CƠ SỞ LÝ THUYẾT - MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Giới thiệu về thương mại điện tử
2.1.1 Khái niệm thương mại điện tử
Thương mại điện tử là quá trình thực hiện một phần hoặc toàn bộ hoạt động thương mại thông qua các phương tiện điện tử Mặc dù vẫn giữ bản chất giống như thương mại truyền thống, nhưng thương mại điện tử cho phép các giao dịch diễn ra nhanh chóng và hiệu quả hơn, đồng thời giúp tiết kiệm chi phí và mở rộng không gian kinh doanh.
Theo định nghĩa của Ủy ban thương mại điện tử APEC, thương mại điện tử là các giao dịch thương mại trao đổi hàng hóa và dịch vụ giữa các cá nhân thông qua các hệ thống dựa trên Internet Các kỹ thuật thông tin liên lạc như email, EDI, Internet và Extranet đóng vai trò hỗ trợ quan trọng cho hoạt động thương mại điện tử.
Theo Ủy ban châu Âu, thương mại điện tử được định nghĩa là hoạt động mua bán và trao đổi hàng hóa hoặc dịch vụ giữa các doanh nghiệp, cá nhân và tổ chức thông qua giao dịch điện tử trên Internet hoặc các mạng máy tính khác Thuật ngữ này bao gồm cả việc đặt hàng và cung cấp dịch vụ qua mạng, trong khi thanh toán và vận chuyển hàng hóa có thể được thực hiện trực tuyến hoặc bằng phương pháp thủ công.
Theo Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), thương mại điện tử bao gồm các hoạt động như sản xuất, quảng cáo, bán hàng và phân phối sản phẩm, tất cả đều diễn ra qua Internet Tuy nhiên, sản phẩm vẫn được giao nhận một cách hữu hình.
2.1.2 Các hình thức thương mại điện tử
Hiện nay, thương mại điện tử đang gây ra nhiều tranh cãi về các hình thức tham gia và cách phân chia chúng Theo đối tượng tham gia, có ba nhóm chính: Chính phủ (G), Doanh nghiệp (B) và Khách hàng (C) Khi kết hợp các nhóm này, ta có chín hình thức tham gia trong thương mại điện tử, bao gồm B2C (Doanh nghiệp đến Khách hàng), B2B (Doanh nghiệp đến Doanh nghiệp) và nhiều hình thức khác.
B2G, G2B, G2G, G2C, C2G, C2B, C2C Trong đó, các dạng hình thức chính của thương mại điện tử bao gồm:
- Doanh nghiệp với Doanh nghiệp (B2B)
- Doanh nghiệp với Khách hàng (B2C)
- Doanh nghiệp với Chính phủ (B2G)
- Khách hàng với Khách hàng (C2C)
- Thương mại đi động (mobile commerce hay viết tắt là m-commerce)
2.1.3 Lợi ích của thương mại điện tử
- Giúp doanh nghiệp nắm được thông tin phong phú về thị trường và đối tác
- Giúp giảm chi phí sản xuất
- Giúp giảm chi phí bán hàng và tiếp thị
- Tạo điều kiện cho việc thiết lập và củng cố mối quan hệ giữa các thành phần tham gia vào quá trình thương mại
- Tạo điều kiện sớm tiếp cận nền kinh tế số hoá
2.1.4 Tác động của thương mại điện tử đến thị trường
Thương mại điện tử đã kích thích cạnh tranh giá cả sản phẩm, cho phép người tiêu dùng dễ dàng thu thập thông tin về sản phẩm, giá cả và nhà cung cấp Nhiều trang web hiện nay chuyên cung cấp dịch vụ đánh giá sản phẩm và so sánh giá giữa các nền tảng bán hàng Hơn nữa, người tiêu dùng có thể chia sẻ đánh giá của mình về trải nghiệm mua sắm, giúp người khác lựa chọn sản phẩm, nhà cung cấp dịch vụ tốt nhất và tìm được giá cả hợp lý nhất.
Ý định mua lại trực tuyến
Theo Chiu (2009), ý định mua lại là khả năng mà khách hàng có thể tiếp tục mua sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai, phản ánh mong muốn của họ sau khi đã từng mua ít nhất một lần Ý định mua lại đóng vai trò quan trọng trong sự thành công của công ty và trang web bán hàng trực tuyến, vì doanh thu chủ yếu đến từ sự ổn định và lòng trung thành của khách hàng có ý định mua lại.
Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào việc khảo sát ý định mua lại của khách hàng, không đề cập đến hành vi mua lại thực tế Nghiên cứu dựa trên lý thuyết hành động hợp lý của Ajzen để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định này.
Ý định là yếu tố quan trọng nhất trong mối quan hệ giữa thái độ và hành vi, đóng vai trò quyết định trong việc đánh giá hành vi của khách hàng Việc giữ chân khách hàng trực tuyến là một thách thức lớn trong lĩnh vực công nghệ thông tin và tiếp thị Ý định tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ thông tin hay ý định mua sắm trực tuyến bị ảnh hưởng bởi trải nghiệm sử dụng hoặc mua sắm lần đầu Đặc biệt, ý định mua lại trực tuyến phản ánh hành vi của người tiêu dùng và kết hợp giữa lý thuyết hệ thống thông tin và lý thuyết tiếp thị.
Trong cấu trúc này, khách hàng không chỉ đóng vai trò là một người sử dụng
Nghiên cứu này nhằm hiểu tầm quan trọng và sự khác biệt giữa các yếu tố ảnh hưởng đến việc khách hàng tiếp tục sử dụng trang web thương mại điện tử để mua sản phẩm hoặc dịch vụ Ý định mua lại của khách hàng được xem là yếu tố then chốt trong việc xác định hành vi mua lại, đồng thời liên quan mật thiết đến lòng trung thành của khách hàng Khách hàng trung thành thường chi tiêu nhiều hơn, mua sắm thường xuyên hơn và có khả năng kháng cự tốt hơn trước sự cạnh tranh Họ cũng tích cực quảng bá sản phẩm qua hình thức truyền miệng, góp phần quan trọng vào sự phát triển của kinh doanh trực tuyến Để hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa ý định mua lại và lòng trung thành, cần xem xét các khái niệm liên quan đến lòng trung thành của khách hàng.
Lòng trung thành đối với thương hiệu là hành vi người tiêu dùng liên tục mua sản phẩm hoặc dịch vụ của một thương hiệu mà không cần bất kỳ cam kết nào Theo nghiên cứu của Bloemer và Kasper (1995), điều này thể hiện sự gắn bó và tin tưởng của khách hàng đối với thương hiệu đó.
Lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu phản ánh xu hướng mua sắm và sử dụng sản phẩm trong cùng một danh mục, đồng thời thể hiện hành vi lặp lại này (Chaudhuri, 1999).
Lòng trung thành được định nghĩa bởi Oliver (1997) là một cam kết mạnh mẽ và lâu dài, thể hiện qua việc khách hàng sẽ tiếp tục mua sản phẩm hoặc quay lại sử dụng dịch vụ mà họ ưa thích trong tương lai.
Rossister và Percy (1987) định nghĩa lòng trung thành là sự thể hiện thái độ tích cực đối với một thương hiệu, dẫn đến việc khách hàng tiếp tục lựa chọn và mua lại thương hiệu đó theo thời gian.
Yoo và Donthu (2001) định nghĩa lòng trung thành là xu hướng gắn bó với một thương hiệu cụ thể, thể hiện qua ý định lựa chọn thương hiệu đó trong các quyết định mua sắm.
Hành vi mua lại của khách hàng trung thành không phải là ngẫu nhiên, mà là xu hướng hành động có chủ đích Điều này xuất phát từ tình cảm và đánh giá tích cực của người tiêu dùng đối với thương hiệu mà họ trung thành.
Mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Vào năm 1989, Fred Davis đã giới thiệu mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), trong đó ông phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của người dùng khi tiếp cận công nghệ mới Hai yếu tố chính trong mô hình này, được nhiều nhà nghiên cứu đồng tình và phát triển, là hữu dụng cảm nhận (perceived usefulness) và dễ sử dụng cảm nhận (perceived ease-of-use), rất quan trọng trong việc nghiên cứu hành vi khách hàng trong môi trường thương mại điện tử.
Hữu dụng được Fred Davis định nghĩa là "mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ".
- Dễ sử dụng cảm nhận là “mức độ mà một người tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ không đòi hỏi sự nỗ lực"
Hình 2.1 Mô hình TAM (Technology Acceptance Model) (Davis, 1989)
Thái độ đối với việc sử dụng
Các biến ngoài Ý định sử dụng
Trong những năm gần đây, nhiều nhà khoa học toàn cầu đã sử dụng mô hình TAM làm cơ sở cho các nghiên cứu về hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng Sự kết hợp giữa TAM và mô hình đo lường chất lượng dịch vụ SERVQUAL của Parasuraman đã tạo ra những hiểu biết sâu sắc hơn về trải nghiệm người tiêu dùng trong môi trường trực tuyến.
Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) đã giới thiệu mô hình nghiên cứu:
Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu hành vi tiêu dùng của Chung-Hoon Park và
Qua nghiên cứu của mình, Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) cũng khẳng định vai trò của các yếu tố: chất lượng thông tin sản phẩm (Product
Information Quality), chất lượng thông tin dịch vụ (Service Information Quality), sự nhận thức về bảo mật (Security Perception) và sự nhận thức về trang web (Site
Awareness) có tác động tích cực đến cam kết và hành vi mua lại của khách hàng
Nghiên cứu của Chai Har Lee và Nelson Oly Ndubisi (2011) tại Malaysia về ý định mua sắm trực tuyến đã đề xuất một mô hình mới Mô hình này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng trong môi trường trực tuyến.
TAM serves as a foundational framework, presenting eight key factors that influence user acceptance: perceived value, perceived ease of use, perceived usefulness, firm reputation, and security These elements collectively shape how users interact with technology and impact their overall satisfaction and trust in the system.
(privacy), sự tín nhiệm (trust), sự tin cậy (reliability) và tiện ích chức năng
Chất lƣợng thông tin sản ph m
Chất lƣợng thông tin dịch vụ
Cảm nhận về bảo mật
Nghiên cứu cho thấy tất cả các yếu tố trong mô hình đều ảnh hưởng đến ý định mua lại của khách hàng, củng cố các phát hiện từ nghiên cứu trước và cung cấp một mô hình hữu ích để hiểu hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng.
Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu ý định mua lại trực tuyến của Chai Har Lee và
2.3.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại của khách hàng khi mua hàng qua mạng Internet
Nghiên cứu của Chung-Hoon Park và Young-Gul Kim (2003) cùng với Chai Har Lee và Nelson Oly Ndubisi (2011) chỉ ra rằng công nghệ thông tin tại Việt Nam vẫn chưa phát triển cao, dẫn đến sự nhận thức của khách hàng về giá trị và chất lượng mua sắm trực tuyến còn hạn chế và thiếu kinh nghiệm Theo định nghĩa của Wolfinbarger và Gilly (2001), các thành phần chất lượng thông tin sản phẩm, giá trị cảm nhận (Monliner và cộng sự, 2007; Oh, 2003), chất lượng thông tin dịch vụ (Wolfinbarger và Gilly, 2001) và tiện ích chức năng (Chung và Law, 2003; Law và Bai, 2008) đều đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng.
Dễ sử dụng cảm nhận Hữu dụng cảm nhận
Sự tin cậy và tiện ích chức năng có mối liên hệ chặt chẽ với ý định mua lại trực tuyến, cũng như cảm nhận hữu dụng của người tiêu dùng (David, 1989; Chiu và cộng sự, 2009) Cả hai khái niệm này đều có thể được tổng hợp thành một thang đo duy nhất, đó là giá trị cảm nhận được, bao gồm sự nhận thức về trang web và danh tiếng của công ty.
(Brown và ctg, 2005; Hess, 2008) khá tương đồng nhau, sự tín nhiệm (Román,
2007; Chiu và ctg, 2009) và sự tin cậy (Pavlou và Fygenson, 2006; Chiu và ctg
(2009) cũng tương đồng có thể gộp chung lại thành một thang đo là sự tin cậy
Để hiểu rõ hơn về ý định mua lại của khách hàng trực tuyến tại Việt Nam, cần áp dụng phương pháp chuyên gia nhằm thiết lập thang đo và bảng câu hỏi phù hợp với thực tế và nhu cầu của khách hàng Việc này giúp giảm thiểu câu hỏi trùng lặp, từ đó nâng cao độ tin cậy của nghiên cứu, đặc biệt khi sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện Qua thảo luận với 10 chuyên gia trong lĩnh vực mua bán trực tuyến, tác giả xác định được 5 yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định mua lại, bao gồm: giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng cảm nhận, danh tiếng công ty, sự bảo mật và sự tin cậy Những yếu tố này sẽ được cụ thể hóa để phục vụ cho nghiên cứu sâu hơn.
Giá trị cảm nhận là một khái niệm mới trong marketing hiện đại Zeithaml
Giá trị cảm nhận được khái niệm hóa bởi nhiều nhà nghiên cứu, trong đó Oliver (1988) định nghĩa nó là sự đánh giá tổng thể giữa lợi ích cảm nhận và sự hi sinh, đánh đổi cảm nhận Theo Day (1990), giá trị cảm nhận là sự chênh lệch giữa lợi ích cảm nhận và chi phí đã bỏ ra, trong khi Monroe (1990) cho rằng nó là tỉ lệ giữa lợi ích cảm nhận và sự đánh đổi cảm nhận Sự đánh đổi cảm nhận bao gồm tất cả các chi phí như giá mua, chi phí mua, lắp đặt và vận chuyển, còn lợi ích cảm nhận là sự kết hợp của tất cả các thuộc tính vật lý và dịch vụ sẵn có của sản phẩm.
Khách hàng thường ưu tiên lựa chọn sản phẩm và dịch vụ mang lại giá trị cảm nhận cao nhất Họ so sánh lợi ích nhận được với chi phí bỏ ra trước khi quyết định mua Thay vì chỉ chọn thương hiệu có giá thấp nhất, họ sẵn sàng trả giá cao hơn để sử dụng những sản phẩm có uy tín và chất lượng.
Giá trị cảm nhận là yếu tố chủ quan, phản ánh sự đánh giá khác nhau của từng khách hàng về cùng một sản phẩm hoặc dịch vụ Nhiều nhà sản xuất tin rằng việc cung cấp sản phẩm chất lượng cao với giá cả hợp lý sẽ thu hút người tiêu dùng Tuy nhiên, một sản phẩm chỉ được coi là tốt khi người tiêu dùng cảm nhận được giá trị của nó, và giá cả chỉ được đánh giá là hợp lý khi tương xứng với lợi ích mà họ nhận được từ sản phẩm.
Sweeney and Soutar (2001) identified four interrelated factors that contribute to perceived value: quality, price, emotional aspects, and social value.
Trong mô hình lượng giá người mua, giá trị cảm nhận đóng vai trò quan trọng, bao gồm hai thuộc tính chính là chất lượng cảm nhận và giá cả cảm nhận.
Chất lượng cảm nhận, theo Dawar (1999), là những đánh giá tổng quan của khách hàng về sự vượt trội của sản phẩm, phản ánh cảm nhận chủ quan của người tiêu dùng Điều này có thể khác biệt với chất lượng thực sự của sản phẩm, do khách hàng thường không phải là chuyên gia và bị ảnh hưởng bởi hình ảnh thương hiệu, cảm tình cá nhân, thông điệp quảng cáo, và ý kiến từ người quen Vì vậy, cùng một thương hiệu, người tiêu dùng có thể có những cảm nhận khác nhau về chất lượng Dù chất lượng thương hiệu có thể ngang bằng hoặc cao hơn đối thủ cạnh tranh, khách hàng vẫn có thể cảm nhận thấp hơn do không nhận thấy được giá trị thực sự.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện qua hai giai đoạn chính: đầu tiên là nghiên cứu định tính để điều chỉnh và bổ sung các thang đo liên quan đến yếu tố tác động đến ý định mua lại, tiếp theo là nghiên cứu định lượng nhằm thu thập và phân tích dữ liệu khảo sát, kiểm định thang đo, giả thuyết và mô hình nghiên cứu Địa điểm nghiên cứu là TP.HCM, với đối tượng khảo sát là những khách hàng đã từng mua hàng trực tuyến.
Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện thông qua phỏng vấn sâu và tham khảo các thang đo từ các mô hình nghiên cứu đã được kiểm định, kết hợp thảo luận nhóm với 15 người tiêu dùng đã từng mua hàng trực tuyến Qua thảo luận, các biến quan sát trong thang đo đã được điều chỉnh và bổ sung để phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam Từ đó, một bảng câu hỏi đã được xây dựng cho nghiên cứu chính thức Bảng câu hỏi này sẽ được ý kiến chuyên gia và thử nghiệm phỏng vấn với một số khách hàng để kiểm tra tính rõ ràng của ngôn ngữ trước khi tiến hành phỏng vấn trong nghiên cứu chính thức.
Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát gián tiếp qua email và khảo sát trực tiếp với bảng hỏi, sử dụng thang đo Likert 5 mức để đánh giá mức độ quan trọng của các yếu tố được xác định từ nghiên cứu định tính.
Bảng câu hỏi được chia thành hai phần: Phần A gồm 31 câu hỏi liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng trong mô hình nghiên cứu như giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, danh tiếng công ty, sự bảo mật và sự tin cậy, sử dụng thang đo Likert 5 mức độ Phần B tập trung vào các yếu tố nhân khẩu học của người được khảo sát như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, trình độ học vấn và thu nhập hàng tháng, nhằm mục đích phân loại và so sánh kết quả trong các phân tích.
Trong nghiên cứu, tác giả đã phát 400 bảng câu hỏi và thu về 213 bảng trả lời hợp lệ Mẫu được chọn theo phương pháp thuận tiện, thông qua việc gửi thư điện tử đến bạn bè và đồng nghiệp, cũng như khảo sát trực tiếp tại lớp cao học K22 của trường Đại Học Kinh Tế Tp.HCM Mặc dù phương pháp này dễ thực hiện và chi phí thấp, nhưng tính đại diện không cao Tuy nhiên, do hạn chế về thời gian và điều kiện nghiên cứu, tác giả đã quyết định sử dụng phương pháp này Dữ liệu thu thập từ phỏng vấn trực tiếp sẽ được áp dụng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.
Qui trình nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện theo qui trình sau:
Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết Thang đo nháp Phỏng vấn sâu
- Loại các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ
- Kiểm tra hệ số Alpha
- Loại các biến có trọng số EFA nhỏ
- Kiểm tra yếu tố trích được
- Kiểm tra phương sai trích được
Phân tích tương quan, hồi qui
Thang đo chính thức Nghiên cứu định lượng
Xây dựng các thang đo
Thang đo được sử dụng trong nghiên cứu này được phát triển dựa trên việc kế thừa các thang đo từ mô hình nghiên cứu của tác giả Chai Har.
Lee và Nelson Oly Ndubisi (2009) đã điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát trong các thang đo dựa trên kết quả nghiên cứu sơ bộ, nhằm đảm bảo tính phù hợp với mục tiêu đo lường, đối tượng nghiên cứu, tình hình nghiên cứu và môi trường tại Việt Nam.
Như đã trình bày ở chương 2 có 6 khái niệm nghiên cứu được sử dụng trong nghiên cứu này là:
1 Giá trị cảm nhận – ký hiệu là GT
2 Tính dễ sử dụng – ký hiệu là SD
3 Danh tiếng công ty - ký hiệu là DT
4 Sự bảo mật - ký hiệu là BM
5 Sự tin cậy - ký hiệu là TC
6 Ý định mua lại - ký hiệu là YDML Các biến được đo bằng thang đo Likert 5 điểm trong đó: 1 Hoàn toàn không đồng ý; 2 Không đồng ý; 3 Không ý kiến; 4 Đồng ý; 5 Hoàn toàn đồng ý
3.3.1 Yếu tố giá trị cảm nhận
Giá trị cảm nhận được đo lường bằng 6 biến quan sát ký hiệu từ GT1 đến GT6 như sau:
Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu trang web cung cấp sản phẩm/dịch vụ chất lượng như mong đợi
GT2 Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu trang web chào giá tốt
GT3 Tiết kiệm được thời gian là yếu tố hấp dẫn để anh/chị mua lại hàng
GT4 Mua hàng trực tuyến dễ dàng thực hiện bất cứ khi nào và bất kì ở đâu
GT5 Các dịch vụ tạo giá trị gia tăng tốt sẽ cuốn hút anh/chị mua lại hàng
GT6 Anh/chị sẽ mua lại nếu trang web có chính sách đổi hàng và trả lại tiền
3.3.2 Yếu tố tính dễ sử dụng
Tính dễ sử dụng được đo lường bằng 6 biến quan sát ký hiệu từ SD1 đến SD6 như sau:
Ký hiệu Câu hỏi SD1 Việc mua hàng trực tuyến rất dễ để tìm hiểu và thực hiện
SD2 Mua hàng trực tuyến giúp anh/chị dễ so sánh sản phẩm giữa các nhà cung cấp
SD3 Website nên có nhiều hình thức thanh toán khác nhau để thuận tiện mua hàng
SD4 Các dịch vụ mới của website nên được giải thích một cách rõ ràng
SD5 Website thân thiện với người sử dụng sẽ cuốn hút anh/chị mua lại
SD6 Anh/chị không bị nản lòng khi mua hàng trực tuyến
3.3.3 Yếu tố danh tiếng công ty
Danh tiếng công ty được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ DT1-DT5 như sau:
DT1 Anh/chị sẽ mua lại nếu công ty có một hình ảnh/thương hiệu tốt
DT2 Anh/chị sẽ mua lại nếu bạn bè, gia đình đã giới thiệu website đó cho anh/chị
DT3 Anh/chị sẽ mua lại nếu công ty cung cấp các sản phẩm và dịch vụ chất lượng
Anh/chị sẽ mua lại nếu website có các đối tác, nhà cung cấp là những thương hiệu mạnh trên thị trường
DT5 Anh/chị so sánh hình ảnh/thương hiệu website trước khi quyết định mua lại
3.3.4 Yếu tố sự bảo mật
Sự bảo mật được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ BM1-BM5 như sau:
BM1 Anh/chị chỉ mua hàng nếu toàn bộ thông tin cá nhân của anh/chị được bảo mật
Anh/chị xem xét các phản hồi, bình luận từ khách hàng khác về vấn đề bảo mật trước khi mua hàng
BM3 Tên truy cập và mật khẩu được ủy quyền (authorized) là quan trọng
Anh/chị sẽ mua lại hàng nếu thông tin cá nhân của anh/chị không được sử dụng bởi bên thứ 3
BM5 Bảo mật thông tin khách hàng là xem xét quan trọng khi anh/chị quyết định mua
3.3.5 Yếu tố sự tin cậy
Sự tin cậy được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ TC1 đến TC5 như sau:
Anh/chị sẽ mua lại nếu website cung cấp thông tin sản phẩm,dịch vụ đầy đủ và chính xác
TC2 Anh/chị luôn luôn đánh giá chất lượng website trước khi quyết định mua
TC3 Website không có lỗi trang/lỗi đường dẫn sẽ đáng tin cậy hơn
TC4 Website tin cậy đảm bảo sản phẩm chào bán cũng có thể tin cậy
TC5 Website có khả năng xử lý một số lượng lớn truy cập thì có thể tin cậy
3.3.6 Ý định mua lại của khách hàng
Theo Chiu (2009), Yang và Peterson (2004), ta có thang đo về ý định mua lại như sau:
YDML1 Anh/chị sẽ tiếp tục mua hàng từ website X trong tương lai
YDML2 Anh/chị sẽ giới thiệu bạn bè và người thân mua hàng từ website X
YDML3 Anh/chị có ý định mua nhiều hơn nữa từ website X
YDML4 Anh/chị thích mua hàng từ website X hơn từ những website khác
Phương pháp phân tích dữ liệu
Thông thường phân tích nhân tố EFA theo Gorsuch (1983) thì cần có ít nhất
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện với cỡ mẫu tối thiểu được xác định theo tiêu chuẩn 5:1, yêu cầu số quan sát phải lớn hơn 5 lần số biến Với 31 tham số cần ước lượng, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 205 Tổng cộng, 400 phiếu khảo sát được phát ra và thu về 250 mẫu, sau khi loại bỏ các mẫu không đạt yêu cầu, còn lại 213 mẫu được sử dụng cho phân tích định lượng.
Sau khi thu thập dữ liệu, tác giả tiến hành làm sạch, mã hóa và xử lý thông qua phần mềm SPSS 16.0 Nghiên cứu áp dụng các phương pháp phân tích phù hợp để đạt được kết quả chính xác.
Bảng tần số cung cấp thông tin chi tiết về mẫu khảo sát theo các yếu tố như giới tính, tình trạng hôn nhân, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập Nó cũng phân tích thời gian sử dụng internet hàng ngày, tần suất mua hàng trực tuyến, số lần mua hàng trong 3 năm qua, thời gian tiêu tốn khi mua sắm trực tuyến và kinh nghiệm của người tiêu dùng trong việc mua hàng qua mạng.
Hệ số Cronbach's Alpha là công cụ quan trọng trong việc kiểm định mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo và đánh giá độ tin cậy của nó Hệ số này giúp loại bỏ các biến không phù hợp, đồng thời đánh giá tính chất hội tụ và phân biệt của các biến quan sát, từ đó hạn chế biến rác trong nghiên cứu Một thang đo được xem là tốt khi có hệ số Cronbach's Alpha ≥ 0,8, trong khi thang đo có hệ số từ 0,7 đến 0,8 vẫn có thể sử dụng Các biến có hệ số tương quan biến - tổng nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại bỏ, nhưng với những khái niệm mới, hệ số từ 0,6 trở lên vẫn được chấp nhận.
3.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là kỹ thuật quan trọng giúp tóm tắt và thu nhỏ dữ liệu, đồng thời xác định các biến cần thiết cho nghiên cứu EFA hỗ trợ trong việc phát hiện mối quan hệ giữa các biến, cung cấp bằng chứng về giá trị phân biệt và giá trị hội tụ của thang đo trong các khái niệm nghiên cứu.
Mức độ thích hợp của tương quan nội tại các biến quan sát trong nghiên cứu được đánh giá qua hệ số KMO (Kaiser – Mever – Olkin), cho thấy sự phù hợp của mẫu và mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett's Test of Sphericity Trị số KMO lớn hơn 0,5 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp, trong khi KMO dưới 0,5 có thể không phù hợp với dữ liệu Việc rút trích nhân tố dựa trên các biến quan sát được thực hiện thông qua phép quay Varimax và phương pháp trích nhân tố Principle components Các nhân tố được xác định khi có giá trị Eigenvalue lớn hơn 1 và tổng phương sai trích đạt ≥ 50% Hệ số tải nhân tố (Factor loading) thể hiện mối tương quan giữa các biến và nhân tố, với các trọng số ≥ 0,5 mới có ý nghĩa.
Hồi quy tuyến tính bội là công cụ quan trọng trong việc kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả, đồng thời phục vụ cho việc mô tả và kết luận trong nghiên cứu (Cooper và Schindler, 2003) Phương pháp này không chỉ giúp kiểm tra các giả thuyết mà còn dự báo giá trị của tổng thể nghiên cứu, làm cho nó trở thành lựa chọn phù hợp cho nghiên cứu hiện tại Tuy nhiên, khi giải thích phương trình hồi quy, nhà nghiên cứu cần chú ý đến hiện tượng đa cộng tuyến để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
Hiện tượng đa cộng tuyến cao giữa các biến có thể dẫn đến kết quả không ổn định và thiếu tính tổng quát Khi đa cộng tuyến nghiêm trọng xảy ra, nó có thể làm tăng sai số trong tính toán hệ số beta, tạo ra hệ số hồi quy không như mong đợi và khiến kết quả T-test không có ý nghĩa thống kê, trong khi kết quả F-test lại có ý nghĩa Độ chấp nhận (Tolerance) là chỉ số thường được sử dụng để đo lường đa cộng tuyến; nếu độ chấp nhận của một biến thấp, điều đó cho thấy biến đó có thể là một kết hợp tuyến tính của các biến độc lập khác Hệ số phóng đại (VIF) cũng được sử dụng để đánh giá đa cộng tuyến, với VIF > 10 cho thấy hiện tượng này là nghiêm trọng Để tránh đa cộng tuyến nghiêm trọng trong mô hình, giá trị VIF cần phải nhỏ hơn 10.
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu, phương pháp chọn mẫu, mô tả quy trình nghiên cứu, điều chỉnh các thang đo đồng thời trình bày phương pháp phân tích dữ liệu Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện bằng định tính để điều chỉnh thang đo cho phù hợp Nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng định lượng và sử dụng các công cụ của SPSS để phân tích như: thống kê mô tả, phân tích nhân tố EFA, kiểm định Cronbach‟s Alpha, phân tích tương quan, hồi quy bội
Trong chương tiếp theo, tác giả trình bày cụ thể kết quả phân tích.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Mô tả m u nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào khách hàng đã từng mua sắm trực tuyến, với tổng cộng 400 bảng câu hỏi được phát ra Sau khi thu về 250 bảng, 37 bảng không đạt yêu cầu đã bị loại trừ, để lại 213 bảng được mã hóa và phân tích bằng phần mềm SPSS 16.0 Kết quả thống kê từ mẫu nghiên cứu sẽ được trình bày chi tiết trong bài viết.
Trong nghiên cứu khảo sát, số lượng khách hàng nữ là 113 người, chiếm 53.1%, trong khi số lượng nam là 100 người, chiếm 46.9% Sự chênh lệch giới tính trong mẫu khảo sát này không lớn, cho thấy tính đại diện tương đối phù hợp.
Trong một cuộc khảo sát với 213 người tham gia, có 175 người độc thân, chiếm 82.2%, trong khi 38 người đã kết hôn, chiếm 17.8% Đối tượng khảo sát chủ yếu là sinh viên các trường đại học, dẫn đến tỷ lệ người độc thân chiếm ưu thế trong mẫu nghiên cứu này.
Trong khảo sát, độ tuổi của người tham gia được phân chia như sau: dưới 20 tuổi có 2 người (0.9%), từ 20-30 tuổi có 180 người (84.5%), từ 30-40 tuổi có 27 người (12.7%) và từ 40-50 tuổi có 4 người (1.9%) Đối tượng khảo sát chủ yếu là sinh viên, do đó, nhóm tuổi từ 20-30 chiếm tỷ lệ lớn nhất Theo nhận xét của tác giả, nhóm tuổi này thường quan tâm đến công nghệ mới và các xu hướng hiện đại, điều này làm tăng độ tin cậy cho mẫu khảo sát.
Trong khảo sát về trình độ học vấn của đối tượng, phần lớn sinh viên có trình độ đại học, với 128 người chiếm 60.1% Tiếp theo, có 65 người có trình độ trên đại học, tương đương 30.5% Số lượng sinh viên có trình độ cao đẳng là 13 người (6.1%) và chỉ có 7 người (3.3%) có trình độ phổ thông trung học/trung cấp Đối tượng khảo sát chủ yếu là bạn bè của tác giả, cho thấy sự tập trung vào nhóm có trình độ học vấn cao.
- Về trình độ chuyên môn: nhân viên văn phòng là 178 người chiếm tỷ lệ
83.6%, sinh viên có 14 người chiếm tỷ lệ 6.6% và công việc tự do có 21 người (tỷ lệ
Tỷ lệ nhân viên văn phòng trong mẫu khảo sát chiếm đa số, do đối tượng khảo sát chủ yếu là các sinh viên năm nhất của các lớp cao học đã có kinh nghiệm làm việc.
Trong khảo sát về thu nhập, có 32 người (15%) có thu nhập dưới 4 triệu, 123 người (57.7%) có thu nhập từ 4-9 triệu, và 58 người (27.2%) có thu nhập trên 9 triệu Với đối tượng khảo sát chủ yếu là nhân viên văn phòng, mức thu nhập từ 4-9 triệu được coi là phù hợp với thực tế.
Theo khảo sát về thời gian sử dụng Internet, có 11 người (5.2%) sử dụng dưới 1 giờ, 91 người (42.7%) từ 2-5 giờ, 66 người (31%) từ 6-9 giờ, và 45 người (21.1%) trên 10 giờ Các con số này phản ánh đúng thực tế do đối tượng khảo sát chủ yếu là nhân viên văn phòng và sinh viên.
- Về tần suất mua hàng trực tuyến: 1 lần/tuần có 30 người (tỷ lệ 14.1%), 1 lần/tháng có 96 người (tỷ lệ 45.1) và 1 lần/năm có 87 người chiếm tỷ lệ 40.8%
Theo nhận định của tác giả, các con số và tỷ lệ này là phù hợp với tình hình thực tế
Trong ba năm qua, khảo sát cho thấy tỷ lệ mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng khá cao, với 31.5% số người tham gia khảo sát thực hiện trên 10 lần mua sắm Cụ thể, có 33 người (15%) chỉ mua sắm một lần, 49 người (23%) từ 2-3 lần, 44 người (20.7%) từ 4-6 lần, và 21 người (9.9%) từ 7-9 lần Sự gia tăng trong tần suất mua sắm trực tuyến phản ánh sự phát triển tích cực của thị trường này.
Việt Nam vẫn còn rất nhiều tiềm năng để phát triển
- Về thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến: dưới 5 phút có 14 người ( tỷ lệ 6.6%), từ 5-15 phút có 53 người (tỷ lệ 24.9%), từ 16-30 phút có 75 người (tỷ lệ
35.2%), từ 31-45 phút có 34 người (tỷ lệ 16%) và trên 45 phút có 37 người chiếm
17.4% Ta thấy rằng thời gian tiêu tốn khi mua hàng từ 16-30 phút chiếm đa số, con số này là khá hợp lý và chấp nhận được
Theo khảo sát về kinh nghiệm mua sắm trực tuyến, chỉ có 0.5% người tiêu dùng đánh giá trải nghiệm của họ là xuất sắc, trong khi 26.3% cho rằng trải nghiệm của họ tốt Đáng chú ý, 61.5% người tham gia khảo sát cảm thấy trải nghiệm mua sắm của họ ở mức trung bình, và 11.7% cho rằng nó kém Đây chỉ là một câu hỏi phụ giúp khách hàng tự đánh giá kinh nghiệm của mình Để có đánh giá chính xác hơn về trải nghiệm mua sắm, cần thiết phải thiết lập các tiêu chí và thang đo chuẩn.
Bảng 4.1 Đặc điểm m u nghiên cứu Đặc điểm m u nghiên cứu Tần số Phần trăm % hợp lệ % tích lũy
- Hôn nhân Độc thân 175 82.2 82.2 82.2 Đã kết hôn 38 17.8 17.8 100.0
- Trình độ học vấn Đại học 128 60.1 60.1 60.1
Trung học phổ thông trung cấp 7 3.3 3.3 69.5
- Thời gian sử dụng Internet
- Tần suất mua hàng trực tuyến
- Số lần mua hàng trực tuyến trong 3 năm qua
- Thời gian tiêu tốn khi mua hàng trực tuyến
- Kinh nghiệm mua hàng trực tuyến
Kiểm định thang đo
Để đánh giá tính nhất quán của các khái niệm nghiên cứu, phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA) và hệ số tin cậy Cronbach's Alpha được áp dụng.
Bảng 4.2 Cronbach’s Alpha của các khái niệm nghiên cứu
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Alpha nếu loại biến Giá trị cảm nhận : Cronbach’s Alpha = 0,694
Tính dể sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,737
TC5 16.03 4.188 488 720 Ý định mua lại: Cronbach’s Alpha = 0,739
4.2.1 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha
Hệ số Cronbach's Alpha là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo trong nghiên cứu, giúp xác định mức độ tương quan giữa các mục hỏi Trước khi tiến hành phân tích nhân tố, tác giả kiểm tra từng thành phần và loại bỏ những biến có hệ số tương quan biến - tổng dưới 0,4 Tiêu chuẩn để thang đo được coi là đáng tin cậy là Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên (Nunnally & Burnstein, 1994) Kết quả của hệ số Cronbach's Alpha cho năm khái niệm yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại được trình bày trong Bảng 4.2.
4.2.1.1 Cronbach’s Alpha của các thành phần Thành phần Giá trị cảm nhận
Kết quả phân tích cho thấy giá trị Cronbach’s Alpha của các thành phần cảm nhận đạt 0,694, với tất cả hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,4, trong đó giá trị thấp nhất là 0,402 (GT6) Do đó, cả 6 biến đo lường này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4).
Thành phần Tính dễ sử dụng
Thành phần Tính dễ sử dụng đạt được Cronbach's Alpha là 0,737, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường đều lớn hơn 0,4, với giá trị nhỏ nhất là 0,444 (SD5) Do đó, năm biến thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4).
Thành phần danh tiếng có hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,752, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan biến - tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4, với giá trị nhỏ nhất là 0,467 (DT5) Do đó, năm biến thành phần này sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4).
Thành phần bảo mật có chỉ số Cronbach's Alpha đạt 0,763, cho thấy độ tin cậy cao Tất cả các hệ số tương quan giữa biến và tổng các biến đo lường đều lớn hơn 0,4, với giá trị nhỏ nhất là 0,485 (BM3) Dựa trên kết quả này, 6 biến thành phần sẽ được sử dụng trong phân tích EFA tiếp theo (Phụ lục 4).
Thành phần Tin cậy có Cronbach‟s Alpha là 0,753 Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là 0,408
(TC1) Do vậy 5 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích
4.2.1.2 Cronbach’s Alpha của thành phần Ý định mua lại
Thành phần ý định mua lại có Cronbach‟s Alpha là 0,739 Các hệ số tương quan biến tổng của các biến đo lường thành phần đều lớn hơn 0,4 Nhỏ nhất là
0,433 (YDML1) Do vậy 4 biến thành phần này đều thỏa điều kiện để sử dụng trong phân tích EFA (Phụ lục 4)
4.2.2 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một kỹ thuật hữu ích để tóm tắt và thu nhỏ dữ liệu, giúp xác định các biến cần thiết cho nghiên cứu Phương pháp này còn hỗ trợ trong việc khám phá mối quan hệ giữa các biến Khi thực hiện EFA, các nhà nghiên cứu thường chú ý đến một số tiêu chí quan trọng để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả của phân tích.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ tiêu quan trọng để đánh giá sự phù hợp của phân tích nhân tố EFA, với giá trị từ 0,5 đến 1 cho thấy phân tích là thích hợp Kiểm định Bartlett được sử dụng để kiểm tra giả thuyết rằng các biến quan sát không có mối tương quan trong tổng thể; nếu kiểm định này có ý nghĩa thống kê (Sig ≤ 0,05), điều đó cho thấy các biến quan sát có mối quan hệ tương quan với nhau.
Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) là chỉ tiêu quan trọng để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của Phân tích nhân tố khám phá (EFA), theo Hair & cộng sự (1998) Cụ thể, hệ số tải nhân tố từ 0,3 trở lên được coi là mức tối thiểu, trong khi giá trị từ 0,4 trở lên được xem là quan trọng, và từ 0,5 trở lên được đánh giá là có ý nghĩa thực tiễn.
Năm 1998, có đề xuất rằng nếu chọn tiêu chuẩn hệ số tải nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0,3, thì kích thước mẫu nghiên cứu tối thiểu cần đạt 350 Trong trường hợp kích thước mẫu chỉ khoảng 100, hệ số tải nhân tố nên được chọn lớn hơn hoặc bằng một mức nhất định.
Trong nghiên cứu này, nếu cỡ mẫu khoảng 50, hệ số tải nhân tố phải đạt tối thiểu 0,75 Do đó, các biến quan sát có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn hoặc bằng 0,50 sẽ bị loại bỏ.
- Thứ ba, thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích ≥ 50%
- Thứ tư, điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue phải có giá trị
- Thứ năm, khác biệt hệ số tải nhân tố của một biến quan sát giữa các nhân tố
≥ 0,30 để đảm bảo giá trị phân biệt giữa các nhân tố (Jabnoun & Al-Tamimi, 2003)
4.2.2.1 Phân tích nhân tố tác động
Bảng 4.3 Bảng kết quả phân tích nhân tố các yếu tố tác động
Biến quan sát Thành phần
Eigenvalue 6.425 1.715 1.596 1.436 1.199 1.139 Phương sai trích 27.933 7.458 6.939 6.242 5.211 4.950 Cronbach’s Alpha 0.763 0.752 0.746 0.691 0.626 0.653
Qua 4 lần rút trích nhân tố lần lượt loại 4 biến GT4, TC1, GT5 và SD5 có hệ số tải nhân tố không đạt yêu cầu (phụ lục 5), kết quả thể hiện trong Bảng 4.3 cho thấy sau khi loại bỏ biến không tin cậy, thang đo còn lại 23 biến được trích thành 6 nhóm với tổng phương sai trích đạt: 58,735% (đạt yêu cầu >50%) nghĩa là 6 nhân tố rút ra giải thích được 58,735% biến thiên của dữ liệu; điểm dừng khi trích các yếu tố hệ số
Hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,5 cho thấy các biến quan sát đều quan trọng, khẳng định giá trị hội tụ của các khái niệm nghiên cứu Hệ số KMO đạt 0,851, vượt mức yêu cầu 0,5, chứng tỏ sự thích hợp của phân tích nhân tố, trong khi kiểm định Bartlett cũng đạt ý nghĩa thống kê.
(sig 50%) Hệ số KMO là 0,694 ( > 0,5) và kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê sig = 0,000 (sig < 0,05) Các hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0,5
Do đó, các biến đo lường thành phần này đều được sử dụng trong phân tích tiếp theo
Bảng 4.4 Kết quả EFA của thang đo Ý định mua lại
Biến khảo sát Nhân tố
Điều ch nh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết
Dựa trên kết quả của hệ số tin cậy Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu xác định được 23 biến quan sát độc lập được nhóm thành 6 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua lại Đồng thời, 4 biến quan sát phụ thuộc được trích thành 1 nhân tố đại diện cho thành phần ý định mua lại, như thể hiện trong Bảng 4.5.
Sau khi thực hiện phân tích EFA, chúng tôi xác định được 6 thành phần ảnh hưởng đến ý định mua lại, trong đó có thêm một thành phần mới là sự hữu ích cảm nhận được Do đó, các giả thuyết nghiên cứu ban đầu đã được điều chỉnh để phản ánh sự thay đổi này.
Giả thuyết H1: Giá trị cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H2: Tính dễ sử dụng được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H3: Danh tiếng công ty được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H4: Sự bảo mật được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H5: Sự tin cậy được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Giả thuyết H6: Sự hữu dụng cảm nhận được đánh giá càng cao thì Ý định mua lại của khách hàng càng cao
Mô hình nghiên cứu được thiết kế lại như sau:
Hình 4.1 Mô hình điều ch nh các yếu tố ảnh hưởng đến Ý định mua lại của khách hàng
Giá trị cảm nhận Tính dễ sử dụng Danh tiếng công ty
Sự tin cậy Ý định mua lại của khách hàng
Bảng 4.5 Thang đo các yếu tố tác động đến Ý định mua lại điều ch nh Bảo mật (BM)
BM1 Tôi chỉ mua hàng nếu toàn bộ thông tin cá nhân của tôi được bảo mật
BM2 Tôi xem xét các phản hồi, bình luận từ khách hàng khác về vấn đề bảo mật trước khi mua hàng
BM3 Tên truy cập và mật khẩu được ủy quyền (authorized) là quan trọng
BM4 Tôi sẽ mua lại hàng nếu thông tin cá nhân của tôi không được sử dụng bởi bên thứ 3
BM5 Giữ thông tin khách hàng được bảo mật là xem xét quan trọng khi tôi quyết định mua
Tin cậy (TC) TC2 Tôi luôn luôn đánh giá chất lượng của website trước khi quyết định mua
TC3 Website không có lỗi trang/lỗi đường dẫn sẽ đáng tin cậy hơn
TC4 Website đáng tin cậy sẽ đảm bảo sản phẩm chào bán cũng có thể tin cậy
TC5 Tôi cho rằng một website có khả năng xử lý một số lượng lớn truy cập thì có thể tin cậy
Danh tiếng (DT) DT1 Tôi sẽ mua lại nếu công ty có một hình ảnh/thương hiệu tốt
DT2 Tôi sẽ mua lại nếu bạn bè, gia đình đã giới thiệu website đó cho tôi
DT3 Tôi sẽ mua lại nếu công ty cung cấp các sản phẩm và dịch vụ chất lượng
DT4 Tôi sẽ mua lại nếu website có các đối tác, nhà cung cấp là những thương hiệu mạnh trên thị trường
DT5 Tôi so sánh hình ảnh/thương hiệu website trước khi quyết định mua lại
Tính dễ sử dụng (SD) SD1 Việc mua hàng trực tuyến rất dễ để tìm hiểu và thực hiện
SD2 Mua hàng trực tuyến giúp tôi dễ so sánh sản phẩm giữa các nhà cung cấp
SD6 Tôi không bị nản lòng khi mua hàng trực tuyến
Hữu dụng cảm nhận (HD) HD1 Website có nhiều hình thức thanh toán khác nhau thuận tiện mua hàng
HD2 Các dịch vụ mới của website nên được giải thích một cách rõ ràng
Giá trị cảm nhận (GT)
GT1 Tôi sẽ mua lại hàng nếu website cung cấp sản phẩm /dịch vụ chất lượng như mong đợi
GT2 Tôi sẽ mua lại hàng nếu website chào giá tốt
GT3 Tiết kiệm được thời gian là yếu tố hấp dẫn để tôi mua lại hàng
GT6 Tôi sẽ mua lại nếu website có chính sách đổi hàng và trả lại tiền
Phân tích hồi quy
Hồi quy tuyến tính bội thường được áp dụng để kiểm định và giải thích lý thuyết nhân quả, với ý định mua lại là khái niệm phụ thuộc Các yếu tố độc lập tác động đến ý định mua lại bao gồm giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, bảo mật, danh tiếng, tin cậy và hữu ích cảm nhận Trước khi thực hiện phân tích hồi quy bội, cần tiến hành phân tích tương quan để kiểm tra mối liên hệ giữa các thành phần này.
Nghiên cứu này áp dụng hệ số tương quan tuyến tính r (Pearson Correlation Coefficient) để kiểm tra mối quan hệ giữa sáu yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua lại.
Bảng 4.6 Phân tích hệ số tương quan Pearson
BM DT TC SD GTT HD YDML
Mối quan hệ tương quan giữa các biến GT, SD, DT, BM, TC, HD và biến YDML cho thấy hệ số tương quan tuyến tính cao, dao động từ 0,276 đến 0,483, cho thấy sự tương quan rất chặt chẽ Kiểm định bằng hệ số tương quan Pearson với tất cả các giá trị sig đều nhỏ hơn 0,05 chứng minh rằng những tương quan này phản ánh một hiệp biến thiên thực sự trong tổng thể, không phải do ngẫu nhiên trong mẫu, và do đó, có ý nghĩa thống kê rõ ràng.
Các biến độc lập, bao gồm giá trị (GT), sự khác biệt (SD), độ tin cậy (DT), thương hiệu (BM), chi phí (TC) và hài lòng (HD), có thể được đưa vào mô hình để giải thích cho biến phụ thuộc là ý định mua lại (YDML).
4.4.2 Mô hình hồi quy tuyến tính bội
Mô hình hồi quy tuyến tính được phát triển nhằm phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố tác động và ý định mua lại Các biến độc lập như giá trị cảm nhận, tính dễ sử dụng, bảo mật, danh tiếng, tin cậy và hữu ích cảm nhận sẽ ảnh hưởng đến biến phụ thuộc là ý định mua lại Cụ thể, công thức mô hình hồi quy tuyến tính bội được thể hiện như sau: Ý định mua lại = β 0 + β 1 * Giá trị cảm nhận + β 2 * Tính dễ sử dụng + β 3 Phân tích này giúp xác định cường độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến quyết định mua lại của người tiêu dùng.
* Danh tiếng + β 4 * Bảo mật + β 5 * Tin cậy + β 6 * Hữu dụng cảm nhận + ei
Hay: YDML = β 0 + β 1 *GT + β 2 *SD + β 3 *DT + β 4 *BM + β 5 *TC + β 6 *HD + ei
Trong đó, βk là hệ số của phương trình hồi quy tuyến tính bội và ei là phần dư
Lệnh hồi quy tuyến tính trong SPSS 16.0 cho phép thực hiện phân tích hồi quy, với hệ số xác định (R²) đo lường tỷ lệ biến thiên của biến phụ thuộc được giải thích bởi các biến độc lập Giá trị R² cao cho thấy khả năng giải thích của mô hình hồi quy tuyến tính tốt hơn, dẫn đến dự đoán biến phụ thuộc chính xác hơn Ngoài ra, phép phân tích phương sai (ANOVA) cũng được tiến hành để đánh giá mô hình.
Nếu giá trị F có ý nghĩa thống kê (p < 0,05), giả thuyết thuần về mối quan hệ không tuyến tính sẽ bị bác bỏ Hệ số β là hệ số hồi quy chuẩn hóa, cho phép so sánh trực tiếp giữa các hệ số để đánh giá khả năng giải thích biến phụ thuộc Trị tuyệt đối của hệ số β chuẩn hóa càng lớn, tầm quan trọng của nó trong việc dự đoán biến phụ thuộc càng cao.
Bảng 4.7 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy bội lần đầu
Sai số chu n của ƣớc lƣợng
1 573a 329 309 37731 329 16.807 6 206 000 1.902 a Các dự báo: (Hằng số), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.8 Bảng đánh giá độ phù hợp cuả mô hình hồi quy bội lần đầu
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Tổng 43.683 212 a Các dự báo: (Hằng số), HD, SD, GTT, BM, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.9 Bảng thông số của mô hình hồi quy tuyến tính bội lần đầu
Hệ số chƣa chu n hóa Hệ số chu n hóa t Sig
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chu n Beta Hệ số Tolerance B
HD -.077 053 -.098 -1.461 146 720 1.389 a Biến độc lập: YDML
Từ Bảng 4.9, 3 yếu tố: HD, BM và GT có sig >0,05 nên loại 3 yếu tố này
Bảng 4.10 Bảng tóm tắt mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Sai số chu n của ƣớc lƣợng
1 557a 311 301 37957 311 31.400 3 209 000 1.885 a Các dự báo: (Constant), SD, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.11 Bảng đánh giá độ phù hợp mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Mô hình Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Mức ý nghĩa
Tổng 43.683 212 a Các dự báo: (Hằng số), SD, TC, DT b Biến phụ thuộc: YDML
Bảng 4.12 Bảng thông số của mô hình hồi quy tuyến tính bội lần cuối
Hệ số chƣa chu n hóa Hệ số chu n hóa t Sig
Thống kê đa cộng tuyến
B Sai số chu n Beta Tolerance VIF
SD 137 046 189 2.981 003 817 1.225 a Biến phụ thuộc: YDML
4.4.3 Phân tích các giả thuyết trong mô hình
Kết luận từ hàm hồi quy tuyến tính chỉ có giá trị khi nó phù hợp với dữ liệu mẫu, các hệ số hồi quy không có ý nghĩa và các giả định của hàm hồi quy được đảm bảo Do đó, trước khi phân tích kết quả hồi quy, cần thực hiện các kiểm định để đánh giá độ phù hợp của mô hình, ý nghĩa của các hệ số hồi quy và kiểm tra các giả định liên quan.
4.4.3.1 Kiểm định các giả định của mô hình
Dựa trên kết quả quan sát từ mẫu, chúng ta cần mở rộng kết luận về mối quan hệ giữa các biến trong tổng thể Việc chấp nhận và giải thích kết quả hồi quy phụ thuộc vào các giả định cần thiết của mô hình hồi quy Nếu các giả định này bị vi phạm, các kết quả ước lượng sẽ trở nên không đáng tin cậy.
Trong phần này, tác giả tiến hành kiểm định các giả định hàm hồi quy tuyến tính cổ điển bao gồm các giả định:
- Không có hiện tượng đa cộng tuyến
- Phương sai của phần dư không đổi
- Các phần dư có phân phối chuẩn
- Không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư a Xem xét giả định không có hiện tƣợng đa cộng tuyến
Trong mô hình hồi quy tuyến tính bội, để đảm bảo không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, hệ số phóng đại (VIF) cần được xem xét Nếu giá trị VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng Do đó, để tránh tình trạng này, các giá trị VIF phải nhỏ hơn 10 Theo Bảng 4.12, tất cả các giá trị VIF của các thành phần đều nằm dưới ngưỡng an toàn.
10 chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến b Giả định phương sai của phần dư không đổi
Để kiểm tra hiện tượng phương sai thay đổi trong mô hình hồi quy, cần xem xét đồ thị phần dư chuẩn hóa theo giá trị dự báo của biến phụ thuộc hiệu quả công việc Quan sát đồ thị phân tán ở Biểu đồ 4.1 cho thấy phần dư phân tán ngẫu nhiên dọc theo trục hoành, điều này khẳng định giả định về phương sai không đổi của mô hình hồi quy là hợp lệ.
Biểu đồ 4.1 Đồ thị phân tán c Giả định về phần phối chu n của phần dƣ Biểu đồ 4.2 Biểu đồ tần số của phần dƣ chu n hóa
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn do nhiều yếu tố như mô hình không chính xác, phương sai không ổn định và số lượng phần dư không đủ lớn cho việc phân tích (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Để kiểm tra điều này, tác giả đã sử dụng biểu đồ Histogram và P-P, như thể hiện trong Biểu đồ 4.2.
Biểu đồ 4.3, giả định phần phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm
Biểu đồ 4.2 cho thấy tần số của phần dư chuẩn hóa, với phân phối phần dư gần như chuẩn có độ lệch chuẩn St.Dev = 0,993, gần bằng 1 Điều này cho phép kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn không bị vi phạm.
Biểu đồ 4.3 Biểu đồ tần số P-P
Dựa vào Biểu đồ 4.3, các điểm quan sát gần như nằm sát đường thẳng kỳ vọng, cho thấy phân phối của phần dư có thể được coi là phân phối chuẩn Kết quả kiểm định cho thấy giả định về phân phối chuẩn không bị vi phạm Đồng thời, giả định về tính độc lập của phần dư cũng được khẳng định.
Hiện tượng tự tương quan làm giảm độ tin cậy của các ước lượng trong mô hình hồi quy Để phát hiện tự tương quan, kiểm định Dubin-Waston (d) là phương pháp hiệu quả nhất Kết quả kiểm định cho thấy nếu 1
