Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân, nghiên cứu tại các ngân hàng thương mại - 2

4.2.5 Phân tích mô hình cấu trúc (SEM) 103

4.3 Thảo luận về kết quả nghiên cứu 111

Kết luận chương 4 114

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 115

5.1 Kết luận 115

5.2 Hàm ý quản trị và kiến nghị 117

5.2.1 Hàm ý đối với các NHTM 117

5.2.2 Kiến nghị đối với Ngân hàng Nhà nước và Chính phủ 128

5.3 Hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai 130

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC 1: BẢNG CÂU HỎI SƠ BỘ

PHỤ LỤC 2: DANH SÁCH CHUYÊN GIA PHỎNG VẤN PHỤ LỤC 2.1. DÀN BÀI THẢO LUẬN CHUYÊN GIA PHỤ LỤC 2.2. DÀN BÀI THẢO LUẬN NHÀ QUẢN LÝ PHỤ LỤC 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH PHỤ LỤC 4: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT SƠ BỘ

PHỤ LỤC 5: BẢNG CÂU HỎI KHẢO SÁT CHÍNH THỨC PHỤ LỤC 6: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG SƠ BỘ

PHỤ LỤC 7: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG CHÍNH THỨC

DANH MỤC HÌNH VÀ ĐỒ THỊ

Hình 2.1 Tiến trình ra quyết định việc lựa chọn 24

Hình 2.2 Lý thuyết 5 giá trị tiêu dùng 26

Hình 2.3 Thuyết hành động hợp lý (TRA) 29

Hình 2.4 Thuyết hành vi dự định (TPB) 30

Hình 2.5 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM 32

Hình 2.6 Mô hình UTAUT 34

Hình 2.7 Mô hình UTAUT 35

Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Paul và cộng sự (2008) 36

Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của Amit Shankar (2018) 37

Hình 2.10 Mô hình nghiên cứu của Sindhu Singh (2017) 38

Hình 2.11 Mô hình nghiên cứu của Saad và cộng sự (2017) 39

Hình 2.12 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn và cộng sự (2011) 40

Hình 2.13 Mô hình nghiên cứu của Khưu và cộng sự (2011) 41

Hình 2.14 Mô hình nghiên cứu của Khưu (2016) 42

Hình 2.15 Mô hình nghiên cứu của Trương (2020) 43

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu 51

Hình 3.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất 61

Hình 4.1 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định (CFA) 100

Hình 4.2 Kết quả mô hình cấu trúc (SEM) 104

Hình 4.3 Kết quả mô hình cấu trúc (SEM) với biến điều tiết kinh nghiệm sử dụng Internet 110

DANH MỤC BẢNG


Bảng 2.1 Lược khảo các nghiên cứu liên quan 44

Bảng 4.1 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nỗ lực kỳ vọng 75

Bảng 4.2 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo hiệu quả kỳ vọng 76

Bảng 4.3 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo hình ảnh thương hiệu 77

Bảng 4.4: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo cảm nhận rủi ro 77

Bảng 4.5: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo giá trị chi phí 78

Bảng 4.6 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ảnh hưởng xã hội. 79

Bảng 4.7: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo tính đổi mới 79

Bảng 4.8 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ý định lựa chọn 80

Bảng 4.9 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo việc lựa chọn dịch vụ NHTT 81

Bảng 4.10: Kiểm định KMO và Bartlett 81

Bảng 4.11:Tổng phương sai được giải thích 82

Bảng 4.12 Ma trận mô thức 83

Bảng 4.13 Kiểm định KMO và Bartlett 84

Bảng 4.14 Tổng phương sai được giải thích 85

Bảng 4.15 Kiểm định KMO và Bartlett 85

Bảng 4.16 Tổng phương sai được giải thích 86

Bảng 4.17 Cơ cấu mẫu theo giới tính và độ tuổi 87

Bảng 4.18 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo nỗ lực kỳ vọng 88

Bảng 4.19 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo hiệu quả kỳ vọng 88

Bảng 4.20 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo hình ảnh thương hiệu 89

Bảng 4.21 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo cảm nhận rủi ro 90

Bảng 4.22 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo giá trị chi phí 90

Bảng 4.23: Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ảnh hưởng xã hội 91

Bảng 4.25 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo ý định lựa chọn 92

Bảng 4.26 Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo việc lựa chọn dịch vụ NHTT 93

Bảng 4.27 Kiểm định KMO và Bartlett 94

Bảng 4.28 Tổng phương sai được giải thích 94

Bảng 4.29: Ma trận mô thức 96

Bảng 4.30 Kiểm định KMO và Bartlett 97

Bảng 4.31 Tổng phương sai được giải thích 98

Bảng 4.32 Kiểm định mối quan hệ giữa các thành phần của thang đo 101

Bảng 4.33 Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các thang đo 103

Bảng 4.34 Kết quả kiểm định giả thuyết bằng mô hình SEM 105

Bảng 4.35 Kết quả phân tích trọng số hồi quy chuẩn hóa 106

Bảng 4.36 Kết quả kiểm định Bootstrap 106

Bảng 4.37 Kết quả phân tích cấu trúc đa nhóm theo giới tính 107

Bảng 4.38 Kết quả phân tích cấu trúc đa nhóm theo độ tuổi 109

Bảng 4.39 Trọng số hồi quy của mô hình cấu trúc (SEM) với biến điều tiết kinh nghiệm sử dụng Internet 111

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT


STT

TỪ VIẾT TẮT

TIẾNG VIỆT

TIẾNG ANH

1

B2C

Doanh nghiệp, công ty tới

khách hàng

Business to customer

2

CFA

Phân tích nhân tố khẳng

định

Confirmatory Factor

Analysis

3

EFA

Phân tích nhân tố khám phá

Exploratory Factor

Analysis

4

NHTM

Ngân hàng Thương mại

-

5

NHTT

Ngân hàng trực tuyến

Online banking

6

SEM

Mô hình cấu trúc tuyến tính

Structural Equation

Modeling

7

TAM

Mô hình chấp nhận công

nghệ

Technology

Acceptance Model

8

TCTD

Tổ chức tín dụng

Credit institutions

9

TPB

Lý thuyết hành vi dự định

Theory of Planned

Behavior

10

UTAUT

Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công

nghệ

Unified Theory of Acceptance and Use of

Technology

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 240 trang tài liệu này.

Các yếu tố ảnh hưởng đến việc lựa chọn dịch vụ ngân hàng trực tuyến của khách hàng cá nhân, nghiên cứu tại các ngân hàng thương mại - 2

1


CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU


1.1 Lý do chọn đề tài


1.1.1 Xuất phát từ thực tiễn


Trên thế giới, dịch vụ NHTT ra đời vào khoảng giữa những năm 90 sau đó phát triển với số lượng lớn do chi phí hoạt động thấp. NHTT (NHTT) phát triển dựa trên mạng internet có mục đích chính là cung cấp dịch vụ tài chính nhanh hơn với chi phí thấp cho phép khách hàng sử dụng tất cả các dịch vụ ngân hàng từ máy tính hay điện thoại di dộng có kết nối internet.

Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ và xu thế toàn cầu hóa, khách hàng có thể thực hiện các giao dịch tài chính trên một trang web an toàn do ngân hàng điều hành thông qua các thiết bị viễn thông, máy tính cá nhân, ... NHTT cung cấp các tính năng như sao kê tài khoản ngân hàng, đơn xin vay tiền, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn điện tử hay tổng hợp tài khoản cho phép khách hàng giám sát tất cả tài khoản của họ ở một nơi. Việc sử dụng mạnh mẽ các công nghệ kỹ thuật số và mạng internet, mạng viễn thông đã tạo ra các dịch vụ ngân hàng chất lượng cao để tương tác với khách hàng và các bên liên quan một cách hiệu quả (Eisingerich và Bell, 2006; Gordon và cộng sự, 2008; Dajani và Yaseen, 2016). Có thể khẳng định, NHTT cung cấp nhiều lợi thế cho ngân hàng và khách hàng, giúp cuộc sống dễ dàng hơn và nhanh hơn nhờ việc cắt giảm các thủ tục hành chính.

Theo báo cáo thống kê, hiện đang có 68.17 triệu người đang sử dụng dịch vụ internet tại Việt Nam vào tháng 8 năm 2020. Trong đó, tổng số người sử dụng các dịch vụ có liên quan tới internet tại Việt Nam đã chính thức tăng khoảng 6.2 triệu (tăng hơn

+ 10,0%) kể từ năm 2019 tính đến năm 2020. Một kết quả thống kê đáng mừng đó là, tình hình sử dụng Internet ở Việt Nam trên tổng dân số người Việt hiện đang đứng ở mức 70% tính đến thời điểm là tháng 1 năm 2020. Trong thời đại của cách mạng công nghệ 4.0, NHĐT càng trở nên phố biến và vai trò quan trọng và dần bổ sung cho các phương thức giao dịch truyền thống. Với việc con người ngày càng phụ thuộc vào Internet trong các hoạt động hàng ngày, việc quảng bá sản phẩm, thương hiệu theo

2


hình thức trực tuyến là điều mà bất cứ doanh nghiệp/ tổ chức nào cũng cần thực hiện. Cũng theo báo cáo Digital Việt Nam 2020, người dùng Việt Nam dành trung bình tới 6 giờ 42 phút mỗi ngày để tham gia các hoạt động liên quan tới mạng Internet. Báo cáo cũng đề cập thêm, người dùng Việt Nam dùng trung bình 2 giờ 32 phút để dùng mạng xã hội, 2 giờ 31 phút để xem các stream hoặc các video trực tuyến và dùng 1 giờ 11 phút để nghe nhạc. 94% là tỷ lệ người dùng Internet ở Việt Nam sử dụng Internet hàng ngày. Và 6% là số người sử dụng Internet ít nhất một lần trong tuần. Nhìn vào số liệu thống kê ta có thể thấy, người dùng Internet ở Việt Nam không tách rời các hoạt động liên quan đến Internet quá một tuần. Cũng theo báo cáo, có 145.8 triệu kết nối di động tại Việt Nam vào tháng 1 năm 2020. Số lượng kết nối di động tại Việt Nam tăng 2,7 triệu (+ 1.9%) trong khoảng thời gian từ tháng 1 năm 2019 đến tháng 1 năm 2020. Số lượng kết nối di động tại Việt Nam vào tháng 1 năm 2020 tương đương với 150% tổng dân số.

Mặt khác, trong 6 tháng đầu năm 2020, dịch Covid-19 đã để lại nhiều hậu quả đối với nền kinh tế và cũng góp phần thay đổi thói quen sinh hoạt của nhiều người, đặc biệt là việc sử dụng di động cũng tăng cao hơn. Trên thế giới có khoảng 70% người dùng sử dụng smartphone nhiều hơn do tác động trực tiếp từ Covid-19. Còn tại Việt Nam, theo báo cáo “Thị trường điện thoại và ứng dụng di động Việt Nam 6 tháng đầu năm 2020” do Appota phát hành, tỷ lệ sử dụng điện thoại di động chiếm đến 70% tổng dân số tương đương 150 triệu thiết bị. Trong đó, tỷ lệ người sử dụng smartphone chiếm hơn 45% dân số và xếp hạng thứ 15 trên thế giới. Số lượng thuê bao 3G - 4G chiếm 53% người dùng smartphone.

Covid-19 xảy ra làm thay đổi xu hướng tiêu dùng và đã làm thay đổi thói quen tiêu dùng và mua sắm online bùng nổ. Một khảo sát mới nhất của Nielsen đưa ra tại Diễn đàn Tiếp thị trực tuyến 2020 cho thấy, số người tiêu dùng mua sắm online tăng lên 25%, trong khi ở các kênh truyền thống như siêu thị, chợ và tạp hóa chỉ tăng lần lượt 7%, 3% và 6%. Cũng theo khảo sát của Nielsen, có đến 55% người tiêu dùng mua sắm online ở độ tuổi 18-29, trong đó 63% là phụ nữ, 65% là nhân viên văn phòng, 70% có thu nhập cao. Trong số đó, có 55% thực hiện mua sắm qua các ứng dụng di động (mobile app). Khi đại dịch vẫn diễn biến phức tạp trên thế giới, tất cả đều phải

3


thay đổi thói quen sinh hoạt hàng ngày. 82% cho biết mua sắm online trong giai đoạn cách ly xã hội, trong đó 98% cho biết họ tiếp tục mua online kể cả sau cách ly. Khảo sát này cũng chỉ ra, một số hành vi sẽ thay đổi lâu dài với người Việt Nam sau Covid- 19, đó là 63% duy trì đặt thức ăn trên mạng, 67% tiếp tục hành vi mua sắm online, đặc biệt 44% cho rằng sẽ không mua hàng bên ngoài khi mua được hàng trên mạng.

Hiện nay, Việt Nam đã có gần 45 triệu lượt người tham gia mua sắm trực tuyến. Chính phủ đã đặt mục tiêu tới năm 2025 sẽ có 55% dân số tham gia mua sắm trực tuyến với doanh số khoảng 35 tỷ USD. Việt Nam được đánh giá là một trong những quốc gia có mức tăng trưởng thương mại điện tử (TMĐT) nhanh nhất thế giới, với tốc độ 35% mỗi năm, gấp 2.5 lần so Nhật Bản. Dịch Covid-19 được xem là “cơ hội vàng” cho TMĐT ở Việt Nam khi tốc độ thanh toán và tiêu dùng trực tuyến được thúc đẩy nhanh hơn. Nhưng “chọn mặt” sàn TMĐT nào để “gửi vàng” đã và đang là điểm nghẽn. Câu trả lời chính là việc hướng tới xây dựng một nền tảng tín nhiệm trên nền tảng TMĐT. Nhiều khía cạnh của TMĐT của Việt Nam được mổ xẻ, phân tích tại Diễn đàn: “Khuynh hướng tiêu dùng Việt Nam: Tương lai thanh toán trực tuyến và tiêu dùng online” do Viện Nghiên cứu chiến lược thương hiệu và cạnh tranh tổ chức tại Hà Nội mới đây.

Đại dịch COVID-19 đã đẩy nhanh quá trình ứng dụng thương mại điện tử và thanh toán không tiếp xúc tại khu vực Đông Nam Á, từ đó mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp. Theo nghiên cứu gần đây nhất của Mastercard Impact Studies, đại dịch COVID-19 đã góp phần thúc đẩy nền kinh tế số tại khu vực Đông Nam Á thông qua đẩy nhanh quá trình ứng dụng các phương thức thương mại điện tử, giao hàng tận nhà, thanh toán số và không tiếp xúc. Báo cáo chỉ ra rằng một số xu hướng và thói quen được hình thành trong bối cảnh ứng phó với đại dịch có thể sẽ tiếp tục được duy trì trong thời gian dài. Theo Nghiên cứu vừa được công bố cuối ngày 22/6 của Mastercard, hơn 40% người tiêu dùng tham gia khảo sát tại Malaysia, Philippines, Singapore và Thái Lan cho biết đã sử dụng các dịch vụ giao hàng tận nhà trong tháng 4 nhiều hơn trong tháng 3. Gần một nửa số người tiêu dùng tham gia khảo sát tại Malaysia, Singapore và Thái Lan cũng cho biết trong cùng giai đoạn đó, họ thực hiện mua sắm trực tuyến nhiều hơn. Bên cạnh những thay đổi trong thói quen mua hàng là

Xem tất cả 240 trang.

Ngày đăng: 13/05/2023
Trang chủ Tài liệu miễn phí