Ký hiệu Nội dung
Sự tin cậy
STC1 BIDV là một ngân hàng uy tín
STC2 BIDV đảm bảo an tồn bảo mật cho khách hàng thơng tin cá nhân, user, password
STC3 BIDV cung cấp dịch vụ đúng như cam kết giới thiệu ban đầu
STC4 Hệ thống Internet Banking của BIDV luôn hoạt động tốt, không bị lỗi và giao dịch luôn thành công
STC5 Chất lượng giao dịch Internet Banking khiến anh/chị tin tưởng vào dịch vụ của BIDV
Sự đáp ứng
SDU1 Nhân viên ngân hàng nhanh chóng thực hiện đăng ký dịch vụ Internet Banking cho anh/chị
SDU2 Giao dịch được thực hiện nhanh chóng và chính xác
SDU3 Hệ thống Internet Banking của BIDV luôn ở trạng thái sẵn sàng cho anh/chị thực hiện giao dịch
SDU4 Ngân hàng ln nhanh chóng giải đáp thắc mắc và khắc phục sự cố
Năng lực phục vụ
NLPV1 Ngân hàng ngày càng tạo sự tin tưởng đối với Anh/chị
NLPV2 Giao dịch qua Internet Banking tại BIDV an toàn và nhận được bảo vệ từ ngân hàng
NLPV3 Nhân viên ngân hàng ln lịch thiệp, phục vụ tận tình
NLPV4 Nhân viên ngân hàng có đủ kiến thức và năng lực chuyên môn để tư vấn và trả lời những thắc mắc của anh/chị
Sự đồng cảm
SDC1 Nhân viên ngân hàng hiểu rõ những nhu cầu và mong muốn của anh/chị SDC2 Ngân hàng đặt lợi ích của Anh/Chị làm mục tiêu phục vụ
SDC3 Nhân viên ngân hàng luôn quan tâm và giải đáp những thắc mắc, khiếu nại của Anh/Chị
Phƣơng tiện hữu hình
PTHH1 Giao diện website Internet Banking đẹp và dễ nhìn
PTHH2 Giao diện website Internet Banking dễ hiểu và dễ sử dụng PTHH3 Cơ sở vật chất, quầy giao dịch hiện đại và hợp lý
PTHH4 Nhân viên ngân hàng có ngoại hình đẹp và chun nghiệp
PTHH5 BIDV có các tờ rơi, tài liệu hướng dẫn sử dụng dịch vụ Internet Banking bắt mắt, rõ ràng
Giá dịch vụ
GDV1 Mức phí thường niên và phí sử dụng dịch vụ Internet Banking của BIDV hợp lý
GDV2 Mức phí sử dụng dịch vụ Internet Banking rẻ hơn so với giao dịch tại quầy GDV3 Mức phí Internet Banking của BIDV cạnh tranh so với các ngân hàng khác GDV4 Mức phí Internet Banking của BIDV phù hợp với mong đợi của Anh/chị
Hình ảnh ngân hàng
HANH1 Mơi trường giao dịch tại BIDV mang tính chuyên nghiệp cao
HANH1 BIDV luôn xem quyền lợi của khách hàng là trên hết và ln giữ chữ tín đối với khách hàng
HANH1 Anh/chị có thể dễ dàng phân biệt BIDV với các ngân hàng khác
Sự hài lòng
HL1 Anh/Chị cảm thấy hài lòng về chất lượng dịch vụ Internet Banking của BIDV
HL2 Anh/Chị sẽ giới thiệu dịch vụ Internet Banking của BIDV cho những người khác
HL3 Anh/Chị sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet Banking của BIDV trong thời gian tới
4.1.2. Nghiên cứu định lƣợng
4.1.2.1. Thiết kế nghiên cứu định lượng
a. Mẫu nghiên cứu
Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện (phi xác suất), ưu điểm của phương pháp này đó là việc tiết kiệm thời gian và chi phí trong nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011). Cách chọn mẫu thuận tiện về cơ bản phù hợp với mục tiêu nghiên cứu của tác giả. Đối tượng khảo sát là những khách hàng sử dụng dịch vụ Internet Banking của BIDV Ninh Thuận trong vịng 6 tháng qua.
Kích thước mẫu: Theo Tabachnick & Fidell (1996), kích thước mẫu cần phải
đảm bảo theo công thức: n ≥ 8*m + 50 (Trong đó: n là cỡ mẫu và m là số biến độc lập của mơ hình). Mơ hình nghiên cứu được xây dựng gồm 7 biến độc lập là 7 thành phần tác động đến sự hài lòng nên số mẫu cần thiết là: n ≥ 8*7 + 50 = 116 mẫu.
Theo Hair và ctg (1998), đối với phân tích nhân tố khám phá (EFA) thì số lượng mẫu tối thiểu cần đảm bảo theo cơng thức: n ≥ 5*x (Trong đó: n là cỡ mẫu và x là tổng biến quan sát). Bảng câu hỏi khảo sát trong nghiên cứu chính thức gồm 28 biến quan sát của thang đo và 3 biến quan sát cho thang đo sự hài lòng của khách hàng nên số mẫu tối thiểu là: n ≥ 5*28 = 140 mẫu.
Vì vậy, kích thước mẫu u cầu tối thiểu để đảm bảo tính đại diện và chính xác cho nghiên cứu phải là 140 mẫu/ đối tượng khảo sát. Theo cơ sở dữ liệu khách hàng của BIDV Ninh Thuận, để đảm bảo tính đại diện cao cho nghiên cứu, tác giả sẽ thu thập khoảng 200 mẫu dùng cho nghiên cứu.
b. Thiết kế b ng câu hỏi
Sau khi tham khảo ý kiến chuyên gia và thảo luận nhóm, xác định được các nhân tố cũng như các biến của từng nhân tố là căn cứ để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát. Bảng câu hỏi khảo sát gồm 3 phần:
Phần 1: Gồm những câu hỏi sàng lọc để lựa chọn những khách hàng đã từng
sử dụng dịch vụ Internet Banking của BIDV Ninh Thuận trong vịng 6 tháng gần đây để có những trả lời chính xác nhất cho bảng khảo sát.
Phần 2: Gồm những câu hỏi nhằm khám phá nhận thức của khách hàng về
chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Internet Banking. Câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đánh giá với 1 tương ứng mức độ “Hồn tồn khơng đồng ý”, 5 tương ứng với mức độ “Hoàn toàn đồng ý”.
Phần 3: Gồm những câu hỏi nhằm thu thập thông tin về đáp viên như: Giới
tính, hơn nhân, độ tuổi, trình độ, nghề nghiệp và mức độ sử dụng dịch vụ.
4.1.2.2. Phương pháp xử lý dữ liệu
- Phân tích thống kê mơ t : Được sử dụng để xử lý các dữ liệu và thông tin
thu thập được nhằm đảm bảo tính chính xác và từ đó, có thể đưa ra các kết luận có tính khoa học và độ tin cậy cao về vấn đề nghiên cứu.
- Phân tích hệ số Cronbach Alpha: Các thang đo được đánh giá bằng độ tin
tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại và thang đo được chấp nhận khi hệ số Cronbach Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994).
- Phân tích nhân tố khám phá (EFA): Được sử dụng để rút gọn tập nhiều biến
quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn để chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thông tin của tập biến ban đầu (Hair và các tác giả, 1998).
Số lượng nhân tố: Được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố. Theo tiêu chuẩn Kaiser thì những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại khỏi mơ hình nghiên cứu.
Phương pháp trích hệ số được sử dụng trong nghiên cứu này là Pricipal Axis Factoring với phép xoay Varimax. Phương pháp Principal Axis Factoring sẽ cho ta số lượng nhân tố là ít nhất để giải thích phương sai chung của tập hợp biến quan sát trong sự tác động qua lại giữa chúng.
- Phân tích hồi quy: Được sử dụng để mơ hình hố mối quan hệ nhân quả giữa các biến, trong đó một biến gọi là biến phụ thuộc và các biến độc lập. Mức độ phù hợp của mơ hình được đánh giá bằng hệ số R2 điều chỉnh. Giá trị R2 điều chỉnh khơng phụ thuộc vào độ lệch phóng đại của R2 do đó được sử dụng phù hợp với hồi quy tuyến tính đa biến.
Kiểm định ANOVA được sử dụng để kiểm định độ phù hợp của mơ hình tương quan, tức là có hay khơng có mối quan hệ giữa các biến độc lập hay biến phụ thuộc. Thực chất của kiểm định ANOVA đó là kiểm định F xem biến phụ thuộc có liên hệ tuyến tính với tồn bộ tập hợp các biến độc lập hay không, và giả thuyết H0 được đưa ra là βk = 0. Trị thống kê F được tính từ giá trị R2 của mơ hình đầy đủ, giá trị Sig. Bé hơn mức ý nghĩa kiểm định sẽ giúp khẳng định sự phù hợp của mơ hình hồi quy.
- Kiểm định thống kê: Phương pháp kiểm định ANOVA dùng để kiểm định sự khác nhau về giá trị trung bình (điểm bình quân gia quyền về tỷ lệ ý kiến đánh giá của khách hàng theo thang điểm Likert). Phân tích này nhằm cho thấy được sự khác biệt hay khơng giữa các ý kiến đánh giá của các nhóm khách hàng được phân tổ theo các tiêu thức khác nhau như: độ tuổi, thâm niên, nghề nghiệp, thu nhập… Với các giả thuyết đặt ra:
H0: Khơng có sự khác biệt giữa trung bình của các nhóm được phân loại. H1: Có sự khác biệt giữa trung bình các nhóm được phân loại.
(α là mức ý nghĩa của kiểm định, α = 0,05)
Nếu Sig ≤ 0,05: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0
4.2. Kết quả nghiên cứu
4.2.1. Đặc điểm mẫu khảo sát
Để thu thập dữ liệu cho đề tài, 200 bảng câu hỏi được gửi đi, kết quả thu về 171 bảng hỏi hợp lệ để tiến hành nghiên cứu, đạt tỷ lệ 86%. Sau khi nhập liệu và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0, thông tin khách hàng được thể hiện ở Bảng 4.2: