Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán của ctcp công nghệ đầu tư finbox

Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán của CTCP Công nghệ Đầu tư Finbox, phân tích chất lượng và hiệu quả.

• Tác giả: Đỗ Thị Minh Thư
• Người hướng dẫn: PGS. Tô Kim Ngọc
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Tài chính
• Đề tài: Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Về Dịch Vụ Cố Vấn Đầu Tư Chứng Khoán Tại Finbox
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Cơ sở lý thuyết về dịch vụ
• 1.2. Dịch vụ của công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán
• 1.2.1. Khái niệm
• 1.2.2. Ứng dụng CNTC vào phát triển sản phẩm dịch vụ về chứng khoán
• 1.2.3. Phân loại
• 1.2.4. Phát triển ứng dụng CNTC
• 1.2.5. Một số loại sản phẩm ứng dụng CNTC của công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán
• 1.3. Chất lượng dịch vụ
• 1.4. Sự hài lòng
• 1.5. Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng
• 1.6. Một số mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ
• 1.7. Tổng quan nghiên cứu
• 1.7.1. Tổng quan nghiên cứu nước ngoài
• 1.7.2. Tổng quan nghiên cứu trong nước
• 1.7.3. Khoảng trống nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: SỐ LIỆU SỬ DỤNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan CTCP Công nghệ đầu tư Finbox
• 2.1.1. Giới thiệu CTCP Công nghệ đầu tư Finbox
• 2.1.2. Quá trình hình thành và phát triển
• 2.1.3. Ngành nghề kinh doanh
• 2.1.4. Cơ cấu tổ chức và bộ máy nhân sự
• 2.1.5. Giới thiệu dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán Finbox
• 2.2. Số liệu sử dụng và phương pháp nghiên cứu
• 2.2.1. Phạm vi, đối tượng và thời gian
• 2.2.2. Mô hình nghiên cứu
• 2.2.3. Mô tả các thành phần trong mô hình nghiên cứu
• 2.2.4. Đo lường thang đo các thành phần
• 2.2.5. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Thống kê mô tả mẫu
• 3.2. Thống kê mô tả các biến quan sát
• 3.3. Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
• 3.4. Phân tích nhân tố khám phá EFA
• 3.4.1. Phân tích nhân tố khám phá các biến độc lập
• 3.4.2. Phân tích nhân tố với biến phụ thuộc
• 3.5. Phân tích tương quan Pearson
• 3.6. Hồi quy đa biến
• 3.7. Kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy
• 3.8. Đánh giá sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng
• 3.9. Đánh giá sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ
• 4. CHƯƠNG 4: BÀN LUẬN KẾT QUẢ VÀ KIẾN NGHỊ
• 4.1. Kết quả chính và đóng góp của nghiên cứu
• 4.2. Về mô hình đo lường
• 4.3. Về mô hình lý thuyết
• 4.4. Các kiến nghị cải thiện chất lượng dịch vụ
• 4.4.1. Sự đồng cảm
• 4.5. Hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
• DANH MỤC VIẾT TẮT
• DANH MỤC BẢNG VÀ HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Tại Finbox

Đánh giá sự hài lòng của khách hàng là một yếu tố quan trọng trong việc phát triển dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán tại CTCP Công nghệ đầu tư Finbox. Nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện chất lượng dịch vụ. Sự hài lòng không chỉ phản ánh chất lượng dịch vụ mà còn ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng và khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp.

1.1. Khái Niệm Về Sự Hài Lòng Của Khách Hàng

Sự hài lòng của khách hàng được định nghĩa là cảm giác thỏa mãn hoặc không thỏa mãn của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ. Điều này có thể được đo lường thông qua các yếu tố như độ tin cậy, độ chính xác và sự đồng cảm trong dịch vụ.

1.2. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Sự Hài Lòng

Đánh giá sự hài lòng giúp Finbox hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong đợi của khách hàng. Điều này không chỉ giúp cải thiện dịch vụ mà còn tạo ra mối quan hệ bền vững với khách hàng.

II. Những Thách Thức Trong Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng

Mặc dù việc đánh giá sự hài lòng của khách hàng là cần thiết, nhưng Finbox cũng phải đối mặt với nhiều thách thức. Những thách thức này bao gồm việc thu thập dữ liệu chính xác, phân tích thông tin và áp dụng các kết quả vào thực tiễn. Đặc biệt, sự đa dạng trong nhu cầu của khách hàng cũng tạo ra khó khăn trong việc đánh giá.

2.1. Khó Khăn Trong Việc Thu Thập Dữ Liệu

Việc thu thập dữ liệu từ khách hàng có thể gặp khó khăn do sự thiếu hợp tác hoặc không trung thực trong phản hồi. Điều này có thể dẫn đến những kết quả không chính xác trong việc đánh giá sự hài lòng.

2.2. Phân Tích Dữ Liệu Đánh Giá

Phân tích dữ liệu đánh giá sự hài lòng đòi hỏi các công cụ và phương pháp phù hợp. Nếu không, kết quả có thể không phản ánh đúng thực tế và dẫn đến quyết định sai lầm.

III. Phương Pháp Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Tại Finbox

Finbox áp dụng nhiều phương pháp để đánh giá sự hài lòng của khách hàng, bao gồm khảo sát trực tuyến, phỏng vấn sâu và phân tích dữ liệu từ các nền tảng trực tuyến. Những phương pháp này giúp thu thập thông tin đa dạng và chính xác hơn về trải nghiệm của khách hàng.

3.1. Khảo Sát Trực Tuyến

Khảo sát trực tuyến là một trong những phương pháp hiệu quả nhất để thu thập ý kiến từ khách hàng. Finbox sử dụng các công cụ khảo sát để đánh giá mức độ hài lòng và nhận diện các vấn đề cần cải thiện.

3.2. Phỏng Vấn Sâu

Phỏng vấn sâu giúp Finbox hiểu rõ hơn về trải nghiệm của khách hàng. Qua đó, công ty có thể thu thập những thông tin chi tiết và cụ thể hơn về sự hài lòng của khách hàng.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Về Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Tại Finbox

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự hài lòng của khách hàng về dịch vụ cố vấn đầu tư tại Finbox chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố như độ thuận tiện, độ chính xác và sự đồng cảm. Những yếu tố này cần được chú trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ.

4.1. Độ Thuận Tiện Trong Dịch Vụ

Khách hàng đánh giá cao sự thuận tiện trong việc sử dụng dịch vụ. Finbox cần đảm bảo rằng các dịch vụ của mình dễ dàng tiếp cận và sử dụng.

4.2. Độ Chính Xác Của Thông Tin

Độ chính xác của thông tin cung cấp cho khách hàng là yếu tố quan trọng. Finbox cần đảm bảo rằng thông tin được cung cấp là chính xác và kịp thời.

V. Giải Pháp Nâng Cao Chất Lượng Dịch Vụ Tại Finbox

Để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, Finbox cần triển khai các giải pháp cải thiện chất lượng dịch vụ. Những giải pháp này bao gồm đào tạo nhân viên, cải tiến quy trình phục vụ và tăng cường giao tiếp với khách hàng.

5.1. Đào Tạo Nhân Viên

Đào tạo nhân viên là một trong những giải pháp quan trọng để nâng cao chất lượng dịch vụ. Nhân viên cần được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để phục vụ khách hàng tốt hơn.

5.2. Cải Tiến Quy Trình Phục Vụ

Cải tiến quy trình phục vụ giúp tăng cường hiệu quả và giảm thiểu thời gian chờ đợi của khách hàng. Finbox cần xem xét và điều chỉnh quy trình phục vụ để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.

VI. Kết Luận Về Đánh Giá Sự Hài Lòng Của Khách Hàng Tại Finbox

Đánh giá sự hài lòng của khách hàng là một yếu tố quan trọng giúp Finbox phát triển bền vững. Việc hiểu rõ nhu cầu và mong đợi của khách hàng sẽ giúp công ty cải thiện dịch vụ và tạo ra giá trị cho khách hàng. Tương lai của Finbox phụ thuộc vào khả năng đáp ứng những yêu cầu này.

6.1. Tương Lai Của Dịch Vụ Cố Vấn Đầu Tư

Dịch vụ cố vấn đầu tư tại Finbox có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai. Công ty cần tiếp tục cải tiến và đổi mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

6.2. Tầm Quan Trọng Của Sự Hài Lòng Khách Hàng

Sự hài lòng của khách hàng không chỉ ảnh hưởng đến doanh thu mà còn đến danh tiếng của Finbox. Đầu tư vào chất lượng dịch vụ sẽ mang lại lợi ích lâu dài cho công ty.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Thị trường chứng khoán Việt Nam sau hơn 25 năm hình thành và phát triển (kể từ dấu mốc thành lập Ủy ban Chứng khoán Nhà nước ngày 28/11/1996) đang từng bước khẳng định vai trò trụ cột trong hệ thống tài chính quốc gia, hướng tới mục tiêu nâng hạng từ thị trường cận biên lên thị trường mới nổi. Tuy nhiên, sự gia tăng nhanh chóng của các nhà đầu tư cá nhân không chuyên cũng đi kèm với nhiều thách thức: tình trạng nhiễu loạn thông tin, thiếu hụt kiến thức phân tích chuyên sâu và hạn chế về thời gian theo dõi thị trường. Trong bối cảnh đó, các dịch vụ cố vấn đầu tư đóng vai trò thiết yếu để hỗ trợ quá trình ra quyết định của nhà đầu tư.

Song song với sự phát triển của thị trường tài chính, làn sóng công nghệ tài chính (Fintech) tại Việt Nam diễn ra sôi động với sự xuất hiện của các nền tảng đầu tư như Finhay, Infina, StockBook, Fmarket. CTCP Công nghệ đầu tư Finbox là một trong những đơn vị tiên phong áp dụng thuật toán, trí tuệ nhân tạo và xử lý dữ liệu lớn để cung cấp dịch vụ Cố vấn đầu tư 4.0, cạnh tranh trực tiếp với phương thức môi giới truyền thống tại các công ty chứng khoán. Để duy trì vị thế cạnh tranh và hoàn thiện sản phẩm, việc đo lường và đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ cố vấn đầu tư là yêu cầu cấp thiết đối với doanh nghiệp.

Mục tiêu nghiên cứu của khóa luận được xác định cụ thể như sau:

1. Hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về dịch vụ, chất lượng dịch vụ và phương pháp đánh giá chất lượng dịch vụ ứng dụng trong lĩnh vực công nghệ tài chính về chứng khoán; đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
2. Tổng quan các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ nhằm xác định khoảng trống nghiên cứu.
3. Xây dựng và kiểm định thang đo chất lượng dịch vụ đối với dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán của công ty công nghệ tài chính.
4. Đề xuất các giải pháp thực tiễn nhằm cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán tại CTCP Công nghệ đầu tư Finbox.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Sự hài lòng của khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ Cố vấn đầu tư 4.0 của CTCP Công nghệ đầu tư Finbox.
• Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực hiện tại CTCP Công nghệ đầu tư Finbox (địa chỉ: số 75 Tam Trinh, Hoàng Mai, Hà Nội).
• Phạm vi thời gian: Khóa luận được thực hiện từ ngày 14/02/2022 đến ngày 09/05/2022, trong đó thời gian thu thập dữ liệu khảo sát diễn ra từ ngày 04/04/2022 đến ngày 29/04/2022.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận dựa trên nền tảng lý thuyết tiếp thị dịch vụ và quản trị chất lượng dịch vụ:

• Khái niệm dịch vụ và chất lượng dịch vụ theo Philip Kotler, Zeithaml & Bitner (2000), Gummesson (1979) và Parasuraman, Zeithaml & Berry (1988).
• Mô hình 5 khoảng cách chất lượng dịch vụ và thang đo SERVQUAL (Parasuraman và cộng sự, 1985, 1988).
• Mô hình mức độ cảm nhận SERVPERF của Cronin và Taylor (1992), xác định chất lượng dịch vụ thuần túy bằng mức độ cảm nhận của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ.
• Mô hình tiền đề và trung gian của Dabholkar và cộng sự (2000), xem xét chất lượng dịch vụ là tiền đề dẫn đến sự hài lòng và ý định hành vi.
• Các thành phần đo lường chất lượng dịch vụ điện tử theo Ibrahim và cộng sự (2006).

Tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập tác động đến biến phụ thuộc là Chất lượng dịch vụ cố vấn đầu tư (HQKT):

• Biến độc lập: Sự đồng cảm (CSTV), Độ thuận tiện (DTT), Độ chính xác (DCX), Độ tin cậy (DTC), Độ đáp ứng (DDU).
• Phương trình hồi quy tổng quát: $$HQKTi = \beta_0 + \beta_1 \cdot CSTVi + \beta_2 \cdot DTTi + \beta_3 \cdot DCXi + \beta_4 \cdot DTCi + \beta_5 \cdot DDUi + \varepsilon_i$$
• Các giả thuyết từ H1 đến H5 kiểm định tác động cùng chiều của 5 nhân tố lên chất lượng dịch vụ; giả thuyết H6 kiểm định mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và định lượng:

• Nghiên cứu định tính: Tổng quan tài liệu học thuật và điều chỉnh thang đo phù hợp với đặc thù dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán dựa trên nền tảng công nghệ.
• Nghiên cứu định lượng: Thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua bảng câu hỏi khảo sát cấu trúc gồm 18 biến quan sát (thang đo Likert 5 mức độ) từ 148 khách hàng đang sử dụng dịch vụ Finbox.
• Công cụ xử lý dữ liệu: Phần mềm SPSS phiên bản 26.
• Quy trình phân tích dữ liệu: Thống kê mô tả mẫu; kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach's Alpha (điều kiện Cronbach's Alpha > 0.8, tương quan biến - tổng > 0.3); phân tích nhân tố khám phá (EFA) với phép trích Principal Components và phép quay Varimax (điều kiện KMO > 0.5, kiểm định Bartlett có sig < 0.05, Eigenvalue > 1, tổng phương sai trích > 50%, hệ số tải nhân tố > 0.5); phân tích tương quan Pearson; phân tích hồi quy tuyến tính bội; kiểm định ANOVA và kiểm định Independent Samples T-Test để đánh giá sự khác biệt theo đặc tính nhân khẩu học.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan nghiên cứu

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý thuyết về dịch vụ, sự hài lòng và chất lượng dịch vụ, đồng thời làm rõ khái niệm Fintech trong lĩnh vực tài chính - chứng khoán. Fintech được phân loại theo thị trường sơ cấp (nền tảng gọi vốn thay thế) và thị trường thứ cấp (Robo-advisor, Social invest, Trading bot, PFM, e-KYC, Blockchain trong thanh toán bù trừ và cho vay chứng khoán). Ứng dụng Finbox của CTCP Công nghệ đầu tư Finbox được xác định là mô hình tư vấn tự động kết hợp các triết lý đầu tư kinh điển: CANSLIM (William J. O'Neil), Đầu tư tăng trưởng (Philip A. Fisher) và VSA - Phân tích khối lượng giá (Jesse Livermore, Richard Wyckoff).

Chương này cũng tổng thuật các nghiên cứu nước ngoài (Dhanashree Nagar, 2016; Mitropoulos và cộng sự, 2018; Pan & Nguyen, 2015; Murali và cộng sự, 2016; Lin-Lin & Ha-Kyun, 2020; Ibrahim và cộng sự, 2006; Mimi, 2021; Emerson và cộng sự, 2022) và nghiên cứu trong nước (Võ Thị Lan & Hạ Minh Tuấn, 2013; Hà Nam Khánh Giao & Lê Quốc Dũng, 2013; Lê Thùy Mai, 2020; Trần Thanh Việt, 2021; Trần Thế Nam, 2020; Đào Mỹ Hằng và cộng sự, 2018). Từ đó, tác giả chỉ ra khoảng trống nghiên cứu: phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào ngân hàng điện tử, ví điện tử hoặc dịch vụ môi giới chứng khoán truyền thống, chưa có công trình nào đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán tự động của công ty Fintech tại Việt Nam.

Chương 2. Số liệu sử dụng và phương pháp nghiên cứu

Chương 2 trình bày tổng quan về CTCP Công nghệ đầu tư Finbox (thành lập ngày 05/06/2018, mã số thuế 0108309530, trụ sở tại 75 Tam Trinh, Hoàng Mai, Hà Nội). Doanh nghiệp có quy mô 51 nhân sự tính đến cuối năm 2021, 100% có trình độ đại học trở lên, cơ cấu gồm các nhóm Marketing, Kinh doanh, Chuyên môn và Tech. Doanh nghiệp từng đạt các giải thưởng như Top 10 Techfest 2018, Top 10 Vietnam Frontier Summit 2018, Giải Ba Fintech Summit 2019 và Giải Nhất Innovatio 2020 do CTCK VPS tổ chức.

Sản phẩm cố vấn đầu tư 4.0 của Finbox cung cấp các tính năng: nhận diện xu hướng thị trường, chấm điểm xếp hạng doanh nghiệp (rating), bộ lọc cổ phiếu độc quyền (Top 50, sức mạnh ngành), biểu đồ kỹ thuật realtime, công cụ săn tin tự động và phòng tư vấn chuyên sâu dành cho tài khoản VIP. Thang đo nghiên cứu gồm 15 biến quan sát cho 5 nhân tố độc lập và 3 biến quan sát cho biến phụ thuộc Chất lượng dịch vụ:

• Sự đồng cảm: CSTV1 (nhân viên sẵn sàng hỗ trợ), CSTV2 (lắng nghe, hiểu nhu cầu), CSTV3 (đặt lợi ích khách hàng lên hàng đầu).
• Độ thuận tiện: DTT1 (thân thiện, dễ sử dụng mọi lúc mọi nơi), DTT2 (thông báo danh mục kịp thời), DTT3 (thủ tục đăng ký dễ dàng, nhanh chóng).
• Độ chính xác: DCX1 (khuyến nghị xác suất lợi nhuận cao), DCX2 (dễ ra quyết định đầu tư), DCX3 (kiểm soát danh mục tốt hơn).
• Độ tin cậy: DTC1 (bảo mật thông tin tốt), DTC2 (cảm giác an toàn khi sử dụng), DTC3 (sẵn sàng giới thiệu cho người thân, bạn bè).
• Độ đáp ứng: DDU1 (giao diện bắt mắt, dễ dùng), DDU2 (tính năng đa dạng, đáp ứng nhu cầu), DDU3 (thời gian khắc phục sự cố nhanh).
• Chất lượng dịch vụ: HQKT1 (chi phí gói dịch vụ phù hợp), HQKT2 (tiết kiệm thời gian, công sức), HQKT3 (giảm thiểu rủi ro, đầu tư thành công hơn).

Chương 3. Kết quả nghiên cứu

Dữ liệu khảo sát từ 148 khách hàng được phân tích thống kê mô tả:

• Giới tính: 112 nam (75.68%) và 36 nữ (24.32%).
• Độ tuổi: Dưới 25 tuổi chiếm 20.27% (30 người); từ 25–35 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 57.43% (85 người); từ 36–45 tuổi chiếm 13.51% (20 người); từ 46–55 tuổi chiếm 7.43% (11 người); trên 55 tuổi chiếm 1.35% (2 người).
• Thu nhập hàng tháng: 11–20 triệu đồng chiếm tỷ trọng lớn nhất với 39.86% (59 người); dưới 5 triệu đồng và từ 5–10 triệu đồng đều chiếm 13.51% (mỗi nhóm 20 người); các mức thu nhập 21–30 triệu và trên 30 triệu đồng chia đều phần còn lại.
• Kinh nghiệm đầu tư: Dưới 1 năm chiếm 47.97% (71 người); từ 1–3 năm chiếm 32.43% (48 người); từ 3–5 năm chiếm 10.14% (15 người); trên 5 năm chiếm 9.46% (14 người).
• Tần suất giao dịch: Không thường xuyên chiếm 38.51% (57 người); ít nhất 1 lần/tuần chiếm 25.00% (37 người); 1 lần/tháng chiếm 25.00% (37 người); 1 lần/3 tháng chiếm 11.49% (17 người).
• Mức độ hài lòng chung: Không hài lòng chiếm 7.43% (11 người); Cần cải thiện chiếm 29.73% (44 người); Cơ bản hài lòng chiếm 47.30% (70 người); Hoàn toàn hài lòng chiếm 15.54% (23 người).

Về kiểm định chất lượng thang đo:

• Kiểm định Cronbach's Alpha: Tất cả 5 thang đo độc lập và thang đo biến phụ thuộc đều đạt hệ số Alpha > 0.80. Hệ số tương quan biến - tổng của tất cả các biến quan sát đều > 0.30 (thấp nhất là DTT1 đạt 0.601, CSTV đạt từ 0.662 trở lên, DCX từ 0.649, DTC từ 0.634).
• Phân tích EFA biến độc lập: KMO = 0.8xx (> 0.5), Sig Bartlett = 0.000 (< 0.05), rút trích được 5 nhân tố tại Eigenvalue = 1.037 (> 1), tổng phương sai trích đạt 74.197%, các hệ số tải nhân tố đều > 0.50.
• Phân tích EFA biến phụ thuộc: Rút trích 1 nhân tố duy nhất với tổng phương sai trích đạt 74.261% tại Eigenvalue > 2.0, các hệ số tải đều > 0.50.
• Kết quả hồi quy xác định thứ tự mức độ tác động giảm dần của các nhân tố đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ: (1) Độ thuận tiện, (2) Độ chính xác, (3) Độ tin cậy, (4) Độ đáp ứng, (5) Sự đồng cảm.

Chương 4. Bàn luận kết quả và kiến nghị

Chương 4 thảo luận ý nghĩa của các hệ số hồi quy đối với thực tiễn hoạt động của công ty Fintech chứng khoán:

• Về mô hình đo lường và lý thuyết: Nghiên cứu khẳng định sự phù hợp của mô hình kết hợp SERVPERF và các thành phần dịch vụ điện tử (Ibrahim và cộng sự, 2006) trong bối cảnh công nghệ tài chính tại Việt Nam.
• Về kiến nghị giải pháp: Tác giả đề xuất ban lãnh đạo Finbox ưu tiên cải thiện các yếu tố theo mức độ tác động. Trọng tâm là nâng cấp hệ thống máy chủ để đảm bảo tính ổn định và tốc độ cập nhật tín hiệu realtime (thuộc Độ thuận tiện); tối ưu hóa thuật toán lọc cổ phiếu và nâng cao tỷ lệ khuyến nghị sinh lời (thuộc Độ chính xác); tăng cường bảo mật thông tin tài khoản và dữ liệu giao dịch của khách hàng (thuộc Độ tin cậy); cải tiến giao diện trực quan và rút ngắn thời gian xử lý lỗi phần mềm (thuộc Độ đáp ứng); nâng cao năng lực tư vấn chuyên môn và thái độ phục vụ của đội ngũ quản trị phòng tư vấn VIP (thuộc Sự đồng cảm).

Kết quả và đóng góp

Khóa luận đã tổng hợp các số liệu khảo sát và kiểm định định lượng cụ thể:

Đặc tính / Nhân tố	Số liệu thống kê tiêu biểu	Ý nghĩa / Đánh giá
Cơ cấu giới tính mẫu (n=148)	Nam: 75.68% (112 người); Nữ: 24.32% (36 người)	Khách hàng sử dụng Finbox chủ yếu là nam giới
Cơ cấu độ tuổi	25–35 tuổi: 57.43% (85 người); Dưới 25 tuổi: 20.27%	Tệp khách hàng trẻ, trong độ tuổi lao động có thu nhập chủ động
Kinh nghiệm đầu tư	Dưới 1 năm: 47.97%; 1–3 năm: 32.43%	Khách hàng chủ yếu là nhà đầu tư mới (F0), ít kinh nghiệm
Mức độ hài lòng chung	Cơ bản hài lòng: 47.30%; Cần cải thiện: 29.73%; Hoàn toàn hài lòng: 15.54%	Khách hàng đánh giá ở mức trung bình khá, còn nhiều dư địa hoàn thiện
Sự đồng cảm (CSTV)	Điểm trung bình cao nhất: 3.76 (CSTV3); Alpha > 0.8	Nhân viên thể hiện sự lắng nghe và hỗ trợ tốt
Độ thuận tiện (DTT)	Điểm trung bình từ 3.64 (DTT1) đến 3.74 (DTT2)	Nhân tố có tác động mạnh nhất đến chất lượng dịch vụ
Độ chính xác (DCX)	Điểm trung bình: 3.50 (DCX3) đến 3.60 (DCX2)	Hỗ trợ ra quyết định mua bán tốt nhưng kiểm soát danh mục còn hạn chế
Độ tin cậy (DTC)	Điểm trung bình: ~3.57	Khách hàng vẫn còn tâm lý e ngại về bảo mật
Độ đáp ứng (DDU)	Điểm trung bình: 3.45 (DDU2) đến 3.53 (DDU1, DDU3)	Tính năng phần mềm chưa bao phủ toàn bộ nhu cầu
Kiểm định EFA biến độc lập	KMO > 0.5; Sig = 0.000; Phương sai trích: 74.197%	5 nhân tố giải thích tốt 74.197% biến thiên của dữ liệu
Kiểm định EFA biến phụ thuộc	KMO > 0.5; Sig = 0.000; Phương sai trích: 74.261%	Thang đo đơn hướng đạt giá trị hội tụ cao

Đóng góp của khóa luận:

• Đóng góp học thuật: Bổ sung bằng chứng thực nghiệm vào khoảng trống nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ cố vấn đầu tư chứng khoán tự động thuộc phân khúc công nghệ tài chính tại Việt Nam.
• Đóng góp thực tiễn: Xác lập thứ tự ưu tiên ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ: (1) Độ thuận tiện, (2) Độ chính xác, (3) Độ tin cậy, (4) Độ đáp ứng, (5) Sự đồng cảm. Kết quả này giúp ban quản trị CTCP Công nghệ đầu tư Finbox xây dựng lộ trình cải tiến tính năng sản phẩm và dịch vụ chăm sóc khách hàng có căn cứ khoa học.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận tồn tại một số hạn chế theo phạm vi nghiên cứu:

• Kích thước mẫu nghiên cứu dừng lại ở 148 quan sát tại CTCP Công nghệ đầu tư Finbox, chưa bao quát được toàn bộ người dùng của các ứng dụng công nghệ tài chính khác trên thị trường chứng khoán Việt Nam.
• Dữ liệu được thu thập trong khoảng thời gian ngắn (tháng 04/2022), phản ánh cảm nhận của khách hàng tại một thời điểm thị trường cụ thể.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

• Mở rộng quy mô mẫu khảo sát và đối tượng nghiên cứu sang nhiều nền tảng công nghệ tài chính đầu tư khác nhau (Finhay, Infina, StockBook...) để tăng tính khái quát hóa.
• Bổ sung các biến số mới phù hợp với sự phát triển của công nghệ như rủi ro cảm nhận, sự tin tưởng công nghệ số và sự gắn kết thương hiệu.

Giá trị tham khảo

Khóa luận có giá trị tham khảo cụ thể cho các nhóm đối tượng:

• Sinh viên, học viên chuyên ngành Tài chính - Ngân hàng, Công nghệ tài chính, Quản trị kinh doanh và Marketing dịch vụ có thể tham khảo khung lý thuyết, thang đo 18 biến quan sát đã được hiệu chỉnh cho lĩnh vực dịch vụ cố vấn tài chính số và quy trình xử lý định lượng trên phần mềm SPSS 26.
• Các nhà sáng lập, chuyên viên phát triển sản phẩm và quản lý vận hành tại các công ty Fintech đầu tư chứng khoán có thể tham khảo dữ liệu thực chứng về chân dung khách hàng F0 (chiếm 47.97% mẫu) và mức độ kỳ vọng của người dùng đối với các tính năng tự động hóa và bảo mật thông tin.

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng mô hình gốc nào để xây dựng khung đánh giá chất lượng dịch vụ?
Khóa luận kết hợp mô hình mức độ cảm nhận SERVPERF của Cronin và Taylor (1992), mô hình tiền đề và trung gian của Dabholkar và cộng sự (2000), cùng 5 thành phần chất lượng dịch vụ điện tử theo Ibrahim và cộng sự (2006) kết hợp với các khía cạnh truyền thống của Parasuraman (1988) để xây dựng thang đo 5 nhân tố độc lập phù hợp với dịch vụ Fintech chứng khoán.

2. Tệp khách hàng tham gia khảo sát của Finbox có đặc điểm nhân khẩu học nổi bật nào?
Trong số 148 người tham gia khảo sát, khách hàng nam giới chiếm đa số với 75.68%; độ tuổi tập trung mạnh nhất ở nhóm 25–35 tuổi (57.43%); 47.97% khách hàng có kinh nghiệm đầu tư dưới 1 năm và 39.86% có mức thu nhập hàng tháng từ 11 đến 20 triệu đồng.

3. Nhân tố nào tác động mạnh nhất đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ cố vấn đầu tư của Finbox?
Kết quả nghiên cứu định lượng chỉ ra rằng nhân tố Độ thuận tiện (sự thân thiện của phần mềm, tính kịp thời của thông báo và thủ tục đăng ký nhanh chóng) có tác động mạnh nhất đến sự hài lòng, tiếp theo lần lượt là Độ chính xác, Độ tin cậy, Độ đáp ứng và Sự đồng cảm.

4. Khách hàng đánh giá tiêu chí nào thấp nhất trong các biến quan sát của phần mềm?
Biến quan sát DDU2 ("Tính năng đa dạng, đảm bảo đầy đủ nhu cầu sử dụng") thuộc nhân tố Độ đáp ứng nhận mức điểm trung bình thấp nhất (3.45/5.00), phản ánh nhu cầu bổ sung thêm nhiều tiện ích phân tích chuyên sâu từ phía người dùng.

5. Finbox kết hợp những trường phái đầu tư nào trong thuật toán cố vấn của mình?
Thuật toán và phương pháp đầu tư của Finbox được xây dựng dựa trên sự tổng hòa của ba trường phái: phương pháp CANSLIM của William J. O'Neil, phương pháp Đầu tư tăng trưởng của Philip A. Fisher và phương pháp phân tích biến động giá - khối lượng VSA của Jesse Livermore và Richard Wyckoff.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Đỗ Thị Minh Thư đã hệ thống hóa cơ sở lý thuyết và đo lường thành công sự hài lòng của khách hàng đối với dịch vụ Cố vấn đầu tư 4.0 tại CTCP Công nghệ đầu tư Finbox thông qua mẫu khảo sát 148 khách hàng trên phần mềm SPSS 26. Kết quả nghiên cứu khẳng định 5 nhân tố tác động cùng chiều đến chất lượng dịch vụ theo thứ tự giảm dần là Độ thuận tiện, Độ chính xác, Độ tin cậy, Độ đáp ứng và Sự đồng cảm, giải thích được 74.197% phương sai dữ liệu. Đây là tài liệu thực nghiệm có giá trị chuyên môn cao, cung cấp cơ sở dữ liệu xác đáng giúp các doanh nghiệp công nghệ tài chính trong lĩnh vực chứng khoán tại Việt Nam hoạch định chiến lược nâng cao chất lượng dịch vụ.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1. Cơ sở lý thuyết về dịch vụ Dịch vụ là một quá trình hoạt động bao gồm các nhân tố không hiện hữu, giải quyết các mối quan hệ giữa người cung cấp với khách hàng hoặc tài sản của khách hàng mà không có sự thay đổi quyền sở hữu. Sản phẩm của dịch vụ có thể trong phạm vi hoặc vượt quá phạm vi của sản phẩm vật chất.

Ví dụ: dịch vụ đào tạo, vận chuyển,… Philip Kotler định nghĩa dịch vụ như sau: Dịch vụ là mọi hành động và kết quả mà một bên có thể cung cấp cho bên kia mà về cơ bản là vô hình và không đem lại sự sở hữu nào cả. Sản phẩm của nó có thể có hay không gắn liền với sản phẩm vật chất. Theo Zeithaml và Bitner (2000) dịch vụ là hành vi, là quá trình, cách thức thực hiện một công việc nào đó nhằm tạo ra giá trị sử dụng cho khách hàng, làm thỏa mãn mong đợi và nhu cầu của khách hàng. Dịch vụ của công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán 1.

Khái niệm Công nghệ tài chính (CNTC) Lịch sử hình thành Fintech (CNTC) được đánh dấu vào năm 1865 khi Giovanni Caselli phát minh ra công nghệ pantelegraph để xác minh chữ ký trong giao dịch ngân hàng và được áp dụng tại Paris và Lyon (Dorfleitner, G. Trên thế giới, có khoảng hơn 200 khái niệm khác nhau về Fintech (CNTC) nhưng vẫn chưa có một định nghĩa thống nhất nào: Fintech là từ viết tắt được ghép bởi 2 từ “Financial” và “Technology”, để chỉ tất cả các công ty sử dụng Internet, điện thoại thông minh, công nghệ điện toán đám mây,… nhằm nâng cao hiệu quả của hoạt động ngân hàng và đầu tư (UEH, viện International school of business). Fintech là việc ứng dụng CNTT vào lĩnh vực tài chính với mục đích mang lại các giải pháp, dịch vụ tài chính mới cho khách hàng một cách rõ ràng, hiệu quả, thuận 5 lợi và các chi phí được giảm tải so với các dịch vụ truyền thống (Mackenzie, 2015 & Partrick, 2017). Fintech là sự đổi mới được hỗ trợ bởi công nghệ trong các dịch vụ tài chính dẫn đến các hoạt động kinh doanh, ứng dụng, quy trình hoặc sản phẩm có ảnh hưởng trọng yếu đến việc cung cấp dịch vụ tài chính (Theo Ban Ổn định Tài chính (FSB, 2017).

Fintech (Financial Technology) được hiểu là việc áp dụng các công nghệ đổi mới, sáng tạo và hiện đại cho lĩnh vực tài chính (bao gồm ngân hàng, bảo hiểm, quỹ đầu tư, quỹ hưu trí, dịch vụ thanh toán và các cơ sở hạ tầng tài chính.) nhằm mang tới cho khách hàng các giải pháp/dịch vụ tài chính minh bạch, hiệu quả và thuận tiện với chi phí thấp hơn so với các dịch vụ tài chính truyền thống. Ứng dụng CNTC vào phát triển sản phẩm dịch vụ về chứng khoám Hình 1. Mô phỏng mức độ ảnh hưởng của Fintech Đối tượng sử dụng dịch vụ tài chính Ngân hàng Thị trường vốn (Cổ phiếu, trái phiếu) Fintech (Cung cấp các dịch vụ mới) Nguồn: TS. Đào Lê Minh, TS.

Nguyễn Thanh Huyền. Hiện nay, công ty Fintech trên thế giới hiện đang cung cấp các dịch vụ trong nhiều lĩnh vực khác nhau như công nghệ ngân hàng, thanh toán, tài chính doanh nghiệp, tài chính cá nhân, các loại tiền kỹ thuật số, các dịch vụ thay thế dịch vụ lõi 6 của hệ thống tài chính… với các sản phẩm/dịch vụ công nghệ đa dạng như ví điện tử, công nghệ sổ cái phân tán (DLT) trên nền tảng blockchain, thương mại trực tuyến B2C, mPOS… • Phân loại - Thị trường sơ cấp: CNTC là nền tảng gọi vốn thay thế. - Thị trường thứ cấp: CNTC là nền tảng dành cho các NĐT cá nhân hướng dẫn tư vấn và môi giới trực tuyến (Robo advisor, web comparision), quản lý danh mục đầu tư trực tuyến, tổng hợp thông tin và quản lý tài chính cá nhân (PFM, financial aggregator platforms), phân phối chứng chỉ quỹ qua SGD chứng khoán, giao dịch và đầu tư theo mẫu (social trading and investment, mirror/copy trading and investment, high-frequency/algorithm trading) và nhận diện điện tử khách hàng (e-KYC). Các công ty CNTC có thể thành lập bộ phận nghiên cứu phát triển độc lập và áp dụng Fintech vào sản phẩm, dịch vụ hoặc kết hợp với các công ty Fintech khác.

Phát triển ứng dụng CNTC được xem xét theo hai hướng phát triển là về chiều rộng và chiều sâu: - Về chiều rộng: bao gồm phát triển số lượng, quy mô và sự phong phú, đa dạng của sản phẩm. Công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán có thể dựa trên khảo sát, nghiên cứu nhu cầu của khách hàng, xu hướng TTCK và ứng dụng Fintech. Từ đó làm gia tăng về số lượng, phát triển một cách đa dạng các sản phẩm, dịch vụ, hấp dẫn nhiều NĐT cá nhân và mở rộng quy mô của công ty. Bằng cách đó, dịch vụ của công ty cũng được các NĐT sử dụng với tần suất cao hơn và nâng cao vị thế cạnh tranh của công ty trên TTCK Việt Nam.

- Về chiều sâu: chất lượng sản phẩm dịch vụ cần được chú trọng cải thiện với mức chi phí hợp lý hơn, tiết kiệm hơn, tốc độ xử lý dữ liệu nhanh chóng hơn, có nhiều tiện ích nâng cao hơn giúp các khách hàng hài lòng khi sử dụng và duy trì gắn bó lâu dài. Để đạt được điều này, các công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán cần phải có sự nghiên cứu nghiêm túc, có kế hoạch, mục tiêu rõ ràng cũng như thường xuyên khảo sát mức độ hài lòng của NĐT đối với các sản phẩm, dịch vụ của công ty. 7 • Một số loại sản phẩm ứng dụng CNTC của công ty CNTC về lĩnh vực chứng khoán Đối với TTCK, ứng dụng CNTC (Fintech) mang đến những lợi ích, hiệu quả quan trọng không chỉ cho chính họ mà còn sự thuận tiện cho NĐT: - Fintech tạo môi trường đầu tư với thông tin minh bạch để NĐT đưa ra được quyết định đầu tư đúng đắn, nâng cao trải nghiệm cho người sử dụng và giảm rào cản đầu tư từ đó phạm vi, quy mô đối tượng tham gia đầu tư được mở rộng. - Fintech phát triển đa dạng các dịch vụ thông qua hệ thống trực tuyến, di động, ứng dụng công nghệ mở cho việc cung cấp các dịch vụ ở các định dạng thuận tiện và dễ tiếp cận, giảm chi phí giao dịch và tăng tính thanh khoản.

- Tiến bộ trong Fintech và 4IR có thể được thúc đẩy bởi các chuyên gia có chuyên môn cao không phân biệt quốc tịch trên toàn cầu, tạo ra một hình thức cạnh tranh quốc tế về nguồn nhân lực và ý tưởng xuất sắc. - Thúc đẩy, kích thích cả bên cung và cầu góp phần duy trì và nâng cao vị thế của Việt Nam hướng tới là 1 trung tâm tài chính quốc tế. Phần mềm hỗ trợ giao dịch chứng khoán: Hiện nay, trên thế giới, các công ty CNTC đã tạo ra nhiều phần mềm phổ biến giúp giao dịch và phân tích chứng khoán. Các ứng dụng đều cung cấp cho NĐT những thông tin như giá cổ phiếu, dữ liệu tài chính, cảnh báo và đưa ra các khuyến nghị trong danh mục đầu tư của NĐT sử dụng.

Một số phần mềm còn có các bộ lọc cổ phiếu và biểu đồ phân tích cơ bản giúp NĐT giao dịch trở nên tiện lợi hơn cũng như đưa ra những quyết định đầu tư đúng đắn, hiệu quả mang lại lợi nhuận cao nhất: + Ứng dụng LSE (Intellectsoft) giúp hỗ trợ giao dịch, cung cấp giá cổ phiếu và các dữ liệu tài chính, đưa ra khuyến nghị, cảnh báo dựa trên danh mục đầu tư của từng cá nhân. + Ứng dụng TD Ameritrade hướng đến đối tượng là các đầu tư cơ bản, cảnh báo giá và thông tin về cổ phiếu, về thị trường được cập nhật thường xuyên nhanh chóng giúp NĐT thực hiện giao dịch trở nên dễ dàng hơn qua ứng dụng di động. 8 Đầu tư xã hội (Social invest): Mô hình cho phép những NĐT cá nhân mới tham gia vào TTCK theo dõi, trao đổi hoặc sao chép cách các chuyên gia đầu tư chuyên nghiệp giao địch trong cùng một mạng xã hội mà không cần tự tiến hành giao dịch. Mô hình này đã giúp những người môi giới không cần tìm kiếm những khách hàng mới, gọi điên chăm sóc như dịch vụ truyền thống mà lên mạng xã hội tự giao dịch và chia sẻ thông tin: + eToro vừa là mạng lưới giao dịch xã hội giúp cho các NĐT cá nhân mới làm quen với giao diện dễ dùng trên thiết bị di động.

+ NAGA Trader chuyên nghiệp hơn khi duy trì một thuật toán thông minh nhằm bảo đảm các giao dịch được phù hợp với hồ sơ của bạn được hiển thị trên mạng xã hội. + Kinfo (DIY) giúp kết nối NĐT mới với những người đầu tư chuyên nghiệp, có ảnh hưởng và người viết blog, thay vì Robo-Advisors, những người có chung chiến lược và kích thích người dùng trở thành NĐT tốt hơn. Tư vấn tự động (Robo advisor): thông qua thu thập mã cổ phiếu từ những nguồn thông tin khác nhau kết hợp với công nghệ, trí tuệ nhân tạo và các thuật toán để chọn lọc, phân tích tổng hợp dữ liệu từ đó ra danh mục đầu tư phù hợp với từng NĐT: + Wealthfront: dịch vụ bắt nguồn từ đầu tư thụ động, nó thiết kế cho NĐT danh mục đầu tư đa dạng với mức chi phí thấp để có thể tối đa hóa lợi nhuận giúp các NĐT giảm thiểu chi phí, giảm thuế và quản lý rủi ro danh mục. + Interactive Advisors (Interactive Brokers) cung cấp cho NĐT các danh mục đầu tư để chọn lựa thông qua các quy tắc đầu tư từ Smart Beta (phí quản lý 0,08%), đa dạng hóa (0.2%) và các mô hình phân bổ tài sản (0,12%), các danh mục đầu tư được quản lý tích cực do các nhà quản lý tiền nằm ở cuối cao hơn của phạm vi (0,50- 1,5%).

+ PsychTrade thu thập dữ liệu trên webite và truyền thông về tin tức của một cổ phiếu. Sau đó xác định nguồn tin là tích cực hoặc tiêu cực và được chia sẻ dưới dạng biểu đồ chứng minh yếu tố con người và tin tức có thể bị thay đổi do nhân tố 9 thời gian ảnh hưởng như thế nào. Cuối cùng cung cấp các khuyến nghị phù hợp với trạng thái mua, bán hoặc nắm giữ. + Ứng dụng Finbox của CTCP Công nghệ đầu tư Finbox giúp các NĐT cá nhân đầu tư theo Phương pháp Đầu tư theo dòng tiền thông minh và Chiến lược Đầu tư chủ động được xây dựng dựa trên những triết lý đầu tư và các phương pháp trên thế giới như CANSLIM - William J.

O’neil, Đầu tư tăng trưởng - Philip A. Fisher và VSA (Volume Spread Analysis) - Jesse Livermore, Richard Wyckoff.