Sau khi nghiên cứu cho thấy cả 6 nhân tố ban đầu đều có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố giảm
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Cách mạng công nghiệp 4.0 đã mở ra kỷ nguyên chuyển đổi số trên thế giới, là quốc gia đang phát triển và từng bước hội nhập vào xu thế toàn cầu hóa, thì chuyển đổi số là yêu cầu tất yếu trong mọi lĩnh vực của kinh tế Việt Nam (VN), đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng Trong bối cảnh “nền kinh tế theo yêu cầu”, để theo kịp xu thế và tăng cường khả năng cạnh tranh đòi hỏi các ngân hàng phải tung ra những sản phẩm, dich vụ hiện đại, ứng dụng công nghệ kỹ thuật tiên tiến để đáp ứng kịp thời yêu cầu của thị trường
Theo Statista, số người sử dụng smartphone (điện thoại thông minh) tại Việt Nam (VN) năm 2022 là 65,48 triệu người Trước mức độ phủ sóng của smartphone, các ngân hàng thương mại (NHTM) hiểu rằng Mobile banking (ngân hàng di động) chính là sản phẩm xu thế của thời đại Đặc biệt, theo thống kê của Ngân hàng Nhà nước (NHNN), trong 7 tháng đầu năm 2023, tổng giá trị giao dịch qua Mobile banking tăng 48,9% so với cùng kỳ năm 2022 So với các ứng dụng ngân hàng khác, hiện nay, Mobile banking là một trong những dịch vụ ngân hàng phát triển nhanh nhất (Hà Nam Khánh Giao, 2022)
Mobile banking không chỉ mang đến cho khách hàng nhiều sự thuận tiện, nhanh chóng, tiết kiệm thời gian, an toàn khi giao dịch… mà đối với ngân hàng, Mobile banking mang lại nguồn thu quan trọng, tối ưu chi phí hoạt động và tăng cường lợi thế cạnh tranh trong kỷ nguyên 4.0
Ngân hàng TMCP Á Châu (ACB) là một trong những ngân hàng tiên phong ở Việt Nam cho ra mắt dịch vụ Mobile banking Sau hơn hai thập kỷ ra mắt, năm 2022, ACB cải tiến công nghệ dịch vụ Mobile banking của ngân hàng bằng việc cho ra mắt ứng dụng ACB ONE và thành lập Khối Ngân hàng Số Sự kiện đã đánh dấu bước ngoặc trong công cuộc chuyển đổi số của ngân hàng và thể hiện quyết tâm đưa ngân hàng số, đặc biệt là phát triển dịch vụ Mobile baking của ACB trở thành hướng kinh của mũi nhọn của ACB trong tương lai Sau sự kiện này, tính đến cuối năm 2022 có tới 81% doanh số giao dịch của ACB được thực hiện qua ACB Mobile App Điều này cho thấy cơ cấu giao dịch của tại ACB đang có sự chuyển dịch mạnh mẽ từ kênh truyền thống sang kênh điện tử
ACB – PGD Nhiêu Lộc tọa lạc tại khu vực trung tâm của TP HCM, nơi được ước tính có đến 75,7% người trưởng thành sử dụng smartphone, đây được cho là tiềm năng lớn cho sự phát triển Mobile banking trong khu vực này Cũng chính những tiềm năng của này, mà khu vực này có sự góp mặt của rất nhiều các NHTM khác nhau, do đó mức độ cạnh tranh vô cùng gây gắt Hiện nay, ACB – PGD Nhiêu Lộc đang chịu sức ép cạnh tranh rất lớn từ nhiều ngân hàng khác trong khu vực Vì vậy, việc tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking tại ACB – PGD Nhiêu Lộc là cần thiết để PGD đề ra các chiến lược nhằm tăng khả năng cạnh tranh cho dịch vụ Mobile banking của ngân hàng
Trên thế giới, đã xuất hiện nhiều công trình nghiên cứu về Mobile banking ở các quốc gia khác nhau, điển hình như: nghiên cứu của Teka (2020) về việc sử dụng ngân hàng điện tử ở Ethiopia Sikidar và Makkad (2015) nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng với online banking tại Ấn Độ Cũng tại đất nước này, Singh và Srivastava (2020) đã thực hiện nghiên cứu thực nghiệm nhằm tìm hiểu ý định sử dụng Mobile banking của khách hàng Daka và Phiri (2019) nghiên cứu các yếu tố thúc đẩy việc sử dụng ngân hàng điện tử ở Zambia Alalwan và ctg (2018) đã nghiên cứu nhằm xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và sự chấp nhận của khách hàng tại Jordan đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến
Những năm trở lại đây, Mobile banking ở VN đã có những bước tiến nổi bật, từ đó nhận được quan tâm của không ít những học giả như Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019) đã nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Internet Banking của KHCN tại Vietinbank – CN Bình Dương Phan Thoại Chiêu (2014) nghiên cứu về yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng tại Agribank – CN Đà Nẵng Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021) đã nghiên cứu về ý định sử dụng Mobile banking của khách hàng tại SCB Hoàng Phương Thảo (2015) đã thực hiện nghiên cứu các nhân tố tác động đến việc chấp nhận dịch vụ Mobile banking của khách hàng tiềm năng tại Sacombank Hà
Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2020) về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Smartbanking tại BIDV – CN Bắc Sài Gòn Bên cạnh đó cũng có một số nghiên cứu về dịch vụ Mobile banking tại ACB, như của Nguyễn Thị Bích Thủy (2023) nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số “ACB – ONE” khu vực tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu Nguyễn Phúc Anh (2023) nghiên cứu các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số ACB ONE của KHCN tại TP.HCM Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh, Trương Anh Minh (2021) nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ngân hàng ACB – Chi nhánh Đồng Nai
Thông qua lược khảo cho thấy, đa phần các nghiên cứu trước đều hướng đến đối tượng nghiên cứu là toàn bộ khách hàng của một ngân hàng hay khách hàng của nhiều ngân hàng khác nhau trong một nước mà chưa tập trung vào một đối tượng cụ thể như khách hàng cá nhân (KHCN) hay khách hàng doanh nghiệp,… Trong khi, KHCN là nhóm khách hàng lớn nhất của ngân hàng và được cho là nhóm khách hàng quyết định sự sống còn của ngân hàng Thêm vào đó, tính đến thời điểm hiện tại vẫn chưa có nghiên cứu nào về dịch vụ Mobile banking được thực hiện tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Từ những yêu cầu lý luận và thực tiễn nêu trên, khóa luận quyết định chọn đề tài
“ Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Á Châu – Phòng giao dịch Nhiêu Lộc” làm đề tài nghiên cứu của khóa luận này.
Mục tiêu nghiên cứu
1.2.1 Mục tiêu tổng quát Đánh giá ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc từ đó đề xuất hàm ý quản trị nhằm gia tăng lượng KHCN sử dụng dịch vụ Mobile banking nhân tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
(1) Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
(2) Xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
(3) Đề xuất hàm ý quản trị nhằm tăng số lượng KHCN sử dụng dịch vụ Mobile banking nhân tại ACB – PGD Nhiêu Lộc.
Câu hỏi nghiên cứu
(1) Các nhân tố nào có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc ?
(2) Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc như thế nào ?
(3) Các hàm ý quản trị nào nhằm tăng số lượng KHCN sử dụng dịch vụ Mobile banking tại ACB – PGD Nhiêu Lộc ?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
- Phạm vi không gian: Vì thời gian và khả năng có hạn nên nghiên cứu không thể thu thập đủ số mẫu cần thiết nếu thực hiện nghiên cứu với phạm vi toàn bộ ACB, do đó nghiên cứu chỉ chọn ACB – PGD Nhiêu Lộc làm không gian nghiên cứu ACB – PGD Nhiêu Lộc tọa lạc tại khu vực quận 3 và nằm trên trục đường Hoàng
Sa – Trường Sa, đây là khu vực có mật độ dân cưu đông đúc, tập trung nhiều hàng quán, trường học, văn phòng công ty,… Chính vì vậy, đây là nơi có lượng khách hàng tiềm năng rất lớn cho dịch vụ Mobile banking
- Khách thể nghiên cứu: KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc KHCN là đối tượng vô cùng đa dạng và chiếm số lượng đông đảo nhất trong ngân hàng.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiên thông qua hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức
* Nghiên cứu sơ bộ (nghiên cứu định tính)
Trong giai đoạn này, nghiên cứu tổng quan các lý thuyết và các công trình nghiên cứu liên quan để đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu Bên cạnh đó, xin nhận xét của các chuyên gia từ đó điều chỉnh thang đo làm cơ sở cho bảng khảo sát
* Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng)
Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng ở giai đoạn này, khảo sát được thực hiện thông qua Gogle Forms và bảng khảo sát giấy Tiếp theo, sử dụng phần mềm SPSS 26.0 để thống kê mẫu, kiểm định độ tin cậy của thang đo qua phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy và kiểm định ANOVA.
Đóng góp của nghiên cứu
Nghiên cứu đã tổng hợp cơ sở lý thuyết về mobile banking, hành vi người tiêu dùng và các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Có thể xem nghiên cứu này như một tư liệu tham khảo cho các nghiên cứu sau về dịch vụ Mobile banking tại các NHTM
Nghiên cứu đã chỉ ra được các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đó đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Dựa trên kết quả nghiên cứu, khóa luận đã đề ra các hàm ý quản trị nhằm giúp ACB – PGD Nhiêu Lộc gia tăng số lượng KHCN sử dụng dịch vụ Mobile banking tại ngân hàng.
Cấu trúc đề tài
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Nội dung chương 1 nên lên lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, cấu trúc bài nghiên cứu và đóng góp mà nghiên cứu mang lại.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
Tổng quan dịch vụ Mobile banking
2.1.1 Khái niệm dịch vụ Mobile banking
Theo Tiwari và Buse (2007), Mobile banking đề cập đến việc cung cấp và tận dụng các dịch vụ tài chính ngân hàng với sự hỗ trợ của các thiết bị viễn thông di động Phạm vi dịch vụ được cung cấp có thể bao gồm các cơ sở để giao dịch ngân hàng và thị trường chứng khoán, quản trị tài khoản và truy cập thông tin tùy chỉnh Mobile banking như một phương pháp sáng tạo để tiếp cận các giao dịch ngân hàng thông qua thiết bị di động Đến nay, vẫn chưa có định nghĩa nào hoàn chỉnh về Mobile banking, phần lớn các khái niệm cũng chỉ nói lên các tính năng hoạt động của Mobile banking Một trong đó là: “Mobile banking là một dịch vụ hiện đại của ngân hàng, dịch vụ này giúp khách hàng thực hiện các giao dịch với ngân hàng mà chỉ thông qua điện thoại thông minh, khách hàng không cần đến trực tiếp ngân hàng để thực hiện giao dịch, có thể sử dụng dịch vụ Mobile banking bất cứ khi nào khách hàng có nhu cầu” (Vũ Hồng Thanh và Vũ Duy Linh, 2016)
Có thể nói Mobile banking là dịch vụ cực kỳ quan trọng không thể không có trong cuộc sống, dịch vụ này không chỉ giúp khách hàng thực hiện các giao dịch thuận tiện, nhanh chóng, … mà còn giúp ngân hàng giảm thiểu chi phí cũng như khối lượng công việc khi phục vụ trực tiếp khách hàng tại ngân hàng
*Các hình thái của Mobile banking
Theo Vũ Hồng Thanh và Vũ Duy Linh (2016),trong quá trình phát triển, Mobile banking có những loại hình thái chính sau:
- Short Message Service (SMS): Đây là loại hình ra đời sớm nhất và đến nay vẫn được hầu hết các ngân hàng sử dụng, vì chúng vừa hiệu quả mà lại ít chi phí hơn so với những công nghệ khác SMS banking được sử dụng bằng cách nhắn tin dạng SMS để thực hiện các thao tác kiểm tra số dư trong tài khoản, thanh toán hóa đơn điện, nước, chuyển khoản…
- Mobile Web: Loại hình này cho phép khách hàng truy cập web thông qua
Wireless Application Protocol (WAP) bằng điện thoại cầm tay có màn hình to, rộng và độ phân giải cao Khách hàng sẽ thực hiện giao dịch thông qua trang web của ngân hàng
- Mobile Client Applications: Đây là công nghệ đang được áp dụng ở hầu hết các ngân hàng hàng đầu thế giới vì sự an toàn, khả năng bảo mật và hiệu quả Mỗi khách hàng sẽ cài đặt trên điện thoại một phần mềm riêng biệt của ngân hàng, khách hàng có thể thực hiện các giao dịch 24/24 với ngân hàng thông qua sóng điện thoại
2.1.2 Sự phát triển của dịch vụ Mobile banking tại Việt Nam
Khái niệm Mobile banking đươc đưa ra vào cuối những năm 90 của thế kỷ trước, hình thức hoạt động ban đầu chủ yếu thông qua tin nhắn văn bản hay SMS nên còn được gọi là ngân hàng SMS Đến năm 1999, cùng với của sự phổ biến của internet và dịch vụ web thì loại hình Mobile web ra đời
Sau năm 2010, sự bùng nổ của điện thoại thông minh, đặc biệt là sự nổi lên của hệ điều hành IOS và Android, đây là nền tảng khai sinh ra ứng dụng Mobile banking Ngày nay, hầu như tất cả các ngân hàng đều cung cấp dịch vụ Mobile banking bằng cả ba hình thức trên, phổ biến nhất là ứng dụng Mobile banking
Trong năm 2022, các ứng dụng Mobile banking tại VN có số lượt tải xuống cao nhất là 18 triệu lượt tải ứng dụng trong năm, đạt tốc độ tăng trưởng lên đến 40% so với cùng kỳ năm trước 1 Thêm vào đó, theo một khảo sát của Statista được thực hiện từ tháng 4/2022 - 3/2023 tại 56 quốc gia thì VN là quốc gia xếp thứ 6 về mức độ phổ biến của Mobile banking Sự gia tăng trong nhu cầu sử dụng các ứng dụng cho smartphone đang thúc đẩy các ngân hàng VN tăng gấp đôi nỗ lực cải tiến và hoàn thiện dich vụ Mobile banking nhằm đáp ứng kịp thời nhu cầu của thị trường
Thời gian vừa qua, NHNN đã chủ động nghiên cứu ban hành, trình ban hành nhiều quy định phù hợp nhằm đẩy mạnh thanh toán không dùng tiền mặt (TTKDTM) Các khuôn khổ pháp lí, cơ chế, chính sách cho hoạt động TTKDTM, hoạt động ngân
1 Theo thống kê của nền tảng data.ai hàng số liên tục được rà soát, bổ sung, hoàn thiện, tạo sự đồng bộ và điều kiện cho phát triển TTKDTM Tuy nhiên, hành lang pháp lý về vấn đề này vẫn chưa hoàn thiện và đồng bộ, đây là thách thức lớn nhất cho phát triển Mobile banking ở VN Các NHTM ở VN đều hiểu chuyển đổi số không chỉ là một hay hai sự cải tiến, mà là cả một chặng đường dài để thích ứng với nền kinh tế thương mại toàn cầu, đem đến lợi ích cho không chỉ riêng một ngân hàng mà cho cả toàn ngành ngân hàng Ở VN, Mobile banking không còn quá mới mẻ nhưng trong tương lai chúng vẫn còn rất nhiều tiềm năng để khai thác và phát triển
2.1.3 Thực trạng sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Á Châu
Năm 2003, dịch vụ Mobile banking của ngân hàng TMCP Á Châu chính thức đi vào hoạt động, ACB là NHTM thứ 4 ở VN cho ra mắt dịch vụ Mobile banking Suốt hơn hai thập kỷ kể từ khi ra mắt ACB luôn không ngừng đổi mới và phát triển dịch vụ Mobile banking nhằm mang đến cho khách hàng những trải nghiệm tốt nhất Với ACB công nghệ lõi là “công nghệ” thấu hiểu khách hàng, luôn lấy khách hàng làm trọng tâm, mỗi năm ACB chi hơn 1000 tỷ đồng cho hoạt động chuyển đổi số Đến ngày 14/02/2022, ACB đã đánh dấu bước ngoặc trong công cuộc chuyển đổi số của ngân hàng bằng việc thành lập Khối Ngân hàng Số và cải tiến công nghệ dịch vụ Mobile banking của ngân hàng bằng việc cho ra mắt ứng dụng ACB ONE ACB ONE là ứng dụng ngân hàng trực tuyến trên điện thoại dành cho KHCN của ACB Thương hiệu ngân hàng số ACB ONE góp phần xây dựng một ACB trẻ trung, năng động, luôn sáng tạo và đổi mới trên thị trường
Năm 2023 tiếp tục là một năm đổi mới về hoạt động ngân hàng số khi bổ sung nhiều sản phẩm và tiện ích mới, mang đến nhiều trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng Trong năm này ACB cũng được ghi nhận là 1 trong 6 ngân hàng đầu tiên cung cấp dịch vụ thanh toán liên kết với Apple Pay tại VN
Theo thống kê đến cuối năm 2023 số lượng giao dịch và giá trị giao dịch trực tuyến tăng mạnh ở mức tương ứng 51% và 15% so với năm 2022, trong đó có đến 78% doanh số giao dịch thực hiện trên ACB Mobile App Cơ cấu giao dịch tiếp tục dịch chuyển mạnh từ kênh truyền thống sang kênh điện tử Theo đó, tỷ lệ giao dịch điện tử tăng từ 72% lên 82%, giao dịch tại quầy chỉ còn 4% tính đến cuối năm 2023 cho thấy xu hướng ngân hàng số đang dần trở thành kênh giao dịch phổ biến.
Các mô hình lý thuyết liên quan
2.2.1 Thuyết hành vi tiêu dùng
Kotler (2001), quan điểm hành vi tiêu dùng là những hành động diễn biến trong suốt quá trình kể từ khi nhận biết nhu cầu cho tới khi mua và sau khi mua sản phẩm
Tìm kiếm thông tin Đánh giá các phương án
Hình 2 1 Mô hình hành vi người tiêu dùng
• Nhận biết nhu cầu: Khi người tiêu dùng ý thức được nhu cầu của chính họ thì quá trình mua sắm bắt đầu xảy ra Nhu cầu phát sinh do những kích thích bên trong và bên ngoài
• Tìm kiếm thông tin: Khi nhu cầu đủ mạnh sẽ thúc đẩy người tiêu dùng tìm kiếm thông tin từ nhiều nguồn khác nhau để hiểu rõ hơn về sản phẩm
• Đánh giá các phương án: Từ những thông tin thu được, người tiêu dùng sẽ đánh giá các phương án theo một số tiêu chuẩn nhất định
• Quyết định mua hàng: Người tiêu dùng sẽ hình thành ý định mua hàng đối với lựa chọn được họ đánh giá cao nhất và dẫn đến quyết định mua hàng Tuy nhiên, có hai yếu tố bất ngờ là thái độ của người khác và những tình huống bất ngờ xảy ra trước khi người tiêu dùng đưa ra quyết định mua
• Hành vi sau mua: Sau khi mua, nếu công dụng của sản phẩm đáp ứng được sự chờ đợi của người tiêu dùng thì họ sẽ hài lòng và hành vi mua sắm sẽ được lặp lại khi họ có nhu cầu hoặc họ sẽ giới thiệu sản phẩm này cho người khác Ngược lại, nếu họ không hài lòng thì họ sẽ chuyển sang tiêu dùng thương hiệu khác, đồng thời có thể họ sẽ nói những điều tiêu cực về thương hiệu đó với những người xung quanh Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến vòng đời của sản phẩm, thậm chí tương lai của cả thương hiệu
2.2.2 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) xuất hiện lần đầu vào năm 1967 bởi Fishbein và được mở rộng vào năm 1975 bởi Ajzen và Fishbein
Hình 2 2 Mô hình thuyết hành động hợp lý
Qua mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA) được thể hiện qua hình 2.2, ý định hành vi dự đoán tốt nhất về hành vi thực sự Ý định hành vi chịu sự chi phối trực tiếp bởi thái độ và quy chuẩn chủ quan
• Thái độ: là cảm nhận của mỗi cá nhân khi bắt đầu hành động, chúng được đo lường bằng niềm tin và sự đánh giá về các thuộc tính của sản phẩm
• Quy chuẩn chủ quan: quy chuẩn chủ quan phụ thuộc vào:(1) mức độ ủng hộ/ phản đối đối với việc mua của người tiêu dùng; (2) động cơ của người tiêu dùng làm theo mong muốn của những người có ảnh hưởng
2.2.2 Mô hình thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)
Cũng dựa trên cơ sở của mô hình TRA, năm 1989, Davis đã phát triển mô hình thuyết chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) Mục đích của mô hình là cho thấy những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định khi lựa chọn sử dụng một sản phẩm công nghệ mới của một người.
Hình 2 3 Mô hình thuyết chấp nhận công nghệ
Theo hình 2.3 mô hình TAM có 5 biến chính gồm:
• Biến bên ngoài: là biến của các nghiên cứu trước
• Nhận thức sự hữu ích: một người tin rằng việc áp dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao kết quả thực hiện của họ
• Nhận thức sự dễ sử dụng: là mức độ một người tin rằng sẽ không tốn nhiều nỗ lực khi sử dụng một hệ thống đặc thù
• Thái độ sử dụng: là cảm nhận tích cực hay tiêu cực về việc thực hiện hành vi mục tiêu
• Ý định sử dụng: là dự định của một người đến quyết định lựa chọn sử dụng
2.2.3 Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB)
Thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior) được Ajzen phát triển vào năm 1991 trên nền tảng thuyết hành động hợp lý TRA, thuyết TPB đã khắc phục được nhược điểm của mô hình TRA bằng cách bổ sung thêm yếu tố kiểm soát hành vi.
Hình 2 4 Mô hình thuyết hành vi dự định
Theo hình 2.4, 2 yếu tố dự báo cho yếu tố kiểm soát hành vi:
• Niềm tin kiểm soát: là mức độ kiểm soát hành vi của bản thân mà một người cảm nhận được
• Sự dễ sử dụng: là cảm nhận về việc dễ hay khó khi thực hiện hành vi
2.2.4 Mô hình hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Mô hình hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) là mô hình được dùng để giải thích ý định và hành vi của người dùng đối với các ứng dụng công nghệ (Venkatesh và ctg, 2003) Mô hình này được phát triển dựa trên 8 mô hình/ lý thuyết thành phần là: TRA, TPB, TAM, MM, TAM&TPB, MPCU, IDT, SCT
Hình 2 5.Mô hình thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ
Theo hình 2.5, yếu tố đóng vai trò ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi chấp nhận và sử dụng của người dùng trong mô hình UTAUT, bao gồm:
• Kỳ vọng hiệu quả: là mức độ mà cá nhân tin rằng bằng cách sử dụng hệ thống sẽ giúp người dùng đạt hiệu quả cao cao hơn trong công việc
• Kỳ vọng dễ dàng: là mức độ dễ dàng trong việc sử dụng hệ thống
• Ảnh hưởng xã hội: là mức độ mà cá nhân cảm nhận rằng những người quan trọng xung quanh tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới
• Điều kiện thuận lợi: là mức độ cá nhân tin rằng các cơ sở hạ tầng kỹ thuật và tổ chức tồn tại để hỗ trợ họ trong thời gian sử dụng
Song song, còn có các yếu tố trung gian: giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và sự tự nguyện, chúng có tác động gián tiếp đến ý định và hành vi thông qua 4 nhân tố chính trên.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để hoàn thành các mục tiêu đề ra, nghiên cứu được thực hiện theo quy trình gồm
10 bước được thể hiện ở hình 3.1:
Hình 3 1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu
Bước 1: Xác định vấn đề cần nghiên cứu dựa theo bối cảnh nghiên cứu từ lý thuyết và thực tiễn
Bước 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết về Mobile banking, hành vi tiêu dùng, các lý thuyết mô hình liên quan và lược khảo các nghiên cứu trước
Bước 3: Giả thuyết và mô hình nghiên cứu được hình thành bằng cách chọn lọc mô hình và giả thuyết phù hợp từ nhũng lược khảo các nghiên cứu liên quan
Bước 4: Thang đo sơ bộ được tạo nên nhằm phục vụ cho nghiên cứu định tính
Từ giải thuyết và mô hình nghiên cứu đã đề xuất, tiến hành lập thang đo sơ bộ
Bước 5: Thảo luận là bước cần thiết trước khi đưa ra thang đo chính thức Thang đo câu hỏi sơ bộ được gửi cho cho các chuyên gia để xin góp ý nhằm điều chỉnh để phù hợp với bối cảnh và khu vực nghiên cứu
Bước 6: Thang đo chính thức ra đời sau khi hiệu chỉnh thang đo sơ bộ theo nhận xét của chuyên gia, từ đó tạo bảng câu hỏi để tiến hành khảo sát
Bước 7: Khảo sát được tiến hành qua 2 hình thức trực tiếp và trực tuyến Với khảo sát trực tiếp, bảng câu hỏi sẽ được thực hiện trực tiếp trên phiếu câu hỏi Với khảo sát trực tuyến, khảo sát sẽ được thiết kế bằng Gogole form và gửi cho đối tượng thông qua link (Phụ lục 1)
Bước 8: Thực hiện nghiên cứu định lượng bằng phần mềm SPSS 26.0, gồm các bước: kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích EFA, phân tích hồi quy, ANOVA
Bước 9: Phân tích và thảo luận nhằm đánh giá kết quả của nghiên cứu có phù hợp với giả thuyết ban đầu hay không, cũng như so sánh với kết quả của các nghiên cứu trước
Bước 10: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị tương ứng với những kết quả nghiên cứu nhận được.
Mô hình nghiên cứu
Mô hình UTAUT của Venkatesh và ctg (2003) được xây dựng bằng cách hợp nhất các lý thuyết nền giống nhau do đó đây có thể được xem là mô hình gần như hoàn chỉnh cho các nghiên cứu về chấp nhận và sử dụng công nghệ Bên cạnh đó, căn cứ vào kết quả của các nghiên cứu trong nước, nghiên cứu này sẽ bổ sung 2 nhân tố là chi phí và hình ảnh ngân hàng, để phù hợp với thực trạng sử dụng Mobile banking ở Việt Nam Từ những lý do trên, khóa luận đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 6 nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking như hình 3.2 dưới đây:
Hình 3 2 Mô hình nghiên cứu
Nguồn: Tự đề xuất Phương trình hồi quy tổng thể cho mô hình nghiên cứu có dạng sau:
QD: Giá trị biến phụ thuộc là quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking HQ: Giá trị biến độc lập thứ nhất kỳ vọng hiệu quả
DD: Giá trị biến độc lập thứ hai kỳ vọng dễ dàng
XH : Giá trị biến độc lập thứ ba ảnh hưởng xã hội
DK : Giá trị biến độc lập thứ tư điều kiện thuận lợi
HA : Giá trị biến độc lập thứ năm hình ảnh ngân hàng
CP : Giá trị biến độc lập thứ sáu chi phí
3.2.2.1 Kỳ vọng hiệu quả Định nghĩa nhân tố kỳ vọng hiệu quả trong mô hình UTAUT tương tự với nhân tố cảm nhận sự hữu ích trong mô hình TAM, khi người dùng cảm nhận được hệ thống công nghệ mang đến hiệu quả cho họ trong công việc Trong các nghiên cứu về Mobile banking nhân tố kỳ vọng hiệu quả được hiểu là việc mà người sử dụng tin rằng Mobile banking giúp họ đạt được hiệu quả trong việc thực hiện giao dịch với ngân hàng Những hiệu quả mà khách hàng mong muốn khi sử dụng dịch vụ Mobile banking gồm: giao dịch thuận tiện, tiết kiệm thời gian, có thể sử dụng mọi lúc mọi nơi, Khi khách hàng cảm nhận được những hiệu quả của việc sử dụng Mobile banking đem lại họ sẽ đưa ra quyết định chọn sử dụng dịch vụ này một cách nhanh chóng
Dựa theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2020); Phạm Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015); Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Phúc Anh (2023); Teka (2020); Singh và Srivastava (2020); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Daka và Phiri (2019); Alalwan và ctg (2018) về nhân tố kỳ vọng hiệu quả có quan hệ cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu như sau:
H1: Kỳ vọng hiệu quả có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Từ yếu tố nhận thức dễ sử dụng của mô hình TAM, Venkatesh và ctg (2003) đã định nghĩa kỳ vọng dễ dàng là mức độ một người cho rằng họ không phải nỗ lực khi sử dụng hệ thống công nghệ mới Mobile banking là một sản phẩm của công nghệ ngân hàng, do vậy trong nghiên cứu về Mobile banking, nhân tố kỳ vọng dễ dàng được hiểu là việc mà khách hàng kỳ vọng họ không tốn nhiều nỗ lực để thao tác trong khi sử dụng Khách hàng sẽ đưa ra quyết định sử dụng Mobile Banking nếu họ cảm nhận được giao diện hệ thống đơn giản, dễ hiểu và dịch vụ này dễ tiếp cận
Các nghiên cứu trước của Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2020); Phạm Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015);
Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Phúc Anh (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Teka (2020);Sikidar và Makkad (2015); Sing và Srivastava (2020); Daka và Phiri (2019; Alalwan và ctg (2018) thì nhân tố kỳ vọng dễ dàng có mối quan hệ cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, do đó giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H2: Kỳ vọng dễ dàng có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Nhân tố ảnh hưởng xã hội trong mô hình UTAUT được rút ra từ yếu tố quy chuẩn chủ quan trong các mô hình TRA, TAM, TPB Nếu một người nhận thấy những cá nhân xung quanh họ đang sử dụng dịch vụ Mobile banking thì người đó cũng có xu hướng sẽ sử dụng dịch vụ này Đặc biệt, khi những người có tầm quan trọng với cá nhân đó khuyến khích họ sử dụng dịch vụ Mobile banking thì họ sẽ đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ này một cách nhanh hơn
Theo kết quả nghiên cứu của Phạm Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015); Singh và Srivastava (2020); Daka và Phiri (2019); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Nguyễn Phúc Anh (2023); Alalwan và ctg (2018), nhân tố ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, do đó giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H3: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Trong cuộc sống và trong mọi công việc, những nguồn lực hỗ trợ xung quanh một hoạt động của con người, tập thể hay tổ chức bao gồm: nguồn lực con người, nguồn lực tài chính và cơ sở hạ tầng thiết bị (Hoàng Phương Thảo, 2015) Trong nghiên cứu này, nguồn lực con người chính là sự hỗ trợ từ nhân viên ngân hàng khi khách hàng gặp phải khó khăn khi dùng Mobile banking, nguồn lực tài chính thể hiện khả năng chi trả cho các chi phí khi dùng Mobile banking và cuối cùng cơ sở hạ tầng thiết bị ở đây là điện thoại di động và kết nối internet Khách hàng có xu hướng đưa ra quyết định sử dụng Mobile banking khi họ có những điều kiện thuận lợi trên
Dựa vào kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Phạm Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015); Nguyễn Phúc Anh (2023); Teka (2020); Sikidar và Makkad (2015); Daka và Phiri (2019); Alalwan và ctg (2018) thì nhân tố điều kiện thuận lợi có mối quan hệ cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, do đó giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H4: Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Bloemer và ctg (1998) đã phát hiện ra hình ảnh thương hiệu liên quan đến kết quả của các ngân hàng và chỉ ra rằng một hình ảnh thương hiệu là cực kỳ quan trọng trong xác định chất lượng dịch vụ Do đó, có thể thấy rằng, đối với khách hàng thì hình ảnh ngân hàng chính là bảo chứng cho chất lượng sản phẩm mà ngân hàng cung cấp Chính vì thế, hình ảnh ngân hàng là tiền đề để một người lựa chọn sử dụng dịch vụ của ngân hàng đó Đồng thời, việc làm tốt các cam kết với khách hàng về dịch vụ góp phần tạo hình ảnh đẹp trong lòng khách hàng, nhờ đó họ sẽ duy trì mối quan hệ lâu dài với ngân hàng
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021);Nguyễn Thị Bích Thủy (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021) cho rằng nhân tố hình ảnh ngân hàng ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, do đó giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H5: Hình ảnh ngân hàng có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Venkatesh và ctg (2012) xác định, giá trị chi phí là sự đánh đổi giữa lợi ích nhận được và tiền Trong nghiên cứu về Mobile banking, khách hàng sẽ so sánh giữa giá trị lợi ích mà họ nhận được khi sử dụng dịch vụ Mobile banking với chi phí tài chính mà họ phải bỏ ra để sử dụng dịch vụ Mobile banking là một dịch vụ công nghệ hoạt động trên thiết bị di động và hiện nay dịch vụ Mobile banking thường được sử dụng khi kết nối internet Do đó khi sử dụng dịch vụ này khách hàng cần chi trả cho các khoản phí cho các nhà mạng điện thoại, Internet, Bên cạnh đó, khách hàng cũng phải trả cho ngân hàng các chi phí như phí đăng ký, phí giao dịch, phí duy trì, …
Kết quả nghiên cứu của Hà Nam Khánh Giao và Trần Kim Châu (2020); Hoàng Phương Thảo (2015); Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Thị Bích Thủy (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Alalwan và ctg (2018) cho thấy nhân tố chi phí có mối quan hệ ngược chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking, do đó trong nghiên cứu này giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:
H6: Chi phí có ảnh hưởng ngược chiều với quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc.
Thiết kế nghiên cứu
3.3.1 Nghiên cứu sơ bộ (định tính)
Nghiên cứu tổng quan cơ sở lý thuyết và tham khảo các nghiên cứu đi trước từ đó đưa ra các giải thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu Kết quả của nghiên cứu định đính là cơ sở xây dựng bảng khảo sát phục vụ cho nghiên cứu chính thức
Các biến trong thang đo được kế thừa từ các nghiên cứu trước, song để phù hợp với thực tiễn VN, tác giả đã nhờ sự góp ý của các chuyên viên KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc, việc này cũng nhằm: (i) kiểm tra mức độ khả thi của việc áp dụng thang đo 5 mức độ trong đo lường phản hồi các phát biểu của người trả lời phỏng vấn; (ii) kiểm tra mức độ phù hợp, chặt chẽ về nội dung của thang đo đã xây dựng; (iii) bố sung các biến đo lường mới nhằm hoàn thiện nội dung thang đo
Kết quả của nghiên cứu định tính cho ra 33 biến quan sát được trình bày trong nghiên cứu định lượng
Bảng 3 1 Mã hóa thang đo cho các biến nghiên cứu
Nhân tố Mã hóa Biến quan sát Nguồn
HQ1 Sử dụng dịch vụ Mobile banking giúp tôi tiết kiệm được nhiều thời gian
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Phan Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015); Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Phúc Anh (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Teka (2020); Singh và Srivastava (2020);
Daka và Phiri (2019); Alalwan và ctg (2018)
HQ2 Sử dụng dịch vụ Mobile banking giúp tôi tăng năng suất và chất lượng công việc
HQ3 Mobile banking giúp tôi thanh toán nhanh hơn
HQ4 Dịch vụ Mobile banking có thể sử dụng mọi lúc mọi nơi
HQ5 Dịch vụ Mobile banking rất hữu ích và thuận tiện
DD1 Tôi học cách sử dụng Mobile banking rất dễ dàng
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Phan Thoại
DD2 Tôi dễ dàng thành thạo Mobile banking
Chiêu (2014); Hà Nam Khánh Giao, Trần Kim Châu (2020); Hoàng Phương Thảo (2015); Teka (2020); Nguyễn Phúc Anh (2023); Sikdar và Makkad (2015); Singh và Srivastava (2020); Daka và Phiri (2019); Alalwan và ctg (2018)
DD3 Các thao tác trên Mobile banking rõ ràng, dễ hiểu DD4 Mobile banking dễ sử dụng
DD5 Thủ tục đăng ký, giao dịch trên
Mobile banking đơn giản, dễ dàng Ảnh hưởng xã hội
XH1 Sử dụng Mobile banking đang là trào lưu
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019); Phan Thoại Chiêu (2014); Hoàng Phương Thảo (2015); Nguyễn Phúc Anh (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Singh và Srivastava (2020); Daka và Phiri (2019); Alalwan và ctg (2018)
XH2 Tôi được nhân viên ACB giới thiệu dịch vụ Mobile banking của ngân hàng
XH3 Tổ chức nơi tôi học tập, làm việc, sinh hoạt ủng hộ việc sử dụng Mobile banking
XH4 Bạn bè, đồng nghiệp của tôi đang sử dụng Mobile banking của ACB
XH5 Gia đình, người thân của tôi đang sử dụng Mobile banking của ACB Điều kiện thuận lợi
DK1 Tôi có đủ kiến thức cần thiết để sử dụng Mobile banking
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019), Hoàng Phương Thảo (2015); Nguyễn Phúc Anh (2023); Daka và Phiri (2019)
DK2 Tôi có đủ nguồn lực cần thiết cần thiết để sử dụng Mobile banking
DK3 Tôi khả năng chi trả cho dịch vụ
DK4 Luôn có sự hỗ trợ của nhân viên ngân hàng khi tôi gặp vấn đề với Mobile banking
DK5 Môi trường sinh sống của tôi thuận lợi cho việc sử dụng Mobile banking
HA1 ACB luôn cải tiến về chất lượng dịch vụ Mobile banking
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019), Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Thị
HA2 ACB thực hiện tốt cam kết về dịch vụ Mobile banking đối với khách hàng
HA3 Tôi có ấn tượng tốt về ACB Bích Thủy (2023); Bùi
Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021)
HA4 ACB có hình ảnh tốt hơn so với đối thủ cạnh tranh HA5 ACB có uy tín và danh tiếng tốt
CP1 Chi phí kết nối phải trả cho nhà mạng (4G, SMS) dịch vụ Mobile banking rất đắt
Hà Nam Khánh Giao, Trần Kim Châu (2020); Hoàng Phương Thảo (2015); Trần Thu Thảo, Nguyễn Quốc Cường và Lê Thị Nhung (2021); Nguyễn Thị Bích Thủy (2023); Bùi Văn Thụy, Nguyễn Thị Như Quỳnh và Trương Anh Minh (2021); Alalwan và ctg (2018)
CP2 Chi phí mua và cài đặt thiết bị
(VD: Smartphone, ) để sử dụng dịch vụ Mobile banking rất đắt
CP3 Phí giao dịch qua Mobile banking cao hơn so với các kênh giao dịch khác
CP4 Phí duy trì phải trả hàng tháng cho dịch vụ Mobile banking rất đắt
CP5 Nhìn chung, việc sử dụng dịch vụ Mobile banking rất tốn kém
QD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ
Nguyễn Thị Ngọc Hà (2019), Phan Thoại dụng dịch vụ
QD2 Tôi sẽ sử dụng nhiều hơn các chức năng của dịch vụ Mobile banking của ACB
Chiêu (2014); Hà Nam Khánh Giao, Trần Kim Châu (2020); Hoàng Phương Thảo (2015); Singh và Srivastava (2020); Alalwan và ctg (2018)
QD3 Tôi sẽ giới thiệu mọi người xung quanh tôi sử dụng dịch vụ Mobile banking của ACB
3.3.2 Nghiên cứu chính thức (định lượng)
Nghiên cứu chính thức được thực hiện sau khi nghiên cứu sơ bộ được hoàn thành Dữ liệu nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát KHCN của ACB – PGD Nhiêu Lộc bằng bảng câu hỏi giấy và bằng cách gửi link đến đối tượng khảo sát, trong thời gian từ tháng 02/2024 đến tháng 03/2024 Những dữ liệu này sẽ được đưa vào phần mềm SPSS 26.0 để tiến hành phân tích, thống kê,…
Theo Hair và ctg (2010), lượng mẫu phải tối thiểu cần đạt trong phân tích khám phá nhân tố EFA, theo công thức sau:
• n là số mẫu cần khảo sát
• k là số biến quan sát
Với điều kiện này số mẫu cần khảo sát cho nghiên cứu này là 165 mẫu cho 33 biến quan sát
Trong phân tích hồi quy, số lượng mẫu tối thiểu cần đạt theo công thức của Tabachnick, Fidell và Ullman (2007), như sau:
• n là số mẫu cần khảo sát
• M là số biến độc lập
Cho nên, với điều kiên này thì số lượng mẫu cần cho nghiên cứu này là 290 mẫu cho 30 biến độc lập
Như vậy, để thỏa cả hai điều kiện trên, nghiên cứu phải thu thập tối thiểu 290 phiếu khảo sát từ KHCN của ACB Nhiêu Lộc
Quá trình này được thực hiện bằng việc phát trực tiếp phiếu câu hỏi trên giấy cho đối tượng nghiên cứu Đồng thời, khảo sát online bằng cách gửi link liên kết cho đối tượng nghiên cứu, kết quả nhận được sẽ ghi vào cơ sở dữ liệu Đối tượng: KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc
Phạm vi nghiên cứu: ACB – PGD Nhiêu Lộc
• Thống kê mô tả Đối với nghiên cứu này, phương pháp thống kê mô tả được dùng với mục đích phân tích các dữ liệu giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập
• Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Cronbach’s Alpha là hệ số đo độ tin cậy của thang đo bằng cách phản ánh mức độ tương quan giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố ( Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến được xem là đủ điều kiện khi nó có giá trị từ 0,6 trở lên Khi hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị trong khoảng từ 0,7 đến 0,8 thì được xem là thang đo sử dụng tốt (Nguyễn Đình Thọ, 2013)
• Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm mục đích rút gọn nhiều tập biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biển ít hơn (gọi là các nhân tố) đề chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu Khi phân tích nhân tố khám phá EFA cần xem xét các chỉ báo sau:
Hệ số KMO (Kaiser -Meyer -Olkin): Phân tích nhân tố được xem là phù hợp khi thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1
Hệ số Sig của Barlett's Test of Sphericity: Biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau thì kiểm định này phải có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05)
Trị số Eigenvalue: nếu Eigenvalue ≥ 1 thì nhân tố sẽ được giữ lại trong mô hình phân tích, có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc
Tổng phương sai trích (Total Variance Explained): Mô hình EFA được xem là phù hợp nếu tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading): mức độ tương quan giữa đo lường với nhân tố càng lớn nếu hệ số tải nhân tố càng cao và ngược lại Hệ số này phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 mới đảm bảo được mức ý nghĩa thiết thực của EFA
Phân tích hồi quy được dùng để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình đề xuất, từ đó xem xét chiều tác động và mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc
Phương trình hồi quy tuyến tính có dạng sau:
QD: Giá trị biến phụ thuộc là quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking HQ: Giá trị biến độc lập thứ nhất kỳ vọng hiệu quả
DD: Giá trị biến độc lập thứ hai kỳ vọng dễ dàng
XH : Giá trị biến độc lập thứ ba ảnh hưởng xã hội
DK : Giá trị biến độc lập thứ tư điều kiện thuận lợi
HA : Giá trị biến độc lập thứ năm hình ảnh ngân hàng
CP : Giá trị biến độc lập thứ sáu chi phí
• Phân tích phương sai (ANOVA)
Khi kiểm định sự khác biệt trung bình, điều đầu tiên cần chú ý là mức ý nghĩa ở bảng kiểm tra tính đồng nhất của các phương sai (Test of Homogeneity of Variances) Nếu mức ý nghĩa lớn hơn hoặc bằng 0,05 (Sig Levene ≥ 0,05) có nghĩa rằng phương sai của các nhóm giá trị là đồng nhất
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thống kê mẫu
Khảo sát được thực hiện bằng cả hai hình thức trực tiếp và trực tuyến, kết quả khảo sát thu về là 326 phiếu trả lời, trong đó có 308 phiếu hợp lệ, đạt tỷ lệ 94,5% Thông qua việc sử dụng phần mềm thống kê SPSS 26.0, các dữ liệu hợp lệ được đếm, sắp xếp và phân tích các đặc điểm cụ thể của toàn bộ mẫu nghiên cứu
4.1.1 Thống kê mô tả biến định tính
Bảng 4 1 Thống kê mô tả biến định tính
Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ
Qua bảng 4.1, ta thấy được trong tổng số khảo sát hợp lệ thu được thì tỷ lệ mẫu theo giới tính tương đối đồng đều (Nam = 51% và Nữ = 49%) Về tiêu chí về độ tuổi trong khảo sát này thì nhóm người trong nhóm tuổi từ 30 – 45 chiếm tỷ lệ nhiều nhất (30,2%) và người từ 18 – 25 có tỷ lệ thấp nhất (21,4%) Về tiêu chí học vấn cho thấy nhóm trình độ đại học có tỷ lệ nhiều nhất (30,5%) theo sau lần lượt là khác (20,1%), cao đẳng (17,9%), trung học phổ thông (16,9%) và trung cấp (14,6%) Về tiêu chí nghề nghiệp phân bố khá đồng đều, trong đó chiếm tỷ lệ nhiều nhất là kinh doanh (34,7%) Về là tiêu chí thu nhập, mức thu nhập trên 20 triệu có tỷ lệ nhiều nhất (31,5%) và dưới 5 triệu là thấp nhất (14,3%)
4.1.2 Thống kê mô tả biến định lượng
Bảng 4 2 Thống kê mô tả biến định lượng
Nhân tố Biến quan sát N Trung bình
(Mean) Độ lệch chuẩn (Std Deviation)
DD5 308 2,84 1,094 Ảnh hưởng xã hội
XH5 308 3,81 0,752 Điều kiện thuận lợi
Theo bảng 4.2, trong tổng số 308 khảo sát thu được, có sự dao động rất lớn trong các quan điểm về cả 6 yếu tố gồm: kỳ vọng hiệu quả (HQ), kỳ vọng dễ dàng (DD), ảnh hưởng xã hội (XH), điều kiện thuận lợi (DK), hình ảnh ngân hàng (HA), chi phí (CP) và quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc.
Kiểm định độ tin cậy của thang đo qua đánh giá Cronbach’s Alpha
Sau khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần thứ nhất, có 2 biến HQ2 và DK1 có hệ số tương quan nhỏ hơn 0,3, nên chúng không đủ độ tin cậy (Phụ lục 2 )
Vì vậy nghiên cứu đã loại đi 2 biến đó và thực hiện kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha lần 2 và kết quả được thể hiện trong bảng 4.3 dưới đây
Bảng 4 3 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Giá trị trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan với biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
DD5 14,51 8,759 0,685 0,848 Ảnh hưởng xã hội
XH5 14,67 9,109 0,919 0,801 Điều kiện thuận lợi
Có thể thấy từ kết quả bảng 4.3, tất cả các thang đo đều có độ tương quan chặt chẽ giữa biến quan sát trong cùng một nhân tố Mức giá trị Cronbach’s alpha chủ yếu nằm trong mức từ 0,8 đến 0,9 cho thấy thang đo lường sử dụng tốt, thể hiện được đặc điểm của nhân tố mẹ Vì thế, có thể kết luận các thang đo trong nghiên cứu này có độ tin cậy cao.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập
Bảng 4 4 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Chi bình phương xấp xỉ 5989,868 df (bậc tự do) 378
Theo bảng 4.4, kết quả cho thấy hệ số KMO = 0,848 (thỏa điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1), Sig = 0,000 < 0,05 Do đó, chứng minh các biến quan sát được chọn trong mô hình đáng để thực hiện nghiên cứu
Bảng 4 5 Tổng phương sai trích
(nhân tố chưa được trích) ban đầu Giá trị sau khi trích Tổng số vòng quay của tải trọng bình phương
Phần trăm của phương sai
Phần trăm của phương sai tích lũy
Phần trăm của phương sai
Phần trăm của phương sai tích lũy
Phần trăm của phương sai
Phần trăm của phương sai tích lũy
Kết quả từ bảng 4.5 cho thấy, 28 biến quan sát được rút trích về 6 nhóm nhân tố chính có Eigenvalues là > 1, tổng phương sai trích bằng 72,058% (>50%), hoàn toàn phù hợp với giả thuyết ban đầu – mô hình có 6 biến độc lập
Qua bảng 4.6, sau khi thực hiện xoay nhân tố thì 28 biến đã hội tụ thành 6 nhóm với từng giá trị đều lớn hơn mức tiêu chuẩn tối thiểu là 0,5, đúng với mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu, cụ thể:
Nhân tố 1: Hình ảnh ngân hàng (HA) gồm: HA1, HA2, HA3, HA4, HA5
Nhân tố 2: Chi phí (CP) gồm: CP1, CP2, CP3, CP4, CP5
Nhân tố 3: Ảnh hưởng xã hội (XH) gồm: XH1, XH2, XH3, XH4, XH5
Nhân tố 4: Kỳ vọng dễ dàng (DD) gồm: DD1, DD2, DD3, DD4, DD5
Nhân tố 5: Điều kiện thuận lợi (DK) gồm: DK2, DK3, DK4, DK5
Nhân tố 6: Kỳ vọng hiệu quả (HQ) gồm: HQ1, HQ3, HQ4, HQ5
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4 7 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test
Chi bình phương xấp xỉ 509,448 df 3
Kết quả bảng 4.7 cho thấy, KMO = 0,745> 0,5 và Sig = 0,000 < 0,05, từ đó kết luận rằng phân tích nhân tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp hay nói cách khác các biến được chọn trong mô hình đáng để làm nghiên cứu
Bảng 4 8 Tổng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues (nhân tố chưa được trích) ban đầu Giá trị sau khi trích
Phần trăm của phương sai
Phần trăm phương sai tích lũy
Phần trăm của phương sai
Phần trăm phương sai tích lũy
Kết quả tổng hợp phương sai trích của biến phụ thuộc ở bảng 4.8 cho thấy, Eigenvalue = 2,442 (> 1), tổng phương sai trích xuất là 81,408 % (> 50%) Điều này có nghĩa là 3 biến quan sát này có thể giải thích được 81,408 % độ biến thiên dữ liệu
Bảng 4 9 Ma trận thành phần
Với phương pháp trích xuất các thành phần chính bằng vòng quay quy trình Varimax, bảng 4.9 đã cho thấy hệ số tải của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5, điều này được xem là có ý nghĩa thực tế và các biến này được chấp nhận.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Bảng 4 10 Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
QD HA CP XH DD HQ QD
Từ bảng 4.10, ta có thể thấy các nhân tố: kỳ vọng hiệu quả (HQ), kỳ vọng dễ dàng (DD), ảnh hưởng xã hội (XH), điều kiện thuận lợi (DK), hình ảnh ngân hàng (HA), chi phí (CP) đều có tương quan đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB Nhiêu Lộc
4.4.2.1 Kết quả ước lượng hồi quy
Bảng 4 11 Mức độ phù hợp mô hình và hệ số Durbin - Watson
Sai số của ước lượng
Theo bảng 4.11, R bình phương 0,738 nghĩa là 73,8% sự biến thiên của quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB Nhiêu Lộc được giải thích bởi sự biến thiên các biến độc lập trong mô hình; 26,2% còn lại là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên
Bảng 4 12 Kết quả phân tích phương sai ANOVA Model Sum of Squares df Mean Squares F Sig
Dựa vào bảng 4.12, Sig = 0,000 < 0,05 cùng F = 141,419cho thấy mô hình được đưa ra trong nghiên cứu là phù hợp thực tế Do đó, cũng có thể hiểu, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức tin cậy là 95%
Bảng 4 13 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Sig
Sai số chuẩn Beta Tolerance VIF
Theo bảng 4.13, Sig của các biến hình ảnh, chi phí, xã hội, dễ dàng, điều kiện, hiệu quả đều bé hơn 0,05 Do đó, kết luận rằng các biến số trên đều có ý nghĩa thống kê và đều có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN ở ACB Nhiêu Lộc.
QD = 0,218*HQ + 0,201*DD + 0,196*HA + 0,182*XH + 0,150* DK – 0,86*CP
Dựa vào phương trình hồi quy tuyến tính, có thể đưa ra một số nhận xét sau:
HQ: B = 0,218 cho biết khi HQ tăng 1 đơn vị thì quyết định cũng tăng 0,218 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
DD: B = 0,201 cho biết khi DD tăng 1 đơn vị thì quyết định cũng tăng 0,201 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
HA : B = 0,196 cho biết khi HA tăng 1 đơn vị thì quyết định cũng tăng 0,196 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
XH : B = 0,182 cho biết khi XH tăng 1 đơn vị thì quyết định cũng tăng 0,182 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
DK : B = 0,150 cho biết khi DK tăng 1 đơn vị thì quyết định cũng tăng 0,150 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
CP : B = - 0,86 cho biết khi CP tăng 1 đơn vị thì quyết định giảm 0,86 đơn vị (điều kiện là các nhân tố khác không đổi)
4.4.2.2 Kiểm định đồ phù hợp của mô hình
Hệ số Durbin-Watson = 2,001, vì hệ số này dao động trong khoảng 1,5 đến 2,5 nên không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra Thêm vào đó, hệ số phóng đại phương sai (VIF) có giá trị từ 1,158 đến 1,542, thuộc mức chấp nhận được Do đó, mô hình hồi quy này không có hiện tượng đa cộng tuyến, đồng nghĩa với việc mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả giải thích của mô hình
Kiểm định khác biệt trung bình
Kiểm định Independent Sample T-test và phân tích One-way ANOVA được thực hiện nhằm kiểm định mối quan hệ giữa quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB Nhiêu Lộc với thông tin cá nhân cơ bản của họ như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập
Kiểm định Independent Sample T-test cho ra kết quả Sig kiểm định t bằng 0,35
> 0,05, ta có thể kết luận rằng không có khác biệt giũa khách hàng nam và khách hàng nữ trong quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của ACB – PGD Nhiêu Lộc
Dựa trên bảng Kiểm định tính đồng nhất phương sai ta có thể thấy Sig của Based on Mean xấp xỉ 0,05, do đó, giữa các nhóm tuổi và quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN không có sự khác biệt đáng kể
Tại bảng ANOVA ta thấy mức ý nghĩa của kiểm định F Sig,= 0,038 < 0,05 qua đó có thể thấy có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa nhóm độ tuổi đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking Nhóm tuổi từ 23 – 30, là nhóm sử dụng Mobile banking nhiều nhất này và ít nhất là nhóm tuổi trên 45 (Phụ lục 2)
Dựa trên bảng Kiểm định tính đồng nhất phương sai ta có thể thấy Mức ý nghĩa của Based on Mean 0,933 > 0,005, do đó, sự khác biệt trung bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa học vấn đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking của KHCN tại ACB – PGD Nhiêu Lộc là không có
Bảng ANOVA ta thấy mức ý nghĩa của kiểm định F lớn hơn 0,05 (Sig,= 0,843
> 0,05) qua đó có thể thấy không có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa nhóm học vấn đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking (Phụ lục 2)
Dựa trên bảng Kiểm định tính đồng nhất phương sai ta có thể thấy Mức ý nghĩa của Based on Mean 0,782 > 0,005 Do đó, không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking
Tại bảng ANOVA ta thấy mức ý nghĩa của kiểm định F Sig,= 0,166 > 0,05 qua đó có thể thấy không có sự khác biệt ý nghĩa thống kê giữa nhóm nghề nghiệp đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking (Phụ lục 2)
Dựa trên bảng Kiểm định tính đồng nhất phương sai ta có thể thấy Mức ý nghĩa của Based on Mean 0,091 > 0,005 Ta hiểu rằng, không có sự khác biệt sự khác biệt trung bình một cách có ý nghĩa thống kê giữa nhóm thu nhập đến quyết định sử dụng Mobile banking
Tại bảng ANOVA ta thấy mức ý nghĩa của kiểm định F lớn hơn 0,05 (Sig.0,093 > 0,05) qua đó có thể thấy sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa nhóm thu nhập đến quyết định sử dụng dịch vụ Mobile banking là không có (Phụ lục 2)
