Lý do cản trở khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Internet Banking)-Một nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Kinh tế và Kinh doanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 1 Lý do cản trở khách hàng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Internet Banking) - Một nghiên cứu tại thành phố Hồ Chí Minh Lê Thị Thanh Xuân*, Đỗ Thị Thúy Tiên, Trần Thị Tuyết Khoa Quản lý Công nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia TPHCM, 268 Lý Thường Kiệt, Phường 4, Quận 10, TPHCM, Việt Nam Nhận ngày 10 tháng 9 năm 2018 Chỉnh sửa ngày 17 tháng 9 năm 2018; Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 9 năm 2018 Tóm tắt: Dịch vụ ngân hàng trực tuyến (Internet banking-IB) mang lại nhiều lợi ích cho khách hàng cũng như các ngân hàng và được cung cấp bởi hầu hết các ngân hàng tại Việt Nam nhưng số lượng người dùng vẫn còn hạn chế. Do đó, nghiên cứu này nhằm mục đích tìm hiểu lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng dịch vụ IB. Nghiên cứu dựa trên nền tảng lý thuyết chuỗi phương tiện (Means-End Chain theory - MEC) và sử dụng kỹ thuật phỏng vấn bậc thang (laddering interview) để thu thập dữ liệu. Dữ liệu từ 71 mẫu khảo sát được phân tích bằng Kỹ thuật mô hình liên kết (Association Pattern Technique - APT) và được thể hiện trên bản đồ thứ bậc (Hierarchical Value Map-HVM). Kết quả nghiên cứu cho thấy có 6 đặc tính của IB dẫn đến 5 hệ quả có tác động đến Sự an toàn và Sự thuận tiện, hai giá trị quan trọng nhất mà khách hàng chưa được đảm bảo khi sử dụng IB. Từ đó, một số giải pháp được đề nghị nhằm cải thiện việc sử dụng IB. Từ khóa: Dịch vụ ngân hàng trực tuyến, Lý thuyết chuỗi phương tiện, phỏng vấn bậc thang. 1. Giới thiệu  Sự ra đời và phát triển của công nghệ thông tin đ ảnh hưởng rất l n đến nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là l nh vực ngân hàng. Ngày nay, công nghệ thông tin cho ph p ngân hàng phân phối các dịch vụ của mình đến khách hàng một cách hiệu quả hơn. V i sự ra đời của Internet, khách hàng có thể thực hiện giao dịch như chuyển tiền, thanh toán, hay mua s m trực tuyến thông qua Internet hoặc thông qua phần mềm trên điện thoại di động mà không cần phải _______  Tác giả liên hệ. ĐT.: 84-903393406. Email: lttxuan@hcmut.edu.vn https://doi.org/10.25073/2588-1108/vnueab.4173 đến ngân hàng. Phương thức giao dịch này được gọi là Internet banking (IB), một dịch vụ ngân hàng cho ph p khách hàng kiểm tra số dư, chuyển tiền, thanh toán hóa đơn, hoặc gởi tiết kiệm online, thông qua thiết bị có kết nối Internet1. Việt Nam được xem là thị trường tiềm năng để phát triển dịch vụ IB (Phương, 2016). V i 67 dân số sử dụng Internet năm 2017, Việt Nam là quốc gia có lượng người dùng Internet cao thứ 12 trên toàn thế gi i và thứ 6 tại châu (Internet World Stats, 2017). Theo kết quả khảo sát của Ngân Hàng nhà nư c Việt Nam năm 2017, trung bình mỗi người dân Việt Nam sở _______ 1 https://thebank.vn/blog/13384-internet-banking-la-gi-va- cac-dich-vu-cua-internet-banking.html. L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 2 hữu ít nhất 1 th ngân hàng. Bên cạnh đó, v i sự hỗ trợ từ Chính phủ, hầu hết các ngân hàng đều triển khai cung cấp IB vào năm 2014. Tuy nhiên, theo khảo sát của công ty nghiên cứu thị trường Kantar TNS Việt Nam (2017) cho thấy chỉ có 4 người Việt Nam trả lời có sử dụng IB, con số này thấp hơn 3 lần so v i các nư c m i n i ở châu và 10 lần v i trung bình thế gi i (Đăng, 2017). Có thể thấy lượng người dùng IB tại Việt Nam không tương xứng v i qui mô tiềm năng thị trường. Xuất phát từ lý do này, mục tiêu chính của nghiên cứu này là tìm hiểu lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB, v i các mục tiêu cụ thể như sau: (1) xác định các thuộc tính khiến khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB; (2) xác định quy trình ra quyết định của việc không sử dụng IB (dựa trên các chuỗi liên kết thuộc tính - hệ quả - giá trị) theo lý thuyết MEC; và (3) đề xuất các giải pháp để tăng cường việc sử dụng IB. Các mục tiêu cụ thể được thực hiện thông qua áp dụng lý thuyết chuỗi phương tiện (Means - end chain theory-MEC) v i kỹ thuật phỏng vấn bậc thang cứng(hard laddering interview) và kỹ thuật phỏng vấn bậc thang mềm (soft laddering interview). 2. Cơ sở lý thuyết 2.1. D ch v ng n hàng trực tu n nt rn t banking - IB) Có rất nhiều định ngh a về dịch vụ Internet banking, nhưng nhìn chung dịch vụ IB được hiểu là các dịch vụ ngân hàng như chuyển khoản, thanh toán hóa đơn, kiểm tra thông tin tài khoảnđược cung cấp thông qua mạng máy tính (Internet) (Mols, 2000; Yiu cộng sự, 2007; trích dẫn bởi Mbrokoh, 2015). Nói cách khác, khách hàng không cần phải đi đến ngân hàng để thực hiện giao dịch mà có thể trực tiếp thực hiện giao dịch thông qua các thiết bị điện tử như máy tính, điện thoại, ... được kết nối Internet. Dịch vụ ngân hàng trực tuyến đem lại nhiều lợi ích cho cả ngân hàng và khách hàng. Theo Gerrard Cunningham (2003), dịch vụ IB giúp các ngân hàng tiết kiệm chi phí, cung cấp thông tin một cách đầy đủ và kịp thời đến khách hàng (trích dẫn bởi Hanafizadeh cộng sự, 2013). Các ngân hàng cung cấp dịch vụ IB có thể đạt được lợi thế cạnh tranh thông qua giảm chi phí và đáp ứng tốt hơn các nhu cầu của khách hàng (Mols, 1999; Daniel, 1999; Carrington và cộng sự, 1997; trích dẫn bởi Laura Kate, 2002). Đối v i khách hàng, dịch vụ IB mang lại hai thuận lợi chính: sự tiện lợi (Dabholkar, 1996; Gerrard và Cunningham, 2003; Karjaluoto cộng sự, 2002; Meuter cộng sự, 2000; Polatoglu Ekin, 2001; trích dẫn bởi Lee cộng sự, 2005) và nhanh chóng so v i các dịch vụ ngân hàng truyền thống (Karjaluoto cộng sự, 2002; Kluglak, 1997; trích dẫn bởi Lee cộng sự, 2005). Tuy nhiên, một số đặc tính khác biệt của dịch vụ ngân hàng trực tuyến so v i dịch vụ ngân hàng truyền thống khiến cho khách hàng không sẵn lòng sử dụng. Thứ nhất, dịch vụ ngân hàng trực tuyến đòi hỏi mức độ tham gia của khách hàng cao. Việc khách hàng phải tự thực hiện và chịu trách nhiệm cho các giao dịch khiến khách hàng lo ngại về tính an ninh, sự bảo mật, và các rủi ro trên môi trường Internet (Kuisma và cộng sự, 2007). Thứ hai, nhiều khách hàng cảm thấy việc sử dụng dịch vụ trên các thiết bị công nghệ kết nối v i Internet khó khăn do ngại chấp nhận công nghệ/đ i m i. Sự kháng cự lại công nghệ/đ i m i có thể xuất phát từ việc con người thường hư ng về các hành vi hiện hữu và sợ các rủi ro liên quan đến đ i m i (Sheth, 1981; trích dẫn bởi Kuisma và cộng sự; 2007). Thứ ba, khi sử dụng IB, khách hàng tương tác v i các thiết bị chứ không tương tác trực tiếp v i nhân viên ngân hàng nên khi gặp trục trặc họ không thể yêu cầu hỗ trợ. Điều này khiến nhiều khách hàng cảm thấy bất an khi sử dụng (Kuisma và cộng sự, 2007) 2.2. Lý thu t chu i phư ng tiện M ans-end chain theory - MEC) Lý thuyết chuỗi phương tiện được cho là có thể xác định được các tiêu chí lựa chọn mà người tiêu dùng sử dụng để đánh giá và lựa chọn giữa các sản ph m/dịch vụ thay thế nhau (Grunert Valli, 2001; Olson Reynolds, 2001; trích dẫn L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 3 bởi Costa cộng sự, 2004). Gutman (1982) đ định ngh a về lý thuyết MEC như sau: Phương tiện (Means) là sản ph m hoặc các hoạt động mà con người tham gia vào. Kết quả (End) là những trạng thái giá trị như sự hạnh phúc, sự an toàn. Trong lý thuyết chuỗi phương tiện, sản ph m/dịch vụ được xem là cách để người tiêu dùng đạt được giá trị sau cùng (Value Ends) (Hofstede và công sự, 1998). Giả định chính của thuyết MEC là khách hàng ra quyết định sử dụng một sản ph m/ dịch vụ không dựa vào lợi ích của sản ph m/dịch vụ đó mà bởi vì họ có thể đạt được những lợi ích, giá trị mong muốn thông qua sử dụng sản ph m/dịch vụ này (Reynolds Gutman, 1984; trích dẫn bởi Hofstede cộng sự, 1998). Mô hình lý thuyết MEC là một chuỗi có ba thành phần chính theo mức độ trừu tượng từ thấp đến cao, cụ thể: (1) thuộc tính (attribute - A) là những đặc tính cụ thể, hữu hình của sản ph m/ dịch vụ; (2) kết quả (consequence - C) phản ánh những gì mà khách hàng cảm nhận từ góc độ chức năng hoặc tâm lý x hội khi tiêu dùng sản ph m/ dịch vụ; (3) giá trị (value - V) có mức độ trừu tượng cao nhất, đại diện cho trạng thái mong muốn cuối cùng của khách hàng khi tiêu dùng một sản ph m/dịch vụ. Các giá trị g n chặt v i bản thân của mỗi một khách hàng (Reynolds cộng sự, 1988). Ba thành phần thuộc tính, kết quả, giá trị được giả định có cấu trúc phân cấp trong đó các thuộc tính dẫn đến kết quả, các kết quả dấn đến các giá trị (Costa & cộng sự, 2004). 2.3. K thuật ph ng v n ậc thang Th laddering interview) Kỹ thuật phỏng vấn bậc thang là một kỹ thuật được sử dụng để xác định các thuộc tính- kết quả-giá trị trong lý thuyết MEC (Olson cộng sự , 2001; Russell &cộng sự , 2004). Kỹ thuật này giúp nhà nghiên cứu hiểu cách thức khách hàng liên hệ các thuộc tính của sản ph m/dịch vụ v i các giá trị có ý ngh a đối v i bản thân họ (Reynolds Gutman, 1988). Hình thức chung của kỹ thuật phỏng vấn bậc thang là liên tục đặt câu hỏi Tại sao i u ó lại quan trọng v i anh ch , v i mục tiêu là xác định mối quan hệ giữa các thuộc tính (A), kết quả (C) và giá trị (V) (Reynolds Gutman, 1988). Có hai phương pháp kỹ thuật phỏng vấn bậc thang: phỏng vấn bậc thang mềm (soft laddering interview) và phỏng vấn bậc thang cứng (hard laddering interview) (Grunet Grunet, 1995). Phỏng vấn bậc thang mềm là phương pháp phỏng vấn sâu, không cấu trúc và không phù hợp để thu thập v i số mẫu l n (Hofstede cộng sự, 1998). u điểm của phương pháp này là giúp nhà nghiên cứu hiểu sâu hơn về giá trị của khách hàng (Kang cộng sự, 2013). Ngược lại, phỏng vấn bậc thang cứng là phương pháp phỏng vấn mà đối tượng khảo sát lựa chọn câu trả lời của mình trên những thông tin có sẵn; nên nó có thể kh c phục được các nhược điểm của phỏng vấn bậc thang mềm và được sử dụng trong các cuộc nghiên cứu phạm vi rộng (Costa cộng sự, 2004). Theo đó, kỹ thuật mô hình liên kết (association pattern technique – APT) được đề nghị như một kỹ thuật định lượng để tiếp cận MEC (Hofstede & cộng sự, 1988). 2.4. M t số nghi n c u trư c trong và ngoài nư c li n quan n ch v nt rn t anking Dịch vụ IB đ nhận được sự quan tâm đáng kể trong các nghiên cứu. Các đề tài nghiên cứu đ áp dụng nhiều lý thuyết khác nhau cho nhiều đề tài nghiên cứu khác nhau về IB. Bảng 1 tóm t t một vài nghiên cứu liên quan đến dịch vụ IB. Các nghiên cứu về dịch vụ IB thường chú trọng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ hơn là sự chống lại việc sử dụng dịch vụ (Kuisma và cộng sự, 2007). Ngoài ra, các nghiên cứu trư c cũng thường lấy bối cảnh nghiên cứu ở các khu vực đang phát triển như Iran, Việt Nam, Trung ĐôngMột điểm n i bật nữa là các mô hình thường được sử dụng trong các nghiên cứu về IB thường là TAM, TPB hay UTUAT. Do đó, nghiên cứu này tập trung tìm hiểu lý do dẫn đến việc khách hàng không sẵn lòng sử dụng dịch vụ IB tại thị trường Việt Nam, một nư c đang phát triển và m i n i trên cơ sở lý thuyết MEC có thể đóng góp những kết quả quan trọng cho l nh vục nghiên cứu này. L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 4 f Bảng 1. Một số nghiên cứu liên quan đến dịch vụ Internet banking. T i ý thuyết s n ết qu h nh t n hi n u Yassaman (2009) Lý thuyết chuỗi phương tiện (Means - end chain theory) Những lý do khách hàng không sử dụng IB tại Iran là do IB không đáp ứng được: Sự tiện lợi Sự an toàn Vấn đề kinh tế Khả năng tương thích v i các dịch vụ ngân hàng Mức độ chấp nhận sự thay đ i. Lee (2009) Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM - the technology acceptance model), lý thuyết hành vi dự định (TPB - the theory of planned behavior) Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ IB: rủi ro về sự an toàn (security risk), rủi ro về tài chính (financial risk), tốn thời gian do chậm tr trong việc thanh toán hoặc trang giao diện không hợp lý,..(time risk), rủi ro về hiệu suất do hệ thống ngân hàng có vấn đề (performance risk). Trong đó rủi ro về an toàn được quan tâm đến nhiều nhất. Martins và cộng sự (2014) Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ IB tại Bồ Đào Nha gồm: kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, và rủi ro. Hoàng Mạnh Hùng (2015) TAM Sự chấp nhận sử dụng IB tại VN: nhận thức của khách hàng tính hữu dụng và tính d sử dụng của dịch vụ là khá tốt. Ngoài ra, nghiên cứu phát hiện thêm các yếu tố: (1) phí rút tiền qua máy ATM, (2) môi trường x hội, (3) sự phát triển của các dịch vụ trực tuyến như WhatsApp, WeChat, Zalo, ... tại VN có tác động tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ IB ở đây. Alalwan và cộng sự (2015) TPB Động cơ hưởng thụ (hedonic motivation), bản l nh (self- efficacy), thói quen và lòng tin (trust) có ảnh hưởng đến ý định hành vi sử dụng dịch vụ IB tại Trung Dông. y 3. Phươn ph p n hi n u Nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng v i 2 bư c: (1) Kế thừa kết quả nghiên cứu của tác giả Kuisma cộng sự (2007) kết hợp phỏng vấn sâu 2 chuyên gia trong l nh vực dịch vụ IB và 3 đối tượng khảo sát bằng kỹ thuật phỏng vấn bậc thang mềm (soft laddering); (2) Sử dụng kỹ thuật phỏng vấn bậc thang cứng (hard laddering) để xây dựng bảng câu hỏi khảo sát. Các cuộc phỏng vấn sâu v i các chuyên gia và đối tượng khảo sát là nhằm tìm hiểu thêm những lý do khác khiến khách hàng không sẵn lòng sử dụng dịch vụ IB và để nghiên cứu phù hợp v i bối cảnh tại TP.HCM. Các cuộc phỏng vấn được tiến hành theo kỹ thuật phỏng vấn bậc thang mềm, b t đầu v i những câu hỏi như nh ch cảm th ch v B như th nào (đối v i đối tượng khảo sát), Th o anh ch nh ng lý o nào khi n khách hàng không s ng ch v B (đối v i chuyên gia),...để gợi cho đối tượng những thuộc tính khiến khách hàng không sử dụng dịch vụ IB. Câu hỏi tại sao liên tục được đặt ra trong quá trình phỏng vấn để giải thích cho câu trả lời mà họ đưa ra. Cuộc phỏng vấn kết thúc khi người trả lời đi đến mức cuối cùng của chuỗi tương ứng v i một giá trị cá nhân nào đó (Reynolds Gutman, 1988). Sau đó, các câu trả lời được phân loại theo thuộc tính, kết quả, giá trị. Kết quả phỏng vấn sâu tìm thêm được 9 thuộc tính m i như: Không có nhu cầu s ng, Phải tự thao tác mà không có hư ng ẫn, iao ch không thành công, Thông tin x u v nt rn t,. Các thuộc tính này được m hóa từ A10 đến A18 trong phụ lục các thuộc tính, kết quả và giá trị. Không có kết quả và giá trị m i nào được L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 5 thêm vào sau phỏng vấn sâu. Như vậy, trong bảng câu hỏi khảo sát bậc thang cứng s có 18 thuộc tính, 15 kết quả và 6 giá trị được liệt kê trong phụ lục kèm theo. 3.1. Thi t k ảng c u h i khảo sát th o phư ng pháp ậc thang c ng Bảng câu hỏi được thiết kế dựa theo kỹ thuật mô hình liên kết - APT. APT là kỹ thuật mà trong đó các câu hỏi khảo sát được trình bày theo dạng ma trận (Hofstede cộng sự, 1998). Hình 1 trình bày ví dụ về bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế theo APT (Hình 1). APT sử dụng hai ma trận quan hệ (implication matrix): ma trận A-C (ma trận quan hệ thuộc tính - kết quả) và ma trận C-V (ma trận quan hệ kết quả - giá trị). Hai ma trận này liên kết v i nhau bằng những phần tử kết quả. Trong ma trận A-C, các thuộc tính và kết quả được trình bày tương ứng ở cột và hàng; thể hiện sự liên kết giữa các thuộc tính và kết quả. Tương tự, trong ma trận C-V, các kết quả và giá trị được trình bày tương ứng ở hàng và cột; thể hiện sự liên kết giữa các kết quả và giá trị. V i mỗi cột (hàng) trong ma trận A-C (ma trận C-V) cho thấy những kết quả (giá trị) có thể được dẫn đến từ một thuộc tính (kết quả) cụ thể nào đó (Hofstede cộng sự, 1998). 3.2. Thi t k mẫu Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thuận tiện. Đối tượng khảo sát là những người không sẵn lòng sử dụng IB tại TP.HCM, bao gồm: biết dịch vụ IB nhưng không sử dụng, đ từng hoặc hạn chế tối đa sử dụng IB. Số lượng mẫu tối thiểu v i nghiên cứu sử dụng kỹ thuật bậc thang cứng là 50 (Costa cộng sự, 2004); vì vậy, số mẫu của nghiên cứu này là 50. 3.3. Phư ng pháp x lý số liệu Số liệu sau khi thu thập được xử lý theo APT. Trong APT, cần thực hiện 3 bư c (Reynolds & Gutman, 1988). Đầu tiên, xác định các yếu tố thuộc 3 nhóm thuộc tính, kết quả, giá trị thông qua phỏng vấn các chuyên gia hoặc phỏng vấn nhóm và trích dẫn từ các nghiên cứu. Thứ 2, dựa vào kết quả phỏng vấn/trích dẫn để thiết kế bảng câu hỏi khảo sát, tiến hành khảo sát và định lượng ma trận quan hệ. Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế gồm 2 ma trận quan hệ A-C và C-V. Cuối cùng là bư c xây dựng bảng đồ giá trị thứ bậc (Hierarchical Value Map – HVM). HVM mô tả kết quả nghiên cứu bằng đồ thị, bao gồm các chuỗi liên kết thuộc tính-kết quả- giá trị quan trọng (chuỗi A-C-V). Thuộc tính (A) (a) T h u ộ c tín h 1 T h u ộ c tín h 2 T h u ộ c tín h n K ết q u ả (C ) Kết quả 1 x x Kết quả 2 Kết quả 3 x x Kết quả n x x Hình 1. Ví dụ về bảng câu hỏi được thiết kế theo APT (a) ma trận A-C, (b) ma trận C-V (Hofstede & cộng sự, 1998). Giá trị (V) (b) G iá trị 1 G iá trị 2 G iá trị n K ết q u ả (C ) Kết quả 1 x x Kết quả 2 x x Kết quả 3 x x Kết quả n x x L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 6 g Để xây dựng HVM, cần phải xác định điểm c t (cut-off point). Điểm c t cho biết số lần xuất hiện tối thiểu của một liên kết để có thể xuất hiện trên HVM. Giá trị điểm c t do nhà nghiên xác định và thường khác nhau tùy thuộc vào số người trả lời và t ng số liên kết mà người trả lời chọn (Rusella et al., 2004). Thông thường, giá trị điểm c t là 3-5 mối liên hệ cho số lượng mẫu khảo sát 50-60 (Reynolds & Gutman, 1988). Trong nghiên cứu này, điểm c t được xác định nhằm xây dựng được một ma trận HVM đơn giản, rõ ràng và làm n i bật các liên kết A- C-V quan trọng nhất, tức là các liên kết có nhiều người trả lời chọn nhất. Do đó, điểm c t cho ma trận A-C được xác định là 5 ô có số lần liên kết cao nhất. Sau đó, xác định điểm c t cho ma trận C-V sao cho chỉ còn 3-5 phần tử kết quả chung được giữ lại trong HVM (Kang cộng sự, 2013). 4. ết qu n hi n u 4.1. Mô tả mẫu nghi n c u Có 75 bảng câu hỏi khảo sát được phát trực tiếp đến đối tượng khảo sát, 71 bảng đạt yêu cầu để phân tích dữ liệu. Đặc điểm mẫu khảo sát được mô tả ở bảng 3. 4.2. ựng các ma trận quan hệ -C và C-V Ma trận quan hệ được sử dụng để xây dựng HVM. Các con số trong ma trận quan hệ cho biết số lần xuất hiện liên kết của một cặp (A,C) hoặc (C,V) nào đó. Con số càng l n thì liên kết đó càng mạnh. Bảng 4 và 5 trình bày ma trận quan hệ A-C và ma trận quan hệ C-V. Trong 2 ma trận quan hệ, có một số liên kết có ít hoặc không có người trả lời đề cập đến; như liên kết A4-C1 không có lượt đề cập nào, liên kết A1-C3 chỉ có 6 lượt đề cập, hay liên kết C3-V5 có 11 lượt đề cập, Một số liên kết được nhiều người trả lời đề cập đến như A6- C10 có 41 lần hay liên kết C10-V3 có 61 lần. 4.3. ựng ản giá tr th ậc - HVM Như đ đề cập ở phần trên, cần phải xác định điểm c t (cut-off point) để xây dựng HVM. Điểm c t cho ma trận A-C trong nghiên cứu này được xác định theo nguyên t c 5 . u ti n h n r 5 ó s l n li n ết o nh t tron t n s m tr n -C. Bảng 1. Mô tả đặc điểm nhân kh u học của mẫu khảo sát Yếu tố nhân kh u học Tần suất % Gi i tính Nam 32 45.07 Nữ 39 54.93 Độ tu i >18 1 1.41 18 – 25 60 84.51 26 – 35 10 14.08 Nghề nghiệp Sinh viên/học sinh 41 57.75 Người đi làm 30 42.25 Trình độ học vấn Học sinh 1 1.41 Sinh viên (chưa tốt nghiệp) 40 56.34 Cao đ ng 7 9.86 Đại học 21 29.58 Thạc s 2 2.82 Thu nhập/tháng (VNĐ) 5 triệu 37 52.11 5 – 10 triệu 22 30.99 10 triệu 12 16.90 Kênh thanh toán Ngân hàng 12 16.90 ATM 14 19.72 Kênh khác 1 1.41 Ngân hàng và ATM 37 52.11 Ngân hàng, ATM và kênh khác 5 7.04 Ngân hàng và kênh khác 2 2.82 (Nguồn: kết quả khảo sát) L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 7 Bảng 2. Ma trận quan hệ thuộc tính - kết quả về việc không sẵn lòng sử dụng IB C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 C11 C12 C13 C14 C15 A1 17 16 6 3 4 1 3 2 5 10 4 4 0 1 1 A2 2 3 16 18 18 3 9 11 8 15 2 8 2 3 12 A3 2 0 14 10 21 4 21 22 10 13 4 11 4 15 8 A4 0 5 5 2 2 0 4 1 6 14 1 5 3 1 8 A5 0 1 6 0 2 24 11 3 17 9 0 2 0 5 5 A6 2 2 4 4 2 2 3 5 26 41 1 4 5 5 17 A7 0 0 2 0 1 0 7 5 9 8 12 7 1 1 4 A8 0 0 1 0 1 0 2 2 7 16 0 1 10 1 31 A9 0 0 4 2 2 2 6 9 3 5 3 8 0 10 0 A10 2 0 5 18 1 0 2 3 2 6 3 4 0 2 0 A11 4 1 16 4 13 0 21 11 9 6 3 18 2 9 6 A12 0 0 4 1 2 2 2 2 7 0 0 1 2 3 1 A13 0 0 3 2 2 0 2 3 20 21 0 1 1 3 9 A14 3 2 7 8 9 1 7 8 10 11 1 10 2 5 2 A15 0 0 8 2 2 1 2 7 13 9 6 5 2 5 1 A16 1 0 4 3 3 0 1 3 2 2 0 2 0 4 3 A17 0 0 1 1 0 2 3 6 9 10 2 1 2 6 1 A18 2 0 23 0 0 4 10 6 17 10 26 9 0 11 4 Bảng 3. Ma trận quan hệ kết quả - giá trị về việc không sẵn lòng sử dụng IB V1 V2 V3 V4 V5 V6 C1 10 2 3 1 4 25 C2 21 5 3 2 2 2 C3 2 31 21 7 11 30 C4 6 33 14 7 6 16 C5 4 24 14 11 13 20 C6 8 7 28 17 4 2 C7 28 3 33 27 14 8 C8 8 17 35 26 11 6 C9 16 5 53 30 4 5 C10 30 4 61 31 4 10 C11 7 1 5 7 26 37 C12 7 18 9 8 22 39 C13 2 4 11 5 4 18 C14 5 1 17 23 13 21 C15 18 1 47 17 9 11 L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 8 i Như vậy, cần chọn ra 14 ô trong bảng 4 (5%  270 ô). Theo đó, có 16 ô chứa các số in đậm, tương ứng v i 16 liên kết A-C quan trọng được giữ lại (có 4 ô số lần được đề cập bằng nhau, 18) và điểm c t được xác định là giá trị 18. Các liên kết A-C có số lần liên kết nhỏ hơn 18 không được giữ lại. Tiếp th o nh i m ắt ho m tr n C- ết qu tron l 5 ph n t . Sau khi xác định điểm c t cho ma trận A-C, có 10 phần tử kết quả được xem x t tiếp trong ma trận C-V. Để chỉ còn 5 kết quả thì điểm c t phù hợp cho ma trận C-V là 37. Và có 5 liên kết C-V được giữ lại là C9-V3, C10-V3, C11-V6, C12- V6, C15-V3. Sau đó, xác định các thuộc tính liên quan đến 5 kết quả trên để hình thành chuỗi liên kết A-C-V. Ví dụ, 2 chuỗi A-C-V gồm A6- C9-V3 và A13-C9-V3 vì A6 và A13 là hai thuộc tính có trong liên kết v i C9, phần tử được giữ lại ở ma trận A-C. Tương tự như vậy, chúng ta có 7 chuỗi A-C-V để xây dựng HVM là: A6-C9-V3, A13-C9-V3, A6-C10-V3, A13-C10-V3, A8-C15-V3, A11-C12-V3 và A18-C11-V6. HVM được hình thành bằng cách liên kết 7 chuỗi A-C-V ở trên. B t đầu từ A6: A6 liên kết v i C9 và C10 nên có hai hư ng mũi tên từ A6 đến C9, C10. C9, C10 cùng liên kết v i V3 nên 2 hư ng mũi tên từ C9, C10 cùng hư ng về V3 (hình 2). Hình 2. Các liên kết được hình thành từ thuộc tính A6: A6-C9-V3 & A6-C10-V3. J D (V3) (V6) (C9) qua Internet (C10) (C15) (C11) (C12) (A6) thông (A13) viên (A11) (A18) (A8) 61 53 47 39 37 21 31 18 26 26 41 20 Hình 1. HVM về những lý do khiến đối tượng khảo sát không sẵn lòng sử dụng IB. V3 V3 A6 A6 C10 C10 C9 C10 L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 9 k Tương tự cách liên kết như trên đối v i các thuộc tính còn lại, HVM thể hiện các lý do khiến khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB như sau: Cách để đọc và hiểu HVM là nên b t đầu từ một phần tử thuộc tính cụ thể, sau đó theo hư ng mũi tên thông qua kết quả rồi đến giá trị (Kang cộng sự, 2013). V i cách hiểu như vậy, HVM (hình 4) về lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB cho thấy: iao ch tr n môi trường nt rn t (A6) và thông tin x u v B tr n các k nh phư ng tiện tru n thông (A13) làm khách hàng s nh ng r i ro thông qua Internet (C10) và mang lại cảm giác t an khi s ng B (C9); vì thế khách hàng cảm thấy IB không đáp ứng được sự an toàn (V3). Thuộc tính mật kh u có th tha i ư c (A8) dẫn đến kết quả là khách hàng lo sợ có th m t mật kh u (C15), điều này tác động đến cảm nhận về sự an toàn (V3) của khách hàng đối v i dịch vụ IB. Bên cạnh sự an toàn, sự thuận tiện (V6) cũng là một giá trị mà dịch vụ IB vẫn chưa đáp ứng được cho khách hàng. Do tự thao tác và thi u sự hư ng ẫn c a nh n vi n (A11) và các v n không ư c ng n hàng giải qu t nhanh (A18) nên khách hàng cảm thấy dịch vụ IB khó s ng không thuận tiện s ng (C12) và giao ch chậm, m t thời gian (C11). Vì thế, khách hàng cảm thấy IB chưa được thuận tiện. Ngoài ra, theo HVM ở trên (hình 4), ta thấy V3 – Sự an toàn là giá trị có nhiều mối quan hệ dẫn đến nhất, bao gồm S các r i ro thông qua Internet (C10), Cảm th t an khi s ng B (C9), và Có th m t mật kh u (C15). Vì vậy có thể xem V3 - Sự an toàn là giá trị cốt lõi khi xem x t chuỗi A - C - V đối v i lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB. Dẫn đến V3 chính là C10 (S các r i ro thông qua nt rn t) và A6 ( iao ch tr n môi trường nt rn t có số lần xác nhận nhiều. Chính vì vậy, chuỗi A6-C10-V3 iao ch tr n môi trường Internet - S các r i ro thông qua nt rn t - Sự an toàn là chuỗi liên kết chiếm ưu thế nhất trong HVM (hình 4). 4.4. Thảo luận k t quả Tương tự như kết quả nghiên cứu của tác giả Kuisma cộng sự (2007), A6 - iao ch tr n môi trường nt rn t và A8 - Mật kh u có th tha i ư c là hai thuộc tính khiến khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB. Mặc dù Internet mang lại nhiều lợi ích, nhưng người dùng vẫn luôn e ngại những rủi ro tiềm n đi kèm của nó. Trong bối cảnh các ngân hàng Việt Nam đang triển khai IB thì dịch vụ thanh toán trực tuyến này chính là đích ng m m i cho các loại tội phạm mạng (Báo cáo an ninh mạng Việt Nam, 2016). Người sử dụng IB có thể phải đối mặt v i các rủi ro trong giao dịch như nguy cơ bị lộ thông tin tài khoản, tài khoản bị nhi m m độc, Bên cạnh đó, v i việc có thể d dàng thay đ i mật kh u tài khoản IB, tài khoản của khách hàng có thể bị lạm dụng bởi k xấu. Vì vậy, nhìn chung khách hàng còn lo l ng nhiều về sự an toàn của dịch vụ IB. Bên cạnh những kết quả tương đồng, kết quả nghiên cứu còn cho thấy có ba thuộc tính khác làm khách hàng không sẵn lòng sử dụng IB (bao gồm: A18 - Các v n không ư c ng n hàng giải qu t nhanh, A13 - Thông tin x u v B tr n các k nh phư ng tiện tru n thông và A11 - Tự thao tác và thi u sự hư ng ẫn c a nh n vi n là các thuộc tính xuất phát từ kết quả phỏng vấn bậc thang mềm. Có thể nói, sự khác biệt này xuất phát từ bối cảnh nghiên cứu khác nhau. Dịch vụ IB chính thức có mặt tại Việt Nam từ năm 2004 và được 100 ngân hàng triển khai vào năm 2014 (Ngân hàng Nhà nư c Việt Nam, 2015). Sự non tr trong một mảng dịch vụ m i, đặc biệt lại liên quan đến vấn đề công nghệ s ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dịch vụ thanh toán trực tuyến. Những trục trặc, sự cố như xảy ra tình trạng t c ngh n giao dịch, giao dịch chậm, dịch vụ không được cung cấp trong nhiều ngày liền,hoặc những vấn đề liên quan đến thủ tục không được ngân hàng giải quyết nhanh làm khách hàng phải chờ đợi hay tìm một kênh thanh toán thay thế. Kết quả là khách hàng có thể cảm thấy dịch vụ IB thiếu sự sẵn sàng và không thuận tiện. L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 10 Theo Ram Sheth (1989), khi khách hàng có bất kỳ nhận định tiêu cực nào về sản ph m/dịch vụ thì họ s phát triển hình ảnh không tốt về sản ph m/dịch vụ đó. Điều này tạo ra rào cản trong quá trình khách hàng tiếp cận v i sản ph m/dịch vụ và được gọi là rào cản hình ảnh (image barrier). Vì thế, khả năng những thông tin xấu về IB trên các kênh phương tiện truyền thông cũng như qua các kênh khác có thể tác động tiêu cực đến tâm lý khách hàng về hình ảnh dịch vụ IB. Khách hàng có thể hình thành định kiến v i dịch vụ IB; sợ các rủi ro; cảm thấy dịch vụ IB không đáng tin cậy, không an toàn. Rào cản hình ảnh về dịch vụ IB trong nhận định của khách hàng có thể dẫn đến sự không sẵn lòng sử dụng dịch vụ này. Theo Marr Prendergast (1993), thiếu sự tương tác của con người cũng có thể là nguyên nhân gây ra sự không hài lòng trong các dịch vụ tài chính Internet. Khách hàng muốn giao dịch v i nhân viên ngân hàng thay vì áp dụng công nghệ để tự phục vụ bản thân mình (Thornton White, 2001). Có những thông tin mà IB hay bất kỳ kênh giao dịch điện tử nào cũng không thể đảm bảo cung cấp đầy đủ thông tin như một nhân viên giao dịch tại ngân hàng. Bên cạnh đó, IB là một hình thức thanh toán m i tại Việt Nam nên không thể phủ nhận rằng nhiều khách hàng có thể cảm thấy không d để tự thực hiện các bư c giao dịch khi thiếu sự hư ng dẫn của nhân viên ngân hàng. 5. ết lu n v h m ý qu n tr Bài báo này sử dụng lý thuyết chuỗi phương tiện (MEC) và phương pháp phỏng vấn bậc thang cứng (hard laddering interview), để tìm hiểu lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng dịch vụ ngân hàng trực tuyến (IB). Bảng khảo sát được thiết kế dựa theo mô hinh kỹ thuật liên kết (APT) bằng cách sử dụng 02 ma trận quan hệ thuộc tính_kết quả (A-C) và kết quả_giá trị (C-V). Kết quả nghiên cứu cho thấy, 5 thuộc tính quan trọng (gồm iao ch tr n môi trường nt rn t, Mật kh u có th tha i ư c, Tự thao tác và thi u sự hư ng ẫn c a nh n vi n, Thông tin x u v B tr n các phư ng tiện tru n thông, và Các v n không ư c ng n hàng giải qu t nhanh) dẫn đến 5 kết quả (gồm Cảm th t an khi s ng B, S các r i ro thông quan nt rn t, iao ch chậm, Khó s ng không thuận tiện s ng, và Có th m t mật kh u) đ ảnh hưởng đến 2 giá trị chính để khách hàng không sử dụng IB là Sự an toàn và Sự thuận tiện. 5.1. Hàm ý quản tr Kết quả nghiên cứu cho thấy lý do khách hàng không sẵn lòng sử dụng dịch vụ IB là vì dịch vụ IB chưa đảm bảo được sự an toàn và sự thuận tiện cho khách hàng. Hiểu được các lý do này, các ngân hàng có thể đưa ra những giải pháp hợp lý để nâng cao sự sẵn lòng sử dụng dịch vụ IB của khách hàng. Thứ nhất, sự an toàn của dịch vụ IB nên được các ngân hàng đặc biệt quan tâm vì kết quả nghiên cứu cho thấy V3 - Sự an toàn là giá trị cốt lõi. Các ngân hàng nên đưa ra những giải pháp hạn chế rủi ro đến từ môi trường Internet và từ những thuộc tính của dịch vụ IB. Các giải pháp này có thể là chú trọng đầu tư vào công nghệ bảo mật; xây dựng kế hoạch quản trị rủi ro để nâng cao năng lực phòng chống/giải quyết các sự cố trong quá trình vận hành dịch vụ; tranh thủ sự hỗ trợ từ các đối tác chiến lược để học hỏi kinh nghiệm trong việc đầu tư và sử dụng các công nghệ thanh toán an toàn; quan tâm đến nguồn nhân lực nhằm đáp ứng nhu cầu làm chủ hệ thống công nghệ hiện đại; và truyền thông đến khách hàng những thông tin về cách tự bảo vệ tài khoản cá nhân của chính họ một cách hiệu quả. Thứ hai, về sự thuận tiện của dịch vụ IB, giải pháp đưa ra là cần đảm bảo khách hàng có thể sử dụng dịch vụ mọi lúc và luôn nhận được sự hỗ trợ nhanh chóng từ ngân hàng. Các ngân hàng cần xây dựng hạ tầng hệ thống IB đủ công suất, đảm bảo tính sẵn sàng và linh hoạt của hệ thống để hạn chế những trường hợp hệ thống bị t t ngh n do có quá nhiều giao dịch cùng lúc; xây dựng hệ thống thu nhận và phản hồi các khiếu nại để khách hàng d dàng tương tác v i ngân hàng; đơn giản hóa các qui trình, thao tác L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 11 sử dụng dịch vụ IB và liên kết triển khai dịch vụ IB v i các ngân hàng khác. Về phía khách hàng, họ cũng cần chủ động tự trang bị những kiến thức phòng tránh rủi ro khi sử dụng IB như bảo vệ mật kh u bằng cách không đặt mật kh u quá d đoán hay nên thay đ i mật kh u thường xuyên, 5.2. Các hạn ch và hư ng nghi n c u ti p th o Tuy đ giải quyết được các mục tiêu đặt ra, nghiên cứu cũng có một số hạn chế sau: Thứ 1: Do phương pháp lấy mẫu thuận tiện nên đối tượng khảo sát còn hạn chế, chưa đảm bảo tính đại diện. Mẫu khảo sát chủ yếu là sinh viên và nhân viên văn phòng trong độ tu i từ 18-35. Kết quả từ mẫu khảo sát này có thể mang đến những đề xuất hữu ích để tác động đến những người tr , là những người d dàng chấp nhận công nghệ hơn để xây dựng đội ngũ tiên phong trong việc chuyển đ i từ sử dụng dịch vụ ngân hàng truyền thống sang sử dụng dịch vụ IB. Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu đ bỏ qua những đối tượng khách hàng quan trọng như những người nghỉ hưu nhận lương qua th ngân hàng nhưng lại ngại công nghệ. Các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng đối tượng nghiên cứu để có được những kết quả mang tính đại diện hơn. Thứ 2, số lượng mẫu khảo sát chỉ đạt mức tối thiểu của phương pháp phỏng vấn bậc thang cứng. Nghiên cứu tiếp theo có thể kế thừa các thuộc tính - kết quả - giá trị của nghiên cứu này và thực hiện khảo sát diện rộng để tăng số lượng mẫu khảo sát (số mẫu bằng 5 lần số ô trong các ma trận) theo đề nghị của Hofstede và cộng sự (1998). T i liệu th m h o [1] Alalwan, A., Dwivedi, Y., Rana, N. et al. (2015) Consumer adoption of Internet banking in Jordan: Examining the role of hedonic motivation, habit, self-efficacy and trust, Journal of Financial and Service Marketing, 20(2), 145-157. https://doi.org/10.1057/fsm.2015.5 [2] Chong, A. Y-L., Ooi, K-B., Lin, B., & Tan, B-I. (2010). Online banking adoption: an empirical analysis. International Journal of Bank Marketing, 28(4), 267-287, doi:10.1108/02652321011054963 [3] Costa, A. I. A., Dekkerb, M., & Jongen,W.M.F. (2004). An overview of means-end theory: potential application in consumer-oriented food product design. Trends in Food Science & Technology, 15(7-8), 403-415, doi: [4] Costa, A.I.A., Dekkerb, M., & Jongen, M.W.M.F. (2004). An overview of means-end theory: potential application in consumer-oriented food product design. Trends in Food Science & Technology, 15(7-8), 403-415, doi: 10.1016/j.tifs.2004.02.005 [5] Đăng, H. (2017, May 17). Tỷ lệ người dùng Internet Banking tại Việt Nam ít một cách bất ngờ. Báo M i. Retrieved from: https://baomoi.com/ty-le-nguoi-dung-internet- banking-tai-viet-nam-it-mot-cach-bat- ngo/c/22384122.epi [6] Gutman, J. (1982). A means-end chain model based on consumer categorization processes. Journal of Marketing, 46(2), 60-72, doi: https://doi.org/10.2307/3203341 [7] Grunert, K. G., & Grunert, S. C. (1995). Measuring subjective meaning structures by the laddering method: Theoretical considerations and methodological problems. International Journal of Research in Marketing, 12(3), 209-225. doi: 8116(95)00022-T [8] Hanafizadeh, P., Keating, B, W., & Khedmatgozar, H, R. (2013). A systematic review of Internet banking adoption. Telematics and Informatics, 31(3), 492-510, doi: [9] Hoang, H. M. (2015). The Adoption of Personal Internet Banking in Vietnam. Silpakorn University Journal of Social Sciences, Humanities, and Arts, 15(2), 173-201. [10] Hoàng, P. T (2016). Báo cáo T ng quan tình hình an ninh mạng Việt Nam 2016. Retrieved from: Hoang%20Phuoc%20 Thuan-CANM.pdf [11] Hofstede, F., Audenaert, A., Steenkamp, J-B. E. M., & Wedel, M. (1998). An investigation into the association pattern technique as a quantitative approach to measuring means-end chains. International Journal of Research in Marketing, 15(1), 37-50, doi: https://doi.org/10.1016/S0167- 8116(97)00029-3. [12] Hyunsoo, K., Mincheol, K., Sora, Y., & Kang, D. (2013). A consumer value analysis of mobile L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 12 internet protocol television based on a means-end chain theory. Emprical Article, 8(4), 587-613, doi: 10.1007/s11628-013-0208-8 [13] Internet Users, Facebook Subscribers & Population Statistics for 35 countries and regions in Asia. (2017, December 31). Internet World Stats. Retrieved from: https://www.internetworldstats.com/stats3.htm [14] Kang, H., Kang, M., Yoon, S., Kim, D. (2014). A consumer value analysis of mobile internet protocol television based on a means-end chain theory, Journal of Service Business, 8, 587-613. Doi:10.1007/s11628-013-0208-8 [15] Kuisma, T., Laukkanen, T., & Hiltunen, M. (2007). Mapping the reasons for resistance to Internet banking: A means-end approach. Information Management, 27(2), 77-85, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2006.08.006 [16] Laura, B., & Kate, S. (2002). A Delphi study of the drivers and inhibitors of Internet banking. International Journal of Bank Marketing, 20(6), 250-260, doi: https://doi.org/10.1108/02652320210446715 [17] Lee, E., Kwon. K., & Schumann, D. W. (2005). Segmenting the non-adopter category in the diffusion of Internet banking. International Journal of Bank Marketing, 23(5), 414 – 437, doi: https://doi.org/10.1108/02652320510612483 [18] Lee, M-C. (2009). Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit. Electronic Commerce Research and Applications, 8(3), 130 - 141, doi: 10.1016/j.elerap.2008.11.006 [19] Marr, E.N., & Prendergast, P.J. (1993). Consumer Adoption of Self‐service Technologies in Retail Banking: Is Expert Opinion Supported by Consumer Research?. International Journal of Bank Marketing, 11(1), 3-10, doi: https://doi.org/10.1108/02652329310023381 [20] Martin, C., Oliveira, T., Popovic, A. (2014). Understanding the Internet banking adoption: A unified theory of acceptance and use of technology and perceived risk application, International Journal of Information Management, 34 (1), 1-13. [21] Mbrokoh, A. S. (2015). Factors that influence internet banking adoption in Ghana. University thesis, University of Ghana. [22] Olson, J. C., Renolds, T. J., & Partners, R. (2001). The means-end approach to understanding consumer decision-making. in T. J. Reynolds & J. C. Olson (eds.), Understanding consumer decision-making: The Means-end approach to marketing and advertising strategy (pp. 3-20) Mahwah, N.J.: Psychology Press. 2000. [23] Phương, M. (2017, December 01). Việt Nam có tiềm năng l n về phát triển ngân hàng số. Bnews. Retrieved from: tiem-nang-lon-ve-phat-trien-ngan-hang- so/29815.html [24] Ram, S., & Sheth, J.N. (1989). Cosumer resistance to innovations: The marketing proplem and its solutions. The Journal of Cosumer Marketing, 6(2), 5-13, doi: https://doi.org/10.1108/EUM0000000002542 [25] Reynolds, J. T., James, P.J., & John, W. L. (1988). Application of the Means-End Theoretic for Understanding the Cognitive Bases of Performance Appraisal. Organizational Behavior and Human Decision Processes, 41(2), 153-179, doi: https://doi.org/10.1016/0749-5978(88)90024-6 [26] Reynolds, T. J., & Gutman, J. (1988). Laddering theory, method, analysis, and interpretation. Journal of Advertising Research, 28(1), 11-31. [27] Russell, C. G., Busson, A., Flight, I., Bryan, J., van Lawick van Pabst, J. A., & Cox, D. N. (2004). A comparison of three laddering techniques applied to an example of a complex food choice. Food Quality and Preference, 15(6), 569-583. doi: [28] Số lượng th ngân hàng. (2017 December). Ngân hàng Nhà nư c Việt Nam. Retrieved from: https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/menu /trangchu/tk/hdtt/sltnh. [29] Thornton, J., & White, L. (2001). Customer orientations and usage of financial distribution channels. Journal of Services Marketing, 15(3), 168-185, doi: https://doi.org/10.1108/08876040110392461 [30] Thúc đ y phát triển Internet Banking. (2015, July 1). Ngân hàng Nhà nư c Việt Nam Retrieved from:https://www.sbv.gov.vn/webcenter/portal/vi/ menu/trangchu/hdk/cntt/udptcntt/udptcntt [31] Yassaman, M. (2009). Reasons Barring Customers from using Internet Banking in Iran: An Integrated Approach Based on Means-End Chains and Segmentation. Master’s thesis. Lulea University of Technology. L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 13 Thiếu tên bài tiếng Anh Le Thi Thanh Xuan, Do Thi Thuy Tien, Tran Thi Tuyet Khoa Quản lý Công nghiệp, Ho Chi Minh University of Technology, 268 Lý Thường Kiệt, Phường 4, Quận 10, TPHCM, Vietnam Abstract: Internet banking (IB) is believed to bring a lot of banefits to customers and is provided by most of the banks in Vietnam, but the number of users is still limited. The purpose of this study is to investigate the reasons and consumption-decision structure why not many people in Vietnam is willing to use the service. The study is based on Mean Means-End Chain theory (MEC) and uses laddering interview to collect data. Data from a sample of 71 respondents are analysed by employing Association Pattern Technique (APT) and then are demonstrated on Hierarchical Value Map (HVM). The research findings show that there are 06 attributes, leading to 05 consequences, driving to Unsafety and Inconvenience as 02 crucial values which prevent customers from using IB. Some recommendations are proposed accordingly to improve IS usage. Keywords: Internet banking, Means-end chain theory, soft/hard laddering interview. Phụ lục Bảng các thuộc tính, kết quả và giá trị dùng trong bảng khảo sát Các thuộc tính A1 đến A9 kế thừa từ nghiên cứu của Kuisma và cộng sự (2007) và A10 đến A18 là kết quả của phỏng vấn sâu: A1: Không có má t nh không có iện thoại i ng không có k t nối nt rn t 2: Sự m i lạ c a ch v B thói qu n s ng TM, giao ch tại quầ , 3: Thi u thông tin v ch v B không ư c ng n hàng cung c p ầ thông tin và h tr v ch v B 4: Phải s ng thi t c a ản th n má t nh cá nh n, iện thoại cá nh n, 5: Không có i n nhận hoàn thành giao ch 6: iao ch tr n môi trường nt rn t 7: Không s ng thi t ọc m vạch n n phải ánh má m vạch khi giao ch 8: Mật kh u có th tha i ư c 9: Các ư c thực hiện không th hiện r tr n màn h nh 10: Không có nhu cầu s ng B o không có nhu cầu chu n khoản 11: Tự thao tác và thi u sự h tr c a nh n vi n 12: Thi u sự nh c nh c a nh n vi n sau khi ng ký ch v B 13: Thông tin x u v B tr n các k nh phư ng tiện tru n thong 14: B chưa ư c s ng r ng r i 15: iao ch trong quá kh không thành công 16: Đ ng ký tài khoản B không thành công 17: Ti n giao ch không phải là ti n m t 18: Các v n không ư c ng n hàng giải qu t nhanh Các kết quả C1đến C15 bao gồm: C1: Phải i chu n xa n các a i m có trang thi t giao ch L.T.T. Xuân và nnk. Tạp ch Khoa học ĐHQ HN: Kinh t và Kinh oanh, Tập 34, Số 3 (2018) 1-14 14 C2: Tốn ti n mua trang thi t giao ch C3: Cảm th không thoải mái khi thực hiện giao ch C4: Không muốn t m hi u v B C5: Không i t cách s ng B C6: Không có ng ch ng thực hiện giao ch C7: Phải tự ch u trách nhiệm khi xả ra các nhầm lẫn trong giao ch C8: Cảm th không tự tin khi s ng ch v C9: Cảm th t an khi s ng B C10: S các r i ro thông qua nt rn t C11: iao ch chậm, m t thời gian C12: Khó s ng không thuận tiện khi s ng C13: Phải mang các mật kh u khi thực hiện giao ch C14: Không r ràng s ng C15: Có th m t mật kh u Các giá trị từ V1 đến V6 bao gồm: V1: V n kinh t ti n V2: Từ chối không th ch sự tha i V3: Sự an toàn V4: Sự ki m soát V5: Sự hiệu quả V6: Sự thuận tiện