Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng được thực hiện nhằm kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu thông qua bảng câu hỏi khảo sát gửi cho khách hàng (Phụ lục 1)
3.3.1. Thiết kế phiếu khảo sát chính thức
Phần 1 là phần thu thập thông tin về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn và thu nhập của khách hàng tham gia khảo sát nhằm cho mục đích thống kê phân loại các đối tượng tham gia khảo sát.
Phần 2 khách hàng sẽ đánh giá mức độ đồng ý/không đồng ý tương ứng với từng phát biểu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT theo thang đo Likert 5 điểm từ 1 đến 5 với giá trị thấp nhất: 1 là “hoàn toàn không đồng ý” và giá trị cao nhất 5 là “hoàn toàn đồng ý”.
Mã hoá thang đo chính thức
TT Ký
hiệu Câu hỏi biến quan sát
Dễ sử dụng
01 DSD1 Sử dụng dịch vụ NHĐT là rất dễ dàng đối với tôi
02 DSD2 Việc thao tác trên ứng dụng của dịch vụ NHĐT không đòi hỏi nhiều nổ lực
03 DSD3 Tôi thấy sự tương tác của tôi với dịch vụ NHĐT rõ ràng và dễ hiểu 04 DSD4 Tương tác với dịch vụ NHĐT không cần phải phải sử dụng trí nhớ
nhiều
Hiệu quả mong đợi
05 HQ1 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ NHĐT giúp tôi tiết kiệm được thời gian và tiền bạc
06 HQ2 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ NHĐT giúp các giao dịch của tôi được thực hiện nhanh chóng
07 HQ3 Tôi nghĩ rằng dịch vụ NHĐT thực sự hữu ích và thuận tiện cho người sử dụng
08 HQ4 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ NHĐT có thể giúp mình giao dịch mọi lúc, mọi nơi miễn là có mạng Internet
Rủi ro trong giao dịch
09 RR1 Dịch vụ NHĐT có thể được thực hiện không chính xác và tiến hành chi trả sai
10 RR2 Lo lắng không nhận được đền bù của ngân hàng khi có lỗi xảy ra trong quá trình giao dịch
11 RR3 Lo lắng bị người khác biết thông tin khi có sự gian lận hoặc xâm nhập của tội phạm mạng
12 RR4 Tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ NHĐT có rủi ro nhiều hơn so với lợi ích mà nó mang lại.
Thương hiệu Ngân hàng
13 TH1 Ngân hàng có uy tín và danh tiếng tốt
14 TH2 Ngân hàng có hệ thống dịch vụ NHĐT phát triển
15 TH3 Ngân hàng cung cấp đầy đủ thông tin hướng dẫn hỗ trợ trực tuyến
Ánh hưởng xã hội
16 XH1 Tôi nghĩ sử dụng dịch vụ NHĐT là xu hướng mới hiện nay 17 XH2 Bạn bè của tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ NHĐT
18 XH3 Những người tôi tôn trọng và khâm phục khuyên tôi sử dụng dịch vụ NHĐT
19 XH4 Hầu hết những người quan trọng với tôi nghĩ rằng tôi nên sử dụng dịch vụ NHĐT
Công nghệ của dịch vụ
20 CN1 Tôi thấy giao diện dịch vụ NHĐT bắt mắt và dễ sử dụng 21 CN2 Tôi nghĩ công nghệ bảo mật của dịch vụ NHĐT hiện nay là tốt 22 CN3 Công nghệ dịch vụ NHĐT luôn được cập nhật phiên bản mới 23 CN4 Dịch vụ NHĐT tương tích tốt trên máy vi tính/laptop/điện thoại
Lựa chọn sử dụng dịch vụ NHĐT
24 QĐ Anh/chị sẽ quyết định chọn sử dụng dịch vụ NHĐT trong giao dịch?
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trước)
3.3.2. Nguồn và phương pháp thu thập dữ liệu
Kế hoạch khảo sát, tác giả thực hiện khảo sát ý kiến khách hàng cá nhân đến giao dịch tại Ngân hàng từ tháng 4/2021 đến tháng 5/2021 bằng hình thức phát phiếu khảo sát tại quầy giao dịch của ngân hàng.
Phương pháp chọn mẫu tác giả sử dụng chọn mẫu theo phương pháp thuận tiện. Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), phương pháp thuận tiện là phương pháp chọn mẫu mà tác giả có thể chọn những mẫu khảo sát nào mà họ có thể tiếp cận dễ dàng nhất.
Kích cỡ mẫu nghiên cứu Kích cỡ mẫu khảo sát phụ thuộc vào phương pháp phân tích, bài nghiên cứu này có sử dụng phương pháp phân tích các nhân tố khám phá (EFA). Thông thường thì kích cỡ mẫu khảo sát cho việc phân tích các nhân tố EFA ít nhất phải bằng 4 hoặc 5 lần số biến trong phân tích nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Theo đó, số mẫu khảo sát của nghiên cứu phải đạt tối thiểu là 23 x 6 = 138 mẫu. Đồng thời để đảm bảo sự tin cậy và bù đắp tỉ lệ thông tin thu về không sử dụng được (các bảng câu hỏi không được trả lời đầy đủ, thông tin khách hàng bị thiếu,…), Do đó, tác giả dự định khảo sát tối thiểu 200 khách hàng.
Phương pháp khảo sát là dựa trên số lượng bảng câu hỏi ban đầu được phát đi để thu thập thông tin là 270 bảng, tác giả đặt 270 bảng khảo sát cho khách hàng tại các quầy giao dịch của Vietcombank - Chi nhánh Đông Bình Dương và nhờ các Anh, Chị giao dịch viên hỗ trợ tiếp cận khách hàng để thu thập thông tin nếu khách hàng đồng ý tham gia.
3.3.3. Phương pháp phân tích dữ liệu
Sau khi có dữ liệu từ quá trình thu thập lấy ý kiến khách hàng qua bảng hỏi và sau khi làm sạch dữ liệu (loại bỏ các nhân tố không phù hợp, phiếu điều tra không phù hợp, thiếu thông tin…).
Quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu được thực hiện theo trình tự như sau
3.3.3.1 Thống kê mô tả và thống kê so sánh
Tác giả trình bày các giá trị thống kê mô tả của từng nhân tố bao gồm các giá trị trung bình, độ lệch chuẩn, giá trị lớn nhất, giá trị nhỏ nhất của từng nhân tố và so sánh giữa các nhân tố với nhau.
3.3.3.2 Đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo Kiểm định Cronbach’s Alpha
Phương pháp này nhằm mục đích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến không có ý nghĩa trong quá trình nghiên cứu và đánh giá múc độ độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach Alpha.
Hệ số Cronbach Alpha là một phép kiểm định thống kê dùng để kiểm tra sự chặt chẽ và tương quan giữa các biến quan sát trong thang đo. Những biến có hệ số tương quan biến - tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Các nhà nghiên cứu trước đồng ý rằng khi Cronbach Alpha từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được. Cũng có nghiên cứu đề nghị rằng Cronbach Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Trong bài nghiên cứu của mình, tác giả sẽ kiểm định độ tin cậy của thang đo trên cơ sở các biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng (item-total correlation) nếu nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach Alpha của biến quan sát là từ 0.6 trở lên.
Phân tích nhân tố EFA
Phân tích này nhằm mục đích kiểm tra xem các biến đã được nhóm lại với nhau hợp lý hay không và để giúp thu gọn mô hình và dễ lượng hóa tác động giữa các nhân
tố với nhau.
Các điều kiện để thang đo được chấp nhận trong phân tích EFA
- 0,5 ≤ KMO ≤ 1. Hệ số KMO (Kaiser- Meyer- Olkin) là hệ số được sử dụng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố. Giá trị KMO lớn có cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.
- Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5% (độ tin cậy 95%). Phương pháp kiểm định Bartlett’s được sử dụng để kiểm định giả thiết H0: Các biến không có mối quan hệ tương quan với nhau trong tổng thể. Kiểm định Bartlett’s có ý nghĩa thống kê tức là các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể. - Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) > 0,5. Theo Hair và cộng sự (1998), hệ số tải
nhân tố là chỉ tiêu để đảm bảo mức độ ý nghĩa thiết thực của EFA. Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là mức tối thiểu, lớn hơn 0,4 là quan trọng, và lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn.
- Phương sai trích phải lớn hơn 50%.
3.3.3.3 Phân tích hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình Phân tích hồi quy nhị phân Binary Logistic
Tác giả dùng phân tích hồi quy Binary Logistic nhằm xem xét sự phù hợp của mô hình đề xuất cũng như các giả thiết đặt ra xem các yếu tố này tác động thế nào đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng cá nhân tại VCB chi nhánh Đông Bình Dương. Mặc khác qua phân tích, mô hình còn giúp chúng ta dự đoán được về khả năng sử dụng hay không sử dụng dịch vụ NHĐT của Khách hàng. Trong mô hình ở đây, biến phụ thuộc: “Quyết định” (QĐ) sử dụng dịch vụ NHĐT sẽ mang 2 giá trị: “0” biểu hiện ý nghĩa là không tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT và “1” biểu hiện sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT.
Theo mô hình đề xuất và giả thuyết nghiên cứu: 6 biến độc lập sẽ có tác động lên biến phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT, đó là: Dễ sử dụng, Hiệu quả mong đợi, Rủi ro trong giao dịch, Thương hiệu Ngân hàng, Ảnh hưởng xã hội, Công nghệ của dịch vụ.
Phương trình hồi quy Binary Logistic có dạng:
Log
Trong đó:
[ (((((((((((((((=1) ] = β0+ β1*X1+ β2*X2+……… ( =0)
Y: Quyết định sẽ sử dụng dịch vụ NHĐT; Y: chỉ nhận 1 trong 2 giá trị:
Y = 0: không sử dụng dịch vụ NHĐT trong giao dịch
Y = 1: sử dụng dịch vụ NHĐT trong giao dịch
X: Là các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng dịch vụ NHĐT.
βi : Hệ số hồi quy
Thực hiện hồi quy Binary Logistic bằng phần mềm SPSS 26, ta thu được mô hình phù hợp, qua đó ta sẽ xác định được mức độ dự đoán của mô hình hồi quy; Xác định được các nhân tố nào sẽ có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng (các biến độc lập có sig kiểm định Wald nhỏ hơn 0.05) và mức độ ảnh hưởng cụ thể như thế nào qua hệ số Beta ( βi ).
Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Trong phân tích hồi quy Binary Logistic, để kiểm định sự phù hợp của mô hình, chúng ta sẽ sử dụng các kiểm định sau đây
- Kiểm định Chi-square với giả thuyết: H0: Không có khác biệt giữa mô hình trống và mô hình đề xuất. Nếu:
+ Sig < 0.05: Bác bỏ giả thiết H0, nghĩa là có khác biệt giữa mô hình trống và mô hình đề xuất một cách có ý nghĩa thống kê, kết luận mô hình hồi quy là phù hợp. + Sig > 0.05: Chấp nhận giả thiết H0, nghĩa là không có khác biệt giữa mô hình trống và mô hình đề xuất một cách có ý nghĩa thống kê, kết luận mô hình hồi quy không phù hợp.
- Hệ số -2 Log-Likelihood (-2LL)
Với hồi quy Binary Logistic, ta sử dụng giá trị Log-likelihood. Log- likelihood đại diện cho phần thông tin không được giải thích bởi mô hình hồi quy Binary Logistic, nếu chỉ số (-2LL) này lớn hơn chỉ số của mô hình trống, mô hình hồi quy không phù hợp và ngược lại, chỉ số này càng nhỏ càng tốt (Andy Field, 2009).
- Hệ số Cox & Snell R Square và Nagelkerke R Square
Cả hai trị số R Square này nằm trong khoảng 0 < R Square < 1, chỉ số này nếu càng lớn (tiến gần đến 1) thì độ phù hợp mô hình hồi quy càng cao.
- Kiểm định Wald
Kiểm định Wald dùng để kiểm tra các biến độc lập có ý nghĩa trong mô hình hồi quy hay không. Nếu các biến độc lập đều có sig kiểm định Wald nhỏ hơn 0.05 (độ tin cậy 95%) thì các biến này có ý nghĩa trong mô hình hồi quy và ngược lại.
3.3.3.4 Kiểm định các giả thiết của mô hình nghiên cứu đề xuất
Thông qua kết quả hồi qui nhị phân (Binary Logistic), cụ thể từ bảng thông số trong kiểm định Wald, tác giả đối chiếu với các giả thiết đã đưa ra trong mô hình đề xuất và đưa ra kết luận về mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng cá nhân tại VCB Chi nhánh Đông Bình Dương.
3.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu
Thảo luận kết quả nghiên cứu và đưa ra mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa trên nền tảng kết hợp giữa lý thuyết chấp nhận công nghệ, lý thuyết hành vi dự định và có bổ sung nhân tố “Công nghệ của dịch vụ” để nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo tương ứng. Chương này tác giả cũng đã trình bày cách thức thiết kế bảng câu hỏi, triển khai khảo sát thử và điều chỉnh thang đo. Qua đó, tác giả cũng đã lập luận về cỡ mẫu, trình bày cách thức thu thập dữ liệu nghiên cứu, các kỹ thuật phân tích, kiểm định phù hợp để phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ NHĐT của khách hàng cá nhân tại VCB chi nhánh Đông Bình Dương. Kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày chi tiết tại Chương 4 tiếp theo.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1. Giới thiệu dịch vụ Ngân hàng điện tử dành cho khách hàng cá nhân tạingân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam chi nhánh Đông Bình Dương ngân hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam chi nhánh Đông Bình Dương
4.1.1. Sơ lược quá trình phát triển của dịch vụ Ngân hàng điện tử của Ngânhàng TMCP Ngoại thương Việt Nam. hàng TMCP Ngoại thương Việt Nam.
Nhìn lại quá trình phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử của Vietcombank kể từ năm 2012 đến nay, ta thấy Vietcombank là một trong những ngân hàng tiên phong trên thị trường phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử. Vietcombank đã không ngừng hoàn thiện các dịch vụ ngân hàng điện tử và là một trong số ít các ngân hàng cung cấp đầy đủ các hạng mục từ Internet banking, Mobile banking, SMS banking, Phone banking với nhiều tính năng từ cơ bản đến hiện đại nhất.
Năm 2012, dịch vụ VCB-Mobile B@nking của Vietcombank là ứng dụng ngân hàng trên thiết bị di động đầu tiên xuất hiện tại Việt Nam. Đến nay, trải qua nhiều lần nâng cấp và phát triển, VCB-Mobile B@nking đã thực sự trở thành ứng dụng ngân hàng không thể thiếu được trong việc quản lý tài chính và thanh toán giao dịch hàng ngày của đông đảo khách hàng.
Xác định việc xây dựng và phát triển kênh ngân hàng số là một quá trình liên tục để phù hợp với sự phát triển trong thời đại công nghệ 4.0 và thói quen tiêu dùng và nhu cầu của khách hàng, tháng 7/2020, Vietcombank chính thức ra mắt dịch vụ VCB Digibank. Đây là nền tảng thanh toán đa kênh tích hợp dựa trên việc hợp nhất các nền tảng giao dịch riêng rẽ trên Internet Banking và Mobile Banking, cung cấp các trải nghiệm liền mạch, thống nhất cho khách hàng trên các phương tiện điện tử như máy tính (PC/Laptop) và thiết bị di động (điện thoại/tablet).
Việc mở rộng thêm các tính năng dịch vụ trên ứng dụng VCB Digibank đã góp phần thúc đẩy tăng trưởng các giao dịch trực tuyến của Vietcombank thật ấn tượng. Vietcombank hiện là ngân hàng dẫn đầu so với các ngân hàng khác về các giao dịch liên ngân hàng trên thị trường Việt Nam với tốc độ tăng trưởng về qui mô giao dịch đến trên 50% mỗi năm.
Năm 2020, với những kết quả hoạt động vượt trội của mình, Vietcombank đã nhận đến 3 giải thưởng: giải thưởng “Ngân hàng bán lẻ tốt nhất Việt Nam”, “Thẻ tín
dụng tốt nhất Việt Nam” cho sản phẩm thẻ Vietcombank Visa Signature và “Ứng dụng Ngân hàng di động tốt nhất Việt Nam” do Tạp chí quốc tế The Asian Banker trao tặng.
Với việc VCB Digibank được bình chọn là “Ứng dụng ngân hàng di động tốt nhất Việt Nam”, một lần nữa khẳng định những nỗ lực của Vietcombank trong việc luôn luôn đổi mới, sáng tạo không ngừng để đưa đến cho khách hàng những trải nghiệm số thân thiện, dễ sử dụng và đa tiện ích. Kết quả là chưa đầy 9 tháng kể từ