TS. Nguyễn Ngọc Hải

Khoa Tài chính ngân hàng và Bảo hiểm, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Công nghiệp

Email: nnhai.tcnh@gmail.com

Tóm tắt

Trong bối cảnh chuyển đổi số mạnh mẽ tại Việt Nam, đặc biệt là ở các đô thị lớn như Hà Nội, dịch vụ ngân hàng tự động đang không ngừng được mở rộng. Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến mức độ Tiếp cận dịch vụ ngân hàng tự động của giới trẻ ở Hà Nội. Kết quả cho thấy 5 nhân tố có ảnh hưởng tích cực, trong đó Thói quen là yếu tố mạnh nhất, tiếp theo là Hiệu quả mong đợi và Nỗ lực mong đợi. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất các giải pháp thúc đẩy hình thành thói quen sử dụng, nâng cao hiệu quả dịch vụ, cải thiện hạ tầng, đơn giản hóa trải nghiệm và tăng cường truyền thông.

Từ khóa: Hành vi tiêu dùng, ngân hàng tự động, giới trẻ, chuyển đổi số

Summary

In the context of rapid digital transformation in Viet Nam, particularly in major cities such as Ha Noi, automated banking services have been continuously expanded. The study aims to identify the factors influencing the level of access to automated banking services among young people in Ha Noi. The findings reveal five factors with positive impacts, among which habit is the strongest determinant, followed by performance expectancy and effort expectancy. Based on these results, the study proposes several solutions to encourage habitual use, enhance service effectiveness, improve infrastructure, simplify user experience, and strengthen communication efforts.

Keywords: Consumer behavior, automated banking, youth, digital transformation

ĐẶT VẤN ĐỀ

Ngân hàng số và các dịch vụ ngân hàng tự động (DVNHTĐ) đã trở thành xu thế tất yếu trong chiến lược phát triển và nâng cao năng lực cạnh tranh của các tổ chức tài chính trên toàn thế giới. DVNHTĐ là mô hình giao dịch hiện đại, cho phép khách hàng chủ động thực hiện các thao tác như mở tài khoản, gửi tiết kiệm, nộp tiền, rút tiền, chuyển khoản và một số dịch vụ khác thông qua các thiết bị điện tử thông minh mà không cần sự hỗ trợ trực tiếp từ nhân viên giao dịch.

Tại Việt Nam, đặc biệt là ở các đô thị lớn như Hà Nội - trung tâm kinh tế, chính trị, văn hóa và xã hội của cả nước - việc triển khai DVNHTĐ đã có nhiều bước tiến đáng kể. Tuy nhiên, bên cạnh những thành quả đạt được, quá trình tiếp cận DVNHTĐ tại Hà Nội vẫn còn tồn tại không ít rào cản. Mức độ tiếp cận và sử dụng dịch vụ giữa các nhóm khách hàng còn chênh lệch, đặc biệt là nhóm khách hàng trẻ tuổi - đối tượng vốn được kỳ vọng sẽ nhanh chóng thích nghi với công nghệ mới.

Chính vì vậy, việc nghiên cứu xu hướng tiếp cận DVNHTĐ của giới trẻ Hà Nội trong bối cảnh chuyển đổi số là cần thiết, không chỉ để nhận diện thực trạng và các yếu tố ảnh hưởng, mà còn để đề xuất các giải pháp phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả triển khai DVNHTĐ trong tương lai.

CƠ SỞ LÝ LUẬN

Chuyển đổi số trong ngành ngân hàng

Chuyển đổi số là quá trình ứng dụng công nghệ số vào tất cả các hoạt động của tổ chức nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng và tạo ra giá trị mới. Trong lĩnh vực tài chính - ngân hàng, chuyển đổi số không chỉ dừng lại ở việc số hóa các dịch vụ truyền thống mà còn bao gồm việc phát triển các mô hình kinh doanh mới dựa trên nền tảng công nghệ, như ngân hàng số, ngân hàng tự động, dịch vụ tài chính qua nền tảng số (fintech),...

Ngân hàng tự động (Automated Banking) là một phần trong tiến trình chuyển đổi số, trong đó các thao tác nghiệp vụ được tự động hóa thông qua hệ thống máy móc hiện đại như LiveBank, SmartBank hay các kiosk giao dịch điện tử và các nền tảng ngân hàng số cho phép khách hàng chủ động thực hiện giao dịch mà không cần nhân viên hỗ trợ trực tiếp.

Lý thuyết hành vi người tiêu dùng

Hành vi người tiêu dùng là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng nhằm khám phá và phân tích cách thức mà cá nhân ra quyết định trong việc lựa chọn, sử dụng và loại bỏ sản phẩm hoặc dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu cá nhân. Theo quan điểm của Philip Kotler và cộng sự (2016), nghiên cứu hành vi người tiêu dùng đóng vai trò then chốt trong việc hoạch định chiến lược marketing, giúp doanh nghiệp nắm bắt được nhu cầu, thị hiếu và các yếu tố chi phối hành vi mua sắm của khách hàng.

Việc phân tích xu hướng tiếp cận DVNHTĐ cần dựa trên các lý thuyết nền tảng về hành vi người tiêu dùng đối với công nghệ. Một trong những mô hình phổ biến và có ảnh hưởng sâu rộng là Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được đề xuất bởi Davis (1989). Từ TAM, các mô hình sau này được phát triển và mở rộng để phản ánh tốt hơn các yếu tố xã hội, môi trường và tâm lý người dùng. Nổi bật trong số đó là Mô hình hợp nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) do Venkatesh và cộng sự (2003) xây dựng. Tiếp nối UTAUT, mô hình UTAUT2 do Venkatesh và cộng sự (2012) phát triển nhằm áp dụng hiệu quả hơn trong bối cảnh hành vi của người tiêu dùng có những thay đổi. UTAUT2 bổ sung thêm 3 yếu tố quan trọng gồm: Động lực hưởng thụ (Hedonic Motivation), Giá trị chi phí (Price Value) và Thói quen (Habit). UTAUT2 được đánh giá là phù hợp với các nghiên cứu liên quan đến hành vi tiêu dùng đối với sản phẩm/dịch vụ công nghệ trong môi trường số, bao gồm cả các DVNHTĐ.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Dựa trên các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận DVNHTĐ, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình.

Hình: Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Nghiên cứu sử dụng mô hình hồi quy bội với dạng tổng quát:

Y = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + β₃X₃ + β₄X₄ + β₅X₅ + ϵ.

Trong đó:

Y (AB): Mức độ tiếp cận DVNHTĐ (biến phụ thuộc, đo lường thông qua thang đo Likert 5 mức độ).

β₀: Hằng số; β₁ → β₅: Hệ số hồi quy ước lượng cho các biến độc lập; ϵ: Sai số ngẫu nhiên.

X₁ → X₅ là các biến độc lập, gồm:

- Hiệu quả mong đợi (EP): Đo lường mức độ khách hàng tin rằng việc sử dụng DVNHTĐ sẽ mang lại lợi ích thực tiễn, như tiết kiệm thời gian, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả giao dịch.

- Nỗ lực mong đợi (EE): Phản ánh mức độ dễ dàng trong việc học cách sử dụng, thao tác và tương tác với DVNHTĐ, đặc biệt đối với những người dùng không quen với công nghệ.

- Ảnh hưởng xã hội (SI): Đánh giá mức độ tác động từ các cá nhân hoặc nhóm xã hội có liên quan (gia đình, bạn bè, đồng nghiệp...) đến quyết định sử dụng DVNHTĐ của khách hàng.

- Điều kiện thuận tiện (FC): Đo lường mức độ sẵn có và hỗ trợ của các yếu tố kỹ thuật và cơ sở hạ tầng như thiết bị đầu cuối, kết nối internet, và sự hỗ trợ kỹ thuật cần thiết cho việc sử dụng DVNHTĐ.

- Thói quen (HB): Phản ánh mức độ tự động hóa trong hành vi sử dụng DVNHTĐ của khách hàng, được hình thành thông qua kinh nghiệm lặp lại và sự quen thuộc với DVNHTĐ.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Triển khai nghiên cứu

Nghiên cứu được triển khai theo 2 giai đoạn: định tính và định lượng.

Ở giai đoạn định tính, nghiên cứu tiến hành phỏng vấn sâu một số chuyên gia trong lĩnh vực ngân hàng số, chuyển đổi số và cán bộ trực tiếp vận hành hệ thống NHTĐ tại Hà Nội. Đồng thời, nhóm nghiên cứu cũng thực hiện phỏng vấn với một số ít người trẻ (18-35 tuổi) đang sinh sống, học tập và làm việc tại Hà Nội - những người đã từng hoặc đang sử dụng DVNHTĐ như LiveBank, SmartBank, AutoBank,...

Giai đoạn nghiên cứu định lượng được tiến hành thông qua phương pháp khảo sát bảng hỏi trực tiếp và trực tuyến. Mẫu khảo sát được chọn theo phương pháp chọn mẫu thuận tiện, tập trung vào sinh viên, người đi làm trẻ tại các trường đại học, khu công nghệ, tòa nhà văn phòng, không gian sáng tạo và trung tâm thương mại trên địa bàn Hà Nội.

Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS và R. Trong giai đoạn này, tác giả áp dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) để rút trích các nhóm nhân tố có ý nghĩa, đồng thời sử dụng mô hình hồi quy bội nhằm kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Xác định mẫu nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng mô hình UTAUT2 làm nền tảng lý thuyết để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiếp cận DVNHTĐ của giới trẻ Hà Nội. Dựa trên ý kiến từ chuyên gia và phản hồi của người dùng, 2 thành phần trong mô hình UTAUT2 là động lực hưởng thụ và giá trị chi phí/giá trị cảm nhận về chi phí đã được loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu do không phù hợp với bối cảnh thực tế tại Việt Nam. Người dùng cho rằng, DVNHTĐ hiện nay chủ yếu phục vụ mục đích giao dịch và quản lý tài chính, không có yếu tố giải trí nên không tạo ra động lực sử dụng dựa trên sự vui vẻ. Đồng thời, các ngân hàng chưa công bố một cách rõ ràng và nhất quán các giá trị mà dịch vụ mang lại, khiến khách hàng khó nhận thức đầy đủ về lợi ích thực tế của DVNHTĐ. Chính điều này làm cho yếu tố giá trị cảm nhận trở nên mờ nhạt trong nhận thức của người dùng. Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 yếu tố chính với tổng cộng 19 biến quan sát được xây dựng dựa trên các thang đo chuẩn hóa từ các nghiên cứu trước.

Dựa trên phương pháp phân tích EFA, theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2018), tỷ lệ số quan sát/biến quan sát tối thiểu là 5:1. Với 19 biến quan sát, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết là 95 quan sát. Tuy nhiên, để tăng độ tin cậy và tính đại diện của kết quả, tác giả đã phát hành 250 bảng khảo sát.

Sau quá trình thu thập, dữ liệu được kiểm tra và làm sạch. Tổng số phiếu khảo sát hợp lệ được đưa vào phân tích là 225 phiếu, đáp ứng yêu cầu về cỡ mẫu của các phương pháp phân tích định lượng.

Nghiên cứu sử dụng cách biết số thập phân theo chuẩn quốc tế.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Trước khi tiến hành phân tích EFA, việc đánh giá mức độ thích hợp của dữ liệu là yêu cầu bắt buộc nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

Bảng 1: Kiểm định KMO và Bartlett

Nguồn: Kết quả kiểm định từ R

Kết quả kiểm định KMO trong nghiên cứu ở Bảng 1 cho thấy hệ số đạt giá trị 0.84, vượt ngưỡng tối thiểu 0.5 theo đề xuất của Kaiser. Ngoài ra, hệ số KMO riêng lẻ của các biến quan sát đều đạt giá trị trên 0.75, cho thấy không có biến nào ảnh hưởng tiêu cực đến sự phù hợp của toàn bộ mô hình nhân tố.

Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett được thực hiện nhằm đánh giá mối tương quan tổng thể giữa các biến quan sát. Kết quả thu được giá trị χ² = 1779.225, bậc tự do (df) = 171 và mức ý nghĩa p < 0.001 (p = 2.59e-265) là có ý nghĩa thống kê, cho thấy tồn tại tương quan đủ lớn giữa các biến để tiến hành EFA một cách đáng tin cậy.

Như vậy, cả 2 tiêu chí đánh giá - hệ số KMO và kiểm định Bartlett - đều cho thấy dữ liệu thu thập đáp ứng đầy đủ các điều kiện cần thiết để thực hiện phân tích EFA.

Trong phân tích EFA, việc xác định số lượng nhân tố được giữ lại dựa trên giá trị Eigenvalue (giá trị riêng). Theo tiêu chí của Kaiser, chỉ những nhân tố có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 mới được xem là có ý nghĩa và được giữ lại trong mô hình.

Bảng 2: Số lượng nhân tố chính rút ra

Nguồn: Kết quả kiểm định từ R

Dựa trên kết quả trình bày tại Bảng 2, có tổng cộng 5 nhân tố được trích xuất thỏa mãn tiêu chuẩn này.

Cụ thể, nhân tố thứ nhất (Dim.1) có giá trị Eigenvalue là 5.61, tương ứng với khả năng giải thích 29.53% tổng phương sai. Khi cộng gộp cả 5 nhân tố, tổng phương sai được giải thích đạt 67.53%, vượt ngưỡng tối thiểu 50% theo khuyến nghị của Hair và cộng sự (2018), cho thấy mô hình nhân tố được trích xuất có mức độ phù hợp và đáng tin cậy.

Để tăng cường khả năng phân biệt giữa các nhân tố và đảm bảo tính đơn giản trong diễn giải, phép xoay Varimax đã được áp dụng. Bên cạnh đó, để xác định biến quan sát thuộc về nhân tố nào, ngưỡng hệ số tải nhân tố được sử dụng là 0.4. Ngưỡng này phù hợp với khuyến nghị của Stevens, đặc biệt trong trường hợp cỡ mẫu ≥ 200.

Bảng 3: Ma trận xoay nhân tố

Nguồn: Kết quả kiểm định từ R

Kết quả phân tích EFA được trình bày tại Bảng 3 cho thấy thang đo đạt giá trị hội tụ, với 5 nhân tố chính (EP, EE, SI, FC, HB) được rút trích từ tổng số 19 biến quan sát.

Bảng 4: Kiểm định Cronbach’s Alpha

Nguồn: Kết quả kiểm định từ R

Theo Hair và cộng sự (2018), hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị lớn hơn 0.6 được xem là chấp nhận được, trong khi mức từ 0.7 trở lên cho thấy thang đo có độ tin cậy cao. Kết quả kiểm định, được trình bày tại Bảng 4 cho thấy toàn bộ các thang đo của 5 nhân tố chính đều đạt hệ số Cronbach’s Alpha vượt ngưỡng 0.75. Điều này khẳng định rằng các thang đo được xây dựng là nhất quán, đáng tin cậy.

Bảng 5: Kết quả phân tích hồi quy

Nguồn: Kết quả kiểm định từ R

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính bội được trình bày trong Bảng 5 cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê cao (p-value < 2.2e-16), với hệ số hiệu chỉnh xác định R² = 0.4942. Điều này cho thấy 5 biến độc lập trong mô hình giải thích được khoảng 49.42% sự biến thiên của biến phụ thuộc - mức độ tiếp cận DVNHTĐ (AB).

Xét về ý nghĩa thống kê của các hệ số hồi quy, tất cả các biến độc lập đều có giá trị p nhỏ hơn 0.05, cho thấy ảnh hưởng của chúng đến biến phụ thuộc là có ý nghĩa ở mức tin cậy 95%.

Ngoài ra, kiểm định đa cộng tuyến thông qua chỉ số VIF cho thấy tất cả các biến đều có VIF < 2, với giá trị dao động từ 1.18 đến 1.75. Điều này xác nhận rằng hiện tượng đa cộng tuyến không gây ảnh hưởng đáng kể đến độ tin cậy của mô hình.

Từ kết quả phân tích, phương trình hồi quy được xác lập như sau:

AB = -0.523 + 0.202*SI + 0.325*EP + 0.130*FC + 0.193*EE + 0.343*HB

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy Thói quen (HB) là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến mức độ Tiếp cận DVNHTĐ, với hệ số hồi quy chuẩn hóa β = 0.343 (p < 0.001). Điều này cho thấy rằng, khi hành vi sử dụng DVNHTĐ đã thành thói quen, người dùng sẽ có xu hướng tiếp tục sử dụng dịch vụ một cách đều đặn và tự nhiên, không cần nhiều sự thúc đẩy từ bên ngoài - đây là yếu tố then chốt trong việc duy trì và mở rộng mức độ tiếp cận của khách hàng trẻ tuổi.

Tiếp theo, Hiệu quả mong đợi (EP) có hệ số β = 0.325 (p < 0.001), phản ánh sự tin tưởng của khách hàng trẻ tuổi vào lợi ích thực tiễn mà DVNHTĐ mang lại, chẳng hạn như tiết kiệm thời gian, tối ưu hóa chi phí và cải thiện hiệu suất cá nhân. Kết quả này phù hợp với hành vi người tiêu dùng tại các khu vực đô thị lớn như Hà Nội, nơi nhu cầu về sự nhanh chóng, hiệu quả và thuận tiện trong giao dịch là rất cao.

Ảnh hưởng xã hội (SI) đóng vai trò quan trọng tiếp theo với β = 0.202 (p = 0.0023), cho thấy tác động đáng kể từ các yếu tố bên ngoài như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp hoặc truyền thông.

Nỗ lực mong đợi (EE) có hệ số β = 0.193 (p = 0.0020), cho thấy mức độ dễ dàng trong việc học cách sử dụng và thao tác với DVNHTĐ là một yếu tố quan trọng, đặc biệt đối với người dùng ít tiếp xúc với công nghệ.

Cuối cùng, Điều kiện thuận tiện (FC) với hệ số β = 0.130 (p = 0.0484) tuy có ảnh hưởng nhỏ hơn so với các yếu tố còn lại, nhưng vẫn đóng vai trò hỗ trợ quan trọng.

GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT

Thúc đẩy hình thành và duy trì thói quen sử dụng dịch vụ

Kết quả nghiên cứu cho thấy Thói quen (HB) là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến mức độ Tiếp cận DVNHTĐ. Do đó, các ngân hàng cần tập trung vào việc tạo điều kiện để người dùng hình thành hành vi sử dụng lặp lại thông qua việc tối ưu hóa trải nghiệm, tăng tính nhất quán và ổn định của dịch vụ. Việc tích hợp các tiện ích tự động như thanh toán định kỳ, nhắc lịch giao dịch, hay gợi ý sản phẩm phù hợp có thể góp phần thúc đẩy sự gắn bó của khách hàng trẻ tuổi.

Nâng cao hiệu quả vận hành dịch vụ ngân hàng điện tử

Hiệu quả mong đợi (EP) là yếu tố quan trọng thúc đẩy niềm tin và sự chấp nhận dịch vụ. Do đó, các ngân hàng cần tối ưu quy trình vận hành tại các điểm giao dịch tự động cũng như nền tảng ngân hàng số. Các biện pháp bao gồm: giảm thời gian xử lý giao dịch, nâng cao độ chính xác; đồng thời cung cấp các tính năng mới như mở tài khoản trực tuyến, chuyển khoản tức thì, hoặc quản lý tài chính cá nhân. Hệ thống cần được thiết kế linh hoạt để đáp ứng nhu cầu đa dạng của khách hàng trong các tình huống thực tế khác nhau.

Đơn giản hóa trải nghiệm người dùng

Nỗ lực mong đợi (EE) có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi tiếp cận dịch vụ, đặc biệt với nhóm khách hàng chưa quen với công nghệ. Do đó, các nền tảng ngân hàng số cần được thiết kế với giao diện trực quan, ngôn ngữ dễ hiểu, tối giản thao tác sử dụng. Bên cạnh đó, các ngân hàng nên tích hợp các công cụ hỗ trợ như trợ lý ảo, chatbot thông minh, hoặc hỗ trợ trực tiếp qua video call để gia tăng mức độ tiếp cận và thân thiện với người dùng.

Cải thiện hạ tầng và điều kiện tiếp cận dịch vụ

Điều kiện thuận tiện (FC) vẫn là yếu tố không thể thiếu trong việc mở rộng mức độ tiếp cận. Các ngân hàng cần đầu tư nâng cấp hạ tầng kỹ thuật, đảm bảo kết nối mạng ổn định; đồng thời mở rộng mạng lưới dịch vụ. Việc đảm bảo hệ thống vận hành 24/7 và tích hợp đa dạng tiện ích cũng sẽ góp phần nâng cao sự hài lòng và duy trì sử dụng dịch vụ.

Tăng cường truyền thông và tạo ảnh hưởng xã hội tích cực

Ảnh hưởng xã hội (SI) đóng vai trò hỗ trợ trong việc củng cố niềm tin và khuyến khích hành vi sử dụng. Các ngân hàng cần triển khai các chiến dịch truyền thông hiệu quả để phổ biến rộng rãi lợi ích của DVNHTĐ. Việc tạo dựng cộng đồng người dùng trung thành thông qua các chương trình khuyến mãi, tích điểm và chính sách chăm sóc khách hàng sẽ giúp lan tỏa nhận thức tích cực và hình thành hiệu ứng mạng xã hội thúc đẩy hành vi tiếp cận dịch vụ.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã xác định được 5 nhân tố chính ảnh hưởng đến khả năng tiếp cận DVNHTĐ của giới trẻ tại Hà Nội. Đáng chú ý, thói quen được xác định là yếu tố có tác động mạnh nhất, cho thấy hành vi sử dụng lặp lại và sự gắn bó ổn định với dịch vụ đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng mức độ tiếp cận DVNHTĐ.

Trên cơ sở đó, các ngân hàng thương mại cần xây dựng chiến lược triển khai toàn diện nhằm đáp ứng kỳ vọng và hành vi của khách hàng trẻ tuổi, bao gồm việc đơn giản hóa quy trình sử dụng, thiết kế trải nghiệm dịch vụ trực quan, đảm bảo vận hành ổn định và thúc đẩy hành vi sử dụng lặp lại. Đồng thời, cần đẩy mạnh truyền thông nhằm lan tỏa nhận thức tích cực và tăng cường ảnh hưởng xã hội trong cộng đồng.

Tài liệu tham khảo:

1. Davis, F.D. (1989). Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology. MIS Quarterly, 13 (3), 319-340.

2. Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2018). Multivariate data analysis (8th ed.). Cengage Learning.

3. Kotler, P., & Keller, K. L. (2016). Quản trị Marketing, trang 45-48. Nxb. Thống kê, Hà Nội, 2016.

4. Venkatesh, V., Morris, M. G., Davis, G. B., & Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: Toward a unified view. MIS Quarterly, 27 (3), 425-478.

5. Venkatesh, V., Thong, J. Y. L., & Xu, X. (2012). Consumer acceptance and use of information technology: Extending the unified theory of acceptance and use of technology. MIS Quarterly, 36 (1), 157-178.