CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNGDỊCH VỤ SMART BANKING CỦA KHÁCH HÀNG CÁNHÂN TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CO PHẦN ĐẦU TƯVÀ PHÁT TRIẺN VIỆT NAM TRÊN ĐỊA BÀN BÌNH DƯƠNG

Câu hỏi nghiên cứu

V Những yếu tố nào tác động đến quyết định sử dụng SB của khách hàng cá nhân tại BIDV trên địa bàn Bình Dương ?

V Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố, ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ

SB của khách hàng cá nhân tại BIDV trên địa bàn Bình Dương ?

V Giải pháp nào có thể được thực hiện để phát triển dịch vụ SB nhằm khuyến khích khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ SB?

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu vận dụng chủ yếu 2 phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phương pháp thảo luận nhóm tập trung, nhằm mục đích làm rõ và điều chỉnh các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phỏng vấn khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng tại BIDV ở Bình Dương, sử dụng bảng câu hỏi chi tiết Mẫu khảo sát được lựa chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, phi xác suất từ các khách hàng đến giao dịch tại BIDV Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 20, và độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hệ số Cronbach’s Alpha, loại bỏ các biến không phù hợp.

Phương pháp thống kê mô tả, tổng hợp và so sánh được áp dụng để phân tích thực trạng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ.

SB của khách hàng cá nhân tại BIDV trên địa bàn Bình Dương.

Nội dung nghiên cứu

Bài viết tổng hợp lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) của khách hàng cá nhân, cùng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định này và thương hiệu ngân hàng Dựa trên những nghiên cứu trước đây, mô hình nghiên cứu được đề xuất và thực hiện tại BIDV ở Bình Dương nhằm xác định các nhân tố tác động và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ SB Kết quả nghiên cứu sẽ đưa ra kết luận và kiến nghị giải pháp nhằm thu hút nhiều khách hàng hơn đến với dịch vụ này tại BIDV.

Đóng góp của đề tài

Kết quả nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Dương cung cấp bằng chứng thực nghiệm khẳng định các giả thuyết từ mô hình nghiên cứu gốc Phân tích tình hình hoạt động dịch vụ SB tại các chi nhánh BIDV trong khu vực giúp xác định các nhân tố và mức độ ảnh hưởng của chúng đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng Từ đó, nghiên cứu đưa ra kiến nghị và giải pháp hỗ trợ các nhà quản trị ngân hàng xây dựng chiến lược phát triển dịch vụ SB ngày càng hoàn thiện và mạnh mẽ hơn.

Ket cấu của đề tài nghiên cứu

Chương 1: Giới thiệu đề cập đến lý do và mục tiêu của nghiên cứu, đồng thời xác định câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phương pháp nghiên cứu Nội dung chương này cũng trình bày những đóng góp quan trọng của đề tài trong lĩnh vực nghiên cứu liên quan.

Chương 2 giới thiệu dịch vụ Smart Banking (SB), bao gồm khái niệm, ưu nhược điểm, và phân tích kết quả hoạt động kinh doanh tại các chi nhánh BIDV ở Bình Dương Đồng thời, chương này cũng trình bày cơ sở lý thuyết và tổng quan các nghiên cứu liên quan, cả trong nước và quốc tế, nhằm cung cấp cái nhìn tổng thể về sự phát triển và ứng dụng của Smart Banking trong lĩnh vực tài chính ngân hàng.

Chương 3 trình bày mô hình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu, với mục tiêu mô tả chi tiết mô hình, đưa ra các giả thuyết và giải thích các biến liên quan Chương này cũng đề cập đến quy trình thu thập và xử lý dữ liệu, các bước thực hiện hồi quy, cùng với các kiểm định cần thiết để đảm bảo tính chính xác của mô hình nghiên cứu.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu trình bày các kết quả phân tích thống kê mô tả, phân tích tương quan giữa các biến và phân tích hồi quy Tác giả cũng đưa ra những nhận xét quan trọng trong quá trình phân tích, giúp làm rõ mối liên hệ và tác động giữa các yếu tố nghiên cứu.

Chương 5 của bài viết tổng kết các kết luận từ quá trình phân tích và đưa ra các kiến nghị dành cho các bên liên quan Ngoài ra, chương này cũng chỉ ra những hạn chế trong nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo nhằm phát triển sâu hơn về chủ đề đã được thảo luận.

GIỚI THIỆU VỀ DỊCH VỤ SMART BANKING, CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

Tổng quan về dịch vụ smart banking tại BIDV

2.1.1 Khái niệm dịch vụ smart banking BIDV

Mobile banking là dịch vụ ngân hàng điện tử trên thiết bị di động thông minh, cho phép khách hàng thực hiện giao dịch tài chính và phi tài chính nhanh chóng, thuận tiện mọi lúc mọi nơi chỉ cần có kết nối internet Khách hàng có thể chuyển tiền, gửi tiết kiệm, thanh toán nợ và hóa đơn mà không cần đến ngân hàng Ngân hàng BIDV cung cấp dịch vụ này với tên gọi Smart banking Để sử dụng, khách hàng cần đến các điểm giao dịch của BIDV để đăng ký và tải ứng dụng về điện thoại, sau đó nhận tên đăng nhập và mật khẩu từ ngân hàng.

Các dịch vụ mà SB BIDV cung cấp cho khách hàng bao gồm

Dịch vụ chuyển tiền của BIDV cho phép khách hàng thực hiện giao dịch bằng đồng VNĐ, bao gồm chuyển tiền trong và ngoài hệ thống Đặc biệt, dịch vụ chuyển tiền nhanh 24/7 hoàn toàn tự động, cho phép khách hàng chuyển tiền ngay lập tức qua số thẻ (đến 26 ngân hàng) hoặc số tài khoản.

Khách hàng tại BIDV SB có hạn mức giao dịch thông thường là 100 triệu đồng mỗi ngày, với tối đa 50 triệu đồng cho mỗi giao dịch Đối với những khách hàng có nhu cầu giao dịch lớn, có thể đăng ký gói dịch vụ với hạn mức tăng lên 3 tỷ đồng mỗi ngày và tối đa 500 triệu đồng cho mỗi giao dịch Ngoài ra, dịch vụ chuyển tiền theo lịch cũng được triển khai, giúp người dùng chủ động trong thanh toán, tiết kiệm thời gian và chi phí Khách hàng có thể đăng ký dịch vụ trực tiếp trên ứng dụng SB mà không cần đến quầy giao dịch.

S Ngoài ra khách hàng có thể gửi và tất toán tài khoản tiết kiệm trực tuyến mà không cần đến quầy thực hiện các giao dịch.

Khách hàng có thể dễ dàng quản lý và thanh toán các khoản vay, bao gồm thẻ tín dụng và các khoản vay thông thường, cả trước hạn lẫn đúng hạn.

S SB cung cấp cho khách hàng nhiều dịch vụ tiện ích với các bên thứ ba, bao gồm thanh toán hóa đơn trực tuyến như điện, nước, vé máy bay, truyền hình cáp, ADSL, cũng như nạp tiền điện thoại trả trước và sau Ứng dụng SB còn hỗ trợ đặt vé máy bay nội địa và quốc tế, đặt phòng khách sạn, mua vé xem phim, và thanh toán bằng mã QR tại các nhà hàng và siêu thị Khách hàng cũng có thể thoải mái mua sắm trực tuyến qua ứng dụng này.

Dịch vụ SB của BIDV mang lại nhiều tiện ích cho khách hàng với chi phí sử dụng rất cạnh tranh Hiện tại, BIDV miễn phí phí duy trì hàng năm, trong khi phí chuyển tiền nội hệ thống chỉ 1.100đ/giao dịch Đối với giao dịch chuyển tiền ngoại hệ thống, mức phí dao động từ 5.500đ đến 11.000đ/giao dịch Đặc biệt, tất cả các dịch vụ thanh toán đều được miễn phí giao dịch.

2.1.2 Ưu, nhược điểm của dịch vụ smart banking

Dịch vụ SB mang lại sự nhanh chóng và tiện lợi vượt trội cho khách hàng, giúp họ thực hiện các giao dịch một cách chính xác và hiệu quả Khách hàng có thể nắm bắt thông tin ngân hàng nhanh hơn với nội dung phong phú và hữu ích, đồng thời thực hiện các lệnh thanh toán một cách nhanh chóng.

Hệ thống này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và chi phí bằng cách cho phép họ thực hiện giao dịch mà không cần đến ngân hàng, tránh việc chờ đợi lâu Khách hàng có thể theo dõi các giao dịch trên tài khoản của mình ngay cả ngoài giờ hành chính, đồng thời giảm thiểu chi phí đi lại Hơn nữa, với các tiêu chuẩn phục vụ được chuẩn hóa, khách hàng sẽ nhận được dịch vụ tận tâm và chính xác, không còn phụ thuộc vào thái độ của nhân viên ngân hàng.

Quản lý tài sản hiệu quả giúp khách hàng nắm rõ và kịp thời tình trạng tài khoản tiền gửi và vay mượn Điều này cũng đồng nghĩa với việc quản lý công nợ trở nên chính xác và hiệu quả hơn Khách hàng có thể dễ dàng theo dõi thông tin và quản lý các tài khoản của mình mọi lúc, mọi nơi, đảm bảo sự thuận tiện và an toàn trong giao dịch.

Việc phát triển dịch vụ SB giúp ngân hàng tiết kiệm chi phí mở phòng giao dịch và giảm số lượng nhân viên, từ đó giảm thiểu các chi phí liên quan đến giao dịch, thanh toán, kiểm đếm và đi lại Chi phí giảm so với phương pháp truyền thống không chỉ tăng doanh thu cho ngân hàng mà còn mang lại tiện lợi cho khách hàng, khuyến khích họ sử dụng dịch vụ nhiều hơn Điều này giúp ngân hàng thu hút khoản tiền nhàn rỗi để đầu tư, từ đó tạo ra lợi nhuận.

Tăng khối lượng giao dịch nhờ vào sự thuận lợi trong giao dịch không bị giới hạn bởi thời gian và không gian, dẫn đến lượng khách hàng gia tăng nhanh chóng.

V Tăng khả năng chăm sóc và thu hút khách hàng: Khả năng giữ và thu hút

Các ngân hàng có thể hợp tác với các công ty bảo hiểm, công ty chứng khoán và các công ty tài chính khác để phát triển các sản phẩm tiện ích, đáp ứng đa dạng nhu cầu của khách hàng về dịch vụ ngân hàng, bảo hiểm, đầu tư và chứng khoán.

Dịch vụ ngân hàng số (SB) mở rộng phạm vi hoạt động, cho phép ngân hàng tiếp cận khách hàng 24/24h, bất kể khoảng cách không gian và thời gian Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí giao dịch mà còn nâng cao khả năng phục vụ khách hàng Với sự hỗ trợ của công nghệ thông tin, các ngân hàng có thể cung cấp dịch vụ nhanh chóng và liên tục, từ đó thúc đẩy sự đổi mới và phát triển không chỉ trong thị trường nội địa mà còn hướng tới thị trường quốc tế, thực hiện chiến lược toàn cầu hóa mà không cần mở thêm chi nhánh.

S nâng cao hình ảnh và khả năng cạnh tranh của ngân hàng thương mại (NHTM) thông qua việc sử dụng SB như một công cụ quảng bá và khuếch trương thương hiệu toàn cầu một cách sinh động và hiệu quả, mang lại nhiều lợi ích cho nền kinh tế.

Dịch vụ SB đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển của các hoạt động kinh tế thương mại, dịch vụ và du lịch Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng quan hệ kinh tế thương mại với khu vực và thế giới, đặc biệt là trong việc phát triển thương mại điện tử.

Kết quả hoạt động kinh doanh dịch vụ SB trên địa bàn Bình Dương

Bình Dương là tỉnh dẫn đầu trong thu hút đầu tư nước ngoài và phát triển các khu công nghiệp lớn, với nguồn lao động chủ yếu là thanh niên có trình độ Điều này cho thấy Bình Dương không chỉ là khu vực phát triển mạnh mẽ mà còn là thị trường tiềm năng lớn cho BIDV trong việc khai thác và mở rộng hoạt động kinh doanh.

Tỉnh Bình Dương sở hữu nhiều lợi thế phát triển, trong khi BIDV liên tục nâng cấp tính năng dịch vụ SB và triển khai các chương trình khuyến mãi hấp dẫn, thu hút sự quan tâm của khách hàng Nhằm phát triển dịch vụ SB toàn hệ thống, chi nhánh Bình Dương đã tích cực triển khai các chương trình bán chéo sản phẩm dịch vụ SB, đạt được những kết quả khả quan.

Bảng 2.1 trình bày kết quả kinh doanh của dịch vụ SB tại BIDV trên địa bàn Bình Dương, với số liệu luỹ kế nhập ròng được thể hiện bằng triệu đồng Các con số này phản ánh hiệu quả hoạt động và sự phát triển của dịch vụ SB trong khu vực.

SB luỹ kế nhập ròng ( triệu đồng)

Trong năm 2016, số lượng khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ SB tại các chi nhánh ở Bình Dương chỉ đạt 2.745 người, với thu nhập ròng từ dịch vụ là 384 triệu đồng Tuy nhiên, đến năm 2017, số lượng khách hàng đã tăng lên 4.523 người, cho thấy sự phát triển tích cực trong việc sử dụng dịch vụ này.

656 triệu đồng, số người dùng tăng 64,77%, thu nhập ròng tăng 70,6% so với năm

Từ năm 2016 đến 2019, số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ SB đã tăng trưởng mạnh mẽ, từ 15.521 khách hàng vào năm 2018, đạt mức tăng 243%, với thu nhập ròng đạt 2.406 triệu đồng, tăng 266,8% so với năm trước Đến năm 2019, con số khách hàng đã lên tới 24.513, với thu nhập ròng từ dịch vụ này đạt 3.922 triệu đồng Mặc dù sự tăng trưởng này cho thấy tiềm năng phát triển, nhưng vẫn còn nhiều cơ hội chưa được khai thác tại thị trường Bình Dương.

Cơ sở lý thuyết về mô hình nghiên cứu tác động của các yếu tố đến quyết định

định sử dụng dịch vụ SB

Mỗi khách hàng có động cơ và suy nghĩ riêng khi quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng (SB), và những quyết định này chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau Trong nửa cuối thế kỷ 20, nhiều lý thuyết và mô hình đã được phát triển để nghiên cứu hành vi người tiêu dùng liên quan đến việc sử dụng sản phẩm và dịch vụ, trong đó dịch vụ SB nhận được sự quan tâm đặc biệt từ các nhà nghiên cứu và ngân hàng Mục tiêu của họ là xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng Các lý thuyết và mô hình này được xây dựng từ nhiều cách tiếp cận khác nhau, nhằm dự đoán, giải thích và hiểu rõ hơn về hành vi, sự chấp nhận của cá nhân đối với các sản phẩm và dịch vụ.

2.3.1 Thuyết hành động hợp lý (TRA) Được phát triển bởi Fishbein và Ajzen (1975), thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) là một trong những lý thuyết nền tảng được sử dụng để dự đoán hành vi con người trong các lĩnh vực khác nhau Theo TRA thì hành vi của người tiêu dùng được quyết định bởi quyết định hành vi và quyết định hành vi được quyết định bởi thái độ và chuẩn chủ quan Thái độ người tiêu dùng được thể hiện ở niềm tin tích cực hay tiêu cực của cá nhân đó với sản phẩm

Chuẩn chủ quan, theo Fishbein và Ajzen (1975), là khái niệm cho rằng hành vi của một cá nhân bị ảnh hưởng bởi những suy nghĩ và ý kiến của những người xung quanh về việc thực hiện hành vi đó.

Hình 2.1 Mô hình thuyết hành động hợp lý ( TRA)

2.3.2 Thuyết hành vi dự định (TPB)

Thuyết Hành vi Dự kiến (TPB) do Icek Ajzen đề xuất nhằm cải thiện khả năng dự đoán của Thuyết Hành động Hợp lý (TRA) bằng cách bổ sung yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi TPB đã được chứng minh là hiệu quả trong việc dự đoán và giải thích hành vi con người thông qua việc sử dụng các công nghệ thông tin khác nhau Theo TPB, thái độ đối với hành vi, tiêu chuẩn chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi cùng nhau định hình quyết định hành vi, từ đó thúc đẩy hành vi cá nhân.

Hình 2.2 Mô hình lý thuyết hành vi dự định (TPB)

2.3.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model), được phát triển từ Lý thuyết hành động hợp lý TRA của Fishbein và Ajzen (1975), chủ yếu nhằm nghiên cứu việc chấp nhận công nghệ thông tin của người dùng (Davis, 1989) Đây là một trong những mô hình có ảnh hưởng nhất trong việc phân tích các yếu tố quyết định sự chấp nhận hệ thống thông tin và công nghệ Nhiều nghiên cứu đã mở rộng và xác thực mô hình này, chứng minh giá trị thực nghiệm cao của nó TAM cho rằng quyết định chấp nhận một hệ thống của cá nhân phụ thuộc vào hai yếu tố chính: nhận thức sự hữu dụng và nhận thức dễ sử dụng Trong đó, nhận thức dễ sử dụng có tác động trực tiếp đến nhận thức sự hữu ích và việc sử dụng công nghệ (Davis, 1989) Hai yếu tố này là nền tảng quyết định sự chấp nhận của người dùng, giúp thiết lập việc sử dụng công nghệ và có thể áp dụng rộng rãi trong việc giải quyết vấn đề chấp nhận công nghệ.

Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

2.3.4 Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Lý thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) được phát triển bởi Venkatesh và các cộng sự vào năm 2003, là một mô hình nghiên cứu tổng hợp từ tám lý thuyết chấp nhận công nghệ trước đó Các mô hình này bao gồm lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi dự định (TPB), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), mô hình động cơ thúc đẩy, mô hình sử dụng máy tính (PCUM), lý thuyết phổ biến sự đổi mới (IDT), lý thuyết nhận thức xã hội (SCT), và mô hình kết hợp TAM-TPB Mô hình UTAUT đã tinh lọc các yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ từ nhiều mô hình khác nhau, cung cấp cái nhìn sâu sắc về các yếu tố quyết định trong quá trình chấp nhận công nghệ.

Theo mô hình UTAUT các cấu trúc trong mô hình đã được xác định và liên quan đến các biến trong mô hình được giải thích như sau:

1 Hiệu quả mong đợi (Performance Expectancy): được định nghĩa là “mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng một hệ thống sẽ giúp người đó nâng cao hiệu quả công việc của mình” (Venkatesh ctg, (2003)) Định nghĩa này tương tự với định nghĩa “nhận thức sự hữu ích" trong mô hình TAM, đồng thời yếu tố này dự ra giả thuyết ảnh hưởng bởi các yếu tố kiểm soát theo giới tính và độ tuổi; một hiệu ứng như vậy sẽ mạnh hơn cho đàn ông và độ tuổi lao động trẻ.

2 Nỗ lực mong đợi (Effort Expectancy): được định nghĩa là “ mức độ dễ sử dụng của hệ thong " (Venkatesh ctg, (2003)) khái niệm này tương tự với “ nhận thức tính dễ sử dụng” trong mô hình TAM Dựa trên mô hình ảnh hưởng của nỗ lực mong đợi đến quyết định hành vi là giả thuyết được phân tích bởi các yếu tố kiểm soát sự tác động bởi biến kiểm soát là giới tính, tuổi tác và kinh nghiệm; một hiệu ứng như vậy sẽ giải thích rõ hơn đối với phụ nữ trẻ và người lao động lớn tuổi ít kinh nghiệm.

3 Ảnh hưởng của xã hội (Social Influence): được định nghĩa là “mức độ mà cá nhân đó nhân thấy rằng những người quan trọng khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới” (Venkatesh ctg, (2003)) Định nghĩa này tương tự với khái niệm

Trong mô hình TRA, "tiêu chuẩn chủ quan" được xác định là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định hành vi Các yếu tố như giới tính, tuổi tác, sự tự nguyện và kinh nghiệm đóng vai trò quyết định trong việc kiểm soát tác động này Cụ thể, hiệu quả của các yếu tố này thường mạnh mẽ hơn đối với phụ nữ, đặc biệt trong các tình huống bắt buộc trong giai đoạn đầu của trải nghiệm.

4 Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions): được định nghĩa là “Mức độ mà cá nhân đó tin rằng sử dụng hệ thống thì cần có cơ sở hạ tầng về tổ chức và kỹ xung quanh giới thiệu sử dụng, đồng thời khi sử dụng người dùng sẽ được hỗ trợ tốt bởi cơ sở hạ tầng về tổ chức và công nghệ thông tin tốt sẽ thúc đẩy cá nhân có quyết định và hành vi sử dụng dịch vụ Internet banking.

Mô hình UTAUT tinh lọc các yếu tố quan trọng để phân tích sự chấp nhận công nghệ, đồng thời xác định các yếu tố kiểm soát tác động đến quyết định hành vi của người dùng Sự ra đời của mô hình UTAUT đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều nghiên cứu về sự chấp nhận công nghệ, cho thấy tầm quan trọng ngày càng tăng của nó trong lĩnh vực này.

2.4 Lược khảo các nghiên cứu có liên quan

2.4.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Trong Internet Rearch, Pikkarainen, T., Pikkarainen, K., Karjaluoto, H., &Pahnila, S (2004), các tác giả đã tiến hành nghiên cứu dựa trên lý thuyết TRA,

Nghiên cứu này sử dụng mô hình TAM và TPB để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Internet banking của khách hàng tại Phần Lan Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát thực hiện tại Phần Lan vào năm 2002.

Trong một nghiên cứu, 427 mẫu câu hỏi đã được gửi tới khách hàng, trong đó 268 người đã phản hồi, chiếm hơn 63% Bảng câu hỏi được thực hiện tại nhiều địa điểm như trường đại học, cửa hàng và một cửa hàng bán lẻ cỡ vừa Nghiên cứu áp dụng mô hình TAM với hai nhân tố chính là sự dễ sử dụng và cảm nhận hữu ích, cùng với bốn biến khác: cảm nhận sự thích thú, thông tin về ngân hàng trực tuyến, bảo mật và quyền riêng tư, và chất lượng kết nối internet Kết quả cho thấy cảm nhận hữu ích và thông tin về ngân hàng trực tuyến có ảnh hưởng lớn nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ, tiếp theo là cảm nhận sự thích thú, bảo mật và quyền riêng tư Đáng chú ý, chất lượng kết nối internet không ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ do kết nối internet hiện nay khá phổ biến với người tiêu dùng.

Nghiên cứu của Clemes, M D., Gan, C., & Du, J (2012) được thực hiện tại New Zealand với mẫu khảo sát gồm 389 khách hàng, trong đó có 247 người (chiếm 63.5%) đã trả lời Trong số đó, 142 người không sử dụng dịch vụ internet banking Phân tích cho thấy 47% khách hàng là nữ và 52.4% là nam, thuộc nhiều độ tuổi và mức thu nhập khác nhau Mô hình nghiên cứu xem xét các yếu tố như sự thuận tiện của sản phẩm, tính thân thiện của trang web, kết nối internet, truyền thông tiếp thị, truyền miệng, rủi ro, giá cả, hình ảnh ngân hàng và trình độ học thức Kết quả chỉ ra rằng hình ảnh ngân hàng không ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ, trong khi tám yếu tố còn lại có tác động đáng kể đến việc người dân New Zealand có sử dụng dịch vụ internet banking hay không.

Đề xuất mô hình

Nghiên cứu về quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử của khách hàng cá nhân áp dụng các mô hình TRA, TPR, TAM, và UTAUT để đo lường các yếu tố ảnh hưởng Các yếu tố chính được xác định bao gồm hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng, và nhận thức rủi ro bảo mật, cùng với các biến mở rộng khác.

Dựa trên lý thuyết UTAUT và các nghiên cứu trước đây, bài viết phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) tại BIDV, bao gồm hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng và nhận thức rủi ro Hai yếu tố nhận thức rủi ro và hình ảnh ngân hàng được kế thừa từ thuyết nhận thức rủi ro TPR và mô hình EBAM của Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011), tạo nền tảng cho mô hình nghiên cứu Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng xem xét sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập và tình trạng sử dụng dịch vụ SB trong việc ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ này.

Chính vì vậy, đề tài đưa ra mô hình nghiên cứu đề xuất như sau

Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng SB của khách hàng cá nhân chủ yếu là các yếu tố sau:

Theo mô hình UTAUT, yếu tố "hiệu quả mong đợi" trong nghiên cứu hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) phản ánh mức độ tin tưởng của người dùng rằng hệ thống sẽ giúp họ đạt được hiệu quả công việc khi thực hiện giao dịch Việc áp dụng công nghệ mới mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng, bao gồm tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao hiệu quả công việc so với giao dịch trực tiếp tại ngân hàng Nếu khách hàng tin tưởng vào những tiện ích mà dịch vụ SB mang lại, họ sẽ quyết định sử dụng dịch vụ này Ngược lại, sự thiếu niềm tin và cái nhìn tiêu cực sẽ dẫn đến việc họ không sử dụng SB.

Khi tập trung vào yếu tố hiệu quả mong đợi ảnh hưởng đến hành vi sử dụng

Nhiều tác giả trong và ngoài nước đã chứng minh rằng hiệu suất mong đợi, được đo lường qua các tiêu chí như sự hữu ích, sự thuận tiện, tiết kiệm thời gian giao dịch với ngân hàng và tăng hiệu quả công việc, có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng Các nghiên cứu của Venkahtesh và cộng sự (2003), AbuShanab và cộng sự (2010), Alalwan và cộng sự (2017), cùng với Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011) đã khẳng định tầm quan trọng của những yếu tố này trong việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng.

Từ đó hình thành nên giả thuyết H1 như sau:

H1: Hiệu quả mong đợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ

SB của khách hàng cá nhân.

Nỗ lực mong đợi được Venkatesh và ctg (2003) định nghĩa là mức độ dễ dàng trong việc sử dụng hệ thống công nghệ thông tin Điều này thể hiện niềm tin của người dùng rằng họ có thể sử dụng hệ thống mà không cần tốn nhiều công sức Đối với ứng dụng ngân hàng trực tuyến (SB), người dùng cần có một trình độ nhất định để hiểu và sử dụng sản phẩm Ngân hàng đã thiết kế giao diện của SB đơn giản và dễ hiểu, từ đó tạo niềm tin cho khách hàng rằng họ có thể sử dụng dịch vụ một cách dễ dàng.

Nghiên cứu của Al Qeisi (2013) và Al-Quisi cùng Hagezy (2015) chỉ ra rằng yếu tố nỗ lực mong đợi có tác động mạnh mẽ đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) Bên cạnh đó, các nghiên cứu của Alalwan (2015), Priya (2018) và A Sulaiman (2008) nhấn mạnh rằng tính dễ sử dụng và giao diện website thân thiện với người dùng là những động lực quan trọng thúc đẩy khách hàng lựa chọn sử dụng dịch vụ SB.

Từ cơ sở lý thuyết trên, giả thuyết nghiên cứu H2 được đưa ra như sau:

H2: Nỗ lực mong đợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân.

3.1.3 Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội đối với hành vi chấp nhận công nghệ đã được thừa nhận rộng rãi Hầu hết các nghiên cứu trước đây đã nhấn mạnh vào chuẩn mực chủ quan để hiểu bản chất của ảnh hưởng xã hội, nhưng chúng đã có kết quả khác nhau và ảnh hưởng của nó đối với công nghệ cũng đã không nhất quán Venkatesh và Davis (2000); Foon và Fah (2011) đã phát hiện ra rằng ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng lớn đến việc áp dụng công nghệ theo các cài đặt bắt buộc và hiệu ứng của nó cũng được kiểm duyệt khi người dùng bắt đầu có trải nghiệm trực tiếp với hệ thống. Nghiên cứu Michael D Clemses và ctg, (2012) cũng chỉ ra nhân tố truyền thông tiếp thị và truyền miệng ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng Ngoài ra, một số nhà nghiên cứu như Alawan (2008) và Terry và Hogg (2000) đã chỉ ra rằng yếu tố ảnh hưởng xã hội không ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ, các nghiên cứu này không đồng ý và cho rằng cấu trúc này bị hạn chế bởi vì nó chỉ nhấn mạnh vào phần quy phạm của niềm tin xã hội trái ngược với bối cảnh xã hội rộng lớn hơn.

Nghiên cứu đã chỉ ra tầm quan trọng của việc làm rõ mối liên hệ giữa ảnh hưởng xã hội và sự chấp nhận công nghệ Việc xem xét yếu tố ảnh hưởng xã hội đối với hành vi sử dụng dịch vụ SB là cần thiết, vì nó đóng vai trò là động lực thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ này.

H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân.

Nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2003) cho thấy "điều kiện thuận lợi" đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người dùng dịch vụ ngân hàng số (SB), bao gồm cơ sở hạ tầng, nguồn lực từ ngân hàng và khả năng của người dùng Tính thuận tiện khi sử dụng dịch vụ SB được thể hiện qua các yếu tố như nguồn lực cần thiết, kiến thức và sự hỗ trợ từ ngân hàng Foon và Fah (2011) khẳng định điều kiện thuận lợi ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB Tuy nhiên, nghiên cứu của Salim và cộng sự (2016) tại Sudan lại cho thấy điều kiện thuận lợi không có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ SB.

H4: Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ

Hình ảnh của ngân hàng không chỉ phản ánh chất lượng dịch vụ mà còn là sự đánh giá tổng thể của khách hàng về tổ chức này Sự hình thành hình ảnh ngân hàng dựa trên trải nghiệm thực tế của khách hàng và ảnh hưởng đến kỳ vọng của họ khi sử dụng dịch vụ Nếu khách hàng cảm thấy tin tưởng và an tâm, họ sẽ có phản ứng tích cực đối với sản phẩm tài chính Nghiên cứu của Bravo (2009) cho thấy hình ảnh ngân hàng ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định lựa chọn sản phẩm và dịch vụ tài chính Hình ảnh ngân hàng thể hiện cam kết về chất lượng và uy tín, điều này được hỗ trợ bởi nhiều nghiên cứu khác (Long Pham và ctg, 2013; Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh, 2011) Vì vậy, việc xem xét tác động của hình ảnh ngân hàng đến quyết định sử dụng dịch vụ là rất cần thiết.

Từ đó hình thành nên giả thuyết H5 như sau:

H5: Hình ảnh ngân hàng có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ

Thuyết nhận thức rủi ro, được Bauer đề xuất từ năm 1960, nhằm xác định hành vi và yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng Khái niệm này đã thay đổi đáng kể do sự phát triển công nghệ mới, không chỉ bao gồm rủi ro tài chính mà còn cả rủi ro công nghệ, hoạt động và thông tin Nhiều nghiên cứu cho thấy khách hàng thường không sẵn lòng sử dụng công nghệ mới khi rủi ro cao, như nghiên cứu của Mortimer (2015) và Hanafizadeh (2014) chỉ ra rằng bảo mật và quyền riêng tư là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận dịch vụ ngân hàng số (SB) Khách hàng lo ngại về việc thông tin cá nhân bị đánh cắp, do đó, các ngân hàng cần áp dụng công nghệ cao để bảo vệ thông tin Một số nghiên cứu tại Việt Nam cũng khẳng định rằng rủi ro và bảo mật trong giao dịch là yếu tố quyết định sự chấp nhận dịch vụ SB Ngược lại, nghiên cứu của Rambalak Yadav và cộng sự (2015) tại Ấn Độ cho thấy nhận thức rủi ro không ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến của giới trẻ.

Từ đó, giả thuyết H6 được trình bày như sau:

H6: Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân.

B ả ng 3.1 Tổng hợp các nghiên cứu thực nghiệm có liên quan dịch vụ

(2015) ; Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011).

Nỗ lực mong đợi Tác động tích cực

A.Qeisi (2013); Al-Quisi và Hagezy (2015);Alalwan (2015); Priya (2018) Ảnh hưởng xã hội Tác động tích cực

Venkatesh và Davis (2000); Foon và Fah (2011) Điều kiện thuận lợi

Venkatesh và ctg, (2003); Foon và Fah (2011)

Long Pham và ctg, (2013); Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011).

Nhận thức rủi ro Tác động tiêu cực

Hanafizadeh (2014); CaoHào Thi và Nguyễn DuyThanh (2011) như doanh nghiệp phân tích đặc điểm khách hàng Đặc điểm nhân khẩu học gồm:

Các thành phần tác giả

Thang đo hiệu quả mong đợi

HQ1 Tôi thấy SB rất hữu ích và thuận tiện.

HQ2 Tôi nghĩ sử dụng SB giúp tôi thực hiện các giao dịch với ngân hàng một cách nhanh chóng hơn

HQ3 Tôi nghĩ sử dụng SB giúp tôi tiết kiệm được nhiều thời gian hơn.

Sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (SB) có chi phí thấp hơn so với giao dịch tại quầy Theo nghiên cứu của Sakkthivel (2006), các yếu tố nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính, thu nhập và trình độ giáo dục ảnh hưởng đến hành vi khách hàng trong các phân khúc khác nhau Điều này giúp ngân hàng phát triển các sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng.

Nhiều nghiên cứu, bao gồm Venkatesh (2003), AbuShanab và Pearson (2007), cùng với Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011), đã chỉ ra rằng các yếu tố nhân khẩu học có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (SB).

3.2 Xây dựng thang đo lường các khái niệm nghiên cứu

Thang đo được phát triển dựa trên các nghiên cứu trước đây nhằm đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) của khách hàng cá nhân tại chi nhánh BIDV Bình Dương.

Bài viết này đề cập đến việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng tại BIDV chi nhánh Bình Dương Có bảy thang đo chính, bao gồm hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng, nhận thức rủi ro và nhân khẩu học của khách hàng Những thang đo này sẽ giúp xác định mức độ khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ, khuyến nghị cho bạn bè và gia tăng số lượng giao dịch sau khi đánh giá cảm nhận của họ về dịch vụ.

Bảng 3.2 Thang đo hiệu quả mong đợi

Ký Hiệu Thang đo Nỗ lực mong đợi

NL1 Tôi nghĩ thực hiện các thao tác giao dịch trên

SB là đơn giản và dễ hiểu.

NL 2 Tôi nghĩ rằng học cách sử dụng SB là đơn giản đối với tôi.

NL 3 Dễ dàng sử dụng thành thạo SB của BIDV

NL 4 Tôi tin SB dễ dàng thực hiện những gì tôi muốn

Bảng 3.3 Thang đo nỗ lực mong đợi

Foon (2011) AH1 Gia đình, người thân nghĩ rằng tôi nên sử dụng

AH 2 Bạn bè tôi sử dụng dịch vụ SB.

AH 3 Tôi quyết định sử dụng SB của BIDV vì được nhân viên ngân hàng giới thiệu và hỗ trợ khi sử dụng.

AH 4 Ngân hàng BIDV khuyến khích tôi nên sử dụng

Các thành phần tác giả Ký

Thang đo điều kiện thuận lợi

DK 1 Tôi có đủ nguồn lực cần thiết (smart phone có kết nối internet) để dử dụng SB.

DK 2 Tôi có đủ kiến thức cần thiết để sử dụng SB.

DK 3 Tất cả những nội dung của dịch vụ SB rất dễ đọc và dễ hiểu.

DK 4 Tôi nhận được sự hỗ trợ từ phía ngân hàng khi sử dụng (Hướng dẫn sử dụng và hỗ trợ trực tuyến).

Bảng 3.4 Thang đo ảnh hưởng xã hội

Bảng 3.5 Thang đo điều kiện thuận lợi

HA1 BIDV có uy tín, danh tiếng tốt

HA2 BIDV có hình ảnh tốt hơn so với đối thủ cạnh tranh.

HA3 BIDV thực hiện tốt cam kết về dịch vụ SB đối với khách hàng

HA4 BIDV luôn cải tiến về chất lượng các sản phẩm dịch vụ trên SB.

Thang đo nhận thức rủi ro

RR1 Tôi cảm thấy không an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân thông qua SB.

RR2 Sử dụng SB có thê làm tôi mất tiền trong tài khoản.

RR3 Có thê xảy ra lỗi từ phía ngân hàng ( đường truyền, lỗi hệ thống ) trong quá trình giao dịch SB.

RR4 Tôi cảm thấy không an tâm về công nghệ của

Bảng 3.6 Thang đo hình ảnh ngân hàng

Bảng 3.7 Thang đo nhận thức rủi ro

QD1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng (tiếp tục sử dụng) SB của BIDV trong thời gian tới.

Kết quả thảo luận nhóm

QD2 Tôi sẽ khuyến khích người khác sử dụng dịch vụ

QD3 Tôi quyết định gia tăng số lượng giao dịch của tôi thông qua SB của BIDV trong thời gian tớiBảng 3.8 Thang đo quyết định sử dụng

KET QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Tổng cộng, 320 bảng câu hỏi đã được phát đi thông qua phương pháp chọn mẫu thuận tiện Sau khi sàng lọc, 270 bảng khảo sát phản hồi hợp lệ đã được đưa vào phân tích.

Bảng 4.1 Đặc điểm của mẫu nghiên cứu

Trong 270 mẫu quan sát, có 61 người (22.59%) thuộc độ tuổi 18-25, 163 người (60.37%) ở độ tuổi 26-40, 35 người (12.96%) trong độ tuổi 41-50, và 11 người (4.07%) ở độ tuổi 51-60.

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến (Scale Variance if Item Deleted)

Tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation)

Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)

Hiệu quả mong đợi: Cronbach Alpha = 750 _

Trong 270 mẫu quan sát, tỷ lệ khách hàng theo nghề nghiệp được phân chia như sau: 24 học sinh, sinh viên (8.89%), 98 nhân viên văn phòng (36.30%), 52 người làm kinh doanh (19.26%), 66 công nhân (24.44%), 19 người về hưu và nội trợ (7.04%), cùng với 11 người thuộc các nghề nghiệp khác (4.07%).

Trong mẫu nghiên cứu, có 36 người (13.33%) có thu nhập từ 2-5 triệu, 115 người (42.59%) có thu nhập từ 5-10 triệu, 88 người (32.59%) có thu nhập từ 10-15 triệu, và 31 người (11.48%) có thu nhập trên 15 triệu.

Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Để kiểm tra độ tin cậy của thang đo ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân tại BIDV Bình Dương, phương pháp phổ biến là sử dụng phân tích nhân tố khám phá với chỉ số Cronbach Alpha Công cụ này được thực hiện thông qua phần mềm SPSS, giúp đánh giá độ tin cậy của từng thành phần trong thang đo.

Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm định mức độ liên kết giữa các câu hỏi trong thang đo Phương pháp này hỗ trợ người phân tích trong việc loại bỏ các biến không phù hợp và giảm thiểu biến rác trong mô hình.

Độ tin cậy của thang đo được xác định khi giá trị Cronbach’s Alpha đạt từ 0.7 đến 0.8 Tuy nhiên, nếu Cronbach’s Alpha ≥ 0.6, thang đo vẫn được xem là đạt độ tin cậy (Nunnally và cộng sự, 1994; Nguyễn Đình Thọ, 2011) Trong phân tích Cronbach’s Alpha cho từng khái niệm đơn hướng, các biến đo lường có tương quan với biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ.

Bảng 4.2 Ket quả hệ số Cronbach's Alpha của HQ

Item Deleted) biến (Scale Variance if Item Deleted)

Hiệu quả mong đợi: Cronbach Alpha = 793 _

Nguồn: kết quả xử lí dữ liệu của tác giả

Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Hiệu quả mong đợi (HQ) cho thấy hệ số Cronbach’s alpha đạt 0.750, chứng tỏ thang đo này có độ tin cậy tốt Tuy nhiên, biến quan sát HQ5 có hệ số tương quan biến tổng chỉ đạt 0.250, thấp hơn ngưỡng 0.3, do đó cần loại biến này ra khỏi phân tích và thực hiện kiểm định lại.

Bảng 4.3 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của HQ lần 2

Nỗ lực mong đợi: Cronbach Alpha = 774 _

Cronbach’s Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted) Ảnh hưởng của xã hội: Cronbach Alpha = 818

Sau khi loại bỏ biến quan sát HQ5 và thực hiện kiểm tra lại, hệ số Cronbach's Alpha của thang đo hiệu quả mong đợi đạt 0.793 Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, cho thấy thang đo này có độ tin cậy cao.

Bảng 4.4 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của NL

Hệ số Cronbach's Alpha của thang đo hiệu quả mong đợi đạt 0.774, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các biến quan sát đều có tương quan biến tổng lớn hơn 0.3, khẳng định rằng không có biến quan sát nào cần loại bỏ trong thang đo năng lực.

4.2.3 Ảnh hưởng của xã hội

Bảng 4.5 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của AH

Alpha if Item Deleted) Điều kiện thuận lợi: Cronbach Alpha = 736 _

Hình ảnh ngân hàng: Cronbach Alpha = 828 _

Không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha của nhân tố lớn hơn 0.6.

Bảng 4.6 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của DK

Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố này đạt 0.736, lớn hơn 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Bên cạnh đó, hệ số tương quan biến tổng của các biến đều lớn hơn 0.3, khẳng định rằng không cần loại bỏ biến quan sát nào trong nhân tố này.

Bảng 4.7 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của HA

Nhận ■hức rủi ro: ĩ Alpha = 763

Quyết định sử dụng: 3ach Alpha = 812 _

Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố hình ảnh ngân hàng đạt 0.828, vượt mức 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Thêm vào đó, hệ số tương quan biến tổng của các quan sát đều lớn hơn 0.3, khẳng định rằng không cần loại bỏ bất kỳ biến quan sát nào trong nhân tố này.

Bảng 4.8 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của RR

Hệ số Cronbach Alpha của nhân tố nhận thức rủi ro đạt 0.763, vượt ngưỡng 0.6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3, khẳng định rằng không cần loại bỏ biến quan sát nào.

Bảng 4.9 Kết quả hệ số Cronbach's Alpha của QD

Không loại biến quan sát nào do Corrected Item-Total Correlation của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3 và hệ số Cronbach Alpha của nhân tố lớn hơn 0.6.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Trong mô hình đánh giá độ tin cậy, các thang đo khái niệm sẽ được áp dụng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) Khi thực hiện EFA, chúng ta sẽ tiến hành phân tích các yếu tố cho cả biến độc lập và biến phụ thuộc, đồng thời chú ý đến một số tiêu chí quan trọng.

Phân tích nhân tố là thích hợp khi hệ số KMO > 0.5 và mức ý nghĩa Bartlett < 0.05.

S Hệ số tải nhân tố phải ≥ 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa của EFA

S Tổng phương sai trích được ≥ 50%

S Điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigen Values ≥1

S Khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố ≥ 0.3 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố.

4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá biến độc lập

Bảng 4.10 KMO and Bartlett's Test nt Total Variance v e %

Kết quả kiểm định Bartlett’s trong bảng 4.10 kiểm định KMO và Bartlett’s Test với Sig= 0.000 ≤ 0.05 và chỉ số KMO = 0.860 > 0.5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp.

Bảng 4.11 Tổng phương sai trích

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Nguồn: kết quả xử lý dữ liệu của tác giả

Bảng 4.12 Ket quả phân tích nhân tố EFA lần 1

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations

Phân tích nhân tố thông qua bảng tổng phương sai trích đã chỉ ra rằng có 6 yếu tố được rút ra với giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, sử dụng phương pháp Principal components và phép xoay Varimax Kết quả cho thấy 6 nhân tố đã được xác định từ 24 biến quan sát, với tổng phương sai trích đạt 64.076%, vượt mức yêu cầu 50% Tuy nhiên, biến AH4 cần được loại bỏ do nó tải lên ở cả 2 nhân tố, với mục đích đo lường “ảnh hưởng xã hội” nhưng lại hội tụ tại “ảnh hưởng xã hội” và “nỗ lực mong đợi” Biến DK3 cũng có hệ số tải nhỏ hơn 0.5, theo tiêu chuẩn của Hair và cộng sự.

Năm 2009, với kích thước mẫu 270, hệ số tải đề xuất là 0.35 Tuy nhiên, để cải thiện việc nghiên cứu và chọn lọc các biến tốt hơn, hệ số tải được điều chỉnh lên 0.5, dẫn đến việc loại bỏ hai biến quan sát AH4 và DK3.

Như vậy kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 1 loại bỏ 2 biến quan sát AH4 và DK3 nên phải chạy lại lần 2 cho kết quả như sau:

Bảng 4.13 KMO and Bartlett's Test lần 2

_Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Rotation Sums of Squared Loadings

KMO = 0.857 nên phân tích nhân tố là phù hợp Sig (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Bảng 4.14 Tổng phương sai trích lần 2

100.000Extraction Method: Principal Component Analysis.

Eigenvalues = 1.150 > 1 tại nhân tố thứ 6, như vậy 6 nhân tố rút trích được từ EFA có ý nghĩa tóm tắt thông tin các biến quan sát đưa vào tốt nhất.

Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %) 63.772% > 50 % Điều này chứng tỏ 63.772% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 6 nhân tố.

Bảng 4.15 Kết quả phân tích nhân tố EFA lần thứ hai

_Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % J 2.1

100.000 Extraction Method: Principal Component Analysis.

8 Extraction Method: Principal Component Analysis. a 1 components extracted.

Extraction Method: Principal Component Analysis.

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations

Kết quả phân tích EFA lần thứ 2 cho thấy tất cả các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0.5, điều này chứng tỏ không có biến quan sát nào bị loại bỏ Do đó, 6 nhân tố được rút trích từ 22 biến quan sát là hoàn toàn phù hợp.

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc

Bảng 4.16 KMO and Bartlett's Test biến phụ thuộc

Bảng 4.17 Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc

Bảng 4.18 Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy ba biến quan sát trong thang đo quyết định sử dụng vẫn được duy trì nguyên vẹn Hệ số KMO cho thấy tính phù hợp của mô hình.

Phân tích EFA cho thấy giá trị KMO là 0.716, vượt mức 0.5, cho thấy phù hợp với dữ liệu nghiên cứu Kiểm định Bartlett có giá trị sig = 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với nhau Phương sai trích đạt 72.690%, đáp ứng yêu cầu Giá trị Eigenvalues của các nhân tố lớn hơn 1 cũng đạt tiêu chuẩn.

Bảng 4.19 Phân tích tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

a Dependent Variable: QD 269 b Predictors: (Constant), HA, HQ, DK, AH, NL, RR _

Std Error of the Estimate _ Durbin-Watson 1 .82

1.871 a Predictors: (Constant), HA, HQ, DK, AH, NL, RR _ b Dependent Variable: QD

B Std Error Beta Toleranc e VIF

Kết quả phân tích cho thấy rằng tất cả các biến độc lập đều có mối tương quan thống kê có ý nghĩa với biến phụ thuộc, với giá trị sig nhỏ hơn 0.05 Cụ thể, mối tương quan giữa chất lượng dịch vụ (QD) và hài lòng khách hàng (HQ) là 0.587, QD và rủi ro (RR) là 0.472, QD và doanh thu (DK) là 0.530, QD và năng lực (NL) là 0.466, QD và ảnh hưởng (AH) là 0.422, và QD và hài lòng (HA) là 0.595 Điều này cho thấy tất cả các biến độc lập đều có quan hệ tuyến tính rõ ràng với biến phụ thuộc.

Phân tích hồi quy

Bảng 4.20 Phân tích phương sai ANOVA trong phân tích hồi quy

Bảng 4.21 Kết quả hồi quy

Bảng 4.22 Phân tích hồi quy tương quan các khái niệm nghiên cứu

Coefficients 3 phân tính nhân tố khám phá EFA, và các giả thuyết nghiên cứu cần được kiểm định lại bằng phương pháp phân tích hồi quy Kết quả phân tích hồi quy cho thấy hệ số

Levene's Test for Equality of Variances

t-test for Equalib J of Means _

Hệ số R2 trong mô hình này đạt 0.676, cho thấy các biến độc lập ảnh hưởng đến 67.6% sự thay đổi của biến phụ thuộc Điều này có nghĩa là 67.6% sự biến thiên trong quyết định sử dụng SB được giải thích bởi 6 biến độc lập Phân tích Anova cho thấy thông số F có Sig = 0, chứng tỏ mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu thu thập.

Phân tích hồi quy chỉ ra rằng năm biến độc lập, bao gồm hiệu quả sử dụng, nỗ lực mong đợi, điều kiện thuận lợi, hình ảnh ngân hàng và nhận thức rủi ro, đều có ý nghĩa thống kê và ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ, với giá trị Sig kiểm định t của từng biến nhỏ hơn 0.05 Ngược lại, biến ảnh hưởng xã hội không có ý nghĩa trong mô hình khi Sig kiểm định t đạt 0.122, lớn hơn 0.05.

Hình ảnh ngân hàng và hiệu quả mong đợi là hai yếu tố chính ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng, với hệ số β cho hình ảnh ngân hàng là 0.372.

Yếu tố điều kiện thuận lợi và nỗ lực mong đợi có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ, với hệ số β lần lượt là 0.249 và 0.118 Ngược lại, yếu tố nhận thức rủi ro có mối quan hệ nghịch biến với quyết định sử dụng, thể hiện qua hệ số β âm -0.92, cho thấy rằng khi mức độ rủi ro càng cao thì quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng càng giảm.

Vậy hàm hồi quy sẽ là:

QDSD = 0.372 X HA + 0.350 X HQ - 0.92 X RR + 0.249 X DK + 0.118 X NL

Phân tích khác biệt trong quyết định sử dụng giữa các nhóm khách hàng

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích các yếu tố định tính để hiểu sự khác biệt trong quyết định sử dụng dịch vụ SB giữa các nhóm dựa trên nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, thu nhập và nghề nghiệp Đối với yếu tố giới tính, nghiên cứu sẽ sử dụng kiểm định Independent sample T-test để so sánh trung bình giữa hai nhóm Trong khi đó, với các yếu tố còn lại như độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập, nghiên cứu sẽ áp dụng phương pháp phân tích phương sai (ANOVA) để kiểm định đồng thời tất cả các nhóm mẫu, đảm bảo tỷ lệ sai sót chỉ ở mức 5% theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008).

4.5.1 Sự khác biệt theo giới tính

Bảng 4.23 Kiểm định T- Test biến giới tính

Based on Median and with adjusted df _

Kết quả kiểm định Levene cho thấy phương sai của hai tổng thể là ngang bằng nhau với giá trị Sig Levene’s Test là 0.391, lớn hơn 0.05 Đồng thời, giá trị Sig kiểm định t là 0.669, cũng lớn hơn 0.05 Nghiên cứu này chỉ ra rằng không có sự khác biệt về giới tính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng của khách hàng cá nhân tại BIDV ở Bình Dương.

4.5.2 Sự khác biệt theo độ tuổi

Bảng 4.24 Kiểm định Levene’Test biến độ tuổi

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

11 Based on Median and with adjusted df _

Sig Levene’s Test bằng 0.009 < 0.05 Ta sử dụng kết quả sig kiểm định Welch ở bảng Robust Test.

Bảng 4.25 Kiểm định Robust Tests biến độ tuổi

Kết quả kiểm định Welch cho thấy giá trị sig bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy có sự khác biệt rõ rệt trong quyết định sử dụng SB giữa các nhóm tuổi khác nhau Theo bảng thống kê trung bình và biểu đồ, nhóm tuổi 26-40 có tỷ lệ quyết định sử dụng SB cao nhất, tiếp theo là nhóm 18-25, trong khi nhóm từ 41 tuổi trở đi có tỷ lệ quyết định sử dụng thấp hơn.

Bảng 4.26 Bảng thống kê mô tả theo biến độ tuổi

4.5.3 Sự khác biệt theo nghề nghiệp

Bảng 4.27 Kiểm định Levene’s Test biến nghề nghiệp

Theo kết quả kiểm định phương sai đồng nhất có Sig Levene’s Test = 0.089 >0.05.

Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.

Bảng 4.28 Kiểm định ANOVA biến nghề nghiệp

Kết quả kiểm định F cho thấy giá trị sig bằng 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy có sự khác biệt đáng kể trong việc quyết định sử dụng SB giữa các nghề nghiệp khác nhau Theo bảng thống kê trung bình, nhóm nhân viên văn phòng có tỷ lệ quyết định sử dụng SB cao hơn rõ rệt so với các nghề nghiệp khác.

Bảng 4.29 Bảng thống kê mô tả theo biến nghề nghiệp

Based on Median and with adjusted df _ 747 3 239.3

Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

STT Nhân tố Mức độ ảnh hưởng

J _ Nhận thức rủi ro _ Tác động âm(-0.92)

2 _Hình ảnh ngân hàng Tác động dương(0.372) _

_3 Hiệu quả mong đợi _ Tác động dương(0.350) _

_4 Điều kiện thuận lợi _ Tác động dương(0.249) _

_5 Nỗ lực mong đợi _ Tác động dương(0.118) _

6 Ảnh hưởng xã hội Không tác động

4.5.4 Sự khác biệt theo thu nhập

Bảng 4.30 Kiểm định Levene’s Test biến thu nhập

Sig Levene’s Test bằng 0.341 >0.05 Ta sử dụng kết quả sig kiểm định F ở bảng ANOVA.

Bảng 4.31 Kiểm định ANOVA biến thu nhập

Sig kiểm định F bằng 0.241 > 0.05, như vậy không có khác biệt quyết định sử dụng

SB giữa các mức thu nhập khác nhau.

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Dựa trên cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trước đây nghiên cứu đã đề xuất với

Sáu biến độc lập ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) của khách hàng cá nhân tại chi nhánh BIDV ở Bình Dương bao gồm: hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, nhận thức rủi ro và hình ảnh ngân hàng Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành thái độ và hành vi của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số.

Bảng 4.32 Kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích dữ liệu có 5 biến ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ

Các yếu tố như hình ảnh ngân hàng, hiệu quả mong đợi, điều kiện thuận lợi và nỗ lực mong đợi đều có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân tại Bình Dương Cụ thể, khi hình ảnh ngân hàng tăng 1%, quyết định sử dụng của khách hàng tăng 37.2% Tiếp theo, hiệu quả mong đợi tăng 1% dẫn đến quyết định sử dụng tăng 35%, trong khi điều kiện thuận lợi tăng 1% tác động đến quyết định sử dụng là 24.9% Cuối cùng, nỗ lực mong đợi chỉ tác động 11.8% đến quyết định này Ngược lại, biến rủi ro có ảnh hưởng tiêu cực; nếu rủi ro trong việc sử dụng dịch vụ SB tăng 1%, quyết định sử dụng sẽ giảm 92%.

Nghiên cứu chỉ ra rằng hình ảnh của ngân hàng ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) của khách hàng cá nhân tại BIDV, đồng thời khẳng định kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về việc chấp nhận E-banking BIDV cam kết nâng cao uy tín và danh tiếng thông qua chất lượng dịch vụ SB, với thời gian xử lý giao dịch nhanh chóng và tiện lợi Ngân hàng đã thiết lập nhiều mối liên kết với các nhà cung cấp dịch vụ, như thu hộ tiền nước trên toàn quốc từ tháng 12 năm 2018 và cung cấp các dịch vụ phục vụ nhu cầu giải trí, mua sắm Đặc biệt, BIDV chú trọng đầu tư phát triển hệ thống ngân hàng điện tử, đạt nhiều giải thưởng qua các năm, từ đó tạo niềm tin và lòng trung thành của khách hàng, góp phần nâng cao hình ảnh và chất lượng sản phẩm dịch vụ.

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng hiệu quả mong đợi có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng, điều này tương đồng với các phát hiện của Al-Qeisi và Hegazy (2015) cũng như Cao Thi Hào và Nguyễn Thanh Duy (2011).

Yếu tố nhận thức rủi ro có hệ số hồi quy âm, dẫn đến tác động tiêu cực lên quyết định sử dụng dịch vụ Kết quả này nhất quán với nghiên cứu của Cao Hào Thi và Nguyễn Duy Thanh (2011).

Hai yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SB là nỗ lực mong đợi và điều kiện thuận lợi Kết quả nghiên cứu này phù hợp với các phát hiện của Al-Qeisi và Hegazy (2015).

Nghiên cứu cho thấy yếu tố ảnh hưởng xã hội không tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ, trái ngược với nghiên cứu của Foon và Fah (2011) cho rằng yếu tố này có ảnh hưởng lớn đến việc chấp nhận sử dụng Internet Banking tại Kuala Lumpur Tuy nhiên, kết quả này lại tương đồng với nghiên cứu của Alawan (2008), cho thấy xã hội không ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng di động Điều này có thể giải thích bởi tính chất cá nhân cao của việc sử dụng dịch vụ ngân hàng di động và các giao dịch tài chính liên quan đến tiền, khiến việc khuyến khích người khác sử dụng dịch vụ gặp khó khăn do lo ngại về bảo mật và rủi ro tài chính cá nhân.

Các biến độc lập có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc, phù hợp với các kỳ vọng ban đầu của luận văn Do đó, luận văn chấp nhận các giả thuyết đã đề ra.

Giả thuyết H1: Hiệu quả mong đợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân

Giả thuyết H2: Nỗ lực mong đợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân

Giả thuyết H4: Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân

Giả thuyết H5: Hình ảnh ngân hàng có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân

Giả thuyết H6: Nhận thức rủi ro có tác động tiêu cực đến đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân

Và bác bỏ giả thuyết H3: Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân.

Chương 4 của bài viết đã sử dụng phần mềm SPSS 20 để xử lý kết quả khảo sát khách hàng tại BIDV Bình Dương, đánh giá độ tin cậy qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA và hồi quy giữa các biến độc lập và phụ thuộc Kết quả cho thấy các biến độc lập như nỗ lực mong đợi, hiệu quả mong đợi, hình ảnh ngân hàng và điều kiện thuận lợi đều có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ, trong khi nhận thức rủi ro lại có tác động tiêu cực Biến ảnh hưởng xã hội không có tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Bên cạnh đó, phân tích cũng chỉ ra rằng quyết định sử dụng dịch vụ không bị ảnh hưởng bởi giới tính, nhưng khác nhau ở độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập.

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Tình hình sử dụng dịch vụ SB của khách hàng cá nhân tại BIDV ở Bình Dương có tiềm năng phát triển lớn Môi trường pháp lý, kinh tế, xã hội và văn hóa đang tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển dịch vụ này Tuy nhiên, ngân hàng vẫn gặp nhiều hạn chế trong việc triển khai dịch vụ SB đến tay khách hàng Do đó, các chi nhánh BIDV tại Bình Dương cần có cái nhìn tổng quát về thực trạng địa phương và kết hợp với nghiên cứu thực nghiệm để thúc đẩy quyết định sử dụng dịch vụ SB của khách hàng.

Nghiên cứu này chỉ ra sáu yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (SB) của khách hàng cá nhân tại BIDV, bao gồm hiệu quả mong đợi, nỗ lực mong đợi, điều kiện thuận lợi, ảnh hưởng xã hội, nhận thức rủi ro và hình ảnh ngân hàng.

Tiêu đề	Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Dịch Vụ Smart Banking Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Thương Mại Cổ Phần Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam Trên Địa Bàn Bình Dương
Tác giả	Phạm Thị Phương
Người hướng dẫn	TS. Châu Đình Linh
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Tài chính - Ngân hàng
Thể loại	Luận Án Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2020
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	102
Dung lượng	371,49 KB