CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỚNG ĐẾN XU HƯỚNG MUA VÉ MAY BAY ĐIỆN TỬ Ở VIỆT NAM

Gi i thi u v v n đ nghiên c u

C s hình thành đ tài

Thương mại điện tử hiện nay đã trở thành một trong những xu hướng tất yếu trong kỷ nguyên Internet Theo trung tâm UCLA về nghiên cứu truyền thông (2001), việc mua sắm trực tuyến đã được xếp vào một trong ba hoạt động Internet phổ biến nhất, chỉ sau các dịch vụ email và duyệt web Hoạt động mua sắm hàng hóa và dịch vụ trực tuyến không chỉ phổ biến mà còn cạnh tranh với việc tìm kiếm thông tin giải trí và đọc tin tức, hai loại hoạt động thông thường mà người sử dụng Internet quan tâm khi truy cập vào mạng.

Hành vi mua sắm trực tuyến là quá trình mua hàng hóa hoặc dịch vụ thông qua hệ thống mạng Internet Sự phát triển của công nghệ và đặc biệt là trong lĩnh vực điện tử và truyền thông đã làm thay đổi mô hình kinh doanh, chuyển sang hình thức kinh doanh mới, đó là thương mại điện tử (EC) Thương mại điện tử đang trở thành một hình thức kinh doanh rất quan trọng trong kỷ nguyên toàn cầu hóa Các giao dịch thương mại điện tử diễn ra thông qua hệ thống mạng Internet hoặc các hệ thống giao tiếp truyền thông khác, nhằm đưa sản phẩm và dịch vụ đến tay khách hàng Quá trình giao dịch thương mại điện tử đối với hàng hóa và dịch vụ có các bước như đặt hàng trực tuyến, thanh toán điện tử và phân phối.

1 Jelassi, T and Enders A (2005), Strategies for e-business, Pearson Education

Các giao dịch liên quan đến thương mại điện tử hiện nay đã trở nên phổ biến và linh hoạt Thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng, với châu Âu đóng góp khoảng 1% vào tổng doanh thu toàn cầu.

Growth for Knowledge đã đóng góp 2,8% vào doanh số bán hàng châu Âu trong năm 2002, với mức tăng trưởng 23% mỗi năm Tại Pháp, doanh thu trong năm 2003 đạt 2,39 tỷ euro, tương đương 65% so với năm 2001, và dự kiến sẽ tăng lên 3,5 tỷ euro theo đánh giá của Benchmark Group Trong quý 1 năm 2004, 31,4% người sử dụng Internet (6,3 triệu người) đã thực hiện mua sắm trực tuyến, tăng từ 27,9% so với năm trước Nghiên cứu của Le Baromètre du e-commerce cho thấy, đến tháng 6 năm 2003, 36% người sử dụng Internet tại Pháp đã mua sắm trực tuyến trong 6 tháng trước đó, so với chỉ 30% trong giai đoạn trước Tỷ lệ người sử dụng Internet tại Pháp đã tăng từ 37% lên 44%, trong khi tỷ lệ mua sắm trực tuyến trong dân số Pháp cũng tăng từ 11,1% lên 15,8%.

Forrester Research và Shop.org (Hi p h i các nhà bán hàng tr c tuy n c a

M ) đ t 48% n m 2002, b ng 76 t USD, chi m 3,6% th ng m i bán l c a

Vào năm 2003, doanh thu thương mại điện tử đạt 100 tỷ USD, chiếm 4,5% tổng doanh thu bán lẻ Theo báo cáo từ Văn phòng Điều tra Dân số Mỹ và eMarketer, doanh thu thương mại điện tử trong năm 2002 đạt 45,6 tỷ USD, tương đương 1,4% tổng doanh thu bán lẻ, với mức tăng trưởng 27% Trong quý 4 năm 2002, doanh thu thương mại điện tử đạt 14,3 tỷ USD, chiếm 1,6% doanh thu bán lẻ.

Từ năm 1990, thương mại điện tử (TMĐT) vẫn là một khái niệm mới mẻ tại Việt Nam Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của TMĐT đã thu hút sự quan tâm của các công ty Việt Nam, giúp họ làm quen với các phương thức kinh doanh hiện đại Với tốc độ tăng trưởng lượng người sử dụng Internet đạt 123,4% mỗi năm (cao nhất trong khu vực ASEAN), Việt Nam đã có 1,9 triệu thuê bao Internet và gần 5,9 triệu người sử dụng.

Vào năm 2004, Việt Nam đã được công nhận là quốc gia có tiềm năng lớn trong việc phát triển thương mại điện tử Theo báo cáo của IDG về thị trường công nghệ thông tin tại Việt Nam, giai đoạn từ năm 2005 đến năm 2006 sẽ chứng kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ trong lĩnh vực này.

Năm 2008, chi tiêu cho công nghệ thông tin của Việt Nam đứng trong top 10 thế giới, đạt 16% và vượt qua Trung Quốc Việt Nam được đánh giá là quốc gia rất nhanh nhạy với mô hình kinh doanh trực tuyến.

Mặc dù thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam đang phát triển, nhưng vẫn còn nhiều vấn đề cần cải thiện Nhiều website B2B chưa có định hướng hoạt động rõ ràng, chủ yếu chỉ tập trung vào giải pháp thiết lập và thử nghiệm, trong khi giá trị giao dịch thực tế vẫn còn thấp Hình thức giao dịch B2B vẫn chưa thực sự hình thành tại Việt Nam, và các công ty thường nhanh chóng áp dụng TMĐT nhưng vẫn còn nhiều doanh nghiệp tham gia theo kiểu "phong trào" Số lượng website cung cấp dịch vụ TMĐT quy mô lớn vẫn còn hạn chế.

Mua sắm trực tuyến đang trở thành xu hướng toàn cầu với nhiều lựa chọn phong phú thông qua các catalog của sản phẩm Theo Kalakota và Whinstone, thương mại điện tử có hai hình thức chính: Business-to-Business (B2B) và Business-to-Consumer (B2C) B2B là hình thức giao dịch giữa các nhà cung cấp, nhà sản xuất và các đại lý, trong khi B2C là giao dịch trực tiếp giữa nhà cung cấp và khách hàng Mặc dù B2B không phải là hình thức duy nhất, nhưng mua sắm qua Internet vẫn là hình thức phổ biến và quen thuộc đối với người tiêu dùng, đặc biệt là những người thường xuyên sử dụng Internet.

Nhiều công ty tại Việt Nam đã áp dụng mô hình kinh doanh trực tuyến, đạt được những kết quả đáng kể nhưng vẫn gặp phải nhiều thách thức trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng Ví dụ, amazon.com đã thành công trong việc quảng bá thương hiệu và thu hút đông đảo khách hàng, nhưng vẫn chưa thể chuyển đổi thành công để cạnh tranh hiệu quả trong thị trường.

Bán hàng trực tuyến khác biệt so với bán hàng truyền thống, đòi hỏi sự hiểu biết sâu sắc về hành vi người tiêu dùng và những thách thức trong việc thay đổi cách giao tiếp Các lý thuyết và mô hình tập quán cần được áp dụng để cải thiện hiệu quả bán hàng Ví dụ, IBM đã gặp khó khăn trong việc xây dựng các trung tâm mua sắm trực tuyến do không nhận thức đúng về hành vi người tiêu dùng trong môi trường trực tuyến.

Hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng không thể được hiểu đúng nếu thiếu những đánh giá chính xác về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm Mặc dù có nhiều tài liệu về hành vi người tiêu dùng trực tuyến, nhưng vẫn thiếu báo cáo chi tiết về sự khác biệt giữa hành vi mua sắm trực tuyến và truyền thống Nghiên cứu của Heijden và cộng sự (2001) đã chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay đến Việt Nam, từ đó giúp giải thích hành vi của khách hàng trong việc lựa chọn hình thức mua vé máy bay hiện nay tại Việt Nam.

4 Yan and Paradi, J.C (1999), Success criteria for financial intuition in electronic commerce, 32 nd Hawaii Int.Conf.System Sciences

5 Butler, P and Peppard, J (1998), Consumer purchasing on the Internet: Process and prospects, European Management Journal, Vol 16, isuue 5, p.600-610

S l c v tình hình giao d ch vé đ i n t Vi t Nam

Việc giao dịch mua vé điện tử qua mạng Internet là một ví dụ điển hình về sự hội nhập công nghệ tại Việt Nam, nhằm cung cấp cho khách hàng sự thuận tiện trong việc mua vé Khách hàng có thể dễ dàng đặt vé từ bất kỳ đâu và vào bất kỳ lúc nào thông qua thiết bị đầu cuối như máy tính cá nhân hoặc điện thoại di động Vé được đặt qua website của hãng hàng không, cung cấp đầy đủ thông tin liên quan đến vé, dịch vụ đặt chỗ và quy trình thanh toán Mô hình này không chỉ mang lại sự tiện lợi cho khách hàng mà còn giúp nhà cung cấp tiết kiệm chi phí, nâng cao khả năng phục vụ Hơn nữa, dịch vụ đặt vé điện tử còn được áp dụng rộng rãi cho việc bán vé du lịch, khách sạn, vé tàu xe, và vé xem phim, giúp tiết kiệm chi phí nhân lực, in ấn và lưu trữ Việc áp dụng vé điện tử cũng giúp đơn giản hóa quy trình quản lý kho vé, kiểm soát chứng từ bán và vận chuyển, tiết kiệm thời gian và nguồn nhân lực cho việc kiểm tra và lập báo cáo Thông tin giao dịch vé điện tử được cập nhật liên tục cho hành khách, giúp quản lý mối quan hệ khách hàng hiệu quả và nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp.

6 Phong Lan, Tháng 11 Vi t Nam có vé máy bay đi n t , www.vnexpress.net, 18/09/1996

Ngày nay, việc sử dụng phương thức giao dịch vé đi đến các điểm đến đã trở nên phổ biến trên toàn cầu, đặc biệt ở các nước phát triển như Mỹ, Canada, Úc, Anh, và Pháp Đồng thời, các nước đang phát triển như Việt Nam, Singapore, Malaysia, Thái Lan và Hàn Quốc cũng đang nhanh chóng phát triển trong lĩnh vực này.

1.2.2 Giao d ch vé đ i n t Vi t Nam

Trong những năm gần đây, sự xuất hiện của các hãng hàng không giá rẻ như Tiger Airways, Asia Air và Jetstar đã tạo nên một hệ thống giao dịch vé đi nội địa tại Việt Nam Mô hình này giúp giảm chi phí và giá thành, thu hút nhiều khách hàng Dịch vụ này nhanh chóng đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng Việt Nam, cho thấy tính khả thi, hiệu quả và xu hướng phát triển mạnh mẽ của thị trường hàng không trong nước.

Hãng hàng không quốc tế IATA đã thông báo cho Vietnam Airlines về việc ngừng phát hành vé điện tử của IATA, có hiệu lực từ ngày 31/12/2007 Từ năm 2008, sẽ không còn vé giấy trên toàn mạng bán BSP của IATA Vietnam Airlines chưa có kế hoạch cụ thể cho việc thực hiện vé điện tử mới theo quy định của IATA.

Mô hình giao dịch mua bán vé điện tử đang được triển khai hiệu quả trong nhiều lĩnh vực như vé tàu xe, vé du lịch, khách sạn, vé xem phim, ca nhạc, sách và tài liệu Đây là xu hướng tất yếu trong quá trình hội nhập kinh tế quốc tế.

V n đ nghiên c u

Giao dịch mua bán hàng hóa qua môi trường trực tuyến có những khác biệt đáng kể so với giao dịch truyền thống, đòi hỏi người tiêu dùng và nhà cung cấp phải hiểu rõ những thách thức liên quan Việc thay đổi phương thức giao dịch truyền thống cần dựa trên các lý thuyết và mô hình tập quán, như đã được Limayem và các cộng sự (2000) chỉ ra.

Hành vi người tiêu dùng trực tuyến được định nghĩa là các hoạt động tham gia trực tiếp vào việc mua sắm, tiêu dùng, và sử dụng sản phẩm và dịch vụ trên môi trường mạng Quá trình này bao gồm cả việc ra quyết định theo trình tự và các hành động liên quan (Engel et al., 1995) Mặc dù có nhiều nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng trực tuyến trên các tạp chí và diễn đàn trong các lĩnh vực như quản lý hệ thống thông tin, tiếp thị, quản trị, và tâm lý tiêu dùng, vẫn còn nhiều điểm bất cập cần khám phá Tại Việt Nam, chưa có nghiên cứu chính thức nào về xu hướng và hành vi tiêu dùng thông qua hình thức giao dịch trực tuyến Do đó, cần thiết phải có một báo cáo nghiên cứu về những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng trực tuyến qua mạng Internet.

Hành vi người tiêu dùng trên các nền tảng trực tuyến là yếu tố quan trọng khiến các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc áp dụng các chiến lược tiếp thị hiệu quả Việc xác định quy mô thị trường và hiểu rõ cách thức giao dịch, mua sắm trực tuyến là cần thiết để tối ưu hóa hoạt động kinh doanh Mô hình mua sắm trực tuyến đang trở nên phổ biến và mang lại hiệu quả cao cho nhiều quốc gia trên thế giới.

Hiểu rõ hành vi của người tiêu dùng và các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng là rất quan trọng đối với doanh nghiệp Khi nắm bắt được xu hướng tiêu dùng, các nhà tiếp thị có thể điều chỉnh chiến lược của mình để thu hút khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài Đồng thời, các nhà thiết kế trang web cần tìm cách tạo ra những trang web không chỉ thu hút mà còn hiệu quả, giúp tăng doanh số và lợi nhuận cho doanh nghiệp.

Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé đi lại của hành khách thông qua Internet tại Việt Nam Qua đó, nó sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi của người tiêu dùng trong bối cảnh trực tuyến.

Câu h i nghiên c u đ c đ t ra là: Nh ng y u t chính y u nào nh h ng đ n d đ nh mua vé máy bay đi n t c a hành khách Vi t Nam?

Tác giả nghiên cứu đánh giá thuyết tính năng nhằm tìm ra câu trả lời cho câu hỏi nghiên cứu Đồng thời, thông qua cơ sở lý thuyết, tác giả xây dựng mô hình xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay đến từ mạng Internet và hành vi người tiêu dùng trực tuyến.

M c tiêu và ph m vi nghiên c u

Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định mua vé máy bay đi nước ngoài qua mạng Internet tại Việt Nam, thông qua việc tiếp cận các lý thuyết về hành vi Sự thiếu hiểu biết sâu sắc về hành vi tiêu dùng trực tuyến đang khiến các doanh nghiệp lúng túng trong việc áp dụng những chiến lược tiếp thị hiệu quả, chưa xác định được quy mô tiềm năng của thị trường và chưa biết phải làm gì để tối ưu hóa hình thức giao dịch, mua bán trực tuyến – một mô hình kinh doanh rất phổ biến trên thế giới.

Hình thức giao dịch vé máy bay trực tuyến đang trở thành lựa chọn phổ biến cho hành khách sử dụng máy bay để di chuyển Hiện nay, việc đặt vé máy bay qua mạng Internet rất thuận tiện và dễ dàng, đặc biệt đối với khách hàng của các hãng hàng không tại Việt Nam Đối tượng nghiên cứu là những khách hàng có nhu cầu sử dụng dịch vụ vận tải hàng không và có khả năng sử dụng Internet.

Trong bối cảnh hội nhập quốc tế, ngành dịch vụ hàng không đang phát triển nhanh chóng, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức Mục tiêu cạnh tranh của các hãng hàng không không chỉ nằm ở việc cải thiện chất lượng dịch vụ mà còn phải liên tục thay đổi để đáp ứng nhu cầu của hành khách Việc triển khai hệ thống mua bán vé hiệu quả là yếu tố then chốt trong chiến lược phát triển của ngành này.

Nghiên cứu này tập trung vào xu hướng hành vi sử dụng hệ thống vé điến t mà không đánh giá hay kiểm định mối quan hệ giữa xu hướng hành vi và hành vi thực tế Việc giao dịch vé điến t đang ngày càng trở nên phổ biến, do đó, việc tìm hiểu những hành vi này là rất cần thiết.

Chi phí điều tra cho nghiên cứu chín muồi trong phạm vi Thành phố Hồ Chí Minh, Đồng Nai, Bình Dương và Bà Rịa-Vũng Tàu là một yếu tố quan trọng cần được xem xét.

Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích hành vi tiêu dùng trong việc mua vé máy bay qua mạng Internet tại Việt Nam Đầu tiên, nghiên cứu định tính được thực hiện để xác định các tiêu chí đánh giá và xây dựng bảng câu hỏi thông qua việc phỏng vấn ý kiến chuyên gia Số lượng mẫu dự kiến trong giai đoạn này là từ 6-8 người Tiếp theo, nghiên cứu định lượng sẽ được thực hiện với bảng câu hỏi đã hoàn chỉnh để khảo sát hành khách đi máy bay, nhằm phát hiện các điểm còn khó hiểu và điều chỉnh bảng câu hỏi Số lượng phỏng vấn trong giai đoạn này là từ 10-12 người Bảng câu hỏi cuối cùng sẽ được áp dụng cho đối tượng là hành khách sử dụng dịch vụ hàng không tại Việt Nam thông qua hình thức phỏng vấn trực tiếp và thu thập dữ liệu một cách có hệ thống.

Dữ liệu được thu thập sẽ được xem xét nhằm đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của các câu hỏi không đạt tiêu chuẩn Sau đó, dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm phân tích thống kê SPSS 13.0.

Thang đo được kiểm định bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm đánh giá độ tin cậy của các thang đo Sau khi thực hiện đánh giá, các thang đo được sử dụng trong phân tích hồi quy để xác định các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay đến địa điểm Kiểm định ANOVA được áp dụng để so sánh yếu tố quyết định mua vé đến địa điểm của các đối tượng khách hàng khác nhau, bao gồm học sinh, sinh viên, thu nhập, vị trí công tác, địa điểm công tác và thời gian sử dụng Internet.

Ý ngh a nghiên c u

Nghiên cứu mô hình hành vi người tiêu dùng trong hình thức mua sắm hàng hóa và dịch vụ trực tuyến, cũng như giao dịch thương mại điện tử, nhằm khám phá các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn mua hàng trực tuyến trong bối cảnh thị trường Việt Nam.

1.5.2 V m t th c ti n tài nghiên c u nh m gi i thi u m t mô hình kinh doanh vé đi n t thông qua m ng Internet không ch trong l nh v c kinh doanh vé máy bay mà s là m t tài li u tham kh o cho các doanh nghi p xây d ng và phát tri n lo i hình giao d ch vé tàu xe, đ t ch du l ch, khách s n, xem phim-ca nh c và các lo i hình mua s m tr c tuy n khác

Việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng lựa chọn hình thức giao dịch vé máy bay sẽ giúp các hãng hàng không Việt Nam xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả trên thị trường toàn cầu Đồng thời, điều này cũng hỗ trợ các doanh nghiệp hoàn thiện kế hoạch kinh doanh, mở rộng thị trường và đáp ứng tốt nhất nhu cầu của khách hàng.

K t c u b c c đ tài

Ph n 1: Gi i thi u chung v b i c nh đ tài, v n đ nghiên c u, câu h i, ph m vi và ý ngh a nghiên c u

Ph n 2: Trình bày c s lý thuy t và các nghiên c u tr c đây liên quan đ n đ tài nghiên c u và mô hình nghiên c u

Ph n 4: Phân tích d li u và trình bày k t qu nghiên c u

Ph n 5: Tóm t t, th o lu n k t qu nghiên c u và g i ý đ nh h ng cho các nghiên c u ti p theo

C S LÝ THUY T VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN C U

Bài viết này tổng quan về các lý thuyết liên quan đến hành vi khách hàng trong việc mua sắm trực tuyến, bao gồm các mô hình như mô hình hành động hợp lý (TRA), mô hình hành vi dự định (TBP) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Ngoài ra, bài viết cũng phân tích, đánh giá và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua sắm của người tiêu dùng khi đặt vé đến địa điểm cụ thể trong mô hình nghiên cứu.

Các khái ni m

Hành vi người tiêu dùng mua hàng trực tuyến, hay còn gọi là hành vi người tiêu dùng trước tuyên, đã trở thành một lĩnh vực nghiên cứu phổ biến trong marketing, hệ thống quản lý thông tin, quản trị kinh doanh và tâm lý người tiêu dùng Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu đáng kể được thực hiện, lĩnh vực này vẫn còn thiếu sót và cần nhiều khám phá hơn nữa Kết quả nghiên cứu hiện tại còn rải rác và chưa được hệ thống hóa, cho thấy tiềm năng phát triển của lĩnh vực này vẫn rất lớn.

7 Frini and Limayem M., (2000), Factors affecting intentions to buy throug the web: A comparitive study of buyers and non-buyers, proceeding of the 5 th AIM conferrence, France

Y u t quy t đ nh xu h ng mua tr c tuy n

Y u t nh h ng hành vi mua tr c tuy n

Y u t quy t đ nh thái đ nh h ng đ n vi c mua Thái đ S đ i m i (innovativeness) S tin c y

H u ích c m nh n Kinh nghi m Kinh nghi m

S đ i m i Xu h ng/d đ nh H u ích c m nh n

S ki m soát hành vi c m nh n S d ng Internet Thu n ti n c m nh n

R i ro R i ro c m nh n R i ro c m nh n

Chu n m c xã h i S thích thú Thói quen

Kinh nghi m S ki m soát hành vi c m nh n Tính đ i m i

K t qu c m nh n Các bi n v nhân kh u h c

B ng 2.1.0: Tóm t t các k t qu nghiên c u tr c đây

Nghiên cứu này tập trung vào ba biến chính liên quan đến hành vi mua hàng trực tuyến: thái độ quyết định việc mua sắm, xu hướng mua hàng trực tuyến và hành vi tiêu dùng trong môi trường trực tuyến.

2.1.1 Xu h ng mua tr c tuy n

Xu hướng mua trực tuyến đang trở thành lựa chọn ưu tiên của người tiêu dùng, với nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng hành vi mua sắm trực tuyến ngày càng gia tăng Điều này cho thấy rằng việc nắm bắt xu hướng mua sắm trực tuyến là một yếu tố quan trọng trong chiến lược kinh doanh hiện đại.

2.1.2 Thái đ ng i tiêu dùng (attitude)

Thái đ c a ng i tiêu dùng đ c đ c p r t nhi u trong các lý thuy t v nghiên c u ti p th , là m t y u t thu c v b n ch t con ng i và đ c hình thành thông qua quá trình t h c h i (learned presisposition) 9 Thái đ là s

8 Chen, L.D., Gillenson, M.L., Sherrell, D.L, (2002), Enticing online consumers: An extended technology acceptance perspective, Information and Management, vol 39, issue 8, p.705-719

Nghiên cứu của Huỳnh T Kim Quyên (2006) chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tiêu dùng bền vững của trẻ em cần được đánh giá một cách toàn diện Các nghiên cứu cũng cho thấy thái độ tích cực là động lực chính thúc đẩy xu hướng mua sắm trực tuyến.

Hữu ích cảm nhận là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến Nghiên cứu của Chen và các đồng sự cho thấy rằng hữu ích cảm nhận có tác động đến thái độ của người tiêu dùng trong quá trình mua sắm Ngoài ra, Gefen và Straub (2000) cũng chỉ ra rằng hữu ích cảm nhận là yếu tố quyết định xu hướng mua sắm trực tuyến.

2.1.4 Thu n ti n c m nh n (perceived ease of use-PEOU)

Sự thuận tiện trong việc sử dụng (PEOU) là mức độ tin cậy của cá nhân trong việc sử dụng một hệ thống được trang bị công nghệ, và nó mang lại sự tự do thoải mái (không cần sự nỗ lực lớn) (Davis, 1989) Nghiên cứu của Chen và các đồng nghiệp đã chứng minh rằng PEOU ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng đối với việc mua sắm trực tuyến.

2.1.5 Chu n m c ch quan (subjective norms)

Chuẩn mực xã hội là những tiêu chuẩn cá nhân mà con người áp dụng trong bối cảnh xã hội, ảnh hưởng đến việc thực hiện hành vi nào đó Mối quan hệ giữa các chuẩn mực xã hội và xu hướng hành vi đã được nghiên cứu rộng rãi, cho thấy rằng chuẩn mực xã hội đóng vai trò quan trọng và có tác động mạnh mẽ đến xu hướng hành vi Các nghiên cứu của Hardwick và Barki (1994) cũng đã chứng minh ảnh hưởng của các chuẩn mực này.

10 Athiyaman A., (2002), Internet user’s intention to purchase air travel online: An Imperical Investigation, Marketing intelligence & planning, 20:4, p.234-242

11 Chen L., Gillenson M and Sherrell D., L., (2002), Enticting online consumers: An extended Technology Acceptance Perspective, Information and Management, 39:8, p.705-719

12 Davis, F.D., (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technology, MIS Quarterly, 13:3, p.319-339

13 Gefen D and Straub W., (2000), The relative imprtance of perceived ease of use in IS adoption: A study of E-commerce adoption, Journal of Association for Information System, 1, p.1-10.

In the seminal work by Davis (1993), titled "User Acceptance of Computer Technology," the author explores the critical factors influencing the acceptance of information systems The study emphasizes the importance of system characteristics and user perceptions in shaping user behavior, highlighting their role in the successful implementation of technology Understanding these dynamics is essential for organizations aiming to effectively deploy information systems and enhance user engagement.

2.1.6 S ki m soát hành vi c m nh n (perceived behavioral control)

Sự kiểm soát hành vi cảm nhận đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm trực tuyến, khi người tiêu dùng có xu hướng thực hiện hành động mua sắm mà không bị ảnh hưởng bởi môi trường xung quanh Các yếu tố như truy cập máy tính, truy cập mạng Internet và sự sẵn sàng hỗ trợ là những yếu tố quan trọng trong quá trình thực hiện hành vi mua sắm trực tuyến Nhiều nghiên cứu, bao gồm của Athiyaman (2002), Limayem (2000, 2002) và Song & Zahadi (2001), đã chỉ ra rằng sự kiểm soát hành vi cảm nhận có ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng mua sắm trực tuyến, nhấn mạnh mối quan hệ giữa sự kiểm soát này và hành vi mua hàng trực tuyến.

Mua sắm qua Internet ngày nay đã trở thành một hình thức phổ biến trong hoạt động thương mại, nhưng cũng đi kèm với nhiều rủi ro so với hình thức kinh doanh truyền thống Người tiêu dùng không thể kiểm tra hàng hóa một cách trực tiếp, dẫn đến việc khó khăn trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm trước khi quyết định mua Hơn nữa, họ cũng không thể giám sát an toàn thông tin cá nhân và tài chính khi giao dịch trực tuyến, điều này tạo ra mối lo ngại lớn về bảo mật.

Song and Zahedi (2001) emphasize the significance of web design in e-commerce, highlighting its impact on consumer behavior Their research underscores the role of trust as a critical factor in influencing purchasing decisions, indicating that effective web design can enhance consumer confidence and engagement This study contributes to the understanding of how design elements can foster trust, thereby playing a vital role in the success of e-commerce platforms.

Sự tin cậy là niềm tin của cá nhân vào mong đợi có một kết quả tốt đẹp về cái mà họ đánh giá thực hiện trong điều kiện tác động qua lại bởi nhiều yếu tố khác Nghiên cứu của Lynch và các đồng sự (2001) cho thấy sự ảnh hưởng đáng kể của sự tin cậy đối với xu hướng người tiêu dùng tìm kiếm thông tin khi mua hàng trực tuyến.

Việc mua hàng hóa trực tuyến ngày càng phổ biến nhờ vào sự phát triển của hệ thống mạng Internet Điều này có nghĩa là nhiều người sử dụng Internet để thực hiện giao dịch mua sắm, trong khi số lượng người ít sử dụng Internet vẫn còn Mối quan hệ giữa việc sử dụng Internet và hành vi mua sắm trực tuyến đã được chứng minh bởi các nghiên cứu của Goldsmith (2002) và Kwak (2002).

Sự thích thú là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm trực tuyến Nghiên cứu của Goldsmith (2002) đã chỉ ra rằng sự thích thú có vai trò quyết định trong việc hình thành quyết định mua hàng của người tiêu dùng.

Người tiêu dùng thường phải cung cấp thông tin cá nhân và thông tin tài chính cho người bán khi thực hiện thanh toán trực tuyến Theo nghiên cứu của Grazioli và Jarvenpaa (2000), việc này có thể ảnh hưởng đến sự tin cậy của người tiêu dùng đối với các giao dịch trực tuyến.

17 Lee M K.O., and Turban E., (2001), A trust model for consumer Internet shopping, International Journal of Electronic commerce, vol6, isuue 1, p.75-91

18 Gefen D., (2000), Structural equation modeling and regression: Guidelines for research practice, Communication of the Association for information system, Vol4, Article 7.

19 Teo T.S.H., (2001), Demographic and motivation variables associated with Internet usage activites, Internet research: Electronic Networking applications and policy, Vol 1, isuue 2, p.125-137.

Mô hình lý thuy t

H u h t các nghiên c u v xu h ng hành vi mua s m qua m ng

The internet can be explained through behavioral theories such as the Theory of Reasoned Action (TRA) developed by Fishbein and Ajzen in 1975, and the Theory of Planned Behavior (TPB) proposed by Ajzen These models analyze the relationship between beliefs, attitudes, intentions, and actual behaviors in the context of online interactions.

(1991), mô hình ch p nh n công ngh (Technology Acceptance Model – TAM) c a Davis (1986), mô hình Triandis c a Triandis (1980) hay mô hình DOI (diffusion of innovation theory) c a Rogers (1995) (Xem b ng t ng h p

Các mô hình TRA, TPB và TAM là những công cụ quan trọng trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng, xu hướng tiêu dùng và việc chấp nhận công nghệ thông tin Những mô hình này giúp phân tích và hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm và sử dụng công nghệ của người tiêu dùng.

Mô hình lý thuy t Tác gi

Teo (2001); Venkatesh & Davis (2000); Jiang et al (2000); Bellman, Lohse, and Johnson (1999) Theory of Planned

Shim et al (2001); Limayen, Khalifa & Frini (2000); Vijayasarathy & Jones (2000)

Goldsmith (2001); Citrin et al (2000); Abels & Liebscher (1996)

Chen & Well (1999); Bezjian-Avery & Calder

(1998) Decision Making Theory Haubl & Trifts (2000)

Korgaonkar & Wolin (1999); Novak, Hoffman & Yung (2000); Ferle (2000); Szymanski & Hise (2000); Tan (1999)

B ng 2.2.0: Các mô hình lý thuy t ng d ng nghiên c u v xu h ng hành vi 30

Các mô hình TRA, TPB và TAM là những công cụ quan trọng trong nghiên cứu xu hướng tiêu dùng Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung áp dụng ba mô hình này để phát triển mô hình nghiên cứu về xu hướng mua vé đi đến Việt Nam Việc áp dụng các lý thuyết này sẽ giúp tác giả hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng trong lĩnh vực du lịch.

2.2.1 Mô hình hành đ ng h p lý (TRA – Theory of Resonable Action)

Theo Ajzen và Fishbein (1975), hành vi người tiêu dùng được xác định bởi xu hướng hành vi và thái độ đối với sản phẩm Việc sử dụng Internet và thái độ đối với sản phẩm, dịch vụ trực tuyến ảnh hưởng mạnh mẽ đến xu hướng mua sắm trực tuyến Thái độ và sự tác động của nó đối với hành vi được phát triển trong mô hình hành động hợp lý (TRA) của Fishbein và Ajzen, cho thấy xu hướng hành vi dẫn đến hành vi mua sắm và quyết định thái độ của người tiêu dùng đối với việc mua hoặc sử dụng một nhãn hiệu hàng hóa thông qua sự ảnh hưởng của giá trị chuẩn mực.

30 Lackana L., (2004), Factors influencing online purchase intention: The case of health food consumers in Thailand, University of Southern Queensland, p.31-45.

In their 2001 study published in Industrial Management & Data Systems, Salisbury et al explore the relationship between perceived security and online purchase intentions The authors emphasize that subjective norms play a crucial role in shaping individual behavior within a social context, highlighting the importance of personal control and behavioral trends in predicting outcomes related to online purchasing behavior.

Mô hình hành động hợp lý (TRA) dựa trên giả định rằng quyết định của con người được xác định bởi thông tin sẵn có và xu hướng hành vi của nhóm thực hiện Mô hình này nhấn mạnh vai trò quan trọng của chuẩn mực chủ quan trong các hành vi cụ thể, cho thấy rằng việc dự đoán hành vi tiêu dùng gặp nhiều khó khăn do sự phức tạp trong việc xác định hành vi mong đợi, mục tiêu hướng đến và thời gian thay đổi tình huống TRA đã chứng minh khả năng dự đoán xu hướng hành vi tiêu dùng đối với nhiều loại sản phẩm và dịch vụ khác nhau.

32 Fishbein M, and Ajzen, I (1975), Beliefs, attidute, intention and behavior: An introduction to theory and research, Addison – Wesley, Reading, MA.

33 Chung, J.E & Pysarchik, D.T (2000), A Model of Behavioral Intention to Buy Domestic versus Imported Products in a Confucian Culture, Marketing Intelligence & Planning, vol 18, no 5, p 281-291

Mô hình TRA (Theory of Reasoned Action) giải thích hành vi con người dựa trên lý trí và ý chí, cho thấy rằng hành vi sẽ được thực hiện khi cá nhân cảm thấy có khả năng kiểm soát.

Sheppard, Hartwick và Warshaw (1988) chỉ ra rằng các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến những tình huống mà hành vi tiêu dùng không hoàn toàn nằm trong sự kiểm soát của người tiêu dùng Họ nhấn mạnh rằng các hành động này ít nhất phải được xác định bởi những yếu tố bên ngoài phạm vi kiểm soát lý trí của cá nhân Ví dụ, một người tiêu dùng có thể cảm thấy bị áp lực khi mua sắm một món hàng, dẫn đến việc họ không thể hoàn toàn kiểm soát hành vi mua sắm của mình Sự cân nhắc này phù hợp với lý thuyết về hành vi dự định (Ajzen 1985, 1991).

2.2.2 Mô hình hành vi d đ nh (theory of planned behaviour)

Ajzen (1985) đã mở rộng mô hình hành động hợp lý (TRA) bằng cách bổ sung các điều kiện khác, trong đó xem xét sự kiểm soát hành vi cảm nhận Mô hình này phản ánh những ảnh hưởng từ cả các biến bên trong và bên ngoài đối với hành vi của cá nhân.

Mô hình của Fishbein và Ajzen cho rằng xu hướng mua sắm bị ảnh hưởng bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và sự kiểm soát cảm nhận đối với hành vi Thái độ phản ánh niềm tin tích cực hay tiêu cực của cá nhân và sự đánh giá về hành vi của chính mình Ngược lại, thái độ được hình thành từ niềm tin thể hiện bên ngoài và kết quả thực tế cùng với sự đánh giá các kết quả đó Chuẩn mực chủ quan là nhận thức của cá nhân về áp lực xã hội có thể thực hiện hoặc không thực hiện hành vi, và ngược lại, nó được quyết định bởi niềm tin chuẩn mực của cá nhân Cuối cùng, sự kiểm soát hành vi cảm nhận ảnh hưởng đến quyết định hành động của cá nhân.

34 Fishbein M., and Ajzen, I (1975), Beliefs, attidute, intention and behavior: An introduction to theory and research, Addison – Wesley, Reading, MA

35 Ajzen, I (1985), From intentions to actions: A theory of planned behavior, in: Kuhl, J & Beskmann, J., Action control: From cognition to behavior, Springer, New York, pp 11-39; Ajzen I.,

The theory of planned behavior, introduced in 1991, addresses unresolved issues in understanding how individual attitudes influence the intention to act This theory emphasizes the role of perceived behavioral control in determining whether individuals will engage in specific behaviors The relationship between intention and actual behavior is crucial for organizational behavior and human decision processes.

Bi u đ 2.3: Mô hình hành vi d đnh (TPB) (Ajzen, 1985) 36

Con ng i không có kh n ng hình thành xu h ng m nh m đ th c hi n hành vi n u h tin r ng h không có ngu n l c hay c h i cho dù h có thái đ tích c c

2.2.3 Mô hình TAM (Technology acceptance model)

Davis (1989) đã mở rộng mô hình TRA bằng cách tập trung vào hai yếu tố cơ bản ảnh hưởng đến xu hướng hành vi trong việc sử dụng công nghệ, dẫn đến việc hình thành mô hình chấp nhận công nghệ - TAM (Technology Acceptance Model) Mô hình TAM cho rằng hữu ích cảm nhận (perceived usefulness) và thuần tiện cảm nhận (perceived ease of use) có ảnh hưởng lớn đến xu hướng sử dụng công nghệ thông tin.

36 Mathieson, K., (1991), Predicting user intentions: Comparing the Technology Acceptance model with the Theory of Planned Behavior, Information System research, vol 1, issue 3, p.171-189

37 Davis, F.D (1989), Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology, MIS Quarterly, vol 13, p.319-339.

Ngu n: Davis và các đ ng s , 1989

Mô hình Giả thuyết Công nghệ (TAM) tập trung vào việc sử dụng hệ thống dựa trên thái độ của người tiêu dùng Thái độ này được hình thành từ niềm tin cá nhân về lợi ích và thu nhập mà hệ thống mang lại TAM không yêu cầu một tiêu chí cụ thể về thời gian và các điều kiện để thực hiện hành vi sử dụng.

Nghiên cứu về hệ thống thông tin có thể được thực hiện dựa trên mô hình TAM, tập trung vào việc đo lường sự chấp nhận của người sử dụng đối với hệ thống công nghệ thông tin (Adams và các đồng tác giả, 1992) Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận hệ thống thông tin đã được phân tích (Straub và Limayem, 1995), trong khi việc sử dụng hệ thống báo cáo cũng được xem xét (Szanja, 1996) Những nghiên cứu này đã củng cố thêm cho giả thuyết của mô hình TAM, nhấn mạnh tầm quan trọng của cảm nhận hữu ích liên quan đến việc sử dụng công nghệ thông tin.

Vào năm 2003, chúng tôi đã xác định được sự ảnh hưởng trực tiếp của thu nhập cá nhân đối với việc chấp nhận công nghệ thông tin của người tiêu dùng Hơn nữa, mô hình TAM cũng đã được các nhà nghiên cứu áp dụng rộng rãi.

38 Davis, F.D., (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use, and user acceptance of information technology”, MIS Quarterly, vol 13, issue 3, p.319-339.

39 Szajna, B., (1996), Empirical evaluation of the revised Technology Acceptance Model, Management science, vol 42, p.85-92.

S khác nhau gi a các lý thuy t

Mô hình TRA của Davis (1989) đã phát triển một cách hiệu quả trong lĩnh vực công nghệ thông tin, dẫn đến việc hình thành mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Mô hình này đã được chấp nhận rộng rãi trong nghiên cứu về hành vi người dùng đối với công nghệ thông tin, nhấn mạnh sự khác biệt trong các khái niệm (construct) mà không có quá nhiều sự khác biệt trong vấn đề dự báo.

Mô hình TRA và TAM đều nghiên cứu hành vi tiêu dùng, nhưng TAM tập trung vào thái độ dự báo xu hướng mua sắm của người tiêu dùng Khác với TRA, TAM không bao gồm thành phần chuẩn mực xã hội, mà chỉ xem xét các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến xu hướng tiêu dùng Các yếu tố này có thể tác động trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua thái độ của người tiêu dùng So với TRA, mô hình TAM cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về hành vi con người thông qua việc sử dụng hệ thống thông tin Cả hai mô hình TRA và TPB đều được xây dựng như những khuôn mẫu chung, áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu hành vi cá nhân, bao gồm cả hành vi sử dụng công nghệ thông tin.

Trong hai mô hình, thái độ đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành niềm tin và kết quả của hành vi được đo lường bằng sự đánh giá của cộng đồng Cả hai mô hình TAM và TPB đều dự báo hành vi từ xu hướng Mathieson (1991) cho rằng mô hình TAM rất gần gũi và dễ dàng so sánh với mô hình TPB, đồng thời chỉ ra sự khác biệt chính giữa chúng: mức độ tổng quát của chúng TAM không rõ ràng trong việc xem xét các biến xã hội, trong khi hai mô hình này xử lý sự kiểm soát hành vi rất khác biệt.

41 Tài li u đ ã trích d n: Fishbein and Ajzen (1975)

42 Mathieson, K., (1991), Prediction user intentions: Comparing Technology Acceptance Model with Theory of Planned, Behavior Information System research, vol 2, issue 3, p.173-189.

Mô hình nghiên c u và các gi thuy t

Mô hình TAM là công cụ quan trọng trong nghiên cứu, giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng khi mua vé máy bay đến Việt Nam Mô hình này tập trung vào việc phân tích các yếu tố quyết định sự lựa chọn của người tiêu dùng, từ đó đưa ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn.

Mô hình TAM là một công cụ hữu ích để dự đoán hành vi trong lĩnh vực công nghệ thông tin, nhưng không xem xét ảnh hưởng của các chuẩn mực xã hội và kiểm soát hành vi Tại Việt Nam, trong bối cảnh văn hóa đặc thù, cần chú trọng đến các yếu tố chuẩn mực xã hội và kiểm soát hành vi Chuẩn mực xã hội liên quan đến nhận thức của cá nhân về việc thực hiện hành vi trong bối cảnh xã hội Nghiên cứu của Hartwick và Barki đã chỉ ra rằng các chuẩn mực xã hội có ảnh hưởng đến các giai đoạn đầu trong việc thực hiện dự án hệ thống thông tin.

Khi triển khai hệ thống giao dịch vé máy bay, sẽ xuất hiện giai đoạn khởi đầu của dự án, ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng hệ thống mua vé Theo Ajzen (1991), khái niệm về sự kiểm soát hành vi phản ánh niềm tin và sự sẵn sàng của các nguồn lực, cùng với các yếu tố bên trong và bên ngoài ảnh hưởng đến hành vi Sự kiểm soát hành vi là yếu tố quan trọng trong việc giải thích hành vi của con người, khi một người có ý định thực hiện một hành động nhưng không thể thực hiện do môi trường xung quanh Trong điều kiện hiện nay tại Việt Nam, hệ thống truy cập máy tính, mạng Internet, các loại hình thanh toán và sự sẵn sàng hỗ trợ hành khách là những yếu tố kiểm soát hành vi quan trọng.

User participation plays a crucial role in the effective use of information systems, as highlighted by Harwik and Barki (1994) in their study published in Management Science Their research emphasizes the importance of understanding user behavior in the context of purchasing airline tickets, suggesting that engaging users can significantly influence their decision-making processes.

Mô hình nghiên cứu hành vi cảm nhận tại Việt Nam nhấn mạnh tầm quan trọng của các yếu tố như chuẩn mực chủ quan và sự kiểm soát hành vi cảm nhận trong việc ảnh hưởng đến hành vi sử dụng công nghệ thông tin Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng các yếu tố này có vai trò quan trọng trong mô hình hành động hợp lý TPB của Ajzen, trong đó chuẩn mực xã hội được xem là một yếu tố quyết định đến xu hướng hành vi Điều này cho thấy rằng chuẩn mực chủ quan và sự kiểm soát hành vi cảm nhận là những yếu tố chính trong việc hình thành hành vi của người dùng công nghệ.

Việc tích hợp kiểm soát hành vi cảm nhận (PBC) vào mô hình TAM giúp đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận hệ thống công nghệ thông tin, đồng thời cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về hành vi mua vé điển hình.

Mua vé máy bay trực tuyến đang trở thành xu hướng giao dịch kinh doanh mới tại Việt Nam, nhưng cũng đặt ra thách thức về độ tin cậy và rủi ro so với hình thức mua vé truyền thống Hành khách quen thuộc với phương thức truyền thống thường lo lắng về sự an toàn của hệ thống xử lý giao dịch trực tuyến, điều này dẫn đến khái niệm về sự tin cậy Sự tin cậy là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua vé máy bay trực tuyến, như được chỉ ra trong nhiều nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng, bao gồm nghiên cứu của George (2002) và Jarvenpaa cùng các đồng sự (2000) Pavlou và Chai (2002) cũng nhấn mạnh rằng yếu tố tin cậy có ảnh hưởng lớn đến xu hướng mua sắm trực tuyến của khách hàng.

Mô hình nghiên cứu đóng vai trò quan trọng trong việc dự báo các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận của người tiêu dùng đối với hình thức giao dịch vé điện tử Việc hiểu rõ các yếu tố này giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả giao dịch.

Nghiên c u đ nh tính

Mục đích của nghiên cứu là xây dựng mô hình và cấu trúc giúp khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay đi đến Việt Nam Tác giả sử dụng các câu hỏi phỏng vấn hành khách để hiểu rõ hơn về các yếu tố trong mô hình đề xuất, đồng thời khám phá thêm những yếu tố khác phù hợp để đưa vào mô hình.

Bằng cách đặt câu hỏi không có sẵn đáp án, người phỏng vấn có thể tiếp cận và phân tích quan điểm cá nhân của từng ứng viên, từ đó khám phá những động cơ, niềm tin, thái độ và cảm xúc liên quan đến vấn đề.

Tám cu c ph ng v n đ c th c hi n đ i v i hành khách th ng xuyên s d ng d ch v máy bay làm ph ng ti n đi l i M c tiêu c a nghiên c u là gi i thích rõ ràng cho m i hành khách, đồng th i cung c p thông tin chi tiết cho ng i tr l i v qui trình mua vé máy bay qua m ng Internet Bên cạnh đó, thông tin v m t h th ng giao d ch vé đi n t c ng ph i đ c cung c p đ y đ để h tr ng i tr l i.

Người tiêu dùng ngày càng chú trọng đến xu hướng mua vé máy bay trực tuyến thông qua mạng Internet Hành khách nhận thức rõ lợi ích của việc đặt vé online, nhưng cũng phải đối mặt với một số thách thức như yêu cầu về thiết bị (máy tính, kết nối Internet) và kiến thức cần thiết để thực hiện giao dịch Việc mua vé trực tuyến có thể gặp khó khăn nếu thiếu sự hỗ trợ từ người bán Hệ thống truyền thông đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp thông tin cho hành khách về chuyến bay, tình trạng máy bay, số ghế còn lại và giá vé.

45 Harris, M., (1996), expanding horizons’s marketing research, magazine of management and application, vol 12, issue 2, p.12

Một yếu tố quan trọng mà hành khách thường quan tâm là rủi ro khi thanh toán và sự tin cậy của các giao dịch trực tuyến khi mua vé máy bay qua mạng Internet Một cách đơn giản để đánh giá là so sánh giữa hai hình thức mua vé: mua vé trực tuyến và mua vé truyền thống, đặc biệt là về độ an toàn trong thanh toán và chất lượng dịch vụ.

Sau khi so sánh mô hình TAM với ý kiến của hành khách về phản hồi, bài viết đề xuất một mô hình đánh giá và hiểu chỉnh phù hợp để khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé đi đến của hành khách Việt Nam.

Bi u đ 2.5: Mô hình nghiên c u đ ngh

Mô hình nghiên cứu đề xuất (Biểu đồ 2.5) không kiểm tra, đánh giá mà chỉ quan sát xu hướng và hành vi trong lĩnh vực giao dịch vé máy bay Đây không chỉ là một lĩnh vực giao dịch mà còn là một hình thức kinh doanh đang phát triển mạnh mẽ trong điều kiện hiện nay tại Việt Nam Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu xu hướng mua vé máy bay trực tuyến qua mạng Internet, phản ánh hành vi tiêu dùng hiện tại.

Các gi thuy t nghiên c u

Mô hình nghiên cứu đề cập đến các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay từ Việt Nam, được tiếp cận thông qua ba mô hình lý thuyết hành vi: Mô hình hành động hợp lý (TRA), Mô hình hành vi dự định (TPB) và Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Tác giả tập trung vào việc phân tích các giả thuyết liên quan đến những yếu tố này.

Nghiên cứu này đánh giá thái độ của người tiêu dùng đối với việc mua vé máy bay trực tuyến Kết quả cho thấy hành khách có xu hướng tích cực trong việc sử dụng Internet để đặt vé, phản ánh cảm xúc và sự thuận tiện khi thực hiện giao dịch Thái độ của hành khách đóng vai trò quan trọng trong quyết định mua vé máy bay trực tuyến.

Nên gi thuy t cho bi n H 1 là m i quan h tích c c gi a thái đ đ i v i vi c mua vé đi n t qua m ng Internet và xu h ng mua vé đi n t qua m ng Internet

Hữu ích của nền tảng mua vé điện tử không chỉ giúp gia tăng hiệu quả công việc của hệ thống mà còn xây dựng lòng tin từ khách hàng Việc sử dụng hệ thống này mang lại kết quả tích cực trong việc cải thiện trải nghiệm và sự hài lòng của người tiêu dùng.

H 2 th hi n m i quan h gi a h u ích c m nh n v vi c mua vé đi n t và xu h ng mua vé đi n t c a khách hàng

S thu n ti n c m nh n (PEOU) là m c đ ni m tin c a m t cá nhân trong vi c s d ng m t h th ng đ c tr ng c th và nó mang l i s t do tho i

Hệ thống giao dịch vé điện tử đã thu hút sự quan tâm của hành khách, đặc biệt là trong việc sử dụng dịch vụ mua vé trực tuyến qua Internet Điều này không chỉ mang lại tiện lợi mà còn giúp nâng cao độ tin cậy trong quá trình giao dịch.

H3 là m i quan h v m t tích c c gi a s thu n ti n c m nh n đ i v i h th ng giao d ch vé đi n t và xu h ng mua c a khách hàng

Chủ nghĩa tiêu dùng là một yếu tố quan trọng trong việc xác định hành vi mua sắm của con người Trong bối cảnh văn hóa và truyền thống gia đình tại Việt Nam, các yếu tố như gia đình, người thân, bạn bè và đồng nghiệp ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng Xu hướng sử dụng Internet trong giao dịch thương mại ngày nay đã làm thay đổi cách thức mua bán vé điển hình, tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các hoạt động thương mại điện tử, từ đó ảnh hưởng tích cực đến thói quen mua vé của hành khách.

H4: M i quan h tích c c gi a chu n m c ch quan và xu h ng mua vé đi n t qua m ng Internet

Mua bán hàng hóa trực tuyến là một hình thức giao dịch hiện đại, diễn ra qua mạng Internet, tuy nhiên, nó mang lại rủi ro cao hơn so với kinh doanh truyền thống Sự tin cậy trở thành yếu tố quan trọng khi người tiêu dùng mong muốn có trải nghiệm tích cực trong giao dịch trực tuyến.

49 Tài li u đã trích d n: Athiyaman (2002)

Bài viết "50 GS TS Mai Ngọc Chấn (2006), văn hóa truyền thống phong ông – một số đặc điểm và những hạn chế cần khắc phục trước xu hướng hội nhập quốc tế" của Học viện Quốc gia Hà Nội đã phân tích các yếu tố văn hóa truyền thống, chỉ ra những đặc điểm nổi bật và những thách thức cần giải quyết trong bối cảnh toàn cầu hóa.

In the study by Gefen (2000), structural equation modeling and regression are emphasized as essential tools for research practice within the field of information systems The article highlights the significance of passenger ticket purchases through online channels, focusing on the reliability of these transactions and the outcomes associated with internet-based ticketing This underscores the importance of understanding consumer behavior in digital environments, particularly in relation to online ticket sales.

H5 là m i quan h tích c c gi a s tin c y c a hành khách mua vé đi n t và xu h ng mua vé đi n t

2.6.6 S ki m soát hành vi c m nh n

Theo Ajzen (1991), khái niệm về kiểm soát hành vi cảm nhận phản ánh niềm tin liên quan đến khả năng thực hiện hành vi dựa vào các nguồn lực và những yếu tố bên trong, bên ngoài có thể ảnh hưởng đến hành vi đó Taylor và Todd (1995) đã phân chia kiểm soát hành vi cảm nhận thành "các điều kiện tiên nghi" và quan điểm nội tại "tính tự lực" của cá nhân "Tính tự lực" đề cập đến sự tin cậy của mỗi cá nhân vào khả năng thực hiện hành vi của mình Trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, nếu cá nhân cảm thấy tự tin về những hoạt động liên quan đến việc mua sắm, họ sẽ có cảm giác lạc quan về khả năng kiểm soát hành vi của mình.

Điều kiện tiên nghi là những yếu tố mà mỗi cá nhân tin rằng một cấu trúc hoặc cơ sở hạ tầng nhất định sẽ hỗ trợ cho việc sử dụng một hệ thống Kiểm soát hành vi cảm nhận là yếu tố quan trọng trong việc giải thích hành vi của con người khi một người có ý định thực hiện một hành động nào đó nhưng không thể thực hiện do môi trường ngăn cản hành động đó Đối với xu hướng mua vé máy bay đi đến Việt Nam, các điều kiện như máy tính, truy cập mạng Internet, phương thức thanh toán, và sự sẵn sàng hỗ trợ từ nhân viên là tất cả những yếu tố kiểm soát hành vi được xem là quan trọng trong việc khuyến khích hành vi mua vé đến Việt Nam.

52 George, J., F (2002), Influences on the intent to make Internet purchases, Internet research – Electronic Networking Applications and Policy, vol.12, issue 2, p.165-180

53 Venkatesh, V., Morris, M., Davis, F., and Davis G., (2003), user acceptance of information technology: Towards a unified view, MIS Quarterly, vol.27, issue 3

Do đó, H6, H7 là m i quan h mang tính tích c c gi a s ki m soát hành vi (đi u ki n ti n nghi và tính t l c) và xu h ng mua vé máy bay đi n t qua m ng Internet

Theo Triandis (1979), xu hướng hành vi là sự định hướng mà con người tạo ra để thực hiện hành vi theo một cách nhất định Trong mô hình nghiên cứu này, xu hướng hành vi được xem như là xu hướng của khách hàng khi tìm kiếm và đặt vé máy bay qua mạng Internet.

Trong bối cảnh hội nhập kinh tế của Việt Nam, đặc biệt trong lĩnh vực kinh doanh dịch vụ hàng không, việc giao dịch vé đi máy bay qua mạng Internet vẫn còn khá mới mẻ Do đó, nghiên cứu này tập trung vào xu hướng hành vi sử dụng hệ thống mua bán vé đi máy bay trực tuyến Tuy nhiên, nghiên cứu không chú trọng đến việc kiểm định mối liên hệ giữa xu hướng và hành vi thực tế xảy ra.

H 1 M i quan h tích c c gi a thái đ và xu h ng mua

H2 M i quan h tích c c gi a s h u ích c m nh n và xu h ng mua

H3 M i quan h tích c c gi a s thu n ti n c m nh n và xu h ng mua

H4 M i quan h tích c c gi a chu n m c ch quan và xu h ng mua

H5 M i quan h tích c c gi a s tin c y và xu h ng mua

H6 M i quan h tích c c gi a các đi u ki n ti n nghi và xu h ng mua

H7 M i quan h tích c c gi a tính t l c và xu h ng mua

B ng 2.6.0: Tóm t t các gi thuy t nghiên c u

54 Triandis, C., H., (1979), Values, Attidudes and interpersonal behavior, Nebraska Symposium on motivation, beliefs, attitudes and values, Lincoln, NE University

Trong phần này, tác giả tóm tắt phương pháp nghiên cứu được áp dụng, xác định chiến lược nghiên cứu, phương pháp phân tích dữ liệu và các công cụ sử dụng để phân tích.

Mục tiêu của nghiên cứu là xác định các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay trực tuyến tại Việt Nam thông qua việc tiếp cận các lý thuyết về hành vi Sự thiếu hiểu biết sâu sắc về hành vi tiêu dùng trực tuyến đang khiến các doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc ứng dụng thông tin một cách hiệu quả Điều này dẫn đến việc chưa xác định được quy mô tìm kiếm của thị trường cũng như chưa rõ ràng về các bước cần thực hiện để tối ưu hóa hình thức giao dịch và mua sắm trực tuyến, một mô hình kinh doanh rất hiệu quả trên toàn cầu.

Nghiên cứu này là một kế hoạch thực hiện nghiên cứu điều tra và thu thập câu trả lời cho bảng câu hỏi Nó đã xác định các khái niệm (yếu tố) và xây dựng các giả thuyết dựa trên các nghiên cứu trước đây cùng với kết quả thu thập được Mục đích nghiên cứu cũng đã được xác định rõ, cho thấy thiết kế mô tả là thiết kế nghiên cứu phù hợp nhất cho nghiên cứu này Nghiên cứu mô tả giúp mô tả và đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay.

Nh m đ m b o nghiên c u bao quát toàn b các khái ni m và nh m đ m b o đ tin c y trong quá trình xây d ng các bi n trong nghiên c u, tác gi

Chi n l c nghiên c u

Mục đích của nghiên cứu nhằm điều tra thu thập câu trả lời của một số lượng lớn hành khách sử dụng máy bay nhưng chưa mua vé máy bay đến đích và trình bày các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua bằng hình thức vé đến đích Do đó, khảo sát mẫu là chiến lược nghiên cứu cốt lõi của đề tài.

Khảo sát mù là một chiến lược nghiên cứu hiệu quả, nhằm trả lời các câu hỏi như “ai, đâu, bao nhiêu, cái gì” Phương pháp này không chỉ phù hợp với mục đích nghiên cứu mà còn đáp ứng các tiêu chí độc đáo của nghiên cứu định lượng, giúp cung cấp dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.

Ph m vi và c m u

Trong bối cảnh tình hình giao dịch vé đi đến Việt Nam còn khá mới mẻ, số lượng hành khách sử dụng hệ thống mua vé vẫn còn hạn chế, chủ yếu là những hành khách đã sử dụng dịch vụ của các hãng hàng không giá rẻ hoạt động tại Việt Nam Đối tượng mục tiêu nghiên cứu là những hành khách có sử dụng máy bay nhưng có thể chưa từng trải nghiệm hệ thống mua vé Nghiên cứu tập trung vào những người có thể chưa có kinh nghiệm sử dụng hệ thống mua vé, điều này không làm ảnh hưởng đến kết quả nghiên cứu Trong một nghiên cứu đánh giá vai trò của kinh nghiệm trong việc sử dụng hệ thống công nghệ thông tin, Taylor và Todd (1995) đã kiểm định độ tin cậy của mô hình TAM dựa trên dữ liệu thu thập từ hai nhóm người phân biệt: có kinh nghiệm và không có kinh nghiệm sử dụng; sau đó so sánh các kết quả để đánh giá vai trò của kinh nghiệm Taylor và Todd đã khuyến khích các nhà nghiên cứu tiếp tục tìm hiểu sâu hơn về vấn đề này.

1 Nên ki m đnh các mô hình nh mô hình TAM v kh n ng d báo hành vi đ i v i ng i không có kinh nghi m s d ng công ngh thông tin

Các yếu tố quyết định việc sử dụng công nghệ thông tin của người dùng có kinh nghiệm và không có kinh nghiệm là khác nhau Nghiên cứu năm 2005 của Yu và các đồng sự đã kiểm tra mô hình TAM trong mua sắm qua truyền hình (t-commerce), chia khách hàng thành hai nhóm: người có kinh nghiệm và người chưa có kinh nghiệm Kết quả cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về xu hướng hành vi mua sắm giữa hai nhóm này.

Qua ph n lý lu n trên thì m u l a ch n đ i di n cho t ng th đ c xác đnh bao g m thành ph n, ph m vi và th i gian nh sau:

- Thành ph n: Nh ng ng i có và ch a có kinh nghi m s d ng h th ng mua vé máy bay đi n t

- Ph m vi: Khách hàng s d ng d ch v v n chuy n hàng không (máy bay)

- Th i gian kh o sát: 01 Nov 2006 to 31 Jan 2007.

Thi t k b ng câu h i và thang đo

Trong nghiên c u này, thang đo kho ng cách là thang đo đ c s d ng b i vì thang đo này cho đ chính xác cao và đ c s d ng r ng r i trong phân tích th ng kê

Thang đo Likert 5 đi m t m c đ “hoàn toàn không đ ng ý” đ n

Thang đo Likert 5 điểm được sử dụng phổ biến trong các bảng câu hỏi, giúp đo lường thái độ, hành vi và mức độ tin cậy của người tham gia Với tính năng linh hoạt và phù hợp với nhiều lĩnh vực nghiên cứu, thang đo này cho phép thu thập dữ liệu một cách hiệu quả So với thang đo 7 hay 9 điểm, thang đo 5 điểm thường được ưa chuộng hơn do tính đơn giản và dễ hiểu.

56 Taylor S., and Todd P.A., (1995), Understanding information technology usage: A test of competing models, information systems research, vol 6, issue 2, p 144-176

57 Zikmund, W.G (1997), Business Research Methods, 5th edition, The Dryden Press,USA

Bằng cách đặt câu hỏi, nhà nghiên cứu có thể thu thập dữ liệu hiệu quả để xác định chính xác điều cần hỏi và cách đo lường các biến nhằm đạt được kết quả phù hợp và chính xác.

Bảng câu hỏi được thiết kế đặc biệt để nghiên cứu hành vi của 10 hành khách chưa có kinh nghiệm trong việc mua vé đến các điểm du lịch Mục tiêu là thu thập dữ liệu chính xác và phù hợp cho nghiên cứu, từ đó giúp hiểu rõ hơn về thói quen và nhu cầu của nhóm đối tượng này.

Ph ng pháp ch n m u và thi t k m u

ánh giá thang đ o

Thang đo được coi là có giá trị khi nó đo lường chính xác điều cần đo, nghĩa là phương pháp đo lường không có sai lệch hệ thống và sai lệch ngẫu nhiên Điều kiện tiên quyết là thang đo áp dụng phải đạt độ tin cậy cao Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng (Item-total correlation).

• Thang đo có đ tin c y đáng k khi h s Cronbach’s Alpha l n h n 0,6

• H s t ng quan bi n t ng là h s t ng quan c a m t bi n v i đi m trung bình c a các bi n khác trong cùng m t thang đo, do đó h s này

61 Hair, J F, Bush, R.P & Ortinau, D.J (2000), Marketing Research: A Practical Approach for the

New Millennium, McGraw-Hill, USA

62 Tài li n đã trích d n, xem 71

Theo Long (2006, 46) trích dẫn từ Nunnally & Burnstein (1994) trong cuốn "Psychometric Theory", mối quan hệ giữa các biến trong nhóm càng cao thì độ tin cậy của thang đo càng lớn Nunnally & Burnstein (1994) cũng chỉ ra rằng, những biến có hệ số tương quan dưới 0,3 được xem là biến rác và có thể gây ra lỗi trong thang đo.

giá tr

Giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity) của thang đo được đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) Các tham số thống kê trong phân tích nhân tố khám phá bao gồm:

Phân tích nhân tố được xem là thích hợp khi chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) lớn hơn 0,5, theo Garson (2003) Ngược lại, nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0,5, phương pháp phân tích nhân tố không được coi là phù hợp với dữ liệu hiện có.

Số lượng nhân tố được xác định dựa vào giá trị riêng (eigenvalue) đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mô hình nhân tố Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại trong quá trình nghiên cứu (Garson, 2003).

- Ph ng sai trích (variance explained criteria): T ng ph ng sai trích ph i l n h n 50%

- giá tr h i t : thang đo đ t giá tr h i t thì h s t ng quan đ n gi a các bi n và các h s chuy n t i nhân t (factor loading) ph i l n h n ho c b ng 0,4 trong m t nhân t (Garbing & Anderson, 1988) 66

- giá tr phân bi t: đ t đ giá tr phân bi t thì khác bi t gi a các h s chuy n t i factor loading ph i l n h n ho c b ng 0,3 (Jabnoun, 2003)

64 Long (2006, 46) trích từ Nunnallý & Burnstein (1994) Pschy chometric Theory, 3rd edition, NewYork, McGraw Hill

65 66 Hu nh T Kim Quyên, (2006), “Các y u t nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng b t dinh d ng tr em, tr.43

The study utilizes Principal Axis Factoring along with Promax rotation to more accurately reflect the data structure compared to the Principal Component method with Varimax rotation, as noted by Garbing and Anderson (1988).

Phương pháp trích Principal Axis Factoring giúp giảm số lượng nhân tố xuống mức tối thiểu, đồng thời giải thích phương sai chung của tập hợp các biến quan sát trong sự tác động lẫn nhau của chúng.

H i qui tuy n tính

Sau khi thang đo c a các y u t kh o sát đã đ c ki m đ nh thì s đ c x lí ch y h i quy tuy n tính v i mô hình c b n ban đ u là:

Y: Xu h ng mua vé máy bay tr c tuy n

X1 – X7: Các y u t nh h ng đ n xu h ng mua vé máy bay tr c tuy n

Ki m đ nh gi thuy t

Sau khi phân tích hội quy, việc đánh giá tính phù hợp của mô hình là rất quan trọng Mô hình cần phải thể hiện được kết luận rõ ràng và không thiên lệch Đặc biệt, việc kiểm định vi phạm các giả thuyết hội quy là cần thiết để đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả của mô hình.

Hiện tượng đa cộng tuyến là một hiện tượng trong đó các biến độc lập có mối quan hệ chặt chẽ với nhau Vấn đề của hiện tượng đa cộng tuyến là chúng cung cấp cho mô hình những thông tin giống nhau và rất khó tách nhịp ảnh hưởng của từng biến một Đối với hiện tượng đa cộng tuyến, độ sai lệch cho phép (tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF) được sử dụng Theo Hoàng Trọng & Nguyễn Ngọc (2005), khi VIF nhỏ hơn hoặc bằng 10 nghĩa là các biến độc lập không có mối quan hệ tuyến tính với nhau.

• Ph ng sai c a sai s thay đ i:

Phương sai thay đổi là hiện tượng phương sai của các sai số không giống nhau Khi phương sai của các sai số thay đổi, các công cụ thống kê quy n không hiệu quả, và các kiểm định t và F trở nên không còn đáng tin cậy.

N u đ l n c a ph n d chu n hóa t ng ho c gi m theo giá tr d đoán thì có kh n ng gi thuy t ph ng sai không đ i b vi ph m

Tổng quan chuỗi là một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong thống kê, liên quan đến các giá trị thời gian liên tiếp Việc phân tích chuỗi thời gian giúp đưa ra các dự báo và quyết định hiệu quả, nhưng thường gặp khó khăn trong việc không thiên lệch và nhất quán Trong trường hợp này, kiểm định Durbin-Watson là một công cụ hữu ích để đánh giá tính độc lập của các sai số trong mô hình hồi quy, từ đó nâng cao độ tin cậy của phân tích chuỗi thời gian.

Sau khi kiểm tra kết quả cho thấy các giá trị thủy tĩnh không bị vi phạm, có thể kết luận rằng các hồ sơ hồi quy là không thiên lệch, nhất quán và hiệu quả Các kết luận rút ra từ phân tích hồi quy là đáng tin cậy.

Mô hình hồi quy giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay trực tuyến tại Việt Nam Các yếu tố nào có khả năng lớn sẽ định hình xu hướng mua sắm ngày càng gia tăng.

Mục đích của phần IV này là trình bày kết quả phân tích dữ liệu thu được từ các bảng câu hỏi bằng phần mềm SPSS 13.0, bao gồm thống kê mô tả kết quả dữ liệu, kết quả phân tích, kiểm định thang đo, và kết quả phân tích sự tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc Kết quả nghiên cứu được trình bày với các phần chính: (1) Thống kê mô tả; (2) Đánh giá thang đo các khái niệm; (3) Điều chỉnh mô hình nghiên cứu; (4) Kiểm định sự phù hợp của mô hình bằng phân tích tổng quan, hồi quy đa biến và phân tích ANOVA.

Ki m đ nh gi thuy t và s phù h p c a mô hình.

Th ng kê mô t d li u

Số lượng bảng câu hỏi ban đầu được phát đi thu thập là 450 bảng, nhưng số lượng bảng câu hỏi thu về chỉ đạt 388, dẫn đến tỷ lệ hồi đáp là 86% Sau khi sàng lọc và kiểm tra tính hợp lệ, số lượng bảng câu hỏi còn lại được đưa vào phân tích là 312 bảng, chiếm 80% mẫu thu thập được Số lượng bảng câu hỏi này hoàn toàn phù hợp với mẫu xác định trong thiết kế nghiên cứu.

4.1.2 Th ng kê mô t bi n đ nh tính

Các yếu tố như độ tuổi, thu nhập, trình độ học vấn, ngành nghề, địa điểm công tác và thời gian truy cập Internet của khách hàng được khảo sát để thống kê và phân loại Những yếu tố này có ảnh hưởng lớn đến xu hướng mua vé máy bay trực tuyến.

V i m u có s l ng đ c đ a vào kh o sát là 312 đ n v thì k t qu cho th y m u ch y u t p trung đ tu i 25 đ n 34 (chi m 54,5%) và 45 đ n 49 tu i là 26,0%

B ng 4.1.0 Tóm t t th ng kê mô t các bi n đnh tính

Theo m u kh o sát đ c thì đ i t ng ch y u t p trung nh ng ng i có thu nh p bình quân d i 5-10 tri u đ ng m i tháng (chi m 43,3%) và thu nh p trung bình d i 5 tri u đ ng m i tháng chi m 39,4%

D逢噂i 5t r T瑛 5-9.9t r T瑛 10-14.9t r Tr ên 15t r

T亥n su医t % Giá t r鵜

Theo k t qu th ng kê c a m u, ch y u đ i t ng m u t p trung m c đ i h c (chi m 55,8%) và trên đ i h c (chi m 33,3%)

Tr ung h 丑 c A衣 i h 丑 c Tr ên A衣 i h 丑 c

T 亥 n su 医 t % Giá t r 鵜

Hình 4.2: Mô t trình đ h c v n, chuyên môn c a m u

• V trí và đ n v công tác (ph l c C.5 và C.6)

Theo thống kê, đối tượng khách hàng chủ yếu là những người làm việc tại các công ty có vốn đầu tư nước ngoài (chiếm khoảng 30%) Tiếp theo là nhóm khách hàng từ các doanh nghiệp nhà nước (26%) và doanh nghiệp ngoài quốc doanh (23%) Như vậy, không có sự chênh lệch đáng kể về số lượng giữa các đối tượng này, và số lượng khách hàng khu vực nhà nước và tổ chức khác cũng không chiếm tỷ lệ lớn.

Trong nghiên cứu này, nhân viên văn phòng và chuyên viên chiếm tỷ lệ lớn nhất, đạt 66,0% tổng số người tham gia, trong khi đó, những người giữ chức vụ trưởng và phó phòng chỉ chiếm 19,2%.

• V th i gian truy c p m ng Internet (ph l c C.7)

K t qu th ng kê mô t cho th y có 34,3% ng i th ng xuyên truy c p m ng

Internet trong kho ng t 10-20 gi m i tu n, 24,4% truy c p m ng d i 5 gi m i tu n và 21,8% ng i s d ng Internet trên 20 gi m i tu n

D逢噂i 5gi運 5- 10gi運 10- 20gi運i Tr ên 20gi運

Thoi luong Thoi luong su dung Internet

T亥n su医t % Giá t r鵜

Hình 4.5 Mô t v th i l ng s d ng Internet

Nghe nghiep, vi tri cong tac

Tr逢?ng/phó phòng 19%

Hình 4.3: Mô t nghe nghiep, v trí công tác

• S hi u bi t mua bán hàng hoá tr c tuy n qua m ng Internet (ph l c C.8)

Trong toàn thị trường, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng đa số người tiêu dùng đã tìm kiếm và nghiên cứu sản phẩm hàng hóa, dịch vụ qua mạng Internet (chiếm 82,4%), trong khi đó, chỉ có 17,6% là thực hiện việc tìm hiểu nghiên cứu mua bán hàng hóa, dịch vụ trực tuyến.

Tim hieu ve mua ban truc tuyen

Hình 4.6: Mô t s hi u bi t v mua bán tr c tuy n

4.1.3 Th ng kê mô t bi n đ nh l ng

4.1.3.1 K t qu th ng kê mô t bi n đ c l p (ph l c D.1)

Trong một nghiên cứu với 312 thu thập dữ liệu, hành khách đã đánh giá trải nghiệm của họ từ 1 đến 5 Kết quả cho thấy hành khách có thái độ và cảm nhận khác nhau về các khái niệm liên quan đến hệ thống giao dịch vé máy bay Mặc dù có những cảm nhận tương đồng, vẫn tồn tại sự khác biệt trong quan điểm của hành khách đối với thang đo này.

H u h t các bi n quan sát c a m u nghiên c u có giá tr trung bình trên

3 đi m, cao nh t là bi n PU2 (h th ng mua vé đi n t giúp ti t ki m th i gian) v i giá tr trung bình là 4,38; k đ n là bi n thái đ c a hành khách AT1

Mua vé đi máy bay là một giải pháp phổ biến với giá trung bình khoảng 4,30 Các biến quan sát cho thấy sự đánh giá của hành khách về thái độ của hãng hàng không đối với tiện ích của hệ thống giao dịch vé hiện nay là rất tích cực Điều này cho thấy hành khách nhận định rằng hãng hàng không đáng để cân nhắc khi mua vé.

Các biên SN1 (nhà hàng của bạn bè, đồng nghiệp) có mức giá trung bình thấp nhất là 3,01, trong khi biên SN3 (nhà hàng của những người liên quan khác) có mean là 3,06, cho thấy hành khách đánh giá nhà hàng của bạn bè, đồng nghiệp và người khác là không đáng kể Điều này hợp lý bởi kết quả thống kê cho thấy những người đang làm việc tại các đỉnh là công ty nước ngoài, doanh nghiệp ngoài quốc doanh và trình độ chuyên môn từ đại học trở lên, nên hành vi của họ thể hiện tính đặc lập cao.

Giá trị trung bình của các biện pháp TR1 đến TR3 (các biện pháp vận chuyển công cộng) dao động từ 3,10 đến 3,25, cho thấy sự chuẩn nh về chất lượng và gần bằng 1 Điều này cho thấy hành khách đánh giá nhất quán về nhóm biện pháp vận chuyển công cộng của hệ thống vé đi nội thành Tuy nhiên, kết quả khảo sát cho thấy đa số khách hàng vẫn còn phân vân trong việc đánh giá yếu tố vận chuyển công cộng của hệ thống vé đi nội thành.

Kết quả thống kê mô tả cho thấy mức độ đồng ý trung bình của hành khách đối với các biến quan sát trong bảng khảo sát Mỗi biến quan sát đều có sự đóng góp mang ý nghĩa cho thấy sự ảnh hưởng nhất định đến mô hình nghiên cứu, đặc biệt là đối với hành vi mua vé đi đến của hành khách.

4.1.3.2 K t qu th ng kê mô t bi n ph thu c (ph l c D.2)

Theo thống kê, giá vé máy bay đi nội địa (PI1, PI2, PI3) hiện dao động từ 3,81 đến 4,22 triệu đồng, với đánh giá tổng thể trung bình từ 0,77 đến 0,86 Điều này cho thấy hành khách ngày càng có xu hướng sử dụng máy bay một cách nhất quán khi thực hiện giao dịch mua vé Họ đã sẵn sàng chấp nhận hình thức mua vé qua mạng Internet và trong tương lai, sẽ tìm kiếm giải pháp vé máy bay khi có nhu cầu.

Std Deviation PI1 Dự định mua trong tương lai

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 312 1 5 3.90 860

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

B ng 4.1.3: Th ng kê mô t bi n ph thu c

ánh giá đ tin c y c a thang đo

4.2.1 Thang đ o các khái ni m thành ph n

Nghiên cứu này đã sử dụng hai phương pháp đánh giá các thang đo, bao gồm phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Trong đó, thành phần thái độ (attitude) được xem xét kỹ lưỡng qua các chỉ số phù hợp.

Thang đo thái độ có hệ số Cronbach’s alpha cao là 0,867, cho thấy hành khách đánh giá các biến quan sát một cách nhất quán, với hệ số tương quan biến tổng đạt 0,734 Điều này cho thấy các biến thành phần đều đạt yêu cầu và có thể sử dụng trong phân tích nhân tố EFA Thành phần hữu ích cảm nhận (perceived usefulness) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0,854, với hệ số tương quan biến tổng đạt 0,627, cho phép kết luận rằng các thành phần này đáp ứng yêu cầu và có thể sử dụng trong phân tích nhân tố tiếp theo Thành phần thuần tiện cảm nhận (perceived ease of use) cũng được đánh giá tích cực.

Thành phần thuần tín c m nh n có hệ số Cronbach’s Alpha trung bình là 0,811, với biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất là 0,604 Điều này cho thấy không có biến nào bị loại bỏ, và chúng sẽ tiếp tục được sử dụng cho phân tích nhân tố khám phá EFA trong các bước tiếp theo Thành phần chuẩn mực chủ quan (subject norms) được xác định qua biến E.5.

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha của thành phần này đạt 0,750 Mặc dù các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát không cao như các thành phần khác, nhưng đều nằm trên mức 0,3, cho thấy các biến này vẫn có thể được sử dụng trong phép phân tích nhân tố Thành phần sự tin cậy (trust) (Phần E.6).

Thành phần này bao gồm ba biến quan sát và vận dụng tiếp tục cho việc phân tích hồ sơ EFA, với các biến này đều có hệ số tương quan biến tổng cao (thấp nhất là 0,696) Hệ số Cronbach’s Alpha của thành phần này cũng cho thấy độ tin cậy cao (0,866).

Hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,796, cho thấy độ tin cậy cao của các biến quan sát, với các hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,729 và 0,908 Điều này cho thấy hai biến quan sát trong thành phần này đều được sử dụng trong phân tích nhân tố EFA Thành phần tính tự tin (self-efficacy) được xác định trong phân tích này.

H s Cronbach’s Alpha c a thành ph n này là 0,866 (r t cao so v i 0,5)

Hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần thập nhị là 0,697 Điều này cho thấy hành khách đánh giá các biến này khá nhất quán, và các biến này đủ điều kiện để tham gia trong phân tích nhân tố khám phá (EFA).

4.2.2 Thang đ o xu h ng mua (Ph l c E.9)

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo "xu hướng mua" của hành khách đạt giá trị cao 0,864, cho thấy độ tin cậy tốt Trong đó, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thấp nhất là PI1=0,706 (định hướng mua trong tương lai) Do đó, các biến này sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá EFA ở bước tiếp theo.

Kết quả kiểm tra độ tin cậy của các thang đo thành phần cho thấy thang đo xu hướng mua không có biến quan sát nào bị loại do không đạt tiêu chuẩn về mặt thống kê (hệ số tin cậy nhỏ hơn 0,3), vì vậy các biến này đều đáng tin cậy và có thể sử dụng cho các phân tích tiếp theo.

Phân tích nhân t

Các biến được kiểm tra độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng Phân tích nhân tố sử dụng khi chỉ số Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) lớn hơn 0,5 Các hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại bỏ, đảm bảo các biến trong một nhân tố có sự tương quan đáng kể; đồng thời, eigenvalue phải lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 0,5 Trong nghiên cứu này, phương pháp trích yếu tố Principal Axis Factoring kết hợp với phép quay Promax được sử dụng để phân tích nhân tố.

Sau khi kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, 22 biến quan sát đã được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA) Kết quả phân tích EFA cho thấy các yếu tố chính đã được xác định, phản ánh sự phù hợp và độ tin cậy của các biến quan sát trong nghiên cứu.

B ng 4.3.1.1: K t qu phân tích nhân t EFA các bi n đ c l p

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

Hệ số KMO đạt 0,850 cho thấy rằng ma trận tương quan là ma trận đồng nhất, tức là các biến có mối tương quan với nhau và đáp ứng đầy đủ điều kiện trong phân tích nhân tố.

Phân tích cho thấy có 5 nhân tố đặc trưng với giá trị eigenvalue là 1,333 và phương sai trích đạt 68,63% Như vậy, các chỉ tiêu phân tích đã đáp ứng yêu cầu và kết quả này mang ý nghĩa quan trọng.

B ng 4.3.1.2: Phân tích ph ng sai t ng th

Trong 5 nhân t trích đ c ta quan sát th y:

(a) Nhóm nhân t th 1: Bao g m các bi n AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3

♦ Không có bi n quan sát nào có h s chuy n t i (factor loading) nh h n 0,5 nên không b lo i kh i mô hình nghiên c u

Hai thành phần "thái độ" và "hữu ích cảm nhận" đã được nhóm lại thành một yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của các hành khách trong việc mua vé máy bay trực tuyến Điều này cho thấy rằng thái độ tích cực của hành khách đối với hình thức mua vé này có thể tác động mạnh mẽ đến quyết định của họ.

Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings(a) Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative % Total

Extraction Method: Principal Axis Factoring a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance

Tổng phương sai giải thích cho thấy rằng việc mua vé trực tuyến mang lại nhiều lợi ích, bao gồm việc nhanh chóng, dễ dàng và tiết kiệm thời gian hơn so với cách mua vé truyền thống.

Trong lý thuyết, thái độ và hữu ích là hai khái niệm khác nhau, nhưng trong thực tế, nghiên cứu cho thấy rằng hành khách thường có thái độ tích cực khi nhận thấy giá trị hữu ích từ hệ thống mua-bán vé.

Các biến quan sát AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3 đều có tính chất gần gũi nhau, thể hiện tiềm năng ích lợi của hệ thống mang lại cho người sử dụng Do đó, hai nhóm biến này được gộp chung lại thành một thành phần tham gia vào mô hình nghiên cứu, được gọi là "TIỀN ÍCH CỦA HỆ THỐNG" (F1).

(b) Nhóm nhân t th 2: Bao g m các bi n SE1, SE2, SE3 và FA1, FA2

♦ Các bi n quan sát này không có h s chuy n t i nào nh h n 0,5 nên không b lo i kh i mô hình

Các biến quan sát t SE1 đến SE3 và FA1, FA2 đề cập đến khía cạnh cá nhân trong quá trình thao tác hệ thống mua vé đi đến các nguồn lực bên ngoài của môi trường (điều kiện cần thiết cho hành vi xảy ra) Do đó, hai biến này được gộp thành một và được gọi là ô KH N NG CÁ NHÂN (F2) Điều này cho thấy rằng khi hành khách có trang thiết bị, nguồn lực cần thiết và khả năng tìm hiểu nghiên cứu hàng hóa, dịch vụ qua mạng Internet, họ có xu hướng mua vé đi đến.

(c) Nhóm nhân t th 3: Bao g m các bi n PE1 đ n PE4

Trong nhóm biến quan sát, các hệ số tải yếu tố đều thỏa mãn yêu cầu (lớn hơn 0,5) nên sẽ được đưa vào mô hình nghiên cứu Nhóm biến này vẫn giữ tên nhóm hình nghiên cứu đề nghị là ô S thu nhập cảm nhận của hành khách (F3) Khi khách hàng có cảm nhận về thu nhập, dễ dàng trong thao tác và xử lý thông tin đơn giản thì hệ số ảnh hưởng tích cực đến xu hướng lựa chọn mua vé qua hệ thống điện tử.

B ng 4.3.1.3: Ma tr n d ng th c các bi n đ c l p

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 777

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

SE3 Sự h trợ từ bean ngoài 639

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE1 Sử dụng rất đơn giản 696

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

TR1 Việc thanh toán là an tòan

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

SN1 Ảnh hưởng bởi bạn bè, đồng nghiệp

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations

(d) Nhóm nhân t th 4: Bao g m các bi n TR1 đ n TR3

Phân tích cho thấy có ba biến quan sát liên quan đến mức độ tin cậy cao trong hệ thống Các biến quan sát từ TR1 đến TR3 đề cập đến tính bảo mật và an toàn của hệ thống khi thông tin cá nhân được bảo vệ, cũng như sự an toàn trong quá trình thanh toán tiền Do đó, nhóm yếu tố này được gọi là mô hình nghiên cứu ban đầu với tên gọi ô S tin cậy (F4).

(e) Nhóm nhân t th 5: Bao g m các bi n SN1 đ n SN3

Nhóm nghiên cứu này chỉ ra rằng các tác động bên ngoài như gia đình, bạn bè và người thân có ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định của khách hàng Tên của nhóm được đặt theo mô hình ban đầu là ô Chuyển mạch quan hệ (F5) Trong xã hội hiện đại, sự tương tác từ người thân và bạn bè vẫn tiếp tục ảnh hưởng đến nhận thức của khách hàng.

4.3.2 Phân tích nhân t bi n ph thu c (ph l c F.2)

Xu hướng mua sắm của khách hàng được phân tích qua ba biến quan sát (PI1, PI2, PI3) bằng phương pháp Principal Component với phép quay Varimax Những biến quan sát có hệ số factor loading dưới 0,5 sẽ bị loại bỏ để đảm bảo độ tin cậy của các biến còn lại trong thang đo Kết quả phân tích cho thấy

B ng 4.3.2.1 : K t qu phân tích EFA bi n ph thu c

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling

B ng 4.3.2.2 : Ma tr n d ng th c bi n ph thu c

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Component Total

Extraction Method: Principal Component Analysis

B ng 4.3.2.3 : Ma tr n thành ph n bi n ph thu c

1 PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 921 PI3 Niềm tin người khác cũng seõ mua 874

PI1 Dự định mua trong tương lai 865

Extraction Method: Principal Component Analysis

Phân tích EFA thang đo “Xu hướng mua” cho thấy hệ số KMO đạt 0,710, với một biến quan sát có eigenvalue là 2,359 Tổng phương sai trích đạt 78,64%, trong đó biến quan sát có trọng số cao nhất là 0,921 và thấp nhất là 0,865.

4.3.3 Mô hình nghiên c u đ i u ch nh

T k t qu phân tích EFA cho th y các bi n đo l ng xu h ng mua đ c nhóm thành 5 nhân t chính:

Nhân t th nh t (F1) đ c đ t tên là ti n ích c a h th ng bao g m các bi n quan sát AT1, AT2, AT3 và PU1, PU2, PU3

Nhân t th hai (F2) có tên là kh n ng cá nhân bao g m 5 bi n quan sát SE1, SE2, SE3 và FA1, FA2

Nhân t th ba (F3) bao g m các bi n PE1,PE2, PE3, PE4 đ c đ t tên là thu n ti n c m nh n

Nhân t th t (F4) có tên là s tin c y bao g m các bi n quan sát TR1,TR2, TR3

Nhân t th n m (F5) là nhân t chu n m c ch quan g m có ba bi n quan sát SN1, SN2, SN3

Nh v y, mô hình nghiên c u ban đ u đ c đi u ch nh sau cùng nh sau:

Bi u đ 4.1: Mô hình nghiên c u đã đi u ch nh

Các gi thuy t c a mô hình:

H1: N u ti n ích c a h th ng mang l i càng cao thì xu h ng mua s càng t ng

H2: Kh n ng c a ng i s d ng càng cao thì xu h ng mua c a h c ng s cao

H3: là m i quan h v m t tích c c gi a s thu n ti n c m nh n đ i v i h th ng giao d ch vé đi n t và thái đ v vi c mua vé đi n t

H4: Khi ng i mua có đ tin c y càng cao thì xu h ng mua vé đi n t càng t ng

H5: là m i quan h đ ng bi n gi a các chu n m c ch quan và xu h ng mua vé đi n t

H i quy tuy n tính

4.4.1 Phân tích t ng quan (ph l c G.1)

** Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed)

B ng 4.4.1: Ma tr n t ng quan gi a các nhân t

Mối quan hệ giữa các nhân tố cho thấy xu hướng mua có tương quan tích cực với tiện ích hệ thống (hệ số tương quan = 0,775) và cũng có tương quan đáng kể với hai biến thu nhập tiền (hệ số tương quan = 0,537) và biến khả năng chi tiêu của cá nhân (hệ số tương quan = 0,509) Hai biến còn lại là sự tin cậy và chuẩn mực chủ quan có hệ số tương quan tương đối thấp.

Phân tích hồi quy được thực hiện nhằm xác định các yếu tố tác động đến xu hướng mua sắm của hành khách Nghiên cứu sử dụng 5 biến độc lập là F1, F2, F3, F4, F5 và một biến phụ thuộc là PI Giá trị của các yếu tố được sử dụng trong hồi quy là giá trị trung bình của các biến quan sát đã được kiểm định Phân tích hồi quy được thực hiện bằng phương pháp hồi quy từng bước (phương pháp enter) với phần mềm SPSS 13.0.

K t qu h i quy đ c th hi n nh sau:

B ng 4.4.2.1: Tóm t t mô hình h i quy

F3, F1(a) Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: PI

Std Error of the Estimate Change Statistics

1 807(a) 651 646 42508 651 114.371 5 306 000 1.739 a Predictors: (Constant), F5, F2, F4, F3, F1 b Dependent Variable: PI

Standardized Coefficients t Sig Tolerance VIF

(f) Giá tr Sig.F change nh h n 0,05, ta th y các bi n đ a vào đ u có ý ngh a v m t th ng kê v i m c ý ngh a 5% Nh v y các bi n đ c l p trong mô hình có quan h đ i v i bi n ph thu c (PI)

(g) K t qu h i qui cho th y ch có 4 bi n đ c l p F1 (ti n ích h th ng), F2

(kh n ng c a cá nhân), F3 (thu n ti n c m nh n), F5 (chu n m c ch quan) có nh h ng đ n xu h ng mua vé máy bay đi n t (có h s Sig

1,96 và sig 0,05), cho phép chấp nhận giả thuyết H0 Tuy nhiên, phân tích ANOVA cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê (sig = 0 < 0,05) trong xu hướng mua vé giữa hai nhóm khách hàng, cho thấy rằng nhóm đã từng tìm hiểu và nhóm chưa tìm hiểu có hành vi mua khác nhau.

4.5.2 So sánh xu h ng mua c a các nhóm khách hàng có đ tu i khác nhau

Phân tích H.2 cho thấy mối quan hệ giữa các thang đo xu hướng mua của từng nhóm khách hàng ở các độ tuổi khác nhau Kiểm định Levene cho thấy ý nghĩa với sig = 0,02 (0,05), cho phép khẳng định rằng xu hướng mua sắm của các nhóm đối tượng không khác nhau một cách có ý nghĩa Mặc dù phân tích ANOVA cho kết quả ý nghĩa 0,239 lớn hơn 0,05, điều này cho thấy sự khác biệt trong xu hướng mua sắm chung giữa các nhóm khách hàng này là không có ý nghĩa thống kê.

4.5.4 So sánh xu h ng mua c a các nhóm khách hàng có trình đ h c v n, chuyên môn khác nhau

Phân tích ANOVA không phù hợp để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng có trình độ học vấn và chuyên môn khác nhau, theo bảng Descriptive trong hình H.4 Kiểm định Levene cho thấy mức ý nghĩa 0,001 nhỏ hơn 0,05, cho thấy có sự sai lệch phương sai giữa các nhóm Do đó, việc sử dụng ANOVA trong trường hợp này là không thích hợp.

4.5.5 So sánh xu h ng mua c a các nhóm khách hàng có v trí công tác khác nhau ph l c H.5: B ng Descriptive cho th y m c đ đánh giá trung bình thang đo xu h ng mua vé đi n t c a nhóm khách hàng khác nhau, nh ng s khác nhau này c ng không đáng k Ki m đnh Levence m c ý ngh a 0,538 (>0,05) cho th y gi đ nh v ph ng sai t ng th gi a các nhóm khách hàng b ng nhau không b bác b và phân tích ANOVA có ý ngh a i u này có th gi i thích đ c r ng nhóm khách hàng làm vi c v trí nhân viên v n phòng, chuyên viên hay tr ng phó phòng h có xu h ng mua khác v i các nhóm còn l i là do nh n th c, h n ch th i gian, ngu n l c và s hi u bi t là khác nhau

4.5.6 So sánh xu h ng mua c a các nhóm khách hàng có đ n v công tác khác nhau

Phân tích H.6 cho thấy việc sử dụng thang đo xu hướng mua sắm của các nhóm khách hàng khác nhau đã cho ra kết quả trung bình Kiểm định Levene với giá trị p là 0,004 cho thấy sự khác biệt có ý nghĩa thống kê giữa các nhóm, trong khi kiểm định ANOVA không phù hợp với dữ liệu này.

4.5.7 So sánh xu h ng mua c a các nhóm khách hàng có th i gian s d ng Internet trung bình khác nhau

Phân tích H.7 cho thấy rằng việc mô tả xu hướng mua sắm của các nhóm khách hàng khác nhau có sự khác biệt không đáng kể Kiểm định Levene cho giá trị p = 0,023, nhỏ hơn 0,05, cho thấy rằng giả thuyết về phương sai giữa các nhóm khách hàng bị bác bỏ Hơn nữa, kiểm định ANOVA không phù hợp cho việc phân tích này.

Trong phần này, nội dung và kết quả phát hiện từ nghiên cứu được tóm tắt, trả lời cho câu hỏi nghiên cứu Tác giả cũng đưa ra những kết luận và đề nghị cho các nghiên cứu sâu hơn về vấn đề này.

Th o lu n v k t qu nghiên c u

Mục đích của nghiên cứu này là khám phá các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay trực tuyến thông qua mạng Internet tại Việt Nam Các thang đo được xây dựng dựa trên lý thuyết hành vi Phương pháp nghiên cứu được thực hiện qua hai bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua hình thức phỏng vấn nhóm, nhằm tổng hợp ý kiến bổ sung cho mô hình cơ sở ban đầu, là mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989), từ đó xây dựng nên mô hình nghiên cứu của đề tài.

Nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua kỹ thuật phỏng vấn trực tiếp và gửi điền t (e-mail) với mẫu là 312 hành khách sử dụng máy bay Các câu hỏi phỏng vấn được thiết kế dựa trên kết quả nghiên cứu định tính và mô hình nghiên cứu đề nghị, sử dụng thang đo Likert 5 điểm Thang đo đã được phân tích và kiểm định thông qua phương pháp độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Các thang đo đã được đánh giá tiếp tục được sử dụng trong chương trình phân tích hồi quy xác định mức độ ảnh hưởng của các biến đến xu hướng mua vé máy bay đến Việt Nam.

ANOVA là phương pháp thống kê được sử dụng để đánh giá sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng dựa trên xu hướng mua sắm của họ Phân tích này giúp xác định sự khác biệt giữa các nhóm khách hàng khác nhau về thu nhập, độ tuổi, vị trí địa lý, ngành nghề và thói quen sử dụng Internet.

Nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố chính ảnh hưởng đến xu hướng mua vé đi đến Việt Nam bao gồm sự tiện nghi do hệ thống mang lại, khả năng cá nhân của người sử dụng, thu nhập cá nhân, sự tin cậy và chuẩn mực chủ quan Mặc dù yếu tố về sự tin cậy không được đánh giá cao, nhưng sự tiện nghi từ hệ thống là điều dễ nhận thấy, tiếp theo là khả năng cá nhân, thu nhập và chuẩn mực chủ quan Điều này có thể do hệ thống bán vé đang trong quá trình thử nghiệm tại Việt Nam và đã mang lại lợi ích cho người mua, giúp họ quyết định mua vé khi có nhu cầu và thực hiện kết nối vào bất kỳ thời điểm nào Ngoài ra, yếu tố nội tại của hệ thống như thiết kế, thông tin cung cấp và sự thân thiện của giao diện mạng cũng góp phần ảnh hưởng đến xu hướng mua Riêng yếu tố về khả năng của người sử dụng liên quan đến các thiết bị như máy tính, khả năng thanh toán, kết nối sử dụng hệ thống và xử lý thông tin cũng là những vấn đề liên quan đến ý định mua của họ Cuối cùng, sự hài lòng của người tiêu dùng và việc họ khuyên bạn bè cũng có ảnh hưởng đáng kể đến mong muốn mua của khách hàng.

Nhóm nghiên cứu chỉ ra rằng thái độ của khách hàng đối với hệ thống vé điện tử có ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng và sự đồng ý của họ Khám phá này giúp các nhà quản trị hãng hàng không và nhà cung cấp dịch vụ nhận ra tầm quan trọng của việc duy trì mối quan hệ khách hàng thông qua việc tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên website, cập nhật thông tin kịp thời và thiết kế giao diện khoa học Đồng thời, việc quảng bá rộng rãi trên các phương tiện truyền thông và báo chí cũng rất cần thiết để hành khách nhận biết và hiểu rõ hơn về hệ thống vé điện tử đang hoạt động.

Nếu nhà cung cấp không đa dạng hóa các hình thức thanh toán, sẽ tạo ra rào cản cho xu hướng mua sắm của hành khách Các hãng hàng không có thể sắp xếp trang bị máy tính nối mạng tại các địa điểm công cộng như nhà hàng, khách sạn, siêu thị, giúp hành khách dễ dàng mua vé ngay cả khi không có nguồn lực sẵn có là máy tính nối mạng.

óng góp c a nghiên c u

Mục đích của nghiên cứu này là nhằm tăng cường sự nhận thức về hành vi khách hàng trước tuyển Việt Nam thông qua câu hỏi nghiên cứu Tác giả đã đóng góp vào việc kiểm định định lý lý thuyết hành vi liên quan đến vận động thể thao, đồng thời cung cấp thêm thông tin cho lý thuyết hành vi trong bối cảnh kinh tế đang phát triển tại Việt Nam.

K t lu n và đ ngh cho nghiên c u ti p theo

Nghiên cứu này không chỉ là một khám phá mang tính cách mạng, mà còn cung cấp những điểm quan trọng cho nhà quản lý Mục đích của nghiên cứu là dựa vào mô hình cơ bản ban đầu, mô hình TAM, nhằm phát hiện các yếu tố giúp nhà quản lý có chiến lược khuyến khích, động viên sự chấp nhận hệ thống vé điện tử Tác giả cho thấy mô hình TAM là một mô hình phù hợp và có khả năng dự báo hành vi trong điều kiện Việt Nam, nơi đang bắt đầu xây dựng và phát triển lĩnh vực hệ thống điện tử Điều này hỗ trợ cho những nghiên cứu sau có thể tiếp cận và kiểm định cho các nghiên cứu sâu hơn trong các lĩnh vực như dịch vụ công, hành chính – chính phủ điện tử; dịch vụ ngân hàng – ngân hàng điện tử; truyền hình Internet và mua bán các loại hàng hóa thông thường khác.

H n ch nghiên c u

C ng nh t t c các nghiên c u khác, nghiên c u này c ng có nh ng m t h n ch c a nó:

1 Nghiên c u này v n mang tính c c b , nó ch a th bao quát h t b n ch t c a v n đ mua bán hàng hóa tr c tuy n Các nhà nghiên c u tr c đây th ng nh n m nh đ n s c n thi t v nh ng nghiên c u theo h ng xuyên su t v n đ nh m hi u r h n v mua bán hàng hóa tr c tuy n, b i vì khi m t nghiên c u có tính ch t bao quát và xuyên su t m t v n đ , trong tr ng h p này là xu h ng mua, s giúp nhà nghiên c u đo l ng c hai v n đ liên quan m t thi t v i nhau là xu h ng mua và hành vi mua Nghiên c u này đã ch a ch ng minh đ c s tác đ ng c a các nhân t đ i v i hành vi mua hàng th c t Vì v y r t mong mu n các nhà nghiên c u ti p theo gi i thích v n đ này

2 Nghiên c u ch a đ a ra đ c chính xác k t lu n v s khác bi t gi a xu h ng mua c a ng i đã t ng mua vé đi n t và ng i ch a mua vé đi n t M u đ i di n đ a vào nghiên c u còn mang tính ch quan nên ch a th xác đnh đ c s khác bi t c th gi a các nhóm nh đ tu i, trình đ h c v n, thu nh p hay v trí công tác và kinh nghi m s d ng Internet c a h

3 Nghiên c u ch m i ti p c n vào v n đ mua vé máy bay ch a có s bao quát và tin c y đ gi i thích cho lo i hình mua bán tr c tuy n, th ng m i đi n t C n ph i có nh ng nghiên c u khác cho t ng nhóm hàng, s n ph m, d ch v c th m i có th gi i thích đ c xu h ng hành vi và hành vi cho th ng m i đi n t Vi t Nam

DANH M C TÀI LI U THAM KH O

1) GS TS Mai Ng c Ch , v n hóa truy n th ng ph ng ông – m t s đ c đi m và nh ng h n ch c n kh c ph c tr c xu h ng h i nh p qu c t ,

H Qu c gia Hà N i, http://bulletin.vnu.edu.vn

2) Nguy n H u Lam – Tr n Quang Trung (2005), ph ng pháp nghiên c u – tài li u h ng d n h c t p, H M TP.H Chí Minh

3) Phong Lan, Tháng 11 Vi t Nam có vé máy bay đi n t , www.vnexpress.net, 18/09/1996

4) Nguy n Tuy t Mai, Kinh doanh đi n t - xu th t t y u, http://www.chungta.com, 20/11/2005

5) Tr n Ph ng Minh, i tìm hình m u cho TM T Vi t Nam, www.chungta.com, 04/01/2006

6) Hu nh T Kim Quyên, (2006), Các y u t nh h ng đ n xu h ng tiêu dùng b t dinh d ng tr em, H Bách Khoa TP.HCM, tr.8

7) Hoàng Tr ng – Chu Nguy n M ng Ng c (2005), Phân tích d li u th ng kê v i SPSS, NXB Th ng kê

1) Athiyaman A., (2002), Internet user’s intention to purchase air travel online: An Imperical Investigation, Marketing intelligence & planning, vol

2) Krueger, R.A (1988), Focus Groups: A Practical Guide for Aplied

Research, Sage Publications, Newbury Park, USA

3) Szajna, B., (1996), Empirical evaluation of the revised Technology Acceptance Model, Management science, vol 42, p.85-92

4) Chen, L.D., Gillenson, M.L., Sherrell, D.L, (2002), Enticing online consumers: An extended technology acceptance perspective, Information and Management, vol 39, issue 8, p.705-719

5) Davis F.D, (1993), User acceptance of computer technology: System characteristics user perceptions and behavior characteristics, International Man-Machine studies, Vol 38, p.475-487

6) Davis, F.D., (1989), Perceived usefulness, perceived ease of use and user acceptance of information technology, MIS Quarterly, vol 13, p.319-339

7) Davis, F D., Venkatesh V., Moriris, M., (2003), user acceptance of information technology: towards a unified view, MIS Quarterly, Vol.27, issue 3

8) Gefen D and Straub W.,(2000),“The relative imprtance of perceived ease of use in IS adoption: A study of E-commerce adoption”, Journal of Association for Information System, vol.1, p.1-10

9) Gefen D., (2000), Structural equation modeling and regression: Guidelines for research practice, Communication of the Association for information system, vol.4, Article 7

10) Miyazaki A.D., and Fernandez A., (2001), Consumer perception of privacy and security risks for online shoping, The Journal of consumer Affairs, vol

11) Salisbury, W.D., Pearson, R.A., Pearson, A.W & Miller, D.W (2001), Perceived Security and World Wide Web Purchase Intention, Industrial Management & Data Systems, vol.101, issue 4

12) Chung, J.E & Pysarchik, D.T (2000), A Model of Behavioral Intention to Buy Domestic versus Imported Products in a Confucian Culture, Marketing Intelligence & Planning, vol.18, no 5, p.281-291

13) Goldsmith R E., (2002), Explaining and predicting consumer intention to purchase over the Internet, Journal of Marketing Theory and Practice, vol

14) George, J., F (2002), Influences on the intent to make Internet purchases, Internet research – Electronic Networking Aplications and Policy, vol 12, issue 2, p.165-180

15) Hair, J F, Bush, R.P & Ortinau, D.J (2000), Marketing Research: A

Practical Aproach for the New Millennium, McGraw-Hill, USA

16) Zikmund, W.G (1997), Business Research Methods, 5th edition., The Dryden Press,USA

17) Teo T.S.H., (2001), Demographic and motivation variables associated with Internet usage activites, Internet research: Electronic Networking aplications and policy, vol 1, isuue 2, p.125-137

18) Triandis C.H., (1979), Value, attitudes and interpersonal behavior,

Nebraska Symposium on motivation, Beliefs, Attitudes and values, Lincoln,

19) Ajzen I., & Fishbein, M (1980), Understanding Attitudes and Predicting

Social Behavior, Prentice-Hall, Englewood Cliffs

20) Ajzen, I (1985), From intentions to actions: A theory of planned behavior, in: Kuhl, J & Beskmann, J., Action control: From cognition to behavior, Springer, New York, p.11-39

21) Ajzen I., (1991), the theory of planned behavior: Some unresolved issues, organizational behavior and human decision processes, vol 50, p.179-211

22) Harwik, J và Barki, H., (1994), explaining the role of user participation in information system use, Management Science, vol 40, issue 4, p.440-465

23) Song J., and Zahedi M., (2001), Web design in E-commerce: A theory and empirical analysis, International Conference of information System, p.205-

24) Rowley, J., (2000), Product search in e-shoping: A review and research proposition, Journal of consumer marketing, vol.17, issue 1, p.20-35

25) Mathieson, K., (1991), Predictiion user intentions: Comparing the Technology Acceptance model with the Theory of Planned Behavior, Information System research, vol.1, issue 3, p.171-189

26) Mathieson, K., (1991), Prediction user intentions: Comparing Technology Acceptance Model with Theory of Planned, Behavior Information System research, vol.2, issue 3, p.173-189

27) Jarvenpaa S.L., and Todd P.A., (1996), Consumer reactions to electronic shoping on the World Wide Web, International Journal of electronic commerce, vol.1, isuue 2, p.59-88

28) Lackana L., (2004), Factors influencing online purchase intention: The case of health food consumers in Thailand, University of Southern Queensland, p.31-45

29) Thompson, R.L., Higgins, C and Howell, J.M., (1994), personal computing: Toward a conceptual model of utilization, MIS quarterly, volume 15, issue 1, p.125-143

30) Fishbein M, and Ajzen, I (1975), Beliefs, attidute, intention and behavior:

An introduction to theory and research, Addison – Wesley, Reading, MA

31) Harris, M., (1996), expanding horizons’s marketing research, magazine of management and aplication, vol.12, issue 2, p.12

32) Limayem M., and Frini (2000), Factors affecting intentions to buy through the web: A comparitive study of buyers and non-buyers, proceeding of the 5th AIM conference, France

33) Limayem M., and Rowe F., (2001), Factors affecting intentions to buy through the web in Hongkong and in France, 5th International conference on the management of networked enterprises, Mahdia

34) Tan M., and Teo T.S.H, (2000), Factors influencing the adoption of Internet banking, Journal of Association for information system, vol 1, issue 1

35) Lee M K.O., and Turban E., (2001), A trust model for consumer Internet shoping, International Journal of Electronic commerce, vol.6, isuue 1, p.75-91

36) Butler, P and Pepard, J (1998), Consumer purchasing on the Internet: Process and prospects, European Management Journal, Vol 16, isuue 5, p.600-610

37) Cooper, D.R & Schindler, P.S (2001), Business Research Methods, 7th edition Irwin/ McGraw-Hill, Singapore

38) Vijayasararhy L R., and Jones J M., (2000), Print and Internet Catalog shoping: Assessing Attitudes and intentions, Internet research – Electronic networking aplications and policy, vol 10, isuuue 3, p.193-202

39) Hung, S., and Chang, M C., (2004), User acceptance of WAP services: Test of competing theories, Computer standards and interfaces, vol 27, issue 4, p.359-370

40) Taylor, S and Todd., A., (1995), Understanding information technology usage: A test of competing models, Information Systems research, vol 6, issue 2, p.144-176

41) Jelassi, T and Enders A (2005), Strategies for e-business, Pearson Education

42) Yan and Paradi, J.C (1999), Success criteria for financial intuition in electronic commerce, 32nd Hawaii Int.Conf.System Sciences

43) Sekaran, U (2000), Research Methods for Business: A Skill-Building

Aproach, 3nd edition, Wiley, New York, USA

44) Venkatesh, V., Morris, M., Davis, F., and Davis G., (2003), user acceptance of information technology: Towards a unified view, MIS Quarterly, vol 27, issue 3

3 Websites www.emeraldinsight.com www.vnexpress.net www.vietnamnet.vn www.chungta.com

Th i gian d ki n th o lu n: 60 phút

C h i cung c p nh ng thông tin c n thi t v Internet

Tìm hi u mong mu n c a khách hàng

Phát hi n thêm các y u t h tr cho c s lý thuy t và mô hình nghiên c u

Bám sát vai trò c a ng i đi u ph i cu c th o lu n

Tôn tr ng ý ki n cá nhân (không đúng, không sai)

Trình bày rõ và đi th ng vào v n đ

- Tóm t t thông tin ng i tr l i

Tên, v trí công tác, đ n v công tác, kinh nghi m s d ng internet

- Anh/chi đã s d ng internet bao lâu r i?

- Anh/ch có th ng s d ng internet không?

- Anh/ch th ng s d ng internet đâu? (nhà, c quan, công c ng)

- Anh/ch th ng s d ng internet cho m c đích gì? Có dùng vào vi c tìm ki m, mua hàng hóa d ch v tr c tuy n không?

- Lo i hàng hóa d ch v nào anh/ch t ng tìm mua qua m ng Internet?

- Y u t nào khuy n khích anh ch mua hàng hóa, d ch v tr c tuy n? T i sao? (th m dò lý do: c tr ng internet, đ c đi m hàng hóa/d ch v hay do ch quan ng i s d ng)

3 S hi u bi t v mua tr c tuy n

Nhiều người đã chuyển sang mua sắm trực tuyến, tuy nhiên, có những yếu tố chính ảnh hưởng đến quyết định của họ như thu nhập cá nhân, lợi ích cá nhân, sự tin cậy của sản phẩm và sự tác động từ bạn bè, người thân hoặc đồng nghiệp.

- T i sao anh/ch không mua b ng cách khác n a?

- Lo i hàng hóa, d ch v nào anh ch mu n mua qua Internet?

- N u ch a, t i sao? Anh ch đã bao gi cân nh c đ n vi c mua tr c tuy n ch a?

- Các y u t nào có th khuy n khích anh ch mua tr c tuy n? ( c tr ng Internet, đ c đi m hàng hóa/d ch v hay do ch quan ng i s d ng)

- Nh ng y u t nào ch y u tác đ ng làm anh ch còn phân vân khi d đnh mua hàng tr c tuy n?

- Trong vòng 12 tháng qua anh ch có mua vé máy bay không?

- Ch y u anh/ch mua b ng cách nào? T i sao?

- Lý do nào anh ch ch n mua b ng cách đó?

- T i sao anh ch không mua t các ngu n khác?

- ã bao gi anh ch nghe nói đ n vi c mua vé máy bay đi n t ch a? đâu?

- Anh ch đã bao gi mua vé đi n t ch a? Mua c a hãng hàng không nào?

- N u có, t i sao anh ch ch n mua? N u không, t i sao? (c g ng tìm hi u càng chi ti t, càng nhi u nguyên nhân càng t t)

- Nh ng y u t chính nào (s ) nh h ng đ n ý đnh, quy t đnh mua vé đi n t c a anh ch ?

T i sao? (c g ng tìm hi u càng chi ti t, càng nhi u nguyên nhân càng t t)

- Theo anh ch , các y u t tích c c khuy n khích anh ch mua vé đi n t là gì?

- Các v n đ nào tác đ ng làm n n lòng (m t can đ m) anh ch khi mua vé đi n t ?

- Anh ch có d đnh mua (ti p t c mua) vé đi n t trong t ng lai ch ?

- N u có, t i sao? Không, t i sao? (c g ng tìm hi u càng chi ti t, càng nhi u nguyên nhân càng t t)

- Anh ch có th s p x p theo th t quan tr ng c a các y u t mà anh ch v a cho đ c p?

- Anh ch cho thêm ý ki n có th là s thuy t ph c anh ch mua vé đi n t ?

G i l i c m n ng i tr l i Và t ng quà l u ni m

Tôi là học viên chương trình đào tạo thạc sĩ ngành Quản trị Kinh doanh K.4 tại TP.HCM, hiện đang nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng mua vé máy bay đến từ Việt Nam Tôi rất mong anh/chị dành chút thời gian để trả lời giúp tôi các câu hỏi sau đây Mọi quan điểm của anh/chị đều có giá trị cho nghiên cứu của tôi, và không có quan điểm nào là đúng hay sai Tất cả thông tin của anh/chị cung cấp sẽ hoàn toàn được giữ bí mật.

R t mong nh n đ c s c ng tác nhi t tình c a anh ch

M đ u, xin anh/ch vui lòng tr l i giúp các câu h i sau:

1 Anh/ch đã t ng s d ng máy bay trong vi c đi l i c a mình ch a?

2 Anh/ch có bao gi s d ng máy tính đ truy c p m ng Internet hay không?

Xin anh/ch vui lòng tr l i các câu h i sau b ng cách đánh d u chéo vào ô mà anh/ch cho là phù h p nh t cho m c đ đ ng ý hay không đ ng ý c a anh/ch :

Không đ ng ý Không ý ki n ng ý Hoàn toàn đ ng ý

1 Tôi ngh mua vé máy bay đi n t (tr c tuy n) qua internet là m t gi i pháp u vi t

2 Theo tôi, mua vé máy bay đi n t qua m ng internet là m t vi c hoàn toàn đúng đ n

3 Tôi thích và đ ng ý v i ý t ng mua vé máy bay đi n t

4 Tôi có d đnh s mua vé máy bay qua m ng internet trong t ng lai

5 Ch c ch n r ng trong t ng lai tôi s th ng xuyên mua vé máy bay tr c tuy n khi có c n

6 Tôi cho r ng nh ng ng i khác c ng s mua vé máy bay đi n t qua m ng internet

7 Theo tôi thì vi c mua vé máy bay thông qua h th ng internet r t là h u ích

8 H th ng vé đi n t (tr c tuy n) s giúp tôi ti t ki m th i gian

9 H th ng vé đi n t (tr c tuy n) s giúp cho vi c mua vé máy bay c a tôi d dàng h n

10 H th ng vé đi n t (tr c tuy n) s giúp vi c mua vé c a tôi đ c th c hi n nhanh h n

11 Theo tôi thì s d ng h th ng internet đ mua vé đi n t là r t đ n gi n

12 Tôi s c m th y không có gì khó kh n khi tôi s d ng h th ng mua vé đi n t qua m ng internet

13 Tôi ngh vi c tìm hi u cách s d ng h th ng vé đi n t là không có gì khó kh n đ i v i tôi

14 Nói chung, tôi cho r ng h th ng mua vé đi n t là d dàng s d ng

15 B n bè, đ ng nghi p,…có khuyên tôi nên mua vé máy bay đi n t qua m ng internet

16 Nh ng ng i thân c a tôi có nh h ng đ n vi c mua vé qua m ng internet c a tôi

17 Nh ng ng i liên quan khác c a tôi c ng có nh h ng đ n vi c mua vé máy bay đi n t c a tôi

18 Theo tôi vi c thanh toán ti n vé máy bay qua m ng internet là an toàn

19 Tôi ngh r ng h th ng vé đi n t có tính b o m t (an ninh m ng) cao

20 Tôi tin h th ng vé đi n t b o đ m an toàn nh ng thông tin cá nhân c a tôi

21 Tôi có s n nh ng trang thi t b , ngu n l c c n thi t (máy tính, m ng internet, th thanh toán) đ có th mua vé đi n t qua m ng internet

22 Tôi có s am hi u c n thi t v vi c v n hành h th ng vé đi n t qua m ng internet

23 Tôi t tin v các k n ng thao tác máy tính và mua s m qua m ng internet

24 Tôi c m th y không g p tr ng i nào n u mua vé qua m ng internet

25 Tôi c ng s mua vé đi n t qua m ng internet cho dù là không có s h tr thêm t nhà cung ng d ch v

Ph n II: Xin anh ch vui lòng cho bi t thêm thông tin v anh ch

3 Thu nh p m i trung bình m i tháng (đ ng):

D i 5tr T 5 đ n 10tr T 10tr đ n 15tr Trên 15tr

5 V trí công tác hi n t i c a anh/ch là:

HSSV Công nhân/L PT Nhân viên/Chuyên viên

Tr ng/phó phòng BG /Ch DN

6 Anh/ch đang công tác trong đ n v là:

CQ nhà n c DN Nhà n c DN có v n TNN/LD

DN ngoài qu c doanh (TNHH, CTCP, DNTN) Khác: _

7 Trung bình m i tu n anh/ch s d ng bao nhiêu th i gian cho vi c truy c p Internet d i 5 gi 5 - 10gi 10 -20gi trên 20gi

8 Tr c đây anh/ch đã t ng th c hi n vi c tìm ki m/nghiên c u hàng hóa – d ch v qua m ng internet ch a?

Chân thành c m n các anh ch đã giúp đ tr l i b ng câu h i này!

PH L C C: TH NG KÊ MÔ T BI N NH TÍNH

C.4 EDU Trình độ chuyên môn

C.5 POS Vị trí công tác

C.6 WOK Đơn vị công tác

Valid Cơ quan nhà nước 42 13.5 13.5 13.5

DN có vốn đầu tư nước ngoài 92 29.5 29.5 69.2

C.7 WEB Thời gian truy cập mạng internet

C.8 EXP Kinh nghiệm sử dụng mạng internet trong tìm hiểu sản phẩm

PH L C D: TH NG KÊ MÔ T CÁC BI N NH L NG

Std Deviation AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 312 1 5 4.38 821

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PE1 Sử dụng rất đơn giản 312 1 5 3.54 913

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 312 1 5 4.07 729

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 312 1 5 3.92 945

Std Deviation PI1 Dự định mua trong tương lai

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 312 1 5 3.90 860

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

E.1 T ng th chung các thang đ o

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PE1 Sử dụng rất đơn giản 79.30 110.776 548 898

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 78.77 114.193 477 900

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 78.92 108.798 632 896

Total 312 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử 8.27 2.672 735 554 823

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 12.39 4.167 692 516 816

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 4.38 821 312

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

PE1 Sử dụng rất đơn giản 11.45 3.984 651 444 753

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

PE1 Sử dụng rất đơn giản 3.54 913 312

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan 6.45 3.026 745 589 810

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan 3.20 1.002 312

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

Understanding the FA2 system reveals a negative value of 3.85, with item scores of 0.825, 0.678, and 0.459 This negative average covariance among items indicates a violation of reliability model assumptions, suggesting the need to review item codings for accuracy.

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 4.07 729 312

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 7.86 2.370 790 628 769

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 3.92 945 312

Cronbach's Alpha Based on Standardized Items N of Items

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted PI1 Dự định mua trong tương lai

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 8.03 1.928 805 649 747

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

PI1 Dự định mua trong tương lai

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 3.90 860 312

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 4101.915 df 231

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 620 593

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PE1 Sử dụng rất đơn giản 552 504

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 677 611

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 707 611

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Extraction Method: Principal Axis Factoring a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Rotation Sums of Squared Loadings(a) Factor Total

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 680 274

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 595 -.287 -.318 -.216

PE1 Sử dụng rất đơn giản 575 282 -.290

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 537 -.383 383

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

Extraction Method: Principal Axis Factoring a 5 factors extracted 9 iterations required

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 817 -.217

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn 769 -.279

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt 729

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích 706

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử 683 248

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử 538

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân 792

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 777

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống 721 230

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết 660

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 639

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống 762

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý 743

PE1 Sử dụng rất đơn giản 696

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng 623

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống 890

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan 868

TR1 Việc thanh tóan là an tòan 733

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân 804

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác 709

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp 696

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations

AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian 741 376 396

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 393 769 362

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 479 744 550 275 359

FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

PE1 Sử dụng rất đơn giản 426 314 703 286 376

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan

TR1 Việc thanh tóan là an tòan

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization

F.2 Phân tích nhân t bi n ph thu c

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 460.053

PI1 Dự định mua trong tương lai

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 649 865

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

Extraction Method: Principal Axis Factoring

Factor Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings

Extraction Method: Principal Axis Factoring

PI2 Chaéc chaén mua khi caàn 930

PI3 Niềm tin người khác cũng sẽ mua

PI1 Dự định mua trong tương lai

Extraction Method: Principal Axis Factoring a 1 factors extracted 13 iterations required

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted AT1 Mua vé điện tử là giải pháp ưu việt

AT2 Nên áp dụng việc mua bán vé điện tử

AT3 Hòan tòan đồng ý với cách mua vé điện tử

PU1 Hệ thống vé điện tử rất hữu ích

PU2 Hệ thống vé điện tử giúp tiết kiệm thời gian

PU3 Giúp việc mua vé dễ dàng hơn

PU4 Giúp việc mua vé nhanh chóng hơn

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted FA1 Trang thiết bị, nguồn lực cần thiết

FA2 Sự am hiểu về hệ thống 15.63 8.267 691 821

SE1 Sự tự tin về khả năng của cá nhân

SE2 Kỹ năng cần thiết để sử dụng hệ thống

SE3 Sự hổ trợ từ bên ngoài 15.78 7.309 684 820

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted

PE1 Sử dụng rất đơn giản 11.45 3.984 651 753

PE2 Thuận tiện trong việc thao tác, xử lý

PE3 Không khó khăn khi làm quen với hệ thống

PE4 Hệ thống dễ dàng khi sử dụng

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted TR1 Việc thanh tóan là an tòan

TR2 Tính bảo mật (an ninh) của hệ thống

TR3 Thông tin cá nhân được bảo đảm an tòan 6.45 3.026 745 810

Scale Mean if Item Deleted

Scale Variance if Item Deleted

Cronbach's Alpha if Item Deleted SN1 Ảnh hưởng bới bạn bè, đồng nghiệp

SN2 Ảnh hưởng bởi người thân

SN3 Ảnh hưởng từ các người liên quan khác

PH L C G: T NG QUAN VÀ H I QUI

** Correlation is significant at the 0.01 level (1-tailed)

F3, F1(a) Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: PI

Std Error of the Estimate Change Statistics

1 807(a) 651 646 42508 651 114.371 5 306 000 1.739 a Predictors: (Constant), F5, F2, F4, F3, F1 b Dependent Variable: PI

Squares df Mean Square F Sig

Total 158.621 311 a Predictors: (Constant), F5, F2, F4, F3, F1 b Dependent Variable: PI

Standardized Coefficients t Sig Tolerance VIF

Standard Error of Predicted Value

Centered Leverage Value 001 113 016 014 312 a Dependent Variable: PI

Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual

Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig

Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig

Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig

Deviation Std Error 95% Confidence Interval for

Test of Homogeneity of Variances

725(a) 3 307 538 a Groups with only one case are ignored in computing the test of homogeneity of variance for PI Xu hướng mua

Squares df Mean Square F Sig

Deviation Std Error 95% Confidence Interval for

3 DN co von dau tu nuoc ngoai 92 4.0507 60307 06287 3.9258 4.1756 2.67 5.00

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig

H.7 Th i gian truy c p m ng Internet

Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum

Test of Homogeneity of Variances

Squares df Mean Square F Sig