Phương phá p nghiên cứ u điṇ h lương Nghiên cứu định lượng nhằm đánh giá và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Agrib
Tính cấp thiết của đề tài
Trong bối cảnh Cuộc cách mạng Công nghiệp 4.0, thị trường dịch vụ, đặc biệt là trong lĩnh vực ngân hàng, đang phát triển mạnh mẽ nhờ vào công nghệ mới Các ngân hàng đã tích cực áp dụng ứng dụng di động để tận dụng lợi ích từ công nghệ tiên tiến, giúp giảm thiểu chi phí hoạt động đáng kể Hiện nay, hầu hết các ngân hàng đều đã triển khai dịch vụ ngân hàng di động.
Theo Insider Intelligence (2021), dự báo đến cuối năm 2024 sẽ có khoảng 64 triệu người sử dụng điện thoại thông minh, chủ yếu là người trưởng thành có nhu cầu tối ưu hóa thời gian qua các ứng dụng Sự phát triển của smartphone đã kéo theo tỷ lệ sử dụng ứng dụng ngân hàng tăng cao nhờ tiện ích mà chúng mang lại Sau Covid-19, người dân đã chuyển sang sử dụng mobile banking thường xuyên hơn để hạn chế tiếp xúc và thực hiện giao dịch an toàn Thị trường ngân hàng di động tại Việt Nam đang mở ra cơ hội lớn, đòi hỏi sự đầu tư và phát triển mạnh mẽ để đáp ứng nhu cầu người tiêu dùng và cung cấp dịch vụ ngân hàng hiện đại, tiện lợi.
Việc người tiêu dùng sử dụng ứng dụng giao dịch ngân hàng phụ thuộc vào nhiều yếu tố (Giao, 2022) Do đó, tác giả chọn nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank)" Nghiên cứu này nhằm đưa ra các kiến nghị nhằm cải thiện dịch vụ mobile banking của ngân hàng.
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu là khám phá ảnh hưởng của các yếu tố đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank) Từ đó, nghiên cứu sẽ đề xuất các giải pháp quản trị nhằm phát triển dịch vụ Mobile Banking hiệu quả hơn.
(1) Khám phá các nhân tố ảnh hưởng tới ý định sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng tại Ngân hàngAgribank
(2) Đo lường tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Agribank
(3) Đưa ra một số giải pháp nhằm phát triển dịch vụ Mobile banking tại HN.
Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứ u đinh lương
4.2 Phương phá p nghiên cứ u điṇ h lương
Nghiên cứu định lượng được thực hiện để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Agribank Nghiên cứu đã thu hút 450 người tham gia khảo sát tại Hà Nội thông qua phương pháp khảo sát phi xác suất Các liên kết khảo sát được chia sẻ trên các diễn đàn trực tuyến và mạng xã hội chuyên về dịch vụ mobile banking để thu thập dữ liệu từ cộng đồng mạng Dữ liệu sau khi thu thập đã được phân tích một cách khoa học và toàn diện bằng phần mềm SPSS.
Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng trong việc khẳng định tính hợp lý của mô hình nghiên cứu về ý định sử dụng dịch vụ mobile banking tại Hà Nội, đặc biệt là đối với khách hàng của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Mục tiêu của chúng tôi là cung cấp thông tin mới mẻ về mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) trong ngành này Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng cung cấp tài liệu tham khảo quý giá cho các nhà nghiên cứu tiếp theo, tạo cơ sở vững chắc cho các nghiên cứu trong tương lai.
Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng không chỉ trong lĩnh vực học thuật mà còn trong hoạt động thực tiễn của các phòng ban ngân hàng và cộng đồng nghiên cứu ngân hàng điện tử Kết quả nghiên cứu giúp ban lãnh đạo ngân hàng hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng cá nhân tại Hà Nội Bằng cách áp dụng kết quả nghiên cứu, các phòng ban có thể điều chỉnh chiến lược kinh doanh và phát triển dịch vụ hiệu quả hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường năng suất kinh doanh của ngân hàng.
Nghiên cứu cung cấp cái nhìn rõ ràng về tác động của các yếu tố đối với ý định sử dụng dịch vụ mobile banking, đồng thời đưa ra khuyến nghị quản trị giá trị cho các nhà lãnh đạo ngân hàng Những khuyến nghị này giúp họ hiểu nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh hơn Bằng cách tập trung phục vụ khách hàng tiếp cận sản phẩm mới và có thái độ tích cực với công nghệ, các nhà lãnh đạo có thể tối ưu hóa chi phí, thời gian, tăng cường mối quan hệ với khách hàng và tạo ra sự cạnh tranh cao hơn trên thị trường.
Bố cục nghiên cứu
Tác giả chia bố cục thành 4 chương chính:
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Một số khái niệm
1.1.1 Khái niệm người tiêu dùng
Người tiêu dùng, theo quan điểm của Philips Kotler và Gary Armstrong (2012), được định nghĩa là cá nhân hoặc hộ gia đình tiêu thụ hàng hóa và dịch vụ Họ đóng vai trò quyết định trong việc xác định sự thành công hoặc thất bại của doanh nghiệp.
Theo Luật Bảo vệ Lợi ích Người tiêu dùng năm 2010, người tiêu dùng được định nghĩa là những cá nhân thực hiện việc mua sắm và sử dụng hàng hóa, dịch vụ nhằm phục vụ cho nhu cầu cá nhân, gia đình hoặc tổ chức.
Người tiêu dùng, bao gồm cá nhân và tổ chức, là đối tượng mà doanh nghiệp hướng đến trong chiến lược tiếp thị Họ là những người quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng di động và đánh giá các đặc điểm cũng như chất lượng độc đáo của sản phẩm và dịch vụ (Ahmad & Buttle, 2001).
1.1.2 Khái niệm hành vi tiêu dùng
Hành vi tiêu dùng là chuỗi các hành động của người tiêu dùng khi mua sắm và sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ, bao gồm nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá lựa chọn, và quyết định sử dụng dịch vụ mobile banking Theo Philip Kotler, hành vi tiêu dùng phản ánh các quyết định thực tế mà người tiêu dùng đưa ra trong quá trình này, từ việc nhận diện nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đến đánh giá và so sánh sản phẩm/dịch vụ, nhằm chọn lựa phù hợp nhất và thực hiện quyết định sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ.
Hành vi tiêu dùng phản ánh cách người tiêu dùng tìm kiếm, mua sắm, sử dụng và đánh giá sản phẩm hoặc dịch vụ để thỏa mãn nhu cầu của họ (Pressey, Winklhofer, & Tzokas, 2009).
1.1.3 Khái niệm ý định hành vi Ý định là yếu tố quyết định được sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi tiêu dùng trong tương lai (Solomon, Bamossy, Askegaard, & Hogg, 2014) Theo Ajzen (1991), ý định là một yếu tố tạo động lực, thúc đẩy cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi nào đó Để định nghĩa ý định hành vi, Ajzen & Fishbein (1980) đã đề xuất rằng nó bao gồm ba yếu tố cơ bản: thái độ đối với hành vi, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi Thái độ là cách cá nhân đánh giá hành vi cụ thể, trong đó đánh giá được xem là kết quả mong đợi từ việc thực hiện hành vi Chuẩn mực chủ quan là mức độ mà cá nhân cảm thấy rằng việc thực hiện hành vi đó là phù hợp và đáng giá Kiểm soát hành vi là sự tự tin và khả năng kiểm soát của cá nhân đối với việc thực hiện hành vi đó
1.1.4 Dịch vụ Mobile Banking Để nâng cao chất lượng dịch vụ cho khách hàng, các ngân hàng đã tập trung vào việc phát triển và cung cấp các ứng dụng di động Trong bối cảnh của Việt Nam, đến nay, hầu hết các ngân hàng đều đã áp dụng các dịch vụ ngân hàng di động với nhiều tính năng và tiện ích đa dạng Điều này đã được ghi nhận như một xu hướng phổ biến trong nền kinh tế số, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng trong việc sử dụng dịch vụ ngân hàng (Giao, 2022) Các ngân hàng đặt ra mục tiêu cải thiện lợi ích thông qua việc cung cấp các dịch vụ khách hàng nâng cao, như đã được nhấn mạnh bởi Ciunova-Shuleska và đồng nghiệp (2022) Họ dự kiến rằng sự tăng trưởng lợi nhuận của ngân hàng sẽ phụ thuộc vào việc họ đầu tư vào công nghệ và kỹ thuật để tạo ra các dịch vụ tốt hơn (Giovannis và đồng nghiệp, 2019)
Mobile Banking là một bước tiến quan trọng trong sự phát triển dịch vụ ngân hàng, giúp mở rộng phạm vi dịch vụ và giảm chi phí cho khách hàng Với Mobile Banking, ngân hàng có thể cung cấp dịch vụ mọi lúc mọi nơi, mang lại sự tiện lợi tối đa cho người dùng.
Nghiên cứu của Zhou, Lu và Wang (2010) đã chỉ ra rằng Mobile Banking là việc sử dụng thiết bị di động, điện thoại di động và PDA để truy cập vào mạng ngân hàng thông qua giao thức ứng dụng không dây (WAP) Mobile Banking tương tự như dịch vụ ngân hàng trực tuyến, cho phép thực hiện các giao dịch ngân hàng thông thường qua Internet (Bank Negara Malaysia, 2012).
Dịch vụ Mobile Banking tại Việt Nam ngày càng phổ biến, cho phép người dùng thực hiện các giao dịch như lưu trữ tiền, chuyển tiền vào và ra khỏi tài khoản, và chuyển tiền giữa các tài khoản khác nhau Sự tiện ích này không chỉ phục vụ nhu cầu của khách hàng mà còn giúp các ngân hàng quản lý và cung cấp dịch vụ hiệu quả hơn.
Các mô hình nghiên cứu lý thuyết
1.2.1 Lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) do Davis (1989) phát triển nhằm giải thích hành vi chấp nhận công nghệ của người dùng Mô hình này nhấn mạnh rằng việc sử dụng các sản phẩm công nghệ ngoại vi với mức độ thấp sẽ ảnh hưởng đáng kể đến khả năng chấp nhận các sản phẩm công nghệ của người sử dụng.
Hình 1.1 MH lý thuyết chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) là một trong những mô hình phổ biến và có ảnh hưởng lớn trong nghiên cứu về hành vi sử dụng công nghệ (Marangunic & Granic, 2015) Hai yếu tố chính quyết định hành vi này là tính hữu ích và tính dễ sử dụng của công nghệ Theo Davis (1989), ý định sử dụng công nghệ được hình thành từ thái độ kỳ vọng và nhận thức của người dùng.
1.2.2 Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB)
Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior) là một khái niệm quan trọng trong tâm lý xã hội, nhằm hiểu và dự đoán hành vi con người (Ajzen, 1991) Được phát triển từ lý thuyết hành vi hợp lý (Theory of Reasoned Action) của Ajzen và Fishbein (1980), lý thuyết này mở rộng để bao gồm yếu tố ý định hành vi và cảm nhận về khả năng kiểm soát của cá nhân.
Lý thuyết hành vi có kế hoạch của Theo Ajzen (1991) cải thiện mô hình hành vi hợp lý bằng cách bổ sung các yếu tố như niềm tin và quan điểm cá nhân, nhấn mạnh sự ảnh hưởng của lý trí Theo lý thuyết này, ý định hành vi của một người được xác định bởi ba yếu tố chính: thái độ, niềm tin vào khả năng kiểm soát và quy định xã hội.
Lý thuyết hành vi có kế hoạch đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu như quản lý, tiếp thị, y tế, giáo dục và nghiên cứu xã hội Theo Cooke và Sheeran (2004), lý thuyết này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích hành vi tiêu dùng, quyết định mua hàng và hành vi sức khỏe, từ đó chứng minh tính ứng dụng và hiệu quả của nó trong việc hiểu và dự đoán hành vi con người.
Hình 1.2 Mô hình lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB)
Mô hình lý thuyết hành vi có hoạch định cho rằng hành vi có thể được dự đoán và giải thích thông qua các ý định thực hiện hành vi Theo Ajzen (1991), ý định được hình thành từ ba yếu tố chính: thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi.
1.2.3 Lý thuyết về tính đổi mới của khách hàng
Tính đổi mới của khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi tiêu dùng mới, với những khách hàng này thường dễ dàng tiếp nhận thông tin và sẵn lòng chi tiền cho sản phẩm mới Họ thường là những người tiên phong trong việc chấp nhận sáng kiến mới trong cộng đồng Khi khách hàng có tính đổi mới, họ thường có kỳ vọng và nhu cầu cao về sự đổi mới của sản phẩm/dịch vụ, ảnh hưởng đến giá trị cảm nhận khi sử dụng Tính đổi mới đã được nghiên cứu rộng rãi trong hành vi tiêu dùng sản phẩm và dịch vụ ngân hàng điện tử.
Nghiên cứu này khám phá sự khác biệt trong tính đổi mới của người tiêu dùng và ảnh hưởng của nó đến quyết định sử dụng ngân hàng trực tuyến Tính đổi mới được đánh giá qua hai khía cạnh: tính đổi mới bẩm sinh và tính đổi mới theo nhóm sản phẩm, với điểm xuất phát là khả năng đổi mới bẩm sinh của mỗi cá nhân Điều này phản ánh tính độc đáo của khách hàng như một đặc điểm cá nhân nhằm phân biệt họ với những người khác trong cộng đồng (Rogers và Shoemaker, 1971) Việc đánh giá các yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về mức độ đổi mới trong một lĩnh vực cụ thể hoặc nhóm sản phẩm mà người tiêu dùng quan tâm (DSI) (Kaushik và cộng sự, 2014).
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, chúng tôi sẽ tiến hành hai giai đoạn: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Giai đoạn sơ bộ bao gồm tổ chức thảo luận nhóm và thực hiện nghiên cứu sơ bộ, trong khi giai đoạn nghiên cứu chính thức sẽ tập trung vào việc kiểm tra các mối quan hệ tác động và giả thuyết Nghiên cứu này sẽ tuân theo 6 bước cụ thể để đảm bảo tính khoa học, với mỗi bước được thực hiện một cách khách quan, cung cấp cái nhìn tổng quan cho đề tài Chi tiết về các bước này sẽ được trình bày ở phần dưới đây.
Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu
Xác định mục tiêu nghiên cứu là bước quan trọng, giúp làm rõ mục tiêu, định hình phạm vi và khung thời gian cho toàn bộ quá trình nghiên cứu.
Nghiên cứu sẽ đánh giá và tổng hợp các cơ sở lý thuyết liên quan đến việc áp dụng công nghệ trong ngành ngân hàng, nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ trong việc cải thiện hiệu quả và dịch vụ khách hàng.
Viết báo cáo hình và lý thuyết đã được phát triển trước đó Ngoải ra, tác giả đã tham khảo ý kiến của chuyên gia để làm bảng hỏi
Xây dựng mô hình đề xuất là bước quan trọng trong nghiên cứu, dựa trên lý thuyết và mục tiêu đã xác định Mô hình này sẽ giúp giải thích các mối quan hệ tác động giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố ảnh hưởng trong nghiên cứu.
Phân tích định tính là giai đoạn quan trọng bao gồm thảo luận nhóm và nghiên cứu sơ bộ nhằm làm rõ bối cảnh và các yếu tố ảnh hưởng đến nghiên cứu Quá trình này giúp xác định cách thức phân tích số liệu, phương pháp lấy mẫu và cách thức thu thập thông tin hiệu quả.
Phân tích định lượng là quá trình áp dụng các phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu và kiểm tra giả thuyết sau khi đã xác định mô hình nghiên cứu.
Cuối cùng, kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày theo cấu trúc chuẩn của bài báo khoa học, đảm bảo tính khách quan và rõ ràng trong việc trình bày các phát hiện và kết luận từ nghiên cứu.
Mô hình đề xuất
2.2.1 Đề xuất mô hình nghiên cứu
Nghiên cứu này kế thừa các công trình trước đó về ý định sử dụng dịch vụ mobile banking Tác giả đã lựa chọn các yếu tố phù hợp để áp dụng vào nghiên cứu trường hợp về ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại Agribank.
Hình 2.2 MH nghiên cứu đề xuất
Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm
Tính đổi mới bẩm sinh Ý định sử dụng dịch vụ Thái độ
Cảm nhận về sự dễ sử dụng
Cảm nhận về sự hữu ích
Việc lựa chọn các yếu tố như cảm nhận về sự hữu ích, sự dễ sử dụng, thái độ, tính đổi mới bẩm sinh và tính đổi mới theo nhóm sản phẩm dựa trên kết quả và nhận định từ các nghiên cứu trước đây về ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking Những yếu tố này đã được chứng minh có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ trong nhiều nghiên cứu trước.
Tác giả áp dụng kinh tế lượng hành vi cùng lý thuyết mô hình TPB và TAM để đề xuất một mô hình mới liên quan đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking tại Agribank Mô hình này kế thừa từ các nghiên cứu trước và sẽ được kiểm chứng qua thực nghiệm trong bài viết.
Sự hữu ích và tính dễ sử dụng là hai yếu tố quan trọng quyết định ý định sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng, vì họ thường ưu tiên những dịch vụ mang lại lợi ích và thuận tiện Bên cạnh đó, thái độ của khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng về việc có sử dụng dịch vụ hay không.
Mô hình nghiên cứu tích hợp tính đổi mới bẩm sinh và đổi mới theo nhóm sản phẩm nhằm khám phá ảnh hưởng của khả năng tiếp nhận công nghệ mới của khách hàng Điều này giúp hiểu rõ hơn về sự chấp nhận và sử dụng dịch vụ Mobile Banking trong cộng đồng tiêu dùng.
Việc xây dựng mô hình đề xuất dựa trên các nhân tố ảnh hưởng giúp nâng cao hiểu biết về ý định sử dụng dịch vụ Mobile Banking của khách hàng Điều này sẽ dẫn đến việc đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm phát triển dịch vụ một cách hiệu quả hơn.
2.2.2 Các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu
2.2.2.1 Cảm nhận về sự hữu ích (PU)
Cảm nhận về sự hữu ích là góc nhìn chủ quan của người dùng về tiềm năng của một hệ thống ứng dụng trong việc nâng cao hiệu suất công việc (Davis, 1989) Đối với người sử dụng mobile banking, họ sẽ sử dụng dịch vụ này nếu tin rằng nó mang lại lợi ích như giảm thời gian đến ngân hàng và nâng cao hiệu quả giao dịch Tính hữu ích có tác động mạnh mẽ hơn đến việc áp dụng so với tính dễ sử dụng (Lu và cộng sự, 2005).
Cảm nhận trong nghiên cứu này được định nghĩa là niềm tin của người tiêu dùng về việc sử dụng dịch vụ mobile banking tại Việt Nam, giúp họ hoàn thành công việc một cách dễ dàng và nhanh chóng hơn, đồng thời mang lại lợi ích cho họ Do đó, giả thuyết được đưa ra là người tiêu dùng sẽ có xu hướng ưa chuộng dịch vụ này.
Cảm nhận về sự hữu ích của dịch vụ mobile banking tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam có tác động tích cực đến ý định sử dụng của khách hàng Sự tiện lợi và hiệu quả mà dịch vụ này mang lại không chỉ giúp khách hàng tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao trải nghiệm giao dịch Khách hàng ngày càng đánh giá cao tính năng và sự an toàn của mobile banking, từ đó thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ này Sự tin tưởng và nhận thức về lợi ích rõ ràng sẽ góp phần quan trọng trong việc gia tăng số lượng người dùng dịch vụ mobile banking trong tương lai.
2.2.2.2 Cảm nhận về sự dễ sử dụng (PEU)
Cảm nhận về dễ sử dụng (PEU) là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể không tốn nhiều công sức (Davis, 1989) Niềm tin này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định chấp nhận công nghệ theo mô hình TAM (Akturan & Tezcan, 2012) Khi một cá nhân nhận thấy hệ thống dễ sử dụng, họ sẽ phát triển niềm tin tích cực đối với nó Người tiêu dùng cảm thấy thoải mái khi sử dụng ngân hàng trực tuyến nếu hệ thống thân thiện, dễ vận hành và ghi nhớ, đồng thời không gặp nhiều rắc rối Do đó, công nghệ càng dễ sử dụng, khả năng được chấp nhận càng cao (Irfan và Chendragiri, 2015).
PEU trong nghiên cứu tại bối cảnh ngân hàng Việt Nam đề cập đến cảm giác dễ dàng thao tác trên ứng dụng ngân hàng trực tuyến của người tiêu dùng Người dùng sẽ thấy các giao dịch được trình bày rõ ràng, dễ hiểu và có thể sử dụng thành thạo chỉ trong thời gian ngắn Giả thuyết này cho thấy tầm quan trọng của trải nghiệm người dùng trong việc nâng cao sự hài lòng và hiệu quả sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
Cảm nhận về sự dễ sử dụng của dịch vụ mobile banking có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Việc cải thiện trải nghiệm người dùng và tối ưu hóa tính năng sẽ khuyến khích khách hàng sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn Sự thuận tiện trong giao dịch qua ứng dụng di động không chỉ tăng cường sự hài lòng mà còn xây dựng lòng tin của khách hàng đối với ngân hàng.
Thái độ đối với hành vi là mức độ đánh giá tích cực hoặc tiêu cực của một cá nhân về hành vi cụ thể (Ajzen, 1991) Theo Lý thuyết Hành vi dựa trên Kiến thức Hành vi (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975), ý định hành vi được hình thành từ hai yếu tố chính: thái độ cá nhân và chuẩn mực chủ quan Thái độ thể hiện cảm nhận và ý kiến cá nhân về hành vi, trong khi chuẩn mực chủ quan phản ánh nhận thức về áp lực xã hội và kỳ vọng từ người khác Một cá nhân có ý định thực hiện hành vi khi họ đánh giá hành vi đó tích cực, với thái độ được xác định bởi niềm tin về hậu quả và đánh giá của họ về những hậu quả đó (Nasri và Charfeddine, 2012).
Giá thuyết H3 chỉ ra rằng thái độ của khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Cụ thể, tinh thần đổi mới bẩm sinh của khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy sự chấp nhận và sử dụng các dịch vụ ngân hàng di động.
Tinh đổi mới của người tiêu dùng là một đặc điểm tổng quát, được định nghĩa là tính đổi mới bẩm sinh (Kaushik và cộng sự, 2014) Theo Chao và cộng sự (2013), khả năng đổi mới bẩm sinh của người tiêu dùng thể hiện khuynh hướng sáng tạo, phản ánh mức độ mà cá nhân áp dụng sự đổi mới mà không bị ảnh hưởng bởi trải nghiệm mua hàng trước đó của người khác.
Phương pháp nghiên cứu
2.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
Mẫu nghiên cứu được chọn thông qua phương pháp lấy mẫu phi xác suất, tức là tiếp cận đối tượng khảo sát một cách thuận tiện, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Phương pháp này thường được sử dụng trong nghiên cứu khám phá để cung cấp cái nhìn sâu hơn về vấn đề nghiên cứu hoặc điều chỉnh bảng câu hỏi Với tầm quan trọng của dự án nghiên cứu và hạn chế về thời gian, tác giả đã quyết định áp dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện Các bảng câu hỏi sẽ được đăng tải trên diễn đàn và nhóm trao đổi về Mobile Banking, cũng như khảo sát khách hàng của Ngân hàng Agribank, từ đó tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu và tăng tính đa dạng của mẫu.
2.3.1.2 Cách xác định cỡ mẫu
Để xác định cỡ mẫu cho nghiên cứu, cần áp dụng công thức của Tabachnick, trong đó yêu cầu tối thiểu là 50 mẫu cộng với 8 lần số lượng biến độc lập Với 5 biến độc lập trong nghiên cứu này, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt 90 để đảm bảo sức mạnh thống kê đủ lớn cho kết quả nghiên cứu.
Trong nghiên cứu này, các phương pháp định tính được sử dụng để khảo sát, bổ sung và điều chỉnh các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Tác giả đã thực hiện các bước cần thiết để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của các khái niệm nghiên cứu.
Các chuyên gia trong lĩnh vực hành vi và sử dụng mobile banking, cùng với những người có kinh nghiệm trong ngành ngân hàng, đã được mời tham gia đánh giá nội dung của các thang đo Họ đã xem xét và đưa ra nhận xét về từ ngữ, tính dễ hiểu và tính linh hoạt của từng mục trong thang đo.
Một nhóm 15 chuyên gia đã tham gia thảo luận để đánh giá thang đo, sử dụng thang đo Likert nhằm xác định mức độ rõ ràng và tính phù hợp của từng mục Họ cũng đã đề xuất những thay đổi cần thiết để cải thiện thang đo.
Một thử nghiệm thí điểm đã được thực hiện với 20 người có kinh nghiệm sử dụng dịch vụ mobile banking để đánh giá sơ bộ độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo Những người tham gia đã trả lời các câu hỏi nhằm cung cấp thông tin cần thiết cho quá trình đánh giá này.
Kết quả từ các bước trên đã xác nhận độ tin cậy và tính hợp lệ của các thang đo, đồng thời cung cấp thông tin quan trọng để điều chỉnh và hoàn thiện thang đo, phù hợp với mục tiêu nghiên cứu.
Nghiên cứu này được thực hiện từ tháng 01/2024 đến tháng 04/2024 bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát giấy và trực tuyến Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá lại mô hình đo lường và kiểm định độ tin cậy cũng như giá trị của các thang đo khái niệm Để kiểm tra thang đo chính thức, nghiên cứu áp dụng hệ số tin cậy Cronbach Alpha và phân tích yếu tố khám phá EFA.
2.3.4 Phương pháp xử lý dữ liệu
Cronbach's alpha là chỉ số quan trọng để đo độ tin cậy nội bộ của thang đo, với giá trị dao động từ 0 đến 1 Một thang đo được xem là đáng tin cậy khi giá trị Cronbach's alpha nằm trong khoảng 0,75 đến 0,95, trong khi giá trị từ 0,6 trở lên cho thấy thang đo có độ tin cậy chấp nhận được Để đảm bảo tính liên kết giữa các biến trong nghiên cứu, hệ số tương quan giữa tổng điểm của biến đo lường và tổng điểm của các biến khác nên đạt ≥ 0,3, theo các tiêu chí đã được xác định trong nghiên cứu trước đây (Nunnally và Bernstein, 1994; Nguyễn Đình Thọ, 2013).
2.3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích EFA (phân tích yếu tố) là công cụ quan trọng để đánh giá tính hội tụ và phân biệt của thang đo chính thức Ba yếu tố chính cần xem xét bao gồm số lượng yếu tố được trích xuất, trọng số của các yếu tố, và tổng phương sai trích Đối với mẫu từ 250 đến 350, trọng số mỗi yếu tố phải đạt ≥ 0,4 và chênh lệch giữa trọng số lớn nhất và các yếu tố khác cần ≥ 0,3 để đảm bảo tính phân biệt Tỷ lệ phương sai trích phải lớn hơn 50% và giá trị riêng (Eigenvalue) của mỗi yếu tố cũng cần lớn hơn 1 Thực hiện phân tích EFA giúp hiểu rõ hơn về tính đơn hướng, tính đặc biệt và tính hội tụ của thang đo, cung cấp thông tin quan trọng cho việc đánh giá và phát triển thang đo.
Kiểm định Bartlett là công cụ thiết yếu trong phân tích yếu tố, giúp kiểm tra tính đồng nhất của ma trận tương quan giữa các biến quan sát.
Trong nghiên cứu này, tác giả áp dụng kiểm định Bartlett để đánh giá sự tương quan giữa các biến quan sát Giá trị Sig của kiểm định này có ý nghĩa thống kê khi nhỏ hơn 0.05, cho thấy có mối quan hệ tuyến tính đáng kể giữa các biến Việc sử dụng kiểm định Bartlett giúp tác giả đánh giá tính đồng nhất của ma trận tương quan, từ đó cung cấp cơ sở thống kê vững chắc cho phân tích yếu tố và đảm bảo tính chính xác của kết quả nghiên cứu.
Chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố (EFA) Giá trị KMO thường dao động từ 0 đến 1, với giá trị cao hơn cho thấy dữ liệu thích hợp hơn cho phân tích nhân tố Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2006), khi KMO nằm trong khoảng 0.5 đến 1, phân tích nhân tố được coi là phù hợp với dữ liệu thị trường, cho thấy sự đồng nhất và sự chia sẻ lớn giữa các biến trong dữ liệu.
Phân tích nhân tố có thể được tiến hành một cách hợp lý, cho thấy rằng chúng ta có đủ điều kiện để tin cậy vào kết quả Điều này giúp chúng ta hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.
KMO < 0,50: Không chấp nhận được
Hệ số tải Factor loadings:
Hệ số tải (Factor loadings) là chỉ số quan trọng trong phân tích nhân tố (EFA), đo lường mức độ ảnh hưởng của từng biến đến các nhân tố Giá trị hệ số tải thường dao động từ -1 đến 1, với các biến có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 thường bị loại bỏ để đảm bảo tính hội tụ của dữ liệu Phương pháp này giúp giữ lại những biến có ảnh hưởng đáng kể, tối ưu hóa hiệu suất phân tích và giảm thiểu các yếu tố không cần thiết.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thực trạng mobile banking của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
Mobile Banking đang trở thành nền tảng giao dịch ngân hàng chủ đạo tại Việt Nam với 80% người dùng smartphone chuyển sang sử dụng dịch vụ này Số lượng giao dịch Mobile Banking đã tăng 200% so với năm trước, đạt 15 tỷ giao dịch/tháng trong quý 1/2024, với giá trị giao dịch tiền lên tới 300 nghìn tỷ đồng/ngày Agribank cung cấp không chỉ kênh thanh toán tiện lợi mà còn đa dạng dịch vụ như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, nạp tiền điện thoại, mở tài khoản tiết kiệm, vay vốn và đầu tư, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng và nâng cao sự tiện lợi trong quản lý tài chính cá nhân.
Tương lai của Mobile Banking sẽ phát triển mạnh mẽ với xu hướng cá nhân hóa trải nghiệm người dùng và ứng dụng trí tuệ nhân tạo Nó sẽ mở rộng sang các lĩnh vực như mua sắm, giải trí và y tế, đồng thời thúc đẩy thanh toán di động Tuy nhiên, để khai thác tiềm năng này, Mobile Banking cần vượt qua thách thức về an ninh mạng, rò rỉ dữ liệu và cải thiện kỹ năng số của người dùng.
Mobile Banking đang thúc đẩy chuyển đổi số và nâng cao tiện ích cho người dân Việt Nam Nhờ vào sự đầu tư hợp lý và nỗ lực của các ngân hàng, dịch vụ Mobile Banking sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ, góp phần cải thiện đời sống của người dân.
Agribank E-Mobile Banking là ứng dụng Mobile Banking hàng đầu tại Việt Nam, nổi bật với tính năng giao dịch phong phú và tiện ích Ứng dụng không chỉ hỗ trợ các dịch vụ cơ bản như chuyển tiền, thanh toán hóa đơn và mở tài khoản, mà còn cung cấp nhiều tiện ích đa dạng như vay vốn, đầu tư và các dịch vụ tài chính khác, giúp người dùng dễ dàng quản lý tài chính của mình.
Agribank E-Mobile Banking nổi bật với giao diện đẹp mắt, dễ sử dụng và tính năng đa dạng Ứng dụng cung cấp trải nghiệm dịch vụ thuận tiện và an toàn nhờ vào các tính năng bảo mật tiên tiến như đăng nhập bằng vân tay, mã OTP và mã PIN.
Sự phổ biến của Agribank E-Mobile Banking không ngừng gia tăng, với hơn
Vào năm 2023, ứng dụng này đã thu hút 20 triệu người dùng với tỷ lệ sử dụng lên tới 80% Giá trị giao dịch qua ứng dụng đạt 100 nghìn tỷ đồng mỗi ngày, cho thấy sự tin tưởng và yêu thích của khách hàng đối với dịch vụ.
Agribank cam kết nâng cao chất lượng dịch vụ Mobile Banking bằng cách triển khai các chương trình khuyến mãi và ưu đãi, mang đến trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng trong quản lý tài chính và giao dịch ngân hàng.
Agribank Vietcombank BIDV Vietinbank Techcombank
Hình 3.1 Số lượt khách hàng sử dụng E-Mobile Banking Agribank (2019 -
2023) so với các ngân hàng khác
Nhận xét về tình hình sử dụng E-Mobile Banking của các ngân hàng từ năm
Từ năm 2019 đến 2023, số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng đã gia tăng đáng kể, trong đó Techcombank dẫn đầu với tốc độ tăng trưởng 186.7% Vietinbank theo sau với 167.5%, BIDV đạt 138.9%, Agribank tăng 120%, và Vietcombank cũng ghi nhận sự phát triển mạnh mẽ.
Agribank, bắt đầu từ vị trí thấp nhất, đã vươn lên vị trí thứ hai trong ngành ngân hàng về số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ E-Mobile Banking, đạt tỷ lệ 77,3% tính đến năm 2023.
Tính đến năm 2023, Vietcombank vẫn giữ vị trí dẫn đầu trong ngành ngân hàng, trong khi Agribank gặp khó khăn với tốc độ tăng trưởng chậm và cần cải thiện chất lượng dịch vụ cũng như phát triển các tính năng mới Mặc dù Vietcombank không có tốc độ tăng trưởng nhanh như một số đối thủ, nhưng vẫn duy trì sự ổn định BIDV có tiềm năng lớn trong lĩnh vực E-Mobile Banking, nhưng cần tăng cường marketing và quảng bá dịch vụ để khai thác hiệu quả tiềm năng này.
Vietinbank cần tăng cường đổi mới và phát triển các tính năng mới nhằm thu hút khách hàng, đồng thời duy trì tốc độ tăng trưởng ổn định Điều này đòi hỏi sự đầu tư và nỗ lực từ ngân hàng để củng cố vị thế trong thị trường E-Mobile Banking ngày càng cạnh tranh.
Xu hướng tăng trưởng số lượng khách hàng sử dụng E-Mobile Banking của Agribank từ 2019 đến 2023 cho thấy sự phát triển mạnh mẽ của kênh giao dịch này Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng đã giảm dần qua các năm, cụ thể: 34.0% trong giai đoạn 2019 - 2020, 26.9% trong giai đoạn 2020 - 2021, 19.4% trong giai đoạn 2021 - 2022, và chỉ còn 8.4% trong giai đoạn 2022 - 2023.
Sự giảm tốc độ tăng trưởng của E-Mobile Banking có thể được lý giải bởi hai giai đoạn khác nhau Trong giai đoạn đầu từ 2019 đến 2020, nhu cầu sử dụng dịch vụ này tăng cao nhờ vào ảnh hưởng của đại dịch Covid-19, cùng với các chính sách quảng bá và ưu đãi hấp dẫn từ Agribank đã thu hút đông đảo khách hàng Tuy nhiên, sau giai đoạn này, sự tăng trưởng có dấu hiệu chững lại.
Vào năm 2020, thị trường E-Mobile Banking bắt đầu bão hòa, dẫn đến sự cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng Đến năm 2023, tốc độ tăng trưởng giảm mạnh chỉ còn 8.4%, chủ yếu do tác động của suy thoái kinh tế toàn cầu và nhu cầu sử dụng E-Mobile Banking đã được đáp ứng cơ bản.
E-Mobile Banking đã trở thành kênh giao dịch quan trọng của Agribank, nhưng để duy trì và phát triển, ngân hàng cần nâng cao chất lượng dịch vụ và phát triển các tính năng mới nhằm đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng Đồng thời, việc áp dụng các chiến lược tiếp thị hiệu quả sẽ giúp thu hút và giữ chân khách hàng Sự phát triển của Mobile Banking sẽ là một thế mạnh cho ngân hàng, giúp mở rộng phạm vi phục vụ và tiếp cận nhiều khách hàng mục tiêu hơn.
Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Tác giả đã gửi 450 phiếu khảo sát và nhận được 400 phiếu phản hồi, trong đó có 391 phiếu hợp lệ cho nghiên cứu Chín phiếu còn lại không đáp ứng yêu cầu do thiếu câu trả lời hoặc bị bỏ trống Dưới đây là kết quả từ 391 mẫu quan sát hợp lệ.
Kết quả thống kê mô tả biến giới tính được trình bày như sau:
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ(%)
Tỷ lê ̣giới tính của nhóm đáp viên tham gia khảo sát có sự phân hóa rõ ràng rêt, năm chiếm 66,2% cao hơn nữ ( chỉ chiếm 33,8%)
Kết quả thống kê mô tả biến độ tuổi được trình bày như sau:
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ(%)
Khảo sát cho thấy, 76% người tham gia thuộc độ tuổi từ 19 đến 25, trong khi các nhóm tuổi khác chiếm tỷ lệ không đáng kể: người trên 30 tuổi chỉ chiếm 2,3%, độ tuổi từ 25 đến 30 chiếm 9,2%, và nhóm ≤18 tuổi chiếm 12,5%.
Kết quả thống kê mô tả biến nghề nghiệp được trình bày như sau:
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ(%)
Làm thuê cho công ty 277 70.8
Trong một khảo sát, 70,8% người tham gia cho biết họ làm thuê cho công ty, với 227 người Ngược lại, chỉ 2,3% (9 người) là chủ doanh nghiệp Ngoài ra, tỷ lệ tự kinh doanh là 6,6%, lao động tự do chiếm 17,1%, và nhóm có nghề nghiệp khác là 3,1%.
Kết quả thống kê mô tả biến thu nhập được trình bày như sau:
Biến quan sát Tần số Tỷ lệ(%)
Theo khảo sát, nhóm người có thu nhập cao nhất từ 5 – 10 triệu đồng chiếm 45,3%, tiếp theo là nhóm có thu nhập từ 10 – 20 triệu với tỷ lệ 39,1% Nhóm có thu nhập dưới 5 triệu chỉ chiếm 3,8%, trong khi nhóm có thu nhập trên 20 triệu lại có tỷ lệ không đáng kể, chỉ 11,8%.
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA), việc kiểm định độ tin cậy của thang đo là bước đầu tiên quan trọng Phần mềm SPSS đóng vai trò thiết yếu trong việc kiểm định các biến quan sát và cung cấp các kết quả cần thiết cho quá trình phân tích.
Bảng 3.5 KQ Cronbach’s Alpha cho biến độc lập và biến phụ thuộc
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Cảm nhận về sự hữu ích (PU): Cronbach’s Alpha = 0,744
Cảm nhận về sự dễ sử dụng (PEU): Cronbach’s Alpha = 0,775
Thái độ (ATT): Cronbach’s Alpha = 0,757
Tinh đổi mới bẩm sinh (II): Cronbach’s Alpha = 0,804
Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm (DSI): Cronbach’s Alpha = 0,798
DSI4 10,62 4,216 0,571 0,766 Ý định sử dụng dịch vụ (ITU): Cronbach’s Alpha = 0,702
Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha cho các thang đo PU (0,744), PEU (0,775), ATT (0,757), II (0,804), DSI (0,798) và ITU (0,702) cho thấy tất cả đều có hệ số lớn hơn 0,60 Hơn nữa, các hệ số tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo đều vượt quá ngưỡng 0,30, khẳng định rằng không có biến quan sát nào cần phải loại bỏ để cải thiện giá trị của Cronbach’s Alpha cho các thang đo này.
Bảng 3.6 Bảng tổng hợp sau khi phân tích Cronbach’s Alpha
Thang đo Số biến quan sát
Biến quan sát không đủ tin cậy
Cảm nhận về sự hữu ích 4 0 0,744
Cảm nhận về sự dễ sử dụng 4 0 0,775
Tinh đổi mới bẩm sinh 5 0 0,804
Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm 4 0 0,798 Ý định sử dụng dịch vụ 5 0 0,702
Với 24 biến quan sát, bao gồm Cảm nhận về sự hữu ích, Cảm nhận về sự dễ sử dụng, Thái độ, Tinh đổi mới bẩm sinh, Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm, và Ý định sử dụng dịch vụ, chúng ta có đủ dữ liệu đáng tin cậy để tiến hành bước phân tích tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
3.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến độc lập
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, chúng tôi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho các biến độc lập Phương pháp được sử dụng là trích Principal Components kết hợp với quay Varimax Kết quả phân tích được xử lý qua SPSS và xuất ra dưới dạng các bảng.
Bảng 3.7 KQ kiểm định KMO và Barlett các biến độc lập
Thống kê sự phù hợp Kaiser-Meyer-Olkin 0,835
Kiểm định Bartlett Chi bình phương xấp xỉ 3015,058 df 210
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,835, vượt mức 0,5, và giá trị Sig của kiểm định Bartlett là 0,000, nhỏ hơn 0,05 Điều này chứng tỏ rằng mô hình phân tích nhân tố khám phá EFA phù hợp với dữ liệu, đồng thời các biến quan sát có mối quan hệ chặt chẽ với nhau.
Bảng 3.8 Tổng phương sai được giải thích của các biến độc lập
Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay Tổng
Kết quả phân tích chỉ ra rằng có 5 nhân tố với giá trị Eigenvalue đạt 1,356, cho thấy chúng đủ quan trọng để được giữ lại trong mô hình nghiên cứu Tổng phương sai trích đạt 60,332%, vượt qua ngưỡng 50%, chứng tỏ rằng 5 nhân tố này có khả năng khám phá và giải thích 60,332% phương sai của bộ dữ liệu.
Vì vậy, có thể sử dụng 5 nhân tố này trong các phân tích dữ liệu tiếp theo
Bảng 3.9 KQ EFA thang đo các biến độc lập Biến quan sát
Kết quả từ ma trận xoay EFA cho thấy biến quan sát ATT3 được tải lên hai nhân tố, với hệ số tải lớn hơn ngưỡng 0,2 (giá trị 0,412) Do đó, ATT3 vẫn được giữ lại trong mô hình Các biến độc lập cũng có hệ số tải vượt qua ngưỡng 0,5, chứng tỏ sự phù hợp của mô hình Bảng ma trận xoay nhân tố chỉ ra có năm biến được tách ra, với tất cả các nhân tố có tính hội tụ cao và thuộc cùng một họ khái niệm, cho thấy mô hình nghiên cứu không cần điều chỉnh các biến độc lập.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA các biến phụ thuộc
Tác giả đã sử dụng kết quả kiểm định thang đo với biến phụ thuộc và tiến hành phân tích nhân tố khám phá các biến quan sát ITU1, ITU2, ITU3 Kết quả được trình bày trong bảng dưới đây.
Bảng 3.10 KQ kiểm định KMO và Barlett biến phụ thuộc
Thống kê sự phù hợp Kaiser-Meyer-Olkin 0,674
Kiểm định Bartlett Chi bình phương xấp xỉ 205,158 df 3
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,674, cho thấy tính thích hợp của dữ liệu cho phân tích nhân tố Kiểm định Bartlett với giá trị Sig = 0,000 chỉ ra sự tương quan giữa các biến quan sát, chứng minh rằng phân tích nhân tố khám phá là phương pháp phù hợp để hiểu sâu hơn về mối quan hệ giữa các biến Những kết quả này thể hiện sự chặt chẽ và phức tạp trong mối liên hệ giữa các biến, cung cấp cơ sở lý thuyết vững chắc cho việc tiếp tục phân tích và giải mã dữ liệu.
Bảng 3.11 Tổng phương sai được giải thích của các biến độc lập
Nhân tố Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích
Tổng % phương sai % tích lũy Tổng % phương sai % tích lũy
Kết quả phân tích cho thấy có một nhân tố với giá trị Eigenvalue là 1,880, lớn hơn hoặc bằng 1, và nhân tố này giải thích được 62,661% phương sai của bộ dữ liệu, do đó sẽ được sử dụng cho các phân tích tiếp theo.
Bảng 3.12 KQ EFA thang đo biến phụ thuộc
Biến quan sát Nhân tố
Kết quả từ Bảng xoay nhân tố cho thấy các nhân tố ITU1, ITU2, ITU3 đo lường các yếu tố liên quan đến “Ý định sử dụng dịch vụ”, do đó vẫn được giữ nguyên tên gọi là “Ý định sử dụng dịch vụ”.
Phân tích hồi quy và kiểm định mô hình
3.5.1 Phân tích ma trận tương quan Pearson Để xem xét mối quan hệ tuyến tính giữa X và Y ta sử dụng tương quan Pearson Kết quả như sau:
Bảng 3.13 Bảng hệ số tương quan
PU PEU ATT II DSI ITU
Kết quả phân tích từ Pearson cho thấy các yếu tố PU, PEU, ATT, II, DSI có mối tương quan đáng kể với ITU, với giá trị Sig = 0,000 < 0.005, cho thấy độ tin cậy 0.95 và mức ý nghĩa 0.05 Điều này chỉ ra rằng các biến PU, PEU, ATT, II, DSI ảnh hưởng đến ITU một cách rõ ràng.
Các hệ số tương quan giữa PU, PEU, ATT, II, DSI và ITU đều dương, cho thấy sự thay đổi của các biến này sẽ kéo theo sự thay đổi tương ứng của ITU, tức là khi một biến tăng thì ITU cũng tăng, và khi một biến giảm thì ITU cũng giảm.
3.5.2 Phân tích hồi quy tuyến tính
Thực hiện hồi quy trên SPSS, sử dụng phương pháp Enter Kết quả như sau:
Bảng 3.14 Bảng đánh giá độ phù hợp theo R 2
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số chuẩn D_W
Kết quả R square hiệu chỉnh đạt 0,619 cho thấy mô hình giải thích 61,9% sự biến thiên của biến Ý định sử dụng dịch vụ thông qua 5 biến: PU, PEU, ATT, II, DSI với ITU Kiểm định D_W cho giá trị 1,708, không quá nhỏ so với giá trị 2, cho thấy không có tương quan giữa các phần dư, từ đó giả định tự tương quan được chấp nhận (Yahua Qiao, 2011).
Tiếp theo tác giả kiểm định lại xem mô hình có phù hợp không bằng ANOVA test
Bảng 3.15 Bảng phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig
Phân tích ANOVA cho thấy kết quả kiểm định F với Sig = 0,000, cho thấy mô hình hồi quy đã xây dựng từ dữ liệu có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% Điều này chứng tỏ các biến độc lập trong mô hình có mối quan hệ đáng kể với biến phụ thuộc "Ý định sử dụng dịch vụ" Phân tán của phần dư có giá trị trung bình là 0,107, lớn hơn 0,05, cho thấy phân phối này tiệm cận với phân phối chuẩn, không có hiện tượng đa cộng tuyến và không có dấu hiệu của sự không đồng nhất phương sai.
Sau khi xác nhận tính phù hợp của phương trình hồi quy, tác giả tiến hành phân tích kết quả hồi quy để rút ra những kết luận quan trọng.
Bảng 3.16 KQ phân tích kiểm định các hệ số hồi quy
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa
Hệ số hồi quy chuẩn hóa t Sig
Kiểm tra đa cộng tuyến
B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận VIF
Phân tích hồi quy cho thấy tất cả các biến độc lập đều có giá trị Sig < 0,05, chứng tỏ chúng ảnh hưởng đến ý định sử dụng e-banking tại Agribank Các yếu tố này không chỉ có ý nghĩa trong mô hình mà còn tác động tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking, như được thể hiện qua các hệ số hồi quy dương.
Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến trong mô hình dao động từ 1,188 đến 1,588, đều nhỏ hơn 10, cho thấy mô hình hồi quy không bị đa cộng tuyến Điều này khẳng định rằng các kết quả đạt được đều có ý nghĩa thống kê.
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
Mô hình ITU được xác định bởi công thức: ITU = 0,506 + 0,079*PU + 0,147*PEU + 0,158*ATT + 0,293*II + 0,172*DSI Giá trị β0 = 0,506 cho thấy ITU sẽ là 0,506 khi tất cả các biến độc lập bằng 0 Hệ số β PU = 0,079 chỉ ra rằng khi cảm nhận về sự hữu ích tăng 1 điểm, ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của người tiêu dùng sẽ tăng 0,079 điểm Tương tự, β PEU = 0,147 cho thấy khi cảm nhận về sự dễ sử dụng tăng 1 điểm, ý định sử dụng dịch vụ sẽ tăng 0,147 điểm Hệ số β ATT = 0,158 cho biết khi thái độ tích cực tăng 1 điểm, ý định sử dụng dịch vụ mobile banking sẽ tăng 0,158 điểm Hệ số β II = 0,293 cho thấy khi tính đổi mới bẩm sinh tăng 1 điểm, ý định sử dụng dịch vụ sẽ tăng 0,293 điểm Cuối cùng, β DSI = 0,172 cho biết khi tính đổi mới theo nhóm sản phẩm tăng 1 điểm, ý định sử dụng dịch vụ mobile banking sẽ tăng 0,172 điểm.
Phương trình hồi quy chuẩn hóa:
ITU = 0,117*PU + 0,202*PEU + 0,230*ATT + 0,343*II + 0,211*DSI
Tầm quan trọng của các biến độc lập được sắp xếp theo mức độ tác động từ mạnh đến yếu như sau:
Bảng 3.17 Sự quan trọng của các biến độc lập theo mức độ tác động
Biến quan sát Hệ số Beta chuẩn hóa
Tính đổi mới bẩm sinh (II) 0,343 1
Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm (DSI) 0,211 3
Cảm nhận về sự dễ sử dụng (PEU) 0,202 4
Cảm nhận về sự hữu ích (PU) 0,117 5
Kết quả phân tích hồi quy cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking được xếp hạng từ mạnh đến yếu như sau: II có ảnh hưởng mạnh nhất với hệ số β = 0,343, tiếp theo là ATT với β = 0,230, DSI đứng thứ ba với β = 0,211, PEU ở vị trí thứ tư với β = 0,202, và cuối cùng là PU với ảnh hưởng yếu nhất là β = 0,117.
Nghiên cứu kiểm tra các giả định hồi quy tuyến tính là rất quan trọng, vì nếu các giả định này bị vi phạm, kết quả sẽ không còn đáng tin cậy Phần dư có thể không phân phối chuẩn do các vấn đề như phương sai, sai mô hình, và số lượng thiếu không thể phân tích Để khảo sát phân phối phần dư, nghiên cứu sử dụng biểu đồ tần số Histogram và biểu đồ P-Plot Ngoài ra, đồ thị phân tán phần dư cũng được sử dụng để kiểm tra giả định về phương sai của sai số không đổi.
Đồ thị phân tán phần dư chuẩn hóa cho thấy các phần dư ổn định xung quanh giá trị 0, không có xu hướng rõ ràng nào Điều này cho thấy rằng giả định về phương sai không đồng nhất không được chấp nhận.
Biểu đồ tần số Histogram,P-P lot của các phần dư để kiểm tra giả định về phần dư có phân phối chuẩn:
Biểu đồ Histogram cho thấy phân phối phần dư gần như chuẩn với giá trị trung bình khoảng 5,87E-15, gần bằng 0 Độ lệch chuẩn (Std.Dev) là 0,994, gần 1, cho thấy giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Theo biểu đồ, ta thấy các điểm quan sát phân tán gần đường kì vọng Suy ra, có thể kết luận giả thuyết phân phối chuẩn được chấp thuận
Sau các kiểm tra phân tích hồi quy, ta thu được kết quả:
Bảng 3.18 Tổng hợp KQ kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Sig Kết Quả
Cảm nhận về sự hữu ích của dịch vụ mobile banking có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Khách hàng đánh giá cao tính tiện lợi và nhanh chóng của dịch vụ, từ đó gia tăng sự tin tưởng và khuyến khích họ sử dụng thường xuyên Sự hài lòng với trải nghiệm dịch vụ mobile banking không chỉ thúc đẩy ý định sử dụng mà còn tạo ra sự gắn bó lâu dài với ngân hàng Việc cải thiện chất lượng dịch vụ và nâng cao nhận thức về lợi ích của mobile banking sẽ góp phần tăng cường sự chấp nhận và sử dụng dịch vụ này trong cộng đồng khách hàng.
H2: Cảm nhận về sự dễ sử dụng có tác động tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại
Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
H3: Thái độ tích cực ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam
Tính đổi mới bẩm sinh có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Sự sáng tạo và khả năng thích ứng với công nghệ mới của ngân hàng tạo ra sự tin tưởng và hứng thú từ phía khách hàng Việc cải tiến dịch vụ và nâng cao trải nghiệm người dùng là yếu tố quan trọng thúc đẩy sự chấp nhận và sử dụng dịch vụ mobile banking Khách hàng ngày càng nhận thức rõ lợi ích của việc sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến, từ đó gia tăng ý định sử dụng trong tương lai.
Tính đổi mới theo nhóm sản phẩm có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ mobile banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam Sự cải tiến trong các sản phẩm dịch vụ không chỉ thu hút khách hàng mới mà còn giữ chân khách hàng hiện tại, góp phần nâng cao trải nghiệm người dùng Việc áp dụng công nghệ mới và cải tiến tính năng dịch vụ sẽ tạo ra sự thuận tiện và an toàn hơn cho người sử dụng, từ đó thúc đẩy sự phát triển của dịch vụ ngân hàng di động.