Theo đó, mô hình sẽ được dùng để kiểm định nhóm giả thuyết từ H1 đến H6:
■ Giả thuyết H1: Yếu tố sự tin cậy có tác động tích cực đến sự hài lòng của
khách
hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Sự tin cậy (STC) là tin tưởng, niềm tin của khách hàng dành cho ngân hàng. Theo nghiên cứu của Jun và Kai (2001) cho rằng yếu tố “tin cậy”, “đáp ứng” và “tốc độ duy trì” là các tiêu chí quan trọng đo lường sự hài lòng của khách hàng. Theo nghiên cứu40
là Yếu tố sự tin cậy có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E- banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
■ Giả thuyết H2: Yeu tố đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách
hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Tính đáp ứng (DU) thể hiện ở khả năng giải quyết các nhu cầu nhanh chóng, xử lý
hiệu quả các khiếu nại, sẵn sàng đáp ứng các yêu cầu của khách hàng. Theo nghiên cứu Vũ Thái Hoà (2013) thì năng lực nhân viên là yếu tố có thúc đẩy sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐT. Theo Han & Beak (2004) sự hài lòng của khách hàng ảnh hưởng bởi 4 yếu tố: (1) tính hữu hình, (2) tính tin cậy, (3) tính đáp ứng và (4) tính thấu hiểu. Parasuraman & ctg., (1998), Mwatsika (2014), Hasan (2013), đã chứng minh mối tương quan dương giữa yếu tố đáp ứng và sự hài lòng của khách hàng đối với E- banking.
Theo đó, giả thuyết H2 được đề xuất là yếu tố đáp ứng có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
■ Giả thuyết H3: Năng lực phục vụ có tác động tích cực đến sự hài lòng của
khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Năng lực phục vụ (NL) thể hiện qua cảm nhận của khách hàng thông qua sự phục vụ chuyên nghiệp, kiến thức chuyên môn giỏi, phong thái lịch thiệp, khả năng giao tiếp tốt. Yang & Fang (2004) cho rằng các tiêu chí như: sự tin cậy, trách nhiệm, đảm bảo, năng lực phục vụ quan trọng đối với sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ điện tử và truyền thống. Nghiên cứu cuả Johnston (1997), Yang & ctg., (2004), Othman & Owen (2020), đã chứng minh mối tương quan dương giữa yếu tố năng lực phục vụ và sự hài lòng của khách hàng đối với E-banking. Theo đó, giả thuyết H3 được đề xuất là năng lực phục vụ có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-
banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
■ Giả thuyết H4: Sự đồng cảm có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách
hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Sự đồng cảm (SDC) với khách hàng là thái độ quan tâm chia sẻ với khách hàng, đồng cảm với khách hàng trong mọi việc, hiểu biết nhu cầu của khách hàng và đủ năng lực để thoả mãn các nhu cầu đó. Theo Johnston (1997) cho rằng yếu tố chu đáo, sẵn41
Biến Kí
hiệu Thang đo Nguồn
ĐỘ TIN CẬY
STC1 Luôn thực hiện E-banking một cách chính xác, nhanh chóng và đúng thời điểm cam kết
Jun & Cai (2001), Yang & cộng sự (2004), Han &
hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking. Theo đó, giả thuyết H4 được đề xuất là sự đồng cảm có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E- banking
tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
■ Giả thuyết H5: Yeu tố phương tiện hữu hình có tác động tích cực đến sự hài
lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Yếu tố phương tiện hữu hình (PTHH) đề cập đến trang thiết bị phục vụ cho E- banking, yếu tố hữu hình có ảnh hưởng lớn đối với sự hài lòng của khách hàng. Trong
hoạt động ngân hàng, yếu tố hữu hình tiện nghi, hiện đại sẽ làm cho khách hàng cảm
giác thoải mái, tiện lợi và đem lại sự hài lòng cho họ. Jayawardhena (2004) đã
xác định
tiêu chí giao diện web ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng
E-banking bằng các sử dụng mô hình Servqual. Theo Jun & Cai (2001), Jan & Beak
(2004), Mankiw (2005), Wheelan (2002) đã chứng minh mối tương quan dương giữa
yếu tố phương tiện hữu hình và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-
banking. Theo
đó, giả thuyết H5 được đề xuất là yếu tố phương tiện hữu hình có tác động tích
cực đến
sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
■ Giả thuyết H6: Yếu tố phí dịch vụ có tác động tích cực đến sự hài lòng của
khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Yếu tố phí dịch vụ (CP) là khoản phí mà khách hàng phải chi trả khi sử dụng E- banking, phí dịch vụ có ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng của khách hàng. Theo Johnton (1997), phí dịch vụ có ảnh tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ.
42
Theo Sachdev & Verma (2004), thang điểm Likert 5 điểm từ “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý” được sử dụng phổ biến vì được các nhà nghiên cứu khuyến nghị nhiều nhất rằng nó sẽ làm giảm mức độ câu trả lời thất vọng của khách hàng cũng như tăng tỷ lệ phản hồi và chất lượng phản hồi. Từ đó tác giả sử dụng thang đo Likert 5 chính thức cho đề tài nghiên cứu này.
Các biến được áp dụng theo thang đo Likert 5 điểm, được quy ước mức độ thang đo theo điểm số như sau:
1: Hoàn toàn không đồng ý 2: Không đồng ý
3: Bình thường 4: Đồng ý
5: Hoàn toàn đồng ý
Dựa trên mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, gồm biến phụ thuộc (Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn) và các biến độc lập (Độ tin cậy; Khả năng đáp ứng; Phương tiện hữu hình; Năng lực phục vụ; Sự đồng cảm; Giá cả, chi phí dịch vụ), tác giả xây dựng bảng câu hỏi được chia làm hai phần:
■ Phần 1: Tác giả thu thập dữ liệu cá nhân của khách hàng, bao gồm: giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, thời gian sử dụng E-banking, tần suất trung bình sử
dụng E-banking.
■ Phần 2: Đánh giá mức độ đồng ý của khách hàng đối với bảng khảo sát “Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Ngân hàng
thang đo cho các biến độc lập và biến phụ thuộc của mô hình như sau:
Beak (2004), Polatoglu & Ekin (2001), J Othaman & Owen (2002), Bahina & Nantel (2000)
STC2 Cung cấp, tư vấn thông tin đầy đủ và rõ ràng về E- banking
cho khách hàng
STC3 Bảo mật tốt thông tin khách hàng trực tuyến
STC4 Luôn giải quyết thoả đáng khi khách hàng có thắc mắc hay
Biến Kí hiệu
Thang đo Nguồn
KHẢ NĂNG
ĐÁP ỨNG
DU1 Thực hiện E-banking chuân xác giao dịch ngay từ lân đầu
tiên
Jun & Cai (2001), Han &
Beak (2004), Hammerschmidt (2005), Meanpaa (2006), Joseph (1999), Vũ Thái Hoà (2013), Mwatsika (2014), Hasan (2013)
DU2 Có phương thức thông báo hiệu quả cho khách hàng sau mỗi lần giao dịch hoàn tất
DU3 Hoá đơn, chứng từ giao dịch được giao dịch qua E- banking được cung cấp đầy đủ và chuân xác DU4 Luôn săn sàng phục vụ qua đường dây nóng 24/7
Biến Kí hiệu Thang đo Nguồn
PHƯƠN G
TIỆN HỮU HÌNH
PTHH1 Giao diện E-banking đẹp măt Jun & Cai (2001), Yang & cộng sự (2004), Han & Beak (2004),
PTHH2 Thao tác sử dụng E-banking đơn giản, dê sử dụng PTHH3 Cách thức truy cập vào E-banking dê dàng
PTHH4 SPDV của E-banking đa dạng, hiện đại và phong phú PTHH5 Các nhóm tính năng trên E-banking được săp xêp hợp
lý và khoa học
Biến K'
hiệu Thang đo Nguồn
/
NL1 Biểu mẫu điện tử E-banking rõ ràng, dê hiểu Johnston (1997), Yang & cộng sự (2004), Joseph (1999), Othman & Owen (2020)
NL2 Thủ tục giao dịch E-banking đơn giản, thời gian giao dịch nhanh chóng
NL3 Khả năng chuyển đổi sang tài khoản ngân hàng bất kỳ trong hệ thống Agribank dê dàng và chuân xác
NL4 Luôn đa dạng mới cung cấp các dịch vụ trên các website,
giao diện
Biến K' hiệu Thang đo Nguồn
SỰ ĐỒNG
CẢM
SDC1 Tận tâm hỗ trợ khách hàng trong việc giải quyêt các vấn
đề phát sinh đối với E-banking
^Hθn & Beak (2004),
Johnston (1997), Yang & cộng sự (2004), Mankiw (2005), Wheelan (2002) SDC2 Thu thập ý kiên của khách hàng về E-banking nhằm cải
thiện chất lượng
SDC3 Cung cấp các ưu đãi, khuyên mại cho khách hàng sử dụng E-banking
SDC4 Cung cấp các tính năng mới thể hiện sự thấu hiểu nhu cầu của khách hàng
SDC5 Bố trí thời gian gián đoạn dịch vụ để nâng cấp một cách
hợp lý và không ảnh hưởng đên việc sử dụng dịch vụ của khách hàng
43
■ Thang đo khả năng đáp ứng
■ Thang đo phương tiện hữu hình
■ Thang đo năng lực phục vụ
Biến Kí hiệu
Thang đo Nguon
GIA
CẢ,CHI PHÍ DỊCH
VỤ
^CP1 Biểu phí E-banking là hợp lý Johnton (1997), Yang & cộng sự (2004), Han & Beak (2004), Zeithaml & Bitner (2000)
CP2 Biểu phí E-banking mang tính cạnh tranh
^CP3 Biểu phí E-banking giúp khách hàng tiết kiệm hơn so với giao dịch tại quầy
Biến K' hiệu
Thang đo Nguon
MỨC ĐỘ HÀI
LÒNG
SHLl Khách hàng cảm thấy hài lòng với E-banking Jn & Cai (2001),
Jayawardhena (2004), Yang & cộng sự (2004)
SHL2 Khách hàng sẽ tiếp tục sử dụng E-banking
SHL3 Khách hàng sẽ giới thiệu cho người thân, bạn bè sử dụng
E-banking
44
■ Thang đo giá cả
Nguôn: Tông hợp bởi tác giả.
3.2. Phương pháp thu thập dữ liệu
3.2.1. Phương pháp chọn mẫu
Theo các nhà nghiên cứu Hair & ctg. (2014), đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì thu nhập dữ liệu ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát và tốt nhất 10 trở lên. Kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát/ biến đo lường là 5/1. Từ đó cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x (N: cỡ mẫu, x: tông số biến quan sát). Theo Gorsuch (1983), phân tích nhân tố có mẫu ít nhất 200 quan sát. Ngoài ra, tác giả Fibell và Tabachnick (1996) cho rằng để tiến hành phân tích hôi quy một cách tốt nhất, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt được tính theo công thức N ≥ 8m+50 (trong đó N là cỡ mẫu, m là số biến độc lập cuả mô hình).
Trong nghiên cứu này, tác giả có 28 biến quan sát, gôm 25 biến quan sát thuộc 6 nhân tố biến độc lập và 3 biến quan sát thuộc nhân tố biến phụ thuộc. Căn cứ vào công thức trên, tác giả chọn kích thước mẫu là 250. Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu nhân tố EFA và phương pháp hôi quy, cho nên kích thước mẫu 250 đủ đảm bảo phân tích EFA (5*28=140) và cả phân tích hôi quy đa biến (8*6+50 = 98). Kích thước mẫu trên lấy hơn mức tối thiểu để trừ hao khi có hao hụt hoặc lỗi mẫu có thể xảy ra khi khảo sát. Do vậy, nghiên cứu này dự kiến sẽ lấy mẫu với kích thuớc 250 mẫu cho 28 biến quan sát.
3.2.2 Dữ liệu thu thập
Nguồn dữ liệu sơ cấp được thu thập bằng việc khảo sát khách hàng đã và đang sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn.
Cách thức thu nhập số liệu như sau:
- Thời gian khảo sát từ tháng 7 năm 2021 đến tháng 8 năm 2021. - Không gian khảo sát: Agribank CN Đông Sài Gòn
- Đối tượng khảo sát: các khách hàng đã và đang sử dụng E -banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn
- Tiến hành phát phiếu trực tuyến thông qua Google Form. - Cách thức : lấy mẫu thuận tiện
- Số lượng mẫu thu về: 246 mẫu - Số lượng mẫu hợp lệ: 220 mẫu
Kết thúc quá trình khảo sát khách hàng, toàn bộ dữ liệu sẽ được nhập vào exel và phần mền SPSS phiên bản 20.0 để tiếp tục xử lý dữ liệu ở các bước tiếp theo.
3.3. Phương pháp xử lý dữ liệu
Khoá luận sử dụng phương pháp xử lý dữ liệu là phương pháp định lượng bao gồm
các bước sau: (1) Thống kê mô tả, (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo theo hệ số Cronbach’s Alpha, (3) Phân tích nhân tố khám phá (EFA), (4) Phân tích hồi quy và các kiểm định liên quan.
3.3.1 Thống kê mô tả
Trong bước đầu tiên, tác giả sử dụng phương pháp phân tích thống kê mô tả dữ liệu để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu như: các thông tin cá nhân của người trả lời: giới tính, thu nhập nghề nghiệp, độ tuổi, v.v, thời gian sử dụng E-banking, tần suất sử dụng E-banking, v,v.
3.3.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo theo hệ số Cronbach’s Alpha
Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha là bước đầu tiên trong phân tích định lượng
xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E- banking.
Hệ số tin cậy này là công cụ để đo lường tính nhất quán của các biến quan trọng trong cùng một thang đo nhằm đo lường cùng một khái niệm hay dùng để đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến. Phương pháp này cho thấy độ tin cậy của thang đo sử46
Theo Nunnaly & Bernstein (1994), kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha với tiêu chuẩn là:
- Cronbach’s Alpha <0,6: Thang đo nhân tố không phù hợp
- Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7: Chấp nhận được với các nghiên cứu mới - Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8: Chấp nhận được
- Cronbach’s Alpha từ 0,8 đến 0,95: Tốt
- Cronbach’s Alpha ≥ 0,95: Chấp nhận được nhưng không tốt, có thể xảy ra hiện tượng trùng biến.
Đồng thời, theo Nunnally & ctg., (1978) các biến phải có hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation) không nhỏ hơn 0,3 hệ số này sẽ giúp loại bỏ ra những biến quan sát nào không đóng góp nhiều cho sự mô tả của khái niệm cần đo.
Tóm lại, các tiêu chí để chấp nhận biến khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo bao gồm:
- Hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6.
- Hệ số tương quan biến tổng của từng biến (item-total correlation) ≥ 0,3.
3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố để xem xét giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo các khái niệm, lấy đó làm cơ sở để rút trích ra các yếu tố để tiến hành phân tích hồi quy.
Phân tích nhân tố khám phá EFA ( Exploratory Factor Analysis): Phân tích nhân tố khám phá dùng để rút gọn một tập hợp biến x quan sát thành một tập F (với F<x) các nhân tố có ý nghĩa hơn (Hair & ctg., 1998). Ở nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá sẽ trả lời câu hỏi liệu các biến quan sát dùng để xem xét sự tác động của các yếu tố độc lập lên Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng E-banking tại Agribank CN Đông Sài Gòn có sự tương quan với nhau không và chúng có thể gom lại thành một số nhóm yếu tố ít hơn để xem xét không. Đối với những biến không đảm bảo độ tin cậy sẽ bị loại
khỏi thang đo.
Các tiêu chí đánh giá kết quả trong phân tích EFA như sau:
■ Hệ số tải nhân tố (Factor loading): Theo Hair & ctg. (1998), hệ số này là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA. Các giá trị thông số này cụ thể như sau:
- Factor loading > 0,3: được xem là đạt mức tối thiểu. 47
- Factor loading> 0,5: được xem là có ý nghĩa thực tiễn Theo Hair & ctg., (1998) đã đưa ra lời khuyên rằng:
- Neu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,3 thì cỡ mẫu ít nhất ≥ 350 mẫu - Nếu chọn tiêu chuẩn Fator loading > 0,5, thì cỡ mẫu ít nhất ≥ 100 mẫu - Nếu chọn tiêu chuẩn Factor loading > 0,7, thì cỡ mẫu ít nhất ≥ 50 mẫu
■ Hệ số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin): là các chỉ số được sử dụng để kiểm tra
sự
phù hợp phân tích nhân tố. Giá trị KMO là 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì nhân tố đó phân