Định Vị Thương Hiệu Thẻ Thanh Toán BIDV Smart Của Ngân Hàng TMCP Đầu Tư Và Phát Triển Việt Nam

Khám phá định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam, giải pháp tài chính tiện lợi và an toàn.

• Tác giả: Nguyễn Thị Vân Khánh
• Người hướng dẫn: TS. Vũ Mai Chi
• Trường học: Học viện Ngân hàng
• Chuyên ngành: Ngân hàng
• Đề tài: Định Vị Thương Hiệu Thẻ Thanh Toán BIDV Smart
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÍ LUẬN VỀ ĐỊNH VỊ THƯƠNG HIỆU THẺ THANH TOÁN SMART CỦA NHTM
• 1.1. Tổng quan về thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.1.1. Khái niệm về thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.1.2. Các hình thức và đặc điểm thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.1.3. Vai trò thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.2. Cơ sở lý luận về định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.2.1. Khái niệm về định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.2.2. Quy trình Định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.2.3. Kỹ thuật định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của NHTM
• 1.2.4. Sự cần thiết của định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart với NHTM
• 1.3. Kinh nghiệm định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của các Ngân hàng thương mại
• 2. CHƯƠNG 2: ĐỊNH VỊ THƯƠNG HIỆU THẺ THANH TOÁN BIDV SMART CỦA NGÂN HÀNG TMCP ĐẦU TƯ VÀ PHÁT TRIỂN VIỆT NAM
• 2.1. Giới thiệu về ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt nam
• 2.1.1. Quá trình hình thành và phát triển
• 2.1.2. Cơ cấu tổ chức
• 2.1.3. Tình hình kinh doanh của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
• 2.2. Giới thiệu về thẻ BIDV Smart của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam
• 2.3. Định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart
• 2.3.1. Thị trường mục tiêu của thẻ BIDV Smart
• 2.3.2. Lựa chọn đối thủ của thẻ BIDV Smart
• 2.3.3. Các thuộc tính của thẻ BIDV Smart
• 2.3.4. Lập bản đồ định vị cho thẻ BIDV Smart
• 2.3.5. Vị trí mong muốn của thẻ BIDV Smart trên bản đồ định vị
• 2.4. Đánh giá chung những mặt thành công và hạn chế
• 2.4.1. Thành công của nghiên cứu
• 2.4.2. Hạn chế của nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP NÂNG CAO GIÁ TRỊ THƯƠNG HIỆU THẺ BIDV SMART
• 3.1. Chiến lược phát triển của ngân hàng cho thẻ BIDV Smart trong thời gian tới
• 3.2. Giải pháp nâng cao giá trị thương hiệu thẻ BIDV Smart
• 3.2.1. Nâng cao chất lượng sản phẩm thẻ
• 3.2.2. Giải pháp về con người, nâng cao chất lượng dịch vụ
• 3.2.3. Đẩy mạnh chiến dịch quảng cáo
• 3.2.4. Đối với chính phủ
• 3.2.5. Đối với Ngân hàng nhà nước
• 3.2.6. Đối với ngân hàng BIDV

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Định Vị Thương Hiệu Thẻ Thanh Toán BIDV Smart

Bài viết này tập trung vào việc phân tích và đưa ra giải pháp cho việc định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart. Trong bối cảnh thanh toán không tiền mặt ngày càng phổ biến, việc xây dựng một vị thế vững chắc cho thẻ BIDV Smart trên thị trường là vô cùng quan trọng. Bài viết sẽ đi sâu vào cơ sở lý luận về định vị thương hiệu thẻ thanh toán, phân tích thực trạng định vị của BIDV Smart so với các đối thủ cạnh tranh, và đề xuất các giải pháp nâng cao giá trị thương hiệu. Việc này dựa trên xu hướng thanh toán chạm và các phương thức thanh toán hiện đại, bảo mật, tiện lợi. Theo Quyết định 1813/QĐ-TTg, phát triển thanh toán không tiền mặt là mục tiêu quan trọng của Chính phủ, tạo điều kiện cho các ngân hàng phát triển dịch vụ thẻ. Nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc hoàn thiện chiến lược marketing của BIDV cho sản phẩm thẻ BIDV Smart.

1.1. Khái niệm và vai trò của thẻ thanh toán Smart trong NHTM

Thẻ thanh toán Smart của NHTM, bao gồm thẻ tiếp xúc và không tiếp xúc, đóng vai trò quan trọng trong hệ sinh thái thanh toán hiện đại. Thẻ Smart giúp giảm thiểu chi phí giao dịch tiền mặt, tăng cường tiện lợi cho người dùng và thúc đẩy thanh toán không tiền mặt. Đặc biệt, thẻ không tiếp xúc (Contactless) ngày càng được ưa chuộng do tính an toàn và nhanh chóng. Thẻ còn là công cụ để NHTM huy động vốn, cung cấp dịch vụ gia tăng và xây dựng mối quan hệ với khách hàng. Theo nghiên cứu, đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy xu hướng thanh toán không tiếp xúc, làm tăng vai trò của thẻ Smart.

1.2. Tầm quan trọng của định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart

Định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart là quá trình tạo dựng một hình ảnh riêng biệt và khác biệt cho sản phẩm trong tâm trí khách hàng. Định vị thành công giúp thẻ dễ dàng được nhận diện, yêu thích và lựa chọn, từ đó gia tăng thị phần và lợi nhuận cho ngân hàng. Định vị hiệu quả còn giúp ngân hàng tạo dựng lòng trung thành của khách hàng, giảm thiểu chi phí marketing và xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững. Việc xác định đúng thị trường mục tiêu, đối thủ cạnh tranh và các thuộc tính nổi bật của thẻ là yếu tố then chốt để định vị thành công.

II. Thách Thức Trong Định Vị Thẻ Thanh Toán BIDV Smart Hiệu Quả

Mặc dù thẻ BIDV Smart có nhiều ưu điểm, việc định vị thương hiệu thành công không phải là điều dễ dàng. Thị trường thẻ thanh toán tại Việt Nam ngày càng cạnh tranh khốc liệt với sự tham gia của nhiều ngân hàng lớn và các tổ chức fintech. Khách hàng ngày càng có nhiều lựa chọn và yêu cầu cao hơn về chất lượng dịch vụ, tính năng sản phẩm và trải nghiệm người dùng. Bên cạnh đó, việc thay đổi thói quen sử dụng tiền mặt của người dân cũng là một thách thức không nhỏ. Việc không nắm bắt được đúng nhu cầu của khách hàng hoặc định vị sai lệch có thể dẫn đến lãng phí nguồn lực và mất cơ hội tăng trưởng. Vì vậy, cần có nghiên cứu kỹ lưỡng để hiểu rõ thị trường và khách hàng.

2.1. Nghiên cứu thị trường và xác định thị trường mục tiêu cho thẻ

Để định vị thành công, cần tiến hành nghiên cứu thị trường để hiểu rõ nhu cầu, mong muốn, hành vi và thái độ của khách hàng. Xác định rõ thị trường mục tiêu (sinh viên, người làm công ăn lương...) giúp ngân hàng tập trung nguồn lực và xây dựng thông điệp marketing phù hợp. Các yếu tố cần xem xét bao gồm: độ tuổi, giới tính, thu nhập, trình độ học vấn, thói quen tiêu dùng và mức độ quen thuộc với công nghệ. Việc phân tích dữ liệu thị trường giúp ngân hàng đưa ra quyết định chính xác về sản phẩm, giá cả, kênh phân phối và truyền thông.

2.2. Phân tích đối thủ cạnh tranh và tìm kiếm sự khác biệt

Phân tích đối thủ cạnh tranh là bước quan trọng để tìm ra những điểm mạnh, điểm yếu, cơ hội và thách thức của thẻ BIDV Smart. Xác định rõ các đối thủ trực tiếp (Vietcombank, Techcombank, Vietinbank, MBBank...) và gián tiếp (ví điện tử,...) giúp ngân hàng xây dựng lợi thế cạnh tranh. Tìm kiếm sự khác biệt độc đáo cho thẻ BIDV Smart (ví dụ: tính năng bảo mật, chương trình khuyến mãi, dịch vụ khách hàng...) giúp thẻ nổi bật trên thị trường và thu hút khách hàng.

III. Giải Pháp Nâng Cao Giá Trị Thương Hiệu Thẻ BIDV Smart

Để nâng cao giá trị thương hiệu thẻ BIDV Smart, cần triển khai một loạt các giải pháp đồng bộ và hiệu quả. Các giải pháp này tập trung vào cải thiện chất lượng sản phẩm, nâng cao chất lượng dịch vụ, đẩy mạnh hoạt động marketing và xây dựng mối quan hệ tốt đẹp với khách hàng. Việc định vị thương hiệu phải gắn liền với trải nghiệm thực tế của khách hàng. Ngân hàng cần lắng nghe ý kiến phản hồi của khách hàng và liên tục cải tiến để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao. Việc áp dụng công nghệ mới và các xu hướng thanh toán hiện đại cũng là yếu tố quan trọng để tạo sự khác biệt và thu hút khách hàng.

3.1. Tăng cường chất lượng sản phẩm thẻ BIDV Smart

Nâng cao chất lượng sản phẩm thẻ bằng cách tích hợp các công nghệ bảo mật tiên tiến, tăng cường tính năng thanh toán (online, offline, quốc tế...), mở rộng mạng lưới chấp nhận thẻ và cung cấp các tiện ích gia tăng (ví dụ: tích điểm, hoàn tiền, ưu đãi...). Cần đảm bảo thẻ hoạt động ổn định, an toàn và dễ sử dụng. Nghiên cứu và phát triển các tính năng mới đáp ứng nhu cầu của từng phân khúc khách hàng (ví dụ: thẻ dành cho sinh viên, thẻ dành cho người đi du lịch...). Liên tục cập nhật công nghệ để bắt kịp xu hướng và đáp ứng yêu cầu bảo mật ngày càng cao. An toàn, bảo mật là yếu tố then chốt tạo dựng lòng tin của khách hàng.

3.2. Nâng cao chất lượng dịch vụ và trải nghiệm khách hàng

Đầu tư vào đào tạo đội ngũ nhân viên dịch vụ khách hàng chuyên nghiệp, nhiệt tình và am hiểu sản phẩm. Xây dựng quy trình hỗ trợ khách hàng nhanh chóng và hiệu quả (ví dụ: hotline 24/7, chatbot, email...). Cung cấp các kênh giao tiếp đa dạng (ví dụ: trực tiếp, điện thoại, online...) để khách hàng dễ dàng liên hệ và được hỗ trợ. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp các ưu đãi và dịch vụ phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân. Thu thập ý kiến phản hồi của khách hàng và liên tục cải tiến dịch vụ. Dịch vụ tận tâm tạo sự khác biệt và giữ chân khách hàng.

3.3. Đẩy mạnh chiến dịch quảng cáo và truyền thông hiệu quả

Xây dựng chiến dịch quảng cáo và truyền thông sáng tạo, hấp dẫn và phù hợp với thị trường mục tiêu. Sử dụng các kênh truyền thông đa dạng (ví dụ: truyền hình, báo chí, online, mạng xã hội...) để tiếp cận khách hàng tiềm năng. Tăng cường hoạt động PR và xây dựng mối quan hệ với giới truyền thông. Tham gia các sự kiện và hội chợ thương mại để quảng bá sản phẩm. Tận dụng sức mạnh của mạng xã hội để tương tác với khách hàng và xây dựng cộng đồng. Các chiến dịch truyền thông cần nhấn mạnh vào sự tiện lợi, an toàn, và ưu đãi của thẻ BIDV Smart.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn và Kết Quả Nghiên Cứu Định Vị BIDV Smart

Việc áp dụng các giải pháp trên cần được thực hiện một cách có hệ thống và liên tục theo dõi, đánh giá hiệu quả. Nghiên cứu thực tiễn về định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart tại các chi nhánh ngân hàng giúp đánh giá chính xác mức độ nhận diện thương hiệu, sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả của các chiến dịch marketing. Dựa trên kết quả nghiên cứu, ngân hàng có thể điều chỉnh chiến lược định vị, sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của thị trường. Quan trọng là, nghiên cứu cần đo lường các yếu tố liên quan đến lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu.

4.1. Phân tích kết quả khảo sát về mức độ nhận biết thương hiệu

Đánh giá mức độ nhận biết thẻ BIDV Smart trong số khách hàng mục tiêu so với các đối thủ cạnh tranh. Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nhận biết thương hiệu (ví dụ: quảng cáo, truyền miệng, trải nghiệm sử dụng...). Phân tích sự khác biệt về nhận biết thương hiệu giữa các phân khúc khách hàng. Sử dụng các công cụ đo lường định lượng (ví dụ: khảo sát, thống kê) và định tính (ví dụ: phỏng vấn nhóm, thảo luận) để thu thập dữ liệu. Dữ liệu khách quan giúp đưa ra đánh giá chính xác.

4.2. Đánh giá mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng

Đo lường mức độ hài lòng của khách hàng về các khía cạnh khác nhau của thẻ BIDV Smart (ví dụ: tính năng, bảo mật, dịch vụ khách hàng...). Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng (ví dụ: chất lượng sản phẩm, trải nghiệm dịch vụ, giá cả...). Đánh giá mức độ trung thành của khách hàng và khả năng giới thiệu thẻ BIDV Smart cho người khác. Sử dụng các thang đo như Net Promoter Score (NPS) để đánh giá lòng trung thành. Khách hàng hài lòng là yếu tố then chốt cho sự phát triển bền vững.

V. Kết Luận và Tầm Nhìn Tương Lai Cho Thẻ Thanh Toán BIDV Smart

Việc định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart là một quá trình liên tục và đòi hỏi sự đầu tư nghiêm túc. Bằng cách nắm bắt cơ hội từ xu hướng thanh toán không tiền mặt, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và xây dựng lợi thế cạnh tranh, BIDV có thể củng cố vị thế của mình trên thị trường thẻ thanh toán. Tầm nhìn tương lai cho thẻ BIDV Smart là trở thành một phương tiện thanh toán tiện lợi, an toàn, và được yêu thích hàng đầu tại Việt Nam, góp phần vào sự phát triển của nền kinh tế số.

5.1. Tóm tắt các giải pháp then chốt cho định vị bền vững

Các giải pháp then chốt bao gồm: (1) Nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ; (2) Xây dựng chiến dịch marketing hiệu quả; (3) Lắng nghe ý kiến khách hàng và liên tục cải tiến; (4) Ứng dụng công nghệ mới và các xu hướng thanh toán hiện đại. Việc thực hiện đồng bộ và nhất quán các giải pháp này sẽ giúp BIDV xây dựng thương hiệu mạnh mẽ và tạo dựng lòng tin của khách hàng. Sự kiên trì và sáng tạo là chìa khóa cho thành công.

5.2. Đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo liên quan đến thẻ

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào: (1) Phân tích hành vi và thái độ của khách hàng đối với các phương thức thanh toán mới; (2) Nghiên cứu tác động của chính sách và quy định của nhà nước đối với thị trường thẻ thanh toán; (3) Phát triển các mô hình dự báo nhu cầu và xu hướng sử dụng thẻ; (4) Đánh giá hiệu quả của các chương trình khuyến mãi và ưu đãi cho khách hàng sử dụng thẻ. Nghiên cứu liên tục giúp ngân hàng thích ứng với sự thay đổi của thị trường và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Thực hiện Quyết định số 1813/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ phê duyệt Đề án phát triển thanh toán không dùng tiền mặt tại Việt Nam giai đoạn 2021 – 2025, ngành ngân hàng chứng kiến sự chuyển dịch công nghệ từ thẻ từ truyền thống sang thẻ chip thông minh không tiếp xúc (Contactless Smart Card). Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV) – định chế tài chính sở hữu quy mô tổng tài sản đạt 1.761.695 tỷ VND (tăng trưởng 16,1% năm 2021) và mạng lưới hơn 15,3 triệu thẻ lưu hành (chiếm 14% thị phần toàn quốc).

+-------------------------------------------------------------------------------+
|             THỰC TRẠNG & BỐI CẢNH THỊ TRƯỜNG THẺ THANH TOÁN (2020-2022)       |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| • Quyết định 1813/QĐ-TTg: Thúc đẩy 85% dân số trưởng thành có tài khoản TT     |
| • Chuyển đổi 100% thẻ từ sang chuẩn VCCS/EMV Contactless an toàn cao          |
| • Thị phần Top 4: VietinBank (15%) | BIDV (14%) | VCB (14%) | MBBank (7%)     |
+-------------------------------------------------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu và điểm nghẽn thực tế

Thẻ từ công nghệ cũ tồn tại lỗ hổng bảo mật lớn (dữ liệu rãnh từ Track 1/Track 2 dễ bị sao chép qua thiết bị Skimming tại ATM/POS). Khi BIDV ra mắt thẻ chip chuẩn EMV Contactless BIDV Smart Napas, thách thức đặt ra không chỉ nằm ở khía cạnh hạ tầng kỹ thuật mà còn ở mức độ nhận diện thương hiệu:

• Khách hàng thiếu nhận thức rõ ràng về sự khác biệt giữa tính năng thẻ chip không tiếp xúc và thẻ từ cũ.
• Áp lực cạnh tranh gay gắt từ các đối thủ lớn như Vietcombank (Connect24 Chip), Techcombank (F@stAccess), VietinBank (E-Partner), MBBank (Active Plus).
• Chưa có mô hình định lượng hóa nhận thức khách hàng bằng không gian đa chiều (Perceptual Mapping) để định hình vị trí chiến lược mong muốn của BIDV Smart.

Mục tiêu dự án

1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận: Xác lập khung phân tích định vị thương hiệu thẻ thông minh kết hợp chuẩn công nghệ ISO/IEC 14443 và mô hình định vị 5 bước của Boyd (2002).
2. Khảo sát & Phân tích định lượng: Thu thập tập dữ liệu sơ cấp từ khách hàng cá nhân (sinh viên, người đi làm hưởng lương tại Hà Nội) bằng thang đo Likert 5 mức độ; xử lý qua StatTransfer 7.0 và IBM SPSS Statistics 22.0.
3. Mô hình hóa không gian nhận thức (MDS): Ứng dụng kỹ thuật Multidimensional Scaling (thuật toán ALSCAL) xây dựng bản đồ định vị 2 chiều trong không gian Euclid, đo lường khoảng cách nhận thức giữa BIDV Smart và 4 đối thủ cạnh tranh.
4. Xây dựng giải pháp chiến lược: Đề xuất vị trí mục tiêu đối xứng qua gốc tọa độ và lộ trình nâng cao giá trị tài sản thương hiệu thẻ giai đoạn 2022–2025.

Phạm vi và giới hạn nghiên cứu

• Không gian: Khảo sát tập trung tại TP. Hà Nội – địa bàn trọng điểm về mật độ dân cư và hạ tầng POS/ATM của BIDV.
• Thời gian: Dữ liệu thứ cấp báo cáo tài chính/thị phần giai đoạn 2019 – 2021; dữ liệu sơ cấp thu thập năm 2022.
• Đối tượng: Khách hàng cá nhân thế hệ Millennials và Gen Z đang sử dụng thẻ thanh toán nội địa thông minh.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

+-------------------------------------------------------------------------------+
|              SO SÁNH CÔNG NGHỆ THẺ TỪ VÀ THẺ THÔNG MINH CONTACTLESS            |
+-------------------+---------------------------+-------------------------------+
| Tiêu chí          | Thẻ từ truyền thống       | Thẻ chip Smart Contactless    |
+-------------------+---------------------------+-------------------------------+
| Chuẩn kỹ thuật    | ISO/IEC 7810, ISO 7811    | ISO/IEC 14443 (Type A/B), EMV |
| Cơ chế giao tiếp  | Tiếp xúc cơ học rãnh từ   | Sóng vô tuyến RFID 13.56 MHz  |
| Tốc độ truyền dẫn | < 9.6 kbit/s              | 106 kbit/s – 848 kbit/s       |
| Khả năng bảo mật  | Thấp (Dễ Skimming/Clone)  | Rất cao (Mã hóa động Cryptogram)|
| Trải nghiệm (UX)  | Quẹt/cắm thẻ, nhập PIN    | Chạm (Tap & Go), không cần PIN|
+-------------------+---------------------------+-------------------------------+

Ma trận định vị MoSCoW cho thuộc tính thẻ BIDV Smart

Nhóm yêu cầu	Thuộc tính kỹ thuật / Trải nghiệm	Mức độ ưu tiên
Must have	Chuẩn chip EMV/VCCS, giao tiếp không tiếp xúc ISO 14443, bảo mật sinh trắc học qua Smart Banking	Bắt buộc
Should have	Tokenization liên kết ví điện tử (ZaloPay, ShopeePay), thanh toán NFC di động (Samsung Pay, Apple Pay, BIDV Pay+)	Quan trọng
Could have	Biểu phí cạnh tranh (miễn phí phát hành, miễn phí thường niên có điều kiện), chương trình Loyalty tích điểm	Gia tăng
Won't have	Duy trì công nghệ dải từ thuần túy không mã hóa động	Loại bỏ

Thiết kế hệ thống và kiến trúc giải pháp

Kiến trúc giải pháp tích hợp công nghệ lõi của thẻ BIDV Smart Napas kết hợp với pipeline xử lý dữ liệu định vị đa chiều MDS:

graph TD
    subgraph Card_Hardware_Architecture
        Chip[EMV Contactless Chip] --> Ant[Antenna RFID 13.56MHz]
        Chip --> OS[Card OS / Applet JavaCard]
        OS --> Crypt[Crypto Engine AES/3DES]
    end
    subgraph Payment_Integration
        POS[Contactless POS ISO 14443] --> Switch[Napas Switch / BIDV CoreBanking]
        Token[Tokenization Gateway] --> Mobile[Samsung Pay / BIDV Pay+]
    end
    subgraph Analytics_Pipeline
        Survey[Dữ liệu bảng hỏi Likert 5-point] --> ST[StatTransfer 7.0]
        ST --> SPSS[IBM SPSS Statistics 22.0]
        SPSS --> ALSCAL[ALSCAL Algorithm - MDS]
        ALSCAL --> Map[Perceptual Map 2D Euclidean Space]
    end

Cấu trúc xử lý dữ liệu và mô hình thuật toán MDS

Thuật toán phân tích đa chiều đa hướng (Multidimensional Scaling - ALSCAL) chuyển đổi ma trận khoảng cách tương đồng giữa $n$ thương hiệu thẻ sang tọa độ trong không gian $m$ chiều (mặc định $m=2$):

Khoảng cách Euclid giữa thương hiệu $i$ và $j$: $$d_{ij} = \sqrt{\sum_{k=1}^{m} (x_{ik} - x_{jk})^2}$$

Hàm mục tiêu tối thiểu hóa chỉ số sai lệch Kruskal Stress-1 ($S$): $$S = \sqrt{\frac{\sum_{i < j} (d_{ij} - \hat{d}{ij})^2}{\sum{i < j} d_{ij}^2}}$$

Trong đó $\hat{d}_{ij}$ là giá trị khoảng cách đơn điệu (disparities) thu được từ phép biến đổi đơn điệu dữ liệu thứ bậc. Chỉ số $R^2$ (RSQ - Squared Correlation) biểu diễn tỷ lệ phương sai giải thích được của không gian 2 chiều.

import numpy as np
from sklearn.manifold import MDS
import scipy.spatial.distance as distance

# Ma trận điểm đánh giá trung bình 5 thuộc tính của 5 thương hiệu thẻ
# Thuộc tính: [Bảo mật, Tốc độ, Phí/Ưu đãi, Nhận diện thương hiệu, Tiện ích số]
data_ratings = np.array([
    [4.25, 4.10, 3.80, 4.35, 4.15],  # 0: BIDV Smart
    [4.40, 4.30, 3.50, 4.60, 4.20],  # 1: Vietcombank Connect24
    [3.95, 3.85, 4.10, 4.05, 3.90],  # 2: Vietinbank E-Partner
    [4.30, 4.40, 3.90, 4.25, 4.50],  # 3: Techcombank F@stAccess
    [4.10, 4.20, 4.25, 3.95, 4.30]   # 4: MBBank ActivePlus
])

# Tính ma trận khoảng cách Euclid đa chiều
dist_matrix = distance.cdist(data_ratings, data_ratings, metric='euclidean')

# Thực thi MDS với thuật toán ALSCAL (2 chiều)
mds_model = MDS(n_components=2, dissimilarity='precomputed', metric=True, random_state=42)
coordinates = mds_model.fit_transform(dist_matrix)
stress_val = mds_model.stress_
print(f"Stress Value: {stress_val:.4f}")
print("Tọa độ các thương hiệu trên bản đồ định vị:\n", coordinates)

Phương pháp luận (Methodology)

Nghiên cứu ứng dụng quy trình 5 giai đoạn chuẩn hóa theo Boyd (2002):

1. Bước 1 - Xác định thị trường mục tiêu: Phân đoạn khách hàng cá nhân độ tuổi 18–35 theo tiêu chí nhân khẩu học, hành vi giao dịch không tiếp xúc và khả năng hấp thụ công nghệ số.
2. Bước 2 - Nhận diện đối thủ: Lựa chọn Top 4 định chế dẫn đầu thị phần thẻ ghi nợ nội địa (VietinBank 15%, BIDV 14%, Vietcombank 14%, MBBank 7%) cùng Techcombank (tiên phong về số hóa và miễn phí giao dịch).
3. Bước 3 - Nghiên cứu thuộc tính sản phẩm: Xác lập 5 nhóm biến số: Độ an toàn bảo mật, Tốc độ xử lý/giao tiếp NFC, Chi phí dịch vụ/ưu đãi, Hình ảnh thương hiệu ngân hàng phát hành, Hệ sinh thái tiện ích số/Tokenization.
4. Bước 4 - Lập bản đồ định vị (MDS): Mã hóa dữ liệu bảng hỏi trên thang Likert 1–5, chuyển đổi qua StatTransfer 7.0 và chạy mô hình MDS ALSCAL trên SPSS 22.0.
5. Bước 5 - Lựa chọn vị thế mục tiêu: Xác định tọa độ chiến lược mong muốn trên không gian Euclid và xây dựng ma trận giải pháp Marketing-Mix (4Ps).

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                      LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI DỰ ÁN NGHIÊN CỨU                     |
+-------------------------------------------------------------------------------+
| Tuần 1-4  : Tổng quan tài liệu, chuẩn hóa thang đo, lập bảng hỏi khảo sát     |
| Tuần 5-8  : Thu thập dữ liệu sơ cấp (n = 250 mẫu hợp lệ), lọc dữ liệu sạch    |
| Tuần 9-11 : Mã hóa biến số qua StatTransfer 7.0, chạy mô hình MDS trên SPSS 22|
| Tuần 12-14: Phân tích tọa độ Euclid, Stress-1 index, giải nghĩa trục nhận thức|
| Tuần 15-16: Đề xuất chiến lược định vị và giải pháp công nghệ nâng cao giá trị|
+-------------------------------------------------------------------------------+

---

Implementation và kết quả

Quy trình triển khai xử lý dữ liệu

[Khảo sát thực địa Google Forms / Trực tiếp]
                     │
                     ▼
       [File dữ liệu thô Excel (.xlsx)]
                     │
                     ▼
      [Chuyển đổi qua StatTransfer 7.0] ─── Chuyển đổi nhãn biến & Format (.sav)
                     │
                     ▼
      [IBM SPSS Statistics v22.0 Engine]
        ├── 1. Kiểm định độ tin cậy Cronbach's Alpha (α > 0.82)
        ├── 2. Tính toán Vector trung bình các thuộc tính
        └── 3. Phân tích MDS ALSCAL (Euclidean Distance Model)
                     │
                     ▼
       [Bản đồ nhận thức không gian 2D]

Cú pháp phân tích định vị MDS trên IBM SPSS Syntax

* Ma hoa va chay thuat toan ALSCAL MDS tren tap du lieu thuoc tinh the BIDV Smart.
PROXIMITIES F1 TO F5
  /MATRIX=OUT('C:\DATA\BIDV_DIST_MATRIX.SAV')
  /VIEW=CASE
  /MEASURE=EUCLID.

ALSCAL
  /MATRIX=IN('C:\DATA\BIDV_DIST_MATRIX.SAV')
  /LEVEL=ORDINAL
  /CONDITION=MATRIX
  /MODEL=EUCLID
  /CRITERIA=CONVERGE(0.001) STRESSMIN(0.005) ITER(100)
  /PLOT=DEFAULT ALL
  /PRINT=DATA LOOPS.

Kết quả kiểm định và bản đồ nhận thức

+-------------------------------------------------------------------------------+
|             BẢNG ĐÁNH GIÁ CHỈ SỐ PHÙ HỢP CỦA MÔ HÌNH MDS ALSCAL               |
+--------------------------+-------------------+--------------------------------+
| Chỉ số thống kê          | Giá trị đạt được  | Ngưỡng tiêu chuẩn chấp nhận    |
+--------------------------+-------------------+--------------------------------+
| Kruskal's Stress (Form 1)| 0.03842 (3.84%)   | < 0.05 (Độ khớp hoàn hảo/Tốt)  |
| Squared Correlation (RSQ)| 0.98715 (98.71%)  | > 0.90 (Phương sai giải thích) |
| Cronbach's Alpha tổng    | 0.864             | > 0.70 (Thang đo tin cậy cao)  |
+--------------------------+-------------------+--------------------------------+

+-------------------------------------------------------------------------------+
|            TỌA ĐỘ 2 CHIỀU CÁC THƯƠNG HIỆU THẺ TRÊN BẢN ĐỒ ĐỊNH VỊ             |
+-------------------------------+---------------+---------------+---------------+
| Thương hiệu thẻ               | Ký hiệu       | Trục 1 (UX/Phí)| Trục 2 (Tech) |
+-------------------------------+---------------+---------------+---------------+
| BIDV Smart                    | BIDV          | +0.4215       | -0.3120       |
| Vietcombank Connect24 Chip    | VCB           | -0.6840       | +0.7125       |
| Techcombank F@stAccess        | TCB           | +0.8920       | +0.6410       |
| VietinBank E-Partner Chip     | CTG           | -0.3150       | -0.5840       |
| MBBank Active Plus Chip       | MBB           | +0.5120       | +0.1240       |
| Vị trí mục tiêu BIDV Smart    | BIDV_TARGET   | +0.7500       | +0.7000       |
+-------------------------------+---------------+---------------+---------------+

Phân tích vị trí nhận thức thực tế

• Trục 1 (Hoành độ - Trải nghiệm chi phí & ưu đãi): Phản ánh nhận thức về mức phí phát hành, phí thường niên và các chính sách hoàn tiền. Techcombank và MBBank dẫn đầu ở cực dương nhờ chiến lược Zero Fee và ưu đãi số.
• Trục 2 (Tung độ - Công nghệ & Năng lực số hóa): Phản ánh tốc độ giao dịch không tiếp xúc, tích hợp Tokenization và bảo mật. Vietcombank và Techcombank chiếm lĩnh góc phần tư phía trên.
• Vị thế BIDV Smart: Nằm ở vùng tọa độ (+0.4215, -0.3120). Khách hàng đánh giá cao quy mô mạng lưới và độ tin cậy nhưng nhận thức về tính đột phá công nghệ và độ hấp dẫn của biểu phí dịch vụ chưa tương xứng với năng lực hạ tầng thực tế.
• Vị thế mong muốn (Target Position): Dịch chuyển về tọa độ (+0.7500, +0.7000) – xác lập hình ảnh thẻ thanh toán thông minh bảo mật tối ưu, trải nghiệm chạm siêu tốc, miễn phí toàn diện gắn liền với hệ sinh thái BIDV SmartBanking.

---

Đổi mới và đóng góp

So sánh kỹ thuật và chiến lược định vị với các giải pháp hiện hành

Tiêu chí phân tích	BIDV Smart (Đề xuất mới)	Vietcombank Connect24	Techcombank F@stAccess
Giao thức bảo mật	VCCS / EMV Contactless + Tokenization ZaloPay/Samsung Pay	Chuẩn EMV Chip Contactless + VCB Digibank	Chuẩn EMV Contactless + F@st Mobile
Công nghệ tích hợp	RFID 13.56 MHz, BIDV Pay+ QR Code ATM	EMV Chip, Mã QR tĩnh/động tại POS	EMV Contactless, Tích hợp hoàn toàn nền tảng số
Chiến lược định vị	Ngân hàng quốc doanh hiện đại, dẫn đầu công nghệ thanh toán chạm	Ngân hàng ngoại thương uy tín, chuẩn mực quốc tế	Ngân hàng số tiên phong, trải nghiệm Zero-Fee
Hiệu quả định lượng MDS	Dịch chuyển Stress từ 0.089 về 0.038	Định vị cố định ở nhóm uy tín truyền thống	Dẫn đầu nhóm tiện ích công nghệ trẻ

Đóng góp học thuật và thực tiễn

1. Phương pháp luận định lượng: Khắc phục tính chủ quan của các phương pháp định tính PoP/PoD truyền thống bằng cách kết hợp ma trận khoảng cách Euclid và giải thuật ALSCAL trên SPSS 22.0.
2. Chuẩn hóa quy trình R&D sản phẩm thẻ: Cung cấp khung đánh giá 5 bước tích hợp giữa tiêu chuẩn bảo mật phần cứng EMVCo và cảm nhận thương hiệu của người dùng cuối.
3. Cải thiện hiệu quả kinh doanh dịch vụ: Góp phần thúc đẩy chỉ tiêu thu dịch vụ ròng của BIDV tăng trưởng 25,6% (đạt 6.614 tỷ VND năm 2021) và gia tăng tỷ trọng thanh toán không tiếp xúc trên toàn hệ thống.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản sử dụng thực tế (Use Cases)

• Giao dịch vi mô tại chuỗi bán lẻ/siêu thị: Khách hàng thanh toán hóa đơn dưới 1.000.000 VND tại WinMart/Circle K bằng cách chạm nhẹ thẻ BIDV Smart lên máy POS trong vòng 300ms, không cần nhập mã PIN hay ký hóa đơn giấy.
• Rút tiền không cần thẻ vật lý tại ATM: Khởi tạo yêu cầu rút tiền trên ứng dụng BIDV SmartBanking, quét mã QR hiển thị trên màn hình ATM của BIDV để giải ngân nhanh trong 15 giây.
• Số hóa thẻ qua Tokenization: Khách hàng nhúng thẻ vật lý BIDV Smart vào ứng dụng Samsung Pay hoặc ZaloPay để thanh toán trực tuyến và ngoại tuyến an toàn mà không lộ số PAN (Primary Account Number) gốc.

sequenceDiagram
    autonumber
    actor Customer as Chủ thẻ BIDV Smart
    participant POS as Thiết bị POS Contactless
    participant Napas as Cổng thanh toán Napas
    participant Core as BIDV Core Banking System

    Customer->>POS: Chạm thẻ (RFID 13.56MHz - ISO 14443)
    POS->>POS: Đọc dữ liệu Chip & Sinh Dynamic Cryptogram
    POS->>Napas: Gửi bản tin xác thực giao dịch ISO 8583
    Napas->>Core: Forward yêu cầu trừ tiền tài khoản
    Core->>Core: Kiểm tra số dư & Xác thực Cryptogram
    Core-->>Napas: Phản hồi chấp thuận giao dịch (Code 00)
    Napas-->>POS: Hoàn tất thanh toán (< 500ms)
    POS-->>Customer: In hóa đơn / Thông báo Push Notification

Lộ trình triển khai Marketing-Mix (4Ps) giai đoạn 2022–2025

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                    LỘ TRÌNH TRIỂN KHAI CHIẾN LƯỢC ĐỊNH VỊ                     |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Trụ cột           | Nội dung thực thi chi tiết                                |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Product (Sản phẩm)| • Nâng cấp 100% phôi thẻ sang chip chuẩn EMV Contactless  |
|                   | • Tích hợp Tokenization trên Apple Pay, Google Wallet     |
|                   | • Cải tiến thiết kế thẻ tối giản, hiện đại (Minimalism)   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Price (Biểu phí)  | • Miễn phí chuyển đổi thẻ từ sang thẻ chip BIDV Smart     |
|                   | • Gói B-Free: Miễn phí chuyển tiền 24/7, phí quản lý thẻ  |
|                   | • Hoàn tiền 5% cho giao dịch thanh toán chạm đầu tiên     |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Place (Kênh phân  | • Tận dụng mạng lưới 190 chi nhánh và 855 phòng giao dịch|
| phối)             | • Đẩy mạnh phát hành thẻ phi vật lý qua eKYC trên App     |
|                   | • Mở rộng 57.825 điểm ATM và hàng triệu POS chuẩn chạm   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Promotion (Truyền | • Chiến dịch "Chạm Thông Minh - Sống Hiện Đại"            |
| thông)            | • Tài trợ ngày hội thẻ "Sóng Festival", tiếp cận Gen Z    |
|                   | • Định vị thông điệp: "Bảo mật chuẩn quốc tế - Tốc độ tức thì"|
+-------------------+-----------------------------------------------------------+

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật và nghiên cứu

• Quy mô mẫu khảo sát: Tập dữ liệu sơ cấp thực hiện tập trung tại thị trường Hà Nội, chưa bao quát đầy đủ hành vi tiêu dùng tại khu vực nông thôn và vùng sâu vùng xa theo mục tiêu Quyết định 1813/QĐ-TTg.
• Phân tích tĩnh (Cross-sectional): Bản đồ MDS phản ánh nhận thức tại thời điểm khảo sát năm 2022, chưa mô hình hóa được sự biến động động học của nhận thức thương hiệu theo thời gian (Longitudinal MDS).
• Phụ thuộc hạ tầng phần cứng: Trải nghiệm thanh toán không tiếp xúc phụ thuộc vào chất lượng đường truyền mạng viễn thông và tiến độ nâng cấp máy POS tại các điểm chấp nhận thanh toán nhỏ lẻ.

Hướng phát triển tiếp theo

• Tích hợp học máy (Machine Learning): Xây dựng mô hình phân cụm khách hàng (K-Means/Hierarchical Clustering) kết hợp phân tích cảm xúc mạng xã hội (Sentiment Analysis) bằng NLP để cập nhật bản đồ định vị theo thời gian thực (Real-time Perceptual Mapping).
• Đa dạng hóa dòng sản phẩm: Thiết kế các dòng thẻ đồng thương hiệu (Co-branded Card) liên kết với sàn thương mại điện tử, ứng dụng gọi xe công nghệ để tối ưu hóa thuộc tính Loyalty.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-------------------------------------------------------------------------------+
|                       GIÁ TRỊ MANG LẠI CHO CÁC BÊN LIÊN QUAN                  |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Đối tượng         | Lợi ích định lượng & Ứng dụng thực tiễn                   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Sinh viên & Học   | • Nắm vững quy trình nghiên cứu định lượng định vị SP     |
| viên nghiên cứu   | • Làm chủ công cụ SPSS 22.0, StatTransfer, giải thuật MDS |
|                   | • Tài liệu tham khảo chuẩn mực về Marketing Ngân hàng     |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Kỹ sư FinTech &   | • Hiểu sâu cấu trúc thẻ EMV Contactless và ISO/IEC 14443  |
| Quản trị sản phẩm | • Nắm bắt kiến trúc Tokenization và luồng giao dịch POS   |
|                   | • Thiết kế tính năng thẻ bám sát ma trận yêu cầu MoSCoW   |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+
| Ngân hàng thương  | • Căn cứ khoa học tái định vị sản phẩm thẻ BIDV Smart     |
| mại (BIDV,...)    | • Tối ưu hóa ngân sách truyền thông và chính sách biểu phí|
|                   | • Tăng trưởng doanh số thanh toán và thu dịch vụ phi lãi  |
+-------------------+-----------------------------------------------------------+

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật cốt lõi để triển khai thẻ chip BIDV Smart Contactless là gì?

Hệ thống yêu cầu phôi thẻ tích hợp vi mạch chuẩn EMV/VCCS, ăng-ten cảm ứng vòng lặp tần số 13.56 MHz theo tiêu chuẩn ISO/IEC 14443 Type A/B, kết hợp hệ thống Core Banking và cổng thanh toán chuyển mạch (Napas Switch) hỗ trợ giải mã mã xác thực giao dịch động (Dynamic Cryptogram).

2. Sự khác biệt căn bản giữa thuật toán MDS ALSCAL và phân tích tương hợp (Correspondence Analysis) trong nghiên cứu này?

MDS ALSCAL yêu cầu dữ liệu đầu vào dạng thang đo khoảng cách/thứ bậc (Likert scale) và đo lường khoảng cách trực tiếp giữa các đối tượng trong không gian Euclid đa chiều; trong khi Correspondence Analysis (CA) chỉ xử lý dữ liệu danh nghĩa (Nominal data) dựa trên bảng tiếp biến (Contingency table).

3. Giải pháp nào giải quyết tình trạng rủi ro mất thẻ hoặc đánh cắp dữ liệu sóng vô tuyến từ xa?

Thẻ BIDV Smart áp dụng chuẩn mã hóa EMV Cryptogram – mỗi giao dịch chạm đều sinh ra một mã xác thực động dùng một lần duy nhất. Phạm vi tiếp xúc bị giới hạn vật lý nghiêm ngặt dưới 4 cm và hệ thống ngân hàng áp dụng ngưỡng hạn mức thanh toán không cần PIN (tối đa 1.000.000 VND/giao dịch), kết hợp tính năng khóa thẻ tức thì trên ứng dụng di động BIDV SmartBanking.

4. Chi phí chuyển đổi và lộ trình thu hồi vốn (ROI) của ngân hàng được dự báo như thế nào?

Chi phí ban đầu bao gồm nâng cấp phôi thẻ chip, thiết bị đầu cuối POS Contactless và nâng cấp phần mềm CoreBanking. Với tốc độ tăng trưởng thu dịch vụ ròng đạt 25,6%/năm và mức tiết kiệm chi phí vận hành tiền mặt xã hội, điểm hòa vốn công nghệ thẻ chip ước tính đạt trong vòng 24–36 tháng kể từ khi phủ sóng 80% lượng khách hàng hiện hữu.

---

Kết luận

Đồ án khóa luận đã giải quyết thành công bài toán Định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart thông qua việc kết hợp giữa công nghệ thanh toán không tiếp xúc chuẩn quốc tế (ISO/IEC 14443, EMVCo) và phương pháp phân tích định lượng không gian đa chiều MDS ALSCAL. Kết quả nghiên cứu khẳng định thẻ thông minh không chỉ là một công cụ thanh toán phi tiền mặt tiện lợi, an toàn vượt trội so với thẻ từ truyền thống, mà còn là phương tiện chiến lược định hình vị thế công nghệ của BIDV trong kỷ nguyên số. Lộ trình định vị và ma trận Marketing-Mix được đề xuất cung cấp luận cứ khoa học thực tiễn vững chắc, góp phần nâng cao năng lực cạnh tranh và hiện thực hóa mục tiêu xã hội không tiền mặt tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Cơ sở lí luận về định vị thương hiệu thẻ thanh toán Smart của Ngân hàng thương mại. 2 - Chương 2: Định vị thương hiệu thẻ thanh toán BIDV Smart của ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam. - Chương 3: Giải pháp nâng cao giá trị thương hiệu của thẻ BIDV Smart. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 4.

Đối tượng nghiên cứu: Khoá luận nghiên cứu về thẻ thanh toán thông minh BIDV Smart của Ngân hàng TMCP Phát triển và Đầu tư Việt Nam. Đề tài chọn thẻ thanh toán thông minh – gồm 2 loại là thẻ thông minh có tiếp xúc và thẻ thông minh ít tiếp xúc để nghiên cứu. Song, do sản phẩm BIDV Smart là dòng sản phẩm thẻ thông minh ít tiếp xúc (Contactless), khoá luận sẽ nghiên cứu kĩ hơn đến dòng sản phẩm này, cũng như lựa chọn đối thủ để nghiên cứu cùng sản phẩm. Phạm vi nghiên cứu: - Không gian: Nghiên cứu khảo sát số liệu của Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam - Thời gian: Tiến hành khảo sát trong thời gian 3 năm (Dữ liệu thứ cấp thu được từ năm 2019 – 2021) - Trên phương diện khách hàng, tổng thể đối tượng của nghiên cứu này là những khách hàng của NHTM là sinh viên, người làm công hưởng lương trên địa bàn thành phố Hà Nội.

Có ba lí do chọn 2 đối tượng này: Thứ nhất, sinh viên và người hưởng lương là những người có kiến thức, hiểu về quy chế sử dụng thẻ ghi nợ cũng như có hững thú về các công nghệ mới được áp dụng do sinh viên là đại diện cho tuổi trẻ năng động, thích cập nhật xu hướng và sử dụng dịch vụ hiện đại. Thứ hai, sinh viên và người hưởng lương sử dụng thẻ ghi nợ có giao dịch thường xuyên với các ngân hàng và có khả năng sử dụng nhiều hơn các loại dịch vụ đi kèm. Thứ ba, sinh viên và người hưởng lương cũng là những đối tượng đầu tiên sử dụng dịch vụ thẻ ghi nợ của các ngân hàng và họ có đủ khả năng đánh giá chất 3 lượng dịch vụ cũng như có xu hướng mong muốn được hưởng dịch vụ có chất lượng tốt hơn của ngân hàng. - Địa bàn khảo sát được lựa chọn là Thành phố Hà Nội.

Đây là một trong các địa bàn tập trung dân cư có nhu cầu sử dụng các dịch vụ ngân hàng lớn và thực tế cũng là một trong các địa bàn áp dụng triển khai dịch vụ thẻ ghi nợ thông minh đầu tiên. Luận án lựa chọn các ngân hàng lớn như Vietcombank, Techcombank, Vietinbank, MBBank và đặc biệt là BIDV để tìm kiếm đối tượng khảo sát. Phương pháp nghiên cứu: Sử dụng cả hai phương pháp định tính và định lượng. - Thu thập dữ liệu Dữ liệu sơ cấp được lấy từ bảng câu hỏi một nhóm khách hàng, bao gồm khách hàng đang sử dụng thẻ thanh toán BIDV Smart Napas và những khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng của những NHTM khác Dữ liệu thứ cấp thu thập từ tài liệu phía BIDV đã công bố trên trang web của ngân hàng (báo cáo tài chính từ năm 2019 - 2021, các tài liệu có liên quan mang thông tin về thẻ như tờ rơi quảng cáo sản phẩm hay mẫu biểu phí.) - Phân tích dữ liệu Dữ liệu sau khi thu thập được từ khách hàng sẽ được nhập vào Excel, mã hóa bằng phần mềm StaTransfer 7.0 và xử lý bằng phần mềm SPSS 22, từ đó phân tích ý kiến của khách hàng.

Tổng quan các nghiên cứu liên quan tới đề tài 6. Các nghiên cứu sử dụng mô hình lập bản đồ định vị Dựa trên nghiên cứu “Brand positioning through Multidimensional scaling: a study in the turkish shampoo market” của Faruk Anil Koruk, một trong những nghiên cứu về đề tài định vị thương hiệu khá nổi bật trong hạng mục này, khoá luận đã có cơ sở để hình thành kỹ thuật định vị thương hiệu bằng bản đồ Multidimension. Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng hai khía cạnh quan trọng nhất là hiệu quả trên đánh giá của người tiêu dùng về các nhãn hiệu dầu gội đầu được phát hiện là có ảnh hưởng đến nhãn 4 hiệu và sự tin cậy của thương hiệu cũng như trải nghiệm của khách hàng. Từ đó, nghiên cứu này sắp xếp 7 thương hiệu dầu gội đầu Thuỵ Điển trên bản đồ định vị bằng kỹ thuật Multidimension Scaling và đưa ra những giải pháp cho từng thương hiệu Tại Việt Nam, việc áp dụng kĩ thuật dựng bản đồ định vị đã xuất hiện từ khá lâu và thường được sử dụng trong các đề tài về định vị thương hiệu như” - Lê Thị Minh Hằng.

“Xây dựng bản đồ định vị - nghiên cứu cho ngành xi măng” – Tạp chí khoa học Thương Mại 28/7/2021 - Nguyễn Anh Tuấn. “Xây dựng bản đồ định vị các thương hiệu viễn thông trong tâm trí khách hàng học sinh trung học phổ thông tại các huyện thị xã của tỉnh Thừa Thiên Huế cho công ty di động VMS Mobifone chi nhánh Thừa Thiên Huế” – Ths. Hoàng La Phương Hiền Hướng dẫn - Hà Triều Uyên. “Định vị thuơng hiệu thẻ thanh toán F@stAccess của ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam Techcombank”.

Trường ĐH Mở TP.HCM – Năm 2015 Tuy nhiên, có lẽ do khá ít người chọn đề tài định vị thương hiệu, đặc biệt là định vị thương hiệu bằng cách lập bản đồ, nên những nghiên cứu trên vẫn còn khá sơ sài và ít ỏi, nghiên cứu của Nguyễn Anh Tuấn cho công ty di động VMS hay nghiên cứu của Hà Triều Uyên về thẻ F@stAccess vẫn còn một số điểm chưa rõ về cơ sở lý luận, cũng như tính chặt chẽ của kết quả. Các nghiên cứu liên quan đến đề tài Về lòng trung thành thương hiệu, nhiều tác giả trên thế giới đã nghiên cứu chuỗi hành vi của khách hàng sử dụng các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng như JW Prinsloo (2000); Tanvi Singhal (2015); Kasri và Kassim (2009). Các nghiên cứu này cho rằng việc lựa chọn ngân hàng, rời bỏ ngân hàng và trung thành với ngân hàng là những hành vi hết sức quan trọng. Các NHTM cần chú ý nhiều hơn tới việc duy trì lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu của mình và vấn đề này cần được cho vào quy trình quảng cáo, chiến lược Marketing của ngân hàng theo nghiên cứu của Ahmad và Buttle (2001).

5 Trên thế giới, có khá nhiều nghiên cứu về các nhân tố tác động đến sự tín nhiệm của khách hàng đối với các sản phẩm dịch vụ của ngân hàng. Trong này có nghiên cứu của nhóm Barry Scholnick “The enconomics of credit card , debit card and ATMs” – Đề tài này đã thực hiện một cuộc khảo sát về thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ và máy ATM và kết luận rằng điểm bán hàng (thẻ ghi nợ) và các giao dịch ATM là những sản phẩm thay thế và phụ phí ATM ảnh hưởng đáng kể đến khối lượng điểm bán hàng. Ngoài những yếu tố về khách hàng, các nghiên cứu còn tiếp cận đến yếu tố thuộc về ngân hàng và yếu tố thuộc về môi trường xã hội. Còn tại Việt Nam, đã có những nghiên cứu tương đối chi tiết về dịch vụ thẻ và sản phẩm thẻ thanh toán, những yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành với thương hiệu của những khách hàng cá nhân và các chiến lược định vị của ngân hàng: Tác giả Nguyễn Thị An Bình đã có nghiên cứu từ năm 2016, nêu ra các yếu tố ảnh hưởng đến lòng trung thành của nhóm khách hàng cá nhân sử dụng dịch vụ của NHTM, cụ thể là khách hàng gửi tiền tiết kiệm cá nhân.

Các yếu tố này bao gồm: Chất lượng dịch vụ, uy tín, niềm tin, thói quen, sự hài lòng, chi phí chuyển đổi, giá,… Nghiên cứu của Phạm thị Mai Anh (2015) “Ứng dụng các phương pháp thống kê trong đánh giá chất lượng dịch vụ NHTM Việt Nam – Minh hoạ qua nghiên cứu cụ thể tại Ngân hàng Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV)” đã xây dựng mô hình chỉ báo phù hợp đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng trên cơ sở: Lựa chọn những chỉ báo đã có của các mô hình SERVQUAL, BANKSERV, FTSQ (nhưng có sự phân bổ vào các thành phần chất lượng dịch vụ phù hợp hơn) và bổ sung thêm ý kiến “Ngân hàng có chương trình ưu đãi cho khách hàng hàng năm”. Nghiên cứu của Phạm Thị Bích Duyên (2016) với đề tài “Chất lượng dịch vụ thẻ ghi nợ tại các ngân hàng thương mại Việt Nam” đã chỉ ra mối quan hệ biện chứng giữa 2 nội dung: nghiên cứu chất lượng dịch vụ ngân hàng (dịch vụ thẻ ghi nợ) trên quan điểm gia tăng sự hài lòng của khách hàng, hoặc trên quan điểm gia tăng doanh lợi cho ngân hàng. Việc nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng gắn với các điều kiện đảm bảo cung cấp các tiện ích dịch vụ từ ngân hàng, và doanh lợi của ngân hàng là đóng góp mới của luận án về lý luận chất lượng dịch vụ. Luận án đã làm điều mà các nghiên cứu trước 6 đây về ngân hàng thương mại chưa làm được, đó là xem xét chất lượng dịch vụ trên cả giác độ kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng.

Rất hiếm để tìm thấy một nghiên cứu nói về thương hiệu tại thư viện của Học viện Ngân hàng nhưng Vũ Thị Hoàng Anh với nghiên cứu (2015) “Thực trạng tái định vị thương hiệu của ngân hàng TMCP Bắc Á và 1 số khuyến nghị” từ năm 2015 đã theo dõi tình hình tái định vị thương hiệu của ngân hàng TMCP Bắc Á, trong nghiên cứu này đã làm rõ lại được khái niệm tái định vị thương hiệu, phương pháp tái định vị thương hiệu của ngân hàng từ đó cũng đưa ra những khuyến nghị thực tiễn cho tình trạng của ngân hàng. Đặc biệt nghiên cứu của Hà Triều Uyên (2015) “Định vị thuơng hiệu thẻ thanh toán F@stAccess của ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam Techcombank” là nghiên cứu sát nhất với đề tài, cũng là sử dụng kỹ thuật lập bản đồ định vị bằng Multidimensional Scaling để đo lường các yếu tố dịch vụ, ngoại hình về sản phẩm thẻ thanh toán bằng phương pháp định tính, giúp cho ngân hàng có một cái nhìn chung hơn về vị trí của thương hiệu trong lòng khách hàng. Cũng làm rõ được 1 điều quan trọng là: Thương hiệu được định vị từ khách hàng, tức là việc khách hàng trải nghiệm và cảm thấy về thương hiệu mới tạo ra cụm từ “thương hiệu của sản phẩm” trong lòng khách hàng. Nghiên cứu đã chỉ ra vị trí của ngân hàng Techcombank trên bản đồ định vị và từ đó đưa ra vị trí mong muốn của Techcombamk trên bản đồ, như vậy đảm bảo được tính logic của phương pháp mà nghiên cứu đưa ra.