4. Giảng viên hướng dẫn đề xuất cho điểm đánh giá về tinh thần thái độ của
3.4.4 Phân tích hồi quy và kiểm định mô hình
Hồi quy đa biến là một phần mở rộng của hồi quy tuyến tính đơn giản. Nó được sử dụng khi chúng ta muốn dự đoán giá trị của một biến dựa trên giá trị của hai ho c nhiều biến khác. Biến chúng ta muốn dự đoán được gọi là biến phụ thuộc (ho c đôi khi, biến kết quả, mục tiêu ho c biến tiêu chí). Các biến chúng ta đang sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ thuộc được gọi là biến độc lập. Hồi quy đa biến cũng cho phép bạn xác định mức độ đóng góp nhiều, ít, không đóng góp... của từng nhân tố vào sự thay đổi của biến phụ thuộc.
Ýnghĩa chỉ số trong hồi quy đa biến
Giá trị Adjusted R Square (R bình phương hiệu chỉnh) và R2 (R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc. Mức biến thiên của 2 giá trị này là từ 0 - 1. Nếu càng tiến về 1 thì mô hình càng có ý nghĩa. Ngược lại, càng tiến về 0 tức là ý nghĩa mô hình càng yếu. Cụ thể hơn, nếu nằm trong khoảng từ 0.5 - 1 thì là mô hình tốt, < 0.5 là mô hình chưa tốt.
Trị số Durbin – Watson (DW): Có chức năng kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Giá trị của DW biến thiên trong khoảng từ 0 đến 4. Nếu tương quan của các sai số kề nhau không xảy ra thì giá trị sẽ gần bằng 2. Nếu
giá trị gần về 4 tức là các phần sai số có tương quan nghịch, gần về 0 thì các phần sai số có tương quan thuận. trường hợp DW < 1 và DW > 3 thì khả năng rất cao xảy ra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.
Giá trị Sig. của kiểm định F có tác dụng kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy. Ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig. < 0.05 => Mô hình hồi quy tuyến tính bội và tập dữ liệu phù hợp (và ngược lại).
Giá trị Sig. của kiểm định t được sử dụng để kiểm định ý nghĩa của hệ số hồi quy. Nếu Sig. <0.1 => Biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc.
Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance inflation factor): Kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến. Nếu VIF > 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Tuy nhiên, trên thực tế thực hành, chúng ta thường so sánh giá trị VIF với 2. Nếu VIF < 2 không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập (và ngược lại).
Mức độ đánh giá sự hài lòng của khách hàng thông qua giá trị trung bình, độ lệch chuẩn. Kiểm định mô hình đa biến được sử dụng để kiểm định về sự khác nhau của mức độ hài lòng của khách hàng với dịch vụ và kiểm định sự khác nhau về mức độ đánh giá của khách hàng với các nhóm giới tính, độ tuổi và thu nhập trong tổng thể.
3.4.5 Phân tích phƣơng sai Anova
Phân tích phương sai (Analysis of Variance) hay còn gọi là kiểm định ANOVA là một kỹ thuật thống kê tham số được sử dụng để so sánh các bộ dữ liệu. Nói một cách dễ hiểu, phân tích ANOVA có chức năng đánh giá sự khác biệt tiềm năng trong một biến phụ thuộc mức quy mô bằng một biến mức danh nghĩa có từ 2 loại trở lên. Các nhà phân tích sử dụng thử nghiệm ANOVA để xác định ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc trong nghiên cứu hồi quy. Kỹ thuật kiểm định ANOVA này được phát triển bởi Ronald Fisher năm 1918
Có nhiều hơn 2 loại phân tích phương sai, tuy nhiên trong khuôn khổ nội dung bài viết này, chúng ta sẽ chỉ tìm hiểu hai loại thông dụng nhất là phân tích phương sai một yếu tố và hai yếu tố.
1/ Phân tích phương sai một yếu tố (one-way ANOVA)
One-way ANOVA là một loại thử nghiệm thống kê so sánh phương sai trong nhóm có nghĩa là trong một mẫu trong khi chỉ xem xét một yếu tố ho c một biến độc lập. Phương sai một yếu tố so sánh ba ho c nhiều hơn ba nhóm phân loại để xác định xem có sự khác biệt giữa chúng hay không. Trong mỗi nhóm nên có ba ho c nhiều quan sát và phương tiện của các mẫu được so sánh.
2/ Phân tích ANOVA hai yếu tố (two-way ANOVA)
ANOVA hai yếu tố là một phần mở rộng của phân tích phương sai một yếu tố. Với One Way, bạn có một biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Còn với two- way ANOVA, sẽ có 2 biến độc lập.
CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
4.1 Thực trạng sử dụng dịch vụ Ngân hàng điện tử của khách hàng cá nhân tại VietinBank
Trong chiến lược phát triển mảng bán lẻ tại VietinBank thì Giải pháp tài chính cá nhân toàn diện gắn liền với số hóa là chiến lược trọng tâm cốt lõi của ngân hàng trong giai đoạn hiện nay và những năm tới. Ngân hàng số dành cho khách hàng cá nhân có sự tăng trưởng mạnh mẽ trong những năm qua:
Hình 4.1 Kết quả thực hiện VietinBank Ipay năm 2018-2019 Khách hàng VietinBank ipay active
(đơn vị: nghìn khách hàng) +846 (+71% 1.192 2.038 2018 Tỷ lệ ipay/DDA 30,4%
Số lƣợng giao dịch VietinBank ipay
(đơn vị: triệu giao dịch)
+51 (+146%) 35 2019 18,6% 86 2018 2019
Doanh thu phí ngân hàng số (đơn vị: tỷ đồng) +213 (+108%) 146 359 2018 2019
Chuyển dịch giao dịch ngoài quầy
T01.2019 T12.2019
ATM Tại quầy ipay Pos ATM Tại quầy ipay Pos
12% 12%
41% 34%
19%
33%
28% 21%
(nguồn: báo cáo kết quả kinh doanh VietinBank)
Các bảng trên cho thấy dịch vụ ngân hàng điện tử VietinBank ipay ngày càng được mở rộng và phát triển.
Số lượng khách hàng kích hoạt dịch vụ: số lượng ipay kích hoạt trong năm 2019 là 2.038 nghìn ipay, tăng 846 nghìn ipay, tốc độ tăng 71% so với năm 2018. Đây là tốc độ tăng trưởng rất tốt, cao nhất trong những năm gần đây. Đồng thời tỷ lệ khách hàng đăng dịch vụ ipay cùng với mở tài khoản giao dịch cũng tăng lên, năm 2019 đạt 30,4%
Số lượng giao dịch trên ứng dụng ipay: đây là thước đo thể hiện mức độ hiệu quả khi khách hàng đăng kí dịch vụ. Năm 2019 ứng dụng ipay xử lý 86 triệu 54
giao dịch, tăng 146% so với năm 2018. Điều này giúp cho ngân hàng tiết giảm rất nhiều chi phí nhờ việc giảm tải KH đến giao dịch tại quầy, đồng thời mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng
Thu phí ngân hàng số: Số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ ipay càng
nhiều sẽ mang lại nguồn phí gia tăng cho ngân hàng, doanh thu phí năm 2019 là 359 tỷ đồng, tăng 213 tỷ đồng so với năm 2018, tốc độ tăng 108%.
Danh sách các tính năng trên ứng dụng VietinBank Ipay: hiện nay ứng dụng đã tích hợp được 74 tính năng, mang lại nhiều trải nghiệm cho khách hàng gồm:
Đăng nhập: Đăng nhập Cấp lại mật khẩu Quên tên đăng nhập Đăng ký mới ipay
Kiểm tra đăng nhập người – máy (reCaptcha) Trang chủ (Dashboard):
Danh mục tài khoản & thẻ Danh sách hóa đơn đến hạn Tài khoản m c định
Danh bạ người thụ hưởng Ưu đãi thẻ (quick view) Menu truy cập nhanh Chuyển tiền
Chuyển tiền trong VietinBank CK liên NH qua citad
CK nhanh qua thẻ/tài khoản 55
Chuyển tiền đến TK chứng khoản Chuyển tiền từ thiện
Bán ngoại tệ
Nhận tiền Western union CK định kỳ trong hệ thống CK định kỳ ngoài hệ thống Quản lý lịch CK định kỳ Dịch vụ thẻ
Vấn tin chi tiết thẻ
Vấn tin lịch sử giao dịch thẻ Vấn tin tài khoản thẻ
Kích hoạt Mở/khóa thẻ Trả nợ thẻ tín dụng
Đăng ký/khóa thanh toán trực tuyến Đăng ký/duy trì SMS biến động giao dịch Cài đ t thẻ (hạn mức & phạm vi sử dụng) Sao kê thẻ tín dụng
Ưu đãi
Vấn tin danh sách ưu đãi Xem chi tiết ưu đãi Nhận ưu đãi
Ưu đãi ưa thích
Tìm kiếm ưu đãi Vấn tin tài khoản
Vấn tin chi tiết tài khoản
Vấn tin lịch sử giao dịch tài khoản Thanh toán & mua sắm
Nạp tiền
Nạp tiền từ thẻ tín dụng Thanh toán hóa đơn
Thanh toán hóa đơn từ thẻ tín dụng Nộp thuế điện tử
Nộp phí kết cấu hạ tầng
Đ t vé máy bay trực tuyến (nội địa) Theo dõi lịch sử chuyến bay
Mua hàng VNshop
Đ t lịch thanh toán hóa đơn (auto-bill) Nhắc nợ hóa đơn đến hạn
Quán lý thanh toán hóa đơn định kỳ Quản lý danh sách thanh toán hóa đơn Loyalty
Điều khoản & điều kiện Câu hỏi thường g p Quản lý điểm thưởng Đổi quà
T ng điểm loyalty Tiền gửi & Tiền vay
Gửi tiết kiệm online (có kỳ hạn) Gửi tiết kiệm tích lũy
Gửi góp tiết kiệm tích lũy Quản lý gửi tiết kiệm tích lũy Tất toán tiết kiệm
Thay đổi phương thức đáo hạn (gốc & lãi) Trả nợ khoản vay
Tất toán khoản vay trước hạn Hạn mức giao dịch – soft OTP
Xác thực giao dịch hạn mức cao bằng Soft OTP trên ipay mobile Thông tin cá nhân – Profile
Thông tin thị trường Tỷ giá – lãi suất
Tìm kiếm CN/PGD/ATM Công cụ tính toán lãi suất Tính toán chuyển đổi ngoại tệ
Chiến lược của VietinBank là tiếp tục mở rộng hệ sinh thái và gia tăng nhiều tiện ích cho khách hàng. Lộ trình triển khai:
Quý 1/2020
Mở rộng hệ sinh thái
1) Bổ sung các nhà cung cấp mới trên ipay qua payoo:bảo hiểm, vay/trả góp, các công ty nước 2) Rút tiền không cần thẻ 3) QRpay Mvisa 4) lixi Quý 2/2020 Bán chéo SPDV 1) Bán bảo hiểm 2) Tối ưu chuyển
khoản ngoài hệ thống 3) Tiết kiệm định kỳ 4) Quản lý trái phiếu 5) Đưa thêm các tính năng ưu đãi thẻ 6) Thấuchi onlinecó TSBĐ Quý 3/2020 Onmichannel và kênh bán chéo
1) AI & Big data 2) Chatbot 3) Tích hợp Ekyc 4) Triển khai thẻ ảo trả trước 5) QRpay JCB 6) Tích hợp Grab 7) Tích hợp Now 8) Tích hợp Money Lower 9) Tích hợp ipay web Quý 4/2020 Onmichannel và kênh bán chéo 1) Quản lý tài chính cá nhân 2) Cross-border QRpay 3) Đưa game quay số may mắn lên 4) Tích hợp gọi xe 5) Đ t lịch h n bác sĩ, mua gói khám chữa bệnh
M c dù đã đạt được 1 số kết quả, triển khai tích hợp nhiều hệ sinh như: Hạ tầng thanh toán số trên di động, hóa đơn điện, nước, truyền hình, điện thoại, internet, bảo hiểm, tài chính cá nhân, hành chính công... nhưng phạm vi chưa tương xứng với tiềm năng thị trường.
Do đó, ngân hàng rất quan tâm tới nhu cầu của khách hàng, các yếu tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng - những người sẽ sử dụng các dịch vụ ngân hàng điện tử để xem công nghệ ngân hàng sẽ tác động như thế nào đến hành vi của họ, từ đó có chiến lược kinh doanh hiệu quả nhất, gia tăng số lượng khách hàng sử dụng VietinBank Ipay, chiếm lĩnh thị phần dịch vụ ngân hàng điện tử dành cho cá nhân
4.2 Thống kê mô tả
Với 260 bảng câu hỏi được phát ra, tác giả thu về 260 bảng, sau khi loại bỏ các bảng câu hỏi không hợp lệ còn lại số lượng mẫu đưa vào phân tích là 258.
Bảng 4.1 Thống kê giá trị của các biến quan sát đo lƣờng Descriptive Statistics
N Minimum Maximum Mean Std. Deviation
HL1 258 2 5 4.01 .938 HL2 258 2 5 4.02 .850 HL3 258 2 5 4.03 .857 TC1 258 2 5 4.03 .944 TC2 258 2 5 4.03 .888 TC3 258 2 5 4.05 .953 TC4 258 2 5 4.13 .894 TC5 258 2 5 4.07 .886 TC6 258 2 5 3.99 .908 DU1 258 2 5 4.00 .889 DU2 258 2 5 3.90 .894 DU3 258 2 5 4.09 .873 DU4 258 2 5 4.08 .845 DU5 258 2 5 3.97 .906 DC1 258 2 5 4.05 .924 DC2 258 2 5 4.05 .881 DC3 258 2 5 4.12 .896 DC4 258 2 5 4.01 .895 DC5 258 2 5 4.01 .897 GD1 258 2 5 3.96 .909 GD2 258 2 5 3.99 .884 GD3 258 2 5 4.00 .882 GD4 258 2 5 4.07 .893 GD5 258 2 5 4.08 .913 Valid N 258 (listwise)
(Nguồn: phụ lục 2.1 kết quả xử lý dữ liệu)
Kết quả thống kê cho thấy các giá trị nhỏ nhất là 2. Tất cả 21 biến độc lập đều có giá trị lớn nhất là 5. Về giá trị trung bình, tất cả 21 biến độc lập có giá trị trung bình lớn hơn 3, tức là mức “bình thường” và “hài lòng” trở lên. Như vậy, phần lớn khách hàng đánh giá các biến này từ mức độ trung bình trở lên. Số mode của các
biến dao động phần lớn từ 4 trở lên. Qua đó thấy tần số ý kiến “hài lòng” xuất hiện nhiều trong bộ dữ liệu.
4.3 Chu n hóa thang đo
4.3.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo, kiểm định Cronbach’s Alpha
Sau khi có dữ liệu đầu tiên tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s Anpha để loại những biến không phù hợp.
Theo Nunnally (1978), Peterson (1994), thanh đo được đánh giá chấp nhận và tốt đòi hỏi đồng thời 2 điều kiện.
Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể > 0,6
Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) > 0,3 Với 2 điều kiện trên thang đo được đánh giá chấp nhận là tốt.
Hệ số Cronbach’s Alpha < 0,6, lựa chọn loại biến quan sát để đạt tiêu chuẩn.
Bảng 4.2 Kiểm định chất lƣợng của biến phụ thuộc HÀI LÕNG (HL)
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.841 3
Item-Total Statistics
Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Item Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted
HL1 8.05 6.690 .674 .675
HL2 8.03 6.979 .724 .669
HL3 8.03 6.906 .653 .718
(Nguồn: phụ lục 2.2 kết quả kết quả xử lý dữ liệu)
Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0,841 > 0,6
Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến quan sát HL1,HL2, HL3 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt.
Như vậy khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo Chất lượng dịch vụ thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo là: HL1,HL2, HL3 do đó phù hợp để thực hiện bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.3 Kết quả kiểm định chất lƣợng của biến độc lập TC (TIN CẬY) Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.671 6
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha Deleted Item Deleted Total Correlation if Item Deleted
TC1 20.26 6.817 .270 .697 TC2 20.26 7.409 .575 .540 TC3 20.24 7.213 .254 .741 TC4 20.16 7.185 .522 .520 TC5 20.22 7.420 .674 .540 TC6 20.30 7.074 .638 .513
(Nguồn: phụ lục 2.3 kết quả kết quả xử lý dữ liệu)
Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0,671> 0,6
Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến quan sát TC1,TC3 là 0,270, 0,254 < 0,3
Nên Loại biến TC1, TC3 và thực hiện lại kiểm định Cronbach’s Alpha thì hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể sẽ là 0,763 kết quả như sau:
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
Item-Total Statistics
Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha if Item Deleted Item Deleted Total Correlation Item Deleted
TC2 12.19 3.306 .650 .607
TC4 12.09 3.098 .719 .638
TC5 12.15 3.343 .639 .617
TC6 12.22 3.257 .750 .706
(Nguồn: phụ lục 2.3 kết quả kết quả xử lý dữ liệu)
Hệ số Cronbanh’s Alpha của tổng thể là 0,763 > 0,6 hệ số này có ý nghĩa. Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến quan sát TC2, TC4, TC5, TC6 đều > 0.3 (lớn hơn tiêu chuẩn cho phép) nên thang đo đạt tiêu chuẩn, đảm bảo chất lượng tốt.
Như vậy khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo Đáp ứng có 4 biến quan sát thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo là: TC2, TC4, TC5, TC6 do đó phù hợp để thực hiện bước phân tích tiếp theo.
Bảng 4.4 Kiểm định chất lƣợng của biến độc lập DU (ĐÁP ỨNG) Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.650 5
Item-Total Statistics
Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha if Item Deleted Item Deleted Total Correlation Item Deleted
DU1 16.05 3.842 .619 .660
DU2 16.14 3.929 .288 .686
DU3 15.95 4.141 .638 .628
DU4 15.96 4.162 .651 .617
DU5 16.07 3.995 .560 .511
Hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể là 0,650 > 0,6
Hệ số tương quan qua biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến quan sát DU2 là 0,288< 0,3. Nên loại trước biến DU2 và thực hiện lại kiểm định