Phân tích nhân tố khám phá EFA

Một phần của tài liệu ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM (Trang 60)

CHƯƠNG 4 : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.4.1. Phân tích EFA cho các biến độc lập

Mơ hình 1: biến độc lập Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization)

Từ kết quả phân tích độ tin cậy của các thang đo ở phần trên, các biến quan sát tiếp tục được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố. Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập ở mơ hình 1 gồm 18 quan sát.

Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,761> 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị có giá trị Chi-Square bằng 514,786 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có mối tương quan với nhau, Đồng thời tổng phương sai trích là 70,683% > 50% cho thấy 4 nhân tố mới là Những nguồn doanh thu (Revenue streams); Các nguồn lực chính (key resource); Các hoạt động kinh doanh chính (key activity); Chuỗi giá trị (value proposition) được rút trích cho mơ hình 1 giải thích 70,683% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,787 > 1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Bảng 4.13. Phân tích EFA cho biến độc lập mơ hình Data Monetization

KMO 0,716

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx. Chi-Square 514,786 df 153 Sig. 0,000 Phương sai trích 70,683% Eigenvalue 1,787

Bảng 4.14. Ma trận xoay cho biến độc lập mơ hình Data Monetization

Thành phần

1 2 3 4

Xử lý hóa đơn tự động (K6) ,854

Thiết lập các tài khoản ngân hàng chuyên dụng, yêu cầu trả lại tiền của họ cho thứ mà họ đã trả trước và sử dụng một thẻ cho nhiều tài khoản ngân

hàng. (K2)

,852

Xử lý các khoản thanh toán, bằng cách sử dụng thuận tiện các kỹ thuật thanh toán và người bán có thể kiểm sốt

giao diện của trang thanh toán. (K1)

,812

Hỗ trợ thanh toán (di động) (K3) ,812

Tạo điều kiện thanh toán cho doanh

nghiệp (K5) ,747

Tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân

tích gian lận, rủi ro và tuân thủ. (K4) ,726 Kiểm sốt hóa đơn nhanh chóng, đơn

giản và chính xác (L6) ,847

Cung cấp thơng tin chi tiết về dữ liệu

giao dịch cá nhân (L7) ,830

Không cần giấy tờ, chữ ký và thủ tục

phức tạp (L1) ,829

Nhận thanh tốn di động đơn giản, nhanh chóng, dễ dàng, chi phí giao

dịch thấp, dịch vụ nhanh chóng (L5)

,727

Cho vay thế chấp dễ dàng hơn, nhanh

hơn và rẻ hơn (L3) ,671

Phí đăng ký, phí giao dịch hợp lý (F2) ,853

Phí cố định hợp lý ,798 Tỷ suất lợi nhuận cao hơn khi Công Ty

TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech (F1)

,794

Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech vào bán hàng sẽ thu

thập được dữ liệu thanh tốn (H3)

,919

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam

ứng dụng Fintech vào bán hàng sẽ thu thập được dữ liệu tài chính (H2)

,849

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech vào bán hàng sẽ thu

thập được dữ liệu khách hàng (H1)

,785

Mơ hình 2: biến độc lập Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric focus)

Từ kết quả phân tích độ tin cậy của các thang đo ở phần trên, các biến quan sát tiếp tục được đưa vào thực hiện phân tích nhân tố. Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập ở mơ hình 2 gồm 9 quan sát.

Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,740 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị có giá trị Chi-Square bằng 199,346 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có mối tương quan với nhau, Đồng thời tổng phương sai trích là 63,902% > 50% cho thấy 2 nhân tố mới là Phân khúc khách hàng (customer segment)

Và Chuỗi giá trị (value proposition) được rút trích cho mơ hình 2 giải thích 63,902% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 2,334>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Bảng 4.15. Phân tích EFA cho biến độc lập mơ hình Customer-centric focus

KMO 0,740

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx. Chi-Square 199,346 df 36 Sig. 0,000 Phương sai trích 63,902% Eigenvalue 2,334

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Bảng 4.16. Ma trận xoay cho biến độc lập mơ hình Customer-centric focus

Thành phần

1 2

Kiểm sốt hóa đơn nhanh chóng, đơn giản và chính xác

(L6) ,850

Không cần giấy tờ, chữ ký và thủ tục phức tạp (L1) ,807

Chi phí rẻ hơn các ngân hàng thương mại với giải pháp ngân hàng di động thú vị hơn, dễ dàng hơn và phù hợp

hơn với nhu cầu của khách hàng (L4)

,755

Chấp nhận thanh toán ở mọi nơi trên thế giới từ hơn 250

phương thức thanh toán khác nhau. (L2) ,681

Nhận thanh toán di động đơn giản, nhanh chóng, dễ

dàng, chi phí giao dịch thấp, dịch vụ nhanh chóng (L5) ,662 Cho vay thế chấp dễ dàng hơn, nhanh hơn và rẻ hơn (L3) ,629 Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech tập

trung vào một nhóm lớn khách hàng có cùng nhu cầu (G2)

,899

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech tập trung vào một nhóm nhỏ khách hàng ở thị trường ngách có cùng nhu cầu. (G3)

,873

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech

vào bán hàng là phù hợp với nhu cầu thị trường (G1) ,841

Mơ hình 3: biến độc lập Hệ sinh thái (Ecosystem)

Kết quả phân tích EFA cho biến độc lập ở mơ hình 3 gồm 16 quan sát như sau: hệ số KMO = 0,658> 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị có giá trị Chi-Square bằng 449,038 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát thuộc cùng một nhân tố có mối tương quan với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 71,675% > 50% cho thấy 4 nhân tố mới được rút trích cho mơ hình 3 giải thích 71,675% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,870 > 1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố. Bốn nhân tố được rút trích đó là: Quan hệ đối tác chiến lược (Key Partnership); Kênh phân phối (Channels); Phân khúc khách hàng (customer segment); Chuỗi giá trị (value proposition).

Bảng 4.17. Phân tích EFA cho biến độc lập mơ hình Ecosystems

KMO 0,658

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 449,038 df 120 Sig, ,000 Phương sai trích 71,675% Eigenvalue 1,870

Bảng 4.18. Ma trận xoay cho biến độc lập mơ hình Ecosystems

Thành phần

1 2 3 4

Cung cấp thông tin chi tiết về dữ liệu giao dịch cá

nhân (L7) ,902

,891 Kiểm sốt hóa đơn nhanh chóng, đơn giản và chính

xác (L6) ,819

Chi phí rẻ hơn các ngân hàng thương mại với giải pháp ngân hàng di động thú vị hơn, dễ dàng hơn và phù hợp hơn với nhu cầu của khách hàng (L4)

,784

Không cần giấy tờ, chữ ký và thủ tục phức tạp (L1) ,759 Chấp nhận thanh toán ở mọi nơi trên thế giới từ

hơn 250 phương thức thanh toán khác nhau. (L2) ,677

Cho vay thế chấp dễ dàng hơn, nhanh hơn và rẻ

hơn (L3) ,671

Nhận thanh tốn di động đơn giản, nhanh chóng, dễ dàng, chi phí giao dịch thấp, dịch vụ nhanh

chóng (L5)

,607

Quan hệ đối tác là cần thiết để mơ hình kinh doanh này hoạt động hiệu quả tại Công Ty TNHH

Garmin Việt Nam (D1)

,910

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể tạo ra mối quan hệ chặt chẽ với các cơng ty dịch vụ tài chính truyền thống (D2)

,890

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể tạo ra mối quan hệ chặt chẽ với các cơng ty dịch vụ tài chính hiện đại (D3)

,858

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng

Fintech tập trung vào một nhóm lớn khách hàng có cùng nhu cầu (G2)

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech tập trung vào một nhóm nhỏ khách hàng ở

thị trường ngách có cùng nhu cầu. (G3)

,875

Công Ty TNHH Garmin Việt Nam ứng dụng Fintech vào bán hàng là phù hợp với nhu cầu thị

trường (G1)

,838

Khách hàng của Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể thanh tốn qua thiết bị thanh tốn di

động

,848

Khách hàng của Cơng Ty TNHH Garmin Việt

Nam có thể thanh tốn qua nền tảng website (E2) ,754

Khách hàng của Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể thanh tốn qua thiết bị đeo thơng minh

(Wearables) (E3)

,748

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Phương pháp trích xuất dữ liệu theo thành phần chính được sử dụng để phân tích EFA và phương pháp quay Varimax được sử dụng để xoay ma trận cấu trúc. Bảng ma trận xoay trong phân tích EFA các biến độc lập cho thấy tất cả các hệ số tải nhân tố đều cao hơn 0,5 và được chấp nhận cho nghiên cứu này. Cụ thể:

- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát trong cùng một nhân tố có mối tương quan cao, hệ số tải nhân tố đều trên 0,5

- Giá trị phân biệt: khơng có biến quan sát nào xuất hiện 2 hệ số tải trọng ở hay nhân tố và chênh lệch nhau ít hơn 0,3.

4.4.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá các biến phụ thuộc

Mô hình 1: biến phụ thuộc Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization)

Kết quả đạt được hệ số KMO = 0,704 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi- Square bằng 50,726 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 73,345% > 50% cho thấy biến phụ thuộc “Lợi nhuận từ thông tin khách hàng (Data Monetization)” được rút trích này giải thích 73,345% sự biến thiên của tập dữ liệu, và giá trị Eigenvalue = 2,200>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Bảng 4.19. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Data Monetization

KMO 0,704

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 50,726 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 73,345% Eigenvalue 2,200

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Bảng 4.20. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Data Monetization

Thành phần 1

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể trao đổi dữ liệu với các bên thứ ba ngoài

FinTech (A2)

,886

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể bán dữ liệu cho các công ty BĐS và tài chính

(A1)

,850

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể nâng cao hoặc làm phong phú các dịch vụ và /

hoặc sản phẩm hiện tại (A3)

,832

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Mơ hình 2: biến phụ thuộc Tập trung hướng đến khách hàng (Customer- centric focus)

Kết quả phân tích EFA đạt được hệ số KMO = 0,713 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi-Square bằng 49,717 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau. Đồng thời tổng phương sai trích là 73,315%

> 50% cho thấy biến phụ thuộc “Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric focus) “ được rút trích này giải thích 73,315% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 2,199>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Bảng 4.21. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Customer-centric focus

KMO 0,713

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 49,717 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 73,315% Eigenvalue 2,199

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Bảng 4.22. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Customer-centric focus

Thành phần 1

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam

có thể điều chỉnh dịch vụ khách hàng phù hợp (B2) ,875

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam

có thể tập trung vào một phân khúc cụ thể (B3) ,851

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể sắp xếp tối ưu các quy trình làm việc của các phịng ban

hướng đến khách hàng tiềm năng (B1)

,842

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Mơ hình 3: biến phụ thuộc Hệ sinh thái (Ecosystem)

Kết quả phân tích EFA đạt được hệ số KMO = 0,682 > 0,5 và kiểm định Barlett’s có giá trị Chi-Square bằng 31,190 với mức ý nghĩa Sig = 0,000 < 0,05, cho thấy các biến quan sát có tương quan chặt chẽ với nhau, Đồng thời tổng phương sai trích là 65,743% > 50% cho thấy biến phụ thuộc “Hệ sinh thái (Ecosystem)” được rút trích này giải thích 65,743% sự biến thiên của tập dữ liệu và giá trị Eigenvalue = 1,972>1 đủ tiêu chuẩn phân tích nhân tố.

Bảng 4.23. Phân tích EFA cho biến phụ thuộc mơ hình Ecosystem

KMO 0,682

Kiểm định Bartlett của Sphericity Approx, Chi-Square 31,190 df 3 Sig, ,000 Phương sai trích 65,743% Eigenvalue 1,972

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Bảng 4.24. Ma trận xoay cho biến phụ thuộc mơ hình Ecosystem

Thành phần 1 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể

hợp tác với nhiều đối tác để tạo ra giá trị (C1) ,836

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể

xây dựng them niềm tin với khách hàng (C3) ,798

Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể

xây dựng các mối quan hệ với đối tác (C2) ,797

Nguồn: Điều tra và xử lý bằng SPSS

Phương pháp trích xuất dữ liệu theo thành phần chính được sử dụng để phân tích EFA và phương pháp quay Varimax được sử dụng để xoay ma trận cấu trúc. Bảng ma trận xoay trong phân tích EFA biến phụ thuộc cho thấy tất cả các hệ số tải nhân tố đều cao hơn 0,5 và được chấp nhận cho nghiên cứu này. Cụ thể:

- Giá trị hội tụ: Các biến quan sát trong cùng một nhân tố có mối tương quan cao, hệ số tải nhân tố đều trên 0,5

- Giá trị phân biệt: khơng có biến quan sát nào xuất hiện 2 hệ số tải trọng ở hay nhân tố và chênh lệch nhau ít hơn 0,3.

4.5. Thống kê mơ tả các biến trong mơ hình nghiên cứu

Bảng 4.25. Thống kê ý kiến đánh giá cho yếu tố Data MonetizationHồn tồn Hồn tồn khơng đồng ý Khơng đồng ý Khơng ý kiến Đồng ý Hồn tồn đồng ý TB mức độ đồng ý Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH

Garmin Việt Nam có thể bán dữ liệu cho các cơng ty BĐS và tài chính (A1) 0 0 13 33 4 3,82 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH

Garmin Việt Nam có thể trao đổi dữ liệu với

các bên thứ ba ngoài FinTech (A2) 0 0 14 27 9 3,90 Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH

Garmin Việt Nam có thể nâng cao hoặc làm phong phú các dịch vụ

và / hoặc sản phẩm hiện tại

(A3)

0 1 18 29 2 3,64

Kết quả khảo sát nhân viên Công Ty TNHH Garmin Việt Nam về “Lợi nhuận từ

thông tin khách hàng” khi Công Ty TNHH Garmin Việt Nam khi ứng dụng Fintech

vào chuỗi bán lẻ các thiết bị công nghệ thì có mức độ đồng ý khá cao, cụ thể những lợi ích mà nhân viên cho rằng có thể nhận được khi ứng dụng Fintech đó là:

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể bán dữ liệu cho các cơng ty BĐS và tài chính với 33 người đồng ý và 4 người hoàn toàn đồng ý với lý do này. Tuy nhiên có đến 13 người khơng có ý kiến với lợi ích này và khơng có ai phản đối. Trung bình mức độ đồng ý là 3,82

Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể trao đổi dữ liệu với các bên thứ ba ngoài FinTech với 27 người đồng ý và 9 người hồn tồn đồng ý với lợi ích này. Tuy nhiên vẫn có 14 người khơng có ý kiến về lợi ích này và khơng có ai phản đối về lợi ích này. Trung bình mức độ đồng ý khá cao là 3.90

Công Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể nâng cao hoặc làm phong phú các dịch vụ và / hoặc sản phẩm hiện tại với 29 người đồng ý và 2 người hoàn toàn đồng ý với lý do này. Tuy nhiên vẫn có đến 18 người khơng có ý kiến với lợi ích này và 1 người khơng đồng ý về lợi ích này. Trung bình mức độ đồng ý thấp hơn các ý kiến khác với trung bình là 3,64.

4.5.2. Tập trung hướng đến khách hàng (Customer-centric focus)

Bảng 4.26. Thống kê ý kiến đánh giá cho yếu tố Customer-centric focus

Hồn tồn khơng đồng ý Khơng đồng ý Khơng ý kiến Đồng ý Hồn tồn đồng ý TB mức độ đồng ý Khi ứng dụng Fintech thì Cơng Ty TNHH Garmin Việt Nam có thể sắp xếp tối ưu các

Một phần của tài liệu ỨNG DỤNG FINTECH TRONG CHUỖI BÁN LẺ CÁC SẢN PHẨM CÔNG NGHỆ CỦA CÔNG TY TNHH GARMIN VIỆT NAM (Trang 60)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(153 trang)
w