1.1. Lý do chọn đề tài 1.1.1. Bối cảnh nghiên cứu Bán lẻ trực tuyến B2C đang phát triển mạnh mẽ. Nhờ vào cách mạng 4.0, sự bùng nổ của bán lẻ trực tuyến và hành vi mua sắm của khách hàng dần chuyển từ tại các cửa hàng thực (in-store) sang mua online là điều dễ nhận thấy tại Việt Nam. Theo các số liệu thống kê của diễn đàn leader (2017), Việt Nam lọt vào top 3 thị trường thương mại điện tử tăng trưởng nhanh nhất: Thái Lan (+104%), Malaysia (+88%), và Việt Nam (+69%) với 8,8% tỷ lệ người mua sắm qua thương mại điện tử. Khảo sát của Hội doanh nghiệp hàng Việt Nam chất lượng cao, trong giai đoạn 2017-2018 cho thấy tất cả các sản phẩm tiêu dùng ít nhiều đều được người tiêu dùng lựa chọn mua online, trong đó chọn mua online ngày càng nhiều các dòng sản phẩm thuộc các ngành hàng như thiết bị - đồ điện tử kỹ thuật cao; mỹ phẩm; và các mặt hàng thời trang (chiếm tỷ lệ từ 10 - 30% người tiêu dùng chọn mua online). Năm 2018 tốc độ tăng trưởng của thương mại điện tử được ghi nhận là 30% với quy mô là 7,8 tỷ USD theo Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam VECOM (2019). Tốc độ này được duy trì trong năm 2019 (VECOM, 2020). Cũng theo báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam VECOM (2020) và VECOM (2021), sang năm 2020 với tiêu điểm là dịch Covid-19 ảnh hưởng tới sức mua của thị trường, chứng kiến mức tăng trưởng khá cao 15% với quy mô 13,2 tỷ USD. Lượng truy cập sàn thương mại điện tử là 3,5 triệu lượt/ngày, tăng 150% so với cùng kỳ năm 2019. Giai đoạn trước và sau khi Covid-19 được kiểm soát là những thời điểm vàng cho sự chuyển đổi làm tiền đề cho bùng nổ thương mại điện tử trong tương lai. Trong năm 2021, Bộ Công Thương cũng đã đẩy mạnh triển khai chương trình chuyển đổi số, đặc biệt là các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Theo Kế hoạch tổng thể của Chính phủ, đến năm 2025 doanh số của thương mại điện tử B2C sẽ tăng 25%/năm, đạt 35 tỷ USD – chiếm 10% tổng mức bán lẻ tiêu dùng cả nước. 55% dân số sẽ tham gia mua sắm online, với giá trị đơn hàng là 600 USD/người/năm (Kiên, 2020). Các tập đoàn lớn như Google, Temasek, Bain & Company dự báo tốc độ tăng trưởng sẽ là 29% giai đoạn 2020-2025 (Anh, 2021). Có thể nói, đây là những tín hiệu đáng mừng đối với tình hình thương mại điện tử ở Việt Nam khi mà các hoạt động kinh doanh, giao dịch trực tuyến với mô hình và công nghệ hiện đại đã, đang và dần thay thế các hình thức mua bán truyền thống đã cũ. Đi cụ thể vào sản phẩm ngành hàng, các số liệu thống kê của Cục thương mại điện tử và kinh tế số, theo Vui (2016), những mặt hàng được mua nhiều nhất trên các trang thương mại điện tử B2C là: quần áo, giày dép, mỹ phẩm (64%), tiếp theo là đồ công nghệ, điện tử tiêu dùng (56%). Số liệu thống kê của Nielsen (2017b) cho thấy mặt hàng Điện thoại di động và Công nghệ thông tin đứng thứ 6 (chiếm 40%) trong số 10 mặt hàng người Việt mua online nhiều nhất. Theo websolution (2019), các mặt hàng điện tử và công nghệ cũng nằm trong số 10 mặt hàng bán online chạy nhất. Số liệu của các tổ chức uy tín cho các năm 2019, 2020, 2021 cũng thể hiện rõ điều này (VECOM (2020); AI (2020); Reputa (2021)). Bên cạnh những sàn giao dịch thương mại điện tử như Tiki.vn, Shopee.vn, Sendo.vn, Lazada.vn … thì những siêu thị, cửa hàng ngoại tuyến cũng đã sớm chủ động mạnh dạn đầu tư vào thương mại điện tử, như hệ thống siêu thị Thế Giới Di Động, Nguyễn Kim, Pico, điện máy Xanh ... Về bối cảnh mang tính đột biến, với cột mốc là sự xuất hiện của đại dịch Covid-19 từ đầu năm 2020 ở Việt Nam, thì ngành thương mại điện tử được nhận định là giải pháp chuyển đổi cần thiết cho doanh nghiệp và đáp ứng công việc phân phối theo nhu cầu thị trường. Nắm bắt được tình hình, nhiều doanh nghiệp đã tiến hành tái cơ cấu tổ chức, chuyển đổi số, tập trung hơn vào kênh phân phối trực tuyến như web bán hàng, mạng xã hội, tham gia sàn thương mại trực tuyến… Sự chuyển đổi này có thể nhận thấy rất rõ rệt trong bán lẻ trực tuyến các sản phẩm, trong đó có mặt hàng điện tử tiêu dùng. Đại dịch làm thay đổi Thói quen, hành vi, tâm lý của khách hàng tiêu dùng. Một điểm dễ nhận thấy là người tiêu dùng tăng mua sắm qua kênh trực tuyến, đặc biệt là 04 giai đoạn cách ly/giãn cách xã hội trong tháng 02-04/2020, 08-09/2020, 02 tháng đầu 2021, 05-cuối/2021 tại nhiều địa phương và qua đỉnh dịch lần 5 để thích ứng trong điều kiện mới khi đã phủ vacxin (từ khoảng tháng 01/2022 – nay), theo tổng hợp của An (2022), Trân (2022), Diệp Trương (2021) và Vũ (2021). Các sàn lớn khác như Shopee, Tiki, Sendo ghi nhận số lượng đơn hàng giai đoạn làn sóng dịch thứ 4 căng thẳng từ 06-09/2021 các sàn lớn tăng trưởng vượt kế hoạch từ 8-10% với ghi nhận số lượng đơn hàng tăng từ 8-50% (VECOM, 2022). Theo Khải (2021) và VECOM (2022), qua các làn sóng dịch và đến giai đoạn thích nghi điều kiện bình thường mới (từ khoảng 01/2022 trở đi), mua online trở thành phương thức tiêu dùng quen thuộc của người dân. 53% số người được hỏi cho rằng mua hàng online trở thành một phần cuộc sống của họ, và 99% có ý định tiếp tục sử dụng trong tương lai (Thiện, 2022). Thói quen trước đây của người dân có sự dịch chuyển nhất định. Hành trình mua sắm, gồm Khám phá, Đánh giá và Mua hàng qua kênh trực tuyến chiếm tỷ lệ từng chặng tăng lên lần lượt 81%, 84% và 56%. Trong thời gian dài giãn cách xã hội, nhiều người quan tâm đến các sản phẩm trong nhà như: nội thất, trang trí, thiết bị điện tử, gia dụng tiện ích... thể hiện rõ qua ghi nhận tăng trưởng doanh số trong quý III/2021. Các sản phẩm thuộc ngành hàng điện tử, đặc biệt là laptop, máy để bàn và các phụ kiện liên quan phục vụ cho nhu cầu kết nối, giao dịch, làm việc, học tập, giải trí tăng trưởng mạnh mẽ. Cụ thể với sàn Lazada, doanh thu nhóm sản phẩm này tăng gấp 5 lần so với cùng kỳ năm ngoái, cho dù tâm lý người tiêu dùng ngành hàng này qua kênh trực tuyến còn e ngại vì giá trị tương đối cao và cần kiểm tra trước khi mua. Nhiều khách hàng dần chấp nhận và tin tưởng khi chọn mua các mặt hàng giá trị cao bằng phương thức online (Nielsen, 2021). Ở phạm vi thế giới, các báo cáo của OECD (2020), Forbes (2020), Bain (2020), Statista (2020) ghi nhận sự phát triển nhanh và chuyển đổi sang mua online ở nhiều thị trường, với đa dạng các loại chủng hàng và chuyển đổi có tính dài hạn hơn, dù không phải là tuyệt đối. Tăng trưởng mua sắm online ở Mỹ 2020 là 146% so với cùng kỳ năm trước, và được kích thích tăng trưởng dôi thêm 116,45 tỷ USD năm 2021 so với 2020 do sự xuất hiện của Covid theo tính toán của tổ chức Digitalcommerce360 (2021). Cùng khoảng thời gian đó là tăng trưởng 113,36% ở Anh, 130% và số người mua ở cửa hàng thực giảm 47% ở thị trường Đông Nam Á. Lượng giao dịch mặt hàng điện tử tiêu dùng tăng từ 55% lên 73% qua kênh mua online năm 2020 so với 2019 ở Anh (Google, 2020). Tuy vậy, báo cáo của Phuong, Han, Anh, and Duy (2021) và Nielsen (2022) cũng cho rằng mặc dù vậy không thể khẳng định dịch Covid có thể thay đổi hoàn toàn từ phương thức mua truyền thống sang online. Dù hiện tại (từ tháng 3/2022 trở đi) người tiêu dùng có quay lại mua cửa hàng thực nhiều hơn, nhưng không nhận thấy sự suy giảm mà vẫn tăng liên tục ở kênh trực tuyến do đã ăn sâu thành thói quen mới của người tiêu dùng (Statista, 2022). 1.1.2. Tính cấp thiết của đề tài Vấn đề đặt ra cho nghiên cứu này là từ một thực tế theo số liệu thống kê và phân tích của Nielsen (2017b): đối với các loại sản phẩm có giá trị cao, chu kỳ mua không thường xuyên và đòi hỏi sự trải nghiệm (chạm, cảm nhận, thử), các kênh trực tuyến chưa chiếm ưu thế hoàn toàn. Trong số những người đã mua thiết bị điện tử tiêu dùng trực tuyến, khoảng 37% nói rằng họ thường mua loại sản phẩm này trực tuyến nhiều hơn; 32% nói rằng họ mua ngoại tuyến thường xuyên, và 31% nói rằng họ mua trực tuyến và ngoại tuyến với tần số ngang nhau. Số liệu khảo sát của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số IDEA (2020) cũng chỉ ra yếu tố khó kiểm định chất lượng hàng hóa, và trải nghiệm cửa hàng thực là những trở ngại chính khi mua sắm trực tuyến. Ngoài ra, các Rủi ro nhận thức được, hành vi tham khảo trực tuyến để đi mua ở cửa hàng thực, Thói quen mua tại cửa hàng thực, dịch vụ bảo hành và đổi trả sản phẩm, thương hiệu sản phẩm và uy tín của nhà bán lẻ trực tuyến… cũng là những điều mà người mua cân nhắc khi chuyển đổi. Như vậy, vấn đề nghiên cứu nảy sinh ở điểm: sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử B2C và những lợi thế về tìm kiếm thông tin sản phẩm, các đánh giá của người mua trước để so sánh và lựa chọn, thuận tiện thời gian và đi lại, giá, ưu đãi,… là tiềm năng cho kinh doanh trực tuyến. Tuy vậy, do đặc thù hàng điện tử tiêu dùng nói chung như giá trị thường khá cao, vấn đề nguồn gốc và chất lượng sản phẩm, yêu cầu trải nghiệm mua sắm (nhìn, chạm, thử, được tư vấn trực tiếp…), bảo hành và chăm sóc khách hàng … nên khách hàng cần e ngại khi có Ý định chuyển đổi mua từ cửa hàng truyền thống sang trực tuyến B2C. Như vậy, cần có nghiên cứu lý giải cơ chế chuyển đổi này, thể hiện rõ sự cân nhắc của người tiêu dùng khi chuyển đổi từ mua ngoại tuyến sang mua online dưới sự ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố là ưu điểm, nhược điểm của từng phương thức mua online hay offline, và cùng với đó là tâm lý của người tiêu dùng khi chọn kênh mua hàng điện tử tiêu dùng. Điều này chưa được giải quyết rõ ràng trong các mô hình lý thuyết. Kết quả nghiên cứu này cũng là những hàm ý cho kinh doanh thương mại điện tử, giúp các nhà bán lẻ nắm rõ điểm mấu chốt khiến người tiêu dùng cân nhắc Ý định chuyển đổi sang mua online trong bối cảnh thương mại điện tử đang phát triển rất mạnh mẽ. Luận án chọn cách tiếp cận mô hình nghiên cứu phân tích hiệu ứng Push-Pull-Mooring (PPM). Trong đó Push – “Đẩy”, liệu rằng những yếu tố nhược điểm của phương thức mua sắm tại cửa hàng thực có đủ ảnh hưởng để thúc đẩy ý định chuyển đổi kênh mua của khách hàng. Song song với đó Pull – “Kéo”, tức là những ưu điểm mua online có tác động đủ mạnh để thu hút khách hàng có ý định chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến. Cuối cùng là Mooring – “Neo” liên quan tới các yếu tố cá nhân, môi trường xung quanh và các hạn chế của mua online có đồng thời ảnh hưởng trực tiếp tới Ý định chuyển đổi kênh mua. Các nội hàm này thể hiện sự cân nhắc khi chuyển đổi của khách hàng, bởi vậy đây là cách tiếp cận phù hợp. Qua tham khảo cả các tài liệu trong và ngoài nước hiện tại mà NCS tiếp cận được (11/2022), chưa có nghiên cứu nào tiếp cận phân tích hiệu ứng Push-Pull-Mooring cho nghiên cứu Ý định của khách hàng chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C trường hợp đối với nhóm hàng điện tử tiêu dùng ở Việt Nam. Khoảng trống cần khai thác thứ nhất cho nghiên cứu được nhận diện. Sự quan ngại của khách hàng đối Ý định chuyển đổi sang mua online hàng điện tử được luận án đề xuất diễn giải bằng chuỗi liên hệ của biến Rủi ro nhận thức được khi mua trực tuyến, Thói quen (Habit) và Thái độ đối với chuyển đổi (Attitude) là những cơ sở khoa học vững chắc để đề xuất một biến thể mới trên cơ sở khung PPM mang tính đặc thù hơn, gọi là PPM-H-A. Đây là khoảng trống thứ hai cho luận án. Liên hệ diễn tiến tâm lý giữa các biến Rủi ro nhận thức được khi mua trực tuyến và Thái độ đối với chuyển đổi, cũng như sự tham gia của biến Thói quen sẽ được để cập chi tiết hơn trong nội dung luận án. Ngoài ra, việc phát sinh dịch bệnh Covid cũng là một cú hích lớn cho thương mại điện tử. Căn cứ theo dòng thời gian dịch bệnh trong các tổng hợp của An (2022), Trân (2022), Diệp Trương (2021) và Vũ (2021), xác định 03 giai đoạn liên quan đến Covid là: cơ bản được kiểm soát (cuối 2020-mốc 28/01/2021 cả nước, đan xen 05-11/2021 ở Hà Nội, Đà Nẵng), lây lan cộng đồng (mốc 28/01/2021- 04/2021 ở miền Bắc, và từ 05- cuối/2021 đặc biệt ở TPHCM) và thích nghi trong điều kiện mới (khoảng từ tháng 01/2022 - nay) để khảo sát. Từ đó so sánh các tác động của các biến tới Ý định, đồng thời với đó là sự thay đổi trong chuỗi diễn tiến tâm lý Rủi ro nhận thức được – Thái độ đối với chuyển đổi sang mua online – Thói quen tương ứng. Liệu rằng khi rơi vào điều kiện tình huống khác nhau, thì dù là với hàng điện tử tiêu dùng, tâm lý của người tiêu dùng sẽ thay đổi như thế nào? Hiện tại chưa tìm thấy nghiên cứu nào so sánh các biến ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi mua cho mặt hàng điện tử tiêu dùng theo các giai đoạn cả xã hội ứng phó với dịch Covid. Đây là khoảng trống thứ ba cần khám phá. Các kết quả này giúp cho các nhà quản trị thấy rõ được tâm lý chuyển biến như thế nào của khách hàng, để xác định rõ chiến lược kinh doanh nào là phù hợp – tránh hiện tượng tuyệt đối hoá một kênh duy nhất, mà theo xu hướng mới nhất sau dịch (từ khoảng 03/2022 trở đi) là đa kênh (Dong, 2022). Ngoài ra, cần xem xét thêm nếu nghiên cứu mô hình đa kênh trong giai đoạn dịch Covid căng thẳng 2020-2022, bởi có thể do điều kiện giãn cách xã hội mà khách hàng sẽ có những nhận thức không đúng về bán hàng đa kênh dẫn tới kết quả nghiên cứu bị thiên lệch (Liu, Fang, Cai, Su, and Wang (2021), Shi, Wang, Chen, and Zhang (2020), Cao (2014)). Chi tiết sẽ được phân tích trong phần tổng quan nghiên cứu. 1.2. Mục tiêu, câu hỏi và nhiệm vụ nghiên cứu 1.2.1. Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu đề xuất mô hình biến thể PPM-H-A thể hiện Ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C, khám phá ra tác động của các yếu tố tới Ý định chuyển đổi mua online với đặc thù nhóm hàng điện tử tiêu dùng. Cụ thể mục tiêu là: Thứ nhất, xác định các yếu tố ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi mua, cụ thể là “Đẩy” thúc đẩy, “Kéo” thu hút, và các tác động kìm hãm và điều tiết của “Neo”, đây là các nội dung thừa kế từ khung PPM gốc. Thứ hai, đề xuất mô hình PPM-H-A biến thể từ PPM trong đó có diễn tiến tâm lý (Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với chuyển đổi, Thói quen) ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi mua trực tuyến để phản ánh thực tế việc mua hàng điện tử tiêu dùng. Thứ ba, kiểm định các giả thuyết và đối chiếu mức độ ảnh hưởng của các yếu tố trên tới Ý định chuyển đổi mua qua 03 giai đoạn Covid gồm: cơ bản được kiểm soát, lây lan cộng đồng và thích nghi trong điều kiện mới. Thứ tư, trên cơ sở những kết quả khảo sát cho các chỉ báo của các yếu tố trên trong mô hình, và đóng góp mới của luận án, đưa ra thảo luận và đề xuất những ý kiến để hoàn thiện hơn nghiên cứu. 1.2.2. Câu hỏi nghiên cứu Các câu hỏi nghiên cứu của luận án đặt ra ở đây là • Những yếu tố nào thuộc nhóm “Đẩy”, nhóm “Kéo” và nhóm “Neo”, và các nhóm này tác động như thế nào tới Ý định chuyển đổi mua của khách hàng? • Các biến tâm lý như Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với chuyển đổi, Thói quen có liên hệ với nhau như thế nào và có ảnh hưởng như thế nào tới Ý định chuyển đổi mua? • Các tác động, ảnh hưởng nói trên sẽ khác biệt nhau như thế nào tương ứng 03 giai đoạn Covid? • Đặc điểm biến kiểm soát sẽ gây ra những khác biệt gì về mức độ Ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến này? 1.2.3. Nhiệm vụ nghiên cứu Nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu và trả lời cho các câu hỏi nghiên cứu, cần thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu sau: + Xác định rõ đối tượng nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu; phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng phù hợp. + Tổng quan các nghiên cứu có liên quan tới Ý định chuyển đổi và các biến tâm lý để tổng hợp, phân tích và tìm khoảng trống. + Xác định các yếu tố trong khung PPM và các biến tâm lý được tích hợp, đề xuất các giả thuyết và mô hình nghiên cứu. + Thiết kế nghiên cứu định tính qua phỏng vấn khách hàng, thảo luận chuyên gia; lên kế hoạch khảo sát và phân tích định lượng mô hình nghiên cứu để kiểm định giả thuyết đã đề ra. + Cân nhắc yếu tố thời gian trong bối cảnh biến cố dịch bệnh Covid và các hoàn cảnh xã hội để đảm bảo khảo sát, phân định và tổng hợp nhằm thu được các kết quả nghiên cứu phù hợp với bản chất từng giai đoạn. + Các kết quả nghiên cứu phải được trình bày rõ ràng để căn cứ theo đó thảo luận kết quả nghiên cứu và đưa ra một số khuyến nghị, cũng như nêu hạn chế cho các nghiên cứu sau này. 1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1.3.1. Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là Ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C tại Việt Nam đối với nhóm hàng điện tử tiêu dùng. 1.3.2. Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu của luận án: + Không gian: các quận huyện thuộc 3 thành phố Hà Nội, Đà Nẵng, Thành phố Hồ Chí Minh. + Thời gian: từ 2016 – đầu 2022, với cả số liệu thứ cấp (từ 2018) và số liệu sơ cấp (khảo sát cuối 2020 – đầu 2022). Số liệu sơ cấp được tổng hợp và phân tách từ 03 giai đoạn là dịch bệnh Covid cơ bản được kiểm soát (cuối 2020-mốc 28/01/2021 cả nước; đan xen 05-11/2021 ở Hà Nội, Đà Nẵng), lây lan trong cộng đồng (mốc 28/01/2021 và từ 05-11/2021 đặc biệt ở TPHCM), giai đoạn thích nghi trong điều kiện mới khi đã phủ vacxin (khoảng 01/2022 trở đi). + Khách thể: tập trung vào nhóm khách hàng có mua sắm trực tuyến mặt hàng điện tử tiêu dùng và cả những khách hàng chưa mua để làm cơ sở đối chứng, tránh thiên lệch kết quả khảo sát. Điều này thể hiện rõ trong bản khảo sát với câu hỏi về số lần mua sắm trực tuyến hàng điện tử trong vòng khoảng 2 năm qua (từ 0 lần, 1-2 lần, 3-4 lần, 5 lần trở lên). Các đặc điểm khách hàng phải được xác định rõ ràng và đảm bảo cân đối về giới tính, độ tuổi, các thông tin về số lần và sản phẩm mua online trước đó, kênh online dùng để mua, mức chi tiêu, địa bàn sống, thời điểm khảo sát.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN *** - PHAN DUY HÙNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI MUA TỪ NGOẠI TUYẾN SANG TRỰC TUYẾN B2C TẠI VIỆT NAM ĐỐI VỚI NHÓM HÀNG ĐIỆN TỬ TIÊU DÙNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MARKETING HÀ NỘI, THÁNG 10 NĂM 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN *** - PHAN DUY HÙNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI MUA TỪ NGOẠI TUYẾN SANG TRỰC TUYẾN B2C TẠI VIỆT NAM ĐỐI VỚI NHÓM HÀNG ĐIỆN TỬ TIÊU DÙNG Chuyên ngành: Marketing Mã số : 39.12MA LUẬN ÁN TIẾN SĨ Người hướng dẫn khoa học : PGS.TS Phạm Văn Tuấn PGS.TS Đỗ Hữu Hải HÀ NỘI, THÁNG 10 NĂM 2022 LỜI CAM ĐOAN Tôi đọc hiểu hành vi vi phạm trung thực học thuật Tôi cam kết danh dự cá nhân nghiên cứu thực không vi phạm yêu cầu trung thực học thuật Hà Nội, ngày … tháng … năm … Nghiên cứu sinh Phan Duy Hùng MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT .vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ix DANH MỤC HÌNH ix CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU 1.1 Lý chọn đề tài 1.1.1 Bối cảnh nghiên cứu 1.1.2 Tính cấp thiết đề tài 1.2 Mục tiêu, câu hỏi nhiệm vụ nghiên cứu .7 1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu 1.2.2 Câu hỏi nghiên cứu 1.2.3 Nhiệm vụ nghiên cứu 1.3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu 1.4 Phương pháp nghiên cứu 1.4.1 Phương pháp tổng hợp tài liệu 1.4.2 Phương pháp định tính 1.4.3 Phương pháp định lượng .10 1.5 Đóng góp luận án .10 1.5.1 Đóng góp lý luận .10 1.5.2 Đóng góp thực tiễn 11 1.6 Bố cục luận án 12 KẾT LUẬN CHƯƠNG 13 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC GIẢ THUYẾT 14 2.1 Cơ sở lý thuyết 14 2.1.1 Nội dung chung Ý định chuyển đổi Hành vi chuyển đổi .14 2.1.2 Mơ hình PPM nghiên cứu Ý định/Hành vi chuyển đổi 19 2.1.3 Các loại chuyển đổi liên quan tới ngoại tuyến – trực tuyến 22 2.1.4 Hàng hóa tìm kiếm hàng hóa trải nghiệm 24 2.2 Tổng quan nghiên cứu liên hệ biến mơ hình nghiên cứu 25 2.2.1 Các nghiên cứu liên quan tới nhóm biến “Đẩy” 39 2.2.2 Các nghiên cứu liên quan tới nhóm biến “Kéo” 42 2.2.3 Các nghiên cứu liên quan tới nhóm biến “Neo” 49 2.2.4 Các nghiên cứu liên quan tới Thái độ (đối với chuyển đổi kênh mua) .56 2.2.5 Các nghiên cứu liên quan tới Thói quen .59 2.2.6 Một số nghiên cứu khác 65 2.2.7 Khoảng trống nghiên cứu 68 2.3 Các giả thuyết nghiên cứu mơ hình đề xuất 71 2.3.1 Giả thuyết biến thuộc nhóm “Đẩy” 71 2.3.2 Giả thuyết biến thuộc nhóm “Kéo” 72 2.3.3 Giả thuyết biến thuộc nhóm “Neo” 73 2.3.4 Giả thuyết hiệu ứng điều tiết nhóm “Neo” lên nhóm “Đẩy” “Kéo”……… 75 2.3.5 Giả thuyết liên hệ Rủi ro nhận thức được, Thái độ chuyển đổi kênh mua, Thói quen tích hợp vào mơ hình khung gốc PPM 76 2.3.6 Giả thuyết liên quan tới biến kiểm soát Ý định chuyển đổi mua .78 2.3.7 Đề xuất mơ hình nghiên cứu 80 KẾT LUẬN CHƯƠNG 83 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU .84 3.1 Phương pháp nghiên cứu 84 3.1.1 Tổng hợp tài liệu 84 3.1.2 Công cụ phân tích định lượng .84 3.1.3 Nghiên cứu định tính .85 3.1.3.1 Phỏng vấn khách hàng 85 3.1.3.2 Thảo luận chuyên gia, khách hàng khảo sát .92 3.1.3.3 Thang đo thức cho khảo sát 93 3.2 Kế hoạch khảo sát thức 105 3.3 Khảo sát sơ nhằm đánh giá chất lượng thang đo 108 KẾT LUẬN CHƯƠNG 122 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 123 4.1 Đặc điểm mẫu thống kê mô tả 123 4.2 Phân tích PLS-SEM .128 4.2.1 Đánh giá phù hợp phân phối số liệu báo 128 4.2.2 Kiểm định CTA sàng lọc bỏ báo, biến tiềm ẩn chưa phù hợp 128 4.2.2.1 Ghép báo phục vụ CTA 128 4.2.2.2 Kiểm định CTA (lần 1) 129 4.2.2.3 Sàng lọc, loại bỏ biến/chỉ báo chưa phù hợp cho biến tiềm ẩn 129 4.2.2.4 Kiểm định CTA (lần 2) 132 4.2.3 Đánh giá mơ hình “ngồi” mơ hình nghiên cứu 133 4.2.3.1 Đánh giá dạng cấu trúc “phản ánh” 133 4.2.3.2 Đánh giá dạng cấu trúc “cấu thành” 136 4.2.4 Các kết mơ hình “trong” mơ hình nghiên cứu 137 4.2.4.1 Kiểm tra đa cộng tuyến thuộc mơ hình “trong” 137 4.2.4.2 Kết hồi quy mơ hình nghiên cứu 138 4.2.4.3 Khả dự báo phù hợp mơ hình nghiên cứu 147 4.3 Kiểm định đặc điểm khách hàng ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi mua 149 4.4 Kiểm định bất biến/khả biến hệ số mơ hình hồi quy theo 03 giai đoạn Covid .152 KẾT LUẬN CHƯƠNG 154 CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ .155 5.1 Thảo luận 155 5.2 Một số khuyến nghị 157 5.3 Hạn chế nghiên cứu 163 KẾT LUẬN CHƯƠNG 169 KẾT LUẬN CHUNG 170 DANH MỤC CƠNG TRÌNH 173 TÀI LIỆU THAM KHẢO 174 TÀI LIỆU NƯỚC NGOÀI 176 PHỤ LỤC 01: KHÁI QUÁT PHÂN TÍCH PLS SEM 190 PHỤ LỤC 02: NỘI DUNG KẾT QUẢ PHỎNG VẤN 198 PHỤ LỤC 03: TỔNG HỢP CÁC CHỈ BÁO SƠ BỘ (THẢO LUẬN Ý KIẾN CHUYÊN GIA, KHÁCH HÀNG ĐỂ ĐIỀU CHỈNH) 205 PHỤ LỤC 04: BẢN KHẢO SÁT CHÍNH THỨC .219 PHỤ LỤC 05: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 228 PHỤ LỤC 06: THẢO LUẬN MỘT SỐ QUAN ĐIỂM .240 PHỤ LỤC 07: LIÊN HỆ KIỂM CHỨNG KHÁCH HÀNG ĐÃ THAM GIA KHẢO SÁT 247 DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Nghĩa tiếng Anh 3D Three-dimension AR Augmented reality AVE Average Variance Extraced Covariance-based Structural Nghĩa tiếng Việt chiều Thực tế ảo tăng cường Phương sai bình qn trích rút Mơ hình cấu trúc tuyến tính dựa CB-SEM Covìd 19 CR CTA Equation Modeling Corona virus disease 2019 Compositie Realibility Confirmatory Tetrad Analysis Decomposed theory of planned hiệp phương sai Virút corona 2019 Độ tin cậy tổng hượp Phân tích dạng cấu trúc DTPB behaviour Heterotrait-Monotrait Ratio of Thuyết hành vi kế hoạch phân rã HTMT Correlation MANOVA Multivariate nalysis of variance NCS Partial Least Square Structural PLS-SEM PPM TAM TMĐT TPB TPHCM TRA VECOM VIF VR Tỷ số tương quan sai khác-giống Phân tích phương sai đa biến Nghiên cứu sinh Equation Modeling Push-Pull-Mooring Technological adoption model Mơ hình cấu trúc tuyến tính bán phần Đẩy-Kéo-Neo Mơ hình chấp nhận cơng nghệ Thương mại điện tử Theory of Planned behaviour Thuyết hành vi kế hoạch Thành phố Hồ Chí Minh Theory of reasoned action Thuyết hành vi hợp lý Vietnam E-commerce Association Hiệp hội thương mại điện tử Việt Nam Value of inflation Chỉ số đo đa cộng tuyến Virtual reality Thực tế ảo DANH MỤC TỪ TIẾNG ANH Tiếng Anh construct customer value experience goods follow formative Nghĩa tiếng Việt Cấu trúc (khác với factor-nhân tố) Giá trị khách hàng Hàng hóa trải nghiệm theo dõi (mạng xã hội trực tuyến) Cấu trúc cấu thành free-riding crosschannel like livestream loading multinomial logistics Hành vi hưởng lợi kênh chéo thích (mạng xã hội trực tuyến) tương tác trực tiếp internet hệ số tải báo biến tiềm ẩn regression path reflective search goods showrooming spillover effect tag vicarious experience webrooming Hồi quy logistics đa thức hệ số hồi quy biến tiềm ẩn Cấu trúc phản án Hàng hóa tìm kiếm Hành vi tìm thơng tin offline, mua online Hiệu ứng lan tỏa loại kênh chọn trước đính thẻ (mạng xã hội trực tuyến) Trải nghiệm làm thay Hành vi tìm thơng tin online, mua offline trọng số hồi quy báo biến weight DANH MỤC BẢNG BIỂU tiềm ẩn Bảng 2.1: Các cơng trình điển hình có nội dung liên quan nhóm biến mơ hình PPM biến tâm lý nhằm tích hợp .27 Bảng 2.2: Các tiêu chí đánh giá ưu điểm, hạn chế mua trực tuyến (Lester, Forman et al (2006)) 42 Bảng 2.3: Xây dựng thang đo nhận thức lợi ích rủi ro mua sắm online (Forsythe, Liu et al (2006)) 44 Bảng 2.4: Các biến thành phần nhóm “Đẩy”, “Kéo”and “Neo” 56 Bảng 3.1: Thông tin đối tượng tham gia vấn 86 Bảng 3.2: Thang đo cho biến Kinh nghiệm làm trước (của người khác) 94 Bảng 3.3: Thang đo cho biến Hạn chế (cửa hàng thực) .95 Bảng 3.4: Thang đo cho biến Giá (mua online) 96 Bảng 3.5: Thang đo cho biến Thuận tiện (online) 97 Bảng 3.6: Thang đo cho Nhận thức tính dễ sử dụng 98 Bảng 3.7: Thang đo cho biến Rủi ro nhận thức (online) .99 Bảng 3.8: Thang đo cho biến Chuẩn chủ quan 100 Bảng 3.9: Thang đo cho biến Trải nghiệm cửa hàng thực 101 Bảng 3.10: Thang đo cho biến Thói quen (mua cửa hàng thực) .102 Bảng 3.11: Thang đo cho biến Thái độ (đối với chuyển đổi sang mua online) 102 Bảng 3.12: Thang đo cho biến Ý định chuyển đổi (từ ngoại tuyến sang trực tuyến) 103 Bảng 3.13: Nguồn tham khảo biến kiểm soát 104 Bảng 3.14: Phân bổ phiếu khảo sát theo thành phố, khu vực 106 Bảng 3.15: Đánh giá chất lượng thang đo sơ .109 Bảng 3.16: Đánh giá tính hội tụ tính phân biệt biến tiềm ẩn nhóm “Đẩy” .113 Bảng 3.17: Đánh giá tính hội tụ tính phân biệt biến tiềm ẩn nhóm “Kéo” .115 Bảng 3.18: Đánh giá tính hội tụ tính phân biệt biến tiềm ẩn nhóm “Neo” .117 Bảng 3.19: Đánh giá tính hội tụ biến Thái độ chuyển đổi, Thói quen, Ý định chuyển đổi mua 119 Bảng 4.1: Thống kê mô tả kiểm đếm đặc điểm đối tượng khảo sát 123 Giai đoạn Covid lây lan cộng đồng (312 quan sát) (mốc 28/01/202111/2021, đặc biệt từ 05/2021 TPHCM) Giai đoạn thích nghi điều kiện phủ vacxin (387 quan sát) (khoảng 02/2021-đầu 06/2022 địa bàn) PL5.6: Thống kê mơ tả điểm trung bình Ý định chuyển đổi mua theo nhóm đặc điểm khách hàng Ý định chuyển đổi mua 0.0 1.0 2.0 3.0 4.0 4.02 5.0 6.0 4.46 4.46 4.70 4.40 4.73 3.84 4.56 4.92 4.40 4.90 4.53 4.58 4.42 4.52 4.18 4.06 4.44 4.23 4.30 4.42 4.65 4.84 5.79 3.22 4.36 4.50 4.67 4.25 3.51 4.32 4.84 4.47 4.63 4.27 7.0 PL5.7: Thơng tin thứ cấp tình hình thị trường thương mại điện tử Việt Nam Theo báo cáo khảo sát doanh nghiệp Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam VECOM, giai đoạn 2016-2019 tốc độ tăngg trưởng trung bình khoảng 30%, tăng từ mức tỷ USD năm 2015 lên 11,5 tỷ USD năm 2019 Sang năm 2020, tăng trưởng thương mại điện tử Việt Nam đạt khoảng 15%, với quy mô khoảng 13,2 tỷ USD Tốc độ tăng trưởng dự báo ổn định giai đoạn 2021-2025 Với cột mốc xuất đại dịch Covid-19, ngành thương mại điện tử nhận định giải pháp chuyển đổi cần thiết cho doanh nghiệp đáp ứng công việc phân phối theo nhu cầu thị trường Đại dịch làm thay đổi thói quen, hành vi, tâm lý khách hàng tiêu dùng Một điểm dễ nhận thấy người tiêu dùng tăng mua sắm qua kênh trực tuyến, đặc biệt 04 giai đoạn cách ly/giãn cách xã hội tháng 02-04/2020, 08-09/2020, 02 tháng đầu 2021, 05-06/2021 nhiều địa phương Nắm bắt tình hình, nhiều doanh nghiệp tiến hành tái cấu tổ chức, chuyển đổi số, tập trung vào kênh phân phối trực tuyến web bán hàng, mạng xã hội, tham gia sàn thương mại trực tuyến… Sự chuyển đổi nhận thấy diễn nhiều ngành, lĩnh vực, rõ rệt bán lẻ trực tuyến sản phẩm đồ ăn, may mặc, giải trí, cơng nghệ, gia dụng, diện tử … Các tập đoàn lớn Google, Temasek, Bain & Company thống kê lĩnh vực bán lẻ hàng hóa trực tuyến năm 2020 tăng 46% Bên cạnh đó, doanh nghiệp lĩnh vực chuyển phát có mức tăng trưởng từ 3060% Doanh thu dịch vụ tiếp thị năm 2019 đạt 716 triệu USD, tăng lên 820 triệu USD năm 2020 Dịch vụ toán tăng trưởng mạnh, thể qua số thẻ toán quốc tế nội điịa 15 triệu 88,4 triệu năm 2020, tương ứng mức giảm 16% (chủ yếu du lịch) tăng 81% so với năm 2019 Cả số lượng giao dịch giá trị giao dịch qua ví điện tử năm 2020 tăng 3,5 lần so với năm 2019, dù hình thức tốn nhận hàng trả tiền mặt nhà chiếm chủ đạo khoảng 80% Hai yếu tố nói cộng hưởng bối cảnh dịch Covid giúp tạo điều kiện thị trường kinh doanh trực tuyến tăng trưởng khả quan ổn định Cùng với định hướng sách phát triển Chính phủ Quyết định số 645/QĐ-TTg ban hành ngày 15/05/2020 Kế hoạch tổng thể phát triển thương mại điện tử quốc gia Quyết định 749/QĐ-TTg ngày 03/06/2020 Chương trình chuyển đổi số quốc gia, Hiệp định thương mại tự Việt Nam – EU Đối tác kinh tế Toàn diện Khu vực, giai đoạn hậu Covìd… bước đệm vững cho giai đoạn 20212025 hứa hẹn bùng nổ thương mại điện tử Giai đoạn kỳ vọng tốc độ tăng trưởng 29% quy mô đạt 52 tỷ USD vào năm 2025 Nền kinh tế số nhằm mục tiêu chiếm 20% GDP vào năm 2025 Vượt qua hai năm Covid 2020-2021, bước sang 2022, với định thích nghi điều kiện bình thường mới, báo cáo thị trường thương mại điện tử Việt Nam 2022 VECOM (2022) thương mại điện tử tiếp tục phát triển nhanh ổn định Kinh tế Internet tăng trưởng 31% năm 2021 so với 2020, đạt quy mô 21 tỷ USD lẻ trực tuyến chiếm 53% (khoảng 13 tỷ USD) Qua sóng dịch cộng hưởng liên tục, thúc đẩy nhà kinh doanh chuyển đổi số mạnh mẽ Thương mại cộng đồng (social commerce) thị hình thành loạt nhà cung cấp giải pháp tân tiến SAPO, Gosell, Haravan Selly, PingGo … tham gia vào hỗ trợ tích cực cho nhà kinh doanh Các số liệu quan trọng khảo sát liên quan tới giao dịch B2C là: tỷ lệ doanh nghiệp có website, tỷ lệ cập nhật thông tin lên website, tỷ lệ kinh doanh qua mạng xã hội, tỷ lệ doanh nghiệp kinh doanh qua sàn thương mại trực tuyến, tỷ lệ bán hàng thiết bị di động, tỷ lệ phát triển ứng dụng bán hàng, thời gian khách hàng lưu lại ứng dụng, số liệu hình thức/chi phí/hiệu quảng cáo doanh nghiệp Link chi tiết số liệu: https://vecom.vn/bao-cao-chi-so-thuong-mai-dien-tu-viet-nam-2022 PHỤ LỤC 06: THẢO LUẬN MỘT SỐ QUAN ĐIỂM PL6.1: CẤU TRÚC BẬC HAY BẬC CHO MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU? Hair Jr et al (2017) giới thiệu cấu trúc bậc cao bao gồm từ 02 lớp biến tiềm ẩn trở lên Loại cấu trúc bậc cao giúp bao quát khái niệm, mơ hình trở nên tinh gọn (parsimony) hơn, giảm bớt số giả thuyết giảm thiểu tượng đa cộng tuyến biến tiềm ẩn ban đầu, từ hạn chế việc nhiều hệ số hồi quy đa biến khơng có ý nghĩa thống kê Lớp biến tiềm ẩn “bậc - cao hơn” gồm biến tiềm ẩn “bậc - thấp hơn” mà theo việc hình thành biến tiềm ẩn bậc thực theo phương pháp ghép lặp báo biến tiềm ẩn bậc (Repeated indicator Approach), thử bước (Two-stage Approach) Kết hồi quy hình 4.3 bảng 4.15, chương thể rõ vấn đề PL6.2: LIỆU CÓ NÊN ĐƯA BIẾN THÁI ĐỘ, THĨI QUEN VÀO TRONG MƠ HÌNH; VÀ NẰM ĐỘC LẬP SO VỚI NHÓM NEO? - Bằng chứng 1: theo phụ lục 01, vấn khách hàng có 8/11 khách chọn rủi ro yếu tố gây quan ngại nhất, từ dẫn tới việc họ đánh giá dè dặt với việc chuyển sang mua online Việc đánh giá khả xảy kết tiêu cực thể Thái độ khách hàng chuyển đổi sang mua online Biến Thói quen lại tùy thuộc vào khách hàng, thay đổi qua thời gian giai đoạn dịch, nên việc ghép chung vào nhóm “Neo” vốn hạn chế cố hữu mua online chưa phù hợp Điều gây nên vấn đề ước lượng nhóm “Neo” mơ hình Kết thử nghiệm hình thể rõ ước lượng nhóm Neo bị nhiễu loạn, hệ số tải Thái độ -0,121 Thói quen 0,271, tức khơng đạt > 0,708 Thêm vào đó, hệ số xác định giải thích cho Ý định giảm xuống 0,311 - Bằng chứng 2: Sử dụng tiêu Fornell-Larcker đánh giá hệ số đường chéo, nhận thấy số bậc hai AVE (tô đậm) Thái độ, Thói quen lớn hệ số tương quan với biến lại cho giai đoạn tổng hợp toàn thời kỳ nghiên cứu Như vậy, Thái độ Thói quen nằm độc lập với nhóm “Neo” từ mơ hình gốc PPM, sở cho đề xuất biến thể PPM-H-A gồm biến ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi (trong Habit – Thói quen khẳng định độc lập khỏi nhóm “Neo” từ nghiên cứu trước đó, cụ thể J.-Y Lai and Wang (2015), Chen and Keng (2019)) Tổng hợp (1-1104) Thaido Thaido Thoiquen Neo Ruiro Chuquan Trainghiem Ydinh 0.857 -0.197 -0.118 -0.197 -0.004 -0.08 0.55 Thoiquen 0.908 0.253 0.286 0.172 0.195 -0.279 Kiểm soát (1-405) Thaido 0.847 -0.283 -0.24 -0.274 -0.109 -0.205 0.569 Thoiquen 0.906 0.562 0.501 0.482 0.527 -0.298 Lây lan (406-717) Thaido 0.822 -0.052 0.035 -0.065 0.113 0.068 0.655 Thoiquen 0.892 -0.105 -0.063 -0.125 -0.107 -0.112 Thích nghi (718-1104) Thaido 0.895 -0.242 -0.116 -0.258 0.013 -0.058 0.464 Thoiquen 0.917 0.154 0.296 0.036 0.075 -0.419 - Bằng chứng 3: mức độ tác động hệ số hồi quy Thái độ tới Ý định lớn so với biến khác giai đoạn Rủi ro nhận thức cao hay thấp ảnh hưởng tới việc đánh giá kết hành vi chuyển đổi tiêu cực hay tích cực – Thái độ hành vi chuyển đổi Hơn nữa, Thái độ biến quen thuộc nhiều mơ TAM, TPB, có liên hệ trực tiếp tới Ý định Như Thái độ đưa vào làm cầu nối trung gian Rủi ro Ý định Các mối liên hệ có sở khoa học trích dẫn chương Tương tự kết hồi quy Thói quen tới Ý định thay đổi mức ý nghĩa mức độ tác động qua giai đoạn Covid (bảng 4.12, chương 4) - Bẳng chứng 4: bỏ biến Thái độ khỏi mơ hình, dẫn tới Hệ số xác định sụt giảm 0,340, số dự báo Q2 0,275 < ngưỡng 0,35 cho mơ hình dự báo tốt PL 6.3: KỸ THUẬT CTA KẾT HỢP HIGHER ORDER STRUCTURE Bezes (2014) xây dựng thang đo cho cấu trúc bậc xác định dạng “cấu thành” hay “phản ánh” cho báo/biền tiềm ẩn bậc đó, sở tham khảo nhiều tài liệu uy tín xây dựng thang đo cấu trúc mơ Podsakoff, MacKenzie, Lee, and Podsakoff (2003), Jarvis et al (2003), MacKenzie et al (2005), Coltman, Devinney, Midgley, and Venaik (2008), Diamantopoulos et al (2008), MacKenzie, Podsakoff, and Podsakoff (2011), Rossiter (2011), Finn and Wang (2014), cho với biến mơ hình địi hỏi khám phá mối liên hệ giải thích tối đa phương sai cho biến nội sinh, cấu trúc “cấu thành” nhiều trường hợp giải thích tốt hợp thay khiên cưỡng gán tất biến tiềm ẩn với dạng cấu trúc “phản ánh” Các kết thực chứng nghiên cứu xây dựng thang đo Bustamante and Rubio (2017) luận án Chung (2021) minh chứng cho khả giải thích cấu trúc “cấu thành” với khái niệm biến phù hợp Việc chuyển đổi linh hoạt “phản ánh” “cấu thành” PLS-SEM phù hợp cho thực chứng khảo sát mơ hình sau Dạng “phản ánh” Dạng “cấu thành” Hình: So sánh kết hai trường hợp phản ánh-cấu thành nhóm biến bậc “Đẩy”, “Kéo” “Neo” Phương pháp CTA kết hợp với thử bước two-stage để vừa xác định báo biến tiềm ẩn bậc cho biến tiềm ẩn bậc 2, vừa xác định dạng cấu trúc phản ánh/cấu thành cho biến tiềm ẩn bậc địi hỏi nhóm “Đẩy”, “Kéo”, “Neo” phải có biến tiềm ẩn bậc thuộc nhóm (Gudergan et al., 2008) Điều gây gánh nặng cho khảo sát khung PPM với biến tiềm ẩn bậc 2, số câu hỏi nhiều dễ gây mệt mỏi (fatigue response) cho khách hàng, dẫn tới chất lượng khảo sát bị ảnh hưởng Phương pháp CTA phép thử bước nói phù hợp với mơ hình “nhỏ gọn” đảm bảo báo/biến tiềm ẩn bậc để triển khai Luận án áp dụng phương pháp chọn lặp báo Repeated indicator, theo Hair Jr et al (2017) Bên cạnh đó, luận án thử nghiệm trường hợp cấu thành/phản ánh cho biến tiềm ẩn bậc “chỉ báo” điểm latent score trích rút từ biến tiềm ẩn bậc 1, kết hệ số hồi quy tương đồng, không khác biệt nhiều; hệ số xác định lệch khoảng 0,001 điểm Như kết nghiên cứu chấp nhận được, với biến tiềm ẩn bậc tùy biến dạng cấu thành/phản ánh (xem phụ lục 5), biến tiềm ẩn bậc dạng phản ánh (phù hợp với khái niệm nội hàm nhóm “Đẩy”, “Kéo” “Neo”) PL6.4: KHƠNG CẦN THIẾT PHẢI SỬ DỤNG EFA KHI PHÂN TÍCH PLS SEM? - Thuật ngữ construct (bao gồm refletive formative) PLS-SEM sử dụng để phân biệt với factor (chỉ dạng reflective) phân tích EFA Thuật tốn Wold (1975) Lohmoller (1989) tiếp cận phân tích partial regression cho biến tiềm ẩn mơ hình cấu trúc tuyến tính khác biệt so với phương pháp phân tích hiệp phương sai truyền thống thường thấy phân tích SPSS, AMOS https://www.researchgate.net/post/Difference_between_reflective_and_formative_construc ts_in_PLS_SEM Wold, H., 1975 Soft modelling by latent variables: the non-linear iterative partial least squares (NIPALS) approach Journal of Applied Probability, 12(S1), pp.117-142 Lohmöller, J.B., 2013 Latent variable path modeling with partial least squares Springer Science & Business Media (xuất năm 1989) - Chuyên gia phân tích định lượng J.Hair (2015) cho khơng cần thiết sử dụng EFA phân tích PLS-SEM: “No, it is not necessary to apply EFA first I often it to examine and understand the structure of the data and to compare to theory But the statistical objective of EFA is different from CFA and you often will get difference results between the two statistical methods Thus, theory is the driver in proposing measurement structures to test for reliability and validity” Giáo sư Steinmetz (2015) thuộc Học viện tâm lý Leibniz có quan điểm tương tự: “first, PLS does not test common factor models Hence, if you have (theoretically) a common factor model in mind (i.e a latent underlying factor causes the respective set of indicators) avoid PLS Second, the difference between EFA and CFA has to with the degree of expectations/hypotheses that you have on your indicators: Do you have any idea which indicators reflect which factor - then stick to CFA If you have no idea, conduct an EFA However, i find the lack of any theory the most worse situation when collecting data It is doubtful that EFA can rescue oneself in such a situation” https://www.researchgate.net/post/Does-exploratory-factor-analysis-EFA-need-to-beperformed-for-data-with-reflective-indicators-in-the-measurement-model-using-SmartPLS - Tiến sĩ Becker (2019), đại học Cologne chuyên gia phát triển PLS, cho cần phân biệt lý thuyết phù hợp để chạy EFA tiếp cận PLS: “PLS SEM is more like a CFA and thus you not EFA on the same dataset If you want (or need) to an EFA before the CFA, you should ideally have an additional dataset for this.” https://forum.smartpls.com/viewtopic.php?t=25902 Kline, R B 2013 "Exploratory and confirmatory factor analysis," In Y Petscher & C Schatsschneider (Eds.), Applied quantitative analysis in the social sciences New York: Routledge Widaman, K F 2011 "Exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis," In H Cooper, P M Camic, D L Long, A T Panter, D Rindskopf, & K J Sher (Eds.), APA handbook of research methods in psychology, Vol 3: Data analysis and research publication (pp 361-389) Washington, DC: American Psychological Association - Giáo sư Cringle (2017), đại học kỹ thuật Hamburg đề nghị sử dụng trực tiếp PLS-SEM mà không cần qua EFA: “Usually, you can the analysis directly in PLS However, doing a CFA a priori may give you some orientation and certainly is not "harmful" Either way is fine; we usually directly the analysis in PLS (the latent variables are different since they are established in the context of the model; these results differ from those of a CFA)” https://forum.smartpls.com/viewtopic.php?t=16047 ... KINH TẾ QUỐC DÂN *** - PHAN DUY HÙNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH CHUYỂN ĐỔI MUA TỪ NGOẠI TUYẾN SANG TRỰC TUYẾN B2C TẠI VIỆT NAM ĐỐI VỚI NHÓM HÀNG ĐIỆN TỬ TIÊU DÙNG Chuyên ngành: Marketing Mã số : 39.12MA... khách hàng chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C trường hợp nhóm hàng điện tử tiêu dùng Việt Nam Khoảng trống cần khai thác thứ cho nghiên cứu nhận diện Sự quan ngại khách hàng đối Ý định. .. nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án Ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang trực tuyến B2C Việt Nam nhóm hàng điện tử tiêu dùng 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi nghiên cứu luận án: + Không gian: