SỐ 186 | THÁNG 9/2021
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ ngân hàng số VCB Digibank tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam - Chi nhánh Khánh Hòa
Nguyễn Văn Bảy, Bùi Thị Thu Hà, Phan Thị Ngọc Phước
Tóm tắt:
Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến quyết định sử dụng dịch vụ (SDDV) VCB Digibank tại Ngân hàng Thương mại cổ phần Ngoại thương Việt Nam (Vietcombank) Chi nhánh Khánh Hòa. Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp bằng bảng hỏi với 284 khách hàng của ngân hàng trên địa bàn Thành phố Nha Trang. Kết quả kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu cho thấy R2 bằng 0,833 và R2 được điều chỉnh bằng 0,830; trong đó R2 được điều chỉnh bằng 0,830 nói lên độ thích hợp của mô hình là 83,0%. Hay nói một cách khác, 83,0% sự biến thiên của biến quyết định SDDV VCB Digibank được giải thích bởi năm biến độc lập đó là: (i) Cảm nhận tính hữu dụng; (ii) Cảm nhận tính dễ sử dụng; (iii) Cảm nhận sự tin tưởng; (iv) Cảm nhận về rủi ro; và (v) Chi phí cảm nhận; còn lại 17,0 % các yếu tố tác động đến quyết định SDDV VCB Digibank tại Vietcombank Chi nhánh Khánh Hòa là các nhân tố khác mà nghiên cứu chưa đề cập tới. Kết quả phân tích phương sai ANOVA với trị số thống kê F bằng 276,484 có giá trị sig. bằng 0,000 là rất nhỏ cho thấy, mô hình hồi quy xây dựng là phù hợp với bộ dữ liệu thu thập và các biến đưa vào đều có ý nghĩa về mặt thống kê với mức ý nghĩa 5%. Kết quả nghiên cứu cũng đưa ra các gợi ý quản trị giúp cho ngân hàng có những chính sách nhằm điều chỉnh chiến lược và hành động phù hợp trong quá trình triển khai và thu hút khách hàng tiếp cận dịch vụ ngân hàng số.
Tài liệu tham khảo:
- American banker (2018). Digital banking, Available at: https://www.americanbanker.com/conference/digitalbanking-2018.
- Barnes, S. J. & Corbitt, B. (2003). Mobile Banking Concept and Potential. International Journal of Mobile Communications, 1, 273-288.
- Davis, F. D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology, MIS Quarterly, 13, 319-340.
- Davis, F. D., Bagozzi, R. P. & Warshaw, P. R. (1989). User Acceptance of Computer-Technology- a Comparison of 2 Theoretical-Models, Management Science, 35, 982-1003.
- Foon, Y. S. & Fah, B. C. Y. (2011). Internet Banking Adoption in Kuala Lumpur: An Application of UTAUT Model, International Journal of Bussiness and Management, 6, 161-167.
- Galindo, O., Svitek, M. & Kreinovich, V. (2020). Quantum (and More General) Models of Research Collaboration. Asian Journal of Economics and Banking, 4(1).
- Hà Nam Khánh Giao & Trần Kim Châu (2020). Nhân tố ảnh hưởng đến quyết định SDDV Smart Banking- Nghiên cứu thực nghiệm tại BIDV- Chi nhánh Bắc Sài Gòn, Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 220.
- Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005). Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS, Nhà Xuất bản Thống kê, Hà Nội.
- Hughes, A. (2018). Market Driven Political Advertising: Social, Digital and Mobile Marketing. Springer.
- Ibrahim, Al-J. M. & Sadiq, S. M. (2012). Mobile Banking Adoption: Application of Diffusion of Innovation Theory, Journal of Electronic Commerce Research, 13(4), 379-391.
- Jeong, B. K & Yoon, T. E. (2013). An Empirical Investigation on Consumer Acceptance of Mobile Banking Service, Business and Management Research, 2, 31- 40.
- Khrennikova, P. (2019). Quantum Probability based Decision Making in Finance: from Individual Preferences to Market Outcomes. Asian Journal of Economics and Banking, 3(1).
- Khưu Huỳnh Khương Duy & Nguyễn Cao Quang Nhật (2016). Các nhân tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận SDDV ngân hàng điện tử của khách hàng tại ngân hàng TMCP Đầu tư và Phát triển Việt Nam chi nhánh Đồng Nai, Tạp chí Khoa học Lạc Hồng. Số 5 (2016), trang 72-76.
- Lê Tô Minh Tân (2013). Giải pháp phát triển dịch vụ ngân hàng trực tuyến ở Thừa Thiên Huế, Đề tài nghiên cứu khoa học cấp cơ sở, Trường Đại học Kinh tế Huế.
- Luarn, P., & Lin, H. H. (2005), Toward an understanding of the behavioural intention to use mobile banking, Computers in Human Behaviour, 21, 873-891.
- Minh Yến (2020). Sức nóng từ ngân hàng số trong thời đại 4.0, Tạp chí Ngân hàng ISSN-0866-7462.
- Nguyễn Duy Thanh & Cao Hào Thi (2011). Mô hình cấu trúc cho sự chấp nhận và sử dụng ngân hàng điện tử ở Việt Nam, Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ, tập 14 số 02:97-105.
- Nguyễn Thế Phương (2014). Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định SDDV mobile banking của khách hàng cá nhân tại Ngân hàng Vietcombank, Luận văn Thạc sỹ kinh tế, Trường Đại học tài chính- Marketing.
- Phạm Tiến Đạt & Lưu Ánh Nguyệt (2019). Ngân hàng số - Triển vọng và phát triển trong tương lai, Tạp chí Tài chính Ngân hàng số 2+3/2019.
- Sarma, G. (2017). What is digital banking. VentureSkies. Available
- from http://www.ventureskies.com/blog/digital-banking.
- Wu, J.-H. & Wang, S.-C. (2005). What drives mobile commerce? An ampirical evaluation of the revised technology acceptance model, Information & Management, 42, 719- 729.
- Yu, C.-S. (2012). Factors Affecting Individuals to Adopt Mobile Banking, Journal of Electronic Commerce Research, 13, 104- 121.
Factors Influencing the Adoption Decision of Digital Banking Service: A Case of Vietcombank- Khanh Hoa Branch
Abstract:
This study aims at determining and measuring factors influencing the adoption decision of digital banking service provided by Vietcombank - Khanh Hoa Branch. This study was carried out using Five Point Likert Scale Questionnaire to explore the views and experiences of 284 customers of Vietcombank in Nha Trang City. The results show that R2 is 0,833 and adjusted R2 is 0,830. Specifically, adjusted R2 (0,830) indicates that the suitability score is 83,0%. This means that 83,0% of the variance of the independent variable named Decision to Use VCB Digibank is explained by five dependent variables including (i) Perceived Usefulness; (ii) Perceived Ease of Use; (iii) Perceived Trust; (iv) Perceived Risk; and (v) Perceived Cost. The rest (17 %) consists of other factors which have not been mentioned in this study yet. Analysis of variance (ANOVA) shows that F equal to 277,369 and sig. equal to 0,000. Based on empirical data, it can be stated that the regression model presents sufficiently good fit for collected data and all variables reach a significane level of 5%. This study also suggests several managerial implications that the bank might have appropriate policies to adjust its strategies and operations for attracting customers to use digital banking service.