Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử hay nhất năm 2025 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: Sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng ngân hàng điện tử tại Việt Nam dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

Chương này tác giả sẽ dựa trên số liệu thu thập được từ chương 3 cùng các phương thức, quy trình nghiên cứu đã tìm hiểu để tiến hành phân tích kết quả và đưa ra thảo luận với sự hỗ trợ của phần mềm SPSS. Ngoài ra, thảo luận về những đóng góp của nghiên cứu cũng được trình bày trong chương này.

4.1 Thống kê mô tả

Sau khi tiến hành thu thập và xử lý các số liệu thu được sau khảo sát, số mẫu hợp lệ là 220, với dữ liệu nhân khẩu học được mô tả ở Bảng 4.1.

Giới tính: số liệu thu thập được cho thấy tỷ lệ nam giới chiếm 46,8%, trong khi tỷ lệ nữ giới là 53,2%, bên cạnh đó giới tính khác chiếm 0% với 0 lượt tham gia khảo sát.

Độ tuổi: số liệu thu thập được cho thấy tỷ lệ người tham gia khảo sát phân bố theo độ tuổi như sau: nhóm dưới 20 tuổi có 5 người chiếm 2,3% tổng số người tham gia khảo sát, nhóm từ 20 đến 29 tuổi là đông nhất với 87 người chiếm 39,5%. Tiếp theo là nhóm từ 30 đến 39 tuổi với 69 người tương đương 31,4%. Nhóm từ 40 đến 49 tuổi có 49 người chiếm 22,3%. Cuối cùng, nhóm trên 50 tuổi có 10 người, chiếm 4,5% tổng số người tham gia khảo sát.

Thu nhập: số liệu thu thập được cho thấy tỷ lệ mức thu nhập trung bình mỗi tháng được phân bổ như sau: nhóm có thu nhập từ 8 đến 15 triệu có 78 người với tỷ lệ 35,5% chiếm đa số, theo sau là nhóm thu nhập từ 16 đến 20 triệu có 72 người chiếm 32,7% và trên 20 triệu là 46 người chiếm 20,9%, còn lại là nhóm người có thu nhập dưới 8 triệu, chiếm 10,9% tổng số người tham gia khảo sát. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Trình độ chuyên môn: Số liệu thu thập được cho thấy chiếm tỷ lệ cao nhất là trình độ đại học với 157 người, tương đương 71,4%. Tiếp theo là trình độ sau đại học và trung cấp/cao đẳng, với lần lượt là 29 và 28 người tham gia, chiếm lần lượt 13,2% và 12,7%. Cuối cùng, trình độ trung học phổ thông có 7 người, chiếm tỷ lệ thấp nhất chỉ 2,8% tổng số người tham gia khảo sát.

Bảng 4.1: Thống kê nhân khẩu học

Ngân hàng điện tử đang sử dụng: Tác giả thực hiện đặt câu hỏi khảo sát NHĐT mà người trả lời đang sử dụng và cho phép chọn nhiều đáp án, kết quả cho thấy hầu hết người dùng sử dụng các NHĐT như: Vietcombank, BIDV, Techcombank, MBBank và VPBank với tỷ lệ chiếm đa số lần lượt là 16,7%, 13,7%, 13,9%, 13,9% và 12,1%, nhóm còn lại với tỷ lệ thấp hơn chiếm 8,5%, 9,8% và 7,4% tương ứng với Vietinbank, Agribank, HDBank và các NHĐT khác chiếm tỷ lệ nhỏ là 4,1%.

Kinh nghiệm sử dụng ngân hàng điện tử: số liệu thu thập được cho thấy nhóm người sử dụng trên 5 năm chiếm tỷ lệ cao nhất với 132 người, tương đương 60%. Theo sau là nhóm sử dụng từ 3 đến 4 năm, chiếm 32,3% với 71 người. Các nhóm sử dụng dưới 1 năm và sử dụng từ 1 đến 2 năm có tỷ lệ thấp hơn, lần lượt là 1,8% và 5,9%.

Khu vực sinh sống: số liệu thu thập được cho thấy miền Nam có tỷ lệ người tham gia khảo sát cao nhất với 110 người, chiếm 50%. Miền Bắc đứng thứ hai với số người tham gia khảo sát là 66 người, tương đương 30%. Cuối cùng, miền Trung có 44 người tham gia, chiếm 20%.

4.2 Xử lý thang đo và mô hình Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

4.2.1 Nghiên cứu sơ bộ

Theo quy trình được đề xuất, trong giai đoạn nghiên cứu ban đầu, nghiên cứu này chỉ tiến hành kiểm tra độ tin cậy trên 80 mẫu thử nhằm đánh giá sự phù hợp của thang đo nghiên cứu. Kết quả nghiên cứu ban đầu này được tổng hợp trong Bảng 4.2.

Chất lượng dịch vụ trực tuyến (ESQ) là một yếu tố quan trọng trong nghiên cứu này, được đo lường qua bốn biến quan sát (ESQ1, ESQ2, ESQ3, ESQ4). Trong phân tích độ tin cậy đầu tiên, ba biến (ESQ2, ESQ3, ESQ4) có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3), trong khi biến ESQ1 chỉ đạt 0,143, cho thấy không phù hợp. Do đó, ESQ1 đã bị loại bỏ. Khi thực hiện phân tích độ tin cậy lần hai với ba biến còn lại, hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,620, vượt qua ngưỡng 0,6, chứng tỏ thang đo đạt yêu cầu và có độ tin cậy cao. Kết quả này cho phép các biến ESQ2, ESQ3 và ESQ4 được sử dụng trong các phân tích tiếp theo, góp phần quan trọng vào việc xác định mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ trực tuyến và các yếu tố khác như sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT.

Bảng 4.2: Kết quả phân tích độ tin cậy nghiên cứu sơ bộ

Tương tự, hiệu quả kỳ vọng (PEE) gồm có bốn biến (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4). Phân tích độ tin cậy thì bốn biến quan sát của PEE (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với bốn biến quan sát (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,878 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Động lực thụ hưởng (HEM) gồm có ba biến (HEM1, HEM2, HEM3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của HEM (HEM1, HEM2, HEM3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với ba biến quan sát (HEM1, HEM2, HEM3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,810 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào phân tích tiếp theo.

Nỗ lực mong đợi (EFE) gồm có bốn biến (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4). Phân tích độ tin cậy thì bốn biến quan sát của EFE (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với bốn biến quan sát (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,922 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Thói quen (HAB) gồm có bốn biến (HAB1, HAB2, HAB3, HAB4). Phân tích độ tin cậy lần thứ nhất thì ba biến quan sát của HAB (HAB1, HAB3, HAB4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận, chỉ có biến quan sát HAB2 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,3 (0,223) nên loại biến HAB2. Sau khi loại bỏ HAB2, phân tích độ tin cậy lần thứ hai với ba biến quan sát (HAB1, HAB3, HAB4) thì hệ số Cronbach’s Alpha là 0,860 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu đưa ra, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Sự hài lòng trực tuyến (EST) gồm có ba biến (EST1, EST2, EST3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của EST (EST1, EST2, EST3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với ba biến quan sát (EST1, EST2, EST3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,873 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Ý định tiếp tục sử dụng (CUI) gồm có ba biến (CUI1, CUI2, CUI3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của CUI ((CUI1, CUI2, CUI3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với ba biến quan sát (CUI1, CUI2, CUI3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,807 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Sau khi thực hiện phân tích độ tin cậy nghiên cứu sơ bộ, tác giả quyết định rút gọn các biến quan sát của bảy nhân tố từ 25 xuống còn 23. Các biến cần loại bỏ là ESQ1 và HAB2.

4.2.2 Nghiên cứu chính thức

4.2.2.1. Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Tác giả thực hiện nghiên cứu chính thức, tiếp tục phân tích độ tin cậy của thang đo với 220 mẫu. Tác giả muốn xác định xem thang đo mà nghiên cứu đang sử dụng có đủ chính xác và nhất quán để áp dụng hay không. Kết quả của bước nghiên cứu sơ bộ này đã được tổng hợp và trình bày trong Bảng 4.3. Bảng này có thể bao gồm các thông số thống kê như hệ số Cronbach’s alpha, cho thấy mức độ tin cậy của thang đo. Các kết quả này sẽ giúp tác giả khẳng định tính hợp lệ của công cụ đo lường và từ đó có thể tiến hành phân tích sâu hơn trong nghiên cứu chính thức.

Chất lượng dịch vụ trực tuyến (ESQ) gồm có ba biến (ESQ2, ESQ3 và ESQ4). Phân tích độ tin cậy ba biến quan sát của ESQ (ESQ2, ESQ3 và ESQ4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Cả ba biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,903 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Hiệu quả kỳ vọng (PEE) gồm có bốn biến (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4). Phân tích độ tin cậy thì bốn biến quan sát của PEE (PEE1, PEE2, PEE3, PEE4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Cả ba biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,878 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Bảng 4.3: Kết quả phân tích độ tin cậy nghiên cứu chính thức Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Động lực thụ hưởng (HEM) gồm có ba biến (HEM1, HEM2, HEM3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của HEM (HEM1, HEM2, HEM3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Cả ba biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,821 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Nỗ lực mong đợi (EFE) gồm có bốn biến (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4). Phân tích độ tin cậy thì bốn biến quan sát của EFE (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với bốn biến quan sát (EFE1, EFE2, EFE3, EFE4) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,889 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Thói quen (HAB) gồm có bốn biến (HAB1, HAB3, HAB4). Phân tích độ tin cậy lần thứ nhất thì ba biến quan sát của HAB (HAB1, HAB3, HAB4) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy lần thứ hai với ba biến quan sát (HAB1, HAB3, HAB4) hệ số Cronbach’s Alpha là 0,860 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu đưa ra, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Sự hài lòng trực tuyến (EST) gồm có ba biến (EST1, EST2, EST3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của EST (EST1, EST2, EST3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với ba biến quan sát (EST1, EST2, EST3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,972 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo.

Ý định tiếp tục sử dụng (CUI) gồm có ba biến (CUI1, CUI2, CUI3). Phân tích độ tin cậy thì ba biến quan sát của CUI (CUI1, CUI2, CUI3) đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu (> 0,3) nên được chấp nhận. Phân tích độ tin cậy với ba biến quan sát (CUI1, CUI2, CUI3) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,964 (> 0,6) nên thang đo đạt yêu cầu, được đưa vào các phân tích tiếp theo. Sau khi tiến hành kiểm định thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha kết quả cho thấy các thang đo nghiên cứu đều đáp ứng độ tin cậy, tiếp tục phân tích EFA nhằm đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của các thang đo.

4.2.2.1. Phân tích nhân tố khám phá Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) cho thấy từ 24 biến quan sát ban đầu, tác giả đã rút gọn được thành 7 nhân tố trong ma trận theo phép xoay Varimax, mỗi nhân tố đại diện cho một khía cạnh khác nhau của vấn đề nghiên cứu. Đây là một bước quan trọng trong quá trình phân tích dữ liệu, vì phân tích EFA giúp nhóm các biến quan sát có tính tương đồng, từ đó làm rõ cấu trúc các yếu tố tiềm ẩn và xác định các khía cạnh chính cần tập trung nghiên cứu. Việc này không chỉ giúp đơn giản hóa mô hình mà còn nâng cao độ tin cậy và tính hợp lý của các thang đo trong nghiên cứu, tạo cơ sở vững chắc để tiếp tục phân tích và kiểm định các giả thuyết.

Hệ số tải EFA của các biến dao động từ 0,718 đến 0,947. Hệ số tải này cho biết mức độ tương quan giữa các biến quan sát và các nhân tố được rút ra. Cụ thể: Hệ số tải gần 1 cho thấy biến đó có ảnh hưởng mạnh mẽ đến nhân tố tương ứng. Ví dụ, nếu một biến có hệ số tải là 0,947, điều này chứng tỏ rằng nó có một mối liên hệ rất chặt chẽ với nhân tố mà nó thuộc về; Hệ số tải trên 0,7 được xem là đạt yêu cầu trong phân tích nhân tố, và tất cả các biến trong nghiên cứu đều nằm trong khoảng này, cho thấy tính hợp lý và sự phù hợp của các biến với nhân tố.

Hệ số KMO đạt 0,852, một giá trị vượt mức 0,5 cho thấy rằng dữ liệu rất phù hợp để thực hiện phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa thống kê p-value = 0,000 (< 0,001) cho thấy, các thang đo có tương quan cao với nhau, nên bộ số liệu phù hợp với phương pháp phân tích EFA (Phụ lục 4). Tổng phương sai trích đạt 82,798%, cho thấy 7 nhân tố đã rút trích giải thích được hơn 82% sự biến thiên của dữ liệu. Đây là một tỷ lệ rất cao, cho thấy các nhân tố này đã nắm bắt được hầu hết thông tin cần thiết từ các biến quan sát, đảm bảo rằng thang đo có tính hiệu quả cao.

Sau khi thực hiện phân tích EFA, kết quả cho 23 biến quan sát được rút trích thành 7 nhân tố: (1) Chất lượng dịch vụ trực tuyến được đo lường bởi các biến quan sát ESQ2, ESQ3, ESQ4; (2) Hiệu quả kỳ vọng được đo lường bởi các biến quan sát PEE1, PEE2, PEE3, PEE4; (3) Động lực thụ hưởng được đo lường bởi các biến quan sát HEM1, HEM2, HEM3; (4) Nỗ lực mong đợi được đo lường bởi các biến quan sát EFE1, EFE2, EFE3, EFE4; (5) Thói quen được đo lường bởi các biến quan sát HAB1, HAB3, HAB4; (6) Sự hài lòng trực tuyến được đo lường bởi các biến quan sát EST1, EST2, EST3, (7) Ý định tiếp tục sử dụng được đo lường bởi các biến quan sát CUI1, CUI2, CUI3.

Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố khám phá

4.2.2.2. Phân tích nhân tố khẳng định

Phân tích nhân tố khẳng định (Confirmatory Factor Analysis – CFA) chủ yếu chứng minh sự phù hợp tốt của mô hình đo lường với dữ liệu quan sát. Hơn nữa, tất cả các yếu tố đều có thể đáp ứng các tiêu chí chính về độ tin cậy và tính hợp lệ của các cấu trúc (Alalwan, 2020). Nghiên cứu tiếp tục đánh giá mô hình đo lường bằng cách sử dụng phân tích nhân tố khẳng định để kiểm tra độ tin cậy của cấu trúc, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt hợp lệ (Hair và cộng sự, 2019). Dựa trên ứng dụng AMOS tác giả đã mô phỏng các khái niệm nghiên cứu CFA được thể hiện trong Hình 4.1.

Hình 4.1: Mô phỏng CFA trên AMOS Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA) cho thấy hệ số tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo có giá trị từ 0,847 đến 0,959 (lớn hơn 0,7), hệ số tải nhân tố CFA của thang đo có giá trị từ 0,691 đến 0,999; và phương sai trích trung bình (AVE) có giá trị từ 0,626 đến 0,886, lớn hơn 0,5 nên thang đo đạt giá trị hội tụ, các giá trị được thể hiện trong Bảng 4.5.

Bảng 4.5: Thang đo và kết quả nghiên cứu

Kiểm định mô hình đo lường với các chỉ số Chi-square/df = 2,230; GFI = 0,850 TLI = 0,931; CFI = 0,943; RMSEA = 0,075 (< 0,08) (p = 0,000) cho thấy các chỉ số đều hợp lệ và đạt đủ tiêu chuẩn, vậy có thể nói mô hình đạt chuẩn với dữ liệu thị trường.

Tác giả sử dụng phân tích CFA để kiểm tra độ tin cậy của cấu trúc, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt hợp lệ (Hair và cộng sự, 2019). Các giá trị AVE của từng khái niệm đều lớn hơn bình phương hệ số tương quan (r²) tương ứng, nên thang đo đạt giá trị phân biệt (Bảng 4.6).

Bảng 4.6: Mô tả dữ liệu và bình phương hệ số tương quan

4.2.2.3. Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính

Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (Structural Equation Modeling – SEM) là một mô hình cung cấp thông tin về các thuộc tính đo lường (độ tin cậy, độ giá trị) của biến được quan sát (Hair và cộng sự, 2010). Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) theo phương pháp ước lượng chuẩn hóa khả dĩ nhất (ML), với các chỉ số Chi-square/df=2,267; TLI=0,929; CFI=0,938; RMSEA= 0,076 (P = 0,000) với GFI=0,849. Như vậy mô hình đạt tiêu chuẩn phù hợp theo Bảng 3.1, dựa trên ứng dụng hỗ trợ AMOS tác giả đã mô phỏng lại mô hình phân tích cấu trúc tuyến tính như Hình 4.2 và kết quả chi tiết được thể hiện ở Phụ lục 4. Từ Bảng 4.7 ta thấy được các yếu tố chất lượng dịch vụ trực tuyến (ESQ), hiệu quả kỳ vọng (PEE), nỗ lực mong đợi (EFE) và thói quen (HAB) có tác động tích cực đến sự hài lòng trực tuyến (EST) có các hệ số g lần lượt là 0,164 (p=0,00); 0,278 (p=0,00), 0,284 (p=0,00), 0,185 (p=0,00). Do đó, các giả thuyết H1, H2, H4, H5 đạt chỉ số tiêu chuẩn đều được chấp nhận.

Hình 4.2: Mô phỏng SEM trên AMOS Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính được trình bày như ở Bảng 4.7.

Bảng 4.7: Các chỉ số SEM và kết quả kiểm định giả thuyết

Chú thích: ***p < 0,01

Động lực thụ hưởng (HEM) trong nghiên cứu này không được dữ liệu hỗ trợ chứng minh, nên với hệ số γ là –0,050 (p > 0,05) giả thuyết H3 bị bác bỏ. Mặt khác, chất lượng dịch vụ trực tuyến (ESQ), thói quen (HAB) và sự hài lòng trực tuyến (EST) có tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng (CUI) có các hệ số g lần lượt là 0,285 (p=0,00); 0,162 (p=0,016 < 0,05); và 0,355 (p=0,00). Do đó, các giả thuyết H6, H7 và H8 đạt chỉ số tiêu chuẩn đều được chấp nhận. Kết quả nghiên cứu dựa trên các thông số ước lượng đã được chuẩn hóa theo Bảng 4.7.

Hình 4.3: Kết quả nghiên cứu

Bên cạnh đó, kết quả phân tích phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) cũng chỉ ra rằng bốn yếu tố chất lượng dịch vụ trực tuyến, hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi và thói quen có thể giải thích được 41,9% (R² = 0,419) sự biến động của sự hài lòng trực tuyến. Sự hài lòng trực tuyến có thể giải thích được 31,5% (R² = 0,315 sự biến động của ý định tiếp tục sử dụng. Mô hình nghiên cứu và kết quả kiểm định mô hình được trình bày như ở Hình 4.3.

4.2.3. Thảo luận kết quả Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Với mục tiêu xác định và đo lường các yếu tố quan hệ cấu trúc tác động đến sự hài lòng của khách hàng trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam. Nghiên cứu bao gồm các cấu trúc: chất lượng dịch vụ trực tuyến, hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi, thói quen, sự hài lòng trực tuyến và ý định tiếp tục sử dụng. Bằng cách gửi trực tuyến phiếu khảo sát được thể hiện Google biểu mẫu hoặc gửi trực tiếp các phiếu khảo sát giấy với hơn 220 mẫu theo phương pháp chọn mẫu hạn ngạch, sau đó phân tích dữ lệu theo mô hình nghiên cứu ECM, UTAUT qua hai phầm mềm hỗtrợ SPSS và AMOS, kết quả thu được phù hợp với mô hình nghiên cứu tác giả đề ra.

Kết quả phân tích dữ liệu của nghiên cứu này chỉ ra rằng các biến độc lập bao gồm chất lượng dịch vụ trực tuyến (ESQ), hiệu quả kỳ vọng (PEE), nỗ lực mong đợi (EFE), và thói quen (HAT) đã giải thích được 41,9 % (R² = 0,419) mức độ biến động của sự hài lòng trực tuyến (EST). Song song đó, các biến độc lập và biến sự hài lòng trực tuyến (EST) cũng có thể giải thích được khoảng 31,5% (R² = 0,315) mức độ biến động của ý định tiếp tục sử dụng (CUI). Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu của Tam và cộng sự (2020) cho thấy các biến độc lập của nghiên cứu trên cơ sở lý thuyết ECM và UTAUT đã giải thích được 67,8% sự hài lòng (R² = 0,678) và 68,0% ý định tiếp tục sử dụng (R² = 0,680). Bên cạnh đó, kết quả của tác giả cũng tái khẳng định lại kết quả của Alalwan và cộng sự (2020), nhưng mô hình này có hệ số giải thích cao hơn kết quả của tác giả (các biến trong mô hình nghiên cứu giải thích được 57% sự hài lòng trực tuyến và 86% ý định tiếp tục sử dụng. Điều này cho thấy, đối với NHĐT tại Việt Nam, vai trò của sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng có tác động đáng kể, tuy nhiên chưa được tốt so với ở một số nước khác.

Đối với mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ trực tuyến và sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng dịch vụ trực tuyến có tác động tích cực tới sự hài lòng trực tuyến với hệ số giải thích g = 0,164. Chất lượng dịch vụ tác động tích cực tới sự hài lòng trực tuyến với hệ số giải thích g = 0,283 (Al Amin và cộng sự (2024) . Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu của Singh (2019) cũng phát hiện ra rằng có một mối quan hệ tích cực tồn tại giữa các chiều chất lượng dịch vụ trực tuyến và sự hài lòng của khách hàng với ngân hàng trực tuyến. Đối với mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ trực tuyến và ý định tiếp tục sử dụng, kết quả nghiên cứu cho thấy chất lượng dịch vụ trực tuyến có tác động tích cực tới và ý định tiếp tục sử dụng với hệ số giải thích g = 0,285. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Đối với mối quan hệ giữa hiệu quả kỳ vọng và sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, kết quả nghiên cứu cho thấy hiệu quả kỳ vọng có tác động tích cực tới sự hài lòng trực tuyến với hệ số giải thích g = 0,278. Kết quả nghiên cứu này tốt hơn với kết quả nghiên cứu của Tam và cộng sự (2020), Indriati và cộng sự (2018) với hệ số giải thích lần lượt là g = 0,144, g = 0,156.

Đối với mối quan hệ giữa động lực thụ hưởng và sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, kết quả nghiên cứu này cho thấy dữ liệu khảo sát người dùng của các ngân hàng tại Việt Nam không hỗ trợ giả thuyết so với nghiên cứu của Alalwan (2020), Tam và cộng sự (2020) vì vậy trong bối cảnh nghiên cứu này, giả thyết bị bác bỏ.

Đối với mối quan hệ giữa nỗ lực mong đợi và sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, kết quả nghiên cứu cho thấy nỗ lực mong đợi có tác động tích cực tới sự hài lòng trực tuyến với hệ số giải thích g = 0,284. Kết quả nghiên cứu này tốt hơn với kết quả nghiên cứu của Alawan (2020), Tam và cộng sự (2020) và Indriati và cộng sự (2018) với hệ số giải thích lần lượt là g = 0,001, g = 0,104 và g = 0,197.

Đối với mối quan hệ giữa thói quen và sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, kết quả nghiên cứu cho thấy thói quen có tác động tích cực tới sự hài lòng trực tuyến với hệ số 0,185. Đối với mối quan hệ giữa thói quen và ý định tiếp tục sử dụng, kết quả nghiên cứu cho thấy thói quen có tác động tích cực tới ý định tiếp tục sử dụng với hệ số giải thích g = 0,162. Kết quả nghiên cứu này tốt hơn với kết quả nghiên cứu của Tam và cộng sự (2020) với hệ số giải thích g = 0,157. Kết quả của Kilanic và cộng sự (2023) cũng tương đồng với hệ số giải thích g = 0,176

Đối với mối quan hệ giữa sự hài lòng trực tuyến và ý định tiếp tục sử dụng, kết quả nghiên cứu cho thấy sự hài lòng trực tuyến có tác động tích cực tới ý định tiếp tục sử dụng với hệ số giải thích g = 0,355. Kết quả nghiên cứu này tốt hơn với kết quả nghiên cứu của Al Amin và cộng sự (2024), Rahi và cộng sự (2022), Frank và cộng sự (2021) và Halilvi và cộng sự (2013) với hệ số giải thích lần lượt là g = 0,296; g = 0,205; g = 0,162 và g = 0,30.

4.3 Tóm tắt chương 4

Trong chương 4, tác giả tóm tắt kết quả nghiên cứu, kết quả cuối cùng cho thấy động lực thụ hưởng tác động ngược chiều với sự hài lòng trực tuyến, trong khi chất lượng dịch vụ trực tuyến, hiệu quả kỳ vọng, động lực thụ hưởng, nỗ lực mong đợi và thói quen lại đang ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng trực tuyến và sự hài lòng trực tuyến tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng NHĐT và có sáu trong bảy giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Chương 5 sẽ tóm lược toàn bộ quá trình và kết quả nghiên cứu, từ đó đưa ra kết luận và khuyến nghị các giải pháp nhằm thúc đẩy việc tiếp tục sử dụng NHĐT. Cuối cùng, tác giả sẽ đánh giá những hạn chế của nghiên cứu và đề xuất hướng nghiên cứu trong tương lai.

5.1 Kết luận

Mục tiêu nghiên cứu là xác định và đo lường các yếu tố quan hệ cấu trúc tác động đến sự hài lòng của khách hàng trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam, từ đó đưa ra các hàm ý quản trị liên quan. Từ kết quả phân tích trên, có thể thấy rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu đảm bảo độ tin cậy cao, với các hệ số tải trong phân tích EFA và CFA đều ổn định, các biến quan sát đều phản ánh chính xác các khái niệm nghiên cứu. Khi tiến hành sàng lọc và phân tích, tác giả xác định được các các biến độc lập bao gồm chất lượng dịch vụ trực tuyến, hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi và thói quen đã giải thích được 41,9 % (R² = 0,419) mức độ biến động của sự hài lòng trực tuyến. Bên cạnh đó, với vai trò trung gian yếu tố sự hài lòng trực tuyến cũng giải thích được khoảng 31,5% (R² = 0,315) mức độ biến động của ý định tiếp tục sử dụng. Sau đó, tác giả đo lường mức độ tương quan lẫn nhau của các yếu tố, nhận thấy rằng nỗ lực mong đợi có tác động mạnh mẽ nhất đến sự hài lòng trực tuyến và sự hài lòng trực tuyến có tác động đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng. Theo sau đó là hiệu quả kỳ vọng, thói quen và chất lượng dịch vụ trực tuyến, trong đó, chất lượng dịch vụ trực tuyến, thói quen và sự hài lòng trực tuyến có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng NHĐT. Yếu tố sự hài lòng trực tuyến có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam nhấn mạnh tầm quan trọng của việc cải thiện trải nghiệm người dùng để nâng cao sự hài lòng, từ đó duy trì và tăng cường ý định tiếp tục sử dụng của người dùng. Về cơ bản, mô hình nghiên cứu về sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam đã đạt được những mục tiêu đề ra từ đầu. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Về mặt lý thuyết, nghiên cứu đã xem xét vai trò của sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng ngân hàng điện tử. Nghiên cứu này đã đóng góp cho các tài liệu ứng dụng lý thuyết UTAUT và mô hình ECM bằng việc mở rộng mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình, nghiên cứu nghiên cứu cũng đóng góp những điểm mới về mặt lý thuyết liên quan đến sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT và áp dụng cho các dịch vụ trực tuyến nói chung. Nghiên cứu đã chứng minh sự phù hợp của các yếu tố trong mô hình nghiên cứu: kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực của lý thuyết UTAUT, và thói quen của lý thuyết UTAUT2, và bổ sung thêm nhân tố chất lượng dịch vụ trực tuyến trong mô hình cấu trúc của sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng ngân hàng điện tử, đồng thời dựa trên cơ sở của mô hình ECM tác giả làm nổi bật vai trò trung gian của sự hài lòng trực tuyến, mô hình nghiên cứu đã được kiểm định thực nghiệm và về cơ bản được ủng hộ. Do đó, với vai trò của sự hài lòng trực tuyến, và các yếu tố của mô hình ECM, UTAUT và UTAUT2, nghiên cứu này tiếp tục đóng góp cơ sở lý thuyết về sự hài lòng điện tử với việc khám phá thêm yếu tố dự báo về ý định tiếp tục sử dụng nói riêng, đồng thời bổ sung vào nền tảng tri thức cho bối cảnh của ngân hàng điện tử nói chung. Ngoài ra, tác giả đã sử dụng phương pháp chọn mẫu hạn ngạch, cách tiếp cận này nhằm đảm bảo các đối tượng lấy mẫu của nghiên cứu trải rộng các miền của Việt Nam với 50% là ở miền Nam, 30% ở miền Bắc và 20% ở miền Trung.

Về mặt thực tiễn, tác giả đề xuất một số hàm ý đối với các ngân hàng nhằm nâng cao sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT tại Việt Nam. Những phát hiện liên quan yếu tố chất lượng dịch vụ trực tuyến, hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi và thói quen từ góc nhìn của khách hàng và người tiêu dùng, khuyến nghị các ngân hàng cần cung cấp sản phẩm, dịch vụ điện tử tối ưu hóa để mang lại trải nghiệm tốt cho khách hàng. Nghiên cứu cũng minh chứng việc đáp ứng kỳ vọng hiệu quả và kỳ vọng nỗ lực của người sử dụng, và giúp tăng sự hài lòng trực tuyến khi sử dụng NHĐT. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng khuyến nghị về tác động của việc hình thành thói quen đến sự hài lòng trực tuyến, điều này khẳng định lại vai trò của thói quen trong ý định và hành vi sử dụng đối với bối cảnh NHĐT nói riêng, và các hệ thống thông tin nói chung.

5.2 Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Dựa vào kết quả nghiên cứu, ta thấy được chất lượng dịch vụ trực tuyến, nỗ lực mong đợi, hiệu quả kỳ vọng, thói quen đều ảnh hưởng đến sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT. Do đó, để nâng cao sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT tại Việt Nam, ngân hàng cần tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm khách hàng thông qua các nhân tố trên.

Chất lượng dịch vụ trực tuyến là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng trong lĩnh vực NHĐT. Việc nâng cao chất lượng dịch vụ trực tuyến và đơn giản hóa quy trình giao dịch để tăng hiệu quả kỳ vọng, nỗ lực mong đợi, hình thành thói quen sẽ giúp khách hàng cảm thấy hài lòng hơn cho các giao dịch trực tuyến. Theo khảo sát và phân tích dữ liệu, những yếu tố như NHĐT không gặp sự cố, NHĐT không rò rỉ thông tin cá nhân, và NHĐT có khả năng thực hiện giao dịch tức thì đều có tác động lớn đến mức độ hài lòng trực tuyến của người dùng. Để nâng cao chất lượng dịch vụ trực tuyến, ngân hàng cần thường xuyên nâng cấp hệ thống và đầu tư vào phát triển phần mềm, nhằm đảm bảo dịch vụ hoạt động mượt mà và hạn chế tối đa sự cố xảy ra. Cụ thể, ngân hàng nên phát triển các kênh hỗ trợ khách hàng kịp thời như tổng đài hỗ trợ 24/7, điều này mang lại cảm giác an tâm cho khách hàng khi sử dụng dịch vụ trực tuyến khi luôn được chăm sóc và giải đáp thắc mắc qua tổng đài mà không phải dành thời gian ra quầy trực tiếp. Ngoài ra, để xây dựng lòng tin cho người dùng, ngân hàng cần chú trọng đến bảo mật thông tin và an toàn giao dịch, công khai các biện pháp bảo mật đã áp dụng. Việc tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật thông tin là vô cùng quan trọng, đặc biệt là trong bối cảnh trực tuyến. Ngân hàng cần tuyệt đối không bán thông tin cá nhân cho bên thứ ba, đồng thời thực hiện phân quyền truy cập có giới hạn để ngăn chặn các cuộc tấn công từ tin tặc vào hệ thống. Những biện pháp này không chỉ giúp bảo vệ dữ liệu của khách hàng mà còn mang lại trải nghiệm tốt nhất cho họ, từ đó nâng cao sự hài lòng và lòng tin đối với dịch vụ NHĐT. Việc cải thiện chất lượng dịch vụ trực tuyến giúp nâng cao sự hài lòng trực tuyến của khách hàng từ đó khách hàng sẽ nảy sinh ý định tiếp tục sử dụng và thực sự sử dụng.

Hiệu quả kỳ vọng là yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng trực tuyến của khách hàng trong NHĐT đã được nhiều nhà nghiên cứu công nhận. Khi sử dụng dịch vụ này, người dùng thường mong đợi rằng nó sẽ mang lại hữu ích trong cuộc sống hàng ngày, chẳng hạn như sử dụng NHĐT giúp họ hoàn thành các công việc quan trọng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khách hàng mong muốn thông qua NHĐT khách hàng có thể thực hiện các giao dịch thanh toán mà không phải chờ đợi, hay dễ dàng thiết lập các khoản chi trả tự động cho các loại phí hàng ngày và hàng tháng, giúp họ tiết kiệm thời gian và không cần mang theo nhiều tiền mặt hay giao dịch trực tiếp từ đó giúp hoàn thành công việc nhanh hơn. Người dùng luôn mong đợi vào những trải nghiệm giao dịch suôn sẻ, như thanh toán hóa đơn điện tử, chuyển tiền, mua sắm trực tuyến, và đặt vé trực tuyến chỉ với vài cú nhấp chuột trên điện thoại hoặc máy tính. Việc liên tục cải tiến và cập nhật công nghệ sẽ giúp ngân hàng cung cấp các dịch vụ hiện đại và phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Chính vì vậy, việc tối ưu hóa hiệu quả để đáp ứng mong đợi của người dùng sẽ làm nâng cao sự hài lòng trực tuyến của khách hàng, từ đó tăng khả năng khách hàng có ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT. Khi ngân hàng đảm bảo rằng dịch vụ của ngân hàng đáp ứng được mong đợi của khách hàng, khách hàng cảm thấy hài lòng với dịch vụ được cung cấp và khuyến khích khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ NHĐT trong tương lai.

Nỗ lực mong đợi có tác động đáng kể đến sự hài lòng trực tuyến trong ý định tiếp tục sử dụng NHĐT. Khi khách hàng cảm thấy việc áp dụng NHĐT trở nên dễ dàng và thuận tiện, điều này không chỉ nâng cao khả năng sử dụng mà còn tạo ra sự gắn bó lâu dài với dịch vụ. Theo nghiên cứu của Inder và cộng sự (2024), khách hàng luôn kỳ vọng rằng việc tương tác với NHĐT sẽ đơn giản và việc học cách sử dụng dịch vụ sẽ không đòi hỏi quá nhiều nỗ lực từ họ. Để đáp ứng kỳ vọng này, các nhà phát triển sản phẩm dịch vụ điện tử cần thiết kế giao diện vừa thân thiện, vừa tối giản, giúp người dùng dễ dàng điều hướng mà không gặp khó khăn. Điều này rất quan trọng vì nghiên cứu của Hoang và cộng sự (2021) chỉ ra rằng nếu ứng dụng quá phức tạp và khó sử dụng, người dùng sẽ dễ dàng từ bỏ và tìm đến những công nghệ tiện lợi hơn. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Thói quen là yếu tố ảnh hưởng đến cả sự hài lòng trực tuyến và ý định tiếp tục sử dụng NHĐT. Khách hàng thường xuyên sử dụng dịch vụ NHĐT đến mức hình thành thói quen và coi đó là điều hiển nhiên. Để gia tăng thói quen sử dụng, ngân hàng cần tích hợp nhiều tính năng và tiện ích vào dịch vụ điện tử, giúp khách hàng cảm thấy dịch vụ này là cần thiết cho cuộc sống hàng ngày của họ. Khi khách hàng đã hình thành thói quen sử dụng dịch vụ NHĐT, việc thực hiện các giao dịch ngân hàng trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn. Khi một hành động trở thành thói quen, nó sẽ được thực hiện tự động mà không cần quá nhiều suy nghĩ. Điều này giúp khách hàng tối ưu thời gian giao dịch và giảm bớt các thủ tục phức tạp. Cảm giác rằng dịch vụ NHĐT luôn có sẵn và dễ dàng tiếp cận sẽ khiến khách hàng cảm thấy hài lòng hơn vì họ không còn phải lo lắng về các yếu tố gây cản trở trong việc thực hiện giao dịch. Việc hình thành được thói quen sử dụng NHĐT cho khách hàng là một thành công của ngân hàng vì thói quen sử dụng NHĐT hình thành khi khách hàng cảm thấy dịch vụ này ổn định và đáng tin cậy. Mỗi lần giao dịch thành công mà không gặp vấn đề về lỗi hệ thống, mất kết nối hay sự cố, khách hàng sẽ dần xây dựng niềm tin vững chắc vào dịch vụ. Chính vì thế, khi dịch vụ trở thành một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày, khách hàng cảm thấy hài lòng hơn và có ý định tiếp tục sử dụng lâu dài. Để tạo thói quen sử dụng, ngân hàng cần không ngừng cải tiến dịch vụ, tích hợp thêm các tính năng tiện ích, đồng thời đảm bảo chất lượng dịch vụ luôn ổn định và bảo mật cao, từ đó hình thành thói quen, gia tăng mức độ sử dụng của khách hàng.

Ý định tiếp tục sử dụng NHĐT là một yếu tố then chốt để nâng cao sự trung thành của khách hàng trong bối cảnh chuyển đổi số hiện nay. Các ngân hàng cần xây dựng các sản phẩm và dịch vụ điện tử mang lại sự hài lòng trực tuyến, từ đó tạo động lực để họ có kế hoạch sử dụng dịch vụ này thường xuyên hơn sau khi đã trải nghiệm. Để đạt được điều này, việc duy trì và phát huy những ưu điểm của dịch vụ là rất quan trọng, giúp hình thành thói quen sử dụng NHĐT. Ngoài ra, các ngân hàng cũng cần cập nhật liên tục những công nghệ hiện đại, đảm bảo rằng khách hàng có thể trải nghiệm dịch vụ với tiêu chuẩn tương đương hoặc vượt trội hơn so với các công nghệ kỹ thuật của các nước khác. Bằng cách không ngừng cung cấp những trải nghiệm hữu ích và sự hài lòng trực tuyến, ngân hàng tạo dựng được mối quan hệ với các khách hàng tiệm năng, đồng thời xây dựng lòng trung thành với các khách hàng hiện hữu.

Những yếu tố này chính là ưu tiên hàng đầu trong việc phát triển ứng dụng dịch vụ NHĐT, nhằm đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường và nâng cao vị thế cạnh tranh.

Tóm lại, để NHĐT được sử dụng và duy trì trong môi trường hiện đại này cần phải đáp ứng được những nhu cầu, mong đợi của người dùng dựa vào từng yếu tố tác động mà thay đổi cho phù hợp nhằm đưa NHĐT trở thành một ứng dụng mặc nhiên với đời sống để người sử dụng nhận biết được sử dụng NHĐT sao cho dễ dàng mà hiệu quả nhất. Những phát hiện trong bài nghiên cứu sẽ xác định một số yếu tố chính quan trọng đối với các ngân hàng nói riêng và các doanh nghiệm ứng dụng công nghệ nói chung, hoạch định liên quan đến những vấn đề sử dụng giao dịch TTKDTM, tăng cường chuyển đổi số trong ngành.

5.3 Các hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

Ngoài những đóng góp đáng kể cho thực hành và khung lý thuyết, do thời gian và khả năng tiếp cận có giới hạn nên nghiên cứu còn tồn tại một số hạn chế.

Đầu tiên, thang đo nghiên cứu được dịch từ các thang đo gốc bằng Tiếng Anh, mặc dù đã có sự hiệu chỉnh cho phù hợp với bối cảnh ngân hàng ở Việt Nam, nhưng cũng không tránh khỏi được việc ngữ nghĩa chưa thể hiện được trọn vẹn ý của tác giả gốc. Trong nghiên cứu tiếp theo, tác giả sẽ nghiên cứu bằng Tiếng Anh để tránh trường hợp sai lệch do biên dịch hoặc tác giả sẽ tăng cường tham mưu các chuyên gia trong ngành dịch thuật từ ngữ khoa học để có bản dịch thang đo chuẩn xác nhất.

Thứ hai, tác giả chưa nghiên cứu được đầy đủ những yếu tố cấu trúc có tác động tích cực lên ý định tiếp tục sử dụng. Do đó, trong những bài nghiên cứu tiếp theo tác giả sẽ tăng cường, bổ sung, làm đa dạng những yếu tố cấu trúc trong mô hình nghiên cứu để đề tài nghiên cứu được khách quan hơn, quy mô nghiên cứu rộng hơn.

Thứ ba, một điều đáng lưu ý là nghiên cứu chưa phân tích theo từng đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng như trong các lý thuyết UTAUT hoặc UTAUT2, điều này có thể dẫn đến những hiểu biết chưa đầy đủ về hành vi của từng nhóm khách hàng khác nhau. Việc không đi sâu vào xem xét các yếu tố nhân khẩu học như tuổi tác, giới tính, trình độ học vấn và thu nhập có thể khiến cho kết quả nghiên cứu không phản ánh đầy đủ sự đa dạng trong hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng. Do đó, một hướng nghiên cứu tiềm năng trong tương lai có thể là tính đến các đặc điểm nhân khẩu học này để có được cái nhìn sâu sắc hơn về mức độ mà các yếu tố ảnh hưởng đến ý định và hành vi sử dụng dịch vụ NHĐT.

5.4 Tóm tắt chương 5

Trong chương 5 tác giả đi vào biện luận và so sánh kết quả sau khi nghiên cứu với mục tiêu nghiên cứu ban đầu. Từ đó kết hợp so sánh với các nghiên cứu liên quan, tác giả đưa ra một số hàm ý quản trị. Tác giả tổng kết lại và rút ra một số hạn chế cần khắc phục và hướng nghiên cứu tiếp theo. Luận văn: KQNC Sự hài lòng trực tuyến đến sử dụng NH điện tử.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY: 

===>>> Luận văn: Sự hài lòng trực tuyến trong ý định sử dụng NH điện tử

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