Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus hay nhất năm 2026 cho các bạn học viên ngành đang làm luận văn thạc sĩ tham khảo nhé. Với những bạn chuẩn bị làm bài luận văn tốt nghiệp thì rất khó để có thể tìm hiểu được một đề tài hay, đặc biệt là các bạn học viên đang chuẩn bị bước vào thời gian lựa chọn đề tài làm luận văn thì với đề tài Luận Văn: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng gen Z tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – Chi nhánh tỉnh Long An dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Tổng quan về các sản phẩm dịch vụ Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Việt Nam (Agribank) – Chi nhánh tỉnh Long An

Tên đầy đủ: Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – Chi nhánh tỉnh Long An (nay là Agribank Chi nhánh Long An).

Địa chỉ trụ sở chính: Số 1, Võ Văn Tần, Phường 2, Thành phố Tân An, Tỉnh Long An, Việt Nam (nay là Số 1, Võ Văn Tần, Phường Long An, tỉnh Tây Ninh, Việt Nam).

Ngày hoạt động: 23/12/1994. Quản lý bởi: Tây Ninh – Thuế Tỉnh Tây Ninh Agribank Chi nhánh tỉnh Long An là đơn vị trực thuộc Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – một trong bốn NHTM nhà nước lớn nhất Việt Nam, giữ vai trò chủ lực trong phát triển nông nghiệp, nông dân và nông thôn (Tam Nông).

Được thành lập năm 1994, Agribank Long An khởi đầu với nhiệm vụ cung cấp nguồn vốn tín dụng cho khu vực nông nghiệp, hỗ trợ hộ sản xuất, doanh nghiệp nhỏ và vừa tại địa phương. Trải qua hơn ba thập kỷ, ngân hàng không ngừng mở rộng mạng lưới, đa dạng hóa sản phẩm, hiện đại hóa hạ tầng công nghệ và trở thành một trong những chi nhánh dẫn đầu hệ thống Agribank về quy mô tín dụng và hiệu quả hoạt động, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng điện tử và ngân hàng số.

Các sản phẩm dịch vụ tiêu biểu: Agribank Long An hiện cung cấp hệ sinh thái sản phẩm đa dạng, đáp ứng nhu cầu tài chính của nhiều nhóm khách hàng, bao gồm tín dụng cá nhân và doanh nghiệp, thanh toán trong và ngoài nước, dịch vụ thẻ nội địa và quốc tế, và tiêu biểu là dịch vụ ngân hàng điện tử Agribank Plus.

4.1.1. Sản phẩm tín dụng

Cho vay ngắn hạn: Nhằm đáp ứng nhu cầu vốn lưu động cho hoạt động sản xuất kinh doanh, Agribank Long An cung cấp các sản phẩm cho vay ngắn hạn với thủ tục đơn giản và linh hoạt. Các phương thức cho vay này giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận nguồn vốn để đảm bảo hoạt động hiệu quả trong suốt chu kỳ kinh doanh. Agribank Long An cung cấp các sản phẩm cho vay như: cho vay từng lần, cho vay theo hạn mức tín dụng, cho vay theo hạn mức thấu chi, và cho vay theo hạn mức tín dụng dự phòng.

Cho vay trung dài hạn: Với vai trò là ngân hàng chủ lực trong lĩnh vực nông nghiệp, Agribank Long An có kinh nghiệm trong lĩnh vực tín dụng đầu tư phát triển. Ngân hàng tài trợ cho các dự án đầu tư có quy mô lớn, góp phần thúc đẩy sự phát triển kinh tế của tỉnh. Các hình thức tín dụng trung dài hạn Agribank cung cấp bao gồm:

Cho vay đầu tư xây dựng mới và mở rộng sản xuất: Cung cấp vốn để khách hàng xây dựng nhà xưởng, mua sắm máy móc thiết bị, mở rộng quy mô sản xuất kinh doanh.
Cho vay trả nợ nước ngoài: Hỗ trợ doanh nghiệp thanh toán các khoản vay từ nước ngoài.
Cho vay mua sắm phương tiện vận tải, máy móc thiết bị: Tài trợ vốn để khách hàng mua sắm các tài sản cố định phục vụ sản xuất. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.
Cho vay các phương án kinh doanh có thời hạn trên một năm: Hỗ trợ vốn cho các dự án đầu tư dài hạn như thi công trả chậm, bán hàng trả chậm.

4.1.2. Dịch vụ thanh toán

Dịch vụ chuyển tiền: Agribank Long An cung cấp dịch vụ chuyển tiền trong và ngoài nước một cách nhanh chóng, chính xác và an toàn. Khách hàng có thể chuyển tiền thanh toán tiền hàng, phí dịch vụ hay chuyển tiền cho người thân thông qua mạng lưới rộng khắp của Agribank và các đối tác quốc tế.

Thư tín dụng (L/C) bao gồm thư tín dụng nhập khẩu khi Agribank Long An phát hành L/C theo yêu cầu của khách hàng, đảm bảo thanh toán cho đối tác nước ngoài khi nhận được bộ chứng từ giao hàng hợp lệ, và thư tín dụng xuất khẩu khi khách hàng là nhà xuất khẩu, Agribank sẽ thông báo và xác nhận (nếu có yêu cầu) L/C được đối tác phát hành. Ngân hàng sẽ hỗ trợ kiểm tra chứng từ, chiết khấu (nếu cần) và gửi đi nước ngoài để yêu cầu thanh toán.

Nhờ thu chứng từ bao gồm nhờ thu xuất khẩu sau khi xuất khẩu hàng hóa, khách hàng có thể sử dụng dịch vụ nhờ thu tại Agribank Long An, ngân hàng sẽ gửi bộ chứng từ ra nước ngoài để thu hộ tiền, theo dõi và chuyển tiền vào tài khoản của khách hàng khi đối tác thanh toán, và nhờ thu nhập khẩu khi khách hàng nhập khẩu có thể chọn Agribank làm ngân hàng thu hộ để tiếp nhận bộ chứng từ từ nước ngoài chuyển về và thực hiện thanh toán.

4.1.3. Dịch vụ ngân hàng điện tử Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Agribank Long An đã và đang đẩy mạnh các dịch vụ ngân hàng hiện đại, giúp khách hàng giao dịch mọi lúc, mọi nơi một cách an toàn và tiện lợi.

Agribank E-Mobile Banking: Ứng dụng ngân hàng trên điện thoại di động, cho phép khách hàng thực hiện các giao dịch như chuyển khoản, thanh toán hóa đơn, nạp tiền điện thoại, xem số dư tài khoản… ngay trên điện thoại của mình.

Internet Banking: Dịch vụ ngân hàng trực tuyến giúp khách hàng truy cập tài khoản, tra cứu số dư, xem sao kê, thực hiện chuyển khoản và nhiều tiện ích khác thông qua máy tính có kết nối internet.

Thanh toán qua mã QR: Khách hàng có thể dễ dàng thanh toán tại các cửa hàng, dịch vụ bằng cách quét mã QR qua ứng dụng Agribank E-Mobile Banking.

Hệ thống ATM/POS: Với mạng lưới máy ATM và điểm chấp nhận thanh toán POS rộng khắp, khách hàng có thể rút tiền mặt, chuyển khoản và thanh toán tại nhiều địa điểm.

4.1.4. Ứng dụng ngân hàng số Agribank Plus

Trong tiến trình chuyển đổi số, Agribank Plus được xem là bước ngoặt quan trọng giúp Agribank Long An hiện đại hóa toàn diện hoạt động và nâng cao năng lực cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Agribank Plus là ứng dụng ngân hàng số hợp nhất, được Agribank ra mắt với mục tiêu cung cấp hệ sinh thái tài chính số toàn diện cho khách hàng cá nhân và tổ chức. Là phiên bản nâng cấp của ứng dụng Agribank E-Mobile Banking.

Các tính năng nổi bật của Agribank Plus:

Đăng ký và định danh eKYC trực tuyến: Khách hàng có thể mở tài khoản và kích hoạt dịch vụ hoàn toàn trên ứng dụng, không cần đến quầy giao dịch. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.
Giao diện hiện đại, cá nhân hóa: Tự động gợi ý sản phẩm phù hợp với thói quen chi tiêu và lịch sử giao dịch.
Đa dịch vụ trong một ứng dụng: Chuyển khoản nhanh 24/7, gửi tiết kiệm online, thanh toán QR Code, quản lý chi tiêu, nộp thuế điện tử, đóng bảo hiểm xã hội, học phí, vé máy bay, mua sắm trực tuyến…
Kết nối toàn hệ sinh thái Agribank: Liên kết thẻ tín dụng, thẻ ghi nợ, dịch vụ bảo hiểm, đầu tư và Agribank Loyalty – chương trình tích điểm đổi quà, ưu đãi đối tác.
Bảo mật nâng cao: Ứng dụng công nghệ sinh trắc học (Face ID, vân tay), mã OTP động và chuẩn ISO 27001.

Các lợi ích vượt trội mà Agribank Plus mang đến cho khách hàng:

Tăng tốc độ xử lý giao dịch, giảm tải cho quầy truyền thống.
Nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng, đặc biệt là nhóm khách hàng trẻ và doanh nghiệp nông nghiệp công nghệ cao.
Góp phần mở rộng tài chính toàn diện tại khu vực nông thôn, hỗ trợ người dân tiếp cận dịch vụ ngân hàng hiện đại.

Với ứng dụng Agribank Plus, Agribank Long An không chỉ duy trì vai trò ngân hàng phục vụ Tam Nông mà còn định hình mô hình “Ngân hàng số cho nông thôn Việt Nam”, hướng tới phát triển bền vững và hội nhập quốc tế.

Tuy các NHTM lớn như Vietcombank, VietinBank và BIDV đã có bước phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực ngân hàng số, song Agribank Plus – nền tảng ngân hàng điện tử của Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam – lại sở hữu những ưu thế đặc biệt, tạo nên sự khác biệt đáng kể trong tiếp cận và phục vụ khách hàng, đặc biệt là nhóm người dùng trẻ như thế hệ Gen Z.

Một trong những lợi thế nổi bật của Agribank Plus là mức độ phổ cập rộng khắp, nhất là tại các khu vực nông thôn, vùng sâu vùng xa – nơi Agribank sở hữu mạng lưới chi nhánh và điểm giao dịch lớn nhất cả nước (Agribank, 2023). Đây là lợi thế mà các ngân hàng như Vietcombank hay BIDV – vốn tập trung ở khu vực đô thị – khó có thể so sánh. Ngoài ra, với định hướng đồng hành cùng chương trình phát triển kinh tế nông thôn, Agribank Plus còn đóng vai trò như một kênh tiếp cận tài chính số cho người dân nông thôn và thanh niên lập nghiệp tại quê nhà (Nguyễn & Trần, 2021).

Xét về chi phí dịch vụ, Agribank Plus cũng cho thấy sự cạnh tranh rõ rệt thông qua việc cung cấp các gói dịch vụ miễn phí chuyển khoản nội bộ và liên ngân hàng, hướng đến nhóm khách hàng trẻ hoặc người có thu nhập thấp – những đối tượng thường nhạy cảm với chi phí phát sinh (Phạm, 2022). Trong khi đó, các ngân hàng như Vietcombank hay VietinBank vẫn duy trì nhiều mức phí hoặc yêu cầu số dư tối thiểu để được miễn phí, điều này có thể trở thành rào cản đối với Gen Z – nhóm khách hàng trẻ chưa có thu nhập ổn định. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Bên cạnh đó, giao diện người dùng của Agribank Plus được thiết kế tối giản và trực quan, tập trung vào sự thân thiện với người dùng hơn là hiệu ứng hình ảnh phức tạp, nhờ đó giảm thiểu rào cản tiếp cận đối với người mới sử dụng dịch vụ ngân hàng điện tử (Lê & Bùi, 2023). Mặc dù không hiện đại về mặt thiết kế so với VCB Digibank hay BIDV SmartBanking, Agribank Plus lại được đánh giá cao về tính ổn định, ít lỗi hệ thống và khả năng đồng bộ dữ liệu nhanh chóng giữa nền tảng truyền thống và nền tảng số.

Hơn nữa, Agribank là một trong những ngân hàng lâu đời nhất Việt Nam, với bề dày lịch sử và sự gắn bó với các thế hệ khách hàng. Chính điều này tạo ra một lợi thế vô hình – đó là sự tin tưởng từ phụ huynh, từ gia đình – yếu tố có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi lựa chọn ngân hàng của Gen Z (Nguyễn et al., 2022).

Đặc biệt, Agribank Plus không chỉ phục vụ các chức năng cơ bản của một ứng dụng ngân hàng điện tử mà còn tích hợp các công cụ hỗ trợ tín dụng nhỏ, thanh toán học phí, dịch vụ công, phù hợp với lối sống và nhu cầu giao dịch thiết yếu hằng ngày của khách hàng trẻ tuổi.

Tổng hòa các yếu tố này cho thấy Agribank Plus, dù không sở hữu nền tảng công nghệ tiên phong nhất, nhưng lại nổi bật ở tính bao phủ, thân thiện với người dùng đại chúng, chi phí hợp lý và mức độ tin cậy – đây chính là những yếu tố nền tảng giúp gia tăng quyết định sử dụng dịch vụ thực tế trong nhóm khách hàng trẻ tại Việt Nam.

Bảng 4.1: Tổng hợp ưu nhược điểm của ứng dụng ngân hàng số tại 4 NHTM lớn ở Việt Nam

4.2. Thống kê mô tả mẫu Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Trước khi tiến hành các phân tích sâu hơn, nghiên cứu cần xem xét đặc điểm chung của mẫu khảo sát nhằm đảm bảo tính đại diện và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu. Bảng 4.2 trình bày chi tiết đặc điểm của 250 khách hàng thuộc thế hệ Gen Z – nhóm đối tượng chính của nghiên cứu – đang sử dụng dịch vụ Agribank Plus tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An.

Bảng 4.2: Đặc điểm mẫu khảo sát

Về nhóm giới tính, nhóm nữ đạt tỷ lệ cao nhất với 56,8%, trong khi nhóm nam đạt 40,8%, và nhóm giới tính khác chỉ chiếm 2,4%. Mẫu khảo sát có sự chênh lệch đáng kể về giới tính, trong đó nữ giới chiếm ưu thế. Đặc điểm này cần được cân nhắc khi phân tích hành vi và quyết định sử dụng dịch vụ, vì yếu tố giới tính có thể có sự ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận công nghệ ngân hàng số.

100% người tham gia khảo sát đã và đang sử dụng dịch vụ Agribank Plus, đảm bảo dữ liệu thu thập phản ánh đúng trải nghiệm thực tế và mức độ hài lòng của người dùng hiện tại.

Phân tích về nghề nghiệp và thu nhập cho thấy, nhóm Học sinh/Sinh viên chiếm tỷ lệ cao nhất (48%), tiếp đến là Nhân viên văn phòng/Chuyên viên (30%). Các nhóm còn lại như Lao động tự do (14%), Doanh nhân/Chủ doanh nghiệp (3,6%) và nghề nghiệp khác (4,4%) chiếm tỷ lệ thấp hơn. Cấu trúc nghề nghiệp này tương ứng với mức thu nhập chủ yếu từ trung bình trở xuống, trong đó 42% có thu nhập dưới 3 triệu đồng/tháng và 30% trong khoảng từ 3 đến dưới 7 triệu đồng. Kết quả này phản ánh rõ nét đặc điểm kinh tế – xã hội của nhóm Gen Z, đồng thời lý giải vì sao họ có xu hướng lựa chọn các dịch vụ ngân hàng số tiện ích, tiết kiệm thời gian và chi phí.

4.3. Kết quả phân tích định lượng về các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An

4.3.1. Kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Sử dụng kiểm định Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các biến quan sát. Mục đích của kiểm định này để tìm ra hệ số tương quan giữa các biến và hệ số tương quan các biến với biến tổng cho một tập hợp các quan sát, chỉ giữ lại các biến có sự tương quan mạnh với biến tổng đồng thời loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy trong thang đo.

Theo Hair và cộng sự (2010): Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.7 và tối thiểu có thể chấp nhận là lớn hơn 0.6.

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha)

Bảng 4.3 cho thấy tất cả các thang đo trong mô hình đều có hệ số Cronbach’s Alpha dao động từ 0.783 đến 0.866, vượt ngưỡng chấp nhận, chứng tỏ các biến quan sát trong từng thang đo có mức độ nhất quán nội tại cao. Cụ thể, thang đo “Nhận thức về tính dễ sử dụng” đạt giá trị cao nhất với Cronbach’s Alpha = 0.866, trong khi thang đo “Tính năng & đa dạng chức năng” có hệ số thấp nhất nhưng vẫn đảm bảo tiêu chuẩn tin cậy với Cronbach’s Alpha = 0.783. Khẳng định rằng các thang đo có tính nhất quán nội tại cao, có thể đo lường một cách ổn định và chính xác các khái niệm mà chúng đại diện. Hơn nữa, hệ số tương quan biến-tổng (Corrected Item-Total Correlation) của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3, cho thấy không có biến nào cần phải loại bỏ.

Với hệ số Cronbach’s Alpha trên 0.8, các thang đo có độ tin cậy cao bao gồm Nhận thức về tính hữu ích (0.862), Nhận thức về tính dễ sử dụng (0.866), Ảnh hưởng xã hội (0.823), Thái độ khách hàng (0.832), và Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus (0.831). Những thang đo này có sự nhất quán nội tại rất tốt, phản ánh sự đồng nhất cao trong cách người khảo sát trả lời các câu hỏi liên quan. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Phần lớn các thang đo còn lại đều có độ tin cậy tốt, với hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng từ 0.783 đến 0.786. Điển hình là các thang đo như Nhận thức rủi ro (0.786), An toàn & bảo mật (0.784), Tính năng & đa dạng chức năng (0.783) và Niềm tin (0.784). Các thang đo này đều có tính nhất quán cao và phù hợp để sử dụng cho các phân tích tiếp theo.

4.3.2. Phân tích nhân tố EFA

Phân tích nhân tố EFA các biến độc lập

Giả thuyết H0: 24 biến quan sát của thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus không có mối tương quan với nhau.

Bảng 4.4: Kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập

Bảng 4.4 trình bày kết quả kiểm định KMO và Bartlett đối với các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu. Hệ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) đạt 0.792, nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.8, cho thấy mức độ thích hợp của dữ liệu đối với phân tích nhân tố là khá tốt (Hair và cộng sự, 2010). Đồng nghĩa với việc các biến quan sát có mối tương quan đủ mạnh để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Kết quả kiểm định “Bartlett’s Test of Sphericity” có giá trị Chi-Square = 2619.689, với mức ý nghĩa Sig. = 0.000 < 0.05, cho thấy giả thuyết các ma trận tương quan bằng không bị bác bỏ. Nói cách khác, các biến quan sát có tương quan tuyến tính đáng kể trong tổng thể, đáp ứng điều kiện cần thiết để thực hiện EFA.

Như vậy, các kiểm định KMO và Bartlett đều đạt yêu cầu, khẳng định dữ liệu nghiên cứu phù hợp cho phân tích nhân tố khám phá đối với các biến độc lập. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Bảng 4.5: Bảng phương sai trích biến độc lập

Bảng 4.5, kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) cho thấy bộ dữ liệu nghiên cứu được trích thành 8 nhân tố có ý nghĩa thống kê. Có hai tiêu chí chính để xác định số lượng nhân tố được trích ra:

Thứ nhất, theo tiêu chí giá trị riêng (Eigenvalue > 1) theo tiêu chuẩn Kaiser, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại. Trong bảng 4.5, kết quả cho thấy có 8 nhân tố đạt yêu cầu, với giá trị Eigenvalue dao động từ 5.668 đến 1.033. Do đó, mô hình đã trích ra 8 nhân tố có ý nghĩa.

Thứ hai, tiêu chí tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) yêu cầu phải đạt ít nhất 50%. Kết quả cho thấy 8 nhân tố được trích ra đã giải thích được 74.249% tổng phương sai của các biến. Tỷ lệ này vượt xa ngưỡng tối thiểu 50% theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010), chứng tỏ mô hình EFA có khả năng giải thích tốt sự biến thiên của dữ liệu.

Cụ thể, nhân tố thứ nhất giải thích được 23.618% tổng phương sai, nhân tố thứ hai giải thích 11.800%, và tỷ lệ phương sai được giải thích giảm dần ở các nhân tố tiếp theo. Như vậy, kết quả EFA khẳng định cấu trúc thang đo của nghiên cứu là phù hợp, đảm bảo giá trị phân biệt và giá trị hội tụ giữa các nhân tố.

Bảng 4.6: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập

Bảng 4.6 thể hiện kết quả ma trận xoay nhân tố (Rotated Component Matrix) sau khi thực hiện phép xoay Varimax với Kaiser Normalization trong phân tích nhân tố khám phá (EFA). Các hệ số tải nhân tố (factor loading) đều lớn hơn 0.7, vượt mức tối thiểu 0.5 theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010), cho thấy các biến quan sát có độ hội tụ cao và phân biệt rõ ràng giữa các nhân tố. Cụ thể, ba biến PEOU1, PEOU2, PEOU3 tải mạnh trên nhân tố 1; ba biến PU1–PU3 tải mạnh trên nhân tố 2; ba biến ATT1–ATT3 hình thành nhân tố 3; ba biến SI1–SI3 tập trung ở nhân tố 4; ba biến FF1–FF3 thuộc nhân tố 5; ba biến S&P1–S&P3 hình thành nhân tố 6; ba biến PR1–PR3 tải trên nhân tố 7; và ba biến TR1–TR3 cấu thành nhân tố 8. Như vậy, cấu trúc nhân tố sau khi thực hiện EFA hoàn toàn phù hợp với mô hình lý thuyết ban đầu, không có biến quan sát nào bị loại. Kết quả này cho thấy thang đo trong nghiên cứu đạt giá trị hội tụ và giá trị phân biệt tốt, đảm bảo độ tin cậy để sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Phân tích nhân tố EFA biến phụ thuộc

Giả thuyết H0 là 3 biến quan sát của thang đo Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus không có mối tương quan với nhau.

Bảng 4.7: Kiểm định KMO và Barlett biến phụ thuộc

Bảng 4.7 trình bày kết quả kiểm định KMO và Bartlett cho biến phụ thuộc. Kết quả cho thấy hệ số KMO đạt 0.694, nằm trong khoảng chấp nhận được (0.5 ≤ KMO < 1), cho thấy mẫu dữ liệu đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố khám phá (EFA). Đồng thời, kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity có giá trị Chi-Square = 298.564, với mức ý nghĩa Sig. < 0.001 (< 0.05), cho phép bác bỏ giả thuyết H₀, chứng tỏ các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau.

Bảng 4.8: Bảng phương sai trích biến phụ thuộc

Bảng 4.8 trình bày kết quả kiểm định phương sai trích trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với biến phụ thuộc. Dựa trên tiêu chuẩn Kaiser (Eigenvalue > 1), chỉ các nhân tố có giá trị riêng lớn hơn 1 mới được giữ lại.

Kết quả cho thấy có một nhân tố được trích với giá trị Eigenvalue = 2.243 > 1, đáp ứng tiêu chí của Kaiser và đảm bảo mức giải thích phương sai đủ lớn. Đồng thời, tổng phương sai trích (Cumulative Variance Explained) đạt 74.769%, cao hơn đáng kể so với ngưỡng tối thiểu 50% theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2010). Điều này chứng tỏ, nhân tố được trích có khả năng giải thích tốt biến thiên của dữ liệu và mô hình nhân tố phù hợp với bộ dữ liệu nghiên cứu.

Như vậy, kết quả phân tích EFA cho thấy thang đo biến phụ thuộc là đơn hướng (unidimensional), đảm bảo tính hội tụ và có thể sử dụng trong các bước phân tích tiếp theo (CFA hoặc hồi quy).

Bảng 4.9: Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) tại Bảng 4.9 cho thấy các nhân tố được trích ra đều đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy. Các biến quan sát đã được gom nhóm lại một cách hợp lý và có ý nghĩa. Cụ thể, các nhân tố của thang đo các khái niệm nghiên cứu trong mô hình đề xuất được EFA phân tích bao gồm các thành phần:

(1) Nhận thức về tính hữu ích (PU) gồm 3 biến quan sát; (2) Nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU) gồm 3 biến quan sát; (3) Nhận thức rủi ro (PR) gồm 3 biến quan sát; (4) An toàn & bảo mật (S&P) gồm 3 biến quan sát; (5) Ảnh hưởng xã hội (SI) gồm 3 biến quan sát; (6) Thái độ khách hàng (ATT) gồm 3 biến quan sát; (7) Tính năng & đa dạng chức năng (FF) gồm 3 biến quan sát; (8) Niềm tin (TR) gồm 3 biến quan sát. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp tính giá trị trung bình đại diện. Cụ thể, giá trị của mỗi nhân tố sẽ bằng trung bình cộng giá trị của các biến quan sát cấu thành nhân tố đó. Công thức tổng quát như sau:

Trong đó:

Fj: Giá trị đại diện của nhân tố j.
Xij: Giá trị của biến quan sát thứ i thuộc nhân tố j.
n: Số lượng biến quan sát trong nhân tố j.

Dựa trên kết quả ma trận xoay tại Bảng 4.6 và Bảng 4.9, các biến mới được hình thành như sau:

PEOU (Nhận thức về tính dễ sử dụng) = (PEOU1 + PEOU2 + PEOU3) / 3
PU (Nhận thức về tính hữu ích) = (PU1 + PU2 + PU3) / 3
ATT (Thái độ khách hàng) = (ATT1 + ATT2 + ATT3) / 3
SI (Ảnh hưởng xã hội) = (SI1 + SI2 + SI3) / 3
FF (Tính năng & Đa dạng chức năng) = (FF1 + FF2 + FF3) / 3
S&P (An toàn & Bảo mật) = (S_P1 + S_P2 + S_P3) / 3
PR (Nhận thức rủi ro) = (PR1 + PR2 + PR3) / 3
TR (Niềm tin) = (TR1 + TR2 + TR3) / 3
DU (Quyết định sử dụng) = (DU1 + DU2 + DU3) / 3

Yếu tố phụ thuộc Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus (DU) được đo lường bằng 3 biến quan sát. Các biến được sắp xếp theo từng nhân tố sau khi thực hiện EFA như sau:

Yếu tố Nhận thức về tính hữu ích: PU3, PU1, PU2
Yếu tố Nhận thức về tính dễ sử dụng: PEOU2, PEOU1, PEOU3
Yếu tố Nhận thức rủi ro: PR2, PR1, PR3
Yếu tố An toàn & bảo mật: S&P3, S&P1, S&P2
Yếu tố Ảnh hưởng xã hội: SI3, SI1, SI2
Yếu tố Thái độ khách hàng: ATT2, ATT1, ATT3
Yếu tố Tính năng & đa dạng chức năng: FF1, FF3, FF2
Yếu tố Niềm tin: TR2, TR3, TR1
Yếu tố Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus: DU3, DU1, DU2

4.3.3. Kiểm tra tính tương quan Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Trước khi kiểm định kết quả nghiên cứu từ phép phân tích hồi qui đa biến, mối quan hệ lẫn nhau giữa các biến trong mô hình cũng cần được xem xét.

Để xem xét mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập trong mô hình ta sử dụng hệ số tương quan (Pearson) để xem xét. Hệ số tương quan khác 0 và mức ý nghĩa Sig của kiểm định 2 phía nhỏ hơn 0,05 thì các khái niệm có quan hệ với nhau. Hệ số tương quan dương biểu hiện mối quan hệ cùng chiều, hệ số tương quan âm biểu hiện mối quan hệ ngược chiều, hệ số tương quan giữa các nhân tố càng lớn thể hiện mối quan hệ giữa chúng càng chặt chẽ.

Bảng 4.10: Mức độ tương quan
Bảng 4.11: Kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson

Kết quả phân tích trong bảng 4.11 đã chỉ ra rằng các hệ số tương quan giữa các biến đều có ý nghĩa thống kê (Sig. < 0,05), có mối tương quan chặt chẽ với nhau, điều này nói lên rằng thực tế quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus đều bị ảnh hưởng bởi các nhân tố trong mô hình nghiên cứu. Như vậy, tất cả các biến Nhận thức về tính hữu ích; Nhận thức về tính dễ sử dụng; Nhận thức rủi ro; An toàn & bảo mật;

Ảnh hưởng xã hội; Thái độ khách hàng; Tính năng & đa dạng chức năng; Niềm tin sẽ được sử dụng trong kiểm định hồi quy.

Bảng 4.12: Kết quả phân tích đa cộng tuyến

4.3.4. Phân tích hồi quy

Kiểm định các vi phạm giả thiết hồi quy

Xem xét mối liên hệ tuyến tính trong mô hình hồi quy thông qua biểu đồ phân tán Scatter giữa các phần dư và giá trị dự đoán mà mô hình hồi quy tuyến tính cho ra.

Hình 4.1: Biểu đồ phân tán Scatterplot

Hình 4.1 minh họa biểu đồ Scatterplot giữa phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa để kiểm định giả định đồng nhất phương sai. Quan sát đồ thị phân tán ở Hình 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 => không có hiện tượng phương sai thay đổi. Do đó, giả định có quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.

Hình 4.2: Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Với đồ thị đường cong chuẩn (Histograms with normal curve) với dạng hình chuông đối xứng với tần số cao nhất nằm ngay giữa và các tần số thấp dần nằm ở 2 bên. Trị trung bình (mean) và trung vị (mediane) gần bằng nhau và độ xiên (skewness) gần bằng zero nên đạt yêu cầu phân phối chuẩn.

Hình 4.3: Biểu đồ tần số P-P Plot

Dựa vào Hình 4.3, có thể nhận thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên trong một vùng xung quanh đường đi qua tung độ 0 chứ không tạo thành một hình dạng nào cả.

Do đó giả định về liên hệ tuyến tính và phương sai bằng nhau của hồi quy thứ nhất không bị vi phạm.

Đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính

Bảng 4.13: Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính

Bảng 4.13 cho thấy:

Giá trị hệ số tương quan R = 0.833 > 0.5, cho thấy mô hình phù hợp để đánh giá mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Giá trị Adjusted R² = 0.684 nghĩa là 68.4% sự biến thiên của biến phụ thuộc “Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus” được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình; phần còn lại do sai số hoặc các yếu tố khác chưa đưa vào mô hình.

Giá trị Durbin–Watson = 2.214 nằm gần 2, cho thấy giả định về tính độc lập của các phần dư được đảm bảo, không có hiện tượng tự tương quan bậc nhất.

Vì vậy, giả định về tính độc lập của các sai số được đảm bảo, không có hiện tượng tương quan của các phần dư.

Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính

Kiểm định F về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể. Điều này cho chúng ta biết biến phụ thuộc có tương quan tuyến tính với toàn bộ biến độc lập hay không. Đặt giả thuyết H0 là: a0 = a1 = a2 = a3 = a4 = a5 = a⁶ =a⁷=a⁸=a9=0

Kiểm định F và giá trị của sig.

Bảng 4.14: Kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính

Dựa vào bảng 4.14 ta nhận thấy giá trị Sig. rất nhỏ (< 0,05) nên bác bỏ giả thuyết H0. Có ý nghĩa là các biến độc lập trong mô hình có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc, tức là sự kết hợp của các biến độc lập có thể giải thích được sự thay đổi của biến phụ thuộc.

Kết quả hồi quy

Sau khi kiểm định F đã đạt yêu cầu. Tác giả tiến hành phân tích hệ số hồi quy cho từng biến độc lập, để đo lường mức độ tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc. Kết quả phân tích hồi quy được thể hiện trong Bảng 4.14

Bảng 4.15: Kết quả phân tích hồi quy bội Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Kết quả hồi quy Bảng 4.15 cho thấy các biến độc lập PU, PEOU, PR, S&P, SI, ATT, FF, TR đều có giá trị Sig. nhỏ hơn 0.05, do vậy chúng đều có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 95%. Chứng tỏ tất cả các biến độc lập này đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Các hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta) đều mang dấu dương, cho thấy các biến này có ảnh hưởng cùng chiều đến Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus (DU). Vì vậy, các giả thuyết nghiên cứu đề ra đều được chấp nhận.

Riêng biến PR (Perceived Risk) – nhận thức rủi ro – đã được mã hóa đảo chiều nhằm thuận hướng diễn giải (điểm cao thể hiện mức rủi ro cảm nhận thấp). Do đó, hệ số Beta dương của PR (0.117) cho thấy khi khách hàng cảm nhận ít rủi ro hơn, khả năng quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus tăng lên.

Tầm quan trọng của các yếu tố PU, PEOU, PR, S&P, SI, ATT, FF, TR đối với quyết định sử dụng dịch vụ được xác định dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa. Nếu giá trị tuyệt đối của hệ số Beta chuẩn hóa càng lớn thì yếu tố đó càng có ảnh hưởng quan trọng.

Dựa trên kết quả, mức độ ảnh hưởng của các yếu tố được sắp xếp theo thứ tự từ cao đến thấp như sau: Nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU) có ảnh hưởng mạnh nhất (Beta = 0.349), tiếp theo là An toàn & bảo mật (S&P) (Beta = 0.315), sau đó là Ảnh hưởng xã hội (SI) (Beta = 0.203), Nhận thức về tính hữu ích (PU) (Beta = 0.200), Tính năng & đa dạng chức năng (FF) (Beta = 0.169), Thái độ khách hàng (ATT) (Beta = 0.156), Niềm tin (TR) (Beta = 0.129), và cuối cùng là Nhận thức rủi ro (PR) (Beta = 0.117).

Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus (DU) với các biến độc lập như sau:

DU = 0.349 * PEOU + 0.315 * S&P + 0.203 * SI + 0.200 * PU + 0.169 * FF + 0.156 * ATT + 0.129 * TR + 0.117 * PR

Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, tất cả các biến độc lập trong mô hình đề xuất đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc với mức độ tác động được trình bày như bảng 4.16 dưới đây.

Bảng 4.16: Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố

4.4. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy tất cả 8 nhân tố độc lập được đề xuất trong mô hình nghiên cứu (Nhận thức về tính dễ sử dụng, An toàn & bảo mật, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức về tính hữu ích, Tính năng & đa dạng chức năng, Thái độ khách hàng, Niềm tin và Nhận thức rủi ro) đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An. Khẳng định tất cả các giả thuyết nghiên cứu đã được chấp nhận. Mô hình hồi quy phù hợp với dữ liệu ở mức 68.4%, cho thấy các yếu tố đã nghiên cứu giải thích được phần lớn sự thay đổi trong quyết định sử dụng dịch vụ của Gen Z.

Thứ tự tác động của các nhân tố, dựa trên hệ số Beta chuẩn hóa, đã cung cấp những insight quan trọng về hành vi của nhóm khách hàng này:

4.4.1. Nhận thức về tính dễ sử dụng

Bảng 4.17: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Nhận thức về tính dễ sử dụng

Kết quả bảng 4.17 cho thấy khách hàng đánh giá tính dễ sử dụng của Agribank Plus ở mức tích cực, với điểm trung bình từ 3.72–3.75. Điều này phản ánh rằng người dùng Gen Z tại Long An cảm nhận ứng dụng tương đối thuận tiện và thân thiện khi thao tác.

Các biến PEOU2 và PEOU3 có điểm trung bình cao nhất (3.75), cho thấy người dùng đánh giá cao giao diện thân thiện và thao tác đơn giản. Biến PEOU1 có điểm trung bình thấp hơn (3.72), cho thấy vẫn cần chú ý cải thiện trải nghiệm người dùng, đặc biệt ở khâu hướng dẫn sử dụng và tối ưu hóa quy trình thao tác.

Đây là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ (Beta = 0.349). Kết quả này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết và các nghiên cứu trước đó, đặc biệt là với thế hệ Gen Z – những người lớn lên trong kỷ nguyên số và yêu cầu trải nghiệm nhanh chóng, trực quan. Khi Agribank Plus có giao diện thân thiện, thao tác mượt mà và ít lỗi, khách hàng Gen Z sẽ dễ dàng tiếp cận và duy trì thói quen sử dụng, giống như kết quả của Bùi Nguyễn Thùy Dương và Trần Thanh Huy (2023) hay Nguyễn Thanh Hùng và Nguyễn Thị Thanh Xuân (2022). Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

4.4.2. An toàn & bảo mật

Bảng 4.18: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố An toàn & bảo mật

Theo kết quả Bảng 4.18, khách hàng Gen Z đánh giá yếu tố An toàn & bảo mật của dịch vụ Agribank Plus ở mức rất tích cực, với điểm trung bình dao động từ 3.78 đến 3.96. Cho thấy nhóm khách hàng trẻ có niềm tin cao đối với các biện pháp bảo vệ thông tin cá nhân và tài sản tài chính mà Agribank đang triển khai.

Cụ thể, biến quan sát S&P3 có điểm trung bình cao nhất (Mean = 3.96), phản ánh mức độ tin tưởng mạnh mẽ của khách hàng vào sự ổn định và an toàn của ứng dụng. Biến S&P1 cũng được đánh giá rất cao (Mean = 3.94), cho thấy khách hàng cảm nhận tích cực về khả năng bảo mật của hệ thống. Trong khi đó, biến S&P2 có điểm trung bình thấp nhất (Mean = 3.78), tuy vẫn ở mức khá cao nhưng gợi ý rằng ngân hàng cần tiếp tục cải thiện một số khía cạnh nhằm củng cố hơn nữa cảm nhận an toàn của người dùng.

Yếu tố này có tác động mạnh thứ hai (Beta = 0.315) , cho thấy mức độ an toàn & bảo mật của ứng dụng là mối quan tâm hàng đầu của Gen Z trong các giao dịch tài chính. Mặc dù Gen Z am hiểu công nghệ, nhưng họ cũng rất nhạy cảm với các rủi ro về quyền riêng tư và bảo mật thông tin. Do đó, việc Agribank Plus được đánh giá cao về tính ổn định, ít lỗi hệ thống và đồng bộ dữ liệu nhanh chóng là một lợi thế cạnh tranh quan trọng so với các ngân hàng khác.

4.4.3 Ảnh hưởng xã hội

Bảng 4.19: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Ảnh hưởng xã hội

Theo kết quả Bảng 4.19, khách hàng Gen Z đánh giá yếu tố Ảnh hưởng xã hội đối với việc sử dụng dịch vụ Agribank Plus ở mức rất cao, với điểm trung bình dao động từ 3.94 đến 4.06. Cho thấy Gen Z chịu tác động đáng kể từ môi trường xã hội, đặc biệt là ý kiến của bạn bè, gia đình và những người có ảnh hưởng trong cộng đồng trực tuyến. Trong đó, biến quan sát SI3 có điểm trung bình cao nhất (Mean = 4.06), phản ánh mức độ ảnh hưởng mạnh mẽ của yếu tố xã hội vượt trên ngưỡng “đồng ý cao”. Biến SI1 (Mean = 3.99) cũng thể hiện rõ vai trò của các mối quan hệ thân cận, trong khi biến SI2 (Mean = 3.94) tuy thấp hơn nhưng vẫn cho thấy tác động đồng nhất và tích cực của toàn bộ nhóm biến quan sát.

Ảnh hưởng xã hội (SI): Yếu tố này xếp thứ ba về mức độ ảnh hưởng (Beta = 0.203). Kết quả này khẳng định Gen Z chịu tác động đáng kể từ những người xung quanh, bao gồm bạn bè, gia đình và cộng đồng mạng. Niềm tin và lời khuyên từ phụ huynh hay những người có uy tín trong mạng lưới xã hội là một động lực mạnh mẽ để họ quyết định sử dụng một dịch vụ tài chính, đặc biệt là một ngân hàng có bề dày lịch sử và uy tín như Agribank.

4.4.4. Nhận thức về tính hữu ích

Bảng 4.20: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Nhận thức về tính hữu ích

Theo bảng 4.20, mức độ nhận thức về tính hữu ích của Agribank Plus được khách hàng đánh giá khá tích cực, với điểm trung bình dao động từ 3.80 đến 3.92. Trong đó, PU1 được đánh giá cao nhất (Mean = 3.92) và PU2 thấp nhất (Mean = 3.80).

Nhận thức về tính hữu ích (PU): Yếu tố này có tác động tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ (Beta = 0.200). Gen Z sẽ sử dụng Agribank Plus nếu họ thấy ứng dụng thực sự mang lại giá trị và tiện ích rõ ràng trong cuộc sống hàng ngày. Kết quả này tương đồng với các nghiên cứu của Gyan và cộng sự (2024), Kurniawan và Setiawan (2024), cũng như Alzahrani và cộng sự (2024), đều nhấn mạnh tính hữu ích là yếu tố then chốt thúc đẩy ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng di động.

4.4.5. Tính năng & đa dạng chức năng Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Bảng 4.21: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Tính năng & đa dạng chức năng

Theo kết quả bảng 4.21, khách hàng Gen Z đánh giá rất cao yếu tố tính năng và sự đa dạng chức năng của ứng dụng Agribank Plus, với điểm trung bình dao động từ 3.93 đến 3.98. Cho thấy người dùng có mức độ hài lòng cao đối với các tiện ích mà ứng dụng cung cấp, bao gồm cả các chức năng cơ bản lẫn nâng cao.

Cụ thể, FF1 có điểm trung bình cao nhất (Mean = 3.98), phản ánh đây là tính năng được người dùng đánh giá tích cực nhất. FF3 đạt điểm trung bình 3.96, cho thấy sự đồng thuận cao trong mức độ hài lòng, trong khi FF2 có Mean = 3.93 – thấp nhất nhưng chênh lệch không đáng kể, chứng tỏ tất cả các tính năng đều được người dùng đánh giá tốt.

Tính năng & đa dạng chức năng (FF): Yếu tố này có tác động (Beta = 0.169). Mặc dù không phải là yếu tố có tác động mạnh nhất, kết quả này cho thấy Gen Z đánh giá cao một ứng dụng đa năng, tích hợp nhiều tiện ích từ thanh toán, đầu tư, đến các dịch vụ công.

4.4.6. Thái độ khách hàng và Niềm tin

Bảng 4.22: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Thái độ khách hàng

Theo kết quả bảng 4.22, khách hàng Gen Z đánh giá yếu tố Thái độ khách hàng đối với dịch vụ Agribank Plus với điểm trung bình dao động từ 3.74 đến 3.85. Mặc dù đây là một mức đánh giá tích cực, yếu tố này có tác động thấp hơn so với các yếu tố như “Tính dễ sử dụng” hay “An toàn & bảo mật”. Điều này cho thấy thái độ của khách hàng là một kết quả tổng hợp của những trải nghiệm tích cực mà họ đã có với dịch vụ.

Biến quan sát ATT3 có điểm trung bình cao nhất (Mean = 3.85), cho thấy khách hàng có xu hướng đánh giá cao ứng dụng khi nó đáp ứng được kỳ vọng của họ. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Biến quan sát ATT1 (Mean = 3.76) và ATT2 (Mean = 3.74) có điểm trung bình thấp hơn một chút, phản ánh rằng cảm nhận của khách hàng về một thái độ tích cực được xây dựng từ nhiều khía cạnh.

Bảng 4.23: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Niềm tin

Theo kết quả bảng 4.23, khách hàng Gen Z đánh giá yếu tố Niềm tin đối với dịch vụ Agribank Plus với điểm trung bình rất cao, dao động từ 3.92 đến 4.04. Điều này cho thấy Agribank đã xây dựng được một nền tảng niềm tin vững chắc trong tâm trí của nhóm khách hàng trẻ tuổi, đây là một lợi thế cạnh tranh rất lớn.

Biến quan sát TR2 có điểm trung bình cao nhất (Mean = 4.04), cho thấy khía cạnh này được người dùng tin tưởng mạnh mẽ nhất.
Biến quan sát TR3 có điểm trung bình cao thứ hai (Mean = 3.98), tiếp tục khẳng định mức độ tin tưởng của khách hàng đối với các cam kết của ngân hàng.
Biến quan sát TR1 có điểm trung bình thấp nhất trong nhóm (Mean = 3.92), tuy nhiên vẫn ở mức rất cao.

Thái độ khách hàng (ATT) và Niềm tin (TR): Hai yếu tố này lần lượt có Beta là 0.156 và 0.129. Thái độ tích cực và niềm tin được xem là yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến ý định và quyết định sử dụng dịch vụ. Kết quả nghiên cứu khẳng định việc xây dựng một trải nghiệm tích cực và lòng tin vào ứng dụng (từ giao diện, tính năng đến bảo mật) sẽ trực tiếp thúc đẩy hành vi sử dụng của Gen Z. Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Nguyễn Minh Sáng (2023) khi thái độ và nhận thức về tính hữu ích là yếu tố chi phối chính.

4.4.7. Nhận thức rủi ro

Bảng 4.24: Kiểm định phân phối chuẩn về yếu tố Nhận thức rủi ro

Theo kết quả bảng 4.24, điểm trung bình của ba biến quan sát thuộc yếu tố Nhận thức rủi ro (PR1–PR3) dao động từ 3,90 đến 4,04, phản ánh rằng khách hàng Gen Z nhìn chung cảm nhận mức độ rủi ro ở mức thấp đến trung bình khi sử dụng dịch vụ Agribank Plus. Sau khi đảo chiều thang đo, giá trị trung bình cao cho thấy người dùng đánh giá Agribank Plus là tương đối an toàn, ít lo ngại về các rủi ro liên quan đến bảo mật thông tin, lỗi giao dịch hoặc gian lận mạng.

Kết quả hồi quy (Bảng 4.14) cũng chỉ ra rằng biến PR có tác động cùng chiều (+) và có ý nghĩa thống kê (Sig. = 0,010) đối với quyết định sử dụng dịch vụ. Điều này cho thấy khi người dùng cảm nhận rủi ro càng thấp thì khả năng sử dụng Agribank Plus càng cao. Vì vậy, việc duy trì và tăng cường cảm nhận an toàn của khách hàng là một hướng đi chiến lược giúp Agribank mở rộng nhóm người dùng trong tương lai. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Nhận thức rủi ro (PR): Yếu tố này có tác động yếu nhất đến quyết định sử dụng dịch vụ (Beta = 0,117). Về lý thuyết, nhận thức rủi ro thường tác động âm đến ý định sử dụng dịch vụ số, vì mức rủi ro cao thường làm giảm động lực sử dụng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, PR được mã hóa sao cho chiều cao của điểm số thể hiện mức an tâm và niềm tin về bảo mật, dẫn đến hệ số dương quan sát được. Khi khách hàng nhận thức được rủi ro nhưng đồng thời đánh giá hệ thống bảo mật của ngân hàng tốt, họ cảm thấy an toàn và sẵn sàng sử dụng Agribank Plus. Do đó, kết quả chỉ phản ánh tác động trong nhóm khách hàng đã dùng và cần giải thích cẩn trọng khi diễn giải ra toàn bộ khách hàng Gen Z.

TÓM TẮT CHƯƠNG 4

Tóm lại, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng để gia tăng tỷ lệ sử dụng dịch vụ Agribank Plus trong nhóm khách hàng Gen Z, Agribank Chi nhánh tỉnh Long An cần tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm người dùng thông qua giao diện dễ sử dụng, tăng cường các tính năng an toàn, bảo mật và tận dụng sức mạnh của ảnh hưởng xã hội để thu hút khách hàng mới. Tuy nhiên, đối với các yếu tố như PEOU và S&P có tác động mạnh trong mẫu hiện tại (nhóm người dùng) vì mẫu không bao gồm đại diện đủ cho nhóm “chưa sử dụng” (non-users), cần thận trọng khi suy rộng nhận định này cho toàn bộ Gen Z tại Long An — đặc biệt đối với các chính sách nhằm thu hút non-users (chuyển đổi người dùng). Các đề xuất can thiệp cần được thử nghiệm bổ sung trên mẫu non-users trước khi nhân rộng.

CHƯƠNG 5. KẾT LUẬN, KHUYẾN NGHỊ VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1. Kết luận

Căn cứ cơ sở lý thuyết và bằng chứng thực nghiệm tại Chương 2 và 3, đề tài đã đưa ra thiết kế mô hình nghiên cứu gồm 8 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc (Quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus). Từ đó, đề tài lựa chọn phương pháp nghiên cứu định lượng, sử dụng phân tích hồi quy tuyến tính bội để kiểm định mô hình. Bằng phân tích dữ liệu thực nghiệm tại Chương 4, đề tài đã tìm ra được kết quả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An. Cụ thể, đề tài đã đúc kết các vấn đề như sau:

Câu hỏi nghiên cứu thứ nhất: Mô hình nghiên cứu nào là phù hợp để xác định các nhân tố tác động đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An?

Đề tài đã xây dựng và kiểm định mô hình nghiên cứu tích hợp các lý thuyết chấp nhận công nghệ (như TAM, UTAUT), khẳng định mô hình là phù hợp với dữ liệu thực tế tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An. Mô hình giải thích được 68.4% sự biến động trong quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z. Kết quả kiểm định hồi quy đã xác định tám (8) nhân tố độc lập ban đầu (bao gồm Nhận thức về tính dễ sử dụng, An toàn & bảo mật, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức về tính hữu ích, Tính năng & đa dạng chức năng, Thái độ khách hàng, Niềm tin và Nhận thức rủi ro) đều có tác động cùng chiều và có ý nghĩa thống kê đến quyết định sử dụng dịch vụ, từ đó khẳng định tính hợp lệ của mô hình lý thuyết được áp dụng.

Câu hỏi nghiên cứu thứ hai: Các nhân tố tác động được xác định có mức độ ảnh hưởng như thế nào đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An?

Tiếp theo, về mức độ tác động của các nhân tố, phân tích hệ số Beta chuẩn hóa đã chỉ ra ba yếu tố có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến Gen Z Long An. Đứng đầu là Nhận thức về tính dễ sử dụng (PEOU), nhấn mạnh rằng trải nghiệm người dùng (UX/UI) trực quan và mượt mà là chìa khóa để thu hút thế hệ số. Yếu tố thứ hai là An toàn & bảo mật (S&P), chứng minh sự quan tâm cao của Gen Z đối với sự an toàn của tài sản và dữ liệu cá nhân trong giao dịch trực tuyến. Xếp thứ ba là Ảnh hưởng xã hội (SI), làm nổi bật vai trò của các mối quan hệ xã hội, đặc biệt là mạng xã hội và sự tin cậy từ cộng đồng, trong việc định hình quyết định chấp nhận dịch vụ. Các nhân tố còn lại cũng có tác động tích cực, nhưng ở mức độ thấp hơn.

Xu hướng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z được tổng hợp trong Bảng 5.1 dưới đây (dựa trên kết quả phân tích hồi quy tại Chương 4):

Bảng 5.1: Tổng hợp xu hướng và mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z

Câu hỏi nghiên cứu thứ ba: Agribank Chi nhánh tỉnh Long An cần áp dụng những giải pháp khuyến nghị và hàm ý quản trị nào để gia tăng tỷ lệ sử dụng dịch vụ Agribank Plus trong nhóm khách hàng Gen Z?

Để trả lời cho câu hỏi này, đề tài sẽ đưa ra những khuyến nghị và hàm ý chi tiết, tập trung vào việc ưu tiên cải thiện ba yếu tố tác động mạnh mẽ nhất, được trình bày cụ thể tại Mục 5.2 dưới đây.

5.2. Khuyến nghị và hàm ý quản trị Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Nghiên cứu này cho kết quả 8 biến độc lập trong mô hình hồi quy bao gồm: Nhận thức về tính dễ sử dụng, An toàn & bảo mật, Ảnh hưởng xã hội, Nhận thức về tính hữu ích, Tính năng & đa dạng chức năng, Thái độ khách hàng, Niềm tin và Nhận thức rủi ro đều có ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của khách hàng Gen Z tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An. Mức độ ảnh hưởng của 8 yếu tố xếp thứ tự từ lớn đến nhỏ, đó là: Nhận thức về tính dễ sử dụng (Beta = 0.349), An toàn & bảo mật (Beta = 0.315), Ảnh hưởng xã hội (Beta = 0.203), Nhận thức về tính hữu ích (Beta = 0.200), Tính năng & đa dạng chức năng (Beta = 0.169), Thái độ khách hàng (Beta = 0.156), Niềm tin (Beta = 0.129), Nhận thức rủi ro (Beta = 0.117).

Từ đó, tác giả đưa ra một số khuyến nghị và hàm ý quản trị nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ Agribank Plus tại Agribank Chi nhánh tỉnh Long An như sau:

5.2.1. Đối với yếu tố Nhận thức về tính dễ sử dụng

Để tiếp tục nâng cao nhận thức về tính dễ sử dụng, Agribank Long An cần chú trọng các giải pháp sau:

Cải thiện giao diện và quy trình thao tác: Thiết kế giao diện trực quan hơn, tối giản các bước đăng nhập, chuyển khoản hoặc thanh toán để phù hợp với thói quen sử dụng nhanh của người trẻ.

Tăng cường hướng dẫn sử dụng: Phát triển các video hướng dẫn ngắn, infographic hoặc chatbot hỗ trợ ngay trên ứng dụng giúp người dùng dễ tiếp cận và xử lý sự cố nhanh chóng.

Liên tục khảo sát trải nghiệm người dùng: Thu thập phản hồi định kỳ từ khách hàng Gen Z để kịp thời điều chỉnh những điểm chưa thuận tiện trong quá trình sử dụng. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Đẩy mạnh truyền thông về tính thân thiện: Giới thiệu các tính năng nổi bật và hướng dẫn cụ thể trên các nền tảng mạng xã hội mà Gen Z thường sử dụng, như TikTok, Facebook, Instagram.

Những biện pháp này không chỉ giúp củng cố nhận thức tích cực của khách hàng về sự tiện lợi và thân thiện của Agribank Plus, mà còn góp phần tăng cường mức độ gắn bó và trung thành của người dùng trẻ đối với ngân hàng.

5.2.2. Đối với yếu tố An toàn & bảo mật

Để duy trì và nâng cao niềm tin của khách hàng Gen Z đối với tính an toàn & bảo mật của Agribank Plus, chi nhánh cần triển khai một số giải pháp trọng tâm sau: Tăng cường truyền thông về các lớp bảo mật: Agribank cần xây dựng chiến lược truyền thông minh bạch và thường xuyên về các công nghệ bảo mật đang được áp dụng như mã hóa dữ liệu, xác thực đa yếu tố (MFA) và hệ thống giám sát giao dịch bất thường. Nội dung truyền thông nên được trình bày ngắn gọn, trực quan dưới dạng video hoặc infographic, phù hợp với phong cách tiếp nhận thông tin nhanh của thế hệ Gen Z.

Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ sinh trắc học: Mặc dù khách hàng đã đánh giá cao về độ an toàn, ngân hàng cần tiếp tục khuyến khích người dùng sử dụng các hình thức bảo mật nâng cao như nhận diện khuôn mặt hoặc vân tay khi đăng nhập và xác thực giao dịch. Không chỉ gia tăng mức độ bảo mật, mà còn tăng tính tiện lợi và trải nghiệm người dùng.

Thiết lập kênh hỗ trợ bảo mật 24/7: Ngân hàng nên xây dựng đường dây nóng hoặc kênh chat trực tuyến chuyên biệt để tiếp nhận và xử lý nhanh các phản ánh, khiếu nại liên quan đến sự cố bảo mật hoặc giao dịch bất thường. Phản hồi kịp thời sẽ góp phần củng cố niềm tin và cảm giác an toàn của khách hàng.

Nâng cao nhận thức an toàn thông tin cho người dùng: Agribank nên tổ chức các chiến dịch tuyên truyền ngắn gọn, dễ hiểu trên các nền tảng mạng xã hội hoặc phối hợp với trường đại học, tổ chức thanh niên để phổ biến kiến thức về phòng tránh lừa đảo, bảo vệ thông tin cá nhân trực tuyến. Hoạt động này không chỉ giúp khách hàng tự bảo vệ mình, mà còn thể hiện trách nhiệm xã hội và uy tín thương hiệu của Agribank trong việc bảo đảm an toàn tài chính cho cộng đồng.

5.2.3. Đối với yếu tố Ảnh hưởng xã hội Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Từ kết quả phân tích tại chương 4 mục 4.4.3, có thể khẳng định rằng ảnh hưởng xã hội là một trong những động lực quan trọng thúc đẩy Gen Z chấp nhận và sử dụng Agribank Plus. Do đó, Chi nhánh cần tập trung khai thác tối đa sức mạnh lan tỏa của yếu tố này thông qua các nhóm giải pháp sau:

Đẩy mạnh chiến lược marketing trên nền tảng mạng xã hội: Agribank Chi nhánh Long An nên đầu tư vào các chiến dịch tiếp thị kỹ thuật số trên các nền tảng phổ biến với Gen Z như TikTok, Instagram Reels, Facebook. Nội dung truyền thông nên được thể hiện dưới dạng video ngắn (15–60 giây), có hình ảnh sinh động, âm nhạc bắt tai và thông điệp gắn liền với trải nghiệm thực tế của người dùng trẻ. Bên cạnh quảng bá tính năng, ngân hàng nên xây dựng nội dung hướng dẫn sử dụng ứng dụng (tutorials), chia sẻ mẹo tiện ích hoặc câu chuyện đời thực về lợi ích của Agribank Plus trong cuộc sống hàng ngày. Đồng thời, trên Facebook và Zalo, cần duy trì các hoạt động tương tác trực tiếp như livestream, Q&A để tăng tính gắn kết và độ tin cậy.

Hợp tác với KOLs và micro-influencers: Agribank nên triển khai chiến lược hợp tác với những người có ảnh hưởng (influencers) trong các lĩnh vực như tài chính cá nhân, công nghệ và lối sống hiện đại. Việc những KOLs này trải nghiệm thực tế và chia sẻ cảm nhận chân thực về Agribank Plus sẽ giúp tạo dựng niềm tin và sự đồng cảm tự nhiên với người dùng Gen Z – nhóm vốn tin tưởng “người thật việc thật” hơn là quảng cáo thương hiệu. Ví dụ, một beauty blogger có thể chia sẻ trải nghiệm thanh toán hóa đơn bằng Agribank Plus nhanh chóng, hoặc một reviewer công nghệ đánh giá tính năng bảo mật và giao diện thân thiện của ứng dụng.

Phát triển chương trình giới thiệu mang tính lan truyền: Agribank có thể triển khai chương trình “Giới thiệu bạn bè – Nhận thưởng” với cơ chế khuyến khích rõ ràng và hấp dẫn dành cho cả người giới thiệu lẫn người được giới thiệu. Ngoài phần thưởng tiền mặt, ngân hàng nên tích hợp ưu đãi phù hợp với sở thích của Gen Z, như mã giảm giá mua sắm, xem phim hoặc dịch vụ trực tuyến. Song song, nên tổ chức các cuộc thi hoặc chiến dịch hashtag khuyến khích khách hàng chia sẻ trải nghiệm sử dụng Agribank Plus trên mạng xã hội. Hình thức này không chỉ tạo ra nội dung do người dùng tự tạo (UGC) giúp lan tỏa tự nhiên và đáng tin cậy, mà còn góp phần nâng cao nhận diện thương hiệu và củng cố hình ảnh Agribank hiện đại, gần gũi với giới trẻ.

5.2.4. Đối với yếu tố Nhận thức về tính hữu ích Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Để tiếp tục nâng cao chất lượng dịch vụ ngân hàng số, Chi nhánh cần chú trọng một số nội dung sau:

Tối ưu giao diện và trải nghiệm người dùng (UX/UI): Duy trì và cải tiến thiết kế ứng dụng theo hướng hiện đại, thân thiện, đảm bảo các thao tác chuyển tiền, thanh toán diễn ra nhanh gọn, thuận tiện.

Tăng cường thu thập phản hồi khách hàng: Thực hiện khảo sát định kỳ và thiết lập kênh phản hồi trực tuyến để kịp thời điều chỉnh các tính năng chưa tối ưu.

Đẩy mạnh truyền thông về tiện ích sử dụng: Quảng bá sự đơn giản, thuận tiện của Agribank Plus qua video hướng dẫn, mạng xã hội và chương trình trải nghiệm thực tế.

Phát triển đội ngũ hỗ trợ chuyên nghiệp: Đào tạo nhân viên am hiểu ứng dụng, sẵn sàng giải đáp và hỗ trợ khách hàng kịp thời nhằm củng cố niềm tin và sự hài lòng.

5.2.5. Đối với yếu tố Tính năng & đa dạng chức năng

Để duy trì và phát huy lợi thế cạnh tranh về tính năng, Chi nhánh cần tập trung vào một số định hướng sau:

Tiếp tục mở rộng hệ sinh thái tiện ích: Mặc dù các tính năng hiện tại được đánh giá cao, Agribank cần tiếp tục nghiên cứu và bổ sung thêm các tiện ích mới mà Gen Z có nhu cầu, ví dụ như: quản lý chi tiêu cá nhân thông minh, tích lũy tự động, các công cụ đầu tư nhỏ lẻ (ví dụ: chứng khoán, vàng), và liên kết sâu hơn với các nền tảng thương mại điện tử, giải trí.

Cải thiện trải nghiệm của từng tính năng: Thay vì chỉ bổ sung số lượng, ngân hàng cần đảm bảo mỗi tính năng hoạt động mượt mà, ổn định và dễ sử dụng. Cần thu thập phản hồi của người dùng thường xuyên để tối ưu hóa hiệu suất của từng chức năng.

Đẩy mạnh truyền thông về các tính năng độc đáo: Ngân hàng nên triển khai các chiến dịch truyền thông nhằm làm nổi bật các tính năng vượt trội của Agribank Plus. Sử dụng các video ngắn trên TikTok, Reels hoặc bài viết trên Facebook để hướng dẫn người dùng sử dụng các tính năng một cách hiệu quả và thú vị.

Cá nhân hóa trải nghiệm tính năng: Sử dụng dữ liệu hành vi của người dùng để đề xuất các tính năng hoặc dịch vụ phù hợp với từng cá nhân. Ví dụ, nếu một khách hàng thường xuyên thanh toán hóa đơn điện, ứng dụng có thể hiển thị tính năng này ở vị trí dễ thấy hơn. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

5.2.6. Đối với yếu tố Thái độ khách hàng

Dựa trên kết quả này, để cải thiện và nâng cao thái độ tích cực của khách hàng, Chi nhánh cần tập trung vào các giải pháp sau:

Tối ưu hóa toàn diện trải nghiệm khách hàng: Thái độ tích cực của khách hàng được xây dựng từ một trải nghiệm tổng thể tốt. Do đó, Agribank Chi nhánh tỉnh Long An cần tập trung vào việc làm cho mọi tương tác với Agribank Plus trở nên mượt mà, từ việc đăng ký, sử dụng các tính năng, đến việc liên hệ hỗ trợ. Ứng dụng không có lỗi, nhanh chóng và hiệu quả sẽ trực tiếp tạo ra thái độ tích cực. Ngân hàng cần liên tục lắng nghe phản hồi từ khách hàng để kịp thời khắc phục các điểm yếu và cải thiện trải nghiệm người dùng.

Cá nhân hóa dịch vụ và truyền thông: Sử dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để phân tích và đưa ra các đề xuất, ưu đãi được cá nhân hóa. Ví dụ, nếu một khách hàng thường xuyên sử dụng tính năng thanh toán hóa đơn điện, ngân hàng có thể gửi thông báo nhắc nhở hoặc các chương trình khuyến mãi liên quan đến dịch vụ này. Đồng thời, xây dựng các chiến dịch truyền thông mang tính cá nhân, kể chuyện về cách Agribank Plus giúp cuộc sống của Gen Z trở nên dễ dàng và tốt đẹp hơn. Những câu chuyện này sẽ tạo ra sự kết nối cảm xúc và củng cố thái độ tích cực của khách hàng.

Xây dựng và củng cố niềm tin: Thái độ tích cực có liên quan mật thiết đến niềm tin. Ngân hàng cần duy trì sự minh bạch trong mọi giao dịch, giải quyết nhanh chóng và hiệu quả các khiếu nại của khách hàng. Ngân hàng cũng cần cung cấp thông tin chính xác, đầy đủ về sản phẩm và dịch vụ để khách hàng luôn cảm thấy tin tưởng.

Khi khách hàng cảm thấy tin tưởng vào ngân hàng, thái độ của họ sẽ tự nhiên trở nên tích cực hơn và họ sẽ sẵn lòng giới thiệu dịch vụ cho bạn bè, người thân.

5.2.7. Đối với yếu tố Niềm tin

Dựa trên kết quả này, để duy trì và củng cố niềm tin vững chắc của khách hàng, Chi nhánh cần tập trung vào các giải pháp sau:

Đảm bảo tính minh bạch và nhất quán trong mọi hoạt động: Niềm tin được xây dựng từ sự minh bạch. Ngân hàng cần đảm bảo mọi thông tin về sản phẩm, dịch vụ, biểu phí và các chính sách liên quan đều được công khai, rõ ràng và dễ tiếp cận trên ứng dụng cũng như các kênh truyền thông khác. Cần duy trì sự nhất quán cao trong mọi hoạt động, từ lời hứa quảng cáo đến chất lượng dịch vụ thực tế mà khách hàng nhận được. Mọi thay đổi về chính sách hoặc tính năng cần được thông báo kịp thời và giải thích rõ ràng. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Tăng cường trách nhiệm và sự chuyên nghiệp trong dịch vụ khách hàng: Niềm tin được củng cố khi ngân hàng thể hiện sự chuyên nghiệp và trách nhiệm trong mọi tình huống, đặc biệt là khi có sự cố. Cần đảm bảo rằng các giao dịch được thực hiện một cách chính xác, nhanh chóng và mọi vấn đề phát sinh được xử lý hiệu quả. Đội ngũ nhân viên cần được đào tạo để có thái độ chuyên nghiệp, tận tâm và luôn sẵn sàng hỗ trợ khách hàng, đặc biệt là thông qua các kênh trực tuyến mà Gen Z thường sử dụng. Thiết lập một đội ngũ hỗ trợ khách hàng trực tuyến 24/7 có khả năng giải quyết các vấn đề liên quan đến kỹ thuật, bảo mật một cách nhanh chóng.

Tận dụng uy tín thương hiệu để xây dựng niềm tin: Agribank là một ngân hàng có lịch sử lâu đời và uy tín vững chắc trong ngành. Ngân hàng cần tận dụng lợi thế này để củng cố niềm tin trong nhóm khách hàng Gen Z. Các chiến dịch truyền thông nên nhấn mạnh vào sự uy tín, sự ổn định và bề dày kinh nghiệm của ngân hàng trong lĩnh vực tài chính, từ đó tạo cảm giác an toàn tuyệt đối cho người dùng. Kể chuyện về những thành công, những giải thưởng mà ngân hàng đã đạt được trong lĩnh vực công nghệ số cũng là một cách hiệu quả để củng cố niềm tin.

Xây dựng kênh phản hồi và giải quyết khiếu nại đáng tin cậy: Niềm tin có thể bị suy giảm nếu khách hàng cảm thấy ý kiến của họ không được lắng nghe. Cần thiết lập các kênh tiếp nhận phản hồi của khách hàng (như chat trực tuyến, hotline, email, mạng xã hội) và đảm bảo mọi phản hồi đều được lắng nghe và xử lý. Việc giải quyết nhanh chóng các khiếu nại không chỉ giúp khắc phục vấn đề mà còn củng cố niềm tin rằng ngân hàng luôn đứng về phía khách hàng và coi trọng ý kiến của họ. Tạo ra một hệ thống theo dõi và báo cáo khiếu nại để ngân hàng có thể học hỏi và cải thiện liên tục.

5.2.8. Đối với yếu tố Nhận thức rủi ro

Khuyến nghị và hàm ý quản trị:

Agribank cần tăng cường truyền thông về bảo mật và an toàn giao dịch để củng cố niềm tin của khách hàng Gen Z. Ngân hàng nên đẩy mạnh các chiến dịch truyền thông số thông qua mạng xã hội, website và ứng dụng Agribank Plus nhằm nhấn mạnh các tính năng bảo mật hiện có như xác thực hai lớp (OTP), nhận diện sinh trắc học hay cảnh báo đăng nhập bất thường. Đồng thời, nên xây dựng chuyên mục “An toàn số cùng Agribank Plus” cung cấp kiến thức và hướng dẫn người dùng nhận diện, phòng tránh các rủi ro phổ biến như lừa đảo trực tuyến, phishing hoặc giả mạo giao dịch.

Agribank cần hoàn thiện hệ thống kiểm soát rủi ro nội bộ và công nghệ bảo mật nhằm đảm bảo tính an toàn và ổn định cho người dùng. Việc thường xuyên thực hiện kiểm thử an ninh hệ thống (penetration test) và cập nhật công nghệ mã hóa dữ liệu theo các tiêu chuẩn quốc tế như PCI DSS hoặc ISO/IEC 27001 là cần thiết để giảm thiểu rủi ro xâm nhập. Ngoài ra, ngân hàng nên tăng cường hợp tác với các công ty công nghệ uy tín trong lĩnh vực phát hiện gian lận giao dịch, bảo vệ dữ liệu cá nhân và phòng chống tấn công mạng.

Đối với nhóm khách hàng trẻ, đặc biệt là Gen Z, Agribank cần nâng cao trải nghiệm an toàn và minh bạch trong giao dịch số. Thế hệ này đề cao khả năng kiểm soát thông tin cá nhân, do đó giao diện ứng dụng nên hiển thị rõ trạng thái bảo mật, chẳng hạn như “Tài khoản đang được bảo vệ bằng OTP – Đã xác thực”. Song song đó, ngân hàng nên cho phép người dùng chủ động thiết lập giới hạn giao dịch, khóa nhanh tài khoản hoặc thẻ trực tiếp trên ứng dụng, giúp khách hàng cảm thấy an tâm và kiểm soát tốt hơn các rủi ro tiềm ẩn.

Agribank cần xây dựng cơ chế phản ứng nhanh với sự cố và củng cố niềm tin cộng đồng. Ngân hàng nên thiết lập trung tâm hỗ trợ an toàn số hoạt động 24/7 để kịp thời phản hồi và xử lý các vấn đề liên quan đến bảo mật. Trong trường hợp xảy ra sự cố, việc truyền thông minh bạch và kịp thời là yếu tố then chốt giúp khách hàng cảm nhận được sự chuyên nghiệp, trách nhiệm và năng lực quản lý rủi ro của Agribank.

Triển khai đồng bộ các giải pháp trên sẽ giúp Agribank giảm thiểu nhận thức rủi ro của người dùng, nâng cao niềm tin và gia tăng mức độ sử dụng dịch vụ Agribank Plus trong nhóm khách hàng Gen Z — qua đó củng cố hình ảnh ngân hàng số an toàn, uy tín và thân thiện trong thời đại chuyển đổi số.

5.3. Hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

5.3.1. Hạn chế của đề tài

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được các mục tiêu đề ra và có đóng góp cả về mặt lý luận lẫn thực tiễn, đề tài vẫn còn tồn tại một số hạn chế nhất định cần được ghi nhận. Những hạn chế này chủ yếu liên quan đến phạm vi và phương pháp thực hiện nghiên cứu.

Về phạm vi không gian và đối tượng, nghiên cứu chỉ được thực hiện trong phạm vi Agribank Chi nhánh tỉnh Long An và tập trung vào nhóm khách hàng Gen Z. Tính cục bộ của nghiên cứu, mặc dù giúp phân tích sâu và cụ thể hóa giải pháp cho Chi nhánh, đã hạn chế đáng kể khả năng khái quát hóa kết quả. Do đó, các kết luận và khuyến nghị của đề tài chưa thể phản ánh đầy đủ hành vi và quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus của các thế hệ khách hàng khác, hoặc áp dụng trực tiếp cho toàn bộ hệ thống Agribank trên các địa bàn có đặc điểm kinh tế – xã hội khác.

Liên quan đến phương pháp nghiên cứu, đề tài chủ yếu sử dụng phương pháp định lượng thông qua khảo sát và phân tích hồi quy. Mặc dù phương pháp này đảm bảo tính khách quan và đo lường được mức độ tác động của các nhân tố, nhưng nó chưa đi sâu vào phân tích định tính để làm rõ nguyên nhân sâu xa đằng sau các mối quan hệ được kiểm định. Chẳng hạn, chưa thể lý giải cặn kẽ vì sao Gen Z cảm thấy một tính năng cụ thể trên Agribank Plus không tiện ích hoặc lý do họ thiếu tin tưởng vào một khía cạnh bảo mật nào đó.

Một hạn chế chính của nghiên cứu là thiên lệch chọn mẫu (Selection bias): Mẫu khảo sát trong nghiên cứu này thu được 100% là đối tượng đã/đang sử dụng Agribank Plus và 100% thuộc thế hệ Z, được thu thập bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (trực tiếp và trực tuyến). Do đó các ước lượng từ mẫu có thể thiên lệch khi suy rộng sang nhóm “chưa dùng/không dùng” (non-user) – một nhóm mục tiêu quan trọng để đề xuất chính sách tăng thâm nhập. Kết quả hồi quy và hệ số β phản ánh drivers trong nhóm đã dùng và không nhất thiết phản ánh động lực chuyển đổi hoặc rào cản ở nhóm “chưa sử dụng” (non-users). Theo hướng dẫn phương pháp luận khảo sát của Cochran (1977) và Groves và cộng sự (2009), nghiên cứu định lượng khi suy rộng quần thể nên mô tả khung chọn mẫu và, nếu có thể, sử dụng chiến lược lấy mẫu xác suất để giảm thiên lệch.

Cuối cùng, hạn chế về thời điểm nghiên cứu cũng là một điểm cần lưu ý. Đề tài là một nghiên cứu cắt ngang, dữ liệu được thu thập tại một thời điểm nhất định. Trong lĩnh vực công nghệ và tài chính, hành vi sử dụng dịch vụ ngân hàng số có thể thay đổi rất nhanh do sự xuất hiện của các đối thủ mới, công nghệ đột phá, hoặc sự điều chỉnh liên tục về tính năng của chính ứng dụng. Do đó, tính chính xác và phù hợp của các kết quả nghiên cứu có thể giảm dần theo thời gian.

5.3.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

Từ những hạn chế của đề tài đã được chỉ ra (tính cục bộ, hạn chế về phương pháp cắt ngang), các nghiên cứu tiếp theo có thể phát triển theo hướng mở rộng phạm vi không gian và đối tượng. Cụ thể, các học giả nên thực hiện nghiên cứu so sánh các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus giữa Gen Z và Millennials nhằm làm rõ sự khác biệt thế hệ trong hành vi ngân hàng số. Việc này sẽ cung cấp thông tin chuyên biệt cho việc thiết kế sản phẩm và chiến lược truyền thông. Ngoài ra, việc mở rộng nghiên cứu ra nhiều chi nhánh Agribank tại các vùng kinh tế khác nhau sẽ tăng tính đại diện và khả năng khái quát hóa kết quả cho toàn hệ thống. Bên cạnh đó, cần chú trọng chuyên sâu hóa phương pháp nghiên cứu. Cụ thể, nên kết hợp nghiên cứu định tính (như phỏng vấn sâu hoặc thảo luận nhóm) với phương pháp định lượng hiện có. Sự kết hợp này sẽ giúp khám phá và giải thích chi tiết hơn nguyên nhân sâu xa đằng sau các mối quan hệ được kiểm định, đặc biệt là các vấn đề liên quan đến trải nghiệm người dùng, niềm tin bảo mật và ảnh hưởng xã hội mà dữ liệu định lượng khó có thể làm rõ.

Hướng nghiên cứu quan trọng là chuyển sang nghiên cứu dài hạn (nghiên cứu theo thời gian). Hình thức này sẽ giúp đánh giá sự thay đổi trong hành vi sử dụng dịch vụ khi ngân hàng triển khai các tính năng mới hoặc khi công nghệ tài chính tiếp tục phát triển. Đồng thời, các nghiên cứu nên tập trung sâu hơn vào vai trò của các yếu tố can thiệp công nghệ mới như Trí tuệ Nhân tạo (AI) hoặc tính tùy chỉnh hóa (Personalization) đối với quyết định chấp nhận ngân hàng số của thế hệ trẻ. Luận văn: KQNC đến quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Ảnh hưởng về quyết định sử dụng dịch vụ Agribank Plus

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng