Tỷ lệ % HCM HN Tổng Tốt nghiệp cấp 1 0 0 - Tốt nghiệp cấp 2 17 21 19 Tốt nghiệp cấp 3 24 16 20 Tốt nghiệp trung cấp 13 31 22 Tốt nghiệp cao đẳng 33 20 27 Tốt nghiệp đại học 11 5 8 Hoàn tất sau đại học 2 7 5
Xét về tình trạng hơn nhân, mẫu cho thấy tính đa dạng về các nhóm có tình trạng
hơn nhân gia đình khác nhau, trong đó chiếm đa số nhấn là nhóm đã lập gia đình
(58%), với nhóm đã lập gia đình và có con chiếm 31% và nhóm đã lập gia đình nhưng
Bảng 4.6: Mơ tả mẫu theo tình trạng hơn nhân
Tỷ lệ % HCM HN Tổng
Độc thân 21 24 23
Gia đình, chưa có con 30 24 27
Gia đình & có con 29 32 31
Ly dị/đơn thân 20 20 20
4.1.2 Mô tả hành vi sử dụng thẻ tín dụng
Xét về hành vi sử dụng thẻ theo thời gian, mẫu có độ bao phủ rộng, trong đó nhiều nhất là nhóm sử dung thẻ trên 3 năm (39%) tiếp theo là nhóm dưới 1 năm
(34%), từ 1-3 năm (27%). Điều này cho thấy đa số thành phần trong mẫu là những
người có hành vi sử dụng thẻ rất lâu năm, nên các đánh giá của họ sẽ có độ chính xác
cao.
Bảng 4.7: Mơ tả mẫu theo thời gian sử dụng thẻ
Tỷ lệ % HCM HN Tổng
Dưới 1 năm 32 36 34
Từ 1 đến 3 năm 25 29 27
Trên 3 năm 43 35 39
Xét về loại thẻ tín dụng đang sử dụng, mẫu chỉ bao phủ được 2 nhóm là Visa Credit card (81%) và Master Credit Card (19%). Hồn tồn khơng có nhóm Union Pay
và JCB card. Điều này hoàn toàn phù hợp với các thông tin thứ cấp tìm được. Thị trường Việt Nam hiện tại đang thông dụng hai loại thẻ này. Trong đó Visa credit card
chiếm số đơng hơn rất nhiều so với Master credit card.
Bảng 4.8: Mơ tả loại hình thẻ sử dụng
Tỷ lệ % HCM HN Tổng Visa Credit Card 82 80 81 Master Card 18 20 19 Union Pay - - -
JCB - - -
Khác - - -
là nhà cung cấp dẫn đầu thị trường được vì phương pháp lấy mẫu của tác giả là
phương pháp phi xác suất nên mẫu thu có tính thuận tiện nhất định. Số lượng người
dùng thẻ do HSBC cung cấp nhiều như vậy chỉ thể hiện được tác giả có nhiều mối quan hệ với nhà cung cấp/ khách hàng sử dụng thẻ HSBC, khơng có nghĩa là HSBC là nhà cung cấp dẫn đầu thị trường. Tuy nhiên với sự bao phủ rộng theo các nhà cung cấp thẻ của mẫu, vẫn có thể tự tin nói kết quả sẽ mang tính đại diện cho những người sử dụng thẻ tín dụng nói chung ở 2 thị trường lớn của Việt Nam là HCM và Hà Nội.
Hình 4.9: Phân nhóm mẫu theo các ngân hàng cung cấp thẻ tín dụng
Tỷ lệ % HCM HN Tổng Agribank 2 5 4 ACB 0 8 4 ANZ 20 10 15 BIDV 2 5 4 CitiBank 3 5 4 DAB 1 4 3 Eximbank 1 5 3 HSBC 47 22 35 Sacombank 2 7 5 Standardchartered 2 12 7 Techcombank 13 10 12 VCB 6 4 5 Vietinbank 1 3 2 Khác 0 0 -
4.1.3 Mơ tả nhận thức về tính hữu ích và tính tiện dụng của thẻ tín dụng
Dựa vào các câu trả lời trong Q10 và Q11 tác giả quy đổi thang đo 5 mức độ (Rất
không đồng ý -> Đồng ý) thành thang 2 mức độ như Bảng 4.3.:
Bảng 4.10: Quy đổi thang đo 5 mức độ thành thang đo 2 mức độ.
Thang 5 mức độ Thang 2 mức độ
Rất không đồng ý Không đồng ý/không ý kiến Không đồng ý
Sau đó, tính trung bình cộng tỷ lệ đồng ý các nhận định trong câu Q10 và Q11
theo 2 nhóm là tỷ lệ đồng ý về tính hữu ích và tỷ lệ đồng ý về tính tiện dụng. Kết quả
được thống kê riêng cho từng vùng miền như trong hình 4.13.
Bảng 4.11: Tỷ lệ nhận thức theo khu vực.
% Đồng ý HCM HN Total
Tính hữu ích 76 72 74 Tính tiện dụng 45 10 28
Theo đó, dễ dàng nhận thấy rằng có 76% NDT ở HCM đồng ý về việc thẻ tín
dụng là hữu ích. Tỷ lệ này ở Hà Nội cũng tương đương với 72% NDT đồng ý. Tuy
nhiên về nhận thức tính tiện dụng, có sự khác biệt hết sức rõ ràng khi có 45% NDT ở HCM cho rằng thẻ tín dụng là tiện dụng trong khi tỷ lệ này ở Hà Nội chỉ có 10%. Kết hợp với việc phân tích lượng dùng trung bình/tháng ở mỗi thành phố trong hình 4.12
có thể thấy rằng yếu tố tiện dụng có xu hướng ảnh hưởng đáng kể lên khối lượng sử dụng thẻ của người dùng, trong khi yếu tố nhận thức tính hữu ích có xu hướng ít ảnh
hưởng hơn. Điều này khá giống với Meidan và Davos (1994) đã đề cập trong phần cơ
sở lý thuyết Chương 2. Vậy đâu là yếu tố khiến NDT chưa đánh giá cao yếu tố tính tiện dụng như đã đánh giá cho tính hữu ích? Đâu là yếu tố khiến NDT Hà Nội đánh giá tính tiện dụng của thẻ thấp hơn NDT ở HCM? Đây chính là ẩn số mà các nhà cung cấp dịch vụ thẻ cần phải đi tìm câu trả lời để hoạch định chiến lược tiếp cận khác hàng mục tiêu hiệu quả hơn.
Bảng 4.12: Tỷ lệ đồng ý từng nhận định trong nhân tố nhận thức tính hữu ích.
Yếu tố HCM HN Total
Thẻ này giúp việc thanh tốn các hóa đơn của tơi được tiến
hành nhanh chóng và dễ dàng 71 53 62
Thẻ này được chấp nhận rộng rải, nên tơi có thanh tốn hóa
đơn/rút tiền mặt ở nhiều nước trên thế giới. 82 82 82
Thẻ này được chấp nhận rộng rải, nên tơi có thanh tốnhóa
đơn/rút tiền mặt ở nhiều tỉnh thành ở Việt Nam 82 73 78
Thẻ này giúp cho tôi không cần phải mang theo nhiều tiền
mặt trong người, tránh rủi ro mất cắp 59 49 54 Thẻ này có tín bảo mật cao, khi mất cắp người khác cũng
không sử dụng tiền của tôi được 80 80 80
Khi thanh toán trực tuyến, thẻ này có phương thức bảo mật rất tốt, tránh rị rỉ thơng tin cũng như nguy cơ bị đánh cắp
thông tin của chủ thẻ.
77 78 78 Thẻ này giúp tơi kiểm sốt tốt các khoản chi tiêu hàng
tháng. Giúp tôi biết được tiền của tôi đi đâu, về đâu. 63 61 62 Thẻ này có nhiều chương trình liên kết giảm giá với nhiều
điểm bán, giúp tơi tiết kiệm chi phí 85 84 85
Chi phí thường niên, lãi suất của thẻ này vừa phải hợp lý 81 81 81 Khi sử dụng thẻ để tiến hành thanh toán, tơi thấy mình rất
hiện đại và sành điệu 78 76 77
(Đơn vị tính: % đồng ý)
Phân tích sâu vào các yếu tố nhỏ trong nhóm nhận thức tính hữu ích. Bảng 4.17 cho thấy hầu như khơng có sự khác biệt giữa đánh giá của NDT HCM và Hà Nội. Các yếu tố được đánh giá cao nhất là:
- Thẻ có nhiều chương trình liên kết giảm giá với nhiều điểm bán, giúp người dùng tiết kiệm chi phí.
- Thẻ được chấp nhận rộng rải, có thể thanh toán/rút tiền ở nhiều nơi trên thế giới.
- Chi phí thường niên, lãi suất của thẻ là hợp lý.
Bảng 4.13: Tỷ lệ đồng ý từng nhận định trong nhân tố nhận thức tính tiện dụng.
Yếu tố HCM HN Total
Thủ tục để làm thẻ tín dụng này rất nhanh gọn và đơn giản 48 13 31 Có nhiều phương thức để thanh tốn thẻ tín dụng:Có thể qua
Internet Banking, qua các máy ATM thu tiền tự động,đóng tại quầy hoặc có nhân viên thu tại nhà.
45 12 29
Phương thức thanh tốn thẻ tín dụng cũng nhanh gọn và đơn
giản. Chỉ mất vài phút là tơi có thể thực hiện xong việc thanh toán thẻ.
43 7 25
Khi cà thẻ tại các điểm thanh toán, phương thức cà thẻ cũng hết sức nhanh gọn và đơn giản, không hề gặp các trục trặc về nghẽn mạng, sai thông tin…
46 9 28
Việc khai báo một số thông tin bảo mật khi mua sắm trực tuyến cũng hết sức đơn giản mà an tồn. Tơi khơng thấy khó
khăn gì mua sắm trực tuyến với thẻ này.
49 12 31 Rất thuận tiện cho tôi để kiểm sốt thơng tin mỗi lần giao
dịch/thanh tốn bằng thẻ này vì ngân hàng cấp thẻ có rất nhiều phương thức thơng báo. Ví dụ như qua email, sms và thậm chị cả gọi điện thoại mỗi khi có giao dịch số tiền lớn.
46 9 28
Thủ tục thay đổi hạn mức, mở thẻ phụ, hủy thẻ cũng hết sức
đơn giản và nhanh chóng 41 11 26
Khơng q khó khăn cho tơi để tìm ra được các điểm chấp
nhận thanh tốn thẻ này khi tơi đi du lịch, cơng tác ở nước ngoài.
48 9 29
Khơng q khó khăn cho tơi để tìm ra được các điểm chấp
nhận thanh toán thẻ này khi tôi đi du lịch, công tác ở các tỉnh/thành phố khác ở Việt Nam.
40 10 25
(Đơn vị tính: % đồng ý)
Phân tích sâu vào các yếu tố nhỏ trong nhóm nhận thức tính tiện dụng. Bảng 4.18
cho thấy có sự khác biệt giữa đánh giá của NDT HCM và Hà Nội. Chưa tới một nửa NDT ở HCM đồng ý với các nhận định về tính tiện dụng của thẻ. Trong đó các nhận
định sau là được đánh giá thấp nhất:
- Khó khăn trong việc tìm ra các điểm chấp nhận thanh toán thẻ khi đi du
lịch/công tác ở các tỉnh thành khác ở Việt Nam.
Khu vực Hà Nội, NDT đánh giá các nhận định về tính tiện dụng của thẻ rất thấp, chỉ tầm 9-13% cho tất cả các yếu tố.
Như vậy dễ dàng nhận thấy các yếu tố nhận thức về tính tiện dụng của thẻ đang
là yếu tố kéo khối lượng sử dụng thẻ ở khu vực miền bắc giảm xuống rất nhiều. Phần tiếp theo tác giả sẽ đi kiểm định bộ thang đo và phân tích định lượng tính ảnh hưởng của yếu tố tiện dụng này lên hành vi sử dụng thẻ.
4.2 PHÂN TÍCH NHÂN TỐ- KIỂM ĐỊNH MƠ HÌNH LÝ THUYẾT
Sau khi mơ tả dữ liệu các yếu tố của bộ thang đo tiếp tục được đưa vào phân tích nhân tố để kiểm định độ giá trị bằng hệ số tải (Factor loading). Qua đó kiểm nghiệm lại mơ hình lý thuyết trong Chương 2.
Phân tích nhân tố là phép rút gọn dữ liệu và biến bằng cách nhóm chúng lại với các nhân tố đại diện. Mục tiêu của luận văn khi sử dụng phân tích nhân tố là để nhận dạng số lượng các nhân tố (Factor) của mơ hình cũng như số lượng biến (items) của mỗi nhân tố.
Dữ liệu được tiến hành phân tích nhân tố bằng SPSS với phương pháp: Principal Component Analysis, với phép xoay Variamax cũng với phép thửKaiser-Meyer-Olkin (KMO) and Bartlett’s Test.
Phép thử Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy tests(Bảng 4.6) được sử dụng khi tương quan riêng phần của các biến là nhỏ. Bartlett's test of sphericity
tests được sử dụng khi ma trận tương quan có tính đồng nhất. Phép thử này cho phép
chúng ta kiểm định xem việc sử dụng Factor Analysis có phù hợp không? Kết quả phân tích KMO and Bartlett’s Test cho hệ số KMO của phân tích nhân tố là 0,89 >0,5 cũng như mức ý nghĩa Sig của Bartlett's Test of Sphericity bé hơn 0,05 (Bảng 4.19) cho thấy việc sử dụng Factor Analysis là phù hợp với bài tốn nghiên cứu. Tóm lại, sau khi tiến hành kiểm định mơ hình bằng phép phân tích nhân tố, có thể kết luận rằng,
Bảng 4.14: Mức độ ý nghĩa của phép phân tích nhân tố KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0.89 Bartlett's Test of Sphericity
Approx. Chi-Square 2591
Df 171
Sig. 0.00
Kết quả xử lý dữ liệu bằng SPSS cho thấy khi gom 19 yếu tố thành 4 nhân tố, hệ số Eigenvalue là tốt nhất (Là số nhỏ nhất mà vẫn lớn hơn 1; Eigen =1.1) với mức
độ giải thích là 73,02%. (Xem Bảng 4.20).
Bảng 4.15: Mức độ giải thích khi phân nhóm theo hệ số Initial Eigenvalues. Total Variance Explained
Component Initial Eigenvalues Total % of Variance Cumulative % 1 7.30 38.42 38.42 2 2.65 13.96 52.38 3 2.10 11.03 63.41 4 1.83 9.61 73.02 5 0.83 4.39 77.41 6 0.50 2.62 80.03 7 0.48 2.55 82.58 8 0.43 2.29 84.87 9 0.40 2.13 87.00 10 0.38 2.01 89.01 11 0.33 1.72 90.73 12 0.30 1.59 92.32 13 0.27 1.44 93.76 14 0.26 1.38 95.14 15 0.24 1.28 96.42 16 0.22 1.14 97.57 17 0.17 0.90 98.46 18 0.15 0.80 99.26 19 0.14 0.74 100.00
Kết quả thu về cho thông tin về việc gom nhân tố như Bảng 4.21. Theo đó 19 yếu tố này có thể gom thành 4 nhân tố chính, trong đó.
Nhân tố số 1: đại diện chung cho các yếu tố nói về nhận thức tính tiện dụng
khi dùng thẻ. Trong đó các yếu tố có hệ số tải factor loading cao (trên 0.8) có
thể kể đến là:
o Thủ tục mở thẻ tín dụng là nhanh chóng và đơn giản
o Dễ dàng để tìm tìm ra được các điểm chấp nhận thanh toán thẻ khi đi du lịch, cơng tác ở nước ngồi
o Việc khai báo một số thông tin bảo mật khi mua sắp trực tuyến đơn giản,
khơng khó khăn để mua sắp trực tuyến với thẻ tín dụng
o Có nhiều phương thức để thanh tốn thẻ tín dụng
So sánh với mơ hình lý thuyết trong Chương 2, có một điểm khác biệt
nhỏ là người dùng thẻ ở HCM và Hà Nội xếp yếu tố: Cảm thấy phong cách và hiện đại khi dùng thẻ vào nhóm tiện dụng chứ không phải trong nhóm nhận thức tính hữu ích như mơ hình lý thuyết. Với hệ số Factor loading khá nhỏ 0.47 lên nhân tố tiện dụng, chưa thể khẳng định rằng yếu tố này thuộc về nhóm nhận thức tính tiện dụng, tuy nhiên có thể khẳng định rằng yếu tố này khơng thuộc về nhóm nhận thức tính hữu ích như mơ hình lý thuyết,
điều này có vẻ hợ lý hơn vì yếu tố này thiên về phong cách, là những lợi ích
cảm tính, lợi ích chìm (Emotional benefit) hơn là các yếu tố lợi ích về mặt chức năng (functional befenfit). Do đó mơ hình lý thuyết cần được hiệu
chỉnh lại ở điểm này.
Nhân tố số 2: đại diện chung cho các yếu tố nói về nhận thức về tính Kinh Tế
khi dùng thẻ. Với 3 yếu tố rất tập trung về mặt hệ số tải (Factor Loading >0.9):
o Thẻ giúp kiểm soát tốt chi tiêu hàng tháng
Nhân tố số 3: đại diện chung cho các yếu tố nói về nhận thức tính hữu ích khi
dùng thẻ. Với 3 yếu tố cũng khá tập trung về mặt hệ số tải (Factor Loading >0.8):
o Giúp việc thanh tốn hóa đơn nhanh chóng và dễ dàng.
o Có thể thanh toán được nhiều nơi trên thế giới.
o Có thể thanh tốn được ở nhiều tỉnh thành ở Việt Nam.
Nhân tố số 4: đại diện chung cho các yếu tố nói về nhận thức về tính an tồn
và bảo mật khi sử dụng thẻ. Với 3 yếu tố cũng khá tập trung về mặt hệ số tải
(Factor Loading >0.8)
o Không cần mang theo tiền mặt, tranh rủi ro mất cắp.
o Có tính bảo mật cao, khi mất thẻ cũng khơng mât tiền.
o Bảo mật tốt khi thanh toán trực tuyến.
Như vậy, khi so sánh với mơ hình lý thuyết trong Chương 2, yếu tố nhận
thức tính hữu ích trong mơ hình lý thuyết được NDT HCM và Hà Nội phân tách rõ ràng hơn thành 3 yếu tố độc lập với nhau:
- Nhận thức về tính kinh tế khi sử dụng thẻ. - Nhận thức về tính hữu ích khi sử dụng thẻ.
- Nhận thức về tính an tồn và bảo mật khi sử dụng thẻ.
Theo đó mơ hình lý thuyết Chương 2 sau khi kiểm định cần phải điều chỉnh
Bảng 4.16: Phân nhóm các nhân tố và đặt tên nhân tố
Rotated Component Matrix(a)
Nhân tố Thuộc tính Component
1 2 3 4
Tiện dụng
Thủ tục để làm thẻ tín dụng này rất nhanh