2.1.1 Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking tại Ngân hàng Agribank– Chi nhánh Đà Nẵng, tác giả đã kết hợp sử dụng nhiều phương pháp nghiên cứu như nghiên cứu định tính, nghiên cứu định lượng, nghiên cứu mô tả, nghiên cứu phân tích… trên cơ sở tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu điển hình về chất lượng dịch vụ hay các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát
triển của dịch vụ E-banking cùng với các thang đo. Ngoài ra, các chính sách hoạt động của ngân hàng, các mối tương quan giữa đề tài nghiên cứu và các nhân tố khác cũng được xem xét một cách khách quan, đồng bộ để kết quả nghiên cứu đạt được chính xác và thực tiễn.
2.1.1.1 Nghiên cứu định tính
Tham khảo và tổng hợp những ý kiến của giáo viên dạy bộ môn SPSS và giáo viên hướng dẫn, các anh chị nhân viên trong ngân hàng [xem ở phụ lục 4] nhằm phát hiện và khám phá các yếu tố ảnh hưởng tới việc phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử, … để từ đó có những định hướng xây dựng bảng khảo sát khách hàng cho việc nghiên cứu chính thức. Sau đó tiến hành nghiên cứu thăm dò bằng cách phỏng vấn thử 10 khách hàng đang sử dụng dịch vụ ngân hàng hiện đại tại chi nhánh nhằm phát hiện ra những sai sót trong bảng câu hỏi và kiểm tra thang đo để chuẩn bị cho nghiên cứu chính thức.
2.1.1.2 Nghiên cứu định lượng
Được tiến hành ngay khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa từ kết quả nghiên cứu thăm dò, được thực hiện thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp các khách hàng. Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được tiến hành mã hóa, nhập số liệu, sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý.
Các thang đo được kiểm định bằng 4 phương pháp: - Thống kê mô tả
- Hệ số tin cậy Cronbach Alpha - Phân tích nhân tố khám phá EFA
- Kiểm định sự tương quan và cuối cùng là phân tích hồi quy
2.1.2 Quá trình nghiên cứu
Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu
Vấn đề nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E- banking tại Ngân hàng Agribank – Chi nhánh Đà Nẵng.
Bước 2: Cơ sở lý thuyết, các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking và mô hình nghiên cứu đề xuất
Sau khi đã xác định được vấn đề nghiên cứu tác giả tìm kiếm cơ sở lý luận cho đề tài và từ đó đưa ra mô hình nghiên cứu.
Bước 3: Xây dựng phiếu khảo sát
Căn cứ vào tình hình hoạt động và chiến lược phát triển của Ngân hàng, đề tài nghiên cứu được thực hiện với các mục tiêu sau:
• Xác định các mong muốn của khách hàng cá nhân đối với ngân hàng.
• Xác định mối tương quan giữa thời gian sử dụng, và số lượng Ngân hàng giao dịch với sự hài lòng của khách hàng và phát triển dịch vụ E-banking.
• Xây dựng mô hình nghiên cứu đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking của khách hàng cá nhân và tìm hiểu các nhân tố tác động đến sự phát triển dịch vụ sản phẩm.
• Kiểm định các nhân tố tác động đến sự phát triển dịch vụ E-banking của Ngân hàng.
• Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân đối với các sản phẩm, dịch vụ của Ngân hàng để gia tăng chất lượng và sự phát triển các sản phẩm, dịch vụ E-banking.
• Đề xuất và góp ý để đưa ra một số biện pháp nhằm phát triển các sản phẩm dịch vụ E-banking cho khách hàng tại Ngân hàng Agribank – chi nhánh Đà Nẵng
Bước 4: Xác định số lượng mẫu cần thiết cho nghiên cứu.
Đối tượng nghiên cứu: nhóm khách hàng cá nhân (individual customers). Phạm vi nghiên cứu: tất cả các khách hàng cá nhân sử dụng sản phẩm và
dịch vụ tại Ngân hàng Agribank – chi nhánh Đà Nẵng
Quy mô mẫu : Khảo sát thông qua 220 bảng câu hỏi phát trực tiếp.
Bước 5: Gửi bảng câu hỏi cho khách hàng.
Bảng câu hỏi được gửi trực tiếp cho khách hàng đến giao dịch tại Ngân hàng. Ngoài ra, tìm hiểu thêm thông tin khách hàng đối với những khách hàng không tham gia giao dịch tại thời gian điều tra để phỏng vấn bằng bảng câu hỏi.
Bước 6: Thu nhận phản hồi từ phía khách hàng.
Đây là bước tổng hợp lại số lượng bản câu hỏi để chuẩn bị công việc xử lý các thông tin trên cơ sở các câu hỏi và câu trả lời của khách hàng.
Bước 7 : Xử lý dữ liệu thông qua việc sử dụng công cụ phân tích SPSS theo trình tự sau:
•Phân tích mô tả.
•Phân tích độ tin cậy của các thang đo.
•Phân tích hồi quy EFA.
•Kiểm định mô hình thông qua phân tích Pearson và Anova
•Xây dựng mô hình nghiên cứu tổng hợp.
2.2 Phương pháp thu thập số liệu2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp 2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp 2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp 2.2.1 Thu thập số liệu thứ cấp
Cơ sở lý thuyết là các bài viết được chọn lọc trên các tạp chí marketing, tạp chí ngân hàng là nguồn dữ liệu thứ cấp quan trọng phục vụ cho việc nghiên cứu. Nguồn thu thập thông tin cho dữ liệu thứ cấp được nhắc đến như sau:
- Thư viện trường Đại học Duy Tân. - Tạp chí Ngân hàng, Marketing.
- Các bài tham luận về dịch vụ và chất lượng dịch vụ.
- Bài giảng về Phương pháp nghiên cứu và phân tích dữ liệu SPSS. - Internet.
- Tham khảo ý kiến giáo viên hướng dẫn
2.2.2 Thu thập số liệu sơ cấp
Số liệu sơ cấp được thu thập qua bảng câu hỏi. Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng để thu nhập dữ liệu.
Hiện nay, theo nhiều nhà nghiên cứu, vấn đề kích thước mẫu là bao nhiêu, như thế nào là đủ lớn vẫn chưa được xác định rõ ràng. Hơn nữa, kích thước mẫu còn tùy thuộc vào các phương pháp ước lượng sử dụng trong nghiên cứu cụ thể.
Theo quy luật tổng quát cho cỡ mẫu tối thiểu trong phân tích nhân tố khám phá ít nhất phải bằng 4 hay 5 lần số biến trong phân tích nhân tố. Mô hình nghiên cứu này bao gồm 7 biến độc lập với 32 biến quan sát. Như vậy cỡ mẫu ước lượng tối thiểu là 32*5 = 160 mẫu. Để đảm bảo cho quá trình nghiên cứu với số lượng mẫu tối thiểu là 160, tác giả đã phát ra 220 phiếu
Số phiếu thu về là: 215 Phiếu hợp lệ là: 200
Số phiếu không hợp lệ là: 15
Thang đo là công cụ dùng để quy ước (mã hóa) các tình trạng hay mức độ của các đơn vị khảo sát theo các đặc trưng được xem xét. Thang đo được tác giả xây dựng là gồm 3 loại: Thang đo định danh, thang đo thứ bậc, thang đo khoảng.
Thang đo định danh (nominal scale) là sự phân loại và đặt tên cho các biểu hiện và ấn định cho chúng một kí số tương ứng. Những phép toán có thể sử dụng được với thang đo định danh là: Đếm, tính tần xuất của một biểu hiện nào đó, xác định giá trị mode, thực hiện một số phép kiểm định. Căn cứ vào tính chất đó và mục tiêu của tác giả là thống kê mô tả về số lượng khách hàng tham gia phỏng vấn nên tác giả đã sử dụng thang đo định danh để đặt các câu hỏi khảo sát.
Thang đo thứ bậc (Orinal Scale): Có những tính chất của thang đo định danh nhưng các con số được sắp xếp theo 1 thứ bậc hơn kém và không có khoảng cách giữa chúng.
Thang đo khoảng: Một trong những hình thức đo lường sử dụng phổ biến nhất trong nghiên cứu định lượng là thang đo Likert. Nó bao gồm 5 cấp độ phổ biến từ 1 đến 5 để tìm hiểu mức độ đánh giá của người trả lời.
Mô tả bảng câu hỏi
- Phần I: Thông tin khách hàng bao gồm các thông tin: giới tính, nghề nghiệp, độ tuổi, thời gian sử dụng, thu nhập
- Phần II: Thông tin về sự đánh giá của khách hàng đối với các nhân tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking. Sử dụng thang đo Likert 5 mức độ tăng dần từ (1): hoàn toàn không đồng ý đến (5): hoàn toàn đồng ý. Phần mềm SPSS được sử dụng để thực hiện các phân tích cần thiết cho nghiên cứu.
Sau đây thang đo cho các thành phần thuộc yếu tố ảnh hưởng đến sự phát triển dịch vụ E-banking:
Bảng 2.1 : Mã hóa thang đo cho các biến độc lập
STT Mã hóa Diễn giải
SỰ TIN CẬY
1 STC1
Hệ thống E-banking đã hoạt động như những gì Ngân hàng Agribank đã cam kết
2 STC2
A/c cảm thấy yên tâm khi sử dụng dịch vụ E-banking của NH Agribank
3 STC3
Dịch vụ E-banking mà NH Agribank cung cấp có tính an toàn, bảo mật cao
4 STC4
NH cung cấp dịch vụ E-banking đúng vào thời điểm mà NH cam kết
5 STC5 NH thông báo cho KH khi dịch vụ E-banking được thực hiên
KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG
6 KNĐƯ1
Giao dịch E-banking được thực hiện nhanh chóng ngay sau khi nhận lệnh
7 KNĐƯ2
Sự hài lòng của KH khi chuyển tiền, gửi tiền thông qua dịch vụ E-banking
8 KNĐƯ3
Dịch vụ E-banking đáp ứng được các nhu cầu của KH mong muốn
NĂNG LỰC PHỤC VỤ
9 NLPV1 Nhân viên NH ngày càng tạo được sự tin tưởng đối với KH
10 NLPV2
Nhân viên NH có đủ năng lực để giải quyết vấn đề liên quan đến dịch vụ E-banking của KH
11 NLPV3
Ngân hàng cung cấp một mã xác nhận nhanh chóng khi KH thực hiện lệnh mua bán hoặc một giao dịch nào đó
12 NLPV4
Nhân viên NH có kiến thức chuyên môn cao để trả lời những thắc mắc của KH
HỆ THỐNG CÔNG NGHỆ
13 HTCN1 Hệ thống công nghệ được đánh giá cao
14 HTCN2
Ngân hàng luôn đưa ra những tính năng mới phù hợp với nhu cầu sử dụng
15 HTCN3
Hệ thống báo cáo, sao kê của Ngân hàng hoạt động nhanh chóng và chính xác
16 HTCN4 Hệ thống truy cập thông tin khách hàng có tính bảo mật cao
17 HTCN5 Thông tin về dịch vụ E-banking dễ sử dụng
18 HTCN6
Thay đổi công nghệ đối với các máy ATM, hạn chế các sự cố lỗi do đầu đọc thẻ tại máy ATM
19 M&CSKH1 Chương trình quảng cáo rộng khắp
20 M&CSKH2
Có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn khi sử dụng dịch vụ E-banking
21 M&CSKH3
Thiết kế Website dễ sử dụng, thông tin về sản phẩm dễ hiểu, rõ ràng, chặt chẽ nhằm giúp KH cảm thấy dễ sử dụng.
22 M&CSKH4 Xử lý thỏa đáng các khiếu nại và thắc mắc của KH
23 M&CSKH5
Chủ động tư vấn cho KH hiểu rõ về những giá trị, tiện ích mà dịch vụ E-banking mang lại
RỦI RO
24 RR1
KH truy cập vào địa điểm cung cấp Internet công cộng không bị đánh cắp thông tin
25 RR2
KH nhập sai mật mã quá 3 lần khi đăng nhập vào Internet banking, SMS banking sẽ không bị khóa tài khoản
26 RR3
KH để chế độ lưu sẵn mật khẩu trên trình duyệt Web không bị đánh cắp thông tin người sử dụng
27 RR4
KH truy cập vào trang Web giả mạo không bị đánh cắp các thông tin KH và mật khẩu tài khoản
TÂM LÝ KHÁCH HÀNG
28 TLKH1
KH sử dụng dịch vụ E-banking thường xuyên hơn là sử dụng tiền mặt
29 TLKH2 KH muốn sử dụng các dịch vụ E-banking mới
30 TLKH3
KH không sợ gặp phải rủi ro trong lúc giao dịch bằng Internet banking,…
31 TLKH4
KH có nhu cầu muốn sử dụng dịch vụ E-banking của Ngân hàng
32 TLKH5 Trình độ sử dụng công nghệ của khách hàng cao
2.3 Phương pháp kiểm định mô hình
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được tiến hành mã hóa, nhập số liệu, làm sạch, sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý bằng các phương pháp sau:
2.3.1 Phương pháp thống kê mô tả
Phân tích thống kê mô tả là quá trình chuyển dịch dữ liệu thô thành những dạng thích hợp hơn cho việc hiểu và giải thích chúng, được thực hiện qua hai giai đoạn. Một là, miêu tả các câu trả lời hay các quan sát cụ thể bằng các kỹ thuật lập
bảng, sắp xếp theo thứ tự các dữ liệu đã thu thập. Hai là, tính toán các chỉ tiêu thống kê như số trung bình, phân phối tần suất, phân phối tỷ lệ.
+ Phân tích tần số (Frequency table): Là một phương pháp dùng để tóm tắt dữ liệu được sắp xếp theo từng nhóm khác nhau dựa trên những tần số xuất hiện của các đối tượng trong dữ liệu.
+ Phân tích bảng chéo (Cros-tabultion): Là kỹ thuật thống kê mô tả hai hay ba biến cùng một lúc và kết quả là sự kết hợp của hai hay nhiều biến trong phân loại.
2.3.2 Phương pháp hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Dùng để xác định độ tin cậy của thang đo, thang đo có hệ số tin cậy tốt khi: - Cronbach Alpha ≥ 0,6
- Hệ số tương quan biến tổng > 0,3
Thang đo có hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu mới. Thông thường, thang đo có Cronbach Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0,8 trở lên gần 1 là thang đo lường tốt. Nếu các biên độ có hệ số tương quan biến tổng < 0,3 thì được xem là biến rác và loại khỏi thang đo.
2.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi phân tích nhân tố ta thường quan tâm tới một số tiêu chuẩn như: + Hệ số KMO ≥ 0,5
+ Mức ý nghĩa của kiểm định Barlett < 0,05
KMO (Kaiser-Meyer- Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp. Kiểm định Barlett xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể. Nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05) thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
+ Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,5. Nếu biến quan sát nào có hệ số tải nhân tố ≤ 0,5 sẽ bị loại.
+ Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích > 50%
+ Sự khác biệt hệ số tải nhân tố của 1 biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0,3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
2.3.4 Phương pháp phân tích tương quan hệ số Pearson
Người ta sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ của mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng. Nếu giữa 2 biến có sự tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý vấn đề đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy.
Đa cộng tuyến là trạng thái các biến độc lập có tương quan chặt chẽ với nhau. Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin rất giống nhau và rất khó tách rời ảnh hưởng của từng biến một đến biến phụ thuộc.
Đa cộng tuyến làm tăng độ lệch chuẩn của các hệ số hồi quy và làm giá trị thống kê của kiểm định ý nghĩa nên các hệ số có khuynh hướng kém ý nghĩa.
Cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến khi phân tích hồi quy nếu hệ số tương quan Pearson > 0.3.
2.3.5 Xây dựng phương trình hồi quy bội tuyến tính
Phân tích tương quan: Phân tích tương quan giữa các biến dựa vào hệ số Pearson.
Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, dò tìm các vi phạm giả định cần thiết trong mô hình hồi quy tuyến tính bội như: Giả định về phương sai của phần dư không đổi, giả định về phân phối chuẩn phần dư, giả định về tính độc lập của phần dư, kiểm tra hệ số phóng đại phương sai VIF