TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Kể từ khi thành lập, các doanh nghiệp di động đã nỗ lực mở rộng dịch vụ để đáp ứng nhu cầu khách hàng Tuy nhiên, trong những năm gần đây, thị trường di động tại Việt Nam phát triển chậm lại và số lượng thuê bao gần như đã đạt ngưỡng bão hòa.
Năm 2013, số lượng thuê bao viễn thông mới tại Việt Nam giảm 80% so với năm 2012, trong khi tại Tp.HCM, số thuê bao hoạt động cũng giảm qua các năm, cụ thể Quý I năm 2014 giảm 3% so với năm 2013 và giảm 24% so với năm 2012 Theo đánh giá của BMI (Business Monitor International) về thị trường viễn thông Việt Nam trong năm 2012, thị trường này đã mất đi sức hấp dẫn do số lượng thuê bao gần đạt mức bão hòa và chỉ số doanh thu bình quân trên mỗi thuê bao (ARPU) ngày càng giảm mạnh.
Nếu không tìm kiếm hướng đi mới, các doanh nghiệp viễn thông sẽ đối mặt với nguy cơ suy giảm doanh thu và mất khách hàng Kinh nghiệm từ nhiều quốc gia cho thấy, công nghệ 3G là xu hướng phát triển tất yếu của ngành thông tin di động Tập trung vào phát triển công nghệ 3G sẽ giúp doanh nghiệp thích nghi với sự bùng nổ công nghệ thông tin toàn cầu, đồng thời tạo ra nguồn thu quan trọng để tồn tại, phát triển và duy trì thị phần hiện tại.
Công nghệ 3G (Thế hệ thứ ba) là tiêu chuẩn truyền thông di động băng thông rộng theo chỉ định IMT-2000 của Tổ chức Viễn thông Thế giới, cho phép truyền tải dữ liệu thoại và không thoại như email, tin nhắn nhanh và hình ảnh 3G hỗ trợ cả hệ thống chuyển mạch gói và chuyển mạch kênh, mang đến cho người dùng các dịch vụ đa phương tiện như âm nhạc chất lượng cao, video, truyền hình số và dịch vụ định vị toàn cầu (GPS).
Hiện nay tại Việt Nam, có 4 doanh nghiệp di động đầu tư vào công nghệ 3G như sau: Vinaphone, Mobifone, Viettel và VietnamMobile
Công nghệ 3G đã được các nhà mạng đầu tư mạnh mẽ, nhưng số lượng thuê bao sử dụng vẫn còn hạn chế do dịch vụ chưa đáp ứng nhu cầu khách hàng Trong số các dịch vụ 3G, Mobile Internet chiếm tỷ trọng doanh thu cao nhất và có nhiều thuê bao nhất Tuy nhiên, tại Việt Nam, tỷ lệ thuê bao Mobile Internet vẫn còn thấp so với tổng số thuê bao đang hoạt động Điều này đặt ra yêu cầu cho các doanh nghiệp viễn thông cần thúc đẩy nhu cầu sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng, đặc biệt trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.
Thành phố Hồ Chí Minh, một trong ba thành phố lớn nhất Việt Nam, nổi bật với dân cư đông đúc và thu nhập cao, đang trở thành trung tâm công nghệ hàng đầu quốc gia Tuy nhiên, hiện tại chưa có nghiên cứu nào chuyên sâu về hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại đây Do đó, bài viết này tập trung vào việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM Mục tiêu là giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thói quen sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ đó phát triển các giải pháp tăng trưởng thuê bao và doanh thu hiệu quả, đồng thời thúc đẩy sự gắn kết và tăng cường sử dụng dịch vụ Mobile Internet.
Mục tiêu nghiên cứu
- Xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM
- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Nghiên cứu ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học đến hành vi của khách hàng tại Tp.HCM là rất quan trọng Các yếu tố như độ tuổi, giới tính, thu nhập và trình độ học vấn có thể tác động mạnh mẽ đến quyết định mua sắm và thói quen tiêu dùng Hiểu rõ sự liên kết này giúp các doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn, từ đó nâng cao trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa doanh thu.
- Đưa ra một số giải pháp cho các doanh nghiệp viễn thông nhằm thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng hiện tại và trước đây Cuộc khảo sát được thực hiện trên các khách hàng đã hoặc đang sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại TP.HCM.
Phạm vi nghiên cứu tập trung vào Thành phố Hồ Chí Minh, trung tâm kinh tế tài chính của cả nước, nơi có mức thu nhập bình quân cao và điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận công nghệ mới Bài viết phân tích ba nhà mạng lớn nhất tại đây, bao gồm Mobifone, Viettel và Vinaphone, nhằm hiểu rõ hơn về thị trường viễn thông tại TP.HCM.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài này áp dụng phương pháp suy diễn kết hợp với phương pháp thống kê mô tả trong nghiên cứu định lượng Quá trình thực hiện được chia thành hai bước rõ ràng.
Bước nghiên cứu sơ bộ, hay còn gọi là nghiên cứu định tính, được thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên gia và phỏng vấn sâu một số khách hàng Quá trình này diễn ra sau khi đã xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các nguồn tài liệu như sách, báo, tài liệu chuyên khảo, internet, và các nghiên cứu liên quan, nhằm nắm bắt thực trạng phát triển dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM.
- Bước nghiên cứu chính thức (bước nghiên cứu định lượng): Được thực hiện thông qua việc điều tra, khảo sát thực tế 204 khách hàng tại địa bàn Tp.HCM
Phương pháp thống kê mô tả được áp dụng để phân tích thực trạng phát triển dịch vụ Mobile Internet tại TP.HCM, đồng thời nghiên cứu đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng tham gia phỏng vấn.
Công cụ xử lý thông tin: Tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20 và Microsoft excel
2007 để xử lý dữ liệu.
Tổng quan nghiên cứu có liên quan đến đề tài
Hiện tại, tại TP.HCM chưa có nghiên cứu nào áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Mô hình chấp nhận công nghệ, Davis, 1986) và mô hình UTAUT (Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ, Venkatesh và cộng sự, 2003) cho dịch vụ Mobile Internet.
Một số quốc gia trên thế giới đã áp dụng linh hoạt và rộng rãi mô hình TAM và UTAUT cho dịch vụ Mobile Internet trong ngành thông tin di động Tác giả dựa trên các nghiên cứu này để áp dụng vào dịch vụ Mobile Internet tại thị trường Tp.HCM, Việt Nam.
Nghiên cứu tại Singapore về “Sự chấp nhận dịch vụ Internet qua giao thức di động WAP” (T.S.H Teo, Siau Heong Pok, 2003) đã kết hợp mô hình TAM và thuyết hành vi dự định (TPB) để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ này Nghiên cứu chỉ ra rằng nhận thức về lợi ích, rủi ro và hình ảnh cá nhân tác động đến thái độ người dùng, trong khi thái độ, ảnh hưởng xã hội và nhận thức kiểm soát hành vi đều ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ Đặc biệt, thái độ và ảnh hưởng xã hội có tác động mạnh hơn so với nhận thức kiểm soát hành vi trong việc hình thành ý định sử dụng dịch vụ Internet qua WAP.
Nghiên cứu "Nhận thức của khách hàng về dịch vụ Mobile Internet tại Australia" (Dr Sherah Kurnia, Mr Stephen Smith, Dr Heejin Lee, 2007) chỉ ra rằng nhận thức về lợi ích, tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội có tác động trực tiếp đến thái độ của khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến ý định hành vi của họ.
Nghiên cứu “Sự chấp nhận dịch vụ Mobile Internet tại Thái Lan” của Dulyalak Phuangthong và Settapong Malisuwan (2008) chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi của khách hàng bao gồm nhận thức về lợi ích, nhận thức sự dễ sử dụng, tính tương thích và các yếu tố nhân khẩu học Những yếu tố này tác động trực tiếp đến ý định sử dụng dịch vụ mà không cần qua bước trung gian là thái độ của khách hàng.
Nghiên cứu về hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ 3G tại Đài Loan (Yu-Lung-Wu và cộng sự, 2008) chỉ ra rằng các yếu tố như “Hiệu quả”, “Ảnh hưởng xã hội” và “Điều kiện thuận lợi” có tác động tích cực đến “Ý định hành vi”, từ đó ảnh hưởng đến “hành vi sử dụng dịch vụ 3G” của khách hàng Đề tài này sẽ áp dụng mô hình TAM, mô hình UTAUT, và thuyết truyền bá sự đổi mới (Moore & Benbasat, 1991) cùng với các kết quả nghiên cứu liên quan để nghiên cứu thị trường Tp.HCM tại Việt Nam.
Tính mới của đề tài
Dịch vụ Mobile Internet, đặc trưng của công nghệ 3G, hiện chưa được nghiên cứu chuyên sâu về hành vi sử dụng của khách hàng, đặc biệt tại Tp.HCM Đây là một lĩnh vực nghiên cứu mới, mang lại những đóng góp quan trọng cho đề tài này.
Đề tài đã áp dụng các mô hình chấp nhận công nghệ như TAM và UTAUT, cùng với thuyết truyền bá sự đổi mới IDT, nhằm giải quyết các mục tiêu nghiên cứu dựa trên các nghiên cứu liên quan và tình hình thực tế tại TP.HCM.
Bài viết xác định 7 yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM, trong đó có 6 yếu tố tác động tích cực đến hành vi này Những yếu tố quan trọng bao gồm "nhận thức sự hữu ích", "hình ảnh cá nhân" và "sự ảnh hưởng của xã hội".
Nhận thức về sự dễ sử dụng và mức độ phổ biến của dịch vụ, cùng với các điều kiện thuận lợi, đều có ảnh hưởng tích cực đến hành vi sử dụng của khách hàng Tuy nhiên, các trở ngại lại là yếu tố tác động âm, tạo ra mối quan hệ nghịch biến với hành vi này.
Nghiên cứu đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM cho thấy rằng yếu tố nhận thức sự hữu ích có tác động mạnh nhất Tiếp theo là các trở ngại, hình ảnh cá nhân, sự ảnh hưởng của xã hội, nhận thức sự dễ sử dụng, mức độ phổ biến và cuối cùng là các điều kiện thuận lợi, trong đó các điều kiện thuận lợi có mức ảnh hưởng thấp nhất.
- Có sự ảnh hưởng của một số yếu tố nhân khẩu học đến các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình
Tác giả đã đề xuất một số giải pháp nhằm giúp các doanh nghiệp di động tại Tp.HCM tập trung vào việc thúc đẩy hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng Những giải pháp này không chỉ giúp tăng doanh thu mà còn hỗ trợ doanh nghiệp giành lại thị phần trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt.
Kết cấu của luận văn
Đề tài bao gồm 5 chương:
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu của đề tài – Giới thiệu lý do hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi & đối tượng nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu; các nghiên cứu có liên quan đến đề tài; tính mới của đề tài
Chương 2: Cơ sở khoa học và mô hình nghiên cứu - Trình bày các cơ sở lý thuyết hiện đại về hành vi khách hàng, các công trình nghiên cứu trước có liên quan, cơ sở thực tiễn về dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM và xây dựng mô hình phục vụ cho việc nghiên cứu cũng như đặt các giả thiết nghiên cứu
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu – Trình bày quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu gồm xây dựng và hoàn thiện bảng khảo sát, thiết kế mẫu nghiên cứu
Chương 4: Phân tích kết quả nghiên cứu - Trình bày thông tin về mẫu khảo sát, kiểm định mô hình đo lường khái niệm nghiên cứu, phân tích đánh giá thảo luận các kết quả
Chương 5: Hàm ý quản trị & đề xuất giải pháp – Trình bày một số hàm ý quản trị, đề xuất các giải pháp nhằm đẩy mạnh hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM và đồng thời nêu lên những hạn chế nghiên cứu, đề nghị các bước nghiên cứu tiếp theo
Chương 1 đề cập đến các vấn đề nghiên cứu sau: (1) Lý do chọn đề tài nghiên cứu, (2) Mục tiêu nghiên cứu, (3) Phạm vi và phương pháp nghiên cứu, (4) Phương pháp nghiên cứu, (5) Tổng quan nghiên cứu có liên quan đến đề tài, (6) Tính mới của đề tài, (7) Kết cấu của đề tài Chương tiếp theo tác giả trình bày về cơ sở khoa học và mô hình nghiên cứu đề nghị.
CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuy ết
Nghiên cứu hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM tập trung vào năm học thuyết quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ của cá nhân, bao gồm Thuyết hành động hợp lý (Ajzen & Fishbein, 1975), Thuyết hành vi dự định (Ajzen, 1985), Mô hình chấp nhận công nghệ (Davis, 1986), và Thuyết truyền bá sự đổi mới (Moore & Benbasat) Những học thuyết này đã được kiểm chứng qua nhiều nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau, đặc biệt là trong ngành thông tin di động.
1991), Lý thuyết thống nhất việc chấp nhận và sử dụng công nghệ (Venkatesh và các đồng sự, 2003)
2.1.1 Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action):
Thuyết hành động hợp lý (TRA) do Ajzen và Fishbein phát triển vào năm 1975, được coi là một trong những lý thuyết tiên phong trong nghiên cứu tâm lý xã hội.
& Chaiken, 1993; Olson & Zanna, 1993; Sheppard, Hartwick & Warshaw, 1988, trích trong Mark, C.& Christopher J.A, 1998, tr.1430)
Mô hình TRA chỉ ra rằng hành vi của cá nhân được xác định bởi ý định thực hiện hành vi, trong đó ý định này phản ánh các yếu tố động cơ ảnh hưởng đến hành vi của mỗi người Những yếu tố này thể hiện mức độ sẵn sàng và nỗ lực mà cá nhân sẵn sàng bỏ ra để thực hiện hành vi (Ajzen, 1991) Hành vi khách hàng được định nghĩa là quá trình liên quan đến việc lựa chọn, mua sắm, sử dụng hoặc loại bỏ sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm nhằm đáp ứng nhu cầu và mong muốn của cá nhân hoặc tổ chức.
Hành vi khách hàng bao gồm những suy nghĩ và cảm nhận của con người, từ đó dẫn đến các hành động trong quá trình mua sắm và tiêu dùng sản phẩm hoặc dịch vụ (Solomon & các đồng sự, 2006, tr.6)
Mối liên hệ giữa ý định hành vi và hành vi thực tế đã được xác minh qua nhiều nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau, như được đề cập bởi Ajzen (1988), Ajzen & Fishbein (1980), Canary & Seibold (1984), và Sheppard, Hartwick, & Các nghiên cứu này chứng minh rằng ý định hành vi có ảnh hưởng mạnh mẽ đến việc thực hiện hành vi trong thực tế.
Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng là thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan Thái độ cá nhân được đo lường qua niềm tin và đánh giá về kết quả của hành vi, phản ánh cảm giác tích cực hoặc tiêu cực đối với việc thực hiện hành vi mục tiêu Trong khi đó, chuẩn chủ quan liên quan đến nhận thức về áp lực xã hội đối với việc thực hiện hoặc không thực hiện hành vi, được định nghĩa là suy nghĩ của những người có ảnh hưởng về việc cá nhân nên hay không nên thực hiện hành vi đó.
Mô hình TRA được trình bày như hình 2.1:
Mô hình TRA cung cấp một công cụ hữu ích để giải thích và dự đoán hành vi cá nhân Tuy nhiên, nó cũng có những hạn chế do xuất phát từ giả định về hành vi.
Niềm tin và sự đánh giá
Niềm tin theo chuẩn mực và động cơ thúc đẩy
Thái độ hướng đến hành vi
Chuẩn chủ quan (Sự ảnh hưởng của xã hội) Ý định hành vi
Lý thuyết về kiểm soát ý chí chỉ áp dụng cho những hành vi có ý thức và được suy nghĩ trước (Kholoud, 2009) Những quyết định không hợp lý, hành động theo thói quen hoặc những hành vi không có ý thức sẽ không được lý thuyết này giải thích.
2.1.2 Thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior):
Thuyết hành vi dự định TPB (Ajzen, 1985) là một sự phát triển và cải tiến của Thuyết hành động hợp lý TRA Lý thuyết này được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu nhằm dự đoán xu hướng hành vi của khách hàng.
Theo Ajzen, thuyết hành vi dự định ra đời nhằm khắc phục những hạn chế của lý thuyết hành vi hợp lý (TRA) trong việc giải thích những hành vi mà con người không hoàn toàn kiểm soát được Ông cho rằng yếu tố Nhận thức kiểm soát hành vi (Perceived Behavioral Control) là nhân tố thứ ba ảnh hưởng đến ý định của con người, bên cạnh thái độ và chuẩn mực chủ quan.
Nhận thức kiểm soát hành vi đề cập đến mức độ dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện hành vi, cùng với việc xác định xem hành vi đó có bị kiểm soát hoặc hạn chế hay không (Ajzen).
Theo Ajzen (2006), nhận thức kiểm soát hành vi là cảm nhận của cá nhân về khả năng thực hiện một hành vi Nhận thức này không chỉ ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hành vi mà còn tác động đến hành vi sử dụng của cá nhân.
Học thuyết TPB được trình bày như hình 2.2:
Hành vi thực sự Ý định sử dụng
Kiểm soát nhận thức hành vi
Mô hình TPB được coi là hiệu quả hơn mô hình TRA trong việc dự đoán và giải thích hành vi tiêu dùng, đặc biệt trong cùng một bối cảnh nghiên cứu.
TPB được coi là một sự thay thế cho giới hạn kiểm soát ý chí của TRA, cho thấy hành vi có tính chủ ý và dự định Tuy nhiên, TPB không chỉ ra cách thức mà mọi người hình thành dự định và cách kết nối những dự định này với TPB (Kholoud, 2009).
2.1.3 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model): a Mô hình TAM nguyên thủy:
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) được đề xuất bởi Davis vào năm 1986, được công nhận là một công cụ mạnh mẽ trong việc mô hình hóa sự chấp nhận công nghệ của người dùng Davis đã dựa trên "Lý thuyết hành động hợp lý" (TRA) của Fishbein và Ajzen, kết hợp với bối cảnh công nghệ trong hệ thống thông tin để phát triển TAM Mục tiêu của mô hình này là đơn giản hóa TRA, cung cấp một nền tảng lý thuyết tổng quát và hỗ trợ các nhà quản lý trong việc hiểu hành vi của khách hàng khi giới thiệu công nghệ mới ra thị trường.
Các công trình nghiên cứu trước có liên quan
T.S.H Teo & Siau Heong Pok (2003) đã kết hợp của 2 mô hình TAM và mô hình TPB trong nghiên cứu đề tài về “Sự chấp nhận dịch vụ Internet qua giao thức di động WAP” tại Singapore và đưa ra kết quả như sau:
Dự định sử dụng dịch vụ Internet qua giao thức di động WAP chịu ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: thái độ của khách hàng, sự ảnh hưởng của xã hội và nhận thức kiểm soát hành vi Trong đó, thái độ và sự ảnh hưởng của xã hội có tác động mạnh mẽ hơn đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng so với nhận thức kiểm soát hành vi.
Yếu tố thái độ trong mô hình bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: nhận thức về lợi ích mà dịch vụ mang lại, những rủi ro liên quan đến việc sử dụng dịch vụ, và khả năng xây dựng hình ảnh cá nhân thông qua việc sử dụng dịch vụ.
Mô hình kết quả nghiên cứu như hình 2.6:
Nguồn: T.S.H Teo & Siau Heong Pok, 2003
Hình 2.6: Mô hình kết quả nghiên cứu thứ nhất 2.2.2 Nghiên cứu thứ hai:
Nghiên cứu của Dr Sherah Kurnia và các đồng sự (2007) đã kết hợp mô hình TAM và TRA để khảo sát nhận thức của khách hàng về dịch vụ Mobile Internet tại Australia, từ đó đưa ra những kết quả đáng chú ý về sự chấp nhận và sử dụng dịch vụ này.
Sự sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Australia chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính: nhận thức về tính hữu ích của dịch vụ và thái độ của khách hàng đối với nó.
Dự định sử dụng sẽ có mối quan hệ gắn liền với việc sử dụng thực sự của khách hàng
Thái độ của khách hàng đối với dịch vụ bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố chính: tác động từ xã hội, nhận thức về sự hữu ích của dịch vụ và cảm nhận về tính dễ sử dụng của nó.
Ngoài ra, yếu tố nhận thức tính dễ sử dụng có ảnh hưởng đến việc nhận thức sự hũu ích của dịch vụ
Mô hình kết quả nghiên cứu như hình 2.7:
Sự ảnh hưởng của xã hội
Nhận thức kiểm soát hành vi
Hình ảnh cá nhân Sử dụng thực sự
Nguồn: Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007
Hình 2.7: Mô hình kết quả nghiên cứu thứ ha 2.2.3 Nghiên cứu thứ ba:
Dulyalak Phuangthong và Settapong Malisuwan (2008) đã kết hợp mô hình TAM với thuyết truyền bá sự đổi mới trong nghiên cứu về sự chấp nhận dịch vụ Mobile Internet tại Thái Lan Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố như sự dễ sử dụng và tính hữu ích của dịch vụ đóng vai trò quan trọng trong việc người dùng chấp nhận công nghệ mới này.
Ý định sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Thái Lan bị ảnh hưởng bởi bốn yếu tố chính: nhận thức về sự hữu ích, nhận thức về tính dễ sử dụng, tính tương thích của dịch vụ và các yếu tố nhân khẩu học.
Trong nghiên cứu này, tác giả đã không xem xét vai trò của yếu tố trung gian "Thái độ", mặc dù đây là yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Mô hình kết quả nghiên cứu như hình 2.8:
Nguồn: Dulyalak Phuangthong & Settapong Malisuwan, 2008
Hình 2.8: Mô hình kết quả nghiên cứu thứ ba
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức tính dễ sử dụng
Thái độ hướng đến sử dụng Ảnh hưởng của xã hội
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức sự dễ sử dụng
Các yếu tố nhân khẩu học
Yu-Lung Wu và các cộng sự (2008) đã áp dụng mô hình UTAUT để khảo sát hành vi chấp nhận công nghệ 3G trong ngành di động tại Đài Loan, như thể hiện trong hình 2.9.
Nguồn: Yu-Lung Wu, Yu-Hui Tao và Pei-Chi Yang, 2008
Hình 2.9: Mô hình kết quả nghiên cứu thứ tư
Nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố “Hiệu quả”, “Ảnh hưởng xã hội” và “Điều kiện thuận lợi” có tác động tích cực đến “Ý định hành vi”, trong khi “Ý định hành vi” lại thúc đẩy “hành vi sử dụng dịch vụ 3G” của khách hàng Bên cạnh đó, các yếu tố này khi ảnh hưởng đến “Ý định sử dụng” còn chịu sự điều chỉnh của các biến điều khiển.
“giới tính”, “tuổi tác”, “kinh nghiệm”, “sự tự nguyện” và “giáo dục”
Một hạn chế của nghiên cứu này là phương pháp chọn mẫu, khi các câu hỏi được gửi đến đối tượng nghiên cứu chủ yếu qua mạng Do đó, vì người sử dụng Internet chủ yếu là sinh viên, kết quả của nghiên cứu có thể không áp dụng hoàn toàn cho tất cả các nhóm khác.
Cơ sở thực tiễn về dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM
2.3.1 Khái niệm dịch vụ Mobile Internet:
Dịch vụ Mobile Internet, dựa trên công nghệ 3G, cho phép khách hàng truy cập Internet một cách trực tiếp qua các thiết bị di động Đây là một trong những dịch vụ nổi bật, mang lại sự thuận tiện và linh hoạt cho người dùng trong việc kết nối và sử dụng Internet mọi lúc, mọi nơi.
Biến bên ngoài Hiệu quả
Dễ sử dụng Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi Ý định sử dụng Hành vi sử dụng
Biến điều khiển Giới tính Tuổi Kinh nghiệm
Tự nguyện sử dụng giáo dục qua thiết bị di động đã được nghiên cứu bởi Chae và Kim (2003) Thiết bị di động bao gồm điện thoại thông minh và PDA, cho phép người dùng truy cập các ứng dụng như Word, Excel, và PDF, tương tự như một máy tính thu gọn Dịch vụ Mobile Internet đầu tiên được Vinaphone ra mắt vào ngày 12/10/2009, theo sau là Mobifone vào 15/12/2009 và Viettel.
2010 và cuối cùng là đến Vietnamobile khai trương vào năm 2011
2.3.2 Thực trạng phát triển dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM: a Thị phần di động tại Tp.HCM:
Nguồn: Báo cáo số liệu năm 2013, Sở TT & TT HCM
Biểu đồ 2.1: Thị phần di động tại Tp.HCM
Hiện nay, tại TP.HCM, Mobifone dẫn đầu thị phần với 48% doanh thu, thuê bao và lưu lượng di động Viettel đứng thứ hai với 32%, trong khi Vinaphone chiếm 20% thị phần.
Tỷ trọng doanh thu dịch vụ Mobile Internet của các nhà mạng tại Tp.HCM cho thấy MobiFone dẫn đầu với 27%, tiếp theo là VinaPhone với 19% và Viettel với 13% Mặc dù VinaPhone là nhà mạng đầu tiên cung cấp dịch vụ 3G, nhưng MobiFone lại chiếm ưu thế trong việc kinh doanh dịch vụ Mobile Internet, với tỷ lệ thuê bao cao nhất và khách hàng có nhu cầu sử dụng dịch vụ này nhiều hơn so với VinaPhone và Viettel Tình hình phát triển thuê bao Mobile Internet tại Tp.HCM đang cho thấy sự cạnh tranh mạnh mẽ giữa các nhà mạng.
Bảng 2.1: Các chỉ tiêu phát triển thuê bao Mobile Internet qua các năm:
% tăng/giảm so với năm trước 39,6% 17,2% 4,9%
% thuê bao Mobile Internet/tổng thuê bao đang hoạt động 17,7% 20,6% 35,7% 38,3%
Nguồn: Báo cáo phân tích tổng hợp thuê bao Quý I/2014, Trung tâm Vinaphone 2
Nguồn: Báo cáo phân tích tổng hợp thuê bao Quý I/2014, Trung tâm Vinaphone 2
Biểu đồ 2.2: Thuê bao Mobile Internet qua các năm
Tình hình phát triển thuê bao Mobile Internet tại Tp.HCM cho thấy số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ này ngày càng tăng qua các năm Tuy nhiên, mức tăng trưởng có xu hướng giảm dần, với tỷ lệ tăng chỉ 4,9% trong năm 2014 so với 17,2% trong năm 2013 Mặc dù vậy, tỷ trọng thuê bao sử dụng dịch vụ Mobile Internet vẫn tăng đều, trung bình từ 3-5% mỗi năm, từ 17,7% năm 2012 lên 38,3% vào năm 2014.
Dịch vụ Mobile Internet ngày càng trở nên phổ biến, với 2,6 triệu thuê bao được ghi nhận vào năm 2014 Các doanh nghiệp di động đã tích cực quảng bá dịch vụ này thông qua các buổi họp báo, hợp tác với kênh phân phối và tăng cường quảng cáo trên các phương tiện truyền thông, nhằm giúp khách hàng dễ dàng tiếp cận công nghệ 3G.
Mặc dù tỷ lệ thuê bao sử dụng dịch vụ Mobile Internet còn thấp và có dấu hiệu tăng chậm lại trong những năm gần đây, các doanh nghiệp vẫn nỗ lực quảng bá dịch vụ này Để nâng cao khả năng cạnh tranh, các nhà mạng đã liên tục giới thiệu nhiều dịch vụ và gói cước mới Tuy nhiên, sự chú trọng vào phát triển dịch vụ Mobile Internet vẫn chưa đạt mức tiềm năng Do đó, các doanh nghiệp di động cần triển khai các giải pháp hiệu quả nhằm thúc đẩy nhu cầu sử dụng dịch vụ Mobile Internet, đặc biệt tại các thành phố lớn như Tp.HCM, nhằm tăng tỷ lệ thuê bao và tạo ra lợi nhuận bền vững.
Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất
Mô hình nghiên cứu đề xuất dựa vào 5 mô hình hành vi khách hàng và các nghiên cứu liên quan, tập trung vào những khách hàng đã và đang sử dụng dịch vụ Mobile Internet Mô hình này loại bỏ yếu tố "ý định sử dụng" để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM, từ đó đề xuất giải pháp phù hợp cho doanh nghiệp.
Dựa trên yếu tố "cảm nhận lợi ích" từ mô hình TAM, "hiệu quả mong đợi" của mô hình UTAUT và "lợi thế tương đối" trong lý thuyết truyền bá sự đổi mới IDT, nghiên cứu của T.S.H Teo và Siau Heong Pok (2003) đã ứng dụng những khái niệm này để phân tích sự chấp nhận công nghệ trong môi trường học tập.
Sherah Kurnia, Mr Stephen Smith & Dr Heejin Lee (2007), Dulyalak Phuangthong
& Settapong Malisuwan (2008), Yu-Lung Wu, Yu-Hui Tao và Pei-Chi Yang
(2008), tác giả đã đưa ra giả thuyết H1 như sau:
H1: Nh ậ n th ứ c s ự h ữu ích tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Dựa trên yếu tố "cảm nhận sự dễ sử dụng" từ mô hình TAM, thuyết truyền bá sự đổi mới IDT, và khái niệm "dễ sử dụng" trong mô hình UTAUT, các nghiên cứu của Dr Sherah Kurnia, Mr Stephen Smith, Dr Heejin Lee (2007), Dulyalak Phuangthong & Settapong Malisuwan (2008), và Yu-Lung Wu, Yu-Hui Tao, Pei-Chi Yang (2008) đã dẫn đến việc đề xuất giả thuyết H2.
H2: Nh ậ n th ứ c tính d ễ s ử d ụng tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Dựa trên các yếu tố như "chuẩn chủ quan" từ thuyết hành động hợp lý TRA, thuyết hành vi dự định TPB, yếu tố "ảnh hưởng xã hội" trong mô hình UTAUT, và thuyết truyền bá sự đổi mới IDT, bài viết tham khảo nghiên cứu của T.S.H Teo & Siau Heong Pok (2003), Dr Sherah Kurnia, Mr Stephen Smith & Dr Heejin Lee (2007), cùng với Yu-Lung Wu, Yu-Hui Tao và Pei-Chi Yang (2008) để đưa ra giả thuyết H3.
H3: S ự ảnh hưở ng c ủ a xã h ội tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Ban đầu, tác giả dự định nghiên cứu yếu tố “tính tương thích” ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng Tuy nhiên, các chuyên gia khuyến nghị nên xem xét yếu tố “điều kiện thuận lợi” trong mô hình UTAUT, vì họ cho rằng “nhận thức kiểm soát hành vi” cũng có tác động đến hành vi khách hàng Mô hình UTAUT đã tổng hợp ba yếu tố gồm tính tương thích, nhận thức kiểm soát hành vi và điều kiện xúc tiến vào khái niệm “điều kiện thuận lợi”.
Trong nghiên cứu của Yu-Lung Wu, Yu-Hui Tao và Pei-Chi Yang (2008), khái niệm "điều kiện thuận lợi" đã được áp dụng Do đó, giả thuyết thứ 4 của các tác giả được trình bày như sau:
H4: Điề u ki ệ n thu ậ n l ợi tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Theo thuyết truyền bá sự đổi mới, "hình ảnh cá nhân" ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ mới, trong khi mô hình UTAUT xem yếu tố này là một phần của "sự ảnh hưởng của xã hội" Tuy nhiên, tác giả nhận định rằng mức sống cao hơn ở các thành phố lớn như TP.HCM dẫn đến nhu cầu thể hiện bản thân mạnh mẽ hơn Do đó, cần tách yếu tố "hình ảnh cá nhân" ra khỏi "ảnh hưởng của xã hội" để có cái nhìn sâu sắc hơn trong phân tích Yếu tố này đã được ứng dụng trong nghiên cứu của T.S.H Teo & Siau Heong Pok (2003), dẫn đến giả thuyết H5 được trình bày.
H5: Hình ảnh cá nhân tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Mặc dù thuyết truyền bá sự đổi mới có yếu tố “tầm nhìn” theo mô hình của Dr Sherah Kurnia, Mr Stephen Smith, và Dr Heejin Lee (2007), nghiên cứu cho thấy yếu tố này không ảnh hưởng đến ý định hành vi và hành vi sử dụng dịch vụ 3G tại Úc Tuy nhiên, tại Việt Nam, đặc biệt ở các thành phố lớn như Tp.HCM, Hà Nội và Đà Nẵng, các nhà mạng đang tích cực tiếp thị và bán dịch vụ 3G, xem đây là dịch vụ mấu chốt để tăng doanh thu Hình ảnh nhận diện thương hiệu ngày càng phong phú và thông tin đa dạng hơn được truyền đến khách hàng, từ đó ảnh hưởng mạnh mẽ đến nhu cầu sử dụng dịch vụ Mobile Internet của họ.
Sau khi phỏng vấn chuyên gia, yếu tố “tầm nhìn” đã được điều chỉnh thành “mức độ phổ biến” để dễ dàng hiểu rõ hơn về ý nghĩa của nó Giả thuyết H6 được trình bày dựa trên sự thay đổi này.
H6: M ức độ ph ổ bi ến tác động đồ ng bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Mặc dù mô hình UTAUT chưa nghiên cứu đến yếu tố "các trở ngại", Donaldson (2011) cho rằng điều này hạn chế khả năng chính xác trong việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng Các chuyên gia cũng chỉ ra rằng những trở ngại trong dịch vụ thông tin di động, như chất lượng dịch vụ, giá cước, và rào cản đăng ký, có tác động lớn đến hành vi của người dùng Do đó, việc bổ sung yếu tố này vào mô hình nghiên cứu là cần thiết, với giả thuyết H7 được đề xuất.
H7: Các tr ở ng ại tác độ ng ngh ị ch bi ến đế n hành vi s ử d ụ ng d ị ch v ụ Mobile Internet
Tác giả không chỉ chứng minh các giả thuyết mà còn kiểm định các yếu tố nhân khẩu học ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ, đặc biệt là dịch vụ Mobile Internet của khách hàng.
2.4.2 Mô hình đề xuất nghiên cứu:
Căn cứ vào các giả thuyết ở mục 2.4.1, cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu của tác giả như sau:
Trong số 7 giả thuyết được đề xuất, có 6 giả thuyết từ H1 đến H6 tương ứng với các biến độc lập như "nhận thức sự hữu ích", "nhận thức sự dễ sử dụng", "sự ảnh hưởng của xã hội", "điều kiện thuận lợi", "hình ảnh cá nhân", và "mức độ phổ biến" Những biến này được giả định có mối quan hệ đồng biến với hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Năm giả thuyết đầu tiên, từ H1 đến H5, liên quan đến các biến "nhận thức sự hữu ích", "nhận thức sự dễ sử dụng", "sự ảnh hưởng của xã hội", "điều kiện thuận lợi" và "hình ảnh cá nhân", được hình thành dựa trên các lý thuyết hành vi khách hàng và kết quả từ các nghiên cứu liên quan đến đề tài.
Mặc dù giả thuyết H6 về "mức độ phổ biến" chưa được chứng minh trong các nghiên cứu hiện có, nhưng sự cạnh tranh giữa các nhà mạng trong việc quảng bá dịch vụ đang gia tăng, dẫn đến nhu cầu sử dụng dịch vụ của khách hàng cũng tăng theo Do đó, "mức độ phổ biến" được coi là một yếu tố đặc trưng tại Tp.HCM và cần được xem xét trong mô hình nghiên cứu để đánh giá ảnh hưởng của nó.
Giả thuyết H7 liên quan đến biến "Các trở ngại", được đưa vào mô hình dựa trên đề xuất của các chuyên gia Biến này được giả định có mối quan hệ nghịch biến với hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng.
Vì vậy, mô hình nghiên cứu đề xuất như sau:
Hình 2.10: Mô hình nghiên cứu
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức sự dễ sử dụng
Sự ảnh hưởng của xã hội Điều kiện thuận lợi
Hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Hình ảnh cá nhân Mức độ phổ biến
Các yếu tố nhân khẩu học
Các yếu tố nhân khẩu học
- Biến phụ thuộc: là hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu có liên quan, tình hình thực tế tại địa bàn Tp.HCM
Mô hình & thang đo nháp
Phỏng vấn chuyên gia Điều chỉnh
Phỏng vấn sâu Điều chỉnh
Nghiên cứu định lượng chính thức
Kiểm tra hệ số Cronbach’s Alpha
Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ
Phân tích nhân tố EFA
Phân tích hồi quy Kiểm định mô hình
Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
Kiểm tra yếu tố trích được
Kiểm tra phương sai trích được
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học
Kiểm định phân phối chuẩn
Hàm ý quản trị & đề xuất giải pháp
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện qua hai bước là bước nghiên cứu sơ bộ và bước nghiên cứu chính thức
3.2.1 Bước nghiên cứu sơ bộ: Đây là bước nghiên cứu định tính dùng để khám phá, điều chỉnh và bổ sung các giả thuyết của mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi khảo sát Kết quả của bước nghiên cứu định tính này là cơ sở để xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu định lượng về sau
Giai đoạn nghiên cứu định tính tại Tp.HCM được thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên gia, sau đó tiến hành phỏng vấn sâu với 10 khách hàng nhằm hoàn thiện mô hình nghiên cứu và bảng câu hỏi khảo sát.
Các chuyên gia tham gia phỏng vấn bao gồm các nhà quản lý kinh doanh và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực thông tin di động, với danh sách chi tiết được đính kèm ở phụ lục 1.
Sau khi phỏng vấn các chuyên gia, tác giả nhận thấy rằng cả 6 yếu tố được nêu ra đều có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng.
Tuy nhiên, các chuyên gia đã có một số hiệu chỉnh trong mô hình như sau:
Trong nghiên cứu về hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại Tp.HCM, một yếu tố mới mang tên "Các trở ngại" đã được bổ sung vào mô hình phân tích Các chuyên gia cho rằng yếu tố này có mối quan hệ nghịch biến với hành vi sử dụng dịch vụ của khách hàng Để đảm bảo tính chính xác, thang đo của yếu tố này đã được điều chỉnh dựa trên thang đo của Chan và các đồng nghiệp.
Lu (2004) (Chỉnh sửa theo chuyên gia: Ông Phạm Đức Kỳ, ông Lê Trọng Quý, ông Dương Thanh Liêm và ông Nguyễn Nhơn Tuấn)
Các chuyên gia đã điều chỉnh yếu tố "tính tương thích" thành "điều kiện thuận lợi" để đảm bảo yếu tố này bao quát và đầy đủ nội dung hơn trong ứng dụng mô hình UTAUT, theo chỉnh sửa của ông Phạm Đức Kỳ.
Theo ý kiến của các chuyên gia như ông Phạm Đức Kỳ và ông Dương Thanh Liêm, tên gọi “tầm nhìn” sẽ được sửa thành “mức độ phổ biến” để phản ánh đúng thực tế Ngoài ra, các chuyên gia cũng đã thống nhất về các biến quan sát mà tác giả đã xây dựng trong phần thang đo, đồng thời bổ sung thêm 2 biến quan sát liên quan đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet.
Lê Trọng Quý), đó là:
- “Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet nhiều hơn so với dịch vụ khác: wifi, internet cố định…”
- “Sử dụng dịch vụ Mobile Internet là sự lựa chọn đúng đắn của tôi”
(Bảng câu hỏi phỏng vấn chuyên gia ở phụ lục 2) b Phỏng vấn sâu:
Sau khi điều chỉnh các yếu tố và biến quan sát theo ý kiến của các chuyên gia, nghiên cứu đã tiến hành phỏng vấn sâu 10 khách hàng, bao gồm 3 nhân viên từ các công ty di động tại Tp.HCM và 7 khách hàng đang sử dụng dịch vụ Mobile Internet Danh sách chi tiết 10 khách hàng được đính kèm trong phụ lục 1.
Đối tượng chính của bài viết là nhân viên của các công ty Mobifone, Vinaphone và Viettel tại Tp.HCM, những người có kiến thức sâu rộng về nội dung, giá cước và lợi ích của dịch vụ Mobile Internet.
- Đối tượng là khách hàng đang sử dụng dịch vụ Mobile Internet: tác giả lựa chọn là bạn bè, đồng nghiệp, người quen để phỏng vấn trực tiếp
Sau khi nhận được ý kiến đóng góp, bảng khảo sát đã được điều chỉnh một số từ ngữ để đảm bảo phần lớn đối tượng khảo sát hiểu rõ và chính xác nội dung Kết quả của nghiên cứu định tính và việc hiệu chỉnh thang đo đã được ghi nhận.
Tất cả các biến quan sát trong nghiên cứu đều được đo bằng thang Likert 5 điểm, với lựa chọn từ 1 "Rất không đồng ý" đến 5 "Rất đồng ý" Các thang đo này được phát triển dựa trên các nguồn nghiên cứu từ các tác giả khác nhau.
Bảng 3.1: Thang đo các yếu tố
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
U1 Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi truy cập thông tin nhanh chóng, kịp thời
T.S.H Teo, Siau Heong Pok, 2003 U2 Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi xử lý công việc hiệu quả & thuận tiện
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 U3 Công việc của tôi rất cần thiết để sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Yu-Lung-Wu và đồng sự , 2008 U4 Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi tiết kiệm được thời gian
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 U5 Dịch vụ Mobile Internet giúp tôi giải trí & thư giãn
U6 Nói chung, dịch vụ Mobile Internet đáp ứng được nhu cầu của tôi
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
Nh ậ n th ức sự dễ s ử d ụ ng
E1 Tôi cảm thấy dịch vụ Mobile Internet dễ sử dụng
T.S.H Teo, Siau Heong Pok, 2003 E2 Tôi cảm thấy các thao tác của dịch vụ
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 E3 Tôi cảm thấy dịch vụ Mobile Internet rất thân thiện
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 E4 Tôi cảm thấy rất dễ thành thạo khi sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
SI1 Ý kiến của gia đình có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 SI2 Ý kiến của bạn bè có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 SI3 Ý kiến của đồng nghiệp có ảnh hưởng việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 SI4 Ý kiến của những người xung quanh tôi có ảnh hưởng đến việc sử dụng dịch vụ Mobile Internet của tôi
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả Điề u ki ệ n thu ậ n l ợ i
FC1 Tôi có đủ điều kiện để sử dụng dịch vụ
Venkatesh & các đồng sự, 2003 FC2 Tôi có kiến thức cần thiết để sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Venkatesh & các đồng sự, 2003 FC3 Dịch vụ Mobile Internet tương thích với các thiết bị tôi đang dùng (điện thoại, máy tính, )
FC4 Cách sử dụng dịch vụ Mobile Internet trên mạng di động cũng giống như cách sử dụng dịch vụ trên mạng internet
FC5 Có người sẵn sàng hỗ trợ tôi khi sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
I1 Những người sử dụng dịch vụ Mobile
Internet là những người muốn thể hiện bản thân với những người xung quanh
I2 Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người hợp với xu hướng ngày nay
T.S.H Teo, Siau Heong Pok, 2003 I3 Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người có hiểu biết về công nghệ thông tin
I4 Những người dùng dịch vụ Mobile Internet là những người trẻ tuổi
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
V1 Tôi thường xuyên bắt gặp các thông tin liên quan đến dịch vụ Mobile Internet
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 V2 Tôi thấy dịch vụ Mobile Internet ngày càng phổ biến
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007 V3 Tôi thấy dịch vụ Mobile Internet được sử dụng ở khắp mọi nơi (nơi công cộng, công ty, trường học, trên xe, tàu,…)
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007
V4 Tôi thấy nhiều người sử dụng dịch vụ
Mobile Internet (bạn bè, đồng nghiệp, gia đình, người thân, )
Dr Sherah Kurnia & các đồng sự, 2007
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
R1 Tôi lo chưa hiểu nhiều về dịch vụ Mobile
R2 Tôi lo ngại chất lượng dịch vụ không đảm bảo
R3 Tôi lo ngại tính cước phí dịch vụ Mobile
R4 Tôi lo gặp phiền toái nếu muốn sử dụng dịch vụ (đổi máy điện thoại Smartphone, thay sim…)
Mã hoá Thang đo Nguồn tác giả
Hành vi s ử d ụng dịch vụ
UB1 Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet được một thời gian dài
Alsughayir, A., 2013 UB2 Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet một cách thường xuyên
Alsughayir, A., 2013 UB3 Tôi dùng dịch vụ Mobile Internet nhiều hơn so với dịch vụ khác (ví dụ: Internet cố định,
Wi-Fi, ) Đề xuất của chuyên gia
UB4 Tôi quyết định tin vào dịch vụ Mobile
Alsughayir, A., 2013 UB5 Sử dụng dịch vụ Mobile Internet là sự lựa chọn đúng đắn của tôi Đề xuất của chuyên gia
3.2.2 Bước nghiên cứu chính thức: Đây là giai đoạn nghiên cứu định lượng Giai đoạn nghiên cứu định lượng này được thực hiện thông qua phương pháp phỏng vấn trực tiếp người dùng hoặc gửi e- mail phỏng vấn các khách hàng đã hoặc đang dùng dịch vụ Mobile Internet tại địa bàn Tp.HCM (Bảng khảo sát chính thức ở phụ lục 4)
Kết quả nghiên cứu định lượng được sử dụng để kiểm tra lại mô hình lý thuyết cùng các giả thuyết ban đầu Quá trình xử lý dữ liệu từ bảng khảo sát được thực hiện bằng phần mềm SPSS 20.0 theo các bước cụ thể.
Bước 1: Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) Phương pháp thống kê mô tả để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu
Bước 2: Kiểm định phân phối chuẩn của các biến quan sát nhằm mục đích phân tích hồi quy, kiểm định ANOVA
Step 3: Assessing the Reliability of Measurement Scales Using Cronbach's Alpha In this step, the Cronbach's Alpha reliability test is conducted to eliminate any items with low Corrected Item-Total Correlation, ensuring the removal of unreliable variables from the measurement scales.
Bước 4: Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)
- Kiểm định sự phù hợp của tập dữ liệu khảo sát qua thông số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin)
- Kiểm tra hệ số tải nhân tố (Factor loading) để loại bỏ các nhân tố (tức các biến) không đạt yêu cầu
- Kiểm định yếu tố trích được qua thông số Eigenvalue
- Kiểm định tổng phương sai trích được của các nhân tố
Bước 5: Phân tích hồi quy (Multiple Regression)
- Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thông qua hệ số R 2 điều chỉnh (Adjusted coefficient of deterMobile Internetnation)
- Kiểm định về tính phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể
- Kiểm định mức ý nghĩa của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta (Standardized Beta Coefficient)
Từ đó, có thể kiểm tra được độ thích hợp của mô hình, kiểm định các giả thuyết, xây dựng mô hình hồi quy bội
Bước 6: Kiểm định sự ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học
Thiết kế mẫu nghiên cứu
Để áp dụng Phân tích yếu tố khám phá (EFA), kích thước mẫu cần được xác định dựa trên kinh nghiệm Theo Hair và các tác giả (1998), kích thước mẫu tối thiểu yêu cầu là n > 5*x + 5, trong đó x là tổng số biến quan sát Trong trường hợp này, với tổng số biến quan sát là 36, kích thước mẫu tối thiểu phải đạt ít nhất 185 mẫu (36*5 + 5).
Bên cạnh đó, kích thước mẫu trong phân tích hồi quy bội (MLR – Multiple Regression) được tính theo kinh nghiệm thường là n >= 50 + 8p (Green, 1991)
Trong mô hình, p đại diện cho số lượng biến độc lập Theo Green (1991), công thức này phù hợp khi p nhỏ hơn 7, nhưng khi p lớn hơn 7 thì có thể trở nên quá khắt khe Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất sử dụng 7 biến độc lập, do đó kích thước mẫu cần thiết phải lớn hơn 106, được tính theo công thức 50 + 8*7.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng 36 biến quan sát cho phân tích EFA và 7 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu Kích thước mẫu chính thức của nghiên cứu là 204, đáp ứng đầy đủ yêu cầu về kích thước mẫu cho phân tích EFA và hồi quy bội.
Phương pháp lấy mẫu thuận tiện được sử dụng để thu thập dữ liệu thông qua việc gửi E-mail và phỏng vấn trực tiếp.
Tác giả đã gửi 60 email phỏng vấn đến khách hàng của các Công ty Viễn thông như Vinaphone, Mobifone và Viettel, tập trung vào danh sách khách hàng thường xuyên giao dịch với các công ty này Sau khi gửi, tác giả nhận được 32 phản hồi hợp lệ từ những email đã gửi.
- Phỏng vấn trực tiếp: Tác giả đã tiến hành phát 210 bảng câu hỏi và phỏng vấn trực tiếp các khách hàng:
Khách hàng ngẫu nhiên đến giao dịch tại các Cửa hàng giao dịch Viễn thông
Khách hàng là sinh viên tại các Trường Đại học, Cao đẳng như: Đại học Kinh tế Tp.HCM, Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông…
Khách hàng của chúng tôi bao gồm nhân viên từ các công ty lớn như Ngân hàng Á Châu, Vietcombank, Prudential, Daichilife, cũng như các công ty chuyển phát nhanh như UPS và Bưu điện Trung tâm Sài Gòn.
Tác giả đã tiến hành phỏng vấn trực tiếp tại những địa điểm có sự tập trung đông đảo và đa dạng các thành phần khách hàng, từ đó thu thập được những kết quả đáng chú ý.
Trong tổng số 189 bảng trả lời, có 172 bảng được xác định là hợp lệ, trong khi 17 bảng còn lại không hợp lệ do thiếu thông tin, chọn tất cả một đáp án hoặc đưa ra quá nhiều ý kiến "Trung lập".
Tác giả đã phát đi 270 bảng câu hỏi và thu về 221 phản hồi, trong đó có 204 bảng khảo sát đạt yêu cầu để phân tích, trong khi 17 bảng còn lại không hợp lệ.
Chương 3 đã trình bày các nội dung về quy trình nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu, thiết kế mẫu nghiên cứu Từ đó xây dựng được bộ thang đo căn cứ vào thang đo gốc của các nghiên cứu có liên quan Đây là bước chuẩn bị cần thiết để thực hiện và xác định kết quả nghiên cứu bao gồm phân tích thông tin mẫu nghiên cứu, đánh giá thang đo, phân tích tương quan và chạy hồi quy để kiểm định các giả thuyết đã đề xuất trong chương tiếp theo.
PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Phân tích mẫu nghiên cứu
Trong một cuộc khảo sát với 204 người tham gia, có 100 nam (chiếm 49%) và 104 nữ (chiếm 51%), cho thấy tỷ lệ giới tính trong mẫu khảo sát gần như đồng đều.
Trong số 204 người được phỏng vấn, 35 người dưới 23 tuổi (17,2%), 117 người từ 23 đến 35 tuổi (57,4%) và 52 người trên 35 tuổi (25,5%) Điều này cho thấy, nhóm tuổi từ 23 đến 35 chiếm tỷ lệ cao nhất, trong khi nhóm dưới 23 tuổi có tỷ lệ thấp nhất.
Về trình độ học vấn:
Biểu đồ 4.3: Trình độ học vấn
Trong số 204 người được phỏng vấn, có 29 người tốt nghiệp cấp 3 (14,2%), 43 người tốt nghiệp trung cấp/cao đẳng (21,1%), 114 người tốt nghiệp đại học (55,9%) và 18 người có trình độ sau đại học (8,8%) Kết quả cho thấy, tỷ lệ người tốt nghiệp đại học chiếm ưu thế nhất trong mẫu khảo sát, tiếp theo là người tốt nghiệp trung cấp/cao đẳng, sau đó là người tốt nghiệp cấp 3, và cuối cùng là những người có học vấn sau đại học với tỷ lệ thấp nhất.
Trong khảo sát, có 79 người có thu nhập bình quân/tháng dưới 5 triệu (38,7%), 87 người có thu nhập từ 5 triệu đến 10 triệu (42,6%) và 38 người có thu nhập trên 10 triệu (18,6%) Mức thu nhập từ 5 đến 10 triệu chiếm tỷ lệ cao nhất, tiếp theo là mức dưới 5 triệu và mức trên 10 triệu có tỷ lệ thấp nhất Nhóm người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu cũng có tỷ lệ tốt nghiệp đại học cao nhất, trong khi nhóm có thu nhập trên 10 triệu lại có tỷ lệ người có trình độ học vấn sau đại học thấp nhất.
Trong tổng số 218 người tham gia khảo sát, có 38 học sinh/sinh viên (18,6%), 70 nhân viên kinh doanh/kỹ thuật (34,3%), 34 cán bộ công chức (16,7%), 14 quản lý các cấp (6,9%), 36 người kinh doanh tự do (17,6%) và 12 người có ngành nghề kinh doanh khác (5,9%) Kết quả cho thấy, số lượng nhân viên kinh doanh/kỹ thuật chiếm tỷ lệ cao nhất, tiếp theo là học sinh/sinh viên và người kinh doanh tự do, trong khi cán bộ công chức và quản lý các cấp có tỷ lệ thấp hơn, và nhóm có nghề nghiệp khác như công nhân, thợ máy, nhân viên văn phòng, kế toán là nhóm có tỷ lệ thấp nhất.
Về nguồn thông tin khách hàng tiếp cận:
1 Từ bạn bè, người thân, đồng nghiệp 132 29,9% 64,7%
2 Từ các phương tiện truyền thông (TV, quảng cáo, báo chí…)
4 Từ tổng đài của nhà mạng 94 21,3% 46,1%
Trong tổng số 442 lượt trả lời, nguồn thông tin từ bạn bè, người thân và đồng nghiệp chiếm 29,9% với 132 lượt, trong khi 126 lượt (28,5%) đến từ các phương tiện truyền thông Nguồn thông tin từ Internet ghi nhận 81 lượt (18,3%), và 94 lượt (21,3%) được lấy từ tổng đài nhà mạng Cuối cùng, 9 lượt (2%) còn lại đến từ nguồn khác.
Trong số 204 người tham gia khảo sát, 132 người (64,7%) cho biết họ nhận thông tin từ bạn bè, người thân và đồng nghiệp, trong khi 126 người (61,8%) cho biết nguồn thông tin đến từ phương tiện truyền thông.
Trong một khảo sát, 39,7% người tham gia (81 người) cho biết họ tìm kiếm thông tin từ Internet, trong khi 41,6% (94 người) chọn tổng đài nhà mạng làm nguồn thông tin Chỉ có 4,4% (9 người) cho biết họ nhận thông tin từ các nguồn khác.
Khách hàng chủ yếu biết đến dịch vụ Mobile Internet thông qua bạn bè, người thân và đồng nghiệp Tiếp theo, các phương tiện truyền thông như TV, quảng cáo và báo chí cũng đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu dịch vụ này Ngoài ra, tổng đài của các nhà mạng và thông tin từ internet cũng góp phần không nhỏ, cùng với các nguồn thông tin khác.
Kiểm định và đánh giá thang đo
4.2.1 Kiểm định phân phối chuẩn: Để có thể sử dụng mẫu thu thập được vào việc chạy mô hình hồi qui bội, cần đảm bảo các biến trong mô hình thỏa mãn giả định về tính phân phối chuẩn
Bảng 4.2 : Kiểm tra tính phân phối chuẩn của các biến quan sát Biến quan sát N Mean Median Std Dev Skewness Kurtosis
Để kiểm tra tính phân phối chuẩn của các biến, cần phân tích dạng phân phối tần số của các mẫu cùng với các thông số Skewness và Kurtosis Skewness cho biết hình dạng phân phối có bị lệch hay không, trong khi Kurtosis giúp xác định phân phối có chuẩn hay không Nếu giá trị Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng ±1 thì được coi là tốt; nếu nằm trong khoảng ±2, biến vẫn có thể chấp nhận để sử dụng cho các kỹ thuật thống kê (Hair và cộng sự, 1998).
Kết quả kiểm định phân phối chuẩn từ bảng 4.2 cho thấy tất cả các biến quan sát và yếu tố nhân khẩu học đều có chỉ số Skewness và Kurtosis nằm trong khoảng cho phép (±2) Điều này cho phép các biến quan sát này được coi là có phân phối chuẩn, từ đó có thể sử dụng chúng trong các phép phân tích thống kê như phân tích hồi quy và phân tích ANOVA.
4.2.2 Kiểm định bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha:
Hệ số Cronbach’s Alpha là một chỉ số thống kê quan trọng, dùng để đánh giá mức độ liên kết giữa các biến quan sát trong thang đo Nó giúp xác định và loại bỏ những biến quan sát hoặc thang đo không phù hợp, từ đó nâng cao độ tin cậy của nghiên cứu.
Khi chọn thang đo, cần đảm bảo bộ thang đo có độ tin cậy Alpha từ 0.6 trở lên (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Đồng thời, các biến quan sát phải có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3; nếu nhỏ hơn 0.3, chúng sẽ bị loại khỏi bộ thang đo để đảm bảo sự tương quan ý nghĩa giữa các biến trong cùng một nhóm yếu tố (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Căn cứ vào kết quả kiểm định ở bảng 4.3 “Kiểm định Cronbach’s Alpha” ở bên dưới để xác định loại thang đo hoặc loại các biến quan sát trong thang đo
Bảng 4.3: Kiểm định Cronbach’s Alpha Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s alpha nếu loại biến
Nhận thức tính hữu ích, Cronbach’s Alpha = 0,807
Nhận thức sự dễ sử dung, Cronbach’s Alpha = 0,872
Sự ảnh hưởng của xã hội, Cronbach’s Alpha = 0,752
SI4 10,76 2,331 0,630 0,647 Điều kiện thuận lợi, Cronbach’s Alpha = 0,743
Hình ảnh cá nhân, Cronbach’s Alpha = 0,673
Mức độ phổ biến, Cronbach’s Alpha = 0,740
Các trở ngại, Cronbach’s Alpha = 0,879
Hành vi sử dụng, Cronbach’s Alpha = 0,804
Kết quả phân tích Cronbach Alpha chỉ ra rằng bộ thang đo bao gồm 7 biến quan sát đều đạt độ tin cậy cao và hệ số tương quan biến tổng nằm trong giới hạn cho phép.
Do đó, tất cả các biến quan sát này sẽ được sử dụng trong bước phân tích EFA tiếp theo
4.2.3 Đánh giá thang đo thông qua phân tích nhân tố khám phá EFA: a Kết quả phân tích EFA thang đo của các nhân tố (biến độc lập):
Sau khi kiểm định độ tin cậy của thang đo, nghiên cứu tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA để khám phá cấu trúc khái niệm, loại bỏ các biến đo lường không đạt yêu cầu và xác định lại các nhóm biến trong mô hình Phương pháp Principal Components kết hợp với phép xoay Varimax được sử dụng để xác định cấu trúc thang đo, với điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalue bằng 1.
Kết quả phân tích EFA của các nhân tố:
Thông số KMO (Kaiser - Meyer - Olkin) là một chỉ số có giá trị từ 0 đến 1, được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của tập dữ liệu khảo sát Theo nghiên cứu của Hair, giá trị KMO cao cho thấy dữ liệu có thể được phân tích bằng các phương pháp thống kê như phân tích nhân tố.
& ctg (1995), KMO phải ≥ 0.5 với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett ≤ 0.05 thì tập dữ liệu mới phù hợp cho các phân tích thống kê hồi quy tiếp theo
Bảng 4.4: Kiểm định KMO của các biến độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,861
Kết quả phân tích cho thấy hệ số KMO đạt 0,861, vượt mức 0,5, và kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05 Điều này cho thấy tập dữ liệu phù hợp cho các phân tích thống kê tiếp theo.
Kiểm định hệ số Eigenvalue là một phương pháp quan trọng để đánh giá sự biến thiên của các nhân tố trong biến khảo sát Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998), chỉ khi giá trị Eigenvalue lớn hơn 1, các nhân tố thành phần mới được coi là có ý nghĩa.
Bảng 4.5: Kiểm định yếu tố trích được và hệ số Eigenvalue của các biến độc lập
Bảng 4.5 chỉ ra rằng 31 biến quan sát đã được nhóm thành 7 nhân tố có ý nghĩa, với tất cả các nhân tố này đều có hệ số Eigenvalue lớn hơn 1, điều này phù hợp với 7 giả thuyết ban đầu của tác giả.
Kiểm định tổng phương sai trích được là chỉ số quan trọng thể hiện mức độ biến thiên được giải thích bởi các nhân tố trong nghiên cứu Một thang đo được coi là chấp nhận được khi tổng phương sai trích của tất cả các nhân tố đạt trên 50%.
Kết quả nghiên cứu cho thấy tổng phương sai trích của 7 nhân tố đạt 61,89%, cho thấy chúng giải thích 61,89% biến thiên của dữ liệu Với tổng phương sai trích lớn hơn 50%, thang đo này được chấp nhận.
Kiểm tra hệ số tải nhân tố (factor loading) là chỉ số quan trọng để đảm bảo tính ý nghĩa thực tiễn của phân tích nhân tố khám phá (EFA) và đạt được giá trị hội tụ cho các nhân tố.
Theo nghiên cứu của Theo Hair & cộng sự (1998), trọng số nhân tố lớn hơn 0,3 được xem là đạt mức tối thiểu, trong khi trọng số lớn hơn 0,4 được coi là quan trọng và lớn hơn 0,5 là có ý nghĩa thực tiễn Tác giả đã chọn mức 0,5 làm tiêu chuẩn để kiểm định Ngoài ra, để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố của một biến quan sát, yêu cầu trọng số phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun & cộng sự).
Bảng 4.6: Hệ số tải nhân tố của các biến độc lập
Ma trận xoay nhân tố
Nhân tố Tên nhân tố
E1 0,757 Nhận thức sự dễ sử dụng
Nhận thức sự hữu ích
SI1 0,625 Sự ảnh hưởng của xã hội
FC1 0,753 Điều kiện thuận lợi
Phân tích hồi quy
Phân tích hồi quy bội là một phương pháp thống kê hữu ích để nghiên cứu mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và nhiều biến độc lập, giúp xác định ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau đến kết quả nghiên cứu.
Tác giả áp dụng mô hình hồi quy bội theo phương pháp OLS để kiểm tra vai trò của các biến độc lập như nhận thức về sự dễ sử dụng (E), nhận thức về sự hữu ích (U), các trở ngại (R), sự ảnh hưởng của xã hội (SI), mức độ phổ biến (V), hình ảnh cá nhân (I) và điều kiện thuận lợi (FC) đối với hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet (UB) của khách hàng.
Mô hình hồi quy có dạng:
0 là hằng số hồi quy
i là trọng số hồi quy
4.3.1 Ma trận hệ số tương quan :
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, việc kiểm tra giá trị trung bình và phương sai của các yếu tố là rất quan trọng Điều kiện cần thiết để thực hiện phân tích hồi quy là giá trị trung bình và phương sai của các yếu tố này phải giữ nguyên không đổi.
Bảng 4.11 : Thống kê giá trị trung bình và phương sai của các biến độc lập
Kết quả cho thấy trung bình của 7 nhân tố đều bằng 0 và phương sai của chúng đều bằng 1, cho thấy sự ổn định giữa 7 biến Do đó, dữ liệu này phù hợp để thực hiện phân tích hồi quy.
Sau đó, phải xem xét mối tương quan tuyến tính giữa các yếu tố UB và E, U, R,
Ma trận dưới đây thể hiện mối quan hệ giữa biến phụ thuộc UB và các biến độc lập SI, V, I, FC, đồng thời cũng cho thấy tương quan giữa các biến độc lập với nhau.
Phân tích ma trận tương quan với hệ số tương quan Pearson giúp xác định mức độ chặt chẽ của mối liên hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Phương pháp này cho phép lượng hóa sự tương quan, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về mối quan hệ giữa các yếu tố trong nghiên cứu.
Bảng 4.12: Ma trận tương quan
Bảng 4.12 chỉ ra rằng có sự liên quan giữa hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet (UB) và các biến độc lập như E, U, R, SI, V, I, FC, với giá trị Sig nhỏ hơn mức ý nghĩa.
Kết quả phân tích cho thấy không có mối tương quan giữa các biến độc lập, với giá trị Sig > 0,05 Trong số các yếu tố, nhân tố nhận thức sự hữu ích thể hiện mối tương quan mạnh nhất với hệ số 0,428, trong khi nhân tố điều kiện thuận lợi có mối tương quan thấp nhất, chỉ đạt 0,176.
Tất cả các hệ số tương quan giữa các biến độc lập đều bằng 1, cho thấy rằng các biến này có sự tự tương quan với nhau.
Vì vậy, các biến độc lập đủ điều kiện để chạy phân tích hồi quy bội
4.3.2 Đánh giá và kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội: a Đánh giá sự phù h ợ p : Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình thông qua hệ số khẳng định R 2 điều chỉnh, hệ số này chạy từ 0 đến 1, hệ số này càng cao thì độ chính xác hay là mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu càng cao
Hệ số R² thường không phản ánh chính xác mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu, vì khi thêm nhiều biến quan sát, giá trị R² có xu hướng tăng lên Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là phương trình với nhiều biến sẽ phù hợp hơn với dữ liệu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008).
Hai chỉ số điều chỉnh được sử dụng để cải thiện sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội là R và R điều chỉnh, vì R điều chỉnh không tăng khi thêm biến quan sát mới.
Bảng 4.13 cho kết quả R 2 điều chỉnh = 0,651 Điều này có nghĩa là mô hình hồi quy tuyến tính đã được xây dựng phù hợp với tập dữ liệu đến mức 65,1%
Bảng 4.13 : Đánh giá sự phù hợp của mô hình
Sai số chuẩn của đo lường
1 0,814 a 0,663 0,651 0,59043701 b Ki ểm đị nh s ự phù h ợ p :
Kiểm định F là một phương pháp kiểm định giả thuyết nhằm đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính trong tổng thể Phép kiểm định này sử dụng giá trị Sig để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, từ đó kiểm tra xem biến phụ thuộc có liên kết tuyến tính với toàn bộ tập hợp các biến độc lập hay không.
Bảng 4.14 : Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Tổng độ lệch bình phương
Bậc tự do df Độ lệch bình phương bình quân F Sig
Dựa vào phân tích ANOVA, giá trị Sig = 0,000 < 0,05 cho thấy các biến độc lập trong mô hình có khả năng giải thích sự thay đổi của biến phụ thuộc với mức ý nghĩa 5% Điều này chứng tỏ mô hình của tác giả phù hợp với dữ liệu và có thể được áp dụng.
Trước khi tiến hành phân tích hồi quy, cần đảm bảo rằng sai số (phần dư e) đáp ứng hai điều kiện quan trọng: phần dư phải có phân phối chuẩn và phương sai của sai số phải không đổi.
Nếu đạt 2 điều kiện này thì phân tích hồi quy mới chặt chẽ và ít bị sai lệch
Kiểm định sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học
Các yếu tố nhân khẩu học bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình quân hàng tháng và nghề nghiệp hiện tại của khách hàng Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích hành vi và nhu cầu của người tiêu dùng.
Phân tích này nhằm xác định mối liên hệ thống kê giữa các yếu tố nhân khẩu học và 7 biến độc lập trong mô hình, cũng như ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet của khách hàng tại Tp.HCM.
4.4.1 Phân loại loại kiểm định: a Kiểm định T-test:
Nhằm kiểm định sự khác biệt giữa 2 nhóm, đó là: giới tính của khách hàng
Dựa vào kiểm định Levene, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05, chúng ta có thể kết luận rằng phương sai của hai nhóm không bằng nhau.
< 0,05 tức phương sai của 2 nhóm bằng nhau
Sau khi xác định phương sai bằng nhau hoặc không bằng nhau, tiếp theo thực hiện kiểm định T-test Nếu giá trị Sig (2-tailed) của kiểm định T-test nhỏ hơn 0,05, điều này cho thấy có sự khác biệt giữa hai nhóm Ngược lại, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05, thì không có sự khác biệt giữa hai nhóm Bên cạnh đó, kiểm định ANOVA cũng là một phương pháp quan trọng trong phân tích sự khác biệt giữa các nhóm.
Để kiểm định sự khác biệt giữa ba nhóm trở lên về độ tuổi, học vấn, thu nhập và nghề nghiệp của khách hàng, phương pháp ANOVA được áp dụng Điều kiện tiên quyết là các nhóm phải có phương sai bằng nhau Nếu giá trị Sig của kiểm định phương sai lớn hơn 0,05, điều này cho thấy phương sai của các nhóm là tương đương, cho phép tiếp tục kiểm định ANOVA Ngược lại, nếu không đạt yêu cầu, quá trình kiểm định sẽ dừng lại.
Khi phân tích ANOVA, nếu giá trị Sig lớn hơn 0,05, điều này cho thấy không có sự khác biệt giữa các nhóm Ngược lại, nếu giá trị Sig nhỏ hơn 0,05, có nghĩa là có sự khác biệt giữa các nhóm Để xác định cụ thể sự khác biệt này, cần xem xét giá trị trung bình của các biến được kiểm định.
(Chi tiết kiểm định các yếu tố nhân khẩu học xem tại phụ lục 5)
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến phụ thuộc “Hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet”:
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt đáng kể nào về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình quân và nghề nghiệp của khách hàng liên quan đến hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Nhận thức sự dễ sử dụng”:
Kết quả kiểm định cho thấy có sự khác biệt về trình độ học vấn đối với cảm nhận dễ hay khó khi sử dụng dịch vụ Mobile Internet
Khách hàng có trình độ học vấn đại học cảm nhận dịch vụ Mobile Internet dễ sử dụng nhất, tiếp theo là đối tượng sau đại học Ngược lại, những người tốt nghiệp cấp 3 cảm thấy dịch vụ này khó sử dụng nhất Sự khác biệt này cho thấy rằng người có trình độ học vấn cao thường có khả năng tiếp cận và sử dụng công nghệ mới một cách dễ dàng hơn.
Không có sự khác biệt nào về giới tính, độ tuổi, thu nhập trung bình và nghề nghiệp của khách hàng ảnh hưởng đến cảm nhận của họ về tính dễ sử dụng của dịch vụ.
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Nhận thức sự hữu ích”:
Kết quả kiểm định chỉ ra rằng có sự khác biệt rõ rệt giữa độ tuổi và trình độ học vấn trong việc cảm nhận sự hữu ích của dịch vụ Mobile Internet.
Khách hàng trên 35 tuổi nhận thấy lợi ích của dịch vụ cao hơn so với nhóm từ 23 đến 35 tuổi, trong khi đó, nhóm từ 23 đến 35 tuổi lại cảm nhận lợi ích nhiều hơn so với những người dưới 34 tuổi Điều này cho thấy rằng, với độ tuổi càng cao, nhu cầu sử dụng dịch vụ để phục vụ công việc càng lớn, dẫn đến việc họ đánh giá cao hơn về lợi ích mà dịch vụ mang lại.
Khách hàng có trình độ học vấn cao đẳng và trung cấp thường cảm nhận lợi ích từ dịch vụ nhiều nhất, tiếp theo là nhóm khách hàng có trình độ sau đại học và đại học Trong khi đó, những người tốt nghiệp cấp 3 thường nhận thấy lợi ích từ dịch vụ thấp nhất.
Không có sự khác biệt về giới tính, thu nhập bình quân, nghề nghiệp của khách hàng về cảm nhận sự hữu ích của dịch vụ đem lại
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Các trở ngại”:
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt nào về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình quân và nghề nghiệp của khách hàng liên quan đến các trở ngại khi sử dụng dịch vụ Mobile Internet.
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Sự ảnh hưởng của xã hội”:
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt đáng kể nào về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình quân và nghề nghiệp của khách hàng liên quan đến tác động của xã hội đối với hành vi sử dụng dịch vụ Mobile Internet.
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Mức độ phổ biến”:
Kết quả kiểm định cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập bình quân và nghề nghiệp của khách hàng liên quan đến mức độ phổ biến của dịch vụ Mobile Internet.
Kiểm định các yếu tố nhân khẩu học đối với biến độc lập “Hình ảnh cá nhân”:
