Sơ đồ 4: Quy trình nghiên cứu
Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp định lượng:
Nghiên cứu định tính với phương pháp phỏng vấn sâu với một số khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử tại các tổ chức tín dụng trên địa bàn thành phố Hà Nội, nhằm điều chỉnh hoặc bổ sung các nhân tố/ các biên quan sát đo lường của Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử đối với khách hàng cá nhân.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn trực tiếp các khách hàng đang sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử thông qua bảng câu hỏi. Kết quả của quá trình phỏng vấn trực tiếp được xử lý bằng phần mềm SPSS nhằm: đánh giá độ tin cậy của thang đo, đánh giá giá trị hội tụ và phân biệt của thang đo, kiểm định mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết nghiên cứu.
Trước hết, từ việc tóm tắt cơ sở lý thuyết, tìm hiểu các nghiên cứu đã công bố về chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng, tác giả đề xuất mô hình lý thuyết và thang đo sơ bộ. Tuy nhiên, đặc thù của lĩnh vực chất lượng dịch vụ ngân hàng có thể có những điểm khác biệt so với các lĩnh vực dịch vụ khác. Ngoài ra, các mô hình chất lượng dịch vụ đã được kiểm định ở nước ngoài khi áp dụng tại thị trường Việt Nam có thể có những điểm khác biệt. Để khám phá những điểm mới, những khác biệt so với mô hình chất lượng dịch vụ đã được kiểm định ở nước ngoài ta cần thực hiện nghiên cứu định tính để có thể tìm ra những nhân tố mới, những biến quan sát mới bổ sung vào thang đo chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng cá nhân khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử.
Trong trường hợp, sau khi nghiên cứu định tính, phát hiện những nhân tố khác quyết định chất lượng dịch vụ so với mô hình nghiên cứu đã được đề xuất ở chương 2, ta điều chỉnh mô hình nghiên cứu. Sau khi đã điều chỉnh mô hình nghiên cứu và thang đo, ta thực hiện nghiên cứu định lượng nhằm kiểm định mô hình chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng cá nhân khi sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử. Để làm được điều đó, trước tiên ta đánh giá độ tin cậy của thang đo, tiếp đến là đánh giá giá trị của thang đo bao gồm giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Công việc cuối cùng là kiểm định độ phù hợp của mô hình cùng với các giả thuyết đã đề ra thông qua phân tích hồi quy bội.
3.3.2. Mẫu nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là một số khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ NHĐT của các NHTM trên địa bàn thành phố Hà Nội với sự đa dạng về độ tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn… Vì sự giới hạn của thời gian nghiên cứu, mẫu nghiên cứu được đưa
ra là 250 mẫu (trong tổng số 300 khách hàng được khảo sát và thu về 250 phiếu khảo sát hợp lệ).
Kích thước mẫu khảo sát
Trong phân tích hồi quy bội kích thước mẫu phụ thuộc nhiều yếu tố, một công thức kinh nghiệm thường dùng để tính kích thước mẫu cho MLR như sau: n ≥50 + 8p (Nguyễn Đình Thọ, (2011)). Trong đó: n là kích thước mẫu tối thiểu; p là số lượng biến độc lập trong mô hình. Trong trường hợp nghiên cứu này, số biến độc lập là 6, do đó cỡ mẫu tối thiểu là 98.
Bên cạnh đó, phân tích nhân tố khám phá (EFA), kích thước mẫu bằng ít nhất 5 lần số biến quan sát (Hatcher, (1994)). Điều đó có nghĩa là một biến quan sát cần tối thiểu 5 quan sát. Trong nghiên cứu này, số lượng biến quan sát là 21 biến, như vậy cỡ mẫu tối thiểu là 105. Như vậy, cỡ mẫu tối thiểu 105 thỏa yêu cầu của cả EFA và MLR về kích thước mẫu. Để đạt được cỡ mẫu nêu trên, 300 bảng khảo sát được phát ra điều tra và phương pháp chọn mẫu phỏng vấn là thuận tiện. Sau khi loại bỏ hết các phiếu khảo sát sai sót, nhầm lẫn, tác giả thu được 250 phiếu hợp lệ và đưa vào mô hình khảo sát.
3.3.3. Xây dựng thang đo
Bảng hỏi cho nghiên cứu này được xây dựng dựa trên các câu hỏi từ hai mô hình gốc etailQ và E-S-Qual. Người trả lời đánh giá từng câu hỏi dựa trên thang Likert từ 1 đến 5, trong đó 1 = Hoàn toàn đồng ý, 2 = Đồng ý, 3 = Phân vân, 4 = Không đồng ý, 5 = Hoàn toàn không đồng ý.
Căn cứ vào nghiên cứu tổng quan về chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng, tham khảo các kết quả nghiên cứu của các tác giả trong và ngoài nước, đề xuất các biến quan sát để đưa vào mô hình:
Bảng 3: Một số biến quan sát đưa vào mô hình Nhân tố (Biến
độc lập)
Ký
S1A Thực hiện giao dịch qua ngân hàng điện tử rất dễ dàng tại bất kỳ địa điểm nào
Likert 1-5 Liao & Wing-Keung Wong (2008) S1B Giao diện ứng dụng thân thiện, dễ sử dụng Likert 1-5 Ahmad, Ala’ddin Mohd; Al-Zu’bi, Hasan Ali. (2011) Tính thuận tiện (S1) S1C Nhìn chung, các giao dịch ngân hàng điện tử được thực hiện thành công và không mất thời gian
Likert 1-5 Wai ching Poon (2008)
S1D
Thông qua ngân hàng điện tử, có thể thực hiện giao dịch bất cứ lúc nào
Likert 1-5 Liao & Wing-Keung Wong (2008) Sự tin tưởng S2A Ngân hàng điện tử có độ bảo mật cao và an toàn cho người sử dụng
Likert 1-5 Nguyễn Hồng Quân (2019) (S2) S2B Các dịch vụ đặt trước được thực hiện tự động, đúng giờ và chính xác
S2C Ngân hàng điện tử có cảnh báo khi nghi ngờ giao dịch sai sót/ nhầm lẫn do lỗi người dùng hoặc bị tin tặc tấn công
Likert 1-5 Nguyễn Hồng Quân (2019) S2D Tôi luôn nhận được SMS/ OTP xác thực khi giao dịch (tính bảo mật cao) Likert 1-5 Luarn và Lin, (2005) Nguyễn Thế Phương (2014) Đăng ký sử dụng ngân hàng điện tử
S3A đơn giản, không
mất thời gian (tại Likert 1-5
Nguyễn Hồng Quân (2019) quầy cũng như trực tuyến) Nền tảng có tốc Hạ tầng kỹ thuật (S3) S3B độ xử lý, truyền
tải thông tin nhanh gọn
Likert 1-5 Nguyễn Thị Hoa (2019) Thông tin sản S3C phẩm, dịch vụ được sắp xếp Likert 1-5 Nguyễn Thị Hoa (2019) khoa học, hợp lý S3D Các dịch vụ của ngân hàng điện tử
Likert 1-5 Nghiên cứu mới của tác giả
được ứng dụng rộng khắp, nhiều kênh chấp nhận Sự quan tâm (S4) S4A Nhân viên bộ phận ngân hàng điện tử xử lý khiếu nại, tra soát nhiệt tình, chu đáo
Likert 1-5 Han & Baek (2004)
S4B
Nhân viên bộ phận ngân hàng điện tử tư vấn dịch vụ phù hợp với nhu cầu và khả năng sử dụng của tôi
Likert 1-5
Nguyễn Thị Hoa (2019)
Han & Baek (2004)
S4C Nhân viên bộ phận ngân hàng điện tử thường xuyên liên hệ chăm sóc khách hàng Likert 1-5 Đoàn Thị Minh (2013) Nguyễn Thị Hoa (2019) Chi phí tương đồng (S5) S5A Chi phí hàng tháng và phí giao dịch dịch vụ ngân hàng điện tử phù hợp với dịch vụ cung cấp
Likert 1-5 Wai-Ching Poon
(2008)
nhà mạng (4G, (2008) SMS) khi sử dụng dịch vụ là không đáng kể Chi phí dịch vụ S5C ngân hàng điện tử
của các ngân hàng Likert 1-5
Luarn và Lin, (2005)
khá tương đồng Dịch vụ ngân hàng điện tử đáp
S6A ứng được hầu hết Likert 1-5 TS. Trần Đức Thắng
nhu cầu sử dụng (2015) của tôi Nền tảng ứng dụng cung cấp và TS. Trần Đức Thắng Sự phù hợp (S6) S6B gợi ý những sản phẩm mà tôi có nhu cầu/ khả năng
Likert 1-5
(2015)
Đoàn Thị Minh (2013)
tài chính của tôi
Dịch vụ ngân hàng điện tử được
S6C cải tiến thường
xuyên, bắt kịp với Likert 1-5
TS. Trần Đức Thắng (2015) nhu cầu sử dụng của tôi Sự thỏa mãn của khách hàng HL1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử Likert 1-5 Yang và cộng sự (2004)
HL2
Nhìn chung tôi hài lòng với dịch vụ ngân hàng điện tử
Likert 1-5 Homburg & Giering (2001)
HL3
Dịch vụ ngân hàng điện tử thỏa mãn được nhu cầu của tôi
Likert 1-5 Yang và cộng sự (2004)
HL4
Tôi sẽ giới thiệu những người khác sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử
Likert 1-5 Yang và cộng sự (2004)
3.3.4. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
Kết quả của các bảng khảo sát được tập hợp lại, loại bỏ những bảng khảo sát mà khách hàng không trả lời đầy đủ và nhập vào máy tính thông qua phần mềm Excel. Dữ liệu tiếp tục được kiểm tra các lỗi thông thường như nhập liệu sai, nhập thiếu nhằm làm sạch dữ liệu. Cuối cùng, dữ liệu được mã hóa biến và chuyển vào phần mềm SPSS để thực hiện phân tích. Nội dung phân tích cụ thể như sau:
Hệ số α của Cronbach là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các biến quan sát trong thang đo tương quan với nhau, đảm bảo các biến quan sát đo lường cùng một khái niệm. Các thang đo được đánh giá độ tin cậy qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha. Qua đó các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (<0.3) bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu (>0.6).
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp phân tích thống kê dùng để rút gọn một tập gồm nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến độc lập (gọi là các nhân tố) ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 1998). Qua phân
tích nhân tố khám phá ta loại bỏ các biến quan sát bằng cách kiểm tra các hệ số tải nhân tố đảm bảo ≥ 0.5 và tổng các phương sai trích được đảm bảo lớn hơn 50%.
Sau cùng, kiểm tra độ phù hợp tổng hợp của mô hình, xây dựng mô hình hồi quy bội, kiểm định các giả thuyết bằng phân tích hồi quy với phương pháp Enter. Mô hình nghiên cứu với các giả thuyết được kiểm định bằng phương pháp hồi quy tuyến tính bội với mức ý nghĩa α = 0.05.
Kiểm định khác biệt của sự hài lòng với chất lượng dịch vụ theo các biến nhân khẩu học của khách hàng, các đặc điểm của khách hàng bằng phân tích ANOVA và T-Test với mức ý nghĩa α = 0.05.
KẾT LUẬN CHƯƠNG 3
Dựa trên các nghiên cứu trong và ngoài nước cũng như tình hình thực tế về sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại ở địa bàn Hà Nội, tham khảo các mô hình của các nghiên cứu đã có, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm các nhân tố: thuận tiện, hạ tầng kỹ thuật, chi phí tương đồng, phù hợp, chu đáo, tin tưởng và đưa ra các giả thuyết nghiên cứu.
Quá trình nghiên cứu thực hiện qua các bước: nghiên cứu lý thuyết, nghiên cứu sơ bộ định tính, phỏng vấn thử, thực hiện phỏng vấn chính thức, thực hiện phân tích dữ liệu, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy bội và viết báo cáo nghiên cứu.
Thang đo được sử dụng là Likert 5 điểm, bảng hỏi được phát ra và thu về 250 bảng hỏi hợp lệ, đủ điều kiện đưa vào mô hình.
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 4.1. Đặc điểm mẫu nghiên cứu
Cuộc điều tra đã phát ra 300 bảng khảo sát tại 30 chi nhánh và phòng giao dịch tại các ngân hàng thương mại ở Tp. Hà Nội, kết quả thu hồi được 260 bảng khảo sát. Sau khi loại đi những bảng không đạt yêu cầu, tiến hành lọc và làm sạch dữ liệu, số liệu mẫu khảo sát có giá trị được sử dụng trong đề tài là 250 mẫu (n= 250). Các đặc điểm của 250 khách hàng sẽ được mô tả dựa trên các thông tin trong bảng phỏng vấn. Kết quả, phân tích mẫu cho thấy:
Giới tính: Nam ký hiệu 1 với 118 người, nữ ký hiệu 2 với 132 người.
Tình trạng hôn nhân: Đã kết hôn ký hiệu 1 với 122 người, Độc thân ký hiệu là 2 với 128 người.
Tuổi: Phân thành 5 nhóm: < 18 tuổi ký hiệu là 1 với 35 người, 18-30 tuổi ký hiệu là 2 với 95 người, 31-40 tuổi ký hiệu là 3 với 53 người, 41-50 tuổi ký hiệu là 4 với 41 người, trên 50 tuổi ký hiệu là 5 với 26 người.
Nghề nghiệp: Phân thành 5 nhóm: Học sinh, sinh viên ký hiệu là 1 với 57 người, Công nhân ký hiệu là 2 với 30 người, Nhân viên văn phòng ký hiệu là 3 với 105 người, Kinh doanh tự do ký hiệu là 4 với 48 người, Nghề khác ký hiệu là 5 với 10 người.
Thu nhập: Phân thành 5 nhóm: Dưới 5 triệu ký hiệu là 1 với 45 người, 5-10 triệu ký hiệu là 2 với 23 người, 10-15 triệu ký hiệu là 3 với 38 người, 15-20 triệu ký hiệu là 4 với 77 người, trên 20 triệu ký hiệu là 5 với 67 người.
Trình độ học vấn: chia thành 3 nhóm: Phổ thông: 1 với 61 người; Trung cấp/ cao đằng/ đại học: 2 với 129 người và Sau đại học: 3 với 60 người.
Thời gian sử dụng dịch vụ NHĐT: chia thành 3 nhóm – Từ 1 đến 2 năm trở xuống: 1 với 69 người, Từ 2 đến 5 năm: 2 với 91 người và các khách hàng có thời gian giao dịch trên 5 năm: 3 với 90 người.
Số lượng ngân hàng sử dụng dịch vụ NHĐT: Từ 1 đến 2 ngân hàng ký hiệu là 1 với 143 người, trên 2 ngân hàng ký hiệu là 2 với 107 người.
Tần suất giao dịch: chia thành 4 nhóm: Hàng ngày: 1 với 67 người; Hàng tuần: 2 với 99 người; hàng tháng: 3 với 77 người và Hàng năm: 4 với 7 người.
4.2. Kiểm tra độ tin cậy của thang đo
Việc đánh giá độ tin cậy của từng thang đo bằng cách kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha của từng thang đo và hệ số tương quan biến tổng. Bằng cách sử dụng phương pháp này, ta có thể loại bỏ những biến quan sát không phù hợp và hạn chế các biến rác trong mô hình nghiên cứu. Theo đó, yêu cầu đặt ra đối với hệ số Cronbach’s Alpha là phải lớn hơn 0.6 nhưng tốt nhất là lớn hơn 0.7 (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Yêu cầu đối với hệ số tương quan biến tổng (Corected Item – Total Correlation) phải lớn hơn 0.3 (Nunnally, J. C., & Bernstein, I. H. (1994)).
Hệ số Cronchbach’s Alpha được tính như sau (Cronbach, 1951):
Trong đó: N là số biến quan sát, Cov: tương quan giữa các biến, �2: phương sai của các biến.
̅
�̅�̅
̅
�̅ là giá trị Cov bình quân, ký hiệu ∑ phản ánh việc tính tổng.
Sau đây là kết quả của đánh giá độ tin cậy thang đo:
4.2.1. Đánh giá độ tin cậy của tính thuận tiện
Thang đo tính thuận tiện gồm 4 biến quan sát, với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.831 > 0.6, bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 4: Cronbach's Alpha của thang đo tính thuận tiện
Reliability Statistics
Cronbach's Alpha N of Items
.831 4
Item-Total Statistics
Scale Mean if Item Deleted Scale Variance if Item Deleted
Corrected Item- Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted S1A 6.26 3.436 .729 .764 S1B 6.20 2.988 .705 .765 S1C 5.88 3.356 .671 .782 S1D 5.79 3.226 .566 .835
4.2.2. Đánh giá độ tin cậy của sự tin tưởng
Thang đo sự tin tưởng gồm 4 biến quan sát, với giá trị Cronbach’s Alpha bằng 0.873> 0.6, bên cạnh đó cả 4 biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3. Vậy thang đo này đã đạt yêu cầu về độ tin cậy.
Bảng 5: Cronbach's Alpha của thang đo sự tin tưởng