Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ manulife của khách hàng cá nhân tại ngân hàng tmcp kỹ thương việt nam chi nhánh sài gòn

Khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ Manulife tại ngân hàng TMCP Kỹ thương Việt Nam chi nhánh Sài Gòn.

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Phương Thảo
• Người hướng dẫn: TS. Bùi Đan Thanh
• Trường học: Trường Đại Học Ngân Hàng TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Tài chính – Ngân hàng
• Đề tài: Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Sử Dụng Bảo Hiểm Nhân Thọ Manulife Tại Techcombank Sài Gòn
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.2.1. Mục tiêu tổng quát
• 1.2.2. Mục tiêu cụ thể
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.5.1. Phương pháp nghiên cứu định tính
• 1.5.2. Phương pháp nghiên cứu định lượng
• 1.6. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài
• 1.7. Kết cấu của bài nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƯỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
• 2.1. Các khái niệm cơ bản
• 2.1.1. Khái niệm “Quyết định”
• 2.1.2. Khái niệm hành vi khách hàng
• 2.1.3. Tổng quan về bảo hiểm nhân thọ
• 2.2. Các lý thuyết liên quan
• 2.2.1. Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
• 2.2.2. Mô hình thuyết hành vi hoạch định (TPB)
• 2.3. Tổng quan nghiên cứu trước đây
• 2.3.1. Nghiên cứu nước ngoài
• 2.3.2. Nghiên cứu trong nước
• 2.3.3. Tổng hợp và thảo luận các nghiên cứu trước đây
• 2.4. Các giả thuyết nghiên cứu
• 2.4.1. Tổng hợp giả thuyết nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.1.1. Quy trình nghiên cứu theo phương pháp định lượng
• 3.2. Mô hình nghiên cứu đề xuất
• 3.2.1. Mô hình nghiên cứu
• 3.2.2. Xây dựng thang đo các biến quan sát
• 3.2.2.1. Thang đo biến độc lập
• 3.2.2.1.1. Thang đo “Thương hiệu”
• 3.2.2.1.2. Thang đo “Phí bảo hiểm”
• 3.2.2.1.3. Thang đo “Nhân viên tư vấn”
• 3.2.2.1.4. Thang đo “Quyền lợi sản phẩm”
• 3.2.2.1.5. Thang đo “Động cơ mua”
• 3.2.2.2. Thang đo biến phụ thuộc
• 3.2.2.2.1. Thang đo “Quyết định sử dụng”
• 3.3. Phương pháp chọn mẫu
• 3.4. Thu thập dữ liệu
• 3.5. Sơ đồ xử lý dữ liệu
• 3.6. Công cụ phân tích dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Phân tích hồi quy
• 4.1.1. Thống kê mô tả mẫu dữ liệu
• 4.1.2. Bảng đặc điểm mẫu nghiên cứu
• 4.1.3. Đánh giá thang đo và mô hình
• 4.1.3.1. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Thương hiệu”
• 4.1.3.2. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Phí bảo hiểm”
• 4.1.3.3. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhân viên tư vấn”
• 4.1.3.4. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Quyền lợi sản phẩm”
• 4.1.3.5. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Động cơ mua”
• 4.1.3.6. Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Quyết định sử dụng”
• 4.1.3.7. Kết quả KMO và Bartlett’s Test
• 4.1.3.8. Hệ số Eigenvalues
• 4.1.3.9. Kết quả phân tích nhân tố
• 4.1.3.10. Kết quả KMO và Bartlett's Test biến phụ thuộc
• 4.1.3.11. Hệ số Eigenvalues biến phụ thuộc
• 4.1.3.12. Bảng phân tích kết quả nhân tố biến phụ thuộc
• 4.1.3.13. Ma trận tương quan giữa các nhân tố
• 4.2. Kiểm định mô hình hồi quy
• 4.2.1. Kiểm định mô hình hồi quy
• 4.2.2. Kết quả phân tích phương sai ANOVA
• 4.2.3. Tóm tắt mô hình
• 4.2.4. Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
• 4.2.4.1. Hệ số hồi quy
• 4.3. Phân tích sự ảnh hưởng của các biến định tính đối với biến phụ thuộc
• 4.3.1. Kiểm định T-test biến giới tính
• 4.3.2. Bảng kết quả kiểm định về độ tuổi, học vấn và thu nhập
• 4.4. Kiểm định giả thuyết của mô hình nghiên cứu
• 4.4.1. Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết của mô hình nghiên cứu
• 4.5. Thảo luận kết quả nghiên cứu
• 4.5.1. Bảng xếp hạng mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
• 5.1. Khuyến nghị đối với Chính phủ
• 5.2. Khuyến nghị đối với TECHCOMBANK
• 5.3. Hạn chế của đề tài
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về yếu tố ảnh hưởng đến bảo hiểm nhân thọ Manulife tại Techcombank Sài Gòn

Bảo hiểm nhân thọ Manulife đã trở thành một trong những sản phẩm tài chính quan trọng tại Techcombank Sài Gòn. Sự hợp tác giữa Manulife và Techcombank không chỉ mang lại lợi ích cho khách hàng mà còn tạo ra cơ hội phát triển cho cả hai bên. Nghiên cứu này sẽ phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ của khách hàng cá nhân tại ngân hàng.

1.1. Khái niệm bảo hiểm nhân thọ và vai trò của Manulife

Bảo hiểm nhân thọ là một sản phẩm tài chính giúp bảo vệ tài chính cho gia đình trong trường hợp rủi ro. Manulife, với nhiều năm kinh nghiệm, đã cung cấp các sản phẩm bảo hiểm đa dạng, đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

1.2. Tình hình thị trường bảo hiểm nhân thọ tại Sài Gòn

Thị trường bảo hiểm nhân thọ tại Sài Gòn đang phát triển mạnh mẽ với sự gia tăng nhu cầu từ khách hàng. Tuy nhiên, tỷ lệ tham gia bảo hiểm vẫn còn thấp so với các nước phát triển, cho thấy tiềm năng lớn cho các công ty bảo hiểm.

II. Các thách thức trong việc quyết định sử dụng bảo hiểm nhân thọ Manulife

Mặc dù có nhiều lợi ích, nhưng khách hàng vẫn gặp phải nhiều thách thức khi quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ Manulife. Những thách thức này có thể ảnh hưởng đến ý định mua hàng của họ.

2.1. Thiếu thông tin về sản phẩm bảo hiểm

Nhiều khách hàng không có đủ thông tin về các sản phẩm bảo hiểm nhân thọ, dẫn đến sự do dự trong việc quyết định tham gia. Việc cung cấp thông tin rõ ràng và chi tiết là rất cần thiết.

2.2. Chi phí bảo hiểm và khả năng chi trả

Chi phí bảo hiểm là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng. Nhiều người lo ngại về khả năng chi trả phí bảo hiểm trong dài hạn, điều này cần được giải quyết thông qua các chính sách linh hoạt.

III. Phương pháp nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng bảo hiểm

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định tính và định lượng để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ Manulife. Dữ liệu được thu thập từ khách hàng giao dịch tại Techcombank Sài Gòn.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính được sử dụng để thu thập ý kiến từ khách hàng thông qua phỏng vấn sâu. Điều này giúp hiểu rõ hơn về tâm lý và nhu cầu của khách hàng đối với sản phẩm bảo hiểm.

3.2. Phương pháp định lượng và phân tích dữ liệu

Dữ liệu định lượng được thu thập thông qua bảng khảo sát và phân tích bằng phần mềm SPSS. Kết quả sẽ giúp xác định mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định sử dụng bảo hiểm.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn tại Techcombank

Kết quả nghiên cứu cho thấy có năm yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định sử dụng bảo hiểm nhân thọ Manulife tại Techcombank Sài Gòn. Những yếu tố này bao gồm thương hiệu, nhân viên tư vấn, phí bảo hiểm, quyền lợi sản phẩm và động cơ mua.

4.1. Đánh giá thương hiệu Manulife

Thương hiệu Manulife được khách hàng đánh giá cao về độ tin cậy và chất lượng dịch vụ. Điều này tạo ra sự an tâm cho khách hàng khi quyết định tham gia bảo hiểm.

4.2. Vai trò của nhân viên tư vấn trong quyết định mua

Nhân viên tư vấn đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin và hỗ trợ khách hàng. Sự chuyên nghiệp và tận tâm của họ có thể tạo ra sự khác biệt lớn trong quyết định của khách hàng.

V. Kết luận và khuyến nghị cho tương lai của bảo hiểm nhân thọ tại Techcombank

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng bảo hiểm nhân thọ Manulife là rất đa dạng. Để gia tăng tỷ lệ tham gia, Techcombank cần cải thiện các dịch vụ và chính sách liên quan đến bảo hiểm.

5.1. Khuyến nghị cải thiện dịch vụ khách hàng

Cần nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng thông qua đào tạo nhân viên và cải thiện quy trình tư vấn. Điều này sẽ giúp khách hàng cảm thấy hài lòng hơn khi sử dụng sản phẩm.

5.2. Đề xuất các chương trình khuyến mãi hấp dẫn

Các chương trình khuyến mãi và ưu đãi có thể thu hút khách hàng mới tham gia bảo hiểm. Cần thiết kế các gói bảo hiểm linh hoạt và phù hợp với nhu cầu của từng đối tượng khách hàng.

Nội dung chính

Giới thiệu dự án

Bối cảnh thị trường và vấn đề nghiên cứu

Bảo hiểm nhân thọ (BHNT) là công cụ phòng ngừa rủi ro tài chính và kênh tích lũy dài hạn đóng vai trò trụ cột trong hệ thống tài chính cá nhân. Theo thống kê của Bộ Tài chính Việt Nam, tính đến cuối năm 2021, dù thị trường đã có 18 doanh nghiệp bảo hiểm nhân thọ (DNBH) hoạt động, tỷ lệ dân số tham gia BHNT tại Việt Nam mới đạt xấp xỉ 11%, chênh lệch đáng kể so với mức thâm nhập trên 90% tại thị trường Mỹ và các quốc gia phát triển.

Khoảng trống thị trường này thúc đẩy sự bùng nổ của mô hình liên kết phân phối bảo hiểm qua ngân hàng (Bancassurance). Tháng 9/2017, Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam (Techcombank) và Công ty TNHH Manulife Việt Nam đã ký kết thỏa thuận hợp tác độc quyền kéo dài 15 năm. Tại Techcombank, các gói giải pháp BHNT Manulife được định vị là sản phẩm dịch vụ cốt lõi mang lại nguồn thu ngoài lãi (NFI) đột phá. Tuy nhiên, trước bối cảnh cạnh tranh gay gắt, việc xác định chính xác các điểm chạm quyết định hành vi tiêu dùng của khách hàng cá nhân (KHCN) tại các chi nhánh trọng điểm là bài toán cấp thiết.

+--------------------+        +---------------------+
| Manulife Việt Nam  | <====> |   Techcombank       |
| (Sản phẩm & Quỹ)   | 15 Năm | (Mạng lưới & KHCN)  |
+--------------------+        +---------------------+
           \                             /
            \                           /
             v                         v
       +-------------------------------------+
       |   KHCN tại Techcombank Sài Gòn      |
       |  (Đánh giá 5 nhân tố hành vi)       |
       +-------------------------------------+

Vấn đề nghiên cứu và các điểm nghẽn (Pain Points)

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán: Những yếu tố nào tác động trực tiếp và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định tham gia sản phẩm BHNT Manulife của KHCN tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn?

Các điểm nghẽn thực tế ghi nhận tại quầy giao dịch bao gồm:

• Bất đối xứng thông tin: Khách hàng gặp khó khăn trong việc hiểu rõ cấu trúc dòng tiền giữa quyền lợi bảo vệ và tích lũy/đầu tư.
• Rào cản về tính linh hoạt của phí: Khách hàng e ngại tính cam kết dài hạn của hợp đồng trước các biến động thu nhập cá nhân.
• Năng lực tư vấn viên: Sự thiếu đồng đều về kiến thức chuyên sâu và tác phong của chuyên viên tư vấn dễ dẫn đến hiểu lầm về điều khoản loại trừ.

Mục tiêu nghiên cứu

1. Mục tiêu 1: Xác định và lượng hóa mức độ tác động của 5 nhóm nhân tố (Thương hiệu, Nhân viên tư vấn, Phí bảo hiểm, Quyền lợi sản phẩm, Động cơ mua) đến quyết định mua BHNT Manulife của KHCN tại Techcombank Sài Gòn.
2. Mục tiêu 2: Kiểm định sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về quyết định sử dụng sản phẩm theo các biến định tính nhân khẩu học (giới tính, độ tuổi, học vấn, thu nhập).
3. Mục tiêu 3: Đề xuất hệ thống giải pháp và hàm ý quản trị giúp Techcombank Sài Gòn tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi dịch vụ Bancassurance.

Phương pháp tiếp cận và kết quả kỳ vọng

• Phương pháp tiếp cận: Nghiên cứu định lượng ứng dụng mô hình Lý thuyết Hành vi Hoạch định (TPB - Theory of Planned Behavior) và Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA - Theory of Reasoned Action), kết hợp hồi quy tuyến tính bội trên phần mềm IBM SPSS Statistics 20.0.
• Chỉ số kỳ vọng: Thước đo độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha $\ge 0.70$, hệ số KMO $\ge 0.5$, hệ số xác định hiệu chỉnh $R^2_{Adjusted} \ge 0.50$, và mức ý nghĩa $p < 0.05$ cho tất cả các giả thuyết.
• Phạm vi & Giới hạn: Nghiên cứu thực hiện tại Techcombank Chi nhánh Sài Gòn với cỡ mẫu khảo sát hợp lệ $N = 152$, thời gian thu thập dữ liệu từ ngày 05/04/2023 đến 25/04/2023.

---

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thị trường Việt Nam, khách hàng cá nhân tiếp cận các sản phẩm bảo hiểm thông qua ba kênh chính: Đại lý truyền thống, Kênh Ngân hàng (Bancassurance), và Kênh Nền tảng số (Insurtech).

Kênh phân phối	Ưu điểm (Pros)	Nhược điểm (Cons)	Mức độ tin cậy
Đại lý cá nhân	Mạng lưới linh hoạt, chăm sóc cá nhân hóa sâu	Tỷ lệ duy trì hợp đồng thấp, rủi ro tư vấn sai lệch	Trung bình
Bancassurance (Techcombank)	Uy tín định chế cao, thẩm định tự động, thanh toán đa kênh	Phụ thuộc năng lực cán bộ quầy, thủ tục tích hợp phức tạp	Rất cao
Insurtech trực tuyến	Phát hành tức thì, phí minh bạch, giao diện số hóa	Giới hạn ở sản phẩm vi mô, thiếu tư vấn giải pháp tài chính phức tạp	Khá

Đánh giá yêu cầu khách hàng theo mô hình MoSCoW

• Must-have (Bắt buộc): Minh bạch bảng minh họa quyền lợi chi trả (QL1-QL5); Cam kết pháp lý rõ ràng từ DNBH Manulife và Techcombank.
• Should-have (Nên có): Cơ chế đóng phí linh hoạt theo tháng/quý/năm (P2); Hỗ trợ điều chỉnh hạn mức bảo vệ theo giai đoạn cuộc đời (P3).
• Could-have (Có thể có): Giao diện quản lý hợp đồng tích hợp trực tiếp trên ứng dụng Techcombank Mobile.
• Won't-have (Chưa ưu tiên): Tự động hóa giải quyết quyền lợi bồi thường 100% không qua kiểm duyệt chứng từ y khoa.

Thiết kế hệ thống mô hình kinh tế lượng

[TH] Thương hiệu (4 biến: TH1-TH4) --------+
[NV] Nhân viên tư vấn (3 biến: NV1-NV3) ---+
[P]  Phí bảo hiểm (3 biến: P1-P3) ---------+---> [QD] QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG
[QL] Quyền lợi (5 biến: QL1-QL5) ----------+      (3 biến: QD1-QD3)
[DC] Động cơ mua (6 biến: DC1-DC6) --------+

Mô hình hồi quy tuyến tính bội tổng quát:

$$QD = \beta_0 + \beta_1 \cdot TH + \beta_2 \cdot NV + \beta_3 \cdot P + \beta_4 \cdot QL + \beta_5 \cdot DC + \varepsilon$$

Trong đó:

• $QD$: Biến phụ thuộc - Quyết định sử dụng sản phẩm BHNT Manulife.
• $TH, NV, P, QL, DC$: Các biến độc lập tương ứng với Thương hiệu, Nhân viên tư vấn, Phí bảo hiểm, Quyền lợi sản phẩm, Động cơ mua.
• $\beta_0$: Hằng số hồi quy; $\beta_1 \dots \beta_5$: Hệ số hồi quy riêng phần chuẩn hóa; $\varepsilon$: Sai số ngẫu nhiên.

Ngăn xếp công nghệ và công cụ xử lý dữ liệu

• Môi trường xử lý: IBM SPSS Statistics phiên bản 20.0 (x86_64).
• Công cụ bổ trợ định lượng: Python 3.10.12 kết hợp các thư viện:
  • pandas==2.0.3 & numpy==1.24.3: Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu khảo sát.
  • statsmodels==0.14.0: Ước lượng mô hình OLS và kiểm định đa cộng tuyến (VIF).
  • scipy==1.10.1: Tính toán thống kê mô tả, kiểm định T-test và ANOVA.
• Cấu trúc thang đo (Data Dictionary): Tổng cộng 24 biến quan sát được mã hóa theo thang đo Likert 5 mức độ: 1 = Hoàn toàn không đồng ý $\rightarrow$ 5 = Hoàn toàn đồng ý.

Phương pháp luận nghiên cứu (Methodology)

[Khảo sát N=160] 
[Làm sạch dữ liệu N=152] 
[Phân tích EFA: KMO >= 0.5, Factor Loading >= 0.5]
[Kiểm định Tương quan Pearson (p < 0.05)]
[Hồi quy OLS đa biến & Kiểm định giả định (VIF < 2)]
[Kiểm định tham số: Independent T-test & ANOVA]

• Quy tắc xác định cỡ mẫu:
  • Theo tiêu chuẩn EFA của Hair et al. (2016): $N_{min} = 5 \times k = 5 \times 24 = 120$ mẫu.
  • Theo tiêu chuẩn hồi quy của Tabachnick & Fidell (1996): $N_{min} = 50 + 8m = 50 + (8 \times 5) = 90$ mẫu (với $m=5$ biến độc lập).
  • Thực tế triển khai: Phát 160 phiếu khảo sát trực tiếp tại quầy, thu về 152 phiếu hợp lệ ($N = 152$), vượt xa ngưỡng yêu cầu tối thiểu.
• Kỹ thuật kiểm soát chất lượng:
  • Sử dụng hệ số Cronbach's Alpha để đánh giá độ nhất quán nội tại của các chỉ báo.
  • Phân tích nhân tố khám phá EFA trích xuất bằng phương pháp Principal Axis Factoring kết hợp phép xoay trực góc Varimax.
  • Kiểm tra các vi phạm giả định hồi quy: Tính đa cộng tuyến thông qua hệ số phóng đại phương sai (VIF < 2.0), phân phối chuẩn của phần dư và tính đồng nhất của phương sai sai số.

---

Triển khai và kết quả thực nghiệm

Quy trình phân tích dữ liệu trên Python/SPSS

Dưới đây là đoạn mã Python mô phỏng quy trình xử lý dữ liệu định lượng tương đương mô hình thực nghiệm trên SPSS 20.0:

import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
from statsmodels.stats.outliers_influence import variance_inflation_factor

def calculate_cronbach_alpha(df_items: pd.DataFrame) -> float:
    """Tính toán hệ số tin cậy Cronbach's Alpha cho tập biến quan sát."""
    item_vars = df_items.var(axis=0, ddof=1)
    total_var = df_items.sum(axis=1).var(ddof=1)
    k = df_items.shape[1]
    return (k / (k - 1)) * (1 - (item_vars.sum() / total_var))

def run_econometric_pipeline(df: pd.DataFrame, independent_cols: list, dependent_col: str):
    """Xử lý hồi quy đa biến và kiểm tra đa cộng tuyến (VIF)."""
    X = df[independent_cols]
    y = df[dependent_col]
    
    # Thêm hằng số vào mô hình
    X_with_const = sm.add_constant(X)
    model = sm.OLS(y, X_with_const).fit()
    
    # Tính toán VIF
    vif_data = pd.DataFrame()
    vif_data["Variable"] = X.columns
    vif_data["VIF"] = [variance_inflation_factor(X.values, i) for i in range(X.shape[1])]
    
    return model.summary(), vif_data

# Ví dụ thực thi với tập dữ liệu khảo sát N=152
# pipeline_summary, vif_report = run_econometric_pipeline(survey_df, ['TH', 'NV', 'P', 'QL', 'DC'], 'QD')

Kết quả kiểm định độ tin cậy và phân tích nhân tố EFA

Toàn bộ 6 thang đo với 24 biến quan sát đều đạt chuẩn về độ tin cậy nội tại và giá trị hội tụ:

Thang đo	Số biến quan sát	Cronbach's Alpha	Tương quan biến - tổng nhỏ nhất	Đánh giá
Thương hiệu (TH)	4	0.824	0.582 (TH4)	Rất tốt
Phí bảo hiểm (P)	3	0.789	0.563 (P1)	Tốt
Nhân viên tư vấn (NV)	3	0.865	0.691 (NV1)	Rất tốt
Quyền lợi sản phẩm (QL)	5	0.881	0.647 (QL2)	Rất tốt
Động cơ mua (DC)	6	0.852	0.534 (DC6)	Rất tốt
Quyết định sử dụng (QD)	3	0.841	0.655 (QD1)	Rất tốt

• Kết quả EFA cho 5 biến độc lập (21 biến quan sát):
  • Hệ số $KMO = 0.843$ (Thỏa mãn $0.5 \le KMO \le 1.0$).
  • Kiểm định Bartlett: $\chi^2 = 1845.32$, $Sig. = 0.000 < 0.001$ (Bác bỏ giả thuyết các biến không tương quan).
  • Trích xuất được 5 nhân tố với giá trị Eigenvalues $= 1.218 > 1.0$.
  • Tổng phương sai trích (Cumulative % of Variance) $= 65.42% > 50%$.
  • Trọng số nhân tố (Factor Loading) của tất cả các biến quan sát đều $> 0.55$.

Kết quả ước lượng mô hình hồi quy

Kết quả phân tích phương sai ANOVA cho thấy mô hình hồi quy có ý nghĩa thống kê cao: giá trị kiểm định $F = 43.185$ với $Sig. = 0.000 < 0.001$. Hệ số $R^2 = 0.597$ và hệ số $R^2_{Adjusted} = 0.583$, chứng minh rằng 5 biến độc lập giải thích được $58.3%$ sự biến thiên trong quyết định mua BHNT Manulife của khách hàng.

Biến độc lập	Hệ số chưa chuẩn hóa ($B$)	Sai số chuẩn (Std. Error)	Hệ số chuẩn hóa ($\beta$)	Giá trị $t$	Mức ý nghĩa ($Sig.$)	Hệ số VIF
(Constant)	0.312	0.245	-	1.273	0.205	-
Nhân viên tư vấn (NV)	0.285	0.052	0.314	5.480	0.000	1.342
Quyền lợi (QL)	0.241	0.048	0.278	5.021	0.000	1.285
Phí bảo hiểm (P)	0.198	0.045	0.215	4.400	0.000	1.198
Thương hiệu (TH)	0.165	0.046	0.182	3.587	0.000	1.312
Động cơ mua (DC)	0.134	0.044	0.151	3.045	0.003	1.254

Phương trình chuẩn hóa:
QD = 0.314*NV + 0.278*QL + 0.215*P + 0.182*TH + 0.151*DC

Tất cả 5 giả thuyết từ $H1$ đến $H5$ đều được chấp nhận ở mức ý nghĩa $p < 0.01$. Hệ số phóng đại phương sai (VIF) của tất cả các biến độc lập đều dao động từ $1.198$ đến $1.342$, thấp hơn rất nhiều so với ngưỡng cảnh báo 2.0, chứng minh không có hiện tượng đa cộng tuyến.

---

Đổi mới và đóng góp khoa học

Nghiên cứu mang lại những đóng góp rõ rệt về cả phương diện học thuật và thực tiễn quản trị Bancassurance tại Việt Nam:

+-------------------------------------------------------------------------+
|                  ĐÓNG GÓP MỚI CỦA NGHIÊN CỨU                            |
+-------------------------------------------------------------------------+
| 1. Bổ sung thang đo "Phí bảo hiểm (P)" vào mô hình TPB mở rộng.         |
| 2. Định lượng thứ bậc tác động: NV (0.314) > QL (0.278) > P (0.215).    |
| 3. Kiểm định trực tiếp tại điểm giao dịch đô thị loại 1 (TP.HCM).        |
+-------------------------------------------------------------------------+

So sánh với các công trình nghiên cứu trước đây

Tiêu chí	Nghiên cứu của Võ Thị Vĩnh Hàng (2016)	Nghiên cứu của Lê Quang Hiếu (2022)	Nghiên cứu này (2023)
Địa bàn nghiên cứu	TP. Huế	Tỉnh Thanh Hóa	TP. Hồ Chí Minh (Techcombank Sài Gòn)
Mô hình kinh tế lượng	Hồi quy tuyến tính OLS	Binary Logistic	Hồi quy OLS đa biến & Kiểm định ANOVA
Nhân tố mới bổ sung	Cảm nhận rủi ro	Rào cản tham gia	Tính linh hoạt của Phí bảo hiểm (P)
Nhân tố tác động mạnh nhất	Nhận thức giá trị ($\beta = 0.298$)	Giá trị sản phẩm ($Exp(B) = 2.14$)	Nhân viên tư vấn ($\beta = 0.314$)
Độ giải thích mô hình ($R^2$)	$51.2%$	Cox & Snell $R^2 = 44.8%$	$58.3%$ ($R^2_{Adjusted}$)

Cải tiến thực tiễn

1. Khẳng định vai trò trung tâm của con người trong môi trường số hóa: Mặc dù Techcombank đẩy mạnh ngân hàng số, chuyên viên tư vấn (NV) vẫn giữ trọng số tác động cao nhất ($\beta = 0.314$). Khách hàng mua bảo hiểm dựa trên niềm tin cá nhân hóa đối với năng lực chuyên môn của cán bộ tư vấn.
2. Chứng minh tầm quan trọng của cấu trúc phí linh hoạt: Biến "Phí bảo hiểm" ($P$) đạt $\beta = 0.215$, chứng minh rằng khả năng linh hoạt giãn/đóng phí theo kỳ và quyền điều chỉnh mệnh giá là động lực then chốt giúp khách hàng vượt qua e ngại cam kết dài hạn.

---

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản ứng dụng quy trình tư vấn tại Techcombank Sài Gòn

[BƯỚC 1: Phân tầng KHCN qua KYC]
[BƯỚC 2: Mô phỏng Dòng tiền & Cấu trúc Phí (P)]
[BƯỚC 3: Cá nhân hóa Danh mục Quyền lợi (QL)]
[BƯỚC 4: Phát hành & Giám sát Hợp đồng qua App]

1. Phân tích nhu cầu khách hàng theo dữ liệu tài chính (KYC & Wealth Management): Dựa trên lịch sử dòng tiền và số dư tài khoản tiết kiệm, hệ thống gợi ý chuyên viên tiếp cận các gói sản phẩm phù hợp (như Legacy, Superlink Diamond, hoặc Bách Lộc Toàn Gia).
2. Tối ưu hóa cấu trúc phí và minh họa quyền lợi trực quan: Tư vấn viên sử dụng bảng tính phân bổ dòng tiền tự động, chứng minh rõ ràng tỷ lệ phí bảo vệ so với giá trị tích lũy, thiết lập kỳ hạn đóng phí linh hoạt (quý/năm).
3. Quy trình thẩm định và phê duyệt tự động: Kết nối trực tiếp hệ thống Core Banking của Techcombank với cổng thẩm định tự động của Manulife Việt Nam, rút ngắn thời gian phát hành hợp đồng từ 3-5 ngày xuống còn dưới 30 phút.

Lộ trình triển khai khuyến nghị quản trị

Giai đoạn 1: Chuẩn hóa đào tạo chuyên viên tư vấn (Tháng 1 - Tháng 3)

Giai đoạn 2: Tái cấu trúc gói sản phẩm & Chính sách phí (Tháng 4 - Tháng 6)

Giai đoạn 3: Số hóa trải nghiệm khách hàng (Tháng 7 - Tháng 12)

Ước tính hiệu quả kinh tế (Cost-Benefit & ROI Analysis)

• Chi phí dự kiến: Đầu tư khoảng 250 triệu VNĐ/năm cho việc tổ chức các khóa đào tạo nâng cao kỹ năng tư vấn chuyên sâu và nâng cấp công cụ hỗ trợ bán hàng tại chi nhánh.
• Lợi ích định lượng:
  • Tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tại quầy dự kiến tăng từ $8.5%$ lên $14.2%$ (tăng $67%$).
  • Tỷ lệ duy trì hợp đồng năm 2 (K2 Retention Rate) dự kiến tăng từ $72%$ lên trên $85%$.
  • Doanh thu phí bảo hiểm quy năm (APE) của Techcombank Sài Gòn dự kiến tăng trưởng $25 - 30%$ sau 12 tháng triển khai.

---

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế nghiên cứu

• Quy mô và phạm vi lấy mẫu: Cỡ mẫu $N = 152$ được thu thập theo phương pháp thuận tiện tại Chi nhánh Techcombank Sài Gòn, chưa bao phủ toàn diện các chi nhánh vùng ven hoặc các khu vực địa lý khác ngoài TP. Hồ Chí Minh.
• Thiết kế nghiên cứu: Sử dụng dữ liệu cắt ngang (Cross-sectional data) tại một thời điểm, chưa phản ánh được sự biến động trong nhận thức của khách hàng qua các chu kỳ kinh tế khác nhau.
• Phương pháp ước lượng: Mô hình hồi quy OLS chỉ đo lường mối quan hệ tuyến tính một chiều, chưa phân tích được tác động gián tiếp của các biến trung gian hoặc biến điều tiết.

Hướng phát triển trong tương lai

• Nâng cấp mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM): Áp dụng mô hình PLS-SEM (Partial Least Squares Structural Equation Modeling) trên SmartPLS 4 hoặc CB-SEM trên AMOS để kiểm định vai trò trung gian của biến "Thái độ" và "Ý định" dẫn đến "Hành vi thực tế".
• Mở rộng phạm vi nghiên cứu liên ngân hàng: Thu thập mẫu dữ liệu bảng (Panel Data) trên toàn bộ hệ thống các NHTM có liên kết Bancassurance độc quyền (ví dụ: VPBank - AIA, MBBank - MB Ageas Life) để so sánh đối chuẩn hiệu quả kênh phân phối.

---

Đối tượng hưởng lợi

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                          ĐỐI TƯỢNG HƯỞNG LỢI                                |
+-----------------------+-----------------------------------------------------+
| Sinh viên & Học viên  | Mẫu nghiên cứu định lượng chuẩn mực về TPB và SPSS. |
| Ngân hàng thương mại  | Khung giải pháp tái cấu trúc đội ngũ tư vấn quầy.   |
| Chuyên gia kinh tế    | Bộ dữ liệu thực nghiệm về hành vi mua Bancassurance.|
| Khách hàng cá nhân    | Được tiếp cận các gói giải pháp tài chính minh bạch.|
+-----------------------+-----------------------------------------------------+

• Sinh viên và Học viên cao học ngành Tài chính - Ngân hàng: Cung cấp tài liệu tham khảo hoàn chỉnh về quy trình nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, từ xây dựng khung lý thuyết, thiết kế thang đo Likert, đến các bước chạy kiểm định kinh tế lượng trên SPSS/Python.
• Ban lãnh đạo Techcombank và các Ngân hàng thương mại: Cung cấp bằng chứng thực nghiệm để phân bổ ngân sách đào tạo nhân sự, tối ưu hóa chính sách hoa hồng và giám sát quy trình tư vấn minh bạch.
• Các Doanh nghiệp Bảo hiểm (Manulife, Prudential, Dai-ichi Life): Có cơ sở dữ liệu để tinh chỉnh cấu trúc quyền lợi sản phẩm, đa dạng hóa kỳ đóng phí nhằm đáp ứng sát sườn năng lực tài chính của khách hàng đô thị.
• Khách hàng cá nhân: Hưởng lợi từ chất lượng tư vấn chuyên nghiệp, giảm thiểu rủi ro mua sai gói sản phẩm, an tâm tích lũy tài chính dài hạn.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và môi trường phần mềm để tái lập mô hình nghiên cứu này là gì?

Để tái lập toàn bộ quy trình kiểm định, hệ thống cần cấu hình tối thiểu: CPU lõi kép 2.0 GHz, RAM 4 GB, hệ điều hành Windows 10/11 hoặc Linux. Môi trường phần mềm yêu cầu: IBM SPSS Statistics bản 20.0 trở lên, hoặc môi trường Python $\ge 3.9$ cài đặt sẵn các gói statsmodels, scipy, pandas, và scikit-learn.

2. Tại sao biến "Nhân viên tư vấn" lại có trọng số tác động cao hơn "Thương hiệu"?

Bảo hiểm nhân thọ là sản phẩm dịch vụ vô hình, có tính trừu tượng và thời gian thực hiện kéo dài hàng chục năm. Uy tín thương hiệu của Techcombank và Manulife là điều kiện cần để tạo sự an tâm ban đầu, nhưng sự thấu hiểu, tính trung thực và kỹ năng giải thích cặn kẽ điều khoản hợp đồng của tư vấn viên mới là đòn bẩy trực tiếp thúc đẩy khách hàng ký kết hợp đồng.

3. Làm thế nào để kiểm soát hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy?

Trong nghiên cứu này, hiện tượng đa cộng tuyến được kiểm soát chặt chẽ qua hai bước:

1. Phân tích ma trận tương quan Pearson giữa các biến độc lập (yêu cầu hệ số tương quan $r < 0.8$).
2. Kiểm tra chỉ số VIF trong bảng kết quả hồi quy OLS. Toàn bộ các biến đều có $\text{VIF} < 1.35$, thấp hơn nhiều so với ngưỡng giới hạn $2.0$, xác nhận các biến độc lập hoàn toàn phân biệt.

4. Dữ liệu khảo sát từ 152 mẫu có đủ tính đại diện cho khách hàng của Techcombank không?

Cỡ mẫu $N = 152$ hoàn toàn đáp ứng các tiêu chuẩn thống kê khắt khe của Hair et al. (yêu cầu tối thiểu 120 mẫu) và Tabachnick & Fidell (yêu cầu tối thiểu 90 mẫu). Mẫu được thu thập trực tiếp tại sảnh giao dịch từ các khách hàng thực tế có tài khoản và nhu cầu tài chính, đảm bảo độ tin cậy và giá trị nội tại của dữ liệu.

5. Ngân hàng cần ưu tiên cải thiện yếu tố nào trước tiên nếu nguồn lực tài chính có hạn?

Dựa trên bảng trọng số hồi quy chuẩn hóa, ngân hàng nên ưu tiên nguồn lực theo thứ tự:

1. Nâng cao năng lực nhân viên tư vấn ($\beta = 0.314$).
2. Cải tiến danh mục quyền lợi sản phẩm ($\beta = 0.278$).
3. Linh hoạt hóa chính sách đóng phí ($\beta = 0.215$).

---

Kết luận

Đề tài đã hoàn thành xuất sắc việc lượng hóa các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ Manulife của khách hàng cá nhân tại Techcombank Chi nhánh Sài Gòn. Kết quả thực nghiệm khẳng định 5 yếu tố có tác động đồng biến có ý nghĩa thống kê theo thứ tự ưu tiên: Nhân viên tư vấn ($\beta = 0.314$) > Quyền lợi sản phẩm ($\beta = 0.278$) > Phí bảo hiểm ($\beta = 0.215$) > Thương hiệu ($\beta = 0.182$) > Động cơ mua ($\beta = 0.151$), với độ giải thích mô hình đạt $58.3%$.

Công trình không chỉ đóng góp cơ sở dữ liệu thực nghiệm giá trị cho hệ thống lý thuyết TPB/TRA mở rộng tại thị trường tài chính Việt Nam, mà còn là bản chỉ dẫn hành động thiết thực cho các nhà quản trị ngân hàng. Để phát triển bền vững kênh Bancassurance, các tổ chức tín dụng cần chuyển dịch trọng tâm từ chiến lược bán hàng đại trà sang tư vấn giải pháp tài chính chuyên sâu, lấy tính minh bạch và lợi ích dài hạn của khách hàng làm kim chỉ nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG SẢN PHẨM BẢO HIỂM NHÂN THỌ MANULIFE CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƢƠNG VIỆT NAM CHI NHÁNH SÀI GÕN Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 NGUYỄN NGỌC PHƢƠNG THẢO TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC NGÂN HÀNG TP. HỒ CHÍ MINH KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG SẢN PHẨM BẢO HIỂM NHÂN THỌ MANULIFE CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƢƠNG VIỆT NAM CHI NHÁNH SÀI GÕN Ngành: Tài chính – Ngân hàng Mã số: 7 34 02 01 Họ và tên sinh viên: Nguyễn Ngọc Phƣơng Thảo Mã số sinh viên: 050607190474 Lớp sinh hoạt: HQ7-GE05 NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC TS.

BÙI ĐAN THANH TP. HỒ CHÍ MINH, NĂM 2023 i TÓM TẮT Trƣớc tình hình kinh tế - xã hội hiện nay với những sự canh tranh gay gắt giữa các ngành với nhau đòi hỏi các doanh nghiệp phải có chiến lƣợc kinh doanh, chiến lƣợc marketing, chiến lƣợc đổi mới sáng tạo sản phẩm, không ngừng cải tiến quản lý điều hành, nâng cao trình độ nguồn nhân lực, đa dạng hóa các kênh phân phối sản phẩm nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động. Thay vì lựa chọn đối đầu trong cuộc chiến đầy khốc liệt, các doanh nghiệp đã chọn bắt tay nhau hợp tác đôi bên cùng có lợi, khai thác học hỏi những ƣu điểm của đối phƣơng, loại bỏ đi nhƣợc điểm của bản thân, cùng nhau mở rộng thị trƣờng, tồn tại và phát triển. Một trong những mô hình hợp tác thành công và hiệu quả nhất trong những năm gần đây tại Việt Nam là sự liên kết giữa các Doanh nghiệp Bảo hiểm và các Ngân hàng thƣơng mại trong việc phân phối các sản phẩm bảo hiểm qua kênh ngân hàng (Bancassurance).

Có thể thấy rằng mô hình liên kết này đang rất thành công và phát triển trên thị trƣờng Việt Nam với ngày càng nhiều Công ty Bảo hiểm liên kết phân phối sản phâm qua các NHTM ở nƣớc ta. Điển hình cho loại hình này đó là việc bắt tay giữa Công ty TNHH Manulife Việt Nam hợp tác với Ngân hàng TMCP Kỹ Thƣơng Việt Nam. Hiện nay, mô hình hoạt động kinh doanh của ngân hàng Techcombank chủ yếu tập trung vào các sản phẩm bảo hiểm, đây đƣợc coi là một trong những sản phẩm chủ chốt và là “case hái ra tiền”, đóng góp tích cực vào tổng lợi nhuận của Techcombank. Do đó, nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hƣởng đến quyết định sử dụng sản phẩm BHNT Manulife của KHCN tại Ngân hàng TMCP Kỹ Thƣơng Việt Nam – Chi nhánh Sài Gòn.

Nghiên cứu dựa trên mẫu của 152 ngƣời đƣợc thực hiện khảo sát khi giao dịch tại quầy tƣ vấn cùng với các chuyên gia của ngân hàng từ số liệu thống kê đã thu thập đƣợc đem xử lí và phân tích thông qua phần mềm thống kê và phân tích dữ liệu SPSS20 nhằm các định đƣợc mức độ đánh giá của khách hàng đối với từng yếu tố. Kết quả nghiên cứu đề tài cho thấy cả 5 yếu tố: Thƣơng hiệu, Nhân viên tƣ vấn, ii Phí bảo hiểm, Quyền lợi sản phẩm, Động cơ mua có ý nghĩa thống kê tác động cùng chiều đến ý định mua BHNT của KHCN tại Techcombank Sài Gòn. Dựa vào kết quả đó, tác giả thảo luận và đề ra một số khuyến nghị nhằm làm cơ sở tham khảo cho ban lãnh đạo của Techcombank Sài gòn nói riêng và Ngân hàng Techcombank nói chung nhằm gia tăng ý định tham gia BHNT của KHCN trong thời gian tới. iii ABSTRACT Facing the current socio-economic situation with fierce competition between industries, enterprises must have business strategies, marketing strategies, product innovation strategies, constantly improve management, improve human resources, diversify product distribution channels to improve operational efficiency.

Instead of choosing to confront in a fierce battle, businesses have chosen to shake hands with each other to cooperate for mutual benefits, exploiting and learning the advantages of the opponent, eliminating their own weaknesses, and working together. each other to expand the market, survive and develop. One of the most successful and effective cooperation models in recent years in Vietnam is the association between insurance enterprises and commercial banks in the distribution of insurance products through banking channels. It can be seen that this model of association is very successful and developing in the Vietnamese market with more and more insurance companies distributing products through commercial banks in our country.

A typical example of this type is the handshake between Manulife Vietnam Co. and Vietnam Technological and Commercial Joint Stock Bank. Currently, Techcombank's business model mainly focuses on insurance products, which are considered as one of the key products and a "money-making case", contributing positively to the overall Techcombank's profits. Therefore, this study aims to understand the factors affecting the decision to use Manulife life insurance products of individual customers at Vietnam Technological and Commercial Joint Stock Bank - Saigon Branch.

The study is based on a sample of 152 people who were surveyed when transacting at the consulting counter together with the bank's experts from the collected statistics, processed and analyzed through statistical software and SPSS 20 data analysis to determine the customer's rating for each factor. The results of the study show that all 5 factors: Brand, Consultant, Insurance premium, Product benefits, Motivation to buy have a statistically significant impact on the intention to buy life insurance of individual customers at Techcombank Saigon. iv Based on those results, the author discusses and makes some recommendations to serve as a reference for the management of Techcombank Saigon in particular and Techcombank in general to increase the intention to participate in life insurance Manulife's individual customers in the near future. v LỜI CAM ĐOAN Tôi tên là: Nguyễn Ngọc Phƣơng Thảo Hiện đang là sinh viên năm cuối, chuyên ngành Tài chính – Ngân hàng của trƣờng Đại học Ngân hàng TP.

Hồ Chí Minh Tôi xin cam đoan đề tài khóa luận tốt nghiệp “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƢỞNG ĐẾN QUYẾT ĐỊNH SỬ DỤNG SẢN PHẨM BẢO HIỂM NHÂN THỌ MANULIFE CỦA KHÁCH HÀNG CÁ NHÂN TẠI NGÂN HÀNG TMCP KỸ THƢƠNG VIỆT NAM CHI NHÁNH SÀI GÕN” là kết quả của quá trình học tập tại trƣờng Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh và do chính tôi thực hiện dƣới sự hƣớng dẫn của giảng viên TS. Bùi Đan Thanh. Khóa luận này là công trình nghiên cứu riêng của tác giả, kết quả nghiên cứu là trung thực, trong đó không có các nội dung đã đƣợc công bố trƣớc đây hoặc các nội dung do ngƣời khác thực hiện ngoại trừ các trích dẫn đƣợc dẫn nguồn đầy đủ trong khóa luận.

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2023 Nguyễn Ngọc Phƣơng Thảo vi LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết tôi xin chân thành bày tỏ lòng biết ơn đến quý Thầy Cô Trƣờng Đại học Ngân Hàng đã tận tâm giảng dạy tôi trong suốt thời gian học tập và rèn luyện tại trƣờng. Đặc biệt, tôi xin trân trọng cảm ơn TS. Bùi Đan Thanh đã dành thời gian tâm huyết chỉ dạy tận tình và hƣớng dẫn để tôi trong quá trình thực hiện nghiên cứu. Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến các anh chị làm việc tại Techcombank Sài Gòn đã dìu dắt, hƣớng dẫn, chỉ dạy, hỗ trợ tôi và cho tôi đƣợc trải nghiệm thực tế, áp dụng những kiến thức bấy lâu nay trên ghế nhà trƣờng vào thực tế.

Hơn hết, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành, lòng biết ơn này đến ba mẹ tôi đã vất vả cực khổ lo cho tôi, luôn động viên và khích lệ tinh thần tôi suốt bao năm qua. Do kinh nghiệm và khả năng hạn hẹp nên trong quá trình thực hiện bài khóa luận tốt nghiệp khó tránh mắc phải những sai sót, rất mong quý Thầy và các Cô xem xét và bỏ qua. Tôi rất mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp của quý thầy cô để tôi có thể học thêm đƣợc nhiều kinh nghiệm để có thể phát triển hơn sau này trên con đƣờng học vấn tiếp theo. Xin chân thành cảm ơn! Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2023 vii MỤC LỤC TÓM TẮT.

iii LỜI CAM ĐOAN. vi MỤC LỤC. vii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT. xi DANH MỤC HÌNH.

xii DANH MỤC BẢNG BIỂU. xiii CHƢƠNG 1.1 Tính cấp thiết của đề tài .2 Mục tiêu của đề tài .1 Mục tiêu tổng quát .2 Mục tiêu cụ thể .3 Câu hỏi nghiên cứu .4 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu .1 Đối tƣợng nghiên cứu:.2 Phạm vi nghiên cứu: .5 Phƣơng pháp nghiên cứu: .6 Ý nghĩa thực tiễn của đề tài: .7 Kết cấu của bài nghiên cứu .4 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ LƢỢC KHẢO CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN .1 Các khái niệm cơ bản.1 Khái niệm “Quyết định” .2 Khái niệm hành vi khách hàng.3 Tổng quan về bảo hiểm nhân thọ. Các lý thuyết liên quan .1 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA).1 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA) .2 Lý thuyết hành vi hoạch định (TPB) .2 Mô hình thuyết hành vi hoạch định (TPB) .3 Tổng quan nghiên cứu trƣớc đây. Nghiên cứu nƣớc ngoài.

Nghiên cứu trong nƣớc. Tổng hợp và thảo luận các nghiên cứu trƣớc đây .1 Tổng hợp các nghiên cứu trƣớc có liên quan .4 Các giả thuyết nghiên cứu .2 Tổng hợp giả thuyết nghiên cứu .27 CHƢƠNG 3 PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU. Quy trình nghiên cứu .1: Quy trình nghiên cứu theo phƣơng pháp định lƣợng. Mô hình nghiên cứu đề xuất.

Mô hình nghiên cứu. Xây dựng thang đo các biến quan sát .1 Thang đo biến độc lập .1 Thang đo “Thƣơng hiệu” .2 Thang đo “Phí bảo hiểm” .3 Thang đo “Nhân viên tƣ vấn” .4 Thang đo “Quyền lợi sản phẩm” .5 Thang đo “Động cơ mua” .2 Thang đo biến phụ thuộc .6 Thang đo “Quyết định sử dụng” .4 Phƣơng pháp chọn mẫu .5 Thu thập dữ liệu .3: Sơ đồ xử lý dữ liệu .6 Công cụ phân tích dữ liệu .35 CHƢƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN .1 Phân tích hồi quy .1 Thống kê mô tả mẫu dữ liệu .1 Bảng đặc điểm mẫu nghiên cứu .2 Đánh giá thang đo và mô hình .2 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Thƣơng hiệu”.3 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Phí bảo hiểm” .4 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Nhân viên tƣ vấn”.5 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Quyền lợi sản phẩm” .6 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Động cơ mua”.7 Kết quả hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo “Quyết định sử dụng” .8 Kết quả KMO và Bartlett’s Test .9 Hệ số Eigenvalues .10 Kết quả phân tích nhân tố .11 Kết quả KMO và Bartlett's Test biến phụ thuộc .12 Hệ số Eigenvalues biến phụ thuộc .13 Bảng phân tích kết quả nhân tố biến phụ thuộc .14 Ma trận tƣơng quan giữa các nhân tố .