(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Nhìn chung, các tiện ích thơng mình đang được Techcombank triển khai trên ứng dụng F@st Mobile đáp ứng được gần như đầy đủ nhu cầu thiết yếu của khách hàng, khơng những thế có những tính năng nổi bật và tiện lợi hơn hẳn so với một số NHTM mặc dù là đơn vị đầu tiên tại Việt Nam áp dụng dịch vụ Mobile Banking vào hệ thống. Cụ thể là tiện ích rút tiền ngay trên ứng dụng mà không cần thẻ ATM. Ở
thời đại công nghệ phát triển như vũ bão như hiện nay, khi có tính năng này dường như khách hàng chỉ cần có một chiếc điện thoại thơng minh kết nối mạng 3G/4G cũng
có thể rút tiền trong tài khoản của mình ở tại bất cứ cây ATM Techcombank, khiến mọi rắc rối được giải quyết một cách nhanh chóng hơn nếu như khách hàng quên đem
theo thẻ ATM. Ngồi ra, một tính năng cũng vừa được Techcombank giới thiệu đầu tháng 4/2020 đó là cấp lại mã pin thẻ ATM trực tuyến ngay tại nhà. Theo đó khách hàng có thể chủ động thay đổi mã pin chỉ bằng một vài thao tác dựa trên các thông tin cá nhân ngay trên điện thoại của mình nếu chẳng may quên hoặc nhập sai quá 3 lần tại cây ATM. Đây được coi là tính năng vượt trội hơn so với các ngân hàng khác khi khách hàng vẫn phải ra quầy để xin cấp lại mã pin thẻ, vừa mất thời gian chờ vừa
tốn chi phí đi lại chưa thực sự tối ưu. Tuy nhiên, tính năng liên kết với các ví điện tử hay thanh tốn bằng mã QR vẫn chưa được triển khai tại Techcombank, cũng là một
KẾT LUẬN CHƯƠNG 2
Trong chương này, tác giả đã làm nổi bật được những nội dung sau:
Một là, Nêu tổng quan chung về ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam, kết
quả kinh doanh của ngân hàng đạt được trong giai đoạn từ 2017 - 2019
Hai là, Khái quát quá tình hình triển khai các dịch vụ Ngân hàng điện tử hiện
nay của Techcombank cũng như thực trạng phát triển dịch vụ App F@st Mobile giai đoạn 2017 - 2019.
Ba là, So sánh thực trạng triển khai, kinh doanh và kết quả thu được từ dịch
vụ NHĐT của Techcombank với các ngân hàng khác nhằm rút ra kinh nghiệm trong thực tế cho ngân hàng và để làm dữ liệu phục vụ cho nghiên cứu chương 4.
Dựa vào những dữ liệu định tính và điều kiện hiện tại của Techcombank, tác giả sẽ tiến hành thiết kế mơ hình kinh tế lượng để nghiên cứu các nhân tố tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi trải nghiệm App F@st Mobile ở Chương 3.
CHƯƠNG 3:
MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU CÁC NHÂN TỚ TÁC ĐỘNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN KHI SỬ
DỤNG DỊCH VỤ APP F@ST MOBILE TECHCOMBANK
3.1. XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU
3.1.1. Mơ hình nghiên cứu
Cronin & Taylor (1992) đã xây dựng mơ hình SERVPERF dựa trên luận điểm cho rằng: “Mơ hình trước đó là SERVQUAL của Parasuraman khơng có đủ sự tin cậy cần thiết trong nhiều nghiên cứu về các lĩnh vực như ngân hàng và thức ăn nhanh”. Do đó, từ những lý thuyết thừa kế trước đây của mơ hình SERVQUAL thì Cronin & Taylor đã xây dựng nên mơ hình SERVPERF nhưng chỉ có phần đánh giá về mức độ cảm nhận của khách hàng và loại bỏ đi phần giá trị kỳ vọng mà ở SERVQUAL vẫn còn.
Trong khoảng thời gian thực tập tại Techcombank, tác giả nhận thấy những nhân tố trong mơ hình SERVPERF có ảnh hưởng rất lớn đến mức độ hài lòng của khách hàng. Điển hình như tại các chi nhánh lớn có mật độ khách hàng tới giao dịch khá đông, dẫn đến cảnh quá tải, khiến cho nhiều khách hàng đôi khi chỉ thực hiện một giao dịch nộp tiền, rút tiền đơn giản nhưng phải đợi rất lâu mới được đến phiên giao dịch của mình. Do đó, khi ngân hàng đưa ra sản phẩm App F@st Mobile với đầy
đủ các tiện ích, tính năng thơng minh được tích hợp trong đó, đã tác động rất nhiều đến thái độ khách hàng mỗi khi giao dịch thông qua Techcombank. Hoặc như khi khách hàng gặp trục trặc khi thao tác trên App F@st Mobile thì cách nhân viên hỗ trợ
trả lời có kịp thời, chính xác, thỏa đáng hay khơng cũng sẽ ảnh hưởng đến cái nhìn trong mắt của họ về hình ảnh ngân hàng.
Từ hai lý do trên, Tác giả đã chọn mơ hình SERVPERF của Cronin & Taylor (1992) để đo lường sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ App F@st Mobile của
Techcombank.
2, iiNang lực phục vụ ”: thể hiện qua trình độ năng lực chun mơn, khả năng
tạo lịng
tin với khách hàng, phong cách phục vụ niềm nở, lịch sự với khách hàng của nhân
viên ngân hàng.
3, “Phương tiện hữu hình”: thể hiện qua trang thiết bị, phương tiện vật chất
hiện đại,
thông minh mà ngân hàng đã đầu tư vào sản phẩm App.
4, “Khả năng đáp ứng”: thể hiện từ phía ngân hàng sẵn sàng cung ứng các dịch
vụ một
cách nhanh chóng, đúng lúc và phải thỏa đáng được sự mong muốn của khách hàng
5, “Độ tin cậy”: thể hiện qua khả năng cung cấp các dịch vụ phù hợp với khách
hàng,
đúng thời gian như cam kết và hiệu quả ngay từ lần đầu tiên, tạo sự tin tưởng cho
khách hàng.
Mức độ đồng cảm Năng lực phục vụ
Phương tiện hữu hình Khả năng đáp ứng Độ tin cậy Giá cả dịch vụ hàng Sự hài lòng của khách
3.1.2. Hệ thống giả thuyết của mơ hình nghiên cứu
Giả thuyết H1: “Mức độ đồng cảm” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lịng
của
khách hàng, nghĩa là mức độ đồng cảm càng cao thì sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ App F@st Mobile càng cao và ngược lại.
Giả thuyết H2: “Năng lực phục vụ” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lịng
của
Giả thuyết H3: “Phương tiện hữu hình” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài
lịng
của khách hàng, nghĩa là đánh giá về phương tiện hữu hình càng cao thì sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ App F@st Mobile càng cao và ngược lại.
Giả thuyết H4: “Khả năng đáp ứng” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng
của khách hàng, nghĩa là khả năng đáp ứng càng cao thì sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ App F@st Mobile càng cao và ngược lại.
Giả thuyết H5: “Độ tin cậy” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách
hàng, nghĩa là độ tin cậy càng cao thì sự hài lịng của khách hàng đối với dịch vụ App
F@st Mobile càng cao và ngược lại.
Giả thuyết H6: “Giá cả dịch vụ” có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của
khách hàng, nghĩa là đánh giá tốt về giá cả dịch vụ càng cao thì sự hài lịng của khách
hàng đối với dịch vụ App F@st Mobile càng cao và ngược lại.
3.1.3. Phương pháp nghiên cứu
Đầu tiên tác giả kiểm định độ tin cậy của thang đo đưa ra thông qua hệ số Cronbach’s Alpha để loại bỏ các quan sát có hệ số độ tin cậy thấp nhằm đảm bảo cho các câu hỏi trong bảng khảo sát phản ánh rõ ràng nội dung cần truyền đạt. Sau đó dùng làm cơ sở để kiểm định kỹ thuật EFA để xem xét loại bỏ tiếp các câu hỏi khơng hợp lý hay mang tính trùng lắp giữa những câu hỏi khác. Để kiểm định các giả thuyết
đặt ra thì nghiên cứu sẽ sử dụng phân tích hồi quy đa biến, dùng để thống kê mối quan hệ của biến phụ thuộc với các biến độc lập. Tuy nhiên, trước khi tiến hành phân
tích hồi quy tác giả cần phải kiểm tra xem giữa “biến độc lập” và “biến phụ thuộc” có bất kỳ mối tương quan nào với nhau không bằng kiểm định hệ số tương quan. Cuối
cùng là đánh giá sự phù hợp của mơ hình thơng qua một số chỉ tiêu như Adjusted R square, kiểm định F có giá trị Sig., hệ số VIF, ...
3.2. MƠ TẢ Q TRÌNH NGHIÊN CỨU 3.2.1. Cách thức tiến hành
STT Biến quan sát Mã hóa
* ĐỘ TIN CẬY
1 Ngân hàng cung cấp kịp thời đầy đủ tiện ích trên App F@st Mobile đúng như cam kết
Tincay1
Bước 3: Gửi phiếu khảo sát cho khách hàng đã từng sử dụng dịch vụ App F@st Mobile của Techcombank.
Tác giả tiến hành gửi 190 phiếu khảo sát trực tiếp tại quầy giao dịch, nhờ qua người thân, bạn bè ở khu dân cư và qua công cụ Google biểu mẫu đến những khách hàng đang sử dụng dịch vụ F@st Mobile của Techcombank.
Bước 4: Liên hệ lại với khách hàng để theo dõi kết quả trả lời. Bước 5: Thu thập các phản hồi từ bên phía khách hàng.
Bước 6: Xử lý dữ liệu thơng qua cơng cụ SPSS 20.0 và tiến hành phân tích
3.2.2. Mơ tả mẫu nghiên cứu a. Phương pháp lấy kích thước mẫu
Tổng thể mẫu nghiên cứu: nhóm đối tượng khách hàng cá nhân đang sử dụng
App F@st Mobile của Techcombank tại khu vực Hà Nội
Kích thước mẫu: Theo kỹ thuật điều tra chọn mẫu của Hair & cộng sự
(1998),
“Để có thể phân tích nhân tố khám phá (EFA) cần thu thập dữ liệu kích thước mẫu tối thiểu là 5 mẫu trên 1 biến quan sát và số quan sát khơng nên dưới 100”. Mơ hình khảo sát trong đề tài này gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc cùng với 28 quan sát. Do vậy, kích thước mẫu tối thiểu phải là 28 x 5 = 140 mẫu.
b. Xây dựng và mã hóa thang đo
Bảng câu hỏi gồm 28 phát biểu bao gồm 24 phát biểu về chất lượng dịch vụ của App F@st Mobile, 4 câu hỏi về các mức hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ App thông qua thang đo Likert 5 điểm, mức độ càng tiến tới 5 thì càng đồng tình với câu hỏi. Theo đó:
(1) gán với ý kiến: “Hồn tồn khơng đồng ý” (2) gán với ý kiến: “Không đồng ý”
(3) gán với ý kiến: “Bình thường” (4) gán với ý kiến: “Đồng ý”
(5) gán với ý kiến: “Hồn tồn đồng ý”
Trong đó, thang đo gồm các thành phần và các biến quan sát như bảng sau: