1. Toan Van Luan An.pdf

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TRẦN THỊ THU DUNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG CỦA DU KHÁCH ĐỐI VỚI CÁC ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG DU LỊCH TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG CỦA CÁC ĐẠ[.]

ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TRẦN THỊ THU DUNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG CỦA DU KHÁCH ĐỐI VỚI CÁC ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG DU LỊCH: TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG CỦA CÁC ĐẠI LÝ DU LỊCH TRỰC TUYẾN LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ ĐÀ NẴNG – 2023 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ TRẦN THỊ THU DUNG NGHIÊN CỨU Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG CỦA DU KHÁCH ĐỐI VỚI CÁC ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG DU LỊCH: TRƯỜNG HỢP ỨNG DỤNG TRÊN THIẾT BỊ DI ĐỘNG CỦA CÁC ĐẠI LÝ DU LỊCH TRỰC TUYẾN CHUYÊN NGÀNH: QUẢN TRỊ KINH DOANH MÃ SỐ CHUYÊN NGÀNH: 934.01.01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ KINH TẾ Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS LÊ VĂN HUY ĐÀ NẴNG – 2023 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận án cơng trình nghiên cứu cá nhân thực hướng dẫn PGS TS Lê Văn Huy Tất số liệu trích dẫn luận án có nguồn gốc rõ ràng Kết trình bày luận án trung thực, chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Tôi xin chịu trách nhiệm lời cam đoan Nghiên cứu sinh TRẦN THỊ THU DUNG LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận án Tiến sĩ này, nghiên cứu sinh xin bày tỏ kính trọng lòng biết ơn sâu sắc đến Thầy hướng dẫn khoa học nghiên cứu sinh - PGS TS Lê Văn Huy Sự hướng dẫn tận tình, tâm huyết trách nhiệm Thầy giúp nghiên cứu sinh hoàn thành luận án Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Thầy Cô Khoa Quản trị kinh doanh nói riêng Thầy Cơ thuộc Trường Đại học Kinh tế Đà Nẵng nói chung Các Thầy tận tình giảng dạy, hướng dẫn, hỗ trợ nghiên cứu sinh suốt trình học tập nghiên cứu trường Nghiên cứu sinh xin cảm ơn trân trọng chia sẻ đóng góp anh chị em, bạn bè, đồng nghiệp hỗ trợ, giúp đỡ nghiên cứu sinh thu thập liệu phục vụ cho nghiên cứu thử nghiệm nghiên cứu thức luận án Cuối cùng, nghiên cứu sinh xin gửi lời cảm ơn đặc biệt đến Gia đình nghiên cứu sinh - người bên cạnh, động viên, giúp đỡ tạo điều kiện tốt để nghiên cứu sinh có đủ nghị lực tập trung hoàn thành luận án Xin chân thành cảm ơn! Nghiên cứu sinh TRẦN THỊ THU DUNG MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC BẢNG BIỂU DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT PHẦN MỞ ĐẦU 1 Giới thiệu bối cảnh nghiên cứu Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu 3 Câu hỏi nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu Những đóng góp luận án Kết cấu luận án 10 CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 12 Giới thiệu chương 12 1.1 Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ 12 1.1.1 Khái niệm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ 12 1.1.2 Tầm quan trọng ý định tiếp tục sử dụng công nghệ 12 1.2 Ứng dụng du lịch 13 1.2.1 Khái niệm ứng dụng du lịch 13 1.2.2 Vai trò ứng dụng du lịch 14 1.2.3 Phân loại ứng dụng du lịch 15 1.2.4 Ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến (OTA) 16 1.3 Giới thiệu lý thuyết nghiên cứu ý định hành vi sử dụng công nghệ 17 1.3.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) 17 1.3.2 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) 18 1.3.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) 19 1.3.4 Mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM) 19 1.3.5 Mô hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) 21 1.3.6 Lý thuyết hợp chấp nhận sử dụng công nghệ (UTAUT)23 i 1.3.7 Mơ hình phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF)24 1.4 Tổng quan nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch 25 1.5 Khả đáp ứng ứng dụng du lịch 32 1.5.1 Khái niệm khả đáp ứng ứng dụng di động 32 1.5.2 Vai trị mơ hình nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động 33 Tóm tắt chương 40 CHƯƠNG XÂY DỰNG MƠ HÌNH NGHIÊN CỨU 41 Giới thiệu chương 41 2.1 Lý thuyết sử dụng nghiên cứu 41 2.1.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) 41 2.1.2 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) 41 2.1.3 Mơ hình phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF)42 2.2 Mơ hình nghiên cứu 43 2.3 Định nghĩa khái niệm nghiên cứu 45 2.3.1 Các khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động 46 2.3.2 Khái niệm nhận thức hữu ích ứng dụng 52 2.3.3 Khái niệm hài lòng việc sử dụng ứng dụng 53 2.4 Các giả thuyết nghiên cứu 54 2.4.1 Mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch 54 2.4.2 Mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng hài lòng du khách với ứng dụng 55 2.4.3 Mối quan hệ nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch, hài lòng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch 56 2.4.4 Mối quan hệ hài lòng ý định tiếp tục sử dụng 56 2.4.5 Vai trò trung gian hài lòng nhận thức hữu ích 57 Tóm tắt chương 59 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 60 Giới thiệu chương 60 3.1 Mô thức nghiên cứu 60 ii 3.2 Phương pháp nghiên cứu 61 3.2.1 Phương pháp nghiên cứu sử dụng 61 3.2.2 Quy trình thực nghiên cứu 63 3.3 Thang đo khái niệm nghiên cứu 67 3.3.1 Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 67 3.3.2 Nhận thức hữu ích ứng dụng 73 3.3.3 Sự hài lòng sau sử dụng ứng dụng 74 3.3.4 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 75 3.4 Nghiên cứu thử nghiệm 75 3.4.1 Thiết kế hỏi 76 3.4.2 Phương pháp thu thập phân tích liệu nghiên cứu thử nghiệm 76 3.4.3 Kết thử nghiệm thử nghiệm 78 3.4.4 Điều chỉnh thang đo 86 3.5 Nghiên cứu thức 86 3.5.1 Phương pháp thu thập liệu 86 3.5.2 Mẫu nghiên cứu 87 3.5.3 Phương pháp phân tích liệu 88 Tóm tắt chương 91 CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 92 Giới thiệu chương 92 4.1 Mô tả mẫu khảo sát 92 4.2 Kết phân tích thống kê mơ tả 94 4.2.1 Kết phân tích thống kê mơ tả xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 94 4.2.2 Kết phân tích thống kê mơ tả nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách 98 4.3 Kết phân tích liệu 100 4.3.1 Kết phân tích nhân tố khám phá EFA 100 4.3.2 Kết kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha 102 4.3.3 Kết phân tích nhân tố khẳng định CFA 104 4.4 Kiểm định mơ hình giả thuyết mơ hình nghiên cứu 113 4.4.1 Kết kiểm định mơ hình nghiên cứu 113 iii 4.4.2 Kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu 114 4.4.3 Kiểm định độ tin cậy hệ số ước lượng mơ hình nghiên cứu 116 4.4.4 Kết phân tích tác động gián tiếp thành phần mơ hình nghiên cứu 118 4.5 Kiểm định khác biệt theo đặc điểm nhân học kinh nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch mối quan hệ nhân tố mơ hình nghiên cứu 121 4.5.1 Kiểm định khác biệt mối quan hệ mơ hình nghiên cứu 121 4.5.2 Kiểm định khác biệt trung bình theo nhân học, kinh nghiệm sử dụng thiết bị di động, tần suất du lịch 126 Tóm tắt chương 129 CHƯƠNG THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ 130 Giới thiệu chương 130 5.1 Thảo luận kết nghiên cứu 130 5.1.1 Kết mơ hình đo lường khả đáp ứng ứng dụng du lịch 130 5.1.2 Kết kiểm định mơ hình lý thuyết 132 5.1.3 Kết khác biệt đánh giá theo đặc điểm cá nhân, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, tần suất du lịch 138 5.2 Đóng góp kết nghiên cứu 140 5.2.1 Về mặt lý thuyết 140 5.2.2 Về mặt thực tiễn 142 5.3 Những hạn chế luận án hướng nghiên cứu tương lai 150 Tóm tắt chương 151 KẾT LUẬN 152 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT TÀI LIỆU TIẾNG ANH PHỤ LỤC iv PHỤ LỤC NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH KHÁM PHÁ KHÍA CẠNH THỂ HIỆN KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG CỦA ỨNG DỤNG DU LỊCH PHỤ LỤC NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH XÂY DỰNG THANG ĐO CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU PHỤ LỤC PHIẾU KHẢO SÁT NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC PHỤ LỤC KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG Phụ lục 4.1 Phân tích nhân tố khám phá Phụ lục 4.2 Cronbach’s alpha Phụ lục 4.3 Phân tích nhân tố khẳng định Phục lục 4.4 Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) PHỤ LỤC KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT Phụ lục 5.1 Phân tích đa nhóm Phụ lục 5.2 Kiểm định trị trung bình PHỤ LỤC KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN PHỤ LỤC BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU v DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 0.1 Định nghĩa thuật ngữ Bảng 1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch 31 Bảng 1.2 Các mô hình đo lường khả đáp ứng ứng dụng di động 36 Bảng 2.1 Tóm tắt kết nghiên cứu định tính khám phá khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch di động 46 Bảng 3.1 Thang đo khái niệm thiết kế ứng dụng 69 Bảng 3.2 Thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng 70 Bảng 3.3 Thang đo khái niệm độ ổn định ứng dụng di động du lịch 70 Bảng 3.4 Thang đo khái niệm đồ họa giao diện ứng dụng di động du lịch 71 Bảng 3.5 Thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch 72 Bảng 3.6 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch 72 Bảng 3.7 Thang đo khái niệm giao diện đầu ứng dụng du lịch 73 Bảng 3.8 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch 73 Bảng 3.9 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch 74 Bảng 3.10 Thang đo ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch 75 Bảng 3.11 Kết phân tích nhân tố khám phá nghiên cứu thử nghiệm 80 Bảng 3.12 Tóm tắt số lượng thang đo khái niệm sau điều chỉnh 86 Bảng 4.1 Kết thống kê mô tả mẫu nghiên cứu 93 Bảng 4.2 Kết thống kê mô tả xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 95 Bảng 4.3 Kết thống kê mô tả nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách 98 Bảng 4.4 Kết phân tích nhân tố khám phá EFA 100 Bảng 4.5 Kết Cronbach’s alpha thang đo khái niệm nghiên cứu 102 Bảng 4.6 Bảng tóm tắt kết CFA xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 106 Bảng 4.7 Độ tin cậy tổng hợp phương sai trích nhân tố xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 106 Bảng 4.8 Kết kiểm định giá trị phân biệt thành phần thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 108 Bảng 4.9 Các yếu tố thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch108 vi Bảng 4.10 Độ tin cậy tổng hợp phương sai trích nhân tố 111 Bảng 4.11 Giá trị phân biệt nhân tố 112 Bảng 4.12 Kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu (Các mối quan hệ trực tiếp) 115 Bảng 4.13 Kết ước lượng Bootstrap với N = 1000 117 Bảng 4.14 Các tác động gián tiếp 118 Bảng 4.15 Kết tác động trực tiếp, gián tiếp tổng hợp khái niệm mơ hình nghiên cứu 120 Bảng 4.16 Kết kiểm định khác biệt theo đặc điểm cá nhân 122 Bảng 4.17 Ước lượng mối quan hệ thành phần mơ hình khả biến theo độ tuổi 124 Bảng 4.18 Ước lượng mối quan hệ thành phần mơ hình khả biến theo tần suất du lịch 125 Bảng 4.19 Kết kiểm định khác biệt trung bình 127 vii DANH MỤC SƠ ĐỒ, HÌNH VẼ Hình 0.1 Tóm tắt phát triển cơng nghệ thơng tin du lịch Hình 1.1 Lý thuyết dự đốn ý định hành vi sử dụng cơng nghệ 17 Hình 1.2 Lý thuyết hành động hợp lý 18 Hình 1.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định 19 Hình 1.4 Mơ hình chấp nhận cơng nghệ 20 Hình 1.5 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng 23 Hình 1.6 Mơ hình hợp chấp nhận sử dụng cơng nghệ 23 Hình 1.7 Lý thuyết phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng ứng dụng di động 25 Hình 2.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất 44 Sơ đồ 3.1 Mơ hình bước tiến hành nghiên cứu 64 Hình 4.1 Kết phân tích CFA (chuẩn hóa) cho thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch 105 Hình 4.2 Kết CFA mơ hình tới hạn nghiên cứu 109 Hình 4.3 Kết phân tích mơ hình cấu trúc SEM với cấu trúc bậc 114 viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Nghĩa tiếng Việt Nghĩa tiếng Anh AMOS Phân tích cấu trúc mơ măng Analysis of Moment Structures APP Ứng dụng di động Application ASV Phương sai chia sẻ trung bình Average Shared Variance AVE Phương sai trích Average variance extracted CAB Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm Cognitive – Affective – Behavioral – Ý định hành vi Intention CDT Lý thuyết khơng hịa hợp nhận The Cognitive Dissonance Theory thức CFA Phân tích nhân tố khẳng định Confirmatory Factor Analysis CFI Chỉ số thích hợp so sánh Comparative fit index CR Độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability CRS Hệ thống đặt chỗ máy tính Computer Reservation System CTUD Cấu trúc giao diện ứng dụng User interface structure DHGD Đồ họa giao diện User Interface Graphics DOOD Độ ổn định ứng dụng App Dependability EDT Lý thuyết không xác nhận – kỳ Expectation – Disconfirmation vọng Theory EFA Phân tích nhân tố khám phá Exploratory Factor Analysis GDDR Giao diện đầu User interface output GDDV Giao diện đầu vào User interface input GDS Hệ thống phân phối toàn cầu Global Distribution System GFI Chỉ số phù hợp Goodness-of-fit index ISO Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế International Organization Standardization KMO Chỉ Hệ số KMO Kaiser-Meyer-Olkin KNĐU Khả đáp ứng Mobile Application Usability mGQM Mơ hình số liệu câu hỏi mục tiêu Mobile Goal Question Metric model di động MSV Phương sai chia sẻ cực đại riêng Maximum Shared Variance lớn NTHI Nhận thức hữu ích Perceived Usefulness OTA Đại lý du lịch trực tuyến Online Travel Agencies ix for PACMAD Mơ hình Con người trung tâm The model of People At the Centre phát triển ứng dụng di động of Mobile App Development RMSEA Khai trung bình số gần Root Mean Square bình phương Approximation SEM Mơ hình cấu trúc cân Structural Equation Modeling SHAL Sự hài lịng Satisfaction SPSS Phần mềm phân tích thống kê Statistical Package for the Social Sciences TAM Thuyết chấp nhận cơng nghệ Technology acceptance model TIUD Tiện ích ứng dụng Application Utility TKUD Thiết kế ứng dụng Application Design TPB Thuyết hành vi có dự định Theory of Planned Behavior TRA Thuyết hành động hợp lý Theory of Reasoned Action TTSD Tiếp tục sử dụng Continuance Intention UCMF Mơ hình phù hợp khả Usability - Continuance Intention to đáp ứng – tiếp tục sử dụng Use Model Fits UEM Mơ hình đánh giá khả đáp Usability Evaluation Model ứng UHM Mơ hình phân cấp khả sử The Usability Hierarchical Model dụng UTAUT Mơ hình hợp chấp nhận Unified Theory of Acceptance and sử dụng công nghệ Use of Technology VAM Mô hình chấp nhận sử dụng dựa The Value Acceptance Model giá trị VECOM Hiệp hội Thương mại Điện tử x Errors Vietnam E-commerce Association of PHẦN MỞ ĐẦU Giới thiệu bối cảnh nghiên cứu Những năm gần đây, ngành du lịch bước phát triển đa dạng hóa dịch vụ để trở thành ngành kinh tế lớn phát triển nhanh giới Từ kỷ 20, tiến công nghệ công nghệ thông tin bùng nổ mạnh mẽ, đặc biệt Internet thay đổi cách thức hoạt động toàn ngành du lịch Sự xuất Internet đổi cách du khách tìm kiếm thơng tin liên quan đến du lịch, đặt dịch vụ mua sản phẩm du lịch (Xiang & cộng sự, 2015) Từ năm 1990, ngành du lịch áp dụng Internet để sử dụng kênh phân phối qua hệ thống đặt chỗ máy tính (CRS) hệ thống phân phối toàn cầu (GDS) Cùng với tiện lợi, phổ biến Internet, người dùng nhận lượng lớn thơng tin tìm kiếm có vơ số lựa chọn nên khó để đưa định Do đó, đại lý du lịch đời nhằm nhanh chóng cung cấp phản hồi kịp thời để đáp ứng nhu cầu du lịch du khách, thơng tin lịch trình hãng hàng khơng, tình trạng sẵn có dịch vụ, giá vé, dịch vụ liên quan để đặt chỗ, Theo đó, từ cuối năm 1990, nhiều đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Expedia, Lastminute.com Travelocity bắt đầu cung cấp cho du khách chức truy cập trực tiếp để tìm hiểu sản phẩm/dịch vụ du lịch Các đại lý cung cấp nhiều lợi ích cho du khách nhà cung ứng dịch vụ du lịch, giúp giảm chi phí giao dịch từ việc loại bỏ chế điều phối kênh bán hàng (Werthner & Klein, 1999 trích Choi, 2018) Năm 2000, đại lý du lịch trực tuyến TripAdvisor thành lập phát triển tảng hỗ trợ du khách thu thập thông tin, đăng đánh giá sản phẩm/dịch vụ du lịch chia sẻ ý kiến họ diễn đàn du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005) Có 630 triệu đánh giá ý kiến TripAdvisor (TripAdvisor, 2018) Từ cuối năm 2000, thiết bị di động nhanh chóng trở thành người bạn đồng hành khơng thể thiếu q trình du lịch (Workman, 2014) Và phổ biến thiết bị di động có ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh khác ngành du lịch (Liang & cộng sự, 2017b) Hình 0.1 Tóm tắt phát triển cơng nghệ thông tin du lịch Giữa năm 1990 Áp dụng Internet để sử dụng kênh phân phối qua CRS GDS Cuối năm 1990 Đầu năm 2000 Cuối năm 2000 Sự xuất OTAs Expedia, Lastminute Travelocity TripAdvisor hoạt động theo yêu cầu người dùng Các dịch vụ du lịch thiết bị di động trở nên phổ biến Nguồn: Choi (2018) Những tiến công nghệ di động chuyển trọng tâm công nghệ thông tin ngành du lịch sang cơng nghệ di động Theo đó, số lượng người dùng thiết bị di động ngày tăng Tính đến năm 2026 ước tính có khoảng 7516 tỷ người sử dụng (Statista, 2021); dự kiến 60% dân số giới sử dụng thiết bị di động vào năm 2022 (Statista, 2021b) Riêng Việt Nam, theo thống kê We are social & Hootsuite, tính đến năm 2021, có 154.4 triệu thuê bao sử dụng thiết bị di động điện thoại di động chiếm nhiều công nghệ kỹ thuật số Cùng với phổ biến thiết bị di động, ứng dụng di động ngày phổ biến hơn, đến năm 2021, số lượng ứng dụng di động tải xuống người dùng toàn giới 230 tỷ ứng dụng (Statista, 2022) Trong lĩnh vực du lịch, theo nghiên cứu hành vi, hành vi du lịch dạng hành vi tiêu dùng trình lựa chọn, mua sử dụng sản phẩm/dịch vụ du lịch nhằm đáp ứng nhu cầu du khách, biểu thông qua: tìm kiếm, mua, sử dụng đánh giá sản phẩm/dịch vụ du lịch Mathieson Wall (1982) mơ hình giai đoạn hành vi du lịch, bao gồm (1) Giai đoạn nhận thức cá nhân hiểu nhu cầu mong muốn du lịch thân; (2) Giai đoạn tìm kiếm, thu thập thông tin cần thiết đánh giá lựa chọn; (3) Giai đoạn định chọn lựa; (4) Giai đoạn chuẩn bị trải nghiệm chuyến đi; (5) Giai đoạn đánh giá hài lòng thân (Mathieson Wall (1982) trích Nguyễn Thị Vân Hạnh & Nguyễn Hữu Bình, 2020) Trong giai đoạn hành vi du lịch, du khách có xu hướng áp dụng công nghệ ( Nguyễn Thị Vân Hạnh & Nguyễn Hữu Bình, 2020); đó, ứng dụng di động du lịch (gọi tắt ứng dụng du lịch) du khách sử dụng ngày tăng Thống kê cho thấy ứng dụng du lịch danh mục ứng dụng tải xuống nhiều thứ (Statista, 2021), với 60% người dùng điện thoại thông minh toàn cầu tải xuống thiết bị di động để phục vụ mục đích du lịch; 45% nhóm sử dụng ứng dụng thường xuyên để lập kế hoạch du lịch (Goodworklabs, 2016) Tại Việt Nam, theo số liệu Tổng cục du lịch – Viện nghiên cứu phát triển du lịch, từ năm 2018 du lịch trực tuyến tăng trưởng mạnh, đó, tỷ lệ khách du lịch nội địa sử dụng du lịch trực tuyến cao Bên cạnh đó, thống kê Hiệp hội Thương mại Điện tử (VECOM) năm 2021 cho thấy, OTA thương hiệu toàn cầu Agoda.com, booking.com, Traveloka.com, Expedia.com độc chiếm thị trường Việt Nam, với 80% thị phần Các ứng dụng du lịch nói chung ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến áp dụng ngày nhiều làm bật tầm quan trọng chúng ngành du lịch Bảng 0.1 trình bày tóm tắt định nghĩa thuật ngữ liên quan đến tên đề tài luận án Bảng 0.1 Định nghĩa thuật ngữ Định nghĩa Tên thuật ngữ Ứng dụng di động Chương trình phần mềm thiết kế để hoạt động thiết bị di động điện thoại thông minh hay máy tính bảng, đáp ứng nhu cầu người dùng qua trình tương tác với giao diện ứng dụng (Biel & cộng sự, 2010) Đại lý du lịch trực tuyến Trung gian bán dịch vụ du lịch (chỗ ở, phương tiện lại, dịch vụ ăn uống, tour du lịch …) thông qua kênh trực tuyến trang Web, ứng dụng Web, ứng dụng (mobile app); tất giao dịch thực qua hình thức trực tuyến (Wang Xiang, 2012) Ý định tiếp tục sử dụng Ý định người dùng việc tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ giai đoạn sau chấp nhận sử dụng ban đầu (Bhattacherjee, 2001b) Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 Sự cần thiết vấn đề nghiên cứu Trong lĩnh vực du lịch, ứng dụng di động ngày áp dụng phổ biến chúng mang lại nhiều lợi ích khơng cho doanh nghiệp du lịch, điểm đến du lịch mà cho du khách Từ góc độ doanh nghiệp, ứng dụng di động công cụ giá trị giúp đơn vị hoạt động lĩnh vực du lịch tiếp cận khách hàng tiềm năng, truyền tải thông tin kích hoạt nhu cầu du lịch du khách (Liang & cộng sự, 2017) Về phía du khách, ứng dụng cho phép họ tìm kiếm thơng tin, tìm chỗ ở, phương tiện lại, chuyến bay kiện đặt chỗ lúc (Liu & cộng sự, 2020) Không vậy, ứng dụng du lịch góp phần nâng cao trải nghiệm du khách cách cung cấp cho người dùng nhiều chức năng, phản hồi nhanh chóng với độ tin cậy cao khả thích ứng với bối cảnh cao (Kirova & Vo Thanh, 2019; Mo Kwon & cộng sự, 2013) Nhìn chung, ứng dụng du lịch công nghệ di động nhà nghiên cứu quan tâm hết ứng dụng có tác động mạnh mẽ đến hành vi du khách (Tan & cộng sự, 2017b); có tầm quan trọng đơn vị hoạt động lĩnh vực du lịch (Lamsfus & cộng sự, 2015) Thông thường, ứng dụng di động thường gắn liền với điểm đến du lịch thơng minh (Lamsfus & cộng sự, 2015), đó, công cụ hiệu để quảng bá điểm đến (Fernández-Cavia & cộng sự, 2017) tạo gắn bó du khách điểm đến (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021) Đối với đại lý du lịch trực tuyến nói riêng, ứng dụng di động phận cấu thành quan trọng đại lý (Kustiwi, 2018) Từ năm 2019, không chắn hạn chế đặt hậu bùng phát COVID-19 tác động mạnh mẽ đến ngành du lịch (Kim & cộng sự, 2021) Với tác động này, ứng dụng du lịch thiết bị di động trở thành giải pháp cốt lõi góp phần chống lại COVID-19 giúp tái mở cửa ngành du lịch (Ivanov & cộng sự, 2020; Zhong & cộng sự, 2022) Tuy nhiên, ước tính gần nửa số ứng dụng du lịch lưu giữ lại thiết bị di động sau lần sử dụng (Linton, & Kwortnik, 2015) Điều tính chất khác biệt hành vi tiêu dùng du lịch so với hành vi tiêu dùng hàng ngày Trong đó, chấp nhận sử dụng ban đầu bước để thực hóa thành cơng việc áp dụng công nghệ (Bhattacherjee & cộng sự, 2008), khả tồn lâu dài thành công cuối công nghệ phụ thuộc vào ý định tiếp tục sử dụng người dùng (Bhattacherjee, 2001; Fong & cộng sự, 2017) Với tầm quan trọng ứng dụng di động, phần lớn nghiên cứu có tập trung vào nghiên cứu ý định chấp nhận hành vi sử dụng ban đầu (Kirova & Vo Thanh, 2019); có nghiên cứu ý định hành vi giai đoạn sau chấp nhận sử dụng (Fong & & cộng sự, 2017; Jeong & Shin, 2020; Liebana-Cabanillas & cộng sự, 2020) Tuy nhiên, nghiên cứu ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng quan trọng ý định thường liên quan đến hài lòng người dùng sau sử dụng dẫn đến hành vi tiếp tục sử dụng ngừng sử dụng tương lai (Bhattacherjee, 2001a) Ý định hành vi sau sử dụng công nghệ xem xét tài liệu ứng dụng di động theo tiến trình hành vi nhận thức - tình cảm - ý định hành vi Nghiên cứu xác nhận, cảm nhận hữu ích khả đáp ứng ứng dụng di động yếu tố thành phần nhận thức (Bhattacherjee, 2001; Hoehle & Venkatesh, 2015; Hussain & Omar, 2020) Trong hài lịng xác định thuộc thành phần tình cảm (Akdim & cộng sự, 2022; Bhattacherjee, 2001) ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động thành phần ý định hành vi (Bhattacherjee, 2001; Hoehle & Venkatesh, 2015; Tâm & cộng sự, 2020) Trong trình này, khả đáp ứng ứng dụng di động chìa khóa thành cơng để xây dựng phát triển ứng dụng (Hussain & Omar, 2020) ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Hoehle & cộng sự, 2015; Tan & cộng sự, 2020) Bên cạnh đó, mối quan hệ xác nhận tiếp tục sử dụng ứng dụng bị ảnh hưởng nhận thức hữu ích hài lòng (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) Bên cạnh tầm quan trọng nghiên cứu xuất phát từ thực tiễn trên, việc thực nghiên cứu cần thiết liên quan đến khoảng trống lý thuyết: Đầu tiên, lý thuyết ECM, “sự xác nhận” xem xét thành phần nhận thức tiến trình hành vi người dùng cơng nghệ Khái niệm khái niệm hóa cấu trúc tổng hợp không đầy đủ khía cạnh cấu thành (Bhattacherjee & Premkumar, 2004); cấu trúc nên phân tách thành khía cạnh cụ thể để cung cấp thơng tin chi tiết hướng dẫn thiết kế hệ thống công nghệ (Islam & cộng sự, 2017) Vì vậy, thành phần nhận thức tiến trình hành vi cần nghiên cứu thêm Mặt khác, khả đáp ứng ứng dụng di động chìa khóa thành cơng để phát triển ứng dụng (Hussain & Omar, 2020); ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng người dùng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Tan & cộng sự, 2020) Đặc biệt, du lịch, việc cải thiện khả đáp ứng ứng dụng du lịch quan trọng để đảm bảo ứng dụng đạt kỳ vọng liên quan đến mục đích du lịch du khách Tuy nhiên, mơ hình nghiên cứu có khả đáp ứng ứng dụng di động chưa quán chưa thể cụ thể điểm cần phải cải tiến phát triển liên quan đến thiết kế, giao diện ứng dụng (Tan & cộng sự, 2020) Bên cạnh đó, Hoehle & Venkatesh (2015) đưa gợi ý hướng nghiên cứu tương lai dựa mơ hình nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động - ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng (UCMF) tích hợp mơ hình với lý thuyết chấp nhận cơng nghệ có mơ hình xác nhận - kỳ vọng (ECM) Bhattacherjee (2001) Trong đó, khái niệm xác nhận, khả đáp ứng ứng dụng di động, ý định tiếp tục sử dụng khái niệm trung tâm hai mơ hình nghiên cứu Ngoài ra, giống ý định hành vi sử dụng sản phẩm/dịch vụ, việc sử dụng ứng dụng di động trình tiêu dùng (Ajzen, 1991), nhiên, mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch chưa nghiên cứu theo tiến trình hành vi nhận thức - tình cảm - hành vi Thứ hai, nhận thức hữu ích hài lịng xem xét vai trò trung gian riêng lẻ mối quan hệ xác nhận ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) Trong hài lịng việc sử dụng công nghệ nhận thức hữu ích cơng nghệ cịn coi yếu tố định ý định hành vi giai đoạn sau chấp nhận sử dụng (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) Nghiên cứu vai trò trung gian nhận thức hữu ích hài lòng mối quan hệ khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng quan trọng giúp nắm bắt tốt thuộc tính ứng dụng di động giúp nâng cao trải nghiệm cho du khách (Chea & Luo, 2008), từ thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng góp phần quảng bá điểm đến du lịch đến với du khách dễ dàng (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021) Điều góp phần nâng cao nhận thức du khách điểm đến (Zhang & cộng sự, 2021) thúc đẩy ý định quay lại (Jeong & Shin, 2020) Tuy nhiên, theo hiểu biết tác giả, chưa có nghiên cứu vai trị trung gian hai biến số mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng Hơn nữa, mối liên hệ khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng nghiên cứu, có nghiên cứu tập trung vào yếu tố tình cảm mối quan hệ (Ozturk & cộng sự, 2016; Tarute & cộng sự, 2017) Từ phân tích trên, tác giả tiến hành nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng di động du lịch: trường hợp ứng dụng thiết bị di động đại lý du lịch trực tuyến” Câu hỏi nghiên cứu Các câu hỏi nghiên cứu đặt tương ứng với mục tiêu sau: - Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch? - Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích, hài lịng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách du khách ứng dụng du lịch? - Nhận thức hữu ích hài lịng có vai trò mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch? - Các khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch tác động khác biệt đến nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng du khách theo đặc điểm cá nhân? Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu luận án mở rộng nghiên cứu trước Bhattacherjee (2001b) Hoehle & Venkatesh (2015b) vào bối cảnh ứng dụng di động du lịch để kiểm tra ảnh hưởng xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích, hài lòng đến ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến Để đạt mục tiêu trên, luận án gồm mục tiêu cụ thể sau: - Xác định đo lường yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách; khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch; - Kiểm tra tác động xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch; - Kiểm định khác biệt tác động khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng du khách theo đặc điểm cá nhân, số năm sử dụng thiết bị di động, tần suất du lịch; - Xác định mức độ tác động gián tiếp khía cạnh cấu thành xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến ý định tiếp tục sử dụng thông qua trung gian nhận thức hữu ích hài lịng; - Đề xuất hàm ý quản trị đến nhà phát triển ứng dụng, nhà cung cấp dịch vụ du lịch, đại lý du lịch trực tuyến nói riêng nhà hoạch định sách việc phát triển ứng dụng du lịch nhằm gia tăng ý định tiếp tục sử dụng du khách Đối tượng phạm vi nghiên cứu a Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch; tác động xác nhận khả đáp ứng ứng dụng, nhận thức du khách hữu ích ứng dụng hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch; ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến Đối tượng khảo sát luận án khách du lịch nội địa Việt Nam sử dụng qua ứng dụng di động đại lý du lịch trực tuyến có Việt Nam b Phạm vi nghiên cứu Không gian thời gian nghiên cứu: ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến có Việt Nam; liệu thu thập từ 7/2020 đến 5/2021 Nội dung nghiên cứu: Nghiên cứu khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ảnh hưởng yếu tố đến ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến Phương pháp nghiên cứu Phương pháp nghiên cứu sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng; ngồi ra, luận án có sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính giai đoạn đầu nghiên cứu Cụ thể: Để xác định khía cạnh xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động du lịch, bổ sung biến quan sát thang đo khái niệm khả đáp ứng ứng dụng di động, nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách, phương pháp định tính sử dụng thơng qua vấn chuyên sâu bán cấu trúc Vì vấn sâu cho phép thu thập phân tích thơng tin tồn diện chủ đề nghiên cứu dựa hoàn toàn vào tài liệu có từ trước để xác định cấu trúc liên quan (Creswell & Creswell, 2007) Các kết thu từ vấn sâu hỗ trợ việc phát triển mơ hình khái niệm hỏi cho nghiên cứu định lượng thức Nghiên cứu định lượng thức tiến hành cách lấy số liệu khảo sát thông qua hỏi khảo sát trực tuyến Bản hỏi thu thập liệu từ người dùng ứng dụng du lịch, cho phép kiểm tra thống kê suy luận để giải mục tiêu phát triển, kiểm tra thực nghiệm xác thực mơ hình ý định tiếp tục sử dụng người dùng ứng dụng du lịch Công cụ khảo sát phát triển cách kế thừa điều chỉnh thang đo từ nghiên cứu trước Đối tượng tham gia vấn cho nghiên cứu khách du lịch nội địa người Việt Nam, sử dụng ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến cho mục đích du lịch Sau xác nhận cơng cụ khảo sát thang đo hợp lệ, khảo sát tiến hành thu 478 câu trả lời hợp lệ Mơ hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) phân tích đa nhóm sử dụng để phân tích liệu khảo sát thu thập Những đóng góp luận án - Luận án mở rộng khái niệm “sự xác nhận” lĩnh vực hệ thống thông tin cách đặt khái niệm vào bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch rõ yếu tố cấu thành Khái niệm đóng góp đáng kể cho lý thuyết nghiên cứu lĩnh vực du lịch, khái niệm giúp giải hạn chế mơ hình lý thuyết: mơ hình xác nhận - kỳ vọng mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động - tiếp tục sử dụng bối cảnh cụ thể ngành du lịch - Luận án thực nghiên cứu mối quan hệ khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch theo tiến trình hành vi tiêu dùng: nhận thức - tình cảm - hành vi Trong đó, nghiên cứu làm phong phú thêm thành phần nhận thức cách kết hợp hai khái niệm – “sự xác nhận” “khả đáp ứng ứng dụng di động” để tạo nên khái niệm “sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch” - Nghiên cứu kiểm tra vai trò trung gian hài lịng nhận thức hữu ích mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng du khách với ứng dụng du lịch Việc tập trung xem xét vai trò trung gian, nghiên cứu hưởng ứng đề xuất hướng nghiên cứu tương lai việc thực nghiên cứu thêm để xem xét vai trò trung gian nhằm hiểu rõ vai trị mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Ozturk & cộng sự, 2016; Tarute & cộng sự, 2017) Điều giúp mở rộng hiểu biết thành phần tình cảm tiến trình hành vi - Luận án đưa đề xuất hàm ý quản trị thiết thực quan trọng cho nhà phát triển ứng dụng, nhà cung cấp dịch vụ du lịch, đặc biệt OTA, nhà hoạch định sách để khuyến khích ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch Kết cấu luận án Luận án bao gồm năm chương: - Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu Nội dung chương đề cập đến kết từ nghiên cứu trước phương pháp nghiên cứu vận dụng Đồng thời phân tích hạn chế vấn đề nghiên cứu liên quan đến ý định sử dụng ứng dụng du lịch khả đáp ứng ứng dụng du lịch Các luận điểm lý thuyết liên quan trình bày - Chương 2: Xây dựng mơ hình nghiên cứu Đề cập đến lý thuyết tảng luận giải lý lựa chọn lý thuyết Xây dựng mơ hình nghiên cứu định nghĩa khái niệm nghiên cứu mơ hình Tiếp theo trình bày giả thuyết nghiên cứu - Chương 3: Phương pháp nghiên cứu 10 Phần chương đề cập đến mô thức nghiên cứu phương pháp nghiên cứu Tiếp theo trình bày thang đo khái niệm nghiên cứu, phương pháp thực nghiên cứu thử nghiệm kết nghiên cứu thử nghiệm Cuối phương pháp lấy mẫu, thu thập phân tích kết nghiên cứu định lượng - Chương 4: Kết nghiên cứu Phần chương trình mơ tả đặc điểm mẫu nghiên cứu, thống kê mô tả Tiếp theo, đề cập đến kết phân tích liệu sơ cuối đề cập đến kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu luận án - Chương 5: Thảo luận kết nghiên cứu hàm ý quản trị Chương thảo luận đóng góp mặt lý thuyết thực tiễn luận án, đồng thời phần cuối chương nêu hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu tương lai 11 CHƯƠNG TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Giới thiệu chương Chương trình bày tổng quan tài liệu liên quan đến chủ đề nghiên cứu này, bao gồm bốn nội dung chính: (1) Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch; (2) Ứng dụng du lịch; (3) Các lý thuyết nghiên cứu ý định hành vi sử dụng công nghệ; (4) Các nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch; (5) Khả đáp ứng ứng dụng du lịch 1.1 Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ 1.1.1 Khái niệm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ Ý định hành vi đề cập đến mức độ nỗ lực có ý thức cá nhân thực theo phê duyệt hành vi mình; thành phần động lực hành vi (Ajzen, 1991) Hay nói cách khác, ý định số mức độ sẵn sàng tiếp cận hành vi định người nỗ lực mà họ cố gắng để thực hành vi (Ajzen, 1991) Ý định hành vi coi biến số phụ thuộc số lý thuyết dự đoán chấp nhận sử dụng công nghệ phổ biến lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi có dự định (TPB) mơ hình chấp nhận công nghệ (TAM) Bắt nguồn từ khái niệm “ý định hành vi”, “ý định tiếp tục sử dụng” đề cập nghiên cứu thuộc lĩnh vực công nghệ, Bhattacherjee (2001a, 2001b); Limayem & cộng (2007); Yoon & cộng (2015) Theo Rogers (1983), thuật ngữ đề cập đến loạt hành vi tuân theo chấp nhận ban đầu, bao gồm tiếp tục, thói quen, thích ứng, đồng hóa, Ý định tiếp tục sử dụng ý định người dùng việc tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ giai đoạn sau chấp nhận sử dụng ban đầu (Bhattacherjee, 2001b) Dựa định nghĩa Bhattacherjee (2001b), nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch định nghĩa ý định du khách việc tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch cho mục đích du lịch sau chấp nhận sử dụng ban đầu 1.1.2 Tầm quan trọng ý định tiếp tục sử dụng công nghệ Ý định tiếp tục sử dụng thể hài lòng khách hàng mức độ cao báo thái độ khách hàng sản phẩm/dịch vụ (Lin & Wang, 12 2006) Các nhà nghiên cứu đồng thuận ý định sử dụng hệ thống công nghệ yếu tố dự báo định mạnh mẽ hành vi sử dụng công nghệ thực tế dự đoán ý định tiếp tục sử dụng sau (Kim & cộng sự, 2013; Bhattacherjee, 2001a) Do vậy, bên cạnh nghiên cứu ý định sử dụng, ý định tiếp tục sử dụng khái niệm trung tâm mơ hình dự đốn hành vi chấp nhận sử dụng công nghệ (Venkatesh & cộng sự, 2003) Trong lĩnh vực du lịch, công nghệ di động giữ vai trò quan trọng nên nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động quan trọng không (Weng & cộng sự, 2017) Sự thành công cuối công nghệ phụ thuộc vào việc người dùng tiếp tục sử dụng cơng nghệ, thay chấp nhận ban đầu (Bhattacherjee, 2001b); việc người dùng không tiếp tục sử dụng công nghệ cảm nhận không hiệu sau chấp nhận ban đầu gây hậu tiêu cực cho doanh nghiệp, chẳng hạn ảnh hưởng đến nguồn tài (Bhattacherjee, 2001b) Thật vậy, việc xác định ý định tiếp tục sử dụng khách hàng công nghệ doanh nghiệp yếu tố định quan trọng mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp (Bhattacherjee, 2001b; Shi & cộng sự, 2010) Điều thể kết kinh doanh tích cực giảm tình trạng khách hàng rời bỏ doanh nghiệp giảm nhạy cảm khách hàng với giá cả, giảm chi phí tiếp thị thu hút khách hàng mới, đồng thời cải thiện danh tiếng công ty; điều cuối ảnh hưởng trực tiếp gián tiếp đến lợi nhuận hoạt động kinh tế tương lai (Kim & cộng sự, 2015b) Ngoài ra, khám phá ý định người dùng công nghệ, ý định tiếp tục sử dụng đề xuất kết hành vi giai đoạn sau áp dụng công nghệ (Bhattacherjee, 2001b; Bhattacherjee & cộng sự, 2008; Hong & Kim, 2008) 1.2 Ứng dụng du lịch 1.2.1 Khái niệm ứng dụng du lịch Đầu tiên, ứng dụng di động định nghĩa chương trình phần mềm thiết kế để hoạt động thiết bị di động điện thoại thông minh hay máy tính bảng, đáp ứng nhu cầu người dùng qua trình tương tác với giao diện ứng dụng (Biel & cộng sự, 2010) Với đặc điểm ứng dụng di động hấp dẫn người dùng chuyên sâu thông tin, ngành du lịch phát triển triển khai ứng dụng di động để cung cấp thông tin du lịch đến du khách cách nhanh chóng dễ dàng (Law 13 & cộng sự, 2009) Khác với ứng dụng Web, dạng ứng dụng di động truy cập trình duyệt Web thơng qua mạng Internet Các ứng dụng Web cho phép thu thập, xử lý, lưu trữ truyền tải liệu cá nhân khách hàng (thông tin cá nhân, số điện thoại, số thẻ tín dụng…) sử dụng vào mục đích cụ thể Trong ứng dụng di động khởi động người dùng tải cài đặt vào thiết bị di động Ứng dụng Web khơng tìm thấy cửa hàng ứng dụng, khơng hỗ trợ tải máy ứng dụng gốc thông thường Ứng dụng di động du lịch (gọi tắt ứng dụng du lịch), khái niệm định nghĩa nhiều nhà nghiên cứu Theo Young Im & Hancer (2014a), tất ứng dụng có sẵn cho điện thoại thơng minh máy tính bảng cung cấp chức liên quan đến mục đích du lịch Lu & cộng (2015) định nghĩa ứng dụng du lịch đề cập đến ứng dụng nhắm mục tiêu cụ thể đến du khách, ứng dụng sử dụng phục vụ mục đích du lịch Theo Tan & cộng (2017a), ứng dụng du lịch ứng dụng phần mềm người dùng tải cài đặt thiết bị di động, cung cấp chức liên quan đến du lịch; chúng có vai trị quan trọng du khách với thành công công ty du lịch nhà phát triển công nghệ di động Dựa định nghĩa trên, nghiên cứu này, ứng dụng du lịch (mobile tourism apps) định nghĩa ứng dụng (apps) du khách tải về, cài đặt sử dụng thiết bị di động để phục vụ mục đích du lịch 1.2.2 Vai trị ứng dụng du lịch Đối với du khách, đầu tiên, ứng dụng hỗ trợ chức đặt dịch vụ, quản lý thời gian, đặt vé máy bay, so sánh giá cả, … (Wang, Xiang, & Fesenmaier, 2016) Bên cạnh đó, ứng dụng hỗ trợ du khách việc đưa định đặt sản phẩm, dịch vụ du lịch, phương tiện vận chuyển, lưu trú, tour du lịch, lễ hội kiện, hoạt động giải trí, hoạt động dịch vụ đặt phòng khác (Kim & cộng sự, 2015) Tính di động tính để phân biệt ứng dụng di động so với trang web, ứng dụng cung cấp tính đặc biệt khả kết nối cá nhân hóa (Tania, 2018) Nghiên cứu Salmre (2005) nhấn mạnh dựa đặc tính tính kết nối thời gian khởi động nhanh, ứng dụng di động hữu ích tiện lợi cơng nghệ khác Tính phổ biến, cá nhân hóa tính linh hoạt cơng nghệ di động khiến trở thành cơng cụ quan trọng để phục vụ mục 14 đích du lịch du khách Thứ hai, ứng dụng có tính cho phép xếp hạng dịch vụ dựa vào trải nghiệm ấn tượng tích cực người dùng (Banerjee & Chua, 2016) Các ý kiến, xếp hạng thực nhiều người dùng khác du khách sử dụng thông báo nơi họ muốn đến thăm kèm đánh giá, tạo tin tưởng cao (Jeacle & Carter, 2011) Thứ ba, ứng dụng góp phần giúp cho du khách giữ liên lạc, tạo thoải mái, hồn tồn tự định lập kế hoạch du lịch (Wang & cộng sự, 2012) Bên cạnh đó, ứng dụng cung cấp quyền truy cập từ xa thông tin liên quan, lọc thơng tin đề xuất thơng tin hữu ích cách định vị vị trí người dùng xem xét sở thích, trải nghiệm trước người dùng (Spierre & cộng sự, 2013) Đối với đơn vị hoạt động liên quan đến du lịch, doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận khách hàng tiềm (Brown & Chalmers, 2003) Không vậy, phân phối rộng rãi công nghệ di động củng cố mối quan hệ du khách thương hiệu khách sạn thông qua việc cung cấp dịch vụ dành cho ứng dụng di động cá nhân hóa, thơng báo nhắc nhở di động, check-in di động, vào cửa khơng cần chìa khóa đặt dịch vụ phịng (Ozturk & cộng sự, 2016) Thơng qua ứng dụng di động, hoạt động quảng bá thương hiệu doanh nghiệp triển khai dễ dàng xem xét kênh marketing hiệu cao với chi phí đầu tư thấp số lượng người dùng lớn khả tiếp cận khách hàng cao (Liang & cộng sự, 2017a) Doanh nghiệp thể chuyên nghiệp đẳng cấp dịch vụ thơng qua thiết kế ứng dụng, từ nâng cao lực cạnh tranh (Oh, 2005), giúp tái thiết kế toàn trình phát triển, quản lý tiếp thị sản phẩm/dịch vụ du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005) Ngoài ra, ứng dụng di động thường xuyên cập nhật số liệu tạo thuận tiện việc điều hành, quản lý cập nhật hoạt động doanh nghiệp lúc nơi (Tan & cộng sự, 2017a) Các ứng dụng di động có khả ảnh hưởng, thay đổi hành vi du khách kết nối, tiếp cận với thông tin cần thiết làm tăng hài lòng, gắn kết khách dịch vụ điểm đến du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005; Wang & cộng sự, 2012b) 1.2.3 Phân loại ứng dụng du lịch Để phân loại ứng dụng du lịch, số nghiên cứu khám phá đặc điểm chung ứng dụng dựa khía cạnh chức phân loại chúng theo 15 dịch vụ, chức năng, thông tin cung cấp (Kennedy-Eden & Gretzel, 2012, Wang & Wang, 2010, Wang & Xiang, 2012) Từ quan điểm dựa dịch vụ mà ứng dụng cung cấp, Kennedy-Eden & Gretzel (2012) phân loại ứng dụng du lịch thành bảy loại Ngoài ra, xuất phát từ quan điểm dựa chức kỹ thuật, Dickinson & cộng sự, (2014) phân loại ứng dụng di động du lịch thành năm loại, gồm (1) thơng tin chức tìm kiếm thông tin, (2) khả chia sẻ hai chiều, (3) nhận biết ngữ cảnh, (4) Internet vạn vật (5) gắn thẻ 1.2.4 Ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) trung gian bán dịch vụ du lịch (chỗ ở, phương tiện lại, dịch vụ ăn uống, tour du lịch …) thông qua kênh trực tuyến trang Web, ứng dụng Web, ứng dụng (mobile app); tất giao dịch thực qua hình thức trực tuyến (Wang Xiang, 2012) Với gia tăng nhu cầu thông tin giao dịch du khách ứng dụng du lịch OTA, khái niệm du lịch truyền thống chuyển dần sang khái niệm đại (Kustiwi, 2018) Các ứng dụng du lịch phận OTA, cung cấp dịch vụ giá rẻ, nhanh chóng hỗ trợ hệ thống thông tin dễ sử dụng cho du khách (Kustiwi, 2018) Ứng dụng du lịch kênh quan trọng để OTA quảng bá dịch vụ, tiếp cận tạo gắn kết với khách hàng (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021) Nhìn chung, ứng dụng du lịch OTA cung cấp chức tiện lợi, đáng tin cậy cho du khách (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Khách hàng sử dụng ứng dụng để tìm hiểu sử dụng dịch vụ tích hợp đặt phịng khách sạn, tìm kiếm chuyến bay cho thuê xe lúc; thủ tục lưu lại ứng dụng, dễ dàng check-in (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Bên cạnh đó, ứng dụng cung cấp đánh giá nhiều người dùng, thông tin giá khách sạn tương đương khu vực hỗ trợ du khách cách toàn diện trình du lịch (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Đặc biệt, nhiều người dùng chờ đợi giao dịch vào phút cuối tìm kiếm, so sánh giá, dịch vụ khách sạn khu vực định, chức cung cấp ứng dụng du lịch OTA (Wang & Wang, 2010b) Trong nghiên cứu này, dựa kết vấn chuyên sâu ứng dụng OTA mà du khách biết đến sử dụng nhiều nhất, ba ứng dụng Booking.com, 16 Agoda, Traveloka Kết vấn cho thấy ba ứng dụng tạo cho du khách trải nghiệm sử dụng có tương đồng đặc điểm chức 1.3 Giới thiệu lý thuyết nghiên cứu ý định hành vi sử dụng cơng nghệ Hình 1.1 trình bày tóm tắt lý thuyết/mơ hình dự đốn ý định, hành vi ý định tiếp tục sử dụng công nghệ theo trình tự thời gian hình thành Phần lớn, mơ hình gợi ý yếu tố tạo tác động giống giai đoạn trước sau áp dụng (Nabavi & cộng sự, 2016) Hình 1.1 Lý thuyết dự đốn ý định hành vi sử dụng cơng nghệ Mơ hình chấp nhận cơng nghệ Lý thuyết hợp chấp nhận sử (TAM) dụng công nghệ (UTAUT) Lý thuyết nhận thức - tình Mơ hình xác nhận – kỳ vọng cảm – ý định hành vi (C-A-B) (ECM) 1961 1980 1989 1991 2000 2003 2015 Lý thuyết hành vi có hoạch Lý thuyết hành động hợp lý (TPB) Mơ hình phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF) (TRA) 1.3.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) Lý thuyết tâm lý hành vi giải thích q trình hình thành hành vi người tiêu dùng trải qua ba giai đoạn chính: nhận thức (Cognitive) → Tình cảm (Affective) → Ý định hành vi (Behavioral Intention) (Lavidge & Steiner, 1961) CAB minh họa ảnh hưởng trực tiếp nhận thức đến kết tình cảm, từ ảnh hưởng đến ý định hành vi, tức động thúc đẩy cá nhân tham gia vào hành vi Tiến trình cụ thể, thứ nhất, thành phần nhận thức niềm tin hình thành thơng qua q trình đánh giá nguồn thơng tin liên quan; thứ hai, thành phần tình cảm trạng thái tình cảm, cảm xúc người dùng khuynh hướng ưa thích sản phẩm/dịch vụ từ q trình đánh giá nhận thức sản phẩm/dịch vụ đó; thứ ba, thành phần hành vi 17 thể ý định hành vi người dùng khả người dùng phản hồi hành động (Back & Parks, 2003; Lavidge & Steiner, 1961) 1.3.2 Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) xây dựng Ajzen & Fishbein (1980) Đây lý thuyết tiên phong sử dụng khung lý thuyết nhận thức – tình cảm – ý định hành vi (Dai & cộng sự, 2020) Lý thuyết áp dụng rộng rãi làm tảng để giải thích ý định hành vi nhiều bối cảnh nghiên cứu (Ajzen, 2012) Trong số bối cảnh nghiên cứu này, có nhiều nghiên cứu liên quan đến thiết bị di động hay ứng dụng di động (Otieno & cộng sự, 2018; Fawzy & Salam, 2015; Fawzy & Salam, 2015; Otieno & cộng sự, 2018; Prachaseree & cộng sự, 2021; Bhattacherjee & Premkumar, 2004; Kim & cộng sự, 2012; Amoroso & Lim, 2017) Hình 1.2 Lý thuyết hành động hợp lýs Niềm tin Thái độ đối đánh giá với hành vi Niềm tin qui chuẩn động lực để Ý định Hành vi hành vi thực tế Chuẩn chủ quan tuân theo (Nguồn: Ajzen & Fishbein, 1980 trích Davis & cộng sự, 1989) Theo TRA, ý định thực hành vi yếu tố quan trọng định hành vi người định yếu tố, gồm thái độ người hành vi tiêu chuẩn chủ quan liên quan đến hành vi (Ajzen, 2012) Thái độ cá nhân đo lường niềm tin đánh giá kết hành vi, cảm xúc tích cực hay tiêu cực cá nhân thực hành (Ajzen & Fishbein, 2000) Chuẩn chủ quan nhận thức cá nhân việc người quan trọng nhóm tham chiếu nghĩ nên hay không nên thực hành vi (Ajzen & Fishbein, 2000) Chuẩn chủ quan chịu ảnh hưởng niềm tin cá nhân với người xung quanh động lực thực hành vi (Ajzen & Fishbein, 2000) Mặt dù áp dụng phổ biến nghiên cứu TRA tồn hạn chế, lý thuyết áp dụng thành 18 công nghiên cứu ý định hành vi kiểm soát ý chí Nếu hành vi khơng hồn tồn kiểm sốt ý chí, cá nhân khơng thực thực hành vi ảnh hưởng điều kiện mơi trường 1.3.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) Dựa TRA, Ajzen (1991) phát triển Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) để giải thích ý định hành vi cá nhân Theo đó, lý thuyết dựa lý thuyết tảng CAB (J Lin, 2014) TPB có thêm yếu tố thứ ba “Nhận thức kiểm sốt hành vi” vào mơ hình TRA ban đầu Cả TRA TPB cho hành vi nằm kiểm soát ý muốn bị ảnh hưởng ý định thực hành vi cá nhân Mục đích lý thuyết dự đoán hiểu ảnh hưởng động lực đến hành vi nằm kiểm soát ý chí cá nhân để xác định cách thức nơi nhắm mục tiêu chiến lược để thay đổi hành vi (Marangunić Granić, 2015) Hình 1.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định Thái độ hành vi Chuẩn chủ Ý định Hành vi quan Nhận thức kiểm soát hành vi (Nguồn: Ajzen, 1991) Tương tự TRA, TPB sử dụng rộng rãi để nghiên cứu ý định hành vi lĩnh vực nói chung cơng nghệ nói riêng, có ứng dụng du lịch nói riêng (Irwansyah & Triputra, 2016; Erawan, 2016; Dacinia Crina & Florina, 2020; Teng & cộng sự, 2015) 1.3.4 Mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM) Cả TRA TPB lý thuyết tảng hữu ích để dự đốn giải thích hành vi thực tế cá nhân (Venkatesh & Davis, 2000) Tuy nhiên, áp dụng mơ hình nghiên cứu thực nghiệm với ngữ cảnh khác lại khơng thành 19 cơng việc giải thích hành vi chấp nhận hay từ chối (Marangunić & Granić, 2015) Từ tảng lý thuyết TRA, Davis & cộng (1989) phát triển mơ hình đáng tin cậy với mục đích dự đốn giải thích việc sử dụng thực tế công nghệ cụ thể Mơ hình TAM bao gồm ba biến số nhận thức hữu ích, nhận thức dễ sử dụng thái độ việc sử dụng cơng nghệ Hình 1.4 Mơ hình chấp nhận cơng nghệ Nhận thức hữu ích Các biến Thái độ đối số bên với việc sử dụng Ý định sử dụng Sử dụng hệ thống thực tế Nhận thức dễ sử dụng (Nguồn: Davis & cộng sự, 1989) Nghiên cứu Davis (1989) thay đổi hành vi người dùng phát sinh thái độ khác người dùng công nghệ cụ thể Thái độ hình thành nhận thức người dùng tính hữu ích cơng nghệ mức độ dễ sử dụng công nghệ Một số nhà nghiên cứu mở rộng biến số TAM để nghiên cứu mối quan hệ thái độ, tính hữu ích, tính dễ sử dụng hành vi sử dụng công nghệ, cụ thể nghiên cứu (Davis, 1993; Szajna & Scamell, 1993; Adams & cộng sự, 1992; Hendrickson & cộng sự, 1993; Segars & Grover, 1993) Tuy nhiên, TAM tồn số hạn chế đáng kể, đặc biệt mơ hình điều chỉnh phù hợp với bối cảnh cơng nghệ phát triển (Holden & Karsh, 2010) Vì nghiên cứu sau tập trung vào phát triển mở rộng mơ hình để giải thích hành vi người dùng công nghệ bối cảnh khác cách tập trung vào cấu trúc phù hợp với bối cảnh Trong nghiên cứu gần tập trung nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ứng dụng di động, Verkasalo & cộng (2010) áp dụng mơ hình TAM mở rộng biến quan trọng nhận thức thích thú tính hữu ích nghiên cứu ứng dụng di động, ứng dụng giải trí, đồ Young Im & Hancer (2014b) đề xuất mơ hình mở rộng dựa TAM để nghiên cứu thái độ du 20 khách việc sử dụng ứng dụng du lịch Mỹ kết nhận thức thú vị ứng dụng ý thức thân yếu tố định Kim & cộng (2016) áp dụng mơ hình TAM mở rộng tìm bốn yếu tố quan trọng để giải thích yếu tố ảnh hưởng có tính định đến việc sử dụng ứng dụng di động, tính nhận thức tính thơng tin, tính hữu ích, nhận thức dễ sử dụng đánh giá người dùng Chuang (2020) mở rộng mơ hình TAM cách thêm yếu tố tính linh động, bối cảnh sử dụng kinh nghiệm marketing để dự đoán hành vi mua hàng ứng dụng du lịch Qua nghiên cứu thử nghiệm, đề xuất bổ sung cho TAM từ nhà nghiên cứu khác phát cho thấy hữu ích cảm nhận yếu tố định ý định sử dụng (Davis, Bagozzi, Warshaw, 1989), mơ hình TAM phiên dần hình thành sau Nhóm tác giả Venkatesh Davis (2000) đề xuất mơ hình TAM mở rộng có tên TAM2 TAM2 tìm cách xác định biến ảnh hưởng đến hữu ích cảm nhận: chuẩn chủ quan, hình ảnh, liên quan đến công việc, chất lượng đầu ra, kết minh chứng Venkatesh Davis (2000) thực nghiên cứu theo chiều dọc môi trường tự nguyện không tự nguyện, kết cho thấy TAM áp dụng tốt cho hai môi trường Venkatesh Bala, 2008 kết hợp TAM2 mơ hình yếu tố định dễ sử dụng cảm nhận (Venkatesh, 2000) để phát triển mơ hình tích hợp chấp nhận công nghệ gọi TAM3 Các tác giả phát triển TAM3 bốn loại khác bao gồm khác biệt cá nhân, đặc điểm hệ thống, ảnh hưởng xã hội điều kiện thuận lợi yếu tố định hữu ích cảm nhận cảm nhận dễ sử dụng 1.3.5 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) Các mơ hình lý thuyết TRA, TPB, TAM dự đốn ý định sử dụng cơng nghệ người dùng; nhiên, ý định hành vi thay đổi thành định từ chối, trì hoãn việc sử dụng, tiếp tục sử dụng giai đoạn sau Do đó, để dự đốn thay đổi này, Bhattacherjee (2001b) phát triển mơ hình xác nhận - kỳ vọng (ECM) để giải thích ý định tiếp tục sử dụng công nghệ ECM phát triển dựa lý thuyết xác nhận kỳ vọng (ECT) nghiên cứu hành vi người tiêu dùng xây dựng Oliver (1980), lý thuyết CAB Hạn chế ECT nghiên cứu hệ thống công nghệ khơng xem xét tác động việc hình thành tích lũy kinh nghiệm từ trải nghiệm 21 người dùng, ảnh hưởng trải nghiệm trình nhận thức kỳ vọng kết (Hossain & Quaddus, 2012) Từ hạn chế này, lĩnh vực công nghệ, Bhattacherjee (2001) điều chỉnh lập nên ECM để nghiên cứu hành vi tiếp tục sử dụng hệ thống cơng nghệ ECM giải thích rõ ràng q trình ba giai đoạn mơ hình hành vi, nhận thức – tình cảm – ý định hành vi, việc hình thành ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (Lin & cộng sự, 2015) ECM giải thích q trình mà người dùng cơng nghệ định tiếp tục sử dụng trình gồm ba bước Đầu tiên, sau khoảng thời gian sử dụng hệ thống cụ thể, người dùng hình thành khái niệm nhận thức hữu ích cho yếu tố sau sử dụng quan trọng ảnh hưởng đến hài lòng người dùng hệ thống (Hossain & Quaddus, 2012) Thứ hai, nhận thức hữu ích với xác nhận kỳ vọng từ lần sử dụng công nghệ trước tác động đến hài lịng Thứ ba, người dùng hài lòng tiếp tục sử dụng cơng nghệ khơng hài lịng ngừng sử dụng Hơn nữa, Bhattacherjee (2001b) phác thảo mối quan hệ bổ sung cấu trúc mơ hình Nhận thức người dùng tính hữu ích thúc đẩy ý định người dùng tiếp tục sử dụng hệ thống người dùng nhận thấy cơng nghệ hữu ích cho nhu cầu họ Bhattacherjee (2001) tập trung vào biến sau chấp nhận cách thay kỳ vọng trước sử dụng kỳ vọng sau sử dụng Mơ hình nhấn mạnh kỳ vọng sau sử dụng khía cạnh quan trọng cần xem xét kỳ vọng thay đổi, theo thời gian theo trải nghiệm thực tế (Hossain & Quaddus, 2012) Bhattacherjee (2001b) giải thích cấu trúc kỳ vọng từ ECT thay kỳ vọng sau sử dụng đo lường mức độ nhận thức hữu ích Và tất biến xem xét trước chấp nhận ban đầu ECM ghi lại cấu trúc xác nhận kỳ vọng hài lòng; giúp đơn giản hóa đáng kể việc kiểm tra thực nghiệm (Bhattacherjee, 2001) Bhattacherjee (2001) định nghĩa xác nhận “sự phù hợp kỳ vọng hiệu suất thực tế” lần sử dụng trước Vì định nghĩa xem xét đến hiệu suất, nên ECM loại bỏ cấu trúc hiệu suất có ECT ban đầu 22 Hình 1.5 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng Nhận thức hữu ích (Perceived Usefulness) Ý định tiếp Sự hài lòng tục sử dụng (Satisfaction) (Continuance Intention) Sự xác nhận (Confirmation) Nguồn: Bhattacherjee (2001a) 1.3.6 Lý thuyết hợp chấp nhận sử dụng cơng nghệ (UTAUT) Để dự đốn hành vi có ý định hành vi giai đoạn chấp nhận sử dụng giai đoạn sau sử dụng công nghệ, Venkatesh & cộng (2003) giới thiệu mơ hình tổng hợp dựa việc kết hợp tám mơ hình lý thuyết chấp nhận cơng nghệ Mơ hình UTAUT bao gồm bốn yếu tố chính: hiệu suất kỳ vọng, nỗ lực kỳ vọng, ảnh hưởng xã hội điều kiện thuận lợi (Hình 2.6) Hình 1.6 Mơ hình hợp chấp nhận sử dụng công nghệ Hiệu suất kỳ vọng Hiệu kỳ vọng Ý định hành vi Hành vi sử dụng Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi Giới tính Tuổi Kinh nghiệm Tự nguyện sử dụng Nguồn: Venkatesh & cộng (2003) Những yếu tố biến độc lập ảnh hưởng đến biến phụ thuộc ý định hành vi hành vi sử dụng UTAUT có khả dự đốn cao đáng kể so với 23 mơ hình khác (Venkatesh & cộng sự, 2003) Nhiều nghiên cứu áp dụng để kiểm tra việc chấp nhận sử dụng công nghệ di động bối cảnh khác nhau, dịch vụ di động (Carlsson & cộng sự, 2006; Park, 2007), toán di động (Chong, 2013; Khalilzadeh & cộng sự, 2017; Slade & cộng sự, 2015; East & Havard, 2015), ngân hàng di động (Baptista & Oliveira, 2015), ứng dụng di động (Hew & cộng sự, 2015; East & Havard, 2015), dịch vụ dựa vị trí di động (Yu & Chang, 2008; Zhou, 2012; Yoon & cộng sự, 2018) UTAUT số hạn chế định Dwivedi & cộng (2019) cho biến điều tiết UTAUT khơng áp dụng chung cho tất ngữ cảnh Theo mơ hình TAM3 Venkatesh & Bala (2008) coi yếu tố xã hội điều kiện thuận lợi yếu tố dự báo cho nhận thức tính hữu ích dễ sử dụng Điều mâu thuẫn với mơ hình UTAUT hai yếu tố song song với nhận thức hữu ích (hiệu suất kỳ vọng) nhận thức tính dễ sử dụng (nỗ lực kỳ vọng) Để đạt giá trị dự đoán tốt hơn, Venkatesh & cộng (2012) phát triển UTAUT mở rộng UTAUT2 việc bổ sung thêm động tiêu khiển, giá trị giá thói quen vào mơ hình ban đầu 1.3.7 Mơ hình phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF) Mơ hình phù hợp khả đáp ứng tiếp tục sử dụng phát triển Hoehle & Venkatesh (2015b); mơ hình tập trung nghiên cứu yếu tố liên quan đến khả đáp ứng hướng cải thiện khả đáp ứng để người dùng tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Hoehle & Venkatesh (2015a) xây dựng lý thuyết xác ngữ cảnh cụ thể khả đáp ứng ứng dụng di động, xu hướng chung để tìm kiếm lời giải thích tốt cho mối quan hệ nhân cấp độ chi tiết bối cảnh cụ thể thay phân tích cấp độ bao quát (Johns, 2006) Theo đó, mơ hình xem xét rõ ràng khía cạnh khả đáp ứng ứng dụng di động xây dựng thang đo lường, nhằm nghiên cứu tất khía cạnh cụ thể khả đáp ứng ứng dụng di động Điều làm tăng khả giải thích dễ dàng đưa giải pháp nhằm cải thiện ứng dụng di động (Tan & cộng sự, 2020) 24 Hình 1.7 Lý thuyết phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Thiết kế ứng dụng Tiện ích ứng dụng Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Đồ họa giao diện Giao diện đầu vào Giao diện đầu Lòng trung thành với ứng dụng di động Cấu trúc giao diện Khả đáp ứng ứng Biến số kết dụng di động Nguồn: Hoehle & Venkatesh (2015b) 1.4 Tổng quan nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Các nghiên cứu chủ đề ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch thường dựa lý thuyết nghiên cứu lĩnh vực hệ thống thông tin (IS), phổ biến mơ hình chấp nhận cơng nghệ (TAM), lý thuyết thống chấp nhận sử dụng công nghệ (UTAUT), lý thuyết thống chấp nhận sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2), lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB), mơ hình xác nhận kỳ vọng (ECM), theo hướng tích hợp lý thuyết Phần lớn nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng hành vi người dùng giai đoạn chấp nhận sử dụng công nghệ ban đầu yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng (Bhattacherjee, 2001b; Susanto & cộng sự, 2016) Tuy nhiên, nhà nghiên cứu khác cho việc áp dụng lý thuyết bỏ sót số khía cạnh quan trọng bối cảnh nghiên cứu ngành du lịch Nghiên cứu Kim & cộng (2008) lý thuyết phổ biến TAM không cung cấp đầy đủ thông tin có ý nghĩa ý kiến người dùng bối cảnh dịch vụ cụ thể Đặc biệt, sản phẩm dịch vụ du lịch cung cấp sản phẩm/dịch vụ vơ hình (Smith, 1994 trích Choi, 2018); đó, du khách khơng thể đánh giá sản phẩm/dịch vụ du lịch trước sử dụng thực tế Ngoài ra, khoảng cách địa lý 25 nơi du khách mua sản phẩm/dịch vụ du lịch nơi họ trải nghiệm (Hwang & cộng sự, 2006), du khách đưa định ban đầu điều kiện khơng chắn Do đó, ý định chấp nhận ứng dụng du lịch du khách khác giai đoạn trước sau sử dụng Trong nghiên cứu ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng, nhiều nghiên cứu sử dụng mơ hình xác nhận kỳ vọng (ECM) Bhattacherjee (2001b) làm tảng lý thuyết ECM nỗ lực chứng minh mức độ ảnh hưởng niềm tin nhận thức đến tình cảm ý định tiếp tục sử dụng công nghệ người dùng theo trình hình thành hành vi: Nhận thức → Tình cảm → Ý định hành vi, chứng minh bối cảnh nghiên cứu ứng dụng di động nói chung ứng dụng du lịch nói riêng (Bhattacherjee, 2001a; Bhattacherjee, 2001b; Thong & cộng sự, 2006; Hung & cộng sự, 2007; Susanto & cộng sự, 2016; Cho, 2016; Hong & cộng sự, 2006; Lin & cộng sự, 2005; Limayem & Cheung, 2008) Tuy nhiên, ECM đơn giản không nắm bắt đầy đủ kỳ vọng trải nghiệm người dùng với thuộc tính khác công nghệ (Cho, 2016) Cụ thể, xem xét nghiên cứu bối cảnh ứng dụng du lịch, nghiên cứu Kim & cộng (2019) tích hợp ECM, mơ hình chấp nhận sử dụng dựa giá trị (VAM) với liệu thu thập từ 410 người tham gia để nghiên cứu dịch vụ lưu trú Hàn Quốc Kết nghiên cứu thực nghiệm xác nhận nhận thức hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến hài lòng nhận thức thú vị, ngược lại có tác động tiêu cực đến giá trị cảm nhận Ảnh hưởng nhận thức rủi ro, tính kỹ thuật, tính hữu dụng, xác nhận giá trị cảm nhận hài lịng đóng vai trò quan trọng việc tạo ý định sử dụng ứng dụng chỗ Hạn chế nghiên cứu đối tượng độ tuổi 20 chiếm 50% mẫu nên khái quát kết cho tất nhóm tuổi Do đó, nghiên cứu liên quan đến chủ đề cần tập trung phân loại người dùng theo nhóm tuổi nói riêng hay đặc điểm người dùng nói chung để cung cấp sở toàn diện cho chiến lược Marketing Nghiên cứu Garima & Sajeevan (2019) ứng dụng thuê xe du lịch Ấn Độ tích hợp TAM ECM để chứng minh giá trị cảm nhận, tự tin hài lịng đóng góp đáng kể vào hình thành ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ ứng dụng dịch vụ xe du lịch Nghiên cứu sử dụng kết hợp vấn chuyên sâu nghiên cứu định lượng với liệu thu từ 1552 người tham gia Một hạn chế bật nghiên cứu yếu tố thêm vào 26 chưa hoàn toàn định ý định tiếp tục sử dụng người dùng; vai trò điều tiết biến số nhân học chưa xem xét Choi & cộng (2019) thực nghiên cứu định tính, vấn chuyên sâu 22 người dùng ứng dụng du lịch Kết nghiên cứu khám phá lợi ích chức năng, tính dễ sử dụng thú vị yếu tố định để người tham gia sử dụng tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch Úc Hạn chế nghiên cứu kết nghiên cứu tóm tắt yếu tố liên quan ảnh hưởng đến ý định sử dụng tiếp tục mà không cung cấp thông tin chi tiết tầm quan trọng yếu tố việc ảnh hưởng định ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu gợi ý việc thực nghiên cứu định lượng tương lai, nghiên cứu vai trò điều tiết yếu tố nhân học, mở rộng yếu tố ảnh hưởng để hiểu rõ sâu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Nghiên cứu Liu & cộng (2020b) tích hợp ECM lý thuyết thành công hệ thống công nghệ (ISS) để nghiên cứu ứng dụng du lịch Trung Quốc Phương pháp nghiên cứu định lượng sử dụng với liệu thu từ 480 người dùng Kết nghiên cứu tồn mối quan hệ đáng kể khái niệm nghiên cứu: chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, chất lượng dịch vụ - xác nhận kỳ vọng; xác nhận kỳ vọng – nhận thức hữu ích, nhận thức tin tưởng, nhận thức thú vị - hài lòng; nhận thức hữu ích, nhận thức tin cậy, nhận thức thú vị, nhận thức rủi ro - hài lòng; nhận thức hữu ích, hài lịng - ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu tồn số hạn chế, bật tính đại diện mẫu chưa cao cần tập trung vào số yếu tố quan trọng khác Chẳng hạn cần tập trung phân tích ảnh hưởng nhận thức hữu ích đến ý định tiếp tục sử dụng để hiểu rõ sâu hành vi sử dụng ứng dụng du lịch nói riêng Mặc dù mơ hình ECM sử dụng rộng rãi yếu tố quan trọng phải điều chỉnh khác tùy thuộc vào bối cảnh nghiên cứu Bên cạnh đó, ranh giới chấp nhận tiếp tục sử dụng khơng rõ ràng người dùng nhanh chóng từ bỏ ứng dụng sau lần tải xuống sử dụng ban đầu (Kim & Kim, 2014) Ngoài ra, ứng dụng di động cịn có đặc điểm khác với cơng nghệ khác trang Web, nên có nhiều vấn đề riêng biệt khác cần nghiên cứu (Harrison & cộng sự, 2013) Các nghiên cứu ứng dụng tập trung nghiên cứu hành vi sử dụng người dùng cách đánh giá trải nghiệm họ (Wang, Xiang, Law & Ki 2016) Theo lý thuyết khơng hịa hợp nhận thức (CDT), trải nghiệm ảnh hưởng đến nhận thức thái 27 độ người dùng công nghệ (Bhattacherjee & Premkumar, 2004) Các tài liệu nghiên cứu dịch vụ khách hàng nhấn mạnh vai trò bật trải nghiệm, điều ảnh hưởng đến nhận thức khách hàng sản phẩm/dịch vụ (Mohd-Any & cộng sự, 2015) Đối với ứng dụng di động, nhận thức người dùng ứng dụng di động thay đổi trải nghiệm sử dụng cảm nhận dịch vụ thực tế (Bhattacherjee & Premkumar, 2004) Do đó, yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận ứng dụng ban đầu khác với yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi tiếp tục sử dụng Với tầm quan trọng việc tìm hiểu ý định tiếp tục sử dụng ngày có nhiều nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Cho, 2016; Hsiao & cộng sự, 2016; Hsu & cộng sự, 2014; Kim & cộng sự, 2012) Tuy nhiên, nghiên cứu phần lớn tập trung vào ứng dụng xã hội (Hsiao & cộng sự, 2016), ứng dụng nhắn tin (Oghuma & cộng sự, 2016), ứng dụng đặt xe taxi (Weng & cộng sự, 2017) ứng dụng sức khỏe (Cho, 2016), ứng dụng mà người dùng có xu hướng sử dụng sống hàng ngày tương đối thường xuyên Do vậy, nghiên cứu không đặc trưng bối cảnh du lịch Các ứng dụng du lịch khác tính năng, chức thiết kế ảnh hưởng khác đến trải nghiệm hài lòng người dùng (Wang & cộng sự, 2016), nên yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch khác biệt so với nghiên cứu bối cảnh khác Đối với ứng dụng du lịch nói riêng, theo tổng quan tài liệu, có tài liệu nghiên cứu cách du khách đánh giá trải nghiệm, tình cảm họ ứng dụng du lịch, để từ hiểu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Vì cơng ty du lịch khó để biết cách thức hiệu để tương tác giao tiếp với du khách thông qua ứng dụng (Wang & Wang, 2010) Khi du khách có nhiều khả thay đổi kỳ vọng nhu cầu thông qua trải nghiệm công nghệ (Bilgihan & cộng sự, 2011), ngành du lịch phải dành nguồn lực để đảm bảo ứng dụng du lịch tập trung vào đáp ứng nhu cầu người dùng cách tính linh hoạt, đổi thích ứng cao (Meuter & cộng sự, 2003) Tuy nhiên, điều không đảm bảo du khách tiếp tục sử dụng lâu dài ứng dụng (Bhattacherjee, 2001b; Shaikh & Karjaluoto, 2015) Bhattacherjee (2001b) cho cá nhân liên tục điều chỉnh nhận thức hay kỳ vọng hệ thống thông tin đạt mục tiêu từ trải nghiệm thực tế, hình thành kỳ vọng giai đoạn sau sử dụng (Thong & cộng sự, 2006) Và nhiều nhà nghiên cứu khẳng định hài lịng yếu tố mang tính định đến ý định hành vi giai đoạn sau chấp nhận sử dụng 28 (Bhattacherjee, 2001b; Chen & cộng sự, 2016; Choi & cộng sự, 2015) Vì vậy, ngành du lịch cần tập trung vào nghiên cứu kết hành vi từ hài lòng du khách (Bhattacherjee, 2001b) Do đó, cần thiết phải tiến hành nghiên cứu để kiểm tra hiểu sâu sắc ý định hành vi sử dụng ứng dụng du lịch du khách, cụ thể nghiên cứu yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách du lịch giai đoạn sau chấp nhận sử dụng lần Đặc biệt, có nghiên cứu liên quan đến ứng dụng du lịch OTA Trong đó, trải nghiệm du lịch thường phức tạp tính vơ hình tính chủ quan (Williams & Soutar, 2009) Do tính chất phức tạp này, trải nghiệm du khách với ứng dụng du lịch có xu hướng khác biệt, có phức tạp so với bối cảnh nghiên cứu khác Ngoài ra, theo Tổ chức du lịch thể giới (WTO, 1995), du lịch hoạt động người, bao gồm hành vi người, việc sử dụng nguồn tài nguyên tương tác với bên liên quan, kinh tế môi trường; điều cho thấy nghiên cứu công nghệ du lịch cần phải tính đến nhận thức trải nghiệm sử dụng cơng nghệ du khách Do đó, nghiên cứu nhằm khám phá nhận thức, tình cảm hành vi của du khách giai đoạn sau trải nghiệm sử dụng với ứng dụng du lịch OTA Mặt khác, nghiên cứu khác Hoehle & Venkatesh (2015b); Ozturk & cộng (2016); Hoehle & cộng (2015a) loại bỏ lý thuyết lĩnh vực hệ thống thơng tin tạo mơ hình nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Các nhân tố định phát triển dành riêng cho ứng dụng di động Trong bật nhân tố khả đáp ứng ứng dụng di động, nhân tố quan tâm nghiên cứu có khơng cung cấp đầy đủ tiền đề hiểu sâu sắc để phát triển cải thiện ứng dụng dành cho thiết bị di động (Zahra & cộng sự, 2017) Một số mơ hình khái niệm hóa khả đáp ứng theo cách tổng hợp chung chung, dẫn đến khả giải thích thành phần gây nhiễu (Hoehle & Venkatesh, 2015a; Tarute & cộng sự, 2017) Trong đó, nhiều nghiên cứu xác định khả đáp ứng ảnh hưởng trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu Tarute & cộng (2017) mức độ tương tác với ứng dụng di động người tiêu dùng cho thấy ứng dụng có khả đáp ứng tốt làm tăng mức độ tương tác sau cải thiện ý định tiếp tục sử dụng người dùng Tương tự, nghiên cứu Ozturk & cộng (2016) ứng dụng đặt phòng khách sạn cho thấy việc cải thiện 29 khả đáp ứng ứng dụng tăng nhận thức khách hàng giá trị ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng Tuy nhiên, đặc tính riêng ứng dụng di động tính di động hạn chế kích thước hình nên mơ hình nghiên cứu dựa bối cảnh nghiên cứu phần mềm trang Web không đủ để giúp định hướng cho cải thiện phát triển thiết kế giao diện ứng dụng di động (Zahra & cộng sự, 2017; Harrison & cộng sự, 2013; Zhang & Adipat, 2005) Nghiên cứu Hoehle & Venkatesh (2015a) mơ hình triển khai cấu trúc cấu thành khả đáp ứng ứng dụng di động liên hệ chúng với ý định tiếp tục sử dụng Các khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng bao gồm sáu yếu tố: thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, đồ họa giao diện, giao diện đầu vào, giao diện đầu cấu trúc giao diện (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Nghiên cứu chứng minh sáu yếu tố đại diện cho khả đáp ứng ảnh hưởng đến ý định tiếp tục ứng dụng dành cho thiết bị di động Mơ hình hình thành xác thực từ liệu 1200 người tham gia (Hoehle & Venkatesh, 2015a), hỗ trợ thêm nghiên cứu khác với liệu từ 1800 mạng xã hội người dùng ứng dụng phương tiện từ bốn quốc gia (Hoehle & cộng sự, 2015a) Hạn chế mơ hình chưa nghiên cứu ý định hành vi người dùng ứng dụng di động theo tiến trình hành vi áp dụng nghiên cứu cho ứng dụng mạng xã hội Trong bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch, số nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch bị ảnh hưởng trực tiếp nhiều yếu tố (Bảng 1.2) Trong có yếu tố xác nhận ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích hài lòng người dùng ứng dụng (Liu & cộng sự, 2020; Malik & Rao, 2019) Cả hai yếu tố đóng vai trị định trực tiếp ý định tiếp tục sử dụng (Bhattacherjee, 2001a; Malik & Rao, 2019) Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu kiểm tra vai trò trung gian nhận thức hữu ích hài lịng mối quan hệ hai khái niệm: xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng, mở hội để thực nghiên cứu Từ phân tích tầm quan trọng ứng dụng di động, sơ lược lý thuyết nghiên cứu, tổng quan nghiên cứu liên quan đến khả đáp ứng ứng dụng di động, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động, chủ đề nghiên cứu tồn nhiều khoảng trống nghiên cứu cần bổ sung Bên cạnh đó, bối cảnh nghiên 30 cứu Việt Nam, chưa có nghiên cứu thức chủ đề Do đó, luận án thực nhằm góp phần giải khoảng trống tồn nhằm gia tăng khả giải thích ý định tiếp tục sử dụng bối cảnh du lịch khía cạnh cụ thể khả đáp ứng ứng dụng Dưới bảng tóm tắt nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch từ nghiên cứu trước Bảng 1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Nhân tố Nhận thức giá trị Các nghiên cứu Garima & Sajeevan (2019); Kim & cộng (2019); Choi & cộng (2019) Sự đáng tin cậy Garima & Sajeevan (2019); Filieri & cộng (2020) Sự hài lòng Garima & Sajeevan (2019); Filieri & cộng (2020); Kim & cộng (2019); Choi & cộng (2019); Liu & cộng (2020); Weng & cộng (2017); Zhong & cộng (2015) Tính Choi & cộng (2019) Nhận thức dễ sử dụng Filieri & cộng (2020); Garima & Sajeevan (2019); Choi & cộng (2019); Weng & cộng (2017) Nhận thức thú vị Choi & cộng (2019); Hsiao & cộng (2016); Kim & cộng (2019); Liu & cộng (2020) Chuẩn chủ quan Weng & cộng (2017); Zhong & cộng (2015) Khả đáp ứng Ozturk & cộng (2016); Hoehle & Venkatesh, 2015; Tarute & cộng (2017) Nhận thức hữu ích Filieri & cộng (2020); Liu & cộng (2020); Garima & Sajeevan (2019); Kim & cộng (2019); Liu & cộng (2020); Weng & cộng (2017); Zhong & cộng (2015) Hiệu suất kinh nghiệm Filieri & cộng (2020) Nhận thức chi phí Kim & cộng (2019) 31 Nhân tố Nhận thức rủi ro Các nghiên cứu Kim & cộng (2019); Liu & cộng (2020); Weng & cộng (2017) Sự xác nhận Kim & cộng (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng (2020); Weng & cộng (2017); Zhong & cộng (2015) Hiệu thân Garima & Sajeevan (2019) Niềm tin Choi & cộng (2019); Liu & cộng (2020) Thái độ Weng & cộng (2017) Nhận thức kiểm soát Zhong & cộng (2015) hành vi Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 1.5 Khả đáp ứng ứng dụng du lịch 1.5.1 Khái niệm khả đáp ứng ứng dụng di động Thuật ngữ “khả đáp ứng” dịch từ thuật ngữ “usability” Trong bối cảnh nghiên cứu cơng nghệ, thuật ngữ “usability”có thể dịch “khả sử dụng”, “tính khả dụng”, “khả đáp ứng” Tuy nhiên, nghiên cứu nhằm tránh nhầm lẫn ý nghĩa với “ý định tiếp tục sử dụng” hay “ý định sử dụng” người dùng, thuật ngữ tạm dịch “khả đáp ứng” Khả đáp ứng mức độ sản phẩm hiểu, vận hành tạo hấp dẫn người dùng sử dụng để đạt mục tiêu định hiệu bối cảnh sử dụng cụ thể (Bevan,1995 trích Hoehle & Venkatesh, 2015b) Trong bối cảnh nghiên cứu ứng dụng di động, khả đáp ứng mức độ mà ứng dụng di động sử dụng người dùng cụ thể nhằm giúp người dùng đạt mục tiêu cụ thể với hiệu quả, hiệu suất hài lòng bối cảnh cụ thể (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Theo Lee & cộng (2009), nhận thức người dùng khả đáp ứng cảm nhận liên quan đến khía cạnh thiết kế giao diện dành cho người dùng, đảm bảo tính dễ sử dụng, thu hút trực quan, thân thiện với người dùng thuận tiện việc cung cấp dịch vụ Dựa định nghĩa trước, nghiên cứu này, khả đáp ứng ứng dụng du lịch mức độ mà ứng dụng 32 du lịch phù hợp để sử dụng, giúp du khách đạt mục đích du lịch cách xác, hiệu mang lại hài lịng Ngoài ra, nghiên cứu mở rộng khái niệm “khả đáp ứng” thành khái niệm “sự xác nhận khả đáp ứng” ứng dụng du lịch (Confirmation of mobile tourism apps usability) Cơ sở việc mở rộng khái niệm nghiên cứu xuất phát từ việc mở rộng lý thuyết nghiên cứu từ việc tích hợp mơ hình nghiên cứu Khái niệm “sự xác nhận” bắt nguồn từ khái niệm “sự không xác nhận” lý thuyết không xác nhận – kỳ vọng (EDT), lý thuyết phát triển Oliver (1980) (trích Bhattacherjee, 2001) Sự xác nhận cảm giác tích cực người dùng có phù hợp mong đợi sản phẩm/dịch vụ trước sử dụng hiệu suất từ q trình trải nghiệm Oliver (1980) (trích Bhattacherjee, 2001) Khi áp dụng lý thuyết EDT nghiên cứu liên hệ thống thông tin, Bhattacherjee (2001) định nghĩa xác nhận nhận thức người dùng phù hợp kỳ vọng việc sử dụng công nghệ hiệu suất thực tế cơng nghệ Trong nghiên cứu ứng dụng di động cho thấy xác nhận đạt người dùng cảm nhận kỳ vọng ban đầu ứng dụng có tương thích với hiệu suất mà ứng dụng mang lại trải nghiệm (Liao & cộng sự, 2009) Căn định nghĩa có liên quan Bevan (1995), Bhattacherjee (2001), Lee & cộng (2009) Hoehle & Venkatesh (2015b), nghiên cứu “sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch” định nghĩa nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng mức độ mà ứng dụng du lịch sử dụng để giúp du khách đạt mục đích du lịch cách xác, hiệu hài lòng so với hiệu suất thực tế 1.5.2 Vai trị mơ hình nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động Khả đáp ứng xem khía cạnh chất lượng quan trọng đánh giá mức độ dễ sử dụng giao diện người dùng mà cịn có vai trị quan trọng với thành cơng ứng dụng di động (Baharuddin & cộng sự, 2013) Khác với chức năng, thường tập trung vào sản phẩm sản phẩm làm được; khả đáp ứng trọng vào vấn đề liệu người dùng dàng hiểu ứng dụng làm cho phát huy chức mà làm, thường thể thơng qua giao diện (Baharuddin& cộng sự, 2013; Tan & cộng sự, 2020) Khả đáp ứng 33 ứng dụng du lịch khẳng định chìa khóa để phát triển thành công ứng dụng (Hussain & Omar, 2020) Trong đó, mơ hình nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động khơng có thống Hầu hết nghiên cứu xem xét khả đáp ứng cách tổng hợp số nghiên cứu yếu tố khái niệm (Islam & cộng sự, 2017, Tan & cộng sự, 2020b) Hoehle & Venkatesh (2015a) xây dựng mơ hình nghiên cứu khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng di động; đề nghị hướng nghiên cứu tương lai cần tìm hiểu rõ khả đáp ứng ứng dụng di động Các nhà nghiên cứu tái tạo mơ hình lý thuyết Hoehle & Venkatesh (2015a) bối cảnh kiểm tra độ ổn định thang đo theo thời gian (Johns, 2006) Các nghiên cứu tương lai sử dụng khái niệm thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động để kết hợp với lý thuyết khác, chẳng hạn lý thuyết ý định tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ Bhattacherjee (2001a) để nghiên cứu lý cá nhân sử dụng ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Việc kết hợp lý thuyết làm gia tăng hiệu dự đoán ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng bối cảnh du lịch, củng cố sức mạnh giải thích yếu tố với ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng (Hossain & Quaddus, 2012) Lý thuyết nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động xác định sở tài liệu nghiên cứu chung, chủ yếu dựa bối cảnh phần mềm trang web (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Một số mơ hình khái niệm hóa khả đáp ứng theo cách tổng hợp làm cho việc giải thích cấu trúc cấu thành bị nhiễu gây hiểu nhầm (Hoehle & Venkatesh, 2015a; Islam & cộng sự, 2017) Trong đó, khả đáp ứng khái niệm đa chiều, định nghĩa nhiều cách khác Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) Nielsen (1994), số nghiên cứu Coursaris & Kim (2011), Zahra & cộng (2017) Hornbæk & Law (2007) Nhiều nghiên cứu hình thành khái niệm đo lường khả đáp ứng ứng dụng di động mà khơng tích hợp yếu tố quan trọng theo ngữ cảnh (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Các mơ hình khả đáp ứng chung dựa bối cảnh nghiên cứu phần mềm trang Web không đủ để áp dụng bối cảnh ứng dụng di động, đặc tính riêng ứng dụng di động tính di động hạn chế kích thước hình thường bị bỏ qua (Harrison & cộng sự, 2013; Zhang & Adipat, 2005) 34 Để khắc phục vấn đề này, nhiều nghiên cứu xem xét khả đáp ứng dành riêng cho ứng dụng di động cách kết hợp mở rộng yếu tố cấu thành khả đáp ứng Bảng 1.2 tóm tắt nghiên cứu liên quan đến mơ hình thể khả đáp ứng ứng dụng di động Cụ thể, Hussain & Kutar (2012) phát triển mơ hình số liệu câu hỏi mục tiêu di động (mGQM) để đo lường khả đáp ứng ứng dụng di động với 14 mục yếu tố cấu thành Mơ hình có ba hạn chế Đầu tiên, mơ hình đánh giá thông qua thử nghiệm khả đáp ứng hướng dẫn sử dụng bốn ứng dụng di động khác 35 Bảng 1.2 Các mơ hình đo lường khả đáp ứng ứng dụng di động Inversini & Violi, (2013) Ismail & cộng (2016) Johnson & cộng (2022) Afif (2021) Weichbroth (2020) Tan & cộng (2020) Kasali & cộng (2019) + + Khả tiếp cận Tính phổ biến Khả hoạt động Cấu trúc giao diện UHM, UEM Giao diện đầu Giao diện đầu vào Giao diện người dùng Tiện ích ứng dụng Thiết kế ứng dụng MAU Nhận thức tải trọng + Lỗi + Khả ghi nhớ + Khả học hỏi Hài lịng Sự hấp dẫn An tồn Các tính Thời gian Sự hiệu Du lịch Ai Cập Du lịch Thụy Sĩ Du lịch Các quốc gia khác Giáo dục chăm sóc sức khỏe -Na Uy Giáo dục - Ả Rập Saudi Bối cảnh khác Thảm họa New Zealand mHealth - Nigeria PACMAD, UHM, UEM Sự hữu hiệu Hussein & Ahmed, (2022) Chính xác Tác giả Lĩnh vực nghiên cứu Quốc gia Sự đơn giản mGQM + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + 36 + + + + + + + + + + + Yassierli & cộng (2018) Hoehle & cộng (2015) Hussain & Kutar (2012) Biel & cộng (2010) Thương mại di động Indonesi a Phương tiện truyền thông xã hội di động Hoa Kỳ, Đức, Trung Quốc, Ấn Độ Ứng dụng SatNav Vương quốc Anh Ứng dụng dành cho thiết bị di động ngữ cảnh khác + + + + + + + + + + + + + + + + + + + Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 37 Do đó, mơ hình áp dụng hiệu cho số ứng dụng di động khác biệt tính chức Thứ hai, mơ hình tồn diện xây dựng để nghiên cứu ứng dụng di động nói chung Do đó, giải thích khơng đầy đủ cách chọn số khả đáp ứng phù hợp cho ứng dụng di động cụ thể (Hussain & Kutar, 2012; Zahra & cộng sự, 2017) Ví dụ, độ tin cậy tính bảo mật đặc điểm quan trọng trường hợp ứng dụng ngân hàng di động Tuy nhiên, tính khơng thảo luận đầy đủ mơ hình Thứ ba, cấu trúc mơ hình phát triển dựa thước đo câu hỏi mục tiêu (Hussain & Kutar, 2012); đó, câu hỏi khả đáp ứng ứng dụng cụ thể khơng dễ dàng để giải thích Harrison & cộng (2013) phát triển mơ hình người trung tâm phát triển ứng dụng di động (PACMAD) với thành phần cấu thành khả đáp ứng ứng dụng di động PACMAD thiết kế để nắm bắt phức tạp việc tương tác với ứng dụng di động Mơ hình nhằm mục đích áp dụng mơ hình khả đáp ứng có cho ứng dụng di động, chẳng hạn xem xét dịch vụ chức trình phát triển ứng dụng Tuy nhiên, dịch vụ chức làm tăng độ phức tạp phần mềm Do đó, điều khiến mục tiêu người dùng trở nên khó thực thông qua thiết bị di động Bên cạnh đó, để kiểm tra độ xác mơ hình cho ứng dụng di động, PACMAD thiếu hướng dẫn số liệu liên quan đến thành phần chọn thiếu yêu cầu đánh giá (Zahra & cộng sự, 2017) Mơ hình phân cấp khả đáp ứng (UHM) phát triển Kasali & cộng (2019) bao gồm yếu tố cấu thành đề xuất cách tích hợp mơ hình IMM mơ hình PACMAD Điều khắc phục hạn chế mơ hình nghiên cứu trước Tuy nhiên, mẫu khảo sát người dùng lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, cụ thể ứng dụng MyFitnessPall GoogleFit Do khác biệt tính chức ứng dụng khác bối cảnh khác nhau, mơ hình khơng hiệu tất bối cảnh nghiên cứu cần có nghiên cứu sâu (Kasali & cộng sự, 2019) Ngồi ra, mơ hình xem xét tất yếu tố khả đáp ứng nhau, điều tạo nhiều quy tắc (Gupta & cộng sự, 2017) Các thuộc tính mơ hình chưa xếp hạng ưu tiên Điều không đảm bảo nắm bắt đồng thời thuộc tính chủ quan khách quan để có kết đáng tin cậy tốt 38 Hussain & Omar (2020) đề xuất mô hình đánh giá khả đáp ứng (UEM) để xác định thành phần cấu thành khả đáp ứng ứng dụng dành cho người khiếm thị thiết bị di động Mơ hình đánh giá khả đáp ứng đề xuất dựa phương pháp tổng quan tài liệu có hệ thống Mơ hình sáu khía cạnh có tác động đáng kể đến hài lịng người dùng Nó giúp nhà phát triển ứng dụng di động người đánh giá ứng dụng di động cho người dùng Tuy nhiên, hạn chế mơ hình phạm vi nghiên cứu chứng minh bối cảnh nghiên cứu khiếm thị Mơ hình cần phải bổ sung tiêu chí thước đo để hồn thiện, cần đánh giá chuyên gia (Hussain & Omar, 2020) Nhìn chung, yếu tố thuộc mơ hình nghiên cứu đánh giá khả đáp ứng ứng dụng di động mức bản, chẳng hạn hoàn thành nhiệm vụ, tỷ lệ lỗi, hay yếu tố phổ biến tính hữu hiệu hiệu đóng vai trị cấu thành khả đáp ứng (Zhang & Adipat, 2005; Balapour & Sabherwal, 2017) Mặc dù yếu tố tiêu chuẩn phương tiện hữu ích để tìm hiểu tương tác người dùng, công nghệ, tác vụ bối cảnh, chúng có tồn hạn chế để hiểu rõ yếu tố góp phần vào kết khả đáp ứng (Balapour & Sabherwal, 2017) Các mơ hình nghiên cứu khả đáp ứng ứng dụng di động không cung cấp đầy đủ yếu tố, yếu tố mà giúp định hướng cho cải thiện, phát triển thiết kế giao diện ứng dụng di động (Zahra & cộng sự, 2017) Trong thách thức lớn ứng dụng di động giao diện ứng dụng số ứng dụng khó sử dụng nội dung thiết kế (Zahra & cộng sự, 2017) Để giải hạn chế từ nghiên cứu trước đây, Hoehle & Venkatesh (2015a) phát triển khái niệm khả đáp ứng dành riêng cho ứng dụng di động Mơ hình nghiên cứu Hoehle & Venkatesh (2015a) bao gồm yếu tố phản ánh khả đáp ứng ứng dụng di động chúng giúp định hướng phát triển ứng dụng di động (Tan & cộng sự, 2020b) Mơ hình nghiên cứu trình bày sáu khía cạnh đại diện cho khả đáp ứng ứng dụng di động: thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, đồ họa giao diện người dùng, giao diện đầu ra, giao diện đầu vào cấu trúc ứng dụng Theo Tan & cộng (2020b), hạn chế mơ hình áp dụng cho ứng dụng di động truyền thông xã hội, khuyến khích nghiên cứu ứng dụng di động bối cảnh nghiên cứu khác Trong du lịch, việc nghiên cứu cải thiện khả đáp ứng ứng dụng di động thực 39 cần thiết để đảm bảo yêu cầu du khách với ứng dụng đạt (Yeratziotis & Zaphiris, 2018) Cần có thước đo đánh giá khả đáp ứng để cung cấp thang đo phù hợp nhằm đánh giá khả đáp ứng ứng dụng lĩnh vực du lịch (Hashim & Isse, 2019) Xuất phát từ tầm quan trọng ứng dụng du lịch yếu tố khả đáp ứng ứng dụng di động, nghiên cứu tiến hành nhằm tập trung làm rõ khái niệm khả đáp ứng dành riêng cho ứng dụng di động bối cảnh du lịch Tập trung vào khía cạnh thành phần thể khả đáp ứng để đề xuất giải pháp hiệu nhằm cải thiện khả đáp ứng ứng dụng du lịch Tóm tắt chương Chương trình bày tổng quan nghiên cứu ý định hành vi sử dụng công nghệ, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch, khả đáp ứng ứng dụng di động ứng dụng du lịch Luận án đánh giá nghiên cứu có liên quan đến chủ đề nghiên cứu để tìm khoảng trống nghiên cứu (Research Gap) Nội dung chương trình bày sở lý luận, phương pháp nghiên cứu kết nghiên cứu 40 CHƯƠNG XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU Giới thiệu chương Chương trình bày nội dung liên quan đến sở lý thuyết tảng nghiên cứu, hình thành giả thuyết nghiên cứu, đề xuất mơ hình nghiên cứu Các nội dung cụ thể bao gồm: (1) Các lý thuyết sử dụng nghiên cứu; (2) Mô hình nghiên cứu; (3) Các khái niệm nghiên cứu; (4) Các giả thuyết nghiên cứu 2.1 Lý thuyết sử dụng nghiên cứu 2.1.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) Trong bối cảnh nghiên cứu công nghệ, thành phần tình cảm thường đề cập cách phổ biến thái độ nghiên cứu chấp nhận cơng nghệ, thành phần nhận thức có liên quan đến niềm tin bật hành vi mục tiêu, chẳng hạn lợi ích mong đợi từ việc chấp nhận công nghệ; thành phần ý định hành vi đề cập đến ý định định hướng hành vi liên quan đến việc chấp nhận công nghệ (Bhattacherjee & Sanford, 2006) Khung lý thuyết C-A-B cung cấp tảng lý thuyết để tích hợp đặc tính công nghệ khả tạo giá trị bối cảnh nghiên cứu liên quan ứng dụng di động (Qin, 2021), cho phép kiểm tra tác động cơng nghệ q trình định người dùng Nghiên cứu sử dụng lý thuyết CAB làm tảng lý thuyết số nhà nghiên cứu lĩnh vực công nghệ sử dụng mô hình để nghiên cứu sâu nhận thức cá nhân biến số kết bối cảnh nghiên cứu dịch vụ trực tuyến (J Lin, 2014; Qin, 2021; Zhao & cộng sự, 2012) Ngoài ra, nghiên cứu trước chứng minh tính hiệu khung lý thuyết CAB việc tìm hiểu mối quan hệ nhân nhận thức, tình cảm ý định hành vi 2.1.2 Mơ hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) ECM (Hình 1.5) tồn số hạn chế định Trong đó, hạn chế bật là, mơ hình xem xét yếu tố định ý định tiếp tục sử dụng thảo luận cấp độ tổng hợp mà không phân tách yếu tố định thành thuộc tính cụ thể để cung cấp hướng dẫn chi tiết thiết kế hệ thống khuyến khích ý định liên tục (Islam & cộng sự, 2017) ECM sử dụng phổ biến nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng công nghệ; học giả dần mở rộng lý thuyết 41 với biến số bổ sung để phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu cụ thể cách áp dụng quan điểm thực chứng Trong hầu hết nghiên cứu, xác nhận người dùng nhìn nhận biến số tổng hợp (Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001), xác nhận sử dụng cơng nghệ xác nhận kỳ vọng hữu ích, khả truy cập, linh động, chất lượng kết nối, (Chou & cộng sự, 2013) Tuy nhiên, theo Islam & cộng (2017), biến số xác nhận nên phân tách cụ thể kỳ vọng hình thành từ nhiều khía cạnh riêng lẻ khơng có bao hàm Brown & cộng (2008) cho cần phải nghiên cứu nhiều xác nhận, xem xét kỳ vọng kinh nghiệm cá nhân việc sử dụng công nghệ ảnh hưởng chúng đến kết cách tập trung vào lĩnh vực bối cảnh nghiên cứu Một số nghiên cứu cho thấy nhận thức khả đáp ứng công nghệ phần quan trọng định liệu người dùng có ý định tiếp tục sử dụng công nghệ hay không (Venkatesh & Ramesh, 2006; Hoehle & Venkatesh, 2015b; Chiu & cộng sự, 2005); dự đoán tốt ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Từ hạn chế nêu ECM, bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch này, luận án cụ thể hóa khái niệm “sự xác nhận” thành “sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch” việc tích hợp với mơ hình UCMF Trong bối cảnh nghiên cứu Việt Nam chưa có nghiên cứu thức chủ đề cơng bố 2.1.3 Mơ hình phù hợp khả đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF) Khái niệm khả đáp ứng ứng dụng di động yếu tố dự báo tốt ý định tiếp tục sử dụng lòng trung thành ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Bên cạnh đó, đề cập trên, khả đáp ứng ứng dụng di động cịn chìa khóa để phát triển thành công ứng dụng di động (Hussain & Omar, 2020) Mơ hình UCMF nghiên cứu ảnh hưởng khả đáp ứng ứng dụng di động đến ý định tiếp tục sử dụng người dùng công nghệ bối cảnh ứng dụng mạng xã hội ứng dụng dự báo thiên tai Tuy nhiên, mơ hình chưa giải thích ý định hành vi người dùng cơng nghệ theo trình tự Trong đó, để hình thành ý định hành vi tiêu dùng thường trải qua trình nhận thức (Ajzen, 1991), hay theo trình tự nối tiếp nhận thức – tình cảm – ý định hành vi, bối cảnh tiêu dùng sản phẩm cơng nghệ (Lin & cộng sự, 2015) Vì vậy, luận án này, dựa hạn chế UCMF, nghiên cứu tích hợp với ECM để giải thích 42 ảnh hưởng xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du khách theo tiến trình hình thành ý định hành vi 2.2 Mơ hình nghiên cứu Mơ hình nghiên cứu phát triển dựa lý thuyết tảng lý thuyết nhận thức – tình cảm – ý định hành vi; tích hợp hai mơ hình, bao gồm: mơ hình xác nhận - kỳ vọng, mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động – tiếp tục sử dụng Cơ sở để tích hợp hai mơ hình hạn chế mơ hình bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch Theo đó, yếu tố nhận thức kiểm tra nghiên cứu bao gồm khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch Các yếu tố thuộc khả đáp ứng xem xét dựa đề xuất Hoehle & Venkatesh (2015a) việc mở rộng mô hình ban đầu cách sử dụng yếu tố cụ thể liên quan đến đặc điểm ứng dụng di động Xét yếu tố tình cảm, mơ hình bao gồm hài lịng với việc sử dụng ứng dụng Cuối cùng, luận án xem xét ảnh hưởng yếu tố nhận thức tình cảm giai đoạn chung hình thành ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Hình 2.1 trình bày mơ hình khái niệm phát triển cho nghiên cứu 43 Hình 2.1 Mơ hình nghiên cứu đề xuất Nhận thức Ý định hành vi Tình cảm Nhận thức hữu ích H4 ứng dụng du lịch H1a,b,c,d,e,f,g H3 Sự xác nhận Khả đáp ứng ứng dụng du lịch Sự xác nhận Thiết kế ứng dụng Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng Sự xác nhận Đồ họa giao diện H2a,b,c,d,e,f,g Sự xác nhận Cấu trúc giao diện Sự xác nhận Giao diện đầu vào Sự xác nhận Giao diện đầu Sự hài lòng Du khách việc sử dụng ứng dụng H5 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch H6 H7: Vai trò trung gian (H6a,b,c,d,e,f,g) hài lòng mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động, (H7) nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8a,b,c,d,e,f,g: Vai trị trung gian nhận thức hữu ích mối quan hệ xác nhận khả Sự xác nhận Độ ổn định đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 44 2.3 Định nghĩa khái niệm nghiên cứu Với khái niệm nghiên cứu nhắc đến mơ hình, định nghĩa khái niệm bước quan trọng trình phát triển thang đo khái niệm nghiên cứu xác định rõ ràng dẫn đến thang đo rõ ràng có độ xác cao (Lê V ăn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng hai nguồn thông tin để xác định rõ khái niệm nghiên cứu, qua tổng quan tài liệu nghiên cứu liên quan hiệu chỉnh dựa kết vấn chuyên sâu Cụ thể, tổng quan tài liệu sử dụng để xác định tảng cho định nghĩa khái niệm Bên cạnh đó, kết từ vấn sâu hỗ trợ làm rõ định nghĩa cách xác định yếu tố cấu thành bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch Khái niệm nghiên cứu đề cập đến “sự xác nhận” Sự xác nhận niềm tin nhận thức mức độ kỳ vọng người dùng đáp ứng thực tế sau lần sử dụng ban đầu (Bhattacerjee, 2001b) Kỳ vọng ban đầu người dùng công nghệ cụ thể bao gồm nhiều khía cạnh, kỳ vọng q trình xử lý nhanh, tải nhanh, đơn giản chức năng, số lượng lựa chọn, chất lượng dịch vụ hữu ích tính giải trí, … (Olubusola, 2015) Tuy nhiên, khả đáp ứng nhìn nhận yếu tố quan trọng việc dự đoán hành vi sử dụng, kỳ vọng ban đầu người dùng khả đáp ứng tác động mạnh đến người dùng công nghệ (Islam & cộng sự, 2017) Xét nghiên cứu ứng dụng di động, Baharuddin & cộng (2013) cho khả đáp ứng ngày cơng nhận khía cạnh chất lượng quan trọng để xác định thành công ứng dụng di động Như trình bày trên, Hoehle & Venkatesh (2015a) nghiên cứu xác định cấu trúc cấu thành nên khả đáp ứng ứng dụng di động, gồm thiết kế ứng dụng, tiện ích, đồ họa giao diện, cấu trúc giao diện, đầu vào giao diện, đầu giao diện Bên cạnh đó, nghiên cứu Tan & cộng (2020) chứng minh thêm vào khía cạnh độ ổn định ứng dụng cấu trúc quan trọng cấu thành khả đáp ứng ứng dụng di động Kế thừa từ nghiên cứu trước, luận án thừa nhận bảy cấu trúc thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch 45 2.3.1 Các khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động Để khám phá khẳng định lại khía cạnh thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch, 20 vấn chuyên sâu với phương pháp chọn mẫu thuận tiện tiến hành Các vấn giúp có hiểu biết toàn diện trải nghiệm cá nhân người tham gia khả đáp ứng ứng dụng du lịch, lý liên quan đến hành vi sử dụng Những người vấn sinh viên giảng viên làm việc lĩnh vực kinh tế, thường xuyên sử dụng ứng dụng du lịch để tìm kiếm thơng tin mua dịch vụ du lịch Trước bắt đầu khảo sát, để đảm bảo mẫu khảo sát người có trải nghiệm ứng dụng du lịch tham gia, tác giả đề nghị người tham gia cung cấp thông tin cá nhân nêu chi tiết ứng dụng du lịch OTA mà họ sử dụng Nghiên cứu tự động loại khỏi mẫu tất người không trả lời câu hỏi đánh giá việc sử dụng ứng dụng du lịch Phỏng vấn với bảng hỏi bán cấu trúc, với câu hỏi xác định trước câu hỏi nêu dựa câu trả lời đáp viên, vấn thực trường Đại học Kinh tế Đà Nẵng Đại học Khánh Hòa vào tháng 5/2020 Các vấn thực không thu thêm thông tin (Seidman, 2006) Mỗi người vấn gợi ý để (1) Nêu hiểu biết khả đáp ứng ứng dụng di động; (2) Khả đáp ứng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch thể qua khía cạnh sao? Mỗi vấn kéo dài khoảng 40-45 phút Phân tích nội dung sử dụng cho nghiên cứu kết cho thấy có thành phần đề xuất thể đầy đủ khả đáp ứng ứng dụng du lịch mà du khách cảm nhận Kết tương đồng với nghiên cứu Hoehle & Venkatesh (2015b) Tan & cộng (2020) Bảng 2.1 Tóm tắt kết nghiên cứu định tính khám phá khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch di động STT Khía cạnh Tần suất Các lý - Ứng dụng khởi chạy nhanh chóng, cho phép người dùng bắt đầu sử dụng Thiết kế ứng dụng 20 lập tức; - Tâm lý chung khách hàng thường muốn thứ nhanh chóng, tiết kiệm thời gian; Đáp ứng nhanh nhu cầu khách hàng; Nếu tốc độ truy cập chậm, họ rời khỏi ứng dụng; 46 - Thích ứng nội dung theo định hướng thiết bị di động, người dùng cảm thấy thuận tiện Người dùng đọc nội dung chiều hướng điện thoại di động họ; - Thiết kế ứng dụng tốt tự động lưu liệu, người dùng khởi động lại từ nơi rời đó, tiết kiệm nhiều thời gian; - Thiết kế ứng dụng tốt thu hút, giữ chân kích thích người dùng thơng qua việc cung cấp giá trị; - Khách hàng thường có nhiều lựa chọn, họ đợi chuyển sang ứng dụng khác; Tạo trải nghiệm tích cực hài lịng cho khách hàng - Ứng dụng có khả đáp ứng tốt, khiến khách hàng tin ứng dụng thỏa mãn nhu cầu người dùng; - Ứng dụng có tiện ích tốt mang lại lợi ích đáp ứng nhu cầu khách hàng khách hàng nhận thơng tin xác; - Phát huy giá trị thực dụng ứng dụng; khả đáp ứng ứng dụng tốt; - Trải nghiệm tốt người dùng với việc sử dụng ứng dụng tích cực; - Khả chia sẻ trao đổi thông tin với người khác tìm kiếm thơng tin dễ dàng; Tiện ích ứng dụng 20 - Kết nối với cộng đồng người dùng, tiện ích ứng dụng tạo điều kiện tập trung vào nhu cầu khách hàng, giao tiếp hai chiều tích cực phản hồi để giúp người dùng kịp thời; - Tiện ích ứng dụng gia tăng giá trị khuyến khích người dùng quay lại truy cập; - Người dùng hiểu tìm dịch vụ phù hợp với nhu cầu mình, để người dùng có sở lựa chọn dịch vụ định; - Cho phép người dùng đưa yêu cầu cụ thể, nhu cầu nhà cung cấp tăng khả cung cấp dịch vụ cá nhân hóa; - Nhà cung cấp hướng dẫn tư vấn cho người dùng; - Đảm bảo tiện lợi, phản hồi thông tin cho người dùng cách nhanh - Một ứng dụng có đồ họa đẹp, màu sắc bắt mắt khiến người dùng hài lịng, vui vẻ sảng khối; - Ứng dụng sử dụng hình ảnh độc đáo phù hợp với giá trị định vị ứng dụng; sử dụng đồ họa hấp dẫn Do đó, đồ họa giao diện ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng làm cho trải nghiệm người dùng thú vị hơn; Đồ họa giao diện - Sử dụng hình ảnh biểu tượng thực tế để minh họa chức năng, bố cục ứng dụng theo cách giúp khách du lịch dễ dàng xác định nội dung họ 18 cần; - Ứng dụng sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt, lôi người dùng truy cập vào ứng dụng nhiều hơn, tạo ấn tượng lưu giữ nhớ người dùng cần; - Góp phần tăng tính thẩm mỹ cho ứng dụng tạo thích thú cho người dùng; - Thu hút người dùng; tạo cảm giác thích thú thiện cảm cho người dùng, họ quan tâm đến ứng dụng ; - Tạo môi trường thư giãn cho người dùng 47 - Cấu trúc giao diện yếu tố quan trọng tạo nên tính hiệu độ tin cậy ứng dụng; - Để đảm bảo thuận tiện cho người dùng, ứng dụng thiết kế linh hoạt rõ ràng, cho phép họ tìm kiếm thơng tin thực giao dịch dễ dàng suốt hành trình mình; - Liệt kê chức sử dụng thường xuyên cùng, Cấu trúc giao diện 16 bố cục ứng dụng giúp người dùng dễ dàng tìm thấy nội dung họ cần; - Ứng dụng cung cấp cho người dùng đường hợp lý để tuân theo; - Không tiếp xúc trực tiếp với nhà cung cấp nên thông tin ứng dụng rõ ràng, xác tạo niềm tin củng cố niềm tin người dùng dịch vụ nhà cung cấp; - Đảm bảo lựa chọn người dùng app với dịch vụ thực tế nhà cung cấp; - Điều hướng giúp khách hàng dễ dàng đến liên kết mà người dùng cần sử dụng, tối ưu hóa lựa chọn cho người dùng - Tạo hiệu ứng dụng tác động đến hành vi tiêu dùng khách hàng; - Ứng dụng có vị trí nhập thơng tin đầu vào tìm kiếm đơn giản; thơng tin rõ ràng tổ chức tốt Tất tính khiến người dùng cảm thấy tích cực; - Ứng dụng có chức rõ ràng có nút kích thước đầu ngón tay Do đó, người dùng dễ dàng nhập liệu, để người dùng cảm thấy thư giãn, thoải mái quản lý thời gian hiệu quả; Giao diện đầu vào 15 - Để cho phép người dùng nhập tùy chọn thông tin họ cách dễ dàng; - Những người dùng thấy ứng dụng dễ điều hướng truy cập thường có thái độ tích cực sử dụng ứng dụng đó; - Giao diện nhập liệu mang lại thuận tiện nhanh chóng cho người dùng việc thực thao tác ứng dụng; - Khi chức ứng dụng vượt thời gian chờ đợi, người dùng chuyển hướng sang ứng dụng khác ngừng sử dụng ứng dụng; - Bất kỳ chậm trễ giao dịch xử lý yêu cầu khiến người dùng trực tuyến nản lịng khiến họ khơng thể sử dụng lại ứng dụng; - Nếu người dùng thấy đầu vào giao diện khó sử dụng đầu vào giao diện phức tạp không rõ ràng, ý định sử dụng họ thấp - Trình bày nội dung định dạng phù hợp dễ đọc; sử dụng thuật ngữ quen thuộc; đáp ứng nhanh chóng, hiệu nhu cầu người dùng truy cập sử dụng ứng dụng; - Việc tổ chức thông tin biểu tượng chức ứng dụng phải đơn giản để người dùng dễ dàng tìm thấy thứ cần; Giao diện đầu 15 - Giao diện xuất với hướng dẫn kịp thời để người dùng cảm thấy ứng dụng hữu ích; - Cung cấp thơng tin đầy đủ, xác cập nhật ứng dụng để tăng tham gia người dùng; - Thông qua giao diện xuất ra, người dùng cảm nhận thân thiện ứng dụng, người quản lý ứng dụng nhận biết đáp ứng kịp thời nhu cầu đặc biệt khách hàng; 48 - Người dùng dễ dàng truy cập tìm hiểu nhà cung cấp; - Thuận tiện sử dụng hướng tới phục vụ đối tượng người dùng; - Việc thực thao tác ứng dụng phức tạp tạo cảm giác khó chịu cho người dùng họ thoát khỏi ứng dụng; - Không làm thời gian người dùng truy cập ứng dụng - Ứng dụng ổn định, có sách rõ ràng liên quan đến bảo mật thông tin cá nhân giúp người dùng yên tâm sử dụng tiếp tục sử dụng; - Nếu ứng dụng gặp cố, người dùng tự tin có ấn tượng ứng dụng khơng đáng tin cậy, điều khiến họ khơng tiếp tục sử dụng ứng dụng đó; - Đảm bảo ứng dụng hoạt động ổn định, mượt mà; - Để tránh gián đoạn, lỗi dịch vụ trực tuyến; - Người sử dụng thường lo lắng rủi ro, cố không mong muốn mà chịu trách nhiệm quy trình giải quyết; Độ ổn định ứng dụng 14 - Độ tin cậy ứng dụng khía cạnh thiết yếu khả đáp ứng ứng dụng du lịch di động, ảnh hưởng đến niềm tin ý định sử dụng khách hàng; - Nếu khách hàng cảm thấy không an tồn khơng đáng tin cậy, họ thất vọng rời khỏi ứng dụng; - Việc thiếu tương tác trực tiếp dịch vụ trực tuyến đặt yêu cầu cao người dùng để đảm bảo tính riêng tư bảo mật giao dịch họ; - Độ tin cậy mối quan tâm người dùng ảnh hưởng đến trình định người dùng; - Đảm bảo tính chuyên nghiệp, tin cậy tính pháp lý cao Theo Hoehle & Venkatesh (2015), khả đáp ứng ứng dụng di động khái niệm đa hướng, thể qua khía cạnh Khía cạnh thứ thiết kế ứng dụng, mức độ mà người dùng nhận thấy ứng dụng di động thiết kế tốt (Hoehle & Venkatesh, 2015) Ứng dụng thiết kế tốt nghĩa khả bảo toàn liệu mà người dùng nhập vào tốt, không bắt buộc phải nhập liệu hai lần (Tan & cộng sự, 2009); khả sẵn sàng hoạt động sau khởi động, thông tin hiển thị cách hiệu quả, không bị phụ thuộc việc thiết bị di động cầm theo chiều ngang hay chiều dọc (Wobbrock & cộng sự, 2008); nỗ lực xây dựng thương hiệu cách tinh tế (Hoehle & Venkatesh, 2015; Tan & cộng sự, 2020a) Được kế thừa từ nghiên cứu có trước, nghiên cứu này, xác nhận thiết kế ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng mức độ mà ứng dụng thiết kế tốt so với hiệu suất thực tế nó, liên quan đến khả bảo toàn liệu, sẵn sàng hoạt động khởi động, thông tin 49 hiển thị không bị phụ thuộc chiều hướng cầm thiết bị di động xây dựng thương hiệu tinh tế Khía cạnh thứ hai tiện ích ứng dụng Tiện ích ứng dụng mức độ mà người dùng nhận thấy ứng dụng di động phục vụ tốt mục đích, chức cụ thể mà cung cấp (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Một ứng dụng di động có tiện ích tốt tập trung vào nội dung có liên quan với người dùng mục đích mà ứng dụng cung cấp nhấn mạnh (Venkatesh & Ramesh, 2006; Wells & cộng sự, 2005) Một điều quan trọng khác tiện ích ứng dụng người dùng dễ dàng tìm kiếm thơng tin điều hướng qua công cụ ứng dụng (Wells & cộng sự, 2005) Được kế thừa từ nghiên cứu có trước, nghiên cứu này, xác nhận tiện ích ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng khả ứng dụng phục vụ tốt mục đích, chức cụ thể mà cung cấp so với hiệu suất thực tế Khía cạnh thứ ba cấu trúc giao diện, mức độ mà người dùng cảm nhận ứng dụng di động cấu trúc hiệu (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Có nghĩa ứng dụng xếp, tổ chức thông tin theo cấu trúc từ xuống (Thong & cộng sự, 2002; Hong & cộng sự, 2004; Wells & cộng sự, 2011) Những thơng tin quan trọng xếp phía giao diện nội dung tổ chức hợp lý dễ dàng dự đoán đường hướng (Wells & cộng sự, 2011) Kế thừa từ nghiên cứu trước, nghiên cứu này, xác nhận cấu trúc giao diện ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng ứng dụng xếp, tổ chức thông tin hiệu so với hiệu suất thực tế Khía cạnh thứ tư liên quan đến đồ họa giao diện ứng dụng, mức độ mà người dùng nhận thấy đồ họa giao diện ứng dụng thiết kế hiệu (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Các nghiên cứu khẳng định cảm nhận tích cực người dùng sử dụng cải thiện đáng kể ứng dụng di động kết hợp biểu tượng hình ảnh thực tế (Hong & cộng sự, 2004; Hess & cộng sự, 2005a) Các biểu tượng thực tế giúp người dùng dễ dàng nhận chức cốt lõi ứng dụng di động định (Flavián & cộng sự, 2006) Đồ họa tích hợp vào ứng dụng di động phải hấp dẫn mặt thẩm mỹ tiêu chí quan trọng để người dùng đánh giá hiệu giao diện ứng dụng (Kim & Stoel, 2004; Hess & cộng sự, 2005b; Wells & cộng sự, 2005) Trong nghiên cứu này, xác nhận đồ họa giao diện ứng dụng nhận 50 thức du khách phù hợp kỳ vọng thiết kế đồ họa giao diện ứng dụng (biểu tượng, hình ảnh thực tế, hoạt ảnh, màu sắc hấp dẫn,…) hiệu suất thực tế Khía cạnh thứ năm khái niệm liên quan đến giao diện đầu vào ứng dụng di động, mức độ mà người dùng nhận thấy ứng dụng di động cho phép liệu nhập vào để tìm kiếm dễ dàng (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Có nghĩa ứng dụng có cách thức nhập liệu thiết kế cách hiệu quả, nút điều khiển ứng dụng có kích thước phù hợp để người dùng dễ dàng chọn chức mong muốn Ngoài ra, điều khiển ứng dụng cần phải rõ ràng, trực quan đáp ứng người dùng thường khơng sẵn sàng dành nhiều thời gian để học cách sử dụng ứng dụng di động (Jokela & cộng sự, 2006) Điều quan trọng ứng dụng di động phải giúp giảm thiểu nỗ lực người dùng nhập liệu đầu vào (Jokela & cộng sự, 2006; Tan & cộng sự, 2009) Trong nghiên cứu này, xác nhận giao diện đầu vào ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng ứng dụng du lịch cho phép liệu nhập vào để tìm kiếm dễ dàng hiệu suất thực tế Khía cạnh thứ liên quan đến giao diện đầu ra, mức độ mà người dùng nhận thấy ứng dụng di động trình bày nội dung cung cấp theo yêu cầu người dùng cách hiệu (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Các nghiên cứu làm rõ thêm thơng tin tìm kiếm cung cấp nên chứa thuật ngữ phải dễ hiểu quen thuộc với người dùng (Hess & cộng sự, 2005b) Đa phần người sử dụng ưu tiên sử dụng ứng dụng di động chứa yếu tố mang tính tiêu chuẩn họ cảm thấy quen thuộc với giao diện (Jokela & cộng sự, 2006) Trong nghiên cứu này, xác nhận giao diện đầu vào ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng ứng dụng du lịch trình bày nội dung cung cấp theo yêu cầu người dùng cách hiệu so với hiệu suất thực tế Sáu yếu tố thể khả đáp ứng ứng dụng di động đề xuất Hole & venkatesh 2015 áp dụng nghiên cứu ứng dụng di động truyền thông xã hội Căn kết vấn sâu du khách sử dụng ứng dụng du lịch từ kết nghiên cứu ứng dụng di động bối cảnh khác Tan & cộng (2020), Ettinger & cộng (2016), khả đáp ứng ứng dụng di động mở rộng thêm yếu tố độ ổn định ứng dụng Độ ổn định ứng dụng cấu trúc quan trọng thuộc khả đáp ứng ứng dụng di động (Tan & cộng sự, 51 2020a) Độ ổn định ứng dụng mức độ mà người dùng nhận thấy ứng dụng hoạt động ổn định từ đầu đến cuối suốt trình sử dụng ứng dụng di động (Tan & cộng sự, 2020) Trong du lịch, công nghệ hỗ trợ trước sau chuyến có độ ổn định cao đóng vai trị quan trọng khơng kém, mang tính định hành vi sử dụng du khách (Jeacle & Carter, 2011) Trong nghiên cứu này, xác nhận độ ổn định ứng dụng nhận thức du khách phù hợp kỳ vọng khả hoạt động ổn định ứng dụng suốt trình sử dụng hiệu suất thực tế 2.3.2 Khái niệm nhận thức hữu ích ứng dụng Khái niệm nhận thức hữu ích, nghiên cứu Davis (1989) lĩnh vực hệ thống thông tin “mức độ mà người dùng tin việc sử dụng công nghệ nâng cao hiệu cơng việc thân” Nhận thức hữu ích kỳ vọng phù hợp bối cảnh nghiên cứu cơng nghệ niềm tin chứng minh quán ảnh hưởng đến ý định người dùng giai đoạn sử dụng công nghệ (Davis & cộng sự, 1989; Karahanna & cộng sự, 1999) Có nhiều định nghĩa khác nhận thức hữu ích Nhận thức hữu ích nhận thức người dùng việc cải thiện hiệu suất công việc sau áp dụng công nghệ để thực nhiệm vụ (Wu & cộng sự, 2009) Nhận thức hữu ích cấu trúc đo lường cách người tin suất hiệu mà công nghệ mang lại, nhiệm vụ cải thiện nhờ vào việc sử dụng công nghệ (Yi Hwang, 2003) Theo Bhattacherjee (2001b), nhận thức hữu ích định nghĩa nhận thức người dùng lợi ích mong đợi từ việc sử dụng cơng nghệ, nêu bật lợi ích công nghệ giai đoạn sau áp dụng Khái niệm nhận thức hữu ích Bhattacherjee (2001b) sử dụng rộng rãi bối cảnh nghiên cứu hành vi giai đoạn sau sử dụng cơng nghệ, lợi ích cảm nhận người dùng từ trải nghiệm có khác biệt với lợi ích cảm nhận khơng có kinh nghiệm (Hong & cộng sự, 2006) Nghiên cứu dựa định nghĩa Bhattacherjee (2001b) để hình thành định nghĩa nhận thức hữu ích nghiên cứu tập trung vào ý định hành vi giai đoạn sau sử dụng ứng dụng du lịch du khách, bao gồm khía cạnh lợi ích chính: nhận thức lợi ích chức năng, khả tiếp cận thơng tin, kịp thời linh động, tiết kiệm thời gian (Choi, 2018) Theo đó, nhận thức hữu ích nhận thức du khách lợi ích mong đợi từ việc sử dụng ứng dụng du lịch, thể qua nhận 52 thức nhận thức lợi ích chức năng, khả tiếp cận thông tin, kịp thời linh động, tiết kiệm thời gian 2.3.3 Khái niệm hài lòng việc sử dụng ứng dụng Sự hài lòng khách hàng xem vấn đề quan trọng phổ biến nghiên cứu mang tính học thuật thực tiễn Nguồn gốc ban đầu khái niệm hài lịng hình thành bối cảnh đánh giá hiệu suất công việc, “một trạng thái cảm xúc vui vẻ tích cực có từ đánh giá cơng việc”, phát triển bởi Locke (1976) (trích Bhattacherjee, 2001a) Sau đó, khái niệm mở rộng Oliver (1981) bối cảnh tiêu dùng Theo Oliver (1981), hài lịng định nghĩa “tình trạng tâm lý người dùng tạo từ kết so sánh cảm xúc xung quanh kỳ vọng trước với trải nghiệm sử dụng thực tế” Sự hài lòng khách hàng trở thành số hiệu suất để đo lường thành công tổ chức việc giữ chân khách hàng có hài lòng, khách hàng mua lại sản phẩm (Wu & cộng sự, 2009) Cùng với việc hình thành khái niệm hài lòng bối cảnh tiêu dùng nói chung, bối cảnh cơng nghệ có nhiều định nghĩa khác hài lịng người dùng hình thành sau Sự hài lòng việc người dùng hiểu hệ thống cơng nghệ có thành cơng từ việc sử dụng (Baroudi Orlikowski, 1988) Hoặc theo Swanson (1974) (trích Choi, 2018), hài lịng niềm tin người dùng giá trị đạt mà hệ thống cơng nghệ mang lại q trình sử dụng Melone (1990) (trích Choi, 2018) phát biểu hài lòng người dùng dạng phản ứng đánh giá hệ thống công nghệ Theo Bhattacherjee (2001a), hài lòng đánh giá tổng thể người dùng trải nghiệm sử dụng công nghệ Do đó, thấy hài lịng cảm xúc chung hình thành từ niềm tin người công nghệ công nghệ đáp ứng yêu cầu người dùng sử dụng (Chakrabarty & cộng sự, 2007) Sự hài lòng đại diện cho phản hồi tích cực người dùng liên quan đến yếu tố thuộc tính chất lượng nội dung, dịch vụ ứng dụng công nghệ (Chea Luo, 2008) Trong bối cảnh nghiên cứu riêng ứng dụng du lịch, định nghĩa hài lòng việc sử dụng ứng dụng du lịch điều chỉnh từ nghiên cứu Bhattacherjee (2001a), đánh giá tổng thể du khách trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch 53 2.4 Các giả thuyết nghiên cứu 2.4.1 Mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch Sự xác nhận khái niệm nhận thức đề cập đến mức độ mà việc sử dụng công nghệ thực tế phản ánh việc mong đợi việc sử dụng Sự xác nhận đến từ việc sử dụng công nghệ trước (Bhattacherjee, 2001a) Vì khái niệm nhận thức, nhận thức tính dễ sử dụng nhận thức hữu ích, có liên quan nghiên cứu chấp nhận công nghệ (Davis, 1989); đó, khái niệm nhận thức xem có liên quan bối cảnh nghiên cứu ý định tiếp sử dụng công nghệ (Bhattacherjee, 2001a) Trong ECM, xác nhận tác động đến nhận thức hữu ích cơng nghệ, hay xác nhận có xu hướng nâng cao nhận thức hữu ích người dùng công nghệ (Bhattacherjee, 2001a) Một số nghiên cứu liên quan lĩnh vực ứng dụng di động nghiên cứu Garima & Sajeevan (2019); Weng & cộng (2017c); Chou & cộng (2013); Kim & cộng (2019), Liu & cộng sự, (2020b) chứng minh ảnh hưởng tích cực xác nhận đến nhận thức hữu ích người dùng với ứng dụng di động Do đó, nghiên cứu đặt giả thuyết H1 xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động ảnh hưởng đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch Tuy nhiên, xác nhận người dùng nhìn nhận biến số tổng hợp (Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001) Nghiên cứu Islam & cộng (2017) Brown & cộng (2008) đề nghị nghiên cứu biến số xác nhận mức độ cụ thể kỳ vọng hình thành từ nhiều khía cạnh riêng lẻ; tập trung nghiên cứu kinh nghiệm cá nhân việc sử dụng công nghệ lĩnh vực bối cảnh nghiên cứu Trong khía cạnh thuộc khả đáp ứng có vai trị quan trọng thành cơng ứng dụng di động (Baharuddin & cộng sự, 2013) Vì vậy, có giả thuyết H1 cụ thể sau: H1a: Sự xác nhận thiết kế ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch H1b: Sự xác nhận tiện ích ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch H1c: Sự xác nhận đồ họa giao diện ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch 54 H1d: Sự xác nhận cấu trúc giao diện ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch H1e: Sự xác nhận giao diện đầu vào tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch H1f: Sự xác nhận giao diện đầu tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch H1g: Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch 2.4.2 Mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng hài lòng du khách với ứng dụng Sự xác nhận kỳ vọng có người dùng cảm nhận kỳ vọng ban đầu ứng dụng có tương thích với nhận thức hiệu suất mà ứng dụng mang lại trải nghiệm (Liao & cộng sự, 2009) Các nghiên cứu Bhattacherjee (2001b) Lin & cộng (2005b) cho thấy xác nhận kỳ vọng liên quan tích cực đến hài lòng người dùng việc sử dụng cơng nghệ nói chung Nếu xác nhận kỳ vọng người dùng cao mức độ hài lòng cao (Lin & cộng sự, 2005b) Một số nghiên cứu khẳng định mối liên hệ xác nhận hài lòng người dùng bối cảnh khác (Liao & cộng sự, 2009; Lin & cộng sự, 2005; Hong & cộng sự, 2006; Thong & cộng sự, 2006) Nghiên cứu lĩnh vực công nghệ di động, Liu & cộng (2020) cho xác nhận kỳ vọng ban đầu du khách ứng dụng di động du lịch trung Quốc ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng Hay nghiên cứu Susanto & cộng (2016) cho xác nhận việc sử dụng dịch vụ ngân hàng di động làm tăng hài lòng người dùng cải thiện mức độ tin cậy họ dịch vụ Do đó, có giả thuyết H2a,b,c,d,e,f,g sau: H2a: Sự xác nhận thiết kế ứng dụng tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch H2b: Sự xác nhận tiện ích ứng dụng tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch H2c: Sự xác nhận đồ họa giao diện ứng dụng tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch 55 H2d: Sự xác nhận cấu trúc giao diện ứng dụng tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch H2e: Sự xác nhận giao diện đầu vào tác động tích cực đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch H2f: Sự xác nhận giao diện đầu tác động tích cực đến hài lịng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch H2g: Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng tác động tích cực đến hài lịng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch 2.4.3 Mối quan hệ nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch, hài lòng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Một số nghiên cứu mối quan hệ hài lịng cơng nghệ nhận thức hữu ích (Bhattacherjee, 2001a) Một người dùng nhận thấy cơng nghệ cụ thể hữu ích có nhiều khả hài lịng với việc sử dụng cơng nghệ (Lee, 2010) Bên cạnh đó, Bhattacherjee (2001a) chứng minh nhận thức hữu ích yếu tố định việc chấp nhận công nghệ ban đầu, ảnh hưởng đến định liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng Do đó, mơ hình ECM ơng đề xuất nhận thức hữu ích có tác động trực tiếp đến hài lòng ý định tiếp tục sử dụng công nghệ người dùng (Bhattacherjee, 2001a) Nhiều nghiên cứu trước ứng dụng di động lĩnh vực khác chứng minh nhận thức hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến hài lòng người dùng việc sử dụng ứng dụng di động, nghiên cứu Filieri & cộng (2020); Kim & cộng (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng (2020b); Weng & cộng (2017c); Phuong & cộng (2020) Vì có giả thuyết H3 H4 sau: H3: Nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch tác động tích cực đến hài lòng du khách sử dụng ứng dụng du lịch H4: Nhận thức du khách hữu ích ứng dụng tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách 2.4.4 Mối quan hệ hài lòng ý định tiếp tục sử dụng Các nghiên cứu hài lòng tài liệu nghiên cứu khẳng định hài lòng người dùng đóng vai trị quan trọng việc dự đoán hành vi tiếp tục sử dụng tương lai (Sayyah Gilani & cộng sự, 2017); có ảnh hưởng đáng kể đến ý định 56 sử dụng từ quan điểm khác (Lin & Wang, 2006) Lee Park (2008) thiết lập mối liên hệ hài lòng hiệu suất mang lại áp dụng công nghệ Nghiên cứu Bhattacherjee (2001a) dịch vụ ngân hàng thiết bị di động, hài lịng người dùng cao, họ có xu hướng sử dụng lại hệ thống, hay hài lịng cao khiến người dùng lặp lại tiêu dùng tương lai yếu tố quan trọng việc thiết lập mối quan hệ lâu dài Nhiều nghiên cứu ứng dụng di động lĩnh vực khác chứng minh ảnh hưởng hài lòng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng, nghiên cứu Filieri & cộng (2020); Kim & cộng (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng (2020b); Weng & cộng (2017c); Phuong & cộng (2020) Tuy nhiên, nghiên cứu mối quan hệ lĩnh vực du lịch – đặc biệt ứng dụng di động du lịch hạn chế số lượng, vậy, giả thuyết H5 hình thành H5: Sự hài lịng sau sử dụng ứng dụng ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách 2.4.5 Vai trò trung gian hài lịng nhận thức hữu ích Theo mơ hình ECM, xác nhận có ảnh hưởng gián tiếp đến ý định tiếp tục công nghệ thông qua hài lòng (Bhattacherjee, 2001a) Vai trò trung gian hài lòng mối quan hệ xác nhận ý định tiếp tục sử dụng công nghệ nói chung đề cập nghiên cứu trước (Bhattacherjee, 2001b) Ngoài ra, bối cảnh nghiên cứu hành vi khách hàng, Anderson & Sullivan (1993) nhận định hài lòng khách hàng xem chìa khóa để xây dựng giữ chân khách hàng trung thành lâu dài Do vậy, lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng di động nói riêng, vai trò nhân tố chứng minh nghiên cứu Filieri & cộng (2020), Garima & Sajeevan (2019), Liu & cộng (2020b), Weng & cộng (2017c), Zhong & cộng (2015), Oghuma & cộng (2016), Li & Fang (2019), Hsiao & cộng (2016), Kim & cộng (2016), Zhong & cộng (2015) Để tìm hiểu vai trị nhân tố mối quan hệ xác nhận kỳ vọng khả đáp ứng ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng nghiên cứu ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến, giả thuyết H6 H7 sau đề xuất: H6a: Sự hài lịng có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận thiết kế ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 57 H6b: Sự hài lịng có vai trò trung gian mối quan hệ xác nhận tiện ích ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H6c: Sự hài lịng có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận đồ họa giao diện ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H6d: Sự hài lịng có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận cấu trúc giao diện ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H6e: Sự hài lịng có vai trò trung gian mối quan hệ xác nhận giao diện đầu vào ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H6f: Sự hài lòng có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận giao diện đầu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H6g: Sự hài lịng có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận độ ổn định ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H7: Sự hài lịng có vai trị trung gian mối quan hệ nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Mơ hình ECM giải thích vai trị nhận thức hữu ích mối quan hệ xác nhận ý định tiếp tục công nghệ (Bhattacherjee, 2001a) Các nghiên cứu trước lĩnh vực ứng dụng di động chứng minh ảnh hưởng tích cực xác nhận đến nhận thức hữu ích người dùng (Garima & Sajeevan, 2019); Weng & cộng sự, 2017c; Chou & cộng sự, 2013; Kim & cộng sự, 2019, Liu & cộng sự, 2020b) Trong đó, nhận thức hữu ích yếu tố ảnh hưởng đến định liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng (Bhattacherjee, 2001a) Do đó, nghiên cứu ứng dụng du lịch nói riêng, giả thuyết H8 vai trò trung gian nhận thức hữu ích mối quan hệ xác nhận ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đề nghị Như đề cập phần trước luận án, xác nhận nghiên cứu khái niệm cấu thành từ khía cạnh cụ thể Do đó, bảy giả thuyết cụ thể theo khía cạnh xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch sau: H8a: Nhận thức hữu ích có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận thiết kế ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8b: Nhận thức hữu ích có vai trò trung gian mối quan hệ xác nhận tiện ích ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 58 H8c: Nhận thức hữu ích có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận đồ họa giao diện ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8d: Nhận thức hữu ích có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận cấu trúc giao diện ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8e: Nhận thức hữu ích có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận giao diện đầu vào ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8f: Nhận thức hữu ích có vai trò trung gian mối quan hệ xác nhận giao diện đầu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng H8g: Nhận thức hữu ích có vai trị trung gian mối quan hệ xác nhận độ ổn định ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Tóm tắt chương Chương trình bày khái niệm nghiên cứu lý thuyết dự đốn ý định hành vi sử dụng cơng nghệ làm tảng để xây dựng mơ hình nghiên cứu Bên cạnh đó, mối quan hệ khái niệm nghiên cứu tìm hiểu để hình thành giả thuyết nghiên cứu Căn từ nội dung trên, mơ hình nghiên cứu đề xuất hình thành Nội dung chương trình bày phương pháp nghiên cứu kết nghiên cứu 59 CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Giới thiệu chương Nội dung Chương trình bày phương pháp nghiên cứu sử dụng để giải mục tiêu nghiên cứu đề xuất Năm nội dung trình bày bao gồm: (1) Mô thức nghiên cứu; (2) Phương pháp nghiên cứu; (3) Triển khai thang đo khái niệm nghiên cứu; (4) Nghiên cứu thử nghiệm nhằm hiệu chỉnh thang đo xây dựng Bản hỏi cho nghiên cứu thức; (5) Phương pháp tiến hành nghiên cứu định lượng thức 3.1 Mơ thức nghiên cứu Khoa học xã hội chứa đựng mơ hình tư khung lý thuyết (hệ thống niềm tin) biết đến mô thức (paradigm) (Bhattacherjee, 2012) Thuật ngữ “mô thức” Thomas Kuhn tạo vào năm 1962 sách “Cấu trúc cách mạng khoa học” Có nhiều quan điểm khác mơ thức Theo Creswell & Creswell (2007), mô thức nghiên cứu quy tắc vận hành mối quan hệ thích hợp lý thuyết, phương pháp chứng, hình thành/định hình/hướng dẫn hoạt động thực tế nhà nghiên cứu Các mô thức khoa học xã hội xoay quanh cách tiếp cận kiến tạo (constructive), thực chứng (positivistic) thực dụng (pragmatic) (Bhattacherjee, 2012) Mỗi cách tiếp cận phân biệt thông qua thể luận (ontological), nhận thức luận (epistemological) phương pháp luận (methodological) (Creswell & Creswell, 2007; Bhattacherjee, 2012); nhà nghiên cứu thảo luận mô thức phù hợp cho phương pháp nghiên cứu Thứ nhất, phương pháp kiến tạo đưa giả định cá nhân phát triển hiểu biết chủ quan theo kinh nghiệm họ (Creswell & Creswell, 2007) Phương pháp kiến tạo sử dụng phương pháp luận định tính để nghiên cứu số lượng nhỏ đối tượng thông qua vấn chuyên sâu với người tham gia tập trung vào ý nghĩa chủ quan trải nghiệm mà họ có (Creswell & Poth, 2018) Thứ hai, phương pháp tiếp cận thực chứng thay cho phương pháp kiến tạo, phương pháp tiếp cận thực chứng thường nhà nghiên cứu áp dụng bắt đầu với lý thuyết cung cấp khuôn khổ để thu thập liệu, từ ủng hộ bác bỏ lý thuyết, sau cho phép nhà nghiên cứu thực sửa đổi cần thiết trước tiến hành thử nghiệm dựa lý thuyết (Creswell & Creswell, 2007; 60 Mackenzie & Knipe, 2006) Quan điểm thực chứng phù hợp với phương pháp thu thập phân tích liệu định lượng (Mackenzie & Knipe, 2006), sử dụng phương pháp xây dựng lại lý thuyết nhằm mô tả tượng (Bhattacherjee, 2012) Theo Bhattacherjee (2012), nhà nghiên cứu theo quan điểm thực chứng quan tâm đến việc khám phá quy luật khoa học xã hội, mối quan hệ nhân tạo kiểm tra giả thuyết nghiên cứu Thứ ba phương pháp tiếp cận thực phê phán (pragmatic), cung cấp kết hợp chủ nghĩa thực chứng chủ nghĩa kiến tạo cách đồng thời áp dụng kiểm tra lý thuyết, giả thuyết hiểu biết ý nghĩa trải nghiệm cá nhân Quan điểm tập trung vào vấn đề nghiên cứu, nhấn mạnh đến phương pháp sử dụng cách tiếp cận đa chiều để phát triển kiến thức vấn đề (Creswell & Creswell, 2007) Xét nghiên cứu này, mục tiêu nghiên cứu tập trung vào yếu tố, đặc biệt yếu tố thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng khách du lịch, cách trình bày khái niệm mặt lý thuyết mối liên hệ yếu tố Với mục tiêu đòi hỏi phải thực vấn thăm dò với du khách trải qua lần đầu sử dụng ứng dụng du lịch trước kiểm tra thực nghiệm mơ hình nghiên cứu đề xuất, giả thuyết nghiên cứu Do đó, xem xét lý thuyết ba phương pháp tiếp cận trình bày trên, phương pháp tiếp cận thực chứng phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Phương pháp thực chứng cho phép hiểu trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch du khách; thử nghiệm mơ hình nghiên cứu; kiểm tra giả thuyết nghiên cứu 3.2 Phương pháp nghiên cứu 3.2.1 Phương pháp nghiên cứu sử dụng Phương pháp nghiên cứu kế hoạch chiến lược cần tuân theo để trả lời câu hỏi nghiên cứu, bao gồm việc hình thành câu hỏi nghiên cứu, vận hành cấu trúc lý thuyết, xác định mẫu, thu thập liệu, lựa chọn phương pháp thống kê để phân tích liệu, giải thích báo cáo kết nghiên cứu (Creswell & Poth, 2018) Việc lựa chọn phương pháp nghiên cứu cho nghiên cứu cụ thể phụ thuộc vào chất nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu giả thuyết nghiên cứu; phụ thuộc vào nguồn lực kỹ sẵn có mà nhà nghiên cứu có tiến hành nghiên cứu (Bhattacherjee, 2012; L.V.Huy & T.T.T Anh, 2012) Có ba loại phương pháp 61 nghiên cứu sử dụng rộng rãi dự án nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu định tính, phương pháp nghiên cứu định lượng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Bhattacherjee, 2012; Creswell & Creswell, 2018) Nghiên cứu định tính có chất khám phá cho phép khám phá chuyên sâu kinh nghiệm, động cơ, ý định nhận thức (Creswell & Poth, 2018; Patton, 2015; Creswell & Creswell, 2007), tuân theo mô thức kiến tạo (Creswell & Poth, 2018; Creswell & Creswell, 2007) Mục đích việc sử dụng nghiên cứu định tính để mơ tả thay đổi tình thái độ để khám phá, giải thích ý kiến cá nhân, quan điểm, suy nghĩ hiểu biết (Bhattacherjee, 2012; Kothari, 2004) Do đó, phương pháp định tính cho phép đối tượng nghiên cứu tham gia tích cực hỗ trợ việc thu thập thơng tin tồn diện cho nghiên cứu Tuy nhiên, tính chất chủ quan liệu định tính, tính khái quát kết áp dụng cho bối cảnh, tình huống, kiện điều kiện cụ thể (Creswell & Poth, 2018) Nghiên cứu định lượng tìm kiếm câu trả lời cho câu hỏi cách đo lường biến thông qua sử dụng số phân tích liệu thơng qua kỹ thuật thống kê để chứng minh dự đoán tượng, tuân theo mô thức thực chứng (Bhattacherjee, 2012) Các phương pháp sử dụng cho nghiên cứu định lượng thường khảo sát nghiên cứu thử nghiệm (Bhattacherjee, 2012; Kothari, 2004) Phương pháp định lượng đòi hỏi quy trình nghiêm ngặt, thường liên quan đến việc sử dụng câu hỏi có cấu trúc với tùy chọn trả lời xác định trước cung cấp cho một nhóm lớn người hỏi (Bhattacherjee, 2012) Xem xét mô thức phương pháp luận nghiên cứu xã hội cho thấy phương pháp nghiên cứu hỗn hợp liên quan đến việc kết hợp phương pháp luận định tính định lượng, bắt nguồn từ mô thức thực phê phán (Johnson & Onwuegbuzie, 2004) Phương pháp tiếp cận sử dụng kết hợp phương pháp định tính định lượng suốt trình nghiên cứu để phân tích tồn diện vấn đề nghiên cứu (Creswell & Poth, 2018) Sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp giúp hiểu rõ vấn đề nghiên cứu tìm hiểu; nghĩa nhà nghiên cứu sử dụng điểm mạnh phương pháp để khắc phục điểm yếu phương pháp khác (Creswell & Poth, 2018; Johnson & Onwuegbuzie, 2004; Kothari, 2004) Mục đích nghiên cứu xác định đo lường yếu tố định quan trọng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến 62 bối cảnh nghiên cứu Việt Nam Do đó, nghiên cứu tuân theo cách tiếp cận theo quan điểm thực chứng, phương pháp nghiên cứu định lượng phương pháp áp dụng để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu Bên cạnh phương pháp nghiên cứu định tính sử dụng chương trình nghiên cứu thử nghiệm để điều chỉnh thang đo Việc sử dụng phương pháp định lượng phù hợp bối cảnh nghiên cứu hai lý Thứ nhất, phương pháp định lượng có khả đánh giá tính hợp lệ giả thuyết nghiên cứu đề xuất ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến Việt Nam cách thu thập phân tích liệu thu thập Thứ hai, phương pháp định lượng hữu ích để tăng tính tổng quát kết nghiên cứu yếu tố định quan trọng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch nghiên cứu yếu tố định dựa nhận thức phận lớn du khách Việt Nam 3.2.2 Quy trình thực nghiên cứu Quy trình nghiên cứu tiến hành theo ba bước chính, thể tóm tắt Sơ đồ 3.1 63 Sơ đồ 3.1 Mô hình bước tiến hành nghiên cứu TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Khoảng trống nghiên cứu Thang đo nháp Giả thuyết mơ hình nghiên cứu Phát triển Bản hỏi Phỏng vấn sâu (20 du khách) NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM Điều chỉnh thang đo nháp Khảo sát thử nghiệm 123 du khách Điều chỉnh thang đo nháp Bản hỏi thức Khảo sát 521 du khách Kiểm tra độ tin cậy thang đo (cronbach’s alpha) NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC Phân tích nhân tố Kiểm tra mơ hình khám phá (EFA) giả thuyết nghiên cứu nhân tố khẳng định (CB-SEM) (CFA) Thảo luận kết nghiên cứu đề xuất hàm ý sách Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 Bước 1: Thực tổng quan nghiên cứu Bước bao gồm hoạt động: (1) Tổng hợp lý thuyết, đánh giá nghiên cứu có liên quan đến đề tài nghiên cứu để tìm khoảng trống nghiên cứu, (2) Xây dựng giả thuyết mơ hình nghiên cứu (3) Phỏng vấn chun sâu để khám phá khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch xác định mối quan hệ khái niệm, (4) Phỏng vấn chuyên sâu để điều chỉnh, bổ sung thang đo khái niệm nghiên cứu xây dựng hỏi 64 Đầu tiên, nghiên cứu thực hệ thống hóa lý thuyết liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, ứng dụng di động du lịch, mơ hình/lý thuyết phổ biến dự đốn ý định hành vi sử dụng công nghệ Tiếp theo, thơng qua việc hệ thống hóa lý thuyết, luận án trình bày tổng quan nghiên cứu trước liên quan để làm tiền đề cho việc hình thành lý thuyết tảng định hướng mơ hình đề xuất Dựa vào sở lý thuyết ý định tiếp tục sử dụng cơng nghệ trình bày chương 1, nghiên cứu xác định khoảng trống lý thuyết Đồng thời, xác định sở cần tập trung khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch ảnh hưởng đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch, hài lòng, ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Luận án kế thừa mơ hình khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu trước Bên cạnh đó, tiếp tục thực vấn chuyên sâu (20 du khách sử dụng qua ứng dụng du lịch) để khám phá khẳng định khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng di động phù hợp lĩnh vực du lịch (nội dung vấn chuyên sâu trình bày phụ lục kết phân tích nội dung trình bày mục 2.3.1 Chương 2) Tiếp theo, tiến hành định nghĩa xây dựng thang đo nháp cho khái niệm nghiên cứu Sau hình thành thang đo nháp 1, tiếp tục thực nghiên cứu định tính thông qua vấn chuyên sâu 20 du khách để điều chỉnh bổ sung thang đo nháp Mỗi vấn kéo dài từ 55 đến 75 phút với phương pháp chọn mẫu thuận tiện Đối tượng tham gia khảo sát du khách nội địa sử dụng qua ứng dụng du lịch OTA Tác giả sử dụng phương pháp sâu để đặt câu hỏi làm rõ mức độ hiểu du khách câu hỏi Các vấn trực tiếp thực Đà Nẵng từ 06/2020 đến 07/2020 Bản hỏi nghiên cứu trình bày phụ lục Kết từ vấn sâu giúp tác giả điều chỉnh ngữ nghĩa biến quan sát dễ hiểu Ngồi ra, có thêm hai biến quan sát bổ sung vào hỏi từ kết phân tích nội dung vấn Trong đó, biến cho thang đo xác nhận thiết kế ứng dụng "Ứng dụng du lịch OTA chiếm dung lượng nhớ thiết bị di động" biến quan sát đo lường ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng "Tơi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại" Kết từ vấn sâu khẳng định bảy khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng di động đầy đủ nghiên cứu ứng dụng lĩnh vực du lịch Bên 65 cạnh đó, kết kế thừa từ nghiên cứu trước vấn chuyên sâu, kết thúc bước 1, nghiên cứu đề xuất mơ hình tác động xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động đến nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch Ngoài ra, hỏi nháp với thang đo hiệu chỉnh nghiên cứu hình thành Bước 2: Nghiên cứu thử nghiệm Những hoạt động nghiên cứu thử nghiệm gồm: (1) Kiểm tra độ tin cậy thang đo, (2) phân tích nhân tố khám phá nhân tố khẳng định; (3) Thiết kế hỏi thức Nghiên cứu thử nghiệm tiến hành nhằm thu thập liệu mẫu nhỏ để đánh giá sơ điều chỉnh thang đo nháp Dữ liệu thu được đánh giá tính quán nội hệ số Cronbach Alpha để loại bỏ biến rác, phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định tính đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt thang đo; kết nghiên cứu thử nghiệm làm sở phát triển hỏi để thu thập liệu thức (Churchill, 1979; Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Các bước thực cụ thể nghiên cứu thử nghiệm trình bày mục 3.4 Kết từ bước giúp tác giả loại bỏ biến quan sát không thỏa mãn điều kiện thống kê Cuối xây dựng hỏi cho nghiên cứu thức Bước 3: Nghiên cứu thức Những hoạt động nghiên cứu thức bao gồm: (1) Khảo sát thử nghiệm, (2) Đánh giá sơ độ tin cậy thang đo phân tích nhân tố khám phá để điều chỉnh thang đo nháp; (3) Kiểm định mơ hình giả thuyết nghiên cứu; (4) Thảo luận kết nghiên cứu đề xuất hàm ý quản trị Nghiên cứu thức thực sở khảo sát du khách nội địa sử dụng ứng dụng du lịch OTA Việt Nam Các bước lại quy trình hướng dẫn phát triển thang đo thể nghiên cứu thức Thu thập liệu thức mẫu lớn nhằm kiểm định thang đo cách thực phân tích nhân tố khám phá EFA Cronbach Alpha, thứ tự thực hai bước khơng đề cập quy trình Churchill (1979), nhiên bước phân tích EFA nên thực trước kiểm định Cronbach Alpha với báo tương ứng kết phân tích nhân tố khám phá ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Bên cạnh Churchill (1979) đề nghị dùng mà trận MTMM (Multitrait – Multimethod) để kiểm định 66 giá trị thang đo, nhiên, sử dụng phân tích nhân tố khẳng định để thực (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Quá trình phân tích liệu từ nghiên cứu thức sử dụng phần mềm hỗ SPSS 24.0 AMOS 24.0 Phương pháp thực cụ thể nghiên cứu thức kết thống kê, kết phân tích trình bày mục 3.5 chương luận án 3.3 Thang đo khái niệm nghiên cứu Thang đo khái niệm mơ hình nghiên cứu đề xuất điều chỉnh từ thang đo có tài liệu nghiên cứu trước Những khám phá từ kết vấn sâu sử dụng trình điều chỉnh thang đo để hỗ trợ việc phát triển định nghĩa khái niệm, xây dựng thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch Quá trình phát triển thang đo thực cách hệ thống quan trọng nghiên cứu cung cấp hướng dẫn để phát triển thang đo lường thích hợp với khái niệm nghiên cứu đảm bảo độ tin cậy thang đo khái niệm (Creswell & Creswell, 2007) Mặc dù số tác giả đề xuất bước khác quy trình phát triển thang đo (Churchill, 1979; Clark & Watson, 1995), phương pháp tiếp cận tám bước đề xuất Churchill (1979) sử dụng để định hướng phát triển đánh giá thang đo nghiên cứu Cách tiếp cận sử dụng rộng rãi nhiều nghiên cứu để phát triển thang đo (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Tám bước trình phát triển thang đo là: (1) xác định lĩnh vực cụ thể khái niệm nghiên cứu; (2) Xác định biến quan sát; (3) Thu thập liệu; (4) Đánh giá sơ thang đo; (5) Thu thập liệu; (6) Đánh giá độ tin cậy thang đo; (7) Đánh giá giá trị thang đo; (8) Xây dựng chuẩn thang đo 3.3.1 Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Có ba cách tiếp cận sử dụng để đo lường xác nhận (Cronin & Morris, 1989) Cách tiếp cận ban đầu đo lường thông qua khác biệt khách quan kỳ vọng hiệu suất để đưa điểm số đánh giá Cách tiếp cận thứ hai sử dụng khác biệt đánh giá xếp hạng trước sau trải nghiệm Phương pháp thứ ba nỗ lực để xác định đánh giá tóm tắt người trả lời xác nhận tổng thể dựa thang đo Likert từ tốt mong đợi đến tệ mong đợi (Cronin & Morris, 1989) So sánh ba cách tiếp cận cho thấy kết từ cách tiếp cận thứ ba tốt kết từ hai 67 cách tiếp cận lại (Miller 1977 trích Cronin & Morris, 1989), cách tiếp cận thứ ba sử dụng nghiên cứu Một loạt thang đo với nhiều báo phát triển để đo lường khái niệm mơ hình cho nghiên cứu Cơ sở lý luận việc sử dụng nhiều báo để đo lường khái niệm nghiên cứu liên quan đến hai yếu tố Đầu tiên, sử dụng nhiều báo để đo lường khái niệm nghiên cứu hay cung cấp nhiều câu hỏi khảo sát để người tham gia trả lời giúp nhà nghiên cứu đề cập đến khía cạnh khác khái niệm đo lường (Kothari, 2004) Thứ hai, nhiều báo khắc phục vấn đề tiềm ẩn lỗi đo lường, có nghĩa thang đo nhiều báo đáng tin cậy so với thang đo sử dụng báo ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Thang đo Likert thang đánh giá phổ biến nghiên cứu, thường sử dụng để đo lường thái độ ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Trong nghiên cứu khoa học xã hội, hầu hết thang đánh giá Likert đo lường năm bảy điểm (Dawes, 2008) Thang điểm Likert mức độ sử dụng khảo sát cung cấp tùy chọn phản hồi từ hồn tồn khơng đồng ý đến hồn toàn đồng ý Các báo cho khái niệm hài lòng dựa thang đo ngữ nghĩa bảy mức độ, thang đo sử dụng rộng rãi có độ tin cậy cao để đo lường hài lòng (Westbrook & Oliver, 1981) Đặc biệt, để đo lường khác biệt xác nhận kỳ vọng khả đáp ứng ứng dụng du lịch dựa trải nghiệm thực tế, thang đo Likert dao động từ “Tệ nhiều so với mong đợi” thành “Tốt nhiều so với mong đợi” Cách tiếp cận mang lại kết tốt hơn, giúp người trả lời xem xét xác kỳ vọng trước mua hàng họ để đánh giá xác nhận kỳ vọng (Miller 1977 trích Cronin & Morris, 1989) Để ngăn giá trị bị thiếu tập liệu, nghiên cứu sử dụng phản hồi bắt buộc tùy chọn cho Bản hỏi trực tuyến Các giá trị bị thiếu xảy người trả lời bỏ qua câu hỏi dẫn đến sai lệch, khơng đủ không đáng tin cậy kết (Schafer & Graham, 2002) Khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu nhiều bối cảnh nhà nghiên cứu sử dụng nhiều cách tiếp cận khái niệm đo lường để tìm hiểu chủ đề (Palmer, 2002; Venkatesh & Ramesh, 2006) Thông thường, thang đo khả đáp ứng đề cập đến biến quan sát liên quan đến thuộc tính mặt thiết kế, giao diện người dùng ứng dụng di động Theo Hoehle & Venkatesh (2015), 68 khả đáp ứng ứng dụng di động thể qua cấu trúc chính, thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, đồ họa giao diện ứng dụng, cấu trúc giao diện, giao diện đầu vào đầu ứng dụng, độ định ứng dụng thành phần thứ thêm vào Tan & cộng (2020) 3.3.1.1 Sự xác nhận thiết kế ứng dụng Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), kết vấn sâu, thang đo khái niệm thiết kế ứng dụng bao gồm bảy biến quan sát (Bảng 3.1) Bảng 3.1 Thang đo khái niệm thiết kế ứng dụng Thang đo STT Ký hiệu TKUD1 Nguồn Ứng dụng du lịch OTA tự động lưu liệu Hoehle & Venkatesh thoát khỏi bắt đầu lại bước mà tơi (2015) rời khỏi trước TKUD2 Ứng dụng du lịch OTA khởi động nhanh chóng cho phép sử dụng TKUD3 Ứng dụng du lịch OTA có điều hướng dễ dàng hoạt động không bị phụ thuộc cách cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc TKUD4 Ứng dụng du lịch OTA chiếm dung lượng Nghiên cứu định tính nhớ thiết bị di động TKUD5 Các thương hiệu tích hợp ứng dụng Hoehle & Venkatesh du lịch OTA hiệu (không bắt buộc (2015) xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu khơng bị phơ trương) TKUD6 Nói chung ứng dụng du lịch OTA thiết Hoehle & Venkatesh kế tốt (2015); Tan & cộng (2020b) TKUD7 Tơi hài lịng với thiết kế chung ứng dụng Hoehle & Venkatesh du lịch OTA (2015); Tan & cộng (2020b) Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.2 Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng 69 Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), Tan & cộng (2020b), kết vấn sâu, thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng bao gồm sáu biến quan sát (Bảng 3.2) Bảng 3.2 Thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng STT Thang đo Ký Nguồn hiệu TIUD1 Ứng dụng du lịch OTA nhấn mạnh nội Hoehle & Venkatesh dung quan trọng TIUD2 (2015) Ứng dụng du lịch OTA cho phép kết nối với người dùng khác TIUD3 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tìm kiếm thông tin dễ dàng TIUD4 Ứng dụng du lịch OTA có nhiều chức TIUD5 Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt mục Hoehle & Venkatesh đích chức mà cung cấp TIUD6 (2015); Tan & cộng Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại (2020b) nhiều giá trị cho Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.3 Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Tan & cộng (2020b), kết vấn sâu, thang đo khái niệm độ ổn định ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.3) Bảng 3.3 Thang đo khái niệm độ ổn định ứng dụng di động du lịch Thang đo STT Kí hiệu DOOD1 Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt Tan & cộng (2020) từ khởi động khỏi DOOD2 Tơi phụ thuộc vào ứng dụng du lịch OTA để tương tác phục vụ mục đích du lịch từ đầu đến cuối DOOD3 Tôi cảm thấy vui vẻ sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc 70 Nguồn STT Kí hiệu Thang đo DOOD4 Tơi cảm thấy hài lịng sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc DOOD5 Ứng dụng du lịch OTA thân thiện với người Nghiên cứu định tính dùng Nguồn Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.4 Sự xác nhận Đồ họa giao diện Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001); Islam & cộng (2017), kết vấn sâu, thang đo khái niệm đồ họa giao diện ứng dụng bao gồm bốn biến quan sát (Bảng 3.4) Bảng 3.4 Thang đo khái niệm đồ họa giao diện ứng dụng di động du lịch STT Ký hiệu ĐHGD1 Thang đo Nguồn Ứng dụng du lịch OTA sử dụng đồ họa Hoehle & Venkatesh phong phú, đẹp mắt hấp dẫn (2015); Tan & cộng (2020) ĐHGD2 Các nút chức ứng dụng du lịch Hoehle & Venkatesh OTA minh họa biểu tượng (2015) hình ảnh đời thực (như thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay minh họa hình ảnh máy bay, … ) ĐHGD3 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng hiệu hoạt ảnh để truyền đạt nội dung ĐHGD4 Tôi nghĩ đồ họa giao diện ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.5 Sự xác nhận Cấu trúc giao diện Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001); Tan & cộng (2020b), kết vấn sâu, thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.5) 71 Bảng 3.5 Thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch STT Thang đo Ký Nguồn hiệu CTUD1 Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp Tan & cộng (2020) dễ dàng tìm thấy nội dung tơi cần CTUD2 Các thông tin quan trọng đặt đầu Hoehle & Venkatesh hình ứng dụng du lịch OTA CTUD3 (2015) Các thao tác thường dùng xếp đặt phía trên, thao tác sử dụng phía giao diện ứng dụng du lịch OTA CTUD4 Nói chung, thông tin ứng dụng du lịch OTA xếp, tổ chức hiệu CTUD5 Tơi hài lịng với cách xếp, tổ chức thơng tin ứng dụng du lịch OTA Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.6 Sự xác nhận Giao diện đầu vào Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), kết vấn sâu, thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.6) Bảng 3.6 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch STT Ký hiệu GDĐV1 Thang đo Ứng dụng du lịch OTA sử dụng điều Hoehle & Venkatesh khiển rõ ràng, trực quan kỳ vọng GDĐV2 Nguồn (2015) Ứng dụng du lịch OTA không yêu cầu sửa đổi cài đặt người dùng ứng dụng GDĐV3 Ứng dụng du lịch OTA cho phép nhập Hoehle & cộng tùy chọn thơng tin cách dễ (2015); Tan & cộng dàng GDĐV4 (2020) Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều Hoehle & Venkatesh khiển có kích thước phù hợp với điều khiển (2015) đầu ngón tay 72 STT Ký hiệu Thang đo GDĐV5 Nói chung, tơi hài lịng với cách thức nhập Nguồn liệu ứng dụng du lịch OTA Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.1.7 Sự xác nhận Giao diện đầu Dựa vào thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu Hoehle & cộng (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), kết vấn sâu, thang đo khái niệm giao diện đầu ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.7) Bảng 3.7 Thang đo khái niệm giao diện đầu ứng dụng du lịch STT Ký hiệu GDDR1 Thang đo Nguồn Tôi thấy dễ dàng để đọc thông tin ứng Tan & cộng (2020) dụng du lịch OTA GDDR2 Nội dung thông tin ứng dụng du lịch OTA trình bày định dạng phù hợp với tơi GDDR3 Các thuật ngữ ứng dụng du lịch OTA Hoehle dễ hiểu GDDR4 & Venkatesh & Venkatesh (2015) Nói chung, tơi nghĩ ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung hiệu GDDR5 Tơi hài lịng với cách mà ứng dụng du lịch Hoehle OTA trình bày nội dung (2015); Tan & cộng (2020) Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.2 Nhận thức hữu ích ứng dụng Để đo lường khái niệm nhận thức mức độ hữu ích, chín biến quan sát kế thừa từ nghiên cứu Choi (2018) để đo lường nhận thức du khách lợi ích chức năng, khả tiếp cận thơng tin hữu ích, khả hoạt động phổ biến, tiết kiệm thời gian Các mục đo lường trình bày bảng 3.8: Bảng 3.8 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch Nghĩ ứng dụng du lịch X, Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý với phát biểu sau 73 STT Thang đo Ký hiệu NTHI1 Nguồn Tôi cảm thấy ứng dụng du lịch OTA hữu Choi (2018) ích cho mục đích du lịch (như tìm thơng tin du lịch, đặt gói du lịch, ) NTHI2 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tơi hồn thành thứ cho chuyến du lịch nhanh chóng NTHI3 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tăng hiệu cho chuyến du lịch NTHI4 Ứng dụng du lịch OTA giúp thực nhiều công việc liên quan đến mục đích du lịch tơi thuận tiện NTHI5 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiếp cận nhiều thơng tin hữu ích cho chuyến du lịch NTHI6 Ứng dụng du lịch OTA giúp quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu NTHI7 Ứng dụng du lịch OTA phù hợp với lịch trình tơi NTHI8 Tơi sử dụng ứng dụng du lịch OTA lúc nơi cần NTHI9 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tiết kiệm thời gian Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.3 Sự hài lòng sau sử dụng ứng dụng Bốn mục điều chỉnh từ Bhattacherjee (2001) để đo lường đánh giá tổng thể người dùng ứng dụng du lịch hiệu suất dựa kinh nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch Thang đo sử dụng rộng rãi tài liệu nghiên cứu cơng nghệ kết thang đo có độ tin cậy tốt; đó, thang đo xem xét phù hợp cho nghiên cứu Bốn biến quan sát trình bày bảng 3.9 Bảng 3.9 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào ứng dụng du lịch Anh/Chị cảm thấy …………………… với việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA STT Ký hiệu Thang đo 74 Nguồn SHAL1 Rất khơng hài lịng - Rất hài lòng Bhattacherjee (2001) SHAL2 Rất bực bội - Rất thoải mái SHAL3 Rất nản lòng - Rất thỏa mãn SHAL4 Hoàn toàn khủng khiếp - Hoàn tồn thích thú Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.3.4 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Tổng cộng có sáu biến quan sát sử dụng để đo lường ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Hai mục điều chỉnh từ Bhattacherjee (2001) Bốn biến quan sát kế thừa từ Kim & cộng (2009) Bảng 3.10 Thang đo ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch STT Thang đo Ký hiệu TTSD1 Nguồn Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Bhattacherjee (2001) OTA khơng sử dụng TTSD2 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA sử dụng công cụ thay (như websites, mobile sites, apps khác) TTSD3 Tơi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Nghiên cứu định tính OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại TTSD4 Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch Kim & cộng OTA cho mục đích du lịch tương (2009) lai TTSD5 Tơi trì việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA làm TTSD6 Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch OTA thiết bị di động tơi sau hồn thành mục đích du lịch thay xóa Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.4 Nghiên cứu thử nghiệm Mục đích nghiên cứu thử nghiệm giúp khắc phục lỗi tiềm tàng thiết kế nghiên cứu, đảm bảo độ tin cậy, tính khả thi giá trị khoa học hỏi (Bhattacherjee, 2012) Điều tra thử nghiệm với mẫu không lớn nhằm đánh giá độ tin cậy giá trị thang đo trước kiểm định lý thuyết khoa học mơ 75 hình nghiên cứu ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Nghiên cứu thử nghiệm tiến hành với hoạt động: thiết kế Bản hỏi, chọn phương pháp thu thập phân tích liệu, điều chỉnh thang đo dựa kết phân tích để hình thành Bản hỏi dùng cho nghiên cứu thức 3.4.1 Thiết kế hỏi Trên sở thang đo khái niệm hình thành mục 3.3, Bản hỏi bao gồm bốn phần chính: thơng điệp chào mừng; câu hỏi sàng lọc người tham gia khảo sát phù hợp với mục đích nghiên cứu; câu hỏi trải nghiệm liên quan đến khả đáp ứng ứng dụng du lịch; câu hỏi thông tin cá nhân Phần đầu tiên, thông điệp chào mừng trình bày theo sau bảng thơng tin cung cấp cho người tham gia với thông tin chi tiết chủ đề nghiên cứu Trong phần thứ hai có câu hỏi nhằm sàng lọc đối tượng khảo sát theo mục tiêu nghiên cứu: (1)Anh/Chị có phải khách du lịch nội địa Việt Nam không? (2)Anh/Chị có biết đến ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Booking.com, Traveloka, Agoda khơng? (3)Anh/Chị có tải về, cài đặt thiết bị di động sử dụng ứng dụng du lịch OTA nói cho mục đích du lịch khơng? Mỗi câu hỏi có câu trả lời Có Khơng để du khách tiếp tục khảo sát kết thúc khảo sát Phần thứ ba bao gồm 56 câu hỏi trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch, bao gồm ba phần: (1) mức độ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, (2) mức độ đồng ý liên quan đến nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch hài lòng sau sử dụng ứng dụng; (3) đánh giá ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Phần cuối Bản hỏi liên quan đến thông tin cá nhân người tham gia khảo sát, số năm sử dụng ứng dụng di động, tần suất du lịch Ngoài ra, đối tượng khảo sát khách du lịch nội địa Việt Nam, trước tiên, mục đơn giản hóa sửa đổi tập trung ứng dụng du lịch OTA để người trả lời cảm thấy dễ dàng việc trả lời giúp tăng tỷ lệ phản hồi 3.4.2 Phương pháp thu thập phân tích liệu nghiên cứu thử nghiệm Trong nghiên cứu thử nghiệm, số vấn đề quan trọng cần xem xét, như thành phần mẫu, kích thước mẫu độ tin cậy thang đo ban đầu (Netemeyer & cộng sự, 2003) Tác giả tiến hành kiểm tra thực nghiệm thang đo với phương pháp chọn mẫu thuận tiện, bao gồm du khách sử dụng ứng dụng du lịch, 76 thơng qua chương trình phần mềm khảo sát Google Form để tổ chức Bản hỏi thử nghiệm, số 130 Bản hỏi thu có 123 câu trả lời hợp lệ Chương trình nghiên cứu thử nghiệm có kích thước mẫu phạm vi n = 100 đến 200 đảm bảo (Clark & Watson, 1995) Như vậy, câu trả lời thu từ 123 du khách thích hợp để thực nghiên cứu thử nghiệm khảo sát biến quan sát Sau thu thập loại bỏ biến Bản hỏi không đạt u cầu, q trình mã hóa nhập liệu tiến hành Dữ liệu thử nghiệm phân tích phần mềm SPSS 24.0 theo nội dung sau đây: (1) phân tích hệ số Cronbach alpha để đánh giá độ tin cậy thang đo, (2) phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá giá trị thang đo Phương pháp phân tích độ tin cậy thang đo phép kiểm định thống kê mức độ chặt chẽ câu hỏi thang đo tương quan Kiểm định giúp loại bỏ số biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng thấp Hai số thường kiểm định hệ số Cronbach’s alpha hệ số tương quan biến tổng (Creswell & Creswell, 2018) Điều kiện để chấp nhận độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach’s alpha lớn 0,6 hệ số tương quan biến tổng phải lớn 0,3; hệ số Cronbach’s alpha thang đo thang đo từ 0,6 đến gần 0,7 chấp nhận từ 0,7 trở lên đến 0,9 tốt (Hair & cộng sự, 2020; Creswell & Creswell, 2018) Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) thực với mục đích loại thang đo khơng có mức độ tương quan biến tổng cao nhằm nhóm gọn biến quan sát có xu hướng thành nhân tố (Hair & cộng sự, 2020; Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Để đánh giá giá trị thang đo, có số thông số quan trọng kết EFA xem xét, số lượng nhân tố trích được, hệ số tải nhân tố tổng phương sai trích ➢ Số lượng nhân tố trích: tiêu chí Eigen-value dùng để xác định số lượng nhân tố trích Với tiêu chí này, số lượng nhân tố xác định nhân tố dừng có Eigen-value tối thiểu (>= 1) ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020) ➢ Hệ số tải nhân tố (Factor loading): hệ số tải nhân tố biến nhóm nhân tố biến đo lường sau xoay nhân tố phải cao Khi đạt điều kiện thang đo đạt giá trị hội tụ (Hair & cộng sự, 2020) Hệ số tải nhân tố biến λ > = 0,5 chấp nhận được, λ < 0,5 loại bỏ biến biến 77 không thật đo lường khái niệm cần đo Tuy nhiên, số trường hợp biến có trọng số λ < 0,5 giữ lại nội dung biến có ý quan trọng việc thể thang đo ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020) ➢ Tổng phương sai trích (Total Varicance Explained): cần phải xem xét tổng phương sai trích, thể nhân tố trích phần trăm biến đo lường Tổng phải đạt >= 50% chấp nhận (tức phần chung phải lớn phần riêng sai số), từ 60% trở lên tốt ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020) Ngoài ra, số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) cần xem xét KMO số dùng để so sánh độ lớn hệ số tương quan hai biến Xi Xj với độ lớn hệ số tương quan riêng phần chúng (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) KMO có giá trị khoảng từ 0,5 đến phù hợp để phân tích nhân tích nhân tố khám phá 3.4.3 Kết thử nghiệm thử nghiệm Kết kiểm định Cronbach’s alpha cho khái niệm khả đáp ứng ứng dụng du lịch bao gồm thành phần thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, cấu trúc giao diện, độ tin cậy ứng dụng, đồ họa giao diện, giao diện đầu vào giao diện đầu Kết kiểm định thực qua lần lần kiểm định biến TKUD7 “Tơi hài lịng với thiết kế chung ứng dụng du lịch OTA”; TIUD6 “Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại nhiều giá trị cho tơi”; CTUD5 “Tơi hài lịng với cách xếp, tổ chức thông tin ứng dụng du lịch OTA”; GDĐR5 “Tơi hài lịng với cách mà ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung”; DOOD5 “Ứng dụng du lịch OTA thân thiện với người dùng”; NTHI7“Ứng dụng du lịch OTA phù hợp với lịch trình tơi”; NTHI8 “Tơi sử dụng ứng dụng du lịch OTA lúc nơi cần”; NTHI9 “Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tiết kiệm thời gian”; TTSD6 “Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch OTA thiết bị di động sau hồn thành mục đích du lịch thay xóa đi” có hệ số tương quan biến tổng < 0,3, chín biến bị loại Sau loại biến biến trên, hệ số tin cậy thang đo tăng lên đáng kể Giá trị hệ số độ tin cậy khái niệm nghiên cứu nằm khoảng từ 0,786 đến 0,931 78 Các khái niệm nghiên cứu sau kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha đưa vào phần phân tích nhân tố khám phá Kết EFA cho thấy KMO = 0,730 > 0,5; sig = ,000, thể mức ý nghĩa cao Kết có nhân tố trích với tổng phương sai trích 62,45% > 60%, lý giải phần chung thang đo đóng góp vào khái niệm cao phần riêng sai số Điều chứng tỏ thang đo giải thích tốt khái niệm mơ hình nghiên cứu Đồng thời, biến thang đo có mức tải nhân tố biến thiên từ 0,540 đến 0,915 (đều > 0,5) Vì vậy, giá trị thang đo chấp nhận 79 Bảng 3.11 Kết phân tích nhân tố khám phá nghiên cứu thử nghiệm Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD Ý định tiếp tục sử dụng (α=0,931) TTSD2 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 6,377 13,568 5,096 10,842 0,915 OTA sử dụng công cụ thay websites, mobile sites, apps khác TTSD5 Tôi trì việc sử dụng ứng dụng du lịch 0,842 OTA làm TTSD3 Tơi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch 0,829 OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại TTSD4 Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch 0,819 OTA cho mục đích du lịch tương lai TTSD1 Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch 0,698 OTA cho mục đích du lịch Nhận thức hữu ích (α=0,864) NTHI6 Ứng dụng du lịch OTA giúp quản lý thời 0,840 gian cho mục đích du lịch hiệu NTHI1 Tơi cảm thấy ứng dụng du lịch OTA hữu 0,747 ích cho mục đích du lịch (như tìm thơng tin du lịch, đặt gói du lịch, ) NTHI3 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tăng 0,723 hiệu cho chuyến du lịch 80 Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo NTHI2 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tơi hồn TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 0,721 cho chuyến du lịch nhanh chóng NTHI5 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiếp cận 0,660 nhiều thơng tin hữu ích cho chuyến du lịch 0,633 NTHI4 Ứng dụng du lịch OTA giúp thực nhiều việc liên quan đến mục đích du lịch tơi thuận tiện Sự xác nhận Thiết kế ứng dụng (α=0,862) TKUD3 Thông tin hiển thị tốt, không bị phụ thuộc 4,792 0,797 cách cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc TKUD1 Ứng dụng du lịch OTA tự động lưu liệu 0,792 thoát khỏi bắt đầu lại bước mà tơi rời khỏi trước TKUD2 Ứng dụng du lịch OTA khởi động nhanh 0,729 chóng cho phép tơi sử dụng TKUD6 Nói chung ứng dụng du lịch OTA thiết 0,713 kế tốt 81 10,197 Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo TKUD5 Các thương hiệu tích hợp ứng dụng du TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 0,675 lịch OTA hiệu (không bắt buộc xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu khơng bị phô trương) TKUD4 Ứng dụng du lịch OTA chiếm dung lượng 0,555 nhớ thiết bị di động Sự xác nhận Giao diện đầu (α=0,883) GDĐR3 Tôi thấy dễ dàng để đọc thông tin mà ứng dụng 3,973 8,453 3,231 6,875 0,841 du lịch OTA cung cấp GDĐR4 Nói chung, tơi nghĩ ứng dụng du lịch 0,812 OTA trình bày nội dung hiệu GDĐR2 Nội dung thông tin ứng dụng du lịch 0,790 OTA trình bày định dạng phù hợp với GDĐR1 Các thuật ngữ sử dụng ứng dụng du 0,761 lịch OTA dễ hiểu Sự xác nhận Cấu trúc ứng dụng (α=0,853) CTUD1 Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp tơi dễ 0,852 dàng tìm thấy nội dung cần CTUD3 Các thao tác thường dùng xếp đặt phía 0,837 trên, thao tác sử dụng phía CTUD4 Nói chung, thông tin ứng dụng du lịch 0,786 OTA xếp hiệu 82 Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD CTUD2 Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp dễ TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 0,641 dàng biết vị trí nội dung mà tơi cần Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng (α=0,796) TIUD4 Ứng dụng du lịch OTA có nhiều tính 0,843 TIUD5 Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt chức 0,714 2,405 5,117 2,329 4,955 mà cung cấp TIUD2 Ứng dụng du lịch OTA cho phép kết nối 0,647 với người dùng khác TIUD3 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tìm kiếm 0,631 thơng tin dễ dàng TIUD6 Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại 0,607 nhiều giá trị kỳ vọng Sự xác nhận Độ ổn định ứng dụng (α=0,853) DOOD4 Tôi cảm thấy vui vẻ sử dụng ứng dụng du lịch 0,930 OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc DOOD3 Tơi phụ thuộc vào ứng dụng du lịch OTA 0,734 để tương tác phục vụ mục đích du lịch từ đầu đến cuối DOOD5 Tơi cảm thấy hài lịng sử dụng ứng dụng du lịch 0,713 OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc 83 Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD DOOD2 Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt từ TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 0,683 khởi động thoát khỏi kỳ vọng Sự xác nhận Giao diện đầu vào (α=0,816) GDĐV3 Ứng dụng du lịch OTA cho phép nhập tùy 1,840 3,915 1,713 3,645 0,823 chọn thơng tin cách dễ dàng GDĐV1 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng điều khiển 0,800 rõ ràng GDĐV4 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều 0,634 khiển có kích thước phù hợp với điều khiển đầu ngón tay GDĐV5 0,560 Nói chung, tơi hài lịng với cách thức nhập liệu ứng dụng du lịch OTA GDĐV2 Ứng dụng du lịch OTA không yêu cầu sửa đổi 0,554 cài đặt người dùng ứng dụng Sự hài lòng (α=0,908) SHAL3 Rất nản lòng : Rất thỏa mãn 0,824 SHAL2 Rất bực bội : Rất thoải mái 0,812 SHAL1 Rất khơng hài lịng : Rất hài lịng 0,716 SHAL4 Hồn tồn khủng khiếp : Hồn tồn thích thú 0,685 84 Giá trị Các nhân tố riêng Phương sai trích Chỉ báo TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD Sự xác nhận Đồ họa giao diện (α=0,786) TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD 1,221 2,598 DHGD1 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng đồ họa phong 0,824 phú, đẹp mắt hấp dẫn để thu hút sử dụng DHGD3 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng hiệu 0,765 hoạt ảnh để truyền đạt nội dung DHGD4 Tôi nghĩ đồ họa hiển thị ứng dụng 0,601 du lịch OTA thiết kế tốt DHGD2 Các nút chức ứng dụng du lịch OTA 0,540 minh họa biểu tượng hình ảnh đời thực (ví dụ thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay có hình máy bay, …) 85 3.4.4 Điều chỉnh thang đo Kết phân tích từ nghiên cứu thử nghiệm cho kết từ 56 biến quan sát ban đầu, có biến quan sát bị loại bỏ giai đoạn Trong số 47 biến quan sát giữ lại, số biến số Việt hóa lại để làm cho thang đo dễ hiểu Bảng 3.12 trình bày tóm tắt số biến quan sát cho khái niệm nghiên cứu Bảng 3.12 Tóm tắt số lượng thang đo khái niệm sau điều chỉnh Khái niệm Số biến quan sát Sự xác nhận thiết kế ứng dụng Sự xác nhận tiện ích ứng dụng Sự xác nhận cấu trúc ứng dụng Sự xác nhận đồ họa giao diện Sự xác nhận giao diện đầu vào Sự xác nhận giao diện đầu Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng Nhận thức hữu ích Sự hài lòng Ý định tiếp tục sử dụng Nguồn: Kết tổng hợp, 2021 3.5 Nghiên cứu thức 3.5.1 Phương pháp thu thập liệu Có nhiều phương pháp thu thập liệu khác qua thư, qua điện thoại, trực tiếp khảo sát trực tuyến (Hair & cộng sự, 2020) Trong số đó, nghiên cứu sinh xem xét phù hợp phương pháp khảo sát trực tuyến việc thực nghiên cứu ứng dụng di động du lịch Thứ nhất, khảo sát trực tuyến cung cấp số lợi quan trọng, đặc biệt loại bỏ chi phí giấy tờ, bưu phí, thư từ nhập liệu; cung cấp tiềm vượt qua ranh giới địa lý giảm thời gian khảo sát cần thiết (Cobanoglu & cộng sự, 2001) Thứ hai, khảo sát trực tuyến coi phương tiện hiệu để quản lý khảo sát người tham gia chọn trả lời câu hỏi khảo sát vào thời điểm phù hợp (Hair & cộng sự, 2020) Đặc biệt, với nghiên cứu ứng dụng di động, qua khảo sát trực tuyến người hỏi có thêm thời gian để truy cập trực tiếp ứng dụng du lịch thiết bị di động Ngồi ra, 86 theo Vnetwork.vn (2021), khoảng 70,3% tổng số dân số sử dụng Internet Việt Nam, 73,7% người dùng sử dụng mạng xã hội Với lý nêu trên, phương pháp khảo sát trực tuyến chọn cho nghiên cứu Vì khó biết tất du khách sử dụng ứng dụng du lịch OTA nên nghiên cứu cố gắng để tăng tính khái quát mẫu thu thập cách áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất theo tiêu (Quota sampling) dựa tiêu chí: tỷ lệ giới tính Cụ thể hơn, tỷ lệ nam nữ Việt Nam năm 2020 gần 1:1 (Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2020), nghiên cứu cố gắng cân nam nữ mẫu thu thập luận án Để tiếp cận người tham gia khảo sát, bảng hỏi thiết kế ứng dụng Google Form Tác giả nhờ giúp đỡ công ty du lịch, hiệp hội hướng dẫn viên du lịch, người làm lĩnh vực du lịch chia sẻ đường dẫn khảo sát lên trang mạng xã hội, Email, Facebook, Messenger, Zalo, Instagram Từ đó, khách hàng làm việc với tổ chức, cá nhân tham gia vào khảo sát Tiêu chí để chọn người tham gia vấn du khách người Việt, sử dụng ứng dụng du lịch lần đầu tiên, có độ tuổi từ 18-55 Ngồi ra, theo thống kê Appota.com cho thấy ứng dụng du lịch sử dụng phổ biến "thế hệ millennials" (từ 18-34 tuổi), cao gấp lần so với độ tuổi thấp > 55 tuổi Do đó, để có thông tin chuẩn xác đánh giá sử dụng ứng dụng du lịch, tiêu chí lấy mẫu bổ sung du khách từ 18 đến 55 tuổi 3.5.2 Mẫu nghiên cứu Trong phần này, đối tượng khảo sát kích thước mẫu đề cập đến Đối tượng khảo sát mục tiêu cho nghiên cứu bao gồm người sử dụng ứng dụng du lịch thiết bị di động OTA phục vụ cho mục đích cụ thể liên quan đến du lịch Theo Muthén & Muthén (2002), khơng có quy tắc đơn giản để định cỡ mẫu thích hợp sử dụng phương pháp khảo sát việc phụ thuộc vào yếu tố kích thước mơ hình, phương pháp thống kê số lượng biến đo lường Bản hỏi Tuy nhiên, nhà nghiên cứu ước tính cỡ mẫu cần thiết cho kết luận thống kê hợp lệ dựa phương pháp thống kê để phân tích liệu số lượng biến mơ hình Khi phân tích liệu theo mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM, cỡ mẫu phải đủ lớn để đảm bảo độ tin cậy ước lượng (Raykov & Widaman, 1995) Tuy nhiên, cỡ mẫu phải có tương quan với số lượng thông số ước lượng sử dụng phương pháp ước lượng ML (maximum likelihood) kích 87 thước mẫu tối thiểu phải từ 100 đến 150 (Raykov & Widaman, 1995) Bên cạnh đó, theo Bollen (1989), tỷ lệ cần thiết để thiết kế cỡ mẫu tối thiểu phải có năm quan sát thơng số ước lượng (tỷ lệ 5:1) Nghiên cứu dựa cách tính cỡ mẫu Bollen (1989), tổng tham số đo lường mơ hình 47 theo tỉ lệ 5:1, nên cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu 235 Tuy nhiên, cỡ mẫu lớn độ tin cậy nghiên cứu cao sử dụng phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính CB-SEM địi hỏi kích thước mẫu lớn kỹ thuật dựa lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995) Do nghiên cứu thức thu 521 câu trả lời, có 478 câu trả lời hợp lệ đưa vào phân tích 3.5.3 Phương pháp phân tích liệu Phân tích liệu q trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi mơ hình hóa liệu thu thập để đưa kết trả lời câu hỏi nghiên cứu (Hair & cộng sự, 2020) Việc sử dụng phương pháp kỹ thuật phân tích thích hợp để phân tích liệu thu thập quan trọng Điều phụ thuộc nhiều vào mục tiêu nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu chất việc thu thập liệu (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020) Sau kiểm tra chọn lọc phản hồi hợp lệ, liệu mã hóa nhập vào phần mềm SPSS 24.0 AMOS 24.0 3.5.3.1 Kiểm định phân phối chuẩn Kiểm định phân phối chuẩn nhằm xác định liệu đạt phân phối chuẩn trước thực kiểm định giá trị trung bình, phương sai hay phân tích đa biến, EFA, CFA Skewness (thể độ lệch trái phải phân phối liệu quan sát so với phân phối chuẩn) Kurtosis (biểu thị độ nhọn phân phối liệu quan sát với phân phối chuẩn) hai hệ số sử dụng phổ biến với tiêu chuẩn đảm bảo liệu đạt phân phối chuẩn có khác định Theo Bollen (1989), Hair & cộng (2020), giá trị Skewness Kurtosis thuộc khoảng ±1 liệu xấp xỉ đạt phân phối chuẩn; để đảm bảo biến tuân thủ giả định phân phối chuẩn, giá trị Skewness thuộc khoảng ±2 Kurtosis không vượt ±3 (Bollen,1989) Đây sở để luận án thực kiểm định phân phối chuẩn 3.5.3.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo Luận án đánh giá độ tin cậy thang đo hệ số Cronbach’s Alpha cho nhóm nhân tố xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng Các tiêu chuẩn lựa chọn biến 88 quan sát trình bày mục 3.5.2 Trong số nghiên cứu sử dụng thang đo cũ, việc kiểm định thang đo lường nên thực với phân tích nhân tố khám phá EFA trước, sau đó, kết nhân tố khám phá sử dụng để kiểm tra tính quán nội Cronbach’s Alpha (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) 3.5.3.3 Kiểm định thang đo Để xác định lại thuộc tính khái niệm nghiên cứu so với đề xuất ban đầu dựa tổng quan tài liệu, vấn sâu, việc thực phân tích nhân tố khám phá EFA cần thiết Sau đó, để kiểm tra tính hợp lệ cấu trúc độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khẳng định áp dụng - Phân tích nhân tố khám phá EFA thực nhằm đánh giá giá trị hội tụ giá trị phân biệt thang đo Để phù hợp cho phân tích CFA SEM, luận án sử dụng phương pháp rút trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax Tiêu chuẩn đánh giá dựa hệ số KMO, kiểm định Bartlett’s Test, hệ số tải nhân tố, giá trị riêng biệt tổng phương sai trích đề cập mục 3.5.2 - Phân tích nhân tố khẳng định CFA nhằm (1) Đo lường tính đơn hướng; (2) Đánh giá độ tin cậy thang đo; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt (1) Đo lường tính đơn hướng Đo lường tính đơn hướng để đảm bảo mức độ phù hợp mơ hình với liệu thị trường Theo Hair & cộng (2010) mức độ phù hợp mơ hình với liệu thị trường cho điều kiện cần đủ tập biến quan sát đạt tính đơn hướng, trừ trường hợp sai số biến quan sát có tương quan với Mơ hình xem thích hợp với liệu thị trường kiểm định Chi-square có P-value > 0,05; CMIN/df =< (một số trường hợp CMIN/df =< 3); GFI, CFI >= 0,9 RMSEA =< 0,08 (2) Đánh giá độ tin cậy thang đo Đánh giá độ tin cậy thang đo qua: hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability) tổng phương sai trích (variance extracted) Gefen & cộng (2000) cho hệ số tin cậy tổng hợp > 0,6 phương sai trích khái niệm nên vượt 0,5 (3) Giá trị hội tụ Theo Gefen & cộng (2000), thang đo đạt giá trị hội tụ trọng số chuẩn hóa thang đo cao (>0,5) có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) (4) Giá trị phân biệt 89 Giá trị phân biệt thể cấp độ phân biệt khái niệm đo lường (Fornell & Larcker, 1981) hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt thành phần khái niệm thuộc mơ hình; (2) kiểm định giá trị phân biệt xun suốt (kiểm định mơ hình đo lường tới hạn) Giá trị phân biệt đạt khi: tương quan hai thành phần khái niệm hai khái niệm thực khác biệt so với (Fornell & Larcker, 1981) Khi đó, mơ hình đạt độ phù hợp với liệu thị trường 3.5.3.4 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu Với giả thuyết đề xuất, mơ hình SEM lựa chọn để kiểm định đồng thời giả thuyết nghiên cứu SEM mở rộng mơ hình tuyến tính tổng qt, cho phép kiểm định tập hợp phương trình hồi quy lúc SEM sử dụng để ước lượng mơ hình đo lường (Measurement model) mơ hình cấu trúc (Structural model) toán lý thuyết đa biến Mơ hình đo lường rõ mối quan hệ biến tiềm ẩn (Latent Variables) biến quan sát (Observed variables), cung cấp thông tin thuộc tính đo lường biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị); đó, mơ hình cấu trúc rõ mối quan hệ biến tiềm ẩn với (Bollen, 1989; Raykov & Widaman, 1995) 3.5.3.5 Kiểm định ước lượng mơ hình phương pháp Bootstrap Để đánh giá độ tin cậy ước lượng, phương pháp nghiên cứu định lượng phương pháp lấy mẫu, thường có hai cách: (1) Chia mẫu làm hai mẫu con: nửa dùng để ước lượng tham số mơ hình nửa dùng để đánh giá lại; (2) Lặp lại nghiên cứu mẫu khác Tuy nhiên, hai cách thường khơng ứng dụng nhiều mơ hình cấu trúc tuyến tính SEM thường yêu cầu với cỡ mẫu lớn nên việc làm tốn nhiều thời gian chi phí (Anderson & Gerbing, 1988) Trong trường hợp này, theo Gefen & cộng (2000) Bootstrap phương pháp phù hợp để thay Bootstrap phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, mẫu ban đầu đóng vai trị đám đơng để kiểm định xem hệ số hồi quy mơ hình SEM có ước lượng tốt khơng 3.5.3.6 Tác động trực tiếp, gián tiếp tác động tổng hợp Xem xét mối quan hệ trực tiếp, gián tiếp tác động tổng hợp xác lập từ giả thuyết nghiên cứu mơ hình nghiên cứu lựa chọn Phân tích gián tiếp riêng biệt sử dụng để đánh giá mối quan hệ riêng lẻ qua Plugins Indirect Effects AMOS 24.0 90 3.5.3.7 Kiểm định khác biệt mơ hình nghiên cứu Phương pháp phân tích cấu trúc đa nhóm (Multigroup analysis) sử dụng để so sánh khác biệt mơ hình nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch giới tính, tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, số năm sử dụng thiết bị di động, số lần sử dụng ứng dụng du lịch năm Phân tích đa nhóm dựa hai mơ hình khả biến bất biến Trong mơ hình khả biến, tham số ước lượng mơ hình nhóm khơng bị ràng buộc Trong mơ hình bất biến, thành phần đo lường không bị ràng buộc mối quan hệ khái niệm mơ hình nghiên cứu ràng buộc có giá trị cho tất nhóm Kỹ thuật bao gồm bước: (1) Ước lượng mơ hình khả biến; (2) Ước lượng mơ hình bất biến; (3) So sánh khác biệt hai mơ hình Để so sánh khác biệt hai mơ hình, nghiên cứu tiến hành kiểm định giả thuyết sau để lựa chọn mơ hình khả biến mơ hình bất biến H0: Khơng có khác biệt hệ số Chi- square mơ hình khả biến Chisquare mơ hình bất biến H1: Có khác biệt hệ số Chi-square mơ hình khả biến mơ hình bất biến Nếu kiểm định Chi-square cho thấy mơ hình bất biến mơ hình khả biến khơng có khác biệt (P-value > 0,05) mơ hình bất biến chọn (có bậc tự cao hơn) Ngược lại, có khác biệt Chi-square có ý nghĩa hai mơ hình (Pvalue 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với liệu nghiên cứu - Giá trị p Bartlett’s test nhỏ mức ý nghĩa 5% (Hệ số Sig = 0,000 < 0,05) chứng tỏ biến quan sát có tương quan với tổng thể - Giá trị hệ số Eigenvalues nhân tố >1; tổng phương sai trích 59,278%>50%: đạt yêu cầu, thể nhân tố giải thích 59,278% biến thiên liệu Kết phân tích EFA cho tất biến quan sát thang đo mơ hình nghiên cứu hội tụ đạt yêu cầu Kết cụ thể phân tích nhân tố khám phá thể bảng 4.4 Bảng 4.4 Kết phân tích nhân tố khám phá EFA KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278% Nhân tố Các biến quan sát TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD TTSD2 0,862 TTSD4 0,801 TTSD3 0,795 TTSD5 0,774 TTSD1 0,721 TKUD3 0,820 TKUD4 0,761 TKUD2 0,718 TKUD5 0,715 TKUD1 0,710 TKUD6 0,578 NTHI4 0,852 100 SHAL KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278% Nhân tố Các biến quan sát TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD NTHI3 0,798 NTHI2 0,705 NTHI5 0,694 NTHI1 0,670 NTHI6 0,556 GDDR3 0,894 GDDR4 0,867 GDDR2 0,851 GDDR1 0,708 GDDV3 0,886 GDDV1 0,816 GDDV4 0,706 GDDV2 0,607 GDDV5 0,570 DOOD3 0,842 DOOD1 0,805 DOOD4 0,778 DOOD2 0,714 CTUD4 0,836 CTUD3 0,834 CTUD2 0,804 CTUD1 0,615 TIUD3 0,817 TIUD2 0,670 TIUD1 0,631 TIUD4 0,624 TIUD5 0,546 DHGD1 0,822 DHGD3 0,814 DHGD2 0,616 DHGD4 0,592 101 SHAL KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278% Nhân tố Các biến quan sát TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD SHAL SHAL3 0,826 SHAL4 0,768 SHAL2 0,714 SHAL1 0,712 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 4.3.2 Kết kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s alpha Mơ hình nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng di động đại lý du lịch trực tuyến gồm thang đo khía cạnh Khả đáp ứng ứng dụng du lịch, Nhận thức hữu ích ứng dụng, Sự hài lòng với việc sử dụng ứng dụng, Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Hệ số Cronbach’s Alpha sử dụng để kiểm tra tính quán nội nhân tố Kết bảng 4.5 thể hiện, giá trị độ tin cậy thang đo 10 nhân tố từ 0,784 đến 0,901 (0,7 ≤ α ≤ 0,9), chứng tỏ thang đo lường có độ quán nội cao (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Hệ số tương quan biến tổng biến quan sát lớn 0,3 đảm bảo yêu cầu thang đo Khi thực loại biến, hệ số cronbach’s alpha thang đo không cải thiện Bảng 4.5 Kết Cronbach’s alpha thang đo khái niệm nghiên cứu Biến quan sát Trung bình Phương sai Hệ số tương Cronbach’s thang đo thang đo quan alpha loại loại biến loại biến biến tổng biến Sự xác nhận Thiết kế ứng dụng (TKUD): α = 0,865 TKUD1 24,4414 14,440 0,634 0,847 TKUD2 24,5774 13,523 0,658 0,843 TKUD3 24,6004 13,528 0,752 0,826 TKUD4 24,6234 13,392 0,717 0,832 TKUD5 24,5314 14,291 0,645 0,845 TKUD6 24,5167 14,690 0,562 0,859 Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng (TIUD): α = 0,784 TIUD1 20,5837 9,418 0,576 0,740 TIUD2 20,4644 10,660 0,600 0,735 102 Trung bình Phương sai Hệ số tương Cronbach’s thang đo thang đo quan alpha loại loại biến loại biến biến tổng biến TIUD3 20,4414 10,243 0,686 0,710 TIUD4 20,4184 10,265 0,500 0,764 TIUD5 20,7615 10,157 0,488 0,770 Biến quan sát Sự xác nhận Đồ họa giao diện (DHGD): α =0,813 DHGD1 15,2092 6,686 0,671 0,747 DHGD2 15,1360 7,103 0,607 0,777 DHGD3 15,1234 6,763 0,687 0,741 DHGD4 15,2782 6,453 0,580 0,797 Sự xác nhận Cấu trúc giao diện ứng dụng (CTUD): α = 0,864 CTUD1 16,1213 5,595 0,640 0,855 CTUD2 16,0293 5,299 0,757 0,812 CTUD3 15,9372 4,902 0,751 0,810 CTUD4 15,9100 4,539 0,727 0,826 Sự xác nhận Giao diện đầu vào (GDDV): α = 0,839 GDDV1 20,4749 12,128 0,732 0,781 GDDV2 20,4289 13,906 0,556 0,829 GDDV3 20,3828 12,912 0,736 0,783 GDDV4 20,4477 12,789 0,686 0,795 GDDV5 20,5000 13,093 0,529 0,842 Sự xác nhận Giao diện đầu (GDDR): α = 0,901 GDDR1 16,2720 7,481 0,720 0,894 GDDR2 16,3787 7,301 0,784 0,871 GDDR3 16,3054 7,131 0,789 0,869 GDDR4 16,2406 7,378 0,828 0,856 Sự xác nhận Độ ổn định ứng dụng (DOOD): α = 0,878 DOOD1 15,7071 4,317 0,748 0,839 DOOD2 15,6736 4,405 0,719 0,850 DOOD3 15,6841 4,292 0,760 0,834 DOOD4 15,6213 4,466 0,720 0,850 0,646 0,848 Nhận thức hữu ích (NTHI): α = 0,867 NTHI1 25,8368 15,269 103 Trung bình Phương sai Hệ số tương Cronbach’s thang đo thang đo quan alpha loại loại biến loại biến biến tổng biến NTHI2 25,9833 15,245 0,692 0,841 NTHI3 25,9393 14,439 0,698 0,839 NTHI4 25,8326 14,207 0,747 0,830 NTHI5 25,8787 15,008 0,624 0,852 NTHI6 25,7594 15,106 0,582 0,859 Biến quan sát Sự hài lòng việc sử dụng (SHAL): α = 0,845 SHAL1 15,2615 4,969 0,632 0,837 SHAL2 15,2322 4,787 0,703 0,809 SHAL3 15,2008 4,714 0,731 0,797 SHAL4 15,3033 4,321 0,714 0,805 Ý định tiếp tục sử dụng (TTSD): α = 0,897 TTSD1 21,4895 10,066 0,717 0,881 TTSD2 21,4540 8,995 0,792 0,864 TTSD3 21,4561 9,356 0,728 0,879 TTSD4 21,5251 9,495 0,750 0,874 TTSD5 21,4812 9,680 0,750 0,874 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 4.3.3 Kết phân tích nhân tố khẳng định CFA Phân tích nhân tố khẳng định CFA giúp nghiên cứu (1) Đo lường tính đơn hướng; (2) Đánh giá độ tin cậy thang đo; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt; (5) Giá trị liên hệ lý thuyết Phân tích CFA thực cho thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch mơ hình tới hạn (gồm tất thành phần mơ hình nghiên cứu) 4.2.3.1 CFA cho xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Kết phân tích nhân tố khẳng định CFA cho xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch thể hình 4.1 104 Hình 4.1 Kết phân tích CFA (chuẩn hóa) cho thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Về tính đơn hướng, bảng 4.6 trình bày tóm tắt so sánh kết CFA mơ hình nghiên cứu so với điều kiện đánh giá số theo Hair & cộng (2010) Kết phân tích Chi-square/df, GFI, CFI, RMSEA thỏa mãn điều kiện, điều cho thấy thang đo khái niệm nghiên cứu phù hợp với liệu thị trường đảm bảo tính đơn hướng 105 Về giá trị hội tụ, kết phân tích lần cho thấy AVE nhân tố tiện ích ứng dụng < 0,5, hai biến quan sát TIUD5, TIUD4 bị loại lần CFA lần để đảm bảo AVE > 0,5; nhân tố lại có AVE > 0,5, tính hội tụ đảm bảo Các biến quan sát phương sai trung bình trích (AVE) 0,523 đến 0,700 (> 0,5) (bảng 4.6) nên thang đo đạt giá trị hội tụ Bảng 4.6 Bảng tóm tắt kết CFA xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Các số Chi-bình Giá trị chấp nhận Kết nghiên cứu phương/df CMIN/df ≤ 2,280 (Chi-square/df) chấp nhận GFI GFI ≥ 0,8 chấp 0,892 Kết Thỏa mãn điều kiện Thỏa mãn điều kiện nhận CFI CFI ≥ 0,9 tốt 0,931 Thỏa mãn điều kiện RMSEA RMSEA ≤ 0,08 0,052 Thỏa mãn điều kiện tốt Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 Về độ tin cậy thang đo, kết kiểm định độ tin cậy tổng hợp phương sai trích khái niệm nghiên cứu thể bảng 4.7 Kết cho thấy thang đo khái niệm có độ tin cậy tổng hợp đảm bảo, tất giá trị CR từ 0,769 – 0,903 (> 0,7), giá trị Standardized Loading Estimates >= 0,5 chứng tỏ thang đo đảm bảo độ tin cậy; phương sai trích (AVE) khái niệm từ 0,523 (> 0,5) Điều khẳng định thang đo khái niệm đạt yêu cầu độ tin cậy theo (Gefen & cộng sự, 2000; Hair & cộng sự, 2020) Bảng 4.7 Độ tin cậy tổng hợp phương sai trích nhân tố xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Khái niệm Số biến quan sát Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng Sự xác nhận Thiết kế ứng dụng (TKUD) TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 106 Hệ số tải Độ tin cậy Phương chuẩn hóa tổng hợp sai trích (CR) (AVE) 0,867 0,815 0,787 0,729 0,691 0,692 0,523 Khái niệm Số biến quan sát TKUD6 Sự xác nhận Giao diện đầu (GDDR) GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 Sự xác nhận Giao diện đầu vào (GDDV) GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 Sự xác nhận Độ ổn định (DOOD) DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 Sự xác nhận Cấu trúc ứng dụng (CTUD) CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng (TIUD) TIUD3 TIUD2 TIUD1 Sự xác nhận Đồ họa giao diện (DHGD) DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 4 Hệ số tải Độ tin cậy chuẩn hóa tổng hợp (CR) 0,606 0,903 0,853 0,900 0,825 0,764 0,848 0,794 0,812 0,785 0,632 0,591 0,878 0,830 0,825 0,771 0,780 0,869 0,804 0,815 0,829 0,707 0,769 0,760 0,717 0,699 0,820 0,794 0,769 0,696 0,654 Phương sai trích (AVE) 0,700 0,531 0,643 0,625 0,527 0,534 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 Về giá trị phân biệt, bảng 4.8 thể giá trị phân biệt khía cạnh xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Có thể thấy phương sai riêng lớn (MSV) < Phương sai trung bình (AVE) bậc hai AVE (SQRT AVE) > Tương quan thành phần (Inter-Construct Correlations) Vì vậy, nghiên cứu khẳng định khái niệm thành phần đạt giá trị phân biệt 107 Bảng 4.8 Kết kiểm định giá trị phân biệt thành phần thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch C R A VE M SV MaxR (H) TK UD GD DR GD DV TK 0.86 0.52 0.145 UD 0.877 0.723 GD 0.90 0.70 0.108 DR 0.913 0.256* ** 0.837 GD 0.84 0.53 0.129 DV 0.866 0.042 0.133* DO 0.87 0.64 0.129 OD 0.880 0.283* 0.329* 0.359* ** ** ** CT 0.86 0.62 0.139 UD 0.875 0.315* 0.313* 0.332* 0.281* ** ** ** ** 0.791 TIU 0.76 0.52 0.122 D 0.772 0.349* 0.290* -0.005 ** ** 0.099† 0.726 DH 0.82 0.53 0.145 GD 0.829 0.381* ** 0.343* 0.187* 0.373* ** ** ** 0.072 0.026 DO OD CT UD TIU D DH GD 0.729 0.802 0.050 0.731 † p < 0,100; * p < 0,050; ** p < 0,010; *** p < 0,001 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 Như vậy, kết phân tích CFA chứng minh thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đạt yêu cầu tính đơn hướng, độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụ giá trị phân biệt Thơng qua đó, luận án tiếp tục tổng hợp mức độ cấu thành 30 biến quan sát thuộc khía cạnh cấu thành khả đáp ứng ứng dụng du lịch (bảng 4.9) Bảng 4.9 Các yếu tố thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Chỉ tiêu Ước lượng Chỉ tiêu Ước lượng Thiết kế ứng dụng < KNDU: 0,238 Độ ổn định ứng dụng < KNDU: 0,523 TKUD3 < - TKUD 0,815 DOOD3 < - DOOD 0,830 TKUD4 < - TKUD 0,787 DOOD1 < - DOOD 0,825 TKUD2 < - TKUD 0,729 DOOD4 < - DOOD 0,771 TKUD5 < - TKUD 0,691 DOOD2 < - DOOD 0,780 TKUD1 < - TKUD 0,692 Cấu trúc giao diện < KNDU: 0,636 TKUD6 < - TKUD 0,606 CTUD4 < - CTUD 0,804 Giao diện đầu < KNDU: 0,441 CTUD3 < - CTUD 0,815 GDDR3 < - GDDR 0,853 CTUD2 < -CTUD 0,829 GDDR4 < - GDDR 0,900 CTUD1 < - CTUD 0,707 108 Chỉ tiêu Ước lượng Chỉ tiêu Ước lượng GDDR2 < - GDDR 0,825 Tiện ích ứng dụng < KNDU: 0,571 GDDR1 < - GDDR 0,764 TIUD3 < - TIUD 0,760 Giao diện đầu vào < KNDU: 0,445 TIUD2 < - TIUD 0,717 GDDV3 < - GDDV 0,794 TIUD1 < - TIUD 0,699 GDDV1 < - GDDV 0,812 Đồ họa giao diện < KNDU: 0,212 GDDV4 < - GDDV 0,785 DHGD3 < - DHGD 0,794 GDDV2 < - GDDV 0,632 DHGD1 < - DHGD 0,769 GDDV5 < - GDDV 0,591 DHGD2 < - DHGD 0,696 DHGD4 < - DHGD 0,654 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 4.2.3.2 CFA cho mơ hình tới hạn Mơ hình tới hạn gồm tất nhân tố mơ hình lý thuyết có mối quan hệ tự Trong nghiên cứu này, mơ hình tới hạn bao gồm nhân tố xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích, hài lịng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Kết phân tích CFA cho thấy: * Tính đơn hướng: Kết CFA mơ hình tới hạn gồm Chi square/df = 2,1850,8; CFI = 0,905>0,9; RMSEA = 0,0500,5) (bảng 4.10) nên thang đo đạt giá trị hội tụ Hình 4.2 Kết CFA mơ hình tới hạn nghiên cứu 109 110 Bảng 4.10 Độ tin cậy tổng hợp phương sai trích nhân tố Khái niệm Số biến quan sát Độ tin cậy tổng hợp Phương sai trích (CR) Sự xác nhận (AVE) 30 KNĐU TKUD 0,867 0,523 GDDR 0,903 0,700 GDDV 0,848 0,531 DOOD 0,878 0,643 CTUD 0,869 0,625 TIUD 0,769 0,527 DHGD 0,820 0,534 NTHI 0,900 0,600 SHAL 0,848 0,583 TTSD 0,898 0,639 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 Độ tin cậy thang đo, kết kiểm định độ tin cậy tổng hợp phương sai trích khái niệm nghiên cứu thể bảng 4.10 Kết cho thấy thang đo khái niệm có độ tin cậy tổng hợp đảm bảo, tất giá trị CR>0,7 Điều khẳng định thang đo khái niệm đạt yêu cầu độ tin cậy Giá trị phân biệt, bảng 4.10 4.11 thể giá trị phân nhân tố mơ hình nghiên cứu Có thể thấy phương sai riêng lớn (MSV)Tương quan thành phần (Inter-Construct Correlations) Vì vậy, nghiên cứu khẳng định khái niệm thành phần đạt giá trị phân biệt 111 Bảng 4.11 Giá trị phân biệt nhân tố CR AVE MSV MaxR(H) NTHI TTSD TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD NTHI 0.869 0.527 0.246 0.877 0.726 TTSD 0.898 0.639 0.176 0.901 0.417*** TKUD 0.867 0.523 0.222 0.878 0.357*** 0.330*** GDDR 0.903 0.700 0.173 0.913 0.338*** 0.315*** 0.256*** 0.836 GDDV 0.848 0.531 0.130 0.865 0.356*** 0.324*** 0.133* DOOD 0.878 0.643 0.199 0.880 0.446*** 0.264*** 0.282*** 0.329*** 0.360*** CTUD 0.869 0.625 0.194 0.875 0.441*** 0.282*** 0.315*** 0.312*** 0.334*** 0.281*** 0.791 TIUD 0.769 0.526 0.122 0.771 0.274*** 0.279*** 0.349*** 0.290*** 0.099† SHAL 0.854 0.595 0.246 0.860 0.496*** 0.419*** 0.471*** 0.416*** 0.300*** 0.425*** 0.411*** 0.309*** DHGD 0.820 0.534 0.158 0.827 0.398*** 0.156** 0.382*** SHAL DHGD 0.799 0.723 0.043 0.026 0.729 -0.011 0.802 0.048 0.346*** 0.187*** 0.375*** 0.726 0.070 0.771 0.310*** 0.731 † p < 0,100; * p < 0,050; ** p < 0,010; *** p < 0,001 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 112 Tóm lại, sau q trình phân tích nhân tố khám phá, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khẳng định thu thang đo gồm 45 biến quan sát với nhân tố không bị thay đổi Bộ thang đo tiếp tục sử dụng để thực kiểm định giả thuyết nghiên cứu luận án 4.4 Kiểm định mơ hình giả thuyết mơ hình nghiên cứu Mơ hình nghiên cứu sau thực phân tích EFA, CFA đánh giá cho kết phù hợp Kết sở để nghiên cứu tiếp tục thực kiểm định mơ hình nghiên cứu với giả thuyết nghiên cứu Luận án sử dụng phương pháp mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) để thực kiểm định Để đánh giá đồng thời tác động biến số bậc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng thành phần biến bậc cấu thành, luận án tiến thành thực phân tích SEM với cấu trúc bậc cấu trúc bậc 4.4.1 Kết kiểm định mơ hình nghiên cứu Kết SEM bậc mơ hình lý thuyết cho thấy mơ hình nghiên cứu đề xuất đạt độ tương thích với liệu thị trường thông qua số phù hợp mô hình lý thuyết (model fit): Chi-square/df = 2.008 (0,8), CFI = 0,903 (>0,9) RMSEA = 0,050 (0,9) RMSEA = 0,047 ( 1,96 P-value < 0,05 chấp nhận H1) Ưu điểm bootstrap đánh giá độ ổn định ước lượng tham số từ trình bày giá trị ước lượng với mức độ xác cao (Zientek & Thompson, 2007) Kết phân tích cho thấy độ chệch (Bias) sai số lệch chuẩn độ chệch (SE-Bias) xuất giá trị nhỏ, với giá trị lớn 0,004 nhỏ 0,001 Các giá trị tới hạn (CR = Bias/(SE-Bias)) nhỏ 1,96 chứng tỏ độ chệch nhỏ khơng có ý nghĩa thống kê độ tin cậy 95% (Bland & Altman, 2015) Như vậy, ước lượng mẫu nghiên cứu suy rộng cho tổng thể ước lượng mối quan hệ mơ hình nghiên từ SEM đáng tin cậy 116 Bảng 4.13 Kết ước lượng Bootstrap với N = 1000 Mối quan hệ SE SE-SE Mean Bias Sự xác nhận thiết kế ứng dụng → 0,059 Nhận thức hữu ích 0,001 0,055 -0,004 0,002 -2 Sự xác nhận giao diện đầu → Nhận 0,053 thức hữu ích 0,001 0,115 0,002 0,002 Sự xác nhận giao diện đầu vào → 0,060 Nhận thức hữu ích 0,001 0,124 -0,002 0,002 -1 Sự xác nhận độ ổn định → Nhận thức 0,055 hữu ích 0,001 0,252 0,002 0,002 Sự xác nhận cấu trúc giao diện → 0,057 Nhận thức hữu ích 0,001 0,185 0,000 0,002 Sự xác nhận tiện ích ứng dụng → 0,060 Nhận thức hữu ích 0,001 0,183 0,001 0,002 0,5 Sự xác nhận đồ họa giao diện → 0,062 Nhận thức hữu ích 0,001 0,199 0,000 0,002 Sự xác nhận thiết kế ứng dụng → Sự 0,068 hài lòng 0,002 0,246 0,003 0,002 1,5 Sự xác nhận giao diện đầu → Sự 0,056 hài lòng 0,001 0,175 0,000 0,002 Sự xác nhận giao diện đầu vào → Sự 0,057 hài lòng 0,001 0,120 0,001 0,002 0,5 Sự xác nhận độ ổn định → Sự hài 0,065 lòng 0,001 0,149 -0,002 0,002 -1 Sự xác nhận cấu trúc giao diện → Sự 0,063 hài lòng 0,001 0,112 -0,001 0,002 -0,5 Sự xác nhận tiện ích ứng dụng → Sự 0,057 hài lòng 0,001 0,120 -0,002 0,002 -1 Sự xác nhận đồ họa giao diện → Sự 0,058 hài lòng 0,001 0,031 -0,003 0,002 -1,5 117 SE-Bias CR Mối quan hệ SE SE-SE Mean Bias SE-Bias CR Nhận thức hữu ích → Sự hài lịng 0,066 0,001 0,143 0,004 0,002 Nhận thức hữu ích → Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 0,059 0,001 0,276 -0,002 0,002 -1 Sự hài lòng → Ý định tiếp tục sử dụng 0,059 ứng dụng 0,001 0,299 -0,001 0,002 -0,5 Ghi chú: SE: sai lệch chuẩn; SE-SE: sai lệch chuẩn sai lệch chuẩn; Bias: độ chệch; SE-Bias: sai lệch chuẩn độ lệch Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 4.4.4 Kết phân tích tác động gián tiếp thành phần mơ hình nghiên cứu Luận án thực phân tích tác động gián tiếp thành phần mơ hình nghiên cứu Để xác nhận vai trò trung gian nhân tố nhận thức hữu ích hài lịng mơ hình, nghiên cứu tiến hành chạy kiểm định trung gian Bootstrapped confidence intervals (CIs) qua chức Plugins Specific Indirect Effects AMOS 24.0 (Gaskin, James, and J Lim, 2018; Hayes & Preacher, 2014) Chức plugins cho phép đánh giá mối quan hệ riêng lẻ biến tiềm ẩn, xác định mức độ tác động gián tiếp qua biến số Nhận thức hữu ích hay qua biến số Sự hài lịng lớn Kết nghiên cứu tổng kết bảng 4.14 Bảng 4.14 Các tác động gián tiếp Giả thuyết Khoảng tin cậy (CI) Mối quan hệ Phía Phía Giá trị P-value Kết H6a TKUD > SHAL > TTSD 0,044 0,158 0,003 Chấp nhận H8f GDDR > NTHI > TTSD 0,015 0,065 0,001 Chấp nhận H6f GDDR > SHAL > TTSD -0,010 0,070 0,236 Bác bỏ H8e GDDV > NTHI > TTSD 0,006 0,061 0,027 Chấp nhận H6e GDDV > SHAL > TTSD 0,008 0,097 0,032 Chấp nhận H8g DOOD > NTHI > TTSD 0,015 0,081 0,006 Chấp nhận H6g DOOD > SHAL > TTSD -0,007 0,103 0,163 Bác bỏ H8d CTUD > NTHI > TTSD 0,004 0,056 0,046 Chấp nhận 118 Giả thuyết Khoảng tin cậy (CI) Mối quan hệ Phía Phía Giá trị P-value Kết H6d CTUD > SHAL > TTSD 0,005 0,094 0,067 Bác bỏ H8b TIUD > NTHI > TTSD -0,008 0,043 0,330 Bác bỏ H6b TIUD > SHAL > TTSD 0,027 0,121 0,010 Chấp nhận H8c DHGD > NTHI > TTSD 0,013 0,074 0,010 Chấp nhận H6c DHGD > SHAL > TTSD 0,021 0,035 0,010 Bác bỏ H7 NTHI > SHAL > TTSD 0,016 0,101 0,022 Chấp nhận H8a TKUD > NTHI > TTSD 0,015 0,037 0,142 Bác bỏ Ghi chú: *p < 0,05; **p < 0,01; ***p < 0,001 Nguồn: Kết phân tích liệu, 2021 Sự hài lịng có vai trị trung gian đến mối quan hệ xác nhận thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, cấu trúc giao diện giao diện đầu vào ý định sử dụng liên tục Có nghĩa H6a, b, e chấp nhận với giá trị p0,05; H6f, g bị bác bỏ khoảng tin cậy (CI) [-0,010; 0,070], [0,007; 0,103] tương ứng chứa giá trị (Hayes & Preacher, 2014) Ngồi ra, hài lịng làm trung gian mối quan hệ nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng, cho thấy H7 chấp nhận với giá trị p = 0,0220,05) nên bác bỏ giả thuyết H1, chấp nhận H0, Nói cách khác khơng có khác biệt Chi-square mơ hình khả biến mơ hình bất biến Vì vậy, nghiên cứu chọn mơ hình bất biến Kết 122 phản ánh mối quan hệ mơ hình nghiên cứu khơng bị ảnh hưởng khác biệt giới tính, nghề nghiệp, trình độ du khách Tuy nhiên, kết kiểm định khác biệt độ tuổi tần suất du lịch du khách cho thấy P-value đều 0,05) Ngược lại, có khác biệt có ý nghĩa thống kê ý định tiếp tục sử dụng du khách có độ tuổi, trình độ học vấn, tần suất du lịch khác (Sig < 0,05) Du khách thuộc nhóm có độ tuổi từ 26 đến 35, nhóm có trình độ đại học, kinh nghiệm sử dụng thiết bị di động từ 8–10 năm, nhóm có tần suất du lịch từ 4-5 lần/năm có ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch cao nhóm cịn lại Xem xét giá trị trung bình theo đặc điểm nhân học, kinh nghiệm sử dụng thiết bị di động, tần suất du lịch nhận thức hữu ích, hài lịng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng cho thấy mối quan hệ có khác biệt đánh giá (Sig < 0,05), xu hướng chung trung bình đánh giá nhận thức hữu ích hài lịng tỉ lệ thuận với trung bình đánh giá ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Điều có nghĩa du khách có nhận thức hữu ích ứng dụng cao, hài lịng việc sử dụng ứng dụng cao ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch cao Kết phân tích sở quan trọng việc đề xuất hàm ý quản trị cải thiện ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách trình bày chương cuối luận án 128 Tóm tắt chương Tóm lại, chương trình bày cụ thể kết phân tích liệu khảo sát thu thập từ 478 người dùng ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến Kết chương sở để thảo luận kết nghiên cứu đề xuất hàm ý quản trị nhằm gia tăng ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến 129 CHƯƠNG THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ Giới thiệu chương Với kết từ nghiên cứu định tính, định lượng trình bày Chương 1, 2, 3, 4, Chương trình bày nội dung theo mục tiêu nghiên cứu đề cập phần mở đầu luận án Các nội dung cụ thể chương chia làm 03 phần sau: (1) Thảo luận kết nghiên cứu; (2) Các đóng góp nghiên cứu; (3) Các hạn chế nghiên cứu hướng nghiên cứu tương lai 5.1 Thảo luận kết nghiên cứu Nghiên cứu nhằm mục đích kiểm tra ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch thơng qua tích hợp lý thuyết ECM MAUF theo tiến trình hình thành ý định hành vi Từ kết hệ thống hóa lý thuyết tổng quan tài liệu nghiên cứu, có ba nhóm nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách, xác nhận khả đáp ứng ứng dụng, nhận thức hữu ích ứng dụng, hài lòng việc sử dụng ứng dụng Đây nghiên cứu tích hợp mơ hình ECM UCMF bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch, khái niệm xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động luận án tiếp cận theo cấu trúc đa chiều Tương ứng với mục tiêu nghiên cứu tiếp theo, nội dung thảo luận kết nghiên cứu tập trung vào ba nội dung (1) Thang đo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, (2) Kết kiểm định giả thuyết nghiên cứu, (3) Sự khác biệt đánh giá theo đặc điểm nhân học, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động tần suất du lịch 5.1.1 Kết mơ hình đo lường khả đáp ứng ứng dụng du lịch Nghiên cứu khẳng định lại cấu trúc khả đáp ứng ứng dụng du lịch cấu trúc đa chiều gồm 30 báo với thành phần: Thiết kế ứng dụng, Tiện ích ứng dụng, Cấu trúc giao diện, Đồ họa giao diện, Giao diện đầu ra, Giao diện đầu vào, Độ ổn định ứng dụng Cho đến chưa có đồng thuận thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động, nghiên cứu xác nhận 07 thành phần thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch Trong đó, thành phần đề xuất bao gồm Thiết kế ứng dụng, Giao diện đầu ra, Giao diện đầu vào, Cấu trúc giao diện, Tiện ích ứng dụng Đồ họa giao diện kiểm tra lại bối cảnh nghiên cứu ứng dụng 130 du lịch, kết phù hợp với nghiên cứu Hoehle & Venkatesh (2015b) thành phần bổ sung độ ổn định ứng dụng phù hợp nghiên cứu Tan & cộng (2020b) Yếu tố thiết kế ứng dụng, cấu trúc giao diện giao diện đầu tương đồng yếu tố điều hướng, kiến trúc thông tin, nội dung trình bày nghiên cứu Condos & cộng (2002) Yếu tố đồ họa giao diện, độ ổn định tiện ích ứng dụng tương đồng với yếu tố trực quan menu nghiên cứu Baharuddin & cộng (2013), Tan & cộng (2013); tính hấp dẫn, độ xác, thời gian phản hồi, tiện ích nghiên cứu Hussain & Kutar (2012) Đặc biệt, thông qua nghiên cứu định tính nghiên cứu ứng dụng di động lĩnh vực dự báo thảm họa Tan & cộng (2020b), nghiên cứu đề xuất thêm khía cạnh khả đáp ứng ứng dụng, độ ổn định ứng dụng Với liệu thu thập từ 478 du khách, nghiên cứu khẳng định đề xuất hợp lý khoa học Kết nghiên cứu cung cấp cụ thể khía cạnh giúp định hướng cho cải thiện phát triển thiết kế giao diện ứng dụng di động, khắc phục thách thức lớn ứng dụng di động giao diện ứng dụng, nội dung thiết kế ứng dụng (Zahra & cộng sự, 2017) Các khía cạnh khả đáp ứng ứng dụng di động Hoehle & Venkatesh (2015b) áp dụng cho ứng dụng di động truyền thông xã hội, Tan & cộng (2020b) nghiên cứu ứng dụng di động dự báo thảm họa Nghiên cứu mở rộng bối cảnh nghiên cứu ứng dụng di động lĩnh vực du lịch, việc nghiên cứu cải thiện khả đáp ứng ứng dụng du lịch cần thiết để đáp ứng yêu cầu du khách (Yeratziotis & Zaphiris, 2018); cần phải có thang đo đánh giá khả đáp ứng để cung cấp đánh giá phù hợp lĩnh vực du lịch (Hashim & Isse, 2019) Ngồi ra, thang đo khía cạnh thuộc khả đáp ứng ứng dụng di động kế thừa từ nghiên cứu trước, hiệu chỉnh để phù hợp bối cảnh nghiên cứu ứng dụng di động lĩnh vực du lịch Kết thống kê mô tả thành phần thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch cho thấy đa số du khách đánh giá mức độ “như mong đợi” Tuy nhiên, số yếu tố du khách đánh giá có chênh lệch Liên quan đến xác nhận thiết kế ứng dụng, yếu tố "Ứng dụng du lịch OTA chiếm dung lượng nhớ thiết bị di động" đánh giá thấp Trong thang đo xác nhận tiện ích ứng dụng, yếu tố đánh giá thấp "Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt mục đích chức mà cung cấp" Trong thang đo xác nhận đồ họa 131 giao diện, "Tôi nghĩ đồ họa giao diện ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt" đánh giá thấp Trong thang đo xác nhận cấu trúc ứng dụng, "Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp tơi dễ dàng tìm thấy nội dung tơi cần" đánh giá thấp Trong thang đo xác nhận giao diện đầu vào, "Nói chung, tơi hài lòng với cách thức nhập liệu ứng dụng du lịch OTA" đánh giá thấp Trong thang đo xác nhận giao diện đầu ra, "Nội dung thông tin ứng dụng du lịch OTA trình bày định dạng phù hợp với tơi" đánh giá thấp Trong thang đo xác nhận độ ổn định ứng dụng, "Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt từ khởi động thoát khỏi" đánh giá thấp Nghiên cứu phát triển ứng dụng cần ý yếu tố để gia tăng mong đợi du khách Ngoài ra, theo kết thống kê mơ tả thang đo nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du khách, đa số du khách đánh giá mức độ “đồng ý” với biến quan sát thang đo nhận thức hữu ích, hài lịng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du khách Cần lưu ý yếu tố liên quan "Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp hồn thành thứ cho chuyến du lịch nhanh chóng hơn"; "Hồn tồn khủng khiếp - Hồn tồn thích thú"; "Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho mục đích du lịch tương lai" 5.1.2 Kết kiểm định mơ hình lý thuyết Thơng qua kết phân tích SEM, có 25 giả thuyết chấp nhận giả thuyết bị bác bỏ Cụ thể 15 giả thuyết nghiên cứu mơ hình nghiên cứu thức chấp nhận giả thuyết bị bác bỏ Kết phân tích tác động trung gian cho thấy có 10 giả thuyết chấp nhận giả thuyết bị bác bỏ Luận án tiến hành thảo luận giả thuyết nghiên cứu, tương ứng với mối quan hệ khái niệm mơ hình nghiên cứu Mối quan hệ khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng chứng minh nghiên cứu Tan & cộng (2020b), Hoehle & cộng (2015a), Hoehle & Venkatesh (2015b) Song song với đó, mối quan hệ xác nhận nói chung, nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng chứng minh nhiều nghiên cứu Bhattacherjee (2001a), Bhattacherjee (2001b) Xuất phát từ vai trò quan trọng khả đáp ứng, xác nhận, hạn chế nghiên cứu trình bày Chương Khái niệm xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch hình thành Từ đó, mối quan hệ nhân tố xác nhận 132 khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động bối cảnh nghiên cứu du lịch, cụ thể đại lý du lịch trực tuyến chứng minh nghiên cứu Kết nghiên cứu cho thấy xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch yếu tố dự báo quan trọng nhận thức hữu ích hài lịng đó, xác nhận ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch theo hai cách gián tiếp: cách gây ảnh hưởng đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng cách tác động đến nhận thức hữu ích ứng dụng Phát phù hợp với nghiên cứu Bhattacherjee (2001a), Bhattacherjee (2001b), Kim & cộng (2019), Garima & Sajeevan (2019), Liu & cộng (2020b), Weng & cộng (2017c), Zhong & cộng (2015), Oghuma & cộng (2016), Li & Fang (2019) Nội dung phân tích chi tiết mối quan hệ khái niệm mơ hình nghiên cứu 5.2.2.1 Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng → Nhận thức hữu ích ứng dụng → Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Thứ nhất, xét mối quan hệ trực tiếp xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch nhận thức hữu ích, nghiên cứu khẳng định lại mơ hình ECM bối cảnh nghiên cứu ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến Kết thống kê làm sở để chấp nhận giả thuyết H1b,c,d,e,f,g, có nghĩa xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức hữu ích ứng dụng Kết làm tăng độ tin cậy nghiên cứu trước Garima & Sajeevan (2019), Liu & cộng (2020b), Phuong & cộng (2020), Oghuma & cộng (2016), Li & Fang (2019), Zhong & cộng (2015) bối cảnh nghiên cứu ứng dụng di động bối cảnh ứng dụng di động du lịch nói riêng Khi nghiên cứu cho xác nhận tác động tích cực đến nhận thức hữu ích Kết phân tích cấu trúc tuyến tính bậc cho thấy xác nhận khả đáp ứng ứng dụng có mức ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích hài lịng việc sử dụng ứng dụng du khách, hệ số tương ứng 0,278 0,300 Xem xét cụ thể khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch mơ hình phân tích cấu trúc tuyến tính bậc 1, thứ tự tác động tương ứng đến hữu ích từ mạnh đến yếu xác nhận độ ổn định ứng dụng, đồ họa giao diện, 133 cấu trúc giao diện, tiện ích ứng dụng, giao diện đầu vào, giao diện đầu ra, với hệ số tương ứng 0,250; 0,198; 0,182; 0,125; 0,125 0,113 Đặc biệt, mối quan hệ khía cạnh xác nhận thiết kế ứng dụng nhận thức hữu ích khơng có ý nghĩa thống kê (Bác bỏ giả thuyết H1a) Có nghĩa ứng dụng du lịch thiết kế tốt không làm tăng nhận thức người dùng hữu ích Ngun nhân thứ nhất, số nghiên cứu trước thiết kế ứng dụng cho thấy người dùng thường bị ảnh hưởng số yếu tố đánh giá thiết kế tổng thể ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Đánh giá thiết kế ứng dụng liên quan đến yếu tố khác khả bảo toàn liệu, bắt đầu lập tức, định hướng xây dựng thương hiệu Nguyên nhân thứ hai trong trình điều tra du khách gặp phải số tình huống, ứng dụng bị lỗi kết nối Internet không ổn định sử dụng, dẫn đến trình truyền liệu bị gián đoạn, nên làm cho xác nhận thiết kế ứng dụng không cao, ảnh hưởng đến nhận thức lợi ích mà ứng dụng mang lại Kết xác nhận độ ổn định ứng dụng ảnh hưởng nhiều đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng Khi phát triển ứng dụng du lịch, việc xây dựng nhận thức tốt độ ổn định ứng dụng cần ưu tiên Nhà phát triển ứng dụng buộc phải cập nhật sửa lỗi ứng dụng thường xuyên, ứng dụng gặp cố, người dùng tự tin có ấn tượng ứng dụng khơng đáng tin cậy (Tan & cộng sự, 2020b) Thứ hai, xét mối quan hệ trực tiếp nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng, kết cho thấy nhận thức hữu ích ứng dụng có tác động tích cực trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động đại lý du lịch trực tuyến (Chấp nhận giả thuyết H3) Phát phù hợp với nghiên cứu trước nghiên cứu ý định hành vi sau chấp nhận sử dụng ứng dụng di động (Filieri & cộng sự, 2020; Garima & Sajeevan, 2019; Liu & cộng sự, 2020b; Weng & cộng sự, 2017c; Hsiao & cộng sự, 2016; Oghuma & cộng sự, 2016; Li & Fang, 2019; Kim & cộng sự, 2016; Zhong & cộng sự, 2015) Người dùng cơng nghệ hình thành ý định hành vi sau chấp nhận sử dụng dựa đánh giá nhận thức cách mà ứng dụng giúp họ đạt mục tiêu có giá trị thơng qua việc đạt lợi ích chức (Davis, 1989; Chou & cộng sự, 2013) Trong bối cảnh du lịch, trình du lịch trình định hướng đến nhiều mục tiêu, lợi ích chức đóng vai trị quan trọng việc người 134 dùng ứng dụng có kinh nghiệm đạt mục tiêu du lịch; đó, mức độ nhận thức hữu ích ảnh hưởng đến định hành vi tương lai, việc tiếp tục sử dụng Tuy nhiên, kết trái ngược với nghiên cứu Islam & cộng (2017), nghiên cứu cho mối quan hệ nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng khơng đáng kể Điều giải thích nhận thức hữu ích nhân tố giải thích ý định tiếp tục sử dụng; người tham gia khảo sát nghiên cứu có kinh nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch, điều dẫn đến nhận thức thiên lệch tính hữu ích làm cho tác động khơng đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng 5.2.2.2 Sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng → Sự hài lòng → Ý định tiếp tục sử dụng Xét mối quan hệ trực tiếp xác nhận khả đáp ứng ứng dụng hài lòng, kết thống kê làm sở để chấp nhận giả thuyết H2a,b,d,e,f Kết nêu bật tầm quan trọng xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch người dùng Nghĩa là, kỳ vọng người dùng khả đáp ứng ứng dụng du lịch không xác nhận, hài lịng với việc sử dụng ứng dụng bị ảnh hưởng Kết tương đồng với kết nghiên cứu Kim & cộng (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng (2020b); Weng & cộng (2017c); Tam & cộng (2020); Chiu & cộng (2005b); Oghuma & cộng (2016); Li & Fang (2019); Zhong & cộng (2015) Xét mối quan hệ khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch mơ hình phân tích cấu trúc tuyến tính bậc với hài lịng du khách, thứ tự tác động từ mạnh đến yếu xác nhận thiết kế ứng dụng, giao diện đầu ra, độ ổn định ứng dụng, tiện ích ứng dụng, giao diện đầu vào, cấu trúc giao diện, với hệ số tương ứng 0,242, 0,175, 0,151, 0,121, 0,120, 0,113 Sự xác nhận đồ họa giao diện không ảnh hưởng đáng kể đến hài lòng việc sử dụng ứng dụng (Bác bỏ giả thuyết H2c) Điều giải thích nhận thức thẩm mỹ người dùng khác tùy thuộc vào bối cảnh (Papachristos & Avouris, 2013) Bên cạnh đó, ba ứng dụng đề cập giúp người dùng có tương đồng trải nghiệm đặc điểm chức năng; nhiên, ứng dụng sử dụng màu sắc, biểu tượng ký hiệu không quán khả gây vấn đề liên quan đến độ phức tạp không mong muốn (Prasanna & cộng sự, 2013) 135 Xét mối quan hệ trực tiếp hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng, kết nghiên cứu cho thấy tác động đáng kể hài lòng việc sử dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Kết nghiên cứu cung cấp sở thực nghiệm chứng minh giả thuyết H4 (Chấp nhận giả thuyết H4), tức hài lòng người dùng có ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng Kết nghiên cứu phù hợp với kết loạt nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động bối cảnh khác nhau, có ứng dụng liên quan đến du lịch cụ thể (Bhattacherjee, 2001a; Filieri & cộng sự, 2020; Kim & cộng sự, 2019; Garima & Sajeevan, 2019; Choi & cộng sự, 2019; Liu & cộng sự, 2020b; Weng & cộng sự, 2017c; Phuong & cộng sự, 2020; Tam & cộng sự, 2020; Hsiao & cộng sự, 2016; Islam & cộng sự, 2017; Chiu & cộng sự, 2005b; Oghuma & cộng sự, 2016; Yassierli & cộng sự, 2018; Li & Fang, 2019; & cộng sự, 2019; Kim & cộng sự, 2016; Zhong & cộng sự, 2015) Phát dẫn đến kết luận hài lòng yếu tố quan trọng nghiên cứu hành vi sau sử dụng ứng dụng du lịch Có thể thấy hài lịng nhận thức hữu ích yếu tố dự báo mạnh mẽ ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách Bên cạnh đó, trình bày chương 1, nhiều nhà nghiên cứu khẳng định hài lòng yếu tố mang tính định đến ý định hành vi giai đoạn sau chấp nhận sử dụng (Bhattacherjee, 2001b; Chen & cộng sự, 2016; Choi & cộng sự, 2015) Kết nghiên cứu phần tương đồng với kết luận Tuy nhiên, mức giải thích hai yếu tố ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch mức trung bình, gần 50% cịn lại định từ yếu tố khác Trong hai yếu tố hài lịng biến số dự đốn ý định tiếp tục sử dụng tốt hơn, với hệ số tác động 0,391 Kết nghiên cứu chứng minh mối quan hệ nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch (Chấp nhận giả thuyết H5) Kết tương đồng với kết từ nghiên cứu trước Bhattacherjee (2001a), Islam & cộng (2017), Halilovic & Cicic (2013) Mối quan hệ hài lòng ý định trước xác nhận nghiên cứu hành vi người tiêu dùng; xác nhận lại vai trò yếu tố bối cảnh ứng dụng di động lĩnh vực du lịch chứng tỏ vững mối quan hệ 5.2.2.3 Vai trò trung gian Nhận thức hữu ích Sự hài lịng 136 Giả thuyết H6a,b,d,e H7 chấp nhận cho thấy xác nhận khả đáp ứng ứng dụng nhận thức hữu ích có tác động cách gián tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng thông qua hài lòng Điều chứng minh hài lòng biến trung gian Du khách sau sử dụng ứng dụng du lịch lần đầu tiên, hình thành nhận thức khả đáp ứng ứng dụng (về khía cạnh thiết kế giao diện, giao diện đầu vào, tiện ích ứng dụng cung cấp, cấu trúc giao diện) Tiếp đến hình thành cảm xúc tích cực tiêu cực việc sử dụng ứng dụng (hài lịng khơng hài lịng) Từ ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch hay không Tuy nhiên, nhận thức khía cạnh đồ họa giao diện, giao diện đầu ra, độ ổn định ứng dụng tác động trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng người dùng mà khơng thơng qua hài lịng việc sử dụng trước (Bác bỏ giả thuyết H6c,f,g) Giả thuyết H6c bị bác bỏ yếu tố xác nhận người dùng đồ họa giao diện không tác động đáng kể đến hài lòng, điều chứng minh giả thuyết H2c bị loại Đầu hiệu liên quan đến việc cung cấp thông tin ngơn ngữ định dạng tiêu chuẩn hóa mà người dùng dễ dàng hiểu đầu giao diện thiết kế tốt khuyến khích trực tiếp ý định tiếp tục sử dụng người dùng (Tan & cộng sự, 2020) Bên cạnh đó, việc truyền đạt mức độ tin cậy, hoạt động ổn định định ứng dụng khiến người dùng tiếp tục việc sử dụng ứng dụng Do đó, giả thuyết H6f,g bị bác bỏ Giả thuyết H8c,d,e,f,g chấp nhận cho thấy xác nhận khả đáp ứng ứng dụng có tác động cách gián tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng thơng qua nhận thức hữu ích Điều chứng minh nhận thức du khách hữu ích ứng dụng biến trung gian Sau lần sử dụng ứng dụng du lịch đầu tiên, du khách hình thành nhận thức đánh giá khả đáp ứng ứng dụng Sau hình thành nên nhận thức đánh giá hữu ích ứng dụng mục đích du lịch Cuối hình thành ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Tuy nhiên, hai giả thuyết H8a H8b bị bác bỏ Điều có nghĩa xác nhận người dùng thiết kế ứng dụng tiện ích ứng dụng ảnh hưởng trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng mà không thông qua trung gian nhận thức hữu ích Điều giải thích mối tương quan thiết kế ứng dụng nhận thức hữu ích chứng minh khơng đáng kể giả thuyết H1a Bên cạnh đó, mối quan hệ mạnh mẽ tiện ích ứng dụng với ý định tiếp tục sử dụng chứng minh nghiên cứu Tan & 137 cộng (2020); người dùng trì ứng dụng khuyến khích cách đảm bảo ứng dụng tập trung vào cung cấp thông tin theo thời gian kiện, gần với vị trí người dùng có chủ đích mục tiêu định ứng dụng Các kết kiểm định giả thuyết H6, H7, H8 hỗ trợ cho kết nghiên cứu trước Filieri & cộng (2020), Oghuma & cộng (2016), Li & Fang (2019) 5.1.3 Kết khác biệt đánh giá theo đặc điểm cá nhân, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, tần suất du lịch Giới tính khơng có ảnh hưởng đến mối quan hệ nhân tố mơ hình nghiên cứu, kết có tương đồng với kết từ nghiên cứu trước ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, nghiên cứu Cao & cộng (2020), Le & cộng (2020) Tuy nhiên, trái ngược với nghiên cứu trước, độ tuổi tần suất du lịch có ảnh hưởng đến mối quan hệ mơ hình nghiên cứu Sự khác biệt đánh giá theo đặc điểm nhân học (giới tính, trình độ học vấn, độ tuổi), kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, số lần sử dụng ứng dụng du lịch thể qua mối quan hệ mơ hình nghiên cứu Kết nghiên cứu cho thấy độ tuổi tần suất du lịch gây khác biệt mối quan hệ, cụ thể: Xét độ tuổi, mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch nhận thức hữu ích ứng dụng Đối với độ tuổi từ 18 đến 25, mối quan hệ giao diện đầu ra, độ ổn định ứng dụng ảnh hưởng nhiều đến nhận thức hữu ích Tương tự, độ tuổi từ 26 đến 35 độ ổn định ứng dụng, tiện ích ứng dụng, đồ họa giao diện Độ tuổi từ 36 đến 45 mối quan hệ giao diện đầu vào Độ tuổi từ 45 trở lên giao diện đầu ra, giao diện đầu vào, đồ họa giao diện Trong mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch hài lòng việc sử dụng ứng dụng: Thiết kế ứng dụng tác động nhiều đến hài lòng du khách độ tuổi từ 26 đến 35 Giao diện đầu cấu trúc ứng dụng khơng có khác biệt vai trị tác động đến hài du khách độ tuổi Giao diện đầu vào tiện ích ứng dụng tác động nhiều đến hài lòng độ tuổi từ 18 đến 25 Độ ổn định, tiện ích, nhận thức hữu ích ứng dụng ảnh hưởng đến hài lòng độ tuổi từ 45 trở lên Bên cạnh đó, với độ tuổi từ 36 đến 45 nhận thức hữu ích có tác động đến hài lịng 138 Sự hài lịng có tác động đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch tất độ tuổi Trong tác động có khác biệt nhóm tuổi khác nhau, tác động mạnh đến độ tuổi từ 45 trở lên, tiếp đến độ tuổi từ 26 đến 35, từ 18 đến 25 tuổi, cuối đến tuổi từ 36 đến 35 Ngoài ra, nhận thức hữu ích tác động đáng kể đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng nhóm tuổi từ 18 - 25 từ 36 đến 45 Xét tần suất du lịch, nhóm du khách có tần suất du lịch lần/năm tác động đến mối quan hệ thành phần giao diện đầu vào, độ ổn định ứng dụng, cấu trúc ứng dụng nhận thức hữu ích; giao diện đầu vào, cấu trúc ứng dụng hài lòng việc sử dụng; hài lòng ý định tiếp tục sử dụng Tần suất du lịch từ - lần/năm ảnh hưởng đến mối quan hệ thành phần giao diện đầu ra, đồ họa giao diện nhận thức hữu ích; hài lịng nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng Tần suất du lịch từ - lần/năm ảnh hưởng đến mối quan hệ thành phần thuộc khả đáp ứng ứng dụng hài lịng, tiếp tục sử dụng có ảnh hưởng đáng kể Ngược lại, tần suất du lịch từ lần/năm ảnh hưởng đến mối quan hệ thành phần thuộc khả đáp ứng ứng dụng nhận thức hữu ích ứng dụng có ảnh hưởng đáng kể Dựa đánh giá khác biệt trung bình nhân tố nhận thức hữu ích, hài lịng việc sử dụng ứng dụng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng, việc phát triển ứng dụng du lịch cần phải ý đến điểm khác biệt để mang lại hiệu cao Cụ thể: Về nhận thức hữu ích, du khách có độ tuổi 36 đến 45 từ 45 tuổi trở lên, du khách có nghề nghiệp thuộc nhóm cán - cơng nhân viên, trình độ từ đại học trở lên, tần suất du lịch từ lần/năm có nhận thức hữu ích ứng dụng cao nhóm cịn lại Về hài lịng việc sử dụng ứng dụng, du khách thuộc nhóm có độ tuổi từ 26 đến 35, nhóm có trình độ đại học, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động từ – 10 năm, nhóm có tần suất du lịch từ lần/năm có mức độ hài lòng việc sử dụng ứng dụng du lịch cao nhóm cịn lại Về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch, du khách thuộc nhóm có độ tuổi từ 26 đến 35, nhóm có trình độ đại học, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động từ – 10 năm, nhóm có tần suất du lịch từ - lần/năm có ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch cao nhóm cịn lại 139 5.2 Đóng góp kết nghiên cứu 5.2.1 Về mặt lý thuyết Nghiên cứu đóng góp đáng kể vào lý thuyết khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng công nghệ cách khám phá trình hình thành ý định hành vi giai đoạn sau áp dụng công nghệ theo tiến trình Nhận thức - Tình cảm - Ý định hành vi Đầu tiên, nghiên cứu đóng góp vào tài liệu nghiên cứu có cách mở rộng phạm vi nghiên cứu chấp nhận công nghệ sang giai đoạn sau chấp nhận theo tiến trình hành vi người dùng, phần lớn nghiên cứu ứng dụng di động chủ yếu tập trung vào giai đoạn trước áp dụng (Susanto & cộng sự, 2016) Trong lĩnh vực du lịch, nghiên cứu liên quan đến giai đoạn sau chấp nhận sử dụng (trong có ý định tiếp tục sử dụng) ứng dụng di động bị bỏ qua (Choi, 2018; Wang & cộng sự, 2016) Các nghiên cứu trước hành vi sử dụng ứng dụng du lịch chủ yếu dựa mơ hình chấp nhận cơng nghệ TAM, mơ hình hợp chấp nhận sử dụng công nghệ UTAUT, mơ hình xác nhận kỳ vọng ECM Bên cạnh đó, nghiên cứu trước khả đáp ứng ứng dụng di động dựa mơ hình số liệu câu hỏi mục tiêu di động (mGQM), mô hình người trung tâm phát triển ứng dụng di động (PACMAD), mơ hình phân cấp khả đáp ứng (UHM), mơ hình phù hợp khả đáp ứng ý định tiếp tục sử dụng (UCMF) Tuy nhiên, mơ hình dự đốn ý định hành vi sử dụng cơng nghệ khơng nghiên cứu khái niệm nghiên cứu khía cạnh cụ thể; nghiên cứu khả đáp ứng lại khám phá theo trình hình thành ý định hành vi nhận thức - tình cảm - hành vi Nghiên cứu phát triển mơ hình đề xuất để kiểm tra ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch cách kết hợp mơ hình xác nhận kỳ vọng ECM với mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động tiếp tục sử dụng UCMF Với việc phát triển mơ hình tích hợp này, nghiên cứu góp phần khám phá yếu tố xác định ý định hành vi giai đoạn sau chấp nhận sử dụng công nghệ bối cảnh du lịch giúp tăng cường khả giải thích yếu tố Nghiên cứu nhấn mạnh tầm quan trọng khả đáp ứng ứng dụng di động nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch nói riêng cơng nghệ nói chung Cấu trúc khả đáp ứng ứng dụng di động tương đối nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (Hoehle & Venkatesh, 2015; Islam & cộng sự, 140 2017) Phần lớn nghiên cứu nói chung đề cập đến yếu tố khả đáp ứng cơng nghệ nói chung có số nghiên cứu tập trung vào số khía cạnh khả đáp ứng ứng dụng di động (Islam & cộng sự, 2017; Tan & cộng sự, 2020) Ngồi ra, nghiên cứu góp phần đặc thù hóa thang đo khả đáp ứng ứng dụng di động, nhận thức hữu ích, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động bối cảnh du lịch Thứ hai, nghiên cứu xác định vai trò định xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động Khái niệm “sự xác nhận” mở rộng làm rõ bối cảnh nghiên cứu du lịch “sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch” dựa hai khái niệm: xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động Hai khái niệm xem xét riêng biệt tài liệu nghiên cứu trước đặc biệt phổ biến lĩnh vực hệ thống thông tin Dựa định nghĩa “sự xác nhận” Bhattacherjee (2001) “khả đáp ứng ứng dụng di động” Hoehle & Venkatesh (2015), nghiên cứu định nghĩa “sự xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch” nhận thức tích cực khách du lịch đánh giá tương đồng kỳ vọng họ mức độ ứng dụng du lịch sử dụng để giúp họ đạt mục đích cách xác hiệu so với hiệu suất thực tế ứng dụng du lịch Khái niệm đóng góp đáng kể cho lý thuyết nghiên cứu lĩnh vực du lịch, mặt lý thuyết khái niệm giúp giải hạn chế mơ hình xác nhận kỳ vọng mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động bối cảnh cụ thể ngành du lịch Đặc biệt, khái niệm “sự xác nhận” thường xem xét lĩnh vực hệ thống thông tin không đề xuất khía cạnh cụ thể thể xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động (Bhattacherjee & Premkumar, 2004) Trong tài liệu nghiên cứu có du lịch, nghiên cứu đánh giá cao khái niệm “sự xác nhận” khái niệm xem xét quan trọng việc giải thích ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến Ngồi ra, mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động không giúp nắm bắt ảnh hưởng khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng theo quy trình ba giai đoạn hành vi người dùng Nhận thức Tình cảm – Ý định hành vi Nói cách khác, giai đoạn tình cảm bị bỏ qua mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di động Do đó, cách kết hợp mơ hình xác nhận kỳ vọng với mơ hình phù hợp khả đáp ứng ứng dụng di 141 động áp dụng chúng vào bối cảnh du lịch, nghiên cứu chứng minh ảnh hưởng đồng thời khía cạnh xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích hài lòng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Điều quan trọng nhà cung cấp ứng dụng du lịch chi phí thu hút người dùng cao (Petrick, 2004) Thứ ba, nghiên cứu tập trung xem xét yếu tố nhận thức hữu ích hài lòng với vai trò trung gian mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Việc tập trung xem xét vai trò trung gian, nghiên cứu hưởng ứng đề xuất hướng nghiên cứu tương lai việc thực nghiên cứu thêm để xem xét vai trò trung gian nhằm hiểu rõ mối quan hệ khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Ozturk & cộng sự, 2016; Tarute & cộng sự, 2017) Trước đây, nghiên cứu tiết lộ xác nhận ảnh hưởng tích cực đến hài lòng nhận thức hữu ích (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) nhận thức hữu ích hài lịng ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng (Liu & cộng sự, 2020) Trong tài liệu nghiên cứu lĩnh vực du lịch có, nghiên cứu nỗ lực nhằm khám phá đánh giá vai trò trung gian quan trọng nhận thức hữu ích hài lịng mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu đóng góp vào lý thuyết hành vi khách hàng việc cung cấp thực nghiệm chế hình thành nhận thức - tình cảm - hành vi cách toàn diện hơn, cụ thể phân tích vai trị trung gian Cuối cùng, nghiên cứu bổ sung vào lý thuyết nghiên cứu ứng dụng di động cách kiểm định vai trò điều tiết biến số nhân học, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, tần suất du lịch người tham gia Kết nghiên cứu có hỗ trợ cho kết nghiên cứu trước Cao & cộng (2020), Le & cộng (2020) Việc xem xét khác biệt đánh giá vai trò điều tiết biến số giúp hiểu rõ vai trò quan trọng bối cảnh nghiên cứu thực nghiên cứu khẳng định lại lý thuyết có 5.2.2 Về mặt thực tiễn Bên cạnh đóng góp đáng kể mặt lý thuyết, nghiên cứu cịn có đóng góp mặt thực tiễn Kết nghiên cứu hai yếu tố nhận thức tình cảm cần xem xét nhà phát triển ứng dụng du lịch, doanh nghiệp du 142 lịch nói chung đại lý du lịch trực tuyến nói riêng, nhà hoạch định sách việc khuyến khích ý định tiếp tục sử dụng du khách với ứng dụng du lịch Đồng thời, nghiên cứu nhấn mạnh vai trị quan trọng yếu tố tình cảm, đóng vai trò nhịp cầu liên kết yếu tố nhận thức với ý định hành vi Do đó, tăng cường kết nối cảm xúc ứng dụng du lịch du khách chiến lược hiệu để tránh việc sử dụng lần du khách với ứng dụng du lịch ➢ Thứ nhất, xét yếu tố nhận thức, nhà phát triển nên đảm bảo xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch Cần cải thiện khả đáp ứng ứng dụng du lịch để gia tăng xác nhận du khách yếu tố Bên cạnh đó, nâng cao nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch Cơ sở để đưa hàm ý bắt nguồn từ kết nghiên cứu cho thấy xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch yếu tố tiền đề tác động đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng thông qua trung gian nhận thức hữu ích hài lòng việc sử dụng ứng dụng Các nhà quản lý ứng dụng du lịch phải hiểu kỳ vọng người dùng để thiết kế ứng dụng, giao diện dành cho người dùng đáp ứng vượt kỳ vọng họ nhằm cải thiện hài lòng người dùng Chiến lược quản lý kỳ vọng thực để cải thiện khả cạnh tranh đại lý du lịch trực tuyến Điều đạt cách phân tích kỳ vọng nhu cầu người dùng thông qua vấn, khảo sát mức độ hài lòng trải nghiệm sử dụng ứng dụng, thu thập phản hồi người dùng Từ phân tích đánh giá kỳ vọng, nhu cầu người dùng để đưa phương pháp hỗ trợ, điều chỉnh hiệu nhanh chóng dựa kỳ vọng nhu cầu Đồng thời, nhiều yếu tố khác nhau, kỳ vọng người dùng thay đổi, nên việc quản lý chiến lược cần điều chỉnh linh hoạt theo tình hình Trong nghiên cứu tập trung cụ thể vào kỳ vọng người dùng khả đáp ứng ứng dụng Do đó, để tăng xác nhận khả đáp ứng ứng dụng nói chung, cần phải cải thiện khía cạnh khả đáp ứng ứng dụng du lịch Về thiết kế ứng dụng: xây dựng ứng dụng cần trọng đến khả lưu trữ liệu người dùng, khả hoạt động sau khởi động, điều hướng, dung lượng chiếm thiết bị di động Một ứng dụng có điều hướng dễ dàng, với thiết kế đơn giản khuyến khích người dùng sử dụng thường xun trung thành Bên cạnh đó, hình ảnh thương hiệu ứng dụng cần thiết kế phù hợp, không bị 143 phô trương không bắt buộc người dùng phải xem nhiều quảng cáo Để cải thiện mong đợi du khách, cần tập trung vào thiết kế ứng dụng phù hợp với dung lượng nhớ thiết bị di động Về tiện ích ứng dụng: người dùng có quyền truy cập thơng tin tính mong muốn ứng dụng du lịch, ngồi tính bản, ứng dụng cần có số tính riêng bật, điều cải thiện trải nghiệm người dùng Một ứng dụng đáp ứng nhu cầu người dùng không hỗ trợ người dùng công việc họ mà giảm nhu cầu sử dụng ứng dụng khác liên quan đến du lịch Đối với tổ chức, người dùng hài lịng có khả tiếp tục sử dụng giới thiệu ứng dụng di động cho người khác Ngồi trì ý định tiếp tục sử dụng khách hàng cũ, ứng dụng nên triển khai chức để kết nối với người khác, người dùng kết nối với cộng đồng sử dụng Để làm điều này, cần triển khai chương trình chia sẻ liên kết mời tham gia khuyến khích đăng trải nghiệm nhằm tích điểm, nhận phần thưởng,… Ngồi ra, ứng dụng nên phát triển thêm số tiện ích phổ biến khác chức định danh, toán, truy cập thông tin qua QR; tự động dịch ngôn ngữ theo cài đặt người dùng; Chức toán ngoại tệ cách đơn giản; tạo flash sale cho tour du lịch vào khung giờ, ngày đặc biệt Về đồ họa giao diện ứng dụng: Để tăng mức độ tiếp tục sử dụng ứng dụng người dùng hoạt động liên tục, nhà tiếp thị cần tập trung vào việc làm cho trải nghiệm người dùng thú vị Điều đạt thơng qua giao diện ứng dụng, cách làm nội dung hình ảnh ứng dụng độc đáo Các nút chức ứng dụng cần minh họa hình ảnh, biểu tượng quen thuộc với hình ảnh thực tế Bên cạnh hình ảnh thơng thường, hoạt ảnh phương tiện truyền đạt nội dung hiệu Về cấu trúc giao diện: Việc du khách có giữ lại ứng dụng thiết bị di động hay không, phụ thuộc vào mức độ phức tạp cấu trúc ứng dụng tần suất cập nhật thông báo ứng dụng Các nhà phát triển ứng dụng du lịch nhà cung cấp dịch vụ cho phép người dùng thiết lập tùy chọn từ đầu sử dụng ứng dụng để họ quan sát hoạt động họ, sau sử dụng "tùy chọn" để cung cấp đề xuất cập nhật tùy chỉnh cho người dùng công cụ Marketing Những hiểu biết sâu sắc giúp nhà tiếp thị nhà thiết kế ứng dụng 144 du lịch xác định xem họ có cần sửa đổi thay đổi nội dung bố cục thiết bị di động, chiến lược Marketing để người dùng quay lại tiếp tục sử dụng ngăn chặn việc xóa ứng dụng Ngoài ra, việc xếp cấu trúc giao diện tùy chỉnh theo hoạt động người dùng Các chức người dùng hay sử dụng hiển thị ưu tiên từ xuống để tạo thuận lợi cho trình sử dụng Về giao diện đầu vào đầu ra, nút chức ứng dụng cần minh họa hình ảnh biểu tượng quen thuộc với hình ảnh thực tế Bên cạnh hình ảnh thơng thường, ảnh động, video giới thiệu, thực tế ảo,… phương tiện để truyền tải nội dung hiệu Tại ô tìm kiếm cần cung cấp gợi ý thơng minh lưu trữ thông tin, hạn chế việc người dùng phải nhập nội dung tìm kiếm lặp lại; điều giảm nỗ lực người dùng sử dụng Các nút điều khiển tùy chỉnh phù hợp với kích thước điều khiển linh hoạt đầu ngón tay Các nội dung thông tin cần sử dụng thuật ngữ dễ hiểu, trình bày rõ ràng hợp lý để người dùng dễ theo dõi Đặc biệt, đại dịch COVID-19, việc di chuyển khách du lịch bị hạn chế, buộc du khách phải “du lịch” ứng dụng du lịch Hoặc chí tìm kiếm chuẩn bị thật kỹ lưỡng thông tin cho chuyến dự định Do đó, nhà phát triển ứng dụng cần hợp tác với điểm du lịch để thiết kế đầu vào đầu giao diện hiệu quả, cung cấp thông tin, quy trình hướng dẫn, quy trình kiểm tra cách ly y tế, cho khách du lịch Về độ ổn định ứng dụng: nghiên cứu tiết lộ số khía cạnh xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, độ ổn định ứng dụng có ảnh hưởng mạnh đến mức độ nhận thức hữu ích ứng dụng người dùng Điều ngụ ý ứng dụng có nhiều cố, du khách tự tin có ấn tượng ứng dụng khơng đáng tin cậy, điều ngăn cản ý định tiếp tục sử dụng người dùng Do đó, để đảm bảo ứng dụng du lịch hoạt động ổn định thông suốt, nhà phát triển ứng dụng du lịch nên thiết lập hệ thống bảo trì lâu dài hiệu Các thơng tin chức cần cập nhật liên tục thử nghiệm để tránh gián đoạn Thật vậy, mở rộng số hóa dịch vụ gần đây, ngày có nhiều quan tâm lỗi dịch vụ trực tuyến chiến lược khôi phục (Hutzinger & Weitzl, 2021) Lỗi dịch vụ trực tuyến xảy có thiếu sót thuộc tính chức năng, hệ thống thơng tin (Vo-Thanh & cộng sự, 2022) Ngồi ra, đảm bảo độ ổn định ứng dụng du lịch đòi hỏi cam kết nhà quản trị 145 việc liên tục cải tiến lỗi việc phát triển ứng dụng để cung cấp quyền truy cập vào thông tin người dùng cần, với thơng tin tính cập nhật giúp người dùng hồn thành giao dịch mà khơng phải chờ đợi gặp vấn đề khác Ứng dụng nên phát triển bao gồm tính nắm bắt việc sử dụng ứng dụng người dùng để tạo điều kiện cho cá nhân hóa khuyến nghị thông báo Đảm bảo thuận tiện cho người dùng, tính thiết kế cho phép người tiêu dùng tìm kiếm thơng tin thực giao dịch di chuyển; chẳng hạn cho phép đặt chỗ nhà hàng (trong khách sạn), dịch vụ spa, mua vé xem phim, Nâng cao nhận thức du khách hữu ích ứng dụng du lịch OTA Nghiên cứu nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch yếu tố quan trọng, vai trò trung gian nhân tố mối quan hệ từ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Dựa vấn với người dùng ứng dụng du lịch cho thấy hữu ích mà ứng dụng du lịch yếu tố quan trọng đảm bảo hài lòng ý định tiếp tục sử dụng, điều ngụ ý đại lý du lịch trực tuyến nên tìm giải pháp để tăng mức độ nhận thức hữu ích ứng dụng Đối với nhà phát triển ứng dụng, xây dựng chiến lược đề xuất thông tin cá nhân hóa thực theo nhóm sở thích người dùng (ví dụ: sức khỏe, dịch vụ trung gian, mẹo sống du lịch), vị trí địa lý, tương đồng bạn bè, v.v Đồng thời, chất lượng thông tin nên cải thiện Điều thực cách tăng cường chức xã hội phần mềm, chẳng hạn cải thiện chất lượng gọi video thoại, thiết kế phiên cao cấp để cải thiện trải nghiệm người dùng theo thói quen sử dụng người cao tuổi, hướng dẫn người dùng thành lập nhóm xã hội dựa sở thích, kinh nghiệm, tuổi tác, vị trí, v.v (ví dụ: học sinh, đồng đội cũ người dân thị trấn) Giới thiệu bạn bè thực tùy theo mức độ liên kết người dùng Một số hoạt động truyền thơng theo chủ đề tổ chức để tăng cường giao tiếp người dùng ứng dụng với Các đại lý du lịch trực tuyến nhà phát triển ứng dụng du lịch nâng cao niềm tin du khách cách ứng dụng du lịch nâng cao tiện lợi phục vụ mục đích du lịch Các đại lý du lịch trực tuyến hỗ trợ khả đáp ứng ứng dụng di động cách đảm bảo thơng tin cung cấp có liên quan hữu ích để 146 đáp ứng nhu cầu người dùng Điều đạt cách xây dựng nhận thức khả chức ứng dụng ln ln có sẵn để phục vụ người dùng Các nhà phát triển ứng dụng du lịch nên đảm bảo cập nhật thông tin ứng dụng hướng dẫn cách hiệu để hỗ trợ khách du lịch đạt mục tiêu Ngồi ra, liên quan đến sách tiếp thị, du khách sử dụng ứng dụng du lịch có nhiều hội nhận phần thưởng có nhiều khả sử dụng lại giới thiệu ứng dụng cho người khác Điều cho thấy chức cung cấp khuyến qua ứng dụng phần thưởng (như điểm tích lũy, giao dịch có chiết khấu giảm giá phút cuối) phải tập trung vào sản phẩm dịch vụ cụ thể ➢ Thứ hai, xét yếu tố tình cảm, doanh nghiệp du lịch, nhà quản lý điểm đến nhà phát triển ứng dụng du lịch cần hợp tác để nâng cao hài lòng du khách biến số ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du khách hài lịng có tác động mạnh Cơ sở hàm ý dựa kết phân tích mối quan hệ xác nhận khả đáp ứng, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng Trong đề cao vai trị chủ chốt hài lòng việc sử dụng ứng dụng du khách Bên cạnh đó, hài lịng cịn đóng vai trị trung gian mối quan hệ từ xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động, nhận thức hữu ích ý định tiếp tục sử dụng Để làm điều này, số nội dung mà nhà quản lý cần phải tập trung vào: - Cần có khảo sát du khách thực thường xuyên hướng đến đối tượng mục tiêu ứng dụng du lịch để tạo hồ sơ nhu cầu mong muốn họ ứng dụng Thông tin thu thập cung cấp cho nhà phát triển nhà tư vấn thơng tin tính cụ thể phải có ứng dụng tác động đến xác nhận khả đáp ứng, nhận thức tính hữu ích ứng dụng tạo hài lòng việc sử dụng ứng dụng Khi người dùng nhận thức hữu ích có hài lịng với trải nghiệm ứng dụng, họ có ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Nghiên cứu chứng minh nhận thức hữu ích hài lịng có ý nghĩa quan trọng việc thể xác nhận người dùng ứng dụng du lịch Kết cho thấy rằng, cố gắng khuyến khích ý định hành vi giai đoạn sau áp dụng người dùng, nhà phát triển ứng dụng du lịch, nhà cung cấp dịch vụ nhà thiết kế nội dung tập trung vào việc nâng cao hiệu từ hai yếu tố Ví dụ, ứng dụng du lịch có 147 lợi tính đa phương tiện thiết bị di động (ví dụ: máy ảnh, GPS) Người dùng hồn thành tìm kiếm thông tin du lịch ứng dụng du lịch cần phải tự tạo hướng dẫn du lịch với ảnh họ, ứng dụng cho phép người dùng nhận trợ giúp từ máy ảnh thiết bị di động để chụp tự động lưu vào thư mục "Chuyến tôi" Điều giúp khách du lịch có thơng tin cần thiết liên quan đến du lịch thư mục ứng dụng Hơn nữa, ứng dụng thiết kế tốt với Menu đơn giản điều hướng dễ dàng hỗ trợ người dùng thực tác vụ nhanh so với trang Web ứng dụng Web (Heller, 2017) Do đó, việc truy xuất liệu người dùng diễn nhanh chóng ứng dụng du lịch OTA tiết kiệm thời gian người dùng cách lưu trữ theo tùy chọn kế hoạch du lịch - Đầu tư nguồn lực vào chương trình marketing, chiến lược quảng cáo Các chương trình quảng cáo phải đảm bảo du khách có mức độ nhận thức phù hợp phù hợp với mức hiệu suất thực tế, kiến thức có liên quan ý nghĩa tính năng, chức lợi ích ứng dụng dịch vụ cung cấp ứng dụng Kỳ vọng đại diện cho động lực tổng hợp lại dựa kinh nghiệm, kiến thức mong muốn cá nhân, nỗ lực ngừng sau mua sử dụng sản phẩm/dịch vụ Do đó, chu trình xây dựng nhận thức phải kéo dài qua tồn vịng đời ứng dụng đối thủ cạnh tranh nhanh chóng chép cải tiến cơng nghệ để thay ứng dụng Các cải tiến nên xảy với việc quản lý kỳ vọng người dùng, doanh nghiệp du lịch phải thận trọng không tạo kỳ vọng không thực tế Các ứng dụng du lịch thường xuyên cập nhật chức hầu hết cá nhân không nhận thức đầy đủ chức Nhà quản trị nên tập trung ưu tiên vào việc hỗ trợ du khách để nhận thức chức cung cấp ví dụ cách chức ứng dụng sử dụng để đáp ứng nhu cầu người dùng Nhà quản trị nên tập trung ưu tiên vào việc hỗ trợ người dùng hiểu cách người bình thường sử dụng ứng dụng để thực chức cần thiết Bằng cách giúp tăng hội người dùng tích hợp ứng dụng du lịch vào sống hàng ngày phục vụ mục đích du lịch mục đích liên quan khác Ứng dụng du lịch chuyển từ công nghệ đánh giá tốt thành công cụ cần thiết phục vụ mục đích du lịch cần với mức độ hài lòng cao du khách 148 ➢ Thứ ba, xét khác biệt đánh giá theo đặc điểm người dùng, cần thiết lập chiến lược tiếp thị khác biệt theo đặc điểm người dùng Kết nghiên cứu cho thấy có khác biệt nhận thức, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng nhóm du khách khác tùy thuộc vào giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, tần suất du lịch Ngoài ra, mối quan hệ mơ hình nghiên cứu có khác biệt theo độ tuổi tần suất du lịch du khách/năm Vì vậy, nhà quản lý nên thiết lập chương trình, cung cấp thơng tin trải nghiệm người dùng dành riêng cho nhóm du khách theo khác biệt ➢ Cuối cùng, phát triển ứng dụng du lịch cần hợp tác nhiều bên liên quan: nhà phát triển ứng dụng du lịch, OTA công ty hoạt động liên quan đến du lịch, quan quản lý du lịch - Nhà phát triển ứng dụng di động đơn vị trực tiếp tạo phát triển chương trình ứng dụng đồng thời định đến chất lượng ứng dụng, góp phần tạo nên nhận thức đánh giá tích cực du khách Do đó, q trình xây dựng triển khai ứng dụng cần phải tập trung vào xác nhận khả đáp ứng ứng dụng người dùng ứng dụng du lịch Kết nghiên cứu cho thấy hệ số tác động ba khía cạnh xác nhận cấu trúc giao diện, thiết kế ứng dụng độ ổn định ứng dụng xác nhận khả đáp ứng ứng dụng, đó, khía cạnh cần ý nhiều - Đại lý du lịch trực tuyến đơn vị gián tiếp cung cấp thông tin liên quan đến du lịch dịch vụ du lịch đến với khách hàng Do đó, đại lý cần đảm bảo tin cậy thông tin cung cấp đến du khách, đảm bảo chất lượng dịch vụ du lịch cung cấp thông qua hợp tác với đơn vị hoạt động liên quan đến du lịch Bên cạnh đó, đại lý du lịch trực tuyến cần hỗ trợ bên phát triển ứng dụng, để xây dựng triển khai ứng dụng du lịch phù hợp với nhu cầu đặc điểm nhóm du khách cần hướng đến - Cơ quan quản lý du lịch nơi tạo chế sách cho phát triển du lịch Do đó, cần có chủ trương rõ ràng để thu hút hoạt động đầu tư đồng sở hạ tầng du lịch để sử dụng ứng dụng du lịch cách sn sẻ cách cung cấp Wi-Fi miễn phí điểm đến, điểm sạc pin điện thoại thông minh miễn phí mã QR, điểm hỗ trợ du khách, giao thơng, điện, nước,… Thực đầu tư có trọng 149 điểm vào dự án du lịch nhằm tạo nhiều sản phẩm du lịch khác biệt, hấp dẫn ứng dụng cơng nghệ Ngồi ra, quy định thủ tục hộ chiếu, Visa cần đẩy mạnh để hỗ trợ du khách quốc tế 5.3 Những hạn chế luận án hướng nghiên cứu tương lai Nghiên cứu tồn số hạn chế định Đầu tiên, việc giải thích kết bị hạn chế việc sử dụng kế thừa thang đo có trước, vấn đề nghiên cứu chưa xem xét khía cạnh sâu Tương lai vấn đề giải cách thực nghiên cứu định tính để điều tra chuyên sâu người tham gia với câu hỏi mở cho phép người dùng ứng dụng du lịch bày tỏ suy nghĩ việc sử dụng ứng dụng di động Thứ hai, liệu cắt ngang thu thập cho nghiên cứu phản ánh thời điểm Những phát triển công nghệ thay đổi hành vi người dùng thói quen Các nghiên cứu tương lai nên cố gắng thu thập liệu dọc để cung cấp đánh giá đầy đủ ổn định kỳ vọng du khách, nhận thức hài lịng du khách Ngồi ra, cần thực thêm nhiều nghiên cứu mối quan hệ bối cảnh công nghệ khác Thứ ba, nghiên cứu tập trung vào hành vi sau chấp nhận sử dụng thực tế đề cập đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du khách sau lần sử dụng Nghiên cứu tương lai nên mở rộng nghiên cứu hành vi sau sử dụng hành vi truyền miệng điện tử (eWOM), ý định giới thiệu ứng dụng chí ý định ngừng sử dụng ứng dụng du lịch Thứ tư, nghiên cứu cịn có số hạn chế liên quan đến mẫu nghiên cứu định lượng Do nghiên cứu áp dụng khảo sát trực tuyến nên loại trừ du khách khơng sử dụng trang mạng xã hội Vì vậy, để việc chọn mẫu chưa có tính khái qt cao, nghiên cứu tương lai thực khảo sát trực tiếp Điều hỗ trợ xác định thái độ hành vi nói chung du khách cơng nghệ di động Cuối cùng, nghiên cứu lấy mẫu du khách nội địa sử dụng qua ứng dụng du lịch OTA miễn phí, nên việc thử nghiệm thêm mơ hình đề xuất loại ứng dụng du lịch khác, ứng dụng du lịch phải trả tiền, khơng đảm bảo Để mang lại khả khái quát hóa cao cho kết nghiên cứu ứng dụng du lịch trả phí cung cấp thơng tin chi tiết hình thành hành vi tiếp 150 tục sử dụng, nghiên cứu tương lai thực nghiên cứu ứng dụng du lịch Tóm tắt chương Chương tập trung thảo luận kết nghiên cứu tìm thấy Nội dung thảo luận kết nghiên cứu so sánh với nghiên cứu có điểm giống khác Bên cạnh đó, nội dung chương nêu đóng góp luận án mặt lý thuyết thực tiễn Trên sở này, hàm ý quản trị đề xuất nhằm giúp nhà phát triển ứng dụng du lịch, doanh nghiệp du lịch nhà hoạch định sách để khuyến khích ý định tiếp tục sử dụng du khách với ứng dụng du lịch nói chung ứng dụng đại lý du lịch trực tuyến nói riêng Chương số hạn chế nghiên cứu mở định hướng nghiên cứu tương lai 151 KẾT LUẬN Nghiên cứu thực với tên đề tài “Nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng di động du lịch: Trường hợp ứng dụng thiết bị di động đại lý du lịch trực tuyến” với mục tiêu khám phá tác động khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng, nhận thức hữu ích đến hài lịng ý định tiếp tục sử dụng du khách Đồng thời, nghiên cứu làm rõ khác biệt tác động yếu tố đến ý định tiếp tục sử dụng theo đặc điểm nhân học, số năm sử dụng thiết bị di động tần suất du lịch người tham gia Tác giả tổng hợp hệ thống đầy đủ lý thuyết liên quan đến chủ đề nghiên cứu, đánh giá toàn diện nghiên cứu thực trước Đây tiền đề quan trọng để tác giả thiết kế nghiên cứu Luận án sử dụng nhiều kỹ thuật thống kê để xử lý liệu nhằm kiểm định mơ hình giả thuyết nghiên cứu Dựa vào kết phân tích, đầu tiên, luận án khẳng định khái niệm xác nhận khả đáp ứng ứng dụng di động bối cảnh ứng dụng du lịch cấu trúc đa chiều gồm 30 báo thể qua 07 khía cạnh: xác nhận thiết kế ứng dụng, xác nhận tiện ích ứng dụng, xác nhận đồ họa giao diện, xác nhận cấu trúc ứng dụng, xác nhận giao diện đầu vào, xác nhận giao diện đầu ra, xác nhận độ ổn định ứng dụng Tiếp theo, luận án cho thấy 06 khía cạnh thuộc xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch tác động trực tiếp đến nhận thức du khách hữu ích ứng dụng hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng du lịch Trong đó, tác động mạnh đến nhận thức hữu ích xác nhận độ ổn định ứng dụng khía cạnh xác nhận thiết kế ứng dụng không tác động trực tiếp đến nhận thức hữu ích; yếu tố tác động mạnh đến hài lòng xác nhận thiết kế ứng dụng yếu tố xác nhận đồ họa giao diện không tác động trực tiếp đến hài lòng du khách việc sử dụng ứng dụng Luận án khẳng định 02 nhân tố nhận thức du khách hữu ích ứng dụng hài lịng du khách việc sử dụng ứng dụng có tác động trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch du khách Trong đó, luận án yếu 152 tố hài lịng có tác động mạnh đến ý định tiếp tục sử dụng du khách so với yếu tố nhận thức hữu ích Bên cạnh đó, luận án chứng minh vai trò trung gian nhân tố nhận thức hữu ích hài lịng hai nhân tố mối quan hệ khía cạnh thể khả đáp ứng ứng dụng du lịch ý định tiếp tục sử dụng Cuối cùng, với kết nghiên cứu, luận án đề xuất hàm ý quản trị thiết thực quan trọng cho nhà phát triển ứng dụng, nhà cung cấp dịch vụ du lịch, đặc biệt OTA, nhà hoạch định sách để khuyến khích ý định tiếp tục sử dụng du khách ứng dụng du lịch 153 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN [1] Trần Thị Thu Dung & Lê Văn Huy Hoàng (2020) Ý định sử dụng ứng dụng di động du lịch du khách International Conference for Young Researchers in Economics & Business 2020 (ICYREB 2020), Pages: 762-777 No: ISBN 978-604-557883-4 [2] Tran Thi Thu Dung & Le Van Huy (2021) Determinants of tourists’ intention to use tourism mobile applications – An effective tool for smart tourism development The International Conference on Management and Business (COMB 2021), Page: 376-393 No: ISBN 978-604-79-2984-9 [3] Trần Thị Thu Dung (2021) Nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch du khách International Conference for Young Researchers in Economics & Business 2021 (ICYREB 2021), Trang: 669-682 No: ISBN 978-604-343392-0 [4] Lê Văn Huy & Trần Thị Thu Dung (2021) Phát triển du lịch thơng minh dựa dự đốn ý định sử dụng ứng dụng di động du lịch: Nghiên cứu thực tiễn Việt Nam Tạp chí Kinh tế & Phát triển, 7(289), Trang: 83-92 [5] Trần Thị Thu Dung & Lê Văn Huy (2022) Nâng cao ý định tiếp tục sử dụng Apps du lịch Đại lý du lịch trực tuyến – Cơng cụ góp phần khơi phục du lịch sau COVID19 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ - Đại học Đà Nẵng, 20(4), Trang: 15-20 [6] Tran Thi Thu Dung, Le Van Huy (2022) The influence of mobile applications usability on travelers' intention to continue using OTAs' mobile applications: Solutions to support vietnam's tourism development after covid-19 pandemic International Conference on Innovation and Development of Tourism after Covid-19 Pandemic, Page: 497-509 No: ISBN: 978-604-350-156-8 [7] Lê Văn Huy, Trần Thị Thu Dung, Nguyễn Hữu Thái Thịnh (2022) Phát triển điểm đến du lịch thông minh Đà Nẵng Kỷ yếu Hội thảo khoa học Quốc gia Số: ISBN 978-604-79-3252-8, Trang: 247-257 [8] Tran Thi Thu Dung, Le Van Huy, Nguyen Huu Thai Thinh (2022) Determining the dimensions of mobile app usability in the context of Vietnam's tourism: A theoretical approach The University of Danang - Journal of Science and Technology, 20(12.1), Page: 67-73 https://doi.org/10.31130/ud-jst.2022.489E TÀI LIỆU THAM KHẢO TÀI LIỆU TIẾNG VIỆT Hiệp hội Thương mại Điện tử (2021) Sự bùng nổ du lịch trực tuyến tác động tới phát triển Du lịch Việt Nam Http://itdr.org.vn/nghien_cuu/su-bung-no-cuadu-lich-truc-tuyen-va-nhung-tac-dong-toi-phat-trien-du-lich-viet-nam/ Lê Văn Huy, & Trương Trần Trâm Anh (2012) Phương pháp nghiên cứu kinh doanh Nhà xuất Tài Nguyễn Thị Vân Hạnh, & Nguyễn Hữu Bình (2020) Xu hướng ứng dụng cơng nghệ hành vi du lịch du khách Tạp Chí Phát Triển Khoa Học Công Nghệ Khoa Học Xã Hội Nhân Văn, 664–676 Tổng cục Thống kê Việt Nam (2020) Dân số Việt Nam Https://danso.org/viet-nam/ Vnetwork.vn (2021) Thống kê Internet Việt Nam 2021 Https://vnetwork.vn/vi/news/thong-ke-tinh-hinh-internet-viet-nam-nam-2021 We are social & Hootsuite (2021) Báo cáo thị trường "Ứng dụng di động 2021" Việt Nam Https://news.appota.com/vi/bao-cao-thi-truong-ung-dung-di-dong-2021tai-viet-nam/ We are social (2021) Toàn cảnh Digital Việt Nam – Tổng quan người dùng Internet Https://ecommage.com/toan-canh-digital-tai-viet-nam/ TÀI LIỆU TIẾNG ANH Adams, D A., Nelson, R R., & Todd, P A (1992) Perceived Usefulness, Ease of Use, and Usage of Information Technology: A Replication MIS Quarterly, 16(2), 227– 247 https://doi.org/10,2307/249577 Ajzen (1991) The Theory of Planned Behavior Organizational Behavior and Human Decision Processes 50, 179–211 Ajzen, I (2012) Martin Fishbein’s Legacy: The Reasoned Action Approach The ANNALS of the American Academy of Political and Social Science, 640(1), 11–27 https://doi.org/10,1177/0002716211423363 Ajzen, I., & Fishbein, M (2000) Attitudes and the Attitude-Behavior Relation: Reasoned and Automatic Processes European Review of Social Psychology, 11(1), 1–33 https://doi.org/10,1080/14792779943000116 Amoroso, D., & Lim, R (2017) The mediating effects of habit on continuance intention International Journal of Information Management, 37(6), 693–702 https://doi.org/10,1016/j.ijinfomgt.2017.05.003 Anderson, E., & Sullivan, M (1993) The antecedents and consequences of customer satisfaction for firms Marketing Science, 12(2) Anderson, J C., & Gerbing, D W (1988) Structural Equation Modeling in Practice: A Review and Recommended Two-Step Approach 13 Akdim, K., Casaló, L V., & Flavián, C (2022) The role of utilitarian and hedonic aspects in the continuance intention to use social mobile apps Journal of Retailing and Consumer Services, 66, 102-888 https://doi.org/10.1016/j.jretconser.2021.102888 Back, K.-J., & Parks, S C (2003) A Brand Loyalty Model Involving Cognitive, Affective, and Conative Brand Loyalty and Customer Satisfaction Journal of Hospitality & Tourism Research, 27(4), 419–435 https://doi.org/10,1177/10963480030274003 Baharuddin, R., Singh, D., & Razali, R (2013) Usability Dimensions for Mobile Applications-A Review Research Journal of Applied Sciences, Engineering and Technology, 5(6), 2225–2231 Balapour, A., & Sabherwal, R (2017) Usability of Apps and Websites: A MetaRegression Study Twenty-Third Americas Conference on Information Systems, Boston, 11 Banerjee, S., & Chua, A Y K (2016) In search of patterns among travellers’ hotel ratings in TripAdvisor Tourism Management, 53, 125–131 https://doi.org/10,1016/j.tourman.2015.09.020, Baptista, G., & Oliveira, T (2015) Understanding mobile banking: The unified theory of acceptance and use of technology combined with cultural moderators Computers in Human Behavior, 50, 418–430, https://doi.org/10,1016/j.chb.2015.04.024 Baroudi, J J., & Orlikowski, W J (1988) A Short-Form Measure of User Information Satisfaction: A Psychometric Evaluation and Notes on Use Journal of Management Information Systems, 4(4), 44–59 https://doi.org/10,1080/07421222.1988.11517807 Bhattacherjee, A (2001a) Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model MIS Quarterly, 25(3), 351–370, https://doi.org/10,2307/3250921 Bhattacherjee, A (2001b) An empirical analysis of the antecedents of electronic commerce service continuance Decision Support Systems, 32(2), 201–214 https://doi.org/10,1016/S0167-9236(01)00111-7 Bhattacherjee, A (2012) Social science research: Principles, methods, and practices (Second edition) USF Tampa Bay Open Access Textbooks Collection Book Bhattacherjee, A., Perols, J., & Sanford, C (2008) Information Technology Continuance: A Theoretic Extension and Empirical Test Journal of Computer Information Systems, 49(1), 17–26 https://doi.org/10,1080/08874417.2008.11645302 Bhattacherjee, A., & Sanford, C (2006) Influence Processes for Information Technology Acceptance: An Elaboration Likelihood Model MIS Quarterly, 30(4), 805–825 Bhattacherjee & Premkumar (2004) Understanding Changes in Belief and Attitude toward Information Technology Usage: A Theoretical Model and Longitudinal Test MIS Quarterly, 28(2), 229–254 https://doi.org/10,2307/25148634 Biel, B., Grill, T., & Gruhn, V (2010) Exploring the benefits of the combination of a software architecture analysis and a usability evaluation of a mobile application Journal of Systems and Software, 83(11), 2031–2044 https://doi.org/10,1016/j.jss.2010,03.079 Bilgihan, A., Okumus, F., Khal Nusair, K., & Joon‐Wuk Kwun, D (2011) Information technology applications and competitive advantage in hotel companies Journal of Hospitality and Tourism Technology, 2(2), 139–153 https://doi.org/10,1108/17579881111154245 Bland, J M., & Altman, D G (2015) Statistics Notes: Bootstrap resampling methods BMJ, 350(jun02 13), h2622–h2622 https://doi.org/10,1136/bmj.h2622 Bollen, K A (1989) Structural equations with latent variables (Vol 210) John Wiley & Sons Brown, B., & Chalmers, M (2003) Tourism and mobile technology In K Kuutti, E H Karsten, G Fitzpatrick, P Dourish, & K Schmidt (Eds.), ECSCW 2003 (pp 335– 354) Springer Netherlands https://doi.org/10,1007/978-94-010-0068-0_18 Brown, S A., Venkatesh, V., Kuruzovich, J., & Massey, A P (2008) Expectation confirmation: An examination of three competing models Organizational Behavior and Human Decision Processes, 105(1), 52–66 https://doi.org/10,1016/j.obhdp.2006.09.008 Buhalis, D., & O’Connor, P (2005) Information Communication Technology Revolutionizing Tourism Tourism Recreation Research, 30(3), 7–16 https://doi.org/10,1080/02508281.2005.11081482 Byrne, B M (2004) Testing for Multigroup Invariance Using AMOS Graphics: A Road Less Traveled Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 11(2), 272–300, https://doi.org/10,1207/s15328007sem1102_8 Cao, Y., Qin, X., Li, J., Long, Q., & Hu, B (2020) Exploring seniors’ continuance intention to use mobile social network sites in China: A cognitive-affective-conative model Universal Access in the Information Society https://doi.org/10,1007/s10209020-00762-3 Carlsson, C., Carlsson, J., Hyvonen, K., Puhakainen, J., & Walden, P (2006) Adoption of Mobile Devices/Services — Searching for Answers with the UTAUT Proceedings of the 39th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS’06), 132a–132a https://doi.org/10,1109/HICSS.2006.38 Chakrabarty, S., Whitten, D., & Green, K W (2007) Understanding service quality and relationship quality in IS outsourcing: Client orientation & promotion, project management effectiveness, and the task-technology- structure fit Journal of Computer Information Systems, 16 Chea, S., & Luo, M M (2008) Post-Adoption Behaviors of E-Service Customers: The Interplay of Cognition and Emotion International Journal of Electronic Commerce, 12(3), 29–56 https://doi.org/10,2753/JEC1086-4415120303 Chen, M.-M., Murphy, H C., & Knecht, S (2016) An Importance Performance Analysis of smartphone applications for hotel chains Journal of Hospitality and Tourism Management, 29, 69–79 https://doi.org/10,1016/j.jhtm.2016.05.001 Chiu, C.-M., Hsu, M.-H., Sun, S.-Y., Lin, T.-C., & Sun, P.-C (2005a) Usability, quality, value and e-learning continuance decisions 18 Chiu, C.-M., Hsu, M.-H., Sun, S.-Y., Lin, T.-C., & Sun, P.-C (2005b) Usability, quality, value and e-learning continuance decisions Computers & Education, 45(4), 399–416 https://doi.org/10,1016/j.compedu.2004.06.001 Cho, J (2016) The impact of post-adoption beliefs on the continued use of health apps International Journal of Medical Informatics, 87, 75–83 https://doi.org/10,1016/j.ijmedinf.2015.12.016 Choi, K (2018) Understanding Post-adoption Behavioural Intentions of Mobile Travel App Users [PhD Thesis., Griffith University] http://arr.angliss.edu.au:8080/jspui/handle/20,500,12270/345 Choi, K., Wang, Y., & Sparks, B (2019) Travel app users’ continued use intentions: It’s a matter of value and trust Journal of Travel & Tourism Marketing, 36(1), 131– 143 https://doi.org/10,1080/10548408.2018.1505580, Choi, M., Han, K., & Choi, J (2015) The effects of product attributes and service quality of transportation card solutions on service user’s continuance and word-of- mouth intention Service Business, 9(3), 463–490, https://doi.org/10,1007/s11628014-0235-0, Chong, A Y.-L (2013) Understanding Mobile Commerce Continuance Intentions: An Empirical Analysis of Chinese Consumers Journal of Computer Information Systems, 53(4), 22–30, https://doi.org/10,1080/08874417.2013.11645647 Chou, C.-H., Chiu, C.-H., Ho, C.-Y., & Lee, J.-C (2013) Understanding Mobile Apps Continuance Usage Behavior and Habit: An Expectance-Confirmation Theory The Pacific Asia Conference on Information Systems (PACIS), 11 Chuang, C.-M (2020) A current travel model: Smart tour on mobile guide application services Current Issues in Tourism, 23(18), 2333–2352 https://doi.org/10,1080/13683500,2019.1631266 Churchill, G A (1979) A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs Journal of Marketing Research, 10, Clark, L A., & Watson, D (1995) Constructing Validity: Basic Issues in Objective Scale Development 11 Cobanoglu, C., Moreo, P J., & Warde, B (2001) A Comparison of Mail, Fax and WebBased Survey Methods International Journal of Market Research, 43(4), 1–15 https://doi.org/10,1177/147078530104300401 Condos, C., James, A., Every, P., & Simpson, T (2002) Ten usability principles for the development of effective WAP and m‐commerce services Aslib Proceedings, 54(6), 345–355 https://doi.org/10,1108/00012530210452546 Coursaris, C K., & Kim, D J (2011) A Meta-Analytical Review of Empirical Mobile Usability Studies Journal of Usability Studies, 6(3), 55 Creswell, J W., & Creswell, J D (2018) Research Design: Qualitative, Quantitative, and Mixed Methods Approaches 388 Creswell, J W., & Creswell, J W (2007) Qualitative inquiry & research design: Choosing among five approaches (2nd ed) Sage Publications Creswell, J W., & Poth, C N (2018) Qualitative inquiry & research design: Choosing among five approaches (Fourth edition) SAGE Cronin, J J., & Morris, M H (1989) Satisfying Customer Expectations: The Effect on Conflict and Repurchase Intentions in Industrial Marketing Channels Journal of the Academy of Marketing Science, 17(1), 41–49 Dacinia Crina, P., & Florina, B (2020) The Use of Smartphone for the Search of Touristic Information An Application of the Theory of Planned Behavior Economic computation and economic cybernetics studies and research, 54(1/2020), 125–140, https://doi.org/10,24818/18423264/54.1.20,09 Dai, B., Ali, A., & Wang, H (2020) Exploring information avoidance intention of social media users: A cognition–affect–conation perspective Internet Research, 30(5), 1455–1478 https://doi.org/10,1108/INTR-06-2019-0225 Davis, F D (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology MIS Quarterly, 13(3), 319 https://doi.org/10,2307/249008 Davis, F D (1993) User acceptance of information technology: System characteristics, user perceptions and behavioral impacts International Journal of Man-Machine Studies Davis, F D., Bagozzi, R P., & Warshaw, P R (1989) User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models Management Science, 35(8), 982–1003 https://doi.org/10,1287/mnsc.35.8.982 Dawes, J (2008) Do Data Characteristics Change According to the Number of Scale Points Used? An Experiment Using 5-Point, 7-Point and 10-Point Scales International Journal of Market Research, 50(1), 61–104 https://doi.org/10,1177/147078530805000106 Dickinson, J E., Ghali, K., Cherrett, T., Speed, C., Davies, N., & Norgate, S (2014) Tourism and the smartphone app: Capabilities, emerging practice and scope in the travel domain Current Issues in Tourism, 17(1), 84–101 https://doi.org/10,1080/13683500,2012.718323 Dwivedi, Y K., Rana, N P., Jeyaraj, A., Clement, M., & Williams, M D (2019) Reexamining the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT): Towards a Revised Theoretical Model Information Systems Frontiers, 21(3), 719– 734 https://doi.org/10,1007/s10796-017-9774-y East, M L., & Havard, B C (2015) Mental Health Mobile Apps: From Infusion to Diffusion in the Mental Health Social System JMIR Mental Health, 2(1), e10, https://doi.org/10,2196/mental.3954 Erawan, T (2016) Tourists’ intention to give permission via mobile technology in Thailand Journal of Hospitality and Tourism Technology, 7(4), 330–346 https://doi.org/10,1108/JHTT-11-2015-0044 Ettinger, K M., Pharaoh, H., Buckman, R Y., Conradie, H., & Karlen, W (2016) Building quality mHealth for low resource settings Journal of Medical Engineering & Technology, 40(7–8), 431–443 https://doi.org/10,1080/03091902.2016.1213906 Fawzy, S F., & Salam, E M A (2015) M-Commerce adoption in Egypt: An extension to theory of reasoned action Management Review, 6(1), 11 Fernández-Cavia, J., Marchiori, E., Haven-Tang, C., & Cantoni, L (2017) Online communication in Spanish destination marketing organizations: The view of practitioners Journal of Vacation Marketing, 23(3), 264–273 https://doi.org/10,1177/1356766716640840, Filieri, R., Fulya Acikgoz, A., Valentina Ndou, & Yogesh Dwivedi (2020) Is TripAdvisor still relevant? The influence of review credibility, review usefulness, and ease of use on consumers’ continuance intention International Journal of Contemporary Hospitality Management, 33(1), 199–223 https://doi.org/10,1108/IJCHM-05-2020-0402 Flavián, C., Guinalíu, M., & Gurrea, R (2006) The role played by perceived usability, satisfaction and consumer trust on website loyalty Information & Management, 43(1), 1–14 https://doi.org/10,1016/j.im.2005.01.002 Fong, L H N., Lam, L Wai., & Law, R (2017) How locus of control shapes intention to reuse mobile apps for making hotel reservations: Evidence from chinese consumers Tourism Management, 61, 331–342 https://doi.org/10,1016/j.tourman.2017.03.002 Fornell, C., & Larcker, D F (1981) Evaluating Structural Equation Models with Unobservable Variables and Measurement Error Journal of Marketing Research, 18(1), 39–50, https://doi.org/10,2307/3151312 Garima, M., & Sajeevan, R (2019) Extended expectation‑confirmation model to predict continued usage of ODR/ride hailing apps: Role of perceived value and self‑efficacy Information Technology & Tourism, 21(4) https://doi.org/10,1007/s4055 8-019-00152-3 Gefen, D., Straub, D., & Boudreau, M.-C (2000) Structural Equation Modeling and Regression: Guidelines for Research Practice Communications of the Association for Information Systems, https://doi.org/10,17705/1CAIS.00407 Hair, J F., Page, M., & Brunsveld, N (2020) The essentials of business research methods: Vol Fourth Routledge Hair, J F., Williams, B., Barry, B., & Rolph, A (2010) Multivariate data analysis (7th ed.) Halilovic, S., & Cicic, M (2013) Antecedents of information systems user behaviour – extended expectation-confirmation model Behaviour & Information Technology, 32(4), 359–370, https://doi.org/10,1080/0144929X.2011.554575 Harrison, R., Flood, D., & Duce, D (2013) Usability of mobile applications: Literature review and rationale for a new usability model Journal of Interaction Science, 1(1), https://doi.org/10,1186/2194-0827-1-1 Hashim, N L., & Isse, A J (2019) Usability Evaluation Metrics of Tourism Mobile Applications Journal of Software Engineering and Applications, 12(07), 267–277 https://doi.org/10,4236/jsea.2019.127016 Hayes, A F., & Preacher, K J (2014) Statistical mediation analysis with a multicategorical independent variable British Journal of Mathematical and Statistical Psychology, 67(3), 451–470, https://doi.org/10,1111/bmsp.12028 Henderson, A R (2005) The bootstrap: A technique for data-driven statistics Using computer-intensive analyses to explore experimental data Clinica Chimica Acta, 359(1–2), 1–26 https://doi.org/10,1016/j.cccn.2005.04.002 Hendrickson, A R., Massey, P D., & Cronan, T P (1993) On the Test-Retest Reliability of Perceived Usefulness and Perceived Ease of Use Scales MIS Quarterly, 17(2), 227 https://doi.org/10,2307/249803 Hess, T J., Fuller, M A., & Mathew, J (2005a) Involvement and Decision-Making Performance with a Decision Aid: The Influence of Social Multimedia, Gender, and Playfulness Journal of Management Information Systems, 22(3), 15–54 https://doi.org/10,2753/MIS0742-1222220302 Hess, T J., Fuller, M A., & Mathew, J (2005b) Involvement and Decision-Making Performance with a Decision Aid: The Influence of Social Multimedia, Gender, and Playfulness Journal of Management Information Systems, 22(3), 15–54 https://doi.org/10,2753/MIS0742-1222220302 Hew, J.-J., Lee, V.-H., Ooi, K.-B., & Wei, J (2015) What catalyses mobile apps usage intention: An empirical analysis Industrial Management & Data Systems, 115(7), 1269–1291 https://doi.org/10,1108/IMDS-01-2015-0028 Hoehle, H., & Venkatesh, V (2015a) Mobile Application Usability: Conceptualization and Instrument Development MIS Quarterly, 39(2), 435–472 https://doi.org/10,25300/MISQ/2015/39.2.08 Hoehle, H., & Venkatesh, V (2015b) Mobile Application Usability: Conceptualization and Instrument Development MIS Quarterly, 39(2), 435–472 https://doi.org/10,25300/MISQ/2015/39.2.08 Hoehle, H., Zhang, X., & Venkatesh, V (2015a) An espoused cultural perspective to understand continued intention to use mobile applications: A four-country study of mobile social media application usability European Journal of Information Systems, 24(3), 337–359 https://doi.org/10,1057/ejis.2014.43 Hoehle, H., Zhang, X., & Venkatesh, V (2015b) An espoused cultural perspective to understand continued intention to use mobile applications: A four-country study of mobile social media application usability European Journal of Information Systems, 24(3), 337–359 https://doi.org/10,1057/ejis.2014.43 Holden, R J., & Karsh, B.-T (2010) The Technology Acceptance Model: Its past and its future in health care Journal of Biomedical Informatics, 43(1), 159–172 https://doi.org/10,1016/j.jbi.2009.07.002 Hong, S., & Kim, J (2008) Antecedents of use-continuance in information systems: toward an inegrative view Journal of Computer Information Systems, 14 Hong, S., Thong, J Y L., & Tam, K Y (2006) Understanding continued information technology usage behavior: A comparison of three models in the context of mobile internet Decision Support Systems, 42(3), 1819–1834 https://doi.org/10,1016/j.dss.2006.03.009 Hong, W., Thong, J Y L., & Tam, K Y (2004) The Effects of Information Format and Shopping Task on Consumers’ Online Shopping Behavior: A Cognitive Fit Perspective Journal of Management Information Systems, 21(3), 149–184 https://doi.org/10,1080/07421222.2004.11045812 Hornbæk, K., & Law, E L.-C (2007) Meta-analysis of correlations among usability measures Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems, 617–626 https://doi.org/10,1145/1240624.1240722 Hossain, M A., & Quaddus, M (2012) Expectation–Confirmation Theory in Information System Research: A Review and Analysis (Vol 1) New York, USA: Springer Hsiao, C.-H., Chang, J.-J., & Tang, K.-Y (2016) Exploring the influential factors in continuance usage of mobile social Apps: Satisfaction, habit, and customer value perspectives Telematics and Informatics, 33(2), 342–355 https://doi.org/10,1016/j.tele.2015.08.014 Hsu, C.-L., & Lin, J C.-C (2015) What drives purchase intention for paid mobile apps? – An expectation confirmation model with perceived value Electronic Commerce Research and Applications, 14(1), 46–57 https://doi.org/10,1016/j.elerap.2014.11.003 Hsu, M.-H., Chang, C.-M., Chu, K.-K., & Lee, Y.-J (2014) Determinants of repurchase intention in online group-buying: The perspectives of DeLone & McLean IS success model and trust Computers in Human Behavior, 36, 234–245 https://doi.org/10,1016/j.chb.2014.03.065 Hung, M C., Hwang, H G., & Hsieh, T C (2007) An exploratory study on the continuance of mobile commerce: An extended expectation-confirmation model of information system use International Journal of Mobile Communications, 5(4), 409 https://doi.org/10,1504/IJMC.2007.012788 Hussain, A., & Kutar, M (2012) Usability Evaluation of SatNav Application on Mobile Phone Using mGQM International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications, 4, Hussain, A., & Omar, A M (2020) Usability Evaluation Model for Mobile Visually Impaired Applications International Journal of Interactive Mobile Technologies (IJIM), 14(05), 95 https://doi.org/10,3991/ijim.v14i05.13349 Hutzinger, C., & Weitzl, W J (2021) Co-creation of online service recoveries and its effects on complaint bystanders Journal of Business Research, 130, 525–538 https://doi.org/10,1016/j.jbusres.2019.10,022 Hwang, Y.-H., Gretzel, U., Xiang, Z., & Fesenmaier, D (2006) Information search travel decisions In D R Fesenmaier, K W Wöber, & H Werthner (Eds.), (Destination recommendation systems: Behavioral foundations and applications) CAB International Irwansyah, I., & Triputra, P (2016) User Acceptance of Tourism and Hospitality Mobile Applications in Indonesia The Social Sciences Medwell Journal, https://doi.org/10,3923/sscience.2016.5145.5150, Islam, N., Mäntymäki, M., & Anol, B (2017) Towards a Decomposed Expectation Confirmation Model of IT Continuance: The Role of Usability Communications of the Association for Information Systems, 40, 502–523 https://doi.org/10,17705/1CAIS.04023 Ivanov, S H., Webster, C., Stoilova, E., & Slobodskoy, D (2020) Biosecurity, crisis management, automation technologies and economic performance of travel, tourism and hospitality companies – A conceptual framework Tourism Economics, 28(1), 3– 26 https://doi.org/10,1177/1354816620946541 Jeacle, I., & Carter, C (2011) In TripAdvisor we trust: Rankings, calculative regimes and abstract systems Accounting, Organizations and Society, 36(4–5), 293–309 https://doi.org/10,1016/j.aos.2011.04.002 Jeong, M., & Shin, H H (2020) Tourists’ Experiences with Smart Tourism Technology at Smart Destinations and Their Behavior Intentions Journal of Travel Research, 59(8), 1464–1477 https://doi.org/10,1177/0047287519883034 Johns, G (2006) The Essential Impact of Context on Organizational Behavior Academy of Management Review, 31(2), 386–408 https://doi.org/10,5465/amr.2006.20208687 Johnson, R B., & Onwuegbuzie, A J (2004) Mixed Methods Research: A Research Paradigm Whose Time Has Come Educational Researcher, 33(7), 14–26 https://doi.org/10,3102/0013189X033007014 Jokela, T., Koivumaa, J., Pirkola, J., Salminen, P., & Kantola, N (2006) Methods for quantitative usability requirements: A case study on the development of the user interface of a mobile phone Personal and Ubiquitous Computing, 10(6), 345–355 https://doi.org/10,1007/s00779-005-0050-7 Jun Mo Kwon, Tun-Min, & Jung-in (Stephanie) Bae (2016) Selecting Mobile Applications: Hotel vs Online Travel Agency International Journal of Business and Applied Social Science Karahanna, E., Straub, D W., & Chervany, N L (1999) Information Technology Adoption Across Time: A Cross-Sectional Comparison of Pre-Adoption and PostAdoption Beliefs MIS Quarterly, 23(2), 183 https://doi.org/10,2307/249751 Kasali, Taiwo, Akinyemi, Alaba, Awodele, & Kuyoro (2019) An Enhanced Usability Model for Mobile Health Application International Journal of Computer Science and Information Security (IJCSIS) Kennedy-Eden, H., & Gretzel, U (2012) A taxonomy of mobile applications in tourism E-Review of Tourism Research, 10 (2), 47-50, Khalilzadeh, J., Ozturk, A B., & Bilgihan, A (2017) Security-related factors in extended UTAUT model for NFC based mobile payment in the restaurant industry Computers in Human Behavior, 70, 460–474 https://doi.org/10,1016/j.chb.2017.01.001 Kim, A., & Kim, K (2014) User Experience and the Multi-Stage Adoption of Mobile Apps Journal of information technology applications & management, 31 Kim, B (2012) The diffusion of mobile data services and applications: Exploring the role of habit and its antecedents Telecommunications Policy, 36(1), 69–81 https://doi.org/10,1016/j.telpol.2011.11.011 Kim, B., Choi, M., & Han, I (2009) User behaviors toward mobile data services: The role of perceived fee and prior experience Expert Systems with Applications, 36(4), 8528–8536 https://doi.org/10,1016/j.eswa.2008.10,063 Kim, C., Galliers, R D., Shin, N., Ryoo, J.-H., & Kim, J (2012) Factors influencing Internet shopping value and customer repurchase intention Electronic Commerce Research and Applications, 11(4), 374–387 https://doi.org/10,1016/j.elerap.2012.04.002 Kim, D.-Y., Park, J., & Morrison, A M (2008) A model of traveller acceptance of mobile technology International Journal of Tourism Research, 10(5), 393–407 https://doi.org/10,1002/jtr.669 Kim, K., Hwang, J., Zo, H., & Lee, H (2016) Understanding users’ continuance intention toward smartphone augmented reality applications Information Development, 32(2), 161–174 https://doi.org/10,1177/0266666914535119 Kim, M J., Bonn, M., & Hall, C M (2021) Traveler Biosecurity Behavior during the COVID-19 Pandemic: Effects of Intervention, Resilience, and Sustainable Development Goals Journal of Travel Research, 004728752110345 https://doi.org/10,1177/00472875211034582 Kim, M J., Chung, N., Lee, C.-K., & Preis, M W (2015a) Motivations and Use Context in Mobile Tourism Shopping: Applying Contingency and Task-Technology Fit Theories: Motivations and Use Context in Mobile Tourism Shopping International Journal of Tourism Research, 17(1), 13–24 https://doi.org/10,1002/jtr.1957 Kim, M J., Chung, N., Lee, C.-K., & Preis, M W (2015b) Motivations and Use Context in Mobile Tourism Shopping: Applying Contingency and Task-Technology Fit Theories: Motivations and Use Context in Mobile Tourism Shopping International Journal of Tourism Research, 17(1), 13–24 https://doi.org/10,1002/jtr.1957 Kim, S., Bae, J., & Jeon, H (2019) Continuous Intention on Accommodation Apps: Integrated Value-Based Adoption and Expectation–Confirmation Model Analysis Sustainability, 11(6), 1–17 https://doi.org/10,3390/su11061578 Kim, S., Baek, T H., Kim, Y.-K., & Yoo, K (2016) Factors affecting stickiness and word of mouth in mobile applications Journal of Research in Interactive Marketing, 10(3), 177–192 https://doi.org/10,1108/JRIM-06-2015-0046 Kim, S C., Yoon, D., & Han, E K (2016) Antecedents of mobile app usage among smartphone users Journal of Marketing Communications, 22(6), 653–670, https://doi.org/10,1080/13527266.2014.951065 Kim, S., & Stoel, L (2004) Apparel retailers: Website quality dimensions and satisfaction Journal of Retailing and Consumer Services, 11(2), 109–117 https://doi.org/10,1016/S0969-6989(03)00010-9 Kim, Y H., Kim, D J., & Wachter, K (2013) A study of mobile user engagement (MoEN): Engagement motivations, perceived value, satisfaction, and continued engagement intention Decision Support Systems, 56, 361–370, https://doi.org/10,1016/j.dss.2013.07.002 Kirova, V., & Vo Thanh, T (2019) Smartphone use during the leisure theme park visit experience: The role of contextual factors Information & Management, 56(5), 742– 753 https://doi.org/10,1016/j.im.2018.11.008 Kothari, C R (2004) Research methodology: Methods and techniques (2nd ed.) Delhi: New Age International Kuo, T.-S., Huang, K.-C., Quyet Nguyen, T., & Hung Nguyen, P (2019) Adoption of mobile applications for identifying tourism destinations by travellers: An integrative approach Journal of Business Economics and Management, 20(5), 860–877 https://doi.org/10,3846/jbem.2019.10448 Kustiwi, I A (2018) Information systems success dimension in indonesia online travel agency industry Russian Journal of Agricultural and Socio-Economic Sciences, 83(11), 221–228 https://doi.org/10,18551/rjoas.2018-11.26 Lamsfus, C., Martín, D., Alzua-Sorzabal, A., & Torres-Manzanera, E (2015) Smart Tourism Destinations: An Extended Conception of Smart Cities Focusing on Human Mobility In I Tussyadiah & A Inversini (Eds.), Information and Communication Technologies in Tourism 2015 (pp 363–375) Springer International Publishing https://doi.org/10,1007/978-3-319-14343-9_27 Lavidge, R J., & Steiner, G A (1961) A Model for Predictive Measurements of Advertising Effectiveness Journal of marketing, 25(6), 459–462 Law, R., Leung, R., & Buhalis, D (2009) Information technology applications in hospitality and tourism: a review of publications from 2005 to 2007 Journal of Travel & Tourism Marketing, 26(5–6), 599–623 https://doi.org/10,1080/10548400903163160, Le, T T., Pham, H M., Chu, N H., Nguyen, D K., & Ngo, H M (2020) Factors Affecting Users’ Continuance Intention towards Mobile Banking In Vietnam American Journal of Multidisciplinary Research & Development (AJMRD), 10, Lee, M.-C (2010) Explaining and predicting users’ continuance intention toward elearning: An extension of the expectation–confirmation model Computers & Education, 54(2), 506–516 https://doi.org/10,1016/j.compedu.2009.09.002 Lee, S., Shin, B., Shin, B., Lee, H., & Yonsei University (2009) Understanding Postadoption Usage of Mobile Data Services: The Role of Supplier-side Variables Journal of the Association for Information Systems, 10(12), 860–888 https://doi.org/10,17705/1jais.00217 Lee, T M., & Park, C (2008) Mobile technology usage and B2B market performance under mandatory adoption Industrial Marketing Management, 37(7), 833–840, https://doi.org/10,1016/j.indmarman.2008.02.008 Li, C.-Y., & Fang, Y.-H (2019) Predicting continuance intention toward mobile branded apps through satisfaction and attachment Telematics and Informatics, 43, 101248 https://doi.org/10,1016/j.tele.2019.101248 Liang, S., Schuckert, M., Law, R., & Masiero, L (2017a) The relevance of mobile tourism and information technology: An analysis of recent trends and future research directions Journal of Travel & Tourism Marketing, 34(6), 732–748 https://doi.org/10,1080/10548408.2016.1218403 Liang, S., Schuckert, M., Law, R., & Masiero, L (2017b) The relevance of mobile tourism and information technology: An analysis of recent trends and future research directions Journal of Travel & Tourism Marketing, 34(6), 732–748 https://doi.org/10,1080/10548408.2016.1218403 Liao, C., Palvia, P., & Chen, J.-L (2009) Information technology adoption behavior life cycle: Toward a Technology Continuance Theory (TCT) International Journal of Information Management, 29(4), 309–320, https://doi.org/10,1016/j.ijinfomgt.2009.03.004 Liebana-Cabanillas, F., Carvajal-Trujillo, E., Villarejo-Ramos, Á F., & HiguerasCastillo, E (2020) Antecedents of the intention to use NFC mobile applications in tourism Journal of Hospitality and Tourism Technology, 11(2), 369–383 https://doi.org/10,1108/JHTT-03-2019-0048 Limayem, Hirt, & Cheung (2007) How Habit Limits the Predictive Power of Intention: The Case of Information Systems Continuance MIS Quarterly, 31(4), 705 https://doi.org/10,2307/25148817 Limayem, M., & Cheung, C M K (2008) Understanding information systems continuance: The case of Internet-based learning technologies Information & Management, 45(4), 227–232 https://doi.org/10,1016/j.im.2008.02.005 Lin, C S., Wu, S., & Tsai, R J (2005) Integrating perceived playfulness into expectation-confirmation model for web portal context Information & Management, 42(5), 683–693 https://doi.org/10,1016/j.im.2004.04.003 Lin, H.-H., & Wang, Y.-S (2006) An examination of the determinants of customer loyalty in mobile commerce contexts Information & Management, 43(3), 271–282 https://doi.org/10,1016/j.im.2005.08.001 Lin, J (2014) The effects of gratifications on intention to read citizen journalism news: The mediating effect of attitude Computers in Human Behavior, 36, 129–137 https://doi.org/10,1016/j.chb.2014.03.054 Lin, T.-C., Huang, S.-L., & Hsu, C.-J (2015) A dual-factor model of loyalty to IT product – The case of smartphones International Journal of Information Management, 35(2), 215–228 https://doi.org/10,1016/j.ijinfomgt.2015.01.001 Linton, H., & Kwortnik, R J (2015) The mobile revolution is here: Are you ready? Cornell Hospitality Report Liu, Y., Li, Q., Edu, T., & Negricea, I C (2020a) Exploring the Continuance Usage Intention of Travel Applications In the Case of Chinese Tourists Journal of Hospitality & Tourism Research, 109634802096255 https://doi.org/10,1177/1096348020962553 Liu, Y., Li, Q., Edu, T., & Negricea, I C (2020b) Exploring the Continuance Usage Intention of Travel Applications In the Case of Chinese Tourists Journal of Hospitality & Tourism Research, 20(10), 1–27 https://doi.org/10,1177/1096348020962553 Lu, J., Mao, Z., Wang, M., & Hu, L (2015) Goodbye maps, hello apps? Exploring the influential determinants of travel app adoption Current Issues in Tourism, 18(11), 1059–1079 https://doi.org/10,1080/13683500,2015.1043248 Mackenzie, N., & Knipe, S (2006) Research dilemmas: Paradigms, methods and methodology Issues in Educational Research, 193–205 Malik, G., & Rao, A S (2019) Extended expectation-confirmation model to predict continued usage of ODR/ride hailing apps: Role of perceived value and self-efficacy Information Technology & Tourism, 21(4), 461–482 https://doi.org/10,1007/s40558019-00152-3 Marangunić, N., & Granić, A (2015) Technology acceptance model: A literature review from 1986 to 2013 Universal Access in the Information Society, 14(1), 81– 95 https://doi.org/10,1007/s10209-014-0348-1 Meuter, M L., Ostrom, A L., Bitner, M J., & Roundtree, R (2003) The influence of technology anxiety on consumer use and experiences with self-service technologies Journal of Business Research, 56(11), 899–906 https://doi.org/10,1016/S01482963(01)00276-4 Mo Kwon, J., Bae, J (Stephanie), & Blum, S C (2013) Mobile applications in the hospitality industry Journal of Hospitality and Tourism Technology, 4(1), 81–92 https://doi.org/10,1108/17579881311302365 Mohd-Any, A A., Winklhofer, H., & Ennew, C (2015) Measuring Users’ Value Experience on a Travel Website (e-Value): What Value Is Cocreated by the User? Journal of Travel Research, 54(4), 496–510, https://doi.org/10,1177/0047287514522879 Muthén, L K., & Muthén, B O (2002) How to Use a Monte Carlo Study to Decide on Sample Size and Determine Power Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 9(4), 599–620, https://doi.org/10,1207/S15328007SEM0904_8 Nabavi, A., Taghavi-Fard, M T., Hanafizadeh, P., & Taghva, M R (2016) Information Technology Continuance Intention: A Systematic Literature Review International Journal of E-Business Research, 12(1), 58–95 https://doi.org/10,4018/IJEBR.2016010104 Oghuma, A P., Libaque-Saenz, C F., Wong, S F., & Chang, Y (2016) An expectationconfirmation model of continuance intention to use mobile instant messaging Telematics and Informatics, 33(1), 34–47 https://doi.org/10,1016/j.tele.2015.05.006 Oh, C.-O (2005) The contribution of tourism development to economic growth in the Korean economy Tourism Management, 26(1), 39–44 https://doi.org/10,1016/j.tourman.2003.09.014 Okumus, B., Bilgihan, A., & Ozturk, A B (2016) Factors Affecting the Acceptance of Smartphone Diet Applications Journal of Hospitality Marketing & Management, 25(6), 726–747 https://doi.org/10,1080/19368623.2016.1082454 Oliver, R L (1980) A congitive model of the antecedents and consequences of satisfaction decisions Journal of Marketing Research, 17, 460–489 Olubusola, A O (2015) User satisfaction in mobile applications Research Paper of School of Computer Science University of Birmingham, 10, Otieno, O C., Liyala, S., Odongo, B C., Abeka, S., & Ogara, S (2018) Validation of Extended Theory of Reasoned Action to Predict Mobile Phone Money Usage World Journal of Computer Application and Technology, 6(1), 1–13 https://doi.org/10,13189/wjcat.2018.060101 Ozturk, A B., Bilgihan, A., Nusair, K., & Okumus, F (2016) What keeps the mobile hotel booking users loyal? Investigating the roles of self-efficacy, compatibility, perceived ease of use, and perceived convenience International Journal of Information Management, 36(6), 1350–1359 https://doi.org/10,1016/j.ijinfomgt.2016.04.005 Palmer, J W (2002) Web Site Usability, Design, and Performance Metrics Information Systems Research, 13(2), 151–167 https://doi.org/10,1287/isre.13.2.151.88 Papachristos, E., & Avouris, N (2013) The Influence of Website Category on Aesthetic Preferences In P Kotzé, G Marsden, G Lindgaard, J Wesson, & M Winckler (Eds.), Human-Computer Interaction – Interact 2013 (Vol 8117, pp 445–452) Springer Berlin Heidelberg https://doi.org/10,1007/978-3-642-40483-2_31 Park, Y (2007) Adoption of mobile technologies for chinese consumers Journal of Electronic Commerce Research, VOL 8, NO 3, 2007, 8(3), 11 Patton, M Q (2015) Qualitative research & evaluation methods: Integrating theory and practice (Fourth edition) SAGE Publications, Inc Petrick, J F (2004) Are loyal visitors desired visitors? Tourism Management, 25(4), 463–470, https://doi.org/10,1016/S0261-5177(03)00116-X Phuong, n N D., Luan, l T., Dong, v V., & Khanh, n L N (2020) Examining Customers’ Continuance Intentions towards E-wallet Usage: The Emergence of Mobile Payment Acceptance in Vietnam The Journal of Asian Finance, Economics and Business, 7(9), 505–516 https://doi.org/10,13106/JAFEB.2020,VOL7.NO9.505 Prachaseree, K., Ahmad, N., & Isa, N (2021) Applying Theory Elaboration for Theory of Reasoned Action (TRA) and Its Extensions 16(1430), 23 Prasanna, R., Yang, L., & King, M (2013) Guidance for developing human–computer interfaces for supporting fire emergency response Risk Management, 15(3), 155– 179 https://doi.org/10,1057/rm.2013.3 Qin, H (2021) How mobile augmented reality applications affect continuous use and purchase intentions: A cognition-affect-conation perspective Journal of Retailing and Consumer Services, 13 Raykov, T., & Widaman, K F (1995) Issues in applied structural equation modeling research Structural Equation Modeling: A Multidisciplinary Journal, 2(4), 289–318 https://doi.org/10,1080/10705519509540017 Richar L Oliver (1980) A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction Decisions Journal of Marketing, 10, Rogers, E M (1983) Diffusion of innovations (3rd ed.) Free Press, New York, US Salmre, I (2005) Writing mobile code: Essential software engineering for building mobile applications Portland, USA: Addison-Wesley Professional Sayyah Gilani, M., Iranmanesh, M., Nikbin, D., & Zailani, S (2017) EMR continuance usage intention of healthcare professionals Informatics for Health and Social Care, 42(2), 153–165 https://doi.org/10,3109/17538157.2016.1160245 Schafer, J L., & Graham, J W (2002) Missing data: Our view of the state of the art Psychological Methods, 7(2), 147–177 https://doi.org/10,1037/1082-989X.7.2.147 Segars, A H., & Grover, V (1993) Re-Examining Perceived Ease of Use and Usefulness: A Confirmatory Factor Analysis MIS Quarterly, 17(4), 517 https://doi.org/10,2307/249590, Shaikh, A A., & Karjaluoto, H (2015) Making the most of information technology & systems usage: A literature review, framework and future research agenda Computers in Human Behavior, 49, 541–566 https://doi.org/10,1016/j.chb.2015.03.059 Shi, N., Lee, M K O., Cheung, C M K., & Chen, H (2010) The Continuance of Online Social Networks: How to Keep People Using Facebook? Rd Hawaii International Conference on System Sciences, 10, Slade, E., Williams, M., Dwivedi, Y., & Piercy, N (2015) Exploring consumer adoption of proximity mobile payments Journal of Strategic Marketing, 23(3), 209– 223 https://doi.org/10,1080/0965254X.2014.914075 Sun, Y., & Jeyaraj, A (2013) Information technology adoption and continuance: A longitudinal study of individuals’ behavioral intentions Information & Management, 50(7), 457–465 https://doi.org/10,1016/j.im.2013.07.005 Susanto, A., Chang, Y., & Ha, Y (2016) Determinants of continuance intention to use the smartphone banking services: An extension to the expectation-confirmation model Industrial Management & Data Systems, 116(3), 508–525 https://doi.org/10,1108/IMDS-05-2015-0195 Szajna, B., & Scamell, R W (1993) The Effects of Information System User Expectations on Their Performance and Perceptions MIS Quarterly, 17(4), 493 https://doi.org/10,2307/249589 Tam, C., Santos, D., & Oliveira, T (2020) Exploring the influential factors of continuance intention to use mobile Apps: Extending the expectation confirmation model Information Systems Frontiers, 22(1), 243–257 https://doi.org/10,1007/s10796-018-9864-5 Tan, F B., Tung, L.-L., & Xu, Y (2009) A study of web-designers’ criteria for effective business-to-consumer (b2c) websites using the repertory grid technique 10(3), 23 Tan, G W.-H., Lee, V H., Lin, B., & Ooi, K.-B (2017a) Mobile applications in tourism: The future of the tourism industry? Industrial Management & Data Systems, 117(3), 560–581 https://doi.org/10,1108/IMDS-12-2015-0490, Tan, G W.-H., Lee, V H., Lin, B., & Ooi, K.-B (2017b) Mobile applications in tourism: The future of the tourism industry? Industrial Management & Data Systems, 117(3), 560–581 https://doi.org/10,1108/IMDS-12-2015-0490, Tan, J., Ronkko, K., & Gencel, C (2013) A Framework for Software Usability and User Experience Measurement in Mobile Industry 2013 Joint Conference of the 23rd International Workshop on Software Measurement and the 8th International Conference on Software Process and Product Measurement, 156–164 https://doi.org/10,1109/IWSM-Mensura.2013.31 Tan, M L., Prasanna, R., Stock, K., Doyle, E E H., Leonard, G., & Johnston, D (2020a) Usability factors influencing the continuance intention of disaster apps: A mixed-methods study International Journal of Disaster Risk Reduction, 50, https://doi.org/10,1145/1167948.1167972 Tan, M L., Prasanna, R., Stock, K., Doyle, E E H., Leonard, G., & Johnston, D (2020b) Usability factors influencing the continuance intention of disaster apps: A mixed-methods study International Journal of Disaster Risk Reduction, 50, 101874 https://doi.org/10,1016/j.ijdrr.2020,101874 Tania, H (2018) Pros and cons of mobile websites and mobile apps Retrieved from https://rubygarage.org/blog/mobile-app-vs-mobile-website Tarute, A., Nikou, S., & Gatautis, R (2017) Mobile application driven consumer engagement Telematics and Informatics, 34(4), 145–156 https://doi.org/10,1016/j.tele.2017.01.006 Tavitiyaman, P., Qu, H., Tsang, W L., & Lam, C R (2021) The influence of smart tourism applications on perceived destination image and behavioral intention: The moderating role of information search behavior Journal of Hospitality and Tourism Management, 46, 476–487 https://doi.org/10,1016/j.jhtm.2021.02.003 Teng, Y.-M., Wu, K.-S., & Liu, H.-H (2015) Integrating Altruism and the Theory of Planned Behavior to Predict Patronage Intention of a Green Hotel Journal of Hospitality & Tourism Research, 39(3), 299–315 https://doi.org/10,1177/1096348012471383 Thong, J Y L., Hong, S.-J., & Tam, K Y (2006) The effects of post-adoption beliefs on the expectation-confirmation model for information technology continuance International Journal of Human-Computer Studies, 64(9), 799–810, https://doi.org/10,1016/j.ijhcs.2006.05.001 Thong, J Y L., Hong, W., & Tam, K.-Y (2002) Understanding user acceptance of digital libraries: What are the roles of interface characteristics, organizational context, and individual differences? International Journal of Human-Computer Studies, 57(3), 215–242 https://doi.org/10,1016/S1071-5819(02)91024-4 TripAdvisor (2018) TripAdvisor Facts Retrieved from https://expandedramblings.com/index.php/tripadvisor-statistics/ Venkatesh, Morris, Davis, & Davis (2003) User Acceptance of Information Technology: Toward a Unified View MIS Quarterly, 27(3), 425 https://doi.org/10,2307/30036540, Venkatesh & Ramesh (2006) Web and Wireless Site Usability: Understanding Differences and Modeling Use MIS Quarterly, 30(1), 181–206 https://doi.org/10,2307/25148723 Venkatesh, Thong, & Xu (2012) Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology MIS Quarterly, 36(1), 157 https://doi.org/10,2307/41410412 Venkatesh, V (2000) Determinants of Perceived Ease of Use: Integrating Control, Intrinsic Motivation, and Emotion into the Technology Acceptance Model Information Systems Research, 11(4), 342–365 https://doi.org/10,1287/isre.11.4.342.11872 Venkatesh, V., & Bala, H (2008) Technology Acceptance Model and a Research Agenda on Interventions Decision Sciences, 39(2), 273–315 https://doi.org/10,1111/j.1540-5915.2008.00192.x Venkatesh, V., & Davis, F D (2000) A Theoretical Extension of the Technology Acceptance Model: Four Longitudinal Field Studies Management Science, 46(2), 186–204 https://doi.org/10,1287/mnsc.46.2.186.11926 Verkasalo, H., López-Nicolás, C., Molina-Castillo, F J., & Bouwman, H (2010) Analysis of users and non-users of smartphone applications Telematics and Informatics, 27(3), 242–255 https://doi.org/10,1016/j.tele.2009.11.001 Vo-Thanh, T., Zaman, M., Hasan, R., Akter, S., & Dang-Van, T (2022) The service digitalization in fine-dining restaurants: A cost-benefit perspective International Journal of Contemporary Hospitality Management https://doi.org/10,1108/IJCHM09-2021-1130, Wang, D., Park, S., & Fesenmaier, D R (2012a) The Role of Smartphones in Mediating the Touristic Experience Journal of Travel Research, 51(4), 371–387 https://doi.org/10,1177/0047287511426341 Wang, D., Park, S., & Fesenmaier, D R (2012b) The Role of Smartphones in Mediating the Touristic Experience Journal of Travel Research, 51(4), 371–387 https://doi.org/10,1177/0047287511426341 Wang, D., & Xiang, Z (2012) The New Landscape of Travel: A Comprehensive Analysis of Smartphone Apps In M Fuchs, F Ricci, & L Cantoni (Eds.), Information and Communication Technologies in Tourism 2012 (pp 308–319) Springer Vienna https://doi.org/10,1007/978-3-7091-1142-0_27 Wang, D., Xiang, Z., & Fesenmaier, D R (2016) Smartphone Use in Everyday Life and Travel Journal of Travel Research, 55(1), 52–63 https://doi.org/10,1177/0047287514535847 Wang, D., Xiang, Z., Law, R., & Ki, T P (2016) Assessing Hotel-Related Smartphone Apps Using Online Reviews Journal of Hospitality Marketing & Management, 25(3), 291–313 https://doi.org/10,1080/19368623.2015.1012282 Wang, H.-Y., & Wang, S.-H (2010a) Predicting mobile hotel reservation adoption: Insight from a perceived value standpoint International Journal of Hospitality Management, 29(4), 598–608 https://doi.org/10,1016/j.ijhm.2009.11.001 Wang, H.-Y., & Wang, S.-H (2010b) Predicting mobile hotel reservation adoption: Insight from a perceived value standpoint International Journal of Hospitality Management, 29(4), 598–608 https://doi.org/10,1016/j.ijhm.2009.11.001 Wells, J D., Fuerst, W L., & Palmer, J W (2005) Designing consumer interfaces for experiential tasks: An empirical investigation European Journal of Information Systems, 14(3), 273–287 https://doi.org/10,1057/palgrave.ejis.3000516 Wells, Valacich, & Hess (2011) What Signal Are You Sending? How Website Quality Influences Perceptions of Product Quality and Purchase Intentions MIS Quarterly, 35(2), 373 https://doi.org/10,2307/23044048 Weng, G S., Zailani, S., Iranmanesh, M., & Hyun, S S (2017a) Mobile taxi booking application service’s continuance usage intention by users Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57, 207–216 https://doi.org/10,1016/j.trd.2017.07.023 Weng, G S., Zailani, S., Iranmanesh, M., & Hyun, S S (2017b) Mobile taxi booking application service’s continuance usage intention by users Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57, 207–216 https://doi.org/10,1016/j.trd.2017.07.023 Weng, G S., Zailani, S., Iranmanesh, M., & Hyun, S S (2017c) Mobile taxi booking application service’s continuance usage intention by users Transportation Research Part D: Transport and Environment, 57, 207–216 https://doi.org/10,1016/j.trd.2017.07.023 Westbrook, R A., & Oliver, R L (1981) Developing better measures of consumer satisfaction: Some preliminary results In K B Monroe & A Abor (Eds.) Advances in Consumer Research, MI Association for Consumer Research, 8, 94–99 Williams, P., & Soutar, G N (2009) Value, satisfaction and behavioral intentions in an adventure tourism context Annals of Tourism Research, 36(3), 413–438 https://doi.org/10,1016/j.annals.2009.02.002 Wobbrock, J O., Myers, B A., & Aung, H H (2008) The performance of hand postures in front- and back-of-device interaction for mobile computing International Journal of Human-Computer Studies, 66(12), 857–875 https://doi.org/10,1016/j.ijhcs.2008.03.004 Workman, B (2014) Smartphones have become the essential travel companion and that's creating major disruption in the travel industry Retrieved from https://www.businessinsider.com/smartphones-have-become-the-essential-travelcompanion-2014-5 Wu, X., Chen, Q., Sheng, L., & Wang, Y (2009) A conceptual model of m-commerce customers’ continuance intention based on the customers’ perceived value International Journal of Mobile Learning and Organisation, 3(3), 243 https://doi.org/10,1504/IJMLO.2009.026311 Xiang, Z., Wang, D., O’Leary, J T., & Fesenmaier, D R (2015) Adapting to the Internet: Trends in Travelers’ Use of the Web for Trip Planning Journal of Travel Research, 54(4), 511–527 https://doi.org/10,1177/0047287514522883 Yang, H ‘Chris.’ (2013) Bon Appétit for Apps: Young American Consumers’ Acceptance of Mobile Applications Journal of Computer Information Systems, 53(3), 85–96 https://doi.org/10,1080/08874417.2013.11645635 Yassierli, Y., Vinsensius, V., & Mohamed, M S S (2018) The Importance of Usability Aspect in M-Commerce Application for Satisfaction and Continuance Intention Makara Journal of Technology, 22(3), 149 https://doi.org/10,7454/mst.v22i3.3655 Yeratziotis, A., & Zaphiris, P (2018) A Heuristic Evaluation for Deaf Web User Experience (HE4DWUX) International Journal of Human–Computer Interaction, 34(3), 195–217 https://doi.org/10,1080/10447318.2017.1339940, Yi, M Y., & Hwang, Y (2003) Predicting the use of web-based information systems: Self-efficacy, enjoyment, learning goal orientation, and the technology acceptance model International Journal of Human-Computer Studies, 59(4), 431–449 https://doi.org/10,1016/S1071-5819(03)00114-9 Yoon, C., Jeong, C., & Rolland, E (2015) Understanding individual adoption of mobile instant messaging: A multiple perspectives approach Information Technology and Management, 16(2), 139–151 https://doi.org/10,1007/s10799-014-0202-4 Yoon, S., Kim, J (Sunny), & Connolly, D J (2018) Understanding Motivations and Acceptance of Location-Based Services International Journal of Hospitality & Tourism Administration, 19(2), 187–209 https://doi.org/10,1080/15256480,2017.1305316 Young Im, J., & Hancer, M (2014a) Shaping travelers’ attitude toward travel mobile applications Journal of Hospitality and Tourism Technology, 5(2), 177–193 https://doi.org/10,1108/JHTT-11-2013-0036 Young Im, J., & Hancer, M (2014b) Shaping travelers’ attitude toward travel mobile applications Journal of Hospitality and Tourism Technology, 5(2), 177–193 https://doi.org/10,1108/JHTT-11-2013-0036 Yu, C.-C., & Chang, H (2008) A Multi-facet Requirement Assessment of CustomerOriented Mobile Tourism Services 2008 The Second International Conference on Next Generation Mobile Applications, Services, and Technologies, 263–268 https://doi.org/10,1109/NGMAST.2008.53 Zahra, F., Hussain, A., & Mohd, H (2017) Usability evaluation of mobile applications; where we stand? 020056 https://doi.org/10,1063/1.5005389 Zhang, D., & Adipat, B (2005) Challenges, Methodologies, and Issues in the Usability Testing of Mobile Applications International Journal of Human-Computer Interaction, 18 (3), 293–308 https://doi.org/10,1207/s15327590ijhc1803_3 Zhang, H., Leung, X Y., Bai, B., & Li, Y (2021) Uncovering crowdsourcing in tourism apps: A grounded theory study Tourism Management, 87, 104–389 https://doi.org/10,1016/j.tourman.2021.104389 Zhao, L., Lu, Y., Zhang, L., & Chau, P Y K (2012) Assessing the effects of service quality and justice on customer satisfaction and the continuance intention of mobile value-added services: An empirical test of a multidimensional model Decision Support Systems, 12 Zhong, L., Coca-Stefaniak, J A., Morrison, A M., Yang, L., & Deng, B (2022) Technology acceptance before and after COVID-19: No-touch service from hotel robots Tourism Review https://doi.org/10,1108/TR-06-2021-0276 Zhong, Z., Luo, J., & Zhang, M (2015) Understanding Antecedents of Continuance Intention in Mobile Travel Booking Service International Journal of Business and Management, 10(9), 156–162 https://doi.org/10,5539/ijbm.v10n9p156 Zhou, T (2012) Examining location-based services usage from the perspectives of unified theory of acceptance and use of technology and privacy risk 13(2), 10, Zientek, L R., & Thompson, B (2007) Applying the bootstrap to the multivariate case: Bootstrap component/factor analysis Behavior Research Methods, 39(2), 318–325 https://doi.org/10,3758/BF03193163 PHỤ LỤC PHỤ LỤC NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH KHÁM PHÁ KHÍA CẠNH THỂ HIỆN KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG CỦA ỨNG DỤNG DU LỊCH KHẢO SÁT KHÁM PHÁ CÁC KHÍA CẠNH TẠO NÊN KHẢ NĂNG ĐÁP ỨNG CỦA ỨNG DỤNG DI ĐỘNG TRONG LĨNH VỰC DU LỊCH Xin chào Quý Anh, Chị! Tôi tên Trần Thị Thu Dung, nghiên cứu sinh Trong khn khổ chương trình, tơi thực đề tài nghiên cứu “Ảnh hưởng khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng” Một phần nội dung nghiên cứu xây dựng khía cạnh đánh giá khả đáp ứng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch Để hồn thành đề tài, tơi mong nhận quan tâm giúp đỡ Quý Anh (Chị) việc đưa ý kiến Tất ý kiến Quý Anh (Chị) vô quý giá nghiên cứu Tôi xin cam kết tất thông tin mà Quý Anh (Chị) cung cấp sử dụng cho mục đích nghiên cứu Xin chân thành cảm ơn hợp tác giúp đỡ Quý Anh (Chị)! A Thông tin người vấn Họ tên: Giới tính: Tuổi: Trình độ học vấn: Tên ứng dụng du lịch sử dụng: B Ý kiến khía cạnh tạo nên khả đáp ứng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch Anh (Chị) hiểu khả đáp ứng ứng dụng di động? Theo Anh (Chị) khả đáp ứng ứng dụng di động lĩnh vực du lịch thể qua khía cạnh nào? Vì sao? Các khía cạnh tác động đến nhận thức Anh (Chị) hữu ích ứng dụng, đến hài lòng việc sử dụng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng? PHỤ LỤC NGHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH XÂY DỰNG THANG ĐO CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU Thiết kế nghiên cứu 1.1 Giới thiệu nghiên cứu Sự phát triển mạnh mẽ công nghệ thơng tin nói chung cơng nghệ di động nói riêng, ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến ngày nhiều người biết đến sử dụng Chúng có ảnh hưởng lớn đến ý định hành vi du khách Vì vậy, nghiên cứu với mục tiêu xây dựng thang đo lường khái niệm mơ hình nghiên cứu “Tác động xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch đến nhận thức hữu ích, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch” 1.2 Mục tiêu Mục tiêu nghiên cứu định tính xây dựng thang đo lường khái niệm: (1) Sự xác nhận thiết kế ứng dụng; (2) Sự xác nhận tiện ích ứng dụng; (3) Sự xác nhận cấu trúc ứng dụng; (4) Sự xác nhận đồ họa giao diện; (5) Sự xác nhận giao diện đầu vào; (6) Sự xác nhận giao diện đầu ra; (7) Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng; (8) Nhận thức hữu ích ứng dụng; (9) Sự hài lịng việc sử dụng ứng dụng; (10) Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng 1.3 Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu định tính thực thơng qua phương pháp vấn sâu phương pháp chọn mẫu thuận tiện 1.4 Đối tượng tham gia vấn Quá trình vấn thực mặt đối mặt với 20 du khách nội địa Đà Nẵng Những du khách sử dụng qua ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến 1.5 Nội dung thảo luận NỘI DUNG THẢO LUẬN VỀ THANG ĐO CÁC KHÁI NIỆM NGHIÊN CỨU Ngày vấn: Thông tin cá nhân STT: Họ tên: Tuổi: Giới tính: Nghề nghiệp: I Thơng tin giới thiệu chung Trong khn khổ chương trình học, chúng tơi thực đề tài nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Để hồn thành đề tài, tơi mong nhận quan tâm giúp đỡ Quý Anh (Chị) việc tham gia trả lời khảo sát Xin chân thành cảm ơn giúp đỡ Quý Anh (Chị) III Nội dung vấn Như Anh (Chị) biết, có nhiều nghiên cứu khác liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch nói chung ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến nói riêng (OTA) Các nghiên cứu đưa thành phần khác đánh giá xác nhận khả đáp ứng ứng dụng du lịch, nhận thức hữu ích ứng dụng, hài lịng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Bây xin liệt kê đưa biến quan sát đo lường xác nhận thiết kế ứng dụng; tiện ích ứng dụng; đồ họa giao diện; cấu trúc giao diện; giao diện đầu vào; giao diện đầu ra; độ ổn định ứng dụng; nhận thức hữu ích ứng dụng du lịch, hài lòng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng; kèm theo câu hỏi Tôi mong quý Anh (Chị) dành thời gian để nghiên cứu trả lời: Thang đo lường xác nhận thiết kế ứng dụng Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi tơi đưa khơng? Vì sao? Nếu đánh giá thiết kế ứng dụng OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA tự động lưu liệu thoát khỏi bắt đầu lại nơi rời khỏi trước - Ứng dụng du lịch OTA khởi động nhanh cho phép sử dụng - Điều hướng ứng dụng du lịch OTA dễ dàng hoạt động không bị phụ thuộc cách cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc - Các thương hiệu tích hợp ứng dụng du lịch OTA hiệu - Nói chung ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt - Tơi hài lịng với thiết kế ứng dụng du lịch OTA - Khác (Vui lòng nêu rõ)…………………………………………… Thang đo lường xác nhận tiện ích ứng dụng Xin anh (chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá tiện ích ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA nhấn mạnh nội dung quan trọng - Ứng dụng du lịch OTA cho phép kết nối với người dùng khác - Ứng dụng du lịch OTA giúp tìm kiếm thơng tin dễ dàng - Ứng dụng du lịch OTA có nhiều chức - Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt mục đích chức - Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại nhiều giá trị - Khác (Vui lòng nêu rõ)…………………………………………… Thang đo lường xác nhận đồ họa giao diện Anh (Chị) có quan tâm đến đồ họa giao diện ứng dụng du lịch không? Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá đồ họa giao diện OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt hấp dẫn - Các nút chức ứng dụng du lịch OTA minh họa biểu tượng hình ảnh đời thực - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng hiệu hoạt ảnh để truyền đạt nội dung - Đồ họa giao diện ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt - Khác (Vui lòng nêu rõ)………………………………………… Thang đo lường xác nhận cấu trúc giao diện Khi sử dụng ứng dụng du lịch OTA, cấu trúc giao diện ứng dụng có quan trọng Anh (Chị) khơng? Bây đưa câu sau đây, xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp tơi dễ dàng tìm thấy nội dung cần thiết - Các thông tin quan trọng đặt đầu hình ứng dụng du lịch OTA - Các thao tác thường dùng xếp đặt phía trên, thao tác sử dụng phía - Nói chung, thơng tin ứng dụng du lịch OTA xếp hiệu - Tơi hài lịng với cách xếp thơng tin ứng dụng du lịch OTA - Khác (Vui lòng nêu rõ)……………………………………………… Thang đo lường xác nhận giao diện đầu vào Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá giao diện đầu vào ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng điều khiển rõ ràng, trực quan kỳ vọng - Ứng dụng du lịch OTA không yêu cầu sửa đổi cài đặt người dùng - Ứng dụng du lịch OTA cho phép nhập tùy chọn thông tin dễ dàng - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều khiển có kích thước phù hợp với đầu ngón tay - Nói chung, hài lịng với chế nhập liệu ứng dụng du lịch OTA - Khác (Vui lòng nêu rõ)……………………………………………… Thang đo lường xác nhận giao diện đầu Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá giao diện đầu ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Rất dễ dàng để đọc thông tin ứng dụng du lịch OTA - Nội dung thông tin ứng dụng du lịch OTA trình bày phù hợp với - Các thuật ngữ ứng dụng du lịch OTA dễ hiểu - Nói chung, tơi nghĩ ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung hiệu - Tơi hài lịng với cách mà ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung - Khác (Vui lòng nêu rõ)…………………………………………… Thang đo lường xác nhận độ ổn định ứng dụng Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá độ ổn định ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt từ khởi động khỏi - Tơi phụ thuộc vào ứng dụng du lịch OTA để tương tác phục vụ mục đích du lịch từ đầu đến cuối - Tôi cảm thấy vui vẻ sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc - Tơi cảm thấy hài lịng sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc - Ứng dụng du lịch OTA thân thiện với người dùng - Khác (Vui lòng nêu rõ)…………………………………………… Thang đo lường nhận thức hữu ích ứng dụng Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá nhận thức Anh (Chị) hữu ích ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Ứng dụng du lịch OTA phù hợp với lịch trình tơi - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp hồn thành thứ cho chuyến du lịch nhanh chóng - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tăng hiệu cho chuyến du lịch - Ứng dụng du lịch OTA giúp thực nhiều công việc liên quan đến mục đích du lịch tơi thuận tiện - Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiếp cận nhiều thơng tin hữu ích cho chuyến du lịch - Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu - Tôi cảm thấy ứng dụng du lịch OTA hữu ích cho mục đích du lịch (như tìm thơng tin du lịch, đặt gói du lịch, ) - Tơi sử dụng ứng dụng du lịch OTA lúc nơi cần - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tiết kiệm thời gian - Khác (Vui lòng nêu rõ)…………………………………………… Thang đo lường hài lòng việc sử dụng ứng dụng Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá hài lịng Anh (Chị) việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Rất khơng hài lòng - Rất hài lòng - Rất bực bội - Rất thoải mái - Rất nản lòng - Rất thỏa mãn - Hoàn toàn khủng khiếp - Hoàn toàn thích thú - Khác (Vui lịng nêu rõ)……………………………………………… 10 Thang đo lường ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Xin Anh (Chị) cho biết có hiểu câu hỏi khơng? Vì sao? Nếu đánh giá ý định tiếp tục sử dụng Anh (Chị) với ứng dụng du lịch OTA, Anh (Chị) có muốn bổ sung thêm hay bớt khơng? Vì sao? - Tơi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA khơng sử dụng - Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA sử dụng công cụ thay (như websites, mobile sites, apps khác) - Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại - Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho mục đích du lịch tương lai - Tơi trì việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA làm - Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch OTA thiết bị di động tơi sau hồn thành mục đích du lịch thay xóa III Kết thúc vấn Đến kết thúc vấn Cảm ơn Anh(Chị) tham gia cung cấp thông tin quý giá Trước kết thúc, Anh (Chị) có nhận xét câu hỏi khác liên quan đến chủ đề nghiên cứu khơng? 1.6 Kết thảo luận Dựa phân tích kết thu từ vấn sâu với du khách, thang đo khái niệm mơ hình nghiên cứu điều chỉnh bổ sung thêm số nội dung để đảm bảo du khách hiểu ngữ nghĩa câu hỏi Đồng thời, nghiên cứu định tính giúp bổ sung thêm hai biến quan sát Nội dung cụ thể trình bày đây: 1) Sự xác nhận thiết kế ứng dụng - Ứng dụng du lịch OTA tự động lưu liệu khỏi bắt đầu lại bước mà rời khỏi trước - Ứng dụng du lịch OTA khởi động nhanh chóng cho phép tơi sử dụng - Ứng dụng du lịch OTA có điều hướng dễ dàng hoạt động không bị phụ thuộc cách cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc - Ứng dụng du lịch OTA chiếm dung lượng nhớ thiết bị di động - Các thương hiệu tích hợp ứng dụng du lịch OTA hiệu (không bắt buộc tơi xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu khơng bị phơ trương) - Nói chung ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt - Tơi hài lịng với thiết kế chung ứng dụng du lịch OTA 2) Sự xác nhận tiện ích ứng dụng - Ứng dụng du lịch OTA nhấn mạnh nội dung quan trọng - Ứng dụng du lịch OTA cho phép kết nối với người dùng khác - Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tìm kiếm thơng tin dễ dàng - Ứng dụng du lịch OTA có nhiều chức - Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt mục đích chức mà cung cấp - Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại nhiều giá trị cho 3) Sự xác nhận đồ họa giao diện - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt hấp dẫn - Các nút chức ứng dụng du lịch OTA minh họa biểu tượng hình ảnh đời thực (như thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay minh họa hình ảnh máy bay, … ) - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng hiệu hoạt ảnh để truyền đạt nội dung - Tôi nghĩ đồ họa giao diện ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt 4) Sự xác nhận cấu trúc giao diện - Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp tơi dễ dàng tìm thấy nội dung cần - Các thông tin quan trọng đặt đầu hình ứng dụng du lịch OTA - Các thao tác thường dùng xếp đặt phía trên, thao tác sử dụng phía giao diện ứng dụng du lịch OTA - Nói chung, thơng tin ứng dụng du lịch OTA xếp, tổ chức hiệu - Tơi hài lịng với cách xếp, tổ chức thông tin ứng dụng du lịch OTA 5) Sự xác nhận giao diện đầu vào - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng điều khiển rõ ràng, trực quan kỳ vọng - Ứng dụng du lịch OTA không yêu cầu sửa đổi cài đặt người dùng ứng dụng - Ứng dụng du lịch OTA cho phép nhập tùy chọn thông tin cách dễ dàng - Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều khiển có kích thước phù hợp với điều khiển đầu ngón tay - Nói chung, tơi hài lịng với chế nhập liệu ứng dụng du lịch OTA 6) Sự xác nhận giao diện đầu - Tôi thấy dễ dàng để đọc thông tin ứng dụng du lịch OTA - Nội dung thông tin ứng dụng du lịch OTA trình bày định dạng phù hợp với - Các thuật ngữ ứng dụng du lịch OTA dễ hiểu - Nói chung, tơi nghĩ ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung hiệu - Tơi hài lịng với cách mà ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung 7) Sự xác nhận độ ổn định ứng dụng - Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt từ khởi động khỏi - Tơi phụ thuộc vào ứng dụng du lịch OTA để tương tác phục vụ mục đích du lịch từ đầu đến cuối - Tôi cảm thấy vui vẻ sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc - Tôi cảm thấy hài lòng sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc - Ứng dụng du lịch OTA thân thiện với người dùng 8) Nhận thức hữu ích - Ứng dụng du lịch OTA phù hợp với lịch trình tơi - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tơi hồn thành thứ cho chuyến du lịch nhanh chóng - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tăng hiệu cho chuyến du lịch - Ứng dụng du lịch OTA giúp thực nhiều công việc liên quan đến mục đích du lịch tơi thuận tiện - Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiếp cận nhiều thơng tin hữu ích cho chuyến du lịch - Ứng dụng du lịch OTA giúp quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu - Tơi cảm thấy ứng dụng du lịch OTA hữu ích cho mục đích du lịch (như tìm thơng tin du lịch, đặt gói du lịch, ) - Tơi sử dụng ứng dụng du lịch OTA lúc nơi cần - Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiết kiệm thời gian 9) Sự hài lịng - Rất khơng hài lịng - Rất hài lịng - Rất bực bội - Rất thoải mái - Rất nản lòng - Rất thỏa mãn - Hoàn toàn khủng khiếp - Hồn tồn thích thú 9) Ý định tiếp tục sử dụng - Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA không sử dụng - Ý định tơi tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA sử dụng công cụ thay (như websites, mobile sites, apps khác) - Tơi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại - Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho mục đích du lịch tương lai - Tơi trì việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA làm - Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch OTA thiết bị di động sau hồn thành mục đích du lịch thay xóa PHỤ LỤC PHIẾU KHẢO SÁT NGHIÊN CỨU CHÍNH THỨC PHIẾU KHẢO SÁT Ý ĐỊNH TIẾP TỤC SỬ DỤNG ĐỐI VỚI ỨNG DỤNG DU LỊCH CỦA ĐẠI LÝ DU LỊCH TRỰC TUYẾN Xin chào Quý Anh (Chị)! Trong khn khổ chương trình học, chúng tơi thực đề tài nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Để hoàn thành đề tài, mong muốn nhận quan tâm giúp đỡ Quý Anh (Chị) việc tham gia trả lời phiếu khảo sát Với mong muốn góp phần mang đến trải nghiệm du lịch Việt Nam ấn tượng hiệu dựa việc phát triển hoàn thiện Ứng dụng di động Đại lý du lịch trực tuyến (dưới gọi ứng dụng du lịch OTA) nhằm phục vụ mục đích du lịch Sau số thơng tin cụ thể loại ứng dụng (Apps) này: - Ứng dụng du lịch tất Apps tải cài đặt thiết bị di động (như điện thoại thơng minh, máy tính bảng, …) nhằm sử dụng để tìm kiếm thơng tin, đặt dịch vụ du lịch, đánh giá trải nghiệm (về địa điểm tham quan du lịch, lộ trình di chuyển, khách sạn, nhà hàng, địa điểm ăn uống, phương tiện vận chuyển, …) trước, sau du lịch - Tên số ứng dụng du lịch OTA phổ biến như: Traveloka, Booking.com, Agoda PHẦN I: Xin vui lòng cho biết ý kiến Anh (Chị) với câu hỏi đây: Anh/Chị có phải khách du lịch nội địa người Việt Nam?  Có → Xin chuyển sang câu  Khơng → Anh (Chị) vui lịng dừng khảo sát Anh/Chị có biết đến Ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến (như Traveloka, Booking.com, Agoda) để tìm kiếm thơng tin đặt dịch vụ (như địa điểm tham quan du lịch, khách sạn, nhà hàng, địa điểm ăn uống, phương tiện vận chuyển, lộ trình di chuyển…) khơng?  Có → Xin chuyển sang câu  Không → Anh (Chị) vui lòng dừng khảo sát Anh/Chị tải thiết bị di động, cài đặt sử dụng Ứng dụng du lịch Đại lý du lịch trực tuyến lần đầu vòng 12 tháng trở lại cho mục đích liên quan đến du lịch khơng?  Có → Xin chuyển sang PHẦN II  Khơng → Anh (Chị) vui lòng dừng khảo sát PHẦN II Nghĩ trải nghiệm Anh/Chị với ứng dụng du lịch đại lý du lịch trực tuyến, Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý cách cho điểm từ (1) đến (7), với mức điểm từ (1) Tệ nhiều so với mong đợi đến (7) Tốt nhiều so với mong đợi Anh/Chị vui lòng đánh dấu lựa chọn phát biểu Phát biểu Mức đánh giá Sự xác nhận Thiết kế ứng dụng Ứng dụng du lịch OTA tự động lưu liệu thoát khỏi bắt đầu lại bước mà tơi rời khỏi trước Ứng dụng du lịch OTA khởi động nhanh chóng cho phép tơi sử dụng Thông tin hiển thị tốt, không bị phụ thuộc cách cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc Các thương hiệu tích hợp ứng dụng du lịch OTA hiệu (không bắt buộc xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu khơng bị phơ trương) Nói chung ứng dụng du lịch OTA thiết kế tốt Tôi hài lòng với thiết kế chung ứng dụng du lịch OTA Sự xác nhận Tiện ích ứng dụng 7 Ứng dụng du lịch OTA cho phép kết nối với người dùng khác Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tìm kiếm thơng tin liên quan đến chuyến dễ dàng Ứng dụng du lịch OTA có nhiều tính (như tiện lợi toán, linh hoạt đặt thay đổi dịch vụ du lịch, …) 10 Ứng dụng du lịch OTA phục vụ tốt chức mà cung cấp 11 Nói chung, ứng dụng du lịch OTA mang lại nhiều giá trị cho Sự xác nhận Đồ họa giao diện ứng dụng 12 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt hấp dẫn để thu hút sử dụng 13 Các nút chức ứng dụng du lịch OTA minh họa biểu tượng hình ảnh đời sống thực tế (như thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay có hình máy bay, … ) 14 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng hiệu hoạt ảnh để truyền đạt nội dung 15 Tôi nghĩ đồ họa hiển thị ứng dụng du lịch OTA thiết kế hiệu Sự xác nhận Cấu trúc giao diện ứng dụng 16 Bố cục ứng dụng du lịch OTA giúp tơi dễ dàng biết vị trí nội dung mà cần 17 Các thao tác thường dùng xếp đặt phía trên, thao tác sử dụng phía Phát biểu Mức đánh giá 18 Nói chung, thông tin ứng dụng du lịch OTA xếp hiệu 19 Tơi hài lịng với cách xếp, bố trí thơng tin ứng dụng Sự xác nhận Giao diện đầu vào ứng dụng 20 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều khiển rõ ràng sử dụng 21 Ứng dụng du lịch OTA không yêu cầu sửa đổi cài đặt người dùng ứng dụng 22 Ứng dụng du lịch OTA cho phép nhập tùy chọn, thông tin cá nhân cách dễ dàng 23 Ứng dụng du lịch OTA sử dụng nút điều khiển có kích thước phù hợp với điều khiển đầu ngón tay 24 Nói chung, tơi hài lịng với cách thức nhập liệu ứng dụng du lịch OTA Sự xác nhận Giao diện đầu ứng dụng 25 Tôi thấy dễ dàng để đọc thông tin mà ứng dụng du lịch OTA cung cấp 26 Nội dung thông tin ứng dụng du lịch OTA trình bày định dạng phù hợp với tơi 27 Các thuật ngữ sử dụng ứng dụng du lịch OTA dễ hiểu 28 Nói chung, tơi nghĩ ứng dụng du lịch OTA trình bày nội dung đầu hiệu Sự xác nhận Độ ổn định ứng dụng 29 Ứng dụng du lịch OTA hoạt động êm mượt từ khởi động tơi ứng dụng 30 Tơi phụ thuộc vào ứng dụng du lịch OTA để tương tác phục vụ mục đích du lịch từ đầu đến cuối 31 Tôi cảm thấy vui vẻ sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc 32 Tơi cảm thấy hài lịng sử dụng ứng dụng du lịch OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc Nghĩ ứng dụng du lịch OTA, Anh/Chị vui lòng cho biết mức độ đồng ý với phát biểu sau cách cho điểm từ (1) đến (7), với mức điểm từ (1) Hồn thồn khơng đồng ý đến (7) Hoàn toàn đồng ý 33 Sử dụng ứng dụng du lịch OTA giúp tơi hồn thành nhiệm vụ cho chuyến du lịch nhanh chóng 34 Ứng dụng du lịch OTA giúp thực nhiều việc liên quan đến mục đích du lịch tơi thuận tiện 35 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi tiếp cận nhiều thơng tin hữu ích cho chuyến du lịch 7 36 Ứng dụng du lịch OTA giúp tơi quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu 37 Tôi cảm thấy ứng dụng du lịch OTA hữu ích cho mục đích du lịch (như tìm kiếm thơng tin du lịch, đặt vé máy bay, nơi lưu trú, ) 38 Tơi sử dụng ứng dụng du lịch OTA lúc, nơi 7 Anh/Chị cảm thấy …………………… với việc sử dụng Ứng dụng du lịch OTA 39 Rất khơng hài lịng 40 Rất thoải mái 41 Rất nản lòng 1 2 3 4 5 6 7 42 Hồn tồn thích thú Rất hài lòng Rất bực bội Rất mãn nguyện Hoàn toàn khủng khiếp Từ trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch OTA, Anh/Chị sẽ………………………… 43 Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho mục đích du lịch tương lai 44 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch OTA sử dụng công cụ thay websites, mobile sites, apps khác 45 Tôi dự định sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho dù chưa có kế hoạch du lịch lại 46 Tơi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch OTA cho mục đích du lịch tương lai 47 Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch OTA thiết bị di động sau hoàn thành mục đích thay xóa PHẦN III: THÔNG TIN NGƯỜI TRẢ LỜI Anh/Chị vui lịng đánh dấu vào lựa chọn câu Giới tính:  Nam  Nữ Anh/Chị vui lịng cho biết thuộc nhóm tuổi sau đây:  Từ 18 – 25 tuổi  Từ 26 - 35  Từ 36 - 45  Từ 45 tuổi trở lên Xin Anh/Chị cho biết nghề nghiệp Anh/Chị là:  Sinh viên  CB-CNV  Lao động tự  Khác Anh/Chị vui lịng cho biết trình độ học vấn mình:  Trung cấp  Cao đẳng  Đại học  Sau đại học Kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động Anh/Chị:  Dưới năm  Từ – năm  Từ – năm  Từ – 10 năm  Từ 10 năm trở lên Bạn du lịch lần năm?  lần  Từ – lần  Từ – năm  Từ lần trở lên Xin chân thành cảm ơn giúp đỡ Quý Anh (Chị)! PHỤ LỤC KẾT QUẢ PHÂN TÍCH ĐỊNH LƯỢNG Phụ lục 4.1 Phân tích nhân tố khám phá KMO and Bartlett's Test Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy Bartlett's Test of Approx Chi-Square Sphericity df ,889 12450,587 1081 Sig ,000 Total Variance Explained Factor 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 Total 10.924 3.741 3.151 2.688 2.307 2.261 2.042 1.677 1.594 1.379 927 845 752 723 633 611 578 555 547 515 495 461 457 449 441 418 396 380 373 Initial Eigenvalues % of Cumulative Variance % 23.242 23.242 7.959 31.201 6.704 37.906 5.719 43.625 4.909 48.533 4.810 53.343 4.346 57.689 3.568 61.257 3.392 64.649 2.934 67.582 1.973 69.556 1.798 71.354 1.601 72.955 1.538 74.493 1.348 75.840 1.300 77.141 1.229 78.370 1.180 79.550 1.165 80.715 1.096 81.811 1.052 82.863 981 83.844 972 84.816 955 85.771 938 86.709 890 87.599 842 88.441 809 89.250 794 90.044 Extraction Sums of Squared Loadings % of Cumulative Total Variance % 10.529 22.403 22.403 3.331 7.087 29.490 2.778 5.910 35.400 2.341 4.981 40.381 1.920 4.085 44.466 1.838 3.911 48.377 1.623 3.453 51.829 1.320 2.808 54.638 1.200 2.553 57.191 981 2.087 59.278 Rotation Sums of Squared Loadingsa Total 5.626 5.775 6.953 4.888 4.578 4.876 5.162 3.588 4.158 6.257 30 352 749 90.793 31 344 732 91.525 32 336 716 92.241 33 321 683 92.924 34 307 654 93.578 35 303 644 94.222 36 290 617 94.839 37 262 557 95.396 38 258 549 95.945 39 254 541 96.486 40 247 525 97.011 41 233 495 97.506 42 226 481 97.987 43 218 465 98.452 44 204 434 98.886 45 192 408 99.294 46 175 372 99.667 47 157 333 100.000 Extraction Method: Principal Axis Factoring a When factors are correlated, sums of squared loadings cannot be added to obtain a total variance TTSD2 TTSD4 TTSD3 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 NTHI4 NTHI3 NTHI2 NTHI5 NTHI1 NTHI6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 862 801 795 774 721 Pattern Matrixa Factor 820 761 718 715 710 578 852 798 705 694 670 556 894 867 851 708 10 GDDV3 886 GDDV1 816 GDDV4 706 GDDV2 607 GDDV5 570 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 DHGD1 DHGD3 DHGD2 DHGD4 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 Extraction Method: Principal Axis Factoring Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a a Rotation converged in iterations .842 805 778 714 836 834 804 615 817 670 631 624 546 822 814 616 592 826 768 714 712 Phụ lục 4.2 Cronbach’s alpha Thiết kế ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,865 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted TKUD1 TKUD2 TKUD3 TKUD4 24,4414 24,5774 24,6004 24,6234 Scale Variance if Item Deleted 14,440 13,523 13,528 13,392 Corrected Item-Total Correlation ,634 ,658 ,752 ,717 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,847 ,843 ,826 ,832 TKUD5 TKUD6 24,5314 24,5167 14,291 14,690 ,645 ,562 ,845 ,859 Tiện ích ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,784 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted TIUD1 TIUD2 TIUD3 TIUD4 TIUD5 Scale Variance if Item Deleted 20,5837 20,4644 20,4414 20,4184 20,7615 Corrected Item-Total Correlation 9,418 10,660 10,243 10,265 10,157 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,576 ,600 ,686 ,500 ,488 ,740 ,735 ,710 ,764 ,770 Corrected Item-Total Correlation Cronbach's Alpha if Item Deleted Đồ họa giao diện Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,813 Item-Total Statistics Scale Variance if Item Deleted Scale Mean if Item Deleted DHGD1 DHGD2 DHGD3 DHGD4 15,2092 15,1360 15,1234 15,2782 6,686 7,103 6,763 6,453 ,671 ,607 ,687 ,580 ,747 ,777 ,741 ,797 Cấu trúc ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,864 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted CTUD1 CTUD2 CTUD3 CTUD4 16,1213 16,0293 15,9372 15,9100 Scale Variance if Item Deleted 5,595 5,299 4,902 4,539 Corrected Item-Total Correlation ,640 ,757 ,751 ,727 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,855 ,812 ,810 ,826 Giao diện đầu vào Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,839 Item-Total Statistics Scale Variance if Item Deleted Scale Mean if Item Deleted GDDV1 GDDV2 GDDV3 GDDV4 GDDV5 20,4749 20,4289 20,3828 20,4477 20,5000 Corrected Item-Total Correlation 12,128 13,906 12,912 12,789 13,093 ,732 ,556 ,736 ,686 ,529 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,781 ,829 ,783 ,795 ,842 Giao diện đầu Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,901 Item-Total Statistics Scale Variance if Item Deleted Scale Mean if Item Deleted GDDR1 GDDR2 GDDR3 GDDR4 16,2720 16,3787 16,3054 16,2406 Corrected Item-Total Correlation 7,481 7,301 7,131 7,378 ,720 ,784 ,789 ,828 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,894 ,871 ,869 ,856 Độ ổn định ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,878 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted DOOD1 DOOD2 DOOD3 DOOD4 15,7071 15,6736 15,6841 15,6213 Nhận thức hữu ích Scale Variance if Item Deleted 4,317 4,405 4,292 4,466 Corrected Item-Total Correlation ,748 ,719 ,760 ,720 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,839 ,850 ,834 ,850 Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,899 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted CNHI1 CNHI2 CNHI3 CNHI4 CNHI5 CNHI6 Scale Variance if Item Deleted 25,8368 25,9833 25,9393 25,8326 25,8787 25,7594 Corrected Item-Total Correlation 15,269 15,245 14,439 14,207 15,008 15,106 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,709 ,737 ,748 ,796 ,691 ,675 ,883 ,880 ,877 ,869 ,886 ,889 Item-Total Statistics Scale Corrected Variance if Item-Total Item Deleted Correlation 4.859 632 4.685 703 4.627 731 4.256 714 Cronbach's Alpha if Item Deleted 837 809 797 805 Sự hài lòng việc sử dụng ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items 852 SHAL1 SHAL2 SHAL3 SHAL4 Scale Mean if Item Deleted 15.39 15.35 15.33 15.42 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Reliability Statistics Cronbach's Alpha N of Items ,897 Item-Total Statistics Scale Mean if Item Deleted TTSD1 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 21,4895 21,4540 21,4561 21,5251 21,4812 Scale Variance if Item Deleted 10,066 8,995 9,356 9,495 9,680 Corrected Item-Total Correlation ,717 ,792 ,728 ,750 ,750 Cronbach's Alpha if Item Deleted ,881 ,864 ,879 ,874 ,874 Phụ lục 4.3 Phân tích nhân tố khẳng định Estimates (Group number - Default model) Scalar Estimates (Group number - Default model) Maximum Likelihood Estimates Regression Weights: (Group number - Default model) Estimate S.E C.R P Label TKUD3 < - TKUD 1.000 TKUD4 < - TKUD 1.023 055 18.445 *** TKUD2 < - TKUD 985 059 16.805 *** TKUD5 < - TKUD 827 053 15.737 *** TKUD1 < - TKUD 815 052 15.766 *** TKUD6 < - TKUD 742 055 13.471 *** GDDR3 < - GDDR 1.000 GDDR4 < - GDDR 970 039 24.938 *** GDDR2 < - GDDR 938 043 21.985 *** GDDR1 < - GDDR 886 045 19.556 *** GDDV3 < - GDDV 1.000 GDDV1 < - GDDV 1.156 064 18.106 *** GDDV4 < - GDDV 1.059 061 17.480 *** GDDV2 < - GDDV 820 060 13.714 *** GDDV5 < - GDDV 901 071 12.724 *** DOOD3 < - DOOD 1.000 DOOD1 < - DOOD 997 050 19.951 *** DOOD4 < - DOOD 907 049 18.366 *** DOOD2 < - DOOD 938 050 18.615 *** CTUD4 < - CTUD 1.000 CTUD3 < - CTUD 899 048 18.826 *** CTUD2 < - CTUD 807 042 19.165 *** CTUD1 < - CTUD 701 044 15.948 *** TIUD3 < - TIUD 1.000 TIUD2 < - TIUD 946 077 12.331 *** TIUD1 < - TIUD 1.210 099 12.219 *** DHGD3 < - DHGD 1.000 DHGD1 < - DHGD 1.000 063 15.874 *** DHGD2 < - DHGD 876 060 14.497 *** DHGD4 < - DHGD 975 072 13.594 *** Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) Estimate TKUD3 < - TKUD 815 TKUD6 < - TKUD TKUD4 < - TKUD 787 GDDR3 < - GDDR TKUD2 < - TKUD 729 GDDR4 < - GDDR TKUD5 < - TKUD 691 GDDR2 < - GDDR TKUD1 < - TKUD 692 GDDR1 < - GDDR Estimate 606 853 900 825 764 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD Estimate 794 812 785 632 591 830 825 771 780 804 Covariances: (Group number - Default model) Estimate S.E C.R TKUD < > GDDR 173 036 4.778 TKUD < > GDDV 027 033 806 TKUD < > DOOD 144 028 5.142 TKUD < > CTUD 194 034 5.626 TKUD < > TIUD 183 032 5.748 TKUD < > DHGD 230 036 6.449 GDDR < > GDDV 097 038 2.551 GDDR < > DOOD 194 032 6.002 GDDR < > CTUD 223 039 5.704 GDDR < > TIUD 177 035 5.004 GDDR < > DHGD 018 037 497 GDDV < > DOOD 197 031 6.270 GDDV < > CTUD 220 038 5.822 GDDV < > TIUD -.003 032 -.085 GDDV < > DHGD 222 038 5.847 DOOD < > CTUD 150 030 5.093 DOOD < > TIUD 023 025 893 DOOD < > DHGD 098 029 3.404 CTUD < > TIUD 055 031 1.764 CTUD < > DHGD 236 037 6.306 TIUD < > DHGD 039 031 1.250 Correlations: (Group number - Default model) Estimate TKUD < > GDDR 256 TKUD < > GDDV 042 TKUD < > DOOD 283 TKUD < > CTUD 315 TKUD < > TIUD 349 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 P *** 420 *** *** *** *** 011 *** *** *** 619 *** *** 932 *** *** 372 *** 078 *** 211 < < < < < < < < < < - CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate 815 829 707 760 717 699 794 769 696 654 Label TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR < > < > < > < > < > DHGD GDDV DOOD CTUD TIUD Estimate 381 133 329 313 290 GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD < > < > < > < > < > < > DHGD DOOD CTUD TIUD DHGD CTUD Estimate 026 359 332 -.005 343 281 DOOD DOOD CTUD CTUD TIUD < > < > < > < > < > TIUD DHGD TIUD DHGD DHGD Phục lục 4.4 Phân tích mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) Regression Weights: (Group number - Default model) NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD NTHI4 NTHI3 NTHI5 NTHI2 NTHI1 NTHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDV GDDR DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDV GDDR DOOD CTUD TIUD DHGD NTHI NTHI SHAL NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR Estimate 054 107 090 264 162 187 178 201 093 125 144 090 113 028 126 323 385 1.000 942 802 857 797 739 1.000 905 896 852 774 1.000 1.023 981 824 816 738 1.000 975 S.E .051 045 040 055 046 054 051 047 041 036 051 042 050 046 054 065 073 C.R 1.057 2.378 2.265 4.788 3.496 3.451 3.515 4.296 2.274 3.488 2.822 2.131 2.277 613 2.343 4.927 5.244 P 290 017 023 *** *** *** *** *** 023 *** 005 033 023 540 019 *** *** 054 053 048 050 052 17.351 15.168 17.914 16.009 14.160 *** *** *** *** *** 046 043 042 040 19.522 20.681 20.366 19.193 *** *** *** *** 055 058 052 051 055 18.578 16.807 15.744 15.872 13.443 *** *** *** *** *** 039 24.960 *** Label Estimate 050 187 099 373 072 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate 941 888 1.000 1.151 1.066 823 902 1.000 987 911 944 1.000 897 812 709 1.000 944 1.231 1.000 1.150 1.023 880 1.000 1.006 892 983 S.E .043 046 C.R 21.926 19.511 P *** *** 064 061 060 071 18.022 17.590 13.757 12.718 *** *** *** *** 050 049 050 19.803 18.521 18.834 *** *** *** 048 042 044 18.689 19.181 16.076 *** *** *** 076 099 12.448 12.420 *** *** 065 057 059 17.787 17.937 15.020 *** *** *** 064 061 072 15.823 14.622 13.584 *** *** *** Label Standardized Regression Weights: (Group number - Default model) NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI NTHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD NTHI4 NTHI3 NTHI5 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDV GDDR DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDV GDDR DOOD CTUD TIUD DHGD NTHI NTHI SHAL NTHI NTHI NTHI Estimate 059 125 113 250 185 182 198 242 120 175 151 113 121 035 140 278 300 805 752 673 NTHI2 NTHI1 NTHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - NTHI NTHI NTHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV Estimate 772 704 634 847 775 807 798 766 816 788 727 689 694 604 851 902 824 763 793 808 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 < < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD Estimate 789 634 591 830 817 775 785 802 811 832 713 TIUD3 TIUD2 TIUD1 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < - TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD CMIN Model Default model Saturated model Independence model RMR, GFI NPAR 128 1035 45 Model Default model Saturated model Independence model RMSEA RMR 048 000 214 Model Default model Independence model RMSEA 047 155 CMIN 1880.894 000 12401.338 GFI 852 1.000 260 DF 907 990 P 000 CMIN/DF 2.074 000 12.527 AGFI 832 PGFI 747 227 249 LO 90 044 153 HI 90 050 158 PCLOSE 917 000 PHỤ LỤC KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT Phụ lục 5.1 Phân tích đa nhóm Gới tính Chi-square df Bất biến 3320,341 2009 Khả biến 3307,548 1992 Sai biệt 12,793 17 P-value 0,74992934 Tuổi Chi-square df Bất biến 6004,945 4035 Khả biến 5927,673 3984 Sai biệt 77,272 51 P-value 0,01023100 Regression Weights: (Từ 18 - 25 tuổi - Default model) Estimate 756 712 708 790 797 803 685 789 767 704 655 CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV Estimate -,016 ,229 -,023 ,438 ,257 -,071 ,158 ,070 ,018 ,185 ,123 ,061 ,219 -,094 ,050 ,474 ,298 1,000 ,976 ,922 ,884 ,865 ,851 1,000 ,897 ,898 ,885 ,786 1,000 1,052 1,024 ,803 ,788 ,727 1,000 1,000 1,066 1,072 1,000 1,165 1,088 ,927 ,901 S.E ,099 ,101 ,090 ,141 ,098 ,113 ,107 ,078 ,081 ,073 ,116 ,079 ,092 ,086 ,078 ,122 ,082 C.R -,158 2,260 -,257 3,107 2,611 -,629 1,476 ,895 ,226 2,553 1,065 ,769 2,373 -1,097 ,638 3,887 3,620 P ,874 ,024 ,797 ,002 ,009 ,529 ,140 ,371 ,821 ,011 ,287 ,442 ,018 ,272 ,524 *** *** ,083 ,088 ,071 ,076 ,086 11,821 10,541 12,457 11,451 9,853 *** *** *** *** *** ,092 ,079 ,084 ,079 9,785 11,385 10,498 9,924 *** *** *** *** ,104 ,109 ,096 ,094 ,102 10,115 9,410 8,338 8,423 7,131 *** *** *** *** *** ,074 ,080 ,081 13,562 13,392 13,240 *** *** *** ,095 ,094 ,088 ,117 12,291 11,586 10,569 7,703 *** *** *** *** Label Estimate S.E C.R P Label DOOD3 < - DOOD 1,000 DOOD1 < - DOOD ,960 ,090 10,608 *** DOOD4 < - DOOD ,887 ,099 8,979 *** DOOD2 < - DOOD ,977 ,098 10,005 *** CTUD4 < - CTUD 1,000 CTUD3 < - CTUD ,940 ,089 10,567 *** CTUD2 < - CTUD ,758 ,075 10,175 *** CTUD1 < - CTUD ,751 ,077 9,764 *** TIUD3 < - TIUD 1,000 TIUD2 < - TIUD ,619 ,110 5,615 *** TIUD1 < - TIUD 1,227 ,168 7,326 *** TIUD4 < - TIUD ,875 ,140 6,244 *** TIUD5 < - TIUD ,925 ,151 6,121 *** SHAL3 < - SHAL 1,000 SHAL4 < - SHAL 1,129 ,122 9,214 *** SHAL2 < - SHAL ,902 ,106 8,542 *** SHAL1 < - SHAL 1,047 ,116 9,054 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD 1,151 ,126 9,111 *** DHGD2 < - DHGD ,783 ,115 6,826 *** DHGD4 < - DHGD 1,038 ,137 7,564 *** Standardized Regression Weights: (Từ 18 - 25 tuổi - Default model) Estimate CNHI < - TKUD -,015 CNHI2 < - CNHI CNHI < - GDDR ,225 CNHI1 < - CNHI CNHI < - GDDV -,025 CNHI6 < - CNHI CNHI < - DOOD ,317 TTSD2 < - TTSD CNHI < - CTUD ,252 TTSD3 < - TTSD CNHI < - TIUD -,063 TTSD4 < - TTSD CNHI < - DHGD ,151 TTSD5 < - TTSD SHAL < - TKUD ,091 TTSD1 < - TTSD SHAL < - GDDR ,025 TKUD3 < - TKUD SHAL < - GDDV ,282 TKUD4 < - TKUD SHAL < - DOOD ,125 TKUD2 < - TKUD SHAL < - CTUD ,083 TKUD5 < - TKUD SHAL < - TIUD ,272 TKUD1 < - TKUD SHAL < - DHGD -,125 TKUD6 < - TKUD SHAL < - CNHI ,070 GDDR3 < - GDDR TTSD < - SHAL ,358 GDDR4 < - GDDR TTSD < - CNHI ,314 GDDR2 < - GDDR CNHI4 < - CNHI ,866 GDDR1 < - GDDR CNHI3 < - CNHI ,799 GDDV3 < - GDDV CNHI5 < - CNHI ,742 GDDV1 < - GDDV Estimate ,825 ,783 ,709 ,844 ,732 ,817 ,770 ,739 ,824 ,782 ,737 ,667 ,673 ,585 ,855 ,873 ,867 ,861 ,828 ,865 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 < < < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD Estimate ,829 ,776 ,608 ,831 ,811 ,707 ,772 ,817 ,815 ,789 ,762 ,765 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < - Squared Multiple Correlations: (Từ 18 - 25 tuổi - Default model) Estimate CNHI ,346 GDDV2 SHAL ,267 GDDV4 TTSD ,284 GDDV1 DHGD4 ,434 GDDV3 DHGD2 ,357 GDDR1 DHGD1 ,670 GDDR2 DHGD3 ,620 GDDR4 SHAL1 ,584 GDDR3 SHAL2 ,523 TKUD6 SHAL4 ,606 TKUD1 SHAL3 ,615 TKUD5 TIUD5 ,329 TKUD2 TIUD4 ,343 TKUD4 TIUD1 ,495 TKUD3 TIUD2 ,275 TTSD1 TIUD3 ,585 TTSD5 CTUD1 ,581 TTSD4 CTUD2 ,622 TTSD3 CTUD3 ,664 TTSD2 CTUD4 ,668 CNHI6 DOOD2 ,596 CNHI1 DOOD4 ,500 CNHI2 DOOD1 ,658 CNHI5 DOOD3 ,690 CNHI3 GDDV5 ,369 CNHI4 Regression Weights: (Từ 26 - 35 tuổi - Default model) TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,524 ,704 ,586 ,573 ,785 ,778 ,723 ,764 ,787 ,818 ,598 ,659 Estimate ,602 ,687 ,749 ,686 ,741 ,751 ,762 ,731 ,342 ,453 ,446 ,543 ,611 ,679 ,547 ,593 ,667 ,535 ,713 ,503 ,613 ,680 ,551 ,638 ,749 CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV Estimate -,145 ,178 -,072 ,283 ,041 ,252 ,376 ,388 -,006 ,112 ,027 ,143 -,023 -,016 ,064 ,622 ,125 1,000 ,939 ,841 ,844 ,791 ,873 1,000 ,842 ,846 ,823 ,720 1,000 ,977 1,021 ,881 ,842 ,784 1,000 ,932 ,909 ,829 1,000 1,029 ,908 ,758 ,882 S.E ,133 ,103 ,102 ,133 ,111 ,122 ,116 ,109 ,080 ,079 ,104 ,086 ,096 ,093 ,081 ,137 ,100 C.R -1,090 1,726 -,701 2,132 ,369 2,062 3,250 3,571 -,074 1,418 ,260 1,668 -,242 -,175 ,789 4,535 1,255 P ,276 ,084 ,483 ,033 ,712 ,039 ,001 *** ,941 ,156 ,795 ,095 ,809 ,861 ,430 *** ,210 ,088 ,081 ,082 ,084 ,089 10,641 10,328 10,282 9,383 9,808 *** *** *** *** *** ,069 ,066 ,065 ,062 12,283 12,813 12,657 11,697 *** *** *** *** ,093 ,103 ,090 ,087 ,101 10,451 9,957 9,764 9,634 7,768 *** *** *** *** *** ,086 ,091 ,100 10,899 10,019 8,273 *** *** *** ,100 ,092 ,108 ,122 10,262 9,864 7,001 7,208 *** *** *** *** Label Estimate S.E C.R P Label DOOD3 < - DOOD 1,000 DOOD1 < - DOOD 1,067 ,098 10,855 *** DOOD4 < - DOOD 1,085 ,097 11,182 *** DOOD2 < - DOOD 1,068 ,101 10,624 *** CTUD4 < - CTUD 1,000 CTUD3 < - CTUD ,877 ,082 10,708 *** CTUD2 < - CTUD ,811 ,074 10,914 *** CTUD1 < - CTUD ,699 ,075 9,344 *** TIUD3 < - TIUD 1,000 TIUD2 < - TIUD 1,090 ,118 9,250 *** TIUD1 < - TIUD ,988 ,141 7,011 *** TIUD4 < - TIUD ,990 ,138 7,167 *** TIUD5 < - TIUD ,925 ,141 6,551 *** SHAL3 < - SHAL 1,000 SHAL4 < - SHAL 1,204 ,121 9,983 *** SHAL2 < - SHAL 1,012 ,106 9,525 *** SHAL1 < - SHAL ,897 ,111 8,069 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD ,887 ,096 9,280 *** DHGD2 < - DHGD ,935 ,102 9,206 *** DHGD4 < - DHGD ,795 ,116 6,839 *** Standardized Regression Weights: (Từ 26 - 35 tuổi - Default model) Estimate CNHI < - TKUD -,135 CNHI2 < - CNHI CNHI < - GDDR ,187 CNHI1 < - CNHI CNHI < - GDDV -,076 CNHI6 < - CNHI CNHI < - DOOD ,215 TTSD2 < - TTSD CNHI < - CTUD ,041 TTSD3 < - TTSD CNHI < - TIUD ,220 TTSD4 < - TTSD CNHI < - DHGD ,381 TTSD5 < - TTSD SHAL < - TKUD ,458 TTSD1 < - TTSD SHAL < - GDDR -,008 TKUD3 < - TKUD SHAL < - GDDV ,151 TKUD4 < - TKUD SHAL < - DOOD ,026 TKUD2 < - TKUD SHAL < - CTUD ,185 TKUD5 < - TKUD SHAL < - TIUD -,026 TKUD1 < - TKUD SHAL < - DHGD -,021 TKUD6 < - TKUD SHAL < - CNHI ,081 GDDR3 < - GDDR TTSD < - SHAL ,440 GDDR4 < - GDDR TTSD < - CNHI ,113 GDDR2 < - GDDR CNHI4 < - CNHI ,837 GDDR1 < - GDDR CNHI3 < - CNHI ,790 GDDV3 < - GDDV CNHI5 < - CNHI ,774 GDDV1 < - GDDV Estimate ,771 ,722 ,745 ,893 ,808 ,827 ,822 ,786 ,825 ,792 ,765 ,753 ,746 ,630 ,798 ,873 ,804 ,685 ,863 ,784 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 < < < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD Estimate ,760 ,579 ,594 ,800 ,840 ,861 ,825 ,806 ,835 ,848 ,748 ,810 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < - Squared Multiple Correlations: (Từ 26 - 35 tuổi - Default model) Estimate CNHI ,320 GDDV2 SHAL ,391 GDDV4 TTSD ,236 GDDV1 DHGD4 ,355 GDDV3 DHGD2 ,608 GDDR1 DHGD1 ,618 GDDR2 DHGD3 ,648 GDDR4 SHAL1 ,465 GDDR3 SHAL2 ,622 TKUD6 SHAL4 ,680 TKUD1 SHAL3 ,631 TKUD5 TIUD5 ,332 TKUD2 TIUD4 ,391 TKUD4 TIUD1 ,376 TKUD3 TIUD2 ,640 TTSD1 TIUD3 ,656 TTSD5 CTUD1 ,559 TTSD4 CTUD2 ,720 TTSD3 CTUD3 ,696 TTSD2 CTUD4 ,649 CNHI6 DOOD2 ,681 CNHI1 DOOD4 ,741 CNHI2 DOOD1 ,705 CNHI5 DOOD3 ,640 CNHI3 GDDV5 ,352 CNHI4 Regression Weights: (Từ 36 - 45 tuổi - Default model) TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,800 ,613 ,625 ,576 ,794 ,825 ,788 ,682 ,805 ,786 ,780 ,596 Estimate ,336 ,578 ,615 ,745 ,470 ,647 ,763 ,636 ,397 ,556 ,568 ,585 ,628 ,680 ,618 ,675 ,684 ,653 ,797 ,556 ,521 ,595 ,598 ,624 ,700 CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV Estimate ,725 ,140 ,770 -,055 ,063 -,114 -,328 ,032 ,106 -,129 -,080 ,120 ,063 ,129 ,328 ,290 ,342 1,000 1,013 ,726 ,799 ,745 ,680 1,000 1,006 ,945 ,815 ,796 1,000 1,135 1,004 ,864 ,780 ,687 1,000 1,027 ,916 ,822 1,000 1,392 1,163 ,478 1,073 S.E ,271 ,099 ,281 ,159 ,129 ,123 ,200 ,215 ,073 ,220 ,112 ,093 ,089 ,150 ,117 ,149 ,117 C.R 2,673 1,406 2,735 -,348 ,492 -,926 -1,640 ,150 1,450 -,588 -,715 1,291 ,704 ,864 2,815 1,953 2,929 P ,008 ,160 ,006 ,728 ,623 ,355 ,101 ,880 ,147 ,557 ,475 ,197 ,482 ,387 ,005 ,051 ,003 ,114 ,107 ,095 ,094 ,107 8,919 6,763 8,437 7,902 6,349 *** *** *** *** *** ,132 ,126 ,108 ,109 7,602 7,504 7,546 7,298 *** *** *** *** ,137 ,144 ,131 ,123 ,127 8,307 6,983 6,594 6,325 5,415 *** *** *** *** *** ,072 ,079 ,081 14,311 11,670 10,108 *** *** *** ,230 ,205 ,160 ,198 6,057 5,670 2,983 5,407 *** *** ,003 *** Label Estimate S.E C.R P Label DOOD3 < - DOOD 1,000 DOOD1 < - DOOD ,901 ,095 9,530 *** DOOD4 < - DOOD ,655 ,091 7,215 *** DOOD2 < - DOOD ,732 ,091 8,034 *** CTUD4 < - CTUD 1,000 CTUD3 < - CTUD ,866 ,104 8,349 *** CTUD2 < - CTUD ,821 ,086 9,524 *** CTUD1 < - CTUD ,550 ,099 5,575 *** TIUD3 < - TIUD 1,000 TIUD2 < - TIUD ,769 ,107 7,220 *** TIUD1 < - TIUD 1,000 ,153 6,549 *** TIUD4 < - TIUD ,696 ,149 4,678 *** TIUD5 < - TIUD ,523 ,134 3,904 *** SHAL3 < - SHAL 1,000 SHAL4 < - SHAL 1,430 ,187 7,663 *** SHAL2 < - SHAL 1,267 ,157 8,063 *** SHAL1 < - SHAL ,564 ,136 4,148 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD ,962 ,126 7,649 *** DHGD2 < - DHGD ,820 ,119 6,889 *** DHGD4 < - DHGD 1,047 ,143 7,340 *** Standardized Regression Weights: (Từ 36 - 45 tuổi - Default model) Estimate CNHI < - TKUD ,658 CNHI2 < - CNHI CNHI < - GDDR ,171 CNHI1 < - CNHI CNHI < - GDDV ,658 CNHI6 < - CNHI CNHI < - DOOD -,056 TTSD2 < - TTSD CNHI < - CTUD ,064 TTSD3 < - TTSD CNHI < - TIUD -,116 TTSD4 < - TTSD CNHI < - DHGD -,321 TTSD5 < - TTSD SHAL < - TKUD ,038 TTSD1 < - TTSD SHAL < - GDDR ,168 TKUD3 < - TKUD SHAL < - GDDV -,142 TKUD4 < - TKUD SHAL < - DOOD -,104 TKUD2 < - TKUD SHAL < - CTUD ,157 TKUD5 < - TKUD SHAL < - TIUD ,083 TKUD1 < - TKUD SHAL < - DHGD ,163 TKUD6 < - TKUD SHAL < - CNHI ,424 GDDR3 < - GDDR TTSD < - SHAL ,239 GDDR4 < - GDDR TTSD < - CNHI ,364 GDDR2 < - GDDR CNHI4 < - CNHI ,822 GDDR1 < - GDDR CNHI3 < - CNHI ,804 GDDV3 < - GDDV CNHI5 < - CNHI ,647 GDDV1 < - GDDV Estimate ,771 ,733 ,614 ,783 ,757 ,748 ,752 ,730 ,794 ,800 ,688 ,655 ,632 ,550 ,897 ,931 ,842 ,781 ,663 ,756 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 < < < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD Estimate ,690 ,336 ,650 ,862 ,837 ,673 ,730 ,844 ,762 ,859 ,550 ,895 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < - TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,723 ,657 ,483 ,408 ,727 ,816 ,890 ,441 ,850 ,735 ,672 ,709 Squared Multiple Correlations: (Từ 36 - 45 tuổi - Default model) CNHI SHAL TTSD DHGD4 DHGD2 DHGD1 DHGD3 SHAL1 SHAL2 SHAL4 SHAL3 TIUD5 TIUD4 TIUD1 TIUD2 TIUD3 CTUD1 CTUD2 CTUD3 CTUD4 DOOD2 DOOD4 DOOD1 DOOD3 GDDV5 Estimate ,376 ,374 ,272 ,503 ,452 ,540 ,723 ,195 ,792 ,666 ,528 ,166 ,233 ,431 ,522 ,801 ,303 ,738 ,581 ,713 ,534 ,453 ,701 ,743 ,422 Regression Weights: (Trên 45 tuổi - Default model) GDDV2 GDDV4 GDDV1 GDDV3 GDDR1 GDDR2 GDDR4 GDDR3 TKUD6 TKUD1 TKUD5 TKUD2 TKUD4 TKUD3 TTSD1 TTSD5 TTSD4 TTSD3 TTSD2 CNHI6 CNHI1 CNHI2 CNHI5 CNHI3 CNHI4 Estimate ,113 ,476 ,571 ,440 ,610 ,709 ,867 ,805 ,302 ,399 ,429 ,474 ,639 ,630 ,533 ,566 ,560 ,573 ,613 ,377 ,537 ,594 ,419 ,646 ,675 CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD TKUD GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV Estimate ,100 ,278 ,248 ,002 ,039 ,099 ,352 ,093 -,154 -,042 ,345 ,183 ,427 -,098 ,279 ,486 ,049 1,000 ,917 ,809 ,840 ,848 ,817 1,000 ,991 ,970 ,875 ,845 1,000 ,962 ,819 ,734 ,828 ,781 1,000 ,910 ,855 ,810 1,000 1,043 1,042 ,922 ,787 S.E ,130 ,098 ,108 ,122 ,131 ,139 ,157 ,114 ,092 ,097 ,112 ,116 ,131 ,141 ,114 ,137 ,109 C.R ,766 2,829 2,298 ,015 ,301 ,714 2,244 ,817 -1,676 -,435 3,082 1,573 3,268 -,698 2,437 3,543 ,450 P ,444 ,005 ,022 ,988 ,763 ,475 ,025 ,414 ,094 ,663 ,002 ,116 ,001 ,485 ,015 *** ,653 ,094 ,102 ,082 ,095 ,099 9,750 7,895 10,208 8,912 8,293 *** *** *** *** *** ,098 ,096 ,088 ,090 10,124 10,065 9,996 9,366 *** *** *** *** ,117 ,121 ,112 ,121 ,117 8,191 6,781 6,542 6,818 6,690 *** *** *** *** *** ,073 ,091 ,096 12,410 9,443 8,447 *** *** *** ,119 ,118 ,121 ,150 8,761 8,835 7,611 5,251 *** *** *** *** Label Estimate S.E C.R P Label DOOD3 < - DOOD 1,000 DOOD1 < - DOOD 1,037 ,118 8,806 *** DOOD4 < - DOOD 1,027 ,106 9,720 *** DOOD2 < - DOOD 1,006 ,112 8,960 *** CTUD4 < - CTUD 1,000 CTUD3 < - CTUD ,915 ,118 7,757 *** CTUD2 < - CTUD ,875 ,115 7,627 *** CTUD1 < - CTUD ,804 ,120 6,675 *** TIUD3 < - TIUD 1,000 TIUD2 < - TIUD 1,151 ,148 7,804 *** TIUD1 < - TIUD 1,253 ,172 7,306 *** TIUD4 < - TIUD ,991 ,168 5,900 *** TIUD5 < - TIUD 1,214 ,199 6,101 *** SHAL3 < - SHAL 1,000 SHAL4 < - SHAL ,904 ,116 7,797 *** SHAL2 < - SHAL ,919 ,115 7,985 *** SHAL1 < - SHAL ,987 ,119 8,330 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD 1,087 ,179 6,064 *** DHGD2 < - DHGD 1,105 ,171 6,457 *** DHGD4 < - DHGD 1,135 ,203 5,579 *** Standardized Regression Weights: (Trên 45 tuổi - Default model) Estimate CNHI < - TKUD ,095 CNHI2 < - CNHI CNHI < - GDDR ,317 CNHI1 < - CNHI CNHI < - GDDV ,249 CNHI6 < - CNHI CNHI < - DOOD ,002 TTSD2 < - TTSD CNHI < - CTUD ,035 TTSD3 < - TTSD CNHI < - TIUD ,076 TTSD4 < - TTSD CNHI < - DHGD ,291 TTSD5 < - TTSD SHAL < - TKUD ,103 TTSD1 < - TTSD SHAL < - GDDR -,204 TKUD3 < - TKUD SHAL < - GDDV -,049 TKUD4 < - TKUD SHAL < - DOOD ,332 TKUD2 < - TKUD SHAL < - CTUD ,187 TKUD5 < - TKUD SHAL < - TIUD ,380 TKUD1 < - TKUD SHAL < - DHGD -,094 TKUD6 < - TKUD SHAL < - CNHI ,323 GDDR3 < - GDDR TTSD < - SHAL ,454 GDDR4 < - GDDR TTSD < - CNHI ,053 GDDR2 < - GDDR CNHI4 < - CNHI ,862 GDDR1 < - GDDR CNHI3 < - CNHI ,814 GDDV3 < - GDDV CNHI5 < - CNHI ,709 GDDV1 < - GDDV Estimate ,837 ,769 ,733 ,848 ,844 ,841 ,837 ,803 ,799 ,805 ,686 ,665 ,689 ,678 ,878 ,926 ,783 ,731 ,827 ,815 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 < < < < < < < < < < < < - GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD Estimate ,821 ,730 ,538 ,845 ,792 ,851 ,802 ,734 ,850 ,832 ,725 ,764 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < - Squared Multiple Correlations: (Trên 45 tuổi - Default model) Estimate CNHI ,429 GDDV2 SHAL ,482 GDDV4 TTSD ,231 GDDV1 DHGD4 ,437 GDDV3 DHGD2 ,636 GDDR1 DHGD1 ,531 GDDR2 DHGD3 ,492 GDDR4 SHAL1 ,631 GDDR3 SHAL2 ,589 TKUD6 SHAL4 ,567 TKUD1 SHAL3 ,678 TKUD5 TIUD5 ,423 TKUD2 TIUD4 ,398 TKUD4 TIUD1 ,594 TKUD3 TIUD2 ,683 TTSD1 TIUD3 ,584 TTSD5 CTUD1 ,525 TTSD4 CTUD2 ,692 TTSD3 CTUD3 ,723 TTSD2 CTUD4 ,539 CNHI6 DOOD2 ,643 CNHI1 DOOD4 ,725 CNHI2 DOOD1 ,627 CNHI5 DOOD3 ,713 CNHI3 GDDV5 ,289 CNHI4 Nghề nghiệp TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,826 ,771 ,631 ,651 ,823 ,753 ,767 ,794 ,702 ,729 ,797 ,661 Estimate ,533 ,673 ,664 ,684 ,534 ,613 ,857 ,771 ,459 ,475 ,442 ,470 ,649 ,638 ,646 ,701 ,707 ,712 ,720 ,538 ,591 ,700 ,502 ,662 ,744 Chi-square df Bất biến 6026,177 4036 Khả biến 5970,569 3984 Sai biệt 55,608 52 P-value 0,34053999 Trình độ Chi-square df Bất biến 6773,858 4036 Khả biến 6717,656 3984 Sai biệt 56,202 52 P-value 0,32045011 Số năm sử dụng thiết bị di động Chi-square df Bất biến 7847,283 5049 Khả biến 7775,892 4980 Sai biệt 71,391 69 P-value 0,39825797 Tần suất du lịch Chi-square df Bất biến 6237,769 4036 Khả biến 6109,403 3984 Sai biệt 128,366 52 P-value 0,00000002 Regression Weights: (Dưới lần/năm - Default model) Estimate S.E C.R P CNHI < - TKUD ,114 ,131 ,870 ,384 CNHI < - GDDR ,013 ,092 ,142 ,887 CNHI < - GDDV -,174 ,086 -2,029 ,042 CNHI < - DOOD ,279 ,118 2,367 ,018 CNHI < - CTUD ,601 ,148 4,061 *** CNHI < - TIUD ,011 ,146 ,074 ,941 CNHI < - DHGD ,131 ,106 1,238 ,216 SHAL < - TKUD ,207 ,105 1,965 ,049 SHAL < - GDDR ,060 ,072 ,839 ,401 SHAL < - GDDV ,141 ,071 1,985 ,047 SHAL < - DOOD -,060 ,095 -,627 ,531 SHAL < - CTUD ,264 ,130 2,036 ,042 SHAL < - TIUD ,079 ,114 ,688 ,491 SHAL < - DHGD -,110 ,084 -1,304 ,192 SHAL < - CNHI -,057 ,110 -,520 ,603 TTSD < - SHAL ,653 ,164 3,976 *** Label TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL Estimate ,149 1,000 1,035 ,987 ,824 ,881 ,745 1,000 ,914 1,171 1,038 ,817 1,000 ,989 ,941 ,855 ,638 ,782 1,000 ,977 1,030 ,824 1,000 1,141 1,000 ,885 ,768 1,000 1,001 ,670 ,796 1,000 ,949 ,945 ,989 1,000 1,001 1,337 ,576 ,742 1,000 1,525 1,314 S.E ,096 C.R 1,560 P ,119 ,122 ,120 ,111 ,109 ,126 8,461 8,197 7,421 8,096 5,921 *** *** *** *** *** ,146 ,143 ,149 ,130 6,268 8,199 6,944 6,266 *** *** *** *** ,144 ,147 ,141 ,120 ,159 6,858 6,386 6,070 5,294 4,927 *** *** *** *** *** ,084 ,095 ,096 11,587 10,837 8,611 *** *** *** ,116 ,110 ,103 ,134 9,812 9,125 8,618 5,729 *** *** *** *** ,112 ,106 ,102 8,972 6,327 7,773 *** *** *** ,155 ,138 ,144 6,113 6,841 6,884 *** *** *** ,202 ,277 ,216 ,214 4,948 4,836 2,668 3,467 *** *** ,008 *** ,216 ,192 7,057 6,829 *** *** Label Estimate S.E C.R P Label SHAL1 < - SHAL 1,268 ,191 6,635 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD ,912 ,145 6,282 *** DHGD2 < - DHGD ,977 ,156 6,251 *** DHGD4 < - DHGD ,919 ,165 5,568 *** Standardized Regression Weights: (Dưới lần/năm - Default model) Estimate CNHI < - TKUD ,108 TKUD1 < - TKUD CNHI < - GDDR ,015 TKUD6 < - TKUD CNHI < - GDDV -,227 GDDR3 < - GDDR CNHI < - DOOD ,249 GDDR4 < - GDDR CNHI < - CTUD ,566 GDDR2 < - GDDR CNHI < - TIUD ,009 GDDR1 < - GDDR CNHI < - DHGD ,143 GDDV3 < - GDDV SHAL < - TKUD ,273 GDDV1 < - GDDV SHAL < - GDDR ,098 GDDV4 < - GDDV SHAL < - GDDV ,258 GDDV2 < - GDDV SHAL < - DOOD -,075 GDDV5 < - GDDV SHAL < - CTUD ,347 DOOD3 < - DOOD SHAL < - TIUD ,096 DOOD1 < - DOOD SHAL < - DHGD -,167 DOOD4 < - DOOD SHAL < - CNHI -,080 DOOD2 < - DOOD TTSD < - SHAL ,508 CTUD4 < - CTUD TTSD < - CNHI ,162 CTUD3 < - CTUD CNHI4 < - CNHI ,800 CTUD2 < - CTUD CNHI3 < - CNHI ,801 CTUD1 < - CTUD CNHI5 < - CNHI ,781 TIUD3 < - TIUD CNHI2 < - CNHI ,721 TIUD2 < - TIUD CNHI1 < - CNHI ,773 TIUD1 < - TIUD CNHI6 < - CNHI ,596 TIUD4 < - TIUD TTSD2 < - TTSD ,727 TIUD5 < - TIUD TTSD3 < - TTSD ,671 SHAL3 < - SHAL TTSD4 < - TTSD ,901 SHAL4 < - SHAL TTSD5 < - TTSD ,742 SHAL2 < - SHAL TTSD1 < - TTSD ,671 SHAL1 < - SHAL TKUD3 < - TKUD ,787 DHGD3 < - DHGD TKUD4 < - TKUD ,727 DHGD1 < - DHGD TKUD2 < - TKUD ,678 DHGD2 < - DHGD TKUD5 < - TKUD ,647 DHGD4 < - DHGD Squared Multiple Correlations: (Dưới lần/năm - Default model) Estimate CNHI ,470 SHAL Estimate ,569 ,531 ,871 ,893 ,856 ,743 ,863 ,832 ,792 ,761 ,560 ,849 ,843 ,626 ,739 ,698 ,701 ,799 ,806 ,636 ,722 ,684 ,326 ,437 ,693 ,829 ,794 ,767 ,820 ,691 ,687 ,610 Estimate ,354 TTSD DHGD4 DHGD2 DHGD1 DHGD3 SHAL1 SHAL2 SHAL4 SHAL3 TIUD5 TIUD4 TIUD1 TIUD2 TIUD3 CTUD1 CTUD2 CTUD3 CTUD4 DOOD2 DOOD4 DOOD1 DOOD3 GDDV5 GDDV2 Estimate ,316 ,373 ,473 ,478 ,673 ,588 ,630 ,687 ,480 ,191 ,106 ,468 ,521 ,404 ,649 ,639 ,491 ,487 ,546 ,392 ,710 ,720 ,313 ,580 Estimate ,627 ,692 ,744 ,552 ,732 ,797 ,759 ,282 ,323 ,418 ,460 ,528 ,620 ,450 ,551 ,812 ,450 ,529 ,355 ,598 ,519 ,610 ,642 ,639 GDDV4 GDDV1 GDDV3 GDDR1 GDDR2 GDDR4 GDDR3 TKUD6 TKUD1 TKUD5 TKUD2 TKUD4 TKUD3 TTSD1 TTSD5 TTSD4 TTSD3 TTSD2 CNHI6 CNHI1 CNHI2 CNHI5 CNHI3 CNHI4 Regression Weights: (2 - (lần/năm) - Default model) Estimate S.E C.R P CNHI < - TKUD ,189 ,116 1,639 ,101 CNHI < - GDDR ,241 ,127 1,898 ,058 CNHI < - GDDV ,253 ,135 1,878 ,060 CNHI < - DOOD -,041 ,155 -,267 ,790 CNHI < - CTUD -,225 ,137 -1,639 ,101 CNHI < - TIUD -,051 ,111 -,464 ,643 CNHI < - DHGD ,427 ,122 3,488 *** SHAL < - TKUD -,069 ,090 -,773 ,439 SHAL < - GDDR ,169 ,100 1,681 ,093 SHAL < - GDDV -,043 ,105 -,406 ,685 SHAL < - DOOD ,149 ,119 1,250 ,211 SHAL < - CTUD ,017 ,107 ,159 ,873 SHAL < - TIUD ,106 ,085 1,236 ,216 SHAL < - DHGD ,086 ,100 ,858 ,391 SHAL < - CNHI ,149 ,091 1,630 ,103 TTSD < - SHAL ,506 ,155 3,256 ,001 Label TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL Estimate ,264 1,000 ,896 ,824 ,865 ,764 ,901 1,000 ,922 ,790 ,868 ,759 1,000 1,053 ,914 ,842 ,852 ,555 1,000 ,978 ,905 ,872 1,000 1,082 ,720 ,821 1,043 1,000 1,110 ,960 1,053 1,000 ,935 ,787 ,655 1,000 ,611 1,040 ,816 ,752 1,000 1,056 ,812 S.E ,100 C.R 2,631 P ,009 ,091 ,091 ,081 ,093 ,088 9,869 9,040 10,617 8,250 10,225 *** *** *** *** *** ,104 ,105 ,096 ,094 8,845 7,560 9,027 8,084 *** *** *** *** ,103 ,104 ,098 ,095 ,102 10,196 8,804 8,612 8,972 5,454 *** *** *** *** *** ,111 ,119 ,129 8,794 7,619 6,772 *** *** *** ,160 ,141 ,153 ,173 6,783 5,105 5,379 6,010 *** *** *** *** ,111 ,108 ,119 10,038 8,905 8,826 *** *** *** ,111 ,093 ,104 8,392 8,489 6,288 *** *** *** ,107 ,164 ,147 ,141 5,689 6,341 5,540 5,321 *** *** *** *** ,146 ,121 7,229 6,716 *** *** Label SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < - SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate 1,053 1,000 1,034 ,760 ,915 S.E ,139 C.R 7,557 P *** ,118 ,111 ,125 8,768 6,864 7,336 *** *** *** Label Squared Multiple Correlations: (2 - (lần/năm) - Default model) CNHI SHAL TTSD DHGD4 DHGD2 DHGD1 DHGD3 SHAL1 SHAL2 SHAL4 SHAL3 TIUD5 TIUD4 TIUD1 TIUD2 TIUD3 CTUD1 CTUD2 CTUD3 CTUD4 DOOD2 DOOD4 DOOD1 DOOD3 GDDV5 Estimate ,324 ,220 ,272 ,481 ,429 ,675 ,674 ,583 ,458 ,529 ,618 ,284 ,306 ,398 ,322 ,800 ,389 ,697 ,678 ,582 ,586 ,594 ,718 ,702 ,405 GDDV2 GDDV4 GDDV1 GDDV3 GDDR1 GDDR2 GDDR4 GDDR3 TKUD6 TKUD1 TKUD5 TKUD2 TKUD4 TKUD3 TTSD1 TTSD5 TTSD4 TTSD3 TTSD2 CNHI6 CNHI1 CNHI2 CNHI5 CNHI3 CNHI4 Estimate ,323 ,290 ,532 ,601 ,443 ,551 ,777 ,582 ,259 ,562 ,531 ,548 ,669 ,740 ,507 ,598 ,457 ,580 ,729 ,639 ,481 ,669 ,545 ,611 ,753 Standardized Regression Weights: (2 - (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI < - TKUD ,184 SHAL < - TKUD CNHI < - GDDR ,215 SHAL < - GDDR CNHI < - GDDV ,222 SHAL < - GDDV CNHI < - DOOD -,030 SHAL < - DOOD CNHI < - CTUD -,205 SHAL < - CTUD CNHI < - TIUD -,049 SHAL < - TIUD CNHI < - DHGD ,415 SHAL < - DHGD Estimate -,097 ,216 -,054 ,158 ,022 ,146 ,120 SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV Estimate ,214 ,365 ,274 ,868 ,782 ,738 ,818 ,694 ,799 ,854 ,762 ,676 ,774 ,712 ,860 ,818 ,740 ,728 ,750 ,509 ,763 ,881 ,742 ,665 ,775 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - Squared Multiple Correlations: (4 - (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI ,303 TIUD3 SHAL ,327 CTUD1 TTSD ,214 CTUD2 DHGD4 ,457 CTUD3 DHGD2 ,553 CTUD4 DHGD1 ,647 DOOD2 DHGD3 ,581 DOOD4 SHAL1 ,471 DOOD1 SHAL2 ,694 DOOD3 SHAL4 ,608 GDDV5 SHAL3 ,723 GDDV2 TIUD5 ,360 GDDV4 TIUD4 ,410 GDDV1 TIUD1 ,503 GDDV3 TIUD2 ,535 GDDR1 GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,730 ,539 ,568 ,636 ,838 ,847 ,771 ,765 ,763 ,823 ,835 ,624 ,894 ,568 ,631 ,553 ,533 ,786 ,728 ,677 ,764 ,821 ,822 ,655 ,693 Estimate ,695 ,545 ,685 ,632 ,716 ,633 ,708 ,538 ,647 ,372 ,268 ,741 ,657 ,619 ,622 GDDR2 GDDR4 GDDR3 TKUD6 TKUD1 TKUD5 TKUD2 TKUD4 TKUD3 TTSD1 Estimate ,680 ,855 ,779 ,338 ,514 ,536 ,475 ,596 ,651 ,676 Estimate ,683 ,660 ,702 ,771 ,407 ,536 ,701 ,484 ,642 ,789 TTSD5 TTSD4 TTSD3 TTSD2 CNHI6 CNHI1 CNHI2 CNHI5 CNHI3 CNHI4 Regression Weights: (4 - (lần/năm) - Default model) Estimate S.E C.R P CNHI < - TKUD ,117 ,128 ,912 ,362 CNHI < - GDDR ,174 ,085 2,033 ,042 CNHI < - GDDV ,168 ,109 1,546 ,122 CNHI < - DOOD ,190 ,124 1,523 ,128 CNHI < - CTUD ,101 ,090 1,117 ,264 CNHI < - TIUD ,088 ,100 ,887 ,375 CNHI < - DHGD ,200 ,119 1,691 ,091 SHAL < - TKUD ,151 ,116 1,304 ,192 SHAL < - GDDR -,026 ,078 -,338 ,735 SHAL < - GDDV -,059 ,099 -,595 ,552 SHAL < - DOOD ,271 ,115 2,359 ,018 SHAL < - CTUD ,091 ,082 1,112 ,266 SHAL < - TIUD ,186 ,091 2,042 ,041 SHAL < - DHGD ,074 ,108 ,684 ,494 SHAL < - CNHI ,179 ,088 2,038 ,042 TTSD < - SHAL ,358 ,103 3,483 *** TTSD < - CNHI ,208 ,088 2,361 ,018 CNHI4 < - CNHI 1,000 CNHI3 < - CNHI ,886 ,072 12,245 *** CNHI5 < - CNHI ,755 ,077 9,790 *** CNHI2 < - CNHI ,840 ,064 13,226 *** CNHI1 < - CNHI ,736 ,070 10,569 *** CNHI6 < - CNHI ,682 ,079 8,644 *** TTSD2 < - TTSD 1,000 TTSD3 < - TTSD ,950 ,072 13,186 *** TTSD4 < - TTSD ,886 ,071 12,497 *** TTSD5 < - TTSD ,809 ,063 12,864 *** TTSD1 < - TTSD ,716 ,056 12,749 *** TKUD3 < - TKUD 1,000 Label Estimate S.E C.R P Label TKUD4 < - TKUD 1,028 ,105 9,814 *** TKUD2 < - TKUD 1,015 ,119 8,564 *** TKUD5 < - TKUD ,891 ,097 9,206 *** TKUD1 < - TKUD ,904 ,101 8,976 *** TKUD6 < - TKUD ,743 ,106 7,021 *** GDDR3 < - GDDR 1,000 GDDR4 < - GDDR 1,034 ,064 16,047 *** GDDR2 < - GDDR ,882 ,068 13,050 *** GDDR1 < - GDDR ,942 ,078 12,064 *** GDDV3 < - GDDV 1,000 GDDV1 < - GDDV 1,162 ,114 10,152 *** GDDV4 < - GDDV 1,170 ,109 10,759 *** GDDV2 < - GDDV ,661 ,108 6,112 *** GDDV5 < - GDDV ,920 ,126 7,330 *** DOOD3 < - DOOD 1,000 DOOD1 < - DOOD ,813 ,088 9,223 *** DOOD4 < - DOOD 1,025 ,095 10,817 *** DOOD2 < - DOOD ,954 ,094 10,172 *** CTUD4 < - CTUD 1,000 CTUD3 < - CTUD ,819 ,076 10,775 *** CTUD2 < - CTUD ,730 ,064 11,338 *** CTUD1 < - CTUD ,629 ,064 9,768 *** TIUD3 < - TIUD 1,000 TIUD2 < - TIUD ,851 ,095 8,939 *** TIUD1 < - TIUD 1,016 ,118 8,638 *** TIUD4 < - TIUD ,891 ,116 7,690 *** TIUD5 < - TIUD ,929 ,130 7,150 *** SHAL3 < - SHAL 1,000 SHAL4 < - SHAL 1,006 ,095 10,563 *** SHAL2 < - SHAL ,958 ,083 11,493 *** SHAL1 < - SHAL ,736 ,083 8,922 *** DHGD3 < - DHGD 1,000 DHGD1 < - DHGD 1,099 ,121 9,081 *** DHGD2 < - DHGD ,909 ,107 8,486 *** DHGD4 < - DHGD 1,056 ,137 7,709 *** Standardized Regression Weights: (4 - (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI < - TKUD ,100 CNHI < - DHGD CNHI < - GDDR ,190 SHAL < - TKUD CNHI < - GDDV ,163 SHAL < - GDDR CNHI < - DOOD ,153 SHAL < - GDDV CNHI < - CTUD ,102 SHAL < - DOOD CNHI < - TIUD ,080 SHAL < - CTUD Estimate ,186 ,146 -,033 -,064 ,246 ,104 SHAL SHAL SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - TIUD DHGD CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR Estimate ,189 ,077 ,202 ,331 ,217 ,888 ,801 ,696 ,837 ,732 ,638 ,878 ,838 ,813 ,826 ,822 ,807 ,772 ,689 ,732 ,717 ,581 ,882 ,925 ,824 ,789 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 Regression Weights: (> (lần/năm) - Default model) Estimate S.E C.R P CNHI < - TKUD -,029 ,120 -,245 ,807 CNHI < - GDDR ,205 ,090 2,275 ,023 CNHI < - GDDV ,168 ,112 1,500 ,134 CNHI < - DOOD ,394 ,131 3,020 ,003 CNHI < - CTUD ,194 ,115 1,681 ,093 CNHI < - TIUD ,113 ,121 ,933 ,351 CNHI < - DHGD -,032 ,138 -,228 ,820 SHAL < - TKUD ,381 ,100 3,804 *** SHAL < - GDDR ,061 ,072 ,847 ,397 SHAL < - GDDV ,217 ,091 2,399 ,016 SHAL < - DOOD ,032 ,106 ,298 ,766 SHAL < - CTUD ,070 ,091 ,762 ,446 SHAL < - TIUD ,105 ,096 1,095 ,273 SHAL < - DHGD -,128 ,109 -1,171 ,242 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - Label GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate ,787 ,811 ,861 ,517 ,610 ,805 ,733 ,842 ,796 ,846 ,795 ,828 ,738 ,834 ,732 ,709 ,640 ,600 ,850 ,780 ,833 ,686 ,762 ,804 ,744 ,676 SHAL TTSD TTSD CNHI4 CNHI3 CNHI5 CNHI2 CNHI1 CNHI6 TTSD2 TTSD3 TTSD4 TTSD5 TTSD1 TKUD3 TKUD4 TKUD2 TKUD5 TKUD1 TKUD6 GDDR3 GDDR4 GDDR2 GDDR1 GDDV3 GDDV1 GDDV4 GDDV2 GDDV5 DOOD3 DOOD1 DOOD4 DOOD2 CTUD4 CTUD3 CTUD2 CTUD1 TIUD3 TIUD2 TIUD1 TIUD4 TIUD5 SHAL3 < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < < - CNHI SHAL CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI CNHI TTSD TTSD TTSD TTSD TTSD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD TKUD GDDR GDDR GDDR GDDR GDDV GDDV GDDV GDDV GDDV DOOD DOOD DOOD DOOD CTUD CTUD CTUD CTUD TIUD TIUD TIUD TIUD TIUD SHAL Estimate ,071 ,529 ,189 1,000 ,975 ,860 ,844 ,863 ,881 1,000 ,841 ,860 ,800 ,801 1,000 ,966 ,968 ,693 ,783 ,842 1,000 ,909 ,954 ,895 1,000 1,145 1,178 ,922 ,889 1,000 1,107 ,873 ,898 1,000 ,970 ,892 ,731 1,000 1,121 1,227 1,074 1,089 1,000 S.E ,086 ,147 ,106 C.R ,827 3,604 1,784 P ,408 *** ,074 ,096 ,093 ,081 ,085 ,093 10,194 9,285 10,471 10,092 9,428 *** *** *** *** *** ,079 ,067 ,065 ,071 10,658 12,902 12,292 11,243 *** *** *** *** ,094 ,101 ,090 ,092 ,088 10,298 9,553 7,682 8,502 9,602 *** *** *** *** *** ,072 ,078 ,079 12,654 12,246 11,277 *** *** *** ,113 ,116 ,111 ,138 10,091 10,162 8,288 6,433 *** *** *** *** ,086 ,084 ,084 12,869 10,400 10,717 *** *** *** ,081 ,078 ,084 12,038 11,380 8,728 *** *** *** ,131 ,148 ,145 ,157 8,579 8,278 7,406 6,940 *** *** *** *** Label SHAL4 SHAL2 SHAL1 DHGD3 DHGD1 DHGD2 DHGD4 < < < < < < < - SHAL SHAL SHAL DHGD DHGD DHGD DHGD Estimate 1,115 ,982 ,775 1,000 ,925 ,975 1,029 S.E ,125 ,109 ,119 C.R 8,909 9,000 6,508 P *** *** *** ,125 ,129 ,156 7,401 7,583 6,596 *** *** *** Label Standardized Regression Weights: (> (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI < - TKUD -,029 TKUD1 < - TKUD CNHI < - GDDR ,225 TKUD6 < - TKUD CNHI < - GDDV ,161 GDDR3 < - GDDR CNHI < - DOOD ,323 GDDR4 < - GDDR CNHI < - CTUD ,183 GDDR2 < - GDDR CNHI < - TIUD ,087 GDDR1 < - GDDR CNHI < - DHGD -,027 GDDV3 < - GDDV SHAL < - TKUD ,485 GDDV1 < - GDDV SHAL < - GDDR ,087 GDDV4 < - GDDV SHAL < - GDDV ,271 GDDV2 < - GDDV SHAL < - DOOD ,034 GDDV5 < - GDDV SHAL < - CTUD ,086 DOOD3 < - DOOD SHAL < - TIUD ,105 DOOD1 < - DOOD SHAL < - DHGD -,143 DOOD4 < - DOOD SHAL < - CNHI ,092 DOOD2 < - DOOD TTSD < - SHAL ,386 CTUD4 < - CTUD TTSD < - CNHI ,179 CTUD3 < - CTUD CNHI4 < - CNHI ,826 CTUD2 < - CTUD CNHI3 < - CNHI ,793 CTUD1 < - CTUD CNHI5 < - CNHI ,741 TIUD3 < - TIUD CNHI2 < - CNHI ,808 TIUD2 < - TIUD CNHI1 < - CNHI ,787 TIUD1 < - TIUD CNHI6 < - CNHI ,750 TIUD4 < - TIUD TTSD2 < - TTSD ,876 TIUD5 < - TIUD TTSD3 < - TTSD ,772 SHAL3 < - SHAL TTSD4 < - TTSD ,863 SHAL4 < - SHAL TTSD5 < - TTSD ,840 SHAL2 < - SHAL TTSD1 < - TTSD ,797 SHAL1 < - SHAL TKUD3 < - TKUD ,824 DHGD3 < - DHGD TKUD4 < - TKUD ,808 DHGD1 < - DHGD TKUD2 < - TKUD ,765 DHGD2 < - DHGD TKUD5 < - TKUD ,646 DHGD4 < - DHGD Estimate ,700 ,767 ,853 ,881 ,862 ,819 ,785 ,844 ,850 ,714 ,572 ,856 ,896 ,779 ,794 ,822 ,899 ,859 ,709 ,813 ,755 ,730 ,661 ,624 ,796 ,782 ,790 ,590 ,760 ,721 ,741 ,639 Squared Multiple Correlations: (4 - (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI ,303 GDDV2 SHAL ,327 GDDV4 TTSD ,214 GDDV1 DHGD4 ,457 GDDV3 DHGD2 ,553 GDDR1 DHGD1 ,647 GDDR2 DHGD3 ,581 GDDR4 SHAL1 ,471 GDDR3 SHAL2 ,694 TKUD6 SHAL4 ,608 TKUD1 SHAL3 ,723 TKUD5 TIUD5 ,360 TKUD2 TIUD4 ,410 TKUD4 TIUD1 ,503 TKUD3 TIUD2 ,535 TTSD1 TIUD3 ,695 TTSD5 CTUD1 ,545 TTSD4 CTUD2 ,685 TTSD3 CTUD3 ,632 TTSD2 CTUD4 ,716 CNHI6 DOOD2 ,633 CNHI1 DOOD4 ,708 CNHI2 DOOD1 ,538 CNHI5 DOOD3 ,647 CNHI3 GDDV5 ,372 CNHI4 Estimate ,268 ,741 ,657 ,619 ,622 ,680 ,855 ,779 ,338 ,514 ,536 ,475 ,596 ,651 ,676 ,683 ,660 ,702 ,771 ,407 ,536 ,701 ,484 ,642 ,789 Squared Multiple Correlations: (> (lần/năm) - Default model) Estimate CNHI ,436 TIUD1 SHAL ,507 TIUD2 TTSD ,241 TIUD3 DHGD4 ,408 CTUD1 DHGD2 ,550 CTUD2 DHGD1 ,520 CTUD3 DHGD3 ,577 CTUD4 SHAL1 ,348 DOOD2 SHAL2 ,624 DOOD4 SHAL4 ,612 DOOD1 SHAL3 ,633 DOOD3 TIUD5 ,390 GDDV5 TIUD4 ,437 GDDV2 Estimate ,533 ,570 ,661 ,502 ,739 ,808 ,676 ,631 ,607 ,803 ,733 ,328 ,510 GDDV4 GDDV1 GDDV3 GDDR1 GDDR2 GDDR4 GDDR3 TKUD6 TKUD1 TKUD5 TKUD2 TKUD4 TKUD3 TTSD1 TTSD5 TTSD4 TTSD3 TTSD2 CNHI6 CNHI1 CNHI2 CNHI5 CNHI3 CNHI4 Estimate ,722 ,713 ,617 ,671 ,744 ,775 ,727 ,589 ,490 ,417 ,584 ,653 ,678 ,636 ,705 ,744 ,596 ,767 ,562 ,620 ,653 ,549 ,629 ,682 Phụ lục 5.2 Kiểm định trị trung bình Group Statistics Giới tính Sự hài lòng N Mean Std Deviation Std Error Mean Nam 236 5,1006 ,74176 ,04828 Nữ 242 5,0661 ,66731 ,04290 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference F Sự hài lòng Equal variances assumed Sig 3,425 t df Upper 476 ,593 ,03452 ,06450 ,16126 ,09222 ,534 468,043 ,593 ,03452 ,06459 ,16144 ,09240 ,065 ,535 Equal variances not assumed Sig (2Mean Std Error tailed) Difference Difference Lower Group Statistics Giới tính N Nhận thức hữu ích Nam Nữ Mean Std Deviation Std Error Mean 236 5,1935 ,73770 ,04802 242 5,1556 ,78943 ,05075 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference F Nhận thức hữu ích Equal variances assumed Equal variances not assumed ,358 Sig t df Sig (2Mean Std Error tailed) Difference Difference Lower Upper 476 ,589 ,03786 ,06992 ,17525 ,09954 ,542 475,139 ,588 ,03786 ,06987 ,17514 ,09943 ,550 ,541 Group Statistics Giới tính N Ý định tiếp tục sử dụng Nam Nữ Mean Std Deviation Std Error Mean 236 5,3822 ,76399 ,04973 242 5,3587 ,76061 ,04889 Independent Samples Test Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means 95% Confidence Interval of the Difference F Ý định tiếp tục sử dụng Equal variances assumed Sig ,144 t df Upper 476 ,736 ,02353 ,06974 ,16056 ,11351 ,337 475,584 ,736 ,02353 ,06974 ,16057 ,11351 ,705 ,337 Equal variances not assumed Sig (2Mean Std Error tailed) Difference Difference Lower ANOVA Test of Homogeneity of Variances Sự hài lòng Levene Statistic df1 1,307 df2 Sig 474 ,272 Robust Tests of Equality of Means Sự hài lòng Statistica Welch df1 ,897 df2 243,981 Sig ,443 a Asymptotically F distributed Descriptives Sự hài lòng 95% Confidence Interval for Mean N Từ 18 - 25 tuổi Từ 26 - 35 tuổi Từ 36 - 45 tuổi Trên 45 tuổi Total Mean Std Deviation Std Error Lower Bound Upper Bound Minimum Maximum 146 5,0531 ,65864 ,05451 4,9453 5,1608 3,00 6,50 138 5,0797 ,72115 ,06139 4,9583 5,2011 3,25 7,00 100 5,1825 ,72287 ,07229 5,0391 5,3259 3,50 6,50 94 5,0293 ,72943 ,07523 4,8799 5,1787 3,00 6,50 478 5,0832 ,70452 ,03222 5,0198 5,1465 3,00 7,00 ANOVA Sự hài lòng Sum of Squares Between Groups Within Groups Total df 1,394 235,363 236,757 Mean Square 474 477 ,465 ,497 F Sig ,936 ,423 Descriptives Nhận thức hữu ích 95% Confidence Interval for Mean N Từ 18 - 25 tuổi Từ 26 - 35 tuổi Từ 36 - 45 tuổi Trên 45 tuổi Total Std Deviation Mean Std Error Lower Bound Upper Bound Minimu m Maximu m 146 5,1290 ,79985 ,06620 4,9982 5,2598 3,00 6,50 138 5,1280 ,76609 ,06521 4,9991 5,2570 3,00 7,00 100 5,3233 ,70345 ,07035 5,1838 5,4629 3,17 6,67 94 5,1543 ,75659 ,07804 4,9993 5,3092 3,00 7,00 478 5,1743 ,76376 ,03493 5,1057 5,2430 3,00 7,00 Test of Homogeneity of Variances Nhận thức hữu ích Levene Statistic df1 ,404 df2 Sig 474 ,750 ANOVA Nhận thức hữu ích Sum of Squares Between Groups Within Groups Total df 2,854 275,396 278,250 Mean Square 474 477 ,951 ,581 F Sig 1,637 ,180 Robust Tests of Equality of Means Nhận thức hữu ích Statistica Welch df1 1,820 df2 249,137 Sig ,144 a Asymptotically F distributed Descriptives Ý định tiếp tục sử dụng 95% Confidence Interval for Mean N Từ 18 - 25 tuổi Mean 146 5,3068 Std Deviation ,74618 Std Error ,06175 Lower Bound 5,1848 Upper Bound 5,4289 Minimum Maximum 3,40 7,00 Từ 26 - 35 tuổi Từ 36 - 45 tuổi Trên 45 tuổi Total 138 5,3478 ,80954 ,06891 5,2116 5,4841 3,20 7,00 100 5,4500 ,73161 ,07316 5,3048 5,5952 3,60 6,60 94 5,4170 ,74526 ,07687 5,2644 5,5697 3,60 7,00 478 5,3703 ,76157 ,03483 5,3018 5,4387 3,20 7,00 PHỤ LỤC KIỂM ĐỊNH PHÂN PHỐI CHUẨN Descriptive Statistics N Minimum Maximum Mean Statistic Statistic Statistic Statistic Skewness Statistic Kurtosis Std Error Statistic Std Error TKUD1 478 5.02 -.171 112 164 223 TKUD2 478 4.88 -.205 112 236 223 TKUD3 478 4.86 -.446 112 172 223 TKUD4 478 4.83 054 112 -.174 223 TKUD5 478 4.93 -.298 112 121 223 TKUD6 478 4.94 -.314 112 223 223 TIUD1 478 5.08 -.461 112 154 223 TIUD2 478 5.20 -.176 112 221 223 TIUD3 478 5.23 082 112 095 223 TIUD4 478 5.25 -.309 112 068 223 TIUD5 478 4.91 -.090 112 -.102 223 DHGD1 478 5.04 014 112 -.367 223 DHGD2 478 5.11 -.164 112 -.013 223 DHGD3 478 5.13 043 112 -.183 223 DHGD4 478 4.97 -.067 112 -.431 223 CTUD1 478 5.21 -.124 112 083 223 CTUD2 478 5.30 -.039 112 -.037 223 CTUD3 478 5.40 021 112 -.347 223 CTUD4 478 5.42 -.207 112 -.541 223 GDDV1 478 5.08 -.415 112 -.106 223 GDDV2 478 5.13 -.468 112 686 223 GDDV3 478 5.18 -.346 112 453 223 GDDV4 478 5.11 -.156 112 -.535 223 GDDV5 478 5.06 -.226 112 -.421 223 GDDR1 478 5.46 -.158 112 -.359 223 GDDR2 478 5.35 -.055 112 -.219 223 GDDR3 478 5.43 -.106 112 -.263 223 GDDR4 478 5.49 -.098 112 -.214 223 DOOD1 478 5.19 -.088 112 137 223 DOOD2 478 5.22 020 112 -.088 223 DOOD3 478 5.21 -.059 112 -.356 223 DOOD4 478 5.27 -.052 112 170 223 NTHI1 478 5.28 -.226 112 153 223 NTHI2 478 5.15 -.239 112 110 223 NTHI3 478 5.19 -.040 112 047 223 NTHI4 478 5.29 262 112 -.239 223 NTHI5 478 5.25 061 112 -.110 223 NTHI6 478 5.36 -.054 112 399 223 SHAL1 478 5.10 -.241 112 -.085 223 SHAL2 478 5.14 135 112 116 223 SHAL3 478 5.17 -.317 112 -.057 223 SHAL4 478 5.08 -.333 112 591 223 TTSD1 478 5.36 -.623 112 415 223 TTSD2 478 5.40 -.230 112 -.557 223 TTSD3 478 5.40 -.233 112 -.815 223 TTSD4 478 5.33 -.129 112 -.536 223 TTSD5 478 5.37 -.277 112 -.367 223 Valid N (listwise) 478 PHỤ LỤC BẢNG TỔNG HỢP KẾT QUẢ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU Các nghiên cứu Lĩnh vực Mối quan hệ MAU - CONT App design App utility Interface graphics Interface structure Interface Input Interface Output App Dependability MAU - PU App design App utility (Tam et Phuong & al., 2020) cộng (Hoehle et (2020) al., 2015a) Ứng dụng Ứng dụng mạng xã Ứng dụng di động hội di Du lịch TripAdviso Dịch vụ Dịch vụ xe Úc Du lịch – Ứng dụng toán Ứng dụng động r - Nhiều lưu trú - du lịch Trung đặt xe - – Việt di động - Nhiều nước Hàn Quốc Ấn Độ Quốc Malaysia Nam Portugal quốc gia Filieri & cộng (2020) Interface graphics Interface structure Interface Input Interface Output App Dependability MAU - SAT CONF - PU CONF - SAT CONF - CONT CONF MAU - PU CONF MAU-SAT PU- SAT + PU - CONT + SAT - CONT + Kim & cộng (2019) Garima & Choi & Sajeevan cộng (2019) (2019) Weng & Liu & cộng cộng sự (2020b) (2017b) (Islam et (Hoehle & (M L Tan (Oghuma (Yassierli (Li & al., 2017) (Hsiao et Venkatesh, (Chiu et (Flavián et et al., et al., et al., Fang, al., 2016) 2015a) al., 2005) al., 2006) 2020b) 2016) 2018) 2019) (Zhong et (Poromatik al., 2015) ul et al., (K Kim et 2019) al., 2016) Dịch vụ Ứng dụng đặt chỗ du Ứng dụng LinkedIn Ứng dụng dự báo Ứng dụng di động Ứng dụng lịch di Banglades xã hội di Websites - thảm họa – Nhắn tin di Ứng dụng có thương ngân hàng thực tế tăng động h động – Đài Ứng dụng E-learning - Tây Ban New động – thương mại hiệu di – Thái Lan cường – Trung Loan di động Đài Loan Nha Zealand Hàn Quốc di động động Hàn Quốc Quốc + + + + + + + + + + + + + NS + + NS + + + + + + Visual quality (+) + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + NS + + + + + + + + + + + + + + + NS + + + + + + + + +