Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking trên địa bàn Hà Nội" được thực hiện bởi sinh viên Nguyễn Phương Hoa (chuyên ngành Quản trị Kinh doanh Quốc tế, Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Ngoại thương) dưới sự hướng dẫn của TS. Hoàng Thị Thùy Dương vào tháng 11 năm 2021.

Bối cảnh thực tiễn của đề tài gắn liền với tác động của cuộc Cách mạng Công nghiệp 4.0 và đại dịch COVID-19 đối với lĩnh vực ngân hàng tại Việt Nam. Theo số liệu được tác giả trích dẫn từ báo cáo của Adsota năm 2020, Việt Nam có 68,17 triệu người sử dụng Internet (chiếm khoảng 70% dân số) và 43,7 triệu người sử dụng điện thoại thông minh trên tổng số 97,4 triệu dân (tỷ lệ 44,9%), trong đó 64% thuê bao kết nối 3G, 4G và 95% thiết bị kết nối Internet. Khảo sát của Sách trắng Thương mại điện tử năm 2021 cho thấy tỷ lệ người dùng Internet tham gia mua sắm trực tuyến tăng từ 77% (năm 2019) lên 88% (năm 2020), với giá trị mua sắm trung bình đạt khoảng 240 USD/người (tương đương 5.462.880 VND). Báo cáo của Vietnam Report tháng 6/2020 ghi nhận 100% ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã và đang tích cực đầu tư vào công nghệ số; toàn hệ thống có 78 ngân hàng triển khai dịch vụ Internet Banking, 49 ngân hàng triển khai Mobile Banking, 30 ngân hàng và 6 tổ chức thanh toán trung gian áp dụng thanh toán qua mã QR với hơn 90.000 điểm giao dịch, cùng gần 10 ngân hàng vận hành ứng dụng ngân hàng số chuyên biệt.

Đối với Ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam (BIDV), ngân hàng có bề dày hoạt động từ năm 1957. Tháng 3 năm 2021, BIDV ra mắt ứng dụng hợp nhất BIDV Smart Banking trên cơ sở tích hợp Internet Banking và Mobile Banking. Theo báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2020 của BIDV, lượng khách hàng cá nhân đạt 11,6 triệu người (tăng trưởng 14%, tương ứng 1,45 triệu khách hàng mới). Doanh thu phí từ dịch vụ ngân hàng số năm 2020 đạt hơn 900 tỷ VND, tăng khoảng 61% so với năm 2019, đóng góp 18% vào tổng thu dịch vụ ròng (không gồm bảo lãnh), tăng tỷ trọng 4,5% so với mức 13,5% của năm 2019. Theo công bố của Mibrand Việt Nam vào tháng 12 năm 2020, BIDV xếp thứ hai trong bảng xếp hạng 30 ngân hàng có chỉ số sức khỏe thương hiệu cao nhất Việt Nam.

Xuất phát từ nguyên lý quản trị dịch vụ cho thấy 80% lợi nhuận của doanh nghiệp đến từ 20% nhóm khách hàng trung thành, việc duy trì và nâng cao lòng trung thành giúp tổ chức gia tăng thị phần, tối ưu chi phí phục vụ và hạn chế khiếu nại. Vấn đề nghiên cứu trọng tâm là xác định cơ chế tác động của các nhân tố công nghệ và tâm lý xã hội đến sự gắn kết lâu dài của khách hàng với ứng dụng BIDV Smart Banking.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu:

  • Mục đích nghiên cứu: Xác định, đo lường và đánh giá mức độ tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking tại địa bàn Hà Nội, từ đó đề xuất các kiến nghị giúp các nhà quản trị ngân hàng BIDV cải thiện niềm tin và duy trì nhóm khách hàng trung thành.
  • Nhiệm vụ nghiên cứu:
    1. Hệ thống hóa các cơ sở lý luận về lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số (Digital Banking).
    2. Xác định các yếu tố có ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng và mức độ quan trọng của từng yếu tố để thiết lập mô hình nghiên cứu.
    3. Phân tích thực nghiệm và đề xuất các khuyến nghị có giá trị tham khảo nhằm giúp BIDV nâng cao hiệu quả hoạt động và chất lượng dịch vụ.
    4. Đóng góp tư liệu cho các nghiên cứu tiếp theo về lòng trung thành của khách hàng trong lĩnh vực dịch vụ ngân hàng trực tuyến.
  • Câu hỏi nghiên cứu: Những yếu tố nào tác động đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking tại địa bàn Hà Nội và mức độ tác động của những yếu tố này được thể hiện như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố tác động đến lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking tại thành phố Hà Nội.
  • Khách thể nghiên cứu: Khách hàng cá nhân đã và đang sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking.
  • Phạm vi không gian: Địa bàn thành phố Hà Nội, tập trung khảo sát tại 7 quận nội thành bao gồm Hoàn Kiếm, Đống Đa, Hai Bà Trưng, Ba Đình, Cầu Giấy, Thanh Xuân và Tây Hồ.
  • Phạm vi thời gian: Nghiên cứu được triển khai từ tháng 8 năm 2021 đến tháng 11 năm 2021 (tổng thời gian 4 tháng).
  • Phạm vi nội dung: Các lý luận và mô hình đo lường hành vi chấp nhận công nghệ, nhận thức rủi ro, nhận thức chi phí và lòng trung thành của khách hàng trong dịch vụ ngân hàng số.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khóa luận kế thừa và tích hợp ba nền tảng lý thuyết hành vi và tiếp nhận công nghệ:

  • Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) của Davis (1986, 1989): Đưa ra hai yếu tố cốt lõi là Nhận thức tính hữu ích (Perceived Usefulness - PU) và Nhận thức dễ sử dụng (Perceived Ease of Use - PEOU) để giải thích ý định và hành vi tiếp nhận hệ thống thông tin.
  • Lý thuyết Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003): Bao gồm bốn nhân tố chính là Kỳ vọng kết quả (Performance Expectancy), Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy), Ảnh hưởng xã hội (Social Influence) và Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions).
  • Lý thuyết Hành động Hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA) của Fishbein và Ajzen (1975): Giải thích mối quan hệ giữa niềm tin, Chuẩn chủ quan (Subjective Norms), thái độ, ý định hành vi và hành vi thực tế.
  • Khái niệm lòng trung thành: Tiếp cận theo quan điểm đa chiều kết hợp giữa thái độ và hành vi của Jacoby và Chesnut (1978), Dick và Basu (1994), và định nghĩa về sự cam kết sử dụng dịch vụ lâu dài của Oliver (1999).
  • Lý thuyết nhận thức rủi ro trong ngân hàng số (Lee, 2009): Gồm 5 khía cạnh rủi ro là rủi ro hoạt động, rủi ro bảo mật/quyền riêng tư, rủi ro thời gian, rủi ro xã hội và rủi ro tài chính.
  • Nhận thức về chi phí thấp: Kế thừa nghiên cứu của Ho Cheong và Park (2005), Pikkarainen và cộng sự (2004) về sự đánh đổi giữa lợi ích nhận được với chi phí tài chính và thời gian tiết kiệm được.

Mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc:

  • Biến độc lập: (1) Nhận thức về tính dễ sử dụng (SD), (2) Nhận thức về tính hữu dụng (HD), (3) Nhận thức về rủi ro (RR), (4) Nhận thức về chi phí thấp (CP), (5) Ảnh hưởng của xã hội (XH).
  • Biến phụ thuộc: Lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking (TT).

Các giả thuyết nghiên cứu:

  • $H_1$: Nhận thức về tính dễ sử dụng có tác động tích cực (+) đến lòng trung thành của khách hàng.
  • $H_2$: Nhận thức về tính hữu dụng có tác động tích cực (+) đến lòng trung thành của khách hàng.
  • $H_3$: Nhận thức về rủi ro có tác động tiêu cực (-) đến lòng trung thành của khách hàng.
  • $H_4$: Nhận thức về chi phí thấp có tác động tích cực (+) đến lòng trung thành của khách hàng.
  • $H_5$: Ảnh hưởng của xã hội có tác động tích cực (+) đến lòng trung thành của khách hàng.
Biến số trong mô hình Mã hóa thang đo Số lượng biến quan sát Cơ sở tham khảo lý thuyết
Nhận thức về tính dễ sử dụng SD1 - SD3 3 Venkatesh et al. (2012); Cheng et al. (2006)
Nhận thức về tính hữu dụng HD1 - HD4 4 Davis (1989); Lai et al. (2010); Luarn & Lin (2005)
Nhận thức về rủi ro RR1 - RR4 4 Lee (2009); Agarwal & Prasad (1998); Tan & Teo (2000)
Nhận thức về chi phí thấp CP1 - CP3 3 Lee (2009)
Ảnh hưởng của xã hội XH1 - XH4 4 Venkatesh et al. (2012)
Lòng trung thành của khách hàng TT1 - TT3 3 Lee & Chung (2009)

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

  • Nghiên cứu định tính: Phỏng vấn chuyên gia và nhân sự làm việc trong lĩnh vực ngân hàng số nhằm hiệu chỉnh các biến quan sát cho phù hợp với đặc thù giao diện và tiện ích của ứng dụng BIDV Smart Banking.
  • Nghiên cứu định lượng:
    • Giai đoạn sơ bộ: Khảo sát thử nghiệm thang đo trong thời gian 3 tuần (tháng 9/2021) để kiểm tra độ tin cậy.
    • Giai đoạn chính thức: Điều tra diện rộng trong thời gian 2 tháng (tháng 10/2021 đến tháng 11/2021) bằng bảng câu hỏi cấu trúc trên thang đo Likert 5 mức độ (từ 1: Rất không đồng ý đến 5: Rất đồng ý).
  • Phương pháp chọn mẫu và cỡ mẫu: Khung chọn mẫu hướng tới người tiêu dùng cá nhân tại Hà Nội (nơi có 8,4 triệu dân, tỷ lệ người từ 18-60 tuổi chiếm 68%, số người có tài khoản ngân hàng chiếm 23% tương đương 1,932 triệu người, và khoảng 230 nghìn khách hàng giao dịch không dùng tiền mặt). Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (chọn mẫu thuận tiện), thu thập trực tuyến qua mạng xã hội và email do điều kiện giãn cách bởi dịch COVID-19.
    • Cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá EFA theo công thức của Hair và cộng sự (1998): $n = 5 \times m = 5 \times 21 = 105$ quan sát (với $m = 21$ là số biến quan sát của 5 nhân tố độc lập).
    • Cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy đa biến theo Tabachnick và Fidell (2006): $n = 50 + 8 \times p = 50 + 8 \times 6 = 98$ quan sát (với $p = 6$ là số lượng biến tiềm ẩn trong mô hình).
  • Kỹ thuật xử lý số liệu trên phần mềm SPSS: Thống kê mô tả mẫu; Đánh giá độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach's Alpha (điều kiện chấp nhận $\alpha \ge 0{,}6$ và tương quan biến - tổng Corrected Item - Total Correlation $\ge 0{,}3$); Phân tích nhân tố khám phá EFA (tiêu chuẩn KMO trong đoạn $[0{,}5; 1]$, kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê $p < 0{,}05$, tổng phương sai trích $\ge 50%$, hệ số tải nhân tố Factor Loading $\ge 0{,}5$); Phân tích tương quan Pearson; Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến (kiểm định F qua ANOVA, hệ số xác định $R^2$, kiểm định đa cộng tuyến VIF $< 10$, kiểm định tự tương quan Durbin - Watson, phân tích phần dư qua biểu đồ Histogram, Normal P-P Plot, Scatter Plot); Kiểm định sự khác biệt bằng Independent Samples T-test (cho biến Giới tính) và One-way ANOVA / Welch test kết hợp kiểm định Levene (cho các biến Độ tuổi, Trình độ học vấn, Thu nhập).

Nguồn dữ liệu:

  • Dữ liệu sơ cấp: Thu thập từ bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến gửi tới các khách hàng cá nhân đã và đang trực tiếp giao dịch trên ứng dụng BIDV Smart Banking tại các quận nội thành Hà Nội.
  • Dữ liệu thứ cấp: Báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh năm 2020 của BIDV, báo cáo thị trường quảng cáo số của Adsota (2020), Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam (2021), báo cáo ngành ngân hàng của Vietnam Report (6/2020), số liệu khảo sát nhận diện thương hiệu của Mibrand Việt Nam (12/2020 và 01/2021), cùng các công trình nghiên cứu khoa học xuất bản trong nước và quốc tế.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương này tập trung trình bày tính cấp thiết của đề tài trong bối cảnh bùng nổ công nghệ thông tin và chuyển đổi số tại hệ thống ngân hàng thương mại Việt Nam. Tác giả tổng hợp các chỉ số vĩ mô về tỷ lệ tiếp cận Internet (68,17 triệu người), mật độ người dùng điện thoại thông minh (44,9% dân số), sự phát triển của thương mại điện tử và thói quen thanh toán không dùng tiền mặt trong giai đoạn dịch COVID-19.

Nội dung chương phân tích vị thế thực tiễn của BIDV – ngân hàng có mạng lưới quy mô lớn với hơn 60 năm lịch sử, phục vụ 11,6 triệu khách hàng cá nhân và thu về hơn 900 tỷ đồng tiền phí từ mảng số hóa trong năm 2020. Tác giả tiến hành tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước về việc ứng dụng TAM tại Hàn Quốc (Lee & Chung, 2009), Trung Quốc (Deng et al., 2010; Laforet & Li, 2005), Malaysia (Beh Yin Yee & Faziharudean, 2013) và Thái Lan. Qua đó, chương 1 xác định rõ khoảng trống nghiên cứu: các tài liệu trước đây chủ yếu tập trung vào giai đoạn chấp nhận công nghệ ban đầu của người dùng tại các thị trường phát triển, trong khi nghiên cứu về việc duy trì lòng trung thành dài hạn của khách hàng ngân hàng số trong điều kiện thị trường đang phát triển như Việt Nam vẫn còn thiếu hụt. Cuối chương, tác giả xác định mục tiêu, 4 nhiệm vụ nghiên cứu, đối tượng, phạm vi không gian tại Hà Nội, thời gian nghiên cứu (tháng 8 - tháng 11/2021) và kết cấu 5 chương của khóa luận.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 xây dựng khung phân tích lý luận chi tiết cho đề tài. Tác giả phân tích các khái niệm về lòng trung thành của khách hàng theo thời gian: từ quan điểm mua hàng lặp lại của Cunningham (1956), Day (1969), Jacoby (1971) đến định nghĩa toàn diện của Oliver (1999) và mô hình tích hợp thái độ - hành vi của Dick và Basu (1994). Tầm quan trọng của lòng trung thành được khẳng định qua nguyên lý 80/20 và các nghiên cứu của Reichheld (1993), Zeithaml và cộng sự (1996), Kandampully và cộng sự (2015).

Về mặt công nghệ, tác giả định vị dịch vụ ngân hàng số (Moeckel, 2013; Sharma, 2017) với ba lợi ích nổi bật: tiết kiệm thời gian, tối ưu hóa kênh tương tác và tính năng bảo mật nhiều lớp (OTP). Chương này khảo cứu các mô hình ngân hàng số thành công trên thế giới như Nubank (Brazil, thành lập năm 2013, định giá 25 tỷ USD, phục vụ 36 triệu khách hàng tại Brazil và 40 triệu khách hàng toàn cầu), Chime (Mỹ, thành lập năm 2013, định giá 14,5 tỷ USD, 12 triệu người dùng), cùng các dịch vụ tại Việt Nam như Digital Vietcombank (tỷ lệ nhận biết đạt 55,7% theo Mibrand) và ViettelPay (đạt hơn 2 triệu khách hàng vào đầu năm 2020 và chạm mốc 4 triệu người dùng hoạt động trên 9 triệu lượt tải).

Trên cơ sở ba học thuyết nền tảng TRA, TAM và UTAUT, tác giả thiết lập mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 5 biến độc lập (Tính dễ sử dụng, Tính hữu ích, Nhận thức rủi ro, Chi phí thấp, Tác động của xã hội) tác động tới biến phụ thuộc Lòng trung thành của khách hàng khi sử dụng BIDV Smart Banking.

Chương III. Phương pháp nghiên cứu

Chương III cụ thể hóa quy trình nghiên cứu khoa học qua 9 bước tuần tự:

  1. Xác định vấn đề nghiên cứu
  2. Xác định mục tiêu nghiên cứu
  3. Xem xét các lý thuyết và nghiên cứu liên quan
  4. Xây dựng mô hình nghiên cứu
  5. Phỏng vấn định tính, tạo bảng câu hỏi khảo sát
  6. Điều tra và thu thập số liệu chính thức
  7. Phân tích và xử lý dữ liệu
  8. Diễn giải, trình bày kết quả nghiên cứu
  9. Kết luận và kiến nghị

Tác giả chi tiết hóa thiết kế nghiên cứu gồm định tính và định lượng 2 giai đoạn (sơ bộ tháng 9/2021 và chính thức tháng 10 - tháng 11/2021). Thang đo Likert 5 mức độ được xây dựng với 25 câu hỏi khảo sát (gồm 4 tiêu chí nhân khẩu học và 21 biến quan sát đo lường 6 khái niệm nghiên cứu). Chương này xác định rõ phương pháp chọn mẫu phi xác suất (thuận tiện) với quy mô mẫu tối thiểu cần đạt là $n = 105$ (cho EFA) và $n = 98$ (cho hồi quy đa biến), tập trung vào người dùng tại 7 quận nội thành Hà Nội (Hoàn Kiếm, Đống Đa, Hai Bà Trưng, Ba Đình, Cầu Giấy, Thanh Xuân, Tây Hồ). Cuối cùng, tác giả thiết lập hệ thống các tiêu chuẩn thống kê dùng để kiểm định dữ liệu trên phần mềm SPSS, bao gồm chuẩn Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA (KMO, kiểm định Bartlett), tương quan Pearson, mô hình hồi quy tuyến tính đa biến, Independent Samples T-test và phân tích phương sai ANOVA/Welch test.

Chương IV. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương IV trình bày toàn bộ kết quả phân tích số liệu thực nghiệm sau khi xử lý trên SPSS theo danh mục kiểm định của đề tài:

  • Thống kê mô tả mẫu: Mô tả cơ cấu mẫu điều tra theo 4 đặc điểm nhân khẩu học gồm Giới tính, Độ tuổi, Trình độ học vấn và Mức thu nhập của khách hàng sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking trên địa bàn Hà Nội.
  • Đánh giá độ tin cậy thang đo: Trình bày chi tiết hệ số Cronbach's Alpha và chỉ số tương quan biến - tổng (Corrected Item - Total Correlation) cho từng thang đo thành phần: Nhận thức về tính dễ sử dụng (3 biến quan sát), Nhận thức về tính hữu dụng (4 biến quan sát), Nhận thức về rủi ro (4 biến quan sát), Nhận thức về chi phí thấp (3 biến quan sát), Ảnh hưởng của xã hội (4 biến quan sát) và Lòng trung thành của khách hàng (3 biến quan sát). Các biến không đạt tiêu chuẩn loại bỏ hoặc giữ lại được luận giải cụ thể.
  • Phân tích nhân tố khám phá EFA: Thực hiện riêng cho nhóm biến độc lập và nhóm biến phụ thuộc, công bố hệ số KMO, giá trị Sig của kiểm định Bartlett, bảng tổng phương sai trích (Total Variance Explained) và ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) nhằm xác định các nhóm nhân tố hội tụ và giá trị phân biệt.
  • Phân tích tương quan Pearson: Đánh giá mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập (SD, HD, RR, CP, XH) với biến phụ thuộc (TT) và giữa các biến độc lập với nhau nhằm sàng lọc khả năng cộng tuyến trước khi đưa vào mô hình hồi quy.
  • Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến: Báo cáo kết quả kiểm định độ phù hợp mô hình qua bảng ANOVA (giá trị F và Sig), hệ số xác định mô hình ($R^2$ và $R^2$ hiệu chỉnh), bảng hệ số hồi quy Coefficients (hệ số chưa chuẩn hóa B, hệ số chuẩn hóa Beta, mức ý nghĩa Sig, hệ số phóng đại phương sai VIF để kiểm tra đa cộng tuyến), giá trị Durbin - Watson kiểm tra hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất. Đánh giá phân phối phần dư thông qua các đồ thị: Biểu đồ Histogram, Biểu đồ Normal P-P Plot và Biểu đồ phân tán Scatter Plot.
  • Phân tích sự khác biệt: Sử dụng kiểm định Independent Samples T-test để đối chiếu mức độ trung thành theo Giới tính; áp dụng phân tích phương sai One-way ANOVA kết hợp kiểm định đồng nhất phương sai Levene và kiểm định Welch để kiểm tra sự khác biệt về lòng trung thành theo Độ tuổi, Trình độ học vấn và Thu nhập (kèm đồ thị biểu diễn liên hệ giữa điểm trung bình lòng trung thành và các nhóm học vấn).

Chương V. Kết luận và đề xuất

Chương cuối cùng tổng kết các phát hiện nghiên cứu từ chương IV, làm rõ mức độ tác động cụ thể của từng yếu tố đến lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ BIDV Smart Banking. Từ các bằng chứng định lượng, tác giả đưa ra bốn nhóm đề xuất quản trị trọng tâm:

  1. Nâng cao khả năng giúp khách hàng dễ dàng sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking.
  2. Tác động bằng ảnh hưởng của xã hội.
  3. Giảm nhận thức rủi ro đối với các giao dịch trực tuyến qua dịch vụ ngân hàng số của doanh nghiệp.
  4. Giảm chi phí sử dụng cho khách hàng, đặc biệt là nhóm khách hàng trung thành.

Chương này khép lại bằng việc nêu rõ các hạn chế nội tại của đề tài về không gian, phương pháp lấy mẫu và thời gian nghiên cứu, đồng thời vạch ra các hướng nghiên cứu tiếp theo cho các tác giả đi sau.

Kết quả và đóng góp

Kết quả phân tích định lượng của khóa luận làm sáng tỏ vai trò của các biến số công nghệ và tâm lý đối với hành vi duy trì sử dụng dịch vụ BIDV Smart Banking:

  • Thang đo nghiên cứu gồm 21 biến quan sát cho các biến độc lập và 3 biến quan sát cho biến phụ thuộc được kiểm định đạt tiêu chuẩn độ tin cậy qua hệ số Cronbach's Alpha ($\alpha \ge 0{,}6$ và hệ số tương quan biến - tổng $\ge 0{,}3$).
  • Phân tích EFA xác nhận tính hội tụ và phân biệt của 5 nhân tố độc lập (Tính dễ sử dụng, Tính hữu ích, Nhận thức rủi ro, Chi phí thấp, Ảnh hưởng xã hội) và 1 nhân tố phụ thuộc (Lòng trung thành) với hệ số KMO nằm trong khoảng $[0{,}5; 1]$ và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê ($p < 0{,}05$).
  • Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến chứng minh các mối liên hệ: Nhận thức tính dễ sử dụng, Nhận thức tính hữu dụng, Nhận thức chi phí thấp và Ảnh hưởng của xã hội có tác động cùng chiều (+), trong khi Nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều (-) đến lòng trung thành của khách hàng.
  • Kết quả kiểm định Independent Samples T-test và ANOVA/Welch test phản ánh sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về mức độ trung thành giữa các nhóm khách hàng theo đặc điểm nhân khẩu học (đặc biệt là theo các nhóm trình độ học vấn).

Hệ thống giải pháp và kiến nghị quản trị do tác giả đề xuất cho ngân hàng BIDV:

  • Nâng cao tính dễ sử dụng: Tối ưu hóa giao diện ứng dụng BIDV Smart Banking theo hướng tối giản, hiện đại; sắp xếp lại cây tính năng rõ ràng để người dùng dễ thao tác đăng nhập, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn; giảm thiểu các bước thao tác phức tạp; tối ưu hóa đường truyền và tốc độ phản hồi nhằm hạn chế lỗi kết nối.
  • Khai thác đòn bẩy ảnh hưởng của xã hội: Tăng cường các chiến dịch truyền thông đa kênh trên mạng xã hội; đẩy mạnh tiếp thị truyền miệng (Word-of-Mouth); kích thích sự chia sẻ trải nghiệm tích cực từ những người có uy tín, bạn bè và đồng nghiệp của khách hàng; xây dựng các tính năng tương tác mạng xã hội trong giao dịch tài chính.
  • Kiểm soát và giảm thiểu nhận thức rủi ro: Nâng cấp hạ tầng công nghệ bảo mật giao dịch trực tuyến; khắc phục triệt để tình trạng nghẽn mạng hay lỗi phát sinh từ máy chủ vào các khung giờ cao điểm; minh bạch hóa các thông báo biến động số dư qua tin nhắn và email; tăng cường bảo vệ quyền riêng tư và dữ liệu cá nhân; hướng dẫn khách hàng các biện pháp phòng tránh gian lận, lừa đảo qua mạng và sử dụng an toàn mã OTP.
  • Tối ưu hóa chính sách chi phí: Xây dựng các gói ưu đãi miễn phí giao dịch chuyển khoản; giảm thiểu các khoản phí dịch vụ duy trì hàng tháng; thiết kế chương trình tích điểm thưởng và chính sách lãi suất/hạn mức ưu đãi riêng biệt dành cho nhóm khách hàng thân thiết, giúp khách hàng nhận thấy rõ giá trị tiết kiệm tài chính và thời gian vượt trội so với giao dịch tại quầy.

Đóng góp mới của đề tài:

  • Khắc phục khoảng trống học thuật: Trong khi phần lớn các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào ý định chấp nhận sử dụng ban đầu (TAM) ở các quốc gia phát triển (như Hàn Quốc, Trung Quốc, Mỹ, Brazil), nghiên cứu này đi sâu vào các yếu tố quyết định lòng trung thành lâu dài của khách hàng đã trực tiếp trải nghiệm dịch vụ ngân hàng số tại một thị trường đang phát triển là Việt Nam.
  • Kết hợp đa mô hình: Tích hợp thành công các biến số từ TAM (hữu dụng, dễ sử dụng), UTAUT (ảnh hưởng xã hội), TRA (chuẩn chủ quan) và lý thuyết nhận thức rủi ro chuyên biệt cho lĩnh vực ngân hàng số (Lee, 2009).
  • Cung cấp bằng chứng thực nghiệm giá trị cho nhà quản trị: Đưa ra bức tranh định lượng cụ thể về hành vi khách hàng cá nhân tại Hà Nội, cung cấp căn cứ thực tế để ban điều hành BIDV và các ngân hàng thương mại phân bổ nguồn lực công nghệ và hoạch định chiến lược giữ chân khách hàng hiệu quả trong giai đoạn chuyển đổi số.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Giới hạn về phạm vi không gian: Khảo sát chỉ được triển khai trên địa bàn thành phố Hà Nội và tập trung chủ yếu vào 7 quận nội thành (Hoàn Kiếm, Đống Đa, Hai Bà Trưng, Ba Đình, Cầu Giấy, Thanh Xuân, Tây Hồ), chưa thu thập được mẫu rộng rãi tại các huyện ngoại thành cũng như các tỉnh, thành phố khác, làm hạn chế tính khái quát hóa cho toàn bộ khách hàng BIDV trên toàn quốc.
  • Phương pháp chọn mẫu: Do chịu ảnh hưởng bởi đại dịch COVID-19, quy định giãn cách xã hội và các chính sách bảo mật thông tin khách hàng nghiêm ngặt của ngân hàng, tác giả phải sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện (phi xác suất) qua hình thức trực tuyến. Điều này có thể dẫn đến hiện tượng sai lệch chọn mẫu nhất định.
  • Giới hạn về thời gian: Thời gian nghiên cứu diễn ra trong vòng 4 tháng (từ tháng 8/2021 đến tháng 11/2021), giai đoạn dịch bệnh đang có nhiều biến động bất thường, có thể làm thay đổi đột ngột thói quen thanh toán của người tiêu dùng so với điều kiện thông thường.
  • Giới hạn về số lượng nhân tố: Mô hình mới chỉ tập trung vào 5 biến độc lập cốt lõi, chưa xem xét bổ sung các yếu tố tiềm năng khác như chất lượng dịch vụ khách hàng (CSQ), danh tiếng thương hiệu ngân hàng hay thói quen sử dụng cá nhân.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng quy mô và địa bàn nghiên cứu: Thực hiện khảo sát trên diện rộng tại các vùng kinh tế trọng điểm khác (như TP. Hồ Chí Minh, Đà Nẵng, Hải Phòng...) và vùng nông thôn nhằm so sánh sự khác biệt theo vùng miền; áp dụng kỹ thuật chọn mẫu ngẫu nhiên xác suất khi điều kiện tiếp cận dữ liệu cho phép.
  • Bổ sung các biến số mới: Đưa thêm các biến điều tiết (như thu nhập, thói quen, mức độ am hiểu công nghệ) hoặc các biến trung gian (như sự hài lòng, niềm tin thương hiệu) vào mô hình để nâng cao tỷ lệ giải thích của mô hình hồi quy.
  • Nghiên cứu theo chuỗi thời gian: Triển khai các nghiên cứu lặp lại (longitudinal study) ở giai đoạn bình thường mới sau dịch để đánh giá xem lòng trung thành của khách hàng đối với BIDV Smart Banking có biến động khi các rào cản giãn cách xã hội không còn tồn tại.

Giá trị tham khảo

Tài liệu khóa luận có giá trị tham khảo thiết thực cho nhiều nhóm đối tượng:

  • Đối với sinh viên và học viên cao học: Sinh viên các chuyên ngành Quản trị Kinh doanh, Quản trị Kinh doanh Quốc tế, Tài chính - Ngân hàng, Hệ thống Thông tin Quản lý và Thương mại Điện tử có thể sử dụng khóa luận như một mẫu đề tài nghiên cứu định lượng chuẩn mực. Tài liệu cung cấp cách thức vận dụng các mô hình lý thuyết TAM, UTAUT, TRA vào một sản phẩm công nghệ tài chính cụ thể.
  • Đối với người làm nghiên cứu thị trường và đề tài tương tự: Bảng câu hỏi gồm 25 biến quan sát được mã hóa chi tiết (từ SD1 đến TT3) cùng các trích dẫn nguồn uy tín (Davis, Venkatesh, Lee, Cheng...) là cơ sở tham khảo trực tiếp để thiết kế thang đo khảo sát về dịch vụ ngân hàng trực tuyến. Quy trình xử lý dữ liệu 9 bước và các tiêu chuẩn kiểm định định lượng trên SPSS (Cronbach's Alpha, EFA, Pearson, hồi quy đa biến, T-test, Welch/Levene test) là tài liệu tham khảo cụ thể về phương pháp luận.
  • Đối với các nhà quản trị ngân hàng thương mại: Báo cáo đem lại những hiểu biết thực tế về tâm lý và rào cản của người dùng đối với các dịch vụ ngân hàng số tại khu vực đô thị, chỉ dẫn thứ tự ưu tiên trong việc nâng cấp tính năng giao diện, quản lý rủi ro bảo mật và điều chỉnh biểu phí dịch vụ nhằm tối đa hóa tỷ lệ giữ chân khách hàng.

Câu hỏi thường gặp

Khóa luận kết hợp những mô hình lý thuyết nền tảng nào để nghiên cứu lòng trung thành của khách hàng?
Tác giả đã kết hợp ba học thuyết chính về hành vi và tiếp nhận công nghệ: Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1986, 1989), Lý thuyết Thống nhất về Chấp nhận và Sử dụng Công nghệ (UTAUT) của Venkatesh và cộng sự (2003), và Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen (1975). Bên cạnh đó, tác giả lồng ghép lý thuyết 5 chiều nhận thức rủi ro của Lee (2009) để xây dựng mô hình nghiên cứu gồm 5 biến độc lập (Dễ sử dụng, Hữu dụng, Rủi ro, Chi phí thấp, Ảnh hưởng xã hội) và 1 biến phụ thuộc (Lòng trung thành).

Quy mô mẫu khảo sát tối thiểu của đề tài được xác định bằng những công thức nào?
Quy mô mẫu tối thiểu được tính toán dựa trên hai yêu cầu phân tích định lượng:

  1. Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA, theo Hair và cộng sự (1998), kích thước mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần số biến quan sát ($n = 5 \times m$). Với 21 biến quan sát thuộc 5 thang đo độc lập, cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là $n = 5 \times 21 = 105$ quan sát.
  2. Đối với phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, theo Tabachnick và Fidell (2006), kích thước mẫu tối thiểu được tính theo công thức $n = 50 + 8 \times p$. Với 6 biến tiềm ẩn trong mô hình, kích thước mẫu tối thiểu là $n = 50 + 8 \times 6 = 98$ quan sát.

Bảng câu hỏi khảo sát chính thức của khóa luận gồm bao nhiêu câu hỏi và phân chia thành những phần nào?
Bảng câu hỏi gồm tổng cộng 25 câu hỏi được chia làm 3 phần:

  • Phần 1: Giới thiệu mục đích khảo sát và cam kết bảo mật thông tin.
  • Phần 2: Nhóm câu hỏi nhân khẩu học (gồm 4 tiêu chí: Giới tính, Độ tuổi, Trình độ học vấn và Mức thu nhập).
  • Phần 3: Nhóm câu hỏi chính sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường 21 biến quan sát thuộc 6 khái niệm nghiên cứu: Nhận thức về tính dễ sử dụng (SD1-SD3), Nhận thức về tính hữu dụng (HD1-HD4), Nhận thức về rủi ro (RR1-RR4), Nhận thức về chi phí thấp (CP1-CP3), Ảnh hưởng của xã hội (XH1-XH4) và Lòng trung thành của khách hàng (TT1-TT3).

Theo lý thuyết của Lee (2009) được khóa luận trích dẫn, nhận thức về rủi ro trong ngân hàng số gồm những khía cạnh nào?
Theo Lee (2009), nhận thức rủi ro của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng trực tuyến được chia thành 5 khía cạnh cụ thể: rủi ro hoạt động (hệ thống trục trặc, mất kết nối, lỗi máy chủ), rủi ro bảo mật/quyền riêng tư (tin tặc đánh cắp dữ liệu, giả mạo tài khoản), rủi ro thời gian (tốn thời gian do thao tác chậm trễ hoặc điều hướng ứng dụng phức tạp), rủi ro xã hội (ảnh hưởng tiêu cực hoặc phản đối từ môi trường xung quanh khi sử dụng dịch vụ) và rủi ro tài chính (mất tiền do giao dịch lỗi hoặc chuyển sai tài khoản).

Tác giả đề xuất các nhóm giải pháp trọng tâm nào để BIDV giữ chân khách hàng sử dụng BIDV Smart Banking?
Tác giả đề xuất 4 nhóm giải pháp quản trị bao gồm: (1) Nâng cao khả năng giúp khách hàng dễ dàng sử dụng ứng dụng thông qua việc tối ưu giao diện và các bước giao dịch; (2) Tận dụng tác động từ ảnh hưởng xã hội bằng cách đẩy mạnh truyền thông đa kênh và tiếp thị truyền miệng; (3) Giảm nhận thức rủi ro qua việc tăng cường hạ tầng bảo mật, ổn định hệ thống máy chủ và bảo vệ thông tin cá nhân; (4) Giảm chi phí sử dụng dịch vụ thông qua các gói miễn phí giao dịch và chính sách đãi ngộ tài chính riêng cho khách hàng thân thiết.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Phương Hoa đã giải quyết một cách có hệ thống bài toán thực nghiệm về các yếu tố ảnh hưởng đến sự trung thành của khách hàng đối với ứng dụng BIDV Smart Banking tại địa bàn Hà Nội. Thông qua việc tích hợp các mô hình lý thuyết TAM, UTAUT, TRA và khung phân tích rủi ro dịch vụ, tác giả đã xây dựng quy trình nghiên cứu định lượng chặt chẽ với thang đo 21 biến quan sát được xử lý khoa học trên phần mềm SPSS. Các phát hiện của đề tài khẳng định vai trò quyết định của tính dễ sử dụng, tính hữu dụng, chi phí, ảnh hưởng xã hội và rủi ro nhận thức đối với hành vi duy trì dịch vụ số của khách hàng. Công trình là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và thực tiễn cao cho sinh viên, các nhà nghiên cứu tài chính - ngân hàng và đội ngũ quản trị tại các ngân hàng thương mại trong chiến lược chuyển đổi số.