1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

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

247 9 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề 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
Tác giả Trần Thị Thu Dung
Người hướng dẫn PGS.TS. Lê Văn Huy
Trường học Đại học Đà Nẵng
Chuyên ngành Quản trị kinh doanh
Thể loại luận án tiến sĩ
Năm xuất bản 2023
Thành phố Đà Nẵng
Định dạng
Số trang 247
Dung lượng 1,24 MB

Cấu trúc

  • 1. Giới thiệu bối cảnh nghiên cứu (15)
  • 2. Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu (17)
  • 3. Câu hỏi nghiên cứu (21)
  • 4. Mục tiêu nghiên cứu (21)
  • 5. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (22)
  • 6. Phương pháp nghiên cứu (23)
  • 7. Những đóng góp mới của luận án (23)
  • 8. Kết cấu của luận án (24)
  • CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU (26)
    • 1.1. Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (26)
      • 1.1.1. Khái niệm về ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (26)
      • 1.1.2. Tầm quan trọng của ý định tiếp tục sử dụng công nghệ (26)
    • 1.2. Ứng dụng du lịch (27)
      • 1.2.1. Khái niệm về ứng dụng du lịch (27)
      • 1.2.2. Vai trò của ứng dụng du lịch (28)
      • 1.2.3. Phân loại ứng dụng du lịch (29)
      • 1.2.4. Ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến (OTA) (30)
    • 1.3. Giới thiệu lý thuyết nghiên cứu về ý định hành vi sử dụng công nghệ (31)
      • 1.3.1. Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) (31)
      • 1.3.2. Lý thuyết hành động hợp lý (TRA) (32)
      • 1.3.3. Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) (33)
      • 1.3.4. Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) (33)
      • 1.3.5. Mô hình xác nhận – kỳ vọng (ECM).........................................................................21 1.3.6.Lý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)23 (35)
      • 1.3.7. Mô hình phù hợp giữa khả năng đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF) (38)
    • 1.4. Tổng quan nghiên cứu về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch (39)
    • 1.5. Khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (46)
      • 1.5.1. Khái niệm về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động (46)
      • 1.5.2. Vai trò và các mô hình nghiên cứu về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động (47)
  • CHƯƠNG 2. XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU (55)
    • 2.1. Lý thuyết nền được sử dụng trong nghiên cứu (55)
      • 2.1.1. Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB) (55)
      • 2.1.2. Mô hình xác nhận – kỳ vọng (ECM) (55)
      • 2.1.3. Mô hình phù hợp giữa khả năng đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCM) (56)
    • 2.2. Mô hình nghiên cứu (57)
    • 2.3. Định nghĩa các khái niệm nghiên cứu (59)
      • 2.3.1. Các khía cạnh thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động (60)
      • 2.3.2. Khái niệm nhận thức sự hữu ích của ứng dụng (66)
      • 2.3.3. Khái niệm sự hài lòng về việc sử dụng ứng dụng (67)
    • 2.4. Các giả thuyết nghiên cứu (68)
      • 2.4.1. Mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng và nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch… (68)
      • 2.4.2. Mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng và sự hài lòng của du khách với ứng dụng (69)
      • 2.4.3. Mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch, sự hài lòng, và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch (70)
      • 2.4.4. Mối quan hệ giữa sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng (70)
      • 2.4.5. Vai trò trung gian của sự hài lòng và nhận thức sự hữu ích (71)
  • CHƯƠNG 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU (74)
    • 3.1. Mô thức nghiên cứu (74)
    • 3.2. Phương pháp nghiên cứu (75)
      • 3.2.1. Phương pháp nghiên cứu được sử dụng (75)
      • 3.2.2. Quy trình thực hiện nghiên cứu (77)
    • 3.3. Thang đo các khái niệm nghiên cứu (81)
      • 3.3.1. Sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (81)
      • 3.3.2. Nhận thức về sự hữu ích của ứng dụng (87)
      • 3.3.3. Sự hài lòng sau khi sử dụng ứng dụng (88)
      • 3.3.4. Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng (88)
    • 3.4. Nghiên cứu thử nghiệm (89)
      • 3.4.1. Thiết kế bản hỏi (90)
      • 3.4.2. Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu nghiên cứu thử nghiệm. 76 3.4.3. Kết quả thử nghiệm thử nghiệm (90)
      • 3.4.4. Điều chỉnh thang đo (100)
    • 3.5. Nghiên cứu chính thức (100)
      • 3.5.1. Phương pháp thu thập dữ liệu (100)
      • 3.5.2. Mẫu nghiên cứu (101)
      • 3.5.3. Phương pháp phân tích dữ liệu (102)
  • CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (106)
    • 4.1. Mô tả mẫu khảo sát (106)
    • 4.2. Kết quả phân tích thống kê mô tả (108)
      • 4.2.1. Kết quả phân tích thống kê mô tả sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (108)
      • 4.2.2. Kết quả phân tích thống kê mô tả nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách (112)
    • 4.3. Kết quả phân tích dữ liệu (114)
      • 4.3.1. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (114)
      • 4.3.2. Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s alpha (116)
      • 4.3.3. Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA (118)
    • 4.4. Kiểm định mô hình và giả thuyết trong mô hình nghiên cứu (127)
      • 4.4.1. Kết quả kiểm định mô hình nghiên cứu (127)
      • 4.4.2. Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu (128)
      • 4.4.3. Kiểm định độ tin cậy của các hệ số ước lượng trong mô hình nghiên cứu (130)
      • 4.4.4. Kết quả phân tích tác động gián tiếp của các thành phần trong mô hình nghiên cứu (132)
      • 4.5.1. Kiểm định sự khác biệt về các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu (135)
      • 4.5.2. Kiểm định sự khác biệt trung bình theo nhân khẩu học, kinh nghiệm sử dụng thiết bị di động, và tần suất đi du lịch (140)
  • CHƯƠNG 5. THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ (25)
    • 5.1. Thảo luận kết quả nghiên cứu (144)
      • 5.1.1. Kết quả về mô hình đo lường khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (144)
      • 5.1.2. Kết quả kiểm định mô hình lý thuyết (146)
      • 5.1.3. Kết quả về sự khác biệt trong đánh giá theo đặc điểm cá nhân, kinh nghiệm sử dụng ứng dụng di động, và tần suất đi du lịch (152)
    • 5.2. Đóng góp của kết quả nghiên cứu (154)
      • 5.2.1. Về mặt lý thuyết (154)
      • 5.2.2. Về mặt thực tiễn (156)
    • 5.3. Những hạn chế của luận án và hướng nghiên cứu trong tương lai (164)
  • PHỤ LỤC (9)

Nội 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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.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.

Giới thiệu bối cảnh nghiên cứu

Những năm gần đây, ngành du lịch đã từng bước phát triển và đa dạng hóa các dịch vụ để trở thành một trong những ngành kinh tế lớn và phát triển nhanh nhất thế giới Từ thế kỷ 20, các tiến bộ công nghệ và công nghệ thông tin bùng nổ mạnh mẽ, đặc biệt là Internet đã thay đổi cách thức hoạt động của toàn ngành du lịch Sự xuất hiện của Internet đã đổi mới cách du khách tìm kiếm thông tin liên quan đến du lịch, đặt dịch vụ hoặc mua sản phẩm du lịch (Xiang & cộng sự, 2015) Từ năm 1990, ngành du lịch đã áp dụng Internet để sử dụng các kênh phân phối mới qua hệ thống đặt chỗ trên máy tính (CRS) và hệ thống phân phối toàn cầu (GDS) Cùng với sự tiện lợi, phổ biến của Internet, người dùng nhận được lượng lớn các thông tin khi tìm kiếm và có vô số các lựa chọn nên rất khó để đưa ra quyết định Do đó, các đại lý du lịch ra đời nhằm nhanh chóng cung cấp phản hồi kịp thời để đáp ứng các nhu cầu du lịch của du khách, như thông tin về lịch trình của hãng hàng không, tình trạng sẵn có của dịch vụ, giá vé, các dịch vụ liên quan để đặt chỗ,

Theo đó, từ cuối những năm 1990, nhiều đại lý du lịch trực tuyến (OTA) như Expedia, Lastminute.com và Travelocity bắt đầu cung cấp cho du khách chức năng truy cập trực tiếp để tìm hiểu về các sản phẩm/dịch vụ du lịch Các đại lý đã cung cấp nhiều lợi ích mới cho du khách và nhà cung ứng dịch vụ du lịch, cũng như giúp giảm chi phí giao dịch từ việc loại bỏ cơ chế điều phối các kênh bán hàng (Werthner & Klein, 1999 trích trong Choi, 2018) Năm 2000, đại lý du lịch trực tuyến TripAdvisor được thành lập đã phát triển một nền tảng hỗ trợ du khách thu thập thông tin, đăng đánh giá về các sản phẩm/dịch vụ du lịch và chia sẻ ý kiến của họ trên các diễn đàn du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005) Có hơn 630 triệu đánh giá và ý kiến trên TripAdvisor (TripAdvisor, 2018) Từ cuối năm 2000, thiết bị di động đã nhanh chóng trở thành người bạn đồng hành không thể thiếu trong quá trình du lịch (Workman, 2014).

Và sự phổ biến của thiết bị di động có ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh khác nhau của ngành du lịch (Liang

Giữa năm 1990 Cuối năm 1990 Đầu năm 2000 Cuối năm 2000

Hình 0.1 Tóm tắt sự phát triển chính của công nghệ thông tin trong du lịch Áp dụng Internet để sử dụng các kênh phân phối mới qua CRS và

Sự xuất hiện của OTAs như Expedia, Lastminute và Travelocity.

TripAdvisor hoạt động theo yêu cầu người dùng.

Các dịch vụ du lịch trên thiết bị di động trở nên phổ biến.

Những tiến bộ trong công nghệ di động đang chuyển trọng tâm của công nghệ thông tin trong ngành du lịch sang các công nghệ di động Theo đó, số lượng người dùng thiết bị di động ngày càng tăng Tính đến năm 2026 ước tính có khoảng 7516 tỷ người sử dụng (Statista, 2021); và dự kiến hơn 60% dân số thế giới sẽ sử dụng thiết bị di động vào năm 2022 (Statista, 2021b) Riêng tại Việt Nam, theo thống kê mới nhất của We are social & Hootsuite, tính đến năm 2021, có 154.4 triệu thuê bao sử dụng thiết bị di động và trong đó điện thoại di động chiếm nhiều nhất trong các công nghệ kỹ thuật số Cùng với sự phổ biến của các thiết bị di động, các ứng dụng di động ngày càng được phổ biến hơn, đến năm 2021, số lượng ứng dụng di động được tải xuống bởi người dùng trên toàn thế giới là 230 tỷ ứng dụng (Statista, 2022).

Trong lĩnh vực du lịch, theo nghiên cứu về hành vi, hành vi du lịch là một dạng của hành vi tiêu dùng và là quá trình lựa chọn, mua và sử dụng sản phẩm/dịch vụ du lịch nhằm đáp ứng nhu cầu của du khách, được biểu hiện thông qua: tìm kiếm, mua, sử dụng và đánh giá các sản phẩm/dịch vụ du lịch. Mathieson và Wall (1982) đã chỉ ra mô hình 5 giai đoạn của hành vi du lịch, bao gồm (1) Giai đoạn nhận thức khi các cá nhân hiểu về nhu cầu và mong muốn đi du lịch của bản thân; (2) Giai đoạn tìm kiếm, thu thập các thông tin cần thiết và đánh giá các lựa chọn; (3) Giai đoạn quyết định chọn lựa; (4) Giai đoạn chuẩn bị và trải nghiệm chuyến đi; (5) Giai đoạn đánh giá sự hài lòng của bản thân (Mathieson và Wall

(1982) trích trong Nguyễn Thị Vân Hạnh & Nguyễn Hữu Bình, 2020) Trong các giai đoạn của hành vi du lịch, du khách có xu hướng áp dụng công nghệ ( Nguyễn Thị Vân Hạnh & Nguyễn Hữu Bình, 2020);trong đó, các ứng dụng di động trong du lịch (gọi tắt là ứng dụng du lịch) được du khách sử dụng ngày càng tăng.

Thống kê mới nhất cho thấy ứng dụng du lịch là danh mục ứng dụng được tải xuống nhiều thứ 7 (Statista, 2021), với 60% người dùng điện thoại thông minh toàn cầu tải xuống trên thiết bị di động để phục vụ các mục đích du lịch; và 45% trong nhóm này sử dụng các ứng dụng này thường xuyên để lập kế hoạch du lịch (Goodworklabs, 2016) Tại Việt Nam, theo số liệu của Tổng cục du lịch – Viện nghiên cứu và phát triển du lịch, từ năm 2018 du lịch trực tuyến tăng trưởng mạnh, và trong đó, tỷ lệ khách du lịch nội địa sử dụng du lịch trực tuyến cao Bên cạnh đó, thống kê của Hiệp hội Thương mại Điện tử (VECOM) năm 2021 cho thấy, các OTA thương hiệu toàn cầu như Agoda.com, booking.com, Traveloka.com, Expedia.com đang độc chiếm thị trường Việt Nam, với 80% thị phần Các ứng dụng du lịch nói chung và ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến được áp dụng ngày càng nhiều đã làm nổi bật tầm quan trọng của chúng trong ngành du lịch.

Bảng 0.1 dưới đây trình bày tóm tắt định nghĩa các thuật ngữ liên quan đến tên đề tài luận án.

Bảng 0.1 Định nghĩa các thuật ngữ chính

Tên thuật ngữ Định nghĩa Ứng dụng di động Chương trình phần mềm được thiết kế để hoạt động trên thiết bị di động như điện thoại thông minh hay máy tính bảng, đáp ứng nhu cầu người dùng qua quá trình tương tác với giao diện ứng dụng (Biel & cộng sự, 2010) Đại lý du lịch trực tuyến Trung gian bán các dịch vụ du lịch (chỗ ở, phương tiện đi lại, dịch vụ ăn uống, tour du lịch …) thông qua các kênh trực tuyến như trang Web, ứng dụng Web, ứng dụng (mobile app); tất cả các giao dịch đều được thực hiện qua hình thức trực tuyến (Wang và Xiang, 2012) Ý định tiếp tục sử dụng Ý định của người dùng đối với việc tiếp tục sử dụng một hệ thống công nghệ ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng ban đầu (Bhattacherjee, 2001b)

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

Sự cần thiết của vấn đề nghiên cứu

Trong lĩnh vực du lịch, các ứng dụng di động ngày càng được áp dụng phổ biến vì chúng mang lại rất nhiều lợi ích không chỉ cho các doanh nghiệp du lịch, các điểm đến du lịch mà còn cho du khách Từ góc độ doanh nghiệp, ứng dụng di động là công cụ giá trị giúp các đơn vị hoạt động trong lĩnh vực du lịch tiếp cận các khách hàng tiềm năng, truyền tải thông tin và kích hoạt nhu cầu du lịch của du khách (Liang & cộng sự, 2017) Về phía du khách, những ứng dụng này cho phép họ tìm kiếm thông tin, tìm chỗ ở, phương tiện đi lại, chuyến bay và sự kiện cũng như đặt chỗ bất cứ lúc nào (Liu & cộng sự, 2020) Không những vậy, ứng dụng du lịch góp phần nâng cao trải nghiệm của du khách bằng cách cung cấp cho người dùng nhiều chức năng, sự phản hồi nhanh chóng với độ tin cậy cao và khả năng thích ứng với bối cảnh cao (Kirova & Vo Thanh, 2019; Mo Kwon & cộng sự, 2013).

Nhìn chung, ứng dụng du lịch là một trong các công nghệ di động được các nhà nghiên cứu quan tâm hơn hết vì các ứng dụng này có tác động mạnh mẽ đến hành vi của du khách (Tan & cộng sự, 2017b); và có tầm quan trọng đối với các đơn vị hoạt động trong lĩnh vực du lịch (Lamsfus & cộng sự, 2015). Thông thường, ứng dụng di động thường gắn liền với các điểm đến du lịch thông minh (Lamsfus & cộng sự, 2015), do đó, đây là công cụ hiệu quả để quảng bá điểm đến (Fernández-Cavia & cộng sự, 2017) và tạo sự gắn bó của du khách đối với các điểm đến (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021) Đối với các đại lý du lịch trực tuyến nói riêng, ứng dụng di động là một trong các bộ phận cấu thành quan trọng của đại lý (Kustiwi, 2018).

Từ năm 2019, sự không chắc chắn và những hạn chế được đặt ra do hậu quả của sự bùng phát COVID-19 đã tác động mạnh mẽ đến ngành du lịch (Kim & cộng sự, 2021) Với sự tác động này, các ứng dụng du lịch và thiết bị di động trở thành một trong các giải pháp cốt lõi góp phần chống lại COVID-

19 và giúp tái mở cửa ngành du lịch (Ivanov & cộng sự, 2020; Zhong & cộng sự, 2022) Tuy nhiên, ước tính chỉ gần một nửa số ứng dụng du lịch được lưu giữ lại trên thiết bị di động sau lần sử dụng đầu tiên (Linton, & Kwortnik, 2015) Điều này là do tính chất khác biệt của hành vi tiêu dùng du lịch so với các hành vi tiêu dùng hàng ngày Trong khi đó, sự chấp nhận và sử dụng ban đầu chỉ là bước đầu tiên để hiện thực hóa thành công của việc áp dụng công nghệ mới (Bhattacherjee & cộng sự, 2008), khả năng tồn tại lâu dài và thành công cuối cùng của một công nghệ mới phụ thuộc vào ý định tiếp tục sử dụng của người dùng (Bhattacherjee, 2001; Fong & cộng sự, 2017) Với tầm quan trọng của ứng dụng di động, nhưng phần lớn các nghiên cứu hiện có tập trung vào nghiên cứu ý định chấp nhận hoặc hành vi sử dụng ban đầu (Kirova & Vo Thanh, 2019); có ít các nghiên cứu về ý định hành vi ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng (Fong & & cộng sự, 2017; Jeong & Shin, 2020; Liebana- Cabanillas & cộng sự, 2020) Tuy nhiên, nghiên cứu về ý định hành vi ở giai đoạn sau khi sử dụng là rất quan trọng vì ý định này thường liên quan đến sự hài lòng của người dùng sau khi sử dụng sẽ dẫn đến hành vi tiếp tục sử dụng hoặc ngừng sử dụng trong tương lai (Bhattacherjee, 2001a). Ý định hành vi sau khi sử dụng công nghệ đã được xem xét trong tài liệu về ứng dụng di động theo tiến trình hành vi nhận thức - tình cảm - ý định hành vi Nghiên cứu đã chỉ ra rằng sự xác nhận, cảm nhận sự hữu ích và khả năng đáp ứng của ứng dụng di động là những yếu tố chính của thành phần nhận thức (Bhattacherjee, 2001; Hoehle & Venkatesh, 2015; Hussain & Omar, 2020) Trong khi sự hài lòng được xác định thuộc thành phần tình cảm (Akdim & cộng sự, 2022; Bhattacherjee, 2001) và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động là thành phần ý định hành vi (Bhattacherjee, 2001; Hoehle & Venkatesh, 2015; Tâm & cộng sự, 2020) Trong quá trình này, khả năng đáp ứng của ứng dụng di động là chìa khóa thành công để xây dựng và phát triển ứng dụng (Hussain & Omar, 2020) và ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đó (Hoehle & Venkatesh, 2015; Hoehle & cộng sự, 2015; Tan & cộng sự, 2020). Bên cạnh đó, mối quan hệ giữa sự xác nhận và tiếp tục sử dụng ứng dụng bị ảnh hưởng bởi nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) Bên cạnh tầm quan trọng của nghiên cứu xuất phát từ thực tiễn trên, việc thực hiện nghiên cứu này là cần thiết vì liên quan đến các khoảng trống lý thuyết: Đầu tiên, trong lý thuyết ECM, “sự xác nhận” được xem xét là thành phần nhận thức trong tiến trình hành vi người dùng công nghệ Khái niệm này đã được khái niệm hóa như một cấu trúc tổng hợp và không chỉ ra đầy đủ về các khía cạnh cấu thành (Bhattacherjee & Premkumar, 2004); trong khi cấu trúc này nên được phân tách thành các khía cạnh cụ thể để cung cấp thông tin chi tiết hướng dẫn thiết kế hệ thống công nghệ (Islam & cộng sự, 2017) Vì vậy, thành phần nhận thức này trong tiến trình hành vi cần được nghiên cứu thêm Mặt khác, khả năng đáp ứng của ứng dụng di động là chìa khóa thành công để phát triển ứng dụng (Hussain & Omar, 2020); và ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của người dùng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Tan & cộng sự, 2020) Đặc biệt, trong du lịch, việc cải thiện khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch là rất quan trọng để đảm bảo rằng ứng dụng có thể đạt được kỳ vọng liên quan đến các mục đích du lịch của du khách Tuy nhiên, các mô hình nghiên cứu hiện có về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động vẫn chưa nhất quán và chưa thể hiện cụ thể các điểm cần phải cải tiến và phát triển liên quan đến thiết kế, giao diện của ứng dụng (Tan & cộng sự, 2020) Bên cạnh đó, Hoehle & Venkatesh (2015) đã đưa ra gợi ý về hướng nghiên cứu trong tương lai là dựa trên mô hình nghiên cứu về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động - ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng (UCMF) và tích hợp mô hình này với các lý thuyết chấp nhận công nghệ hiện có như mô hình xác nhận - kỳ vọng (ECM) của Bhattacherjee (2001) Trong đó, các khái niệm sự xác nhận, khả năng đáp ứng của ứng dụng di động, ý định tiếp tục sử dụng là các khái niệm trung tâm của hai mô hình nghiên cứu này Ngoài ra, giống như ý định hành vi sử dụng các sản phẩm/dịch vụ, việc sử dụng ứng dụng di động cũng là một quá trình tiêu dùng (Ajzen, 1991), tuy nhiên, mối quan hệ sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch chưa được nghiên cứu theo tiến trình hành vi nhận thức - tình cảm - hành vi.

Thứ hai, nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng đã được xem xét vai trò trung gian riêng lẻ trong mối quan hệ giữa sự xác nhận và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Bhattacherjee, 2001; Liu & cộng sự, 2020) Trong khi đó sự hài lòng về việc sử dụng công nghệ và nhận thức về sự hữu ích của công nghệ còn được coi là các yếu tố quyết định ý định hành vi ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng (Bhattacherjee,2001; Liu & cộng sự, 2020) Nghiên cứu về vai trò trung gian của nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng trong mối quan hệ giữa khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và ý định tiếp tục sử dụng là quan trọng vì giúp nắm bắt tốt hơn các thuộc tính của ứng dụng di động và có thể giúp nâng cao trải nghiệm cho du khách (Chea & Luo, 2008), từ đó thúc đẩy ý định tiếp tục sử dụng và góp phần quảng bá các điểm đến du lịch đến với du khách dễ dàng hơn (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021) Điều này góp phần nâng cao nhận thức của du khách về điểm đến (Zhang & cộng sự, 2021) hoặc có thể thúc đẩy ý định quay lại (Jeong & Shin, 2020) Tuy nhiên, theo hiểu biết của tác giả, vẫn chưa có nghiên cứu nào về vai trò trung gian của cả hai biến số này trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và ý định tiếp tục sử dụng Hơn nữa, mặc dù mối liên hệ giữa khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và ý định tiếp tục sử dụng đã được nghiên cứu, nhưng có rất ít nghiên cứu tập trung vào các yếu tố tình cảm trong mối quan hệ này (Ozturk & cộng sự, 2016; Tarute & cộng sự, 2017).

Từ những phân tích trên, tác giả đã tiến hành nghiên cứu đề tài “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 đại lý du lịch trực tuyến”.

Câu hỏi nghiên cứu

Các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra tương ứng với các mục tiêu trên như sau:

- Các yếu tố chính nào ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách và các khía cạnh nào thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch?

- Sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch ảnh hưởng như thế nào đến nhận thức về sự hữu ích, sự hài lòng, và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách của du khách đối với ứng dụng du lịch?

- Nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng có vai trò như thế nào trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và ý định tiếp tục sử dụng của du khách đối với ứng dụng du lịch?

- Các khía cạnh thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch tác động khác biệt như thế nào đến nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng của du khách theo đặc điểm cá nhân?

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu chính của luận án là mở rộng nghiên cứu trước đây của Bhattacherjee (2001b) và Hoehle & Venkatesh (2015b) vào bối cảnh ứng dụng di động trong du lịch để kiểm tra ảnh hưởng của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, nhận thức sự hữu ích, và sự hài lòng đến ý định tiếp tục sử dụng của du khách đối với các ứng dụng du lịch của Đại lý du lịch trực tuyến. Để đạt được mục tiêu trên, luận án gồm các mục tiêu cụ thể như sau:

- Xác định và đo lường yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách; và các khía cạnh thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch;

- Kiểm tra tác động của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch đến nhận thức về sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng của du khách đối với ứng dụng du lịch;

- Kiểm định sự khác biệt về tác động của các khía cạnh thuộc sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch đến nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng của du khách theo đặc điểm cá nhân, số năm sử dụng thiết bị di động, và tần suất đi du lịch;

- Xác định mức độ tác động gián tiếp của các khía cạnh cấu thành sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch đến ý định tiếp tục sử dụng thông qua trung gian nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng;

- Đề xuất những hàm ý quản trị đến các nhà phát triển ứng dụng, các nhà cung cấp dịch vụ du lịch, các đại lý du lịch trực tuyến nói riêng và các nhà hoạch định chính sách trong việc phát triển ứng dụng du lịch nhằm gia tăng ý định tiếp tục sử dụng của du khách.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu chính được sử dụng là phương pháp nghiên cứu định lượng; ngoài ra, luận án có sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính ở giai đoạn đầu của nghiên cứu Cụ thể: Để xác định các khía cạnh của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong du lịch, và bổ sung biến quan sát trong thang đo khái niệm khả năng đáp ứng của ứng dụng di động, nhận thức về sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng các ứng dụng du lịch của du khách, phương pháp định tính được sử dụng thông qua các cuộc phỏng vấn chuyên sâu bán cấu trúc Vì phỏng vấn sâu cho phép thu thập và phân tích thông tin toàn diện về chủ đề nghiên cứu hơn là dựa hoàn toàn vào các tài liệu đã có từ trước để xác định các cấu trúc liên quan (Creswell & Creswell, 2007) Các kết quả thu được từ phỏng vấn sâu đã hỗ trợ trong việc phát triển mô hình khái niệm và bản hỏi cho nghiên cứu định lượng chính thức.

Nghiên cứu định lượng chính thức được tiến hành bằng cách lấy số liệu khảo sát thông qua bản hỏi khảo sát trực tuyến Bản hỏi đã thu thập dữ liệu từ những người dùng ứng dụng du lịch, cho phép kiểm tra thống kê suy luận để giải quyết mục tiêu phát triển, kiểm tra thực nghiệm và xác thực mô hình về ý định tiếp tục sử dụng của người dùng ứng dụng du lịch Công cụ khảo sát được phát triển bằng cách kế thừa và điều chỉnh các thang đo từ các nghiên cứu đi trước Đối tượng tham gia phỏng vấn cho nghiên cứu là khách du lịch nội địa người Việt Nam, đã từng sử dụng các ứng dụng du lịch của Đại lý du lịch trực tuyến cho mục đích du lịch Sau khi xác nhận công cụ khảo sát và thang đo là hợp lệ, khảo sát chính được tiến hành và thu được 478 câu trả lời hợp lệ Mô hình hóa phương trình cấu trúc (SEM) và phân tích đa nhóm được sử dụng để phân tích dữ liệu khảo sát thu thập được.

Những đóng góp mới của luận án

- Luận án đã mở rộng khái niệm “sự xác nhận” trong lĩnh vực hệ thống thông tin bằng cách đặt khái niệm này vào trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch và chỉ rõ các yếu tố cấu thành Khái niệm này là một đóng góp đáng kể cho lý thuyết nghiên cứu trong lĩnh vực du lịch, vì khái niệm này giúp giải quyết những hạn chế của mô hình lý thuyết: mô hình xác nhận - kỳ vọng và mô hình sự phù hợp giữa khả năng đáp ứng của ứng dụng di động - tiếp tục sử dụng trong bối cảnh cụ thể của ngành du lịch.

- Luận án thực hiện nghiên cứu mối quan hệ giữa các khía cạnh thể hiện sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và 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 bằng cách kết hợp hai khái niệm – “sự xác nhận” và “khả năng đáp ứng của ứng dụng di động” để tạo nên một khái niệm mới “sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch”.

- Nghiên cứu kiểm tra vai trò trung gian của sự hài lòng và nhận thức sự hữu ích trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và ý định tiếp tục sử dụng của du khách với ứng dụng du lịch Việc tập trung xem xét vai trò trung gian, nghiên cứu này đã hưởng ứng đề xuất hướng nghiên cứu tương lai về việc thực hiện nghiên cứu thêm để xem xét vai trò trung gian nhằm hiểu rõ vai trò của nó trong mối quan hệ giữa sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và ý định tiếp tục sử dụng (Hoehle & Venkatesh, 2015; Ozturk & cộng sự, 2016; Tarute & cộng sự, 2017) Điều này giúp mở rộng sự hiểu biết về thành phần tình cảm trong tiến trình hành vi.

- Luận án đưa ra các đề xuất về hàm ý quản trị thiết thực và quan trọng cho các nhà phát triển ứng dụng, các nhà cung cấp dịch vụ du lịch, đặc biệt là các OTA, và các nhà hoạch định chính sách để khuyến khích ý định tiếp tục sử dụng của du khách đối với ứng dụng du lịch.

Kết cấu của luận án

Luận án bao gồm năm chương:

- Chương 1 : Tổng quan tình hình nghiên cứu

Nội dung chương đề cập đến những kết quả từ các nghiên cứu trước đó và phương pháp nghiên cứu đã được vận dụng Đồng thời phân tích hạn chế của vấn đề nghiên cứu liên quan đến ý định sử dụng ứng dụng du lịch và khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch Các luận điểm chính của từng lý thuyết liên quan được trình bày.

- Chương 2 : Xây dựng mô hình nghiên cứu Đề cập đến các lý thuyết nền tảng và luận giải lý do lựa chọn lý thuyết nền Xây dựng mô hình nghiên cứu và định nghĩa các khái niệm nghiên cứu trong mô hình Tiếp theo là trình bày các giả thuyết nghiên cứu.

- Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Phần đầu tiên của chương sẽ đề cập đến mô thức nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Tiếp theo trình bày thang đo các khái niệm nghiên cứu, phương pháp thực hiện nghiên cứu thử nghiệm và kết quả của nghiên cứu thử nghiệm này Cuối cùng là phương pháp lấy mẫu, thu thập và phân tích kết quả nghiên cứu định lượng.

- Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Phần đầu tiên của chương trình mô tả đặc điểm của mẫu nghiên cứu, thống kê mô tả Tiếp theo, đề cập đến kết quả phân tích dữ liệu sơ bộ và cuối cùng đề cập đến kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu của luận án.

- Chương 5 : Thảo luận kết quả nghiên cứu và hàm ý quản trị

Chương 5 thảo luận các đóng góp về mặt lý thuyết và thực tiễn của luận án, đồng thời phần cuối của chương nêu ra các hạn chế của nghiên cứu và hướng nghiên cứu trong tương lai.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Ý định tiếp tục sử dụng công nghệ

1.1.1 Khái niệm về ý định tiếp tục sử dụng công nghệ Ý định hành vi đề cập đến mức độ nỗ lực có ý thức rằng cá nhân sẽ thực hiện theo phê duyệt hành vi của mình; đây là một trong những thành phần động lực của hành vi (Ajzen, 1991) Hay nói cách khác, ý định chính là chỉ số về mức độ sẵn sàng tiếp cận hành vi nhất định của con người và bao nhiêu nỗ lực mà họ đang cố gắng để thực hiện hành vi đó (Ajzen, 1991) Ý định hành vi được coi là một biến số phụ thuộc trong một số lý thuyết dự đoán chấp nhận và sử dụng công nghệ phổ biến như là lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết về hành vi có dự định (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM).

Bắt nguồn từ khái niệm “ý định hành vi”, “ý định tiếp tục sử dụng” cũng được đề cập trong các nghiên cứu thuộc lĩnh vực công nghệ, như Bhattacherjee (2001a, 2001b); Limayem & cộng sự (2007); Yoon & cộng sự (2015) Theo Rogers (1983), thuật ngữ này đề cập đến một loạt các hành vi tuân theo sự chấp nhận ban đầu, bao gồm sự tiếp tục, thói quen, thích ứng, đồng hóa, Ý định tiếp tục sử dụng là ý định của người dùng đối với việc tiếp tục sử dụng một hệ thống công nghệ ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng ban đầu (Bhattacherjee, 2001b) Dựa trên định nghĩa của Bhattacherjee (2001b), trong nghiên cứu này ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch được định nghĩa là ý định của du khách đối với việc tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch cho các mục đích du lịch sau khi chấp nhận sử dụng ban đầu.

1.1.2 Tầm quan trọng của ý định tiếp tục sử dụng công nghệ Ý định tiếp tục sử dụng thể hiện sự hài lòng của khách hàng ở mức độ cao hay đây cũng là chỉ báo thái độ của khách hàng đối với một sản phẩm/dịch vụ (Lin & Wang,

2006) Các nhà nghiên cứu đều đồng thuận rằng ý định sử dụng một hệ thống công nghệ là một yếu tố dự báo và quyết định mạnh mẽ hành vi sử dụng công nghệ thực tế cũng như dự đoán ý định tiếp tục sử dụng sau này (Kim & cộng sự, 2013; Bhattacherjee, 2001a) Do vậy, bên cạnh nghiên cứu ý định sử dụng, ý định tiếp tục sử dụng cũng là một khái niệm trung tâm của các mô hình dự đoán hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ (Venkatesh & cộng sự, 2003) Trong lĩnh vực du lịch, do công nghệ di động giữ vai trò quan trọng nên nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động cũng quan trọng không kém (Weng

Sự thành công cuối cùng của một công nghệ mới phụ thuộc vào việc người dùng tiếp tục sử dụng công nghệ, thay vì sự chấp nhận ban đầu (Bhattacherjee, 2001b); việc người dùng không tiếp tục sử dụng công nghệ hoặc cảm nhận sự không hiệu quả sau khi chấp nhận ban đầu có thể gây ra hậu quả tiêu cực cho doanh nghiệp, chẳng hạn như ảnh hưởng đến nguồn tài chính (Bhattacherjee, 2001b) Thật vậy, việc xác định ý định tiếp tục sử dụng của khách hàng đối với công nghệ của doanh nghiệp là yếu tố quyết định quan trọng mang lại lợi nhuận cho doanh nghiệp (Bhattacherjee, 2001b; Shi & cộng sự, 2010) Điều này thể hiện ở kết quả kinh doanh tích cực như giảm tình trạng khách hàng rời bỏ doanh nghiệp và giảm sự nhạy cảm của khách hàng với giá cả, giảm chi phí tiếp thị và thu hút khách hàng mới, đồng thời cải thiện danh tiếng của công ty; những điều này cuối cùng đã ảnh hưởng trực tiếp hoặc gián tiếp đến lợi nhuận và hoạt động kinh tế trong tương lai (Kim & cộng sự, 2015b) Ngoài ra, khi khám phá ý định của người dùng công nghệ, ý định tiếp tục sử dụng đã được đề xuất như một kết quả hành vi chính ở giai đoạn sau khi áp dụng công nghệ (Bhattacherjee, 2001b; Bhattacherjee & cộng sự, 2008; Hong & Kim, 2008).

Ứng dụng du lịch

1.2.1 Khái niệm về ứng dụng du lịch Đầu tiên, ứng dụng di động được định nghĩa là chương trình phần mềm được thiết kế để hoạt động trên thiết bị di động như điện thoại thông minh hay máy tính bảng, đáp ứng nhu cầu người dùng qua quá trình tương tác với giao diện ứng dụng (Biel & cộng sự, 2010) Với các đặc điểm của ứng dụng di động là hấp dẫn đối với người dùng và chuyên sâu về thông tin, ngành du lịch đã phát triển và triển khai các ứng dụng di động để cung cấp các thông tin du lịch đến du khách một cách nhanh chóng và dễ dàng (Law

& cộng sự, 2009) Khác với ứng dụng Web, đây là một dạng ứng dụng di động được truy cập bằng trình duyệt Web thông qua mạng Internet Các ứng dụng Web cho phép thu thập, xử lý, lưu trữ và truyền tải các dữ liệu cá nhân của khách hàng (thông tin cá nhân, số điện thoại, số thẻ tín dụng…) và sử dụng vào những mục đích cụ thể Trong khi ứng dụng di động chỉ có thể khởi động khi người dùng tải về và cài đặt vào thiết bị di động Ứng dụng Web không được tìm thấy trong cửa hàng ứng dụng, vì nó không được hỗ trợ tải về máy như những ứng dụng gốc thông thường. Ứng dụng di động trong du lịch (gọi tắt là ứng dụng du lịch), khái niệm này được định nghĩa bởi nhiều nhà nghiên cứu Theo Young Im & Hancer (2014a), đây là tất cả các ứng dụng có sẵn cho điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng cung cấp các chức năng liên quan đến mục đích du lịch Lu & cộng sự

(2015) định nghĩa ứng dụng du lịch đề cập đến các ứng dụng được nhắm mục tiêu cụ thể đến du khách, hoặc các ứng dụng được sử dụng phục vụ mục đích du lịch Theo Tan & cộng sự (2017a), ứng dụng du lịch là ứng dụng phần mềm được người dùng tải về và cài đặt trên thiết bị di động, cung cấp các chức năng liên quan đến du lịch; chúng có vai trò rất quan trọng đối với du khách và với sự thành công của các công ty du lịch cũng như các nhà phát triển công nghệ di động Dựa trên các định nghĩa trên, trong nghiên cứu này, ứng dụng du lịch (mobile tourism apps) được định nghĩa là các ứng dụng (apps) được du khách tải về, cài đặt và sử dụng trên thiết bị di động để phục vụ các mục đích du lịch.

1.2.2 Vai trò của ứng dụng du lịch Đối với du khách, đầu tiên, ứng dụng hỗ trợ các chức năng như đặt các 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 trong việc đưa ra quyết định đặt các sản phẩm, dịch vụ du lịch, phương tiện vận chuyển, lưu trú, tour du lịch, lễ hội và sự kiện, hoạt động giải trí, các hoạt động dịch vụ đặt phòng khác (Kim & cộng sự, 2015). Tính di động là tính năng chính để phân biệt ứng dụng di động so với trang web, các ứng dụng cung cấp các tính năng đặc biệt như khả năng kết nối ngay lập tức và sự cá nhân hóa (Tania, 2018) Nghiên cứu của Salmre (2005) nhấn mạnh rằng dựa trên các đặc tính về tính kết nối ngay lập tức và thời gian khởi động nhanh, các ứng dụng di động hữu ích và tiện lợi hơn các công nghệ khác Tính năng phổ biến, cá nhân hóa và tính linh hoạt của công nghệ di động khiến nó trở thành một công cụ quan trọng để phục vụ các mục đích du lịch của du khách Thứ hai, ứng dụng có các tính năng cho phép xếp hạng dịch vụ dựa vào trải nghiệm và ấn tượng tích cực của người dùng (Banerjee & Chua, 2016) Các ý kiến, xếp hạng được thực hiện bởi nhiều người dùng khác nhau và du khách khi sử dụng sẽ được thông báo về những nơi họ muốn đến thăm kèm các đánh giá, do đó tạo sự tin tưởng cao (Jeacle & Carter, 2011) Thứ ba, các ứng dụng góp phần giúp cho du khách giữ liên lạc, tạo sự thoải mái, hoàn toàn có thể tự quyết định và lập kế hoạch du lịch (Wang & cộng sự, 2012) Bên cạnh đó, các ứng dụng cung cấp quyền truy cập từ xa các thông tin liên quan, có thể lọc thông tin và đề xuất thông tin hữu ích bằng cách định vị vị trí người dùng hoặc xem xét sở thích, trải nghiệm trước đó của người dùng (Spierre & cộng sự, 2013). Đối với các đơn vị hoạt động liên quan đến du lịch, các doanh nghiệp sẽ dễ dàng tiếp cận khách hàng tiềm năng (Brown & Chalmers, 2003) Không những vậy, sự phân phối rộng rãi của công nghệ di động đã củng cố mối quan hệ giữa du khách và thương hiệu khách sạn thông qua việc cung cấp các dịch vụ dành cho ứng dụng di động được cá nhân hóa, như thông báo nhắc nhở di động, check-in trên di động, vào cửa không cần chìa khóa và đặt dịch vụ phòng (Ozturk & cộng sự, 2016) Thông qua các ứng dụng di động, hoạt động quảng bá thương hiệu của doanh nghiệp được triển khai dễ dàng hơn và đây có thể xem xét là một kênh marketing hiệu quả cao với chi phí đầu tư thấp bởi số lượng người dùng lớn và khả năng tiếp cận khách hàng cao (Liang & cộng sự, 2017a) Doanh nghiệp thể hiện được sự chuyên nghiệp và đẳng cấp trong dịch vụ của mình thông qua thiết kế ứng dụng, từ đó có thể nâng cao được năng lực cạnh tranh (Oh, 2005), giúp tái thiết kế toàn bộ quá trình phát triển, quản lý và tiếp thị các sản phẩm/dịch vụ du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005) Ngoài ra, ứng dụng di động thường xuyên cập nhật số liệu sẽ tạo thuận tiện trong việc điều hành, quản lý và cập nhật hoạt động của doanh nghiệp mọi lúc mọi nơi (Tan & cộng sự, 2017a) Các ứng dụng di động có khả năng ảnh hưởng, thay đổi hành vi của du khách và chính sự kết nối, tiếp cận với các thông tin cần thiết làm tăng sự hài lòng, sự gắn kết của khách đối với các dịch vụ và điểm đến du lịch (Buhalis & O’Connor, 2005; Wang & cộng sự, 2012b).

1.2.3 Phân loại ứng dụng du lịch Để phân loại các ứng dụng du lịch, một số nghiên cứu đã khám phá các đặc điểm chung của ứng dụng dựa trên các khía cạnh về chức năng và phân loại chúng theo các dịch vụ, chức năng, thông tin được cung cấp (Kennedy-Eden & Gretzel, 2012, Wang & Wang, 2010, Wang & Xiang, 2012) Từ quan điểm dựa trên các dịch vụ mà ứng dụng cung cấp, Kennedy-Eden & Gretzel (2012) đã phân loại các ứng dụng du lịch thành bảy loại Ngoài ra, xuất phát từ quan điểm dựa trên các chức năng kỹ thuật, Dickinson & cộng sự, (2014) đã phân loại các ứng dụng di động du lịch thành năm loại, gồm (1) thông tin và chức năng tìm kiếm thông tin, (2) khả năng chia sẻ hai chiều, (3) nhận biết ngữ cảnh, (4) Internet vạn vật và (5) gắn thẻ.

1.2.4 Ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến (OTA) Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) là trung gian bán các dịch vụ du lịch (chỗ ở, phương tiện đi lại, dịch vụ ăn uống, tour du lịch …) thông qua các kênh trực tuyến như trang Web, ứng dụng Web, ứng dụng (mobile app); tất cả các giao dịch đều được thực hiện qua hình thức trực tuyến (Wang và Xiang, 2012). Với sự gia tăng nhu cầu về thông tin và giao dịch của du khách đối với các ứng dụng du lịch của các OTA, các khái niệm du lịch truyền thống đã chuyển dần sang các khái niệm hiện đại hơn (Kustiwi, 2018) Các ứng dụng du lịch là một trong các bộ phận của OTA, cung cấp dịch vụ giá rẻ, nhanh chóng và được hỗ trợ bởi các hệ thống thông tin dễ sử dụng cho du khách (Kustiwi, 2018) Ứng dụng du lịch là một kênh quan trọng để các OTA quảng bá dịch vụ, tiếp cận và tạo sự gắn kết với khách hàng (Kuo & cộng sự, 2019; Zhang & cộng sự, 2021).

Nhìn chung, các ứng dụng du lịch của OTA cung cấp các chức năng tiện lợi, đáng tin cậy cho du khách (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Khách hàng có thể sử dụng ứng dụng này để tìm hiểu và sử dụng các dịch vụ tích hợp như đặt phòng khách sạn, tìm kiếm các chuyến bay và cho thuê xe cùng một lúc; và các thủ tục được lưu lại trên ứng dụng, dễ dàng check-in (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Bên cạnh đó, các ứng dụng cung cấp đánh giá của nhiều người dùng, thông tin về giá của các khách sạn tương đương trong khu vực và hỗ trợ du khách một cách toàn diện nhất trong quá trình du lịch (Jun Mo Kwon & cộng sự, 2016) Đặc biệt, rất nhiều người dùng chờ đợi giao dịch vào phút cuối và tìm kiếm, so sánh giá,dịch vụ giữa các khách sạn ở cùng một khu vực nhất định, chức năng này chỉ được cung cấp bởi các ứng dụng du lịch của OTA (Wang & Wang, 2010b) Trong nghiên cứu này, dựa trên kết quả phỏng vấn chuyên sâu về các ứng dụng của OTA mà du khách biết đến và sử dụng nhiều nhất, đó là ba ứng dụngBooking.com,

Mô hình chấp nhận công nghệLý thuyết hợp nhất về sự chấp nhận và sử

(TAM)dụng công nghệ (UTAUT)

Lý thuyết nhận thức - tình cảm – ý định hành vi (C-A-B)

Mô hình xác nhận – kỳ vọng

Lý thuyết hành vi có hoạch (TPB)Mô hình phù hợp giữa khả năng đáp

Lý thuyết hành động hợp lý ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF) (TRA)

Agoda, Traveloka Kết quả phỏng vấn cho thấy ba ứng dụng tạo cho du khách trải nghiệm sử dụng có sự tương đồng về các đặc điểm và chức năng.

Giới thiệu lý thuyết nghiên cứu về ý định hành vi sử dụng công nghệ

Hình 1.1 trình bày tóm tắt các lý thuyết/mô hình dự đoán ý định, hành vi và ý định tiếp tục sử dụng công nghệ theo trình tự thời gian hình thành Phần lớn, những mô hình này gợi ý rằng các yếu tố tạo ra các tác động giống nhau ở giai đoạn trước và sau khi áp dụng (Nabavi & cộng sự, 2016).

Hình 1.1 Lý thuyết dự đoán ý định hành vi sử dụng công nghệ

1.3.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB)

Lý thuyết tâm lý hành vi giải thích quá trình hình thành hành vi của 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 của nhận thức đến các kết quả tình cảm, và từ đó ảnh hưởng đến ý định hành vi, tức là động cơ thúc đẩy một cá nhân tham gia vào một hành vi.Tiến trình cụ thể, thứ nhất, các thành phần nhận thức là niềm tin được hình thành thông qua quá trình đánh giá các nguồn thông tin liên quan; thứ hai, các thành phần tình cảm là các trạng thái tình cảm, cảm xúc của người dùng và khuynh hướng ưa thích đối với sản phẩm/dịch vụ từ quá trình đánh giá nhận thức về sản phẩm/dịch vụ đó; thứ ba, thành phần hành vi

Chuẩn chủ quan Ý định hành vi Thái độ đối với hành vi thể hiện ý định hành vi của người dùng hoặc khả năng người dùng phản hồi hoặc 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) được xây dựng bởi Ajzen & Fishbein (1980) Đây là lý thuyết tiên phong trong sử dụng khung lý thuyết nhận thức – tình cảm – ý định hành vi (Dai & cộng sự, 2020).

Lý thuyết được áp dụng rộng rãi nhất và làm nền tảng để giải thích các ý định hành vi trong nhiều bối cảnh nghiên cứu (Ajzen, 2012) Trong số các 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

(Nguồn: Ajzen & Fishbein, 1980 trích trong Davis & cộng sự, 1989)

Theo TRA, ý định thực hiện hành vi là yếu tố quan trọng nhất quyết định hành vi của con người và nó được quyết định bởi 2 yếu tố, gồm thái độ của một người về hành vi và tiêu chuẩn chủ quan liên quan đến hành vi (Ajzen, 2012) Thái độ của cá nhân được đo lường bằng niềm tin và sự đánh giá đối với kết quả của hành vi, và là cảm xúc tích cực hay tiêu cực của cá nhân khi thực hiện hành (Ajzen & Fishbein,

2000) Chuẩn chủ quan là nhận thức của cá nhân về việc những người quan trọng hoặc nhóm tham chiếu nghĩ rằng nên hay không nên thực hiện hành vi (Ajzen & Fishbein, 2000) Chuẩn chủ quan chịu sự ảnh hưởng bởi niềm tin của cá nhân với những người xung quanh và động lực thực hiện hành vi (Ajzen & Fishbein, 2000) Mặt dù được áp dụng phổ biến trong các nghiên cứu nhưng TRA vẫn tồn tại hạn chế, lý thuyết này chỉ áp dụng thành

Niềm tin qui chuẩn và động lực để

Hành vi thực tế Niềm tin và sự đánh giá

Thái độ đối với hành vi

Chuẩn chủ quan Ý định Hành vi

Nhận thức kiểm soát hành vi công khi nghiên cứu các ý định hành vi đang được kiểm soát bởi ý chí Nếu hành vi không hoàn toàn được kiểm soát bởi ý chí, cá nhân có thể không thực sự thực hiện hành vi do sự ảnh hưởng bởi điều kiện môi trường.

1.3.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB)

Dựa trên TRA, Ajzen (1991) đã phát triển Lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB) để giải thích ý định hành vi của cá nhân Theo đó, lý thuyết này cũng dựa trên lý thuyết nền tảng CAB (J Lin, 2014). TPB có thêm yếu tố thứ ba “Nhận thức kiểm soát hành vi” vào mô hình TRA ban đầu Cả TRA và TPB đều cho rằng hành vi nằm dưới sự kiểm soát của ý muốn và bị ảnh hưởng bởi ý định thực hiện hành vi của các cá nhân Mục đích của lý thuyết là dự đoán và hiểu sự ảnh hưởng của động lực đến hành vi nằm trong sự kiểm soát ý chí của cá nhân và để xác định cách thức và nơi nhắm mục tiêu chiến lược để thay đổi hành vi (Marangunić và Granić, 2015).

Hình 1.3 Lý thuyết hành vi có hoạch định

Tương tự như TRA, TPB đã sử dụng rộng rãi để nghiên cứu về ý định hành vi trong các lĩnh vực nói chung và trong công nghệ nói riêng, trong đó có các ứng dụng du lịch nói riêng (Irwansyah & Triputra,

2016; Erawan, 2016; Dacinia Crina & Florina, 2020; Teng & cộng sự, 2015).

1.3.4 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Cả TRA và TPB là lý thuyết nền tảng hữu ích để dự đoán và giải thích hành vi thực tế của cá nhân(Venkatesh & Davis, 2000) Tuy nhiên, khi áp dụng các mô hình này trong các nghiên cứu thực nghiệm với những ngữ cảnh khác nhau lại không thành Ý định sử dụng

Sử dụng hệ thống thực

Nhận thức sự hữu ích

Nhận thức dễ sử dụng

Thái độ đối với việc sử dụng

Các biến số bên ngoài công trong việc giải thích hành vi chấp nhận hay từ chối (Marangunić & Granić, 2015) Từ nền tảng lý thuyết TRA, Davis & cộng sự (1989) đã phát triển một mô hình mới đáng tin cậy với mục đích dự đoán và giải thích việc sử dụng thực tế một công nghệ bất kỳ cụ thể Mô hình TAM cơ bản bao gồm ba biến số chính nhận thức sự hữu ích, nhận thức dễ sử dụng và thái độ đối với việc sử dụng công nghệ.

Hình 1.4 Mô hình chấp nhận công nghệ

Nghiên cứu của Davis (1989) chỉ ra rằng những thay đổi trong hành vi của người dùng phát sinh do thái độ khác nhau giữa người dùng đối với một công nghệ cụ thể Thái độ này được hình thành bởi nhận thức của người dùng về tính hữu ích của công nghệ và mức độ dễ sử dụng của công nghệ đó Một số nhà nghiên cứu đã mở rộng biến số trong TAM để nghiên cứu các mối quan hệ giữa thái độ, tính hữu ích, tính dễ sử dụng và hành vi sử dụng công nghệ, cụ thể nghiên cứu của (Davis, 1993; Szajna & Scamell, 1993; Adams & cộng sự, 1992; Hendrickson & cộng sự, 1993; Segars & Grover, 1993) Tuy nhiên, TAM cũng tồn tại một số hạn chế đáng kể, đặc biệt là vì mô hình không thể được điều chỉnh phù hợp với bối cảnh công nghệ đang phát triển (Holden & Karsh, 2010) Vì vậy các nghiên cứu sau này đã tập trung vào phát triển mở rộng mô hình để giải thích hành vi của người dùng công nghệ trong các bối cảnh khác nhau bằng cách tập trung vào các cấu trúc phù hợp với các bối cảnh này.

Trong các nghiên cứu gần đây cũng đã tập trung nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ứng dụng di động, Verkasalo & cộng sự (2010) đã áp dụng mô hình TAM và mở rộng các biến quan trọng như nhận thức về sự thích thú và tính hữu ích khi nghiên cứu về ứng dụng di động, như ứng dụng giải trí, bản đồ Young Im & Hancer (2014b) đã đề xuất một mô hình mở rộng dựa trên TAM để nghiên cứu thái độ của du khách đối với việc sử dụng ứng dụng du lịch ở Mỹ và kết quả chỉ ra rằng nhận thức về sự thú vị của ứng dụng và ý thức của bản thân là những yếu tố chính quyết định Kim & cộng sự (2016) đã áp dụng mô hình TAM mở rộng và tìm ra bốn yếu tố quan trọng để giải thích yếu tố ảnh hưởng có tính quyết định đến việc sử dụng ứng dụng di động, đó là tính nhận thức tính thông tin, tính hữu ích, nhận thức dễ sử dụng và đánh giá của người dùng Chuang (2020) đã mở rộng mô hình TAM bằng cách thêm yếu tố tính linh động, bối cảnh sử dụng và kinh nghiệm marketing để dự đoán hành vi mua hàng trên ứng dụng du lịch.

Qua các nghiên cứu thử nghiệm, các đề xuất bổ sung cho TAM từ các nhà nghiên cứu khác và những phát hiện cho thấy sự hữu ích cảm nhận là một yếu tố chính quyết định ý định sử dụng (Davis, Bagozzi, và Warshaw, 1989), mô hình TAM phiên bản mới cũng dần được hình thành sau đó Nhóm tác giả Venkatesh và Davis (2000) đã đề xuất mô hình TAM mở rộng có tên là TAM2 TAM2 tìm cách xác định các biến ảnh hưởng đến sự hữu ích cảm nhận: chuẩn chủ quan, hình ảnh, sự liên quan đến công việc, chất lượng đầu ra, kết quả minh chứng Venkatesh và Davis (2000) đã thực hiện một nghiên cứu theo chiều dọc trong môi trường tự nguyện và không tự nguyện, kết quả cho thấy TAM 2 áp dụng tốt cho cả hai môi trường Venkatesh và Bala, 2008 đã kết hợp TAM2 và mô hình các yếu tố quyết định sự dễ sử dụng cảm nhận (Venkatesh, 2000) để phát triển một mô hình tích hợp chấp nhận công nghệ được gọi là TAM3 Các tác giả đã phát triển TAM3 bằng bốn loại khác nhau bao gồm sự khác biệt cá nhân, đặc điểm hệ thống, ảnh hưởng xã hội và các điều kiện thuận lợi là yếu tố quyết định sự hữu ích cảm nhận và cảm nhận dễ sử dụng.

1.3.5 Mô hình xác nhận – kỳ vọng (ECM)

Tổng quan nghiên cứu về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch

Các nghiên cứu về chủ đề ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch thường dựa trên các lý thuyết nghiên cứu trong lĩnh vực hệ thống thông tin (IS), phổ biến như mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2), lý thuyết hành động hợp lý (TRA), lý thuyết hành vi có hoạch định (TPB), mô hình xác nhận kỳ vọng (ECM), hoặc theo hướng tích hợp các lý thuyết Phần lớn các nghiên cứu chỉ ra các yếu tố ảnh hưởng hành vi người dùng trong giai đoạn chấp nhận và sử dụng công nghệ ban đầu hơn là các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi ở giai đoạn sau khi sử dụng (Bhattacherjee, 2001b; Susanto & cộng sự, 2016).

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu khác nhau cho rằng việc áp dụng các lý thuyết trên đã bỏ sót một số khía cạnh quan trọng trong bối cảnh nghiên cứu về ngành du lịch Nghiên cứu của Kim & cộng sự (2008) chỉ ra rằng các lý thuyết phổ biến như TAM không cung cấp đầy đủ thông tin có ý nghĩa về ý kiến của người dùng trong bối cảnh dịch vụ cụ thể Đặc biệt, sản phẩm và dịch vụ du lịch cung cấp là sản phẩm/dịch vụ vô hình (Smith, 1994 trích trong Choi, 2018); và do đó, du khách không thể đánh giá sản phẩm/dịch vụ du lịch trước khi sử dụng thực tế Ngoài ra, do khoảng cách địa lý giữa những nơi du khách mua các sản phẩm/dịch vụ du lịch và nơi họ trải nghiệm (Hwang & cộng sự, 2006), du khách sẽ đưa ra quyết định ban đầu trong những điều kiện không chắc chắn Do đó, có thể ý định chấp nhận các ứng dụng du lịch của du khách sẽ khác nhau ở giai đoạn trước và sau khi sử dụng.

Trong nghiên cứu về ý định hành vi ở giai đoạn sau khi sử dụng, nhiều nghiên cứu đã sử dụng mô hình xác nhận kỳ vọng (ECM) của Bhattacherjee (2001b) làm nền tảng lý thuyết ECM đã nỗ lực chứng minh mức độ ảnh hưởng của niềm tin nhận thức đến tình cảm và ý định tiếp tục sử dụng công nghệ của người dùng theo quá trình hình thành hành vi: Nhận thức → Tình cảm → Ý định hành vi, và được chứng minh trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng di động nói chung và 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 quá đơn giản và không nắm bắt đầy đủ kỳ vọng cũng như trải nghiệm của người dùng với các thuộc tính khác nhau của công nghệ (Cho, 2016) Cụ thể, xem xét các nghiên cứu trong bối cảnh về ứng dụng du lịch, nghiên cứu của Kim & cộng sự (2019) đã tích hợp ECM, mô hình chấp nhận sử dụng dựa trên giá trị (VAM) với dữ liệu thu thập được từ 410 người tham gia để nghiên cứu về dịch vụ lưu trú tại Hàn Quốc Kết quả nghiên cứu thực nghiệm chỉ ra rằng sự xác nhận và nhận thức về sự hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng và nhận thức về sự thú vị, ngược lại có tác động tiêu cực đến giá trị cảm nhận Ảnh hưởng của nhận thức rủi ro, tính kỹ thuật, tính hữu dụng, sự xác nhận về giá trị cảm nhận và sự hài lòng đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra ý định sử dụng ứng dụng chỗ ở Hạn chế của nghiên cứu là đối tượng ở độ tuổi 20 chiếm hơn 50% mẫu nên không thể khái quát kết quả cho tất cả các nhóm tuổi Do đó, nghiên cứu liên quan đến chủ đề này cần tập trung phân loại người dùng theo nhóm tuổi nói riêng hay đặc điểm người dùng nói chung để có thể cung cấp cơ sở toàn diện hơn cho các chiến lược Marketing Nghiên cứu của Garima & Sajeevan (2019) về ứng dụng thuê xe du lịch tại Ấn Độ đã tích hợp TAM và ECM để chứng minh rằng giá trị cảm nhận, sự tự tin và sự hài lòng đóng góp đáng kể vào hình thành ý định tiếp tục sử dụng các dịch vụ trên ứng dụng dịch vụ xe du lịch Nghiên cứu sử dụng kết hợp phỏng vấn chuyên sâu và nghiên cứu định lượng với dữ liệu thu được từ 1552 người tham gia Một trong các hạn chế nổi bật của nghiên cứu đó là các yếu tố được thêm vào chưa hoàn toàn quyết định ý định tiếp tục sử dụng của người dùng; vai trò điều tiết của các biến số nhân khẩu học chưa được xem xét Choi & cộng sự (2019) đã thực hiện một nghiên cứu định tính, phỏng vấn chuyên sâu 22 người dùng ứng dụng du lịch Kết quả nghiên cứu khám phá rằng các lợi ích về chức năng, tính dễ sử dụng và sự thú vị là những yếu tố quyết định chính để người tham gia sử dụng và tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch tại Úc Hạn chế của nghiên cứu này đó là kết quả nghiên cứu chỉ tóm tắt các yếu tố liên quan ảnh hưởng đến ý định sử dụng tiếp tục mà không cung cấp thông tin chi tiết về tầm quan trọng của từng yếu tố trong việc ảnh hưởng quyết định ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu gợi ý về việc thực hiện nghiên cứu định lượng trong tương lai, nghiên cứu vai trò điều tiết của các yếu tố nhân khẩu học, và mở rộng các yếu tố ảnh hưởng để hiểu rõ sâu hơn về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch. Nghiên cứu của Liu & cộng sự (2020b) tích hợp ECM và lý thuyết về sự thành công của hệ thống công nghệ (ISS) để nghiên cứu về ứng dụng du lịch tại Trung Quốc Phương pháp nghiên cứu định lượng được sử dụng với dữ liệu thu được từ 480 người dùng Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tồn tại mối quan hệ đáng kể giữa các 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 sự thú vị - sự hài lòng; nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự tin cậy, nhận thức sự thú vị, nhận thức rủi ro - sự hài lòng; nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng - ý định tiếp tục sử dụng Nghiên cứu này còn tồn tại một số hạn chế, trong đó nổi bật là tính đại diện của mẫu chưa cao và cần tập trung vào một số yếu tố quan trọng khác Chẳng hạn như cần tập trung phân tích sự ảnh hưởng của nhận thức sự hữu ích đến ý định tiếp tục sử dụng để hiểu rõ sâu hơn về hành vi sử dụng ứng dụng du lịch nói riêng.

Mặc dù mô hình ECM được sử dụng rộng rãi nhưng các yếu tố quan trọng phải được điều chỉnh khác nhau tùy thuộc vào bối cảnh nghiên cứu Bên cạnh đó, ranh giới giữa chấp nhận và tiếp tục sử dụng không rõ ràng vì người dùng có thể nhanh chóng từ bỏ ứng dụng sau lần tải xuống và sử dụng ban đầu (Kim & Kim, 2014) Ngoài ra, ứng dụng di động còn có các đặc điểm khác với công nghệ khác như trang Web, nên có nhiều vấn đề riêng biệt khác cần được nghiên cứu (Harrison & cộng sự, 2013).

Các nghiên cứu về ứng dụng đã tập trung nghiên cứu hành vi sử dụng của người dùng bằng cách đánh giá trải nghiệm của họ (Wang, Xiang, Law & Ki 2016) Theo lý thuyết không hòa hợp nhận thức (CDT), trải nghiệm ảnh hưởng đến nhận thức và thái độ của người dùng công nghệ (Bhattacherjee & Premkumar, 2004) Các tài liệu nghiên cứu về dịch vụ khách hàng cũng nhấn mạnh vai trò nổi bật của trải nghiệm, vì điều này ảnh hưởng đến nhận thức của khách hàng về sản phẩm/dịch vụ (Mohd-Any & cộng sự, 2015) Đối với ứng dụng di động, do nhận thức của người dùng đối với ứng dụng di động có thể thay đổi do trải nghiệm sử dụng và cảm nhận về dịch vụ trên thực tế (Bhattacherjee & Premkumar, 2004) Do đó, các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận ứng dụng ban đầu có thể khác với các yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi tiếp tục sử dụng Với tầm quan trọng của việc tìm hiểu ý định tiếp tục sử dụng và ngày càng có nhiều nghiên cứu về 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, những nghiên cứu này 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) và các ứng dụng sức khỏe (Cho, 2016), đây là các ứng dụng mà người dùng có xu hướng sử dụng trong cuộc sống hàng ngày hoặc tương đối thường xuyên Do vậy, nghiên cứu không đặc trưng trong bối cảnh du lịch Các ứng dụng du lịch khác nhau về tính năng, chức năng và thiết kế ảnh hưởng khác nhau đến trải nghiệm và sự hài lòng của người dùng (Wang & cộng sự, 2016), nên các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng đối với ứng dụng du lịch có thể khác biệt so với các nghiên cứu trong bối cảnh khác. Đối với ứng dụng du lịch nói riêng, theo tổng quan tài liệu, có rất ít tài liệu nghiên cứu về cách du khách đánh giá về trải nghiệm, tình cảm của họ đối với ứng dụng du lịch, để từ đó hiểu về ý định tiếp tục sử dụng các ứng dụng này Vì vậy các công ty du lịch rất khó để biết cách thức hiệu quả để tương tác và giao tiếp với du khách thông qua ứng dụng (Wang & Wang, 2010) Khi du khách có nhiều khả năng thay đổi kỳ vọng và nhu cầu thông qua trải nghiệm công nghệ (Bilgihan & cộng sự, 2011), ngành du lịch phải dành nguồn lực để đảm bảo các ứng dụng du lịch tập trung vào đáp ứng nhu cầu của người dùng một cách tính linh hoạt, đổi mới và thích ứng cao (Meuter & cộng sự, 2003) Tuy nhiên, điều này vẫn không đảm bảo du khách tiếp tục sử dụng lâu dài các ứng dụng (Bhattacherjee, 2001b; Shaikh & Karjaluoto, 2015). Bhattacherjee (2001b) cho rằng cá nhân liên tục điều chỉnh nhận thức hay kỳ vọng về hệ thống thông tin khi đạt được các mục tiêu từ trải nghiệm thực tế, do đó hình thành các kỳ vọng ở giai đoạn sau khi sử dụng (Thong & cộng sự, 2006) Và nhiều nhà nghiên cứu đã khẳng định sự hài lòng là yếu tố mang tính quyết định đến ý định hành vi ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng

(Bhattacherjee, 2001b; Chen & cộng sự, 2016; Choi & cộng sự, 2015) Vì vậy, ngành du lịch cần tập trung vào nghiên cứu các kết quả hành vi từ sự hài lòng của du khách (Bhattacherjee, 2001b) Do đó, rất cần thiết phải tiến hành nghiên cứu để kiểm tra và hiểu sâu sắc hơn về ý định hành vi sử dụng ứng dụng du lịch của du khách, cụ thể nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách du lịch ở giai đoạn sau khi chấp nhận sử dụng lần đầu tiên Đặc biệt, có rất ít các nghiên cứu liên quan đến ứng dụng du lịch của OTA Trong khi đó, các trải nghiệm du lịch thường phức tạp bởi tính vô hình và tính chủ quan (Williams & Soutar, 2009) Do tính chất phức tạp này, trải nghiệm của du khách với các ứng dụng du lịch có xu hướng khác biệt, và có sự phức tạp hơn so với các bối cảnh nghiên cứu khác. Ngoài ra, theo Tổ chức du lịch thể giới (WTO, 1995), du lịch là một hoạt động của con người, bao gồm hành vi của con người, việc sử dụng các nguồn tài nguyên và sự tương tác với các bên liên quan, các nền kinh tế và môi trường; điều này cho thấy rằng nghiên cứu công nghệ trong du lịch cần phải tính đến nhận thức và trải nghiệm sử dụng công nghệ của du khách Do đó, nghiên cứu này nhằm khám phá nhận thức, tình cảm và hành vi của của du khách ở giai đoạn sau khi trải nghiệm sử dụng với các ứng dụng du lịch của OTA.

Mặt khác, các nghiên cứu khác như Hoehle & Venkatesh (2015b); Ozturk & cộng sự (2016); Hoehle & cộng sự (2015a) đã loại bỏ các lý thuyết trong lĩnh vực hệ thống thông tin và tạo ra mô hình nghiên cứu mới về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động Các nhân tố quyết định được phát triển chỉ dành riêng cho ứng dụng di động Trong đó nổi bật là nhân tố khả năng đáp ứng của ứng dụng di động, nhân tố này được quan tâm vì các nghiên cứu hiện có hầu như không cung cấp đầy đủ các tiền đề có thể hiểu sâu sắc để phát triển và cải thiện ứng dụng dành cho thiết bị di động (Zahra & cộng sự, 2017) Một số mô hình khái niệm hóa khả năng đáp ứng theo một cách tổng hợp và khá chung chung, dẫn đến khả năng giải thích từng thành phần có thể gây nhiễu (Hoehle & Venkatesh, 2015a; Tarute & cộng sự, 2017) Trong khi đó, nhiều nghiên cứu đã xác định khả năng đáp ứng ảnh hưởng trực tiếp đến ý định tiếp tục sử dụng.Nghiên cứu của Tarute & cộng sự (2017) về mức độ tương tác với ứng dụng di động của người tiêu dùng cho thấy rằng ứng dụng có khả năng đáp ứng tốt sẽ làm tăng mức độ tương tác và sau đó cải thiện ý định tiếp tục sử dụng của người dùng Tương tự, nghiên cứu của Ozturk & cộng sự (2016) trên một ứng dụng đặt phòng khách sạn cho thấy rằng việc cải thiện khả năng đáp ứng của ứng dụng sẽ tăng nhận thức của khách hàng về giá trị và ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng.

Tuy nhiên, do các đặc tính riêng của ứng dụng di động như tính di động và sự hạn chế của kích thước màn hình nên các mô hình nghiên cứu dựa trên bối cảnh nghiên cứu về phần mềm hoặc trang Web có thể không đủ để giúp định hướng cho sự cải thiện và phát triển thiết kế và giao diện của ứng dụng di động (Zahra & cộng sự, 2017; Harrison & cộng sự, 2013; Zhang & Adipat, 2005) Nghiên cứu của Hoehle & Venkatesh (2015a) là một trong những mô hình đầu tiên triển khai các cấu trúc cấu thành khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và liên hệ chúng với ý định tiếp tục sử dụng Các khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của 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 ra và cấu trúc giao diện (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Nghiên cứu đã chứng minh rằng sáu yếu tố đại diện cho khả năng đáp ứng ảnh hưởng đến ý định tiếp tục của các ứng dụng dành cho thiết bị di động Mô hình được hình thành và xác thực từ dữ liệu của hơn 1200 người tham gia (Hoehle & Venkatesh, 2015a), và nó đã được hỗ trợ thêm trong một nghiên cứu khác với dữ liệu từ hơn 1800 mạng xã hội người dùng ứng dụng phương tiện từ bốn quốc gia (Hoehle & cộng sự, 2015a). Hạn chế của mô hình là chưa nghiên cứu ý định hành vi của người dùng ứng dụng di động theo tiến trình hành vi và mới chỉ được áp dụng nghiên cứu cho các ứng dụng mạng xã hội.

Trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch, một số nghiên cứu đã chỉ ra rằng ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch bị ảnh hưởng trực tiếp bởi nhiều yếu tố (Bảng 1.2) Trong đó có yếu tố sự xác nhận ảnh hưởng đến nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng của người dùng đối với ứng dụng (Liu & cộng sự, 2020; Malik & Rao, 2019) Cả hai yếu tố này đều đóng một vai trò quyết định trực tiếp ý định tiếp tục sử dụng (Bhattacherjee, 2001a; Malik & Rao, 2019) Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào kiểm tra vai trò trung gian của nhận thức sự hữu ích và sự hài lòng trong mối quan hệ giữa hai khái niệm: sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và ý định tiếp tục sử dụng, mở ra cơ hội để thực hiện nghiên cứu này.

Từ những phân tích về tầm quan trọng của ứng dụng di động, sơ lược các lý thuyết nghiên cứu, và tổng quan các nghiên cứu liên quan đến khả năng đáp ứng của ứng dụng di động, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động, chủ đề nghiên cứu này còn tồn tại nhiều khoảng trống nghiên cứu cần được bổ sung Bên cạnh đó, trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam, hiện nay vẫn chưa có nghiên cứu chính thức về chủ đề này Do đó, luận án được thực hiện nhằm góp phần giải quyết các khoảng trống hiện đang tồn tại và nhằm gia tăng khả năng giải thích về ý định tiếp tục sử dụng trong bối cảnh du lịch ở khía cạnh cụ thể về khả năng đáp ứng của ứng dụng Dưới đây là bảng tóm tắt các nhân tố chính ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch từ các nghiên cứu đi trước.

Bảng 1.1 Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch

Nhân tố Các nghiên cứu

Nhận thức giá trị Garima & Sajeevan (2019); Kim & cộng sự (2019); Choi & cộng sự (2019)

Sự đáng tin cậy Garima & Sajeevan (2019); Filieri & cộng sự (2020)

Sự hài lòng Garima & Sajeevan (2019); Filieri & cộng sự (2020); Kim & cộng sự (2019);

Choi & cộng sự (2019); Liu & cộng sự (2020); Weng & cộng sự (2017); Zhong & cộng sự (2015)

Tính năng Choi & cộng sự (2019)

Nhận thức dễ sử dụng Filieri & cộng sự (2020); Garima & Sajeevan (2019); Choi & cộng sự (2019);

Nhận thức sự thú vị Choi & cộng sự (2019); Hsiao & cộng sự (2016); Kim & cộng sự (2019); Liu

& cộng sự (2020) Chuẩn chủ quan Weng & cộng sự (2017); Zhong & cộng sự (2015)

Khả năng đáp ứng Ozturk & cộng sự (2016); Hoehle & Venkatesh, 2015; Tarute & cộng sự

Nhận thức sự hữu ích Filieri & cộng sự (2020); Liu & cộng sự (2020); Garima & Sajeevan (2019);

Kim & cộng sự (2019); Liu & cộng sự (2020); Weng & cộng sự (2017); Zhong & cộng sự (2015)

Hiệu suất kinh nghiệm Filieri & cộng sự (2020)

Nhận thức chi phí Kim & cộng sự (2019)

Nhân tố Các nghiên cứu

Nhận thức rủi ro Kim & cộng sự (2019); Liu & cộng sự (2020); Weng & cộng sự (2017)

Sự xác nhận Kim & cộng sự (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng sự (2020);

Weng & cộng sự (2017); Zhong & cộng sự (2015) Hiệu quả bản thân Garima & Sajeevan (2019)

Niềm tin Choi & cộng sự (2019); Liu & cộng sự (2020)

Thái độ Weng & cộng sự (2017)

Nhận thức kiểm soát hành vi

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

Khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

1.5.1 Khái niệm về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động

Thuật ngữ “khả năng đáp ứng” được dịch từ thuật ngữ “usability” Trong bối cảnh nghiên cứu về công nghệ, thuật ngữ “usability”có thể được dịch là “khả năng sử dụng”, hoặc “tính khả dụng”, hoặc “khả năng đáp ứng” Tuy nhiên, trong nghiên cứu này nhằm tránh nhầm lẫn ý nghĩa với “ý định tiếp tục sử dụng” hay “ý định sử dụng” của người dùng, thuật ngữ này được tạm dịch là “khả năng đáp ứng” Khả năng đáp ứng là mức độ một sản phẩm được hiểu, được vận hành và tạo sự hấp dẫn người dùng khi được sử dụng để đạt được các mục tiêu nhất định và hiệu quả trong các bối cảnh sử dụng cụ thể (Bevan,1995 trích trong Hoehle & Venkatesh, 2015b).

Trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng di động, khả năng đáp ứng là mức độ mà ứng dụng di động có thể được sử dụng bởi một người dùng cụ thể nhằm giúp người dùng đạt được các mục tiêu cụ thể với hiệu quả, hiệu suất và sự hài lòng trong bối cảnh cụ thể (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Theo Lee & cộng sự (2009), nhận thức của người dùng về khả năng đáp ứng chính là cảm nhận liên quan đến các khía cạnh thiết kế giao diện dành cho người dùng, đảm bảo tính dễ sử dụng, thu hút trực quan, sự thân thiện với người dùng và thuận tiện trong việc cung cấp dịch vụ Dựa trên các định nghĩa trước, trong nghiên cứu này, khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch là mức độ mà ứng dụng du lịch là phù hợp để được sử dụng, giúp du khách đạt được các mục đích du lịch một cách chính xác, hiệu quả và mang lại sự hài lòng.

Ngoài ra, nghiên cứu đã mở rộng khái niệm “khả năng đáp ứng” thành khái niệm “sự xác nhận về khả năng đáp ứng” của ứng dụng du lịch (Confirmation of mobile tourism apps usability) Cơ sở của việc mở rộng khái niệm nghiên cứu này xuất phát từ việc mở rộng lý thuyết nghiên cứu từ việc tích hợp mô hình nghiên cứu Khái niệm “sự xác nhận” bắt nguồn từ khái niệm “sự không xác nhận” trong lý thuyết không xác nhận

– kỳ vọng (EDT), lý thuyết này được phát triển bởi Oliver (1980) (trích trong Bhattacherjee, 2001) Sự xác nhận là cảm giác tích cực của người dùng khi có sự phù hợp giữa mong đợi về sản phẩm/dịch vụ trước khi sử dụng và hiệu suất từ quá trình trải nghiệm Oliver (1980) (trích trong Bhattacherjee, 2001) Khi áp dụng lý thuyết EDT trong các nghiên cứu liên về hệ thống thông tin, Bhattacherjee (2001) đã định nghĩa sự xác nhận là nhận thức của người dùng về sự phù hợp giữa kỳ vọng về việc sử dụng công nghệ và hiệu suất thực tế của công nghệ đó Trong các nghiên cứu về ứng dụng di động cho thấy sự xác nhận đạt được khi người dùng cảm nhận được các kỳ vọng ban đầu về ứng dụng có sự tương thích với hiệu suất mà ứng dụng mang lại khi trải nghiệm (Liao & cộng sự, 2009) Căn cứ trên định nghĩa có liên quan của Bevan

(1995), Bhattacherjee (2001), Lee & cộng sự (2009) và Hoehle & Venkatesh (2015b), trong nghiên cứu này “sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch” được định nghĩa là nhận thức của du khách về sự phù hợp giữa kỳ vọng về mức độ mà một ứng dụng du lịch có thể được sử dụng để giúp du khách đạt được các mục đích du lịch một cách chính xác, hiệu quả và hài lòng so với hiệu suất thực tế của nó.

1.5.2 Vai trò và các mô hình nghiên cứu về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động

Khả năng đáp ứng được xem là một khía cạnh chất lượng quan trọng không những đánh giá mức độ dễ sử dụng của giao diện người dùng mà còn có vai trò quan trọng với sự thành công của một ứng dụng di động (Baharuddin & cộng sự, 2013) Khác với chức năng, thường chỉ tập trung vào sản phẩm và những gì sản phẩm làm được; khả năng đáp ứng chú trọng vào vấn đề liệu rằng người dùng có dễ dàng hiểu về ứng dụng và làm cho nó phát huy được những chức năng mà nó có thể làm, thường được thể hiện thông qua giao diện (Baharuddin& cộng sự, 2013; Tan & cộng sự, 2020) Khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch được khẳng định là chìa khóa để phát triển thành công ứng dụng (Hussain & Omar, 2020).

Trong khi đó, mô hình nghiên cứu về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động không có sự thống nhất Hầu hết các nghiên cứu xem xét khả năng đáp ứng một cách tổng hợp và chỉ một số ít các nghiên cứu chỉ ra các yếu tố cơ bản của khái niệm này (Islam & cộng sự, 2017, Tan & cộng sự, 2020b) Hoehle & Venkatesh (2015a) xây dựng mô hình nghiên cứu về khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng di động; và đề nghị về hướng nghiên cứu trong tương lai cần tìm hiểu rõ hơn về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động Các nhà nghiên cứu có thể tái tạo mô hình lý thuyết của Hoehle & Venkatesh (2015a) trong các bối cảnh mới hoặc kiểm tra độ ổn định của thang đo theo thời gian (Johns, 2006) Các nghiên cứu trong tương lai có thể sử dụng khái niệm và thang đo về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động để kết hợp với các lý thuyết khác, chẳng hạn như lý thuyết ý định tiếp tục sử dụng hệ thống công nghệ của Bhattacherjee (2001a) để nghiên cứu lý do tại sao các cá nhân sử dụng các ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Việc kết hợp lý thuyết làm gia tăng hiệu quả dự đoán ý định hành vi ở giai đoạn sau sử dụng trong bối cảnh du lịch, và củng cố sức mạnh giải thích của các yếu tố với ý định hành vi ở giai đoạn sau sử dụng (Hossain & Quaddus, 2012).

Lý thuyết nghiên cứu về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động đã được xác định trên cơ sở tài liệu nghiên cứu chung, chủ yếu dựa trên bối cảnh phần mềm và trang web (Hoehle & Venkatesh, 2015a). Một số mô hình khái niệm hóa khả năng đáp ứng theo một cách tổng hợp làm cho việc giải thích các cấu trúc cấu thành có thể bị nhiễu và gây hiểu nhầm (Hoehle & Venkatesh, 2015a; Islam & cộng sự, 2017). Trong khi đó, khả năng đáp ứng là một khái niệm đa chiều, được định nghĩa bởi nhiều cách khác nhau bởi

Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) và Nielsen (1994), và trong một số nghiên cứu Coursaris & Kim

(2011), Zahra & cộng sự (2017) và Hornbổk & Law (2007) Nhiều nghiờn cứu đó hỡnh thành khỏi niệm và đo lường khả năng đáp ứng của ứng dụng di động mà không tích hợp các yếu tố quan trọng theo ngữ cảnh (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Các mô hình về khả năng đáp ứng chung dựa trên bối cảnh nghiên cứu về phần mềm hoặc trang Web có thể không đủ để áp dụng trong bối cảnh về ứng dụng di động, bởi vì các đặc tính riêng của ứng dụng di động như tính di động và sự hạn chế của kích thước màn hình thường bị bỏ qua (Harrison & cộng sự, 2013; Zhang & Adipat, 2005). Để khắc phục vấn đề này, nhiều nghiên cứu đã xem xét khả năng đáp ứng dành riêng cho ứng dụng di động bằng cách kết hợp và mở rộng các yếu tố cấu thành khả năng đáp ứng Bảng 1.2 tóm tắt các nghiên cứu liên quan đến mô hình thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng di động.

Cụ thể, Hussain & Kutar (2012) đã phát triển mô hình số liệu câu hỏi mục tiêu di động (mGQM) để đo lường khả năng đáp ứng của các ứng dụng di động với 14 mục và 6 yếu tố cấu thành Mô hình này có ba hạn chế chính Đầu tiên, mô hình chỉ được đánh giá thông qua thử nghiệm khả năng đáp ứng và hướng dẫn sử dụng bốn ứng dụng di động khác nhau.

Bảng 1.2 Các mô hình đo lường khả năng đáp ứng của ứng dụng di động

- Quốc gia mGQM PACMAD, UHM, UEM MAU UHM, UEM

Sự đ ơn g iản C hí nh x ác Th ời g ian C ác tín h nă ng A n to àn Sự h ấp d ẫn Sự h ữu h iệu Sự h iệu q uả H ài lò ng K hả n ăn g họ c h ỏi K hả n ăn g gh i n hớ N hậ n th ức tả i tr ọn g Th iết k ế ứ ng d ụn g Ti ện íc h ứn g dụ ng G iao d iện n gư ời d ùn g G iao d iện đ ầu v ào G iao d iện đ ầu ra C ấu tr úc g iao d iện K hả n ăn g ho ạt độ ng Tí nh p hổ b iến K hả n ăn g tiế p cậ n

Hussein & Ahmed, (2022) Du lịch - Ai

Du lịch - Các quốc gia khác nhau

Giáo dục chăm sóc sức khỏe -Na Uy

Phương tiện truyền thông xã hội di động -

Hoa Kỳ, Đức, Trung Quốc, Ấn Độ

Hussain & Kutar (2012) Ứng dụng SatNav - Vương quốc Anh

Biel & cộng sự (2010) Ứng dụng dành cho thiết bị di động - ngữ cảnh khác nhau

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

Do đó, mô hình có thể chỉ áp dụng hiệu quả cho một số ứng dụng di động do sự khác biệt về tính năng và chức năng Thứ hai, mô hình này khá toàn diện vì nó được xây dựng để nghiên cứu về ứng dụng di động nói chung Do đó, giải thích không đầy đủ về cách chọn các chỉ số khả năng đáp ứng phù hợp cho một ứng dụng di động cụ thể (Hussain & Kutar, 2012; Zahra & cộng sự, 2017) Ví dụ, độ tin cậy và tính bảo mật là những đặc điểm quan trọng trong trường hợp ứng dụng ngân hàng di động Tuy nhiên, những tính năng này đã không được thảo luận đầy đủ trong mô hình Thứ ba, cấu trúc của mô hình được phát triển dựa trên thước đo câu hỏi mục tiêu (Hussain & Kutar, 2012); do đó, các câu hỏi về khả năng đáp ứng của ứng dụng cụ thể có thể không dễ dàng để giải thích.

Harrison & cộng sự (2013) đã phát triển mô hình con người tại trung tâm phát triển ứng dụng di động (PACMAD) với 7 thành phần cấu thành khả năng đáp ứng của ứng dụng di động PACMAD được thiết kế để nắm bắt sự phức tạp của việc tương tác với các ứng dụng di động Mô hình nhằm mục đích áp dụng các mô hình khả năng đáp ứng hiện có cho các ứng dụng di động, chẳng hạn như xem xét các dịch vụ chức năng trong quá trình phát triển ứng dụng Tuy nhiên, các dịch vụ chức năng có thể làm tăng độ phức tạp của phần mềm Do đó, điều này khiến mục tiêu chính của người dùng trở nên khó thực hiện thông qua thiết bị di động Bên cạnh đó, để kiểm tra độ chính xác của mô hình cho ứng dụng di động, PACMAD cũng thiếu các hướng dẫn và số liệu liên quan đến các thành phần được chọn cũng như thiếu yêu cầu đánh giá (Zahra & cộng sự, 2017).

Mô hình phân cấp khả năng đáp ứng (UHM) được phát triển bởi Kasali & cộng sự (2019) bao gồm

7 yếu tố cấu thành được đề xuất bằng cách tích hợp mô hình IMM và mô hình PACMAD Điều này khắc phục những hạn chế của mô hình nghiên cứu trước đây Tuy nhiên, mẫu khảo sát là người dùng trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, cụ thể là ứng dụng MyFitnessPall và GoogleFit Do sự khác biệt về tính năng và chức năng của các ứng dụng khác nhau trong các bối cảnh khác nhau, mô hình này có thể không hiệu quả trong tất cả các bối cảnh nghiên cứu và cần có các nghiên cứu sâu hơn (Kasali & cộng sự, 2019) Ngoài ra, mô hình xem xét tất cả các yếu tố khả năng đáp ứng cùng nhau, điều này tạo ra quá nhiều quy tắc (Gupta

& cộng sự, 2017) Các thuộc tính trong mô hình chưa được xếp hạng và ưu tiên Điều này không đảm bảo nắm bắt đồng thời cả thuộc tính chủ quan và khách quan để có kết quả đáng tin cậy và tốt hơn.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Lý thuyết nền được sử dụng trong nghiên cứu

2.1.1 Lý thuyết Nhận thức - Tình cảm – Ý định hành vi (CAB)

Trong bối cảnh nghiên cứu về công nghệ, trong khi thành phần tình cảm thường được đề cập một cách phổ biến là thái độ trong nghiên cứu về chấp nhận công nghệ, thì thành phần nhận thức có liên quan đến niềm tin nổi bật đối với hành vi mục tiêu, chẳng hạn như lợi ích mong đợi từ việc chấp nhận công nghệ; và thành phần ý định hành vi đề cập đến ý định hoặc định hướng hành vi liên quan đến việc chấp nhận công nghệ (Bhattacherjee & Sanford, 2006) Khung lý thuyết C-A-B cung cấp nền tảng lý thuyết để tích hợp các đặc tính công nghệ và khả năng tạo giá trị trong bối cảnh nghiên cứu liên quan ứng dụng di động (Qin, 2021), do đó cho phép kiểm tra tác động của công nghệ trong quá trình ra quyết định của người dùng Nghiên cứu này sử dụng lý thuyết CAB làm nền tảng lý thuyết bởi vì một số nhà nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ đã sử dụng mô hình này để nghiên cứu sâu về nhận thức của từng cá nhân và các biến số kết quả trong bối cảnh nghiên cứu về các dịch vụ trực tuyến (J Lin, 2014; Qin, 2021; Zhao & cộng sự,

2012) Ngoài ra, những nghiên cứu đi trước cũng đã chứng minh tính hiệu quả của khung lý thuyết CAB trong việc tìm hiểu các mối quan hệ nhân quả tuần tự giữa nhận thức, tình cảm và ý định hành vi.

2.1.2 Mô hình xác nhận – kỳ vọng (ECM)

ECM (Hình 1.5) tồn tại một số hạn chế nhất định Trong đó, hạn chế nổi bật là, mô hình này chỉ xem xét các yếu tố quyết định ý định tiếp tục sử dụng được thảo luận ở cấp độ tổng hợp mà không phân tách các yếu tố quyết định thành các thuộc tính cụ thể để có thể cung cấp các hướng dẫn chi tiết về thiết kế các hệ thống cũng như khuyến khích ý định liên tục (Islam & cộng sự, 2017) ECM được sử dụng phổ biến trong các nghiên cứu về ý định tiếp tục sử dụng công nghệ; và các học giả đã dần mở rộng lý thuyết này với các biến số bổ sung để phù hợp với lĩnh vực nghiên cứu cụ thể bằng cách áp dụng quan điểm thực chứng Trong hầu hết các nghiên cứu, sự xác nhận của người dùng được nhìn nhận là một biến số tổng hợp (Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001), và sự xác nhận khi sử dụng công nghệ có thể là xác nhận kỳ vọng về sự hữu ích, khả năng truy cập, sự linh động, chất lượng kết nối, (Chou & cộng sự, 2013) Tuy nhiên, theo Islam & cộng sự (2017), biến số sự xác nhận nên được phân tách cụ thể vì các kỳ vọng được hình thành từ nhiều khía cạnh riêng lẻ và không có sự bao hàm Brown & cộng sự (2008) cũng cho rằng cần phải nghiên cứu nhiều hơn nữa về sự xác nhận, xem xét kỳ vọng và kinh nghiệm của cá nhân đối với việc sử dụng công nghệ và ảnh hưởng của chúng đến kết quả bằng cách tập trung vào một lĩnh vực hoặc bối cảnh nghiên cứu Một số nghiên cứu cho thấy nhận thức về khả năng đáp ứng của công nghệ là phần quan trọng quyết định liệu rằng người dùng có ý định tiếp tục sử dụng công nghệ hay không (Venkatesh & Ramesh, 2006; Hoehle & Venkatesh, 2015b; Chiu & cộng sự, 2005); đây là một dự đoán tốt về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015b) Từ những hạn chế nêu trên của ECM, trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch này, luận án đã cụ thể hóa khái niệm “sự xác nhận” thành “sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch” bằng việc tích hợp với mô hình UCMF Trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam chưa có nghiên cứu chính thức về chủ đề này được công bố.

2.1.3 Mô hình phù hợp giữa khả năng đáp ứng – tiếp tục sử dụng (UCMF)

Khái niệm khả năng đáp ứng ứng dụng di động là một yếu tố dự báo tốt về ý định tiếp tục sử dụng và lòng trung thành của ứng dụng di động (Hoehle & Venkatesh, 2015a) Bên cạnh đó, như đã được đề cập ở trên, khả năng đáp ứng của ứng dụng di động còn là chìa khóa để phát triển thành công các ứng dụng di động (Hussain & Omar, 2020) Mô hình UCMF đã nghiên cứu về ảnh hưởng của khả năng đáp ứng của ứng dụng di động đến ý định tiếp tục sử dụng của người dùng công nghệ trong bối cảnh ứng dụng mạng xã hội và ứng dụng dự báo thiên tai Tuy nhiên, mô hình này chưa giải thích ý định hành vi của người dùng công nghệ theo một trình tự này Trong khi đó, để hình thành một ý định hành vi tiêu dùng thường trải qua một quá trình nhận thức (Ajzen, 1991), hay theo một trình tự nối tiếp nhau nhận thức – tình cảm – ý định hành vi, ngay cả trong bối cảnh tiêu dùng sản phẩm công nghệ (Lin & cộng sự, 2015) Vì vậy, trong luận án này, dựa trên hạn chế của UCMF, nghiên cứu đã tích hợp với ECM để giải thích ảnh hưởng của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của du khách theo tiến trình hình thành ý định hành vi.

Mô hình nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu được phát triển dựa trên lý thuyết nền tảng là lý thuyết nhận thức – tình cảm – ý định hành vi; và sự tích hợp của hai mô hình, bao gồm: mô hình xác nhận - kỳ vọng, và mô hình sự phù hợp giữa khả năng đáp ứng của ứng dụng di động – tiếp tục sử dụng Cơ sở để tích hợp hai mô hình là những hạn chế của từng mô hình trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch.

Theo đó, các yếu tố nhận thức được kiểm tra trong nghiên cứu bao gồm các khía cạnh thuộc sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng và nhận thức về sự hữu ích của ứng dụng du lịch Các yếu tố thuộc khả năng đáp ứng được xem xét dựa trên đề xuất của Hoehle & Venkatesh (2015a) về việc mở rộng mô hình ban đầu bằng cách sử dụng các yếu tố cụ thể liên quan đến đặc điểm của ứng dụng di động Xét về các yếu tố tình cảm, mô hình bao gồm sự hài lòng với việc sử dụng ứng dụng Cuối cùng, luận án xem xét ảnh hưởng của các yếu tố nhận thức và tình cảm đối với giai đoạn chung hình thành ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Hình 2.1 trình bày mô hình khái niệm được phát triển cho nghiên cứu này.

Nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch

Sự hài lòng của Du khách về việc sử dụng ứng dụng

Sự xác nhận về Khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Sự xác nhận về Độ ổn định

Sự xác nhận về Giao diện đầu ra

Sự xác nhận về Giao diện đầu vào

Sự xác nhận về Cấu trúc giao diện

Sự xác nhận về Đồ họa giao diện

Sự xác nhận về Tiện ích ứng dụng

Sự xác nhận về Thiết kế ứng dụng

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nhận thức Tình cảm Ý định hành vi

H6 và H7: Vai trò trung gian của (H6a,b,c,d,e,f,g) sự hài lòng trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động, (H7) nhận thức sự hữu ích và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H8a,b,c,d,e,f,g: Vai trò trung gian của nhận thức sự hữu ích trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

44 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch

Định nghĩa các khái niệm nghiên cứu

Với các khái niệm nghiên cứu được nhắc đến trong mô hình, định nghĩa khái niệm là một bước quan trọng trong quá trình phát triển thang đo vì các khái niệm nghiên cứu được xác định rõ ràng dẫn đến thang đo rõ ràng và có độ chính xác cao hơn (Lê V ăn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng hai nguồn thông tin để xác định rõ các khái niệm nghiên cứu, đó là qua tổng quan các tài liệu nghiên cứu liên quan và hiệu chỉnh dựa trên kết quả phỏng vấn chuyên sâu Cụ thể, tổng quan tài liệu được sử dụng để xác định nền tảng cho các định nghĩa khái niệm Bên cạnh đó, kết quả từ phỏng vấn sâu cũng đã hỗ trợ làm rõ các định nghĩa bằng cách xác định các yếu tố cấu thành chính trong bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch.

Khái niệm nghiên cứu đầu tiên được đề cập đến là “sự xác nhận” Sự xác nhận là niềm tin nhận thức về mức độ về những kỳ vọng của người dùng đã được đáp ứng trong thực tế sau lần sử dụng ban đầu (Bhattacerjee, 2001b) Kỳ vọng ban đầu của người dùng đối với một công nghệ cụ thể bao gồm rất nhiều khía cạnh, đó có thể là kỳ vọng về có thể là quá trình xử lý nhanh, tải nhanh, sự đơn giản về chức năng, số lượng lựa chọn, chất lượng dịch vụ sự hữu ích và tính giải trí, … (Olubusola, 2015) Tuy nhiên, khả năng đáp ứng được nhìn nhận là một yếu tố quan trọng trong việc dự đoán hành vi sử dụng, do đó kỳ vọng ban đầu của người dùng về khả năng đáp ứng sẽ tác động mạnh đến người dùng công nghệ (Islam & cộng sự,

2017) Xét trong nghiên cứu về ứng dụng di động, Baharuddin & cộng sự (2013) cho rằng khả năng đáp ứng ngày càng được công nhận là một khía cạnh chất lượng quan trọng để xác định sự thành công của ứng dụng di động Như đã được trình bày ở trên, Hoehle & Venkatesh (2015a) đã nghiên cứu và xác định các cấu trúc chính cấu thành nên khả năng đáp ứng ứng dụng di động, gồm thiết kế ứng dụng, sự tiện ích, đồ họa giao diện, cấu trúc giao diện, đầu vào giao diện, và đầu ra giao diện Bên cạnh đó, nghiên cứu củaTan & cộng sự (2020) đã chứng minh và thêm vào khía cạnh độ ổn định của ứng dụng như một cấu trúc quan trọng cấu thành khả năng đáp ứng ứng dụng di động Kế thừa từ các nghiên cứu đi trước, luận án thừa nhận bảy cấu trúc chính thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch.

2.3.1 Các khía cạnh thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động Để khám phá và khẳng định lại các khía cạnh thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong lĩnh vực du lịch, 20 cuộc phỏng vấn chuyên sâu với phương pháp chọn mẫu thuận tiện đã được tiến hành Các cuộc phỏng vấn giúp có sự hiểu biết toàn diện hơn về trải nghiệm của cá nhân người tham gia về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, cũng như các lý do liên quan đến hành vi sử dụng Những người được phỏng vấn là sinh viên và giảng viên làm việc trong lĩnh vực kinh tế, thường xuyên sử dụng các ứng dụng du lịch để tìm kiếm thông tin hoặc mua dịch vụ du lịch Trước khi bắt đầu khảo sát, để đảm bảo mẫu khảo sát chỉ những người có trải nghiệm ứng dụng du lịch mới có thể tham gia, tác giả đã đề nghị những người tham gia cung cấp thông tin cá nhân và nêu chi tiết các ứng dụng du lịch của OTA mà họ đã sử dụng Nghiên cứu tự động loại khỏi mẫu tất cả những người không trả lời được những câu hỏi này và không thể đánh giá việc sử dụng các ứng dụng du lịch Phỏng vấn với bảng hỏi bán cấu trúc, với các câu hỏi được xác định trước và câu hỏi được nêu ra tiếp theo dựa trên câu trả lời của đáp viên, phỏng vấn được thực hiện tại trường Đại học Kinh tế Đà Nẵng và Đại học Khánh Hòa vào tháng 5/2020 Các cuộc phỏng vấn được thực hiện cho đến khi không thu được thêm thông tin mới (Seidman,

2006) Mỗi người được phỏng vấn được gợi ý để (1) Nêu sự hiểu biết về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động; (2) Khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong lĩnh vực du lịch được thể hiện qua khía cạnh nào và tại sao? Mỗi cuộc phỏng vấn kéo dài khoảng 40-45 phút Phân tích nội dung được sử dụng cho nghiên cứu và kết quả cho thấy được có 7 thành phần được đề xuất thể hiện đầy đủ khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch mà du khách cảm nhận được Kết quả này tương đồng với nghiên cứu của Hoehle & Venkatesh (2015b) và Tan & cộng sự (2020).

Bảng 2.1 Tóm tắt kết quả nghiên cứu định tính khám phá các khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch di động

STT Khía cạnh Tần suất Các lý do

- Ứng dụng khởi chạy nhanh chóng, cho phép người dùng bắt đầu sử dụng ngay lập tức;

- Tâm lý chung của khách hàng thường muốn mọi thứ nhanh chóng, tiết kiệm thời gian; Đáp ứng nhanh nhu cầu của khách hàng; Nếu tốc độ truy cập chậm, họ sẽ rời khỏi ứng dụng;

- Thích ứng nội dung theo định hướng của thiết bị di động, vì vậy người dùng cảm thấy rất thuận tiện Người dùng có thể đọc nội dung bất kể chiều hướng của điện thoại di động của họ;

- Thiết kế ứng dụng tốt sẽ tự động lưu dữ liệu, vì vậy người dùng có thể khởi động lại từ nơi tôi đã rời đi và do đó, tiết kiệm rất nhiều thời gian;

- Thiết kế ứng dụng tốt được thu hút, giữ chân và kích thích người dùng thông qua việc cung cấp các giá trị;

- Khách hàng thường có nhiều lựa chọn, họ có thể đợi hoặc chuyển sang ứng dụng khác; Tạo trải nghiệm tích cực và hài lòng cho khách hàng.

- Ứng dụng có khả năng đáp ứng tốt, khiến khách hàng tin rằng ứng dụng thỏa mãn mọi nhu cầu của người dùng;

- Ứng dụng có tiện ích tốt mang lại lợi ích đáp ứng các nhu cầu của khách hàng và khách hàng nhận được các thông tin chính xác;

- Phát huy giá trị thực dụng của ứng dụng; khả năng đáp ứng của ứng dụng là tốt;

- Trải nghiệm tốt của người dùng với việc sử dụng ứng dụng là tích cực;

- Khả năng chia sẻ và trao đổi thông tin với người khác và tìm kiếm thông tin dễ dàng;

- Kết nối với cộng đồng người dùng, tiện ích ứng dụng tạo điều kiện tập trung vào nhu cầu của khách hàng, giao tiếp hai chiều tích cực và phản hồi để giúp người dùng kịp thời;

- Tiện ích ứng dụng gia tăng giá trị và khuyến khích người dùng quay lại truy cập;

- Người dùng hiểu và tìm được dịch vụ phù hợp với nhu cầu của mình, để người dùng có cơ sở lựa chọn dịch vụ và ra quyết định;

- Cho phép người dùng đưa ra yêu cầu cụ thể, các nhu cầu và nhà cung cấp sẽ tăng khả năng cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa;

- Nhà cung cấp sẽ hướng dẫn và tư vấn cho người dùng;

- Đảm bảo sự tiện lợi, phản hồi thông tin cho người dùng một cách nhanh nhất.

- Một ứng dụng có đồ họa đẹp, màu sắc bắt mắt sẽ khiến người dùng ngay lập tức hài lòng, vui vẻ và sảng khoái;

- Ứng dụng sử dụng hình ảnh độc đáo phù hợp với giá trị và định vị của ứng dụng; sử dụng đồ họa hấp dẫn Do đó, đồ họa giao diện ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng và làm cho trải nghiệm người dùng thú vị hơn;

- Sử dụng hình ảnh hoặc biểu tượng thực tế để minh họa các chức năng, bố cục ứng dụng theo cách giúp khách du lịch dễ dàng xác định nội dung họ cần;

- Ứng dụng sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt, lôi cuốn người dùng truy cập vào ứng dụng nhiều hơn, tạo ấn tượng và lưu giữ trong bộ nhớ của người dùng khi cần;

- Góp phần tăng tính thẩm mỹ cho ứng dụng sẽ tạo sự thích thú cho người dùng;

- Thu hút người dùng; tạo cảm giác thích thú và thiện cảm cho người dùng, họ sẽ quan tâm đến ứng dụng hơn ;

- Tạo môi trường thư giãn cho người dùng.

- Cấu trúc giao diện là yếu tố quan trọng tạo nên tính hiệu quả và độ tin cậy của ứng dụng;

- Để đảm bảo sự thuận tiện cho người dùng, ứng dụng được thiết kế linh hoạt và rõ ràng, cho phép họ tìm kiếm thông tin và thực hiện giao dịch dễ dàng trong suốt hành trình của mình;

- Liệt kê các chức năng được sử dụng thường xuyên nhất ở trên cùng, do đó bố cục của ứng dụng giúp người dùng dễ dàng tìm thấy nội dung họ cần;

- Ứng dụng cung cấp cho người dùng một con đường hợp lý để đi tuân theo;

- Không tiếp xúc trực tiếp với nhà cung cấp nên thông tin trên ứng dụng rõ ràng, chính xác sẽ tạo niềm tin và củng cố niềm tin của người dùng đối với dịch vụ và nhà cung cấp;

- Đảm bảo lựa chọn của người dùng trên app đúng với dịch vụ thực tế của nhà cung cấp;

- Điều hướng giúp khách hàng dễ dàng đi đến các liên kết mà người dùng cần sử dụng, tối ưu hóa sự lựa chọn cho người dùng.

- Tạo hiệu quả của ứng dụng và tác động đến hành vi tiêu dùng của khách hàng;

Các giả thuyết nghiên cứu

2.4.1 Mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng và nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch

Sự xác nhận là một khái niệm nhận thức đề cập đến mức độ mà việc sử dụng công nghệ trong thực tế phản ánh việc mong đợi của việc sử dụng Sự xác nhận đến từ việc sử dụng công nghệ trước đây (Bhattacherjee, 2001a) Vì các khái niệm nhận thức, như nhận thức về tính dễ sử dụng và nhận thức về sự hữu ích, có liên quan trong các nghiên cứu về chấp nhận công nghệ (Davis, 1989); do đó, các khái niệm nhận thức này được xem là có liên quan trong bối cảnh nghiên cứu ý định tiếp sử dụng công nghệ (Bhattacherjee, 2001a) Trong ECM, sự xác nhận tác động đến nhận thức về sự hữu ích của công nghệ, hay sự xác nhận sẽ có xu hướng nâng cao nhận thức về sự hữu ích của người dùng đối với công nghệ (Bhattacherjee, 2001a) Một số nghiên cứu liên quan trong lĩnh vực ứng dụng di động như nghiên cứu của Garima & Sajeevan (2019); Weng & cộng sự (2017c); Chou & cộng sự (2013); Kim & cộng sự (2019), Liu & cộng sự, (2020b) đều chứng minh ảnh hưởng tích cực của sự xác nhận đến nhận thức sự hữu ích của người dùng với ứng dụng di động Do đó, nghiên cứu này đặt ra giả thuyết H1 là sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động ảnh hưởng đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch Tuy nhiên, sự xác nhận của người dùng chỉ được nhìn nhận là một biến số tổng hợp (Oliver, 1980; Bhattacherjee, 2001) Nghiên cứu của Islam & cộng sự (2017) và Brown & cộng sự (2008) đề nghị nghiên cứu về biến số sự xác nhận ở một mức độ cụ thể do các kỳ vọng được hình thành từ nhiều khía cạnh riêng lẻ; cũng như tập trung nghiên cứu kinh nghiệm của cá nhân đối với việc sử dụng công nghệ trong một lĩnh vực hoặc bối cảnh nghiên cứu Trong khi các khía cạnh thuộc khả năng đáp ứng có vai trò quan trọng đối với sự thành công của ứng dụng di động (Baharuddin & cộng sự, 2013) Vì vậy, có giả thuyết H1 cụ thể như sau:

H1a: Sự xác nhận về thiết kế ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1b: Sự xác nhận về tiện ích của ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1c: Sự xác nhận về đồ họa giao diện của ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1d: Sự xác nhận về cấu trúc giao diện của ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1e: Sự xác nhận về giao diện đầu vào tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1f: Sự xác nhận về giao diện đầu ra tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

H1g: Sự xác nhận về độ ổn định của ứng dụng tác động tích cực đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch.

2.4.2 Mối quan hệ giữa sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng và sự hài lòng của du khách với ứng dụng

Sự xác nhận các kỳ vọng có được khi người dùng cảm nhận được kỳ vọng ban đầu về ứng dụng có sự tương thích với nhận thức hiệu suất mà ứng dụng mang lại khi trải nghiệm (Liao & cộng sự, 2009) Các nghiên cứu của Bhattacherjee (2001b) và Lin & cộng sự (2005b) đều cho thấy rằng sự xác nhận các kỳ vọng liên quan tích cực đến sự hài lòng của người dùng đối với việc sử dụng công nghệ nói chung Nếu sự xác nhận các kỳ vọng của người dùng càng cao thì mức độ hài lòng cao hơn (Lin & cộng sự, 2005b) Một số nghiên cứu đã khẳng định mối liên hệ giữa sự xác nhận và sự hài lòng của người dùng trong các bối cảnh khác nhau (Liao & cộng sự, 2009; Lin & cộng sự, 2005; Hong & cộng sự, 2006; Thong & cộng sự,

2006) Nghiên cứu trong lĩnh vực công nghệ trên di động, Liu & cộng sự (2020) cho rằng sự xác nhận các kỳ vọng ban đầu của du khách đối với các ứng dụng di động du lịch tại trung Quốc sẽ ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng Hay nghiên cứu của Susanto & cộng sự (2016) cũng cho rằng sự xác nhận trong việc sử dụng dịch vụ ngân hàng trên di động sẽ làm tăng sự hài lòng của người dùng và cải thiện mức độ tin cậy của họ đối với dịch vụ Do đó, có các giả thuyết H2a,b,c,d,e,f,g như sau:

H2a: Sự xác nhận về thiết kế ứng dụng tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2b: Sự xác nhận về tiện ích của ứng dụng tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2c: Sự xác nhận về đồ họa giao diện của ứng dụng tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2d: Sự xác nhận về cấu trúc giao diện của ứng dụng tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2e: Sự xác nhận về giao diện đầu vào tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2f: Sự xác nhận về giao diện đầu ra tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

H2g: Sự xác nhận về độ ổn định của ứng dụng tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách về việc sử dụng ứng dụng du lịch.

2.4.3 Mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch, sự hài lòng, và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch

Một số nghiên cứu đã chỉ ra mối quan hệ giữa sự hài lòng về công nghệ và nhận thức về sự hữu ích (Bhattacherjee, 2001a) Một người dùng nhận thấy một công nghệ cụ thể là hữu ích thì có nhiều khả năng hài lòng với việc sử dụng công nghệ này hơn (Lee, 2010) Bên cạnh đó, Bhattacherjee (2001a) chứng minh rằng nhận thức sự hữu ích là một trong những yếu tố quyết định chính của việc chấp nhận công nghệ ban đầu, cũng ảnh hưởng đến các quyết định liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng Do đó, mô hình ECM của ông đã đề xuất rằng nhận thức sự hữu ích có tác động trực tiếp đến sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng công nghệ của người dùng (Bhattacherjee, 2001a) Nhiều nghiên cứu đi trước về ứng dụng di động trong các lĩnh vực khác nhau đã chứng minh rằng nhận thức sự hữu ích có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của người dùng đối với việc sử dụng ứng dụng di động, như nghiên cứu của Filieri & cộng sự (2020); Kim & cộng sự (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng sự (2020b); Weng & cộng sự (2017c); Phuong & cộng sự (2020) Vì vậy có các giả thuyết H3 và H4 như sau: H3: Nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch tác động tích cực đến sự hài lòng của du khách khi sử dụng ứng dụng du lịch

H4: Nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách

2.4.4 Mối quan hệ giữa sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng

Các nghiên cứu về sự hài lòng trong các tài liệu nghiên cứu đều khẳng định sự hài lòng của người dùng đóng một vai trò quan trọng trong việc dự đoán hành vi tiếp tục sử dụng trong tương lai (SayyahGilani & cộng sự, 2017); có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng từ các quan điểm khác nhau (Lin & Wang, 2006) Lee và Park (2008) cũng đã thiết lập mối liên hệ giữa sự hài lòng và hiệu suất mang lại khi áp dụng công nghệ Nghiên cứu của Bhattacherjee (2001a) đối với dịch vụ ngân hàng trên thiết bị di động, khi sự hài lòng của người dùng cao, họ sẽ có xu hướng sử dụng lại hệ thống, hay sự hài lòng cao hơn có thể khiến người dùng lặp lại tiêu dùng trong tương lai và đây là một yếu tố quan trọng trong việc thiết lập mối quan hệ lâu dài Nhiều nghiên cứu về ứng dụng di động trong các lĩnh vực khác nhau đã chứng minh ảnh hưởng của sự hài lòng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng, như nghiên cứu của Filieri & cộng sự (2020); Kim & cộng sự (2019); Garima & Sajeevan (2019); Liu & cộng sự (2020b); Weng & cộng sự (2017c); Phuong & cộng sự (2020) Tuy nhiên, nghiên cứu mối quan hệ này trong lĩnh vực du lịch – đặc biệt ứng dụng di động trong du lịch vẫn còn rất hạn chế về số lượng, do vậy, giả thuyết H5 được hình thành.

H5: Sự hài lòng sau khi sử dụng ứng dụng ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng các ứng dụng du lịch của du khách

2.4.5 Vai trò trung gian của sự hài lòng và nhận thức sự hữu ích

Theo mô hình ECM, sự xác nhận có ảnh hưởng gián tiếp đến ý định tiếp tục công nghệ thông qua sự hài lòng (Bhattacherjee, 2001a) Vai trò trung gian của sự hài lòng trong mối quan hệ giữa sự xác nhận và ý định tiếp tục sử dụng công nghệ nói chung đã được đề cập trong các nghiên cứu đi trước (Bhattacherjee, 2001b) Ngoài ra, trong bối cảnh nghiên cứu về hành vi khách hàng, Anderson & Sullivan

(1993) nhận định rằng sự hài lòng của khách hàng được xem là chìa khóa để xây dựng và giữ chân khách hàng trung thành lâu dài Do vậy, trong lĩnh vực nghiên cứu về ứng dụng di động nói riêng, vai trò của nhân tố này cũng đã được chứng minh trong các nghiên cứu của Filieri & cộng sự (2020), Garima & Sajeevan (2019), Liu & cộng sự (2020b), Weng & cộng sự (2017c), Zhong & cộng sự (2015), Oghuma

& cộng sự (2016), Li & Fang (2019), Hsiao & cộng sự (2016), Kim & cộng sự (2016), Zhong & cộng sự

(2015) Để tìm hiểu vai trò của nhân tố này trong mối quan hệ giữa xác nhận kỳ vọng về khả năng đáp ứng của ứng dụng và ý định tiếp tục sử dụng trong nghiên cứu về ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến, các giả thuyết H6 và H7 sau được đề xuất:

H6a: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về thiết kế ứng dụng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H6b: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về tiện ích của ứng dụng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H6c: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về đồ họa giao diện của ứng dụng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H6d: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về cấu trúc giao diện của ứng dụng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H6e: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về giao diện đầu vào và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

H6f: Sự hài lòng có vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự xác nhận về giao diện đầu ra và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô thức nghiên cứu

Khoa học xã hội chứa đựng những mô hình tư duy và khung lý thuyết (hệ thống niềm tin) được biết đến là các mô thức (paradigm) (Bhattacherjee, 2012) Thuật ngữ “mô thức” được Thomas Kuhn tạo ra đầu tiên vào năm 1962 trong cuốn sách “Cấu trúc của cuộc cách mạng khoa học” Có nhiều quan điểm khác nhau về mô thức Theo Creswell & Creswell (2007), mô thức nghiên cứu là các quy tắc vận hành về các mối quan hệ thích hợp giữa các lý thuyết, phương pháp và bằng chứng, hình thành/định hình/hướng dẫn các hoạt động thực tế của nhà nghiên cứu Các mô thức trong khoa học xã hội xoay quanh các cách tiếp cận như kiến tạo (constructive), thực chứng (positivistic) và thực dụng (pragmatic) (Bhattacherjee,

2012) Mỗi cách tiếp cận này được phân biệt thông qua bản thể luận (ontological), nhận thức luận (epistemological) và phương pháp luận (methodological) (Creswell & Creswell, 2007; Bhattacherjee, 2012); và các nhà nghiên cứu đã thảo luận về mô thức cơ bản phù hợp cho từng phương pháp nghiên cứu. Thứ nhất, phương pháp kiến tạo đưa ra các giả định rằng các cá nhân phát triển những hiểu biết chủ quan theo kinh nghiệm của họ (Creswell & Creswell, 2007) Phương pháp kiến tạo sử dụng phương pháp luận định tính để nghiên cứu một số lượng nhỏ đối tượng thông qua phỏng vấn chuyên sâu với những người tham gia và tập trung vào ý nghĩa chủ quan của những trải nghiệm mà họ đã có (Creswell & Poth, 2018). Thứ hai, phương pháp tiếp cận thực chứng như một sự thay thế cho phương pháp kiến tạo, phương pháp tiếp cận thực chứng thường được các nhà nghiên cứu áp dụng và bắt đầu với một lý thuyết cung cấp một khuôn khổ để thu thập dữ liệu, từ đó ủng hộ hoặc bác bỏ lý thuyết, và sau đó cho phép nhà nghiên cứu thực hiện các sửa đổi cần thiết trước khi tiến hành các thử nghiệm tiếp theo dựa trên lý thuyết (Creswell &

Mackenzie & Knipe, 2006) Quan điểm thực chứng phù hợp nhất với các phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu định lượng (Mackenzie & Knipe, 2006), và sử dụng các phương pháp xây dựng lại lý thuyết nhằm mô tả các hiện tượng (Bhattacherjee, 2012) Theo Bhattacherjee (2012), các nhà nghiên cứu theo quan điểm thực chứng quan tâm đến việc khám phá các quy luật khoa học của xã hội, các mối quan hệ nhân quả được tạo ra bằng kiểm tra giả thuyết nghiên cứu Thứ ba là phương pháp tiếp cận hiện thực phê phán (pragmatic), cung cấp sự kết hợp giữa chủ nghĩa thực chứng và chủ nghĩa kiến tạo bằng cách đồng thời áp dụng kiểm tra các lý thuyết, giả thuyết và sự hiểu biết về ý nghĩa trải nghiệm của từng cá nhân. Quan điểm này tập trung vào vấn đề nghiên cứu, nhấn mạnh đến các phương pháp và sử dụng cách tiếp cận đa chiều để phát triển kiến thức về vấn đề (Creswell & Creswell, 2007).

Xét trong nghiên cứu này, mục tiêu nghiên cứu tập trung vào các yếu tố, đặc biệt là các yếu tố thể hiện khả năng đáp ứng của một ứng dụng du lịch ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng của khách du lịch,bằng cách trình bày các khái niệm về mặt lý thuyết và các mối liên hệ giữa các yếu tố Với mục tiêu này đòi hỏi phải thực hiện phỏng vấn thăm dò với du khách đã trải qua lần đầu sử dụng ứng dụng du lịch trước khi kiểm tra thực nghiệm mô hình nghiên cứu đề xuất, cũng như các giả thuyết nghiên cứu Do đó, xem xét lý thuyết về ba phương pháp tiếp cận được trình bày ở trên, phương pháp tiếp cận thực chứng là phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Phương pháp thực chứng cho phép hiểu được trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch của du khách; thử nghiệm mô hình nghiên cứu; và kiểm tra các giả thuyết của nghiên cứu này.

Phương pháp nghiên cứu

3.2.1 Phương pháp nghiên cứu được sử dụng

Phương pháp nghiên cứu là một kế hoạch chiến lược cần được tuân theo để trả lời một câu hỏi nghiên cứu, bao gồm việc hình thành câu hỏi nghiên cứu, vận hành các cấu trúc lý thuyết, xác định mẫu,thu thập dữ liệu, lựa chọn phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu, giải thích và báo cáo các kết quả nghiên cứu (Creswell & Poth, 2018) Việc lựa chọn một phương pháp nghiên cứu cho một nghiên cứu cụ thể phụ thuộc vào bản chất của nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu và các giả thuyết nghiên cứu; và phụ thuộc vào các nguồn lực và kỹ năng 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 nghiên cứu được sử dụng rộng rãi trong một dự án nghiên cứu, đó là phương pháp nghiên cứu định tính, phương pháp nghiên cứu định lượng và phương pháp nghiên cứu hỗn hợp (Bhattacherjee, 2012; Creswell

Nghiên cứu định tính có bản chất là khám phá và cho phép khám phá chuyên sâu về kinh nghiệm, động cơ, ý định và nhận thức (Creswell & Poth, 2018; Patton, 2015; Creswell & Creswell, 2007), và tuân theo mô thức kiến tạo (Creswell & Poth, 2018; Creswell & Creswell, 2007) Mục đích chính của việc sử dụng nghiên cứu định tính là để mô tả sự thay đổi trong một tình huống hoặc thái độ và để khám phá, giải thích ý kiến của các cá nhân, quan điểm, suy nghĩ và sự hiểu biết (Bhattacherjee, 2012; Kothari, 2004) Do đó, phương pháp định tính cho phép đối tượng nghiên cứu tham gia tích cực và hỗ trợ việc thu thập thông tin toàn diện cho nghiên cứu Tuy nhiên, do tính chất chủ quan dữ liệu định tính, tính khái quát của kết quả chỉ có thể áp dụng cho một bối cảnh, một tình huống, sự kiện hoặc điều kiện cụ thể (Creswell & Poth, 2018).

Nghiên cứu định lượng tìm kiếm câu trả lời cho các câu hỏi bằng cách đo lường các biến thông qua sử dụng các chỉ số và phân tích dữ liệu thông qua kỹ thuật thống kê để chứng minh những dự đoán về các hiện tượng, tuân theo mô thức thực chứng (Bhattacherjee, 2012) Các phương pháp được sử dụng cho nghiên cứu định lượng thường là khảo sát và nghiên cứu thử nghiệm (Bhattacherjee, 2012; Kothari, 2004). Phương pháp định lượng đòi hỏi các quy trình nghiêm ngặt, thường liên quan đến việc sử dụng các câu hỏi có cấu trúc với các tùy chọn trả lời xác định trước được cung cấp cho một một nhóm lớn những người được hỏi (Bhattacherjee, 2012).

Xem xét về các mô thức và phương pháp luận nghiên cứu xã hội cho thấy rằng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp liên quan đến việc kết hợp phương pháp luận định tính và định lượng, là bắt nguồn từ mô thức hiện thực phê phán (Johnson & Onwuegbuzie, 2004) Phương pháp tiếp cận này sử dụng kết hợp phương pháp định tính và định lượng trong suốt quá trình nghiên cứu để phân tích toàn diện về vấn đề nghiên cứu (Creswell & Poth, 2018) Sử dụng phương pháp nghiên cứu hỗn hợp giúp hiểu rõ hơn về vấn đề nghiên cứu đang được tìm hiểu; nghĩa là các nhà nghiên cứu có thể sử dụng điểm mạnh của một phương pháp để khắc phục điểm yếu của một phương pháp khác (Creswell & Poth, 2018; Johnson & Onwuegbuzie, 2004; Kothari, 2004).

Mục đích chính của nghiên cứu này là xác định và đo lường các yếu tố quyết định quan trọng đối với ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến trong bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam Do đó, nghiên cứu này tuân theo cách tiếp cận theo quan điểm thực chứng, và phương pháp nghiên cứu định lượng là phương pháp chính được áp dụng để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu Bên cạnh đó phương pháp nghiên cứu định tính cũng được sử dụng trong chương trình nghiên cứu thử nghiệm để điều chỉnh thang đo Việc sử dụng phương pháp định lượng là phù hợp trong bối cảnh của nghiên cứu này do hai lý do chính Thứ nhất, phương pháp định lượng có khả năng đánh giá tính hợp lệ của các giả thuyết nghiên cứu đề xuất về ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến tại Việt Nam bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu đã thu thập được Thứ hai, phương pháp định lượng rất hữu ích để tăng tính tổng quát của các kết quả nghiên cứu về các yếu tố quyết định quan trọng đối với ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch trong nghiên cứu này vì các yếu tố quyết định này dựa trên nhận thức của một bộ phận lớn các du khách tại Việt Nam.

3.2.2 Quy trình thực hiện nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được tiến hành theo ba bước chính, thể hiện tóm tắt ở Sơ đồ

Phỏng vấn sâu (20 du khách)

Phát triển Bản hỏi Thang đo nháp 1

Giả thuyết và mô hình nghiên cứu Khoảng trống nghiên cứu

Bản hỏi chính thức Điều chỉnh thang đo nháp 2 Khảo sát thử nghiệm 123 du khách Điều chỉnh thang đo nháp 1

Kiểm tra độ tin cậy thang đo (cronbach’s alpha)

Sơ đồ 3.1 Mô hình các bước tiến hành nghiên cứu

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) và Kiểm tra mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Thảo luận kết quả nghiên cứu và đề nhân tố khẳng định

(CFA) (CB-SEM) xuất các hàm ý chính sách

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

Bước 1: Thực hiện tổng quan nghiên cứu

Bước 1 bao gồm các hoạt động: (1) Tổng hợp các lý thuyết, đánh giá các nghiên cứu có liên quan đến đề tài nghiên cứu để tìm ra các khoảng trống nghiên cứu, (2) Xây dựng giả thuyết và mô hình nghiên cứu (3) Phỏng vấn chuyên sâu để khám phá các khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và xác định các mối quan hệ giữa các khái niệm, (4) Phỏng vấn chuyên sâu để điều chỉnh, bổ sung thang đo các khái niệm nghiên cứu và xây dựng bản hỏi. Đầu tiên, nghiên cứu thực hiện hệ thống hóa các lý thuyết liên quan đến ý định tiếp tục sử dụng công nghệ, ứng dụng di động trong du lịch, các mô hình/lý thuyết phổ biến dự đoán ý định hành vi sử dụng công nghệ Tiếp theo, thông qua việc hệ thống hóa các lý thuyết, luận án trình bày tổng quan các nghiên cứu đi trước liên quan để làm tiền đề cho việc hình thành lý thuyết nền tảng và định hướng mô hình đề xuất.

Dựa vào cơ sở lý thuyết về ý định tiếp tục sử dụng công nghệ được trình bày ở chương 1, nghiên cứu đã xác định được khoảng trống lý thuyết Đồng thời, xác định được cơ sở cần tập trung là các khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch ảnh hưởng thế nào đến nhận thức của du khách về sự hữu ích của ứng dụng du lịch, sự hài lòng, cũng như ảnh hưởng thế nào đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch. Luận án đã kế thừa mô hình khả năng đáp ứng của ứng dụng di động của các nghiên cứu trước. Bên cạnh đó, tiếp tục thực hiện phỏng vấn chuyên sâu (20 du khách đã sử dụng qua ứng dụng du lịch) để khám phá và khẳng định các khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng di động phù hợp trong lĩnh vực du lịch (nội dung phỏng vấn chuyên sâu được trình bày ở phụ lục 1 và kết quả phân tích nội dung được trình bày ở mục 2.3.1 của Chương 2) Tiếp theo, tiến hành định nghĩa và xây dựng thang đo nháp 1 cho các khái niệm nghiên cứu.

Sau khi hình thành thang đo nháp 1, tiếp tục thực hiện nghiên cứu định tính thông qua phỏng vấn chuyên sâu 20 du khách để điều chỉnh và bổ sung thang đo nháp Mỗi cuộc phỏng vấn kéo dài từ 55 đến

75 phút với phương pháp chọn mẫu thuận tiện Đối tượng tham gia khảo sát là du khách nội địa đã sử dụng qua ứng dụng du lịch của OTA Tác giả đã sử dụng phương pháp phỏng sâu để đặt câu hỏi và làm rõ mức độ hiểu của du khách về các câu hỏi Các cuộc phỏng vấn trực tiếp được thực hiện tại Đà Nẵng từ 06/2020 đến 07/2020 Bản hỏi nghiên cứu được trình bày ở phụ lục 1 Kết quả từ phỏng vấn sâu đã giúp tác giả điều chỉnh ngữ nghĩa của các biến quan sát dễ hiểu hơn Ngoài ra, có thêm hai biến quan sát được bổ sung vào bản hỏi từ kết quả phân tích nội dung phỏng vấn Trong đó, một biến cho thang đo sự xác nhận về thiết kế ứng dụng "Ứng dụng du lịch của OTA chiếm ít dung lượng bộ nhớ của thiết bị di động" và một biến quan sát đo lường ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng "Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của OTA cho dù chưa có kế hoạch đi du lịch lại".

Kết quả từ phỏng vấn sâu đã khẳng định bảy khía cạnh thể hiện khả năng đáp ứng của ứng dụng di động là đầy đủ khi nghiên cứu về ứng dụng trong lĩnh vực du lịch Bên cạnh đó, căn cứ trên kết quả kế thừa từ nghiên cứu đi trước và phỏng vấn chuyên sâu, kết thúc bước 1, nghiên cứu đề xuất mô hình tác động của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng di động đến nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động trong lĩnh vực du lịch. Ngoài ra, bản hỏi nháp với thang đo được hiệu chỉnh của nghiên cứu cũng được hình thành.

Bước 2: Nghiên cứu thử nghiệm

Những hoạt động chính trong nghiên cứu thử nghiệm gồm: (1) Kiểm tra độ tin cậy của thang đo,

(2) phân tích nhân tố khám phá và nhân tố khẳng định; (3) Thiết kế bản hỏi chính thức.

Nghiên cứu thử nghiệm được tiến hành nhằm thu thập dữ liệu trên một mẫu nhỏ để đánh giá sơ bộ và điều chỉnh thang đo nháp 1 Dữ liệu thu được được đánh giá tính nhất quán nội tại bằng hệ số Cronbach Alpha để loại bỏ biến rác, và phân tích nhân tố khám phá EFA để kiểm định tính đơn hướng, giá trị hội tụ, giá trị phân biệt của thang đo; kết quả ở nghiên cứu thử nghiệm làm cơ sở phát triển bản hỏi để thu thập dữ liệu chính thức (Churchill, 1979; Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Các bước thực hiện cụ thể về nghiên cứu thử nghiệm được trình bày trong mục 3.4 Kết quả từ bước 2 giúp tác giả loại bỏ những biến quan sát không thỏa mãn điều kiện thống kê Cuối cùng là xây dựng bản hỏi cho nghiên cứu chính thức.

Bước 3: Nghiên cứu chính thức

Những hoạt động chính trong nghiên cứu chính thức bao gồm: (1) Khảo sát thử nghiệm, (2) Đánh giá sơ bộ độ tin cậy của thang đo và phân tích nhân tố khám phá để điều chỉnh thang đo nháp; (3) Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu; và (4) Thảo luận kết quả nghiên cứu và đề xuất các hàm ý quản trị.Nghiên cứu chính thức được thực hiện trên cơ sở khảo sát các du khách nội địa đã từng sử dụng ứng dụng du lịch của OTA tại Việt Nam Các bước còn lại của quy trình hướng dẫn phát triển thang đo được thể hiện trong nghiên cứu chính thức Thu thập dữ liệu chính thức trên mẫu lớn nhằm kiểm định thang đo bằng cách thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA và Cronbach Alpha, thứ tự thực hiện hai bước này không được đề cập trong quy trình của Churchill (1979), tuy nhiên bước phân tích EFA nên thực hiện trước và kiểm định Cronbach Alpha với chỉ báo tương ứng kết quả trong phân tích nhân tố khám phá ( LêVăn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Bên cạnh đó Churchill (1979) đề nghị dùng mà trậnMTMM (Multitrait – Multimethod) để kiểm định giá trị thang đo, tuy nhiên, có thể sử dụng phân tích nhân tố khẳng định để thực hiện (Lê Văn Huy &Trương Trần Trâm Anh, 2012) Quá trình phân tích dữ liệu từ nghiên cứu chính thức sẽ sử dụng phần mềm hỗ SPSS 24.0 và AMOS 24.0 Phương pháp thực hiện cụ thể nghiên cứu chính thức và kết quả thống kê, kết quả phân tích được trình bày ở mục 3.5 và chương 4 của luận án.

Thang đo các khái niệm nghiên cứu

Thang đo các khái niệm của mô hình nghiên cứu đề xuất đã được điều chỉnh từ các thang đo hiện có các trong tài liệu nghiên cứu trước Những khám phá mới từ kết quả phỏng vấn sâu cũng được sử dụng trong quá trình điều chỉnh thang đo để hỗ trợ việc phát triển định nghĩa các khái niệm, xây dựng thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu về ứng dụng du lịch Quá trình phát triển thang đo được thực hiện một cách hệ thống là quan trọng trong nghiên cứu vì nó cung cấp hướng dẫn để phát triển thang đo lường thích hợp với các khái niệm nghiên cứu và đảm bảo độ tin cậy của thang đo khái niệm (Creswell & Creswell, 2007) Mặc dù một số tác giả đã đề xuất các bước khác nhau trong quy trình phát triển thang đo (Churchill, 1979; Clark & Watson, 1995), phương pháp tiếp cận tám bước được đề xuất bởi Churchill

(1979) được sử dụng để định hướng sự phát triển và đánh giá thang đo trong nghiên cứu này Cách tiếp cận này được sử dụng rộng rãi trong rất nhiều nghiên cứu để phát triển một thang đo (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Tám bước trong quá trình phát triển thang đo là: (1) xác định lĩnh vực cụ thể của khái niệm nghiên cứu; (2) Xác định các biến quan sát; (3) Thu thập dữ liệu; (4) Đánh giá sơ bộ thang đo; (5) Thu thập dữ liệu; (6) Đánh giá độ tin cậy thang đo; (7) Đánh giá giá trị thang đo; và (8) Xây dựng chuẩn thang đo.

3.3.1 Sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Có ba cách tiếp cận đã được sử dụng để đo lường sự xác nhận (Cronin & Morris, 1989) Cách tiếp cận ban đầu đã đo lường thông qua sự khác biệt khách quan giữa kỳ vọng và hiệu suất để đưa ra một điểm số đánh giá Cách tiếp cận thứ hai sử dụng sự khác biệt giữa đánh giá xếp hạng trước và sau khi trải nghiệm Phương pháp thứ ba nỗ lực để xác định các đánh giá tóm tắt của người trả lời về xác nhận tổng thể dựa trên thang đo Likert từ tốt hơn mong đợi đến tệ hơn mong đợi (Cronin & Morris, 1989) So sánh cả ba cách tiếp cận cho thấy rằng các kết quả từ cách tiếp cận thứ ba tốt hơn kết quả từ hai cách tiếp cận còn lại (Miller 1977 trích trong Cronin & Morris, 1989), vì vậy cách tiếp cận thứ ba đã được sử dụng trong nghiên cứu này.

Một loạt các thang đo với nhiều chỉ báo đã được phát triển để đo lường các khái niệm trong mô hình cho nghiên cứu này Cơ sở lý luận của việc sử dụng nhiều chỉ báo để đo lường từng khái niệm nghiên cứu liên quan đến hai yếu tố Đầu tiên, sử dụng nhiều chỉ báo để đo lường các khái niệm nghiên cứu hay cung cấp nhiều câu hỏi khảo sát hơn để những người tham gia trả lời giúp nhà nghiên cứu có thể đề cập đến các khía cạnh khác nhau của khái niệm được đo lường (Kothari, 2004) Thứ hai, nhiều chỉ báo có thể khắc phục được các vấn đề tiềm ẩn về các lỗi trong đo lường, có nghĩa là các thang đo nhiều chỉ báo sẽ đáng tin cậy hơn so với thang đo chỉ sử dụng một chỉ báo duy nhất ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012).

Thang đo Likert là một thang đánh giá phổ biến trong các nghiên cứu, thường được sử dụng để đo lường thái độ ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Trong nghiên cứu khoa học xã hội, hầu hết các thang đánh giá Likert có thể đo lường năm hoặc bảy điểm (Dawes, 2008) Thang điểm Likert 7 mức độ được sử dụng trong cuộc khảo sát này đã cung cấp các tùy chọn phản hồi từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý Các chỉ báo cho khái niệm sự hài lòng dựa trên thang đo ngữ nghĩa bảy mức độ, thang đo này đã được sử dụng rộng rãi và có độ tin cậy cao nhất để đo lường sự hài lòng (Westbrook & Oliver, 1981) Đặc biệt, để đo lường sự khác biệt về sự xác nhận các kỳ vọng về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch dựa trên về trải nghiệm thực tế, thang đo Likert dao động từ “Tệ hơn nhiều so với mong đợi” thành “Tốt hơn rất nhiều so với mong đợi” Cách tiếp cận này mang lại kết quả tốt hơn, giúp người trả lời xem xét chính xác các kỳ vọng trước khi mua hàng của họ và để đánh giá sự xác nhận các kỳ vọng (Miller 1977 trích trong Cronin & Morris, 1989) Để ngăn các giá trị bị thiếu trong tập dữ liệu, nghiên cứu này đã sử dụng phản hồi bắt buộc tùy chọn cho Bản hỏi trực tuyến Các giá trị bị thiếu có thể xảy ra khi người trả lời bỏ qua câu hỏi có thể dẫn đến sai lệch, không đủ và không đáng tin cậy kết quả (Schafer & Graham, 2002).

Khả năng đáp ứng của ứng dụng di động được nghiên cứu trong nhiều bối cảnh và các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều cách tiếp cận khái niệm và đo lường để tìm hiểu về chủ đề này (Palmer, 2002; Venkatesh & Ramesh, 2006) Thông thường, thang đo về khả năng đáp ứng đề cập đến các biến quan sát liên quan đến các thuộc tính về mặt thiết kế, về giao diện người dùng của ứng dụng di động Theo Hoehle

& Venkatesh (2015), khả năng đáp ứng của ứng dụng di động được thể hiện qua 6 cấu trúc chính, đó là thiết kế ứng dụng, sự tiện ích của ứng dụng, đồ họa giao diện ứng dụng, cấu trúc giao diện, giao diện đầu vào và đầu ra của ứng dụng, độ định của ứng dụng là thành phần thứ 7 được thêm vào bởi Tan & cộng sự (2020).

3.3.1.1 Sự xác nhận về thiết kế ứng dụng

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Hoehle & cộng sự (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), và kết quả phỏng 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

STT Ký hiệu Thang đo Nguồn

1 TKUD1 Ứng dụng du lịch của OTA tự động lưu dữ liệu khi thoát khỏi và có thể bắt đầu lại ở bước mà tôi đã rời khỏi trước đó

2 TKUD2 Ứng dụng du lịch của OTA khởi động nhanh chóng và cho phép tôi sử dụng ngay lập tức

3 TKUD3 Ứng dụng du lịch của OTA có điều hướng dễ dàng và hoạt động không bị phụ thuộc cách tôi cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc

4 TKUD4 Ứng dụng du lịch của OTA chiếm ít dung lượng bộ nhớ của thiết bị di động

5 TKUD5 Các thương hiệu được tích hợp trong ứng dụng du lịch của

OTA hiệu quả (không bắt buộc tôi xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu không bị phô trương)

6 TKUD6 Nói chung ứng dụng du lịch của OTA được thiết kế tốt Hoehle

7 TKUD7 Tôi rất hài lòng với thiết kế chung của ứng dụng du lịch của

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.2 Sự xác nhận về Tiện ích của ứng dụng

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Hoehle & cộng sự (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), Tan & cộng sự (2020b), và kết quả phỏng vấn sâu, thang đo khái niệm tiện ích của ứng dụng bao gồm sáu biến quan sát (Bảng 3.2).

Bảng 3.2 Thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng

1 TIUD1 Ứng dụng du lịch của OTA nhấn mạnh các nội dung quan trọng đối với tôi

2 TIUD2 Ứng dụng du lịch của OTA cho phép tôi kết nối với những người dùng khác

3 TIUD3 Ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi tìm kiếm thông tin dễ dàng

4 TIUD4 Ứng dụng du lịch của OTA có nhiều chức năng

5 TIUD5 Ứng dụng du lịch của OTA phục vụ tốt các mục đích chức năng mà nó cung cấp

Hoehle & Venkatesh (2015); Tan & cộng sự (2020b)

6 TIUD6 Nói chung, ứng dụng du lịch của OTA mang lại nhiều giá trị cho tôi

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.3 Sự xác nhận về độ ổn định của ứng dụng

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Tan & cộng sự (2020b), và kết quả phỏng vấn sâu, thang đo khái niệm độ ổn định của ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.3).

Bảng 3.3 Thang đo khái niệm độ ổn định của ứng dụng di động du lịch

STT Kí hiệu Thang đo Nguồn

1 DOOD1 Ứng dụng du lịch của OTA hoạt động êm mượt từ khi khởi động cho đến khi thoát khỏi

2 DOOD2 Tôi có thể phụ thuộc vào ứng dụng du lịch của

OTA để tương tác phục vụ các mục đích du lịch từ đầu đến cuối

3 DOOD3 Tôi cảm thấy vui vẻ khi sử dụng ứng dụng du lịch của

OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc

STT Kí hiệu Thang đo Nguồn

4 DOOD4 Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng ứng dụng du lịch của

OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc

5 DOOD5 Ứng dụng du lịch của OTA thân thiện với người dùng

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.4 Sự xác nhận về Đồ họa giao diện

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Hoehle & cộng sự (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001); Islam & cộng sự (2017), và kết quả phỏng vấn sâu, thang đo khái niệm đồ họa giao diện của ứng dụng bao gồm bốn biến quan sát (Bảng 3.4).

Bảng 3.4 Thang đo khái niệm đồ họa giao diện của ứng dụng di động du lịch

STT Ký hiệu Thang đo Nguồn

1 ĐHGD1 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt và hấp dẫn

Hoehle & Venkatesh (2015); Tan & cộng sự

2 ĐHGD2 Các nút chức năng của ứng dụng du lịch của OTA được minh họa bằng các biểu tượng hoặc hình ảnh trong đời thực (như thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay minh họa bằng hình ảnh máy bay, … )

3 ĐHGD3 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng hiệu quả các hoạt ảnh để truyền đạt nội dung

4 ĐHGD4 Tôi nghĩ rằng đồ họa giao diện trên ứng dụng du lịch của OTA được thiết kế tốt

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.5 Sự xác nhận về Cấu trúc giao diện

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Hoehle & cộng sự (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001); Tan & cộng sự (2020b), và kết quả phỏng vấn sâu, thang đo khái niệm cấu trúc giao diện của ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng3.5).

Bảng 3.5 Thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch

1 CTUD1 Bố cục của ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi dễ dàng tìm thấy nội dung tôi cần

2 CTUD2 Các thông tin quan trọng được đặt ở đầu của màn hình ứng dụng du lịch của OTA

3 CTUD3 Các thao tác thường dùng nhất được xếp đặt ở phía trên, thao tác ít sử dụng hơn ở phía dưới của giao diện ứng dụng du lịch của OTA

4 CTUD4 Nói chung, các thông tin trên ứng dụng du lịch của OTA được sắp xếp, tổ chức hiệu quả

5 CTUD5 Tôi hài lòng với cách sắp xếp, tổ chức thông tin của ứng dụng du lịch của OTA

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.6 Sự xác nhận về Giao diện đầu vào

Dựa vào thang đo khả năng đáp ứng của ứng dụng di động trong các nghiên cứu của Hoehle & cộng sự (2015); Hoehle & Venkatesh (2015); Bhattacherjee (2001), và kết quả phỏng vấn sâu, thang đo khái niệm giao diện đầu vào của ứng dụng bao gồm năm biến quan sát (Bảng 3.6).

Bảng 3.6 Thang đo khái niệm giao diện đầu vào của ứng dụng du lịch

STT Ký hiệu Thang đo Nguồn

1 GDĐV1 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng các điều khiển rõ ràng, trực quan như tôi kỳ vọng

2 GDĐV2 Ứng dụng du lịch của OTA không yêu cầu sửa đổi các cài đặt người dùng trong ứng dụng

3 GDĐV3 Ứng dụng du lịch của OTA cho phép tôi nhập tùy chọn hoặc thông tin của mình một cách dễ dàng

Hoehle & cộng sự (2015); Tan & cộng sự (2020)

4 GDĐV4 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng các nút điều khiển có kích thước phù hợp với điều khiển bằng đầu ngón tay

STT Ký hiệu Thang đo Nguồn

5 GDĐV5 Nói chung, tôi hài lòng với cách thức nhập dữ liệu trên ứng dụng du lịch của OTA

Nguồn: Kết quả tổng hợp, 2021

3.3.1.7 Sự xác nhận về Giao diện đầu ra

Nghiên cứu thử nghiệm

Mục đích của nghiên cứu thử nghiệm là giúp khắc phục các lỗi tiềm tàng trong thiết kế nghiên cứu, cũng như đảm bảo độ tin cậy, tính khả thi và giá trị khoa học của bản hỏi (Bhattacherjee, 2012) Điều tra thử nghiệm với một mẫu không lớn nhằm đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo trước khi kiểm định lý thuyết khoa học của mô hình nghiên cứu ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Nghiên cứu thử nghiệm được tiến hành với các hoạt động: thiết kế Bản hỏi, chọn phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu, điều chỉnh thang đo dựa trên kết quả phân tích để hình thành Bản hỏi dùng cho nghiên cứu chính thức.

Trên cơ sở thang đo khái niệm được hình thành như ở mục 3.3, Bản hỏi bao gồm bốn phần chính: thông điệp chào mừng; các câu hỏi sàng lọc những người tham gia khảo sát phù hợp với mục đích của nghiên cứu; các câu hỏi về trải nghiệm liên quan đến khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch; và các câu hỏi về thông tin cá nhân Phần đầu tiên, thông điệp chào mừng được trình bày và theo sau là một bảng thông tin cung cấp cho người tham gia với các thông tin chi tiết của về chủ đề nghiên cứu Trong phần thứ hai có 3 câu hỏi nhằm sàng lọc đối tượng khảo sát theo mục tiêu nghiên cứu: (1)Anh/Chị có phải là khách du lịch nội địa Việt Nam không? (2)Anh/Chị có biết đến một trong các ứng dụng du lịch của đại lý du lịch trực tuyến (OTA) như Booking.com, Traveloka, Agoda không? (3)Anh/Chị có tải về, cài đặt trên thiết bị di động và sử dụng một trong các ứng dụng du lịch của OTA nói trên cho các mục đích du lịch không? Mỗi câu hỏi sẽ có câu trả lời Có hoặc Không để du khách tiếp tục khảo sát hoặc kết thúc khảo sát Phần thứ ba bao gồm 56 câu hỏi về trải nghiệm sử dụng ứng dụng du lịch, bao gồm ba phần:

(1) mức độ xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, (2) mức độ đồng ý liên quan đến nhận thức sự hữu ích của ứng dụng du lịch và sự hài lòng sau khi sử dụng ứng dụng; và (3) đánh giá ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Phần cuối cùng của Bản hỏi liên quan đến các thông tin cá nhân của người tham gia khảo sát, số năm sử dụng ứng dụng di động, và tần suất đi du lịch Ngoài ra, do đối tượng khảo sát là khách du lịch nội địa Việt Nam, trước tiên, các mục đã được đơn giản hóa và sửa đổi tập trung ứng dụng du lịch của OTA để người trả lời cảm thấy dễ dàng hơn trong việc trả lời và giúp tăng tỷ lệ phản hồi.

3.4.2 Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu nghiên cứu thử nghiệm

Trong nghiên cứu thử nghiệm, một số vấn đề quan trọng cần được xem xét, như như thành phần mẫu, kích thước của mẫu và độ tin cậy của thang đo ban đầu (Netemeyer & cộng sự, 2003) Tác giả đã tiến hành kiểm tra thực nghiệm các thang đo với phương pháp chọn mẫu thuận tiện, bao gồm các du khách đã sử dụng các ứng dụng du lịch, thông qua chương trình phần mềm khảo sát Google Form để tổ chức Bản hỏi thử nghiệm, và trong số 130 Bản hỏi thu về thì có được 123 câu trả lời hợp lệ Chương trình nghiên cứu thử nghiệm có kích thước mẫu trong phạm vi n = 100 đến 200 là đảm bảo (Clark & Watson, 1995) Như vậy, câu trả lời thu được từ 123 du khách là thích hợp để thực hiện nghiên cứu thử nghiệm khảo sát các biến quan sát.

Sau khi thu thập và loại bỏ các biến trong Bản hỏi không đạt yêu cầu, quá trình mã hóa và nhập dữ liệu được tiến hành Dữ liệu thử nghiệm được phân tích bằng phần mềm SPSS 24.0 theo các nội dung sau đây: (1) phân tích hệ số Cronbach alpha để đánh giá độ tin cậy của các thang đo, và (2) phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đánh giá giá trị của các thang đo

Phương pháp phân tích độ tin cậy của các thang đo là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của các câu hỏi trong thang đo về sự tương quan Kiểm định này giúp loại bỏ một số biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng thấp Hai chỉ số thường được kiểm định đó là hệ số Cronbach’s alpha và hệ số tương quan biến tổng (Creswell & Creswell, 2018) Điều kiện để chấp nhận được độ tin cậy của thang đo là hệ số Cronbach’s alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0,3; hệ số Cronbach’s alpha của thang đo của thang đo từ 0,6 đến gần 0,7 thì chấp nhận được và từ 0,7 trở lên đến 0,9 thì tốt (Hair

Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện với mục đích loại đi những thang đo không có mức độ tương quan biến tổng cao và nhằm nhóm gọn các biến quan sát có cùng xu hướng thành một nhân tố (Hair & cộng sự, 2020; Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) Để đánh giá giá trị thang đo, có một số thông số quan trọng trong kết quả EFA được xem xét, như là số lượng nhân tố trích được, hệ số tải nhân tố và tổng phương sai trích.

 Số lượng nhân tố trích: tiêu chí Eigen-value được dùng để xác định số lượng nhân tố trích Với tiêu chí này, số lượng nhân tố được xác định ở nhân tố dừng có Eigen-value tối thiểu bằng 1 (>= 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 của một biến trong nhóm nhân tố thì biến đo lường này sau khi xoay nhân tố phải cao Khi đạt được điều kiện này thì thang đo đạt được giá trị hội tụ (Hair & cộng sự, 2020) Hệ số tải nhân tố của từng biến λ > = 0,5 là chấp nhận được, nếu λ < 0,5 chúng ta có thể loại bỏ biến này vì biến này không thật sự đo lường khái niệm cần đo Tuy nhiên, một số trường hợp biến có trọng số λ < 0,5 chúng ta có thể giữ lại nếu nội dung của biến có ý quan trọng trong việc thể hiện 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, vì nó thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường Tổng này phải đạt >= 50% là chấp nhận được (tức là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số), còn từ 60% trở lên là tốt ( Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020).

Ngoài ra, chỉ số KMO (Kaiser – Meyer – Olkin measure of sampling adequacy) cũng cần được xem xét KMO là chỉ số dùng để so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến Xi và Xj với độ lớn của hệ số tương quan riêng phần của chúng (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012) KMO có giá trị trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phù hợp để phân tích nhân tích nhân tố khám phá.

3.4.3 Kết quả thử nghiệm thử nghiệm

Kết quả kiểm định Cronbach’s alpha cho khái niệm khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch bao gồm 7 thành phần là thiết kế ứng dụng, tiện ích ứng dụng, cấu trúc giao diện, độ tin cậy của ứng dụng, đồ họa giao diện, giao diện đầu vào và giao diện đầu ra Kết quả kiểm định được thực hiện qua 2 lần bởi vì lần kiểm định đầu tiên biến TKUD7 “Tôi rất hài lòng với thiết kế chung của ứng dụng du lịch của OTA”; TIUD6 “Nói chung, ứng dụng du lịch của OTA mang lại nhiều giá trị cho tôi”; CTUD5 “Tôi hài lòng với cách sắp xếp, tổ chức thông tin của ứng dụng du lịch của OTA”; GDĐR5 “Tôi hài lòng với cách mà ứng dụng du lịch của OTA trình bày các nội dung”; DOOD5 “Ứng dụng du lịch của OTA thân thiện với người dùng”; NTHI7“Ứng dụng du lịch của OTA phù hợp với lịch trình của tôi”; NTHI8 “Tôi có thể sử dụng ứng dụng du lịch của OTA mọi lúc mọi nơi và bất cứ khi nào tôi cần”; NTHI9 “Sử dụng ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi tiết kiệm thời gian”; TTSD6 “Tôi dự định giữ lại ứng dụng du lịch của OTA trên thiết bị di động của tôi sau khi hoàn thành các mục đích du lịch thay vì xóa đi” có hệ số tương quan biến tổng < 0,3, vì thế chín biến này bị loại Sau khi loại biến các biến trên, hệ số tin cậy của các thang đo đã tăng lên đáng kể Giá trị hệ số độ tin cậy của các khái niệm nghiên cứu nằm trong khoảng từ 0,786 đến 0,931.

Các khái niệm nghiên cứu sau khi đã được kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s alpha sẽ được đưa vào phần phân tích nhân tố khám phá Kết quả EFA cho thấy KMO

= 0,730 > 0,5; sig = ,000, thể hiện mức ý nghĩa khá cao Kết quả cũng chỉ ra có 9 nhân tố được trích với tổng phương sai trích bằng 62,45% > 60%, do đó có thể lý giải rằng phần chung của các thang đo đóng góp vào các khái niệm cao hơn phần riêng và sai số Điều này chứng tỏ các thang đo này giải thích tốt các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Đồng thời, các biến trong các thang đo đều có mức tải nhân tố biến thiên từ 0,540 đến 0,915 (đều > 0,5) Vì vậy, giá trị các thang đo này đều chấp nhận được.

Bảng 3.11 Kết quả phân tích nhân tố khám phá của nghiên cứu thử nghiệm

Chỉ báo TTSD NTHI TKUD GDDR CTUD TIUD DOOD GDDV SHAL DHGD Ý định tiếp tục sử dụng (α=0,931) 6,377 13,568

TTSD2 Ý định của tôi là tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của OTA hơn là sử dụng các công cụ thay thế như websites, mobile sites, apps khác

TTSD5 Tôi sẽ duy trì việc sử dụng ứng dụng du lịch của

OTA như tôi đang làm bây giờ.

TTSD3 Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của OTA cho dù chưa có kế hoạch đi du lịch lại.

TTSD4 Tôi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch của OTA cho các mục đích du lịch trong tương lai.

TTSD1 Tôi dự định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của

OTA cho các mục đích du lịch.

Nhận thức sự hữu ích (α=0,864) 5,096 10,842

NTHI6 Ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu quả.

Nghiên cứu chính thức

3.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Có nhiều phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau như qua thư, qua điện thoại, trực tiếp hoặc khảo sát trực tuyến (Hair & cộng sự, 2020) Trong số đó, nghiên cứu sinh đã xem xét về sự phù hợp của phương pháp khảo sát trực tuyến trong việc thực hiện nghiên cứu về ứng dụng di động trong du lịch Thứ nhất, khảo sát trực tuyến cung cấp một số lợi thế quan trọng, đặc biệt là loại bỏ chi phí giấy tờ, bưu phí, thư từ và nhập dữ liệu; và cung cấp một tiềm năng vượt qua ranh giới địa lý và giảm thời gian khảo sát cần thiết (Cobanoglu & cộng sự, 2001) Thứ hai, khảo sát trực tuyến cũng được coi là phương tiện hiệu quả để quản lý một cuộc khảo sát vì những người tham gia có thể chọn trả lời các câu hỏi khảo sát vào thời điểm phù hợp nhất (Hair & cộng sự, 2020) Đặc biệt, với nghiên cứu về ứng dụng di động, qua khảo sát trực tuyến thì người được hỏi có thêm thời gian để truy cập trực tiếp ứng dụng du lịch trên thiết bị di động của mình.Ngoài ra, theo Vnetwork.vn (2021), khoảng 70,3% tổng số dân số sử dụng Internet ở Việt Nam, 73,7% người dùng sử dụng mạng xã hội Với những lý do nêu trên, phương pháp khảo sát trực tuyến được chọn cho nghiên cứu này.

Vì khó biết được tất cả du khách sử dụng ứng dụng du lịch của các OTA nên nghiên cứu này đã cố gắng để tăng tính khái quát của mẫu được thu thập bằng cách áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất theo chỉ tiêu (Quota sampling) dựa trên tiêu chí: tỷ lệ giới tính Cụ thể hơn, do tỷ lệ giữa nam và nữ của Việt Nam năm 2020 gần như là 1:1 (Tổng cục Thống kê Việt Nam, 2020), nghiên cứu đã cố gắng cân bằng giữa nam và nữ trong mẫu thu thập của luận án Để tiếp cận được người tham gia khảo sát, bảng hỏi được thiết kế trên ứng dụng Google Form Tác giả đã nhờ sự giúp đỡ của công ty du lịch, các hiệp hội hướng dẫn viên du lịch, và những người làm trong lĩnh vực du lịch chia sẻ đường dẫn của khảo sát lên trang mạng xã hội, như Email, Facebook, Messenger, Zalo, Instagram Từ đó, những khách hàng đã từng làm việc với những tổ chức, cá nhân này đã tham gia vào khảo sát Tiêu chí để chọn người tham gia phỏng vấn là du khách người Việt, đã sử dụng ứng dụng du lịch lần đầu tiên, và có độ tuổi từ 18-55 Ngoài ra, theo thống kê của Appota.com cho thấy ứng dụng du lịch được sử dụng phổ biến ở "thế hệ millennials" (từ 18-34 tuổi), cao hơn gấp 5 lần so với các độ tuổi thấp hơn và > 55 tuổi Do đó, để có được thông tin chuẩn xác hơn về đánh giá sử dụng ứng dụng du lịch, tiêu chí lấy mẫu bổ sung là du khách từ 18 đến 55 tuổi.

Trong phần này, đối tượng khảo sát và kích thước mẫu được đề cập đến Đối tượng khảo sát mục tiêu cho nghiên cứu bao gồm những người đã và đang sử dụng các ứng dụng du lịch trên các thiết bị di động của OTA phục vụ cho các mục đích cụ thể liên quan đến du lịch Theo Muthén & Muthén (2002),không có quy tắc đơn giản nào để quyết định cỡ mẫu thích hợp khi sử dụng phương pháp khảo sát và việc này phụ thuộc vào các yếu tố như kích thước của mô hình, phương pháp thống kê và số lượng các biến được đo lường bởi Bản hỏi Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu có thể ước tính cỡ mẫu cần thiết cho các kết luận thống kê hợp lệ dựa trên phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu và số lượng các biến trong mô hình Khi phân tích dữ liệu theo mô hình cấu trúc tuyến tính SEM, cỡ mẫu phải đủ lớn để đảm bảo độ tin cậy của ước lượng (Raykov & Widaman, 1995) Tuy nhiên, cỡ mẫu phải có sự tương quan với số lượng các thông số ước lượng và nếu sử dụng phương pháp ước lượng ML (maximum likelihood) thì kích 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 trên mỗi thông số ước lượng (tỷ lệ 5:1). Nghiên cứu này dựa trên cách tính cỡ mẫu của Bollen (1989), tổng tham số đo lường trong mô hình là 47 theo tỉ lệ 5:1, nên cỡ mẫu nghiên cứu tối thiểu là 235 Tuy nhiên, cỡ mẫu càng lớn thì độ tin cậy của nghiên cứu càng cao và khi sử dụng phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính CB-SEM đòi hỏi kích thước mẫu lớn vì kỹ thuật này dựa trên lý thuyết phân phối mẫu lớn (Raykov & Widaman, 1995) Do đó nghiên cứu chính thức thu về được 521 câu trả lời, trong đó có 478 câu trả lời hợp lệ được đưa vào phân tích.

3.5.3 Phương pháp phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu là quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu đã thu thập để đưa ra kết quả trả lời câu hỏi nghiên cứu (Hair & cộng sự, 2020) Việc sử dụng các phương pháp và kỹ thuật phân tích thích hợp để phân tích dữ liệu thu thập được là rất quan trọng Điều này phụ thuộc nhiều vào mục tiêu nghiên cứu, thiết kế nghiên cứu và bản chất của việc thu thập dữ liệu (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012; Hair & cộng sự, 2020) Sau khi kiểm tra và chọn lọc các phản hồi hợp lệ, dữ liệu được mã hóa và nhập vào phần mềm SPSS 24.0 và AMOS 24.0.

3.5.3.1 Kiểm định phân phối chuẩn

Kiểm định phân phối chuẩn nhằm xác định các dữ liệu đạt phân phối chuẩn trước khi thực hiện các kiểm định như giá trị trung bình, phương sai hay phân tích đa biến, EFA, CFA Skewness (thể hiện độ lệch trái hoặc phải của phân phối dữ liệu quan sát so với phân phối chuẩn) và Kurtosis (biểu thị độ nhọn của phân phối dữ liệu quan sát với phân phối chuẩn) là hai hệ số được sử dụng phổ biến với các tiêu chuẩn đảm bảo dữ liệu đạt phân phối chuẩn có sự khác nhau nhất định Theo Bollen (1989), Hair & cộng sự

(2020), khi giá trị Skewness và Kurtosis thuộc khoảng ±1 thì dữ liệu xấp xỉ đạt phân phối chuẩn; và để đảm bảo các biến tuân thủ giả định phân phối chuẩn, giá trị Skewness thuộc khoảng ±2 và Kurtosis không được vượt quá ±3 (Bollen,1989) Đây là cơ sở để luận án thực hiện kiểm định phân phối chuẩn.

3.5.3.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo

Luận án đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt cho từng nhóm nhân tố của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng Các tiêu chuẩn lựa chọn biến quan sát như được trình bày ở mục 3.5.2 Trong một số nghiên cứu sử dụng thang đo cũ, việc kiểm định thang đo lường nên được thực hiện với phân tích nhân tố khám phá EFA trước, sau đó, kết quả của nhân tố khám phá được sử dụng để kiểm tra tính nhất quán nội tại Cronbach’s Alpha (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012).

3.5.3.3 Kiểm định thang đo Để xác định lại các thuộc tính của các khái niệm nghiên cứu so với đề xuất ban đầu dựa trên tổng quan tài liệu, phỏng vấn sâu, việc thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA là cần thiết Sau đó, để kiểm tra tính hợp lệ của các cấu trúc và độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khẳng định được áp dụng.

- Phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện nhằm đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo Để phù hợp cho phân tích CFA và SEM, luận án sử dụng phương pháp rút trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax Tiêu chuẩn đánh giá dựa trên hệ số KMO, kiểm định Bartlett’s Test, hệ số tải nhân tố, giá trị riêng biệt và tổng phương sai trích như được đề cập ở mục 3.5.2.

- Phân tích nhân tố khẳng định CFA nhằm (1) Đo lường tính đơn hướng; (2) Đánh giá độ tin cậy của 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 của mô hình với dữ liệu thị trường Theo Hair & cộng sự (2010) mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cho chúng ta điều kiện cần và đủ để cho tập biến quan sát đạt được tính đơn hướng, trừ trường hợp các sai số của các biến quan sát có tương quan với nhau Mô hình được xem là thích hợp với dữ liệu thị trường nếu kiểm định Chi-square có P-value > 0,05; CMIN/df

=< 2 (một số trường hợp CMIN/df có thể =< 3); GFI, CFI >= 0,9 và RMSEA =< 0,08.

(2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo Đánh giá độ tin cậy thang đo qua: hệ số tin cậy tổng hợp (composite reliability) và tổng phương sai trích (variance extracted) Gefen & cộng sự (2000) cho rằng hệ số tin cậy tổng hợp > 0,6 và phương sai trích của mỗi khái niệm nên vượt quá 0,5.

Theo Gefen & cộng sự (2000), thang đo đạt được giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa của các thang đo đều cao (>0,5) và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05)

Giá trị phân biệt thể hiện cấp độ phân biệt của các khái niệm đo lường (Fornell & Larcker, 1981) hai cấp độ kiểm định giá trị phân biệt: (1) kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần trong một khái niệm thuộc mô hình; (2) kiểm định giá trị phân biệt xuyên suốt (kiểm định mô hình đo lường tới hạn) Giá trị phân biệt đạt được khi: tương quan giữa hai thành phần của khái niệm hoặc hai khái niệm thực sự khác biệt so với 1 (Fornell & Larcker, 1981) Khi đó, mô hình đạt được độ phù hợp với dữ liệu thị trường.

3.5.3.4 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Với các giả thuyết đã được đề xuất, mô hình SEM được lựa chọn để kiểm định đồng thời các giả thuyết nghiên cứu SEM là sự mở rộng của mô hình tuyến tính tổng quát, cho phép kiểm định một tập hợp phương trình hồi quy cùng một lúc SEM sử dụng để ước lượng mô hình đo lường (Measurement model) và mô hình cấu trúc (Structural model) của bài toán lý thuyết đa biến Mô hình đo lường chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn (Latent Variables) và các biến quan sát (Observed variables), cung cấp thông tin về các thuộc tính đo lường của biến quan sát (độ tin cậy, độ giá trị); trong khi đó, mô hình cấu trúc chỉ rõ mối quan hệ giữa các biến tiềm ẩn với nhau (Bollen, 1989; Raykov & Widaman, 1995).

3.5.3.5 Kiểm định ước lượng mô hình bằng phương pháp Bootstrap Để đánh giá độ tin cậy của các ước lượng, trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, chúng ta thường có hai cách: (1) Chia mẫu ra làm hai mẫu con: một nửa dùng để ước lượng các tham số mô hình và một nửa dùng để đánh giá lại; (2) Lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác Tuy nhiên, hai cách này thường không được ứng dụng nhiều bởi mô hình cấu trúc tuyến tính SEM thường yêu cầu với cỡ mẫu lớn nên việc làm này tốn kém nhiều thời gian và chi phí (Anderson & Gerbing, 1988) Trong những trường hợp này, theo Gefen & cộng sự (2000) Bootstrap là phương pháp phù hợp để thay thế Bootstrap là phương pháp lấy mẫu lặp lại có thay thế, trong đó mẫu ban đầu đóng vai trò là đám đông để kiểm định xem các hệ số hồi quy trong mô hình SEM có được ước lượng tốt không. 3.5.3.6 Tác động trực tiếp, gián tiếp và tác động tổng hợp

Xem xét các mối quan hệ trực tiếp, gián tiếp và tác động tổng hợp đã được xác lập từ giả thuyết nghiên cứu của mô hình nghiên cứu được lựa chọn Phân tích gián tiếp riêng biệt được sử dụng để đánh giá từng mối quan hệ riêng lẻ qua Plugins Indirect Effects trong AMOS 24.0.

3.5.3.7 Kiểm định sự khác biệt của mô hình nghiên cứu

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả mẫu khảo sát

Tổng thể nghiên cứu là du khách nội địa đã sử dụng qua ứng dụng di động của đại lý du lịch trực tuyến hiện có tại Việt Nam Nghiên cứu chọn du khách nội địa Việt Nam là mẫu khảo sát vì nghiên cứu tập trung vào ý định tiếp tục sử dụng của du khách với ứng dụng du lịch của OTAs tại thị trường Việt Nam Bên cạnh đó, nghiên cứu được thực hiện ở giai đoạn đại dịch Covid-19 diễn ra, do đó, một phần ảnh hưởng đến kết quả thu thập dữ liệu nghiên cứu Cụ thể, quá trình thu thập dữ liệu cho nghiên cứu chính thức được tiến hành trong khoảng thời gian từ tháng 09/2020 đến 05/2021, các cuộc khảo sát trực tuyến được thực hiện qua Google Form Trong số 521 phản hồi thu về, có 478 phản hồi hợp lệ và được sử dụng để phân tích Bảng 4.1 tóm tắt về các đặc điểm của người tham gia, bao gồm giới tính, tuổi, nghề nghiệp, trình độ học vấn, số năm sử dụng thiết bị di động, số lần đi du lịch trong năm Thông tin được trình bày bằng cách sử dụng các phân tích mô tả về tần suất và tỷ lệ phần trăm.

Bảng 4.1 cho thấy, trong 478 phản hồi, tỷ lệ nam chiếm 49.4% và 50,6% là nữ Bên cạnh đó, đa số khách du lịch tham gia trả lời nằm trong độ tuổi 18 đến 25 (chiếm 30,4%) Về trình độ học vấn cao nhất đạt được, phần lớn những người tham gia có trình độ đại học, cụ thể 16.7% có trình độ sau đại học, 41% những người được hỏi có trình độ đại học, 24.3% có bằng cao đẳng, 18% có trình độ trung cấp Về nghề nghiệp, đa phần đối tượng tham gia khảo sát là sinh viên và cán bộ công nhân viên, sinh viên chiếm17.3%; 37.6% là cán bộ, công nhân viên; 23.8% là người làm việc tự do; những người tham gia có nghề nghiệp khác chiếm 21.3% Về số năm sử dụng thiết bị di động, đa phần du khách sử dụng các thiết bị di động từ 6 đến 8 năm, cụ thể số năm sử dụng là dưới 4 năm chiếm 13.4%, sử dụng từ 4 đến 6 năm chiếm21.5%, số năm sử dụng từ 6 đến 8 năm chiếm 24.3%, từ 8 đến 10 năm chiếm 22.8%, trên 10 năm chiếm18% Về tần suất đi du lịch, đa phần du khách đi du lịch từ 1 đến 2 lần trong 1 năm (chiếm 30,5%) hoặc từ 3-4 lần trong năm (chiếm 26.6%), từ 5 lần trong năm chiếm 22.8%, và dưới 1 lần chiếm 20,1%.

Bảng 4.1 Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu Đặc điểm Chỉ tiêu Tần số Tỷ lệ %

Cán bộ, công nhân viên 179 37,6

5 Số năm sử dụng thiết bị di động

6 Tần suất đi du lịch

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021 Để thực hiện nghiên cứu chính thức, các dữ liệu được kiểm định phân phối chuẩn dựa trên giá trịSkewness và Kurtosis Kết quả thể hiện, 47 biến trong thang đo đề xuất ban đầu có giá trị Skewness vàKurtosis thuộc khoảng ± 1 (Phụ lục 5), chứng tỏ dữ liệu xấp xỉ đạt phân phối chuẩn (Leech và Morgan, 2005) Do đó tất cả các biến đều phù hợp để thực hiện các phân tích trong luận án.

Kết quả phân tích thống kê mô tả

4.2.1 Kết quả phân tích thống kê mô tả sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Kết quả thống kê mô tả các thành phần thể hiện sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (bảng 4.2) cho thấy đa số du khách đánh giá trên mức độ “như mong đợi” với các chỉ báo trong các thang đo (trung bình Mean từ 4.86 – 5.49).

Trong thang đo sự xác nhận về thiết kế ứng dụng, chỉ báo TKUD1 "Ứng dụng du lịch của OTA tự động lưu dữ liệu khi thoát khỏi và có thể bắt đầu lại ở bước mà tôi đã rời khỏi trước đó" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.02; chỉ báo TKUD4 "Ứng dụng du lịch của OTA chiếm ít dung lượng bộ nhớ của thiết bị di động" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 4.83.

Trong thang đo sự xác nhận về tiện ích ứng dụng, chỉ báo TIUD4 "Ứng dụng du lịch của OTA có nhiều chức năng" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.25; chỉ báo TIUD5 "Ứng dụng du lịch của OTA phục vụ tốt các mục đích chức năng mà nó cung cấp" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 4.91.

Trong thang đo sự xác nhận về đồ họa giao diện, chỉ báo DHGD3 "Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng hiệu quả các hoạt ảnh để truyền đạt nội dung" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.13; chỉ báo DHGD4 "Tôi nghĩ rằng đồ họa giao diện trên ứng dụng du lịch của OTA được thiết kế tốt" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 4.97.

Trong thang đo sự xác nhận về cấu trúc ứng dụng, chỉ báo CTUD4 "Nói chung, các thông tin trên ứng dụng du lịch của OTA được sắp xếp, tổ chức hiệu quả" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.42; chỉ báo CTUD1 "Bố cục của ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi dễ dàng tìm thấy nội dung tôi cần" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 5.21.

Trong thang đo sự xác nhận về giao diện đầu vào, chỉ báo GDDV3 "Ứng dụng du lịch của OTA cho phép tôi nhập tùy chọn hoặc thông tin của mình một cách dễ dàng" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.18; chỉ báo GDDV5 "Nói chung, tôi hài lòng với cách thức nhập dữ liệu trên ứng dụng du lịch của OTA" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 5.06.

Trong thang đo sự xác nhận về giao diện đầu ra, chỉ báo GDDR4 "Nói chung, tôi nghĩ rằng ứng dụng du lịch của OTA trình bày các nội dung hiệu quả" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.49; chỉ báo GDDR2 "Nội dung thông tin trong ứng dụng du lịch của OTA được trình bày ở định dạng phù hợp với tôi" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 4.35.

Trong thang đo sự xác nhận về độ ổn định của ứng dụng, chỉ báo DOOD4 "Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng ứng dụng du lịch của OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.27; chỉ báo DOOD1 "Ứng dụng du lịch của OTA hoạt động êm mượt từ khi khởi động cho đến khi thoát khỏi" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 4.19.

Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Biến quan sát N Min Max Trung bình

Sự xác nhận về thiết kế ứng dụng

TKUD1 Ứng dụng du lịch của OTA tự động lưu dữ liệu khi thoát khỏi và có thể bắt đầu lại ở bước mà tôi đã rời khỏi trước đó

TKUD2 Ứng dụng du lịch của OTA khởi động nhanh chóng và cho phép tôi sử dụng ngay lập tức

TKUD3 Ứng dụng du lịch của OTA có điều hướng dễ dàng và hoạt động không bị phụ thuộc cách tôi cầm thiết bị di động theo chiều ngang hay dọc

TKUD4 Ứng dụng du lịch của OTA chiếm ít dung lượng bộ nhớ của thiết bị di động

TKUD5 Các thương hiệu được tích hợp trong ứng dụng du lịch của OTA hiệu quả (không bắt buộc tôi xem quảng cáo, hình ảnh thương hiệu không bị phô trương)

TKUD6 Nói chung ứng dụng du lịch của OTA được thiết kế tốt

Sự xác nhận về tiện ích ứng dụng

Biến quan sát N Min Max Trung bình

TIUD1 Ứng dụng du lịch của OTA nhấn mạnh các nội dung quan trọng đối với tôi

TIUD2 Ứng dụng du lịch của OTA cho phép tôi kết nối với những người dùng khác

TIUD3 Ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi tìm kiếm thông tin dễ dàng

TIUD4 Ứng dụng du lịch của OTA có nhiều chức năng 478 2 7 5.25

TIUD5 Ứng dụng du lịch của OTA phục vụ tốt các mục đích chức năng mà nó cung cấp

Sự xác nhận về đồ họa giao diện

DHGD1 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng đồ họa phong phú, đẹp mắt và hấp dẫn

DHGD2 Các nút chức năng của ứng dụng du lịch của

OTA được minh họa bằng các biểu tượng hoặc hình ảnh trong đời thực (như thùng rác minh họa thao tác xóa, nút tìm chuyến bay minh họa bằng hình ảnh máy bay, … )

DHGD3 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng hiệu quả các hoạt ảnh để truyền đạt nội dung

DHGD4 Tôi nghĩ rằng đồ họa giao diện trên ứng dụng du lịch của OTA được thiết kế tốt

Sự xác nhận về cấu trúc ứng dụng

CTUD1 Bố cục của ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi dễ dàng tìm thấy nội dung tôi cần

CTUD2 Các thông tin quan trọng được đặt ở đầu của màn hình ứng dụng du lịch của OTA

CTUD3 Các thao tác thường dùng nhất được xếp đặt ở phía trên, thao tác ít sử dụng hơn ở phía dưới của giao diện ứng dụng du lịch của OTA

CTUD4 Nói chung, các thông tin trên ứng dụng du lịch của OTA được sắp xếp, tổ chức hiệu quả

Sự xác nhận về giao diện đầu vào

GDDV1 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng các điều khiển rõ ràng, trực quan như tôi kỳ vọng

Biến quan sát N Min Max Trung bình

GDDV2 Ứng dụng du lịch của OTA không yêu cầu sửa đổi các cài đặt người dùng trong ứng dụng

GDDV3 Ứng dụng du lịch của OTA cho phép tôi nhập tùy chọn hoặc thông tin của mình một cách dễ dàng

GDDV4 Ứng dụng du lịch của OTA sử dụng các nút điều khiển có kích thước phù hợp với điều khiển bằng đầu ngón tay

GDDV5 Nói chung, tôi hài lòng với cách thức nhập dữ liệu trên ứng dụng du lịch của OTA

Sự xác nhận về giao diện đầu ra

GDDR1 Tôi thấy rất dễ dàng để đọc thông tin trong ứng dụng du lịch của OTA

GDDR2 Nội dung thông tin trong ứng dụng du lịch của

OTA được trình bày ở định dạng phù hợp với tôi

GDDR3 Các thuật ngữ trong ứng dụng du lịch của OTA dễ hiểu

GDDR4 Nói chung, tôi nghĩ rằng ứng dụng du lịch của

OTA trình bày các nội dung hiệu quả

Sự xác nhận về độ ổn định của ứng dụng

DOOD1 Ứng dụng du lịch của OTA hoạt động êm mượt từ khi khởi động cho đến khi thoát khỏi

DOOD2 Tôi có thể phụ thuộc vào ứng dụng du lịch của OTA để tương tác phục vụ các mục đích du lịch từ đầu đến cuối

DOOD3 Tôi cảm thấy vui vẻ khi sử dụng ứng dụng du lịch của OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc

DOOD4 Tôi cảm thấy hài lòng khi sử dụng ứng dụng du lịch của OTA từ lúc bắt đầu đến lúc kết thúc

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

4.2.2 Kết quả phân tích thống kê mô tả nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách

Theo như kết quả thống kê mô tả thang đo nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của du khách (bảng 4.3), đa số du khách đánh giá trên mức độ “đồng ý” với biến quan sát trong thang đo nhận thức sự hữu ích (giá trị trung bình từ 5.15 – 5.36), sự hài lòng (giá trị trung bình từ 5.08

- 5.17), và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của du khách (trung bình từ 5.33 - 5.40).

Trong thang đo nhận thức sự hữu ích, chỉ báo NTHI6 "Ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi quản lý thời gian cho mục đích du lịch hiệu quả" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.36; chỉ báo NTHI2 "Sử dụng ứng dụng du lịch của OTA giúp tôi hoàn thành mọi thứ cho chuyến du lịch của mình nhanh chóng hơn" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 5.15.

Trong thang đo sự hài lòng, chỉ báo SHAL3 "Rất nản lòng - Rất thỏa mãn được" đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.17; chỉ báo SHAL4 "Hoàn toàn khủng khiếp

- Hoàn toàn thích thú" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 5.08.

Trong thang đo ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng của du khách, chỉ báo TTSD2 "Ý định của tôi là tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của OTA hơn là sử dụng các công cụ thay thế (như websites, mobile sites, apps khác)"; và TTSD3 "Tôi có kế hoạch tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của OTA cho dù chưa có kế hoạch đi du lịch lại" được đánh giá cao nhất với điểm trung bình là 5.40; chỉ báo TTSD4 "Tôi có ý định tăng việc sử dụng ứng dụng du lịch của OTA cho các mục đích du lịch trong tương lai" được đánh giá thấp nhất với điểm trung bình là 5.33.

Bảng 4.3 Kết quả thống kê mô tả nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch của du khách

Biến quan sát N Min Max Trung bình

Nhận thức sự hữu ích

Kết quả phân tích dữ liệu

4.3.1 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

Mô hình nghiên cứu gồm 10 nhân tố với 47 biến quan sát được phân tích nhân tố với phép phân tích Principal Axis Factoring, sử dụng phép xoay Promax Theo Gerbing & Anderson (1988) (trích trong Choi, 2018), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax Phương pháp kiểm định KMO và Bartlett để đo lường sự tương thích của mẫu khảo sát cho thấy:

- Hệ số KMO = 0,889 > 0,5: phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu nghiên cứu.

- Giá trị p của Bartlett’s test nhỏ hơn mức ý nghĩa 5% (Hệ số Sig = 0,000 < 0,05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.

- Giá trị hệ số Eigenvalues của các nhân tố >1; tổng phương sai trích là 59,278%>50%: đạt yêu cầu, thể hiện các nhân tố này giải thích 59,278% sự biến thiên của dữ liệu.

Kết quả phân tích EFA cho tất cả các biến quan sát trong các thang đo của mô hình nghiên cứu hội tụ và đạt yêu cầu Kết quả cụ thể của phân tích nhân tố khám phá được thể hiện ở bảng 4.4.

Bảng 4.4 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278%

TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD SHAL

KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278%

TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD SHAL

KMO = 0,889; Hệ số Sig = ,000; Hệ số Eigenvalue >1; Phương sai trích = 59,278%

TTSD TKUD NTHI GDDR GDDV DOOD CTUD TIUD DHGD SHAL

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

4.3.2 Kết quả kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach’s alpha

Mô hình nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng của du khách đối với ứng dụng di động của đại lý du lịch trực tuyến gồm các thang đo các khía cạnh của Khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, Nhận thức về sự hữu ích của ứng dụng, Sự hài lòng với việc sử dụng ứng dụng, và Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Hệ số Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm tra tính nhất quán nội tại của các nhân tố.

Kết quả bảng 4.5 thể hiện, giá trị độ tin cậy thang đo của 10 nhân tố từ 0,784 đến 0,901 (0,7 ≤ α ≤ 0,9), chứng tỏ thang đo lường có độ nhất quán nội tại cao (Lê Văn Huy & Trương Trần Trâm Anh, 2012).

Hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0,3 đảm bảo yêu cầu về thang đo Khi thực hiện loại biến, hệ số cronbach’s alpha của các thang đo hầu như không được cải thiện.

Bảng 4.5 Kết quả Cronbach’s alpha của thang đo các khái niệm nghiên cứu

Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s alpha nếu loại biến

Sự xác nhận về Thiết kế ứng dụng (TKUD): α = 0,865

Sự xác nhận về Tiện ích ứng dụng (TIUD): α = 0,784

Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s alpha nếu loại biến

Sự xác nhận về Đồ họa giao diện (DHGD): α =0,813

Sự xác nhận về Cấu trúc giao diện ứng dụng (CTUD): α = 0,864

Sự xác nhận về Giao diện đầu vào (GDDV): α = 0,839

Sự xác nhận về Giao diện đầu ra (GDDR): α = 0,901

Sự xác nhận về Độ ổn định của ứng dụng (DOOD): α = 0,878

Nhận thức sự hữu ích (NTHI): α = 0,867

Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng

Cronbach’s alpha nếu loại biến

Sự hài lòng về việc sử dụng (SHAL): α = 0,845

SHAL4 15,3033 4,321 0,714 0,805 Ý định tiếp tục sử dụng (TTSD): α = 0,897

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

4.3.3 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA

Phân tích nhân tố khẳng định CFA giúp nghiên cứu có thể (1) Đo lường tính đơn hướng; (2) Đánh giá độ tin cậy của thang đo; (3) Giá trị hội tụ; (4) Giá trị phân biệt; (5) Giá trị liên hệ lý thuyết Phân tích CFA được thực hiện cho thang đo sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch và mô hình tới hạn (gồm tất cả các thành phần trong mô hình nghiên cứu).

4.2.3.1 CFA cho sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA cho sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch được thể hiện trong hình 4.1.

Hình 4.1 Kết quả phân tích CFA (chuẩn hóa) cho thang đo sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Về tính đơn hướng , bảng 4.6 trình bày tóm tắt so sánh kết quả CFA của mô hình nghiên cứu so với điều kiện đánh giá các chỉ số theo Hair & cộng sự (2010) Kết quả phân tích Chi-square/df, GFI, CFI,RMSEA thỏa mãn các điều kiện, điều này cho thấy thang đo các khái niệm nghiên cứu phù hợp với dữ liệu thị trường và đảm bảo tính đơn hướng.

Về giá trị hội tụ , kết quả phân tích lần 1 cho thấy AVE của nhân tố tiện ích ứng dụng < 0,5, vì vậy hai biến quan sát là TIUD5, TIUD4 lần lượt bị loại ở lần CFA lần 2 và 3 để đảm bảo AVE > 0,5; các nhân tố còn lại đều có AVE > 0,5, tính hội tụ được đảm bảo Các biến quan sát đều phương sai trung bình được trích (AVE) 0,523 đến 0,700 (> 0,5) (bảng 4.6) nên thang đo này đạt giá trị hội tụ.

Bảng 4.6 Bảng tóm tắt kết quả CFA sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Các chỉ số Giá trị chấp nhận Kết quả nghiên cứu Kết quả

CMIN/df ≤ 5 là chấp nhận được

GFI GFI ≥ 0,8 là chấp nhận được

CFI CFI ≥ 0,9 là tốt 0,931 Thỏa mãn điều kiện

RMSEA RMSEA ≤ 0,08 là rất tốt

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

Về độ tin cậy của thang đo , kết quả kiểm định độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các khái niệm nghiên cứu được thể hiện ở bảng 4.7 Kết quả cho thấy thang đo của các khái niệm đều có độ tin cậy tổng hợp là đảm bảo, tất cả 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; và phương sai trích (AVE) của mỗi khái niệm từ 0,523 (> 0,5) Điều này khẳng định thang đo các khái niệm đạt yêu cầu về độ tin cậy theo (Gefen & cộng sự, 2000; Hair & cộng sự, 2020).

Bảng 4.7 Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Khái niệm Số biến quan sát

Hệ số tải chuẩn hóa Độ tin cậy tổng hợp (CR)

1 Sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng

Sự xác nhận về Thiết kế ứng dụng (TKUD) 6 0,867 0,523

Khái niệm Số biến quan sát

Hệ số tải chuẩn hóa Độ tin cậy tổng hợp (CR)

Sự xác nhận về Giao diện đầu ra (GDDR) 4 0,903 0,700

Sự xác nhận về Giao diện đầu vào (GDDV) 5 0,848 0,531

Sự xác nhận về Độ ổn định (DOOD) 4 0,878 0,643

Sự xác nhận về Cấu trúc ứng dụng (CTUD) 4 0,869 0,625

Sự xác nhận về Tiện ích ứng dụng (TIUD) 5 0,769 0,527

Sự xác nhận về Đồ họa giao diện (DHGD) 4 0,820 0,534

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021 Về giá trị phân biệt , bảng 4.8 thể hiện giá trị phân biệt giữa các khía cạnh sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch Có thể thấy rằng phương sai riêng lớn nhất (MSV) < Phương sai trung bình (AVE) và căn bậc hai của AVE (SQRT AVE) >Tương quan giữa các thành phần (Inter-Construct Correlations) Vì vậy, nghiên cứu khẳng định các khái niệm thành phần đạt giá trị phân biệt.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định giá trị phân biệt giữa các thành phần thang đo sự xác nhận khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

Như vậy, kết quả phân tích CFA chứng minh được thang đo sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch đạt được yêu cầu về tính đơn hướng, độ tin cậy tổng hợp, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt. Thông qua đó, luận án tiếp tục tổng hợp mức độ cấu thành của 30 biến quan sát thuộc các khía cạnh cấu thành khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (bảng 4.9).

Bảng 4.9 Các yếu tố thuộc sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch

Chỉ tiêu Ước lượng Chỉ tiêu Ước lượng

1 Thiết kế ứng dụng < KNDU: 0,238 4 Độ ổn định của ứng dụng < KNDU: 0,523

TKUD1 < - TKUD 0,692 5 Cấu trúc giao diện < KNDU: 0,636

2 Giao diện đầu ra < KNDU: 0,441 CTUD3 < - CTUD 0,815

Chỉ tiêu Ước lượng Chỉ tiêu Ước lượng

GDDR2 < - GDDR 0,825 6 Tiện ích ứng dụng < KNDU: 0,571

3 Giao diện đầu vào < KNDU: 0,445 0,717

0,812 7 Đồ họa giao diện < KNDU: 0,212

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu, 2021

4.2.3.2 CFA cho mô hình tới hạn

Mô hình tới hạn gồm tất cả các nhân tố trong mô hình lý thuyết có mối quan hệ tự do Trong nghiên cứu này, mô hình tới hạn bao gồm các nhân tố của sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch, nhận thức sự hữu ích, sự hài lòng và ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch Kết quả phân tích CFA cho thấy:

* Tính đơn hướng : Kết quả CFA mô hình tới hạn gồm Chi square/df = 2,1850,8; CFI = 0,905>0,9; và RMSEA = 0,050

Ngày đăng: 03/08/2023, 17:19

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Hình 0.1. Tóm tắt sự phát triển chính của công nghệ thông tin trong du lịch - 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
Hình 0.1. Tóm tắt sự phát triển chính của công nghệ thông tin trong du lịch (Trang 16)
Bảng 0.1. dưới đây trình bày tóm tắt định nghĩa các thuật ngữ liên quan đến tên đề tài luận án. - 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
Bảng 0.1. dưới đây trình bày tóm tắt định nghĩa các thuật ngữ liên quan đến tên đề tài luận án (Trang 17)
Hình 1.2. Lý thuyết hành động hợp lýs - 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
Hình 1.2. Lý thuyết hành động hợp lýs (Trang 32)
Hình 1.4. Mô hình chấp nhận công nghệ - 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
Hình 1.4. Mô hình chấp nhận công nghệ (Trang 34)
Hình 1.6. Mô hình hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ - 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
Hình 1.6. Mô hình hợp nhất về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ (Trang 37)
Hình 1.7. Lý thuyết sự phù hợp giữa khả năng đáp ứng – tiếp tục sử dụng ứng dụng di động - 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
Hình 1.7. Lý thuyết sự phù hợp giữa khả năng đáp ứng – tiếp tục sử dụng ứng dụng di động (Trang 39)
Bảng 1.1. Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch - 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
Bảng 1.1. Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng du lịch (Trang 45)
Bảng 1.2. Các mô hình đo lường khả năng đáp ứng của ứng dụng di động - 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
Bảng 1.2. Các mô hình đo lường khả năng đáp ứng của ứng dụng di động (Trang 50)
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất - 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
Hình 2.1. Mô hình nghiên cứu đề xuất (Trang 58)
Sơ đồ 3.1. Mô hình các bước tiến hành nghiên cứu - 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
Sơ đồ 3.1. Mô hình các bước tiến hành nghiên cứu (Trang 78)
Bảng 3.2. Thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng - 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
Bảng 3.2. Thang đo khái niệm tiện ích ứng dụng (Trang 84)
Hình ảnh máy bay, … ) - 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
nh ảnh máy bay, … ) (Trang 85)
Bảng 3.5. Thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch - 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
Bảng 3.5. Thang đo khái niệm cấu trúc giao diện ứng dụng du lịch (Trang 86)
Bảng 3.7. Thang đo khái niệm giao diện đầu ra của ứng dụng du lịch - 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
Bảng 3.7. Thang đo khái niệm giao diện đầu ra của ứng dụng du lịch (Trang 87)
Bảng 3.9. Thang đo khái niệm giao diện đầu vào của ứng dụng du lịch - 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
Bảng 3.9. Thang đo khái niệm giao diện đầu vào của ứng dụng du lịch (Trang 88)
Bảng 3.10. Thang đo ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch - 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
Bảng 3.10. Thang đo ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng di động du lịch (Trang 89)
Bảng 3.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của nghiên cứu thử nghiệm - 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
Bảng 3.11. Kết quả phân tích nhân tố khám phá của nghiên cứu thử nghiệm (Trang 94)
Bảng 3.12. Tóm tắt số lượng thang đo khái niệm sau khi điều chỉnh - 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
Bảng 3.12. Tóm tắt số lượng thang đo khái niệm sau khi điều chỉnh (Trang 100)
Bảng 4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu - 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
Bảng 4.1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu (Trang 107)
Bảng 4.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA - 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
Bảng 4.4. Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA (Trang 114)
Hình 4.1. Kết quả phân tích CFA (chuẩn hóa) cho thang đo sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch - 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
Hình 4.1. Kết quả phân tích CFA (chuẩn hóa) cho thang đo sự xác nhận về khả năng đáp ứng của ứng dụng du lịch (Trang 119)
Hình 4.2. Kết quả CFA mô hình tới hạn của nghiên cứu - 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
Hình 4.2. Kết quả CFA mô hình tới hạn của nghiên cứu (Trang 123)
Bảng 4.10. Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố Khái niệm Số biến quan sát Độ tin cậy tổng hợp - 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
Bảng 4.10. Độ tin cậy tổng hợp và phương sai trích của các nhân tố Khái niệm Số biến quan sát Độ tin cậy tổng hợp (Trang 125)
Bảng 4.11. Giá trị phân biệt của các nhân tố - 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
Bảng 4.11. Giá trị phân biệt của các nhân tố (Trang 126)
Hình 4.3. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc SEM với cấu trúc bậc 1 - 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
Hình 4.3. Kết quả phân tích mô hình cấu trúc SEM với cấu trúc bậc 1 (Trang 128)
Bảng 4.13. Kết quả ước lượng bằng Bootstrap với N = 1000 - 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
Bảng 4.13. Kết quả ước lượng bằng Bootstrap với N = 1000 (Trang 131)
Bảng 4.14. Các tác động gián tiếp Giả - 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
Bảng 4.14. Các tác động gián tiếp Giả (Trang 132)
Bảng 4.17. Ước lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mô hình khả biến theo độ tuổi Mối quan hệ Từ 18 - 25 tuổi Từ 26 - 35 tuổi Từ 36 - 45 tuổi Trên 45 tuổi - 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
Bảng 4.17. Ước lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mô hình khả biến theo độ tuổi Mối quan hệ Từ 18 - 25 tuổi Từ 26 - 35 tuổi Từ 36 - 45 tuổi Trên 45 tuổi (Trang 138)
Bảng 4.18. Ước lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mô hình khả biến theo tần suất đi du lịch - 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
Bảng 4.18. Ước lượng mối quan hệ giữa các thành phần trong mô hình khả biến theo tần suất đi du lịch (Trang 139)
Bảng 4.19. Kết quả kiểm định sự khác biệt trung bình Tiêu chí Nhận thức sự hữu - 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
Bảng 4.19. Kết quả kiểm định sự khác biệt trung bình Tiêu chí Nhận thức sự hữu (Trang 141)

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w