Theo thống kê nội bộ ngày 29/03/2017, hiện tại Techcombank có khoảng 724.000 tài khoản internet banking trên toàn hệ thống, trong đó có 300.000 tài khoản tại Hà Nội.
Hình 2.3: Cơ cấu giới tính trong số lƣợng ngƣời dùng internet banking của Techcombank
(Nguồn: Techcombank, 2017)
Trong cơ cấu giới tính của tổng số người dùng internet banking của Techcombank, giới tính khác tức là doanh nghiệp hoặc các người dùng cá nhân không tiện khai giới tính do các nguyên nhân tâm lý, xã hội. Nếu loại trừ yếu tố giới tính khác (chỉ chiếm 7%) thì tỷ lệ nam/nữ trong cơ cấu giới tính là khá cân bằng.
Về độ tuổi, do dịch vụ ngân hàng nhằm mục đích đáp ứng các nhu cầu tài chính của người dùng, vì vậy, trong cơ cấu độ tuổi, tỷ lệ người từ 23 – 45 (trong độ tuổi lao động) chiếm đa số.
50% 43% 7% Nam Nữ Khác
Hình 2.4: Cơ cấu độ tuổi trong số lƣợng ngƣời dùng internet banking của Techcombank
(Nguồn: Techcombank, 2017)
2.2.4.2 Phương pháp chọn mẫu
Tổng thể nghiên cứu, do giới hạn về thời gian và không gian thực hiện, luận văn chỉ thực hiện khảo sát tổng thể nghiên cứu là toàn bộ những người đang sử dụng Techcombank internet banking tại khu vực Hà Nội.
Để xác định kích cỡ mẫu nghiên cứu, theo Nguyễn Văn Ngọc (2007), kích cỡ mẫu điều tra được xác định như bảng 2.2.
Theo đó, áp dụng phương thức tính kích cỡ mẫu trên với tổng thể đối tượng điều tra là toàn bộ những người đang sử dụng Techcombank internet banking tại khu vực Hà Nội > 100.000 người (Báo cáo nội bộ Techcombank, 2017) với mức chọn mẫu sai số ≤ 5%, ta thu được kích cỡ mẫu điều tra của luận văn là 400 phần tử.
13.7% 52% 23.5% 10.8% Dƣới 23 Từ 23-34 Từ 35 - 45 Trên 45
Tổng thể
Quy mô mẫu
Sai số ≤ 5% Sai số ≤ 3% 100 80 91 200 133 169 500 222 344 1000 285 526 2000 333 714 5000 370 909 10.000 384 1000 20.000 392 1052 50.000 396 1086 100.000 398 1098 > 100.000 400 1110
(Nguồn: Nguyễn Văn Ngọc, 2007)
Mẫu điều tra được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện. Tác giả lựa chọn và tiến hành phỏng vấn những người tới giao dịch tại một số chi nhánh Techcombank trong khu vực Hà Nội và gửi qua email, bảng câu hỏi được thiết kế trên trang web Google forms tại địa chỉ https://goo.gl/forms/zHmI6SxMnBrj0PHE2 và được gửi đính kèm trong email gửi cho từng đối tượng khảo sát.
Dữ liệu thứ cấp của nghiên cứu bao gồm những thông tin, quan điểm, hệ thống lý thuyết và dữ liệu liên quan đến lĩnh vực ngân hàng điện tử và internet banking. Tuy nhiên, do đây là lĩnh vực nghiên cứu mới ở Việt Nam, nên phần lớn dữ liệu thứ cấp luận văn sử dụng được đăng tải trên internet, nên để đảm bảo giá trị và tính chính xác của dữ liệu, tác giả sử dụng phương pháp tổng hợp, phân tích, so sánh và đối chiếu để lựa chọn và lọc ra những dữ liệu cho tính chính xác cao nhất.
Về phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp, tác giả sử dụng chủ yếu thông qua phỏng vấn theo bảng hỏi được cấu trúc sẵn để điều tra trên diện rộng đối với người tiêu dùng. Ngoài ra, tác giả đã tham khảo ý kiến, quan điểm của các chuyên gia trong lĩnh vực ngân hàng điện tử như trưởng phòng Marketing tại Techcombank và giám đốc dịch vụ khách hàng tại một số phòng giao dịch tác giả thực hiện khảo sát.
2.2.6 Quy trình xử lý dữ liệu
Theo Hoàng Trọng (2008), để tiến hành thu thập dữ liệu điều tra các nghiên cứu định lượng, người nghiên cứu phải sử dụng nhiều loại thang đo lường khác nhau. Tuy nhiên, do sự phức tạp của các hiện tượng kinh tế - xã hội nên việc lượng hóa các khái niệm nghiên cứu đòi hỏi phải có những thang đo được xây dựng công phu và được kiểm tra độ tin cậy trước khi vận dụng. Vì vậy, trước khi tiến hành các hoạt động thống kê và phân tích, nghiên cứu sẽ thực hiện kiểm tra độ tin cậy (Cronbach’s Alpha) của các thang đo đã được sử dụng trong bảng hỏi. Tác giả sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS 20 để phân tích dữ liệu. Hoạt động xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện theo các bước cụ thể sau:
- Làm sạch và mã hóa dữ liệu
Sau khi tiến hành khảo sát, kết quả thu được sẽ được làm sạch và nhập vào cơ sở dữ liệu. Những bảng trả lời không đầy đủ hoặc có lỗi trả lời sẽ bị loại bỏ để đảm bảo dữ liệu sau khi làm sạch có đủ độ tin cậy để đưa vào phân tích.
Phương pháp phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá mức độ tin cậy cảu các thang đo. Phương pháp này giúp loại bỏ các biến quan sát không có đủ độ tin cậy (có hệ số tương biến và tổng biến nhỏ hơn 0,4). Nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0,8 thì được coi là đạt đội tin cậy.
- Phân tích nhân tố EFA (Exploratory Fator Analysis)
Khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, những biến quan sát có trong số nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại bỏ và chỉ giữ lại những biến có tổng phương sai trích lớn hơn 50%. Trong phân tích nhân tố EFA, phương pháp Principal Axis Factoring với phép quay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố cảu Eigenvalue là 1, và cho phép rút ra trọng số các biến quan sát (Factor loading) để tiến hành so sánh loại bỏ hay giữ lại trong nghiên cứu (Hoàng Trọng, 2008).
Bước này giúp xác định số lượng các nhân tố ảnh hưởng tới niềm tin của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ internet banking của Techcombank, đồng thời hình thành một nhóm nhân tố mới dựa trên việc kết hợp các biến quan sát của các nhân tố được đưa vào mô hình.
- Phân tích hồi quy mức độ ảnh hƣởng của các nhân tố
Mục tiêu của việc phân tích hồi quy là đánh giá chi tiết mức độ tác động của từng nhân tố hay nhóm nhân tố tới niềm tin của khách hàng. Mức độ ảnh hưởng thể hiện qua hệ số của mỗi biến trong phương trình hồi quy. Những nhân tố nào chỉ số Beta lớn hơn sẽ có mức độ ảnh hưởng cao hơn, chỉ số Beta là số am sẽ có ảnh hưởng tiêu cực và ngược lại.
- Kiểm định mối liên hệ giữa các biến nhân khẩu học với niềm tin khách hàng cá nhân đối với dịch vụ F@st i-bank
Phương pháp phân tích được sử dụng là phương pháp phân tích phương sai một yếu tố Anova, với giả thuyết thống kê H0 và H1 và mức ý nghĩa α = 0,05. Trong trường hợp chỉ số Sig. ≤ α, giả thuyết H0 bị bác bỏ, đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm nhân khẩu học đối với biến phụ thuộc và ngược lại, trong trường hợp chỉ số Sig. > α, giả thuyết H0 được chấp
với biến phụ thuộc.
Với thủ tục này, nghiên cứu có thể đánh giá sự khác biệt về xu hướng niềm tin giữa các nhóm nhân khẩu học
2.3 Kết quả nghiên cứu
2.3.1 Đặc điểm nhân khẩu học của mẫu
Cấu trúc của mẫu điều tra được chia và thống kê theo các tiêu chí như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập cá nhân (Bảng thống kê mô tả chi tiết tại phụ lục 02).
- Cơ cấu giới tính: Trong số 400 phiếu trả lời hoàn chính có 54% là Nam tương đương với 216 người và 46% là Nữ tương đương với 184 người. Kết quả điều tra của nghiên cứu có tỷ lệ giới tính phù hợp với tỷ lệ trong cấu trúc người dùng F@st i-bank của Techcombank.
- Cơ cấu theo độ tuổi: 10% những người tham gia trả lời có độ tuổi dưới 23 tuổi, tương đương 40 người. Những người từ 23 – 34 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất: 49,8% tương đương 199 người, những người trong độ tuổi từ 35 – 45 và trên 45 lần lượt là 101 và 60 người, tương đương 25,3% và 15%. Nhìn vào kết quả điều tra này ta có thể thấy được đối tượng trẻ chiếm tỷ lệ lớn trong tổng số người tham gia cuộc điều tra, điều này hoàn toàn phù hợp với tỷ lệ trong cấu trúc người dùng F@st i-bank của Techcombank, đồng thời cũng phù hợp với thực tế các ứng dụng công nghệ sẽ được giới trẻ thích nghi và sử dụng nhiều hơn.
- Cơ cấu theo trình độ học vấn: Trong tổng số 400 phiếu trả lời hợp lệ có 300 người trả lời có trình độ Đại học, chiếm tỷ lệ cao nhất khoảng 75%, 20 người có trình độ Trung học, tương đương 5%. Số người có trình độ Trên Đại học là 80 người, chiếm 20% tổng số người có phiếu trả lời hợp lệ.
- Cơ cấu theo nghề nghiệp: nhân viên văn phòng là nhóm có tỷ lệ tham gia trả lời cao nhất với 40% và tiếp sau đó là nhóm kinh doanh tự do với 20%. Những người nội trợ chiếm 5%, quản lý/giám đốc chiếm 5% nhóm học
Tỷ lệ học sinh sinh viên trong cơ cấu kết quả điều tra sát với tỷ lệ nhóm người có trình độ trung học. Vì vậy, dữ liệu phù hợp để sử dụng cho các hoạt động phân tích.
- Cơ cấu theo thu nhập: nhóm có thu nhập trên 10 triệu có tỷ lệ cao nhất với 55% tổng số người tham gia khảo sát và đến từ 3 nhóm nghề nghiệp: nhân viên văn phòng, quản lý/giám đốc và kinh doanh tự do. Nhóm thu nhập từ 5 – 10 triệu chiếm 29,75% và thu nhập dưới 5 triệu chiếm 15,25%.
2.3.2 Thực trạng sử dụng dịch vụ F@st i-bank
Nghiên cứu thực hiện khảo sát những người đã và đang sử dụng F@st i-bank và hầu hết những người được hỏi có thời gian sử dụng F@st i-bank trên 1 năm, cụ thể: 45% sử dụng F@st i-bank từ 1 – 3 năm và 25% sử dụng F@st i-bank trên 3 năm. Số người sử dụng dưới 1 năm chiếm 30%. (Bảng 2.3)
Bảng 2.4: Thời gian sử dụng F@st i-bank
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Dưới 1 năm 120 30.0 30.0 30.0
Từ 1 - 3 năm 180 45.0 45.0 75.0
Trên 3 năm 100 25.0 25.0 100.0
Total 400 100.0 100.0
Khi được hỏi về lý do sử dụng F@st i-bank, có tới 80,25% số người được hỏi cho biết họ lựa chọn F@st i-bank bởi sự tiện dụng của dịch vụ, 14,25% dùng F@st i-bank do sự tin cậy của dịch vụ và 5% còn lại là do được quảng cáo/giới thiệu. (Bảng 2.4)
Frequency Percent
Valid Percent
Cumulative Percent
Valid Tôi được quảng cáo/giới thiệu 20 5.0 5.0 5.0
Tôi thấy F@st i-bank là dịch vụ đáng tin cậy
59 14.8 14.8 19.8
Tôi thấy F@st i-bank đem lại cho tôi sự tiện dụng
321 80.3 80.3 100.0
Total 400 100.0 100.0
Số lượng giao dịch trung bình mỗi tháng của mẫu phần lớn là dưới 50 giao dịch mỗi tháng và số tiền giao dịch mỗi lần trung bình dưới 10 triệu đồng là chủ yếu. Cụ thể, trong tổng số 400 người được hỏi, có 140 người thực hiện dưới 20 giao dịch mỗi tháng qua F@st i-bank, tương đương 35%; 180 người thực hiện từ 20 – 50 giao dịch mỗi tháng qua F@st i-bank, tương được 45%, còn lại 80 người, tương đương 20% số người được hỏi thực hiện trên 50 giao dịch mỗi tháng qua F@st i- bank. (Hình 2.5)
Hình 2.5: Số lƣợng giao dịch qua F@st i-bank trung bình tháng
Số tiền trung bình giao dịch mỗi lần qua F@st i-bank dưới 10 triệu đồng là câu trả lời của 64,25% số người được hỏi, tương ứng với 257 người; 30,25% số người được hỏi giao dịch trung bình mỗi lần qua F@st i-bank số tiền từ 10 – 100 triệu
35% 45% 20% Dƣới 20 giao dịch/tháng Từ 20 - 50 giao dịch/tháng Trên 50 giao dịch/tháng
bank là trên 100 triệu đồng. (Hình 2.6)
Hình 2.6: Số tiền giao dịch trung bình qua F@st i-bank
Kết quả khảo sát cũng chỉ ra rằng, có đến 54,8% số người được hỏi dử dụng F@st i-bank để chuyển tiền và kiểm tra số dư tài khoản; còn lại để kiểm tra tỷ giá, lãi suất (14,8%), gửi tiết kiệm (15%) và thanh toán hóa đơn/thẻ (15,4%). (Bảng 2.5)
Bảng 2.6: Mục đích chính sử dụng F@st i-bank Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent
Valid Chuyển tiền và kiểm tra số dư
tài khoản
219 54.8 54.8 54.8
Kiểm tra tỷ giá, lãi suất 59 14.8 14.8 69.5
Gửi tiết kiệm 60 15.0 15.0 84.5
Thanh toán hóa đơn/thẻ 62 15.5 15.5 100.0
Total 400 100.0 100.0 64% 30% 6% Dƣới 10 triệu Từ 10 - 100 triệu Trên 100 triệu
vụ F@st i-bank
2.3.3.1 Kiểm định hệ số tin cậy của thang đo (chỉ số Cronbach’s Alpha)
Như đã đề cập về phương pháp nghiên cứu, việc kiểm định hệ số tin cậy của thang đo đóng vai trò quan trọng đối với tính chuẩn xác và phù hợp của kết quả nghiên cứu. Việc kiểm định hệ số tin cậy giúp loại bỏ các biến quan sát không đủ độ tin cậy, giúp điều chỉnh và phát triển thang đo chính thức của nghiên cứu.
Theo phương pháp kiểm định hệ số tin cậy của thang đo, những biến quan sát nào có chỉ số Cronbach’s Alpha nếu được loại đi (Cronbach’s Alpha If item deleted) lớn hơn chỉ số Cronbach’s Alpha chung của thang đo và chỉ số tương quan tổng biến nhỏ hơn 0,4 thì có thể xem xét kiến nghị loại bỏ biến quan sát đó khỏi thang đo. Thang đo chính thức sẽ được xây dựng và cấu trúc lại dựa trên những biến quan sát có đủ độ tin cậy.
- Thang đo Hữu ích cảm nhận: Nhóm các nhân tố về sự hữu ích cảm nhận của dịch vụ F@st i-bank bao gồm các yếu tố như tiết kiệm thời gian, tiết kiệm chi phí và kiểm soát tài chính cá nhân.
Nhóm nhân tố này được đo bằng bốn biến quan sát là EFF1 (Dịch vụ F@st i- bank là hữu ích), EFF2 (Sử dụng F@st i-bank giúp tiết kiệm thời gian), EFF3 (Biểu phí dịch vụ F@st i-bank thấp hơn giao dịch tại quầy) và EFF4 (Sử dụng F@st i-bank giúp kiểm soát tài chính hiệu quả).
Kết quả thống kê cho thấy tất cả các biến quan sát đều có giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha chung và tương quan tổng biến đều lớnonơn 0,4. Vì vậy, tất cả các biến của thang đo này đề được chấp nhận và có độ tin cậy cao.
Hệ số Cronbach’s Alpha chung = 0,838 > 0,7; do đó thang đo này có độ tin cậy cao và tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận. (Bảng 2.6)
Biến quan sát Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Cronbach’s Alpha = .838 Dịch vụ F@st i-bank là hữu ích 10.30 5.811 .673 .793
Sử dụng F@st i-bank giúp tiết kiệm thời gian
10.29 5.723 .698 .782
Biểu phí dịch vụ F@st i-bank thấp hơn giao dịch tại quầy
10.31 5.863 .593 .830
Sử dụng F@st i-bank giúp kiểm soát tài chính hiệu quả
10.25 5.747 .721 .773
- Thang đo Tính dễ dàng sử dụng: Tính dễ dàng sử dụng của F@st i-bank được kiểm định thôg nqua các biến quan sát như giao diện dễ theo dõi, hướng dẫn đầy đủ, dễ hiểu, các bước thực hiện rõ ràng, đơn giản và các thao tác đáng tin cậy.
Nhóm nhân tố này được kiểm định thông qua năm biến quan sát là EAS1 (F@st i-bank nhìn chung dễ sử dụng), EAS2 (Giao diện F@st i-bank dễ hiểu, dễ theo dõi), EAS3 (Hướng dẫn sử dụng F@st i-bank đầy đủ và dễ hiểu), EAS4 (Các bước thực hiện rõ ràng, đơn giản) và EAS5 (Các thao tác trên F@st i-bank đáng tin cậy).
Hệ số Cronbach’s Alpha thu được theo kết quả điều tra là 0,803. (Bảng 2.7) Biến EAS2 (Giao diện F@st i-bank dễ hiểu, dễ theo dõi) có giá trị Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0,918 > Cronbach’s Alpha chung , ngoài ra biến EAS2 có tương quan tổng biến là 0,277 <0,4 nên nghiên cứu sẽ xem xét đề nghị loại bỏ biến EAS2. Việc loại bỏ biến EAS2 sẽ làm tăng mức độ tin cậy cho thang đo.
Biến quan sát Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Cronbach’s Alpha = .803 F@st i-bank nhìn chung dễ sử dụng 14.99 6.268 .795 .712
Giao diện F@st i-bank dễ hiểu, dễ theo dõi
15.52 6.461 .277 .918
Hướng dẫn sử dụng
F@st i-bank đầy đủ và dễ hiểu
15.11 6.416 .701 .735
Các bước thực hiện rõ ràng, đơn giản
15.04 6.502 .679 .742
Các thao tác trên F@st i-bank đáng tin cậy
15.01 6.283 .776 .716