2.2. Ứng dụng mô hình đánh giá sự hài lòng của khách hàng trong việc sử dụng ngân hàng số
2.2.3. Phân tích nghiên cứu
2.2.3.1. Mô tả đối tượng khách hàng a. Bảng mô tả khách hàng
Bảng 2.4: Mô tả khách hàng
STT Đặc điểm
Mẫu khảo sát n=183 Số lượng
(người)
Tỷ lệ (%)
1 Giới Tính Nữ 90 49,2
Nam 93 50,8
Tổng 183 100,0
2
Nhóm tuổi
Từ 18 đến 30 tuổi 91 49,7
Từ 30 đến 40 tuổi 58 31,7
Từ 41 đến 50 tuổi 23 12,6
Từ 51 tuổi trở lên 11 6
Tổng 183 100.0
3
Trung học phổ thông 3 1,6
Cao đẳng 10 5,5
Thuận Tiện
Hiệu quả
Tin tưởng Dịch
vụ Sản
phẩm
Sự hài lòng
65
Kết quả khảo sát cho thấy:
Xét theo giới tính
Tỷ lệ KH nam (50,8%) cao hơn KH nữ (49,2%) nhưng không nhiều có thể do KH nam là người ưa thích tìm hiểu, khám phá về công nghệ nhiều hơn nên tiếp cận đến NHS nhanh hơn. Còn KH nữ đa phần thích các dịch vụ làm đẹp hơn nên ít để ý đến lĩnh vực này.
Xét theo nhóm tuổi
Nhóm tuổi từ 18 - 30 tuổi có tỷ lệ sử dụng NHS cao nhất và chiếm 49,7% và sau đó là nhóm tuổi từ 30 đến 40 tuổi chiếm 31,7%. do hai nhóm tuổi này là những người còn trẻ, thích ứng nhanh với công nghệ, thích tìm hiểu và khám phá công nghệ nên họ dễ dàng trong việc sử dụng sản phẩm mới như NHS cung cấp. Nhóm tuổi 51 tuổi trở lên chiếm tỷ lệ sử dụng NHS thấp nhất 6% do nhóm này chủ yếu theo ngân hàng truyền thống hoặc khả năng thích nghi với công nghệ còn giới hạn.
Xét theo trình độ học vấn
Trình độ sau đại học chiếm tỷ lệ cao nhất 68,3%, có thể do đây là những người đi làm là những người có nhu cầu cao hơn về sử dụng ngân hàng. Nên họ tìm kiếm các dịch vụ đáp ứng cao nhất, thuận tiện nhất cho nhu cầu của mình
Xét theo thu nhập bình quân một tháng Trình độ
học vấn
Đại học 45 24,6
Sau đại học 125 68,3
Tổng 183 100.0
4 Thu nhập bình quân một tháng
Dưới 5 triệu đồng 6 3,3
Từ 5 đến 10 triệu đồng 59 32,2
Từ 11 đến 15 triệu đồng 96 52,5
Từ 16 đến 20 triệu đồng 13 7,1
Trên 20 triệu VNĐ 9 4,9
Tổng 183 100,0
66
Thu nhập bình quân từ 5 đến 10 triệu đồng và nhóm có thu nhập từ 11 đến 15 triệu đồng chiếm tỷ trọng lần lượt là 32,3%, 52,5% nguyên nhân là do KH phát sinh các khoản thu nhập thường mong muốn sử dụng những dịch vụ cao hơn, đáp ứng nhu cầu hơn, thuận tiện hơn.
b. Mô tả hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Hình vi sử dụng dịch vụ NH được nghiên cứu dựa trên các tiêu chí:
Hình 2.20: Phân tích hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng số
Nguồn: Tổng hợp Nhận xét
Về phương tiện: KH biết đến NHS thông qua quảng cáo trên Facebook, zalo, Viber có 140 câu trả lời lựa chọn phương tiện này trong 183 quan sát thu về. Có thể cho thấy trong thời đại công nghệ 4.0 với sự phát triển của mạng xã hội thì Facebook, zalo, Viber trở thành những phương tiện kết nối hữu hiệu tới người sử dụng.
65
112
140
49
0 20 40 60 80 100 120 140 160
Báo, tạp chí
Do bạn bè giới thiệu
Quảng cáo trên Facebook, zalo,Viber
Khác
Phương tiện
46
76
35
26
0 10 20 30 40 50 60 70 80
Không giao dịch
Một lần Hai lần Nhiều lần
Mức độ giao dịch trung bình/1 ngày
93
46
23 21
0 20 40 60 80 100
Dưới 1 năm
Từ 1 đến 2 năm
Từ 2 đến 3 năm
Dưới 3 năm
Thời gian đã sử dụng dịch vụ NHS
60
78
40
5 0
20 40 60 80 100
Timo LiveBank YOLO OMNI
Loại NHS sử dụng
67
Về loại NHS sử dụng: Có tới 78 câu trả lời lựa chọn là đang sử dụng NHS LiveBank trong 183 quan sát. Có thể thấy LiveBank vẫn mang lại sự hài lòng cao hơn cho KH so với các NHTM mới nổi.
Về mức độ sử dụng các ứng dụng NHS: Từ biểu đồ trên ta thấy được mức độ truy cập một lần vào các ứng dụng NHS có 76 lựa chọn trong 183 quan sát thu về.
Có thể thấy nhu cầu giao dịch của KH vẫn đang chỉ chiếm một lượng ít.
Về thời gian đã sử dụng dịch vụ NHS: Mặc dù NHS tại Việt Nam đã được ra mắt từ năm 2016 nhưng đến hiện nay thông qua khảo sát cho thấy thời gian KH đã sử dụng dịch vụ NHS dưới 1 năm có 93 câu trả lời lựa chọn trong 183 quan sát thu thập được. Cho thấy rằng NHS còn chưa đủ mạnh trong quá trình phát triển hội nhập với nền kinh tế Việt Nam.
2.2.3.2. Đánh giá về mức độ hài lòng của khách hàng trong việc sử dụng ngân hàng số
(1) Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Kết quả kiểm định thang đo cho 17 chỉ báo được thể hiện ở bảng sau:
Bảng 2.5: Kết quả kiểm định thang đo Thành phần
và chỉ báo
Trung bình thang đo nếu
loại biến
Phương sai thang đo nếu
loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Alpha nếu loại biến
SẢN PHẨM (SP): alpha= 0.834
SP1 12,39 6,052 0.611 0.813
SP2 12,38 5,544 0.680 0.784
SP3 12,18 5,193 0,722 0.764
SP4 12,05 5,788 0,647 0.798
DỊCH VỤ (DV): alpha= 0.949
DV1 10,39 7,701 0,951 0,909
DV2 10,37 8,378 0,847 0,942
68
DV3 10,36 7,946 0,898 0,926
DV4 10,32 8,361 0,810 0,953
THUẬN TIỆN (TT): alpha= 0,992
TT1 6,09 4,223 0,983 0,987
TT2 6,11 4,219 0,983 0,987
TT3 6,10 4,144 0,980 0.990
TIN TƯỞNG ( TTG): alpha = 0.881
TTG1 6,66 5,137 0,789 0,814
TTG2 6,61 5,042 0,827 0,78
TTG3 6,34 5,522 0,697 0,895
HIỆU QUẢ (HQ): alpha= 0.938
HQ1 7,25 4,736 0,838 0,935
HQ2 7,17 4,295 0,921 0,870
HQ3 7,06 4,364 0,858 0,921
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích từ SPSS Từ bảng kết quả nhận thấy, tất cả các chỉ báo đều có hệ số tương quan giữa biến - tổng lớn hơn 0.3, hệ số Cronbach’s alpha của cả 5 thành phần SP, TTG, DV, TT, HQ) đều lớn hơn 0.6 đảm bảo thang đo đáp ứng được yêu cầu về độ tin cậy.
Trong đó cả 5 nhân tố đều có có hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0.8, thể hiện sự phù hợp vào độ tin cậy cao của thang đo.
(2) Phân tích thành phần chính PCA
Sau khi kiểm định thang đo bằng Cronbach’s alpha cả 17 chỉ báo được giữ lại, tiến hành phân tích thành phần chính trên phần mềm SPSS được kết quả như sau:
69
Bảng 2.6. Kết quả kiểm định KMO KMO anh Bartlett’s Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. 0,764 Bartlett’sTest of
Sphericity
Approx. Chi-Square 3102,181
Df 136
Sig. 0,000
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích từ SPSS Kết quả cho thấy:
Kiểm định Bartkett có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%, chứng tỏ các chỉ báo có tương quan với nhau trong tổng thể.
Hệ số KMO = 0.764 > 0.5 thể hiện phân tích thành phần là phù hợp.
Như vậy, có thể kết luận rằng các chỉ báo đều có tương quan với nhau, kết quả PCA là phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 2.7. Kết quả ma trận xoay các thành phần (Rotated Component Matrix) Component
(Thành phần)
1 2 3 4 5 DV1
DV3 DV2 DV4
0,974 0,938 0,912 0,883 TT1
TT2 TT3
0,983 0,984 0,985 HQ1
HQ2 HQ3
0,926 0,961
0,928
70
SP1 SP2 SP3 SP4
0,773 0,815 0,854 0,810 TTG1
TTG2 TTG3
0,911 0,924
0,848 Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích từ SPSS
Kết quả ma trận xoay cho các thành phần không thấy có chỉ báo nào có giá trị trống (hệ số tải nhân tố < 0.5) và cũng không có chỉ báo nào tải lên 2 hay nhiều thành phần. Như vậy tất cả các chỉ báo đưa vào mô hình phân tích là phù hợp.
Mô hình gồm 17 chỉ báo thuộc 5 thành phần:
(1) SẢN PHẨM bao gồm: SP1, SP3, SP4, SP6 (2) DỊCH VỤ bao gồm: DV1, DV2, DV3, DV4 (3) THUẬN TIỆN bao gồm: TT1, TT2, TT3 (4) HIỆU QUẢ bao gồm: HQ1, HQ2, HQ3 (5) TIN TƯỞNG bao gồm: TTG1, TTG2, TTG3 (3) Hồi quy bội (Mutiple Regression)
Vì biến độc lập là 5 nhân tố được chia thành 17 chỉ báo từ SP1 đến TTG3, do đó trước khi tiến hành phân tích cần phải tạo biến đại diện cho 5 biến đó. Vận dụng lý thuyết thống kê, các biến đại diện được hình thành là bình quân của các biến nhân tố đó.
a) Phân tích tương quan
Xét về bản chất thì tương quan và hồi quy là hai phương pháp thống kê khác nhau. Tương quan chỉ xét quan hệ giữa hai biến, trong khi đó hồi quy thường xét phương trình gồm nhiều biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, hay hồi quy là sự tác động đồng thời của nhiều biến lên 1 biến. Phân tích tương quan trước hết là đo mức độ kết hợp tuyến tính giữa các biến, nhưng phân tích hồi quy lại ước lượng hoặc dự báo một biến (biến phụ thuộc) trên cơ sở giá trị đã cho của các biến khác (biến độc lập). Ngoài ra tương quan không có khái niệm độc lập và phụ thuộc. Hồi quy thì có,
71
quan hệ nhân quả, mối quan hệ đó đã được xác định trước cái nào là nhân cái nào là quả.
Tuy nhiên, hồi quy thì tương quan (hay nói cách khác điều kiện để chạy hồi quy thì trước hết biến độc lập và phụ thuộc phải tương quan), còn biến độc lập và phụ thuộc có tương quan với nhau thì chưa chắc kết quả hồi quy có ý nghĩa thống kê. Kết quả phân tích tương quan thu được như sau:
Bảng 2.8: Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
SP DV TT HQ TTG HL
SP
Pearson Correlation 1 0,041 -0,134 0,071 -0,116 0,247**
Sig. (2-tailed) 0,583 0,071 0,337 0,118 0,001
N 183 183 183 183 183 183
DV
Pearson Correlation 0,041 1 0,115 0,099 0,122 0,441**
Sig. (2-tailed) 0,583 0,120 0,183 0,099 0,000
N 183 183 183 183 183 183
TT
Pearson Correlation -0,134 0,115 1 0,149* 0,046 0,231**
Sig. (2-tailed) 0,071 0,120 0,044 0,533 0,002
N 183 183 183 183 183 183
HQ
Pearson Correlation 0,071 0,099 0,149* 1 -0,023 0,380**
Sig. (2-tailed) 0,337 0,183 0,044 0,753 0,000
N 183 183 183 183 183 183
TTG
Pearson Correlation -0,116 0,122 0,046 -0,023 1 0,417**
Sig. (2-tailed) 0,118 0,099 0,533 0,753 0,000
N 183 183 183 183 183 183
HL
Pearson Correlation 0,247** 0,441** 0,231** 0,380** 0,417** 1 Sig. (2-tailed) 0,001 0,000 0,002 0,000 0,000
N 183 183 183 183 183 183
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Nguồn: Tổng hợp kết quả phân tích từ SPSS
72
Thứ tự các biến trong ma trận hệ số tương quan lần lượt là từ biến phụ thuộc (HL) đến các biến độc lập (SP, TTG, DV, TT, HQ).
❖ Ma trận trên có đường chéo chính bằng 1 vì tương quan của một biến với chính biến đó cho giá trị hệ số bằng 1.
❖ Tam giác trên và tam giác dưới đối xứng với nhau qua đường chéo chính (đây chính là đặc điểm của phương pháp phân tích tương quan, không có mối quan hệ nhân quả).
❖ Các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính cao và thuận chiều với biến phụ thuộc (các hệ số tương quan mẫu đều dương). Từ đó có thể kỳ vọng hệ số hồi quy phản ánh tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc là dấu +. Tuy nhiên, cần phải cảnh giác với những mối quan hệ tương quan giả, 2 biến có hệ số tương quan rất cao nhưng thực tế lại không có quan hệ gì, giá trị r cao chỉ do một sự ngẫu nhiên trong mẫu và là sản phẩm chế tác của kỹ thuật thống kê. Do đó để có kết luận chính xác cần phải kiểm định giả thuyết sau:
{H0: Biến độc lập thứ j = 1,2,3,4,5 không có mối liên hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc H1: Biến độc lập thứ j = 1,2,3,4,5 có mối liên hệ tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc
Bảng kết quả trên cho Sig của kiểm định đều nhỏ. Vậy các giá trị Pearson Correlation đều có ý nghĩa thống kê ở mức ** (1%). Hay bác bỏ H0, chấp nhận H1, giữa biến độc lập và biến phụ thuộc thực sự tồn tại mối liên hệ tương quan tuyến tính.
b) Phân tích hồi quy
Phương trình hồi quy: HL = α + β1*SP+ β2*DV + β3*TT+ β4*HQ + β5*TTG +u Thao tác trên SPSS cho ra kết quả như sau:
❖ Hệ số xác định của mô hình (R- square) = 0,543 cho biết các biến độc lập giải thích được 54,3% cho biến phụ thuộc.
❖ Thực hiện kiểm định sự phù hợp của hàm hồi quy bằng kiểm định F. Cặp giả thuyết của kiểm định:
{H0: Hàm hồi quy không phù hợp H1: Hàm hồi quy phù hợp
Kết quả trong bảng (xem bảng tại phụ lục 2) cho giá trị Fqs= 42.019 giá trị Sig (hay P-value) của kiểm định= 0.000→ Bác bỏ H0 chấp nhận H1
73
Vậy hàm hồi quy là phù hợp, hay các biến độc lập (DV, SP, TT, TTG, HQ) thực sự giải thích cho biến phụ thuộc (HL).
→Phương trình hồi quy cần tìm có dạng:
𝐇𝐋 ̂ = 1.701+ 0,144 SP+ 0,138 DV+ 0,064 TT+ 0,118 HQ+ 0. 145 TTG Các hệ số hồi quy của biến SP, DV, TTG, TT, và HQ đều có ý nghĩa thống kê ở mức 5%. Bên cạnh đó từ bảng kết quả Coefficient (xem bảng tại phụ lục 2) còn cho phép đánh giá mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc thông qua giá trị của hệ số hồi quy chuẩn hóa.
TTG (TIN TƯỞNG) là biến độc lập có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất, các vị trí sau lần lượt là biến DV (DỊCH VỤ), HQ (HIỆU QUẢ), SP (SẢN PHẨM) và TT (THUẬN TIỆN). Vậy trong bốn yếu tố phân tích thì TIN TƯỞNG chính là yếu tố tác động lớn nhất và THUẬN TIỆN là ít tác động nhất đến mức độ hài lòng của khách hàng trong viêc sử dụng ngân hàng số.