TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Sự cần thiết của đề tài nghiên cứu
Công nghệ phát triển mạnh mẽ đã giúp smartphone chiếm lĩnh thị trường, khiến cả tổ chức tài chính lẫn người tiêu dùng tận dụng hiệu quả những lợi ích mà nó mang lại Khách hàng trẻ ưa chuộng dịch vụ ngân hàng tiện ích hơn các phương thức giao dịch truyền thống nhờ vào tính linh hoạt về thời gian, chi phí thấp và sự dễ dàng trong việc sử dụng mọi lúc, mọi nơi Các tổ chức tài chính đã giới thiệu Internet banking và sau đó là Mobile banking, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch ngân hàng thông qua điện thoại di động hoặc máy tính bảng có kết nối Internet Mobile banking trở thành kênh tương tác chính giữa khách hàng và ngân hàng, với điện thoại di động được xem là kênh thanh toán phát triển nhất tại nhiều quốc gia Sự bùng nổ của smartphone đã mở ra cơ hội lớn cho các ngân hàng phát triển dịch vụ Mobile Banking.
Từ đầu năm 2018 đến tháng 6/2018, thị trường điện thoại di động tại Việt Nam ghi nhận một số liệu ấn tượng: 72% dân số đang sử dụng điện thoại thông minh, theo báo cáo của Appota.
Theo thống kê, khoảng 68% người Việt Nam sử dụng điện thoại để truy cập internet nhiều hơn so với máy tính Dự báo cho thấy xu hướng này sẽ tiếp tục tăng trưởng khi số lượng người dùng điện thoại thông minh tại Việt Nam dự kiến đạt 55,45 triệu người vào năm 2022.
Dịch vụ mobile banking mang lại nhiều lợi ích cho ngân hàng như tăng nguồn thu nhập, mở rộng thị trường, tiết kiệm chi phí và nâng cao khả năng cạnh tranh Đối với khách hàng, dịch vụ này cung cấp tiện ích trong việc quản lý tài khoản, chuyển khoản và thanh toán hóa đơn, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Chính vì vậy, mobile banking đã trở thành xu hướng tất yếu trong sự phát triển của ngành ngân hàng.
Hình 1 Dự báo người dùng điện thoại di động Việt Nam 2017-2022
Mặc dù mobile banking tại Việt Nam ra đời muộn hơn so với nhiều quốc gia khác, nhưng khoảng một nửa dân số đã tiếp cận Internet và 70% dân số sở hữu smartphone Đặc biệt, nhóm người sử dụng smartphone chủ yếu là giới trẻ, những người am hiểu công nghệ và đam mê trải nghiệm mới.
Người tiêu dùng tại Việt Nam ngày càng ưa chuộng các phương thức thanh toán mới, đặc biệt là những giải pháp tích hợp trên nền tảng di động Việc này không chỉ giúp kết nối thanh toán dễ dàng và thuận tiện mà còn loại bỏ nhu cầu sử dụng tiền mặt hay thẻ tín dụng Do đó, thanh toán di động đang mở ra nhiều cơ hội phát triển tại thị trường Việt Nam.
Trong bối cảnh cạnh tranh gay gắt trên thị trường tài chính ngân hàng hiện nay, BIDV Phú Mỹ cần liên tục cải tiến dịch vụ BIDV smartbanking để khẳng định vị thế là một trong những ngân hàng hàng đầu cung cấp dịch vụ mobile banking Việc đưa ứng dụng đến gần hơn với khách hàng sẽ giúp BIDV Phú Mỹ thu hút và giữ chân người dùng hiệu quả hơn.
1.1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Theo Ngân hàng Nhà nước, hiện có 45 tổ chức cung cấp dịch vụ qua điện thoại di động, với 472 triệu giao dịch và giá trị đạt khoảng 4,9 triệu tỷ đồng trong 6 tháng đầu năm 2020, tăng 178% và 177% so với cùng kỳ năm 2019 Việt Nam hiện có khoảng 25-30 triệu người dùng smartphone, điều này lý giải sự bùng nổ của kênh Mobile Banking trong thời gian qua.
Thị trường Mobile Banking đang bùng nổ với sự tham gia của hầu hết các ngân hàng, dẫn đến cuộc đua gia tăng tiện ích cho khách hàng nhằm thu hút người dùng Đối với các ngân hàng bán lẻ, phát triển dịch vụ ngân hàng trên di động là công cụ quan trọng để giữ chân khách hàng cũ và thu hút khách hàng mới Các ngân hàng cạnh tranh bằng chiến lược và công nghệ đột phá, hoặc ứng dụng công nghệ thông minh hơn, giúp họ phát triển nhanh chóng Đặc biệt, khi người dùng ngày càng am hiểu và nhạy bén với các sản phẩm số hóa, việc nâng cao dịch vụ trở nên cần thiết hơn bao giờ hết.
Việc nhiều ngân hàng lựa chọn đầu tư vào mobile banking, tạo thành xu hướng
Việc phát triển sản phẩm dịch vụ tài chính ngân hàng theo hướng "mobile first" là rất hợp lý, bởi vì smartphone đã trở thành một phần quan trọng trong đời sống hàng ngày của người dân Việt Nam.
Khách hàng hiện nay không chỉ mong muốn dịch vụ tài chính có mặt trên thiết bị di động, mà còn tìm kiếm các sản phẩm an toàn, đơn giản, dễ sử dụng và tiện lợi hơn.
Ngân hàng hiện đại đang hướng tới mô hình "all in one", nơi mọi nhu cầu tài chính được xử lý qua một ứng dụng duy nhất Mục tiêu của các ngân hàng là xây dựng một hệ sinh thái tiện ích, đáp ứng đa dạng nhu cầu từ dịch vụ tài chính cơ bản đến thanh toán hóa đơn, mua sắm, đi lại, giáo dục và sức khỏe Để đạt được điều này, nhiều ngân hàng không ngừng đổi mới và tập trung vào phát triển mobile banking, nhằm mang lại trải nghiệm tốt nhất cho người dùng.
Ngân hàng BIDV đã ra mắt ứng dụng Smartbanking vào tháng 12 năm 2015, theo Công văn số 9770 ngày 25 tháng 11 năm 2015, và liên tục cải tiến để đáp ứng nhu cầu người dùng Lãnh đạo BIDV nhận thấy rằng dịch vụ ngân hàng điện tử, đặc biệt là Mobile Banking, không chỉ mang lại lợi ích lớn cho khách hàng mà còn giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí đầu tư nhân lực, thiết bị và cơ sở vật chất Công nghệ hiện đại giúp giảm thiểu chi phí in ấn và hồ sơ, đồng thời mang lại trải nghiệm giao dịch nhanh chóng và tiện lợi hơn cho khách hàng.
Với hơn 4 năm gắn bó tại BIDV Phú Mỹ, tác giả, một thành viên trẻ và năng động, đã quyết định nghiên cứu về những ý nghĩa thực tiễn của công việc tại ngân hàng.
“ Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đên mức độ hài lòng về dịch vụ
Đề tài "Smartbanking tại Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Phú Mỹ" được thực hiện nhằm áp dụng lý thuyết vào thực tiễn công việc, đồng thời đóng góp các hàm ý quản trị để nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ BIDV Smartbanking Tác giả hy vọng nghiên cứu này sẽ hỗ trợ chi nhánh Phú Mỹ đạt mục tiêu trở thành ngân hàng bán lẻ dẫn đầu về thị phần và chất lượng vào năm 2020.
Tổng quan các nghiên cứu có liên quan
Đề tài tương tự cũng đã được nghiên cứu tại nhiều quốc gia trên thế giới cũng như tại Việt Nam:
- Mô hình chất lượng dịch vụ của Kumar và cộng sự (2009)
- Nghiên cứu “Ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử đến lòng trung thành của khách hàng” (năm 2018) Bài viết được nghiên cứu bởi Amit
Bài viết của Abdul Gaffar khám phá chất lượng dịch vụ và mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng di động tại Bangladesh Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm người dùng, đồng thời đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực ngân hàng di động.
Khan, Reshma Pervin Lima, Md Shahed Mahmud (năm 2018)
- Nghiên cứu “Áp dụng ngân hàng di động trong một nền kinh tế mới nổi:
Một phân tích thực nghiệm về người tiêu dùng trẻ Ấn Độ” Bài nghiên cứu bởi Richa Priya (năm 2018)
- Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ mobile
Nghiên cứu về dịch vụ ngân hàng của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, chi nhánh tỉnh Thanh Hóa được thực hiện bởi TS Lê Hoằng Bá Huyền từ Đại học Hồng Đức và Lê Thị Hương Quỳnh từ Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn chi nhánh Thanh Hóa vào năm 2018 Bài nghiên cứu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả của các dịch vụ ngân hàng tại địa phương.
Câu hỏi và mục tiêu nghiên cứu
Xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Smartbanking tại BIDV Phú Mỹ là rất quan trọng Dựa trên các kết quả này, cần đưa ra các giải pháp quản trị nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng Mục tiêu cuối cùng là nâng cao số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ Smartbanking, từ đó phát triển bền vững cho ngân hàng.
Luận văn nghiên cứu sâu những vấn đề sau:
1 Đánh giá thực trạng mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ Smartbanking hiện nay tại BIDV Phú Mỹ
2 Xác định và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ
3 Đề xuất các hàm ý quản trị đối với các yếu tố ảnh hưởng nhằm nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ
1 Thực trạng mức độ hài lòng của khách hàng về dịch vụ Smartbanking hiện nay tại BIDV Phú Mỹ?
2 Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng về dịch vụ Smartbanking (giao diện, tiện ích, mức phí, hạn mức, tính bảo mật, tốc độ xử lý…)?
3 Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố: Sự hài lòng, Sự tin cậy, Hiệu quả phục vụ, Sự hữu hình, Sự đảm bảo, Sự cảm thông đến dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ?
4 Hàm ý quản trị nào mà nhân viên tại chi nhánh Phú Mỹ có thể chủ động thực hiện? Cách giải quyết nào cần sự vào cuộc của Hội sở chính BIDV/Nhà nước?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Bài luận văn này nghiên cứu các yếu tố tác động đến mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân đối với dịch vụ Smartbanking tại Chi nhánh BIDV Phú Mỹ, thuộc thị xã Phú Mỹ, tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu.
1.4.2 Phạm vi Đề tài nghiên cứu dịch vụ mobile banking của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam Chi nhánh Phú Mỹ được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 03/2020 đến tháng 06/2020 trên địa bàn Thị xã Phú Mỹ, Tỉnh BRVT
Phương pháp nghiên cứu
Quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài này được thể hiện qua các bước công việc theo trình tự như mô tả sau đây:
Nghiên cứu định tính được tiến hành thông qua phỏng vấn không cấu trúc với nhân viên làm việc trực tiếp với khách hàng và trưởng bộ phận liên quan Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá và điều chỉnh thang đo cho phù hợp với đối tượng nghiên cứu Từ đó, thang đo và bảng câu hỏi khảo sát sẽ được xác định chính thức để phục vụ cho nghiên cứu định lượng.
Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập thông qua bảng câu hỏi gửi đến khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ Mẫu khảo sát được chọn theo phương pháp thuận tiện, không xác suất Để đo lường các biến số, thang đo Likert 5 mức độ đã được áp dụng Sau khi thu thập, dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS 23.0.
- Kiểm định chất lượng thang đo: Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để xác định chất lượng thang đo xây dựng
- Phân tích nhân tố khám phá: Sử dụng kiểm định EFA KMO, Bartllet, phương sai trích để xác định hệ thống thang đo đại diện
Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp quan trọng trong việc xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của chúng thông qua các kiểm định như kiểm định hệ số hồi quy, mức độ phù hợp của mô hình, phương sai phần dư và hiện tượng đa cộng tuyến Những kiểm định này giúp đánh giá tính chính xác và độ tin cậy của mô hình hồi quy, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các biến số.
Đề tài này áp dụng các phương pháp thống kê, mô tả, so sánh, phân tích và tổng hợp, kết hợp với kiến thức từ các môn học tài chính, ngân hàng, cùng với kinh nghiệm thực tế trong công việc tại BIDV Phú Mỹ.
Cấu trúc của luận văn
Ngoài phần mục lục, tài liệu tham khảo và các phụ lục, luận văn gồm 5 chương được trình bày như sau:
Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu
Chương này trình bày lý do và mục tiêu của nghiên cứu, đồng thời xác định đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu Ngoài ra, chương cũng nêu rõ ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu
Chương này trình bày cơ sở lý luận của đề tài, nhấn mạnh tầm quan trọng của các mô hình nghiên cứu trước đây do các nhà nghiên cứu và tác giả thực hiện Dựa trên những nghiên cứu này, chúng tôi sẽ lựa chọn mô hình nghiên cứu phù hợp cho đề tài hiện tại.
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương này trình bày quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, xây dựng và mã hóa thang đo, đồng thời nêu rõ kế hoạch xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 23.0.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương này tổng quan về BIDV Phú Mỹ và kết quả kinh doanh từ 2015-2020, đặc biệt là thành tựu từ dịch vụ Smartbanking trong hai năm đầu triển khai Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo, mô hình nghiên cứu và giả thuyết Kết quả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ.
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Chương này trình bày định hướng phát triển Smartbanking của BIDV Phú Mỹ đến năm 2020, tóm tắt kết quả nghiên cứu đã đạt được và đưa ra các hàm ý quản trị nhằm nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Smartbanking Bên cạnh đó, chương cũng chỉ ra những hạn chế của đề tài nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các nghiên cứu thực nghiệm trước đây
Chương 2 đã giới thiệu cơ sở lý luận và mô hình nghiên cứu Chương 3 sẽ trình bày thiết kế nghiên cứu, quy trình nghiên cứu, tiến độ thực hiện nghiên cứu, kết quả nghiên cứu định tính dựa trên việc mã hóa thang đo, nêu kế hoạch xử lý dữ liệu thông qua sử dụng phần mềm SPSS 23.0 Trên cơ sở đó, thang đo cho nghiên cứu định lượng được xác định chính thức Ngoài ra, cỡ mẫu thích hợp cho nghiên cứu, phương pháp phân tích dữ liệu cũng được trình bày cụ thể
Quá trình nghiên cứu và thực hiện đề tài này được thể hiện qua các bước công việc theo trình tự, như được mô tả trong sơ đồ quy trình nghiên cứu (Hình 3.1) dưới đây.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1.1 Thiết kế nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định tính đã được thực hiện thông qua việc thảo luận và phỏng vấn 10 lãnh đạo cùng nhân viên trực tiếp làm việc và giao dịch với khách hàng Mục tiêu của nghiên cứu là thu thập ý kiến đánh giá về các biến quan sát liên quan đến 6 yếu tố quan trọng, bao gồm Sự tin cậy và Hiệu quả phục vụ.
Sự hữu hình, sự đảm bảo, sự cảm thông và chi phí dịch vụ là những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân về dịch vụ mobile banking tại BIDV Phú Mỹ Mục tiêu của buổi thảo luận là xác định các biến quan sát đo lường dịch vụ mobile banking và sự hài lòng của khách hàng Dựa trên lý thuyết về dịch vụ và thang đo SERVQUAL của Parasuraman, tác giả đã tiến hành lập bản khảo sát sơ bộ với 24 biến quan sát cho 6 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng và 3 biến đo lường mức độ hài lòng của khách hàng Cuối cùng, các ý kiến từ các chuyên gia đã được tổng hợp để điều chỉnh các biến quan sát.
3.2.1.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Sau khi phỏng vấn và thảo luận với nhân viên, tác giả nhận được sự đồng thuận từ các chuyên gia về hầu hết các biến quan sát đề xuất, do đó quyết định giữ nguyên chúng Cuối cùng, tác giả đã lựa chọn 24 biến quan sát để đo lường 06 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và 03 biến quan sát để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Smartbaking của BIDV Phú Mỹ, những biến này đã được đưa vào bản khảo sát định lượng chính thức.
Kết cấu bản khảo sát chính thức gồm 3 phần:
Phần I - Thông tin của người được khảo sát: Nhằm thu thập một số thông tin của người được khảo sát như họ tên, giới tính, địa chỉ, điện thoại liên hệ
Phần II - Câu hỏi sàng lọc: Nhằm chọn đúng đối tượng khảo sát thông qua các thông tin về độ tuổi, thời gian giao dịch với BIDV Phú Mỹ
Phần III - Phần ý kiến khách hàng: Đây là phần nội dung chính của bản khảo sát, thể hiện đánh giá của khách hàng về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Bên cạnh đó còn thu thập thêm một số thông tin như mức độ hài lòng theo cảm nhận của khách hàng đối với từng loại dịch vụ mobile banking, các yếu tố khách hàng quan tâm khi lựa chọn ngân hàng, ý định giới thiệu khách hàng, ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ và ý kiến đóng góp khác của khách hàng
Mô tả mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, trong đó đối tượng khách hàng được lựa chọn dựa trên phiếu khảo sát phù hợp Các khách hàng cá nhân được chọn phải đáp ứng đồng thời các điều kiện đã đề ra.
- Đang sử dụng các dịch vụ mobile banking của BIDV Phú Mỹ;
- Trong độ tuổi từ 20 đến dưới 60;
- Có thời gian giao dịch với BIDV Phú Mỹ từ 01 năm trở lên
Mô hình nghiên cứu ban đầu được đề xuất bao gồm 6 thang đo với 24 biến định nghĩa, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Ngoài ra, có 3 biến quan sát được sử dụng để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng một cách chính xác.
Mô hình có tổng cộng 7 thang đo với số lượng biến quan sát như sau:
Thang đo Số biến quan sát
Mô tả cách chọn mẫu
Với số lượng thang đo và số biến quan sát như trên, theo Hair và cộng sự
(2006), đề tài chọn kích thước mẫu như sau:
Kích thước mẫu tối thiểu phải ≥ m x 5, trong đó m là số lượng biến quan sát Vậy, với 24 biến quan sát trong nghiên cứu này kích thước mẫu tối thiểu phải ≥
Do thời gian hạn chế, tác giả đã quyết định chọn kích thước mẫu là 120 Để đạt được kích thước mẫu này, 140 khách hàng đã được lựa chọn ngẫu nhiên để tiến hành khảo sát.
Mô tả thang đo và mô hình nghiên cứu
Kết quả nghiên cứu định tính cho thấy 24 biến quan sát được sử dụng để đo lường 6 yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng, đồng thời 3 biến quan sát khác được áp dụng để đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ mobile banking của BIDV Phú Mỹ theo mô hình Severqual.
Thang đo Độ tin cậy bao gồm ba biến quan sát, phản ánh khả năng cung cấp dịch vụ chính xác, đúng giờ và uy tín của BIDV Phú Mỹ, đồng thời đảm bảo bảo mật thông tin cho khách hàng.
Thang đo khả năng đáp ứng bao gồm 5 biến quan sát, nhằm đánh giá khả năng của dịch vụ trong việc hỗ trợ và hướng dẫn người dùng thực hiện tác nghiệp Nó cũng phản ánh khả năng đáp ứng nhanh chóng và kịp thời các yêu cầu của người dùng, đồng thời xử lý hiệu quả các khiếu nại để đảm bảo sự hài lòng tối đa.
Thang đo phương tiện bao gồm bốn biến quan sát, thể hiện rõ nét hình ảnh bên ngoài, giao diện sử dụng, địa điểm mở tài khoản và dịch vụ của BIDV Phú Mỹ, mang lại sự thuận tiện tối đa cho khách hàng.
Thang đo Năng lực phục vụ bao gồm 5 biến quan sát, phản ánh chính xác thao tác của người sử dụng Những biến này cung cấp thông tin rõ ràng về biểu mẫu, thủ tục giao dịch, thời gian thực hiện và sự đa dạng của dịch vụ được cung cấp.
Thang do Đồng cảm tại BIDV Phú Mỹ bao gồm ba biến quan sát thể hiện sự quan tâm và chăm sóc khách hàng Ngân hàng chủ động liên hệ với khách hàng khi có sự cố, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi nhất cho khách hàng trong giao dịch thông qua hệ thống mạng lưới rộng khắp.
Thang đo Giá cả bao gồm ba biến quan sát, phản ánh chi phí mà người dùng phải chi trả để sử dụng dịch vụ Mobile Banking Điều này giúp đánh giá xem mức chi phí này có phù hợp với nhu cầu của khách hàng và có tính cạnh tranh so với các ngân hàng khác hay không.
Thang đo mức độ hài lòng khách hàng được xây dựng dựa trên ba biến quan sát, nhằm đánh giá cảm nhận của khách hàng về dịch vụ Mobile Banking Các biến này phản ánh quan điểm của khách hàng về chất lượng dịch vụ, từ đó giúp xác định mức độ hài lòng của họ.
Dựa trên các khái niệm của từng thang đo trong mô hình SERVQUAL và tham khảo các nghiên cứu liên quan cả trong nước và quốc tế, tác giả đã xây dựng các biến quan sát cho từng thang đo sau khi thảo luận với các chuyên gia.
Bảng 3.1: Chi tiết thang đo các yếu tố
Thang đo Mã hóa Biến quan sát Độ tin cậy
TC1 Độ chính xác và nhanh chóng TC2 Bảo mật thông tin trực tuyến của khách hàng TC3 Chặn tài khoản và cảnh báo giao dịch nghi ngờ
DU1 cho phép người dùng đăng nhập dịch vụ ngay từ lần đầu tiên DU2 hướng dẫn cách xác nhận giao dịch đã hoàn tất DU3 cung cấp thông tin về thời gian hoàn thành giao dịch Ngoài ra, DU3 cũng có tổng đài phục vụ khách hàng 24/24, đảm bảo hỗ trợ kịp thời cho người dùng.
DU5 Nhân viên ngân đang luôn sẵn sàng hướng dẫn khách hàng
PT1 Nơi đăng ký tài khoản dịch vụ thuận tiện PT2 Sản phẩm, dịch vụ đa dạng, phong phú
PT3 Dịch vụ có đầy đủ các phiên bản dành cho các dòng điện thoại PT4 Giao diện đẹp, dễ nhìn và dễ sử dụng
NL1 Biểu mẫu ngân hàng điện tử rõ ràng, dễ hiểu NL2 Các bước giao dịch đơn giản
NL3 Thời gian giao dịch nhanh chóng NL4 Khả năng chuyển tiền khác ngân hang bất kỳ NL4 Đa dạng dịch vụ mới cung cấp trên website Đồng cảm
DC1 Chủ động liên hệ với khách hang khi gặp sự cố
DC2 Quan tâm tới khách hàng sau khi đăng ký sử dụng dịch vụ DC3 Khảo sát nhu cầu khách hàng
DC4 Hướng dẫn đầy đủ thủ tục đăng ký, giao dịch online
GC1 Phí dịch vụ luôn ổn định GC2 Phí dịch vụ cạnh tranh GC3 Tích điểm và liên kết khuyến mại tiêu dùng
MĐHL1 Nhìn chung tôi hoàn toàn hài lòng với dịch vụ
Smartbanking MĐHL2 Tiếp tục sử dụng dịch vụ Smartbanking MĐHL3 Giới thiệu cho người quen sử dụng dịch vụ
3.3.2 Xây dựng giả thuyết và mã hóa thang đo
Mô hình SERVQUAL gồm có năm tiêu chí: Sự tin cậy, Hiệu quả phục vụ,
Sự hữu hình, Sự đảm bảo và Sự cảm thông Với mô hình này, phương trình hồi quy có dạng:
MĐHL = β 0 + β 1 TC + β 2 DU + β 3 PT + β 4 NL + β 5 DC + β 5 GC + e i
+ MĐHL: Mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân về dịch vụ Smartbanking
+ β0: Mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân về dịch vụ Smartbanking khi các yếu tố khác bằng 0
Các hệ số βi (i = 1,5) trong hàm hồi quy cho thấy rằng khi yếu tố Xi tăng hoặc giảm 1 đơn vị, mức độ hài lòng của khách hàng cá nhân về dịch vụ Smartbanking sẽ tăng hoặc giảm βi đơn vị, với điều kiện các yếu tố Xi khác giữ nguyên.
+ DU: Khả năng đáp ứng
+ NL: Năng lực phục vụ
+ HL: Mức độ hài long
Trong mô hình này, biến phụ thuộc được ký hiệu là HL, trong khi sáu biến độc lập bao gồm TC, DU, PT, NL, DC và GC đóng vai trò là các biến giải thích.
Các giả thuyết về các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng được đặt ra trong mô hình như sau:
Độ tin cậy của dịch vụ ngân hàng điện tử có ảnh hưởng tích cực đến mức độ hài lòng của khách hàng, khi khả năng thực hiện dịch vụ một cách chính xác và đáng tin cậy được cam kết.
Khả năng đáp ứng dịch vụ ngân hàng điện tử có ảnh hưởng tích cực đến mức độ hài lòng của khách hàng Việc sẵn sàng hỗ trợ khách hàng trong quá trình sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử và cung cấp dịch vụ hỗ trợ nhanh chóng sẽ nâng cao trải nghiệm của khách hàng và gia tăng sự hài lòng của họ.
Giả thuyết H3 cho rằng phương tiện điện tử trong ngân hàng điện tử có ảnh hưởng tích cực đến mức độ hài lòng của khách hàng Sự thể hiện này được minh chứng qua chất lượng và hiệu quả của các phương tiện điện tử phục vụ cho hệ thống e-banking.
Giả thuyết H4: Năng lực phục vụ dịch vụ ngân hàng điện tử sẽ tác động cùng chiều với mức độ hài lòng của khách hàng
Phương pháp phân tích và xử lý số liệu
3.4.1 Phân tích hệ số Cronbach alpha Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng phương pháp nhất quán nội tại (internal consistency) thông qua hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation) Tiêu chuẩn đánh giá thang đo theo Nunnally và Burnstein (1994) như sau:
Hệ số Cronbach’s alpha có ý nghĩa như sau: Nếu α nằm trong khoảng 0.6 đến 0.95, thì được xem là chấp nhận được; trong khi α từ 0.7 đến 0.9 được coi là tốt Tuy nhiên, nếu α vượt quá 0.95, điều này cho thấy có hiện tượng trùng lặp trong các mục hỏi và sẽ không được chấp nhận.
Hệ số tương quan biến tổng cần phải lớn hơn 0.3 để đảm bảo sự liên kết mạnh mẽ giữa biến đó và điểm trung bình của các biến khác trong cùng thang đo Hệ số này càng cao thì mức độ tương quan của biến với các biến khác trong nhóm càng lớn Những biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ được xem là biến rác và sẽ bị loại bỏ khỏi thang đo.
3.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA KMO
Phương pháp phân tích nhân tố giúp giảm số lượng biến ban đầu xuống còn những biến cần thiết cho nghiên cứu, đồng thời tìm ra mối quan hệ giữa các biến này.
Trong phân tích nhân tố, phương pháp Phân tích Thành phần Chính (Principal Components Analysis) thường được kết hợp với phép xoay Varimax Để phân tích nhân tố đạt yêu cầu, cần thỏa mãn 5 điều kiện cơ bản.
(1) Hệ số KMO ≥ 0.5 và mức ý nghĩa của Kiểm định Bartlet ≤ 0.05 (Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)
(2) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) ≥ 0.5 để tạo giá trị hội tụ - Theo Hair và Anderson (1998, 111)
(3) Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%
Hệ số Eigenvalue lớn hơn 1, theo nghiên cứu của Hair và Anderson (1998), được sử dụng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích Số lượng nhân tố này dựa trên chỉ số đại diện cho phần biến thiên mà mỗi nhân tố giải thích.
(5) Chênh lệch hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố phải
≥ 0.3 để tạo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (theoJabnoun và Al - Tamimi, 2003)
Sau khi kiểm tra điều kiện đầu tiên của phân tích nhân tố, chúng ta xác định số lượng nhân tố dựa trên điều kiện phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và Eigenvalue lớn hơn 1 Tiếp theo, cần kiểm tra giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo để điều chỉnh cho việc chạy hồi quy mô hình tiếp theo Kết quả cuối cùng của phân tích nhân tố sẽ đảm bảo đáp ứng cả giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
3.4.3 Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội
Nếu các biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan tuyến tính qua hệ số tương quan Pearson, chúng ta có thể mô hình hóa mối quan hệ nhân quả bằng hồi quy tuyến tính bội Trong mô hình này, một biến được xác định là biến phụ thuộc, trong khi các biến còn lại được gọi là biến độc lập Hồi quy tuyến tính bội có mục đích phân tích và dự đoán mối quan hệ giữa các biến này.
- Kiểm định độ phù hợp của mô hình
- Kiểm định ý nghĩa của các hệ số hồi quy
- Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội bằng hệ số R²
Để đảm bảo tính chính xác của phương trình hồi quy cuối cùng, cần thực hiện các kiểm định như kiểm tra mức độ phù hợp của mô hình, tính ổn định của phương sai phần dư, phân phối chuẩn của phần dư, và tính độc lập của phần dư thông qua chỉ số Durbin-Watson Bên cạnh đó, cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến bằng cách sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF).
Phương trình hồi quy tuyến tính bội cho thấy rằng hệ số hồi quy riêng phần của từng nhân tố càng lớn thì ảnh hưởng của nhân tố đó đến sự hài lòng của khách hàng càng mạnh Nếu các hệ số có cùng dấu, mức độ ảnh hưởng sẽ theo chiều thuận; ngược lại, nếu khác dấu, ảnh hưởng sẽ theo chiều ngược lại.
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu gồm hai bước chính: thứ nhất, phương pháp nghiên cứu định tính thực hiện qua phỏng vấn 10 chuyên gia (danh sách tại Phụ lục 4) về yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ Thứ hai, nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát trực tiếp bằng công cụ là bản khảo sát định lượng với cỡ mẫu là 120 Thiết kế mẫu nghiên cứu, kế hoạch phân tích dữ liệu, mô hình hồi quy, các giả thuyết và mã hóa hệ thống thang đo cũng được trình bày trong chương này.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Dịch vụ BIDV Smartbanking
Theo công văn số 9770 ngày 25 tháng 11 năm 2015 của Ngân hàng BIDV, ứng dụng BIDV Smart Banking là giải pháp thông minh cho phép khách hàng thực hiện giao dịch ngân hàng mọi lúc, mọi nơi Ứng dụng này được phát triển bởi Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) cùng với Công ty CP Giải pháp thanh toán Việt Nam (VNPay), tương thích với các hệ điều hành iOS, Android, Windows Phone và có thể sử dụng trên mọi thiết bị điện tử như smartphone, máy tính bảng có kết nối internet.
BIDV đã áp dụng công nghệ tiên tiến để phát triển ứng dụng BIDV SmartBanking, đáp ứng nhu cầu của người dùng thông minh hiện đại Ngân hàng không ngừng nâng cấp và giới thiệu nhiều tính năng mới, hướng tới việc tạo ra một siêu ứng dụng ngân hàng hoàn hảo nhất.
Trên ứng dụng BIDV SmartBanking, người dùng có thể thực hiện nhiều giao dịch tài chính dễ dàng như chuyển tiền 24/7, gửi tiền online, trả nợ vay và quản lý tài khoản Ngoài ra, ứng dụng còn cho phép thanh toán hóa đơn điện, nước, phí dịch vụ, cước mạng và điện thoại, cũng như nộp tiền vào sàn chứng khoán và tiền bảo hiểm, mang lại sự tiện lợi tối đa cho người sử dụng.
Người dùng giờ đây có thể dễ dàng đặt vé máy bay của hơn 30 hãng hàng không trong và ngoài nước ngay trên ứng dụng, không còn giới hạn trong các dịch vụ đơn giản Bên cạnh việc đặt vé máy bay, ứng dụng còn tích hợp nhiều dịch vụ khác như đặt vé tàu, xe khách, phòng khách sạn và vé xem phim, mang đến sự nhanh gọn và tiện lợi cho người sử dụng.
Trong thời đại "không tiền mặt", tính năng QR Pay trở thành lựa chọn hàng đầu, cho phép người dùng thực hiện giao dịch mua sắm nhanh chóng chỉ với việc mở ứng dụng, quét mã và xác thực Ngoài ra, ứng dụng còn hỗ trợ mua sắm trực tuyến qua tiện ích VnShop, cung cấp đa dạng sản phẩm từ nhiều ngành hàng khác nhau.
Kết quả nghiên cứu
Chương này cung cấp cái nhìn tổng quan về BIDV Phú Mỹ và kết quả kinh doanh giai đoạn 2015-2020 Bài viết cũng phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, tổng kết kết quả kiểm định thang đo và mô hình nghiên cứu, đồng thời đưa ra các giả thuyết liên quan Cuối cùng, chương kết luận các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ.
Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam – Chi nhánh Phú Mỹ (BIDV Phú Mỹ) nằm tại thị xã Phú Mỹ, tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, khu vực có nhiều khu công nghiệp và hơn 90% khách hàng là cá nhân Với ưu thế này, việc giới thiệu ứng dụng SMARTBANKING cho khách hàng là một lợi thế lớn Tuy nhiên, thực tế cho thấy mặc dù số lượng khách hàng của BIDV Phú Mỹ khá đông, nhưng hiệu quả hoạt động vẫn còn hạn chế.
Mục tiêu nâng cao sự hài lòng của khách hàng là yếu tố cốt lõi trong chiến lược phát triển dịch vụ Smartbanking của BIDV Phú Mỹ Để thực hiện điều này, ngân hàng cần xác định và giải quyết các vấn đề, đồng thời chia sẻ những thông tin hữu ích với khách hàng Điều này không chỉ giúp xây dựng một môi trường giao dịch hiện đại và thuận tiện mà còn gia tăng chất lượng dịch vụ và tiết kiệm nguồn lực Do đó, việc nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng là bước đầu tiên quan trọng để có thể cải thiện trải nghiệm của họ.
Thông tin về độ tuổi và thời gian giao dịch của khách hàng
Bảng 4.1: Thống kê mô tả đối tượng tham gia khảo sát
Xin Anh/Chị cho biết
Anh/Chị đã giao dịch với
BIDV Phú Mỹ bao lâu?
Anh/Chị vui lòng cho biết
Anh/Chị thuộc nhóm độ tuổi nào sau đây?
Theo bảng 4.1, 33% khách hàng giao dịch qua BIDV Smartbanking là những người đã sử dụng dịch vụ từ 1-2 năm, cho thấy rằng hầu hết khách hàng mới đều có nhu cầu tiếp cận dịch vụ này Điều này mang lại sự tiện lợi tối đa cho người sử dụng.
Hình 4.1: Biểu đồ thể hiện đặc điểm mẫu
Bên cạnh đó, khách hàng đa phần trong độ tuổi từ 20-29 tuổi, là những con người trẻ trung, năng động, tiếp cận với môi trường phát triển nhanh chóng
4.2.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha thang đo các nhân tố
Tính Cronbach’s alpha là một phương pháp quan trọng để đánh giá độ tin cậy của các thang đo liên quan đến biến độc lập và biến phụ thuộc Phân tích này giúp xác định giá trị hội tụ của các biến quan sát trong thang đo Một thang đo được coi là chấp nhận được khi hệ số Cronbach’s Alpha đạt từ 0.6 trở lên; thang đo tốt khi hệ số nằm trong khoảng [0.70 – 0.80] và có tương quan biến tổng của các biến quan sát ≥ 0.3 Trong nghiên cứu này, tổng cộng có 7 thang đo, bao gồm 1 thang đo cho biến phụ thuộc và 6 thang đo cho biến độc lập.
Kết quả phân tích Cronbach alpha của các thang đo các khái niệm được trình bày trong bảng 4.2
Bảng 4.2: Bảng Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu (lần 1)
Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
2 Khả năng đáp ứng: alpha = 0.782
4 Năng lực phục vụ: alpha = 0.815
7 Mức độ hài lòng: alpha = 0.802
Theo bảng 4-2, biến quan sát DU2 (Cách thức xác nhận giao dịch đã hoàn tất) trong thang đo “khả năng đáp ứng” có hệ số tương quan biến - tổng là 0.279, nhỏ hơn 0.3 và không đạt yêu cầu Do đó, biến này sẽ bị loại Kết quả của lần chạy cronbach’s alpha thứ hai cho thang đo này được trình bày ở bảng 4.3.
Bảng 4.2: Bảng Cronbach alpha của các khái niệm nghiên cứu (lần 2)
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến - tổng
Cronbach's Alpha nếu loại biến
2 Khả năng đáp ứng: alpha = 0.850
4 Năng lực phục vụ: alpha = 0.815
7 Mức độ hài lòng: alpha = 0.802
Kết quả nghiên cứu cho thấy tất cả các khái niệm đo lường đều có hệ số Cronbach Alpha từ 0.60 trở lên, với giá trị dao động từ 0.787 (thang đo Phương tiện) đến 0.889 (thang đo Giá cả), cho thấy không cần loại biến để cải thiện độ tin cậy Hơn nữa, các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng từ 0.30 trở lên, khẳng định rằng thang đo các khái niệm nghiên cứu đạt yêu cầu về độ tin cậy.
4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Sau khi thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo sẽ được tiếp tục đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA Mục tiêu của EFA là thu nhỏ và nhóm các biến thành các nhân tố, đồng thời xem xét mức độ hội tụ của các biến quan sát theo từng thành phần và giá trị phân biệt giữa các nhân tố.
Để phân tích giá trị hội tụ và phân biệt của các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng, nghiên cứu đã áp dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) với các yếu tố thiết kế ban đầu Phương pháp trích Principal Components Analysis kết hợp với phép xoay Varimax, theo Meyers (2006), là phương pháp phổ biến nhất được sử dụng trong EFA Luận văn này đã lựa chọn phương pháp này để xác định số lượng nhân tố trích và tìm ra các nhân tố mới.
Tiêu chuẩn rút trích yêu cầu các Eigenvalues phải lớn hơn 1, điều này đảm bảo rằng mỗi nhân tố hình thành có khả năng giải thích ít nhất một phần biến thiên hoàn toàn của một biến quan sát (Hair và cộng sự).
Tiêu chuẩn chọn biến cho nhân tố đảm bảo một số điều kiện sau:
- Đảm bảo hệ số trích phương sai trong tổng thể các biến (Communality)
- Hệ số tải lên nhân tố chính |>0.50| được xem là có ý nghĩa thực tiễn,
- Tối thiểu các biến có hệ số tải chéo lên nhiều nhân tố (khoảng cách độ lớn của hệ số tải giữa hai nhân tố 1, với phương sai trích đạt 68.074%, vượt mức yêu cầu 50% Điều này chứng minh rằng 6 nhóm nhân tố có khả năng giải thích 68.074% sự biến thiên của các biến quan sát Kết quả từ ma trận nhân tố sau khi xoay, được trình bày ở bảng 4.6, cho thấy tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và chỉ tải lên 1 nhân tố duy nhất Do đó, có thể kết luận rằng các thang đo đảm bảo độ hội tụ và độ phân biệt.
Bảng 4.6: Kết quả EFA các biến độc lập Biến quan sát
Giả thuyết H0: 3 biến quan sát của thang đo mức độ hài lòng không có mối quan hệ với nhau
Hệ số KMO = 0.706 và kiểm định Barlett có Sig.=0.000 (
