Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng

Chia sẻ chuyên mục Đề Tài Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng 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 ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Dân dưới đây chắc chắn sẽ giúp cho các bạn học viên có cái nhìn tổng quan hơn về đề tài sắp đến.

4.1. Thống kê mô tả mẫu

Sau khi số lượng bảng câu hỏi chính thức được gửi trực tiếp đến khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ tại Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NCB), số bảng thu về được là 377 bảng trên tổng số 400 bảng đã phát ra, đạt tỷ lệ thu hồi 94,25%. Tuy nhiên, sau quá trình sàng lọc và kiểm tra dữ liệu thì phát hiện thấy có 28 bảng câu hỏi không hợp lệ. Nguyên nhân là có những bảng khách hàng đã lựa chọn nhiều hơn một lựa chọn cho mỗi biến quan sát, dẫn đến không thể xác định chính xác mức độ đánh giá của khách hàng. Ngoài ra, một số bảng câu hỏi khác có hiện tượng khách hàng trả lời giống nhau cho nhiều biến quan sát khác nhau, điều này cho thấy khách hàng chưa thực sự tập trung khi trả lời hoặc không hiểu rõ nội dung câu hỏi. Vì vậy, số mẫu chính thức cuối cùng và hợp lệ để tiến hành phân tích dữ liệu là 349 mẫu, đạt tỷ lệ 87,25% so với tổng số bảng hỏi phát ra. Con số này vượt xa yêu cầu tối thiểu về cỡ mẫu cho phân tích nhân tố và hồi quy đa biến. Mẫu có đặc điểm như sau:

Bảng 4.1. Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu chính thức

Bảng 4.1 cho thấy trong 349 khách hàng cá nhân được khảo sát thì nữ giới chiếm đa số với tỷ lệ 63,3% (221 người), trong khi nam giới chiếm 36,7% (128 người). Điều này cho thấy khách hàng nữ có xu hướng quan tâm và tiếp cận dịch vụ ngân hàng số nhiều hơn, phù hợp với xu hướng chung trong nghiên cứu của Nga (2023) khi chỉ ra rằng phụ nữ thường tích cực hơn trong việc sử dụng các dịch vụ tài chính trực tuyến do nhu cầu quản lý chi tiêu gia đình và thực hiện giao dịch tiện lợi.

Về độ tuổi thì nhóm từ 30-45 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 53,0% (185 người), tiếp theo là nhóm dưới 30 tuổi với 27,8% (97 người), và nhóm từ 45 tuổi trở lên chiếm 19,2% (67 người). Đây được xem là sự hợp lý về mẫu nghiên cứu vì nhóm tuổi 30-45 là lực lượng lao động chính, có thu nhập ổn định và nhu cầu giao dịch ngân hàng thường xuyên. Chẳng hạn, nhóm khách hàng này thường phải thực hiện các giao dịch như chuyển khoản lương, thanh toán hóa đơn, vay vốn mua nhà hoặc đầu tư, do đó họ có xu hướng tìm hiểu và sử dụng ngân hàng số để tiết kiệm thời gian. Mặt khác, nhóm dưới 30 tuổi là thế hệ trẻ am hiểu công nghệ, dễ dàng tiếp cận và làm quen với các ứng dụng số, trong khi nhóm trên 45 tuổi tuy chiếm tỷ lệ thấp hơn nhưng vẫn thể hiện sự quan tâm đến dịch vụ ngân hàng số.

Đối với thu nhập thì nhóm có thu nhập từ 30 triệu đồng trở lên chiếm tỷ lệ cao nhất với 45,8% (160 người), tiếp theo là nhóm thu nhập từ 15-30 triệu đồng với 27,8% (97 người) và nhóm thu nhập dưới 15 triệu đồng chiếm 26,4% (92 người). Kết quả này phản ánh đúng đặc điểm của khách hàng sử dụng dịch vụ tại NCB, khi phần lớn là những người có thu nhập khá và ổn định. Nhóm thu nhập cao thường có nhu cầu giao dịch tài chính phức tạp và khối lượng lớn, do đó họ quan tâm đến sự tiện lợi và hiệu quả của ngân hàng số. Đồng thời, họ cũng sẵn sàng chi trả phí dịch vụ nếu ngân hàng số mang lại giá trị gia tăng về thời gian và trải nghiệm.

Nhìn chung, cấu trúc mẫu phản ánh đúng đối tượng khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ tại NCB và phù hợp với mục tiêu nghiên cứu đã đề ra. Mẫu nghiên cứu đảm bảo tính đại diện với sự phân bố đa dạng về giới tính, độ tuổi và thu nhập, tạo cơ sở tin cậy cho các phân tích tiếp theo.

4.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Như đã trình bày trong chương 3, hệ số Cronbach’s Alpha để đo lường độ tin cậy cho thang đo sẽ dựa trên kết quả của Nunnally và Burnstein (1994) với kết quả là lớn hơn 0,6 vì trong nghiên cứu này các khái niệm đo lường đã được kiểm chứng tại nhiều nghiên cứu trước đó. Theo Cortina (1993), một thang đo có độ tin cậy tốt khi Cronbach’s Alpha > 0,6, nếu nhỏ hơn 0,6 coi như không chấp nhận thang đo này. Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát phải lớn hơn 0,3 thì mới đảm bảo độ tin cậy và không bị coi là biến rác (Hair và cộng sự, 2010). Kết quả kiểm định này được tổng hợp dưới bảng sau:

Bảng 4.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo

Dựa trên kết quả Bảng 4.2 có thể thấy các biến số PU, PEOU, SP, SN, TC, WF và IU có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,830; 0,795; 0,785; 0,741; 0,807; 0,832 và 0,841 đều lớn hơn 0,6 do đó có thể kết luận các biến số này đạt độ tin cậy cao với mô hình lý thuyết đã đề xuất. Đặc biệt, biến IU (Ý định sử dụng ngân hàng số) có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất là 0,841, cho thấy thang đo biến phụ thuộc có độ nhất quán nội tại rất tốt. Tiếp theo là biến WF (Nhận thức về tính năng công nghệ) với hệ số 0,832 và biến PU (Nhận thức về lợi ích) với hệ số 0,830, điều này phản ánh các thang đo này có độ tin cậy cao và phù hợp để đo lường các khái niệm trong nghiên cứu.

Ngoài ra, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đo lường cho các nhân tố này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3, cụ thể dao động từ 0,535 (SN3) đến 0,749 (IU2), do đó tất cả các biến quan sát này đạt được độ tin cậy và có khả năng làm thang đo đo lường khái niệm cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu đề xuất. Không có biến quan sát nào có hệ số tương quan biến tổng thấp hơn 0,3, nghĩa là không có biến rác cần loại bỏ khỏi mô hình. Điều này cho thấy các biến quan sát được thiết kế trong bảng câu hỏi đều có ý nghĩa và đo lường đúng khái niệm mà nghiên cứu hướng tới.

Đồng thời, khi xem xét cột “Hệ số Cronbach’s Alpha nếu bỏ biến” ta thấy rằng nếu loại bỏ bất kỳ biến quan sát nào thì hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo đều không tăng lên đáng kể hoặc có thể giảm đi. Chẳng hạn, đối với thang đo PU, nếu loại bỏ biến PU3 thì Cronbach’s Alpha chỉ còn 0,764 thấp hơn so với 0,830 hiện tại. Điều này khẳng định tất cả các biến quan sát đều có vai trò quan trọng trong việc đo lường các khái niệm nghiên cứu và cần được giữ lại cho các phân tích tiếp theo.

Đây là điều kiện thuận lợi và cơ sở vững chắc cho các kiểm định tiếp theo, đảm bảo rằng dữ liệu thu thập có chất lượng tốt và các thang đo có độ tin cậy cao, phù hợp với yêu cầu của nghiên cứu khoa học.

4.3. Kết quả phân tích nhân tố khám phá

4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá với các nhân tố độc lập Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Sau khi các thang đo được kiểm định độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis). Phân tích EFA được sử dụng để xác định các nhân tố đại diện cho các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu, đồng thời đánh giá sự phù hợp của mô hình nghiên cứu đề xuất với dữ liệu thị trường thực tế (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Theo Hair và cộng sự (2010), việc kiểm định EFA cần đảm bảo các tiêu chuẩn: hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) lớn hơn 0,5; kiểm định Bartlett’s Test có mức ý nghĩa (Sig.) nhỏ hơn 0,05; tổng phương sai trích (Total Variance Explained) lớn hơn 50%; hệ số tải nhân tố (Factor Loading) của mỗi biến quan sát lớn hơn 0,5; và Eigenvalue lớn hơn 1.Trong nghiên cứu này, tác giả thực hiện phân tích EFA riêng biệt cho hai nhóm biến: nhóm biến độc lập (bao gồm PU, PEOU, SP, SN, TC, WF) và nhóm biến phụ thuộc (IU) nhằm đảm bảo tính phân biệt giữa các khái niệm nghiên cứu. Phương pháp trích nhân tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax được sử dụng để tối ưu hóa cấu trúc nhân tố và làm cho ma trận nhân tố trở nên đơn giản, dễ giải thích hơn.

Bảng 4.3. Kết quả phân tích EFA với các nhân tố độc lập

Dựa trên kết quả Bảng 4.3, ta có thể thấy hệ số KMO = 0,816 nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1, điều này cho thấy phân tích nhân tố EFA là thích hợp với dữ liệu nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Đồng thời, kiểm định Bartlett’s Test có giá trị Sig. = 0,000 thấp hơn mức ý nghĩa 5%, do đó bác bỏ giả thuyết H□ cho rằng các biến không có tương quan với nhau trong tổng thể. Điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố là phù hợp.

Kết quả phân tích EFA đã trích được 6 nhân tố từ 19 biến quan sát với tổng phương sai trích là 70,542%. Theo Hair và cộng sự (2010), tổng phương sai trích lớn hơn 50% là đạt yêu cầu, do đó kết quả này cho thấy 6 nhân tố được trích ra giải thích được 70,542% sự biến thiên của dữ liệu, đảm bảo tính đại diện cao cho các biến quan sát ban đầu. Giá trị Eigenvalue nhỏ nhất của nhân tố thứ 6 là 1,029 lớn hơn 1, đáp ứng tiêu chuẩn để giữ lại nhân tố theo nguyên tắc của Kaiser.

Xét về hệ số tải nhân tố (Factor Loading), tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 và được nhóm đúng theo các nhân tố đã đề xuất trong mô hình lý thuyết. Cụ thể: Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Nhân tố 1 (PU – Nhận thức về lợi ích) bao gồm 4 biến quan sát PU1, PU2, PU3, PU4 với hệ số tải dao động từ 0,747 đến 0,821. Biến PU3 có hệ số tải cao nhất (0,821), cho thấy biến này đại diện mạnh mẽ nhất cho nhân tố nhận thức về lợi ích.
Nhân tố 2 (PEOU – Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng) bao gồm 3 biến quan sát PEOU1, PEOU2, PEOU3 với hệ số tải từ 0,775 đến 0,857. Biến PEOU3 có hệ số tải cao nhất (0,857), phản ánh tầm quan trọng của sự dễ dàng sử dụng trong nhận thức của khách hàng.
Nhân tố 3 (TC – Chi phí giao dịch) bao gồm 3 biến quan sát TC1, TC2, TC3 với hệ số tải từ 0,804 đến 0,885. Biến TC2 có hệ số tải rất cao (0,885), cho thấy chi phí giao dịch là yếu tố được khách hàng quan tâm đáng kể.
Nhân tố 4 (SP – Nhận thức về tính an toàn và bảo mật) bao gồm 3 biến quan sát SP1, SP2, SP3 với hệ số tải từ 0,763 đến 0,837.
Nhân tố 5 (WF – Nhận thức về tính năng công nghệ) bao gồm 3 biến quan sát WF1, WF2, WF3 với hệ số tải từ 0,773 đến 0,800.
Nhân tố 6 (SN – Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan) bao gồm 3 biến quan sát SN1, SN2, SN3 với hệ số tải từ 0,762 đến 0,836.

Kết quả cho thấy không có biến quan sát nào bị loại bỏ và tất cả 19 biến quan sát đều được phân nhóm đúng theo 6 nhân tố như mô hình nghiên cứu đề xuất ban đầu. Không có hiện tượng chồng chéo hay tải chéo giữa các nhân tố, điều này khẳng định tính phân biệt rõ ràng giữa các khái niệm nghiên cứu. Ma trận xoay nhân tố Varimax đã giúp tối ưu hóa cấu trúc, làm cho mỗi biến quan sát chỉ tải mạnh lên một nhân tố duy nhất, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giải thích kết quả.

4.3.2. Kết quả phân tích nhân tố khám phá với nhân tố phụ thuộc

Đối với nhân tố phụ thuộc, kết quả Bảng 4.4 cho thấy hệ số KMO = 0,717 lớn hơn 0,5, đạt yêu cầu cho phân tích nhân tố. Kiểm định Bartlett’s Test có Sig. = 0,000 thấp hơn 0,05, do đó bác bỏ giả thuyết về sự không tương quan giữa các biến, chứng tỏ phân tích nhân tố là phù hợp. Tổng phương sai trích đạt 75,881%, cao hơn đáng kể so với mức tối thiểu 50%, cho thấy một nhân tố duy nhất IU (Ý định sử dụng ngân hàng số) giải thích được 75,881% sự biến thiên của 3 biến quan sát IU1, IU2, IU3. Giá trị Eigenvalue = 2,276 lớn hơn 1, đáp ứng tiêu chuẩn giữ lại nhân tố.

Bảng 4.4. Kết quả phân tích EFA với nhân tố phụ thuộc Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Cả ba biến quan sát IU1, IU2, IU3 đều có hệ số tải rất cao, dao động từ 0,856 đến 0,896. Đặc biệt, biến IU2 có hệ số tải cao nhất (0,896), cho thấy đây là biến đại diện mạnh mẽ nhất cho ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng. Kết quả này khẳng định thang đo biến phụ thuộc có độ hội tụ cao và đo lường tốt khái niệm ý định sử dụng.

Như vậy, kết quả phân tích EFA cho cả nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc đều đạt các tiêu chuẩn theo Hair và cộng sự (2010). Cấu trúc nhân tố phù hợp hoàn toàn với mô hình lý thuyết đề xuất, với 6 nhân tố độc lập (PU, PEOU, TC, SP, WF, SN) và 1 nhân tố phụ thuộc (IU). Tất cả 22 biến quan sát ban đầu đều được giữ lại và phân nhóm đúng theo các khái niệm đo lường, tạo cơ sở vững chắc cho phân tích hồi quy đa biến ở các bước tiếp theo.

4.4. Kết quả xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân

Sau khi các thang đo đã được kiểm định độ tin cậy thông qua Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA cho kết quả phù hợp, tác giả tiến hành phân tích hồi quy đa biến để xác định mức độ tác động của các nhân tố độc lập đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB. Phương pháp hồi quy bội được sử dụng với biến phụ thuộc là IU (Ý định sử dụng ngân hàng số) và các biến độc lập là PU (Nhận thức về lợi ích), PEOU (Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng), SP (Nhận thức về tính an toàn và bảo mật), SN (Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan), TC (Chi phí giao dịch), và WF (Nhận thức về tính năng công nghệ).

Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, tác giả đã thực hiện các kiểm định cần thiết để đảm bảo mô hình đáp ứng các giả định của hồi quy tuyến tính, bao gồm kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF (Variance Inflation Factor), kiểm định tự tương quan thông qua chỉ số Durbin-Watson, và kiểm định phương sai thay đổi. Kết quả phân tích được trình bày như sau:

Bảng 4.5. Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bảng 4.5 cho thấy hệ số tương quan bội R = 0,755, cho biết mối quan hệ tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc là khá chặt chẽ. Hệ số xác định R² = 0,570 có nghĩa là 57,0% sự biến thiên của ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số (IU) được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình (PU, PEOU, SP, SN, TC, WF). Hệ số R² hiệu chỉnh = 0,562 sau khi điều chỉnh theo số lượng biến độc lập và cỡ mẫu, vẫn duy trì ở mức khá cao, cho thấy mô hình có khả năng giải thích tốt. Hệ số Durbin-Watson = 2,259 nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư (Hair và cộng sự, 2010). Điều này chứng tỏ các quan sát trong mẫu nghiên cứu là độc lập với nhau và không bị ảnh hưởng lẫn nhau theo thời gian hay thứ tự thu thập dữ liệu. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Bảng 4.6. Kiểm định phương sai thay đổi

Kết quả Bảng 4.6 cho thấy giá trị Chi-Square = 0,323 với mức ý nghĩa Sig. = 0,570 lớn hơn 0,05. Do đó, chấp nhận giả thuyết H0 cho rằng phương sai của phần dư là đồng nhất (không có hiện tượng phương sai thay đổi). Điều này đảm bảo rằng mô hình hồi quy không vi phạm giả định về phương sai của sai số không đổi, tạo cơ sở tin cậy cho các ước lượng hệ số hồi quy.

Bảng 4.7. Kết quả phân tích hồi quy

Dựa trên kết quả Bảng 4.7, trước tiên cần xem xét hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF. Theo Hair và cộng sự (2010), nếu VIF < 5 và Tolerance > 0,2 thì mô hình không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng. Kết quả cho thấy tất cả các biến độc lập đều có hệ số VIF dao động từ 1,007 (TC) đến 1,673 (WF), đều nhỏ hơn 5. Đồng thời, hệ số Tolerance của các biến đều lớn hơn 0,2, cụ thể từ 0,598 (WF) đến 0,993 (TC). Do đó, mô hình nghiên cứu không bị hiện tượng đa cộng tuyến, các biến độc lập không có mối tương quan quá cao với nhau, đảm bảo tính ổn định và tin cậy của các hệ số hồi quy ước lượng.

Xét về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, kết quả cho thấy có 5 biến có mức ý nghĩa Sig. < 0,05, bao gồm: WF (Sig. = 0,000), PEOU (Sig. = 0,000), PU (Sig. = 0,001), SP (Sig. = 0,001), và SN (Sig. = 0,044). Điều này chứng tỏ 5 nhân tố này có tác động có ý nghĩa thống kê đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng tại NCB. Tuy nhiên, biến TC (Chi phí giao dịch) có Sig. = 0,257 lớn hơn 0,05, cho thấy biến này không có ý nghĩa thống kê trong mô hình, hay nói cách khác chi phí giao dịch không tác động đáng kể đến ý định sử dụng ngân hàng số của khách hàng trong bối cảnh nghiên cứu này.

Để xác định mức độ tác động thực tế của các nhân tố, tác giả xem xét hệ số hồi quy chuẩn hóa (Beta). Kết quả cho thấy:

Biến WF (Nhận thức về tính năng công nghệ) có hệ số Beta = 0,475 là cao nhất, cho thấy đây là nhân tố có tác động mạnh mẽ nhất đến ý định sử dụng ngân hàng số. Khi nhận thức về tính năng công nghệ tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng ngân hàng số tăng 0,475 đơn vị độ lệch chuẩn, với điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Biến PEOU (Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng) có hệ số Beta = 0,192, là nhân tố có tác động mạnh thứ hai. Khi nhận thức về sự dễ dàng sử dụng tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng ngân hàng số tăng 0,192 đơn vị độ lệch chuẩn.

Biến SP (Nhận thức về tính an toàn và bảo mật) có hệ số Beta = 0,140, cho thấy tác động tích cực đến ý định sử dụng. Khi nhận thức về tính an toàn và bảo mật tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,140 đơn vị độ lệch chuẩn.

Biến PU (Nhận thức về lợi ích) có hệ số Beta = 0,136, có tác động tích cực gần tương đương với SP. Khi nhận thức về lợi ích tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,136 đơn vị độ lệch chuẩn.

Biến SN (Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan) có hệ số Beta = 0,077, là nhân tố có tác động yếu nhất trong số các biến có ý nghĩa thống kê. Khi ảnh hưởng của chuẩn chủ quan tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,077 đơn vị độ lệch chuẩn.

Biến TC (Chi phí giao dịch) có hệ số Beta = -0,040 với dấu âm như kỳ vọng, tuy nhiên do Sig. = 0,257 > 0,05 nên tác động này không có ý nghĩa thống kê, cho thấy chi phí giao dịch không phải là rào cản đáng kể đối với ý định sử dụng ngân hàng số trong mẫu nghiên cứu này. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Dựa trên các hệ số hồi quy chuẩn hóa, phương trình hồi quy được thiết lập như sau: IU = 0,475×WF + 0,192×PEOU + 0,140×SP + 0,136×PU + 0,077×SN

Phương trình này cho thấy thứ tự ưu tiên của các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại NCB, trong đó nhận thức về tính năng công nghệ đóng vai trò quan trọng nhất, tiếp theo là sự dễ dàng sử dụng, tính an toàn và bảo mật, lợi ích, và cuối cùng là ảnh hưởng của chuẩn chủ quan.

Như vậy, mô hình hồi quy đa biến đã đạt được các tiêu chuẩn về độ phù hợp với R² = 0,570, không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 5), không có tự tương quan (Durbin-Watson = 2,259), và không có phương sai thay đổi (Sig. = 0,570). Trong 6 biến độc lập đưa vào mô hình, có 5 biến có tác động có ý nghĩa thống kê đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số, tạo cơ sở vững chắc cho việc kiểm định các giả thuyết nghiên cứu và đưa ra các hàm ý quản trị phù hợp.

4.5. Kết quả đánh giá sự khác nhau về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân

4.5.1. Kiểm định sự khác biệt theo giới tính

Bảng 4.8. Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số theo giới tính

Bảng 4.8 cho thấy kiểm định Levene có hệ số F = 0,123 với Sig. = 0,726 lớn hơn 0,05. Điều này cho thấy phương sai của hai nhóm nam và nữ là đồng nhất, do đó tác giả sử dụng kiểm định t-test dựa trên giá trị Sig. của “Equal variances assumed” để kết luận. Giá trị Sig. (2-tailed) = 0,321 cao hơn mức ý nghĩa 5%, cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số giữa khách hàng nam và nữ tại NCB.

Kết quả này cho thấy cả nam giới và nữ giới đều có mức độ ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tương đương nhau. Điều này phù hợp với xu hướng hiện nay khi công nghệ ngân hàng số ngày càng được thiết kế thân thiện, dễ sử dụng và phù hợp với cả hai giới tính. Không có yếu tố rào cản nào về giới tính trong việc tiếp cận và sử dụng dịch vụ ngân hàng số, do đó NCB không cần phân biệt đối xử hay có chiến lược khác biệt hóa theo giới tính trong việc phát triển dịch vụ ngân hàng số.

4.5.2. Kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Kết quả Bảng 4.9 cho thấy rằng kiểm định Levene dựa trên giá trị trung bình (Based on Mean) có hệ số Levene Statistic = 0,397 với Sig. = 0,673 cao hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy phương sai của ý định sử dụng ngân hàng số giữa các nhóm tuổi là đồng nhất, đáp ứng điều kiện để tiến hành kiểm định ANOVA.

Bảng 4.9. Kiểm định phương sai đồng nhất của các nhóm khách hàng theo độ tuổi

Kết quả kiểm định ANOVA tại Bảng 4.10 cho thấy giá trị F = 1,284 với Sig. = 0,278 lớn hơn 0,05. Do đó, chấp nhận giả thuyết H□ cho rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số giữa các nhóm tuổi khác nhau (dưới 30 tuổi, từ 30-45 tuổi, và từ 45 tuổi trở lên).

Kết quả này cho thấy ý định sử dụng ngân hàng số không bị ảnh hưởng đáng kể bởi yếu tố độ tuổi trong mẫu nghiên cứu tại NCB. Điều này có thể được giải thích là do hiện nay các ứng dụng ngân hàng số đã được thiết kế ngày càng thân thiện và dễ sử dụng, phù hợp với nhiều lứa tuổi khác nhau. Đồng thời, sự phổ biến của smartphone và Internet tại Việt Nam giúp mọi lứa tuổi đều có thể tiếp cận và làm quen với công nghệ số. Ngay cả nhóm khách hàng từ 45 tuổi trở lên cũng dần thích nghi với xu hướng số hóa trong lĩnh vực ngân hàng, đặc biệt khi họ nhận thấy những lợi ích về tính tiện lợi và tiết kiệm thời gian.

Bảng 4.10. Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số theo độ tuổi

4.5.3. Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Kết quả Bảng 4.11 cho thấy rằng kiểm định Levene dựa trên giá trị trung bình có hệ số Levene Statistic = 2,155 với Sig. = 0,117 lớn hơn mức ý nghĩa 5%. Điều này cho thấy phương sai của ý định sử dụng ngân hàng số giữa các nhóm thu nhập là đồng nhất, đáp ứng điều kiện tiến hành kiểm định ANOVA.

Bảng 4.11. Kiểm định phương sai đồng nhất của các nhóm khách hàng theo thu nhập

Kết quả kiểm định ANOVA tại Bảng 4.12 cho thấy giá trị F = 0,298 với Sig. = 0,743 lớn hơn rất nhiều so với mức ý nghĩa 5%. Do đó, chấp nhận giả thuyết H□ cho rằng không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số giữa các nhóm thu nhập khác nhau (dưới 15 triệu đồng, từ 15-30 triệu đồng, và từ 30 triệu đồng trở lên).

Kết quả này cho thấy ý định sử dụng ngân hàng số không phụ thuộc vào mức thu nhập của khách hàng. Điều này có thể được giải thích là do các lợi ích của ngân hàng số (tiện lợi, tiết kiệm thời gian, dễ sử dụng) hấp dẫn với mọi tầng lớp thu nhập. Đối với nhóm thu nhập thấp, ngân hàng số giúp họ tiết kiệm chi phí đi lại và thời gian giao dịch tại quầy. Đối với nhóm thu nhập trung bình và cao, ngân hàng số đáp ứng nhu cầu giao dịch nhanh chóng, bảo mật và chuyên nghiệp. Hơn nữa, việc các ngân hàng hiện nay đang có chính sách miễn giảm phí giao dịch trên kênh số cũng làm giảm rào cản về chi phí, giúp dịch vụ này trở nên phù hợp với mọi đối tượng khách hàng.

Bảng 4.12. Kiểm định sự khác biệt về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số theo thu nhập

Như vậy, kết quả kiểm định sự khác biệt cho thấy ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số tại NCB không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê theo giới tính, độ tuổi hay thu nhập. Điều này cho thấy dịch vụ ngân hàng số có sức hấp dẫn rộng rãi đối với tất cả các nhóm khách hàng, không phân biệt đặc điểm nhân khẩu học. Do đó, NCB có thể áp dụng các chiến lược marketing và phát triển dịch vụ thống nhất cho toàn bộ khách hàng cá nhân, thay vì phải phân khúc và tùy chỉnh theo từng nhóm đối tượng cụ thể.

4.6. Thảo luận kết quả nghiên cứu Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Giả thuyết H1: Tác động của nhận thức về lợi ích (PU) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H1 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của PU là 0,136 (p = 0,001 < 0,05), có nghĩa là nhận thức về lợi ích tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng số, hay nói cách khác khi nhận thức về lợi ích tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng ngân hàng số của khách hàng tăng 0,136 đơn vị độ lệch chuẩn, với điều kiện các yếu tố khác không đổi. Kết quả này phù hợp với thực tế và tình hình thực tiễn tại Việt Nam, điều này luận giải cho việc khi khách hàng nhận thấy ngân hàng số mang lại những lợi ích thiết thực như tiết kiệm thời gian, thực hiện giao dịch nhanh chóng mà không cần đến chi nhánh, quản lý tài chính hiệu quả hơn, thì họ sẽ có xu hướng sử dụng dịch vụ này nhiều hơn.

Đặc biệt, với nhóm khách hàng trong độ tuổi lao động (30-45 tuổi chiếm 53% mẫu nghiên cứu), làm cho họ luôn trong tình trạng bận rộn với công việc và gia đình, do đó lợi ích về tiết kiệm thời gian là vô cùng quan trọng. Mặc dù họ có thể sử dụng dịch vụ ngân hàng truyền thống, nhưng việc phải sắp xếp thời gian đến chi nhánh, xếp hàng chờ đợi, điền các biểu mẫu giấy tờ là điều không mấy thuận tiện. Mặt khác, khách hàng khi sử dụng ngân hàng số có thể thực hiện giao dịch bất cứ lúc nào, bất cứ nơi đâu chỉ với một chiếc smartphone, điều này giúp họ chủ động hơn trong việc quản lý tài chính cá nhân và gia đình. Không những vậy, các tính năng như kiểm tra số dư, lịch sử giao dịch, thông báo tự động giúp khách hàng theo dõi và kiểm soát chi tiêu tốt hơn, từ đó đưa ra các quyết định tài chính sáng suốt hơn.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Hossain (2023) khi chỉ ra rằng nhận thức về lợi ích có ảnh hưởng mạnh đến ý định sử dụng ngân hàng số vì nó mang lại sự tiện lợi, tiết kiệm thời gian và kiểm soát tài chính tốt hơn. Đồng thời, kết quả cũng phù hợp với nghiên cứu của Nga (2023) tại Việt Nam khi khẳng định khách hàng có xu hướng sử dụng ngân hàng số nếu họ thấy nó giúp họ giảm chi phí và cải thiện chất lượng cuộc sống.

Giả thuyết H2: Tác động của nhận thức về sự dễ dàng sử dụng (PEOU) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H2 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của PEOU là 0,192 (p = 0,000 < 0,05), có nghĩa là nhận thức về sự dễ dàng sử dụng tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng số, hay nói cách khác khi nhận thức về sự dễ dàng sử dụng tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,192 đơn vị độ lệch chuẩn. Đây là nhân tố có tác động mạnh thứ hai trong mô hình (sau WF), cho thấy tầm quan trọng của việc thiết kế giao diện thân thiện và dễ sử dụng.

Kết quả này phù hợp với thực tế, điều này luận giải cho việc khi khách hàng cảm thấy ứng dụng ngân hàng số dễ học, dễ thao tác, giao diện trực quan thì họ sẽ sẵn sàng sử dụng dịch vụ này. Đặc biệt, với sự đa dạng về độ tuổi trong mẫu nghiên cứu (từ dưới 30 đến trên 45 tuổi), làm cho nhu cầu về giao diện đơn giản, dễ hiểu là rất quan trọng.

Nhóm khách hàng trẻ tuổi (dưới 30) tuy quen thuộc với công nghệ nhưng họ cũng mong muốn trải nghiệm mượt mà, không phức tạp. Trong khi đó, nhóm khách hàng lớn tuổi (từ 45 trở lên) thường gặp khó khăn với các ứng dụng phức tạp, nhiều bước thao tác, do đó nếu ứng dụng ngân hàng số được thiết kế đơn giản, có hướng dẫn rõ ràng, họ sẽ dễ dàng chấp nhận sử dụng hơn.

Mặt khác, khi khách hàng có thể tự thực hiện các giao dịch mà không cần sự trợ giúp từ nhân viên ngân hàng, họ cảm thấy tự tin và độc lập hơn trong việc quản lý tài chính cá nhân. Điều này tạo ra cảm giác kiểm soát và an tâm, từ đó thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ. Tuy nhiên, dựa trên giá trị trung bình của PEOU2 (3,25) cho thấy vẫn còn một số khách hàng gặp khó khăn trong giai đoạn học cách sử dụng ban đầu, do đó NCB cần cải thiện tài liệu hướng dẫn, video tutorial, và dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Hossain (2023) khi khẳng định các tính năng thân thiện với người dùng như giao diện trực quan và hướng dẫn chi tiết giúp tăng khả năng chấp nhận dịch vụ ngân hàng số. Nga (2023) cũng chỉ ra rằng nhóm khách hàng cao tuổi sẽ sử dụng ngân hàng số nếu họ thấy ứng dụng dễ sử dụng và không quá phức tạp.

Giả thuyết H3: Tác động của chi phí giao dịch (TC) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H3 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của TC là -0,040 (p = 0,257 > 0,05), mặc dù có dấu âm như kỳ vọng ban đầu nhưng mức ý nghĩa thống kê không đạt ngưỡng 5%, do đó giả thuyết H3 bị bác bỏ. Điều này có nghĩa là chi phí giao dịch không có tác động đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng tại NCB trong bối cảnh nghiên cứu này.

Kết quả này không phù hợp với kỳ vọng ban đầu nhưng lại phản ánh đúng thực tế hiện nay tại thị trường Việt Nam. Điều này luận giải cho việc các ngân hàng thương mại, trong đó có NCB, đang có chiến lược miễn giảm phí giao dịch trên kênh số để thu hút và khuyến khích khách hàng chuyển đổi từ giao dịch truyền thống sang giao dịch số. Chẳng hạn, nhiều ngân hàng hiện nay miễn phí chuyển khoản nội bộ, miễn phí chuyển khoản liên ngân hàng dưới một mức nhất định, miễn phí tra cứu số dư và lịch sử giao dịch. Do đó, yếu tố chi phí không còn là rào cản lớn đối với khách hàng khi quyết định sử dụng ngân hàng số.

Mặt khác, cấu trúc mẫu nghiên cứu cho thấy 45,8% khách hàng có thu nhập từ 30 triệu đồng trở lên, thuộc nhóm thu nhập khá và cao. Đối với nhóm khách hàng này, chi phí giao dịch không phải là yếu tố quan trọng nhất khi họ đưa ra quyết định sử dụng dịch vụ. Thay vào đó, họ quan tâm nhiều hơn đến tính tiện lợi, tốc độ xử lý, tính năng công nghệ, và độ an toàn của dịch vụ. Họ sẵn sàng chấp nhận một khoản phí hợp lý nếu dịch vụ mang lại giá trị gia tăng về trải nghiệm và tiết kiệm thời gian.

Không những vậy, trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt trên thị trường ngân hàng số, việc các ngân hàng duy trì mức phí thấp hoặc miễn phí đã trở thành tiêu chuẩn chung, do đó khách hàng không còn nhìn nhận chi phí như một yếu tố phân biệt giữa các ngân hàng. Điều này giải thích tại sao TC không có ý nghĩa thống kê trong mô hình nghiên cứu.

Kết quả này không hoàn toàn tương đồng với nghiên cứu của Hossain (2023) và Nga (2023) khi họ chỉ ra rằng chi phí giao dịch có tác động tiêu cực đến ý định sử dụng ngân hàng số. Sự khác biệt này có thể do bối cảnh nghiên cứu khác nhau, khi các nghiên cứu trước được thực hiện tại thời điểm hoặc địa điểm mà chính sách phí giao dịch chưa được miễn giảm rộng rãi như hiện nay. Tại Việt Nam năm 2024-2025, sự cạnh tranh khốc liệt giữa các ngân hàng đã làm cho yếu tố chi phí trở nên ít quan trọng hơn so với các yếu tố khác như công nghệ và trải nghiệm người dùng.

Giả thuyết H4: Tác động của nhận thức về tính an toàn và bảo mật (SP) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H4 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của SP là 0,140 (p = 0,001 < 0,05), có nghĩa là nhận thức về tính an toàn và bảo mật tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng số, hay nói cách khác khi nhận thức về tính an toàn và bảo mật tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,140 đơn vị độ lệch chuẩn. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Kết quả này phù hợp với thực tế, điều này luận giải cho việc khi khách hàng cảm thấy thông tin cá nhân và tài khoản ngân hàng của mình được bảo vệ an toàn, không bị rò rỉ thông tin hay lừa đảo, thì họ sẽ yên tâm sử dụng dịch vụ ngân hàng số. Đặc biệt, trong bối cảnh hiện nay tại Việt Nam, các vụ lừa đảo qua mạng, chiếm đoạt tài khoản ngân hàng, giả mạo ứng dụng ngân hàng thường xuyên xuất hiện trên các phương tiện truyền thông, làm cho khách hàng ngày càng lo ngại về vấn đề an ninh mạng. Do đó, nếu ngân hàng có các biện pháp bảo mật mạnh mẽ như xác thực sinh trắc học (vân tay, khuôn mặt), xác thực hai yếu tố (OTP qua SMS), mã hóa dữ liệu, cảnh báo giao dịch bất thường, khách hàng sẽ cảm thấy an tâm hơn.

Mặt khác, khách hàng khi thực hiện các giao dịch có giá trị lớn như chuyển khoản số tiền cao, thanh toán hóa đơn, mua bảo hiểm, đầu tư tài chính, họ luôn quan tâm đến tính bảo mật và an toàn của giao dịch. Họ sợ rằng thông tin thẻ tín dụng, mã PIN, mật khẩu có thể bị đánh cắp, từ đó dẫn đến việc mất tiền hoặc bị lợi dụng cho các mục đích xấu. Chính vì vậy, các ngân hàng cần phải đầu tư vào hệ thống bảo mật tiên tiến và truyền thông rõ ràng về các biện pháp an ninh để tạo niềm tin cho khách hàng.

Tuy nhiên, giá trị trung bình của SP (3,58) cho thấy mức độ tin tưởng của khách hàng về tính bảo mật vẫn chưa cao, đặc biệt SP3 “Giao dịch trên ngân hàng số an toàn” chỉ đạt 3,48. Điều này cho thấy NCB cần tăng cường các hoạt động truyền thông giáo dục khách hàng về các biện pháp bảo mật, cách nhận biết và phòng tránh lừa đảo, đồng thời nâng cấp công nghệ bảo mật để đảm bảo an toàn tuyệt đối cho khách hàng.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Nga (2023) khi khẳng định khách hàng sẽ chấp nhận sử dụng ngân hàng số nếu họ cảm thấy dịch vụ đảm bảo an toàn thông tin cá nhân và không bị rủi ro mất tiền. Hossain (2023) cũng nhấn mạnh rằng độ tin cậy của hệ thống và chính sách bảo mật là yếu tố quan trọng để gia tăng lòng tin của khách hàng đối với dịch vụ ngân hàng số.

Giả thuyết H5: Tác động của ảnh hưởng của chuẩn chủ quan (SN) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H5 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của SN là 0,077 (p = 0,044 < 0,05), có nghĩa là ảnh hưởng của chuẩn chủ quan tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng số, hay nói cách khác khi ảnh hưởng của chuẩn chủ quan tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,077 đơn vị độ lệch chuẩn. Đây là nhân tố có tác động yếu nhất trong số các biến có ý nghĩa thống kê, tuy nhiên vẫn có vai trò nhất định trong việc hình thành ý định sử dụng.

Kết quả này phù hợp với thực tế, điều này luận giải cho việc khi gia đình, bạn bè, đồng nghiệp của khách hàng đang sử dụng và khuyến khích họ sử dụng ngân hàng số, thì họ có xu hướng tin tưởng và thử nghiệm dịch vụ này. Đặc biệt, trong văn hóa Việt Nam, yếu tố quan hệ xã hội, sự tin cậy từ người thân và cộng đồng có ảnh hưởng không nhỏ đến quyết định cá nhân. Khi một người thấy nhiều người xung quanh đang sử dụng ngân hàng số và có trải nghiệm tốt, họ sẽ cảm thấy yên tâm hơn và nghĩ rằng dịch vụ này đáng tin cậy. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Mặt khác, sự phát triển của mạng xã hội và các nền tảng trực tuyến cũng tạo điều kiện cho việc lan truyền thông tin về dịch vụ ngân hàng số. Khách hàng thường chia sẻ kinh nghiệm sử dụng, đánh giá ưu nhược điểm của các ứng dụng ngân hàng trên các diễn đàn, nhóm Facebook, Zalo, từ đó ảnh hưởng đến quyết định của những người khác. Không những vậy, các chương trình giới thiệu bạn bè, ưu đãi cho khách hàng mới cũng tận dụng yếu tố chuẩn chủ quan này để thu hút người dùng.

Tuy nhiên, mức độ tác động của SN khá nhỏ (Beta = 0,077) so với các nhân tố khác, cho thấy trong quyết định sử dụng ngân hàng số, khách hàng vẫn chủ yếu dựa vào đánh giá cá nhân về lợi ích, tính dễ sử dụng, công nghệ và bảo mật hơn là ý kiến của người khác. Điều này phù hợp với đặc điểm của dịch vụ tài chính, khi quyết định liên quan đến tiền bạc thường được cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên trải nghiệm cá nhân hơn là dựa vào lời khuyên của người khác.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Nga (2023) khi chỉ ra rằng sự khuyến khích từ người thân làm tăng khả năng khách hàng chấp nhận ngân hàng số. Hossain (2023) cũng khẳng định những người có ảnh hưởng như KOLs, chuyên gia tài chính đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy khách hàng sử dụng ngân hàng số, mặc dù mức độ tác động có thể không mạnh bằng các yếu tố khác.

Giả thuyết H6: Tác động của nhận thức về tính năng công nghệ (WF) đến ý định sử dụng ngân hàng số

Đối với giả thuyết H6 cho ta thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa của WF là 0,475 (p = 0,000 < 0,05), có nghĩa là nhận thức về tính năng công nghệ tác động tích cực đến ý định sử dụng ngân hàng số, hay nói cách khác khi nhận thức về tính năng công nghệ tăng 1 đơn vị độ lệch chuẩn thì ý định sử dụng tăng 0,475 đơn vị độ lệch chuẩn. Dễ dàng nhận thấy thì trong nhóm các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ngân hàng số, WF là nhân tố có tác động mạnh mẽ nhất với hệ số Beta gần gấp đôi so với PEOU (0,192) và gấp hơn 3 lần so với PU (0,136). Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Kết quả này phù hợp với thực tế và đặc điểm của thị trường Việt Nam, điều này luận giải cho việc khi ứng dụng ngân hàng số có nhiều tính năng đa dạng, giao diện đẹp và hiện đại, trải nghiệm cá nhân hóa tốt, thì khách hàng sẽ cảm thấy hứng thú và muốn sử dụng dịch vụ này. Đặc biệt, trong thời đại số hóa hiện nay, khách hàng không chỉ cần các tính năng cơ bản như chuyển khoản, kiểm tra số dư, mà họ còn mong muốn các tính năng tiên tiến như thanh toán QR code, mua vé máy bay, đặt phòng khách sạn, nạp tiền điện thoại, thanh toán hóa đơn, mua bảo hiểm, vay tiêu dùng online, chatbot hỗ trợ 24/7, thông báo thông minh, phân tích chi tiêu tự động, và nhiều dịch vụ giá trị gia tăng khác.

Mặt khác, với 27,8% khách hàng dưới 30 tuổi trong mẫu nghiên cứu, đây là thế hệ gen Z và millennials – những người rất am hiểu công nghệ, luôn tìm kiếm những trải nghiệm mới và sáng tạo. Họ không chỉ sử dụng ngân hàng số để thực hiện giao dịch cơ bản mà còn muốn có những trải nghiệm tương tự như khi sử dụng các ứng dụng giải trí, mua sắm hay mạng xã hội. Chẳng hạn, họ thích giao diện đẹp mắt, màu sắc bắt mắt, animation mượt mà, khả năng tùy chỉnh giao diện theo sở thích cá nhân, tích hợp với các ứng dụng khác như e-wallet, e-commerce, fintech. Khi ứng dụng ngân hàng số đáp ứng được những mong đợi này, họ sẽ sử dụng thường xuyên và giới thiệu cho bạn bè.

Không những vậy, sự cạnh tranh gay gắt giữa các ngân hàng thương mại tại Việt Nam đã thúc đẩy cuộc đua về công nghệ và tính năng. Các ngân hàng như VPBank, Techcombank, VietinBank, MB, ACB đều đang đầu tư mạnh vào việc phát triển các tính năng độc đáo, ứng dụng AI, machine learning để phân tích hành vi khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm, và tạo ra giá trị gia tăng. Do đó, khách hàng ngày càng có kỳ vọng cao hơn về chất lượng công nghệ, và nếu ngân hàng nào không đáp ứng được, họ sẽ chuyển sang sử dụng dịch vụ của đối thủ.

Đồng thời, yếu tố tính năng công nghệ cũng gắn liền với sự tiện lợi và hiệu quả trong sử dụng. Khi ứng dụng có nhiều tính năng hữu ích được tích hợp trong một nền tảng duy nhất, khách hàng không cần phải cài đặt nhiều ứng dụng khác nhau, không cần phải chuyển đổi qua lại giữa các nền tảng, từ đó tiết kiệm thời gian và công sức. Điều này tạo ra trải nghiệm liền mạch (seamless experience) mà khách hàng hiện đại rất coi trọng.

Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Hossain (2023) khi chỉ ra rằng một hệ thống ngân hàng số có giao diện hấp dẫn, tốc độ xử lý nhanh, và dễ thao tác sẽ thu hút người dùng. Nga (2023) cũng khẳng định các tính năng như chatbot, hỗ trợ trực tuyến, giao diện tùy chỉnh, và trải nghiệm cá nhân hóa giúp khách hàng cảm thấy thoải mái hơn khi sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Tóm tắt chương 4 Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu định lượng từ 349 mẫu hợp lệ thu thập từ khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Dân. Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các thang đo đều đạt độ tin cậy cao với hệ số từ 0,741 đến 0,841, không có biến quan sát nào bị loại bỏ. Phân tích nhân tố khám phá EFA xác nhận cấu trúc 6 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc phù hợp với mô hình lý thuyết đề xuất, với KMO = 0,816, tổng phương sai trích đạt 70,542%, và tất cả các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5. Mô hình hồi quy đa biến cho kết quả R² = 0,570, không có hiện tượng đa cộng tuyến (VIF < 5), tự tương quan (Durbin-Watson = 2,259), hay phương sai thay đổi, đảm bảo độ tin cậy của các ước lượng.

Kết quả kiểm định giả thuyết cho thấy 5 trong 6 giả thuyết được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê p < 0,05. Nhận thức về tính năng công nghệ (WF) có tác động mạnh nhất với Beta = 0,475, tiếp theo là nhận thức về sự dễ dàng sử dụng (PEOU, Beta = 0,192), nhận thức về tính an toàn và bảo mật (SP, Beta = 0,140), nhận thức về lợi ích (PU, Beta = 0,136), và ảnh hưởng của chuẩn chủ quan (SN, Beta = 0,077). Riêng giả thuyết H3 về chi phí giao dịch bị bác bỏ do không có ý nghĩa thống kê (p = 0,257). Kiểm định sự khác biệt theo đặc điểm nhân khẩu học cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng ngân hàng số theo giới tính, độ tuổi, hay thu nhập. Kết quả nghiên cứu được thảo luận và đối chiếu với các nghiên cứu của Hossain (2023) và Nga (2023), tạo cơ sở vững chắc cho các đề xuất hàm ý quản trị tại chương tiếp theo.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

5.1. Kết luận

Mục tiêu tổng quát của luận văn là nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Dân (NCB). Trên cơ sở đó, đề xuất các hàm ý quản trị nhằm gia tăng ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB.

Để đạt được mục tiêu tổng quát, nghiên cứu có các mục tiêu cụ thể như sau: (i) Xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB; (ii) Xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB; (iii) Đánh giá sự khác nhau về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB theo giới tính, độ tuổi và thu nhập của khách hàng; (iv) Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý quản trị nhằm gia tăng ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Với mục tiêu thứ nhất, xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB, nghiên cứu đã kế thừa và phát triển mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) kết hợp với lý thuyết hành vi có kế hoạch TPB (Theory of Planned Behavior) và các nghiên cứu thực nghiệm của Hossain (2023) và Nga (2023). Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 6 nhân tố độc lập tác động đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số, gồm: Nhận thức về lợi ích (PU), Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng (PEOU), Chi phí giao dịch (TC), Nhận thức về tính an toàn và bảo mật (SP), Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan (SN), và Nhận thức về tính năng công nghệ của dịch vụ ngân hàng số (WF). Mô hình này phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam và đặc thù của NCB, đồng thời bổ sung yếu tố tính năng công nghệ để phản ánh xu hướng số hóa và cạnh tranh về công nghệ trong ngành ngân hàng hiện nay.

Với mục tiêu thứ hai, xác định các nhân tố ảnh hưởng và mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 349 khách hàng cá nhân đang sử dụng dịch vụ tại NCB. Kết quả phân tích hồi quy đa biến cho thấy mô hình có R² = 0,570, nghĩa là 57% sự biến thiên của ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số được giải thích bởi 6 biến độc lập trong mô hình. Trong số 6 giả thuyết nghiên cứu, có 5 giả thuyết được chấp nhận với mức ý nghĩa thống kê p < 0,05, theo thứ tự mức độ tác động từ cao đến thấp như sau: (1) Nhận thức về tính năng công nghệ (WF) có tác động mạnh nhất với hệ số Beta = 0,475; (2) Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng (PEOU) với Beta = 0,192; (3) Nhận thức về tính an toàn và bảo mật (SP) với Beta = 0,140; (4) Nhận thức về lợi ích (PU) với Beta = 0,136; và (5) Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan (SN) với Beta = 0,077. Riêng giả thuyết về Chi phí giao dịch (TC) bị bác bỏ do không có ý nghĩa thống kê (p = 0,257), cho thấy trong bối cảnh hiện nay chi phí giao dịch không còn là rào cản đáng kể đối với khách hàng khi quyết định sử dụng ngân hàng số tại NCB.Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố công nghệ đóng vai trò then chốt trong việc thu hút khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng số. Điều này phản ánh xu hướng hiện nay khi khách hàng không chỉ cần các tính năng giao dịch cơ bản mà còn mong muốn có trải nghiệm công nghệ hiện đại, giao diện đẹp mắt, tính năng đa dạng và cá nhân hóa cao. Đồng thời, yếu tố dễ sử dụng cũng rất quan trọng, phản ánh nhu cầu của khách hàng về một ứng dụng thân thiện, dễ thao tác, phù hợp với nhiều đối tượng từ trẻ đến già. Các yếu tố về bảo mật, lợi ích và ảnh hưởng xã hội tuy có tác động yếu hơn nhưng vẫn đóng vai trò không thể thiếu trong việc hình thành ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Với mục tiêu thứ ba, đánh giá sự khác nhau về ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB theo các đặc điểm nhân khẩu học, kết quả kiểm định Independent Sample T-test và ANOVA cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định sử dụng ngân hàng số theo giới tính (Sig. = 0,321), độ tuổi (Sig. = 0,278), hay thu nhập (Sig. = 0,743). Điều này cho thấy dịch vụ ngân hàng số có sức hấp dẫn rộng rãi đối với tất cả các nhóm khách hàng, không phân biệt đặc điểm nhân khẩu học. Kết quả này mang ý nghĩa quan trọng đối với NCB trong việc xây dựng chiến lược marketing và phát triển sản phẩm thống nhất, không cần phân khúc quá chi tiết theo từng nhóm đối tượng.

5.2. Hàm ý quản trị Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, luận văn đề xuất các hàm ý quản trị cụ thể nhằm gia tăng ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng cá nhân tại NCB. Các hàm ý quản trị được xây dựng dựa trên thứ tự ưu tiên theo mức độ tác động của từng nhân tố, tập trung vào việc nâng cấp công nghệ và tính năng, cải thiện trải nghiệm người dùng, tăng cường bảo mật, truyền thông về lợi ích, và tận dụng ảnh hưởng xã hội để thúc đẩy sử dụng dịch vụ ngân hàng số.

Đối với nhân tố Nhận thức về tính năng công nghệ (WF)

Đây là nhân tố có tác động mạnh nhất đến ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số, do đó NCB cần ưu tiên đầu tư và phát triển các giải pháp sau:

Thứ nhất, NCB cần đầu tư mạnh mẽ vào việc nâng cấp và phát triển các tính năng công nghệ hiện đại, đa dạng cho ứng dụng ngân hàng số. Cụ thể, ngân hàng nên tích hợp thêm các tính năng tiện ích như thanh toán QR code tại điểm bán hàng, mua vé máy bay, tàu xe, đặt phòng khách sạn, mua bảo hiểm trực tuyến, vay tiêu dùng nhanh, mở tài khoản tiết kiệm online, đầu tư chứng khoán, mua quỹ mở, thanh toán hóa đơn điện nước, internet, học phí, và nhiều dịch vụ giá trị gia tăng khác. Việc tích hợp đa dạng tính năng sẽ biến ứng dụng ngân hàng số thành một siêu ứng dụng (super app) đáp ứng hầu hết nhu cầu tài chính và phi tài chính của khách hàng, từ đó tăng tần suất và thời gian sử dụng.

Thứ hai, NCB cần nâng cấp giao diện ứng dụng theo hướng hiện đại, thẩm mỹ và trực quan. Giao diện nên được thiết kế theo xu hướng minimalism với màu sắc hài hòa, icon rõ ràng, typography dễ đọc, và layout khoa học. Đặc biệt, NCB nên áp dụng công nghệ UI/UX tiên tiến như Material Design hoặc Fluent Design, sử dụng animation mượt mà, micro-interactions để tạo cảm giác sống động khi người dùng tương tác với ứng dụng. Ngoài ra, ứng dụng nên hỗ trợ chế độ Dark Mode để giảm mỏi mắt khi sử dụng vào ban đêm, và cho phép khách hàng tùy chỉnh giao diện theo sở thích cá nhân như thay đổi màu chủ đạo, sắp xếp lại các tính năng trên trang chủ, tạo shortcut cho các giao dịch thường dùng.

Thứ ba, NCB cần ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và machine learning để cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Hệ thống nên phân tích hành vi, thói quen giao dịch của từng khách hàng để đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp, chẳng hạn đề xuất gói tiết kiệm có lãi suất cao cho khách hàng có số dư lớn, gợi ý khoản vay tiêu dùng cho khách hàng có nhu cầu, khuyến mại bảo hiểm cho khách hàng trong độ tuổi phù hợp. Đồng thời, NCB nên phát triển chatbot thông minh tích hợp AI có khả năng trả lời tự động các câu hỏi thường gặp, hướng dẫn thực hiện giao dịch, giải quyết khiếu nại 24/7 bằng ngôn ngữ tự nhiên, tạo cảm giác như đang trò chuyện với nhân viên tư vấn thực sự.

Đối với nhân tố Nhận thức về sự dễ dàng sử dụng (PEOU)

Đây là nhân tố có tác động mạnh thứ hai, do đó NCB cần tập trung vào việc đơn giản hóa quy trình và nâng cao khả năng tiếp cận của ứng dụng: Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Thứ nhất, NCB cần thiết kế lại luồng giao dịch (user flow) theo hướng tối giản số bước thực hiện. Mỗi giao dịch nên hoàn tất trong tối đa 3-5 bước, loại bỏ các bước thừa, hợp nhất các màn hình có thể gộp lại. Chẳng hạn, quy trình chuyển khoản có thể rút ngắn bằng cách lưu danh sách người nhận thường xuyên, tự động điền số tài khoản từ danh bạ điện thoại, sử dụng QR code để quét thông tin người nhận thay vì nhập thủ công. Việc giảm thiểu số lần click, swipe, typing sẽ tạo trải nghiệm mượt mà và tiết kiệm thời gian cho khách hàng.

Thứ hai, NCB cần đầu tư mạnh vào hệ thống hướng dẫn sử dụng đa dạng và dễ hiểu. Cụ thể, khi khách hàng lần đầu cài đặt ứng dụng, cần có tutorial tương tác (interactive onboarding) hướng dẫn các tính năng chính bằng hình ảnh và animation sinh động. Đối với các tính năng mới hoặc phức tạp, nên có video hướng dẫn ngắn (dưới 2 phút) bằng tiếng Việt, có phụ đề, được quay ở chất lượng cao. Ngoài ra, NCB nên xây dựng trung tâm trợ giúp (Help Center) ngay trong ứng dụng với các câu hỏi thường gặp (FAQs), hướng dẫn chi tiết từng bước có ảnh chụp màn hình minh họa, và chức năng tìm kiếm thông minh giúp khách hàng nhanh chóng tìm được câu trả lời cho vấn đề của mình.

Thứ ba, NCB cần thiết lập đường dây nóng hỗ trợ khách hàng chuyên biệt cho dịch vụ ngân hàng số hoạt động 24/7. Đội ngũ tổng đài viên cần được đào tạo chuyên sâu về ứng dụng, có khả năng hướng dẫn từ xa qua điện thoại, hỗ trợ cả người cao tuổi và những người ít am hiểu công nghệ. Ngoài tổng đài, NCB nên tích hợp tính năng remote assistance cho phép nhân viên hỗ trợ kỹ thuật có thể xem màn hình của khách hàng (với sự đồng ý) để hướng dẫn trực tiếp khi họ gặp khó khăn. Đồng thời, chatbot AI nên được lập trình để trả lời ngay lập tức các câu hỏi đơn giản, chỉ chuyển sang nhân viên khi vấn đề quá phức tạp.

Đối với nhân tố Nhận thức về tính an toàn và bảo mật (SP)

Mặc dù có mức độ tác động trung bình, nhưng đây là yếu tố nền tảng quyết định niềm tin của khách hàng, do đó NCB cần thực hiện các giải pháp sau:

Thứ nhất, NCB cần nâng cấp hệ thống bảo mật lên mức cao nhất bằng cách áp dụng các công nghệ tiên tiến như mã hóa end-to-end (E2EE) cho tất cả dữ liệu truyền tải giữa ứng dụng và máy chủ, sử dụng SSL/TLS certificate cao cấp, triển khai xác thực đa yếu tố (Multi-Factor Authentication) bắt buộc cho các giao dịch nhạy cảm như chuyển khoản lớn, thay đổi thông tin cá nhân, liên kết thiết bị mới. Đồng thời, NCB nên áp dụng công nghệ tokenization để bảo vệ thông tin thẻ, biometric authentication để đảm bảo chỉ chính chủ tài khoản mới có thể truy cập, và behavioral biometrics để phát hiện các hành vi bất thường có thể là dấu hiệu tài khoản bị chiếm đoạt. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Thứ hai, NCB cần triển khai hệ thống giám sát và cảnh báo giao dịch bất thường theo thời gian thực (real-time fraud detection). Hệ thống AI cần được huấn luyện để nhận diện các mẫu giao dịch đáng ngờ như đăng nhập từ địa điểm lạ, chuyển khoản số tiền bất thường, thực hiện nhiều giao dịch trong thời gian ngắn, và ngay lập tức gửi thông báo cảnh báo đến khách hàng qua SMS, email, push notification. Nếu phát hiện giao dịch có nguy cơ cao, hệ thống nên tạm khóa giao dịch và yêu cầu khách hàng xác thực bổ sung hoặc liên hệ tổng đài để xác minh.

Thứ ba, NCB cần tăng cường truyền thông giáo dục khách hàng về an toàn thông tin và phòng chống lừa đảo. Cụ thể, ngân hàng nên thường xuyên gửi tin nhắn, email, thông báo trong ứng dụng cảnh báo về các thủ đoạn lừa đảo mới nhất như giả mạo nhân viên ngân hàng, giả mạo ứng dụng, phishing, smishing, vishing. Đồng thời, NCB nên sản xuất các video clip ngắn, infographic sinh động hướng dẫn cách nhận biết và tránh các hình thức lừa đảo, đăng tải trên website, fanpage Facebook, kênh YouTube của ngân hàng. Ngoài ra, tại các chi nhánh nên treo poster, phát tờ rơi, tổ chức các buổi tọa đàm về an toàn giao dịch điện tử để nâng cao nhận thức của khách hàng.

Đối với nhân tố Nhận thức về lợi ích (PU)

Để khách hàng nhận thức rõ hơn về các lợi ích của ngân hàng số, NCB cần thực hiện các giải pháp sau:

Thứ nhất, NCB cần xây dựng chiến dịch truyền thông toàn diện nhấn mạnh vào các lợi ích cụ thể, đo đếm được của ngân hàng số so với giao dịch truyền thống. Thông điệp truyền thông nên tập trung vào các con số rõ ràng như “Tiết kiệm 2 giờ mỗi tuần nhờ không phải đến chi nhánh”, “Chuyển khoản chỉ trong 10 giây”, “Kiểm tra số dư mọi lúc mọi nơi”, “Quản lý chi tiêu tự động giúp tiết kiệm 20% chi phí hàng tháng”. Các thông điệp này nên được truyền tải qua nhiều kênh như TVC, quảng cáo trên mạng xã hội (Facebook, TikTok, YouTube), banner tại chi nhánh, email marketing, SMS marketing, và các sự kiện offline.

Thứ hai, NCB cần tổ chức các chương trình dùng thử miễn phí (free trial) và ưu đãi hấp dẫn cho khách hàng mới lần đầu sử dụng ngân hàng số. Chẳng hạn, miễn phí chuyển khoản 50 giao dịch đầu tiên, tặng 100.000 đồng khi thực hiện giao dịch đầu tiên, hoàn tiền 10% cho các giao dịch thanh toán hóa đơn, lãi suất tiết kiệm online cao hơn 0,3%/năm so với quầy giao dịch. Những ưu đãi thiết thực này sẽ thúc đẩy khách hàng vượt qua rào cản ban đầu, trải nghiệm dịch vụ, và khi đã cảm nhận được lợi ích, họ sẽ tiếp tục sử dụng lâu dài. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Thứ ba, NCB nên phát triển các tính năng quản lý tài chính thông minh giúp khách hàng thấy rõ giá trị của việc sử dụng ngân hàng số trong việc kiểm soát chi tiêu và tích lũy tài sản. Cụ thể, ứng dụng nên có báo cáo chi tiêu hàng tháng trực quan với biểu đồ, so sánh chi tiêu giữa các tháng, cảnh báo khi chi tiêu vượt kế hoạch, gợi ý cách tiết kiệm dựa trên thói quen chi tiêu, tính năng “hũ tiết kiệm ảo” tự động chuyển một khoản nhỏ vào tài khoản tiết kiệm mỗi ngày. Khi khách hàng thấy mình tiết kiệm được tiền nhờ sử dụng ngân hàng số, họ sẽ đánh giá cao hơn về lợi ích của dịch vụ.

Đối với nhân tố Ảnh hưởng của chuẩn chủ quan (SN)

Mặc dù có mức độ tác động thấp nhất trong các nhân tố có ý nghĩa thống kê, NCB vẫn nên tận dụng yếu tố này thông qua các giải pháp sau:

Thứ nhất, NCB cần triển khai chương trình giới thiệu bạn bè (referral program) với phần thưởng hấp dẫn cho cả người giới thiệu và người được giới thiệu. Chẳng hạn, khi khách hàng hiện tại giới thiệu người thân, bạn bè đăng ký và sử dụng ngân hàng số, cả hai đều nhận được 200.000 đồng vào tài khoản, hoặc tích điểm đổi quà, voucher giảm giá. Chương trình nên được thiết kế đơn giản với cơ chế chia sẻ link giới thiệu qua mạng xã hội, tin nhắn, email trực tiếp từ ứng dụng, và theo dõi số người đăng ký thành công cùng phần thưởng đã nhận ngay trong app.

Thứ hai, NCB nên hợp tác với các Key Opinion Leaders (KOLs), influencers trong lĩnh vực tài chính, công nghệ để họ đánh giá, chia sẻ trải nghiệm sử dụng ngân hàng số của NCB trên các nền tảng mạng xã hội. Việc có những người có ảnh hưởng đánh giá tích cực sẽ tạo hiệu ứng lan truyền và thuyết phục những người theo dõi họ thử nghiệm dịch vụ. Tuy nhiên, cần chọn KOLs có uy tín thực sự, tránh hiện tượng quảng cáo quá lố sẽ gây phản tác dụng.

Thứ ba, NCB nên tăng cường hoạt động marketing trên mạng xã hội, đặc biệt là Facebook, Zalo, TikTok – những nền tảng phổ biến tại Việt Nam. Nội dung đăng tải nên đa dạng bao gồm tips sử dụng ngân hàng số, video hướng dẫn ngắn, mini games có thưởng, livestream tương tác trả lời thắc mắc, chia sẻ ưu đãi độc quyền cho người theo dõi fanpage. Việc xây dựng cộng đồng người dùng trên mạng xã hội sẽ tạo không gian để khách hàng chia sẻ kinh nghiệm, trao đổi, và ảnh hưởng lẫn nhau.

5.3. Hạn chế và hướng nghiên cứu trong tương lai Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

Mặc dù nghiên cứu đã đạt được các mục tiêu đề ra và có những đóng góp nhất định, tuy nhiên vẫn tồn tại một số hạn chế cần được khắc phục trong các nghiên cứu tiếp theo:

Đầu tiên, về phạm vi nghiên cứu, đề tài chỉ tập trung vào khách hàng cá nhân tại Ngân hàng TMCP Quốc Dân, do đó kết quả có thể chưa đại diện cho toàn bộ khách hàng của NCB trên toàn quốc cũng như khách hàng của các ngân hàng thương mại khác. Sự khác biệt về văn hóa, thói quen, trình độ công nghệ giữa các vùng miền có thể ảnh hưởng đến mức độ chấp nhận ngân hàng số, do đó việc mở rộng phạm vi nghiên cứu ra các tỉnh thành khác sẽ giúp kết quả có tính đại diện cao hơn.

Bên cạnh đó, về phương pháp thu thập dữ liệu, nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện (convenience sampling) thông qua khảo sát trực tiếp và gián tiếp, do đó mẫu có thể không phản ánh chính xác cấu trúc tổng thể khách hàng của NCB. Phương pháp lấy mẫu xác suất (probability sampling) như lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng sẽ đảm bảo tính đại diện tốt hơn nhưng đòi hỏi chi phí và thời gian lớn hơn. Luận văn: KQNC sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng.

XEM THÊM NỘI DUNG TIẾP THEO TẠI ĐÂY:

===>>> Luận văn: Ý định sử dụng dịch vụ ngân hàng số của khách hàng

Luận Văn Thạc Sĩ, Tài Chính Ngân Hàng