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.
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Bán lẻ trực tuyến B2C tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ nhờ cách mạng 4.0, với sự chuyển dịch đáng kể từ mua sắm tại cửa hàng sang mua sắm online Theo thống kê của diễn đàn leader (2017), Việt Nam đứng trong top 3 thị trường thương mại điện tử tăng trưởng nhanh nhất, với tỷ lệ người tiêu dùng mua sắm qua thương mại điện tử đạt 8,8% Khảo sát từ Hội doanh nghiệp hàng Việt Nam chất lượng cao cho thấy người tiêu dùng ngày càng ưa chuộng mua sắm online các sản phẩm như thiết bị điện tử, mỹ phẩm và thời trang, với tỷ lệ từ 10-30% Năm 2018, thương mại điện tử ghi nhận tốc độ tăng trưởng 30% và quy mô đạt 7,8 tỷ USD theo Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam (VECOM, 2019), và tốc độ này được duy trì trong năm 2019 (VECOM, 2020).
Theo báo cáo chỉ số thương mại điện tử Việt Nam VECOM, năm 2020 ghi nhận mức tăng trưởng 15%, đạt 13,2 tỷ USD, bất chấp ảnh hưởng của dịch Covid-19, với lượng truy cập sàn thương mại điện tử tăng 150% so với năm 2019 Thời điểm trước và sau khi Covid-19 được kiểm soát đã tạo điều kiện thuận lợi cho sự bùng nổ thương mại điện tử Năm 2021, Bộ Công Thương đã thúc đẩy chương trình chuyển đổi số, đặc biệt cho doanh nghiệp nhỏ và vừa Theo kế hoạch của Chính phủ, đến năm 2025, doanh số thương mại điện tử B2C dự kiến tăng 25% mỗi năm, đạt 35 tỷ USD, chiếm 10% tổng mức bán lẻ tiêu dùng, với 55% dân số tham gia mua sắm online, giá trị đơn hàng trung bình 600 USD/người/năm.
Company dự báo tốc độ tăng trưởng sẽ là 29% giai đoạn 2020-2025 (Anh, 2021).
Tình hình thương mại điện tử tại Việt Nam đang có những tín hiệu tích cực khi các hoạt động kinh doanh trực tuyến với công nghệ hiện đại ngày càng thay thế các hình thức mua bán truyền thống Theo thống kê của Cục thương mại điện tử và kinh tế số, những mặt hàng được ưa chuộng nhất trên các trang thương mại điện tử B2C bao gồm quần áo, giày dép và mỹ phẩm (64%), tiếp theo là đồ công nghệ và điện tử tiêu dùng (56%) Đặc biệt, điện thoại di động và công nghệ thông tin đứng thứ 6 trong danh sách các mặt hàng được người Việt mua sắm trực tuyến nhiều nhất (chiếm 40%) Các số liệu từ các tổ chức uy tín trong những năm gần đây cũng khẳng định sự phát triển mạnh mẽ của các mặt hàng điện tử và công nghệ Ngoài các sàn giao dịch thương mại điện tử như Tiki.vn, Shopee.vn, Sendo.vn, Lazada.vn, nhiều siêu thị và cửa hàng ngoại tuyến như Thế Giới Di Động, Nguyễn Kim, Pico, và Điện máy Xanh cũng đã chủ động đầu tư vào lĩnh vực thương mại điện tử.
Về bối cảnh mang tính đột biến, với cột mốc là sự xuất hiện của đại dịch
Từ đầu năm 2020, Covid-19 đã thúc đẩy ngành thương mại điện tử tại Việt Nam trở thành giải pháp chuyển đổi cần thiết cho doanh nghiệp, giúp đáp ứng nhu cầu phân phối thị trường Nhiều doanh nghiệp đã tái cơ cấu tổ chức và chuyển đổi số, tập trung vào các kênh phân phối trực tuyến như website bán hàng, mạng xã hội và sàn thương mại điện tử Sự chuyển đổi này đặc biệt rõ rệt trong lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, bao gồm cả sản phẩm điện tử tiêu dùng Đại dịch đã làm thay đổi thói quen và hành vi tiêu dùng, với người tiêu dùng ngày càng tăng cường mua sắm qua kênh trực tuyến, đặc biệt trong các giai đoạn cách ly và giãn cách xã hội từ tháng 2 đến tháng 4 và tháng 8 đến tháng 9 năm 2020.
Trong giai đoạn đầu năm 2021 và cuối năm 2021, nhiều địa phương đã trải qua đỉnh dịch lần thứ 5 và thích ứng với điều kiện mới khi đã tiêm vaccine từ tháng 01/2022 đến nay Theo tổng hợp của An (2022), Trân (2022), Diệp Trương (2021) và Vũ (2021), các sàn thương mại điện tử lớn như Shopee, Tiki và Sendo đã ghi nhận sự tăng trưởng vượt kế hoạch từ 8-10% trong giai đoạn căng thẳng của làn sóng dịch thứ 4 từ tháng 06 đến tháng 09/2021, với số lượng đơn hàng tăng từ 8-50% (VECOM, 2022).
Theo Khải (2021) và VECOM (2022), từ đầu năm 2022, mua sắm trực tuyến đã trở thành thói quen phổ biến, với 53% người tham gia khảo sát cho rằng nó là một phần không thể thiếu trong cuộc sống, và 99% có ý định tiếp tục sử dụng Hành trình mua sắm trực tuyến, bao gồm Khám phá, Đánh giá và Mua hàng, đã ghi nhận sự tăng trưởng lần lượt là 81%, 84% và 56% Trong thời gian giãn cách xã hội, nhu cầu về các sản phẩm nội thất, điện tử và gia dụng tăng mạnh, đặc biệt là laptop và máy tính để bàn, với doanh thu trên sàn Lazada tăng gấp 5 lần so với năm trước Mặc dù người tiêu dùng vẫn có phần e ngại khi mua hàng giá trị cao trực tuyến, nhưng ngày càng nhiều khách hàng đã bắt đầu chấp nhận và tin tưởng vào phương thức mua sắm này (Nielsen, 2021).
Theo báo cáo của Statista (2020), sự chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến diễn ra nhanh chóng ở nhiều thị trường, với sự đa dạng về chủng loại hàng hóa và chuyển đổi có tính bền vững Tại Mỹ, doanh số mua sắm trực tuyến trong năm 2020 đã tăng 146% so với năm trước, và dự kiến sẽ tăng thêm 116,45 tỷ USD vào năm 2021 do ảnh hưởng của đại dịch Covid.
Theo Digitalcommerce360 (2021), trong năm 2020, thị trường Anh ghi nhận mức tăng trưởng 113,36%, trong khi Đông Nam Á đạt 130%, đồng thời số người mua sắm tại cửa hàng thực giảm 47% Lượng giao dịch mặt hàng điện tử tiêu dùng qua kênh mua online tại Anh cũng tăng từ 55% lên 73% so với năm 2019 (Google, 2020).
Mặc dù báo cáo của Phuong, Han, Anh, và Duy (2021) cùng với Nielsen (2022) chỉ ra rằng dịch Covid đã ảnh hưởng đến thói quen mua sắm, nhưng không thể khẳng định rằng nó đã hoàn toàn chuyển đổi từ phương thức mua truyền thống sang hình thức trực tuyến.
Từ tháng 3/2022, người tiêu dùng đã trở lại với việc mua sắm tại cửa hàng thực nhiều hơn, nhưng kênh trực tuyến vẫn tiếp tục tăng trưởng do đã trở thành thói quen mới của họ (Statista, 2022).
1.1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Nghiên cứu này chỉ ra rằng, theo thống kê của Nielsen (2017b), đối với sản phẩm giá trị cao và cần trải nghiệm thực tế, kênh mua sắm trực tuyến chưa hoàn toàn chiếm ưu thế Khoảng 37% người tiêu dùng điện tử cho biết họ thường mua trực tuyến hơn, trong khi 32% vẫn ưu tiên mua sắm ngoại tuyến Bên cạnh đó, khảo sát của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số IDEA (2020) cho thấy khó khăn trong việc kiểm định chất lượng hàng hóa và trải nghiệm cửa hàng thực là rào cản chính của mua sắm trực tuyến Các yếu tố như rủi ro nhận thức, thói quen mua sắm tại cửa hàng, dịch vụ bảo hành, đổi trả sản phẩm, và uy tín của nhà bán lẻ trực tuyến cũng ảnh hưởng đến quyết định chuyển đổi của người tiêu dùng.
Nghiên cứu này tập trung vào sự chuyển đổi của người tiêu dùng từ mua sắm truyền thống sang mua sắm trực tuyến B2C, đặc biệt trong lĩnh vực hàng điện tử tiêu dùng Mặc dù thương mại điện tử B2C đang phát triển mạnh mẽ với nhiều lợi thế như tìm kiếm thông tin sản phẩm, đánh giá của người mua và sự tiện lợi, nhưng khách hàng vẫn e ngại do giá trị sản phẩm cao, yêu cầu trải nghiệm mua sắm và dịch vụ hậu mãi Vì vậy, cần nghiên cứu cơ chế chuyển đổi này để hiểu rõ sự cân nhắc của người tiêu dùng Luận án áp dụng mô hình Push-Pull-Mooring (PPM) để phân tích tác động của các yếu tố đẩy và kéo trong quyết định chuyển đổi kênh mua, cùng với các yếu tố cá nhân và môi trường ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi Đây là một khoảng trống nghiên cứu quan trọng, vì chưa có nghiên cứu nào phân tích hiệu ứng PPM trong bối cảnh này tại Việt Nam.
Bài luận án đề xuất rằng sự quan ngại của khách hàng khi chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến hàng điện tử có thể được giải thích qua mối liên hệ giữa Rủi ro nhận thức, Thói quen và Thái độ đối với chuyển đổi Những yếu tố này tạo thành cơ sở khoa học vững chắc cho việc phát triển một biến thể mới trong khung PPM, gọi là PPM-H-A, nhằm khắc phục khoảng trống thứ hai của nghiên cứu Luận án sẽ đi sâu vào mối liên hệ tâm lý giữa Rủi ro nhận thức và Thái độ đối với chuyển đổi, đồng thời nhấn mạnh vai trò của Thói quen trong quá trình này.
Sự bùng phát của dịch bệnh Covid-19 đã tạo ra một cú hích mạnh mẽ cho thương mại điện tử Theo các tổng hợp từ An, thời gian dịch bệnh đã thúc đẩy sự chuyển đổi nhanh chóng sang mua sắm trực tuyến.
Nghiên cứu của Trân (2022), Diệp Trương (2021) và Vũ (2021) xác định ba giai đoạn liên quan đến Covid-19: giai đoạn kiểm soát (cuối 2020 đến 28/01/2021, và từ 05-11/2021 tại Hà Nội, Đà Nẵng), giai đoạn lây lan cộng đồng (28/01/2021 đến 04/2021 ở miền Bắc, và từ 05 đến cuối 2021 tại TPHCM), và giai đoạn thích nghi (từ tháng 01/2022 đến nay) Nghiên cứu này so sánh tác động của các biến số tới Ý định mua sắm, đồng thời phân tích sự thay đổi trong chuỗi diễn tiến tâm lý từ Rủi ro nhận thức đến Thái độ mua online và Thói quen tiêu dùng Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về tâm lý người tiêu dùng, hiện chưa có nghiên cứu nào so sánh các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định chuyển đổi mua sắm hàng điện tử tiêu dùng theo từng giai đoạn ứng phó với dịch Covid-19, tạo ra khoảng trống cần khám phá Kết quả nghiên cứu sẽ giúp các nhà quản trị hiểu rõ hơn về tâm lý khách hàng, từ đó xác định chiến lược kinh doanh phù hợp, tránh việc chỉ tập trung vào một kênh duy nhất, mà thay vào đó, theo xu hướng mới sau dịch là áp dụng đa kênh (Dong, 2022).
Mục tiêu, câu hỏi và nhiệm vụ nghiên cứu
Nghiên cứu này đề xuất mô hình PPM-H-A để thể hiện ý định chuyển đổi mua sắm từ hình thức ngoại tuyến sang trực tuyến trong lĩnh vực B2C Mục tiêu chính là khám phá tác động của các yếu tố đến ý định chuyển đổi mua sắm trực tuyến, đặc biệt là trong nhóm hàng điện tử tiêu dùng.
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.
Mô hình PPM-H-A được đề xuất là một biến thể của PPM, trong đó diễn tiến tâm lý như rủi ro nhận thức, thái độ đối với chuyển đổi và thói quen có ảnh hưởng đáng kể đến ý định chuyển đổi mua sắm trực tuyến, nhằm phản ánh thực tế trong hành vi mua hàng điện tử tiêu dùng.
Trong bài viết này, chúng tôi kiểm định các giả thuyết và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến Ý định chuyển đổi mua sắm qua ba giai đoạn của Covid-19: giai đoạn kiểm soát cơ bản, giai đoạn lây lan cộng đồng và giai đoạn thích nghi với điều kiện mới.
Vào thứ tư, dựa trên kết quả khảo sát các chỉ báo của các yếu tố trong mô hình, cùng với những đóng góp mới từ luận án, bài viết sẽ thảo luận và đề xuất các ý kiến nhằm hoàn thiện nghiên cứu hơn nữa.
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, thái độ đối với chuyển đổi và thói quen có mối liên hệ chặt chẽ với nhau, ảnh hưởng lớn đến ý định chuyển đổi mua của người tiêu dùng Rủi ro nhận thức có thể làm giảm sự tự tin của khách hàng, trong khi thái độ tích cực đối với chuyển đổi có thể thúc đẩy hành vi mua sắm Đồng thời, thói quen tiêu dùng cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định chuyển đổi, khi những thói quen này có thể cản trở hoặc khuyến khích việc thử nghiệm sản phẩm mới.
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?
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 bao gồm việc phỏng vấn khách hàng và thảo luận với các chuyên gia, đồng thời lập kế hoạch khảo sát và phân tích định lượng nhằm kiểm định các giả thuyết đã được đề ra.
Cần xem xét yếu tố thời gian trong bối cảnh dịch bệnh Covid và các tình huống xã hội để thực hiện khảo sát, phân tích và tổng hợp, từ đó đạt được kết quả nghiên cứu phù hợp với từng giai đoạn.
Các kết quả nghiên cứu cần được trình bày một cách rõ ràng để làm cơ sở cho việc thảo luận, đưa ra khuyến nghị và chỉ ra những hạn chế cho các nghiên cứu trong tương lai.
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.
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 nghiên cứu kéo dài từ năm 2016 đến đầu năm 2022, bao gồm cả số liệu thứ cấp từ năm 2018 và số liệu sơ cấp thu thập qua khảo sát diễn ra từ cuối năm 2020 đến đầu năm 2022 Số liệu sơ cấp đã được tổng hợp và phân tích để cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về vấn đề nghiên cứu.
Dịch bệnh Covid-19 tại Việt Nam trải qua ba giai đoạn chính: giai đoạn đầu tiên từ cuối 2020 đến 28/01/2021, khi dịch bệnh cơ bản được kiểm soát trên toàn quốc; giai đoạn thứ hai từ 05-11/2021, khi dịch lây lan mạnh trong cộng đồng, đặc biệt tại Hà Nội, Đà Nẵng và TPHCM; và giai đoạn thứ ba bắt đầu từ khoảng 01/2022, khi đất nước thích nghi với điều kiện mới sau khi đã triển khai tiêm vacxin rộng rãi.
Bài khảo sát tập trung vào nhóm khách hàng đã và chưa mua sắm trực tuyến mặt hàng điện tử tiêu dùng, nhằm đảm bảo tính khách quan và tránh thiên lệch trong kết quả Câu hỏi khảo sát yêu cầu người tham gia cung cấp thông tin về số lần mua sắm trực tuyến trong vòng 2 năm qua, với các lựa chọn từ 0 lần đến 5 lần trở lên Đặc điểm khách hàng sẽ được xác định rõ ràng, bao gồm giới tính, độ tuổi, số lần và sản phẩm đã mua online, kênh mua sắm, mức chi tiêu, địa bàn sinh sống, và thời điểm thực hiện khảo sát.
Phương pháp nghiên cứu
Tiến hành thu thập và phân tích thông tin từ các nguồn báo quốc tế uy tín như ScienceDirect, ResearchGate, và EmeraldInsight để nghiên cứu về Ý định chuyển đổi mua, đặc biệt từ cửa hàng truyền thống sang trực tuyến B2C Qua đó, chúng tôi sẽ xây dựng biến thể PPM-H-A dựa trên PPM gốc Đồng thời, dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các tổ chức như VECOM, Nielsen, và Statista để đánh giá bối cảnh, xu hướng và các vấn đề liên quan đến nghiên cứu.
Cuộc phỏng vấn với 11 khách hàng đã được thực hiện để thu thập ý kiến về mối liên hệ giữa Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với việc chuyển đổi mua sắm từ ngoại tuyến sang trực tuyến, và Thói quen mua trước đây Mục tiêu là củng cố đề xuất biến thể PPM-H-A, đồng thời xác nhận các giả thuyết đã được nghiên cứu trước đó.
Nhóm nghiên cứu đã tổ chức thảo luận với 04 chuyên gia và 11 khách hàng để đánh giá mức độ phù hợp, chọn lọc và điều chỉnh các chỉ báo liên quan đến các biến trong mô hình nghiên cứu của luận án.
Chất lượng của thang đo chỉ báo được xác định thông qua khảo sát sơ bộ với 289 quan sát, sau đó áp dụng phương pháp phân tích khẳng định CFA nhằm đảm bảo độ tin cậy và chính xác cho khảo sát chính thức.
Mô hình cấu trúc tuyến tính từng phần (PLS SEM) là lựa chọn tối ưu cho CB SEM trong các nghiên cứu phức tạp với nhiều mối quan hệ chằng chịt giữa các yếu tố, đặc biệt trong lĩnh vực marketing Nghiên cứu này khảo sát để thu thập dữ liệu nhằm kiểm định giả thuyết về tác động của các biến “Đẩy”, “Kéo”, “Neo” và mức điều tiết của biến “Neo”, đồng thời phân tích mối liên hệ diễn tiếp giữa các biến tâm lý qua ba giai đoạn.
NCS đã quyết định phát hành 1900 phiếu khảo sát dựa trên quy mô và tỷ lệ phân bổ dân số tại ba thành phố Hà Nội, Đà Nẵng và TPHCM, cũng như việc thu thập và sàng lọc phiếu hợp lệ Để đảm bảo tính chính xác của nghiên cứu, thời kỳ ba giai đoạn dịch Covid được phân định rõ ràng Cuối cùng, 1104 phiếu hợp lệ đã được tổng hợp và sử dụng cho phân tích.
Đóng góp của luận án
1.5.1 Đóng góp về lý luận Đóng góp mới thứ nhất của nghiên cứu đó là cách tiếp cận dùng mô hình
Mô hình PPM khác biệt so với các mô hình truyền thống như TPB và TAM, đã được nhiều nghiên cứu về chuyển đổi áp dụng trước đây Nó cho phép điều chỉnh linh hoạt các biến về Thái độ đối với chuyển đổi và Chuẩn chủ quan, đặc biệt là không ủng hộ việc chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến hàng điện tử Các yếu tố "Đẩy" và "Kéo" có tác động tích cực đến Ý định chuyển đổi mua, trong khi nhóm "Neo" lại ảnh hưởng tiêu cực Đóng góp mới thứ hai của nghiên cứu là sự phát triển thành biến thể của mô hình PPM.
H-A, so với khung gốc PPM, để giải thích cho Ý định chuyển đổi mua từ ngoại tuyến sang online đối với nhóm hàng điện tử tiêu dùng Thái độ đối với chuyển đổi (Attitude) và Thói quen (Habit) được dùng để giải thích cho quan ngại mua sắm online hàng hoá đòi hỏi trải nghiệm cửa hàng thực là hàng điện tử tiêu dùng
Mối liên hệ giữa các biến tâm lý như Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với chuyển đổi và Thói quen là một đóng góp mới trong nghiên cứu Luận án chỉ ra rằng Thái độ đối với chuyển đổi có ảnh hưởng mạnh mẽ đến Ý định chuyển đổi mua, nhưng lại bị tác động “níu giữ lại” bởi Rủi ro nhận thức được Đồng thời, Thói quen không chỉ làm giảm Ý định chuyển đổi mua mà còn điều tiết tác động của Thái độ đến Ý định Mối quan hệ này chưa từng được đề xuất và chứng minh trong các nghiên cứu trước đây.
Biến cố dịch bệnh Covid đã làm thay đổi hành vi và thói quen tiêu dùng, được thể hiện qua ba giai đoạn: kiểm soát cơ bản, lây lan trong cộng đồng và thích nghi với điều kiện bình thường mới Những khác biệt trong kết quả nghiên cứu này mang ý nghĩa quan trọng cho các nhà kinh doanh, giúp họ nhận diện sự thay đổi trong hành vi người tiêu dùng và xu hướng thị trường mới, đặc biệt trong lĩnh vực điện tử tiêu dùng và chiến lược phát triển bán hàng tích hợp kênh Đây là một đóng góp mới đáng chú ý.
1.5.2 Đóng góp về thực tiễn
Một số khuyến nghị của luận án nhằm giảm thiểu các yếu tố thuộc nhóm
"Neo" sẽ tận dụng các yếu tố "Đẩy" và "Kéo" thông qua việc tăng cường truyền thông, cải thiện tiện ích giao dịch trực tuyến và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong tương lai.
Các nhà quản trị nên xem xét cách giảm thiểu rủi ro để hạn chế thái độ tiêu cực đối với chuyển đổi, đặc biệt là các rủi ro liên quan đến thông tin, giao hàng, sản phẩm và dịch vụ sau bán hàng Để hình thành thói quen mới, các nhà quản trị có thể áp dụng những gợi ý dựa trên cơ sở khoa học Một chiến lược hiệu quả là sử dụng công nghệ mới như thực tế ảo và bán hàng tương tác trực tuyến để dần dần thay đổi thói quen cũ, mặc dù quá trình này sẽ cần thời gian.
Sau đại dịch, xu hướng tích hợp kênh bán hàng trở nên quan trọng, khiến các nhà quản trị chú trọng đến việc duy trì tỷ lệ giữa các kênh trực tuyến và ngoại tuyến Các khảo sát mới về ảnh hưởng của các biến tâm lý có thể giúp phản ánh tỷ lệ duy trì giữa các kênh, tùy thuộc vào diễn biến sự kiện, điều kiện xã hội và xu hướng mới trong tương lai.
Bố cục của luận án
Chương 1: Giới thiệu nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và các giả thuyết nghiên cứu Chương 3: Thiết kế nghiên cứu
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Chương 5: Thảo luận kết quả nghiên cứu và khuyến nghị
Chương 1 nhằm mục đích giới thiệu bối cảnh và tính cấp thiết của nghiên cứu.
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, cần xác định rõ câu hỏi, nhiệm vụ, phạm vi và đối tượng nghiên cứu Luận án đưa ra ba đề xuất mới: áp dụng phương pháp tiếp cận PPM cho ý định chuyển đổi kênh trong lĩnh vực hàng điện tử; phát triển biến thể PPM-H-A kết hợp yếu tố tâm lý liên quan đến rủi ro nhận thức, thái độ đối với chuyển đổi và thói quen; và so sánh kết quả nghiên cứu qua ba giai đoạn: khi dịch bệnh được kiểm soát, khi dịch lây lan trong cộng đồng, và trong bối cảnh thích nghi với điều kiện bình thường mới sau Covid.
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU
2.1 Giới thiệu về chuyển đổi
2.1.1 Nội dung chung về Ý định chuyển đổi và Hành vi chuyển đổi
Hành vi chuyển đổi đề cập đến quá trình mà cá nhân hoặc nhóm người thay đổi phương thức thực hiện hoặc chuyển từ nhà cung cấp dịch vụ này sang nhà cung cấp khác, theo các nghiên cứu của Keaveney (1995), Bansal et al (2005), Njite, Kim, và Kim (2008), cùng với Chuang và Tai (2016).
Theo Sharma (2018), hành vi chuyển đổi xảy ra khi khách hàng chuyển từ nhà cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ này sang nhà cung cấp khác, trong bối cảnh cụ thể của ngành và điều kiện mua sắm.
Hành vi chuyển đổi được định nghĩa bởi Fornell (1992) là quá trình khách hàng chuyển từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác khi họ không hài lòng với dịch vụ hiện tại Quan điểm này cũng được Keaveney và Parthasarathy (2001) đồng tình, nhấn mạnh tầm quan trọng của sự hài lòng trong việc giữ chân khách hàng.
Hành vi chuyển đổi, theo Keaveney và Parthasarathy (2001), được hiểu là sự chuyển đổi từ nhà cung cấp này sang nhà cung cấp khác, thường xuất phát từ sự không hài lòng hoặc các vấn đề liên quan Điều này trái ngược với lòng trung thành của khách hàng, như đã chỉ ra bởi Wieringa và Verhoef (2007).
Hành vi chuyển đổi, hay còn gọi là sự rời bỏ của khách hàng, là quyết định của khách hàng để ngừng mua một dịch vụ hoặc ghé thăm một hãng hoàn toàn Các mô hình về hành vi chuyển đổi trong dịch vụ cho thấy sự rời bỏ thường liên quan đến sự dần rút lui của mối quan hệ do nhiều vấn đề gặp phải theo thời gian Ngoài ra, sự chuyển đổi cũng có thể xảy ra do một số sự kiện nghiêm trọng khiến khách hàng quyết định rời bỏ ngay lập tức.
Nghiên cứu cho thấy rằng lý do khách hàng quyết định rút khỏi dịch vụ, đặc biệt trong lĩnh vực ngân hàng, là rất đa dạng và phức tạp.
Hành vi chuyển đổi có thể mang tính toàn bộ hoặc một phần (S Nimako
Hành vi chuyển đổi của người tiêu dùng, theo S Nimako (2012), là quá trình trong đó người tiêu dùng chấm dứt mối quan hệ với nhà cung cấp dịch vụ hoặc sản phẩm hiện tại và thay thế bằng một đối thủ cạnh tranh, có thể là một phần hoặc toàn bộ, trong một khoảng thời gian nhất định.
Theo Keaveney (1995) và Njite et al (2008), việc đánh giá điểm mạnh và điểm yếu trong kinh doanh là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp thu hút khách hàng mới Ý định chuyển đổi, theo S Nimako (2012) và Hino (2017), là khả năng khách hàng chuyển đổi từ hãng cũ sang hãng cạnh tranh Muthmainah và Cholil (2019) cho rằng ý định chuyển đổi xuất phát từ sự không hài lòng hoặc các nguyên nhân khác trong việc sử dụng sản phẩm và dịch vụ nhất định.
Nghiên cứu tổng hợp của Wirtz et al (2014) , Hino (2017) , S Nimako (2012)
… có phân biệt ý định chuyển đổi và hành vi chuyển đổi.
Theo Wirtz et al (2014), ý định chuyển đổi là sự tự đánh giá của khách hàng về việc chấm dứt mối quan hệ dịch vụ hiện tại, trong khi hành vi chuyển đổi là hành động thực tế chuyển sang nhà cung cấp khác Nghiên cứu gần đây cho thấy mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tới ý định chuyển đổi khác biệt so với hành vi thực tế, với việc khách hàng thường không thể dự đoán chính xác hành vi mua hàng lặp lại Do đó, ý định mua lại thường không dự đoán tốt cho hành vi mua lại thực tế.
Suy luận về ý định có thể bị sai lệch nếu có sự khác biệt lớn giữa ý định và hành vi chuyển đổi thực tế Vì vậy, việc kiểm tra rõ ràng mức độ ảnh hưởng của các yếu tố là rất quan trọng khi so sánh ý định chuyển đổi với hành vi chuyển đổi thực sự như một biến phụ thuộc.
Các tài liệu chỉ ra sự khác biệt giữa ý định và hành vi thực tế Các khác biệt thể hiện rõ bao gồm:
Đo lường trong bản khảo sát nghiên cứu cần chú ý đến phương sai cao cùng phương pháp nghiên cứu (high common method variance) và xu hướng phản hồi tương tự (same response propensity) như đã chỉ ra bởi Mittal & Kamakura (2001) Điều này liên quan đến các yếu tố về tính hợp lệ trong nghiên cứu.
“tự người trả lời tạo ra” (self-generated validity issues) (Chandon, Morwitz, & Reinartz, 2005)
+ Đặc thù sản phẩm: sự dính líu vào sản phẩm.
Đặc thù cá nhân bao gồm sự khác biệt về thu nhập, giáo dục và các yếu tố nhân khẩu học khác, ảnh hưởng đến khả năng dự đoán hành vi của từng người Sự quan tâm và khả năng đưa ra dự đoán chính xác cũng như sự khác biệt trong năng lực nhận thức của mỗi cá nhân là những yếu tố quan trọng cần xem xét.
+ Những thay đổi trong ý định theo thời gian được gây ra bởi những thay đổi của biến quan trọng có liên quan (P.-C Sun & Lin, 2010)
Lý thuyết mức độ (construal level theory) nhấn mạnh sự khác biệt giữa ý định chuyển đổi và hành vi chuyển đổi thực tế Ý định phản ánh phản ứng với tình huống giả thuyết, trong khi hành vi là hành động thực tế Nghiên cứu của Liberman, Trope và Stephan (2007) cho thấy khi con người cảm nhận một sự việc là "xa vời", họ thường tập trung vào các khía cạnh trung tâm như mong muốn và kết quả Ngược lại, khi sự việc gần gũi, họ chú trọng vào các bước thực hiện hành động, như thời gian và nỗ lực cần thiết Trong bối cảnh chuyển đổi, khách hàng có xu hướng chú ý nhiều hơn đến các khía cạnh giả thuyết như giá cả, chất lượng và chi phí chuyển đổi khi thể hiện ý định chuyển đổi.
Wirtz et al (2014) đã chỉ ra rằng các biến liên quan đến mong muốn kết quả, như giá cả, chất lượng và chi phí chuyển đổi tiền tệ, có khả năng giải thích tốt hơn về ý định chuyển đổi so với hành vi chuyển đổi thực tế Ngược lại, các yếu tố liên quan đến quá trình, bao gồm chi phí chuyển đổi phi tiền tệ, hoạt động quảng cáo, và đặc điểm nhân khẩu học như hành vi chuyển đổi trước đây, thu nhập, loại sản phẩm và mức độ gắn bó với sản phẩm, lại có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến hành vi chuyển đổi thực sự.
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu phân biệt Ý định chuyển đổi và Hành vi chuyển đổi
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CÁC GIẢ THUYẾT
Hàng hóa tìm kiếm và hàng hóa trải nghiệm
Theo Levin et al (2003), Harn, Khatibi và Ismail (2006), Perea y Monsuwé, Dellaert và De Ruyter (2004), cùng A Zhang (2008), hàng hóa tìm kiếm (search goods) là những sản phẩm có thông tin đầy đủ về thuộc tính quan trọng trước khi mua, như sách, trong khi hàng hóa trải nghiệm (experience goods) yêu cầu trải nghiệm trực tiếp, ví dụ như đồ trang sức, quần áo và đồ điện tử Các nghiên cứu chỉ ra rằng ý định mua sắm trực tuyến cao hơn đối với hàng hóa tìm kiếm so với hàng hóa trải nghiệm Mặc dù theo báo cáo của Nielsen (2017a) và nghiên cứu của A Zhang (2008), đồ điện tử tiêu dùng có tỷ lệ mua online khoảng 30% tổng doanh số bán online, nhưng sự chuyển đổi trong hành vi mua sắm vẫn chưa mạnh mẽ tại thị trường Việt Nam.
Nghiên cứu của Levin et al (2003) cho thấy rằng mua sắm offline vẫn được ưu tiên hơn so với online, đặc biệt trong bối cảnh hàng hóa trải nghiệm Tuy nhiên, các sản phẩm điện tử tiêu chuẩn hóa như máy tính IBM có thể bán online thành công, minh chứng qua chính sách miễn phí trả hàng của Zappos.com Lepkowska-White (2013) chỉ ra rằng khách hàng có xu hướng có thái độ tích cực hơn đối với hàng hóa trải nghiệm khi nhận được đánh giá từ bên thứ ba hoặc khách hàng trước đó, thay vì thông tin quảng cáo từ nhà bán lẻ Những lợi ích của việc mua sắm online cùng với các yếu tố nhân khẩu học như tần suất mua sắm trước đó, thương hiệu nhà bán lẻ, và khoảng cách đến cửa hàng thực cũng cần được xem xét kỹ lưỡng.
Luận án nghiên cứu về Ý định chuyển đổi trong nhóm hàng điện tử tiêu dùng, tập trung vào các “lực cản” ảnh hưởng đến ý định này Những lực cản này xuất phát từ đặc thù của sản phẩm, yêu cầu trải nghiệm thực tế và rủi ro khi mua sắm trực tuyến Tác giả tích hợp yếu tố tâm lý như Rủi ro nhận thức, Thái độ đối với chuyển đổi và Thói quen mua sắm tại cửa hàng để phản ánh các rào cản tâm lý của khách hàng Kết quả là hình thành biến thể PPM-H-A (H: Habit – Thói quen, A: Attitude – Thái độ) so với mô hình gốc PPM, với nội dung chi tiết sẽ được trình bày trong phần mô hình và giả thuyết nghiên cứu.
Tổng quan nghiên cứu và liên hệ các biến trong mô hình nghiên cứu
Ý định và hành vi chuyển đổi của khách hàng trong môi trường bán lẻ, bao gồm cả kênh trực tuyến và ngoại tuyến, là một vấn đề phức tạp Khách hàng hiện nay có nhiều lựa chọn về nhà bán lẻ và các kênh khác nhau trong từng giai đoạn của quá trình mua sắm, từ tìm kiếm thông tin, mua hàng cho đến dịch vụ sau mua Họ có khả năng lựa chọn kênh phù hợp nhất để tối đa hóa lợi ích cá nhân, điều này đòi hỏi các nhà bán lẻ cần nắm bắt và hiểu rõ hành vi của khách hàng để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của họ.
Nghiên cứu của Lee (1966), Moon (1995), và Bansal et al (2005) đã chỉ ra rằng mô hình PPM là một mô hình “nền tảng mở”, trong đó các nhóm “Đẩy”, “Kéo”, “Neo” phản ánh các yếu tố thúc đẩy, thu hút, và kìm hãm/khích lệ khách hàng trong quá trình chuyển đổi Để hiểu rõ các yếu tố thuộc từng nhóm này, người nghiên cứu cần có nhận thức chính xác về nội hàm của chúng, từ đó tham khảo các nghiên cứu trước đây để xây dựng các giả thuyết và lập luận logic liên quan đến Ý định và hành vi chuyển đổi đã được khảo sát và chứng minh.
Việc lựa chọn các yếu tố trong nghiên cứu chuyển đổi phụ thuộc vào đối tượng nghiên cứu và loại chuyển đổi, như ý định hay hành vi, chuyển đổi nhà cung cấp dịch vụ hoặc phương thức giao dịch Mỗi nghiên cứu thường có các biến đặc thù riêng, yêu cầu tham khảo đa dạng tài liệu thay vì kế thừa hoàn toàn từ các nghiên cứu trước đó, đặc biệt là các mô hình kinh điển như TAM, TPB hay SERVPERF Kết quả là mô hình đề xuất thường ít trùng lặp về các yếu tố so với các nghiên cứu chuyển đổi trước đó.
Bảng tổng hợp dưới đây trình bày tên đề tài nghiên cứu, phương pháp tiếp cận lý thuyết và phân tích, cùng với tóm tắt nội dung mô hình nghiên cứu Các yếu tố tương ứng với đối tượng nghiên cứu và nội dung là rất quan trọng để đánh giá và lựa chọn các biến phù hợp cho mô hình luận án Nội dung được sắp xếp theo các nhóm “Đẩy”, “Kéo”, “Neo” và các biến tâm lý tích hợp, với một số nghiên cứu có thể liên quan đến cả hai hoặc ba nhóm Nghiên cứu sinh cần trình bày logic từng biến để dần hình thành mô hình đề xuất, trong đó các nội dung tô đậm gợi ý cho việc chọn lựa các biến cho mô hình nghiên cứu sau này.
Trong các nghiên cứu hiện tại, chuyển đổi được hiểu là chuyển đổi hoàn toàn Đặc biệt, đối với Ý định/Hành vi chuyển đổi tạm thời và chuyển đổi một phần, vẫn chỉ dừng lại ở lý thuyết sơ khai theo S Nimako (2012), mà chưa có nghiên cứu nào xác định các biến ảnh hưởng và chỉ báo liên quan để tiến hành khảo sát Tài liệu này đề cập đến chuyển đổi tạm thời/một phần của các nhà cung cấp dịch vụ, cụ thể là trong cùng một sản phẩm/dịch vụ Tuy nhiên, chuyển đổi kênh lại là một trường hợp riêng biệt, và hiện tại chưa có nghiên cứu nào đề cập đến chuyển đổi một phần/tạm thời đối với kênh mua sắm (06/2022) S Nimako (2012) cùng các tài liệu liên quan cũng đã xác nhận điều này.
Các nghiên cứu tổng quan sẽ được phân loại theo nhóm Đẩy-Kéo-Neo, kết hợp với các biến tâm lý tích hợp Bên cạnh đó, sẽ có các phân tích chi tiết cho từng biến đã được lựa chọn nhằm phát triển các giả thuyết.
Nghiên cứu so sánh giữa mua online và offline (P.
- Tổng hợp các tài liệu liên quan trước đó, nhằm so sánh ưu điểm/nhược điểm ảnh hưởng tới chọn lựa từng phương thức mua online/offline
- Mô tả, phân tích các ưu nhược điểm ảnh hưởng tới chọn lựa từng phương thức mua dựa trên các tài liệu nghiên cứu đã khảo sát trước đó
Khi mua sắm tại cửa hàng thực, người tiêu dùng thường gặp phải một số hạn chế như thông tin sản phẩm không đầy đủ và chính xác từ người bán, sự đa dạng sản phẩm hạn chế, và việc lựa chọn sản phẩm không phong phú Ngoài ra, việc đi mua sắm tại cửa hàng cũng tiêu tốn nhiều thời gian và công sức của khách hàng.
- Nghiên cứu Ý định chuyển đổi kênh mua
- Nghiên cứu tiếp cận mô hình PPM
Các phân tích hiện tại còn thiếu tính chặt chẽ và chưa thể hiện rõ ràng thống kê mô tả cho từng tiêu chí Hơn nữa, chưa có sự làm rõ về tác động của các biến đối với ý định và hành vi.
Nghiên cứu ý định hưởng lợi kênh chéo
- Khung PPM cho Ý định chuyển đổi (Chuyển đổi nhà cung cấp cùng dịch vụ)
(hưởng lợi kênh chéo có nghĩa khách hàng tìm thông tin trực tuyến từ công ty A, và đi mua ngoại tuyến ở công ty B)
- Đánh giá các nhóm biến ảnh hưởng tới Hành vi chuyển đổi của khách hàng để hưởng lợi từ hành vi mua kênh chéo (crosschannel free-riding)
+* Nhóm “Đẩy”: Kinh nghiệm dùng internet, Kinh nghiệm làm thay
(quan sát, học hỏi, áp dụng công nghệ, các nhóm tham khảo) (vicarious experience) (Đ)
+* Nhóm “Kéo”: Cảm nhận chất lượng dịch vụ hãng B và Nhận thức rủi ro mua hàng online hãng A
-* Nhóm “Neo”: Giới hạn mua sắm một hãng A(gồm Chi phí chuyển đổi, nhận thức về tích hợp đa kênh)
- Chuyển đổi từ kênh offline sang online
- Bối cảnh Covid (nghiên cứu kênh chéo là không khả thi do giãn cách xã hội và hiệu ứng hậu Covid) của sinh viên
- Áp dụng thống kê mô tả
5 (mức rất quan trọng - không quan trọng)
- Phân tích kết hợp từng nhóm đặc điểm nhân khẩu, đặc điểm hàng hóa với các tiêu chí nói trên
- Mặt hàng điện tử có các tiêu chí quan trọng (K) là Thuận tiện, Giá có thể so sánh, Thông tin sản phẩm
Rủi ro khi mua sắm trực tuyến bao gồm những hạn chế như việc bảo mật thông tin thẻ tín dụng, khả năng xảy ra tranh chấp khi trả hàng, và chất lượng sản phẩm không thể được kiểm tra trực tiếp trước khi quyết định mua.
- Nhóm hàng điện tử tiêu dùng với các biến Thái độ, Thói quen thể hiện đặc thù
Nghiên cứu xây dựng thang đo về nhận thức lợi ích và rủi ro trong mua sắm online
Nghiên cứu thang đo cho các biến liên quan đến ý định và hành vi mua sắm trực tuyến bao gồm các bước như khái niệm hóa và tham khảo tài liệu, phác thảo chỉ báo, phỏng vấn khách hàng và chuyên gia, cũng như thực nghiệm chỉ báo mẫu theo tiêu chuẩn đánh giá CFA Quá trình này còn bao gồm việc xem xét điều chỉnh và thử nghiệm khả năng giải thích của các biến này.
- Phân tích khác biệt nhóm MANOVA
- Xây dựng thang đo cho biến lợi ích và biến Rủi ro nhận thức được theo quy trình tiêu chuẩn
Mua sắm trực tuyến mang lại nhiều lợi ích đáng kể, bao gồm sự thuận tiện khi bạn không cần phải rời khỏi nhà và có thể mua sắm bất cứ lúc nào mà không tốn công sức hay thời gian Ngoài ra, việc mua sắm online còn cung cấp đa dạng lựa chọn, mang đến sự thoải mái cho người tiêu dùng và tạo cảm giác vui thích khi khám phá các sản phẩm khác nhau.
- Tài chính, Sản phẩm (giao nhận, thử, kiểm tra ), Chất lượng Internet thuộc biến Rủi ro khi mua online (N)
Người tiêu dùng có xu hướng mua sắm online nhiều hơn thường đánh giá lợi ích của việc này cao hơn rủi ro, so với những người mua sắm trực tuyến ít hơn và những người chỉ có ý định mua sắm online trong tương lai.
-* Nhóm “Neo”: Chuẩn chủ quan (N), Nhận thức về chi phí chuyển đổi, Thói quen
Nghiên cứu xây dựng thang đo trải nghiệm cửa hàng thực
Để xây dựng thang đo hiệu quả, cần thực hiện quy chuẩn bao gồm tổng hợp tài liệu, khái niệm và chỉ báo hóa Quá trình này bao gồm việc gạn lọc thông tin qua các cuộc thảo luận chuyên gia, phỏng vấn khách hàng và thực hiện thử nghiệm sơ bộ Cuối cùng, phân tích yếu tố khẳng định (CFA) sẽ được áp dụng để xác nhận tính chính xác của thang đo.
- Đề xuất và xác thực bộ thang đo cho trải nghiệm cửa hàng thực: nhận thức (cognitive), tình cảm (affective), tính vật lý (physical), xã hội (social)
- Bộ thang đo xây dựng để tham khảo chỉ báo cho biến (thiếu hụt) Trải nghiệm cửa hàng thực (khi chuyển đổi sang mua online) (N)
- Chuyển đổi kênh Ý định chuyển sang kênh mua sắm trực tuyến
- Sử dụng lý thuyết TRA giải thích cho Ý định chuyển đổi sang mua online
- Phân tích yếu tố và hồi quy đa bội
- Bảng hỏi được lặp lại
(03 lần) cho chuyển đổi sang từng kênh từ 02 kênh còn lại
Nghiên cứu này phân tích ảnh hưởng của các biến thái độ và chuẩn chủ quan đến ý định chuyển đổi giữa các kênh mua sắm trực tuyến và truyền thống, bao gồm cửa hàng thực và catalog Cụ thể, nó xem xét cách mà thái độ và chuẩn chủ quan tác động đến quyết định của người tiêu dùng khi chuyển từ cửa hàng thực sang kênh mua online, từ catalog sang kênh online, và ngược lại Kết quả sẽ giúp hiểu rõ hơn về hành vi tiêu dùng trong bối cảnh mua sắm đa kênh.
- Thái độ (TL) có ảnh hưởng tích cực (0.358) tới Ý định chuyển sang kênh mua online
- Hệ số giải thích điều chỉnh cho Ý định chuyển sang kênh mua online đạt mức 0.439
- Cách tiếp cận lý thuyết khác (PPM)
- Chỉ tập trung vào chuyển đổi từ ngoại tuyến sang trực tuyến Khi đó bản hỏi sẽ có tính khả thi hơn để khảo sát, tránh bị lặp lại
Khi lựa chọn sản phẩm có tính rủi ro cao như hàng điện tử, cần chú trọng đến các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến quyết định mua hàng Điều này bao gồm việc nhận thức về rủi ro, thái độ đối với trang web và sự lựa chọn kênh mua sắm Những yếu tố này không chỉ giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định chính xác mà còn tăng cường trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
2007) với trang web tới kênh online/offline được chọn
Các giả thuyết nghiên cứu và mô hình đề xuất
2.3.1 Giả thuyết về các yếu tố thuộc nhóm “Đẩy”
Mua sắm qua kênh truyền thống gặp nhiều hạn chế, đặc biệt là trong việc tìm kiếm thông tin và so sánh sản phẩm Theo nghiên cứu của Lester et al (2006) và P Gupta (2015), người tiêu dùng thường gặp khó khăn trong việc lựa chọn do thiếu thông tin rõ ràng Harn et al cũng chỉ ra rằng việc so sánh giữa các sản phẩm trở nên phức tạp hơn, ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng.
(2006) , Santana and Loureiro (2010) , P Gupta (2015) ), lãng phí thời gian và công sức (Lester et al (2006) , Sultan and Uddin (2011) , P Gupta (2015) , Aryani et al.
Áp lực từ người bán hàng có thể ảnh hưởng đến ý định chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến, như được chỉ ra bởi Forsythe et al (2006), Lester et al (2006), và Santana và Loureiro (2010) Khi những hạn chế này được nhận diện một cách chính xác, chúng có thể thúc đẩy người tiêu dùng lựa chọn kênh mua sắm online như một giải pháp thay thế Nghiên cứu của Santana và Loureiro (2010) cho thấy điểm trung bình của các thang đo ủng hộ kênh online dao động từ 3,5-4 trên thang đo Likert 1-5, chứng tỏ sự chuyển biến tích cực trong xu hướng mua sắm trực tuyến.
H1a (+) : Hạn chế (mua offline), thuộc nhóm “Đẩy”, có tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
Kinh nghiệm làm trước có vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định chuyển đổi mua sắm online Theo Chiu et al (2011), khi khách hàng quan sát và học hỏi từ hành vi của người khác trong bối cảnh thương mại điện tử, kinh nghiệm tích cực sẽ thúc đẩy ý định mua sắm trực tuyến Ngược lại, nếu người tiêu dùng thấy nhiều người xung quanh gặp khó khăn khi mua hàng online, ý định chuyển đổi sẽ giảm Nghiên cứu chỉ ra rằng kinh nghiệm làm trước có tác động dương (0,40) tới năng lực đa kênh, từ đó ảnh hưởng tiếp tới ý định hành vi sử dụng kênh chéo với mức 0,26.
H1b (+) : Kinh nghiệm làm trước, thuộc nhóm “Đẩy”, có tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
Giả thuyết về các yếu tố thuộc nhóm “Đẩy” đề xuất rằng nhóm “Kéo” thể hiện những lợi ích tích cực của kênh trực tuyến mà chuyển đổi hướng đến.
Các biến thu hút của mua online so với mua ở cửa hàng truyền thống: Giá mua online hấp dẫn hơn (Elliot and Fowell (2000) , Walsh and Godfrey (2000) , Kim
Numerous studies have highlighted the advantages of online shopping, including enhanced information search capabilities, ease of product comparison, time savings, purchasing flexibility, convenient delivery options, and order tracking (Swinyard and Smith, 2003; Harn et al., 2006; Gupta, 2015; Kwarteng et al., 2020) These benefits contribute to a more efficient and user-friendly shopping experience, as noted by Morganosky and Cude (2000), Duffy and Dale (2002), Forsythe et al (2006), Santana and Loureiro (2010), and Jiang et al (2013).
Nghiên cứu của Kwarteng et al (2020) và Jiang et al (2013) cho thấy giá có ảnh hưởng dương đến ý định chuyển đổi mua online với hệ số hồi quy 0,291 Bên cạnh đó, yếu tố thuận tiện cũng được chứng minh có tác động tích cực đến ý định mua online của khách hàng, với khoảng ảnh hưởng từ 0,161 đến 0,262 tùy thuộc vào loại hình thuận tiện Các nghiên cứu của Tarhini et al (2018) và Bhatti & Ur Rehman (2020) cũng cho kết quả tương tự với mức độ ảnh hưởng lần lượt là 0,172 và 0,183.
Có thể nhận định rằng các biến này nếu được khai thác sẽ “lôi kéo”, kích thích Ý định chuyển đổi sang mua sắm online.
H2a (+) : Giá (mua online) , thuộc nhóm “Kéo”, tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
H2b (+) : Thuận tiện , thuộc nhóm “Kéo”, tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
Về Nhận thức tính dễ sử dụng, tham khảo từ Davis (1989) , Perea y Monsuwé et al (2004) , H.-F Lin (2007) , Ye and Potter (2011) , Ho and Chen
Nghiên cứu của Chen và Keng (2019) chỉ ra rằng nhận thức về tính dễ sử dụng có mối quan hệ tuyến tính với việc áp dụng công nghệ mới Cụ thể, khi công nghệ mới càng dễ sử dụng, khả năng người tiêu dùng áp dụng công nghệ đó sẽ cao hơn, dẫn đến nhiều hiệu quả tích cực (Perea y Monsuwé et al., 2004).
H2c (+) : Nhận thức tính dễ sử dụng , thuộc nhóm “Kéo”, tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
Như vậy có giả thuyết cho các yếu tố thuộc nhóm “Kéo” trong nghiên cứu này là:
H2 (+) : Nhóm “Kéo” tác động dương tới Ý định chuyển đổi mua
2.3.3 Giả thuyết về các yếu tố thuộc nhóm “Neo”
Các giả thuyết về các biến thuộc nhóm “Neo” mang tính thiếu tích cực đối với Ý định chuyển đổi mua từ offline sang online được trình bày gồm:
Rủi ro nhận thức trong mua sắm trực tuyến khiến nhiều cá nhân e ngại, đặc biệt là khi họ lo lắng về việc lạm dụng thông tin cá nhân và rò rỉ số thẻ tín dụng Ngoài ra, khách hàng cũng băn khoăn về các rủi ro giao hàng như không nhận được hàng hoặc hàng giao không đúng thời gian Việc không thể thử hay kiểm tra sản phẩm trước khi mua, cùng với khả năng gặp phải vấn đề về loại sản phẩm hoặc tình trạng, cũng làm tăng lo ngại Cuối cùng, việc không được đảm bảo quyền lợi sau bán hàng có thể gây bức xúc cho khách hàng nếu không được giải quyết thỏa đáng.
(2016) ) Hơn nữa, do tính chất không chắc chắn của mua online, khách hàng có thể cảm thấy bất an về tâm lý (Corbitt et al (2003) , Laroche et al (2005) , H H Chang
Nghiên cứu của Marriott và Williams (2018) cùng với các nghiên cứu trước đó (2008) chỉ ra rằng nhận thức về rủi ro đối với các phương thức mới có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định chuyển đổi và hành vi trực tuyến của người tiêu dùng.
(Marriott & Williams, 2018); -0,257 (Hà Ngọc Thắng, 2015); -0,093 (Bhatti & Ur Rehman, 2020)…
H3a (+) : Rủi ro nhận thức được (mua online hàng điện tử), thuộc nhóm
“Neo”, tác động âm tới Ý định chuyển đổi mua
Theo Pookulangara et al (2011b), mua sắm được coi là một trải nghiệm có tính xã hội hóa cao Nghiên cứu của Keen và cộng sự (2004) cho thấy rằng lựa chọn kênh mua sắm của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi niềm tin rằng những người tương tự họ cũng sử dụng kênh đó Hành vi tiêu dùng được thúc đẩy bởi mong muốn hành động của người khác, phản ánh nhận thức của người tiêu dùng về việc liệu hành vi chuyển kênh có được chấp nhận hay không (Pavlou và Fygenson, 2006) Các nghiên cứu của Lian và Yen (2013) cùng Zheng (2013) chỉ ra rằng chuẩn chủ quan của người tiêu dùng Việt Nam đối với việc chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến nhóm hàng điện tử tiêu dùng là e ngại, cho thấy họ ủng hộ việc mua sắm tại cửa hàng thực Chuẩn chủ quan này càng mạnh mẽ, người tiêu dùng càng ít có khả năng chuyển sang mua trực tuyến Nghiên cứu của Ye và Potter (2011) cũng cho thấy chuẩn chủ quan có tác động tiêu cực đến ý định chuyển đổi sang dịch vụ tìm kiếm trực tuyến.
“Neo”, và nhóm này tác động âm (-0,183) tới Ý định chuyển đổi
H3b (+) : Chuẩn chủ quan (không ủng hộ chuyển đổi sang mua online hàng điện tử) , thuộc nhóm “Neo”, tác động âm tới Ý định chuyển đổi mua
Những thiếu hụt về Trải nghiệm cửa hàng thực được đề cập như: không thể tương tác nhìn hay chạm liên quan tới cửa hàng (Liebermann and Stashevsky
Diễm Hương và cộng sự (2016) chỉ ra rằng khách hàng không thể giao tiếp trực tiếp với nhân viên bán hàng khi mua sắm online (Lester et al., 2006; Gené Albesa, 2007) Nghiên cứu của Gené Albesa (2007) cho thấy rằng giao tiếp và quan hệ xã hội là động lực quan trọng để khách hàng đến cửa hàng thực và tương tác, với hệ số hồi quy 0,18 ảnh hưởng đến việc lựa chọn kênh mua sắm online Những nghiên cứu này nhấn mạnh hạn chế của việc mua sắm online, khi khách hàng thiếu trải nghiệm từ cửa hàng thực.
H3c (+) : (thiếu) Trải nghiệm cửa hàng thực có mối liên hệ dương với nhóm
“Neo”, thuộc nhóm “Neo”, tác động âm tới Ý định chuyển đổi mua
Theo đó đề xuất các giả thuyết chung cho các yếu tố thuộc nhóm “Neo” sau:
H3 (-) : Nhóm “Neo” tác động âm tới Ý định chuyển đổi mua
2.3.4 Giả thuyết về hiệu ứng điều tiết của nhóm “Neo” lên nhóm “Đẩy” và
Nhóm "Neo" thể hiện sự ràng buộc bởi các tình huống và bối cảnh, trong đó những biến đổi cá nhân và xã hội đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng đến mức độ tác động của nhóm "Đẩy".
“Kéo” tới Ý định, theo Bansal et al (2005) và S G Nimako and Ntim (2013) Rõ ràng, khi xét tới Ý định chuyển đổi sang mua trực tuyến, dù có những hiệu ứng từ
Để thúc đẩy việc chuyển đổi từ phương thức mua sắm truyền thống sang mua sắm trực tuyến, người tiêu dùng cần cân nhắc đến những rủi ro nhận thức liên quan đến việc mua hàng online, như đã chỉ ra bởi Forsythe et al (2006) và Lester et al (2006) Bên cạnh đó, chuẩn chủ quan từ môi trường xung quanh vẫn tạo ra sự e ngại đối với việc mua sắm trực tuyến, đặc biệt trong lĩnh vực hàng điện tử, như nghiên cứu của Ye và Potter đã nêu.
(2011) ), và việc thiếu hụt Trải nghiệm cửa hàng thực (Swinyard and Smith (2003) , Bustamante and Rubio (2017) , Terblanche (2018) , M A Rahman et al (2018) )
H3d (-) : Nhóm “Neo” điều tiết âm tác động của nhóm “Đẩy” tới Ý định chuyển đổi mua
Nhóm “Neo” điều tiết âm tác động của nhóm “Kéo” tới ý định chuyển đổi mua, ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ của khách hàng đối với các cửa hàng trực tuyến Theo Zhu, O'Neal, Lee, và Chen (2009), do bản chất không rõ ràng và sự không chắc chắn trong các kênh trực tuyến, người tiêu dùng phải chấp nhận rủi ro cố hữu Rủi ro này dẫn đến sự tin tưởng chủ quan của khách hàng về khả năng chịu tổn thất khi thực hiện hành vi mua sắm trực tuyến, do thông tin bất cân xứng giữa môi trường trực tuyến và thực tế giao dịch Nghiên cứu của Nguyễn Hoàng Diễm Hương và cộng sự (2016) cũng chỉ ra rằng các rủi ro như tài chính, sản phẩm, sự tiện lợi, không giao hàng và chính sách đổi trả có ảnh hưởng tiêu cực đến thái độ của khách hàng đối với hành vi mua sắm trực tuyến.
Nghiên cứu của Wani và Malik (2013) cho thấy các rủi ro tài chính, sản phẩm và thời gian đều có ảnh hưởng tiêu cực đến thái độ mua sắm trực tuyến, với các hệ số hồi quy lần lượt là -0,429, -0,162 và -0,076 Các nghiên cứu khác như của Ariff et al (2014) và Fastoso et al (2012) cũng ghi nhận kết quả tương tự với các hệ số hồi quy -0,141, -0,161, -0,110 và -0,209, -0,260.
H4 (-) : Rủi ro nhận thức được tác động âm tới Thái độ đối với chuyển đổi mua
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Khảo sát sơ bộ nhằm đánh giá chất lượng thang đo
Trước khi tiến hành khảo sát diện rộng, việc kiểm tra chất lượng thang đo là cần thiết Từ cuối tháng 12/2020 đến đầu tháng 01/2021, NCS đã thực hiện khảo sát sơ bộ bằng cách phát 250 phiếu khảo sát cho những người tiêu dùng online quen biết tại Hà Nội và TPHCM, trong đó thu về 177 phiếu Sau khi sàng lọc, NCS đã loại bỏ các phiếu không hợp lệ và chọn ra 150 phiếu để đánh giá Số lượng phiếu này được NCS đánh giá là phù hợp do có nhiều chỉ báo và mô hình phức tạp, yêu cầu số lượng phiếu lớn hơn so với tiêu chuẩn thông thường (50-100 phiếu) Kết quả khảo sát được tổng hợp trong bảng dưới đây.
Bảng 3.15: Đánh giá chất lượng thang đo sơ bộ
Biến tiềm ẩn Chỉ báo Cronbach’s alpha nhóm chỉ báo
Cronbach’s alpha nếu loại chỉ báo
(mua tại cửa hàng thực)
Kinh KNLT1 0,813 0,697 dựng mô hình và chọn lọc chỉ báo
Phỏng vấn người tiêu dùng để định hình mối liên hệ Rủi ro nhận thức được - Thái độ đối với chuyển đổi - Thói quen
Thảo luận với chuyên gia về việc điều chỉnh chỉ báo chạy thử với 150 quan sát nhằm đánh giá độ tin cậy của chỉ báo Ngoài ra, khảo sát 289 phiếu đánh giá chất lượng thang đo cũng được thực hiện để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.
1900 phiếu tỷ lệ với quy mô 03 thành phố là Hà Nội, Đà Nẵng, TPHCM Chia ra làm 03 giai đoạn Covid để thu thập nhằm kết luận đầy đủ
Thu về 1104 phiếu hợp lệ mềm, thu được kết quả và phân tích theo PLS SEM
Thảo luận, đề xuất, hạn chế
Nhận thức tính dễ sử dụng
Rủi ro nhận thức được
(thiếu) Trải nghiệm cửa hàng thực
(mua tại cửa hàng thực)
TQ4 0,817 Ý định chuyển đổi mua
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Đa số các nhóm chỉ báo thuộc các biến tiềm ẩn đều có điểm Cronbach’s alpha trên 0,6, cho phép tiếp tục sử dụng trong khảo sát chính thức Tuy nhiên, biến Hạn chế với 4 chỉ báo HCCHT1, HCCHT2, HCCHT3, HCCHT4 chỉ đạt điểm số 0,591, gần đạt tiêu chuẩn Dù vậy, NCS quyết định giữ lại biến Hạn chế này trong khảo sát do kỳ vọng về quy mô dữ liệu và khảo sát rộng hơn sẽ cải thiện mức Cronbach’s alpha.
Các quy tắc đánh giá chất lượng thang đo được nhiều nghiên cứu tham khảo điển hình là Churchill (1979) và Steenkamp and van Trijp (1991)
Vào đầu năm 2021, NCS đã quyết định khảo sát thêm khoảng 250 khách hàng tại Hà Nội để mở rộng kích cỡ mẫu khảo sát sơ bộ, do cấu trúc 2 bậc phức tạp Thời điểm này chưa có bùng phát Covid-19 diện rộng, giúp NCS tránh được sự ảnh hưởng tâm lý của khách hàng, từ đó đảm bảo độ tin cậy của kết quả đo lường Kết quả thu được 149 phiếu hợp lệ, nâng tổng số phiếu lên 289 cho việc đánh giá chất lượng thang đo qua CFA (phân tích nhân tố khẳng định) Đặc điểm mẫu khảo sát cho thấy 53,63% là nam giới và 46,37% là nữ giới, trong đó 34,36% là sinh viên và 65,64% đã đi làm Về tần suất mua sắm online hàng điện tử trong 2 năm qua, có 10,55% không mua, 50,65% mua 1-2 lần, 20,35% mua 3-4 lần và 18,45% mua trên 5 lần, đảm bảo đánh giá sơ bộ được phân bổ một cách khách quan theo đặc điểm và tâm lý khách hàng.
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Hình 3.2: CFA đánh giá chất lượng thang đo cho nhóm biến “Đẩy”
Kết quả mô hình CFA cho thang đo các biến thuộc nhóm “Đẩy” có Chi- Square = 40.722, bậc tự do = 19, Chi-square/df = 2,143 < 3, GFI = 0,965 > 0.9, TLI
Các chỉ số đánh giá mô hình cho thấy tính khả thi cao với CFI = 0,982, RMSEA = 0,063 và hệ số tải của hầu hết các chỉ báo đều lớn hơn 0,7, ngoại trừ HCCHT3 (0,688), HCCHT4 (0,635) và KNLT4 (0,578) Mặc dù một số hệ số tải dưới 0,7, nhưng nếu CR và AVE đạt yêu cầu, có thể xem xét giữ lại các chỉ báo này để khảo sát sâu hơn trong tương lai Thực tế xã hội, như sự chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến do ảnh hưởng của Covid, có thể làm thay đổi xu hướng tiêu dùng và tạo ra sự đồng thuận trong cộng đồng.
Bảng 3.16: Đánh giá tính hội tụ và tính phân biệt các biến tiềm ẩn nhóm “Đẩy” Chỉ báo < - Biến tiềm ẩn
KMO = 0,841, Bartlett = 1218,176 (sig 0.00); Total variance = 69,698%, Eigen values 2 components
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Đánh giá tính tin cậy và tính phân biệt của nhóm biến “Đẩy” cho thấy chỉ số tin cậy tổng hợp CR của Hanche đạt 0,894 và KNLT đạt 0,907, cả hai đều vượt ngưỡng 0,7 Bên cạnh đó, chỉ số phương sai trích rút bình quân AVE của Hanche cũng được xác định.
Cả hai hệ số KNLT = 0,685 và AVE = 0,517 đều đạt yêu cầu lớn hơn 0,5, cho thấy tính phân biệt của chúng Hơn nữa, căn bậc hai AVE của KNLT và Hanche nằm trên đường chéo chính cũng lớn hơn hệ số tương quan giữa hai biến này, là 0,474, điều này càng củng cố tính chính xác của kết quả.
Bộ thang đo hai biến bậc 1, bao gồm Hạn chế (mua cửa hàng thực) và Kinh nghiệm làm trước, có thể được áp dụng để khảo sát mở rộng cho nhóm biến “Đẩy” trong mô hình nghiên cứu.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số Chi-square là 203,142 với 88 bậc tự do, cho tỷ lệ Chi-square/df là 2,308, thấp hơn 3 Các chỉ số GFI, TLI, và CFI lần lượt đạt 0,913, 0,946 và 0,955, đều cao hơn 0,9, trong khi RMSEA là 0,067, thấp hơn 0,08 Thang đo nhóm biến thể hiện tính đơn hướng, với các hệ số tải của hầu hết các chỉ báo lớn hơn hoặc gần 0,7, ngoại trừ DSDOn1 (0,614) và TTOn2 (0,658) Mặc dù có thể cân nhắc giữ lại các chỉ báo này do hệ số tải vẫn trên 0,5 và CR cùng AVE khả quan, cần lưu ý rằng bối cảnh xã hội có thể thay đổi, như sự chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến do Covid Kết quả khảo sát cuối cùng nên được xem xét cẩn thận trước khi loại bỏ, đặc biệt trong từng giai đoạn của đại dịch.
KMO = 0,915, Bartlett = 2599,009 (sig 0.00); Total variance = 68,212%, Eigen values 3 components
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Đánh giá tính tin cậy và tính phân biệt của các biến trong nhóm “Kéo” cho thấy chỉ số tin cậy tổng hợp CR của DSD là 0,839, Gia là 0,849 và Thuantien là 0,912, tất cả đều lớn hơn 0,7 Chỉ số phương sai trích rút bình quân AVE của DSD là 0,570, Gia là 0,584 và Thuantien là 0,601, đều vượt mức 0,5 Hơn nữa, tính phân biệt của ba biến này được xác nhận khi căn bậc hai AVE của Gia, DSD và Thuantien lớn hơn hệ số tương quan giữa từng cặp biến.
Bộ thang đo ba biến bậc 1 gồm Nhận thức tính dễ sử dụng, Giá (mua online) và Thuận tiện có thể được áp dụng để khảo sát mở rộng cho nhóm biến “Kéo” trong mô hình nghiên cứu.
Kết quả phân tích cho thấy chỉ số Chi-square là 432,141 với 167 bậc tự do, cho giá trị Chi-square/df là 2,588, nhỏ hơn 3 Các chỉ số GFI, TLI, CFI và RMSEA lần lượt là 0,869, 0,910, 0,921 và 0,074, cho thấy mô hình có mức độ phù hợp tốt Hệ số tải của hầu hết các chỉ báo đều lớn hơn 0,7, ngoại trừ CCQ4 (0,640), RROn2 (0,628) và RROn4 (0,642) Với số lượng chỉ báo cho biến Rủi ro nhận thức được lên tới 9, ngưỡng xấp xỉ 0,7 có thể được giữ lại Nếu hệ số tải trên 0,5 và CR cùng AVE khả quan, có thể cân nhắc giữ lại để khảo sát trong bối cảnh xã hội thay đổi, như sự chuyển dịch sang mua sắm online do Covid Kết quả khảo sát cuối cùng cần được xem xét cẩn thận, đặc biệt trong các giai đoạn bùng phát dịch bệnh.
Chỉ báo < - Biến tiềm ẩn
KMO = 0,922, Bartlett = 3438,71 (sig 0.00); Total variance = 62,627%, Eigen values 3 components
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Đánh giá tính tin cậy và tính phân biệt của các biến trong nhóm "Neo" cho thấy chỉ số tin cậy tổng hợp (CR) của CCQ là 0,901, Ruiro là 0,861 và Trainghiem là 0,901, tất cả đều vượt mức 0,7 Chỉ số phương sai trích rút bình quân (AVE) của CCQ là 0,504, Ruiro là 0,612 và Trainghiem là 0,566, đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,5 Tính phân biệt của ba biến cũng được xác nhận khi căn bậc hai AVE của Ruiro, CCQ và Trainghiem lớn hơn hệ số tương quan giữa từng cặp hai biến.
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Hình 3.5: CFA đánh giá chất lượng thang đo cho các biến
Thái độ đối với chuyển đổi, Thói quen, Ý định chuyển đổi mua
Kết quả mô hình CFA cho thang đo các biến cho thấy Chi-square/df đều nhỏ hơn 3, với GFI, TLI và CFI đều đạt trên 0,9 (cụ thể là 0,921), và RMSEA nhỏ hơn 0,08 Các biến đều đạt tính đơn hướng, do Modification Indices không đáng kể, và hệ số tải của các chỉ báo đều lớn hơn 0,7.
Bảng 3.19: Đánh giá tính hội tụ các biến Thái độ đối với chuyển đổi, Thói quen, Ý định chuyển đổi mua
Chỉ báo < - Biến tiềm ẩn
YD2< -Ydinh 0,773 0,716 được chỉ số tin cậy tổng hợp CR của Thaido = 0,867, Thoiquen =0,885 và Ydinh 0,798; chỉ số phương sai trích rút bình quân AVE của Thaido = 0,621, Thoiquen
=0,659 và Ydinh = 0,569 đều thỏa mãn lớn hơn 0,5.
Bộ thang đo cho các biến Thái độ đối với chuyển đổi, Thói quen, và Ý định chuyển đổi mua có thể được sử dụng hiệu quả trong khảo sát cho mô hình nghiên cứu.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích PLS-SEM
4.2.1 Đánh giá sự phù hợp của phân phối số liệu các chỉ báo
Các hệ số Skewness và Kurtosis của các chỉ báo đều nằm trong khoảng [-1,1], ngoại trừ RROn2, điều này cho thấy chúng phù hợp để đưa vào mô hình và tiến hành phân tích dữ liệu, theo tài liệu trang 54.
F Hair Jr et al (2014) Chi tiết xem phụ lục 5.1.
Bài viết tiến hành phân tích CTA để đánh giá cấu trúc của các biến tiềm ẩn bậc 1 như Hạn chế, Kinh nghiệm làm trước, Giá (online), Thuận tiện, Nhận thức tính dễ sử dụng, Nhận thức tính hữu ích, Rủi ro nhận thức được, Chi phí chuyển đổi, Chuẩn chủ quan, Trải nghiệm cửa hàng, Thái độ, Thói quen, và Ý định Đồng thời, cấu trúc của biến tiềm ẩn bậc 2 (Đẩy, Kéo, Neo) cũng được xem xét thông qua phương pháp Repeated indicator và Two-stage Approach (theo Hair Jr et al., 2017) Sau đó, thuật toán PLS-SEM sẽ được chạy để đánh giá các chỉ báo trong từng cấu trúc biến tiềm ẩn, nhằm loại bỏ những chỉ báo không phù hợp Cuối cùng, CTA sẽ được thực hiện lần 2 sau khi loại bỏ các chỉ báo, và kết quả nghiên cứu cuối cùng của mô hình sẽ được công bố.
4.2.2 Kiểm định CTA và sàng lọc bỏ các chỉ báo, biến tiềm ẩn chưa phù hợp 4.2.2.1 Ghép chỉ báo phục vụ CTA
Trước khi tiến hành ước lượng mô hình, cần kiểm định dạng cấu trúc của từng biến tiềm ẩn để xác định xem chúng thuộc dạng “phản ánh” hay “cấu thành” thông qua kiểm định Confirmatory Tetrad Analysis (CTA) với tiêu chuẩn Bonferroni Nếu hệ số p-value cho sự khác biệt của cặp hiệp phương sai trong các Tetrad tổ hợp 4 từ các chỉ báo trong một biến tiềm ẩn nhỏ hơn 0.05, thì cấu trúc “cấu thành” sẽ được coi là phù hợp hơn; ngược lại, nếu lớn hơn 0.05, cấu trúc sẽ được xác định là “phản ánh”.
Khi kiểm định nhiều giả thuyết theo từng cặp, có thể áp dụng khoảng tin cậy Bonferroni điều chỉnh Khoảng CI dưới và CI trên sẽ xác định cấu trúc "phản ánh" khi chứa giá trị 0, và cấu trúc "cấu thành" khi không chứa giá trị 0.
Có thể kết luận theo nguyên tắc: khoảng CI dưới- CI trên không chứa 0: p-value
04 thì tham khảo cách ghép hỗn hợp trong Bollen and Ting (2000) Chi tiết nguyên tắc, xem phụ lục 5.2.
Kết quả kiểm định CTA lần 1 cho thấy các biến tiềm ẩn bậc 1, bao gồm Hạn chế, Thuận tiện, Nhận thức tính dễ sử dụng, Rủi ro nhận thức được, Trải nghiệm cửa hàng thực và Thói quen, đều có khoảng CI thấp và CI cao không chứa giá trị 0, chứng tỏ rằng các biến này phù hợp với cấu trúc “cấu thành”.
Các biến tiềm ẩn bậc 1 như Kinh nghiệm làm trước, Giá (online), Chuẩn chủ quan, Thái độ đối với chuyển đổi và Ý định chuyển đổi mua có khoảng CI dưới và CI trên chứa giá trị 0, cho thấy chúng phù hợp với cấu trúc “phản ánh” Chi tiết kết quả được trình bày trong phụ lục 5.3.
4.2.2.3 Sàng lọc, loại bỏ biến/chỉ báo chưa phù hợp cho biến tiềm ẩn
Tiếp theo, cần loại bỏ các biến/chỉ báo không phù hợp với tiêu chuẩn của mô hình PLS-SEM Sau đó, lặp lại quá trình phân tích cấu trúc (CTA) để xác nhận lại cấu trúc cho từng biến tiềm ẩn, nhằm đảm bảo rằng việc loại bỏ biến/chỉ báo không làm thay đổi ước lượng cấu trúc Kết quả thu được như sau:
Bảng 4.2: Hệ số tải của các biến tiềm ẩn bậc 1 thuộc các biến tiềm ẩn bậc 2
Hệ số tải Độ lệch chuẩn Thống kê T P Values
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Các biến tiềm ẩn bậc 1 như Hạn chế và Kinh nghiệm làm trước có hệ số tải lần lượt là 0,848 và 0,854, thuộc về biến tiềm ẩn bậc 2 “Đẩy” Đồng thời, các biến như Chuẩn chủ quan, Rủi ro nhận thức được và Trải nghiệm cửa hàng thực có hệ số tải 0,859, 0,849 và 0,889, cũng thuộc về biến tương ứng.
(dạng phản ánh, qua CTA lần 1)
Hệ số tải Độ lệch chuẩn
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Các chỉ báo CCQ1-4, GiaOn1-4, KNLT1-4, TD1-4, YD1-3 có hệ số tải dao động từ 0,738 đến 0,925, với tất cả đều lớn hơn 0,708, đáp ứng yêu cầu về cấu trúc phản ánh Do đó, các chỉ báo này sẽ được giữ nguyên.
Bảng 4.4: Hệ số hồi w của các chỉ báo thuộc các biến tiềm ẩn bậc 1
(dạng cấu thành, qua CTA lần 1)
Hệ số hồi quy Độ lệch chuẩn Thống kê T P Values
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Việc loại bỏ chỉ báo được ưu tiên cho các chỉ báo có p-value lớn trong từng biến tiềm ẩn Quá trình này cần thực hiện dần dần để đảm bảo rằng không bỏ lỡ những chỉ báo có thể giảm xuống dưới ngưỡng p-value < 0,05 trong các hồi quy sau Cần thận trọng trong việc loại bỏ để tránh ảnh hưởng đến cấu trúc biến, đặc biệt là dạng phản ánh Các hệ số p-value như 0,194; 0,175; 0,188; 0,700 đều lớn hơn 0,05, do đó cần loại bỏ khỏi các biến tiềm ẩn bậc 1.
Tiến hành chạy lại CTA lần hai là cần thiết cho các biến tiềm ẩn bậc 1 như Rủi ro nhận thức được và Thói quen Các biến này không bị loại bởi chỉ báo ở bảng 4.4, mục 4.2.2.3, do đó việc chạy lại CTA là hợp lý.
Kết luận từ kiểm định CTA lần 2 cho thấy rằng các biến tiềm ẩn bậc 1 như Hạn chế, Thuận tiện, Nhận thức dễ sử dụng, Rủi ro nhận thức được và Trải nghiệm cửa hàng thực đều có khoảng CI dưới và CI trên không chứa giá trị 0 Điều này chứng tỏ rằng các biến này hoàn toàn phù hợp với cấu trúc “cấu thành”.
Các biến tiềm ẩn bậc 1 bao gồm kinh nghiệm làm trước, giá cả trực tuyến, chuẩn chủ quan, thái độ đối với việc chuyển đổi, thói quen và ý định chuyển đổi mua.
CI dưới- CI trên chứa giá trị 0, cho nên các biến này phù hợp với cấu trúc “phản ánh”.
Chi tiết kết quả, xem phụ lục 5.4.
4.2.3 Đánh giá mô hình “ngoài” của mô hình nghiên cứu
4.2.3.1 Đánh giá dạng cấu trúc “phản ánh”
Sau khi hoàn tất thủ tục CTA, chúng ta tiến hành chạy mô hình để thu thập kết quả từ các chỉ tiêu của từng biến tiềm ẩn bậc 1 Kết quả này sẽ được xem xét trong các bước mô hình hóa tiếp theo.
“trong” – mối liên hệ giữa các biến tiềm ẩn bậc 2. Đối với các biến tiềm ẩn bậc 1 dạng phản ánh:
Bảng 4.5: Độ tin cậy đo lường của các biến tiềm ẩn bậc 1 dạng phản ánh
Hệ số rho_A Độ tin cậy tổng hợp (CR)
Phương sai trích rút bình quân (AVE)
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Các biến tiềm ẩn như Chuẩn chủ quan, Giá (online), Kinh nghiệm làm trước, Thái độ đối với chuyển đổi mua, Thói quen và Ý định chuyển đổi mua đều được cấu trúc theo mô hình “ngoài” với độ tin cậy tổng hợp (CR) và giá trị trung bình phương sai (AVE) lần lượt lớn hơn 0,6 và 0,5 Điều này cho thấy rằng các chỉ số Cronbach’s alpha cũng đạt mức trên 0,6, khẳng định rằng việc đo lường các biến tiềm ẩn này là đáng tin cậy.
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Kiểm định đặc điểm khách hàng ảnh hưởng tới Ý định chuyển đổi mua 149 4.4 Kiểm định bất biến/khả biến đối với hệ số mô hình hồi quy theo 03 giai đoạn Covid
Tiến hành kiểm định Ý định chuyển đổi mua theo đặc điểm khách hàng cho thấy sự khác biệt rõ rệt Sau khi kiểm định phân phối chuẩn, nếu p-value > 0,05, sẽ áp dụng t-test và ANOVA; ngược lại, nếu p-value < 0,05, sẽ sử dụng kiểm định Mann-Whitney cho 2 đặc điểm và Kruskal-Wallis cho 3 đặc điểm trở lên Kết quả cho thấy p-value của Ý định chuyển đổi theo đặc điểm khách hàng < 0,05, cho thấy sự khác biệt đáng kể, được tóm tắt trong bảng dưới đây.
Bảng 4.16: Kiểm định khác biệt Ý định chuyển đổi mua giữa các đặc điểm của nhóm khách hàng
Số lần mua online Kiểm định
Số lần mua cửa hàng thực
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value)
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value)
Website chỉ chuyên bán lẻ trực tuyến (không có cửa hàng thực)
1-2 lần 1-2 lần Website bán lẻ trực tuyến và có cả cửa hàng thực (ví dụ: ĐMX,PICO,NguyễnKim…)
5 lần trở lên 5 lần trở lên
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value)
Mua trang online Kiểm định
Mức chi tiêu mua online
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value) Điện thoại di động 13,878
Máy tính Shopee.vn 500 nghìn-1 triệu
Máy tính bảng Lazada.vn 1-3 triệu
Máy chơi game Thegioididong.co m
5-10 triệu Âm thanh (loa, máy nghe nhạc, tai nghe…)
Máy ảnh, camera Nguyenkim.com 30-50 triệu
(điều hòa, máy giặt, tủ lạnh…)
Khoảng cách tới cửa hàng thực
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value)
Mann- Whitney (p-value) Độ tuổi Kiểm định
Cao đẳng/Đại học Nhân viên Đà Nẵng
Sau đại học Quản lý TPHCM
Hài lòng mua online trước đây
Kiểm định Kruskal- Wallis (p-value)
Giai đoạn Covid Kiểm định
Trung bình Lây lan trong công đồng
Thấp Thích nghi điều kiện mới
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Theo tiêu chuẩn p-value < 0,05, ý định chuyển đổi mua sắm giữa các kênh online và cửa hàng thực có sự khác biệt rõ rệt, phụ thuộc vào nhiều yếu tố như loại hình trang mua sắm online, mức chi tiêu trong 2 năm qua, độ tuổi và mức độ hài lòng với trải nghiệm mua sắm online trước đó, cũng như các giai đoạn khác nhau của Covid.
Mua sắm trực tuyến gia tăng cho thấy rõ rệt ý định chuyển đổi mua hàng, đặc biệt là khi khách hàng đã hài lòng với những lần mua trước Điều này dẫn đến việc họ tiếp tục lặp lại hành vi mua sắm, từ đó dần dần hình thành sự chuyển đổi mạnh mẽ.
Các nhà bán lẻ có sự kết hợp hiệu quả giữa cửa hàng thực và trang web, với quy mô, uy tín, thương hiệu rõ ràng cùng chính sách khách hàng minh bạch, đảm bảo quyền lợi sau bán hàng Điều này không chỉ nâng cao sự tin cậy của khách hàng mà còn tác động tích cực đến ý định chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến các sản phẩm điện tử.
Số lần mua sắm trực tuyến gia tăng đồng nghĩa với việc khách hàng có xu hướng chi tiêu nhiều hơn, tạo ra ý định chuyển đổi mua mạnh mẽ hơn Khi đó, họ cảm thấy tự tin vào khả năng mua sắm trực tuyến thành công, và việc mua sắm online trở thành một phần của văn hóa mới trong đời sống của họ.
Nhóm khách hàng sinh viên thường có điều kiện kinh tế hạn chế, trong khi khách hàng trên 40 tuổi thường có tư tưởng thận trọng hơn trong việc chi tiêu Ngược lại, khách hàng trong độ tuổi từ 23 đến 40 có khả năng tài chính tốt hơn và có lối sống cùng quan điểm mua sắm thích nghi hơn với xu hướng chuyển đổi số.
Sự hài lòng của khách hàng trong những lần mua sắm online trước đây sẽ tạo ra kỳ vọng tích cực và khuyến khích họ chuyển dần sang mua sắm trực tuyến Điều này đánh dấu sự hình thành những thói quen mới trong môi trường chuyển đổi số, nơi hành vi mua sắm lặp lại diễn ra trong bối cảnh sống số hóa Phần thưởng cho những nỗ lực này chính là trải nghiệm mua sắm online thành công, đặc biệt trong lĩnh vực hàng điện tử.
Giai đoạn lây lan Covid-19 đã ảnh hưởng đến tâm lý của khách hàng, khiến họ ưu tiên giao dịch và mua sắm trực tuyến nhiều hơn Hành vi này phản ánh sự thích nghi của con người với hoàn cảnh, từ việc hạn chế tiếp xúc, giãn cách xã hội, đến việc sống chung với dịch bệnh trong điều kiện bình thường mới.
Các biến như loại sản phẩm, mua trang online, khoảng cách tới cửa hàng thực, giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và nơi sống không được kiểm định thống kê ủng hộ, với p-value > 0,05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về mức độ Ý định chuyển đổi mua, ngoại trừ biến loại sản phẩm với p-value gần xấp xỉ 0,053.
Chi tiết tính mức điểm cho Ý định theo từng đặc điểm, xem phụ lục 5.6.
4.4 Kiểm định bất biến/khả biến đối với hệ số mô hình hồi quy theo 03 giai đoạn Covid Để khẳng định sự khác biệt hệ số hồi quy của mô hình theo từng giai đoạn, sử dụng kiểm định Welch-Satterthwaiter để đánh giá, theo đó với p-value < 0,05 thì có sự khác biệt về hệ số hồi quy (khả biến), còn > 0,05 thì không có khác biệt (bất biến)
Bảng 4.17: Kiểm định tính đồng biến/bất biến của hệ số hồi quy trong mô hình qua 03 giai đoạn Covid
Chênh lệch hệ số hồI quy (kiemsoat -laylan)
Chênh lệch hệ số hồI quy (kiemsoat- thichnghi)
Chênh lệch hệ số hồI quy (laylan- thichnghi) p-Value chênh lệch (kiemsoat- laylan) p-Value chênh lệch (kiemsoat- thichnghi) p-Value chênh lệch (laylan- thichnghi)
Nguồn: dữ liệu NCS khảo sát
Trong nhóm biến "Kéo", p-value là 0,002, cho thấy rằng trong hai giai đoạn Covid được kiểm soát và lây lan cộng đồng, tác động mạnh mẽ hơn so với giai đoạn thích nghi điều kiện mới Điều này cho thấy khách hàng có cơ hội trải nghiệm đa kênh tốt hơn trong bối cảnh này.
Nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro nhận thức được có ảnh hưởng đáng kể đến thái độ của người tiêu dùng đối với việc chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến, với p-value lần lượt là 0,011 và 0,021 trong giai đoạn Covid lây lan Trong bối cảnh dịch bệnh, người tiêu dùng trở nên thận trọng hơn và có xu hướng chấp nhận việc mua sắm trực tuyến như một giải pháp an toàn hơn Nỗi sợ hãi về Covid và động cơ bảo vệ bản thân đã dẫn đến hành vi mua sắm tránh tiếp xúc (Liu et al., 2021) Khi các biện pháp nới lỏng được áp dụng, mối liên hệ giữa rủi ro mua sắm trực tuyến và thái độ chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến trở nên chặt chẽ hơn.
Thái độ đối với chuyển đổi giai đoạn Covid lây lan cộng đồng có ý nghĩa p-value là 0,106, đang tiến gần tới 0,05, điều này có thể do quy mô khảo sát chưa đủ và sự đan xen giữa siết chặt/nới lỏng ở từng địa bàn cùng với chiến dịch tiêm vaccine rầm rộ Mặc dù vậy, sự giảm rõ rệt của p-value cũng cho thấy diễn tiến tâm lý đang chuyển biến, với rủi ro được chấp nhận nhiều hơn Thái độ này sẽ tiếp tục ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định, thể hiện qua hệ số hồi quy lớn nhất là 0,393 so với hai giai đoạn còn lại.
P-value của chênh lệch hệ số hồi quy giữa Thói quen và Ý định trong hai giai đoạn Covid cho thấy sự khác biệt rõ rệt với giá trị < 0,05, cho thấy nhịp sống đã trở lại bình thường và khách hàng có nhiều lựa chọn kênh hơn Điều này đặc biệt quan trọng đối với nhóm hàng trải nghiệm, khác với các báo cáo chung của Phương (2021), Nielsen (2022), và Statista (2022) chỉ đề cập đến sự thay đổi thói quen mua sắm online mà không phân tích cụ thể theo từng nhóm mặt hàng Mặc dù doanh số bán online vẫn tăng, nhưng mức độ thay đổi thói quen mua sắm online giữa các nhóm mặt hàng có thể có sự khác biệt đáng kể.
Các kết luận từ kiểm định trên tiếp tục ủng hộ cho điểm mới thứ ba của luận án.
Chương 4 thể hiện các kết quả nghiên cứu của luận án Qua khảo sát 1104 khách hàng ở 03 thành phố có chỉ số thương mại điện tử cao nhất cả nước là Hà Nội, TPHCM và Đà Nẵng, thu được các kết quả chỉ ra của nghiên cứu ý định chuyển đổi mua online nhóm hàng điện tử tiêu dùng là: mặc dù nhóm “Đẩy” và
THẢO LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ
Thảo luận
Kết quả chỉ ra của nghiên cứu ý định chuyển đổi mua online nhóm hàng điện tử tiêu dùng là:
Nhóm “Đẩy” và “Kéo” có ảnh hưởng tích cực đến Ý định chuyển đổi sang mua online, nhưng bị tác động ngược bởi nhóm “Neo”, đặc biệt là Rủi ro nhận thức, điều này ảnh hưởng tiêu cực đến Thái độ đối với chuyển đổi, là yếu tố có tác động mạnh mẽ nhất đến Ý định chuyển đổi Các nghiên cứu của Bansal et al (2005) và Moon (1995) cũng như khảo sát của Lester et al (2006), Chiu et al (2011), và Jiang et al (2013) đã xác nhận điều này.
(2015) , Ye and Potter (2011) , T Zhou (2015) , Gené Albesa (2007) , S Cheng et al.
(2019) , Chen and Keng (2019) , J.-Y Lai and Wang (2015)
Rủi ro nhận thức và thái độ đối với chuyển đổi có ảnh hưởng rõ rệt đến ý định chuyển đổi của khách hàng khi mua sắm trực tuyến hàng điện tử Cụ thể, nhận thức về rủi ro có thể dẫn đến sự e ngại trong việc thực hiện ý định chuyển đổi Các hệ số hồi quy cho thấy mối quan hệ âm giữa rủi ro và thái độ, trong khi đó, thái độ lại có mối quan hệ dương với ý định, tương đồng với các nghiên cứu trước đây của Fastoso et al (2012), Zhu et al (2009), Bansal và Taylor (1999), cũng như Nikseresht (2016).
Thói quen mua sắm tại cửa hàng thực có vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu ý định chuyển đổi của người tiêu dùng Những thói quen này không chỉ điều tiết hành vi mua sắm mà còn làm giảm ảnh hưởng của thái độ đến ý định mua hàng Các nghiên cứu trước đây của Tuu (2015), Agag và El-Masry (2016), cùng với Chen và Keng (2019) đã chỉ ra những kết quả tương đồng với những phát hiện này.
S Cheng et al (2019) , J.-Y Lai and Wang (2015)
Bài viết chỉ ra sự khác biệt trong tâm lý và đánh giá của khách hàng qua ba giai đoạn dịch Covid, với tác động của Đẩy, Kéo, Neo phù hợp với giả thuyết đề ra Trong giai đoạn dịch lây lan cộng đồng, Thái độ có ảnh hưởng mạnh mẽ tới Ý định chuyển đổi, trong khi Rủi ro không có ý nghĩa thống kê, điều này tương đồng với nghiên cứu của Phuong et al (2021) Thói quen cũng suy yếu so với giai đoạn dịch được kiểm soát, cho thấy ngữ cảnh thay đổi ảnh hưởng đến Thói quen Khi chuyển sang giai đoạn thích nghi, Rủi ro trở lại có ý nghĩa thống kê và Thói quen tác động mạnh mẽ hơn tới Ý định, phản ánh hiệu ứng “bung ra” sau thời gian giãn cách, phù hợp với lý thuyết của Wendy Wood et al (2005), Limayem et al (2007), Gardner (2015) và A V Jain (2021).
Nghiên cứu này mang đến một cách tiếp cận lý thuyết mới, khác biệt so với các mô hình truyền thống như TPB và TAM, vốn được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu chuyển đổi trước đây Nó linh hoạt sử dụng các biến về Thái độ đối với chuyển đổi và Chuẩn chủ quan liên quan đến việc không ủng hộ chuyển đổi sang mua sắm trực tuyến hàng điện tử Nghiên cứu đánh giá tác động tích cực của việc hạn chế mua sắm ngoại tuyến và những lợi ích của việc mua sắm trực tuyến đối với Ý định chuyển đổi mua Tuy nhiên, các tác động này bị ảnh hưởng hạn chế bởi nhóm biến neo liên quan đến Chuẩn mực chủ quan, Chi phí chuyển đổi và (thiếu) Trải nghiệm cửa hàng thực.
Luận án chứng minh mô hình PPM-H-A mới, so với biến thể PPM-H trước đó, có tác động đáng kể đến Ý định chuyển đổi mua sắm từ ngoại tuyến sang online trong nhóm hàng điện tử tiêu dùng thông qua khảo sát thực tế Biến thể PPM-H-A được NCS đề xuất và thực nghiệm, là công trình đầu tiên trong và ngoài nước có nội dung tương tự Đặc biệt, ảnh hưởng mạnh mẽ nhất của Thái độ đối với Ý định đã cung cấp bằng chứng rõ ràng cho đề xuất này.
Vai trò của các biến tâm lý như Rủi ro nhận thức được, Thái độ đối với chuyển đổi và Thói quen, cùng mối liên hệ giữa chúng, là những điểm mới nổi bật trong nghiên cứu này Số liệu khảo sát cho thấy rằng các nhóm biến này, đặc biệt là Thái độ đối với chuyển đổi, có ảnh hưởng đáng kể đến Ý định chuyển đổi mua Rủi ro nhận thức được và Thói quen không chỉ làm suy giảm Ý định chuyển đổi mà còn giảm tác động của Thái độ tới Ý định Điều này khác biệt so với các nghiên cứu trước đây như của Croome (2006) và Pookulangara et al (2011b), cho thấy sự cần thiết phải xem xét sâu hơn về các yếu tố tâm lý trong hành vi tiêu dùng.
Việc phân tích ba giai đoạn của Covid cho thấy sự thay đổi trong chuỗi diễn tiến tâm lý của khách hàng, đây là điểm mới thứ ba Nghiên cứu thực tiễn đưa ra các khuyến nghị nhằm giảm thiểu các yếu tố thuộc nhóm "Neo" và tận dụng các yếu tố tích cực từ nhóm này.
“Đẩy”, “Kéo” nhờ đẩy mạnh truyền thông, tiện ích giao dịch trực tuyến và tiến bộ chuyển đổi số trong tương lai
Các nhà kinh doanh nên xem xét các biện pháp nhằm giảm thiểu rủi ro, từ đó hạn chế thái độ tiêu cực đối với quá trình chuyển đổi Cụ thể, cần chú trọng đến các rủi ro liên quan đến thông tin, giao hàng, sản phẩm và dịch vụ sau bán hàng.
Nhà kinh doanh nên xem xét việc áp dụng các công nghệ mới như thực tế ảo và bán hàng tương tác trực tuyến để hình thành thói quen mua sắm mới cho khách hàng Mặc dù quá trình chuyển đổi từ thói quen cũ sang thói quen mới có thể mất thời gian, nhưng chiến lược này sẽ giúp nâng cao trải nghiệm khách hàng và tăng cường hiệu quả kinh doanh.
Mô hình này có thể được áp dụng để khảo sát và đối chiếu với các kết quả nghiên cứu đa kênh, được xem là xu hướng tương lai (Dong, 2022) Sau đại dịch, nhiều chuyên gia nhận định rằng các nhà kinh doanh đang điều chỉnh chiến lược phân phối thị trường thông qua việc phát triển mô hình bán hàng đa kênh (Statista, 2022) Việc so sánh tác động của các biến tâm lý qua từng lần giao dịch sẽ giúp đánh giá “mức độ online hoá giao dịch”, cần xem xét các yếu tố như số lần mua online, mức chi tiêu và loại sản phẩm Trong tương lai, công nghệ mới sẽ tiếp tục ảnh hưởng đến xu hướng này.
“Kéo”, và làm giảm “Neo”), thói quen cũ-mới và hành vi của người tiêu dùng cần tiếp tục khảo sát
5.2 Một số khuyến nghị Đối với Rủi ro nhận thức được : Xây dựng và cập nhật trang web/cửa hàng điện tử trên sản chuyên nghiệp Nhấn mạnh vào các giấy tờ chính hãng, lượt xem, lượt mua, phản hồi sản phẩm, các video sản phẩm Công khai các thông tin liên quan đến sản phẩm và chế độ bảo đảm quyền lợi khách hàng như bảo hành sản phẩm, hoàn trả tiền theo cam kết Tạo dựng niềm tin thương hiệu trực tuyến gắn liền với thương hiệu “gốc uy tín” Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ mô phỏng thực tế ảo (VR, AR, 3D) và các công cụ kết nối đa phương tiện Thực hiện các khảo sát, rà soát hồ sơ phản hồi khách hàng Đối với Thói quen : Căn cứ theo lập luận của Wendy Wood et al (2005) , cần thay đổi điều kiện ngữ cảnh để dần làm “gián đoạn” (disrupt) các thói quen cũ Ý định chuyển đổi mua, hay sau là Hành vi chuyển đổi mua có mối quan hệ nghịch chiều với Thói quen hành vi cũ
Để nâng cao hiệu quả mua sắm trực tuyến, các nhà bán lẻ cần thay đổi các tác nhân kích thích trong ngữ cảnh mua sắm Họ nên nhấn mạnh ưu điểm, lợi ích và các chương trình khuyến mãi hấp dẫn của kênh trực tuyến so với kênh offline, đồng thời cần giảm chi phí cho kênh ngoại tuyến để bù đắp giá trị khuyến mại cho khách hàng Những rủi ro liên quan đến việc mua sắm trực tuyến cần được giải quyết thông qua phản hồi tích cực, cam kết dịch vụ khách hàng và các minh chứng rõ ràng Ngoài ra, sự thay đổi trong hành vi và tâm lý người tiêu dùng sau đại dịch Covid-19 cũng cần được xem xét, khi mà họ ngày càng sử dụng kênh trực tuyến cho nhiều mục đích khác nhau như tìm kiếm thông tin, giải trí và mua sắm qua nhiều thiết bị Các nhà bán lẻ trực tuyến cần liên tục truyền thông để phù hợp với lối sống hiện đại này, đồng thời thiết lập một hệ sinh thái trực tuyến bao quát các trạng thái tâm lý và nhu cầu mới của người tiêu dùng, từ đó tạo ra các ngữ cảnh mới nhằm tăng cường tần suất hành vi mua sắm trực tuyến.
Các nhà bán lẻ trực tuyến và dịch vụ truyền thông cần hợp tác để kéo dài thời gian người tiêu dùng trực tuyến bằng cách hiểu rõ từ khóa tìm kiếm, các trang web và nội dung họ quan tâm Bằng cách quảng cáo đúng nhóm đối tượng và bắt kịp xu hướng xã hội, họ có thể lồng ghép nội dung phù hợp với sản phẩm, từ đó tăng cường sự quan tâm của người tiêu dùng đối với các giao dịch trực tuyến.
Cần xây dựng chiến lược tối ưu hóa chi phí cho cửa hàng thực, tạo ra khoảng cách hợp lý nhằm khuyến khích khách hàng mua sắm trực tuyến Đồng thời, cần phát triển hệ thống kho phân phối và các hoạt động logistics liên quan để hỗ trợ hiệu quả cho quá trình này.