Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money của người dân trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi

NGUYỄN THẾ NGHĨA - NGUYỄN NGỌC LONG (Trường Đại học Công nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh)

TÓM TẮT:

Nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money của người dân tỉnh Quảng Ngãi, là nghiên cứu đầu tiên kết hợp hai mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và AHP (Analytical Hierarchy Pricess - phương pháp phân tích thứ bậc) để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn tiêu dùng và phân loại tầm quan trọng của các yếu tố. Đối tượng khảo sát là người trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi và các chuyên gia tại Tập đoàn Viettel. Kết quả nghiên cứu đã xác định được 10 yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi sắp xếp theo thứ tự giảm dần về mức độ tác động theo AHP.

Từ khóa: đánh giá, AHP, thanh toán điện tử, Viettel Money, tỉnh Quảng Ngãi, ý định sử dụng.

1. Đặt vấn đề

Trong thập kỷ vừa qua, sự phát triển của thương mại điện tử dẫn đến sự bùng nỗ của các hình thức thanh toán điện tử (Beyari, 2021). Thanh toán điện tử được định nghĩa là một nền tảng được dùng để thanh toán hàng hóa/dịch vụ thông qua internet, là sự chuyển tiền từ tài khoản này sang tài khoản khác. (Wulantika & Zein, 2020).

Đến nay, chưa có nghiên cứu thực nghiệm nào về ý định sử dụng hệ sinh thái Viettel Money tại tỉnh Quảng Ngãi. Do đó, nghiên cứu này nhằm giúp cho các nhà quản trị nắm bắt được ý định của khách hàng và từ ý định dẫn đến hành vi sử dụng Viettel Money là thực sự cần thiết. Từ đó, nghiên cứu đưa ra các đề xuất nhằm nâng cao khả năng sử dụng hệ sinh thái Viettel Money, góp phần nâng cao khả năng thu hút người dùng của các công ty công nghệ, tài chính trong bối cảnh thị trường ví điện tử bùng nổ như hiện nay.

2. Cơ sở lý thuyết

Lý thuyết về hành động hợp lý (TRA) (Hale et al., 2002) nhằm giải thích mối quan hệ giữa thái độ và hành vi trong hành động của con người. Được phát triển bởi (Ajzen & Fishbein, 1975). Theo TRA, phần lớn hành vi có thể được dự đoán bởi thái độ của cá nhân đối với việc thực hiện hành vi được đề cập, thông qua tác động can thiệp của ý định hành vi (Ajzen & Fishbein, 1975). Theo TRA (Hale et al., 2002), thái độ là một trong những yếu tố quyết định chính của ý định hành vi và đề cập đến cách mọi người cảm thấy đối với một hành vi cụ thể. Ý định hành vi là một chức năng của cả thái độ và chuẩn mực chủ quan đối với hành vi đó (Tarkiainen & Sundqvist, 2005).

Ajzen, (1985) đề xuất lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) với mục tiêu rõ ràng là mở rộng phạm vi giải thích của TRA. Theo lý thuyết hành vi của Ajzen, (1991) cho rằng ý định thực hiện hành vi sẽ chịu ảnh hưởng từ 3 yếu tố như thái độ với hành vi, chuẩn chủ quan và nhận thức về kiểm soát hành vị. Lí thuyết cho thấy tầm quan trọng của thái độ đối với hành vi, chuẩn chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi dẫn đến sự hình thành của một ý định hành vi TAM được sử dụng để giải thích và dự đoán về sự chấp nhận và sử dụng một công nghệ (Davis, 1989a). TAM được thử nghiệm và chấp nhận một cách rộng rãi trong các nghiên cứu về lĩnh vực công nghệ thông tin, đây được coi là mô hình có giá trị tiên đoán tốt (Tarhini et al., 2015). Trong đó, ý định sử dụng có tương quan đáng kể tới việc sử dụng, khi có ý định là yếu tố quan trọng đến việc sử dụng, còn các yếu tố khác ảnh hưởng đến việc sử dụng một cách gián tiếp thông qua dự định sử dụng (Davis, 1989b).

3. Các giai đoạn và phương pháp nghiên cứu

Giai đoạn 1: Sàng lọc lại các biến đưa vào mô hình nghiên cứu, thiết lập bảng câu hỏi. Sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu để kế thừa và chọn chủ đề nghiên cứu. Thực hiện khảo sát bằng bảng câu hỏi. Thang đo chính thức gồm 30 biến quan sát với 10 nhân tố. Xử lý sổ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0. Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để kiểm định mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi trong thang đo tương quan với nhau và kiểm tra mối tương quan của các yếu tố đối với ý định để loại bỏ các yếu tố không phù hợp.

Giai đoạn 2: Khảo sát ý kiến chuyên gia để sắp xếp thứ tự ưu tiên của các yếu tố đã được khẳng định ở giai đoạn 1. Xây dựng ma trận AHP và tính toán trọng số, sau đó phân tích tổng hợp, thống kê số liệu, sử dụng phương pháp diễn dịch - quy nạp để kết luận và đưa ra hàm ý quản trị.

3.2. Mô hình nghiên cứu (Hình 1)

4. Kết quả nghiên cứu

Sau khi thực hiện khảo sát, nghiên cứu thu thập được 200 quan sát. Trong đó, tác giả đã sàng lọc được 167 quan sát hợp lệ được trả lời qua Google biểu mẫu trực tuyến. Có 33 quan sát được loại bỏ ra khỏi kết quả thu thập, nhằm làm sạch dữ liệu và tiến hành mã hóa dữ liệu cho các yếu tố nhân khẩu học.

4.1. Kiểm định độ tin cậy thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha

Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha, tất cả các biến trong mô hình đều có hệ số lớn hơn 0,6 và các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3. Như vậy, có tất cả 30 biến quan sát được chấp nhận bao gồm 10 nhân tố độc lập và 1 nhân tố phụ thuộc điều thỏa mãn yêu cầu khi thực hiện kiểm định độ tin cậy, dữ liệu thu thập được có độ chính xác, độ tin cậy cao. Do đó, thang đo phù hợp để thực hiện bước phân tích tiếp theo. (Bảng 1)

4.2. Kết quả phân tích tương quan

- Biến độc lập

KMO = 0,769 > 0,05 nên phân tích nhân tố là phù hợp

Sig. (Bartlett’s Test) = 0.000 (sig. < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

Kết quả phân tích tương quan Pearson ở Bảng 2 cho thấy: 10 nhân tố độc lập H, R, T, L, S, N, C, M, V, F, Y trong mô hình có mối tương quan tuyến tính chặt chẽ với nhân tố Y ở mức ý nghĩa 1% (Tương đương với độ tin cậy là 99%). Mối quan hệ giữa các yếu tố độc lập cũng chặt chẽ với nhau.

Ngoài ra, kết quả phân tích cũng cho thấy biến Nhận thức về thương hiệu (M) có tương quan mạnh nhất với biến phụ thuộc (Y) với hệ số Pearson =0,803 sau đó là biến Thái độ (T) với hệ số Pearson =0,768 và cuối cùng tương quan yếu nhất là biến Cảm nhận về chi phí (C) với hệ số Pearson = - 0,232. Kết quả cho thấy tất cả các giá trị sig tương quan Pearson giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05. Như vậy, các biến độc lập đều có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc.

4.3. Kết quả khảo sát chuyên gia sắp xếp thứ tự ưu tiên của các yếu tố (Bảng 3)

Bảng 3. Kết quả khảo sát chuyên gia sắp xếp thứ tự

ưu tiên của các yếu tố

Yếu tố

Thứ tự các yếu tố

Thứ tự các biến trong một yếu tố

Thứ tự các yếu tố và các biến

N

0,1339 (3)

 

0,1339 (8)

N1

 

0,3918 (1)

0,3918 (31)

N2

 

0,2811 (3)

0,2811 (21)

N3

 

0,3270 (2)

0,3270 (26)

R

0,1339 (2)

 

0,1339 (13)

R1

 

0,5420 (1)

0,5420 (38)

R2

 

0,2706 (2)

0,2706 (20)

R3

 

0,1872 (3)

0,1872 (17)

H

0,1679 (1)

 

0,1679 (14)

H1

 

0,4954 (1)

0,4954 (36)

H2

 

0,3199 (2)

0,3199 (24)

H3

 

0,1845 (3)

0,1845 (16)

S

0,1161 (5)

 

0,1161 (6)

S1

 

0,4951 (1)

0,4951 (35)

S2

 

0,3359 (2)

0,3359 (27)

S3

 

0,1689 (3)

0,1689 (15)

T

0,0882 (6)

 

0,0882 (5)

T1

 

0,5334 (1)

0,5334 (37)

T2

 

0,3210 (2)

0,3210 (25)

T3

 

0,1454 (3)

0,1454 (9)

(L)

0,0787 (7)

 

0,0787 (4)

L1

 

0,4778 (1)

0,4778 (39)

L2

 

0,3591 (2)

0,3591 (22)

L3

 

0,1630 (3)

0,1630 (10)

C

0,0440 (9)

 

0,0440 (2)

C1

 

0,5437 (1)

0,5437 (40)

C2

 

0,3008 (2)

0,3008 (23)

C3

 

0,1554 (3)

0,1554 (11)

M

0,0274 (10)

 

0,0274 (1)

M1

 

0,4805 (1)

0,4805 (34)

M2

 

0,3608 (2)

0,3608 (29)

M3

 

0,1585 (3)

0,1585 (12)

V

0,1240 (4)

 

0,1240 (7)

V1

 

0,4452 (1)

0,4452 (33)

V2

 

0,3524 (2)

0,3524 (28)

V3

 

0,2023 (3)

0,2023 (19)

F

0,0590 (8)

 

0,0590 (3)

F1

 

0,3863 (2)

0,3863 (30)

F2

 

0,4145 (1)

0,4145 (32)

F3

 

0,1991 (3)

0,1991 (18)

Nguồn: Nhóm tác giả thực hiện

5. Hàm ý quản trị và kết luận

5.1. Hàm ý quản trị

Căn cứ kết quả khảo sát vàthăm dò ý kiến chuyên gia, để làm tăng ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money của người dân trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi, Viettel cần thực hiện tập trung vào các giải pháp sau:

Viettel cần quan tâm đến những ứng dụng về công nghệ và mong muốn những công nghệ này mang đến sự an toàn bảo mật cho khách hàng. Phần lớn khách hàng lo lắng về tiết lộ những thông tin giao dịch tài chính, vẫn chưa có niềm tin chắn chắn về tính trung thực đối với Viettel Money được thể hiện qua kết quả nghiên cứu với hệ số Mean 0.1340. Vì vậy, để khuyến khích khách hàng giao dịch thông qua Viettel Money, Viettel cần đưa ra những cam kết mạnh mẽ hơn nữa. Đội ngũ nhân viên tư vấn dịch vụ cho khách hàng phải tận tình, rõ ràng và luôn thể hiện tính an toàn trong giao dịch. Đối với nhân tố nhận thức rủi ro khách hàng tin tưởng vào dịch vụ này khá thấp. Khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ Viettel Money rất quan tâm đến việc bảo mật thông tin cá nhân, lỗi hệ thống và vẫn đề bị kẻ xấu tấn công. Viettel cần nâng cao hơn nữa tính năng bảo mật thông tin khách hàng, nâng cấp hệ thống quản trị dữ liệu để tạo niềm tin cho khách hàng sử dụng dịch vụ để khách hàng ngày càng yên tâm, tin tưởng nhiều hơn nữa.

5.2. Kết luận

Nghiên cứu này đã tập trung tìm ra các yếu tố tác động đến ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money của người dân tỉnh Quảng Ngãi. Là nghiên cứu đầu tiên kết hợp 2 mô hình hồi quy tuyến tính đa biến và mô hình phân tích thứ bậc (AHP) để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn tiêu dùng và phân loại tầm quan trọng của các yếu tố. Tổng hợp số liệu bằng công cụ SPSS 20,0, xử lý số liệu bằng phương tiện thống kê, từ đó có thể xác định được 10 yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng hệ sinh thái thanh toán điện tử Viettel Money trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi sắp xếp theo thứ tự giảm dần về mức độ tác động theo AHP: (1) Nhận thức hữu ích (tác động cùng chiều), (2) Nhận thức rủi ro (tác động ngược chiều), (3) Niềm tin (tác động cùng chiều), (4) Sự đa dạng các dịch vụ (tác động cùng chiều), (5) Tính dễ sử dụng (tác động cùng chiều), (6) Thái độ (tác động cùng chiều), (7) Điều kiện thuận lợi (tác động cùng chiều), (8) Tính linh hoạt (tác động cùng chiều), (9) Cảm nhận về chi phí (tác động ngược chiều), (10) Nhận thức về thương hiệu (tác động cùng chiều). Đây là cơ sở để các nhà quản trị Viettel lưu ý khi xây dựng chiến lược khách hàng.

TÀI LIỆU THAM KHẢO:

  1. Ajzen, I. (1985). From intentions to actions: A theory of planned behavior. German: Springer.
  2. Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), 179–211.
  3. Ajzen, I., & Fishbein, M. (1975). A Bayesian analysis of attribution processes. Psychological Bulletin, 82(2), 261.
  4. Al-Okaily, M., Lutfi, A., Alsaad, A., Taamneh, A., & Alsyouf, A. (2020a). The determinants of digital payment systems’ acceptance under cultural orientation differences: The case of uncertainty avoidance. Technology in Society, 63, 101367.
  5. Al-Okaily, M., Lutfi, A., Alsaad, A., Taamneh, A., & Alsyouf, A. (2020b). The determinants of digital payment systems’ acceptance under cultural orientation differences: The case of uncertainty avoidance. Technology in Society, 63, 101367.
  6. Beyari, H. (2021). Recent e-commerce trends and learnings for e-commerce system development from a quality perspective. International Journal for Quality Research, 15(3).

A study on the factors affecting the intention of individuals living in Quang Ngai province to use the Viettel Money’s electronic payment eco-system

Nguyen The Nghia1

Nguyen Ngoc Long1

1Industrial University of Ho Chi Minh City

ABSTRACT:

This study finds out the factors affecting the intention of individuals living in Quang Ngai province to use the Viettel Money’s electronic payment eco-system. This is the first study combining models of multivariable linear regression analysis and Analytical Hierarchy Pricess analysis to explore the factors affecting the intention of individuals to use electronic payment. The study surveys people living in Quang Ngai province and experts working directly for Viettel Group. The study finds out that there are ten factors affecting the intention of individuals in Quang Ngai province to use Viettel Money’s electronic payment services. These factors are listed in descending order of impact level accroding to Analytical Hierarchy Pricess analysis.

Keywords: evaluation, AHP, electronic payment, Viettel Money, Quang Ngai province, intention to use.

[Tạp chí Công Thương - Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ, Số 5  tháng 3 năm 2023]