2.2.6. Mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking của khách hàng cá nhân tại ngân hàng TMCP Quốc tế (VIB) – chi nhánh Huế
2.2.6.1. Mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp
Từ việc sử dụng cho đến việc đánh giá về dịch vụ, khách hàng sẽ đi đến quyết định có sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking hay không trong tương lai. Và để đánh giá quyết định sử dụng tiếp dịch vụ này như thế nào, tôi thực hiện phỏng vấn xem khách hàng có sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ này nữa hay không.
Bảng 2.21 - Thống kê mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking
Số người | Tỷ lệ % | % lũy tiến | |
Có | 108 | 77,1 | 77,1 |
Không | 32 | 22,9 | 100 |
Tổng | 140 | 100 |
Có thể bạn quan tâm!
-
Thực Trạng Sử Dụng Dịch Vụ Internet Banking Của Khách Hàng -
Kiểm Định Cronbach’S Alpha Đối Với Biến “Giảm Rủi Ro” -
Đánh Giá Của Khách Hàng Về Các Yếu Tố Động Cơ Sử Dụng Dịch Vụ Internet Banking -
Giải Pháp Nâng Cao Việc Sử Dụng Dịch Vụ Internet Banking Của Khách Hàng Cá Nhân Tại Ngân Hàng Tmcp Quốc Tế - Chi Nhánh Huế. -
Nếu Không, Tại Sao? (Có Thể Chọn Nhiều Đáp Án) -
Sự Tăng Giảm Của Thu Nhập, Chi Phí Và Lợi Nhuận Của Vib Huế Qua 3 Năm
Xem toàn bộ 137 trang tài liệu này.
(Nguồn: số liệu điều tra 2013.)
Kết quả điều tra cho thấy có tới 108 trong tổng số 140 người được hỏi (tương ứng với 77,1%) cho biết họ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking của ngân hàng TMCP Quốc tế (VIB) - chi nhánh Huế. Đây là một dấu hiệu tốt cho thấy nhu cầu sử dụng của khách hàng đối với dịch vụ này là khá lớn. Đây là một dịch vụ mang lại sự thuận tiện cho người dùng, đảm bảo được tính an toàn bởi hiện nay ngân hàng VIB đã cho ra mắt dịch vụ Internet Banking thế hệ mới sử dụng công nghệ tiên tiến tạo sự tin tưởng khi sử dụng dịch vụ cho khách hàng, tiết kiệm được thời gian và cả công sức đi lại.
2.2.6.2. Lý do không sử dụng tiếp dịch vụ
Có rất nhiều lý do được đưa ra để tìm hiểu xem tại sao khách hàng không có quyết định sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking. Trong số các lý do đưa ra đa số các khách hàng cho rằng họ “không yên tâm về tính an toàn” của dịch vụ với tỷ lệ 62,16% khách hàng được hỏi, có thể do họ vẫn có cảm giác rằng các biện pháp bảo mật tại
ngân hàng là chưa đảm bảo và họ luôn lo sợ bị mất cắp tài khoản hay họ chưa được tiếp cận các thông tin về các biện pháp bảo mật của ngân hàng một cách đầy đủ. Họ chủ yếu muốn giao dịch trực tiếp tại các điểm ATM chiếm 51,35%, cảm thấy khó khăn khi sử dụng dịch vụ chiếm 29,72% hay lý do khác chiếm 18,91% có thể do họ không có mạng Internet hay không có máy tính nữa để sử dụng dịch vụ và đây có lẽ là những khách hàng đã chuẩn bị về hưu vì vậy nhu cầu sử dụng của họ không còn nữa. Ngoài ra vẫn có một số lượng lớn khách hàng vẫn quen với việc giao dịch tại ngân hàng bởi họ nghĩ nó thực sự an toàn hơn với tỷ lệ 40,54 %.
Nhắc đến các lý do trên, ngân hàng cần phải củng cố các phương tiện truyền thông về dịch vụ Internet Banking đặc biệt là về tính bảo mật đến khách hàng để họ có cơ hội tiếp cận thông tin và hiểu rõ hơn về dịch vụ.
Bảng 2.22 - Khảo sát lý do khách hàng không có ý định sử dụng dịch vụ
Tần suất | Phần trăm (%) | |
Cảm thấy không cần thiết | 13 | 35,1 |
Không yên tâm về tính an toàn của dịch vụ | 23 | 62,2 |
Khó khăn khi sử dụng dịch vụ | 11 | 29,7 |
Chỉ muốn giao dịch trực tiếp tại ngân hàng | 15 | 40,5 |
Chỉ muốn giao dịch trực tiếp tại ATM | 19 | 51,4 |
Khác | 7 | 18,9 |
(Nguồn: Số liệu điều tra 2013)
2.2.6.3. Mô hình hồi quy Binary Logistic – mức sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking
Kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân
Mối quan hệ giữa biến phụ thuộc ở dạng nhị phân (sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ) và các biến độc lập (các nhóm nhân tố trên hệ số factor score) đuợc kiểm định bằng kiểm định Mann-Whitney và Independent simple T-test.
Giả thuyết kiểm định:
H0: Không có mối liên hệ giữa các biến
H1: Có mối liên hệ giữa các biến
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
Bảng 2.23 - Kiểm định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc nhị phân
Mann-Whitney | Independent simple T-test. | |
Nhân tố 1 (HI) | 0,112 | |
Nhân tố 2(HB) | 0,403 | |
Nhân tố 3(GRR) | 0,031 | |
Nhân tố 4(AHTMTXQ) | 0,124 | |
Nhân tố 5(CV) | 0,182 | |
Nhân tố 6(QTTPNH) | 0,009 | |
Nhân tố 7 (SLĐ) | 0,257 |
(Nguồn: Số liệu điều tra 2013)
Qua bảng trên ta thấy, nhóm nhân tố 3 và 6 có giá trị sig. < 0,05 nên ta có thể kết luận 2 nhóm nhân tố này có liên hệ với biến phụ thuộc nhị phân là sẵn sàng sử dụng tiếp nên ta có thể đưa 2 biến này vào mô hình hồi quy Binary Logistic.
Kiểm định mối quan hệ giữa các biến định danh và biến phụ thuộc nhị phân.
Muốn biết các biến định danh như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ
học vấn có mối quan hệ với biến phụ thuộc hay không ta tiến hành kiểm định Chi
– bình phương.
Giả thuyết kiểm định
H0 : Không có mối liện hệ giữa các biến
H1 : Có mối liên hệ giữa các biến
Với mức ý nghĩa: = 10%:
Nếu sig. > 0,1: chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 sig. =< 0,1: đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0
Bảng 2.24 - Kiểm định mối quan hệ giữa các biến định danh và biến phụ thuộc nhị phân
Biến phụ thuộc nhị phân | |
Giới tính | 0,712 |
Độ tuổi | 0,867 |
Nghê nghiệp | 0,122 |
Trình độ học vấn | 0,307 |
Thu nhập | 0,082 |
(Nguồn: Số liệu điều tra 2013)
Ta thấy thu nhập có giá trị sig. < 0,1 nên có thể kết luận thu nhập có mối liên hệ với biến phụ thuộc nhị phân nên có thể đưa vào mô hình hồi quy.
Khái quát mô hình
Biến phụ thuộc: Y: sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking (câu 13 trong bảng hỏi)
Y nhận 1 trong 2 giá trị:
Y = 1: có sử dụng tiếp
Y = 0: không sử dụng tiếp
Các biến độc lập kỳ vọng có ảnh hưởng tới biến phụ thuộc Y:
X1 : Giảm rủi ro
X2 : Sự quan tâm từ phía ngân hàng X3 : thu nhập/tháng của khách hàng
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 (i: chạy từ 1 đến 3)
Lựa chọn mức ý nghĩa: = 10%, ta có:
Nếu Sig.> 0,1: Chưa đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0 Nếu Sig.= < 0,1: Đủ bằng chứng thống kê để bác bỏ giả thuyết H0
- Tiến hành chạy hồi quy ta được mô hình hồi quy Binary logistic tối ưu nhất với 3 biến độc lập là: X1 - đánh giá về mức độ rủi ro; X2- đánh giá về sự quan tâm từ phía ngân hàng; X3 - thu nhập/tháng của khách hàng;
Mô hình [1]
log
[P(Y 1)] -2,848 + 0,474* X
+ 0,572* X
+ 0,574* X
e P(Y
0)
1 2 3
2.2.6.4. Phân tích kết quả mô hình hồi quy Binary logistic tối ưu.
Kiểm định độ phù hợp tổng quát của mô hình.
Bảng 2.25 - Kiểm dịnh Chi-bình phương về độ phù hợp tổng quát
Chi-square | Df | Sig. | ||
Step 1 | Step | 16,637 | 3 | 0,001 |
Block | 16,637 | 3 | 0,001 | |
Model | 16,637 | 3 | 0,001 |
(Nguồn: số liệu điều tra 2013)
Kết quả kiểm định chi – bình phương ở bảng trên cho thấy các giá trị Sig. đều bằng 0,001 nên ta an toàn bác bỏ giả thuyết: H0: β1 = β2 = β3= 0
Độ chính xác của dự báo
Bảng 2.26 - Khả năng dự báo chính xác của mô hình
Quan sát | Dự đoán | ||||
Sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking | Tỷ lệ phần trăm chính xác | ||||
Có | Không | ||||
Step 1 | Sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet banking | Có | 105 | 3 | 97,2 |
Không | 29 | 3 | 9,4 | ||
Tỷ lệ phần trăm tổng thể | 77,1 | ||||
(Nguồn: số liệu điều tra 2013)
Ta thấy, trong 32 trường hợp không sử dụng thì mô hình đã dự đoán trúng 3 trường hợp, tỷ lệ dự đoán trúng là 9,4%. Còn với 108 trường hợp sẵn sàng sử dụng thì mô hình lại dự đoán sai 3 trường hợp, tỷ lệ trúng lúc này là 97,2%. Từ đó tính toán được tỷ lệ dự đoán trúng của toàn bộ mô hình là 77,1%. một tỷ lệ tương đối cao.
Ý nghĩa các hệ số hồi quy tổng thể.
Bảng 2.27 - Kiểm định mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy
Hệ | số Beta | S.E. | Wald statistics | Sig. | |
X1 (Rủi ro) | 0,474 | 0,253 | 3,503 | 0,061 | |
X2 (Sự quan tâm từ ngân hàng) | 0,572 | 0,242 | 5,608 | 0,018 | |
X3 (Thu nhâp/tháng) | 0,574 | 0,245 | 5,470 | 0,019 | |
Hệ số a0 | -2,848 | 0,710 | 16,062 | 0,000 | |
2-log likelihood Cox & Snell R Square Nagelkerde R Square | 133,875 0,112 0,170 | ||||
(Nguồn: số liệu điều tra 2013)
Qua bảng trên ta thấy các biến sô độc lập X1,X2,X3, là các biến số có ý nghĩa về mặt thống kê. Cụ thể là, biến số X1 là biến số độc lập về mức độ rủi ro có liên quan thuận đến kết quả ở mức ý nghĩa thống kê 0,061. Khi khách hàng cảm thấy mức độ an toàn của dịch vụ tăng lên thì khách hàng càng tin tưởng để sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking. Với biến độc lập X2 là biến số đánh giá về sự quan tâm từ phía ngân hàng có liên quan thuận đến kết quả hồi quy ở mức ý nghĩa 0,018; khi họ cảm thấy sự quan tâm của ngân hàng đối với khách hàng càng tăng thì họ sẽ càng có quyết định sử dụng tiếp dịch vụ này, do đó ngân hàng cần chú ý vào khâu chăm sóc khách hàng điện tử để gia tăng mức độ sử dụng tiếp dịch vụ của khách hàng đang sử dụng. Biến thu nhập với mức sig. = 0,019 cũng cho thấy sự tương quan thuận với kết quả hồi quy, thu nhập càng tăng thì quyết định sử dụng tiếp của khách hàng càng cao.
Xét thêm kết quả ở bảng trên ta thấy giá trị -2LL = 133,875 đây là chỉ số thích hợp khẳng định tính chắc chắn của mô hình. Hệ số tương quan Cox& Snell R Square đạt 0,112 và hệ số tương quan Nagelkerde R Square đạt tới giá trị 0,170 một lần nữa khẳng định mô hình hồi quy tương quan logistic sử dụng trong nghiên cứu là hoàn toàn hợp lý.
Nhận xét: Tất cả các biến độc lập trong mô hình [1] đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0,1. Nói cách khác, ở độ tin cậy 90%, các biến trong mô hình [1] đều có ý nghĩa, các biến độc lập đều ảnh hưởng tới mức độ sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking của khách hàng. Do đó ta an toàn bác bỏ các giả thuyết H0:
β 1=0; β 2=0; β 3 =0
Tức là cả 3 biến độc lập đều có ảnh hưởng đến quyết định sẵn sàng sử dụng tiếp dịch vụ Internet Banking của khách hàng. Đây là mô hình tối ưu nhất trong nghiên cứu và ta sẽ lựa chọn mô hình này – mô hình hồi quy Binary logistic với biến phụ thuộc Y chịu tác động của 3 biến độc lập: X1; X2; X3
Kết luận: Các hệ số hồi quy có ý nghĩa và mô hình đưa ra sử dụng tốt.
Vậy ta có mô hình logit tối ưu trong nghiên cứu:
log
[P(Y 1)] -2,848 + 0,474*giảm rủi ro + 0,572* sự quan tâm từ phía
e P(Y 0)
ngân hàng + 0,574*thu nhập/tháng của khách hàng
2.2.7. Kỳ vọng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking
Đi sâu hơn, đề tài tiếp tục tìm hiểu những mong muốn của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking để đưa ra những giải pháp cụ thể để ngày càng hoàn thiện hơn hệ thống trực tuyến và công tác chăm sóc khách hàng để khách hàng nhận thức đầy đủ và rõ hơn về lợi ích khi sử dụng dịch vụ.
Bảng 2.28 - Kỳ vọng của khách hàng đối với dịch vụ Internet Banking
Số người | Tỷ lệ(%) | % Lũy tiến | |
Xây dựng tốt đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, chăm sóc và quan hệ tốt với khách hàng điện tử. | 26 | 18,6 | 18,6 |
Giao diện dễ sử dụng, thao tác giao dịch thực hiện nhanh chóng, không mất nhiều thời gian. | 45 | 32,1 | 50,7 |
Tăng cường các biện pháp bảo mật, phòng ngừa rủi ro | 55 | 39,3 | 90,0 |
Giảm phí duy trì sử dụng dịch vụ. | 12 | 8,6 | 98,6 |
Khác | 2 | 1,4 | 100,0 |
Tổng | 140 | 140 |
(Nguồn: Số liệu điều tra 2013)
Có thể nói rằng yếu tố bảo mật, phòng ngừa rủi ro vẫn luôn được khách hàng quan tâm hơn cả, cụ thể trong 140 khách hàng được hỏi thì có tới 55 người chiếm 39,3% mong muốn tăng cường hơn nữa các biện pháp bảo mật cho dịch vụ này. Yếu tố được kỳ vọng nhiều thứ 2 là yếu tố giao diện dễ sử dụng, thao tác giao dịch thực hiện nhanh chóng, không mất nhiều thời gian có 45 khách hàng mong muốn điều này chiếm 32,1%. Do đó đây là 2 yếu tố cần được quan tâm chú ý một cách thỏa đáng để nâng cao hơn nữa nhu cầu sử dụng của khách hàng. Bên cạnh đó kỳ vọng về việc xây dựng tốt đội ngũ nhân viên chuyên nghiệp, chăm sóc và quan hệ tốt với khách hàng điện tử cũng là điều mà nhiều khách hàng mong muốn chiếm 18,6%.