Kí
hiệu Nội dung Nguồn
Tin cậy
TC1 Tính bảo mật cao
Kumbhar V. M – 2011 TC2 Các giao dịch trên VietinBank Ipay rất
an tồn
TC3 Thơng tin được cập nhật thường xun, chính xác
TC4 Các giao dịch trên VietinBank Ipay ln được xử lý chính xác
TC5
Ngân hàng cập nhật các tính năng trên ứng dụng VietinBank Ipay đúng theo lộ trình mà Ngân hàng cam kết
TC6 Ngân hàng thơng báo cho khách hàng khi nào thì dịch vụ được thực hiện
Đáp ứng
DU1 VietinBank Ipay tích hợp nhiều tiện ích đa dạng thiết thực
Nguyễn Duy Thanh & Cao Hào Thi – 2011
DU2 Các giao dịch trên VietinBank Ipay được thực hiện nhanh
DU3 Việc tìm kiếm thơng tin trên VietinBank Ipay thực hiện nhanh chóng
DU4
Nhân viên ngân hàng được trang bị tốt chuyên môn để trả lời và hỗ trợ khách hàng
DU5 Nhân viên có phong cách giao dịch, phục vụ chuyên nghiệp
Đồng cảm
DC1 Nhân viên ngân hàng sẵn sàng tư vấn cho khách hàng
Nguyễn Duy Thanh & Cao Hào Thi – 2011
DC2
Ngân hàng luôn giải quyết các vướng mắc/khiếu nại của khách hàng nhanh chóng và thỏa đáng
DC3 Nhân viên ngân hàng hiểu được nhu cầu cụ thể của khách hàng
DC4 Ngân hàng luôn thể hiện sự quan tâm đến khách hàng
DC5 Chi phí sử dụng dịch vụ VietinBank Ipay là hợp lý
Giao diện ứng dụng
GD1 Giao diện bắt mắt, dễ sử dụng
Simon Gyasi Nimako, Nana Kwame Gyamfi, Abdil Mumuni
Moro Wandaogou – 2013 (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
GD2 Việc đăng nhập vào ứng dụng dễ dàng GD3 Hiển thị cảnh báo lỗi rõ ràng
GD4 Kết nối mạng trong giao dịch tốt GD5 Cập nhật các chương trình ưu đãi của
ngân hàng đầy đủ
Sự hài lòng
HL1 Khách hàng hồn tồn hài lịng với chất lượng dịch vụ của VietinBank Ipay
Lassar (2000) HL2 Khách hàng sẽ giới thiệu dịch vụ
VietinBank Ipay cho những người khác HL3 Trong thời gian tới, khách hàng vẫn tiếp
tục sử dụng dịch vụ VietinBank Ipay
3.1.3 Giả thuyết nghiên cứu
Từ mơ hình nghiên cứu đề xuất tác giả xây dựng các giả thuyết để kiểm định thống kê bao gồm các giả thuyết H1, H2, H3, H4 cho mơ hình nghiên cứu như sau:
H1: Sự tin cậy càng nhiều thì sự hài lòng càng cao
H2: Đáp ứng càng tốt thì khách hàng càng hài lịng
H3: Đồng cảm càng nhiều thì sự hài lịng càng cao
H4: Giao diện ứng dụng càng hấp dẫn thì sự hài lịng càng cao
Các giả thuyết này đã được chứng minh trong các mơ hình trước đây. Trong quá trình khảo sát khách hàng, phỏng vấn thêm các chuyên gia đang công tác tại Ngân hàng trên địa bàn Đồng Nai thì tơi nhận thấy các yếu tố trong mơ hình có tác động thuận chiều với mức độ hài lịng. Do đó, tơi xây dựng giả thuyết như trên để kiểm định
3.2 Thiết kế bảng câu hỏi 3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ 3.2.1 Nghiên cứu sơ bộ
Trước khii thựci hiệni nghiêni cứui địnhi lượngi chínhi thức,i táci giải thựci hiệni
nghiêni cứui địnhi tínhi sơi bội nhằmi bổi sung,iđiềui chỉnhi biếni quani sáti choi thangi đo.i
Phươngi phápi nàyi thựci hiệni bằngi cáchi phỏngi vấni theoi nộii dungi chuẩni bịi trước.i Kếti
quải nghiêni cứui sơi bội nàyi lài cơi sởi xáci địnhi cáci yếui tối chínhi táci độngi đếni chấti
lượngi dịchi vụi củai ngâni hàngi báni lẻ,i từi đói xâyi dựngi bảngi câui hỏii choi khảoi sáti
chínhi thức.i Bảngi câui hỏii xâyidựngi xongi đượci thựci hiệni khảoi sáti thửi nhằmi đánhi
giái vềi nộii dungi vài từi ngữi cói phùi hợpi vớii đốii tượngi nghiêni cứu đểi i bổi sungi vài chỉnhi
sửai trướci khiinghiêni cứui địnhi lượngi chínhi thức.i Từi kếtiquải củai nghiêni cứui sơibội
tácigiải đãi ghii nhậni đượci cói nhiềui yếui tối ảnhi hưởngi đếni chấti lượngi dịchi vụi ngâni
hàngi điệni tử
Các bước nghiên cứu định tính được thực hiện thơng qua các buổi tham khảo ý kiến từ các chuyên gia là nhân viên/lãnh đạo chi nhánh ngân hàng VietinBank Đồng Nai và 10 khách hàng cá nhân có sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử. Từ đó hiệu chỉnh và hoàn tất bảng câu hỏi lần cuối, tiến hành gửi bảng câu hỏi chính thức
Bảng câu hỏi gồm 2 phần:
Phần thứ nhất bảng câu hỏi được thiết kế để thu thập sự đánh giá của khách hàng về chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tư và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ này. Phần này được thiết kế với 24 câu hỏi, trong đó 21 câu tương ứng với 21 biến quan sát được dùng đo chất lượng dịch vụ, còn 3 câu còn lại tương ứng với ba biến quan sát tương ứng để đo sự hài lòng của khách hàng với dịch vụ ngân hàng điện tử
Phần thứ hai của bảng câu hỏi là phân loại đối tượng khách hàng được phỏng vấn. Xác định số lượng quan sát cần thiết và thang đo cho việc khảo sát (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Kích thước quan sát dự tính là n = 260. Tác giả thực hiện phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đến giao dịch, cả nam và nữ, người lớn tuổi và trẻ tuổi, hướng đến các khách hàng có sử dụng dịch vụ NHĐT tại nhiều ngân hàng
Sử dụng 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. Vì vậy, bảng câu hỏi đã được thiết kế từ 1 là “hoàn tồn khơng đồng ý” đến 5 là “hoàn toàn đồng ý”
3.3 Thu thập dữ liệu
3.3.1 Nguồn dữ liệu
Gửi phiếu điều tra cho khách hàng và thu thập kết quả trả lời
Xử lý dữ liệu thơng qua việc sử dụng cơng cụ phân tích SPSS
Sau khi thu thập được số lượng mẫu thích hợp, tác giả sử dụng cơng cụ SPSS để phân tích dữ liệu với các thang đo được mã hóa
Tiến độ thực hiện nghiên cứu:
Nghiên cứu sơ bộ định tính: hình thức thảo luận và khảo sát thử thực hiện trong tháng 10/2021 tại Đồng Nai
Nghiên cứu chính thức định lượng: khảo sát trực tiếp các khách hàng thực hiện trong tháng 11/2021 tại Đồng Nai
3.3.2 Chọn mẫu và làm sạch dữ liệu
Kích thước mẫu là một vấn đề đáng quan tâm đối với bất cứ cuộc khảo sát nào. Theo Tabachnick & Fidell (1991) để phân tích hồi quy đạt kết quả tốt nhất thì kích cỡ mẫu phải thỏa mãn công thức
n >= 8p + 50 = 8*23+50 = 234
Trong đó:
n là kích cỡ mẫu
p số biến độc lập của mơ hình
Ngồi ra,i theoi quyi tắci kinhi nghiệmi củai NguyễniĐìnhi Thọi (2011)i thìi sối quani
sáti lớni hơni(íti nhất)i5i lầni sối biến,i tốti nhấti gấpi 10i lần.i Nhưi vậy,i vớii 24i biếni quani
sát,i nghiêni cứui cầni khảoi sáti íti nhấti 230i mẫui đểi đạti kíchi thướci mẫui cầni choi phâni
tíchi EFA.iPhươngiphápi thui thậpi dữi liệui bằngi bảngi câui hỏi,i táci giải pháti 260i phiếui
khảoi sáti trựci tiếpi đếni kháchi hàngi vài thui lạii ngayi saui khii trải lời
Quai quái trìnhi thui thậpi thôngi tini đượci tiếni hành,i saui khii sàngi lọci cáci bảngi hỏii
khôngi phùi hợp,i nghiêni cứui tiếni hànhi nhậpi liệui vàoi phầni mềmi vài phâni tíchi dữi liệui
khảoi sáti đểi kếti luậni cáci giải thuyếti vài mơi hìnhi nghiênicứu.i Kếti quải cuốiicùngi từi
SPSSi sẽi đượci phâni tích,i giảii thíchi vài trìnhi bàyi thànhi bảni báoi cáoi nghiêni cứu.
3.4 Phƣơng pháp xử lí dữ liệu
3.4.1 Kiểm tra độ tin cậy của thang đo bằng kiểm định Cronbach's Alpha
Là kiểm định cho phép đánh giá mức độ tin cậy của việc thiết lập một biến tổng hợp trên cơ sở nhiều biến đơn.
Công thức của hệ số Cronbach’s alpha là:
α = Np/[1 + p(N – 1)] (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đói pilài hệi sối tươngi quani trungi bìnhi giữai cáci mụci hỏi.i Kýi tựi pi trongi
côngi thứci tượngi trưng choi i tươngi quani trungi bìnhi giữai tấti cải cáci c pi mụci hỏii đượci
kiểmi tra.i Theoi quyi ướci thìi mộti tậpi hợpi cáci mụci hỏii dùngi đểi đoi lườngi đượci đánhi
M ci dùi vậy,i nếuicói mộti danhi mụci quáinhiềui cáci mụci hỏii(Ni lài sốimụci hỏi)i
thìi sẽi cói nhiềui cơi hộii đểi cói hệi sối αi cao.i Nhiềui nhài nghiêni cứui đồngi ýi rằngi
Cronbach’siAlphai từi 0,8i trởilêni đếni gầni thìi thangi đoi lườngi lài tốt,i từi 0,7i đếnigầni
0,8i lài sửi dụngi được.i Theoi táci giải Nunallyi vài Burnsteini (1994)i điềui kiệni
Cronbach’si Alphai phảii từi 0,6i trởi lêni lài sửi dụngi được.i
Bêni cạnhi đói cầni loạii bỏi cáci biếni quani sáti cói mứci đội tươngi quani thấpi vớii cáci
mụci câui hỏii cịni lạii trongi nhóm,i cụi thểi Correctedi Itemi –i Totali correlationi (hệi sối
tươngi quani vớii biếni tổng)i <i 0,3i thìi biếni sẽi bịi loạii rai khỏii nhómi nhâni tố.
Vìi vậy,i đốii vớii nghiêni cứui nàyi thìi Cronbach’si Alphai từi 0,6i trởi lêni lài chấpi
nhậni được.i Tínhi tốni Cronbach’si alphai giúpi ngườii phâni tíchi loạii bỏi cáci biếni
khơngi phùi hợpi vài hạni chếi cáci biếni ráci trongi quái trìnhi nghiêni cứu.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Được sử dụng để kiểm định sự hội tụ của các biến thành phần về khái niệm. Các biến có hệ số tương quan đơn giữa biến và các nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại. Phương pháp trích nhân tố được sử dụng là Principal Axis Factoring được sử dụng kèm với phép quay không vuông gốc Promax2. Điểm dừng trích khi các yếu tố có “Initial Eigenvalues” > 1.
Phân tíchinhâni tối khámi phái (EFA)i lài kỹi thuậti chủiyếui đểi thui nhỏivài tómitắti
dữi liệu.i Phâni tíchi nhâni tối khámi phái pháti huyi tínhi hữui íchitrongi việci xáciđịnhi cáci
tậpi biếni cầni thiếti choi vấni đềi nghiêni cứui cũngi nhưi rấti cầni thiếti trongiviệci tìmi mốii
quani hệi giữai cáci biếni vớii nhau.i Mứci đội thíchi hợpi củai tươngi quani nộii tạii giữaicáci
biếni quani sáti trongi cáci kháii niệmi nghiêni cứui đượci thểi hiệni bằngi hệi sối Kaiser- Myer-i Olkini (KMO)i đoi lườngi sựi thíchi hợpi củai mẫui vài mứci ýi nghĩai đángi kểi củai
kiểmi địnhi Barlett.i KMOi cói giái trịi thíchi hợpi trongi khoảngi [0,5;1]
Sựi rúti tríchicáci nhâni tối đạii diệni bằngi cáci biếni quani sáti đượci thựcihiệni bằngi
phâni tíchi nhâni tối chínhi vớii phépi quayi (Promax).i Cáci thànhi phầni vớii giái trịi
Eigenvaluei lớni hơni 1i (Gerbingi vài Anderson,i 1998)i vài tổngi phươngi saii tríchi bằngi
Cuốii cùng,i đểi phâni tíchi nhâni tối cói ýi nghĩa,i tấti cải cáci hệi sối tảii nhâni tối (factori
loading)i phảii lớni hơni hệi sối quyi ướci 0,5i đểi cáci kháii niệmi nghiêni cứui đạti giái trịi hộii
tụi (Hairi &i ctg,i 2006).i Bêni cạnhi đó,i khácibiệti hệi sối tảii nhâni tối củai mộti biếni quani
sáti giữai cáci nhâni tối phảii lớni hơni ho ci bằngi 0,3i đểi tạoi giái trịi phâni biệti giữai cáci
nhâni tối (Jabnouni vài Al-Tamimi,i 2003).i Kỹi thuậti phâni tíchi nhâni tối (factori analysis)i (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
đãi đượci sửi dụngi trongi nghiêni cứui nàyi nhằmi rúti gọni vài gomi cáciyếui tối thuộci tínhi
đói lạii thànhi mộti nhâni tối cói ýi nghĩai hơn,i íti hơni vềi sối lượng
Chúngi taicói thểi chọni cáci quyềni sối hayi trọngi sốinhâni tối saoi choi nhâni tối thứi
nhấti giảii thíchi đượci phầni biếni thiêni nhiềui nhấti trongi tồnibội biếnithiên.i Sauiđói tai
chọni tậpi hợpi cáci quyềni sối thứi haii saoi choi nhâni tối thứi haii giảii thíchi đượci phầni lớni
biếni thiêni cịni lại,i vài khơngi cói tươngi quani vớii nhâni tối thứi nhất.
3.4.3 Phân tích tƣơng quan Pearson
Hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient, ký hiệu r) là số liệu thống kê kiểm tra đo lường mối quan hệ thống kê ho c liên kết giữa các biến phụ thuộc với các biến liên tục
Tương quani pearsoni đượci biếti đếni nhưi lài phươngi phápi tốtinhấti đểi đoi lườngi
mốii liêni hệi giữaicáci biếni quani tâmi bởiivìinói dựai trêni phươngi phápi hiệpi phươngi