Tiểu luận nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch

BỘ CÔNG THƯƠNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH  TIỂU LUẬN MÔN HÀNH VI KHÁCH HÀNG ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN Ý ĐỊNH ĐẶT PHÒNG KHÁCH SẠN TRỰC TUYẾN CỦA KHÁCH DU LỊCH – NGHIÊN CỨU TẠI ĐỊA BÀN THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH Tp HCM, ngày 23 tháng 03 năm 2022 Giảng viên hướng dẫn ThS Nguyễn Thị Túc Lớp DHMK16C 420300156109 Nhóm 6 LỜI CẢM ƠN Nhóm chúng em xin gửi lời cảm ơn tới cô Nguyễn Thị Túc Giảng viên môn Hành vi khách hàng Trường Đại Học Công Ng.

CƠ SỞ LÝ LUẬN TRONG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH ĐẶT PHÒNG KHÁCH SẠN TRỰC TUYẾN CỦA KHÁCH DU LỊCH

Tổng quan về thương mại điện tử

Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ, thương mại điện tử đã trở thành một phương thức kinh doanh hiệu quả, mang lại lợi ích cho cả người mua lẫn người bán Do đó, thương mại điện tử không chỉ đơn thuần là hình thức giao dịch mà còn đại diện cho nền kinh tế trí thức hiện đại.

Thương mại điện tử có nhiều tên gọi:

• Thương mại trực tuyến (online trade)

• Thương mại điều khiển học (cyber trade)

• Kinh doanh điện tử (Electronic business)

• Thương mại không dùng giấy tờ (paperless trade)

2.1.1 Khái niệm thương mại điện tử

Thương mại điện tử (E-commerce) được định nghĩa là hình thức hoạt động thương mại sử dụng phương pháp điện tử để trao đổi thông tin, không cần in ấn giấy tờ trong bất kỳ giai đoạn nào của giao dịch Điều này giúp tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí, đồng thời mang lại sự tiện lợi cho người tiêu dùng và doanh nghiệp Thương mại điện tử còn được biết đến với tên gọi "thương mại không giấy tờ".

2.1.2 Các đặc trưng của thương mại điện tử

Thương mại điện tử có một số đặc trưng khác biệt so với hình thức thương mại truyền thống:

• Các bên tiến hành giao dịch trong thương mại điện tử không tiếp xúc trực tiếp với nhau và không đòi hỏi phải biết nhau từ trước

Thương mại truyền thống diễn ra trong khuôn khổ biên giới quốc gia, trong khi thương mại điện tử hoạt động trong một thị trường toàn cầu không biên giới.

Trong giao dịch thương mại điện tử, ít nhất ba chủ thể tham gia, trong đó không thể thiếu người cung cấp dịch vụ mạng và các cơ quan chứng thực.

Trong thương mại truyền thống, mạng lưới thông tin chỉ đóng vai trò là phương tiện trao đổi dữ liệu, trong khi đó, trong thương mại điện tử, mạng lưới thông tin trở thành thị trường chính.

2.1.3 Thị trường thương mại điện tử

Thị trường thương mại điện tử, giống như thị trường thương mại truyền thống, là nơi diễn ra việc trao đổi thông tin, hàng hóa, dịch vụ và thanh toán để tạo ra giá trị cho các bên tham gia Tuy nhiên, điểm khác biệt lớn nhất là các hoạt động giao dịch và trao đổi thông tin trong thương mại điện tử diễn ra hoàn toàn trên internet.

Thị trường thương mại điện tử có 3 chức năng cơ:

• Là nơi người mua và người bán gặp nhau

• Hỗ trợ trao đổi thông tin, hàng hóa, dịch vụ và thanh toán bằng các giao dịch thị trường

• Cung cấp một cơ sở hạ tầng để phục vụ và đưa ra các thể chế điều tiết

2.1.4 Các mô hình thương mại điện tử phổ biến

Có nhiều phương pháp phân loại mô hình thương mại điện tử, nhưng phân loại theo các thành phần tham gia hoạt động thương mại là phổ biến nhất Hiện nay, các mô hình thương mại điện tử phổ biến tại Việt Nam bao gồm nhiều loại hình khác nhau.

B2C (Business to Customer) là hình thức thương mại điện tử giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng, trong đó doanh nghiệp tạo trang web để trưng bày sản phẩm và cung cấp các chức năng như so sánh giá, giỏ hàng và thanh toán điện tử Người tiêu dùng sử dụng trình duyệt web để tìm kiếm và mua sắm sản phẩm trên các trang web này, ví dụ như nhommua.com, agoda.com và mytour.vn.

B2B (Business to Business) là mô hình thương mại điện tử giữa các doanh nghiệp, trong đó cả người mua và người bán đều là doanh nghiệp Các doanh nghiệp tham gia sẽ đăng ký trên các sàn giao dịch B2B, cho phép họ chào hàng, tìm kiếm đối tác, đặt hàng, ký kết hợp đồng và thực hiện thanh toán qua hệ thống Mặc dù B2B đang phát triển mạnh mẽ trên thế giới, nhưng tại Việt Nam, hình thức này vẫn còn khá mới mẻ.

Tại Việt Nam, một số trang web B2B chưa được đầu tư đúng mức nhưng vẫn có tiềm năng phát triển, bao gồm www.acevn.com và www.bizviet.net.

C2C (Customer to Customer) là hình thức thương mại điện tử cho phép khách hàng cá nhân giao dịch trực tiếp với nhau Tại Việt Nam, các diễn đàn mua bán như vatgia.com và 5giay.vn là những nền tảng phổ biến nhất cho hình thức này.

Tổng quan về dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến

2.2.1 Khái niệm dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến

Dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến là một giải pháp tiện lợi cho phép người dùng đặt phòng và thanh toán qua nền tảng thương mại điện tử Các website này đóng vai trò trung gian, kết nối khách hàng với các nhà cung cấp dịch vụ lưu trú như khách sạn, nhà nghỉ và homestay, giúp tiết kiệm thời gian và công sức trong quá trình tìm kiếm nơi lưu trú phù hợp.

2.2.2 Các mô hình kinh doanh dịch vụ du lịch

Công ty lữ hành là những đơn vị chuyên thiết kế và tổ chức các tour du lịch trọn gói, bao gồm các dịch vụ như đặt xe, vé máy bay, phòng khách sạn và tổ chức sự kiện Một số công ty tiêu biểu trong lĩnh vực này là Saigontourist và Vietravel.

Đại lý du lịch là một đơn vị nhỏ hơn so với công ty lữ hành, chuyên thực hiện các chức năng cụ thể như đặt phòng khách sạn, vé máy bay và xe cộ.

Đại lý du lịch trực tuyến (Online Travel Agent) hoạt động tương tự như đại lý du lịch truyền thống nhưng tập trung hoàn toàn vào kinh doanh trực tuyến Khách hàng có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin, so sánh và đặt phòng khách sạn thông qua internet, cùng với các phương thức thanh toán điện tử tiện lợi.

Trong 3 mô hình này, công ty lữ hành có quy mô hoạt động lớn nhất, họ cần rất nhiều nhân sự để có thể tổ chức những tour đi du lịch, đối với đại lý du lịch thì nhỏ hơn nhiều khi họ chỉ cần vài người làm công việc nhận cuộc gọi và chuyển qua các công ty về vé máy bay hay khách sạn Cuối cùng là đại lý du lịch trực tuyến, mô hình này hoạt động chủ yếu là trực tuyến nhưng trang bị về mặt kỹ thuật khá nhiều, tuy nhiên đây được xem là một mô hình tân

Việc sử dụng dịch vụ đặt phòng trực tuyến mang lại nhiều lợi ích cho người dùng, cho phép họ kiểm tra thông tin về giá cả và hình ảnh của khách sạn ngay trên máy tính hoặc điện thoại Sau khi hoàn tất đặt phòng, người dùng có thể yên tâm rằng họ đã xác nhận được chỗ ở của mình.

Đại lý du lịch hoạt động bằng cách xác nhận tình trạng phòng với khách sạn trước khi thông báo cho khách hàng, điều này khiến họ khó kiểm soát tình trạng phòng đã đặt Ngược lại, đại lý du lịch trực tuyến cho phép khách hàng biết ngay lập tức về tình trạng phòng trống, và khi thấy phòng còn, họ có thể đặt ngay mà không cần xác nhận thêm.

2.2.3 Thị trường dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến tại Việt Nam

Việt Nam, với cảnh sắc thiên nhiên tuyệt đẹp và môi trường chính trị xã hội ổn định, đã trở thành một điểm đến du lịch nổi tiếng toàn cầu Năm 2013, Tổng cục Du lịch ghi nhận hơn 7.5 triệu khách quốc tế và 35 triệu khách nội địa đến Việt Nam, tạo ra nhu cầu đặt phòng khách sạn cao Điều này mở ra tiềm năng lớn cho thị trường du lịch Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực đặt phòng khách sạn trực tuyến.

Nhằm khai thác tiềm năng to lớn của thị trường này tại Việt Nam, có rất nhiều công ty trong và ngoài nước tham gia vào thị trường này

Công ty TNHH Tư nhân Agoda, có trụ sở tại Singapore, là một trong những đại lý du lịch trực tuyến hàng đầu tại Châu Á chuyên về đặt phòng khách sạn Xuất phát từ Thái Lan, Agoda đã được tập đoàn Priceline của Mỹ mua lại nhằm mở rộng thị trường tại Châu Á Năm 2010, Agoda chính thức ra mắt giao diện tiếng Việt trên trang web agoda.com để phục vụ nhu cầu của thị trường Việt Nam.

Công ty TNHH Vi Vu - Việt Nam, với sản phẩm Ivivu.com, là kết quả hợp tác giữa tập đoàn Thiên Minh Việt Nam và tập đoàn Wotif của Úc Ivivu.com nhằm mục tiêu cung cấp dịch vụ đặt phòng trực tuyến và hệ thống quản lý khách sạn cho khu vực Đông Dương, bao gồm Việt Nam, Lào và Campuchia.

Công ty TNHH Mytour Việt Nam, với sản phẩm chiến lược Mytour.vn, là kết quả hợp tác giữa Công ty Cổ Phần Vật Giá Việt Nam và Tập đoàn Recruit Holdings Nhật Bản Mytour.vn hiện có hơn 5000 khách sạn liên kết trong nước, chủ yếu phục vụ đối tượng khách hàng nội địa thông qua dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến.

Công ty cổ phần dịch vụ Chu Du Hai Bốn, hay còn gọi là Chudu24, được thành lập vào năm 2008 và là một trong những đại lý du lịch trực tuyến hàng đầu tại Việt Nam, chuyên cung cấp dịch vụ đặt phòng khách sạn Chudu24 hướng đến đối tượng khách hàng là người Việt Nam cả trong và ngoài nước.

Ngoài những công ty nổi bật như yesgo.vn (sản phẩm của hotdeal.com) và mangdatphong.vn, Việt Nam còn nhiều trang web đặt phòng khách sạn trực tuyến khác Sự tham gia của nhiều doanh nghiệp trong và ngoài nước đã tạo ra một thị trường cạnh tranh khốc liệt, với tỷ lệ đào thải cao.

Các công ty kinh doanh đặt phòng khách sạn trực tuyến tại Việt Nam hiện vẫn kết hợp giữa mô hình thương mại điện tử và mô hình truyền thống Cụ thể, họ hoạt động như đại lý du lịch trực tuyến, nhưng vẫn duy trì các phương thức giao dịch truyền thống Khi khách hàng đặt phòng trên website, nhân viên sẽ gọi xác nhận và kiểm tra tình trạng phòng với khách sạn trước khi hoàn tất đơn hàng Việc áp dụng đồng thời hai mô hình này là hợp lý do hạ tầng thương mại điện tử tại Việt Nam chưa phát triển đầy đủ, và hình thức mua sắm trực tuyến cùng thanh toán trực tuyến vẫn còn mới mẻ với nhiều khách hàng.

Các mô hình lý thuyết

2.3.1 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA)

Thuyết hành động hợp lý, được phát triển bởi Ajzen và Fishbein vào năm 1975, cho thấy rằng hành vi tiêu dùng phụ thuộc vào xu hướng hành vi, mà xu hướng này lại được hình thành từ thái độ của người tiêu dùng Do đó, thái độ đối với sản phẩm và dịch vụ trực tuyến cùng với việc sử dụng Internet sẽ có ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng mua sắm trực tuyến.

Hình 2 1 Thuyết hành động hợp lý TRA

Theo lý thuyết TRA, ý định hành vi là yếu tố quan trọng nhất trong việc dự đoán hành vi tiêu dùng Ý định hành vi chịu ảnh hưởng từ hai yếu tố chính: thái độ và chuẩn chủ quan Thái độ phản ánh niềm tin tích cực hoặc tiêu cực của người tiêu dùng đối với sản phẩm, trong khi chuẩn chủ quan thể hiện tác động của mối quan hệ xã hội lên quyết định của cá nhân người tiêu dùng.

2.3.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)

Mô hình TAM được phát triển dựa trên thuyết hành động hợp lý TRA, nhằm khảo sát mối quan hệ và ảnh hưởng của các yếu tố như tin tưởng, thái độ, ý định và hành vi trong việc chấp nhận công nghệ thông tin của người dùng.

Hình 2 2 Mô hình Chấp nhận công nghệ (TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) được áp dụng rộng rãi để giải thích ý định sử dụng hệ thống thông tin (IS) Theo TAM, hai yếu tố chính là tính dễ sử dụng (perceived ease of use) và tính hữu dụng (perceived usefulness) của hệ thống thông tin ảnh hưởng đến thái độ của người dùng Những yếu tố này kích thích ý định hành vi sử dụng IS, từ đó dẫn đến hành vi sử dụng thực tế của người dùng.

2.3.3 Mô hình chấp nhận Thương mại điện tử (e-Commerce Adoption Model - e-CAM)

Mô hình e-CAM được phát triển dựa trên lý thuyết mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và Thuyết nhận thức rủi ro (TPR), nhằm khảo sát các yếu tố bất định rủi ro trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Thương mại điện tử.

Hình 2 3 Mô hình lý thuyết chấp nhận thương mại điện tử (e-Commerce Adoption

(Nguồn: Joongho Ahn, Jinsoo Park và Dongwon Lee, 2001)

Mô hình chấp nhận thương mại điện tử E-CAM, do tác giả Joongho Ahn và cộng sự phát triển năm 2001, kết hợp mô hình TAM với thuyết nhận thức rủi ro E-CAM giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến việc chuyển đổi người sử dụng Internet thành khách hàng tiềm năng, nhấn mạnh rằng cần nâng cao nhận thức về sự hữu ích và tính dễ sử dụng của hệ thống Đồng thời, cần giảm thiểu nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ cũng như rủi ro trong giao dịch trực tuyến để thúc đẩy sự chấp nhận thương mại điện tử.

Các mô hình nghiên cứu liên quan

2.4.1 Các mô hình nghiên cứu nước ngoài

(1) Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng đối với hình thức đặt phòng khách sạn trực tuyến tại Thái Lan của tác giả Tachchaya Chatchotitham & Varanya Soponprapapon,

Taychaya Chatchotitham và Varanya Sopoprapapon đã phát triển mô hình TAM nhằm nghiên cứu ảnh hưởng của lòng tin cậy đến hành vi đặt phòng khách sạn trực tuyến của du khách.

Bài viết đề xuất bổ sung yếu tố lòng tin cậy vào mô hình nghiên cứu hành vi đặt phòng khách sạn trực tuyến, nhấn mạnh rằng lòng tin cậy có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của khách du lịch Các yếu tố như nhận thức sự hữu ích, nhận thức tính dễ sử dụng, mong đợi về giá, ảnh hưởng xã hội, cảm nhận sự thích thú, và nhận thức rủi ro cũng đóng vai trò quan trọng trong ý định sử dụng dịch vụ mua hàng điện tử Thêm vào đó, giới tính, tuổi tác và thu nhập cũng là những yếu tố cần xem xét Mối quan hệ giữa thái độ, ý định và hành vi mua hàng trực tuyến, đặc biệt là trong việc đặt phòng khách sạn qua mạng, là thuận chiều với nhau.

Hình 2 4 Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng đối với hình thức đặt phòng khách sạn trực tuyến tại Thái Lan

(Nguồn: Tachchaya Chatchotitham & Varanya Soponprapapon, 2011)

(2) Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận hình thức đặt phòng khách sạn online tại Malaysia của tác giả Intan Salwani Mohamed và đồng sự, 2012

Dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ TAM, các tác giả đã xác định bốn yếu tố ảnh hưởng đến thái độ chấp nhận đặt phòng khách sạn trực tuyến: sự thành thạo internet, cảm nhận tính hữu dụng, cảm nhận tính dễ sử dụng và cảm nhận niềm tin Trong số đó, cảm nhận tính hữu dụng là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến thái độ của người tiêu dùng đối với hình thức đặt phòng này.

Hình 2 5 Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến thái độ chấp nhận hình thức đặt phòng khách sạn trực tuyến tại Malaysia

(Nguồn: Intan Salwani Mohamed và đồng sự, 2012)

2.4.2 Các mô hình nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Anh Mai trong luận văn thạc sỹ năm 2007 đã chỉ ra các nhân tố ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử tại Việt Nam Những yếu tố này bao gồm sự phát triển của công nghệ thông tin, sự tin tưởng của người tiêu dùng vào các giao dịch trực tuyến, cũng như chính sách hỗ trợ từ chính phủ Đồng thời, sự gia tăng nhận thức và hiểu biết về thương mại điện tử trong cộng đồng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy xu hướng này.

Tác giả Nguyễn Anh Mai đã xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử tại Việt Nam, dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) và mô hình chấp nhận sử dụng thương mại điện tử (e-CAM) Các yếu tố này bao gồm: nhận thức về tính hữu ích, tính dễ sử dụng, rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến, rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ, và tính thuận tiện trong thanh toán Trong số đó, tính thuận tiện trong thanh toán được cho là có ảnh hưởng mạnh nhất đến thái độ mua hàng.

Hình 2 6 Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng thay đổi thái độ sử dụng thương mại điện tử ở Việt Nam

(2) Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mua hàng điện tử qua mạng của tác giả Hoàng Quốc Cường, luận văn thạc sỹ, 2010

Tác giả Hoàng Quốc Cường đã xác định các yếu tố tác động đến ý định sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến, dựa trên mô hình chấp nhận công nghệ thông tin hợp nhất (UTAUT) và mô hình chấp nhận sử dụng thương mại điện tử (E-Cam) Nghiên cứu này giúp làm rõ những nhân tố quan trọng trong việc thúc đẩy người tiêu dùng tham gia vào các dịch vụ mua hàng điện tử.

15 yếu tố công nghệ mở rộng TAM cho WWW bao gồm: mong đợi về giá, nhận thức tính dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, nhận thức rủi ro khi sử dụng và cảm nhận sự thích thú Trong số đó, mong đợi về giá là yếu tố có tác động mạnh nhất đến ý định mua hàng điện tử qua mạng.

Hình 2 7 Mô hình yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ mua hàng điện tử qua mạng

Mô hình nghiên cứu đề xuất và giả thuyết nghiên cứu

2.5.1 Các giả thuyết nghiên cứu

Nhận thức tính hữu dụng

Mức độ mà một cá nhân tin tưởng vào việc sử dụng một hệ thống cụ thể có thể nâng cao hiệu suất công việc của họ được thể hiện qua sự thuận tiện, dễ dàng và tiết kiệm thời gian (Davis, 1985) Nghiên cứu của Mohamed, Aziz và Omar (2010) cùng với Moon và Kim (2001) chỉ ra rằng, nhận thức về sự hữu dụng là yếu tố quan trọng trong việc mua sắm trực tuyến, mang lại nhiều lợi ích thực tế cho người dùng.

Giả thuyết H1: nhận thức tính hữu dụng có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

Nhận thức tính dễ sử dụng

Mức độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không đòi hỏi nỗ lực vật chất và tinh thần là rất quan trọng (Davis, 1985) Người mua tiềm năng thường rời bỏ các trang web thương mại điện tử do gặp khó khăn trong việc sử dụng hệ thống (Mohamed, Aziz và Omar, 2010).

Giả thuyết H2: nhận thức tính dễ sử dụng có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

Theo nghiên cứu của Lewis và Semejn (1998), niềm tin và sự an toàn là mối quan tâm hàng đầu của người tiêu dùng, đặc biệt trong lĩnh vực giải trí và du lịch (Bakar và Hashim, 2008) Nếu khách hàng không cảm thấy tin tưởng, họ sẽ không truy cập vào trang web hoặc sẽ không thực hiện giao dịch mua hàng (Ivanov, 2008).

Giả thuyết H3: Yếu tố niềm tin có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

Theo Sumanjeet (2009), sự phát triển của thương mại điện tử đã tạo ra những nhu cầu tài chính mới, mà trong nhiều trường hợp, phương thức thanh toán truyền thống không thể đáp ứng hiệu quả.

Giả thuyết H4: Hệ thống thanh toán có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

Truyền miệng trực tuyến có sức ảnh hưởng đến với khách hàng (Zhang & cộng sự,

Trong ngành du lịch và khách sạn, sản phẩm chủ yếu được cung cấp dưới dạng dịch vụ vô hình, khiến khách hàng gặp khó khăn trong việc cảm nhận chất lượng dịch vụ (Lewis & Chambers, 2000) Khách du lịch thường chia sẻ hình ảnh từ những trải nghiệm của mình, và những hình ảnh thực tế này từ người khác trên internet có thể tăng cường độ tin cậy hơn so với các đánh giá hay bình luận đơn thuần (Ngô Đình Tâm, 2019).

Giả thuyết H5: Truyền miệng điện tử có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

Theo nghiên cứu của Starkov và Price (2003), giá cả là yếu tố quan trọng thúc đẩy quyết định mua sắm du lịch trực tuyến Khách hàng thường so sánh giá phòng từ nhiều trang web khác nhau và ưu tiên chọn những phòng có giá rẻ hơn.

Giả thuyết H6: Giá cả có tác động dương (+) đến ý định đặt phòng trực tuyến của khách du lịch

2.5.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Hình 2 8 Mô hình nghiên cứu đề xuất

(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp)

Bảng 2 1 Tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu đề xuất Giả thuyết Biến độc lập Biến phụ thuộc Mối quan hệ kỳ vọng

H1 Nhận thức tính hữu dụng Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch

H2 Nhận thức tính dễ sử dụng +

Nhận thức tính hữu dụng

Giá cả Ý định đặt phòng trực tuyến

Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết về các khái niệm nghiên cứu: tổng quan thương mại điện tử, tổng quan dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến Tiếp đó là trình bày tóm tắt các cơ sở lý thuyết cũng như các công trình nghiên cứu liên quan trước đây về ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước Trên cơ sở kế thừa những nghiên cứu trước, nhóm nghiên cứu xây dựng giả thuyết nghiên cứu và đề xuất mô hình mối quan hệ tác động của các yếu tố đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Hình 3 1 Quy trình nghiên cứu

(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp) Đề tài được thực hiện theo hai bước:

Bước đầu tiên trong nghiên cứu là thực hiện một nghiên cứu sơ bộ thông qua phương pháp định tính, tập trung vào việc phân tích các vấn đề lý thuyết liên quan đến Thương mại điện tử và Du lịch trực tuyến toàn cầu Nghiên cứu này bao gồm việc tổng hợp các mô hình từ các nghiên cứu trước và sử dụng phương pháp thảo luận nhóm để xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu chính thức tiếp theo.

Bước 2: Tiến hành nghiên cứu định lượng chính thức để khảo sát ý kiến của những người đã từng giao dịch hoặc có ý định sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến Mục tiêu là xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự thay đổi thái độ và ý định sử dụng dịch vụ du lịch trực tuyến tại Việt Nam.

Nghiên cứu sơ bộ

Phương pháp định tính được áp dụng để khám phá, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát, từ đó nâng cao độ chính xác trong việc đo lường các khái niệm nghiên cứu.

Kỹ thuật trưng cầu ý kiến được áp dụng với các chuyên gia và nhân viên trong lĩnh vực du lịch trực tuyến, cùng với khách hàng đã từng đặt phòng khách sạn trực tuyến Mục tiêu thảo luận là xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ và ý định sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến, đặc biệt chú trọng đến nhận thức tính hữu dụng, nhận thức tính dễ sử dụng, niềm tin, hệ thống thanh toán, truyền miệng điện tử và giá cả trong giao dịch trực tuyến Qua đó, kỹ thuật này nhằm điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát để đo lường hiệu quả các yếu tố khảo sát.

3.2.2 Các bước nghiên cứu định tính

Khi tham gia giao dịch đặt phòng khách sạn trực tuyến, người dùng thường quan tâm đến nhiều yếu tố quan trọng Đầu tiên, giá cả và khuyến mãi là yếu tố hàng đầu ảnh hưởng đến quyết định của họ Thứ hai, chất lượng dịch vụ và đánh giá từ khách hàng trước đó cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng lòng tin Bên cạnh đó, tính năng dễ sử dụng của trang web và khả năng so sánh các lựa chọn cũng là điều mà người dùng chú trọng Cuối cùng, chính sách hủy phòng và sự linh hoạt trong việc thay đổi đặt chỗ cũng là những yếu tố quyết định trong quá trình giao dịch.

− Xác định những yêu cầu cụ thể của người tham gia giao dịch đặt phòng khách sạn trực tuyến đối với từng yếu tố trên

− Tầm quan trọng của từng yếu tố theo quan điểm của người đã từng hoặc có ý định thực hiện giao dịch đặt phòng khách sạn trực tuyến

3.2.3 Kỹ thuật thu thập thông tin

Thay vì sử dụng bảng câu hỏi chi tiết và thảo luận trực tiếp, hãy áp dụng dàn bài thảo luận để xác định nhu cầu thông tin Dàn bài này được thiết kế nhằm gợi ý và dễ dàng nắm bắt các mối quan tâm của những người đã từng hoặc có ý định sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến.

Nghiên cứu định tính được thực hiện với sự tham gia của các chuyên gia trong lĩnh vực du lịch trực tuyến và một số khách hàng có kinh nghiệm trong việc sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến.

3.2.4 Kết quả sơ bộ nghiên cứu định tính

Các chuyên viên đồng thuận rằng những yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến cần được nghiên cứu kỹ lưỡng Họ cũng khuyến nghị rằng bảng khảo sát nên được thiết kế ngắn gọn để không làm nản lòng người tham gia, từ đó nâng cao hiệu quả của kết quả khảo sát.

Thang đo nghiên cứu

Sau khi khảo sát, thống kê, hiệu chỉnh, nhóm nghiên cứu tổng hợp kết quả các biến quan sát của thang đo như sau:

Biến quan sát Ký hiệu Nguồn

I Nhận thức tính hữu dụng THD

1 Tôi thấy không gian, thời gian đặt phòng khách sạn trực tuyến linh hoạt

2 Tôi có nhiều sự lựa chọn khi đặt phòng khách sạn trục tuyến

3 Đặt phòng khách sạn trực tuyến giúp tôi tiết kiệm thời gian so với đặt phòng khách sạn theo kiểu truyền thống

4 Tôi thấy thông tin về phòng khách sạn luôn được cập nhật

II Nhận thức tính dễ sử dụng TDSD

1 Tôi cảm thấy thủ tục đặt phòng khách sạn trực tuyến khá đơn giản

Davis và cộng sự (1989); Venkatesh và Davis (2000)

2 Các yêu cầu đối với người sử dụng trên dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến dễ hiểu

3 Các chức năng tương tác, giao dịch trong dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến dễ thao tác sử dụng

4 Tôi có thể nhanh chóng sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến

III Yếu tố niềm tin NT

1 Tôi thấy khả năng xảy ra các lỗi kỹ thuật là rất thấp khi đặt phòng trực tuyến

Hà Nam Khánh Giao và Bế Thanh Trà (2018)

2 Tôi thấy doanh nghiệp dịch vụ luôn cam kết đúng với những gì đã hứa với khách hàng

3 Tôi thấy doanh nghiệp dịch vụ tôn trọng khách hàng NT3

4 Tôi thấy hệ thống đặt phòng trực tuyến đảm bảo an toàn thông tin cá nhân

IV Hệ thống thanh toán HTTT

1 Thông tin của khách hàng được bảo mật an toàn HTTT1

2 Thông tin về khách sạn trên hệ thống đầy đủ, rõ ràng HTTT2

3 Hệ thống thanh toán có giao diện thu hút, đẹp mắt HTTT3

4 Hệ thống thanh toán được nhiều khách hàng đánh giá tốt và xếp hạng cao

V Truyền miệng điện tử TMDT

1 Tôi chia sẻ thông tin trực tuyến về các khách sạn ở Việt

Nam trên các phương tiện truyền thông xã hội

Trần Thị Kim Phương và cộng sự

2 Tôi chia sẻ ý kiến của mình về khách sạn ở Việt Nam với các thành viên khác trên phương tiện truyền thông xã hội

3 Tôi chia sẻ đường dẫn trực tuyến video/bài báo/hình ảnh về khách sạn ở Việt Nam

4 Phương tiện truyền thông xã hội là nguồn thông tin quan trọng đối với tôi

1 Khi đặt phòng khách sạn trực tuyến, tôi quan tâm nhiều đến giá cả

Khi đặt phòng khách sạn trực tuyến, tôi luôn so sánh giá cả giữa các hệ thống đặt phòng khác nhau để tìm ra lựa chọn tiết kiệm nhất.

3 Khi đặt phòng khách sạn trực tuyến, tôi có được giá tốt hơn so với đặt phòng truyền thống

4 Tôi thấy giá cả trên hệ thống đặt phòng trực tuyến đa dạng, phù hợp với nhiều tầng lớp dân cư

VII Ý định đặt phòng trực tuyến YDSD

1 Tôi hài lòng về chất lượng của các dịch vụ đặt phòng trực tuyến

2 Tôi hoàn toàn yên tâm khi tiếp cận các dịch vụ đặt phòng trực tuyến

3 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến

4 Tôi sẽ giới thiệu cho người thân, bạn bè sử dụng các dịch vụ đặt phòng trực tuyến

Bảng 3 1 Các thang đo và biến quan sát

(Nguồn: Nhóm nghiên cứu tổng hợp)

Nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu chính thức được tiến hành bằng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua khảo sát trực tuyến đối với khách du lịch tại Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả của nghiên cứu này sẽ được sử dụng để kiểm định mô hình lý thuyết.

Thiết kế bảng câu hỏi và thực hiện khảo sát thử là bước quan trọng để điều chỉnh bảng câu hỏi, đảm bảo tính rõ ràng và đạt được mục tiêu nghiên cứu trong quá trình thu thập dữ liệu.

3.4.2 Kỹ thuật thu thập thông tin

Sử dụng Google Form để tạo bảng câu hỏi chính thức đã được điều chỉnh qua khảo sát thử, nhằm thu thập ý kiến từ người dùng qua Facebook, Email và Zalo Bảng câu hỏi bao gồm giải thích rõ ràng về nội dung, giúp đáp viên hiểu và cung cấp đánh giá chính xác.

Phương pháp chọn mẫu và bảng câu hỏi

Mẫu nghiên cứu được lựa chọn thông qua phương pháp thuận tiện, với đối tượng khảo sát là cư dân tại Thành phố Hồ Chí Minh Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua bảng câu hỏi.

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu là n > 50 + 8*p, trong đó p là số biến độc lập Với p = 6, cỡ mẫu tối thiểu được tính là n > 98 Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu thực tế là 314 người, vượt xa yêu cầu tối thiểu.

3.5.2 Mô tả bảng câu hỏi

Bảng câu hỏi trong đề tài có 3 phần:

− Phần A gồm các câu hỏi sàng lọc

− Phần B bao gồm một số câu hỏi liên quan đến thông tin cá nhân của người được khảo sát

Phần C của nghiên cứu tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến, bao gồm tính hữu dụng, tính dễ sử dụng, niềm tin của người tiêu dùng, hệ thống thanh toán, truyền miệng điện tử và giá cả.

Phương pháp phân tích dữ liệu

Sau khi khảo sát, dữ liệu sẽ được phân tích bằng phần mềm SPSS phiên bản 20.0 Nghiên cứu áp dụng các phương pháp phổ biến trong kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu.

3.6.1 Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha là phương pháp hiệu quả để kiểm tra độ tin cậy của các tham số ước lượng trong tập dữ liệu theo từng nhóm yếu tố trong mô hình Những biến không đạt yêu cầu về độ tin cậy sẽ được loại bỏ khỏi tập dữ liệu Hệ số này cho phép đánh giá mức độ tương quan giữa các biến trong bảng câu hỏi, đồng thời tính toán sự thay đổi và mối quan hệ giữa chúng.

− Các biến có hệ số tương quan biến - tổng (item-total correlation) nhỏ hơn 0,3 sẽ bị loại

− Các biến có Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha sẽ bị loại

− Thang đo sẽ được chọn khi hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6

Tiến hành loại bỏ từng biến một, sau đó thực hiện kiểm định lại thang đo và xác định hệ số Cronbach’s Alpha để quyết định xem biến nào tiếp theo có cần loại bỏ hay không.

3.6.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi kiểm định và loại bỏ các biến không đảm bảo độ tin cậy, các biến còn lại sẽ được đưa vào phân tích nhân tố để xác định lại thang đo Quá trình này giúp đánh giá chính xác hơn về các thang đo, loại bỏ những biến không đạt yêu cầu và đảm bảo tính đồng nhất của thang đo.

Phân tích nhân tố là phương pháp nhóm các biến ít tương quan thành các nhân tố có sự tương quan cao hơn giữa các biến trong nhóm, giúp tạo ra các nhân tố đại diện mà vẫn giữ nguyên thông tin từ số lượng biến ban đầu Quy trình phân tích nhân tố bao gồm nhiều bước cụ thể để đạt được kết quả chính xác.

Bước đầu tiên trong phân tích nhân tố là kiểm định sự thích hợp của dữ liệu bằng chỉ số KMO (Kaiser–Meyer–Olkin) và giá trị thống kê Bartlett Việc này giúp xác định mức độ phù hợp của dữ liệu ban đầu cho việc phân tích nhân tố.

− Mức ý nghĩa quan sát nhỏ (sig < 0,05)

➢ Các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố (EFA) là thích hợp

Bước 2: Tiến hành phương pháp trích nhân tố và xoay nhân tố nhằm xác định số lượng nhân tố được trích và phân loại các biến tương ứng với từng nhân tố Tiêu chuẩn đánh giá sẽ được áp dụng để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

Chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích, vì chúng có khả năng tóm tắt thông tin hiệu quả hơn so với các nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1.

− Tổng phương sai trích lớn hơn 50% để chứng tỏ mô hình trên phù hợp với dữ liệu phân tích

Hệ số factor loading là chỉ số thể hiện mối tương quan đơn giữa một biến và nhân tố, với yêu cầu hệ số này phải lớn hơn 0,5 Biến sẽ được gán vào nhân tố có hệ số factor loading cao nhất Những biến không đạt tiêu chuẩn này sẽ bị loại khỏi phân tích.

Bước 3: Kiểm định lại độ tin cậy của thang đo các nhân tố này bằng hệ số Cronbach’s Alpha 3.6.3 Phân tích tương quan - hồi quy

Các thang đo đạt yêu cầu sẽ được sử dụng trong phân tích tương quan Pearson và hồi quy để kiểm định giả thuyết Phân tích tương quan Pearson giúp xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, với giá trị tuyệt đối gần 1 cho thấy mối tương quan chặt chẽ Ngoài ra, việc phân tích tương quan giữa các biến độc lập cũng cần thiết để phát hiện các mối tương quan có thể gây ra hiện tượng đa cộng tuyến, ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Phân tích hồi quy bội

Sau khi xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, chúng ta có thể sử dụng hồi quy tuyến tính để mô hình hóa quan hệ nhân quả này (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

− Kiểm định sự phù hợp của mô hình thông qua kiểm định F và hệ số R 2 hiệu chỉnh

− Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình

Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy từng thành phần rất quan trọng trong phân tích thống kê Đồng thời, việc kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư cũng cần được thực hiện, dựa vào biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa Cần xác minh rằng giá trị trung bình của phần dư bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1 để đảm bảo tính chính xác của mô hình hồi quy.

Để kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến, cần xem xét giá trị dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) Nếu giá trị VIF vượt quá ngưỡng cho phép, điều này cho thấy có sự tồn tại của đa cộng tuyến trong mô hình hồi quy.

> 10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005)

3.6.4 Kiểm định sự khác biệt giữa các nhóm thống kê

Sử dụng kiểm định T-test và ANOVA một chiều để phân tích sự khác biệt trong đánh giá ý định khởi nghiệp của sinh viên dựa trên các nhóm thống kê như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập.

Trước khi tiến hành kiểm định One Way ANOVA, cần thực hiện kiểm định Levene's Test để xác định sự đồng nhất của các phương sai tổng thể, nhằm đánh giá mức độ đồng đều của dữ liệu quan sát.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả dữ liệu

Nghiên cứu được tiến hành khảo sát 314 người dân tại địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh

4.1.1 Kết quả thống kê mô tả về giới tính

Hình 4 1 Mô tả mẫu theo giới tính

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)

Theo kết quả thống kê, nữ giới chiếm 52,2% (164 người) và nam giới chiếm 47,8%

Theo một nghiên cứu với 150 người tham gia, không có sự khác biệt rõ rệt về giới tính trong việc sử dụng dịch vụ đặt phòng khách sạn trực tuyến của du khách.

4.1.2 Kết quả thống kê mô tả về độ tuổi

Hình 4 2 Mô tả mẫu theo độ tuổi

Theo thống kê, 86,6% người tham gia khảo sát nằm trong độ tuổi từ 18 đến 35, cho thấy sự quan tâm mạnh mẽ của giới trẻ đối với công nghệ và du lịch trải nghiệm Nhóm tuổi từ 36 đến 55 chiếm 11,5%, trong khi nhóm trên 55 tuổi chỉ chiếm 1,9%.

4.1.3 Kết quả thống kê mô tả về trình độ học vấn

Hình 4 3 Mô tả mẫu theo trình độ học vấn

Theo kết quả thống kê, đa số người tham gia khảo sát có trình độ học vấn “Đại học”

(162 người, chiếm 51,6%), tiếp đến là “Sau đại học” (100 người, chiếm 31,8%), “Cao đẳng”

(40 người, chiếm 12,7%) và cuối cùng là “THPT & Trung cấp nghề” (12 người, chiếm 3,8%)

4.1.4 Kết quả thống kê mô tả về tình trạng hôn nhân

Hình 4 4 Mô tả mẫu theo tình trạng hôn nhân

Theo kết quả thống kê, đa số người tham gia khảo sát còn “Độc thân” (238 người, chiếm 75,8%) và “Đã kết hôn” (76 người, chiếm 24,2%)

4.1.5 Kết quả thống kê mô tả về nghề nghiệp

Hình 4 5 Mô tả mẫu theo nghề nghiệp

Theo kết quả thống kê, phần lớn người tham gia khảo sát hiện là “Học sinh – Sinh viên”

Trong số các đối tượng khảo sát, nhóm "Học sinh, sinh viên" dẫn đầu với 147 người, chiếm 46,8%, tiếp theo là nhóm "Nhân viên văn phòng" với 67 người, chiếm 21,3% Hai nhóm này chiếm tỷ lệ cao hơn so với các nhóm còn lại.

“Nội trợ” (10 người, chiếm 3,2%), “Công nhân” (22 người, chiếm 7%), “Kinh doanh tự do”

Trong số các đối tượng khảo sát, có 45 người (chiếm 14,3%) thuộc nhóm "Sinh viên" và 23 người (chiếm 7,3%) thuộc nhóm "Công chức, viên chức" Kết quả này cho thấy rằng "Sinh viên" và "Nhân viên văn phòng" là hai phân khúc khách hàng mục tiêu chính cho các dịch vụ du lịch trực tuyến.

4.1.6 Kết quả thống kê mô tả về thu nhập

Hình 4 6 Mô tả mẫu theo thu nhập

Theo kết quả thống kê, các mức thu nhập được khảo sát chiếm tỉ lệ cao nhất là từ “Dưới

Theo khảo sát, có 32,5% người tham gia có thu nhập 5 triệu/tháng, trong khi 39,2% có thu nhập từ 5 đến 10 triệu/tháng Điều này cho thấy khách hàng mục tiêu của dịch vụ đặt phòng trực tuyến chủ yếu là những người có thu nhập trung bình khá, đủ khả năng thỏa mãn nhu cầu du lịch nhưng vẫn tiết kiệm chi phí Ngoài ra, 19,7% người có thu nhập từ 10 đến 20 triệu/tháng, và chỉ 8,6% có thu nhập trên 20 triệu/tháng, cho thấy nhóm thu nhập cao hơn chiếm tỉ lệ nhỏ trong tổng thể.

Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

Thang đo sẽ được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha; các biến có hệ số tương quan tổng (item-total correlation) dưới 0,3 sẽ bị loại bỏ, và chỉ những thang đo đạt yêu cầu mới được chấp nhận.

32 để phân tích trong các bước tiếp theo khi có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994)

4.2.1 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Nhận thức tính hữu dụng

Bảng 4 1 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Nhận thức tính hữu dụng

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Thang đo “Nhận thức tính hữu dụng”: Cronbach’s Alpha = 0.597

(Nguồn: Xử lý từ dữ liệu khảo sát của nhóm nghiên cứu)

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo là 0,597 < 0,6 (không đạt) và các hệ số

Nếu loại bỏ bất kỳ biến quan sát nào trong bốn biến, hệ số Cronbach’s Alpha vẫn không đạt yêu cầu, với giá trị nhỏ hơn 0,6 Điều này cho thấy rằng việc cải thiện hệ số Cronbach’s Alpha không thể đạt được, vì tất cả các hệ số thay thế đều nhỏ hơn 0,6 (nhỏ hơn 0,597) (Phụ lục 3)

Kết luận: loại thang đo “Nhận thức tính hữu dụng” (không đạt độ tin cậy)

4.2.2 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Nhận thức tính dễ sử dụng

Bảng 4 2 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Nhận thức tính dễ sử dụng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo “Nhận thức tính dễ sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0.835

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0,835, vượt ngưỡng 0,6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, và không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.3 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Yếu tố niềm tin

Bảng 4 3 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Yếu tố niềm tin

Thang đo “Yếu tố niềm tin”: Cronbach’s Alpha = 0.752

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0,752, vượt mức 0,6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, và không có biến nào có thể bị loại bỏ để cải thiện Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.4 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Hệ thống thanh toán

Bảng 4 4 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Hệ thống thanh toán

Thang đo “Hệ thống thanh toán”: Cronbach’s Alpha = 0.680

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0,680, lớn hơn ngưỡng 0,6, cho thấy độ tin cậy của thang đo là chấp nhận được Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, và không có biến quan sát nào có thể bị loại bỏ để nâng cao giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát sẽ được giữ lại và sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.5 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Truyền miệng điện tử

Bảng 4 5 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Truyền miệng điện tử

Thang đo “Truyền miệng điện tử”: Cronbach’s Alpha = 0.765

Kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0,765, cao hơn mức tối thiểu 0,6 Tất cả các hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, cho thấy mối liên hệ tích cực Không có biến quan sát nào cần loại bỏ để cải thiện Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát đều được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.6 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Giá cả

Bảng 4 6 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Giá cả

Thang đo “Giá cả”: Cronbach’s Alpha = 0.667

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0,667, vượt mức 0,6, cho thấy độ tin cậy của thang đo Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, không có biến nào có thể loại bỏ để tăng giá trị Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.7 Kiểm định độ tin cậy đối với thang đo Ý định sử dụng

Bảng 4 7 Kết quả đánh giá độ tin cậy thang đo Ý định sử dụng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Thang đo “Ý định sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0.790

Kết quả Cronbach’s Alpha của thang đo đạt 0,790, vượt ngưỡng 0,6, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3, và không có biến quan sát nào cần loại bỏ để cải thiện Cronbach’s Alpha Do đó, tất cả các biến quan sát được chấp nhận và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo.

4.2.8 Tổng hợp các biến sau khi phân tích Cronbach’s Alpha

Từ 28 biến quan sát cho 7 thang đo ban đầu, sau khi loại thang đo “Nhận thức tính hữu dụng” (gồm 4 biến quan sát) thì còn lại 24 biến quan sát với kết quả Cronbach’s Alpha của từng thang đo được trình bày như bảng 4.8

Bảng 4 8 Tổng hợp các biến sau khi phân tích Cronbach’s Alpha

Thang đo “Nhận thức tính dễ sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0.835

Thang đo “Yếu tố niềm tin”: Cronbach’s Alpha = 0.752

Thang đo “Hệ thống thanh toán”: Cronbach’s Alpha = 0.680

Thang đo “Truyền miệng điện tử”: Cronbach’s Alpha = 0.765

Thang đo “Giá cả”: Cronbach’s Alpha = 0.667

Thang đo “Ý định sử dụng”: Cronbach’s Alpha = 0.790

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố thang đo các biến độc lập

Sau khi thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha, các thang đo tiếp tục được đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả của phân tích Cronbach’s Alpha cho thấy

Nghiên cứu đã xác định 20 biến quan sát từ 05 thành phần đo lường ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch, đảm bảo độ tin cậy cao Do đó, các biến quan sát này sẽ được tiếp tục đánh giá thông qua phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Sử dụng phương pháp trích yếu tố Principal Component Analysis với phép xoay Varimax khi phân tích factor cho 20 biến quan sát

Bảng 4 9 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập

Hệ số KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin) 0.911

Kiểm định Bartlett của thang đo

Giá trị Chi bình phương 1878.23 df 120

Sig- mức ý nghĩa quan sát 0.000

Bảng 4 10 Kết quả phân tích nhân tố khám phá

Biến quan sát Hệ số nhân tố tải

Phương sai trích % 23.504 19.278 13.094 Phương sai tích lũy 23.504 42.782 55.875

Giả thuyết H0 trong phân tích này cho rằng không có mối tương quan giữa 16 biến quan sát trong tổng thể, sau khi loại bỏ bốn biến HTTT2, HTTT3, HTTT4, TMDT4 Tuy nhiên, kết quả kiểm định KMO và Bartlett’s trong phân tích nhân tố đã bác bỏ giả thuyết này.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,911, vượt mức 0,5, và giá trị p nhỏ hơn 0,005, điều này chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối tương quan chặt chẽ với nhau Do đó, phân tích nhân tố EFA là phương pháp phù hợp để áp dụng trong nghiên cứu này.

Phân tích nhân tố với phương pháp rút trích Principal Components và phép quay Varimax đã xác định được 3 nhân tố từ 20 biến quan sát khi giá trị Eigenvalues lớn hơn 1 Kết quả cho thấy phương sai trích đạt 55,875%, vượt qua ngưỡng 50%, đáp ứng yêu cầu nghiên cứu.

Mô hình hồi quy sẽ có 05 biến độc lập:

Bảng 4 11 Các biến độc lập của mô hình hồi quy

STT Tên biến Ký hiệu

1 Nhận thức tính dễ sử dụng TDSD

2 Yếu tố niềm tin NT

3 Hệ thống thanh toán HTTT

4 Truyền miệng điện tử TMDT

(Nguồn: nhóm nghiên cứu tổng hợp)

Các biến độc lập sẽ nhận giá trị trung bình của các biến quan sát tương ứng để sử dụng cho các phân tích tiếp theo

4.3.2 Phân tích nhân tố thang đo biến phụ thuộc

Bước đầu tiên trong phân tích nhân tố là kiểm định sự thích hợp của dữ liệu bằng chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và giá trị thống kê Bartlett.

Bảng 4 12 Kiểm định KMO và Bartlett thang đo Ý định sử dụng

Hệ số KMO ( Kaiser-Meyer-Olkin) 0.788

Kiểm định Bartlett của thang đo

Giá trị Chi bình phương 348.412 df 6

Sig- mức ý nghĩa quan sát 0.000

Giả thuyết: H0: bốn biến quan sát trong tổng thể không có mối quan hệ với nhau

Kết quả phân tích cho thấy sig = 0,000, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết H0 Hệ số KMO đạt 0,788, nằm trong khoảng từ 0,5 đến 1, cho thấy các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau, và việc áp dụng phân tích nhân tố EFA là phù hợp.

Bước 2: Tiến hành phương pháp trích nhân tố và phương pháp xoay nhân tố

Bảng 4 13 Kết quả phân tích nhân tố thang đo Ý định sử dụng

Hệ số nhân tố tải

Phương sai trích tích lũy (%) 61.474

Kết quả phân tích EFA cho thấy phương pháp Principal Component Analysis với phép xoay Varimax đã trích được một nhân tố với 4 biến quan sát, đạt phương sai trích tích lũy 61,474% (trên 50%) Giá trị Eigenvalue là 2,459 (đáp ứng yêu cầu Eigenvalue > 1) và các hệ số tải nhân tố của các biến quan sát đều lớn hơn 0,5.

Các biến đo lường về Ý định sử dụng đã được xác định là đạt yêu cầu và sẽ được áp dụng trong các phân tích tiếp theo Biến phụ thuộc sẽ được tính toán dựa trên giá trị trung bình của các biến quan sát liên quan để phục vụ cho các phân tích tiếp theo.

4.3.3 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Dựa trên kết quả kiểm định, mô hình nghiên cứu ban đầu đã được điều chỉnh, loại bỏ nhân tố Nhận thức tính hữu dụng cùng với 3 biến quan sát HTTT2, HTTT3, HTTT4 của nhân tố Hệ thống thanh toán và biến quan sát TMDT4 của nhân tố Truyền miệng điện tử Do đó, số lượng biến quan sát giảm từ 24 xuống còn 16, với 5 nhân tố tác động trong mô hình hiệu chỉnh.

Hình 4 7 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

(Nguồn: Tổng hợp từ nhóm nghiên cứu)

Phân tích tương quan Pearson

Phân tích tương quan Pearson cho thấy mối liên hệ giữa Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến (YDSD) và các yếu tố độc lập như Nhận thức tính dễ sử dụng (TDSD), Yếu tố niềm tin (NT), Hệ thống thanh toán (HTTT), Truyền miệng điện tử (TMDT) và Giá cả (GC) Kết quả cho thấy rằng các yếu tố này có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của khách du lịch trong việc đặt phòng trực tuyến.

Bảng 4 14 Kết quả phân tích tương quan

Nhận thức tính dễ sử dụng H1

Kết quả từ ma trận tương quan cho thấy các hệ số có mức ý nghĩa rất nhỏ (sig0,000 < 0,05), điều này chứng tỏ rằng các hệ số tương quan này có ý nghĩa thống kê và đều đủ điều kiện để được đưa vào phân tích hồi quy.

Phân tích hồi quy

4.5.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Bảng 4 15 Mức độ giải thích của mô hình

Hệ số R² hiệu chỉnh là 0,620 cho thấy 62% sự biến thiên của ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến (YDSD) của khách du lịch được giải thích bởi sự biến thiên của năm biến độc lập: TDSD, NT, HTTT, TMDT và GC.

Bảng 4 16 Mức độ phù hợp của mô hình: Phân tích phương sai ANOVA

Trong bảng phân tích phương sai (Bảng 4.16), cho thấy trị số F có mức ý nghĩa với Sig

Mô hình hồi quy tuyến tính được đưa ra có ý nghĩa thống kê với mức ý nghĩa 5%, cho thấy sự phù hợp giữa mô hình và dữ liệu thực tế thu thập.

4.5.2 Kiểm định phân phối chuẩn

Hình 4 8 Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa

Biểu đồ tần số của phần dư chuẩn hóa cho thấy phân phối chuẩn với giá trị trung bình gần bằng 0 (Mean = 2,65E-15) và độ lệch chuẩn gần bằng 1 (Std Dev = 0,992) Điều này chứng tỏ rằng giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm.

Hình 4 9 Biểu đồ tần số P – P

Biểu đồ tần số P-P (Hình 4.8) cho thấy các điểm của phần dư phân tán ngẫu nhiên xung quanh đường chéo, xác nhận rằng giả định về phân phối chuẩn của phần dư được thỏa mãn.

4.5.3 Kiểm định đa cộng tuyến

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) đạt giá trị tối đa 2,439, nhỏ hơn 10, cho thấy các biến độc lập không có mối quan hệ chặt chẽ, do đó không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến Điều này chỉ ra rằng mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình hồi quy.

4.5.4 Kiểm định độc lập giữa các phần dư

Hình 4 10 Đồ thị phân tán

Quan sát đồ thị phân tán cho thấy sự phân tán đều, điều này chứng tỏ giả định về phương sai không đổi trong mô hình hồi quy được giữ nguyên.

Kết quả kiểm định Durbin – Watson cho thấy giá trị d = 1,906, nằm trong khoảng 1,699 < d < 2,233, cho phép chúng ta kết luận rằng các phần dư là độc lập và không có tương quan giữa chúng.

Các kết quả kiểm định cho thấy rằng các giả định của hàm hồi quy tuyến tính không bị vi phạm, chứng tỏ rằng mô hình hồi quy đã xây dựng phù hợp với tổng thể.

4.5.5 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Bảng 4 17 Thống kê phân tích các hệ số hồi quy

Bảng 4.17 cho thấy bốn biến độc lập TDSD, NT, TMDT và GC đều có tác động tích cực đến biến phụ thuộc YDSD, với hệ số hồi quy chuẩn hóa (β) dương và có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05) Trong đó, biến Nhận thức tính dễ sử dụng (TDSD) có tác động mạnh nhất (β1 = 0,417), tiếp theo là Yếu tố niềm tin (NT) (β2 = 0,206), Truyền miệng điện tử (TMDT) (β4 = 0,160) và tác động thấp nhất là Giá cả (GC) (β5 = 0,126) Các giả thuyết H1, H2, H4, H5 đều được chấp nhận với độ tin cậy 95%.

Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa có dạng:

YDSD = 0,432 + 0,366*TDSD + 0,204*NT + 0,135*TMDT + 0,145*GC Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng:

YDSD = 0,417*TDSD + 0,206*NT + 0,160*TMDT + 0,126*GC

Bảng 4 18 Tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

H1: Nhận thức tính dễ sử dụng tác động cùng chiều đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch 0.000 Chấp nhận

H2: Yếu tố niềm tin tác động cùng chiều đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch 0.000 Chấp nhận

Giả thuyết H3: Hệ thống thanh toán tác động cùng chiều đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch 0.115 Bác bỏ

Giả thuyết H4: Truyền miệng điện tử tác động cùng chiều đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch 0.001 Chấp nhận

Giả thuyết H5: Giá cả tác động cùng chiều đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch 0.001 Chấp nhận

Dựa trên các phân tích, mô hình lý thuyết đã phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, với bốn giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận là H1, H2, H4 và H5 Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết cho thấy mô hình kết quả nghiên cứu như hình 4.11.

Hình 4 11 Mô hình kết quả nghiên cứu

Kiểm định sự khác biệt trung bình

4.6.1 Kiểm định Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo giới tính Để kiểm định sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo giới tính, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định Independent Samples T-test

Bảng 4 19 Thống kê mô tả theo Giới tính

Bảng 4 20 Bảng kiểm định T-test mẫu độc lập với Giới tính

Giá trị Sig = 0,553 > 0,05 trong kiểm định F cho phép chúng ta chấp nhận giả thuyết phương sai của hai mẫu bằng nhau Kết quả kiểm định t sẽ ở dòng thứ 1

Kết quả kiểm định t cho thấy giá trị Sig là 0,790, lớn hơn 0,05, điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể về ý định giữa khách hàng nam và nữ Do đó, giả thuyết cho rằng có sự khác biệt về ý định giữa hai nhóm khách hàng này bị bác bỏ ở mức độ tin cậy 95%.

4.6.2 Kiểm định Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo độ tuổi Để kiểm định sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo độ tuổi, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định One-way ANOVA

Bảng 4 21 Bảng kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với độ tuổi

Giá trị sig = 0,442 lớn hơn 0,05 trong kiểm định Levene cho thấy rằng phương sai của ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch không khác nhau theo độ tuổi.

Bảng 4 22 Bảng kiểm định Anova đối với độ tuổi

Giá trị sig = 0,846 > 0,05 (bảng phân tích phương sai ANOVA) nên bác bỏ giả thiết:

Nghiên cứu cho thấy rằng ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch không có sự khác biệt đáng kể theo độ tuổi, với mức độ tin cậy 95%.

4.6.3 Kiểm định Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo nghề nghiệp Để kiểm định sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo nghề nghiệp, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định One-way ANOVA

Bảng 4 23 Bảng kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với nghề nghiệp

Giá trị sig = 0,345 lớn hơn 0,05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai của ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo nghề nghiệp là đồng nhất.

Bảng 4 24 Bảng kiểm định Anova đối với nghề nghiệp

Nghiên cứu cho thấy rằng ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch không có sự khác biệt đáng kể theo nghề nghiệp, với mức độ tin cậy 95%.

4.6.4 Kiểm định Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo thu nhập Để kiểm định sự khác biệt về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch theo thu nhập, nhóm nghiên cứu tiến hành kiểm định One-way ANOVA

Bảng 4 25 Bảng kiểm định sự đồng nhất của phương sai đối với thu nhập

Giá trị sig = 0,161 > 0,05 trong kiểm định Levene cho thấy phương sai của ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch không khác nhau theo thu nhập.

Bảng 4 26 Bảng kiểm định Anova đối với thu nhập

Nghiên cứu cho thấy rằng ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch không có sự khác biệt đáng kể theo thu nhập, với mức độ tin cậy 95%.

Trong chương 4, nhóm nghiên cứu tiến hành các bước xử lý số liệu định lượng, kết quả tổng kết được như sau:

Nhóm đã trình bày kết quả tần số thống kê mô tả của đối tượng khảo sát, bao gồm các yếu tố như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, tình trạng hôn nhân, nghề nghiệp và thu nhập.

Kết quả đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha đã loại bỏ thang đo Nhận thức tính hữu dụng với 4 biến quan sát không đạt yêu cầu Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, nhóm nghiên cứu tiếp tục loại bỏ các biến HTTT2, HTTT3, HTTT4 thuộc nhân tố Hệ thống thanh toán và biến TMDT4 thuộc nhân tố Truyền miệng điện tử Cuối cùng, mô hình nghiên cứu còn lại 5 biến độc lập: Nhận thức tính dễ sử dụng, Yếu tố niềm tin, Hệ thống thanh toán, Truyền miệng điện tử và Giá cả, ảnh hưởng đến Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch.

Kết quả phân tích tương quan và hồi quy cho thấy bốn yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến của khách du lịch, bao gồm Nhận thức tính dễ sử dụng, Yếu tố niềm tin, Truyền miệng điện tử và Giá cả Trong số đó, Nhận thức tính dễ sử dụng được xác định là yếu tố có tác động lớn nhất.

Cuối cùng, việc kiểm định T-test và ANOVA cho các biến định tính như Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp và Thu nhập đã được thực hiện Kết quả phân tích cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về Ý định đặt phòng khách sạn trực tuyến giữa các nhóm Giới tính, Độ tuổi, Nghề nghiệp và Thu nhập của khách du lịch.

Tiêu đề	Nghiên Cứu Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Đặt Phòng Khách Sạn Trực Tuyến Của Khách Du Lịch
Người hướng dẫn	ThS. Nguyễn Thị Túc
Trường học	Trường Đại Học Công Nghiệp Thành Phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Hành Vi Khách Hàng
Thể loại	tiểu luận
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Tp. HCM

Định dạng
Số trang	85
Dung lượng	1,62 MB