Mô hình các nhân tố ảnh hướng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng về chất lượng dịch vụ E-Banking tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương - chi nhánh Huế

Chia sẻ: Tưởng Bách Xuyên | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

Thêm vào BST

Báo xấu

10
lượt xem 3
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu "Mô hình các nhân tố ảnh hướng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng về chất lượng dịch vụ E-Banking tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương - chi nhánh Huế" nhằm mục đích nâng cao chất lượng dịch vụ E-Banking tại Vietcombank Huế thông qua việc đánh giá chất lượng dịch vụ trên cơ sở tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ này bằng mô hình đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến E-SQ. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Mô hình các nhân tố ảnh hướng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng về chất lượng dịch vụ E-Banking tại Ngân hàng thương mại cổ phần Ngoại thương - chi nhánh Huế

MÔ HÌNH CÁC NHÂN TỐ ẢNH HƯỚNG ĐẾN SỰ HÀI LÒNG VÀ LÒNG TRUNG THÀNH CỦA KHÁCH HÀNG VỀ CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ E-BANKING TẠI NGÂN HÀNG THƯƠNG MẠI CỔ PHẦN NGOẠI THƯƠNG - CHI NHÁNH HUẾ ThS. Lê Ngọc Quỳnh Anh ThS. Phạm Anh Thi Phạm Hoàng Cẩm Hương Trường Đại học Kinh tế, Đại học Huế Tóm tắt Nghiên cứu này nhằm mục đích nâng cao chất lượng dịch vụ E-Banking tại Vietcombank Huế thông qua việc đánh giá chất lượng dịch vụ trên cơ sở tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng về chất lượng dịch vụ này bằng mô hình đo lường chất lượng dịch vụ ngân hàng trực tuyến E-SQ. Thông qua phương pháp phân tích nhân tố và kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha, các thang đo được xây dựng. Sau đó dữ liệu được tiếp tục phân tích bằng phân tích nhân tố khẳng định và phương pháp mô hình cấu trúc. Kết quả cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu thị trường, trong đó có ba yếu tố của chất lượng dịch vụ E-Banking có ảnh hưởng đến sự hài lòng là yếu tố: hiệu quả, thực hiện và mức độ an toàn - tin cậy. Qua khảo sát đa số khách hàng đánh giá tốt về chất lượng dịch vụ do ngân hàng cung cấp, trong đó mức độ an toàn - tin cậy ảnh hưởng chủ yếu tới sự hài lòng của khách hàng. Thông qua phân tích đa nhóm, nghiên cứu cũng chỉ ra được sự khác biệt giữa các đối tượng theo nhóm tuổi và theo nhóm thời gian sử dụng dịch vụ. Từ đó đưa ra các nhóm giải pháp đối với từng loại đối tượng khách hàng. Từ khóa: E-Banking, sự hài lòng khách hàng Abstarct This study aims to improve the quality of E-Banking services at Vietcombank Hue through assessing the quality of service on the ground to identify the factors influencing the satisfaction with this service quality by the model of measuring the quality of online banking services E-SQ. By factor analysis and Cronbach's coefficient testing Alpha, the scale has been built. Then the data is further analyzed by confirmed factor analysis and the structural model methodology. The results show that the model fit the market data, in which three elements of quality E-Banking services affect the satisfaction: Efficiency, Usage and the security - safety level. Through the survey, the 533
majority of customers have good assessment of the quality of the service provided by the bank, in which the security - safety level - primarily affecting customer satisfaction. Through multi-group analysis, the study also points out the differences between the objects in groups by age and time using the service. Since then it offers solutions for each type of customer. Key word: E-Banking, satisfaction, customer. 1. Đặt vấn đề Bằng cách ứng dụng công nghệ ngân hàng hiện đại, các ngân hàng ở Việt Nam đã cho ra đời một phương thức cung ứng sản phẩm và dịch vụ mới, đó là phương thức cung ứng sản phẩm và dịch vụ thông qua kênh phân phối điện tử thường được gọi chung bằng khái niệm là "Ngân hàng điện tử". Sự ra đời của dịch vụ ngân hàng điện tử hay dịch vụ E-Banking đã làm thay đổi hoàn toàn mối quan hệ giữa khách hàng và ngân hàng, đó là khách hàng có thể thực hiện giao dịch với ngân hàng từ xa. Bên cạnh việc chạy đua trong việc cung cấp dịch vụ ngân hàng điện tử, các ngân hàng ở Việt Nam cũng tìm cách để cung cấp dịch vụ E-Banking sao cho đạt chất lượng và sao cho khách hàng thỏa mãn về chất lượng dịch vụ. Cụ thể hơn, chất lượng dịch vụ chính là một trong các yếu tố mang tính quyết định đến sự thành công hay thất bại của việc cung cấp dịch vụ (Yang, 200214; Zeithaml, 200216). Chất lượng dịch vụ đã được xem như là một tiền đề cho niềm tin hay lòng trung thành (Caceres và Paparoidamis, 2005); đồng thời cũng đóng vai trò là tiền đề cho việc kích thích sự tham gia của khách hàng (Andrews và cộng sự, 19909). Cung cấp dịch vụ chất lượng là một điều kiện tiên quyết để có được sự hài lòng của khách hàng và chỉ thông qua sự hài lòng của khách hàng, doanh nghiệp mới có thể có được sự trung thành khách hàng (Grönroos, 20007). Nghiên cứu trong hai thập kỷ qua đã chứng minh rằng chất lượng dịch vụ ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng (Kuo, 200312; Devaraj và cộng sự, 200211; Liu và Arnett, 200013). Và theo Wang và cộng sự (2003)15 thì chất lượng dịch vụ tốt là điều cần thiết cho việc có thể tồn tại và duy trì trong môi trường ngân hàng có tính cạnh tranh cao. Bên cạnh đó, nhiều nhà nghiên cứu đều tán thành rằng chiến lược bán lẻ để tạo ra lợi thế cạnh tranh chính là việc cung cấp chất lượng dịch vụ cao cấp. Ngân hàng Vietcombank Huế là một trong những ngân hàng đi đầu trong việc ứng dụng dịch vụ E-Banking và Vietcombank Huế đã đưa vào áp dụng dịch vụ này từ năm 2002. Tuy nhiên, những năm gần đây dịch vụ này mới bắt đầu được biết đến và được mọi người chấp nhận sử dụng rộng rãi. Hoạt động đã thu được những kết quả như số lượng khách hàng ngày càng gia tăng, Vietcombank Huế vẫn là ngân hàng dẫn 534
đầu đối với các giao dịch truyền thống và các giao dịch E-Banking. Tuy nhiên, vấn đề về an toàn, bảo mật, và khả năng ứng dụng các công nghệ mới đã tạo nên nhiều khó khăn cho việc mở rộng và nâng cao chất lượng dịch vụ E-Banking của ngân hàng. Từ những thực tế này, đánh giá chất lượng dịch vụ E-Banking, nghiên cứu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ, sự thỏa mãn và lòng trung thành của khách hàng về chất lượng dịch vụ E-Banking là việc làm rất có ý nghĩa nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ E-Banking cho các ngân hàng thương mại nói chung và cho Vietcombank Huế nói riêng. 2. Mô hình đề xuất Hiện nay có rất nhiều thang đo khác nhau dùng để đo lường và đánh giá chất lượng dịch vụ, chúng phù hợp với đặc trưng của từng dịch vụ và tất cả có một điểm chung là thể hiện được mức độ hài lòng mà khách hàng cảm nhận khi sử dụng dịch vụ. SERVQUAL của Parasuraman, Zeithaml và Berry năm 1985 là một trong những thang đo được nhiều người chấp nhận nhất. Đến năm 1988 Parasuraman & cộng sự đã hiệu chỉnh thành mô hình mới chỉ gồm 5 thành phần. Bảng 1. Mô tả các thành phần CLDV trong thang đo SERVQUAL Thành phần CLDV Mô tả Nói lên khả năng thực hiện dịch vụ phù hợp và Tin cậy đúng thời hạn ngay từ lần đầu tiên Thể hiện sự mong muốn và sẵn sàng của nhân viên Đáp ứng phục vụ cung cấp dịch vụ cho khách hàng Tính chuyên nghiệp của nhân viên phục vụ thể hiện Năng lực phục vụ qua trình độ chuyên môn và cung cách phục vụ Sự đồng cảm Thể hiện sự quan tâm,chăm sóc khách hàng Ngoại hình, trang phục của nhân viên, trang thiết bị Phương tiện hữu hình phục vụ cho dịch vụ Nguồn: Parasuraman, Zeithaml & Berry E-SQ (E-service Quanlity) là một công cụ tương tự như mô hình SERVQUAL, được phát triển bởi Parasuraman, Zeithaml and Malhotra (2000) để đo lường chất lượng dịch vụ E-Banking, bao gồm 11 thành phần: tin cậy, đáp ứng, tiếp cận, tính 535
linh hoạt, dễ điều hướng, hiệu quả, đảm bảo, an toàn, kiến thức về giá cả, thẩm mỹ, cá nhân hóa. Đến năm 2002, các tác giả đã điều chỉnh lại còn 6 thành phần CLDV, đó là: hiệu quả, thực hiện, hệ thống sẵn có, đáp ứng, bồi thường, liên hệ. Trong quá trình nghiên cứu, Parasuraman & cộng sự quan sát thấy có các dữ liệu khuyết trên một số biến. Vì vậy họ phát triển quy mô riêng biệt cho dịch vụ này, đó là E-Réc-QUAL (gồm 3 thang đo với 11 thuộc tính). Phần biến còn lại thuộc mô hình E-S-QUAL (4 thang đo với 22 thuộc tính). Bảng 2. Mô tả các thành phần CVDV của thang đo E-SQ Thành phần CLDV Mô tả Mô hình E-S-QUAL Hiệu quả Truy cập trang web nhanh dễ dàng Thực hiện Mức độ thực hiện các giao dịch,các thao tác Hệ thống sẵn có Hệ thống có công nghệ và chức năng phù hợp Bảo mật Mức độ an toàn về tài chính,thông tin cá nhân Mô hình E-RecS-QUAL Hiệu quả giải quyết các vấn đề cho khách hàng qua Đáp ứng website Bồi thường Mức độ bồi thường các vấn đề xảy ra với khách hàng Liên hệ Sự hỗ trợ sẵn có bằng điện thoại hay trực tuyến Nguồn : Parasuraman,Zeithaml&Malhotra Nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình này để đo lường và đánh giá chất lượng dịch vụ E-Banking vì đây là mô hình đã được nghiên cứu và phát triển quy mô riêng biệt cho dịch vụ này và các thành phần đưa ra khá phù hợp với việc nghiên cứu dịch vụ này tại Việt Nam. 536
Chất lượng dịch vụ Hiệu quả Thực hiện Sơ đồ 1. Mô hình nghiên cứu lý thuyết Hệ thống sẵn có Sự hài lòng Lòng trung thành Bảo mật Đáp ứng Bồi thường Liên hệ Mô hình nghiên cứu của tác giả được mô hình hóa theo Sơ đồ 1. Mô hình biểu diễn mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ cảm nhận đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng thông qua việc sử dụng dịch vụ E-Bankung tại ngân hàng. Trong đó có các giả thuyết sau: H1: Có mối quan hệ cùng chiều giữa chất lượng dịch vụ cảm nhận và sự hài lòng của khách hàng. H2: Có mối quan hệ cùng chiều giữa sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. 3. Phương pháp nghiên cứu 3.1. Xây dựng thang đo Nghiên cứu này sử dụng thang đo Likert 5 điểm từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý. Sau khi phỏng vấn chuyên gia và khách hàng sử dụng dịch vụ E- Banking lâu năm để điều chỉnh các biến quan sát của mô hình cho phù hợp với phạm vi điều tra là địa bàn thành phố Huế và VietcomBank chi nhánh Huế thì kết quả thu được thang đo chính thức gồm 35 biến quan sát. Trong đó, 28 biến quan sát đầu tiên được sử dụng để đo lường chất lượng dịch vụ E-Banking (bao gồm hiệu quả(7), thực hiện (4), 537
hệ thống (3), an toàn (3), tin cậy (4), thẩm mỹ (2), đáp ứng (2), liên hệ (3)); 6 biến tiếp theo có 3 biến để đo lường sự hài lòng, 3 biến để đo lường lòng trung thành của khách hàng đối với dịch vụ E-Banking của Vietcombank Huế. 3.2. Mẫu khảo sát Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện. Phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong nghiên cứu này là phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA bằng phần mềm SPSS16.0 và phân tích CFA để đưa ra mô hình SEM, phân tích Bootstrap, phân tích đa nhóm bằng chương trình AMOS18.0. Theo Hair & cộng sự (1998), để có thể phân tích nhân tố khám phá cần thu thập dữ liệu với kích cỡ mẫu là ít nhất 5 mẫu trên 1 biến quan sát. Mô hình nghiên cứu có số biến quan sát là 35 biến theo tiêu chuẩn 5 mẫu cho 1 biến quan sát thì kích cỡ mẫu cần thiết là n = 175 (35 x 5). Để đạt được kích thước mẫu đề ra, 250 bảng câu hỏi được gửi đi phỏng vấn. 4. Kết quả nghiên cứu 4.1. Đặc điểm đối tượng nghiên cứu Tổng số bảng câu hỏi được phát ra là 250 bảng, thu về 236 bảng. Trong số 236 bảng thu về có 8 bảng không hợp lệ do bị thiếu nhiều thông tin. Kết quả là 228 bảng câu hỏi hợp lệ được sử dụng làm dữ liệu cho nghiên cứu. Về giới tính, trong số 228 mẫu tỷ lệ nam và nữ chênh lệch nhau khá thấp, với nữ chiếm 52,6% và nam chiếm 47,4%. Về nhóm tuổi, có hai nhóm tuổi cao nhất 26-35 tuổi và 36-45 tuổi với số lượng bằng nhau là 98 khách hàng tương ứng tỉ lệ 43%. Về nghề nghiệp, nhóm khách hàng là cán bộ công nhân viên phần lớn làm việc trong văn phòng với máy tính nên nhóm khách hàng này sử dụng nhiều dịch vụ E-Banking với 108 khách hàng, chiếm 47,4%. Về thu nhập, tỉ lệ khách hàng có thu nhập từ 3-5 triệu đồng/tháng chiếm phần lớn với 41,7%. Về trình độ học vấn, tỉ lệ khách hàng sử dụng dịch vụ E-Banking chủ yếu có trình độ đại học, chiếm 86,4%. Về thời gian sử dụng, phần lớn khách hàng sử dụng dịch vụ E-Banking đã khá lâu, trên 12 tháng với tỉ lệ 47,4%. 4.2. Phân tích nhân tố khám phá EFA 4.2.1. Khái niệm chất lượng dịch vụ E-Banking Kỹ thuật phân tích nhân tố được sử dụng nhằm rút gọn và gom các yếu tố thuộc tính lại thành một nhân tố có ý nghĩa hơn. Kết quả phân tích nhân tố sau 2 vòng cho thấy. Tổng phương sai trích (hay tổng biến thiên được giải thích) bằng 62,222% (>50%) 538
thang đo được chấp nhận1. Hệ số KMO = 0,839 (>0,5) và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig 1 hệ số KMO = 0,808 (0,5 < KMO < 1) nên dữ liệu thu thập được là phù hợp. Có 5 nhân tố được rút trích sau khi phân tích EFA, với phương pháp rút trích Principal axis factoring và phép quay Promax nhằm phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn2. Bao gồm: “hiệu quả” gồm các biến eff1, eff4 - eff7; “hệ thống” gồm sys1 - sys3; “thực hiện” gồm ful1 - ful4; “đáp ứng - liên hệ” gồm res1, res2, cont1; “an toàn - tin cậy” gồm ass3, ass4, pri1. 4.2.2. Khái niệm sự hài lòng và lòng trung thành Khái niệm sự hài lòng và lòng trung thành là một khái niệm đơn hướng (khi EFA, các biến quan sát rút thành 1 nhân tố), nên có thể sử dụng phương pháp trích Principal Component Analysis vì phương pháp trích này sẽ làm cho tổng phương sai trích tốt hơn. Sau khi phân tích, ta thấy chỉ có 1 nhân tố được rút ra, nhân tố này đặt tên là “sự hài lòng”. Phân tích EFA là phù hợp vì tổng phương sai trích bằng 71,24 (>50%), KMO = 0,691 (> 0,5), Sig của kiểm định Bartlett = 0,000 (< 0,05). Tương tự ta thấy chỉ có 1 nhân tố được rút ra, nhân tố này đặt tên là “trung thành”. Phân tích EFA cũng phù hợp vì tổng phương sai trích bằng 63,87 (>50%), KMO = 0,775 (> 0,5), Sig của kiểm định Bartlett = 0 (< 0,05). 4.3. Phân tích nhân tố khẳng định CFA - Mức độ phù hợp chung: TLI=0,938; CFI=0,948 (>0,9); CMIN/df=1,430 ( 0.9 (Bentler & Bonett,1980) , CMIIN/df < 3 (Carmines & McIver, 1981), RMSEA < 0.08 (Steiger, 1990) thì mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường. 539
“đáp ứng-liên hệ”: 0,867), nhân tố “sự hài lòng”: 0,794 và nhân tố “trung thành”: 0,807 đều > 0,6. Trong mỗi nhân tố các thành phần có Hệ số tương quan biến - tổng đều > 0,3. Nên thang đo của các nhân tố đạt được độ tin cậy. - Giá trị phân biệt Ta có các hệ số tương quan (cột Estimate) giữa các khái niệm thành phần của một khái niệm lớn đều đạt giá trị phân biệt (< 0,9). Một cách cẩn thận hơn và kiểm định xem hệ số tương quan có khác biệt so với 1 hay không (tính toán trên Excel) sử dụng hàm tính P-value với công thức TDIST(|CR|, n-2, 2). Ta được P-value đều < 0,05 nên hệ số tương quan của từng cặp khái niệm khác biệt so với 1 ở độ tin cậy 95%. Do đó, các khái niệm đạt được giá trị phân biệt. Tóm lại, sau khi phân tích nhân tố CFA, khẳng định lại có 5 nhóm nhân tố dùng để đánh giá chất lượng dịch vụ E-Banking và 2 yếu tố phụ thuộc chịu sự tác động của dịch vụ E-banking đó là sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Sau khi tiến hành phân tích CFA, ta tiếp tục phân tích sự ảnh hưởng của các nhóm nhân tố và tìm ra mô hình đánh giá hoàn chỉnh cho chất lượng dịch vụ E-Banking. 4.4. Mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ E-Banking Bảng 3. Regression Weights: (Group number 1 - Default model) Estimate S.E. C.R. P - value Sự hài lòng ⇦ Hiệu quả 0,274 0,090 3,058 0,002 Sự hài lòng ⇦ Thực hiện 0,350 0,090 3,879 0,000 Sự hài lòng ⇦ Hệ thống -0,221 0,142 -1,561 0,118 Sự hài lòng ⇦ An toàn - tin cậy 0,410 0,086 4,783 0,000 Sự hài lòng ⇦ Liên hệ - đáp ứng 0,114 0,075 1,513 0,130 Trung thành ⇦ Sự hài lòng 0,737 0,084 8,771 0,000 Nguồn: Xử lý số liệu điều tra bằng Amos18.0 Sau khi phân tích CFA, ta có được mô hình cấu trúc ban đầu, có 5 nhân tố của chất lượng dịch vụ E-Banking tác động đến sự hài lòng, từ đó tác động gián tiếp đến lòng trung thành. Đó là nhân tố “hiệu quả”, “thực hiện”, “hệ thống”, “an toàn - tin cậy” và “đáp ứng - liên hệ”. 540
Qua số liệu thu được ở Bảng 1, ta thấy có hai khái niệm không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% là khái niệm “hệ thống” với P-value = 0,118 (> 0,1) và khái niệm “liên hệ - đáp ứng” với P-value = 0,130 (> 0,1). Như vậy, ta sẽ loại lần lượt hai khái niệm này ra khỏi mô hình để được một mô hình tốt hơn như mô hình thể hiện ở Sơ đồ 1. Nhận xét về mô hình hoàn chỉnh (các hệ số hồi quy được xác định bằng phương pháp Bootstrap, là phương pháp phù hợp để thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông) - Mô hình ở Sơ đồ 2 có thể nói là phù hợp với dữ liệu thì trường vì Chi-square/df = 1,593 (0,9), RMSEA = 0,052 (
Sơ đồ 2. Mô hình cấu trúc hoàn chỉnh Bảng 4. Kiểm định các giả thiết Các giả thiết Hệ số hồi quy P-value Kết quả H1: “hiệu quả” ⇨ “sự hài lòng” 0,302 0,000 Chấp nhận H2: “thực hiện” ⇨ “sự hài lòng 0,362 0,000 Chấp nhận H3: “an toàn - tin cậy” ⇨ “sự hài lòng” 0,422 0,000 Chấp nhận H4: “sự hài lòng” ⇨ “Lòng trung thành” 0,727 0,000 Chấp nhận H5: “hiệu quả” ⬄“thực hiện” 1,069 0,000 Chấp nhận H6: “hiệu quả” ⬄ toàn - tin cậy” “an 0,656 0,000 Chấp nhận H7: “an toàn - tin cậy” ⬄“thực hiện” 0,659 0,000 Chấp nhận Nguồn: Xử lý số liệu điều tra bằng Amos 18.0 542
Dựa vào kết quả phân tích hồi quy ta có được 2 phương trình như sau: - Mối quan hệ giữa sự thỏa mãn khách hàng với chất lượng dịch vụ E-Banking tại Vietcombank - Huế: SAT = 0,361 PRI-ASS + 0,355 FUL + 0,302 EFF (1) - Mối quan hệ giữa sự thỏa mãn (sat) và trung thành dịch vụ (loy) LOY = 0,702 SAT (2) Như vậy, sau khi phân tích, ta có thể kết luận trong 7 thành phần đem vào phân tích có 3 thành phần có mối quan hệ cùng chiều với sự hài lòng của khách hàng. Nghĩa là khi cảm nhận của người sử dụng về CLDV gia tăng thì sự hài lòng của họ cũng tăng lên theo. Liên hệ trong thực tế, ta cũng có thể thấy rằng, nếu một ngân hàng luôn cung ứng các tiện ích của dịch vụ một cách nhanh chóng và kịp thời, luôn thực hiện các cam kết của mình thì tất nhiên khách hàng sẽ đến với họ. 4.4. Kết quả phân tích đa nhóm Để hiểu rõ các thành phần của chất lượng dịch vụ tác động như thế nào tới sự hài lòng, lòng trung thành theo cách phân loại đối tượng khách hàng được phỏng vấn ta đi sâu vào việc phân tích đa nhóm hay để đánh giá sự khác biệt về CLDV, sự thỏa mãn và lòng trung thành dịch vụ theo các biến định tính. Ta thu được kết quả như sau: với độ tin đậy 95%, ta có P-value khi phân tích theo nhóm giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp, mức thu nhập bình quân tháng đều >0,05 hay có thể nói chưa có sự khác biệt trong mối ảnh hưởng giữa hiệu quả, thực hiện, an toàn - tin cậy đến sự hài lòng và lòng trung thành giữa các đối tượng trong nhóm. Đối với phân tích đa nhóm theo nhóm tuổi và nhóm thời gian sử dụng dịch vụ E-Banking, ta thu được kết quả cho thấy sự khác biệt giữa các đối tượng trong nhóm, cụ thể: Nhóm tuổi: Với độ tin cậy 95%, ta có P-value = 0,003 (
Thời gian sử dụng dịch vụ E-Banking: Với độ tin cậy 95%, ta có P-value = 0,037 (
➢Cần tập trung khai thác những điểm mạnh của dịch vụ E-Banking được cung cấp, không ngừng đổi mới công nghệ. ➢ Khuyến khích, đãi ngộ các đối tượng là các nhà đầu tư, các doanh nghiệp, các tổ chức tài chính, đầu tư kinh doanh buôn bán trên mạng, từ đó tạo nhu cầu kinh doanh, thanh toán, giao dịch… tạo ra lượng khách hàng tiềm năng. ➢Cần sớm có chính sách định hướng cho việc phát triển dịch vụ ngân hàng điện tử nói chung và dịch vụ Internet Banking nói riêng: quy định các tiêu chuẩn kỹ thuật cho các thiết bị đầu cuối, cổng thanh toán tạo nền tảng kỹ thuật chung để khi hội tụ đủ điều kiện các ngân hàng dễ dàng liên kết với nhau. 5.3. Hạn chế của nghiên cứu và hướng phát triển nghiên cứu ➢Quy mô điều tra khách hàng còn khá ít và chỉ điều tra đối với nhóm khách hàng cá nhân. Do đó cần tăng số lượng khách hàng cá nhân cần điều tra và điều tra thêm nhóm khách hàng doanh nghiệp ➢Phạm vi điều tra chỉ thực hiện đối với một ngân hàng. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ mở rộng phạm vi điều tra và so sánh đối với các ngân hàng thương mại cổ phần trên địa bàn Thành phố Huế. ➢Nghiên cứu chỉ xây dựng mô hình các nhân tố chất lượng dịch vụ E-Banking ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành. Nghiên cứu có thể mở rộng nghiên cứu những nhân tố khác ảnh hưởng đến sự hài lòng ngoài chất lượng dịch vụ, chẳng hạn như yếu tố chi phí, giá cả,… Tài liệu tham khảo Tiếng Việt 1. Nguyễn Thị Phương Trâm (2008), luận văn thạc sĩ “Chất lượng dịch vụ ngân hàng điện tử, so sánh giữa mô hình SERVQUAL và GRONROOS”. 2. Hoàng Trọng - Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, nhà xuất bản Hồng Đức. 3. Nguyễn Khánh Duy (2009), bài giảng “Thực hành mô hình cấu trúc tuyến tính với phần mềm AMOS”. Tiếng Anh 4. A. Parasuraman, Valarie A. Zeithaml & Leonard L. Berry, A conceptual model of service quality and its implications for future research. 545
5. Grönroos, C.(2000), Service Management and Marketing: a customer Relationship Management Approach. 6. Abels, E. G., White, M. D., & Hahn, K. (1999), A user-based design process for Web sites, OCLC Systems and Services, Vol. 15, No. 1, pp. 35-44. 7. Andrews, JC, Durvasula, S and Akhter, SH (1990), A framework for conceptualizing and measuring the involvement construct in advertising research, Journal of Advertising, Vol. 19, pp. 27-40. 8. Devaraj, S., Fan, M., & Kohli, R. (2002), Antecedents of B2C channel satisfaction and preference: validating e-commerce metrics, Information Systems Research, 13, 316-333. 9. Kuo, Y.-F. (2003), A study on service quality of virtual community websites, Total Quality Management, 14(4), 461-473. 10. Liu, C., & Arnett, K.P. (2000), Exploring the factors associated with Web site success in the context of electronic commerce. Information and Management, Vol. 38, pp.23-34. 11. Yang, Z. and Jun, M. (2002), Consumer perception of e-service quality: from Internet purchaser and non-purchaser perspectives, Journal of Business Strategies, Vol. 19 No. 1, pp. 19-41. 12. Yonggui Wang, Hing-P. Lo, Yer V. Hui (2003), The antecedents of service quality and product quality and their influences on bank reputation: evidence from the banking industry in China, Managing Service Quality, Vol. 13 Iss: 1, pp.72 - 83. 13. Zeithaml,V.A. (2002), Service excellent in electronic channels. Managing Service Quality, Vol. 12, No. 3, pp.135-138. 14. Gerbing & Anderson (1988), Structural Equation Modeling in Practice: A review and Recommended two-step approach. 15. Bentler & Bonett (1980), Significance tests and goodness of fit in the analysis of covariance structures. 16. Carmines & McIver (1981), Steiger (1990) Analyzing models with unobserved variable. 546