Các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng Mobile banking: Một nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:20

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này xem xét đến vai trò của các yếu tố: chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, niềm tin và chi phí tài chính cảm nhận tới sự hài lòng, và mối quan hệ giữa sự hài lòng tới hành vi sử dụng mobile banking của khách hàng.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng Mobile banking: Một nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam

ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 697 CÁC YẾU TỐ TÁC ĐỘNG ĐẾN HÀNH VI SỬ DỤNG MOBILE BANKING: MỘT NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM TẠI VIỆT NAM Lưu Thị Thùy Dương - Nguyễn Thị Mỹ Nguyệt Trường Đại học Thương mại Tóm tắt Nghiên cứu này xem xét đến vai trò của các yếu tố: chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, niềm tin và chi phí tài chính cảm nhận tới sự hài lòng, và mối quan hệ giữa sự hài lòng tới hành vi sử dụng mobile banking của khách hàng. Một cuộc khảo sát với 358 khách hàng cá nhân trong độ tuổi 18-40 đã được thực hiện. Dữ liệu thu thập được xử lý thông qua phần mềm Smart PLS. Kết quả đã chứng minh được vai trò tác động tích cực rất mạnh của sự hài lòng tới hành vi sử dụng mobile banking. Bên cạnh đó, sự hài lòng chịu tác động tích cực của niềm tin, giá trị thương hiệu, và chất lượng hệ thống. Tuy nhiên, chất lượng thông tin và chi phí tài chính cảm nhận lại không có tác động tới sự hài lòng của khách hàng. Những kết quả trên tạo cơ sở để bài báo đưa ra một số hàm ý chính sách cho các ngân hàng thương mại Việt Nam. Từ khóa: Mobile banking, sự hài lòng, hành vi sử dụng, niềm tin. FACTORS AFFECTING MOBILE BANKING ADOPTION: AN EMPIRICAL STUDY IN VIETNAM Abstract This study examines the role of factors: information quality, system quality, brand equity, trust, perceived financial cost on satisfaction, and the relationship between satisfaction and the mobile banking adoption in Vietnam. A survey of 358 individual customers between the ages of 18-40 was conducted. Collected data is processed through Smart PLS software. The results have proved that satisfaction has a strong positive impact on mobile banking adoption. Besides, satisfaction is positively affected by trust, brand equity, and system quality. However, information quality and perceived financial cost had no impact on customer satisfaction. From these results some policy implications for Vietnamese commercial banks was proposed. Key words: mobile banking, satisfaction, use, trust.
698 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 1. Giới thiệu Lĩnh vực tài chính trong hơn một thập niên qua đã chứng kiến một trong những sự đột phá về công nghệ mang tính cách mạng nhất, làm thay đổi thị hiếu và hành vi của người tiêu dùng (Sharma và Sharma, 2019), mà bằng chứng cụ thể là xu hướng khách hàng chuyển đổi sang sử dụng mobile banking để thực hiện những giao dịch ngân hàng cơ bản (Alalwan và cộng sự, 2017; Sharma và Sharma, 2019; Geebren và cộng sự, 2021). Là một trong những công nghệ mới và sáng tạo nhất, mobile banking cho phép khách hàng thực hiện các giao dịch tài chính thông qua thiết bị di động, điện thoại thông mình hoặc phương tiện hỗ trợ kỹ thuật số cá nhân (PDA) tại thời điểm và địa điểm mà khách hàng lựa chọn (Alalwan và cộng sự, 2017; Luarn và Lin, 2005). Mobile banking thực sự cho phép các ngân hàng phục vụ khách hàng một cách có hiệu quả với chất lượng tốt nhất trong phạm vi rộng lớn, đồng thời giúp khắc phục những hạn chế trong mở rộng chi nhánh ngân hàng (Alalwan và cộng sự, 2017). Tại Việt Nam, ACB là ngân hàng tiên phong khi bắt đầu phát triển ứng dụng mobile banking vào năm 2003, nhưng thị trường mobile banking chỉ thực sự phát triển bắt đầu từ năm 2010 với sự tham gia của nhiều ngân hàng lớn. Theo số liệu thống kê của Statista (2020), giá trị giao dịch qua kênh mobile banking tại Việt Nam năm 2019 đạt 240 tỉ USD, tăng 210% so với năm 2018. Năm 2019, có 35.67 triệu người Việt Nam sử dụng smartphone nhưng chỉ có 42.7% trong đó sử dụng smartphone để giao dịch ngân hàng. Dự báo đến năm 2025, sẽ có 81% dân số sử dụng smartphone vào năm 2025 và số lượng giao dịch qua mobile banking sẽ đạt 27.83% dân số (Statista, 2020). Điều này cho thấy Việt Nam đang là thị trường rất tiềm năng và còn nhiều dư địa cho mobile banking phát triển. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất để phát triển thị trường này là làm sao để thuyết phục người tiêu dùng sử dụng mobile banking như một giải pháp thay thế hoàn toàn cho các kênh giao dịch truyền thống (Laukkanen và cộng sự, 2007). Vì vậy, việc nghiên cứu các yếu tố tác động đến sự hài lòng và hành vi sử dụng mobile banking của khách hàng đóng một vai trò rất quan trọng, bởi: “Sử dụng phải đi trước sự hài lòng của người dùng theo nghĩa quy trình, nhưng trải nghiệm tích cực với việc sử dụng sẽ dẫn đến sự hài lòng của người dùng cao hơn theo nghĩa nhân quả” (DeLone và McLean, 2003; trang 23). Bài báo này của chúng tôi sẽ tập trung trả lời các câu hỏi: 1. Sự hài lòng có tác động tích cực đáng kể tới hành vi sử dụng mobile banking không? 2. Các yếu tố nào tác động đến sự hài lòng của người dùng mobile banking tại Việt Nam? 3. Các hàm ý giải pháp nào cho các ngân hàng thương mại Việt Nam nâng cao sự hài lòng và mức độ sử dụng mobile banking? 2. Tổng quan lý thuyết 2.1. Mô hình nghiên cứu Mô hình nghiên cứu của nghiên cứu này được phát triển dựa trên mô hình lý thuyết thứ bậc của tác động (The Hierarchy of Effects Model - HEM) của Lavidge & Steiner (1961) luận giải về hành vi khách hàng. Mô hình HEM chỉ ra diễn tiến hành vi của khách hàng theo 3 giai đoạn là: (a) giai đoạn nhận thức, (b) giai đoạn yêu thích, và (c) giai đoạn hành động
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 699 (Perez & Rodriguez del Bosque, 2015a). Trong đó, giai đoạn nhận thức liên quan đến các nhận thức/kiến thức của người dùng đối với công ty hay thương hiệu. Giai đoạn yêu thích liên quan đến cảm xúc của khách hàng; trong khi đó giai đoạn hành đồng liên quan đến các hành vi, hành động của khách hàng (Pérez & Rodríguez del Bosque, 2015b). Dựa trên sự chỉ dẫn mô hình HEM, trong nghiên cứu này các biến số nhận thức của khách hàng về chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, thương hiệu, niềm tin ban đầu và chi phí tài chính cảm nhận thuộc giai đoạn nhận thức, và trên cơ sở nhận thức đó khách hàng sẽ hình thành cảm xúc ở giai đoạn 2. Và sự hài lòng của khách hang là biến số phản ánh cảm xúc đó trong giai đoạn yêu thích trong khi hành vi sử dụng chính là biến số của của giai đoạn hành động, thể hiện thông qua hành vi sử dụng mobile banking thực tế của khách hàng. Vì vậy, nghiên cứu này sử dụng mô hình HEM để phát triển mô hình nghiên cứu gồm bảy yếu tố: Chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, niềm tin, chi phí tài chính cảm nhận, sự hài lòng, và hành vi sử dụng. Trong đó, chúng tôi tập trung vào khám phá mối quan hệ giữa chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, niềm tin ban đầu của khách hàng, và chi phí tài chính cảm nhận tới sự hài lòng của khách hàng; và mối liên hệ giữa sự hài lòng với hành vi sử dụng mobile banking của khách hàng. Hình 1: Mô hình nghiên cứu đề xuất (Nguồn: Nhóm tác giả) 2.2. Sự hài lòng và hành vi sử dụng mobile banking Mặc dù có nhiều khái niệm khác nhau về sự hài lòng của khách hàng, nhưng có thể nhận thấy hai khía cạnh phổ biến chung của sự hài lòng là: sự hài lòng tức thì, và sự hài lòng tổng thể (Nam và cộng sự, 2011). Trong đó, sự hài lòng tức thì là sự đánh giá ngay lập tức của khách hàng sau khi mua hàng, và do đó nó được hiểu là một phản ứng tình cảm đối với trải nghiệm gần đây nhất với một công ty (Oliver, 1993). Sự hài lòng tổng thể là tổng hợp của tất cả sự hài lòng cụ thể theo từng giao dịch với các cuộc gặp gỡ giữa khách hàng với nhà cung cấp dịch vụ (Veloutsou và cộng sự, 2005). Theo Fornell và cộng sự (1996), sự hài lòng tổng
700 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác thể là một chỉ số tốt hơn về lòng trung thành và hiệu quả kinh doanh trong tương lai. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem sự hài lòng của khách hàng là phản ứng cảm xúc tổng thể của khách hàng đối với toàn bộ trải nghiệm về sản phẩm dịch vụ sau lần mua hàng cuối cùng. Trong bối cảnh hệ thống thông tin/công nghệ thông tin (IS/IT), sự hài lòng của người dùng là một cấu trúc quan trọng đo lường sự thành công hoặc hiệu quả của IS/IT (Geebren và cộng sự, 2021; Chatterjee và cộng sự, 2018; Tam và Oliveira, 2017; Chung và Kwon, 2009a; DeLone và McLean, 2003). Sự hài lòng là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy khách hàng sử dụng mobile banking (Zhou, 2013; Sharma và Sharma, 2019; Tam và Oliveira, 2017), gia tăng lòng trung thành của khách hàng (Berraies và cộng sự, 2017; Chu và cộng sự, 2012), làm giảm độ nhạy cảm về giá, gia tăng lượng khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh (Fornell, 1992). Trong bổi cảnh molbile banking, nhiều nghiên cứu trước đây (Zhou, 2013; Gao và Bai, 2014; Akter và cộng sự, 2013) đã dự đoán sự hài lòng như một yếu tố dự báo mạnh mẽ cho việc tiếp tục sử dụng. Zhou (2013) nhận thấy rằng người dùng có thể không tiếp tục với các dịch vụ thanh toán di động nếu họ không hài lòng. Tam và Oliveira (2017) chứng minh được mối liên hệ qua lại mật thiết giữa sự hài lòng với hành vi sử dụng mobile banking. Trên cơ sở đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau: Giả thuyết 1 (H1): Sự hài lòng có tác động tích cực tới hành vi sử dụng mobile banking 2.3. Chất lượng thông tin và sự hài lòng của khách hàng Chất lượng thông tin đã được xác nhận là một trong những yếu tố chính tác động đến niềm tin, sự hài lòng và hành vi sử dụng mobile banking (Lee và Chung, 2009; Zhou, 2012; Zhou, 2013; Tam và Oliveira, 2017; Sharma và Sharma, 2019). Chất lượng thông tin bao gồm các đặc điểm của hệ thống như mức độ liên quan, đầy đủ, chính xác và kịp thời (Sharma và Sharma, 2019; Chatterjee và cộng sự, 2018; Zhou, 2013). Trong bối cảnh mobile banking, chất lượng thông tin đóng vai trò đóng vai trò thiết yếu trong việc định hình trải nghiệm trực tuyến của người tiêu dùng, trong nhiều trường hợp, khách hàng mobile banking cần dựa vào nhận thức của họ về chất lượng thông tin được tạo ra từ hệ thống mobile banking (Gao và Waechter, 2017). Zhou (2013) cũng chỉ ra rằng trong trường hợp không có chất lượng thông tin tốt, người tiêu dùng sẽ phải nỗ lực rất nhiều trong việc mổ xẻ thông tin, từ đó làm gia tăng sự khó khăn trong hoạt động của họ. Tương tự, Gao và Bai (2014) cho thấy thêm rằng sự hài lòng của người tiêu dùng có thể giảm do không thể đáp ứng kỳ vọng có được thông tin chất lượng từ việc sử dụng mobile banking. Do đó, giả thuyết đặt ra trong nghiên cứu này là: Giả thuyết 2 (H2): Chất lượng thông tin có tác động tích cực tới sự hài lòng của khách hàng 2.4. Chất lượng hệ thống và sự hài lòng của khách hàng Theo Delone và McLean (1992), chất lượng hệ thống được giải thích là cách thức người sử dụng cảm nhận về hiệu suất tổng thể theo khía cạnh kỹ thuật của hệ thống thông tin; phản ánh tính dễ sử dụng, thời gian phản hồi, giao diện người dùng, độ tin cậy và ổn định
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 701 (Tam và Oliveira, 2017; Sharma và cộng sự, 2017; Zhou, 2013). Trong bối cảnh thương mại điện tử, chất lượng hệ thống càng đóng vai trò quan trọng do tính ẩn danh của các nhà cung cấp dịch vụ (Choudrie và cộng sự, 2017). Nếu khách hàng cảm nhận hệ thống của nhà cung ứng dịch vụ có chất lượng tốt, họ sẽ càng tin tưởng vào nhà cung cấp và sẵn sàng trả tiền cho nhà cung cấp đó. Ngược lại, người dùng có thể nghi ngờ chất lượng và khả năng cung cấp dịch vụ của nhà cung cấp và có thể dẫn đến giảm ý định sử dụng mobile banking của người dùng (Sharma và Sharma, 2019). Các nghiên cứu thực nghiệm của Chung và Kwon (2009a), Zhou (2012), Zhou (2013), Gao và Waechter (2017) đã chứng mình chất lượng hệ thống có thể dẫn đến sự hài lòng của người dùng mobile banking. Trên cơ sở các lập luận trên, có thể giả định rằng chất lượng hệ thống cao hơn có thể làm tăng niềm tin và sự hài lòng của người dùng mobile banking. Do đó, giả thuyết đặt ra là: Giả thuyết 3 (H3): Chất lượng hệ thống có tác động tích cực tới sự hài lòng của khách hàng 2.5. Giá trị thương hiệu và sự hài lòng của khách hàng Giá trị thương hiệu được hiểu là những tác động khác biệt của kiến thức về thương hiệu tới phản ứng của người tiêu dùng đối với hoạt động marketing thương hiệu (Keller, 1993). Giá trị thương hiệu mang lại giá trị cho khách hàng khi giúp họ tự tin hơn trong quyết định mua và gia tăng sự hài lòng (Aaker, 1992). Bilgihan và cộng sự (2015) cho thấy giá trị thương hiệu là thước đo cho sự gắn bó của khách hàng với thương hiệu như một mô tả về niềm tin và mối liên hệ mà khách hàng có đối với thương hiệu. Doanh nghiệp sở hữu thương hiệu có giá trị có thể dẫn tới sự hài lòng của khách hàng sử dụng sản phẩm/ dịch vụ (Nam & cộng sự, 2011). Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng phương pháp đo lường giá trị thương hiệu ở cấp độ khách hàng cá nhân, tức là dựa trên sự khác biệt giữa xác xuất lựa chọn của khách hàng đối với thương hiệu sản phẩm dịch vụ này so với sự lựa chọn của họ với các sản phẩm dịch vụ khác (Srinivasan & cộng sự, 2005; Jamshidi & cộng sự, 2018). Trong các nghiên cứu trước đó về mobile banking, Zhou (2012) chứng minh được danh tiếng (reputation) của nhà cung ứng dịch vụ có tác động tích cực tới niềm tin của người dùng. Chen (2013) cho thấy hình ảnh thương hiệu (brand image) và nhận thức thương hiệu (brand awareness) là hai yếu tố ngoại sinh quan trọng gắn liền với thái độ và ý định sử dụng mobile banking. Jamshidi và cộng sự (2018) chứng minh được giá trị thương hiệu có tác động đáng kể tới ý định tiếp tục sử dụng mobile banking. Nhưng chưa có nghiên cứu nào kiểm định mối quan hệ giữa giá trị thương hiệu với sự hài lòng của người dùng mobile banking. Điều này dẫn đến phát triển giả thuyết sau: Giả thuyết 4 (H4): Giá trị thương hiệu ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng 2.6. Niềm tin và sự hài lòng của khách hàng Niềm tin là một chủ đề được nghiên cứu khá nhiều trong các nghiên cứu liên quan đến hành vi sử dụng hệ thống thông tin/công nghệ thông tin (Lee và Chung, 2009; Alalwan và cộng sự, 2017; Sharma và Sharma, 2019). Niềm tin được hiểu là sự sẵn sàng chấp nhận rủi ro của một cá nhân nhằm thỏa mãn nhu cầu của họ mà không cần đến nguồn thông tin đầy đủ,
702 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác tin cậy và kinh nghiệm trước đó (Mehrad & Mohammadi, 2017). Niềm tin thường gồm 3 yếu tố: khả năng, tính chính trực, và lòng nhân từ (Chung và Kwon, 2009a; Zhou, 2012; Zhou, 2013; Geebren và cộng sự, 2021). Trong bối cảnh mobile banking, khách hàng phải đối mặt với nhiều rủi ro (lộ thông tin cá nhân, lừa đảo tài khoản, giao dịch không thành công,…) nên họ kỳ vọng ngân hàng sẽ cung cấp cho họ những dịch vụ an toàn, tiện lợi và phù hợp. Do đó, nếu mobile banking đáp ứng được kỳ vọng của người dùng, khách hàng sẽ có xu hướng xây dựng niềm tin đối với các dịch vụ mobile banking (Malaquias và Hwang, 2016; Mehrad và Mohammadi, 2017). Việc gia tăng niềm tin vào mobile banking sẽ dẫn đến mức độ hài lòng cao hơn của khách hàng, từ đó đảm bảo sự thành công của loại hình dịch vụ mobile banking (Sharma và Sharma, 2019; Chatterjee và cộng sự, 2018). Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đặt ra như sau: Giả thuyết 5 (H5): Niềm tin có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng sử dụng mobile banking. 2.7. Chi phí tài chính cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng Có một số quan điểm chung cho rằng, giá trị có tác động to lớn đến mức độ hài lòng khách hàng (Cronin và cộng sự, 2000). Athanassopoulos (2000) và Caruana và cộng sự (2001) cho rằng: sự hài lòng của khách hàng là kết quả của nhận thức của khách hàng về giá trị nhận được, được đo lường bằng chất lượng dịch vụ cảm nhận được so với giá cả. Theo đó, chất lượng dịch vụ cao chưa chắc chắn dẫn đến sự hài lòng của khách hàng sẽ cao. Nếu mức phí dịch vụ được coi là cao vẫn có thể tác động tiêu cực đến sự hài lòng của khách hàng; và ngược lại, mặc dù một dịch vụ có thể không cao về chất lượng, nhưng nếu dịch vụ đó có mức giá cạnh tranh vẫn có thể đóng góp vào việc tạo lập và gia tăng giá trị và sự hài lòng của khách hàng (Caruana và cộng sự, 2001). Trong dịch vụ ngân hàng truyền thống, giá có thể là yếu tố có ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng (Činjarević và cộng sự, 2010; Narteh và cộng sự, 2017). Trong các nghiên cứu về mobile banking, chi phí tài chính cảm nhận được định nghĩa là mức độ mà người sử dụng tin rằng việc sử dụng ngân hàng di động sẽ tốn kém về mặt tài chính và có thể ảnh hưởng tới hành vi sử dụng mobile banking (Luarn và Lin, 2005; Sindhu Singh, 2018), nhưng chưa có nghiên cứu nào kiểm định sự tác động của yếu tố này tới sự hài lòng của khách hàng sử dụng dịch vụ mobile banking. Do đó, nghiên cứu này đặt ra giả thuyết sau: Giả thuyết 6 (H6): Chi phí tài chính cảm nhận có ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng của khách hàng 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Phát triển bảng hỏi Thông qua tổng quan các tài liệu nghiên cứu trước đây có liên quan đến mobile banking, chúng tôi phát triển bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu. Cấu trúc mô hình nghiên cứu đề xuất gồm 05 biến phụ thuộc (Chất lượng thông tin, Chất lượng hệ thống, Niềm tin, Chi phí
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 703 tài chính cảm nhận, Giá trị thương hiệu), 01 biến trung gian (sự hài lòng của khách hàng), và 01 biến độc lập (Hành vi sử dụng) (Bảng 1). Bảng 1: Thang đo các biến số của mô hình nghiên cứu Biến số Mã Mục hỏi (Items) Nguồn (Variables) hóa 1. Chất INFQ1 Thông tin được cung cấp bởi mobile banking (MB) rất Tam và lượng hữu ích Oliveira thông tin (2017) INFQ2 Thông tin được cung cấp bởi MB rất dễ hiểu (INFQ) INFQ3 Thông tin được cung cấp bởi MB rất thú vị INFQ4 Thông tin được cung cấp bởi MB đáng tin cậy INFQ5 Thông tin được cung cấp bởi MB rất đầy đủ INFQ6 Thông tin được cung cấp bởi MB rất cập nhật 2. Chất SYSQ1 Ứng dụng (app) MB rất dễ điều hướng Tam và lượng hệ Oliveira SYSQ2 Ứng dụng MB cho phép tìm thấy các thông tin mà tôi thống (2017) đang tìm kiếm một cách dễ dàng (SYSQ) SYSQ3 Ứng dụng MB được cấu trúc tốt SYSQ4 MB dễ sử dụng SYSQ5 MB cung cấp các chức năng rất phù hợp 3. Niềm tin TR1 Tôi nghĩ dịch vụ MB là đáng tin cậy Mehrad và (TR) Mohammadi TR2 Dịch vụ MB được tạo ra là để giúp đỡ khách hàng (2017); TR3 Tôi nghĩ rằng các ngân hàng đang hoàn thành nghĩa Alalwan và vụ của mình trong lĩnh vực ngân hàng di động cộng sự TR4 Tôi tin tưởng ngân hàng của tôi sẽ cung cấp các dịch (2017) vụ MB an toàn TR5 Tôi cảm thấy yên tâm rằng các cấu trúc pháp lý và công nghệ sẽ bảo vệ tôi khỏi các sự cố về MB 4. Chi phí PFC1 Tôi nghĩ sử dụng MB sẽ rất tốn kém Luarn và tài chính Lin (2005); PFC2 Có nhiều rào cản tài chính (ví dụ: phải trả tiền mua cảm nhận Sindhu thiết bị cầm tay, phí truy cập internet) cho việc sử (PFC) Singh dụng MB của tôi (2018) PFC3 Với tôi, phí đăng ký để sử dụng MB là đắt 5. Giá trị BE1 Sử dụng MB của ngân hàng X là hợp lý hơn so với Jamshidi và thương các ngân hàng khác, ngay cả khi chúng giống nhau cộng sự hiệu (BE) (2018) BE2 Ngay cả khi MB của ngân hàng khác có tính năng tương tự như ngân hàng X, tôi vẫn thích sử dụng MB của ngân hàng X hơn BE3 Nếu có một ngân hàng nào khác có thương hiệu MB tốt như của ngân hàng X, tôi vẫn thích sử dụng MB của ngân hàng X hơn
704 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác BE4 Nếu MB của một ngân hàng khác không khác biệt gì với ngân hàng X, thì việc sử dụng MB của ngân hàng X có vẻ thông minh hơn 6. Sự hài SA1 Tôi hài lòng rằng MB đáp ứng các nhu cầu của tôi Sharma và lòng (SA) Sharma SA2 Tôi hài lòng với hiệu quả của MB (2019); Tam SA3 Tôi hài lòng với hiệu suất của MB và Oliveira SA4 Nhìn chung, tôi hài lòng với MB (2017) 7. Hành vi USE1 Quản lý tài khoản Alalwan và sử dụng cộng sự USE2 Dịch vụ chuyển khoản (USE) (2018); Tam USE3 Chi trả hóa đơn và Oliveira, USE4 Tất cả các sản phẩm tài chính dành riêng cho mobile (2017) banking Nguồn: Tổng hợp của tác giả Các câu hỏi được thiết kế dưới dạng câu hỏi đóng, sử dụng thang đo Likert 7 mức độ để thuận tiện cho việc quản lý và phân tích dữ liệu. Đáp viên sẽ lựa chọn phương án trả lời theo phổ điểm từ mức độ từ 1 (rất không đồng ý) tăng dần cho đến 7 (rất đồng ý). Sau khi phát triển bảng hỏi, chúng tôi thực hiện nghiên cứu sơ bộ nhằm kiểm tra độ tin cậy của thang đo với quy mô mẫu dự định ban đầu là 50 sinh viên. Sau khi thu về 47 phiếu và lọc 06 phiếu không hợp lệ, dữ liệu thu được được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 thông qua hệ số Cronbach’s alpha. Kết quả cho thấy hệ số Cronbach’s alpha của tất cả các biến đều lớn hơn 0.70, có nghĩa là đảm bảo độ tin cậy (Nunally & Bernstein, 1978). 3.2. Thu thập và xử lý dữ liệu Khảo sát chính thức được thực hiện từ tháng 11 – tháng 12/2020. Đối tượng khảo sát là các khách hàng cá nhân trong độ tuổi từ 18-40 tuổi, bởi là đối tượng khách hàng hiện tại và tiềm năng của mobile banking (Malaquias & Hwang, 2016). Về cỡ mẫu, chúng tôi dự định quy mô mẫu là 500 với phương pháp chọn mẫu thuận tiện. Hình thức khảo sát bao gồm: gửi phiếu trực tiếp cho khách hàng, và khảo sát qua internet. Với phát phiếu trực tiếp: chúng tôi khảo sát khách hàng tại một số thành phố trọng điểm của miền Bắc như: Hà Nội, Hải Phòng, Quảng Ninh. Ban đầu chúng tôi phát ra 250 phiếu, sau đó thu về 176 phiếu (tỷ lệ hồi đáp đạt 70.4%). Để mở rộng tập mẫu và tăng khả năng tiếp cận với tập khách hàng ở khu vực miền Trung và miền Nam, chúng tôi thực hiện khảo sát trực tuyến qua link: http://.docs.google.com. Sau một tháng khảo sát trực tuyến, chúng tôi thu về 205 phiếu. Để đảm bảo tính chính xác và hợp lệ của kết quả khảo sát, chúng tôi đã xem xét kỹ lưỡng tất cả các câu trả lời và loại bỏ những phiếu không hợp lệ (bỏ trống quá nhiều hoặc tích cùng một mức điểm cho tất cả các câu hỏi). Kết quả là có 23 phiếu trả lời không hợp lệ, do đó còn lại 358 phiếu được sử dụng để đưa vào phân tích. Với số lượng phiếu này, quy mô mẫu đảm bảo đáp ứng tốt yêu cầu theo nhiều quan điểm khác nhau và đặc biệt số lượng mẫu này còn vượt xa tiêu chuẩn theo gợi ý của Reinartz & cộng sự (2009) với quy mô
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 705 yêu cầu chỉ cần 100 mẫu. Do đó, với số mẫu thu hợp lệ của nghiên cứu này là 358 phiếu đã đảm bảo rất tốt yêu cầu về quy mô để đảm bảo tính tin cậy của kết quả phân tích. Bảng 2: Đặc điểm mẫu khảo sát Biến nhân khẩu học Thuộc tính Tần số Phần trăm (%) Giới tính Nam 234 65.36 Nữ 124 34.64 Tuổi 18-30 319 89.11 31-40 39 10.9 Trình độ Tốt nghiệp PTTH 42 11.73 Tốt nghiệp Đại học 293 81.84 Sau đại học 23 6.43 Thu nhập/tháng < 10 269 75.14 (triệu VND) 11 – 20 54 15.08 21 – 30 14 3.91 31 – 40 12 3.35 > 41 9 2.52 Kinh nghiệm sử dụng 6 tháng - 1 năm 61 17.04 mobile banking 1 – 5 năm 256 71.51 > 5 năm 41 11.45 Mức độ thường Hàng ngày 94 26.26 xuyên sử dụng Hàng tuần 156 43.58 Hàng tháng 102 28.49 Ý kiến khác 6 1.67 (Nguồn: Thống kê từ kết quả khảo sát) Thống kê mẫu khảo sát cho thấy: phần lớn đáp viên là nam (65.36%). Độ tuổi phổ biến là 18-30 (chiếm 89.11%) bởi lý do rõ ràng là họ thân thiện hơn với công nghệ và cách sử dụng mobile banking (Sharma & Sharma, 2019). 81.84% đáp viên có bằng cử nhân và 6.43% số người có bằng thạc sĩ trở lên. Về cơ cấu thu nhập, phần lớn đáp viên có mức thu nhập thấp (dưới 10 triệu/tháng, chiếm 75.14%) và mức trung bình (từ 11-20 triệu, chiếm 15.08%). Đa phần đáp viên có kinh nghiệm sử dụng mobile banking từ 1-5 năm (71.51%), và mức độ sử dụng mobile banking phổ biến nhất là sử dụng hàng tuần (43.58%), nhưng cũng có đến 26.26% đáp viên có mức độ sử dụng cao (sử dụng hàng ngày). Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng kỹ thuật SEM dựa trên bình phương tối thiểu từng phần (PLS) (Hair & cộng sự, 2016) để thực hiện phương pháp phân tích dữ liệu theo hai giai đoạn (Hair & cộng sự, 2016). Đầu tiên, phân tích mô hình đo lường để xác định độ tin cậy của thang đo, tính giá trị cũng như sự phân biệt của các biến. Thứ hai, phân tích mô hình cấu trúc để kiểm tra mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với biến trung gian và biến độc lập trong mô hình nghiên cứu.
706 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 4. Kết quả 4.1. Đánh giá mô hình đo lường Hình 2: Mô hình đo lường PLS SEM (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) Quy trình đánh giá mô hình đo lường được thực hiện bởi các thống kê đánh giá các tiêu chí: độ tin cậy tổng hợp (CR) và Cronbach Alpha để đánh giá tính nhất quán của các thang đo của mỗi biến (Henseler và cộng sự, 2015; Hair và cộng sự, 2016); chỉ số tải nhân tố bên ngoài (Outer loadings) và phương sai trích (AVE) để đánh giá giá trị hội tụ (Hair và cộng sự, 2016); chỉ số HTMT để đánh giá giá trị phân biệt (Henseler và cộng sự, 2015). Bảng 3: Hệ số tải, cronbach’s alpha, CR và AVE Cronbach's Biến và thang đo Hệ số tải Alpha CR AVE Thương hiệu 0.922 0.945 0.811 BE1 0.879 BE2 0.935 BE3 0.901 BE4 0.885 Chất lượng thông tin 0.899 0.922 0.665 INFQ1 0.800 INFQ2 0.838 INFQ3 0.713 INFQ4 0.833 INFQ5 0.875 INFQ6 0.826
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 707 Chi phí tài chính cảm nhận 0.909 0.943 0.846 PFC1 0.943 PFC2 0.900 PFC3 0.916 Chất lượng hệ thống 0.922 0.941 0.763 SYSQ1 0.854 SYSQ2 0.865 SYSQ3 0.901 SYSQ4 0.883 SYSQ5 0.862 Sự tin cậy 0.907 0.931 0.729 TR1 0.855 TR2 0.822 TR3 0.845 TR4 0.893 TR5 0.852 Sự hài lòng của khách hàng 0.855 0.924 0.946 0.814 SA1 0.891 SA2 0.935 SA3 0.883 SA4 0.899 Hành vi sử dụng 0.760 0.845 0.577 USE1 0.785 USE2 0.785 USE3 0.775 USE4 0.690 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) Bảng 4: Hệ số Heterotrait-Monotrait (HTMT) Biến BE INFQ PFC SA SYSQ TR USE BE INFQ 0.541 PFC 0.267 0.246 SA 0.618 0.616 0.125 SYSQ 0.535 0.768 0.126 0.691 TR 0.625 0.728 0.156 0.782 0.784 USE 0.575 0.543 0.199 0.765 0.556 0.679 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) Kết quả từ bảng 3 cho thấy: hệ số outer loading của 30/31 thang đo trong mô hình nghiên cứu đều > 0.7, chỉ số hệ số outer loading của thang đo USE4 = 0.690 < 0.7. Tuy nhiên, do hệ số cronbach alpha của tất cả 07 biến trong mô hình nghiên cứu đều nằm trong khoảng (0.7-0.93), hệ số CR của các biến đều nằm trong khoảng (0.8-0.95); đặc biệt, tất cả các biến đều có chỉ số AVE > 0.5, hệ số HTMT của mỗi cấu trúc đều < 0.85 theo tiêu chuẩn của Kline (2015) (Bảng 4). Do đó, tính nhất quán và hội tụ của thang đo cũng như tính giá trị của các
708 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác biến trong mô hình nghiên cứu đều được đảm bảo để sử dụng cho các phân tích tương quan, đồng thời không phải loại bỏ thang do USE4. 4.2. Đánh giá mô hình cấu trúc Mô hình cấu trúc được đánh giá qua kiểm tra tính đa cộng tuyến (VIF), hệ số đường dẫn (β), quy mô tác động (f2), hệ số xác định (R2), và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu (Hair & cộng sự, 2016). Tất cả các giá trị VIF đều thấp hơn so với tiêu chuẩn là 5 (Hair và cộng sự, 2016) nên không tồn tại đa cộng tuyến giữa các biến. Thực hiện quy trình Bootstrapping trong SmartPLS với 5000 mẫu con (Hair và cộng sự, 2016) cho các giá trị như Bảng 5. Bảng 5: Kết quả đánh giá mô hình và kiểm định giả thuyết nghiên cứu Hệ số Giả Mối đường T thuyết quan hệ dẫn Value P Values UL LL f2 VIF Kết quả H1 INFQ -> SA 0.039 0.687 0.246 -0.058 0.132 0.002 2.29 Không chấp nhận H2 SYSQ -> SA 0.200 3.426 0 0.108 0.298 0.037 2.576 Chấp nhận H3 BE -> SA 0.214 3.655 0 0.13 0.323 0.067 1.601 Chấp nhận H4 PFC -> SA -0.029 0.753 0.226 -0.093 0.031 0.002 1.084 Không chấp nhận H5 TR -> SA 0.429 5.753 0 0.292 0.542 0.171 2.543 Chấp nhận H6 SA -> USE 0.663 17.322 0 0.594 0.718 0.783 1.000 Chấp nhận (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) Về kiểm tra tính đa cộng tuyến của mô hình: kết quả từ bảng 5 cho thấy tất cả các giá trị VIF đều hơn giá trị 5.0, do đó, mô hình hoàn toàn đảm bảo tin cậy là không tồn tại hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến và việc kiểm định mối tương quan giữa các biến đàm bảo tính tin cậy của nghiên cứu. Với tiêu chuẩn kiểm định để khẳng định giả thuyết là mức độ tin cậy 95%, (T-value >1.65), P value
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 709 Hình 3: Mô hình cấu trúc (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) Cuối cùng, nghiên cứu sử dụng hệ số xác định (R²) để đánh giá cơ bản cho mô hình cấu trúc (Hair & cộng sự, 2014; Henseler & cộng sự, 2009). Trong khoa học hành vi, Cohen (1988) cho rằng R ở giá trị trên 0,4 là ảnh hưởng lớn, trong khoảng (0,25 – 0,4) là ảnh hưởng trung bình, và nhỏ hơn 0,1 là ảnh hưởng yếu. Bảng 6 báo cáo hệ số xác định R hiệu chỉnh của biến sự hài lòng đạt mức 0.570 và hệ số xác định R hiệu chỉnh của biến hành vi sử dụng đạt mức 0.437. Điều này cho thấy khả năng giải thích mạnh mẽ của mô hình. Năm (05) biến độc lập (chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, niềm tin, chi phí tài chính cảm nhận) đã giải thích được 57,0% sự hài lòng của khách hàng; yếu tố sự hài lòng đã giải thích được 43,7% sự hành vi sử dụng mobile banking của khách hàng. Bảng 6: Hệ số xác định của mô hình nghiên cứu R2 R2 điều chỉnh SA 0.576 0.570 USE 0.439 0.437 (Nguồn: Kết quả xử lý bằng Smart PLS) 5. Thảo luận và hàm ý chính sách 5.1. Thảo luận Mục đích của nghiên cứu này là tìm hiểu cơ chế tác động tới hành vi sử dụng mobile banking tại Việt Nam. Lý thuyết trong nghiên cứu này được tích hợp từ mô hình thành công của hệ thống thông tin D&M (chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống), chi phí tài chính cảm nhận, giá trị thương hiệu, và niềm tin. Như đã chỉ ra từ bảng 6, sự hài lòng có tác động
710 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác tích cực rất đáng kể tới hành vi sử dụng mobile banking. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Tam và Oliveira (2017). Bên cạnh đó, chất lượng hệ thống, giá trị thương hiệu, và niềm tin được chứng minh có tác động tích cực tới sự hài lòng. Điều này tương ứng với các giả thuyết H2, H3, H5, và H6 được chấp nhận. Chất lượng thông tin và chi phí tài chính không có tác động tới sự hài lòng của khách hàng, tương ứng với các giả thuyết H1 và H4 không được chấp nhận. Trong số các yếu tố tác động tới sự hài lòng, niềm tin có tác động tích cực nhất với hệ số β=0.429. Điều này ngụ ý rằng động cơ chính khiến người tiêu dùng Việt Nam hài lòng với mobile banking là họ tin rằng loại hình dịch vụ này đáng tin cậy, an toàn và hữu ích cho công việc và cuộc sống của họ. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Sharma và Sharma (2019), Chatterjee và cộng sự (2018), Lee và Chung (2009). Như kỳ vọng, nghiên cứu này chứng minh được vai trò quan trọng của giá trị thương hiệu trong việc tăng cường sự hài lòng của khách hàng sử dụng mobile banking, thể hiện thông qua hệ số β đạt 0.214, đứng sau yếu tố niềm tin. Điều này ngụ ý rằng nhà cung ứng dịch vụ mobile banking (ngân hàng) càng có uy tín thương hiệu cao, khách hàng càng có xu hướng tin tưởng vào dịch vụ mobile banking của ngân hàng đó. Kết quả này cũng phản ánh một thực tế tại Việt Nam, bởi hầu hết các ngân hàng thương mại được khách hàng tin tưởng và lựa chọn sử dụng ứng dụng mobile banking đều là những ngân hàng lớn và có độ nhận diện thương hiệu cao, đồng thời coi mobile banking là hướng đi chiến lược trong phát triển thị trường ngân hàng bán lẻ. Kết quả nghiên cứu cho thấy được yếu tố chất lượng hệ thống có tác động tích cực tới sự hài lòng của khách hàng với giá trị β=0.200. Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Tam và Oliveira (2017), Gao và Bai (2014), Zhou (2013), Lee và Chung (2009) nhưng trái ngược với Sharma và Sharma (2019). Giải thích cho điều này, cần nhắc lại là mobile banking mới thực sự thâm nhập và phát triển mạnh tại Việt Nam trong 10 năm gần đây, và tỷ lệ thâm nhập của mobile banking chưa cao (Statista, 2021). Do đó, khi có sự thiếu hụt về kinh nghiệm sử dụng, người dùng mobile banking rất quan tâm và mong đợi ứng dụng mobile banking có các đặc tính dễ sử dụng, được cấu trúc tốt, thông tin phong phú, và có nhiều tính năng phù hợp với nhu cầu của họ. Nếu các ứng dụng mobile banking thỏa mãn được điều này, họ sẽ càng tin tưởng và hài lòng với mobile banking. Chất lượng thông tin không có tác động tới sự hài lòng của khách hàng sử dụng mobile banking tại Việt Nam. Điều này có thể được giải thích là khách hàng sử dụng mobile banking tại Việt Nam không coi ứng dụng mobile banking là công cụ tìm kiếm và thỏa mãn sự vui thích về thông tin mà chỉ nhằm phục vụ cho công việc thiết yếu. Có một vài nghiên cứu có kết quả tương tự (Chung và Kwon, 2009; Zhou, 2013) nhưng một vài nghiên cứu khác lại cho ra kết quả trái ngược (Lee và Chung, 2009; Gao và Bai, 2014; Tam và Oliveira, 2017; Chatterjee và cộng sự, 2018). Kết quả nghiên cứu không cho thấy được mối liên hệ giữa yếu tố “Chi phí tài chính cảm nhận” với sự hài lòng của khách hàng. Điều này có thể được giải thích là do mức chi phí
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 711 cho các dịch vụ mobile banking của các ngân hàng tại Việt Nam không cao và khá đa dạng theo các mức sử dụng dịch vụ. Bên cạnh đó, các thiết bị cần thiết cho sử dụng mobile banking như smartphone đã và đang được coi là thiết bị thiết yếu cho cuộc sống mà không phải là thiết bị chỉ dành riêng cho sử dụng mobile banking. Do đó khách hàng hầu như không cảm nhận sự khác biệt quá lớn về mức chi phí tài chính khi sử dụng mobile banking của các ngân hàng. Mặt khác, cũng có thể giải thích là trong lĩnh vực dịch vụ, người tiêu dùng dường như đặt tầm quan trọng cao hơn vào chất lượng dịch vụ so với chi phí liên quan đến việc mua dịch vụ đó (Cronin và cộng sự, 2000). Kết quả này có sự trái ngược với kết quả nghiên cứu của Luarn và Lin (2005), Činjarević và cộng sự (2010), Narteh và cộng sự (2017). 5.2. Hàm ý chính sách Nghiên cứu này có ý nghĩa thiết thực đối với các nhà quản trị ngân hàng tại Việt Nam. Thứ nhất, kết quả nghiên cứu cung cấp sự hiểu biết về cơ chế tác động của các yếu tố tới sự hài lòng và hành vi sử dụng mobile banking của người tiêu dùng để giúp họ ra các quyết định chiến lược quan trọng. Như đã nêu ở trong phần đầu bài báo, đến năm 2025, sẽ có 81% dân số Việt Nam sử dụng smartphone, nhưng chỉ có 27.83% dân số giao dịch ngân hàng qua các kênh trực tuyến (Statista, 2020). Điều này cho thấy việc sử dụng mobile banking của người Việt Nam còn khá hạn chế. Có thể lập luận rằng kết quả này là do người dân còn e ngại và thiếu nhận thức về mobile banking, về tính tin cậy, tính hữu ích, tiết kiệm thời gian, dễ vận hành của loại hình giao dịch này. Do đó, các phát hiện của nghiên cứu rất hữu ích giúp các ngân hàng thiết kế một chiến lược phù hợp để thu hút thêm số lượng người dùng di động sử dụng dịch vụ mobile banking trong thời gian tới. Kết quả nghiên cứu này cho thấy sự hài lòng là yếu tố trung tâm để gia tăng hành vi sử dụng mobile banking, do đó, chiến lược trọng tâm của các ngân hàng thương mại trong thời gian tới là tăng cường sự hài lòng của khách hàng sử dụng mobile banking. Kết quả của nghiên cứu này cũng cho thấy rằng để gia tăng sự hài lòng của khách hàng, ngân hàng cần không ngừng nỗ lực nhằm cải tiến các khía cạnh chất lượng, niềm tin, và giá trị thương hiệu của ngân hàng. Trước tiên, cần gia tăng niềm tin của khách hàng đối với dịch vụ mobile banking. Điều này rất quan trọng vì mức độ tin cậy cao sẽ được chuyển thành mức độ hài lòng của khách hàng cao, ảnh hưởng đến sự thành công của mobile banking. Các ngân hàng cần đảm bảo các giao dịch mobile banking được thực hiện một cách hiệu quả, an toàn và tiết kiệm thời gian cho người dùng. Việc nghiên cứu bổ sung các sản phẩm dịch vụ khác ngoài những dịch vụ truyền thống sẽ giúp mobile banking phục vụ tốt hơn với phạm vi rộng hơn nhu cầu của người tiêu dùng. Bên cạnh đó, cần xây dựng cơ chế (nền tảng công nghệ, pháp lý) nhằm bảo mật thông tin khách hàng và xử lý các sự cố có thể xảy ra trong quá trình giao dịch nhằm giảm thiểu rủi ro cho khách hàng. Những nỗ lực này sẽ giúp người tiêu dùng nâng cao nhận thức về năng lực, lòng nhân từ và tính chính trực của nhà cung ứng dịch vụ mobile banking. Hai là, việc cải thiện chất lượng hệ thống mobile banking thông qua đảm bảo khả năng truy cập thuận tiện, cải thiện tính dễ sử dụng và điều hướng cũng như nâng cao tính hấp dẫn trực quan, dự kiến sẽ dẫn đến sự hài lòng cao hơn của người dùng. Ba là, hiểu rõ
712 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác vai trò của thương hiệu đối với việc gia tăng sự hài lòng của khách hàng, từ đó có các giải pháp nhằm gia tăng giá trị thương hiệu của ngân hàng trong lĩnh vực mobile banking. Để tăng khả năng xây dựng và phân biệt thương hiệu trong tâm trí khách hàng, điều cốt lõi là các ngân hàng cần tập trung vào gia tăng chất lượng, tính tiện ích, hiệu quả và an toàn của các giao dịch mobile banking. Bên cạnh đó, cần tăng cường các hoạt động truyền thông thương hiệu bởi đây là hoạt động không thể thiếu nhằm tăng mức độ nhận diện thương hiệu của ngân hàng, chẳng hạn thông qua việc thực hiện các video hấp dẫn trên các mạng xã hội như YouTube và Facebook. 6. Hạn chế và nghiên cứu tiếp theo Bên cạnh những kết quả đạt được, nghiên cứu này vẫn tồn tại một số hạn chế: Một là, dữ liệu của nghiên cứu này được thu thập bằng cách sử dụng thiết kế nghiên cứu cắt ngang, nên cần có thêm các nghiên cứu theo thời gian để xem xét và cải thiện tính tổng quát của các phát hiện trong mô hình nghiên cứu này. Hai là, nghiên cứu này chỉ tập trung vào tập khách hàng trẻ tuổi (có độ tuổi từ 18-40). Mặc dù đây được coi là tập khách hàng hiện tại và tiềm năng của mobile banking (Malaquias & Hwang, 2016) nhưng vẫn có tranh cãi cho rằng nhóm khách hàng này chưa đại diện cho dân số mục tiêu (Agawal & Karahanna, 2000). Do đó, các nghiên cứu trong tương lai có thể mở rộng hơn ở đối tượng khảo sát để có kết quả nghiên cứu mang tính tổng thể hơn. Ba là, nghiên cứu này mới thực hiện trong phạm vi một nước là quốc gia đang phát triển (Việt Nam). Mô hình nghiên cứu này cần được thực hiện tại các quốc gia khác, đặc biệt là quốc gia phát triển nhằm tổng quát hóa những phát hiện của chúng tôi. Bốn là, nghiên cứu này chưa xem xét đến sự tác động tiềm tàng của các biến nhân khẩu học và hành vi khác như: giới tính, thu nhập, nghề nghiệp, kinh nghiệm sử dụng. Nghiên cứu trong tương lai có thể hướng tới kiểm định mối quan hệ điều tiết của một hoặc nhiều biến này trên mô hình nghiên cứu hiện tại.
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 713 Tài liệu tham khảo Aaker, D. A. (1992). The Value of Brand Equity. Journal of Business Strategy, 13(4), 27–32. Agarwal, R., & Karahanna, E. (2000). Time flies when you’re having fun: Cognitive absorption and beliefs about information technology usage. MIS Quarterly: Management Information Systems, 24(4), 665–694. Akter, S., D’Ambra, J., & Ray, P. (2013). Development and validation of an instrument to measure user perceived service quality of mHealth. Information and Management, 50(4), 181–195. Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., & Rana, N. P. (2017). Factors influencing adoption of mobile banking by Jordanian bank customers: Extending UTAUT2 with trust. International Journal of Information Management, 37(3), 99–110. Alalwan, A. A., Dwivedi, Y. K., Rana, N. P., & Algharabat, R. (2018). Examining factors influencing Jordanian customers’ intentions and adoption of internet banking: Extending UTAUT2 with risk. Journal of Retailing and Consumer Services, 40(July 2017), 125–138. Athanassopoulos, A. D. (2000). Customer satisfaction cues to support market segmentation and explain switching behavior. Journal of Business Research, 47(3), 191–207. Berraies, S., Ben Yahia, K., & Hannachi, M. (2017). Identifying the effects of perceived values of mobile banking applications on customers. International Journal of Bank Marketing, 35(6), 1018–1038. Bilgihan, A., Nusair, K., Okumus, F., & Cobanoglu, C. (2015). Applying flow theory to booking experiences: An integrated model in an online service context. Information and Management, 52(6), 668–678. Caruana, A., Money, A. H., & Berthon, P. R. (2001). Service quality and satisfaction – the moderating role of value. Measuring Business Excellence, 5(1), 25. Chatterjee, S., Kar, A. K., & Gupta, M. P. (2018). Success of IoT in Smart Cities of India: An empirical analysis. Government Information Quarterly, 35(3), 349–361. Chen, C. S. (2013). Perceived risk, usage frequency of mobile banking services. Managing Service Quality, 23(5), 410–436. Choudrie, J., Junior, C., Mckenna, B., & Richter, S. (2017). Understanding and conceptualising the adoption , use and di ff usion of mobile banking in older adults : A research agenda and conceptual framework. Journal of Business Research, (June), 1– 17. Chu, P. Y., Lee, G. Y., & Chao, Y. (2012). Service quality, customer satisfaction, customer trust, and loyalty in an e-banking context. Social Behavior and Personality, 40(8), 1271–1284. Chung, N., & Kwon, S. J. (2009). Effect of trust level on mobile banking satisfaction: A
714 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác multi-group analysis of information system success instruments. Behaviour and Information Technology, 28(6), 549–562. Činjarević, M., Tatić, K., & Avdić, A. (2010). Integrirani model cijene, kvaliteta usluga, zadovoljstva i lojalnosti: Empirijsko istraživanje u bankarskom sektoru bosne i hercegovine. Ekonomska Istrazivanja, 23(4), 142–161. Cleopatra Veloutsou, G. Ronald Gilbert, Luiz A. Moutinho, M. M. H. G. (2005). Measuring transaction-specific satisfaction in services: Are the measures transferable across cultures? European Journal of Marketing, 39(5/6), 606–628. Cohen, J. (1988). tatistical Power Analysis For The Behavioural Sciences (2nd ed.). Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates. Cronin, J. J., Brady, M. K., & Hult, G. T. M. (2000). Assessing the effects of quality, value, and customer satisfaction on consumer behavioral intentions in service environments. Journal of Retailing, 76(2), 193–218. Delone, W. H., & McLean, E. R. (1992). The quest for the dependent variable. Information Systems Research. Information System Research, 3(1), 60–95. DeLone, W. H., & McLean, E. R. (2003). The DeLone and McLean model of information systems success: A ten-year update. Journal of Management Information Systems, 19(4), 9–30. Fornell, C. (1992). Customer Satisfaction Barometer : Swedish The Experience thanks. Journal of Marketing, 56(1), 6–21. Fornell, C., Johnson, M. D., Anderson, E. W., Cha, J., & Bryant, B. E. (1996). The American Customer Satisfaction Index: Nature, purpose, and findings. Journal of Marketing, 60(4), 7–18. Gao, L., & Bai, X. (2014). An empirical study on continuance intention of mobile social networking services: Integrating the IS success model, network externalities and flow theory. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 26(2), 168–189. Gao, L., & Waechter, K. A. (2017). Examining the role of initial trust in user adoption of mobile payment services: an empirical investigation. Information Systems Frontiers, 19(3), 525–548. Geebren, A., Jabbar, A., & Luo, M. (2021). Examining the role of consumer satisfaction within mobile eco-systems: Evidence from mobile banking services. Computers in Human Behavior, 114(July 2020), 106584. Hair, J. F., Hult, G. T. M., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2016). A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) (2nd ed.). USA: SAGE. Henseler, J., Ringle, C. M., & Sarstedt, M. (2015). A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. Journal of the Academy of Marketing Science, 43(1), 115–135.
ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác 715 Jamshidi, D., Keshavarz, Y., Kazemi, F., & Mohammadian, M. (2018). Mobile banking behavior and flow experience: An integration of utilitarian features, hedonic features and trust. International Journal of Social Economics, 45(1), 57–81. Keller, K. L. (1993). Conceptualizing, measuring, managing. Journal of Marketing, 57, 1–22. Kline, R. B. (2015). Principles and practices of structural equation modelling. Methodology in the social sciences. Laukkanen, T., Sinkkonen, S., Kivijärvi, M., & Laukkanen, P. (2007). Innovation resistance among mature consumers. Journal of Consumer Marketing, 24(7), 419–427. Lavidge, R. J., & Steiner, G. A. (1961). A Model for Predictive Measurements of Advertising Effectiveness. Journal of Marketing, 25(6), 59. Lee, K. C., & Chung, N. (2009). Understanding factors affecting trust in and satisfaction with mobile banking in Korea: A modified DeLone and McLean’s model perspective. Interacting with Computers, 21(5–6), 385–392. Luarn, P., & Lin, H. H. (2005). Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking. Computers in Human Behavior, 21(6), 873–891. Malaquias, R. F., & Hwang, Y. (2016). An empirical study on trust in mobile banking: A developing country perspective. Computers in Human Behavior, 54, 453–461. Mehrad, D., & Mohammadi, S. (2017). Word of Mouth impact on the adoption of mobile banking in Iran. Telematics and Informatics, 34(7), 1351–1363. Nam, J., Ekinci, Y., & Whyatt, G. (2011). Brand equity, brand loyalty and consumer satisfaction. Annals of Tourism Research, 38(3), 1009–1030. https://doi.org/10.1016/j.annals.2011.01.015 Narteh, Bedman; Estelami, Hooman; Estelami, H. (2017). Service quality and customer satisfaction in Ghanaian retail banks: the moderating role of price. International Journal of Bank Marketing, 8(5), 35. Oliver, R. L. (1993). Cognitive , of the Attribute Bases Satisfaction Response Cognition in Satisfaction. Journal of Consumer Research, 20(3), 418–430. Perez, A., & Bosque, I. R. del. (2015). An Integrative Framework to Understand How CSR Affects Customer Loyalty through Identification , Emotions and Satisfaction. Journal of Business Ethics, 129, 571–584. Pérez, A., & Bosque, I. R. del. (2015). Corporate social responsibility and customer loyalty: Exploring the role of identification, satisfaction and type of company. Journal of Services Marketing, 29(1), 15–25. Reinartz, W., Haenlein, M., & Henseler, J. (2009). An empirical comparison of the efficacy of covariance-based and variance-based SEM. International Journal of Research in Marketing, 26(4), 332–344. Sharma, S. K., Gaur, A., Saddikuti, V., & Rastogi, A. (2017). Structural equation model
716 ICYREB 2021 | Chủ đề 4: Công nghệ tài chính và các chủ đề khác (SEM)-neural network (NN) model for predicting quality determinants of e-learning management systems. Behaviour and Information Technology, 36(10), 1053–1066. Sharma, S. K., & Sharma, M. (2019). Examining the role of trust and quality dimensions in the actual usage of mobile banking services: An empirical investigation. International Journal of Information Management, 44(September 2018), 65–75. Sindhu Singh, R. . S. (2018). Article information : Predicting the Intention to Use Mobile Banking in India Introduction. International Journal of Bank Marketing, 36 No. 2, 357–378. Srinivasan, V., Park, C. S., & Chang, D. R. (2005). An approach to the measurement, analysis, and prediction of brand equity and its sources. Management Science, 51(9), 1433–1448. Tam, C., & Oliveira, T. (2017). Understanding mobile banking individual performance: The DeLone & McLean model and the moderating effects of individual culture. Internet Research, 27(3), 538–562. Zhou, T. (2012). Understanding users’ initial trust in mobile banking: An elaboration likelihood perspective. Computers in Human Behavior, 28(4), 1518–1525. Zhou, T. (2013). An empirical examination of continuance intention of mobile payment services. Decision Support Systems, 54(2), 1085–1091.