thay đổi nhanh chóng Phương pháp tiếp cận dựa trên khảo sát, thực nghiệm được sử dụng để thu thập dữ liệu từ 258 người được hỏi về trải nghiệm của họ với trải nghiệm dịch vụ tài chính kỹ thuật số bằng cách sử dụng bảng hỏi về các nội dung như mức độ dễ sử dụng, tính kịp thời, lối sống và yếu tố tài chính kỹ thuật số Kết quả ước lượng mô hình bằng phương trình cấu trúc bằng smart-PLS cho thấy, yếu tố chức năng kỹ thuật số, cảm nhận dễ sử dụng và tính kịp thời thời ảnh hưởng tích cực đến trải nghiệm dịch vụ tài chính kỹ thuật số Hơn nữa, sự quen thuộc kiểm soát mối quan hệ giữa yếu tố dịch vụ ngân hàng số và trải nghiệm dịch vụ

Joseph và cộng sự (2005) nghiên cứu những đặc điểm không hài lòng cơ bản liên quan đến trải nghiệm ngân hàng ở Vương quốc Anh trong bối cảnh triển khai công nghệ cung cấp dịch vụ mới trong ngành ngân hàng Dữ liệu cho nghiên cứu này được thu thập trong hai giai đoạn Trong giai đoạn một, ba nhóm trọng tâm đã được tiến hành sử dụng các khách hàng ngân hàng từ miền nam Hoa Kỳ để tìm ra những đặc điểm dịch vụ quan trọng đối với người sử dụng dịch vụ tài chính ở Hoa Kỳ Những đặc điểm dịch vụ này

19 sau đó đã được một số khách hàng ngân hàng ở Anh (khu vực Bristol và Bournemouth) xem xét để đảm bảo sự tương đương của các cấu trúc và phép đo trong thiết kế bảng hỏi Giai đoạn hai liên quan đến việc phân phối 300 cuộc khảo sát cho một mẫu khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử ở Vương quốc Anh, người trả lời phải sử dụng một trong các dịch vụ ngân hàng điện tử có sẵn do ngân hàng cung cấp ít nhất một lần trong tháng trước Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố và các thuộc tính cơ bản là: chất lượng dịch vụ và mức độ thuận tiện mà tổ chức cần phân bổ nguồn lực để nâng cao trải nghiệm dịch vụ mà họ cung cấp cho khách hàng của mình Hạn chế chính của nghiên cứu này là phạm vi và kích thước mẫu nhỏ

Brige, A (2006) cung cấp một cái nhìn tổng quan ngắn gọn về trải nghiệm dịch vụ của khách hàng trong hệ thống ngân hàng Latvia trong bối cảnh tác động của việc phát triển công nghệ trong ngân hàng Nghiên cứu khảo sát định lượng kết hợp với phỏng vấn sâu các khách hàng và nhân viên ngân hàng, và các chuyên gia đại diện cho lĩnh vực ITC Kết quả cho thấy sự hài lòng với các dịch vụ được cung cấp không phải là yếu tố duy nhất ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng Những khách hàng có lịch sử ngân hàng ngắn có thể trung thành với nhà cung cấp dịch vụ do thiếu hiểu biết về tài chính Một tác động lớn đến mức độ trải nghiệm của khách hàng được ảnh hưởng bởi các yếu tố khác, chẳng hạn như: hình ảnh, uy tín, truyền miệng Hạn chế của nghiên cứu là mẫu được sử dụng để nghiên cứu không bao gồm tất cả 23 NHTM của Latvia

Manser và cộng sự (2021) điều tra các mối quan hệ tạo ra giá trị và dẫn đến sự thoải mái của khách hàng với trí tuệ nhân tạo (AI) và nền tảng dịch vụ ngân hàng di động (AIMB) Dữ liệu được thu thập từ 218 người trả lời và phân tích bằng cách sử dụng mô hình phương trình cấu trúc tuyến tính (SEM) Kết quả cho thấy, nhận thức về giá trị sử dụng của các ứng dụng ngân hàng di động dựa trên AI thông qua năm yếu tố: nhận thức cơ bản về cung cấp dịch vụ ngân hàng hiện tại; lợi ích cấu hình cung cấp dịch vụ; bảo mật dữ liệu chung; nhận thức về an toàn của các dịch vụ ngân hàng di động cụ thể; và nhận thức về cung cấp dịch vụ AI tác động tích cực đến trải nghiệm dịch vụ của khách hàng Nghiên cứu cũng khuyến nghị, khi các tổ chức tài chính chuyển hướng mô hình kinh doanh của họ sang các kênh công nghệ tự phục vụ kỹ thuật số, nhu cầu để

20 khách hàng cảm thấy thoải mái khi tương tác với tác nhân AI sẽ rất quan trọng để nâng cao trải nghiệm khách hàng và hiệu suất của doanh nghiệp

Bảng 2.4 Tổng hợp các nghiên cứu trước

1 Nhận thức tiện lợi Shahid và cộng sự (2022) ; Chauhan và cộng sự

2 Chất lượng chức năng Chauhan và cộng sự (2022); Bapat (2022)

3 Chất lượng dịch vụ Komulainen & Saraniemi (2019); Holbrook (2006),

Nhận thức thương hiệu Chauhan và cộng sự (2022); Brige (2006)

5 Nhận thức an toàn Shahid và cộng sự (2022); Yoon (2010); Manser và cộng sự (2021)

6 Khả năng sử dụng Yoon (2010); Bapat (2022); Manser và cộng sự (2021)

Nguồn: tổng hợp của nhóm tác giả

NHẬN XÉT VỀ CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT

Lược khảo các nghiên cứu trước cho thấy những nghiên cứu này cung cấp thêm thông tin về tác động của các yếu tố đại diện cho nhận thức khách hàng đến trải nghiệm dịch vụ ngân hàng số, tuy nhiên vẫn còn những khía cạnh quan trọng khác cần được giải thích Thứ nhất, dịch vụ ngân hàng được coi là một công nghệ mới và tiên phong, do đó, như đã nêu trong các tài liệu về IS / CNTT (Brown và Venkatesh 2005), chất lượng chức năng có thể đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy trải nghiệm tích cực cho khách hàng Tuy nhiên, vai trò của chất lượng chức năng vẫn chưa được đề cập đầy đủ trong các nghiên cứu liên quan đến Ngân hàng số Thứ hai, theo Venkatesh và cộng sự (2012), trong bối cảnh khách hàng, vấn đề giá cả được coi là quan trọng và nhận được sự quan tâm của khách hàng khi họ đang trong quá trình chấp nhận hoặc từ chối các đổi mới

21 Ngoài ra, khách hàng dường như đang cân nhắc giữa các tiện ích nhận được và chi phí tài chính của việc sử dụng một công nghệ Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu trước đây về dịch vụ ngân hàng số đã tập trung vào giá trị chức năng và giá trị phi tiền tệ (chẳng hạn như tính bảo mật, tính hữu dụng, tính thuận tiện) hoặc tập trung vào chi phí tài chính liên quan như một rào cản đối với việc sử dụng dịch vụ (Hanafizadeh và cộng sự, 2014) trong khi giá cả hoặc giá trị tiền tệ của việc sử dụng Ngân hàng số chưa được đề cập tới Một công nghệ đổi mới bao gồm các giá trị khác nhau cũng như việc sử dụng nó có thể mang lại chi phí cao hơn cho khách hàng; cần phải giải thích vai trò của giá trị lợi ích so với chi phí bỏ ra khi sử dụng công nghệ đó của khách hàng Do đó, trong nghiên cứu này bổ sung xem xét yếu tố sự đánh đổi giữa chi phí và lợi ích của việc thực hiện một hành vi thông qua biến cảm nhận chi phí

Ngoài ra, tổng quan các lý thuyết liên quan có thể thấy, có nhiều lý thuyết về trải nghiệm của khách hàng áp dụng công nghệ mới chẳng hạn như mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989), lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975), lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB ) của Ajzen (1985) Tuy nhiên, các lý thuyết này không thể được áp dụng trực tiếp vào nghiên cứu trải nghiệm khách hàng vì chúng không nắm bắt được trải nghiệm tổng thể của khách hàng (chẳng hạn, lý trí, cảm xúc, cảm quan, thể chất và tinh thần) giữa khách hàng, dịch vụ và nhà cung cấp Những loại trải nghiệm này có thể được kích hoạt bởi nhiều tác nhân kích thích khác nhau mà sau đó ảnh hưởng đến cách họ đưa ra các lựa chọn tài chính Nghiên cứu của Mbama và Ezepue (2018) về trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số đã xác nhận rằng giá trị cảm nhận, chất lượng chức năng, chất lượng dịch vụ, sự tham gia của nhân viên-khách hàng, rủi ro nhận thức và khả năng sử dụng ảnh hưởng tích cực đến trải nghiệm của khách hàng Tuy nhiên, Cruz và cộng sự (2010) cho thấy trải nghiệm của khách hàng trong ngân hàng số tập trung vào các mục tiêu hữu dụng Các nghiên cứu nhận thấy rằng tiêu dùng theo chủ nghĩa thực dụng có vai trò trong trải nghiệm khách hàng và nó cũng cần thiết như tiêu dùng thực dụng Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất mô hình nghiên cứu cụ thể như sau:

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: đề xuất của nhóm tác giả

GIẢ THIẾT NGHIÊN CỨU

Cảm nhận chi phí được định nghĩa là sự đánh đổi giữa chi phí và lợi ích của việc thực hiện một hành vi (Dootson và cộng sự, 2016) Nó là một yếu tố quan trọng quyết định đến ý định sử dụng công nghệ, và là yếu tố quan trọng đối với các ngân hàng trong việc cung cấp các dịch vụ đến khách hàng (Keisidou và cộng sự, 2013) Một rào cản của việc áp dụng công nghệ mới thường là chi phí để sử dụng nó Bên cạnh đó, để xác định chi phí thực và đo lường chi phí sử dụng công nghệ mới, khách hàng thường phải đối mặt với một loạt các chi phí tương đối ẩn có khả năng ảnh hưởng đến trải nghiệm của họ (Hung và cộng sự, 2003) Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng chi phí có thể là một rào cản lớn đối với việc cảm xúc khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số (Dahlberg và cộng sự, 2008) Wu và Wang (2005) đã phát hiện ra rằng chi phí có ảnh hưởng tiêu cực đáng kể đến xu hướng hành vi sử dụng điện thoại di động cho công việc kinh doanh Mặt khác, chi phí thấp có thể khuyến khích khách hàng sử dụng ngân hàng điện tử (Sathye, 1999) Wessels và Drennan (2010), nghiên cứu về ảnh hưởng của chi phí đến Nhận thức chi phí

23 ý định sử dụng, đã kết luận rằng có mối quan hệ tiêu cực giữa chi phí cảm nhận và ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số Nói cách khác, chi phí sử dụng một công nghệ mới như dịch vụ ngân hàng số càng cao thì trải nghiệm về dịch vụ ngân hàng số càng tiêu cực Trong nghiên cứu này, chúng tôi đưa ra giả thuyết nhằm khám phá tác động của nhận thức về chi phí đến trải nghiệm khách hàng, cụ thể là:

H1: Nhận thức chi phí có tác động tiêu cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Nhận thức tiện lợi được khái niệm hóa “là mức độ mà một cá nhân ý thức về việc áp dụng công nghệ sẽ giúp họ đạt được sự tiện lợi hơn công việc như thế nào” (Venkatesh và cộng sự, 2003) Nói rộng ra, khách hàng dường như có động lực hơn để sử dụng và chấp nhận công nghệ mới nếu họ nhận thấy rằng công nghệ này có lợi hơn và hữu ích hơn trong cuộc sống hàng ngày của họ Các nghiên cứu trước đây cho thấy, dịch vụ ngân hàng số được coi là một kênh thuận tiện hơn cho phép khách hàng tiếp cận nhiều loại dịch vụ với sự linh hoạt về thời gian và địa điểm (Riquelme và Rios, 2010) Đặc biệt, trong nghiên cứu của họ để điều tra việc chấp nhận dịch vụ ngân hàng số, Zhou và cộng sự (2010) kết luận rằng ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng được dự đoán đáng kể bởi sự thuận tiện Yếu tố này cũng thường được nghiên cứu cùng với trải nghiệm của khách hàng Tuy nhiên, nó có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng và trải nghiệm của khách hàng liên quan đến các dịch vụ trực tiếp và trực tuyến (Garg và cộng sự, 2014) Shahid và cộng sự (2022) ; Chauhan và cộng sự (2022); Joseph và cộng sự (2005) coi sự tiện lợi là một trong những nhân tố quan trọng ảnh hưởng trải nghiệm đến dịch vụ ngân hàng số của khách hàng Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giả thuyết về tác động của nhận thức tiện lợi đến trải nghiệm của khách hàng, cụ thể:

H2: Nhận thức tiện lợi có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

24 Chất lượng đề cập đến khía cạnh chức năng hoạt động của hệ thống trực tuyến, các thành phần tương tác của nó, cơ sở hạ tầng kỹ thuật và công cụ để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống… ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng (Garg và cộng sự, 2014) Chẳng hạn, tính linh hoạt về thời gian và không gian, tính sẵn sàng của hệ thống, nâng cao độ tin cậy của dữ liệu và khả năng truy cập, hiệu suất xử lý dữ liệu và giảm chi phí xử lý Việc sử dụng các kênh ngân hàng trực tuyến thường đòi hỏi một loại kỹ năng, nguồn lực và cơ sở hạ tầng kỹ thuật cụ thể, do đó, khách hàng có thể có động lực hơn để sử dụng dịch vụ ngân hàng số nếu họ có nguồn lực và dịch vụ hỗ trợ nhất định như trả lời tự động 24/7 hoặc phần mềm của ngân hàng tương thích, quen thuộc với các công nghệ khác mà họ đã sử dụng Chất lượng chức năng ảnh hưởng đến mức độ tiếp nhận của người dùng đối với dịch vụ ngân hàng di động (Chauhan và cộng sự, 2022; Bapat, 2022), cũng như sự tin tưởng và lòng trung thành ở các ngân hàng Tây Ban Nha (Monferrer-Tirado và cộng sự, 2016) Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giả thuyết về tác động của chất lượng chức năng đến trải nghiệm của khách hàng, cụ thể:

H3: Chất lượng chức năng có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Chất lượng dịch vụ được sử dụng để đánh giá rộng rãi trong các hoạt động dịch vụ của các ngân hàng, khách sạn và công ty bảo hiểm Trong lĩnh vực ngân hàng, chất lượng dịch vụ làm tăng trải nghiệm tích cực của khách hàng (Komulainen & Saraniemi, 2019; Holbrook, 2006; Joseph và cộng sự, 2005) Nó làm trung gian cho sự hài lòng tổng thể, là tiền đề của lòng trung thành (Levy và Hino, 2016) Chẳng hạn, sử dụng một hệ thống trực tuyến hoạt động thường xuyên bị lỗi, tắc nghẽn băng thông,… tạo cảm giác khó chịu khi trải nghiệm dịch vụ Hay khách hàng cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng những địa điểm ATM hiện đại, sạch sẽ Jun và Palacios (2016) nghiên cứu chất lượng dịch vụ ngân hàng di động ở Hoa Kỳ, trong khi Amin (2016) và Raza và cộng sự (2015) nghiên cứu chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến và mối quan hệ của nó với sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng ở Ả Rập Xê Út và Pakistan Các tác giả nhận thấy rằng chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng và do đó dẫn đến

25 lòng trung thành Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giả thuyết về tác động của chất lượng dịch vụ đến trải nghiệm của khách hàng, cụ thể:

H4: Chất lượng dịch vụ ngân hàng số có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Uy tín thương hiệu là mức độ mà thông tin đề xuất dịch vụ được coi là đáng tin cậy (Keisidou và cộng sự, 2013) Niềm tin, sự tin tưởng của khách hàng đối với thương hiệu dịch vụ ngân hàng số có thể được tích lũy thông qua tính chính trực, lòng nhân từ và khả năng có thể nâng cao sự sẵn sàng phục vụ khách hàng về giao dịch tài chính thông thường hoặc khi có sự cố xảy ra Nhận thức thương hiệu đã được kiểm tra rộng rãi và được chứng minh là một yếu tố quan trọng dự đoán nhận thức và trải nghiệm của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số (Hanafizadeh và cộng sự, 2014) Ví dụ, sự tin tưởng có ảnh hưởng đáng kể không chỉ đến ý định của khách hàng mà còn đến sự gắn kết của họ Hanafizadeh và cộng sự (2014) đã khẳng định vai trò của nhận thức về niềm tin và sự tín nhiệm là động lực chính trong trải nghiệm dịch vụ Ngân hàng di động của ngân hàng Iran Trong nghiên cứu Chauhan và cộng sự (2022); Brige, A (2006), niềm tin thương hiệu được cho là có ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số Thương hiệu, độ tin cậy và hình ảnh cũng đã được nghiên cứu trong các nghiên cứu và nhận thấy có ảnh hưởng đến sự lựa chọn dịch vụ ngân hàng của khách hàng (Liang và cộng sự, 2009) Nghiên cứu của Levy và Hino (2016) cho thấy sự gắn bó với thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến lòng trung thành của khách hàng Do đó, nghiên cứu này khám phá nhận thức thương hiệu đối với trải nghiệm của khách hàng thông qua giả thuyết:

H5 Nhận thức thương hiệu có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Jun và Palacios (2016) nhận thấy bảo mật là một trong những yếu tố chính ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ của ngân hàng di động và rủi ro nhận thức ảnh hưởng đến

26 trải nghiệm sử dụng ngân hàng số ở các quốc gia (Shahid và cộng sự, 2022; Yoon, 2010; Manser và cộng sự, 2021) Dịch vụ ngân hàng số cần được bảo vệ và đảm bảo, cũng như ngăn chặn tin tặc tấn công thông tin và quyền riêng tư của khách hàng Nền tảng cho việc thực hiện bất kỳ dự án CNTT nào là bảo vệ hệ thống thông tin của công ty khỏi các mối đe dọa bảo mật Các ngân hàng, có hệ thống điện tử an toàn, có thể bảo vệ thông tin tài chính và thông tin cá nhân của khách hàng, đặc biệt là đối với dịch vụ ngân hàng số (Ling và cộng sự, 2016) Trong đó, đảm bảo rủi ro dịch vụ ngân hàng số thường được đảm bảo thông qua: quyền riêng tư, tính toàn vẹn và chữ ký số Quyền riêng tư là ngăn chặn việc tiết lộ thông tin cho những người không được phép Tính toàn vẹn là ngăn chặn các thay đổi dữ liệu trái phép và phát hiện các thay đổi nếu thông tin đó là trái phép Và chữ ký số có ý nghĩa quan trọng trong việc tạo ra các hệ thống đảm bảo an ninh và được sử dụng trong nhiều giao thức bảo mật trong thế giới thực Hầu hết các chữ ký điện tử đều có một số mã để ngăn chặn các cuộc tấn công giả mạo (Tsai và cộng sự, 2014) Chữ ký điện tử dựa trên mã hóa phát hiện thông tin điện tử để việc phát hiện người tạo tài liệu làm cho thông tin của nó có thể quản lý được (Bausys & Kriukovas, 2008) Do đó, các ngân hàng không ngừng đầu tư vào bảo mật để gia tăng độ an toàn cho dịch vụ ngân hàng số Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giả thuyết về tác động của nhận thức an toàn đến trải nghiệm của khách hàng, cụ thể:

H6: Nhận thức an toàn có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Venkatesh và cộng sự (2003) đã định nghĩa khả năng sử dụng là “mức độ dễ dàng liên quan đến việc sử dụng một hệ thống Trải nghiệm khi sử dụng một hệ thống mới của cá nhân không chỉ được xác định trước bởi hệ thống có giá trị tích cực như thế nào mà còn bởi mức độ sử dụng hệ thống này không khó và không đòi hỏi những nỗ lực quá nhiều Do tính chất đặc biệt của Ngân hàng số, đòi hỏi không chỉ một mức độ kiến thức về tài chính ngân hàng nhất định mà còn cần có các yêu cầu tối thiểu về kỹ năng ứng dụng công nghệ, thời gian nỗ lực có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc sử dụng thành công công nghệ đó Một số nghiên cứu liên quan đã xác nhận tác động của

27 thời gian nỗ lực lên trải nghiệm khi sử dụng các kênh ngân hàng trực tuyến của khách hàng (Alalwan và cộng sự 2016)

Ngân hàng số phục vụ khách hàng thông qua giao diện điện tử Do đó, khả năng sử dụng là một trong những yếu tố quan trọng quyết định việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số (Yoon, 2010; Bapat, 2022; Manser và cộng sự, 2021) Một nghiên cứu về các ngân hàng Jordan cho thấy rằng khả năng sử dụng có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng về dịch vụ ngân hàng (Alalwan và cộng sự, 2016) Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giả thuyết về tác động khả năng sử dụng đến trải nghiệm của khách hàng, cụ thể:

H7: Khả năng sử dụng có tác động tích cực đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Trong chương 2, chúng tôi đã trình bày một số nội dung như sau: Một là, hệ thống lại khái niệm và một số định nghĩa về dịch vụ ngân hàng số, các quan điểm của một số nhà nghiên cứu nhận thức về dịch vụ, đặc biệt các nghiên cứu liên quan trải nghiệm của khách hàng về dịch vụ ngân hàng số

Hai là, trình bày và tổng quan một số lý thuyết cơ bản nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ làm nền tảng xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài như: lý thuyết hành động hợp lý TRA; lý thuyết hành vi dự định TPB; mô hình chấp nhận công nghệ TAM Trên cơ sở nghiên cứu lược khảo các nghiên cứu có liên quan tới vấn đề tác động của nhận thức về dịch vụ ngân hàng số đến trải nghiệm khách hàng Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất giả thuyết và mô hình nghiên cứu bao gồm 7 nhân tố: nhận thức chi phí, nhận thức tiện lợi, chất lượng chức năng, chất lượng dịch vụ, nhận thức thương hiệu, nhận thức an toàn, khả năng sử dụng ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng tại các NHTM Việt Nam

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Đề xuất của nhóm nghiên cứu

NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH

Nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu khám phá trong đó dữ liệu thu thập

29 ở dạng định tính thông qua kỹ thuật thảo luận chuyên gia Mục đích của nghiên cứu định tính nhằm để khám phá các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam, qua đó xây dựng các thang đo đưa vào mô hình nghiên cứu và thiết lập bảng câu hỏi Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua tham khảo ý kiến các chuyên gia trong ngành ngân hàng và khách hàng đã sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam Kết quả của bước nghiên cứu này là xây dựng một bảng câu hỏi phỏng vấn chính thức dùng cho nghiên cứu định lượng

Trong nghiên cứu này, chúng tôi chọn 2 đối tượng để thực hiện nghiên cứu định tính gồm: thứ nhất, các chuyên gia có kinh nghiệm nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng; thứ hai, các nhà quản lý tại các ngân hàng thương mại Việt Nam Các chuyên gia là các giảng viên đại học, các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực tài chính ngân hàng có kinh nghiệm nghiên cứu lĩnh vực này trên 5 năm Các nhà quản lý được lựa chọn phải có kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực ngân hàng từ 10 năm trở lên Cách lựa chọn những thành viên tham gia vào buổi thảo luận theo phương pháp phi xác suất, tức là sẽ chọn những đối tượng mà người nghiên cứu có mối quan hệ, đã làm việc lâu năm trong ngành hoặc có thể nhờ những thành viên đó mời thêm bạn bè của mình cũng làm việc lâu năm trong ngành tham gia thảo luận Quy trình nghiên cứu định tính được chúng tôi thực hiện theo các bước như sau:

- Bước 1: Chúng tôi tiến hành tổng hợp các thang đo từ các nghiên cứu trước, mục đích của bước này là làm sáng rõ thêm lý thuyết và xây dựng, điều chỉnh, phát triển thang đo Trong nghiên cứu này, chúng tôi kế thừa các thang đo các nhân tố nhận thức chi phí, nhận thức tiện lợi, chất lượng chức năng, chất lượng dịch vụ, nhận thức thương hiệu, nhận thức an toàn, khả năng sử dụng và trải nghiệm khách hàng từ các nghiên cứu trước (chi tiết trong bảng 3.1)

- Bước 2: Sau khi có được thang đo sơ bộ, chúng tôi thực hiện phỏng vấn tay đôi với các chuyên gia, các nhà quản lý nhằm điều chỉnh và phát triển thang đo để đảm bảo giá trị nội dung phục vụ cho nghiên cứu định lượng Nghiên cứu dừng lại ở số lượng

6 chuyên gia và 11 nhà quản lý vì không còn phát hiện thêm các ý kiến mới về thang đo của các thành phần trong nghiên cứu Các đối tượng tham gia được khuyến khích đưa ra nhận xét và những góp ý chỉnh sửa cho bất kỳ câu hỏi nào mà họ thấy mơ hồ hoặc khó trả lời Kết quả kiểm tra đã cho một số ý kiến phản hồi về bảng câu hỏi và chỉ một

30 vài thay đổi nhỏ (như dấu câu, lỗi chính tả, từ có thể hiểu sai ý) đã được thực hiện trong bảng câu hỏi để phục vụ cho nghiên cứu định lượng

Bảng 3.1 Kết quả phỏng vấn với chuyên gia và các nhà quản lý

Thang đo hiệu suất hoạt động

Nguồn đề xuất Mã hóa Ý Kiến

Chuyên gia Nhà quản lý NHẬN THỨC CHI PHÍ

Tôi nhận thấy chi phí qua ngân hàng số thấp hơn so với giá trị lợi ích mà tôi nhận được

Mbama và cộng sự (2018), Wessels và Drennan (2010)

6 người đề xuất 10 người đề xuất

Tôi nhận thấy ngân hàng cung cấp nhiều dịch vụ ngân hàng số miễn phí

5 người đề xuất 9 người đề xuất, 2 người không có ý kiến

Tôi nhận thấy chi phí sử dụng dịch vụ ngân hàng số thấp hơn so với giao dịch tại quầy

Tôi nhận thấy chi phí sử dụng dịch vụ ngân hàng số không gây ra khó khăn đối với tôi

31 Tôi nhận thấy việc sử dụng dịch vụ ngân hàng số làm cho các giao dịch ngân hàng trở nên dễ dàng hơn

Shahid và cộng sự (2022) ; Chauhan và cộng sự (2022), Mbama và cộng sự (2018)

Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ ngân hàng số giúp tôi kiểm soát tài chính hiệu quả

Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ ngân hàng số giúp tôi tiết kiệm thời gian

Tôi nhận thấy sử dụng dịch vụ ngân hàng số giúp tôi có quyền kiểm soát và linh hoạt hơn

Shahid và cộng sự (2022) ; Chauhan và cộng sự (2022), Mbama và cộng

STL4 6 người đề xuất 9 người đề xuất, 2 người không có ý kiến

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số có tính linh hoạt về thời gian và không gian

Chauhan và cộng sự (2022), Bapat (2022), Mbama và cộng sự (2018)

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số có quy trình xử lí giao dịch hiệu quả

Tôi nhận thấy các cơ sở hạ tầng dịch vụ ngân hàng số hoạt động ổn định và đồng bộ

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số có hệ thống hỗ trợ và tư vấn chuyên nghiệp

CLC4 6 người đề xuất 9 người đề xuất, 2 người không có ý kiến

33 Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số đáp ứng được tất cả nhu cầu, nhiều chức năng ứng dụng đa dạng

Amin (2016), Raza và cộng sự (2015) , Mbama và cộng sự (2018)

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số có cơ sở vật chất và phương tiện kỹ thuật hiện đại, sạch sẽ

10 người đề xuất, 1 người không có ý kiến

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số có khả năng thực hiện nhiều được nhiệm vụ đồng thời và độ tin cậy cao, nhanh gọn

Tôi nhận thấy ngân hàng thực hiện cung cấp dịch vụ ngân hàng số như đã truyền thông

CDV4 6 người đề xuất 10 người đề xuất, 1 người không có ý kiến

Tôi thường có ấn tượng tốt về thương hiệu dịch vụ ngân hàng số của ngân hàng này

Levy và Hino (2016), Mbama và cộng sự (2018)

34 Theo tôi những người khác cũng có ấn tượng tốt về thương hiệu dịch vụ ngân hàng số của ngân hàng này

Tôi nhận thấy hình ảnh thương hiệu dịch vụ ngân hàng số của ngân hàng này trong mắt người tiêu dùng tốt hơn các đối thủ cạnh tranh khác

Chất lượng của thương hiệu dịch vụ ngân hàng số của ngân hàng này đạt chuẩn giúp tôi yên tâm sử dụng dịch vụ

Tôi tin tưởng dịch vụ ngân hàng số đảm bảo tính riêng tư

Ling và cộng sự (2016), Mbama và cộng sự (2018)

Tôi cho rằng người khác không thể giả mạo thông tin của tôi

Tôi an tâm về công nghệ sử dụng trong dịch vụ ngân hàng số

35 Tôi nhận thấy không có gian lận thất thoát tiền khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số

RR4 6 người đề xuất 11 người đề xuất

Tôi nhận thấy học cách sử dụng dịch vụ ngân hàng số rất dễ dàng

Alalwan và cộng sự (2016), Mbama và cộng sự (2018)

KNSD1 6 người đề xuất 10 người đề xuất, 1 người không có ý kiến

Tôi nhận thấy các thao tác thực hiện trên dịch vụ ngân hàng số rõ ràng, dễ hiểu

Tôi nhận thấy nếu được hướng dẫn tôi có thể ngay lập tức sử dụng dịch vụ ngân hàng số một cách thuần thục

Tôi nhận thấy các thao tác được thiết kế để sử dụng dịch vụ ngân hàng số rất gần gũi và quen thuộc với các ứng dụng ngày nay

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số mang lại những sản phẩm khác biệt

TNDV1 6 người đề xuất 10 người đề xuất, 1 người

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số mang lại những tiện ích mới lạ

TNDV2 6 người đề xuất 10 người đề xuất, 1 người không có ý kiến

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số mang lại những trải nghiệm thú vị

Tôi nhận thấy dịch vụ ngân hàng số tốt hơn giao dịch truyền thống tại quầy

Nguồn: tổng hợp của nhóm tác giả từ nghiên cứu định tính

Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng trong nghiên cứu này cho tất cả các biến quan sát trong các thang đo của mô hình nghiên cứu Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng theo mức độ tăng dần  Hoàn toàn không đồng ý  Không đồng ý  Bình thường  Đồng ý  Hoàn toàn đồng ý.

NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

3.3.1 Nghiên cứu định lượng sơ bộ

Mục đích của nghiên cứu sơ bộ nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo Như đã trình bày ở phần trên, trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng 150 mẫu để tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ Chúng tôi sử dụng các dòng code được viết bằng ngôn ngữ Python bên dưới để đánh giá độ tin cậy của thang đo

37 Bảng 3.2 cho thấy các hệ số Cronbach's Alpha tương ứng với 8 nhân tố: Nhận thức chi phí, Nhận thức tiện lợi, Chất lượng chức năng, Chất lượng dịch vụ, Nhận thức thương hiệu, Nhận thức an toàn, Khả năng sử dụng, Trải nghiệm dịch vụ, đều có giá trị lớn hơn 0.6 Như vậy các thang đo này đều đảm bảo độ tin cậy

Bảng 3.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Nguồn: tính toán của nhóm tác giả

3.3.2 Nghiên cứu định lượng chính thức

Nghiên cứu định lượng chính thức nhằm đánh giá độ tin cậy của các thang đo

39 trong mô hình, xác định các nhân tố tác động đến trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam Nghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện cho các NHTM Việt Nam qua các giai đoạn:

Bước 1: Thu thập dữ liệu nghiên cứu với số mẫu lớn 480 khách hàng bằng cách phát phiếu khảo sát cho khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại các NHTM Việt Nam Do số lượng khách hàng liên tục thay đổi theo thời gian, chúng tôi xác định kích thước mẫu tối thiểu theo công thức sau:

Trong nghiên cứu này, tác giả chọn độ tin cậy là 95%, do đó Z = 1.96 Tỷ lệ p được xác định ở mức 50%, sai số cho phép được chọn là 5% Như vậy, kích thức mẫu tối thiểu là:

Thực tế, tác giả đã phát ra 480 phiếu khảo sát các khách hàng Từ tháng 05/2023 đến tháng 09/2023, tổng số phiếu thu về là 443 phiếu

Bước 2: Bắt đầu với việc đánh giá ban đầu về độ tin cậy và các giá trị của thang đo bằng cách sử dụng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha Tại giai đoạn này, phần mềm SPSS 25.0 sẽ được sử dụng để thực hiện Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA) Mục tiêu chính của Phân tích Nhân tố Khám phá (EFA) là để khám phá cấu trúc cơ bản tồn tại giữa các biến trong nghiên cứu Quá trình này cho phép nhà nghiên cứu cải thiện và loại bỏ các mục không đáp ứng các tiêu chuẩn yêu cầu Kỹ thuật này đảm bảo chỉ giữ lại những biến liên quan và đáng tin cậy nhất cho các cuộc điều tra tiếp theo Chiến lược này tái hiện các thủ tục được sử dụng trong các giai đoạn nghiên cứu định lượng trước đó, như đã trình bày ở trên, để đảm bảo sự thống nhất trong phương pháp đánh giá

Bước 3: Tiến hành Phân tích Nhân tố Khẳng định (CFA) để đánh giá tính phù hợp của các thang đo đối với dữ liệu thị trường đã thu thập Phân tích CFA được sử dụng để đánh giá mức độ mà các phép đo của một cấu trúc cụ thể phù hợp với khái

40 niệm của nhà nghiên cứu về cấu trúc đó (mô hình lý thuyết) Phân tích sẽ tập trung vào ba khía cạnh chính: tính đơn hướng (mỗi yếu tố được biểu diễn bởi một nhóm các biến liên quan riêng biệt), độ tin cậy của thang đo, và giá trị hội tụ và phân biệt của các thang đo Việc xác minh tính toàn vẹn và độ độc đáo của các cấu trúc bên trong mô hình nghiên cứu là cần thiết tại giai đoạn này, vì nó củng cố độ tin cậy của các thang đo

Bước 4: Mô hình Phương trình Cấu trúc (SEM) được sử dụng để đánh giá mô hình và kiểm định các giả thuyết Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) cung cấp một khung toàn diện để xem xét các mối liên hệ giữa các biến quan sát và các cấu trúc tiềm ẩn Kỹ thuật này vượt trội so với phân tích hồi quy đa biến truyền thống bởi vì nó bao gồm các sai số đo lường và đồng thời kết hợp các biến tiềm ẩn với các phép đo của chúng trong một mô hình lý thuyết Phương pháp ước lượng Hợp lý Tối đa (ML) được sử dụng để ước lượng các tham số

Các bước thực hiện nghiên cứu được trình bày ở trên được chúng tôi thực hiện bằng ngôn ngữ lập trình Python Các dòng code có thể được tìm thấy tại kho Github theo địa chỉ: https://github.com/anhle32/THE-APPLICATION-OF-SEM-NEURAL-NETWORK-METHOD-

PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VỀ DỊCH VỤ NGÂN HÀNG SỐ

Các nhân tố đã được xác nhận ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng với dịch vụ ngân hàng số, như được xác định bởi mô hình SEM, sẽ được sử dụng làm biến đầu vào trong Mạng Nơron Nhân tạo (ANN) Như đã được nhấn mạnh trước đây, việc sử dụng Mạng Nơron Nhân tạo (ANN) cho phép đánh giá ảnh hưởng của các thành phần này trong các tình huống không tuyến tính Ngoài ra, các kết quả do Mạng Nơron Nhân tạo (ANN) tạo ra thường cho thấy độ chính xác và rõ ràng cao hơn so với những ước lượng thu được từ Mô hình Phương trình Cấu trúc (SEM) (Liébana-Cabanillas et al., 2017) Mạng Nơron Nhân tạo (ANN) là các mô hình tính toán mô phỏng mạng lưới tế bào thần kinh thấy ở trong não người Chúng có khả năng phân tích và biểu diễn các tương tác phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra Hiệu quả phân tích cao của mạng nơron nhân tạo (ANN) đã dẫn đến những thành tựu đáng chú ý trong nhiều lĩnh vực khác nhau, và xu hướng sử dụng ANN trong các nghiên cứu thống kê đang ngày càng tăng (Movagharnejad et al., 2011) ANN có thể có nhiều hình thức khác nhau trong các

41 ứng dụng nghiên cứu thực tế Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng Multilayer Perceptron (MLP), một loại Mạng Nơron Nhân tạo (ANN) thường được sử dụng trong nghiên cứu kinh tế MLP được chia thành nhiều lớp, bao gồm một lớp đầu vào, một hoặc nhiều lớp ẩn, và một lớp đầu ra Số lượng lớp ẩn trong MLP được xác định bởi độ phức tạp của vấn đề đang được giải quyết Lý thuyết xấp xỉ phổ quát trong nghiên cứu kinh tế cho biết một mạng MLP với một lớp ẩn duy nhất và số lượng nơron đủ lớn có khả năng xấp xỉ bất kỳ cấu trúc đầu vào - đầu ra nào (Tambe & Rosenbloom, 1996) Do đó, trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng một Multilayer Perceptron (MLP) bao gồm một lớp đầu vào, một lớp ẩn, và một lớp đầu ra Lớp đầu vào sẽ có số lượng nơron bằng với số yếu tố đã được xác nhận ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng với dịch vụ ngân hàng số từ mô hình SEM Lớp đầu ra sẽ bao gồm một nơron đại diện cho trải nghiệm người dùng với dịch vụ ngân hàng số tại các ngân hàng thương mại ở Việt Nam Công thức do Fang và Ma (2009) đề xuất sẽ xác định số lượng nơron trong lớp ẩn, như sau:

𝑘 = 𝑙𝑜𝑔 2 (𝑛) trong đó, k là số nơron trong lớp ẩn, n là số nơron trong lớp đầu vào

Ngoài ra, chúng tôi cũng xác định số nơron trong lớp ẩn theo Yao và cộng sự (1999), Panahian (2011) như sau:

𝑘 = 𝑙𝑛(𝑛) trong đó, k là số nơron trong lớp ẩn, n là số nơron trong lớp đầu vào

Bên cạnh việc xác định số nơron trong lớp ẩn, trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng hàm Sigmoid là hàm kích hoạt cho các nơron ở cả lớp ẩn và lớp đầu ra

Việc phân tích dữ liệu được thực hiện bằng ngôn ngữ Python với công cụ Jupyter Notebook

Chương 3 của đề tài trình bày phương pháp nghiên cứu được áp dụng để đánh giá trải nghiệm khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số Đầu tiên, quy trình nghiên cứu được mô tả chi tiết, bao gồm cả nghiên cứu định tính và định lượng Nghiên cứu định tính nhằm mục đích khám phá các nhân tố cơ bản, trong khi nghiên cứu định lượng được chia thành hai phần: nghiên cứu định lượng sơ bộ và nghiên cứu định lượng chính thức, mỗi phần đều đóng góp vào việc hiểu sâu sắc hơn về vấn đề

42 Trong phần thứ hai của chương, phương pháp xây dựng mô hình dự báo trải nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số được trình bày Mô hình này được thiết kế để đo lường và phân tích ảnh hưởng của các nhân tố đến trải nghiệm khách hàng Đặc biệt, mô hình kết hợp cả phương pháp định tính để xác định các nhân tố ảnh hưởng và phương pháp định lượng để kiểm định và xác nhận sự ảnh hưởng đó thông qua phân tích số liệu thu thập được Cuối cùng, các kết quả từ phân tích này sẽ hỗ trợ trong việc đưa ra các khuyến nghị cho các ngân hàng về cách cải thiện trải nghiệm người dùng

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM

MẪU NGHIÊN CỨU

Trong khuôn khổ nghiên cứu này, chúng tôi đã tiến hành khảo sát 443 người tiêu dùng đang sử dụng dịch vụ ngân hàng số của các ngân hàng thương mại tại Việt Nam để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm của họ, như đã được mô tả ngắn gọn sau đây Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên thuận tiện đã được áp dụng để thu thập dữ liệu Để mô tả đặc điểm của mẫu nghiên cứu, chúng tôi đã phân loại theo giới tính, tuổi tác, và trình độ học vấn của các tham gia Về phân bố giới tính, số lượng nữ giới tham gia khảo sát nhỉnh hơn nam giới, với tỷ lệ nữ giới là 52% trong khi nam giới là 48%, cho thấy sự cân bằng tương đối giữa hai giới trong mẫu nghiên cứu

Phân tích về trình độ học vấn của những người tham gia cho thấy, tất cả khách hàng tham gia đều có bằng cấp từ đại học trở lên Đáng chú ý, có 20% trong số họ sở hữu bằng thạc sĩ, điều này phản ánh một trình độ học vấn cao trong nhóm người sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại các ngân hàng thương mại Việt Nam

Hình 4.1 Mô tả giới tính của của đối tượng khảo sát trong mẫu nghiên cứu

Nguồn: khảo sát của nhóm tác giả

Hình 4.2 Mô tả trình độ của của đối tượng khảo sát trong mẫu nghiên cứu

Nguồn: khảo sát của nhóm tác giả

NHẬP THƯ VIỆN

Nhập thư viện là bước đầu tiên trong quá trình thực hiện phân tích dữ liệu với ngôn ngữ lập trình Python, các thư viện này cho phép chúng tôi thực hiện các phân tích độ tin cậy, phân tích EFA, phân tích SEM thông qua các hàm trong từ thư viện:

KẾT QUẢ KIỂM ĐỊNH ĐỘ TIN CẬY VÀ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ

4.3.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy

45 Đầu tiên chúng tôi thực hiện kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua hàm cronbach_alpha_scale_if_deleted() từ thư viện psython, cụ thể như sau:

Bảng 4.1 cho thấy các hệ số Cronbach's Alpha tương ứng với 8 nhân tố: Nhận thức chi phí, Nhận thức tiện lợi, Chất lượng chức năng, Chất lượng dịch vụ, Nhận thức thương hiệu, Nhận thức an toàn, Khả năng sử dụng, Trải nghiệm dịch vụ, đều có giá trị lớn hơn 0.6 Như vậy các thang đo này đều đảm bảo độ tin cậy

Bảng 4.1 Kết quả kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

Nguồn: tính toán của nhóm tác giả

4.3.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá Để có cái nhìn sơ bộ về tương quan giữa các biến trong từng thang đo, chúng tôi tính toán ma trận hệ số tương quan giữa các biến trong từng thang đo thông qua hàm heatmap() từ thư viện seaborn, cụ thể như sau:

Hình 4.1 Ma trận tương quan

Nguồn: kết quả tính toán của nhóm tác giả

Ma trận hệ số tương quan cho thấy các biến quan sát chỉ có tương quan cao với các biến quan sát khác trong cùng thang đo Ngược lại, với các biến quan sát khác thang

48 đo, mức độ tương quan là thấp Kết quả ở hình 4.1 cho thấy phân tích EFA là phù hợp với dữ liệu đã thu thập được

Tiếp theo phân tích nhân tố khám phá được thực hiện thông qua hàm FactorAnalyzer() Phân tích EFA được thực hiện với 7 nhân tố (không bao gồm nhân tố phụ thuộc "trải nghiệm khách hàng")

Trong nghiên cứu này, chúng tôi thực hiện trích ra các nhân tố đại diện cho các biến quan sát trong từng thang đo dựa trên giá trị Eigenvalue Giá trị tới hạn của Eigenvalue được sử dụng trong nghiên cứu này là 1, nhằm đảm bảo các nhân tố được trích ra từ phân tích EFA giữa được phần lớn thông tin từ các biến quan sát thành phần Các dòng code thực hiện được trình bày bên dưới:

Hình 4.2 Số nhân tố trích được theo giá trị Eigenvalue

Kết quả phân tích EFA cho thấy với 7 nhân tố đầu tiên được trích ra sẽ có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, bắt đầu từ nhân tố thứ 8 giá trị này sẽ nhỏ hơn 1 và cho thấy mức độ giải thích thông tin thấp kể từ nhân tố thứ 8 trở đi Với 7 nhân tố trích ra được, chúng tôi tiếp tục sử dụng hàm fa_loading() để lọc ra các biến quan sát với hệ số tải lớn hơn 0.5 trong từng nhân tố thông qua dòng code sau:

Bảng 4.2 Ma trận xoay nhân tố

Kết quả ma trận xoay nhân tố cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố (Factor loading) lớn hơn 0.5 Các nhân tố được trích ra và biến quan sát thành phần cụ thể như sau:

51 Nhân tố thứ nhất bao gồm các biến quan sát là TH1, TH2, TH3, TH4, đại diện cho nhận thức thương hiệu, đặt tên là TH

Nhân tố thứ hai bao gồm các biến quan sát là CNCP1, CNCP2, CNCP3, CNCP4, đại diện cho nhận thức chi phí, đặt tên là CNCP

Nhân tố thứ ba bao gồm các biến quan sát là CDV1, CDV2, CDV3, CDV4, đại diện cho chất lượng dịch vụ, đặt tên là CDV

Nhân tố thứ tư bao gồm các biến quan sát là CLC1, CLC2, CLC3, CLC4, đại diện cho chất lượng chức năng, đặt tên là CLC

Nhân tố thứ năm bao gồm các biến quan sát là STL1, STL2, STL3, STL4, đại diện cho nhận thức tiện lợi, đặt tên là STL

Nhân tố thứ sáu bao gồm các biến quan sát là RR1, RR2, RR3, RR4, đại diện cho nhận thức an toàn, đặt tên là RR

Nhân tố thứ bảy bao gồm các biến quan sát là KNSD1, KNSD2, KNSD3, KNSD4, đại diện cho khả năng sử dụng, đặt tên là KNSD.

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHẲNG ĐỊNH

Để thực hiện phân tích nhân tố khẳng định CFA, chúng tôi sử dụng các dòng code sau:

Hình 4.3 Kết quả phân tích CFA

Bảng 4.3 Kết quả phân tích ma trận tương quan, độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích

Trong Bảng 4.3, chúng tôi đã thể hiện các chỉ số độ tin cậy tổng hợp (CR) và tổng phương sai trích xuất (AVE) cho mỗi nhân tố trong mô hình nghiên cứu Phân tích dữ liệu cho thấy, phần lớn các giá trị AVE vượt quá ngưỡng 0.5, điều này chứng tỏ sự hội tụ tốt giữa các nhân tố theo Fornell và Larcker (1981) Ngoài ra, các chỉ số CR đều vượt qua mức 0.6, biểu thị sự tin cậy cao của thang đo và các biến quan sát liên quan theo Bagozzi và Yi (1988)

Tiếp đến, chúng tôi tiến hành kiểm tra độ phù hợp của mô hình nghiên cứu Để xử lý và tính toán các chỉ số này, chúng tôi áp dụng các dòng code lập trình như sau:

Bảng 4.4 Các chỉ tiêu đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Nguồn: kết quả tính toán của nhóm tác giả Để xác định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu mà chúng tôi đã đề xuất, chúng tôi đã kiểm tra các chỉ số đánh giá sự phù hợp của mô hình Các chỉ số này bao gồm AGFI – chỉ số điều chỉnh sự phù hợp tốt; GFI – chỉ số sự phù hợp tốt; NFI – chỉ số phù hợp chuẩn; CFI – chỉ số phù hợp tương đối; TLI – chỉ số Tucker-Lewis; RMSEA – sai số bình phương trung bình gần đúng của mô hình Kết quả của các chỉ số này được thể hiện rõ trong Bảng 4.4 Chỉ số Chi-square/df đạt 2.177, thấp hơn mức giới hạn 3 được đề xuất bởi McIver & Carmines (1981) Các chỉ số AGFI, GFI và NFI đạt lần lượt là 0.862, 0.880 và 0.880 Các chỉ số CFI và TLI đều đạt giá trị trên 0.90 Chỉ số RMSEA cũng nằm trong khoảng lý tưởng từ 0.05 đến 0.08, theo Hair & Hampson (2006) Do đó, mô hình nghiên cứu đề xuất phù hợp với bộ dữ liệu đã được phân tích.

KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH SEM

Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu, chúng tôi thực hiện ước lượng mô hình SEM Chúng tôi sử dụng các dòng code sau:

Hình 4.4 Kết quả ước lượng mô hình SEM

Bảng 4.5 Kết quả kiểm định giả thuyết

Biến được giải thích Biến giải thích Hệ số hồi quy

Sai số chuẩn z-value p-value Giả thuyết

TNDV CNCP 0.0273 0.0326 0.8388 0.4016 H1: không hỗ trợ

57 Bảng 4.5 trình bày các hệ số hồi quy cho các nhân tố ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng trong dịch vụ ngân hàng số Hệ số hồi quy cho nhân tố nhận thức chi phí là 0.0273, không có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này cho thấy nhận thức về chi phí không ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng trong ngân hàng số, do đó giả thuyết H1 không được hỗ trợ Phát hiện này trái ngược với kết quả nghiên cứu của Wessels và Drennan (2010), cũng như Dahlberg và cộng sự (2008), có thể do chi phí dịch vụ ngân hàng số tại Việt Nam khá thấp Các phương pháp định giá cạnh tranh được các ngân hàng tại Việt Nam áp dụng có thể là nhờ vào sự phát triển của các dịch vụ ngân hàng số, thường được định giá kinh tế hoặc thậm chí cung cấp miễn phí để nâng cao sự chấp nhận của người dùng Chiến lược này dường như làm giảm tầm quan trọng của chi phí trong nhận thức của người dùng

Phân tích hồi quy cho thấy nhân tố nhận thức về tiện ích có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến trải nghiệm khách hàng của ngân hàng số Hệ số hồi quy cho nhân tố này là 0.3827, có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, hỗ trợ cho giả thuyết H2 Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Garg và cộng sự (2014), Shahid và cộng sự (2022), và Chauhan và cộng sự (2022) Điều này nêu bật tầm quan trọng của giao diện thân thiện với người dùng và các thủ tục ngân hàng hiệu quả trong việc cải thiện sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng Các ngân hàng ưu tiên thiết kế trực quan và trải nghiệm người dùng không gặp trở ngại dự kiến sẽ chứng kiến mức độ tương tác và sự hài lòng tăng cao, từ đó củng cố xu hướng chú trọng đến trải nghiệm người dùng trong chiến lược ngân hàng số Nhân tố chất lượng chức năng, với hệ số hồi quy là 0.2403, cũng có ý nghĩa thống kê ở mức 5%, cho thấy tác động tiêu cực đến trải nghiệm khách hàng, hỗ trợ giả thuyết H3, phù hợp với nghiên cứu trước đó của Chauhan và cộng sự (2022) và Bapat (2022) Điều này nhắc nhở các ngân hàng cần ưu tiên tính năng ổn định và cung cấp dịch vụ đầy đủ đáp ứng mọi nhu cầu của người tiêu dùng, từ giao dịch cơ bản đến các dịch vụ tài chính phức tạp

Hệ số hồi quy cho chất lượng dịch vụ là 0.2247, có ý nghĩa thống kê ở mức 5% Điều này xác nhận rằng chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng tích cực đến trải nghiệm khách hàng và hỗ trợ giả thuyết H4 Điều này phù hợp với kết quả của Jun và Palacios (2016), Amin (2016), và Raza và cộng sự (2015) Điều này cho thấy các yếu tố như

58 độ nhanh chóng, độ tin cậy và sự hỗ trợ ảnh hưởng lớn đến cách khách hàng cảm nhận về các tương tác số với ngân hàng Cải thiện những khía cạnh này có thể dẫn đến sự tăng cường lòng tin và sự trung thành của khách hàng, điều cần thiết để giữ chân khách hàng trong một môi trường cạnh tranh khốc liệt

Ngoài ra, biến nhận thức thương hiệu, với hệ số hồi quy là 0.2848, có ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm khách hàng ở mức ý nghĩa 5% Kết quả này hỗ trợ giả thuyết H5 và phù hợp với nghiên cứu của Chauhan và cộng sự (2022) và Levy và Hino (2016) Kết quả này, đổi lại, cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng cách tăng cường lòng tin và cảm giác an toàn Trong kỷ nguyên số, các ngân hàng có thương hiệu nổi tiếng thể hiện sự đáng tin cậy và xuất sắc có thể sử dụng nhận thức này để thu hút và giữ chân khách hàng Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc triển khai các sáng kiến thương hiệu hiệu quả

Nhân tố nhận thức về an toàn có ảnh hưởng tích cực mạnh mẽ đến trải nghiệm khách hàng, như được chứng minh bởi hệ số hồi quy là 0.2119 với mức ý nghĩa 5% Kết quả này hỗ trợ giả thuyết H6 và phù hợp với nghiên cứu trước đó của Tsai và cộng sự (2014) và Ling và cộng sự (2016) Nhân tố nhận thức an toàn, với mức ý nghĩa 0.2119, cho thấy việc ưu tiên các giao dịch an toàn và bảo vệ dữ liệu khách hàng là rất quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm khách hàng thuận lợi Trong bối cảnh lo ngại ngày càng tăng về vi phạm dữ liệu và tội phạm tài chính trong ngành ngân hàng số, các ngân hàng cần liên tục đầu tư vào các biện pháp bảo mật mạng và truyền đạt rõ ràng những sáng kiến này để xây dựng lòng tin cho khách hàng

Hơn nữa, hệ số hồi quy là 0.2961 cho thấy nhân tố khả năng sử dụng có ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm khách hàng ở mức ý nghĩa 1% Kết quả này hỗ trợ giả thuyết H7 và phù hợp với nghiên cứu của Yoon (2010), Bapat (2022) và Manser và cộng sự (2021) Có thể thấy các ngân hàng nên ưu tiên đơn giản hóa các dịch vụ số và cải thiện tính dễ tiếp cận để phục vụ một lượng lớn khách hàng hơn, bao gồm cả những người kém thành thạo công nghệ Điều này phù hợp với xu hướng toàn cầu, nơi sự đơn giản và khả năng tiếp cận là các yếu tố then chốt cho sự thành công của các sản phẩm số

59 Những phát hiện này cung cấp các hiểu biết thực tiễn cho các ngân hàng để cải thiện dịch vụ số của họ và đáp ứng tốt hơn các kỳ vọng và nhu cầu của người tiêu dùng Điều này cuối cùng sẽ tăng cường sự hài lòng chung của khách hàng và mang lại lợi thế cạnh tranh cho các ngân hàng trên thị trường dịch vụ tài chính.

KẾT QUẢ ƯỚC LƯỢNG MÔ HÌNH MLP

Các phát hiện từ Mô hình Phương trình Cấu trúc (SEM) cung cấp những hiểu biết quan trọng về các yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng số Các yếu tố này bao gồm nhận thức về tiện ích, chất lượng chức năng, chất lượng dịch vụ, nhận thức thương hiệu, nhận thức an toàn và khả năng sử dụng Việc nhận diện những thành phần này là rất quan trọng, cho phép xây dựng một chiến lược tập trung vào việc cải thiện giao diện ngân hàng số Bằng cách tích hợp sáu yếu tố này vào lớp đầu vào của mô hình Perceptron Đa tầng (MLP), chúng tôi đã tạo ra một khung cơ bản nhằm mục tiêu vào các đặc điểm then chốt mà khách hàng ưu tiên trong ngân hàng số

Lớp đầu vào của mô hình MLP rất quan trọng trong việc xử lý hiệu quả dữ liệu trải nghiệm khách hàng khi nó nhận trực tiếp các thông tin liên quan đến sáu tiêu chí then chốt Lớp đầu ra của mô hình MLP được phát triển đặc biệt để thể hiện trải nghiệm khách hàng một cách toàn diện Nó đóng vai trò như một điểm kết thúc quan trọng, nơi mà tác động kết hợp của các thành phần đầu vào được đánh giá Kết quả này cung cấp một thước đo mức độ mà mỗi thành phần đóng góp vào sự hài lòng chung và nhận thức của khách hàng về các dịch vụ ngân hàng số được cung cấp Đối với lớp ẩn trong mô hình MLP, việc tính toán số nơron dựa trên các phương pháp do các nhà nghiên cứu uy tín trong lĩnh vực đề xuất Fang và Ma (2009) đề nghị sử dụng phép tính lôgarit, dẫn đến một ước lượng khoảng ba nơron dựa trên công thức của họ là log 2 6 = 2.58 Phương pháp này đảm bảo rằng mô hình có thể hiệu quả nắm bắt và xử lý những phức tạp liên quan đến các mối quan hệ giữa các yếu tố đầu vào khác nhau Mặt khác, Yao và các cộng sự (1999) cùng Panahian (2011) khuyến nghị sử dụng lôgarit tự nhiên, dẫn đến một ước lượng thấp hơn là hai nơron với ln(6) = 1.79, cho thấy một cách tiếp cận gọn gàng hơn trong việc mô hình hóa các mô hình cơ bản trong dữ liệu

60 Mỗi nơron trong lớp ẩn và lớp đầu ra của mô hình MLP sử dụng hàm kích hoạt Sigmoid, được biết đến với hiệu quả trong việc xử lý các cấu trúc dữ liệu phi tuyến thường gặp trong các tình huống thực tế Hàm này giúp đảm bảo rằng mô hình có thể hiệu quả dịch các biến đầu vào thành đầu ra có ý nghĩa phản ánh các nét tinh tế của trải nghiệm khách hàng Trong nghiên cứu này, chúng tôi phân bổ 80% dữ liệu mẫu cho mục đích đào tạo, tối ưu hóa khả năng học tập của mô hình 20% còn lại được sử dụng để kiểm định độ chính xác của mô hình, cung cấp một bài kiểm tra vững chắc về sức mạnh dự đoán và độ tin cậy trong việc đánh giá trải nghiệm khách hàng trong ngân hàng số Sự nghiêm ngặt về phương pháp luận này hỗ trợ ứng dụng của mô hình trong việc ra quyết định chiến lược, nhằm nâng cao sự hài lòng và cung cấp dịch vụ cho khách hàng trong bối cảnh ngân hàng số

Tiếp theo, chúng tôi sử dụng thư viện VisualizeNN để vẽ cấu trúc các mạng MLP ở trên:

Các mô hình MLP được xây dựng theo đề xuất của Fang và Ma (2009); Yao và cộng sự (1999); Panahian (2011) được trình bày trong các hình bên dưới

Hình 4.5 Mô hình MLP theo đề xuất của Fang và Ma (2009)

Hình 4.6 Mô hình MLP theo đề xuất của Yao và cộng sự (1999); Panahian (2011)

Nguồn: kết quả tính toán của nhóm tác giả Để chọn lựa mô hình có độ chính xác cao nhất giữa 2 mô hình trên, chúng tôi sử dụng các tiêu chí đánh giá độ chính xác bao gồm: MAE (Mean Absolute Error), MSE (Mean Squared Error), RMSE (Root Mean Squared Error) Kết quả đánh giá độ chính xác được trình bày trong hình 4.7, 4.8 và bảng 4.6 bên dưới

Hình 4.7 Đánh giá mức độ chính xác của mô hình MLP theo đề xuất của Fang và Ma (2009)

Hình 4.8 Đánh giá mức độ chính xác của mô hình MLP theo đề xuất của Yao và cộng sự (1999); Panahian (2011)

Bảng 4.6 Tổng hợp mức độ chính xác của các mô hình

Mô hình MLP theo đề xuất của Fang và Ma (2009)

Mô hình MLP theo đề xuất của Yao và cộng sự (1999); Panahian (2011)

Dữ liệu trong Bảng 4.6 cho thấy, theo mô hình MLP do Fang và Ma (2009) đề xuất, mô hình này đạt được độ chính xác cao nhất theo ba chỉ số đánh giá là Lỗi Tuyệt Đối Trung Bình (Mean Absolute Error - MAE), Lỗi Bình Phương Trung Bình (Mean Squared Error - MSE), và Căn Bậc Hai của Lỗi Bình Phương Trung Bình (Root Mean Squared Error - RMSE)

Do đó, mô hình MLP này sẽ được chọn để phân tích sự ảnh hưởng của các yếu tố đến trải nghiệm của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng số

Tầm quan trọng của từng yếu tố cho thấy sự thay đổi trong trải nghiệm khách hàng khi có sự thay đổi trong các yếu tố ảnh hưởng Chúng tôi sẽ xác định mức độ quan trọng của từng yếu tố thông qua thuật toán mà Garson (1991) đã đề xuất

65 Kết quả đánh giá mức độ quan trọng của mỗi nhân tố được trình bày trong Bảng 4.7

Bảng 4.7 Kết quả tính toán mức độ quan trọng của mỗi nhân tố trong các mô hình MLP

Mô hình MLP theo đề xuất của Fang và Ma (2009)

Mô hình MLP theo đề xuất của Yao và cộng sự (1999); Panahian (2011)

Bảng 4.7 cho thấy với mô hình MLP được chọn, theo đề xuất của Fang và Ma (2009), tác động của chất lượng dịch vụ đến trải nghiệm của khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số có mức độ quan trọng cao nhất (0.299) Tiếp đó, các nhân tố còn lại được sắp thứ tự giảm dần về mức độ quan trọng như sau: nhận thức thương hiệu (0.191), chất lượng chức năng (0.157), khả năng sử dụng (0.140), nhận thức an toàn (0.110), nhận thức tiện lợi (0.102)

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu thực nghiệm, bắt đầu bằng việc giới thiệu mẫu nghiên cứu được sử dụng Quá trình nhập liệu và chuẩn bị dữ liệu cho phân tích được mô tả chi tiết, làm nền tảng cho các bước phân tích tiếp theo Tiếp theo đó, chương này cũng đề cập đến việc kiểm định độ tin cậy của dữ liệu và phân tích nhân tố khám phá, với mục tiêu xác định các nhân tố cốt lõi từ dữ liệu thu thập được, qua đó đánh giá tính hợp lệ của mẫu nghiên cứu

Phần tiếp theo của chương đi sâu vào kết quả của phân tích nhân tố khẳng định, nơi mà các nhân tố được kiểm định lại để đảm bảo tính chính xác và phù hợp

66 với mô hình nghiên cứu Ngoài ra, chương này cũng trình bày chi tiết về kết quả ước lượng mô hình Phương trình Cấu trúc (SEM) và mô hình Perceptron Đa tầng (MLP), hai phương pháp phức tạp được sử dụng để phân tích sâu hơn ảnh hưởng của các nhân tố đến trải nghiệm khách hàng trong ngành ngân hàng số Kết quả từ những phân tích này cung cấp cái nhìn sâu sắc vào cách các nhân tố tương tác với nhau và ảnh hưởng đến hành vi của người dùng cuối

Tiêu đề	Ứng dụng phương pháp Sem-Neural Network để xây dựng mô hình dự báo trái nghiệm khách hàng về dịch vụ ngân hàng số tại các Ngân hàng Thương mại Việt Nam
Tác giả	Lê Hoàng Anh
Trường học	Trường Đại học Ngân hàng TP HCM
Chuyên ngành	Ngân hàng
Thể loại	Đề tài Cơ sở
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	91
Dung lượng	2,5 MB