Bảng 2.9 thể hiện kết quả doanh thu dịch vụ NHĐT và tổng thu nhập từ hoạt động dịch vụ mang lại cho Agribank trên tỉnh Đồng Nai tăng trưởng đều và ổn định qua các năm 2017 – 2019. Năm 2018, thu từ dịch vụ NHĐT đạt 17,496 triệu đồng tăng 5,148 triệu đồng so với năm 2017 tương đương mức tăng trưởng 41.69% đến năm 2019 đạt 25,750 triệu đồng tăng 47.18% so với năm 2018. Tỷ trọng doanh thu từ dịch vụ NHĐT trong tổng nguồn thu dịch vụ lần lượt qua các năm là 21.31%, 24.52%, 28.54% cho thấy các sản phẩm dịch vụ NHĐT mang lại thu nhập ổn định cho Agribank trên tỉnh Đồng Nai. Việc tăng thu dịch vụ NHĐT góp phần tăng thêm thu nhập cho nguồn thu ngoài tín dụng.
2.2.4. Lợi nhuận từ dịch vụ ngân hàng điện tử
Bảng 2.11: Lợi nhuận từ dịch vụ NHĐT năm 2017 – 2019
Chỉ tiêu Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019
Tỷ lệ tăng trưởng (2018 so với 2016) Tỷ lệ tăng trưởng (2019 so với 2018) Doanh thu (triệu đồng) 12,348 17,496 25,750 Chi phí (Triệu đồng) 7,930 11,162 17,402 Lợi nhuận (Triệu đồng) 4,418 6,334 8,348 43.35% 31.81% Lợi nhuận/ Doanh Thu (%) 35.78% 36.20% 32.42%
(Nguồn: Phòng Dịch vụ & Marketing)
Bảng 2.10 cho thấy lợi nhuận từ dịch vụ NHĐT mang lại qua các năm 2017 – 2019. Trung bình cứ 100 đồng thu nhập thu được từ hoạt động dịch vụ NHĐT từ mang lại từ 32-36 đồng lợi nhuận. Năm 2018, lợi nhuận là 6,334 triệu đồng tăng 43.35% so với năm 2017, đến năm 2019 lợi nhuận đạt 8,348 triệu đồng tăng 31.81%. Do trong
năm 2019, Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai đầu tư trang thiết bị mới cho các dòng máy mới CDM làm tăng chi phí do đó làm tỷ lệ lợi nhuận/ doanh thu giảm.
2.2.5. Bảo mật và an toàn trong hoạt động dịch vụ ngân hàng điện tử
An toàn là một trong những vấn đề được khách hàng quan tâm hàng đầu trong việc lựa chọn ngân hàng để giao dịch. Nhận biết được tầm quan trọng về tính an toàn và bảo mật trong hoạt động dịch vụ NHĐT, Agribank tỉnh Đồng Nai luôn đặt quan tâm hàng đầu và chú trọng thực hiện:
-Luôn khuyến cáo khách hàng áp dụng mọi biện pháp hợp lý để bảo quản, bảo mật thông tin sử dụng dịch vụ tại Agribank. Nâng cao nhận thức cho khách hàng sử dụng dịch vụ NHĐT.
-Đối với ATM, Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai thường xuyên kiểm tra, giám sát hoạt động ATM, tăng cường an ninh, an toàn và luôn có biện pháp/ phương án bảo về ATM nhằm phòng, chống tội phạm đột nhập, lắp đặt các thiết bị sao chép, lấp cắp thông tin dữ liệu thẻ (lắp đặt Skimming trong đầu đọc thẻ)
-Đối với các đơn vị chấp nhận thẻ (POS, QR-Code…) chú trọng kiểm tra định kỳ, kiểm tra đột xuất và giám sát các đơn vị chấp nhận thẻ do chi nhánh quản lý để kịp thời phát hiện và xử lý đối với đơn vị chấp nhận thẻ có hành vi gian lận, giả mạo trong thanh toán thẻ gây tổn thất cho ngân hàng và khách hàng.
-Nâng cao trình độ nghiệp vụ, ý thức, trách nhiệm của giao dịch viên, kiểm soát viên là những người trực tiếp giới thiệu, đăng ký và triển khai các sản phẩm dịch vụ NHĐT đến khách hàng.
-Thường xuyên tổ chức đào tạo, tập huấn cho cán bộ về quy trình, thủ tục định danh khách hàng, đồng thời phố biến, nâng cao ý thức cảnh giác của cán bộ khi tiếp nhận, kiểm tra, đối chiếu và thẩm định khách hàng trong đăng ký và cung ứng sản phẩm dịch vụ NHĐT đến khách hàng.
2.3. Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ NHĐTcủa Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai của Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai
Để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của hhách hàng đối với các dịch vụ NHĐT của Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai, tác giả tiến hành khảo sát ngẫu nhiên cho các khách hàng đến giao dịch tại Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai, bao gồm 200 phiếu được phát ra và thu về 200 phiếu hợp lệ, chiếm 100% phiếu được phát ra.
2.3.1. Mô hình nghiên cứu:
2.3.1.1. Mô tả các biến trong mô hình nghiên cứu
Để đánh giá về sự hài lòng của dịch vụ ngân hàng điện tử, các nhân tố được xem xét trong mô hình nghiên cứu bao gồm:
- Sự tin cậy: được đo lường bằng 4 biến quan sát. - Sự đảm bảo: được đo lường bằng 5 biến quan sát. - Sự hữu hình: được đo lường bằng 4 biến quan sát. - Sự phản hồi: được đo lường bằng 5 biến quan sát. - Sự cảm thông: được đo lường bằng 4 biến quan sát.
Các biến quan sát trong mỗi nhân tố được mã hoá và đo bằng thang đo Likert 5 mức độ: 1. Rất không đồng ý, 2. Không đồng ý, 3.Trung lập, 4. Đồng ý, 5. Rất đồng ý. Thống kê các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu được trình bày trong bảng 2.12
Bảng 2.12: Diễn giải các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu
Mã hoá Biến quan sát
Sự tin cậy (TC)
TC1 Anh/chị tin tưởng vào uy tín của ngân hàng
TC2 Nhân viên của Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có giải thích rõ ràng, chân thực và hướng dẫn các thắc mắc của anh/chị về dịch vụ NHĐT
TC3 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai luôn chú ý không để xảy ra sai sót
TC4 Dịch vụ NHĐT được cung cấp đến anh/ chị một cách đơn giản, nhanh chóng, chính xác
Sự đảm bảo (DB)
DB1 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có niềm nở đón tiếp quý anh/chị đến giao dịch
DB2 Về thủ tục thực hiện giao dịch NHĐT có được thực hiện nhanh chóng.
DB3 Anh/chị tin tưởng vào khả năng trình độ phục vụ của nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai
DB4 Nhân viên Agribank có thực hiện đúng các giao dịch theo yêu cầu của anh/ chị
DB5 Tác phong của nhân viên rất chuyên nghiệp Sự hữu
hình (HH)
HH1 Giao diện màn hình thân thiện, dễ hiểu
HH2 Các tờ bướm, tờ rơi có đặt đúng vị trí anh/ chị dễ nhìn thấy và thuận tiện để lấy sử dụng không
HH3 Nhân viên Ngân hàng ăn mặc rất tươm tất.
HH4 Hình ảnh, thông tin trên bảng điện tử tại địa điểm giao dịch và tại quầy có cung cấp thêm thông tin hữu ích cho anh/chị Sự phản
hồi (PH)
PH1 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có lịch thiệp ân cần với khách hàng
PH2 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có kịp thời cung cấp các dịch vụ NHĐT nhanh chóng và chính xác
hỗ trợ, hướng dẫn anh/ chị về cách sử dụng NHĐT
PH4 Anh/ chị có khó khăn gì trong việc sử dụng dịch vụ NHĐT của Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai
PH5 Phí giao dịch của các sản phẩm NHĐT có hợp lý Sự cảm
thông (CT)
CT1 Sự quan tâm của nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có làm hài lòng quý anh/chị.
CT2 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có hỗ trợ cho anh/ chị trong việc phản ánh vấn đề bức xúc.
CT3 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có chia sẻ những khó khăn khách hàng gặp phải khi giao dịch qua kênh NHĐT
CT4 Nhân viên Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai có xử lý những yêu cầu của anh/chị một cách nhanh nhất
(Nguồn: Phiếu khảo sát khách hàng)
2.3.1.2. Phương pháp phân tích, xử lý dữ liệu:
Nhìn chung, dữ liệu khảo sát được phân tích theo phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) với sự trợ giúp của phần mềm SPSS. Phương pháp này gồm các bước:
Bước 1: Kiểm tra độ tin cậy của thang đo và loại bỏ biến quan sát trước khi tiến hành phân tích nhân tố.
Thang đo đảm bảo độ tin cậy khi các biến quan sát ở mỗi nhân tố có Cronbach ‘s alpha lớn hơn 0,6 (Nunnally và Burnstein, 1994) và hệ số tương quan biến - tổng (item – total correlation) lớn hơn 0,3. Nếu các điều kiện này không thoả mãn, chúng tôi sẽ loại
Bước 2: Rút trích các nhân tố bằng phương pháp trích Principal Components với phép quay vuông góc Varimax được thực hiện cho từng thành phần của thang đo.
Để thực hiện được phương pháp nhân tố khám phá EFA, các điều kiện sau phải được thoả mãn:
-Kiểm định Barlett có ý nghĩa thống kê (sig Barlett‘s test < 0,05): -Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) lớn hơn hoặc bằng 0,3:
Trong trường hợp xuất hiện một biến quan sát có ở nhiều nhân tố, chúng tôi tiếp tục xem xét 2 trường hợp nhỏ:
. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến quan sát ở cả 2 nhân tố nhỏ hơn 0,3, ta cần loại bỏ biến quan sát đó.
. Chênh lệch hệ số tải nhân tố của biến quan sát ở cả 2 nhân tố lớn hơn 0,3, khi đó biến quan sát sẽ được giữ lại nếu nằm ở nhóm nhân tố có hệ số tải cao hơn.
-Trị số Eigen Value lớn hơn hoặc bằng 1:
-Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn hoặc bằng 50%: Trị số này thể hiện các biến quan sát giải thích bao nhiêu % cho từng nhân tố.
Ngoài ra, một nhân tố được gọi là tin cậy nếu nhân tố này có từ 3 biến đo lường trở lên. Trong trường hợp một hoặc nhiều biến quan sát không thoả mãn các điều kiện ở trên, chúng tôi sẽ tiến hành loại biến và chạy lại EFA cho đến khi tất cả các điều kiện được thoả mãn.
Bước 3: Đặt tên và diễn giải ý nghĩa của các nhân tố
Các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố sẽ được kết hợp lại và đặt tên theo ý nghĩa của nhân tố đó.
Bước 4: Kiểm tra tác động của từng biến quan sát đến từng nhân tố
Mục đích của bước này là kiểm tra xem từng biến quan sát có tác động hay không và tác động cùng chiều hay ngược chiều đến từng nhân tố.
2.3.2. Kết quả nghiên cứu:
2.3.2.1. Thống kê mô tả các biến quan sát:
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên với đối tượng khảo sát là khách hàng giao dịch tại Agribank trên địa bàn tỉnh Đồng Nai. Tổng số phiếu khảo sát phát ra là 200. Số lượng khách hàng trong mẫu theo từng nhóm tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp được thể hiện trong bảng 2.13, 2.14, 2.15.
Bảng 2.13: Thống kê khách hàng được khảo sát theo độ tuổi
Số lượng Phần trăm Dưới 20 tuổi 29 14.5 Từ 20 tuổi đến 40 tuổi 74 37 Từ 40 tuổi đến 55 tuổi 65 32.5 Trên 55 tuổi 32 16 Tổng 200 100 (Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Bảng 2. 14: Thống kê khách hàng được khảo sát theo học vấn
Số lượng Phần trăm Phổ thông 44 22 Trung cấp 30 15 Cao đẳng, đại học 96 48 Sau đại học 29 14.5 Khác 1 0.5 Total 200 100 Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS
Bảng 2.15: Thống kê khách hàng được khảo sát theo nghề nghiệp
Số lượng Phần trăm
Đang đi làm 122 61
Học sinh, sinh viên 30 15
Nội trợ 13 6.5
Về hưu 28 14
Khác 7 3.5
Total 200 100
Theo yêu cầu của phương pháp phân tích nhân tố EFA và một số nghiên cứu của các tác giả về cỡ mẫu như Tabachnick và Fidell (1996), Hair và cộng sự (1998), số quan sát của mẫu phải đạt được ít nhất gấp 5 lần số biến quan sát nghĩa là ở nghiên cứu này, với 22 biến quan sát, số quan sát cần đạt mức tối thiểu là 110. Do đó, việc sử dụng mẫu quan sát với 200 phiếu phù hợp với phương pháp EFA.
Cơ cấu mẫu khảo sát như sau:
Về độ tuổi, đa số khách hàng đến giao dịch có độ tuổi từ 20 tuổi đến 40 tuổi chiếm 37%, dưới 20 tuổi 14.5%, từ 40 tuổi đến 55 tuổi chiếm 32.5% và trên 55 tuổi là 16%.
Về tiêu chí trình độ học vấn, nhóm khách hàng có trình đồ đại học chiếm tỷ lệ cao nhất 48% trong tổng số khách hàng được khảo sát, nhóm khách hàng kế tiếp là khách hàng có trình độ học vấn là phổ thông chiếm 22%, sau đại học chiếm 14.5% và khác 0.5%.
Về nghề nghiệp khách hàng được khảo sát khi đến giao dịch, khách hàng đang đi làm chiếm 61% đây là nhóm khách hàng có nhu cầu sử dụng các sản phẩm dịch vụ NHĐT của ngân hàng cao nhất, học sinh sinh viên chiếm 15%, nội trợ chiếm 6.5%, về hưu chiếm 14% và khác chiếm 3.5%.
2.3.2.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo của tất cả các biến quan sát trong từng nhóm nhân tố được tổng hợp trong bảng 2.16
Bảng 2.16: Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo của tất cả cácbiến quan sát biến quan sát
Mã hoá Hệ số Cronbach’s alpha
Hệ số tương quan biến tổng
Sự tin cậy (TC) TC1 0,757 0,476 TC2 0,584 TC3 0,67
TC4 0,494 Sự đảm bảo (DB) DB1 0,826 0,621 DB2 0,622 DB3 0,708 DB4 0,668 DB5 0,495 Sự hữu hình (HH) HH1 0,738 0,039 HH2 -0,17 HH3 0,176 HH4 0,187 Sự phản hồi (PH) PH1 0,558 0,547 PH2 0,586 PH3 0,588 PH4 -0,346 PH5 0,483 Sự cảm thông (CT) CT1 0,061 0,498 CT2 0,402 CT3 0,611 CT4 0,617 (Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Các biến quan sát HH1, HH2, HH3, HH4 có hệ số Cronbach’s alpha nhỏ hơn 0,6. Biến PH4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 cho thấy mức độ liên kết giữa PH4 với các biến còn lại thấp. Chúng tôi tiến hành loại các biến này trong quá trình phân tích tiếp theo. Khi kiểm tra lại độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan của các biến còn lại là PH1, PH2, PH3, PH5 chúng tôi thấy rằng hệ số Cronbach’s alpha là 0,809 và hệ số tương quan biến tổng lần
lượt là 0,648; 0,623; 0,66; 0,59 ta thấy thang đo với các biến này đảm bảo độ tin cậy để rút trích nhân tố.
Kết quả rút trích nhân tố của các biến quan sát cho kết quả trong bảng 2.17
Bảng 2.17: Bảng ma trận xoay nhân tố lần 1 Rotated Component Matrixa Component Matrixa
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.
(Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Sau khi xoay ma trận nhân tố lần thứ nhất, có một số biến quan sát xuất hiện ở cả 2 nhân tố với chênh lệch hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,3 như TC3, TC2, PH5, PH3, PH2, PH1, DB5, do đó, chúng tôi loại các biến này ở quá trình xoay tiếp theo.
Component 1 2 DB3 .762 DB1 .746 DB2 .727 DB4 .700 TC4 .690 TC3 .650 .388 TC2 .550 .406 PH5 .519 .369 PH3 .503 .449 TC1 .471 CT4 .810 CT3 .758 PH2 .457 .638 CT2 .594 CT1 .556 PH1 .500 .528 DB5 .394 .517
Bảng 2.18: Bảng ma trận xoay nhân tố lần 2 Rotated ComponentMatrixa Matrixa
Extraction Method: Principal Component Analysis.
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization.
a. Rotation converged in 3 iterations.
(Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Bảng 2.19: Kết quả kiểm định KMO và Barlett KMO andBartlett's Test Bartlett's Test
(Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Kiểm định Barlett có sig < 0,05; hệ số KMO lớn hơn 0,5 cho thấy các biến quan sát trong cùng một nhân tố có tương quan với nhau.
Ngoài ra, kiểm tra độ tin cậy của thang đo với 2 nhân tố mới, chúng tôi thu được bảng 2.20 Kết quả cho thấy thang đo là đáng tin cậy.
Component 1 2 DB3 .800 DB1 .776 DB2 .766 DB4 .708 TC4 .685 TC1 .480 CT4 .780 CT3 .774 CT2 .658 CT1 .649
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Adequacy. .857
Bartlett's Test of Approx. Chi-Square 670.014
Sphericity df 45
Bảng 2.20: Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo của hai nhân tốMã hoá Hệ số Cronbach’s Mã hoá Hệ số Cronbach’s
alpha
Hệ số tương quan biến tổng
Sự tin cậy đảm bảo (DB) DB1 0,829 0,643 DB2 0,63 DB3 0,714 DB4 0,634 TC1 0,418 TC4 0,558 Sự cảm thông (HH) CT1 0,738 0,498 CT2 0,402 CT3 0,611 CT4 0,617 (Nguồn: Tổng hợp từ phần mềm SPSS)
Tóm lại, có 2 thành tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của dịch vụ ngân hàng điện tử:
1. Sự đảm bảo (F1), gồm các yếu tố:
- Nhân viên Agribank trên tỉnh Đồng Nai có niềm nở đón tiếp quý anh/chị đến giao dịch.
- Về thủ tục thực hiện giao dịch NHĐT có được thực hiện nhanh chóng.