5. Kết cấu đề tài
2.2Kết quả nghiên cứu và thảo luận
2.2.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu
2.2.1.1 Đặc điểm mẫu theo giới tính
Tổng số mẫu điều tra là 160, trong đĩ số lượng mẫu nam là 73/160 mẫu chiếm 45,6% và số lượng mẫu nữ là 87/160 mẫu chiếm 54,4%. Tỷ lệ này chênh lệch khơng quá nhiều.
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
2.2.1.2 Đặc điểm mẫu theo độ tuổi
Theo quy định của ngân hàng Á Châu, chỉ cĩ những đối tượng đủ 18 tuổi trở lên mới cĩ thể mở tài khoản tại ngân hàng. Do đĩ các khách hàng điều tra khơng cĩ độ tuổi dưới 18 tuổi. Trong tổng số 160 khách hàng được hỏi, cĩ 24 đối tượng thuộc độ tuổi từ 18 - 25 tuổi, chiếm tỷ lệ 15%, tỷ lệ này khá thấp chứng tỏ đây khơng phải đối tượng khách hàng mục tiêu của ngân hàng. Độ tuổi từ 26 - 35 tuổi cĩ 71/160 đối tượng chiếm 44.4% và đây là loại khách hàng cĩ tỷ lệ cao nhất. Nhĩm đối tượng từ 36 - 55 tuổi cũng cĩ số lượng khá Như vậy, dù điều tra thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu thực địa nhưng vẫn đảm bảo được tỷ lệ nam nữ đồng đều.
% thuộc độ tuổi trên 55 tuổi.
Ta thấy nhĩm khách hàng ở lứa tuổi tầm trung từ 26 đến 55 tuổi chiếm số lượng lớn nhất, đây là nhĩm đối tượng khách hàng cĩ thể xem là đã cĩ cơng việc hay thu nhập ổn định nên là những đối tượng mà ngân hàng hướng đến.
2.2.1.3 Đặc điểm mẫu theo nghề nghiệp
Dựa vào cách phân loại đối tượng khách hàng theo nghề nghiệp của ngân hàng Á Châu nên tơi đã đưa ra các phương án trả lời bao gồm: Sinh viên, học sinh; cán bộ, cơng chức; tự doanh; hưu trí và nghề nghiệp khác.
Qua quá trình điều tra, số lượng khách hàng thuộc đối tượng sinh viên, học sinh cĩ 21/160 chiếm tỷ lệ 13,1% thì đây là một tỷ lệ khá thấp, tương ứng với độ tuổi từ 18 - 25 tuổi chỉ chiếm 15% như trên là khá hợp lý. Những đối tượng cĩ nghề nghiệp là cán bộ,
4.4%
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
lệ tương ứng 42,5% và 31,3%.
Theo như ý kiến của các nhân viên ngân hàng Á Châu chi nhánh Huế, đây là hai nhĩm đối tượng khách hàng theo nghề nghiệp là khách hàng thường xuyên của ngân hàng. Ngồi ra nhĩm khách hàng hưu trí cĩ 7/160 đối tượng chiếm tỷ lệ 8.8%. Điều này cĩ thể hiểu rằng ngân hàng chưa thực sự chú trọng đến nhĩm đối tượng khách hàng là sinh viên như những ngân hàng khác như Đơng Á hay Eximbank dù đây là thị trường khá hấp dẫn, nhất là đối với dịch vụ mới ngân hàng điện tử phù hợp với giới trẻ năng động như sinh viên ngày nay.
2.2.1.4 Đặc điểm mẫu theo thu nhập hàng tháng
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
Cách phân loại nhĩm thu nhập như trên bao gồm nhĩm cĩ thu nhập dưới 2 triệu mỗi tháng là mứa thu nhập thấp, nhĩm từ 2 - 5 triệu là mức thu nhập trung bình - khá, nhĩm từ 6 - 10 triệu là thu nhập khá giả và trên 10 triệu là thu nhập cao. Trong đĩ, nhĩm thu nhập trung bình - khá và thu nhập khá giả chiếm số lượng lớn lần lượt là 53/160 đối tượng và 62/160 đối tượng chiếm 33,1% và 38,8% tổng số điều tra. Nhĩm cĩ thu nhập cao cĩ 27/160 đối tượng chiếm 16,9% và thu nhập thấp cĩ 18/160 đối tượng chiếm tỷ lệ tương đối thấp là 11,3%.
Dễ nhận thấy sự tương thích với đặc điểm khách hàng theo nghề nghiệp, đặc biệt là nhĩm đối tượng khách hàng cĩ thu nhập dưới 2 triệu chủ yếu là sinh viên, học sinh vẫn cịn đang phụ thuộc vào cha mẹ. Và như đã phân tích trên đây khơng phải là đối tượng khách
tự doanh, tương ứng với các mức thu nhập cịn lại với tỷ lệ khá cao.
2.2.2 Thực trạng sử dụng dịch vụ ACB Online của khách hàng cá nhân trên địa bàn thành phố Huế thành phố Huế
Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là tìm hiểu về ý định sử dụng dịch vụ ACB Online ngân hàng Á Châu, do đĩ điều đầu tiên mà khách hàng cần phải cĩ đĩ là sự hiểu biết về dịch vụ ACB Online. Khơng thể nào điều tra những yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng nếu họ khơng cĩ sự hiểu biết về dịch vụ đĩ. Do đĩ, với câu hỏi phân loại đầu tiên: "Anh (chị) đã từng nghe, thấy hay biết thơng tin về dịch vụ ACB Online chưa?" để loại ra những khách hàng chưa từng biết đến dịch vụ và ngừng phỏng vấn.
Kết quả điều tra cho thấy cĩ 11/160 đối tượng chưa hề biết thơng tin gì về dịch vụ ACB Online, chiếm một tỷ lệ thấp là 6,9%. Và nhĩm khách hàng đã biết thơng tin về dịch vụ chiếm số lượng lớn là 149/160 đối tượng với tỷ lệ 93,1%. Do đĩ, nghiên cứu tiếp tục trên 149 khách hàng đã biết thơng tin về dịch vụ. Theo ý kiến của chuyên gia là những nhân viên ngân hàng Á Châu thì kết quả này cĩ thể dự đốn trước bởi dịch vụ ACB Online từ khi xuất hiện trên thị trường đã được quảng bá mạnh mẽ dưới rất nhiều hình thức, và điều đặc biệt là bất cứ khách hàng nào đến đăng ký mở tài khoản hay giao dịch tại ngân hàng đều được các nhân viên tiếp thị về dịch vụ này, bất kể là bộ phận Dịch vụ khách hàng, Giao dịch viên, hay bộ phận Tư vấn tài chính cá nhân, Quan hệ khách hàng. Tất cả các bộ phận
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
chưa hề cĩ thơng tin về dịch vụ. Và kết quả điều tra cho biết các nguồn thơng tin mà khách hàng tiếp cận như sau.
Biểu đồ 6: Các nguồn thơng tin khách hàng tiếp cận dịch vụ
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
Qua biểu đồ 6 ta thấy nguồn thơng tin về dịch vụ ACB Online mà khách hàng tiếp cận nhiều nhất là tiếp thị tại ngân hàng với 122/149 đối tượng trả lời Cĩ, chiếm 81,9%. Nguồn thơng tin qua mạng internet chiếm tỷ lệ cũng tương đối cao 58,4% với 87/149 đối tượng. Điều này chứng tỏ đây là hai kênh thơng tin chính và cĩ hiệu quả nhất để tiếp thị dịch vụ đến khách hàng của ngân hàng Á Châu. Bên cạnh đĩ, các kênh thơng tin như kênh truyền miệng thơng qua bạn bè người thân hay truyền hình với tổng số trả lời Cĩ lần lượt là 56/149 và 36/149 chiếm tỷ lệ tương ứng là 37,6% và 24,2% cũng là những con số đáng kể. Kênh thơng tin kém hiệu quả nhất là tờ rơi với 13,4% tương ứng với 20/149 đối tượng tiếp cận.
Ngồi ra kênh thơng tin Khác chiếm tỷ lệ quá thấp, khơng đáng kể với 4,7% tương ứng với 7/149 đối tượng tiếp cận kênh này. Như vậy, các kênh thơng tin tiếp thị về dịch vụ ACB Online mà ngân hàng cần tập trung nhất là tiếp thị tại ngân hàng và qua mạng internet
58.4 41.6 37.6 62.4 81.9 18.1 13.4 86.6 24.2 75.8 4.7 95.3 0% 20% 40% 60% 80% 100% Mạng internet Tiếp thị tại ngân hàng Tờ rơi Truyền hình
Khác (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Cĩ Khơng
và tờ rơi cũng nên được xem xét, chú trọng hơn.
Câu hỏi nhằm khảo sát thực trạng sử dụng dịch vụ ACB Online của khách hàng cá nhân cho kết quả như sau: cĩ 45/149 đối tượng biết thơng tin về dịch vụ đã sử dụng dịch vụ ACB Online chiếm tỷ lệ là 30.2%. Và số cịn lại chưa sử dụng dịch vụ là 104/149 đối tượng chiếm 69,8%. Con số 30,2% cho thấy rằng đây là dịch vụ khá mới mẻ đối với khách hàng nên mặc dù đã xuất hiện trên thị trường vài năm nhưng dịch vụ ACB Online vẫn chưa thực sự phổ biến rộng rãi.
2.2.2.3 Khảo sát ý định sử dụng dịch vụ ACB Online của khách hàng
Với 104 khách hàng chưa sử dụng dịch vụ thì cĩ 78 đối tượng cĩ ý định sẽ sử dụng dich vụ chiếm tỷ lệ khá cao 75%, và cĩ 26/104 đối tượng tương ứng với 25% khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ.
Biểu đồ 7: Khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
chưa cao, nhưng số khách hàng tiềm năng lại rất lớn, chứng tỏ trong tương lai, dịch vụ này sẽ trở nên phổ biến rộng rãi trên thị trường.
Ở phần nội dung chính của đề tài sẽ phân tích rõ về các yếu tố nào tác động trực tiếp đến ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng. Và trước tiên, ta sẽ tìm hiểu các lý do khiến khách hàng hồn tồn khơng cĩ ý định sẽ sử dụng dịch vụ.
2.2.2.4 Lý do khách hàng khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ ACB Online
Cĩ rất nhiều lý do được đưa ra để tìm hiểu xem tại sao khách hàng khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ. Trong số các lý do nêu ra, đa số khách hàng cho rằng họ "cảm thấy dịch vụ ACB Online là khơng cần thiết" với tỷ lệ 61,5% khách hàng được hỏi. Họ chủ yếu muốn giao dịch trực tiếp tại máy ATM (69,2%) hay do họ chưa tiếp cận nhiều thơng tin về dịch vụ (34,6%) cũng như chưa hiểu rõ về dịch vụ (53,8%). Một số khách hàng lại chỉ muốn giao dịch trực tiếp tại ngân hàng (38,5%). Do khách hàng chưa tiếp cận nhiều thơng tin về dịch vụ, cĩ thể là do họ chỉ mới nghe hoặc thấy chứ chưa thực sự tiếp cận và tìm hiểu cụ thể về dịch vụ, do đĩ họ chưa thực sự hiểu rõ về dịch vụ cũng như lợi ích và sự tiện dụng của nĩ dẫn đến việc họ hồn tồn khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ ACB Online mà chỉ muốn sử dụng các dịch vụ truyền thống của ngân hàng.
Ngồi ra các ý kiến cho rằng do khơng cĩ máy vi tính hay khơng cĩ mạng internet
tuy chiếm số lượng trả lời rất ít (7,7% và 11,5%) nhưng cũng là lý do khiến khách hàng khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ. Những khách hàng này cĩ thể là những khách hàng lớn tuổi bởi hiện nay việc sử dụng máy vi tính cũng như internet là rất phổ biến trong cuộc sống, đặc biệt là đối với giới trẻ. Bất cứ gia đình nào cũng cĩ ít nhất một máy vi tính cĩ kết nối mạng bởi tính chất quan trọng và cần thiết của nĩ đối với tất cả các cơng việc, học tập và theo dõi tin tức hàng ngày của chúng ta.
Ngồi ra lý do khơng tin tưởng sự an tồn của dịch vụ cũng chiếm số lượng trả lời khơng đáng kể 7,7% trên tổng số 26 đối tượng. Cĩ thể hiểu rằng do họ khơng thực sự hiểu rõ về dịch vụ nên khơng tin tưởng vào sự an tồn của dịch vụ là khá hợp lý. Nhắc đến các
Online đến khách hàng để họ cĩ cơ hội tiếp cận thơng tin và hiểu rõ dịch vụ hơn.
Biểu đồ 9: Khảo sát lý do khách hàng khơng cĩ ý định sử dụng dịch vụ
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
2.2.3 Phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ACB Online của khách hàng cá nhân bằng phương pháp EFA khách hàng cá nhân bằng phương pháp EFA
2.2.3.1 Kiểm định KMO và Bartlett
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố cần kiểm tra việc dùng phương pháp này cĩ phù hợp hay khơng. Việc kiểm tra được thực hiện bởi việc tính hệ số KMO (Kaiser-Meyer- Olkin of Sampling Adequacy) and Bartlett’s Test.
Bartlett’s Test dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến khơng cĩ tương quan với nhau trong tổng thể, tức ma trận tương quan tổng thể là một ma trận đơn vị, hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu ta cĩ được cĩ phù hợp với phân tích nhân tố hay khơng. 61.5 38.5 34.6 65.4 7.7 92.3 11.5 88.5 53.8 46.2 38.5 61.5 69.2 30.8 7.7 92.3 0% 50% 100%
Cảm thấy khơng cần thiết Khơng cĩ máy vi tính Khơng cĩ mạng internet Khơng hiểu rõ về dịch vụ Khơng tin tưởng sự an tồn của dịch vụ
Cĩ Khơng
Chỉ muốn giao dịch trực tiếp tại máy ATM Chỉ muốn giao dịch trực tiếp tại ngân hàng
Bartlett’s Test nhỏ hơn 0.05 cho phép bác bỏ giả thiết H0 và giá trị KMO trong khoảng (0.5 ; 1) thì cĩ nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp.
Kết quả kiểm định Kaiser – Meyer – Olkin cho giá trị là 0.792 nằm trong khoảng cho phép, kết quả này chứng tỏ rằng mẫu đủ lớn và đủ điều kiện thực hiện phân tích nhân tố. Bên cạnh đĩ, kiểm định Barlett cho kết quả mức ý nghĩa bé hơn 0.05 vì vậy mà kết quả thu được trong phân tích nhân tố cĩ thể sử dụng được.
Bảng 5: Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.792 Bartlett's Test of Sphericity Approx. Chi-Square 849.023
df 171 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mức ý nghĩa 0.000
(Nguồn: Số liệu điều tra 2012)
2.2.3.2 Phương pháp xoay nhân tố Varimax produce
Phương pháp phân tích nhân tố của nghiên cứu này là phân tích nhân tố chính (Principal Component Analysis) với giá trị trích Eigenvalue nhỏ hơn 1. Điều này cĩ nghĩa là chỉ những nhân tố được trích ra cĩ giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ trong mơ hình phân tích.
Phương pháp được chọn ở đây là phương pháp xoay nhân tố Varimax proceduce, xoay nguyên gĩc các nhân tố để tối thiểu hố số lượng các quan sát cĩ hệ số lớn tại cùng một nhân tố. Vì vậy, sẽ tăng cường khả năng giải thích các nhân tố. Sau khi xoay ta cũng sẽ loại bỏ các quan sát cĩ hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 ra khỏi mơ hình. Chỉ những quan sát cĩ hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 mới được sử dụng để giải thích một nhân tố nào đĩ.
Đối chiếu với các tiêu chuẩn đặt ra cho kết quả xoay nhân tố lần thứ nhất (xem phụ lục 3.1), các biến khơng đạt yêu cầu bị loại bỏ. Cĩ ba biến là "dịch vụ giúp tiết kiệm được thời gian và chi phí giao dịch", "thường xuyên sử dụng máy tính và internet nên dễ thực
0,5 nên bị loại.
Thực hiện phương pháp xoay nhân tố lần 2 khơng cĩ các biến bị loại trên, ta cĩ kết quả xoay nhân tố lần 2 (xem phụ lục 3.4) cĩ hai biến cĩ hệ số tải nhỏ hơn 0,5 "sử dụng dịch vụ đảm bảo bí mật thơng tin giao dịch" và "sử dụng dịch vụ là an tồn khi chuyển khoản" bị loại.Ta tiếp tục thực hiện xoay nhân tố lần 3.
Bảng 6: Ma trận xoay các nhân tố lần 3
Biến quan sát 1 2 3 4
Dịch vụ dễ hiểu 0.897
Dịch vụ đơn giản, dễ sử dụng 0.840 Cĩ thể sử dụng thành thạo dịch vụ 0.567 Dịch vụ giúp tiếp cận tin tức về ngân hàng bất
cứ thời gian nào 0.864
Dịch vụ giúp tiếp cận tin tức về ngân hàng bất
cứ ở đâu 0.774
Dịch vụ giúp nâng cao kỹ năng vi tính 0.573 Dịch vụ được quảng bá rộng rãi nên hiểu biết
nhiều 0.554
Dịch vụ phù hợp với cơng việc luơn di chuyển 0.706 Dịch vụ giúp hồn thành các giao dịch ngân
hàng nhanh chĩng hơn 0.664
Dịch vụ tiện lợi cho việc mua bán qua internet 0.609 Dịch vụ giúp dễ dàng thực hiện các giao dịch
với ngân hàng 0.555
Sử dụng dịch vụ sẽ khơng lo sợ bị mất cắp tiền
trong quá trình giao dịch 0.812
Mọi người khơng biết tơi đang thực hiện giao
dịch khi sử dụng dịch vụ 0.801
Sử dụng dịch vụ ít xảy ra sự cố trong quá trình
giao dịch 0.544
từng nhân tố đã khá rõ. Bảng kết quả phân tích cho thấy cĩ bốn nhân tố được tạo ra cĩ giá trị Eigenvalues lớn hơn 1. Ta cũng thấy với bốn nhân tố này sẽ giải thích được 60.981% biến thiên của dữ liệu (xem phụ lục 3.7). Tỷ lệ này là tương đối cao trong phân tích nhân tố.
2.2.3.3 Kiểm định độ tin cậy thang đo và đặt tên các nhĩm nhân tố
Các biến quan sát trong cùng một nhân tố đơi khi đo lường các yếu tố trùng lắp với nhau vì vậy mà để biết chắc là khơng các biến quan sát đưa ra cĩ giá trị trong việc phân tích dữ liệu chúng ta phải tiến hành kiểm định độ tin cậy của thang đo. Ở đây, độ tin cậy của thang đĩ được đánh giá thơng qua hệ số Cronbach’s Alpha. Kết quả kiểm định Cronbach’s (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});