Là một trong những ngân hàng lớn tại Việt Nam, cũng là một chi nhánh lớn BIDV nói chung và BIDV Cầu Giấy nói riêng cũng đang chú trọng đẩy mạnh ngân hàng bán lẻ, trong đó dịch vụ NHĐT là một lĩnh vực được coi trọng và đầu tư. Từ những chiến lược, phương án của các nước trên thế giới, các NHTM nước ngoài và NHTM trong nước, ta thấy dịch vụ NHĐT mang lại nhiều tiện ích nhưng cũng chứa đựng nhiều rủi ro công nghệ, do đó để nâng cao chất lượng dịch vụ NHĐT BIDV Cầu Giấy cần phải có những kế hoạch marketing, sáng kiến về chiến lược đa dạng hóa dịch vụ, chính sách phí hợp lý và xây dựng hệ thống bảo mật cao, cụ thể:
- Xây dựng kế hoạch marketing để thu hút khách hàng, tăng số lượng giao dịch trực tuyến, đồng thời có chiến lược liên kết với các đối tác khách hàng lớn với mục tiêu giảm phí chia sẻ thấp nhất, như vậy 1 đồng doanh thu từ khách hàng thì ngân
hàng sẽ giữ lại được phần nhiều hơn. Ngoài ra liên hệ hợp tác với các kho bạc, đơn vị chuyên thu ngân sách để đẩy mạnh dịch vụ nộp thuế điện tử, đồng thời tích hợp tính năng nộp ngân sách trên dịch vụ NHĐT để đẩy mạnh doanh số giao dịch.
- Xây dựng đội ngũ tư vấn, hỗ trợ dịch vụ NHĐT chuyên nghiệp nhằm tiếp cận khách hàng để bán sản phẩm, đồng thời hỗ trợ khách hàng tạo lòng tin và giữ được mối quan hệ lâu dài.
- Có các sáng kiến về đa dạng hóa dịch vụ, tăng tiện ích đáp ứng nhu cầu của khách hàng, đơn giản thủ tục và cách thức truy cập. Xây dựng dịch vụ với cách sử dụng đơn giản để giúp khách hàng dễ dàng sử dụng, tăng thêm tính năng dịch vụ để đáp ứng nhu cầu thanh toán đa dạng, từ đó tăng được tần suất giao dịch của khách hàng, thu thêm nhiều phí thanh toán hơn mà giảm chi phí liên quan thanh toán tiền mặt. Điển hình như dịch vụ chuyển tiền qua NHĐT cho người nhận qua mạng xã hội, nhận bằng chứng minh thư, nhận tại cây ATM không cần thẻ.
- Hoàn thiện, nâng cấp hệ thống bảo mật dịch vụ tốt hơn, hiện nay BIDV đang áp dụng bảo mật 2 yếu tố là mật khẩu và token hoặc SMS token, tuy nhiên rủi ro vẫn có thể xảy ra khi khách hàng để lộ mật khẩu và mất điện thoại. Do đó BIDV nói chung và chi nhánh Cầu Giấy nói riêng cần có đề xuất thiết lập thêm những cách bảo mật nhằm chặn việc xâm nhập từ người khác qua xác nhận vân tay, câu hỏi bảo mật....
Kết luận chương 1
Chương 1 học viên đi sâu vào tìm hiểu thế nào là dịch vụ NHĐT và chất lượng dịch vụ NHĐT, đưa ra tình hình nghiên cứu dịch vụ NHĐT thông qua các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước, đưa ra các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ NHĐT, ngoài ra học viên cũng phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ NHĐT. Bên cạnh đó luận văn cũng nêu một số kinh nghiệm của các ngân hàng trong nước trong qua trình nâng cao chất lượng dịch vụ NHĐT và từ đó rút ra bài học kinh nghiệm cho BIDV Cầu Giấy. Toàn bộ chương 1 là cơ sở lí luận để luận văn vận dụng phân tích thực trạng chất lượng dịch vụ NHĐT tại BIDV Cầu Giấy trong chương 3.
CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ NGÂN HÀNG ĐIỆN TỬ CỦA BIDV CHI NHÁNH CẦU GIẤY 2.1. Mô hình và dữ liệu nghiên cứu
2.1.1. Mô hình nghiên cứu
Đề tài lựa chọn mô hình SERVPERF để ứng dụng cho nghiên cứu chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử tại ngân hàng BIDV chi nhánh Cầu Giấy.
Năm 1992, Cronin & Taylor đã đưa ra mô hình SERVPERF, được phát triển dựa trên nền tảng của mô hình SERVQUAL. Về cơ bản, mô hình SERVPERF cũng bao gồm các thành phần của biến quan sát giống như mô hình SERVQUAL, có nghĩa là nó cũng bao gồm 22 biến quan sát thuộc 5 thang đo. Tuy nhiên, SERVPERF chỉ đo lường phần giá trị cảm nhận, và bỏ qua phần giá trị kỳ vọng của khách hàng. Cronin & Taylor (1992) cho rằng chất lượng dịch vụ được phản ánh tốt nhất bởi chất lượng cảm nhận mà không cần có chất lượng kỳ vọng, do vậy chất lượng dịch vụ được xác định bằng cách chỉ đo lường kết quả chất lượng cảm nhận của khách hàng về dịch vụ thay vì đo cả chất lượng cảm nhận lẫn chất lượng kỳ vọng như mô hình SERVQUAL.
Sau khi lựa chọn mô hình, tác giả tiến hành tham khảo ý kiến của các chuyên gia ngân hàng về mảng phát triển sản phẩm và bộ phận đầu mối về dịch vụ ngân hàng điện tử về các thang đo dự kiến, tiếp đó sẽ xây dựng bảng hỏi phù hợp thang đo nhằm thu thập thông tin phù hợp với mô hình nghiên cứu, cuối cùng tiến hành khảo sát khách hàng.
Sau khi thực hiện các bước tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu cùng thang đo hiệu chỉnh như sau:
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu sau khi hiệu chỉnh
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Bộ thang đo cuối cùng gồm 22 biến thuộc 5 thang đo đại diện cho các biến độc lập và 1 thang đo cho biến phụ thuộc là Chất lượng dịch vụ với 3 quan sát. Thay vì sự cảm thông học viên lựa chọn chính sách giá để tiến hành đo lường sự hài lòng, bởi trên thực tế việc đưa ra chính sách giá ưu đãi là thể hiện sự chia sẻ với khách hàng và nó cũng phù hợp với đối tượng đo lường trong luận văn.
Bảng 2.1: Bộ thang đo hiệu chỉnh nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng chất lượng dịch vụ NHĐT
STT Thang đo Ký hiệu Các biển quan sát
1
Sự thuận tiện
STT1 NH có máy tính và khu vực riêng hỗ trợ khách hàng truy cập và giao dịch trực tuyến
2 STT2 NH có đường dây nóng 24/24 hỗ trợ KH
3 STT3
Phần mềm dịch vụ NHĐT dễ sử dụng, ứng dụng có giao diện dễ nhìn, rõ ràng. Nhiều phần mềm và hình thức dịch vụ đa dạng để thuận tiện khi sử dụng
4 STT4 NH lớn có mạng lưới rộng khắp, địa điểm giao dịch thuận tiện Chất lượng dịch vụ NHĐT Sự thuận tiện Sự hữu hình Sự tin cậy chính sách ưu đãi giá khả năng đáp ứng
5
Sự hữu hình
SHH1 Ngân hàng có thương hiệu, uy tín và là ngân hàng lớn mạnh.
6 SHH2
Trang thiết bị hiện đại đáp ứng nhu cầu làm việc nhân viên và nhu cầu sử dụng khách hàng( ATM, máy tính, camera, internet…)
7 SHH3
Nhân viên ngân hàng có chuyên môn, kiên thức, tư vấn nhiệt tình, giải đáp hỗ trợ khách hàng nhanh chóng.
8 SHH4
NH có website cập nhật đầy đủ thông tin về các sản phẩm, dễ dàng truy cập và tra cứu, đăng ký dịch vụ trực tuyến.
9 SHH5
NH có khu vực vip sang trọng, có logo và poster quảng cáo thu hút khách hàng. Khu vực giao dịch sạch đẹp, rộng rãi.
10 SHH6 Nhân viên ngân hàng ăn mặc lịch sự, phong cách giao dịch chuyên nghiệp, ngoại hình ưa nhìn. 11
Sự tin cậy
STC1
Thông tin về dịch vụ được ngân hàng công khai về quy định, mức phí điều khoản đăng ký dịch vụ.
12 STC2 Phần mềm có bảo mật 2 lớp, có tính năng hỗ trợ tra soát khi khách hàng chuyển sai thông tin.
13 STC3
NH thực hiện tốt việc bảo mật thông tin khách hàng và bảo mật user, password cùng các thông tin giao dịch thông qua dv ngân hàng điện tử
14 STC4
Khách hàng được bảo mật về tài sản, không gặp rủi ro khi thực hiện giao dịch và được hỗ trợ nhanh chóng khi gặp lỗi.
15
Chính sách ưu đãi giá
YTG1 Phí đăng ký dịch vụ hợp, phí cung cấp thiết bị bảo mật token phù hợp
16 YTG2
Các mức phí khác phát sinh trong quá trình sử dụng dịch vụ chuyển tiền và thanh toán trực tuyến là hợp lý
17 YTG3
Khách hàng hưởng ưu đãi khi gửi tiết kiệm trực tuyến và thanh toán hóa đơn điện,nước,điện thoại… trực tuyến
18 YTG 4
KH được miễn phí các dịch vụ phát sinh liên quan cấp lại mật khẩu, tra soát thông tin giao dịch, thay đổi số điện thoại,thông tin sử dụng dịch vụ
19
Khả năng đáp ứng nhu cầu
KNDU1 NH cấp hạn mức chuyển tiên cao cho khách hàng
20 KNDU2
Khách hàng chuyển tiền cho nhiều ngân hàng, dễ dàng đối soát thông tin người nhận qua dịch vụ 24/7
21 KNDU3 Thủ tục đăng ký, cấp lại mật khẩu đơn giản, nhanh chóng và sử dụng ngay sau khi đăng ký,
22 KNDU
4
Nh liên kết trực tuyên với hầu hết các NHTM, khách hàng dễ dàng chuyển tiền đến nhiều ngân hàng khác nhau.
23
Chất lượng dịch vụ NHĐT
CL1 KH hài lòng với dịch vụ NHĐT tại BIDV Cầu Giấy
24 CL2 KH tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT tại BIDV Cầu Giấy
25 CL3 KH sẽ giới thiệu người quen sử dụng dịch vụ NHĐT.
(Nguồn: tác giả tổng hợp)
Các giả thiết nghiên cứu:
- H1: Sự hữu hình được đánh giá càng cao chứng tỏ chất lượng dịch vụNHĐT tốt
- H2: Sự tin cậy được đánh giá càng cao thì chất lượng dịch vụ NHĐT càng cao
- H3: Sự thuận tiện được đánh giá càng cao thì chất lượng dịch vụ NHĐT
càng cao
- H4: Chính sách ưu đãi về giá được đánh giá càng tốt thì thì chất lượng dịch vụ NHĐT càng tốt
- H5: Khả năng đáp ứng được đánh giá càng cao thì chất lượng dịch vụ NHĐT càng cao
2.1.2. Dữ liệu nghiên cứu
2.1.2.1. Dữ liệu thứ cấp
Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các nguồn chính sau:
- Báo cáo kinh doanh của BIDV Cầu Giấy từ năm 2018 - 2020. - Các báo cáo về tình hình thực hiện quản lý rủi ro của BIDV. - Các báo cáo về dấu hiệu rủi ro hoạt động của BIDV.
- Các báo cáo của Chính Phủ, bộ ngành, số liệu của các cơ quan thống kê về tình hình kinh tế xã hội, dữ liệu của các ngân hàng về báo cáo kết quả tình hình hoạt động kinh doanh, nghiên cứu thị trường...
- Các bài viết đăng trên báo hoặc các tạp chí khoa học chuyên ngành và tạp chí mang tính hàn lâm có liên quan; các công trình nghiên cứu của các tác giả đi trước.
- Tài liệu giáo trình hoặc các xuất bản khoa học liên quan đến vấn đề nghiên cứu.
2.1.2.2. Dữ liệu sơ cấp
• Phương pháp thu thập
Trước khi khảo sát tác giả lập bảng câu hỏi với 3 phần chính:
- Phần 1: Thông tin chung. Trong phần này sẽ có 5 câu hỏi về thông tin cá nhân: họ tên, giới tính, tuổi, thu nhập, nghề nghiệp.
- Phần 2: Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên biến quan sát trong thang đo. Với 20 câu hỏi và sử dụng thang điểm Likert 5 mức độ từ 1 đến 5 (tương đương từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý), cùng 2 câu hỏi đo lường sự hài lòng và khả năng tiếp tục sử dụng dịch vụ.
- Phần 3: Đây là phần câu hỏi mở để khách hàng đề xuất ý kiến của họ về dịch vụ ngân hàng điện tử.
Theo Hair & ctg (1998) [28] kích thước mẫu tối thiểu là gấp 5 lần tổng số biến quan sát, n=5*m, với m là số lượng câu hỏi khảo sát. Như vậy với mô hình mà học viên xây dựng tối thiểu phải có mẫu nghiên cứu là 125 đối tượng. Do đó, học viên quyết định phát 200 phiếu hỏi cho 200 khách hàng để đảm bảo số phiếu hợp lệ thu về phù hợp kích thước mẫu.
Học viên tiến hành phát phiếu khảo sát cho 200 khách hàng bao gồm cả khách hàng bên ngoài và khách hàng bên trong (nhân viên ngân hàng). Trước khi phát phiếu sẽ hỏi khách hàng xem đã sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử chưa, đã từng sử dụng tính năng thanh toán hay chuyển tiền online chưa để đảm bảo lấy được thông tin chính xác từ những người đã sử dụng dịch vụ. Với ưu thế là nhân viên ngân hàng trực tiếp tư vấn và đăng ký dịch vụ cho khách hàng, do đó tác giả sẽ lấy ý kiến từ những khách hàng trực tiếp đến giao dịch tại quầy và thu nhận ý kiến phản hồi trong quá trình hỗ trợ, tư vấn, đồng thời học viên gửi phiếu đến cho các cán bộ trong chi nhánh và cán bộ phụ trách dịch vụ NHĐT hội sở BIDV để lấy ý kiến.
•Phương pháp xử lý dữ liệu
Học viên sử dụng phần mềm SPSS20 để hỗ trợ xử lý dữ liệu sơ cấp, cụ thể các bước sau:
✓ Phân tích thang đo
Trong phân tích thang đo, cần tính toán hệ số Cronbach alpha của từng biến và đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số này, hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát . Về bản chất, hệ số Cronbach alpha là một phép kiểm định thống kê mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong từng thang đo tương quan với nhau. Phương pháp này cho phép loại bỏ các biến không phù hợp trong mô hình và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu. Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại. Theo Hoàng Trọng, Chu Nguyễn Mộng Ngọc [2] có đưa ra mức hệ số Cronbach’s Alpha
▪ Từ 0.8 đến gần bằng 1: thang đo lường rất tốt.
▪ Từ 0.7 đến gần bằng 0.8: thang đo lường sử dụng tốt. ▪ Từ 0.6 trở lên: thang đo lường đủ điều kiện.
Với đề tài nghiên cứu này, học viên áp dụng hệ số Cronbach alpha khoảng từ 0,7 trở lên là mức độ đánh giá thang đo có độ tin cậy tốt.
Mục đích phân tích tương quan là nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, vì điều kiện để hồi quy là các biến có mối quan hệ tương quan. Hệ số tương quan Pearson nhận giá trị từ -1 đến +1, r> 0 chứng tỏ 2 biến có quan hệ thuận chiều và ngược lại, giá trị tuyệt đối r càng lớn chứng tỏ tương quan càng chặt
- | r| < 0,2: không tương quan
- | r| từ 0,2 đến 0,4 : tương quan yếu - | r| từ 0,4 đến 0,6: tương quan trung bình - | r| từ 0,6 đến 0,8: tương quan mạnh - | r| từ 0,8 đền 1: tương quan rất mạnh
2.2. Phương pháp phân tích
2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá EFA
Việc phân tích nhân tố được cho là phù hợp khi các biến quan sát phải có mối liện hệ với nhau. Để kiểm tra mối liên hệ này đề tài sử dụng trị số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) và kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity). Theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) thì trị số KMO phải có giá trị trong khoảng từ 0.5 đến 1 và giá trị Sig. trong kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0,05 (với độ tin cậy 95%) thì phân tích này mới thích hợp.
Cuối cùng, các nhân tố mới được tìm ra ứng với các biến thuộc về nó sẽ được đặt tên lại cho thích hợp. Các nhân tố này sẽ được coi như là những biến mới thay cho tập hợp biến gốc để đưa vào phân tích hồi quy bội và ANOVA.
2.2.2. Phân tích hồi quy và ANOVA
•Phân tích hồi quy
Tác giả sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính bội để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng. Sau khi rút trích được các nhân tố từ phân tích nhân tố khám phá EFA, sử dụng lệnh Mean để tạo dữ liệu cho các biến mới
(phương pháp lấy trung bình của các biến quan sát thuộc nhân tố mới), đây chính là các biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy.
Phương trình hồi quy có dạng:
Y = β0 + β1*X1 + β2*X2 + β3*X3 + … + βi*Xi
Trong đó:
- β0 là hệ số chặn
- Xi là các biến độc lập sau khi đã đặt biến đại diện cho các biến cùng thuộc một nhóm nhân tố sau khi chạy EFA.
- βi là hệ số hồi quy đo lường sự thay đổi của Y khi X thay đổi và các yếu tố