Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quốc Tế - Chi nhánh Huế - 2


Vì vậy vấn đề đặt ra cho Ngân hàng TMCP Quốc tế (VIB) là phải tìm hiểu các yếu tố động cơ tác động đến việc sử dụng dịch vụ IB của người tiêu dùng bởi các khách hàng sẽ có những động cơ khác nhau tùy theo đặc điểm mỗi khách hàng, nhu cầu, mục đích. Người tiêu dùng có động cơ có nghĩa là có sinh lực, sẵn sàng để thực hiện một hành động hướng đích và động cơ này được xem như bối cảnh của việc có được, sử dụng hay loại bỏ một sản phẩm/dịch vụ.

Xuất phát từ những lý do trên tôi đã quyết định chọn đề tài: “Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Interntet Banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Tế (VIB) – chi nhánh Huếlàm đề tài nghiên cứu cho khóa luận tốt nghiệp của mình.

Việc thực hiện đề tài có ý nghĩa thực tiễn giúp ngân hàng TMCP Quốc Tế (VIB) xác định được những động cơ chính tác động tới khách hàng mục tiêu từ đó có chính sách hoàn thiện hơn hệ thống dịch vụ IB phục vụ khách hàng và gia tăng lợi nhuận cho chính Ngân hàng.

2. Mục tiêu nghiên cứu


Mục tiêu chung:

Nghiên cứu động cơ của khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ Internet Banking tại ngân hàng TMCP Quốc tế (VIB) – chi nhánh Huế.

Mục tiêu cụ thể:

- Tìm hiểu thực trạng sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quốc Tế - chi nhánh Huế

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 137 trang tài liệu này.

- Đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố động cơ ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng.

- Đánh giá mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ IB trong tương lai.

Nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quốc Tế - Chi nhánh Huế - 2

- Đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao nhu cầu sử dụng dịch vụ IB.


3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu


Đối tượng nghiên cứu

Đề tài tập trung nghiên cứu động cơ sử dụng dịch vụ IB của các khách hàng cá nhân hiện đang có giao dịch tại ngân hàng VIB chi nhánh Huế

Đối tượng điều tra

Những khách hàng đang sử dụng dịch vụ IB của Ngân hàng TMCP Quốc tế - chi nhánh Huế

Phạm vi không gian:


Ngân hàng TMCP Quốc Tế- chi nhánh Huế, số 51 Hai Bà Trưng, Phường Vĩnh Ninh, thành phố Huế.

Phạm vi thời gian:


Các thông tin thứ cấp về hoạt động kinh doanh của ngân hàng được thu thập trong khoảng thời gian từ 2010-2012.

Các thông tin sơ cấp được tiến hành thu thập trong khoảng thời gian từ tháng 3/2013-tháng 4/2013.

4. Phương pháp nghiên cứu


4.1. Các bước tiến hành nghiên cứu


- Nghiên cứu được triển khai từ ngày 15/01/2013 và được tiến hành theo trình tự thời gian như hình sau:


Nghiên cứu

sơ bộ

Thiết lập bảng câu

hỏi

Phỏng

vấn thử

Từ 15/01 - 12/02


Xử lý,

Phân tích

Kết luận,

Báo cáo

Từ 20/03 - 15/05


Xác định vấn đề

Thiết kế nghiên cứu

Từ 13/02 - 1/03

Từ 1/03 - 20/03

Phỏng vấn chính thức

Trong đó:


Nghiên cứu sơ bộ:

- Được thực hiện thông qua phương pháp định tính nhằm mục đích khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát chung để đo lường các khái niệm nghiên cứu.

- Nghiên cứu định tính thực hiện tại ngân hàng TMCP Quốc tế - chi nhánh Huế - số 51 Hai Bà Trưng, Phường Vĩnh Ninh, thành phố Huế.

- Thông qua điều tra 30 đối tượng khách hàng cá nhân đến giao dịch tại chi

nhánh ngân hàng để thu thập được những ý kiến tổng quan của khách hàng cá nhân sử


dụng dịch vụ Internet Banking, dựa trên các khía cạnh sự hữu ích, sự rủi ro,... đối với dịch vụ từ đó xây dựng thiết kế bảng hỏi dựa trên các ý kiến đã thu thập được, đưa ra các biến chính thức cho nghiên cứu.

Nghiên cứu chính thức:

- Được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp các khách hàng cá nhân có tài khoản đến giao dịch tại ngân hàng Quốc tế chi nhánh Huế. Kết quả nghiên cứu chính thức dùng để kiểm định lại mô hình lý thuyết.

Các bước thực hiện:

- Thiết kế bảng hỏi, điều tra thử và tiến hành điều chỉnh bảng câu hỏi sao cho thật rõ ràng nhằm thu được kết quả để có thể đạt được mục tiêu nghiên cứu.

- Phỏng vấn chính thức: dùng phỏng vấn trực tiếp, người phỏng vấn phải giải thích nội dung bảng hỏi để người trả lời hiểu câu hỏi và trả lời chính xác theo những đánh giá của họ.

4.2. Phương pháp thu thập số liệu


Số liệu thứ cấp:


Đề tài thu thập số liệu thứ cấp tại các nguồn cung cấp sau:

- Website chính thức của ngân hàng Quốc tế: www.vib.com.vn

- Phòng kinh doanh của Ngân hàng Quốc tế chi nhánh Huế

- Phòng kế toán quan hệ khách hàng của Ngân hàng Quốc tế chi nhánh Huế

- Số liệu được tổng hợp từ các phòng chức năng của ngân hàng VIB về: báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh, tình hình lao động,....

- Tham khảo các khóa luận, nghiên cứu đã có.

- Và một số nguồn thông tin, số liệu khác


Số liệu sơ cấp:


Thu thập số liệu sơ cấp bằng cách tiến hành điều tra, phỏng vấn 140 khách hàng cá nhân có tài khoản đến giao dịch tại ngân hàng Quốc tế.


4.3. Phương pháp chọn mẫu và điều tra


Tổng số mẫu

Để đảm bảo ý nghĩa thống kê, nguyên tắc chọn mẫu đầu tiên được tuân thủ là

kích thước tối thiểu của mẫu không nhỏ hơn 30 đơn vị nghiên cứu


Kích cỡ mẫu được xác định theo công thức:

Z 2 . p 1 p = 1,96 2 .0,51 0,5 =118


n

e 2

Trong đó:

0,09 2


n: kích cỡ mẫu dự tính


Z: giá trị tương ứng của miền thống kê. Với mức ý nghĩa = 5%, Z = 1,96 p: xác suất khách hàng cá nhân có động cơ sử dụng dịch vụ IB.

e: Sai số cho phép (9%)


Với giả định p = q = 0,5 để đảm bảo rằng mức độ đại diện của mẫu là cao (“Phương pháp nghiên cứu xã hội học”. Phạm Văn Quyết – Nguyễn Quý Thanh, nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội, 2001, trang 193), ta có số quan sát trong mẫu theo công thức là: 118.

Tuy nhiên, để đảm bảo tính chặt chẽ, ta sử dụng thêm tỷ lệ hồi đáp để điều chỉnh cỡ mẫu. Đề tài ước lượng tỷ lệ hồi đáp là 85%. Do đó, kích cỡ mẫu thực tế cần có là

n* n.100

re%


n*: kích cỡ mẫu có điều chỉnh re%: tỷ lệ hồi đáp ước lượng

= 118.100

85


= 138

Như vậy, kích cỡ mẫu cần lấy là 140. Số phiếu phát ra: 140.

Phương pháp chọn mẫu:

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên hệ thống trên thực địa. Với số quan sát trong mẫu là 140, điều tra được tiến hành trong vòng 14 ngày, do đó


mỗi ngày điều tra 140/14= 10 phiếu. Đồng thời, trung bình ước tính mỗi ngày có khoảng 100 khách hàng đến giao dịch tại ngân hàng Quốc tế VIB nên ta xác định được hệ số k= 100/10= 10. Như vậy cứ 10 khách hàng sẽ phỏng vấn 1 người đến giao dịch tại Ngân hàng Quốc tế, các khách hàng tiếp theo được xác định theo bước nhảy k=10 cho đến khi đạt cỡ mẫu yêu cầu.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp điều tra trực tiếp vì IB là một sản phẩm mới đối với nhiều người ở Việt Nam, điều tra trực tiếp sẽ trở nên hữu ích khi người được phỏng vấn có thể giải thích cặn kẽ được những thắc mắc từ người phỏng vấn, do đó dữ liệu mà ta thu thập được sẽ chính xác hơn và tin cậy hơn

4.4. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu


- Các số liệu thu thập được được xử lý bằng phần mềm SPSS 16.0 để xác định được các vấn đề liên quan đến động cơ sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách tại Ngân hàng Quốc tế chi nhánh Huế.

- Dùng các đại lượng thống kê mô tả như tần số, giá trị trung bình để xác định cơ

cấu mẫu, tỷ lệ lựa chọn các yếu tố được thiết kế trong bảng hỏi.


- Dùng kiểm định One sample – T Test để khẳng định giá trị thống kê có ý nghĩa về mặt thống kê hay không đối với các yếu tố được đánh giá theo thang điểm Likert.

Giả thuyết cần kiểm định là:


H0: µ = Giá trị kiểm định (Test value) H1: µ ≠ Giá trị kiểm định (Test value)

α là mức ý nghĩa của kiểm định, đó là xác suất bác bỏ H0 khi H0 đúng, α= 0,05.

- Nếu sig. > 0,05: chưa có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.

- Nếu sig .=< 0,05: có đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0.

Trước khi đưa vào phân tích hay kiểm định thì tiến hành kiểm tra độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha. Hệ số Cronbach’s Alpha cho biết mức độ tương quan giữa các biến trong bảng hỏi, để tính sự thay đổi của từng biến và mối tương quan giữa các biến.


Theo nhiều nhà nghiên cứu, mức độ đánh giá các biến thông qua hệ số Cronbach’s Alpha được đưa ra như sau:

Những biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item Total Correlation) lớn hơn 0,3 và có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận và đưa vào những bước phân tích xử lý tiếp theo. Cụ thể là:

Hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,8: Hệ số tương quan cao.

Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 đến 0,8: Chấp nhận được.

Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,6 đến 0,7: Chấp nhận được nếu thang đo mới.

Theo đó những biến có hệ số tương quan biến tổng (Item- total correlation) nhỏ hơn 0,3 là những biến không phù hợp hay những biến rác sẽ bị loại ra khỏi mô hình.

Phân tích nhân tố khám phá EFA để xem xét các yếu tố động cơ ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân.

Kiểm định Kolmogorov-Smirnov

Kiểm định này được sử dụng để kiểm định giả định về phân phối chuẩn của tổng thể. Kiểm định giả thiết:

H0: các biến phân phối chuẩn

H1: các biến không phân phối chuẩn.

Mức ý nghĩa: α = 0,05. Nếu:


Sig. (2-tailed) = < 0,05: đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0. Sig. (2-tailed) > 0,05: chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thiết H0.

Kiểm tra sự khác nhau trong cách đánh giá của các nhóm khách hàng, sử dụng kiểm định Mann-Whitney& Kruskal-Wallis, Independent Sample T-test, One Way Anova

Giả thiết kiểm định:


H0: Không có sự khác biệt giữa các nhóm H1: Có sự khác biệt giữa các nhóm


Mức ý nghĩa: = 5%:


Nếu sig.=< 0,05: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 sig. > 0,05: Chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0

Hồi quy Binary Logistic - mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch cụ Internet Banking trong tương lai

- Y: sẵn sàng sử dụng IB

- Y nhận 1 trong 2 giá trị: Y = 1: có sử dụng tiếp

Y = 0: không sử dụng tiếp

X là các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ sẵn sàng sử dụng dịch vụ.

Kiểm định mối quan hệ giữa các biến định danh và biến phụ thuộc nhị phân

Kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân

Mô hình logit dự kiến:


log

[P(Y 1)] β


+ β X


+ β X

e P(Y

0)

0 1 1

1 2 + ….


- Tiến hành đưa biến phụ thuộc và các biến độc lập kỳ vọng vào phân tích hồi quy Binary logistic, ta thu được mô hình hồi quy Binary logistic, từng bước một loại bỏ dần các biến độc lập không có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc cho tới khi thu được mô hình tối ưu (ở mức ý nghĩa lựa chọn, các biến độc lập trong mô hình đều có tác động tới biến phụ thuộc Y).

Xây dựng mô hình tối ưu.

Đưa biến phụ thuộc Y và tất cả các biến độc lập kỳ vọng vào mô hình


Tiến hành chạy hồi quy Binary logistic với giả thiết: H0 : βi = 0 ; H1 : βi ≠ 0

Nếu Sig. > : Không đủ bằng chứng thống kê giả thiết H0

Nếu Sig.= < : Bác bỏ giả thiết H0

..... Xem trang tiếp theo?
⇦ Trang trước - Trang tiếp theo ⇨

Ngày đăng: 17/05/2023