Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số hay nhất năm 2024 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số ACB ONE của khách hàng cá nhân tại Thành Phố Hồ Chí Minh dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1 Thống kê mô tả

4.1.1 Thống kê mô tả đặc điểm mẫu

Trước hết, điều tra đặc điểm mẫu giúp ngân hàng thích nghi và chuẩn bị cho những thay đổi về tăng trưởng dân số, khả năng cung và cầu, chuyển dịch về độ tuổi. Nhân khẩu học cũng đóng vai trò vô cùng quan trọng đối với marketing vì những số liệu sẽ phân tích được nhu cầu của khách hàng, xu hướng chuyển dịch độ tuổi, nhu cầu tiêu dùng và khả năng chi tiêu giúp ngân hàng đưa ra đối pháp phù hợp tăng lợi thế cạnh tranh. Điều quan trọng không phải là sự khác biệt về đặc điểm của khách hàng, mà là những khác biệt đó có thực thực sự ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của họ hay không.

Về giới tính: Nghiên cứu khảo sát với mẫu dự kiến là 300 khách hàng của ngân hàng Á Châu. Trong quá trình khảo sát, có tổng cộng 280 người tham gia vào nghiên cứu. Trong số 280 người được hỏi này, có 146 là nam (52%) và 134 là nữ (48%).

Về độ tuổi: Về độ tuổi, 32 người trả lời ở độ tuổi dưới 25 (11,45%); có 185 người trả lời từ 36 đến 45 tuổi (66%); tiếp theo là có 46 người trả lời từ 25 đến 35 tuổi (16,5%) và chỉ có 17 người trả lời (6,05 %) tuổi trên 45 tuổi. Điều này cho thấy phần lớn mẫu của nghiên cứu nằm trong độ tuổi từ 36 đến 45. Đối với sự đổi mới về công nghệ, trong độ tuổi này, phần lớn sẽ có những khách hàng họ không giỏi về công nghệ, vì vậy ngân hàng cần chú ý về thiết kế ứng dụng cũng như giao diện, các thao tác thanh toán trên ứng dụng dễ dàng đơn giản hơn. Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Về trình độ học vấn: Trong tổng số 280 người tham gia khảo sát, trình độ trung cấp/cao đẳng chiếm 19,8% với 56 đáp viên; trình độ đại học chiếm cao nhất là 62,6% với 175 đáp viên. Cuối cùng là trình độ trên đại học chiếm 17,6% với 49 đáp viên.

Về thu nhập hàng tháng: Mức thu nhập dưới 10 triệu đồng và trên 15 triệu đồng chiếm tỷ lệ xấp xỉ tương đương nhau, kết quả lần lượt là 23,6% (66 người) với mức thu nhập dưới 10 triệu đồng; thu nhập trên 15 triệu đồng chiếm 22,7% (64 người) và cuối cùng là thu nhập từ 11 – 15 triệu đồng chiếm 53,7% (150 người).

Bảng 4.1 tổng hợp kết quả thống kê đặc điểm mẫu được thể hiện như sau:

Bảng 4.1 Thống kê mô tả đặc điểm mẫu

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS)

4.1.2 Thống kê biến định lượng

Nghiên cứu này bao gồm 26 biến quan sát dùng để đo lường ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định sử dụng ACB ONE của khách hàng cá nhân. Dữ liệu được đưa vào phân tích thống kê để tính các chỉ số căn bản như giá trị trung bình chung của nhân tố, giá trị trung bình của biến quan sát và độ lệch chuẩn. Kết quả được tóm tắt trong bảng 4.2

Bảng 4.2 Thống kê mô tả biến định lượng Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS) Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Thông qua kết quả đánh giá thể hiện ở bảng 4.2 cho thấy:

• Nhân tố “Ảnh hưởng xã hội” đạt giá trị trung bình tổng là 3,986.
• Nhân tố “Cảm nhận sự hữu ích” đạt giá trị trung bình tổng là 3.988.
• Nhân tố “Nhận thức tính dễ sử dụng” đạt giá trị trung bình tổng là 3.979.
• Nhân tố “Niềm tin” đạt giá trị trung bình tổng là 3.898.
• Nhân tố “Quyết định sử dụng” đạt giá trị trung bình tổng là 3.871.
• Nhân tố “Điều kiện thuận lợi” đạt giá trị trung bình tổng là 3.982.

Với kết quả đánh giá giá trị trung bình của tất cả biến quan sát này đều đạt từ mức 3 trở lên cho thấy hầu hết khách hàng đều đồng ý về nhận định của thang đo. Điều này cho thấy khách hàng khá quan tâm đến các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định đi sử dụng ACB ONE của ngân hàng ACB như Ảnh hưởng xã hội; Cảm nhận sự hữu ích; Nhận thức tính dễ sử dụng; Niềm tin; Điều kiện thuận lợi. Có thể thấy, bên cạnh những nguyên nhân khác, việc các nhà tiếp thị của ngân hàng ACB về ứng dụng muốn thu hút được khách hàng ra quyết định thì cần phải chú ý những nhân tố trên.

Độ lệch chuẩn (Standard Deviation) là một chỉ số dùng để đo mức độ phân tán của một tập dữ liệu quanh giá trị trung bình. Trong nghiên cứu này, độ lệch chuẩn đều lớn hơn 1. Độ lệch chuẩn về giá trị đánh giá của các biến quan sát trong khoảng từ 1,009 đến 1,180, qua đó cho thấy rằng dữ liệu dao động mạnh, con số trả lời của đáp viên chênh lệch nhau rất nhiều.

4.2. Kiểm định kết quả đánh giá Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

4.2.1. Kiểm định tính tin cậy của thang đo

Hệ số Cronbach’s alpha là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau để giải thích khái niệm cần đo lường. Những biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại. Thang đo được chấp nhận khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha đạt yêu cầu > 0,6 (Hair và cộng sự, 2010). Thông thường thang đo có Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được. Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo nghiên cứu có độ tin cậy từ 0,8 trở lên đến gần 1 là thang đo tốt nhất.

Kết quả phân tích Cronbach’s alpha các biến phụ thuộc và độc lập được thể hiện trong bảng 4.3 như sau:

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS)

Kết quả bảng 4.3 cho thấy tất cả các thang đo đều thỏa mãn với điều kiện lớn hơn 0,6 với giá trị Cronbach’s Alpha nhỏ nhất là 0,832 của thang đo biến phụ thuộc Điều kiện thuận lợi (FC). Giá trị Cronbach’s Alpha lớn nhất là 0,888 của thang đo biến độc lập Quyết định sử dụng (DU). Tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều thỏa điều kiện > 0,3, nên không có biến nào bị loại. Như vậy các thang đo lường đều đạt được mức độ tin cậy nên nghiên cứu tiếp tục phân tích nhân tố khám phá EFA.

4.2.2. Phân tích nhân tố khám phá – EFA Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Hệ số Cronbach Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo thì phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA giúp đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Phân tích nhân tố khám phá EFA dùng để rút gọn một tập hợp x biến quan sát thành một tập F (với F < x) các nhân tố có ý nghĩa hơn.

Hệ số tải nhân tố (Factor loading): là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố. Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại. Theo Hair và cộng sự (2018) hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading) là chỉ tiêu để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA:

• Nếu Factor loading > 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu
• Nếu Factor loading > 0,4 được xem là quan trọng
• Nếu Factor loading > 0,5 được xem là có ý nghĩa thực tiễn

Trong nghiên cứu này, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0,5 sẽ bị loại để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của thang đo.

Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05): Kiểm định Bartlett là một đại lượng thống kê được dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể. Trong trường hợp kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0.05) thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố. Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích yếu tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu. Trị số của KMO phải đạt giá trị 0,5 trở lên (0,5 ≤ KMO ≤ 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2014)

Phần trăm phương sai trích (Percentage of variance) > 50%: Nó thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát. Nghĩa là xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu % (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA. Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).

Sau khi đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng Cronbach’s alpha, có 26 biến quan sát đủ điều kiện tiến hành phân tích nhân tố EFA. Kết quả phân tích nhân tố của các biến độc lập như bảng 4.4 sau:

Bảng 4.4 Kết quả ma trận xoay yếu tố Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS) Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá thể hiện ở bảng 4.4 cho thấy kết quả kiểm định Bartlett’s cho giá trị Sig.= 0.000 (nhỏ hơn 0,05) và hệ số KMO đạt 0,951 (lớn hơn 0,5). Tại các mức giá trị “Eigenvalues” đều lớn hơn 1, phân tích nhân tố đã trích được 6 nhân tố từ 26 biến quan sát với tổng phương sai trích là 68,581% (lớn hơn 50%) đạt yêu cầu. Điều này thể hiện rằng 6 nhân tố được rút ra giải thích được 68,581% biến thiên của dữ liệu. Kết quả bảng ma trận xoay các yếu tố cho thấy hệ số tải nhân tố của 26 biến quan sát đều đạt yêu cầu (lớn hơn 0,5).

Như vậy, kết quả phân tích EFA cho thấy không có quan sát nào bị loại ra khỏi thang đo lường các khái niệm nghiên cứu, các quan sát đều nhóm lại theo từng nhân tố rõ ràng như kỳ vọng. Do đó, mô hình nghiên cứu không có sự điều chỉnh.

4.2.3. Kiểm định mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

4.2.3.1. Phân tích tương quan

Pearson Correlation đo lường mức độ liên quan của các biến. Mối tương quan có thể thay đổi từ +1 đến -1, trong đó nếu r nằm trong khoảng từ 0,50 đến ± 1, thì nó được cho là tương quan mạnh. Nếu r nằm trong khoảng từ 0,30 đến ± 0,49, thì nó được gọi là tương quan trung bình. Nếu r nằm dưới ± 0,29, thì nó được gọi là một mối tương quan yếu.

Dấu của hệ số tương quan cho biết chiều của mối quan hệ (tích cực hoặc tiêu cực). Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan biểu thị sức mạnh, với các giá trị tuyệt đối lớn hơn biểu thị mối quan hệ mạnh mẽ hơn. Các hệ số tương quan trên đường chéo chính luôn là 1, bởi vì mỗi biến có mối quan hệ tuyến tính tích cực hoàn hảo với chính nó. Những thống kê tương quan này cho chúng ta biết ba điều: Chiều tương quan giữa các biến; Mức độ tương quan giữa các biến; Mối tương quan này có ý nghĩa hay không.

Bảng 4.5 Ma trận hệ số tương quan Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

**. Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2 phía).

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS)

Theo kết quả bảng 4.5, cho thấy biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng” có hệ số tương quan đối với các biến độc lập: SI = 0,358; PU = 0,350; PE = 0,338; TR = 0,373; DU = 0,332. Dấu của các hệ số phù hợp với mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu. Hệ số tương quan r hầu như nằm trong khoảng từ 0,30 đến ± 0,49.

Như vậy có thể kết luận mối tương quan giữa các biến ở mức trung bình.

4.2.3.2. Phân tích hồi quy tuyến tính

Mức độ phù hợp của mô hình Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

R bình phương còn được gọi là hệ số xác định. Ý nghĩa của R bình phương hiệu chỉnh cũng giống như R bình phương là phản ánh mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc (mức độ phù hợp của mô hình). R bình phương hiệu chỉnh được tính từ R bình phương thường được sử dụng hơn vì giá trị này phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính đa biến. So sánh 2 giá trị như ở hình trên, giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) nhỏ hơn giá trị R bình phương (R Square), dùng nó để đánh giá độ phù hợp của mô hình sẽ an toàn hơn vì nó không thổi phồng mức độ phù hợp của mô hình.

Ngưỡng để xác định giá trị R bình phương (R bình phương hiệu chỉnh cũng tương tự) thì theo Hock và Ringle (2010), nếu hệ số lớn hơn hoặc bằng 0,67 thì mô hình được giải thích là mạnh; nếu chạy từ 0,33 đến 0,67 thì mô hình được giải thích là ở mức vừa phải; nếu chạy từ 0,19 đến 0,33 thì mô hình được giải thích là yếu.

Bảng 4.6 Kết quả hệ số xác định của mô hình hồi quy

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS)

Kết quả bảng 4.6 cho thấy R bình phương hiệu chỉnh là 0,482 nghĩa là các biến độc lập giải thích được 48,2% độ biến thiên của biến phụ thuộc quyết định sử dụng ACB ONE, các biến độc lập giải thích ở mức vừa phải.

Tiếp theo là sử dụng kiểm định F trong bảng phân tích ANOVA để kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Giả thuyết H₀: β₁ = β₂ = β₃ = β₄ = β₅ = β₆ = β₇ =0

Bảng 4.7 Kết quả kiểm định ANOVA^a

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS)

Bảng 4.7 cho thấy Sig rất nhỏ (sig.=0.000 < 0.05), bác bỏ giả thuyết H₀ cho rằng tất cả các hệ số hồi quy đều bằng 0, mô hình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2018).

4.2.3.3. Một số giả định cần thiết Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Một giả định rất quan trọng trong hồi quy là biến phụ thuộc có phân phối chuẩn. Tính quy phạm được sử dụng để mô tả một đường cong hình chuông, đối xứng, có tần số điểm lớn nhất ở giữa kết hợp với các tần số nhỏ hơn ở các cực (Pallant, 2005). Nhà nghiên cứu có thể kiểm tra giả định này thông qua một số mẫu thông tin: kiểm tra trực quan các biểu đồ dữ liệu, độ lệch, độ nhọn và biểu đồ p. Tính quy tắc có thể được kiểm tra thêm thông qua biểu đồ của phần dư được chuẩn hóa. Q-plots và P-plots là những phương pháp chính xác hơn để phát hiện những sai lệch so với quy tắc (Keith, 2006).

Kết quả như hình 4.1 cho thấy một đường cong phân phối chuẩn được đặt chồng lên biểu đồ tần số, đường cong này có dạng hình chuông, phù hợp với dạng đồ thị của phân phối chuẩn, đồng thời cho biết giá trị trung bình (Mean= 1,05E-15) gần bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 0,991 xấp xỉ bằng 1 nên có thể nói phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn. Do đó, có thể kết luận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Hình 4.1 Đồ thị tần số phần dư chuẩn hóa

Đồ thị P-P Plot hình 4.2 các điểm phân vị trong phân phối của phần dư tập trung thành một đường chéo như vậy, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Hình 4.2 Đồ thị phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot

Giả định về phương sai đồng nhất đề cập đến phương sai sai số bằng nhau trên tất cả các cấp độ của các biến độc lập. Điều này có nghĩa là các nhà nghiên cứu giả định rằng các lỗi trải đều giữa các biến (Keith, 2006). Nếu các lỗi không có phương sai thay đổi thì được gọi là không thay đổi. Khi phương sai thay đổi được đánh dấu, nó có thể dẫn đến sai lệch kết quả và làm suy yếu phân tích tổng thể và sức mạnh thống kê của bộ dữ liệu, dẫn đến kết quả kiểm tra F trong bảng 4.7 (kiểm định ANOVA) thất thường và không đáng tin cậy, và kết luận sai lầm (Osborne và Waters, 2002). Phương sai đồng nhất có thể được kiểm tra bằng cách kiểm tra trực quan đồ thị của các phần dư đã được chuẩn hóa bằng giá trị dự đoán được chuẩn hóa hồi quy thông qua biểu đồ phân tán Scatter Plot như hình 4.3

Hình 4.3 Đồ thị phân tán giá trị phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa (Scatter Plot)

Kết quả hình 4.3 cho thấy biểu đồ hiển thị một mảng các chấm ngẫu nhiên được phân tán đều xung quanh số 0. Vì vậy có thể kết luận rằng giả định về phương sai thay đổi đồng nhất đã được đáp ứng, mô hình hồi quy là phù hợp.

Kiểm định Durbin Watson (Durbin Watson test) là kiểm định thống kê được thực hiện nhằm tìm kiếm mối liên hệ tương quan giữa các phần dư hoặc sai số sau khi ước lượng được phương trình kiểm định hồi quy, từ kết quả quan sát về các biến độc lập và phụ thuộc. Dựa vào kết quả phân tích (chi tiết phụ lục 2) thống kê Durbin-Watson chỉ ra rằng giả định này đã được đáp ứng vì giá trị thu được nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 (Durbin Watson = 1,956), tức là các phần dư không có tương quan chuỗi bậc nhất với nhau.

• Các thông số thống kê của mô hình hồi quy: Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Các hệ số đo lường để kiểm định bao gồm độ chấp nhận của biến (Tolerance) và hệ số phóng đại phương sai (VIF). Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2018) thì độ chấp nhận của biến càng nhỏ thì có dấu hiệu của đa cộng tuyến trong mô hình, trong khi hệ số phóng đại phương sai là một đại lượng nghịch đảo với độ chấp nhận của biến nên hệ số này cao được xem là dấu hiệu của đa cộng tuyến. Nếu hệ số phóng đại phương sai lớn hơn 10 thì mô hình có tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến. Bảng 4.8 cho thấy hệ số VIF lớn nhất bằng 2,557 (nhỏ hơn 10) nên mô hình hồi quy không vi phạm hiện tượng đa cộng tuyến.

Kết quả hồi qui được trình bày trong bảng 4.8 như sau:

Bảng 4.8 Kết quả phân tích hồi quy

(Nguồn: Tổng hợp kết quả từ phần mềm SPSS) Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Mô hình gồm 5 biến độc lập (Ảnh hưởng xã hội, Cảm nhận sự hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng, Niềm tin, Điều kiện thuận lợi) được đưa vào xem xét sự ảnh hưởng của chúng đến quyết định sử dụng ACB ONE của nhóm khách hàng cá nhân bằng phương pháp ENTER. Kết quả trong bảng 4.8 cho thấy mức ý nghĩa Sig. của các biến đều nhỏ hơn 0,05, có ý nghĩa thống kê trong mô hình. Như vậy có thể kết luận các giả thuyết đều được ủng hộ.

Từ kết quả hồi quy (Bảng 4.8) cho thấy 5 biến độc lập có ảnh hưởng đến đến quyết định sử dụng như sau:

Cảm nhận sự hữu ích (PU) có hệ số hồi quy = 0,149 mang dấu (+) nên có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc DU, thỏa kỳ vọng ban đầu đối với giả thuyết H1.

Nhận thức tính dễ sử dụng (PE) có hệ số hồi quy = 0,193 mang dấu (+) nên có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc DU, thỏa kỳ vọng ban đầu đối với giả thuyết H2.

Niềm tin (TR) có hệ số hồi quy = 0,121 mang dấu (+) nên có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc DU, thỏa kỳ vọng ban đầu đối với giả thuyết H3.

Ảnh hưởng xã hội (SI) có hệ số hồi quy = 0,193 mang dấu (+) nên có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc DU, thỏa kỳ vọng ban đầu đối với giả thuyết H4.

Các điều kiện thuận lợi (FC) có hệ số hồi quy = 0,209 mang dấu (+) nên có tác động cùng chiều đến biến phụ thuộc DU, thỏa kỳ vọng ban đầu đối với giả thuyết H5.

Như vậy, qua kết quả phân tích hồi quy, có thể kết luận là mô hình hồi quy của mẫu có thể dùng để ước lượng cho tổng thể. Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập như sau:

DU = 0,149*PU + 0,193*PE + 0,121*TR + 0,193*SI + 0,209*FC

2.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu này đo lường các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ACB ONE của khách hàng cá nhân tại TP.HCM. Theo kết quả thống kê được trình bày ở trên, tất cả các tiêu chí liên quan đến mô hình đo lường: tính phù hợp của mô hình, độ tin cậy của cấu trúc và tính hợp lệ đạt tính hợp lệ và tất cả các giả thuyết ban đầu đều được ủng hộ bởi kết quả thực nghiệm.

Thông qua hệ số beta cho thấy, nhân tố “Các điều kiện thuận lợi” có tác động mạnh nhất (β = 0,209) đến quyết định sử dụng ACB ONE của khách hàng cá nhân. Điều này chứng tỏ rằng người trả lời quan tâm đặc biệt đến sự tồn tại của các phương tiện, nguồn lực và kỹ năng cần thiết để sử dụng ngân hàng số một cách thuận lợi và hiệu quả. Thật vậy, bản chất của các tiện ích cần thiết trong trường hợp thanh toán bằng ngân hàng số này, tức là điện thoại thông minh, dịch vụ 4G, 5G, truy cập Internet, Wifi và các ứng dụng bảo mật là những khía cạnh cơ bản để có thể truy cập các hệ thống liên quan đến tài chính một cách trơn tru và dễ dàng. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với kết quả nghiên cứu trước đó của Al Alwan, Dwivedi và Williams (2017).

“Nhận thức dễ sử dụng” đạt hệ số hồi quy chuẩn hóa (β = 0,193). Nhận thức tính dễ sử dụng là một trong hai nhân tố nền tảng của mô hình TAM (Davis, 1989) và trong nhiều nghiên cứu cũng đã khẳng định giá trị của nhân tố này đối với ý định mua lại (Chiu và cộng sự, 2009). Rõ ràng việc tương tác với một ứng dụng dễ dàng có những ảnh hưởng tích cực đến khách hàng. Nhận thức tính dễ sử dụng cảm nhận theo kết quả của nghiên cứu này cũng phù hợp với mô hình chấp nhận công nghệ – TAM của Davis (1989) và trùng khớp với kết quả nghiên cứu của Lema (2017); Salloum và Mostafa (2018); Muhammad, Riyanto và Yovin (2020); Vũ Văn Điệp, Nguyễn Quang Hưng và Hà Hải Đăng (2019); Phạm Thanh Hoa, Trần Kiều Nga và Lê Quang Khôi (2020) và Phạm Tiến Đạt và Phan Thị Hằng Nga (2021) khi cho rằng Nhận thức tính dễ sử dụng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE. Các ứng dụng ngân hàng số cũng thường xuyên thay đổi thiết kế, thay đổi cách bố trí, làm tăng thêm tính thân thiện, dễ dàng khi sử dụng sẽ thu hút và duy trì được khách hàng nhiều hơn, ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng của khách hàng. Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Đối với vai trò của “ảnh hưởng xã hội”, với hệ số hồi quy chuẩn hóa (β = 0,193) đã chứng minh được rằng “ảnh hưởng xã hội” có tác động đến việc hình thành hành vi của khách hàng. Điều này có nghĩa là khách hàng dường như khá quan tâm đến các khuyến nghị và thái độ của những người xung quanh họ (tức là gia đình, bạn bè, đồng nghiệp) trong hình thành quyết định áp dụng công nghệ của họ. Kết quả được trình bày trong nghiên cứu này về ảnh hưởng xã hội được tìm thấy là phù hợp so với các nghiên cứu khác đã áp dụng UTAUT như một mô hình hướng dẫn trong các nghiên cứu của họ như Lema (2017). Tác giả Lema (2017) ủng hộ vai trò của ảnh hưởng xã hội đối với hành vi của cá nhân khách hàng. Tuy nhiên, có những nghiên cứu khác trong lĩnh vực liên quan đã bác bỏ tác động của ảnh hưởng xã hội. Ví dụ, một nghiên cứu đã sử dụng UTAUT như một lý thuyết nền tảng để dự đoán ý định của khách hàng trong việc sử dụng ngân hàng trực tuyến trong nghiên cứu của Al Alwan, Dwivedi & Williams (2017) người nhận thấy rằng ảnh hưởng xã hội là nhân tố không có ý nghĩa trong việc dự đoán ý định hành vi sử dụng ngân hàng di động của khách hàng. Vì vậy kết quả của nghiên cứu này trái ngược với kết quả của Alalwan, Dwivingi & Williams (2017), nhưng lại phù hợp với kết quả của Lema (2017).

Nhân tố “Cảm nhận sự hữu ích” đạt hệ số hồi quy chuẩn hóa (β = 0.149) có tác động tích cực đến quyết định sử dụng ACB ONE của khách hàng cá nhân. Hữu ích là một tiêu chuẩn quan trọng của khách hàng khi họ lựa chọn một ngân hàng số để sử dụng và có thể làm tăng sự hài lòng của họ. Khách hàng có thể tiếp tục sử dụng một dịch vụ ngân hàng nếu họ cho rằng nó hữu ích, thậm chí là họ không hài lòng đi chăng nữa (Bhattacherjee, 2001). Sự hữu ích của việc sử dụng ngân hàng số ACB ONE sẽ giúp khách hàng như là tiết kiệm được thời gian, tiền bạc và chi phí đi lại. Ngoài ra, khách hàng còn có thể có thể giảm chi phí chi tiêu vì có nhiều chương trình khuyến mãi khi sử dụng ngân hàng số, điều này sẽ làm họ cảm thấy thích thú và ảnh hưởng đến quyết định của họ. Kết quả của nghiên cứu này phù hợp với mô hình chấp nhận công nghệ TAM của Davis (1989) và trùng khớp với kết quả nghiên cứu của Lema (2017); Salloum và Mostafa (2018); Muhammad, Riyanto và Yovin (2020); Vũ Văn Điệp, Nguyễn Quang Hưng và Hà Hải Đăng (2019); Phạm Thanh Hoa, Trần Kiều Nga và Lê Quang Khôi (2020) và Phạm Tiến Đạt và Phan Thị Hằng Nga (2021), khi cho rằng cảm nhận sự hữu ích có tác động tích cực đến quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE.

Và nhân tố “niềm tin” có tác động yếu nhất đến quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE với trong số hồi quy là (β = 0.121). Trong thực tế, bất kể giao dịch nào liên quan đến tiền bạc, thì niềm tin là nhân tố chính giúp cho giao dịch thành công. Như vậy niềm tin không chỉ trong việc thúc đẩy khách hàng sử dụng ngân hàng số mà còn trong việc định hình nhận thức của họ về việc sử dụng công nghệ mới trong cuộc sống hằng ngày. Đa số các trường hợp gian lận liên quan tới các hoạt động thanh toán số gần đây đang diễn biến ngày càng tinh vi và phức tạp, số lượng tội phạm mạng trong lĩnh vực thanh toán điện tử, tài chính, ngân hàng tiếp tục gia tăng khi các đối tượng sử dụng lợi ích từ các chương trình tri ân, khuyến mãi để gửi tin nhắn chứa link giả mạo; sử dụng sim rác giả mạo nhân viên ngân hàng, báo lỗi và yêu cầu khách hàng cung cấp mật khẩu, mã OTP; Đánh cắp thông tin thông qua các trang điện tử giả mạo… Điều này khiến người tiêu dùng e ngại trong việc quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE. Vì vậy, việc tạo niềm tin cho khách hàng về tính an toàn, bảo mật để khách hàng an tâm sử dụng là điều hết sức cần thiết. Kết quả này hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu của Lema (2017); Al Alwan, Dwivingi và Williams (2017); Salloum & Mostafa (2018); Muhammad, Riyanto và Yovin (2020); Vũ Văn Điệp, Nguyễn Quang Hưng và Hà Hải Đăng (2019) và Phạm Tiến Đạt và Phan Thị Hằng Nga (2021).

Tóm tắt chương 4

Trong chương này, bộ số liệu được phân tích theo phương pháp định lượng để đánh giá mô hình hồi quy. Kết quả đánh giá cho thấy Cảm nhận sự hữu ích, Nhận thức tính dễ sử dụng, Niềm tin, Ảnh hưởng xã hội và Các điều kiện thuận lợi đều ảnh hưởng đáng kể đến quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE. Phát hiện này là nền tảng cho việc trình bày những đóng góp của nghiên cứu, những hạn chế và định hướng cho các nghiên cứu trong tương lai trong chương 5 tiếp theo.

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

5.1 Kết luận

Nghiên cứu ban đầu điều tra kích thước mẫu là 300, sau khi gạn lọc thì còn lại 280 mẫu đưa vào phân tích. Kết quả cho thấy các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng ngân hàng số ACB ONE của khách hàng cá nhân theo thứ tự như sau: Các điều kiện thuận lợi (FC) có hệ số hồi quy là 0,209; Nhận thức tính dễ sử dụng (PE) có hệ số hồi quy là 0,193; Ảnh hưởng xã hội (SI) có hệ số hồi quy là 0,193; Cảm nhận sự hữu ích (PU) có hệ số hồi quy là 0,149 và cuối cùng là Niềm tin (TR) có hệ số hồi quy là 0,121.

Nghiên cứu đã đạt được mục tiêu đề ra là xác định được các nhân tố nào tác động đến quyết định sử dụng ACB ONE, đồng thời xác định được mức độ tác động của từng nhân tố đến quyết định sử dụng ACB ONE. Về phương pháp phương pháp nghiên cứu, tác giả sử dụng nghiên cứu định lượng và định tính. Đồng thời xử lý dữ liệu định lượng với sự trợ giúp của phần mềm SPSS phiên bản 20 và MS Excel.

Trong ngắn hạn, nghiên cứu thể hiện một đóng góp đáng kể vào kiến thức hiện có liên quan đến các ngân hàng số và lĩnh vực chấp nhận công nghệ nói chung.

5.2 Đề xuất hàm ý quản trị

Từ góc độ thực tế, các kết quả thống kê cho thấy vai trò quan trọng của các nhân tố sau: Các điều kiện thuận lợi; Nhận thức tính dễ sử dụng; Ảnh hưởng xã hội; Cảm nhận sự hữu ích và Niềm tin. Do đó, các khía cạnh liên quan đến các nhân tố này phải là tâm điểm chú ý của hệ thống ngân hàng số trong nỗ lực thúc đẩy khách hàng sử dụng công nghệ. Kết quả của nghiên cứu này cũng cung cấp ý nghĩa cho ACB về ảnh hưởng của các nhân tố.

Đối với “cảm nhận sự hữu ích”, khách hàng nhận xét rằng “ACB ONE có thể giảm chi phí chi tiêu vì có nhiều chương trình khuyến mãi” đạt giá trị trung bình cao nhất là 4,032. Điều đó có nghĩa là ACB đã làm tốt về chiến dịch khuyến mãi, giảm chi phí tiêu dùng trong cuộc sống của khách hàng, chẳng hạn như khi mua hàng ở một cửa hàng tiện lợi, khách hàng được giảm giá nếu thanh toán bằng ngân hàng số ACB ONE. Chiến dịch này đã làm cho khách hàng cảm thấy ứng dụng này có ích trong cuộc sống của họ. Ngân hàng Á Châu khuyến khích khách hàng sử dụng ACB ONE thì phải chắc chắn rằng các hệ thống điện tử có thể thực hiện các giao dịch tài chính một cách hiệu quả, an toàn và trong thời gian ngắn hơn cùng với sự sẵn có của thông tin mà khách hàng yêu cầu để sử dụng thành công các kênh này. Bên cạnh đó, phát biểu “Sử dụng ACB ONE tiết kiệm thời gian hơn” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,929. Có thể ứng dụng còn gây mất thời gian trong quá trình thao tác. Điều này có thể là do ứng dụng ACB ONE mới ra đời, thiết kế về thao tác và giao diện chưa được hoàn thiện, hoặc những người sử dụng ACB ONE là những người tiêu dùng nằm trong độ tuổi 36 – 45 chiếm 66% trên tổng số người được hỏi (xem bảng 4.1). Ở độ tuổi này họ còn chậm tiếp thu công nghệ, vì vậy họ cần thời gian để tìm hiểu và sử dụng. Ngân hàng cần tập trung lấy ý kiến khách hàng sau khi sử dụng để tổng hợp và thiết kế giao diện cũng như những cách thức thao tác trên ACB ONE một cách dễ dàng, giúp cho người dùng không phải mất nhiều thời gian để tìm hiểu. Như vậy họ sẽ dễ dàng tiếp nhận và sử dụng ứng dụng lâu dài hơn.

Đối với “cảm nhận dễ sử dụng”, phát biểu “Cảm thấy các dịch vụ của ACB ONE rất linh hoạt và dễ áp dụng” đạt giá trị trung bình cao nhất là 4,000 và phát biểu “Cảm thấy mọi dịch vụ của ACB ONE cung cấp đều đáp ứng được nhu cầu của khách hàng” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,968. Điều này cho thấy thiết kế giao diện dễ dàng thuận lợi, chất lượng cao và sáng tạo dựa trên sở thích của khách hàng sẽ dẫn đến việc gia tăng tính độc đáo, hấp dẫn khách hàng. Tuy nhiên ứng dụng vẫn còn hạn chế trong việc đáp úng nhu cầu của khách hàng. Chẳng hạn như ứng dụng cần liên kết nhiều hơn với các tính năng thanh toán như mua bảo hiểm, đóng tiền điện nước, thanh toán tiền vay tín dụng. ACB có thể khuyến khích bằng cách thuyết phục khách hàng của họ rằng việc áp dụng công nghệ này sẽ mang lại cho họ chất lượng cuộc sống tốt hơn và sẽ giúp họ tiết kiệm thời gian, chi phí và công sức. Ngoài ra, giảm giá đặc biệt khi sử dụng ngân hàng số ACB ONE có thể là một chiến thuật hiệu quả khác trong việc đóng góp vào giá trị giá cả, chẳng hạn như nếu thanh toán bằng ACB ONE sẽ được giảm phần trăm mỗi lần thanh toán, điều này có thể làm khách hàng thích thú, tăng quyết định sử dụng ngân hàng số của khách hàng cũng như thúc đẩy những người chấp nhận tiềm năng trở thành những người thực sự chấp nhận sử dụng hệ thống ngân hàng số.

Đối với yếu tố “Niềm tin”, có phát biểu cho rằng “Tôi cảm thấy yên tâm khi sử dụng ACB ONE vì cấu trúc pháp lý và công nghệ bảo vệ tôi khỏi các vấn đề rủi ro” đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,886. Ngân hàng cần tạo sự tin cậy bằng cách giảm vấn đề rủi ro và tăng sự bảo mật khi sử dụng ngân hàng số. Cần duy trì đảm bảo thông tin cá nhân và thông tin giao dịch của khách hàng được bảo mật, đưa ra những cam kết rõ ràng trong việc bảo mật thông tin cá nhân cũng như thông tin liên quan đến quá trình thanh toán điện tử. ACB cần gửi đến khách hàng tin nhắn bảo vệ một cách rõ ràng và ngắn gọn trước mỗi giao dịch nhằm xác nhận để khách hàng cảm thấy tự tin hơn. Mặt khác để tăng thêm lòng tin cho khách hàng khi thanh toán qua mạng thì ACB cũng cần công bố và cam kết những trách nhiệm và nghĩa vụ của doanh nghiệp đối với khách hàng, những hạng mục, điều khoản liên quan đến việc thanh toán trực tuyến và điều kiện để doanh nghiệp thực hiện nghĩa vụ của mình khi có sự cố xảy ra. Đồng thời, để duy trì sự tin cậy của khách hàng đối với việc thanh toán bằng ngân hàng số này, ACB cần xây dựng hệ thống kiểm duyệt và xác thực tất cả các bước thực hiện giao dịch để giúp cho khách hàng cảm thấy an toàn và tin tưởng hơn đối với hệ thống này. Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

Về yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” phát biểu “Hầu hết những người xung quanh tôi đều nghĩ rằng tôi nên sử dụng ACB ONE vì nó hiện đại và tiện lợi” và “Bạn bè khuyến khích tôi sử dụng dịch vụ ACB ONE” cùng đạt giá trị trung bình thấp nhất là 3,975. Như vậy có thể thấy bạn bè của người dùng ít biết đến ứng dụng ACB ONE. Kết quả nghiên cứu cho thấy việc người thân khuyến nghị có tác động đến quyết định của người tiêu dùng. Chẳng hạn như bạn bè là nhóm có ảnh hưởng khá quan trọng đối với người tiêu dùng. Những suy nghĩ, ý kiến của những người bạn có thể tác động mạnh đến sự lựa chọn sản phẩm và nhãn hiệu sản phẩm của một người nhất là ở lứa tuổi thanh thiếu niên. Người tiêu dùng thường tìm kiếm thông tin về sản phẩm từ những người bạn mà họ cảm thấy có những quan điểm tương tự như họ. Vì vậy ngân hàng cần sử dụng chiến lược đánh vào tâm lý của những người có liên quan đến khách hàng tiềm năng, đưa ra những chiến lược khuyến mãi, giới thiệu khách hàng được hưởng lợi nhuận cao trên từng khách hàng được giới thiệu.

Về “các điều kiện thuận lợi”, có phát biểu cho rằng “Tôi có thể nhận được sự giúp đỡ từ những người khác khi tôi gặp khó khăn trong việc sử dụng ACB ONE” được đánh giá giá trị trung bình đạt 3,875. Như vậy ACB cần tạo ra chiến lược cộng đồng mạng về hướng dẫn sử dụng ACB ONE, khi khách hàng không biết cách sử dụng họ có thể lên đó để hỏi hoặc đọc cách sử dụng. Ngoài ra ACB có thể sử dụng phương tiện truyền thông xã hội để thực hiện các chiến dịch của họ nhằm tác động đến nhận thức của khách hàng về việc áp dụng công nghệ ngân hàng số, hoặc là đi đến từng điểm quảng cáo trực tiếp như đến trường đại học, các chung cư trong thành phố để tuyên truyền về dịch vụ ngân hàng số ACB ONE. Về mặt truyền thông, các video hấp dẫn được đăng trên YouTube, Facebook, hoặc quảng cáo trên tivi… có thể giải thích cách các hệ thống ngân hàng số hiện đại và đột phá như thế nào; điều này có thể đóng góp vào các giá trị “các điều kiện thuận lợi” liên quan đến hệ thống như vậy.

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

5.3.1 Hạn chế của nghiên cứu

Hạn chế về thời gian và chi phí nên đề tài chỉ khảo sát khách hàng của tại một số quận trong TP.HCM nên chưa tổng quát hết khách hàng của ACB trên phạm vi toàn TP.HCM. Đồng thời nghiên cứu lấy mẫu bằng phương pháp thuận tiện, đối tượng khảo sát là khách hàng tập trung ở một số nơi tiếp cận thuận tiện khảo sát nên hạn chế khả năng khái quát hóa.

Kết quả của nghiên cứu hiện tại chỉ có thể áp dụng trong ngắn hạn. Theo Lee và cộng sự (2003), niềm tin và nhận thức của khách hàng đối với các công nghệ như vậy có nhiều khả năng thay đổi theo thời gian.

5.3.2 Hướng nghiên cứu tiếp theo

Với những hạn chế của đề tài, mô hình nghiên cứu được đánh giá chính xác hơn, kết quả nghiên cứu có giá trị hơn nếu như nghiên cứu được thực hiện khảo sát khách hàng của các chi nhánh và phòng giao dịch trên phạm vi toàn TP.HCM.

Nghiên cứu tiếp theo có thể thực hiện khảo sát với kích thước mẫu lớn hơn đồng thời chọn mẫu theo phương pháp xác suất để có thể phản ánh tốt hơn kết quả nghiên cứu. Luận văn: Kết quả nghiên cứu quyết định dịch vụ ngân hàng số.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số

Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 Chuyên cung cấp dịch vụ làm luận văn thạc sĩ, báo cáo tốt nghiệp, khóa luận tốt nghiệp, chuyên đề tốt nghiệp và Làm Tiểu Luận Môn luôn luôn uy tín hàng đầu. Dịch Vụ Viết Luận Văn 24/7 luôn đặt lợi ích của các bạn học viên là ưu tiên hàng đầu. Rất mong được hỗ trợ các bạn học viên khi làm bài tốt nghiệp. Hãy liên hệ ngay Dịch Vụ Viết Luận Văn qua Website:  https://hotrovietluanvan.com/ – Hoặc Gmail: hotrovietluanvan24@gmail.com