(Luận văn thạc sĩ) các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến trong thương mại di động

CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Việt Nam, với dân số khoảng 97 triệu người và hơn một nửa là lực lượng dân số trẻ, được coi là một thị trường bán lẻ tiềm năng Theo Tổng cục Thống kê (2019), GDP năm 2018 tăng 7,08%, mức tăng cao nhất kể từ năm 2008, cho thấy đời sống người dân ngày càng cải thiện Sự phát triển kinh tế này đi đôi với sự tăng trưởng nhanh chóng của thương mại điện tử (TMĐT), trong khi hành vi mua sắm trực tuyến ngày càng trở nên quen thuộc với người tiêu dùng Việt Nam.

Xu hướng sử dụng internet và thiết bị di động tại Việt Nam đã tạo ra cơ hội lớn cho thương mại điện tử (TMĐT) phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là trong việc mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trẻ qua các ứng dụng và trang web như Sendo, Tiki, Lazada, Shopee, Adayroi Sự kết nối từ mạng xã hội như Facebook, Zalo, Instagram cũng giúp người tiêu dùng tiếp cận thông tin về TMĐT qua quảng cáo liên tục Theo báo cáo của We are Social vào tháng 1 năm 2019, Việt Nam có khoảng 97 triệu dân, trong đó 64 triệu người sử dụng internet và 62 triệu người dùng mạng xã hội, với 58 triệu người sử dụng mạng xã hội qua thiết bị di động M-Commerce, hay thương mại di động, đang trở thành một lĩnh vực quan trọng trong TMĐT, với 97% người dùng Việt Nam chọn điện thoại di động để tiếp cận thông tin qua internet Tỷ lệ người mua hàng trực tuyến trên thiết bị di động tại Việt Nam đạt 62%.

Hình 1.1: Tỷ lệ phần trăm số người tham gia các hoạt động

TMĐT tại Việt Nam (Tháng 01/2019)

Bên cạnh đó, trong báo cáo của Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam năm

Từ năm 2017 đến 2019, tỷ lệ người mua hàng trực tuyến qua thiết bị di động tại Việt Nam đã tăng lên, trong khi tỷ lệ mua sắm trên các thiết bị cố định như máy tính bàn lại có xu hướng giảm Biểu đồ trong Hình 1.2 minh họa rõ ràng sự thay đổi này, cho thấy sự chuyển dịch trong thói quen tiêu dùng của người dùng Việt Nam.

Hình 1.2: Tỷ lệ phần trăm số người mua hàng trực tuyến phân theo phương tiện điện tử (Năm 2017 - 2018)

(Nguồn: Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam năm 2019)

Theo báo cáo nghiên cứu thị trường của Công ty TNHH CBRE Việt Nam, 25% người tiêu dùng tại TP Hồ Chí Minh và Hà Nội dự định giảm tần suất mua sắm tại các cửa hàng truyền thống, trong khi 45-50% cho biết họ sẽ mua sắm trực tuyến thường xuyên hơn qua máy tính để bàn, laptop và thiết bị di động, đặc biệt là điện thoại thông minh Với sự gia tăng sử dụng điện thoại thông minh, Việt Nam đang đứng trong top ba thị trường hàng đầu Đông Nam Á về tần suất mua sắm trực tuyến qua thiết bị di động Xu hướng này dự kiến sẽ tiếp tục gia tăng trong những năm tới, khiến các doanh nghiệp thương mại điện tử chuyển đổi từ nền tảng máy tính sang di động để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng.

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử (TMĐT), nghiên cứu về hành vi người tiêu dùng, đặc biệt là xu hướng mua hàng ngẫu hứng, đang được chú trọng Mua hàng ngẫu hứng, hay còn gọi là việc không có kế hoạch trước khi mua, đã trở thành chủ đề nghiên cứu quan trọng (Zheng và cộng sự, 2019; Ahmad và cộng sự, 2019; Iyer và cộng sự, 2019) Đồng thời, một số nghiên cứu cũng chỉ ra sự gia tăng của thương mại di động (M-Commerce) và số lượng người tiêu dùng thực hiện mua sắm ngẫu hứng trên thiết bị di động ngày càng cao (Zheng và cộng sự, 2019).

Hành vi mua hàng không cần lý do (MHNH) đã được nghiên cứu nhiều trên các kênh thương mại truyền thống, nhưng còn hạn chế trong môi trường trực tuyến, đặc biệt là trên thiết bị di động Theo CNBC (2018), hơn 80% người trẻ tham gia mua sắm trực tuyến có hành vi MHNH Nghiên cứu cho thấy hành vi này thường xảy ra khi người tiêu dùng (NTD) bị thúc đẩy mạnh mẽ để mua sắm mà không có kế hoạch trước Doanh nghiệp thương mại điện tử (TMĐT) cần hiểu rõ hành vi này để cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp, từ đó thu hút và giữ chân khách hàng Đồng thời, NTD cũng quan tâm đến nguyên nhân của những mong muốn mua sắm đột ngột Hành vi MHNH không chỉ mang lại sự thú vị mà còn giúp NTD giải tỏa tâm lý Nhu cầu mua sắm ngày càng tăng, đặc biệt là các sản phẩm tiêu dùng, cho thấy ảnh hưởng mạnh mẽ của hành vi MHNH đến sự phát triển của TMĐT tại Việt Nam.

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của công nghệ và ứng dụng di động trong thương mại điện tử (TMDĐ), cả nhà kinh doanh và người tiêu dùng cần nắm rõ các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm Việc nghiên cứu mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến trên thiết bị di động trong môi trường TMDĐ hiện nay là vô cùng cần thiết.

Mục tiêu nghiên cứu

• Xác định các nhân tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến trong thương mại di động

• Đo lường mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trong TMDĐ

• Khám phá sự khác biệt về giới tính, nhóm tuổi, học vấn, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân và thu nhập trong hành vi MHNH

• Đề xuất một số hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp kinh doanh TMĐT trên các ứng dụng di động.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Bài nghiên cứu này tập trung vào hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến qua thiết bị di động, nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu đã đề ra.

Nghiên cứu này tập trung vào đối tượng khách hàng mua sắm sản phẩm trực tuyến qua thiết bị di động tại Việt Nam, đặc biệt là những người sống và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Thành phố Hồ Chí Minh, với vai trò là thành phố lớn nhất Việt Nam và là trung tâm kinh tế, chính trị, văn hóa và giáo dục quan trọng, là địa điểm lý tưởng cho nghiên cứu Theo Tổng cục Thống kê Việt Nam (2009), tính đến ngày 1 tháng 4 năm 2009, thành phố này có sự hiện diện của 54 thành phần dân tộc cùng với người nước ngoài, phản ánh sự đa dạng văn hóa Do đó, nghiên cứu chọn Thành phố Hồ Chí Minh không chỉ mang tính đại diện cho người tiêu dùng Việt Nam mà còn phù hợp với các tiêu chí nghiên cứu trong khoảng thời gian nhất định.

Phương pháp nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết hành vi mua hàng trực tuyến, mô hình Kích thích – Chủ thể - Phản ứng (S-O-R) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), nghiên cứu này áp dụng phương pháp đo lường để đánh giá ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng trực tuyến trong thương mại điện tử di động (TMDĐ) Nghiên cứu bao gồm hai bước chính để xác định mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này.

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc xem xét tài liệu liên quan đến hành vi mua sắm online trong thương mại điện tử và thương mại di động Tiếp theo, nghiên cứu áp dụng phương pháp thảo luận nhóm nhằm điều chỉnh mô hình và thang đo các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm, đảm bảo phù hợp với văn hóa và ngữ cảnh của thị trường Việt Nam.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện bằng cách thu thập dữ liệu sơ cấp qua bảng câu hỏi khảo sát với mẫu n = 250 Dữ liệu sau đó được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 Nghiên cứu tiến hành thống kê mô tả mẫu, kiểm định độ tin cậy và giá trị của các thang đo thông qua phân tích Cronbach’s alpha Tiếp theo, phân tích nhân tố khám phá EFA được thực hiện, cùng với việc kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội Cuối cùng, kỹ thuật kiểm định Independent Sample được áp dụng.

T-test và ANOVA để xem xét sự khác biệt của hành vi MHNH với các đặc điểm cá nhân như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập.

Ý nghĩa đề tài

Bài nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quát về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trên thiết bị di động, giúp doanh nghiệp thương mại điện tử hiểu rõ hơn về hành vi người tiêu dùng Điều này hỗ trợ họ trong việc hoạch định và phát triển chiến lược kinh doanh trong môi trường TMDĐ đầy tiềm năng Đồng thời, nghiên cứu cũng giúp người tiêu dùng nhận thức được lý do dẫn đến những quyết định mua sắm đột ngột và không có kế hoạch trước.

Kết cấu luận văn

Bài nghiên cứu bao gồm năm chương, được trình bày theo trình tự và nội dung chính sau đây:

Chương 1 trình bày cơ sở lý thuyết và sự cần thiết của nghiên cứu, đồng thời xác định mục tiêu, phạm vi và ý nghĩa của nghiên cứu Ngoài ra, chương này cũng nêu rõ cấu trúc tổng thể của bài nghiên cứu, giúp người đọc hiểu rõ hơn về nội dung và hướng đi của công trình.

Chương 2 cung cấp cơ sở lý thuyết cho nghiên cứu, tập trung vào khái niệm Thương mại điện tử di động (TMDĐ) và hành vi mua hàng trực tuyến (MHNH) Bằng cách khảo sát các nghiên cứu trước đây cả ở Việt Nam và quốc tế, chương này xây dựng mô hình các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi MHNH trong môi trường TMDĐ.

Chương 3 trình bày chi tiết phương pháp nghiên cứu và thang đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Nội dung phương pháp nghiên cứu bao gồm tổng quan và quy trình nghiên cứu cụ thể, kết quả nghiên cứu định tính điều chỉnh thang đo, cùng với phương pháp thực hiện bước nghiên cứu chính thức.

Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu, bao gồm bảng thống kê mô tả và kết quả kiểm định độ tin cậy Những kết quả này phản ánh chính xác các phát hiện quan trọng từ nghiên cứu.

Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo, trong khi phân tích nhân tố khám phá EFA giúp xác định cấu trúc tiềm ẩn của dữ liệu Kiểm định giả thuyết nghiên cứu thông qua mô hình hồi quy tuyến tính bội cho phép phân tích mối quan hệ giữa các biến độc lập và phụ thuộc Cuối cùng, việc kiểm định sự khác biệt giữa các yếu tố đặc điểm cá nhân của người tiêu dùng (NTD) cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi và nhu cầu của họ.

Chương 5 tổng hợp kết quả nghiên cứu và kết luận về đề tài nghiên cứu, đồng thời trình bày những hàm ý và giải pháp cho các nhà kinh doanh thương mại điện tử Cuối cùng, tác giả nêu rõ những hạn chế của nghiên cứu hiện tại và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Chương một đã nêu bật sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử (TMĐT) và thương mại di động (TMDĐ) trên toàn cầu và tại Việt Nam, đồng thời nhấn mạnh tầm quan trọng của việc nghiên cứu hành vi mua hàng trong thương mại di động Chương này cũng xác định lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, bao gồm mục tiêu, đối tượng, phạm vi, phương pháp nghiên cứu và ý nghĩa của nghiên cứu Tiếp theo, tác giả sẽ trình bày tổng quan về đề tài, cơ sở lý thuyết nền tảng, các nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước, cùng với việc đề xuất mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan về đề tài nghiên cứu

2.1.1 Thương mại điện tử (E-Commerce) và thương mại di động (M-Commerce)

Sự bùng nổ của Internet và công nghệ đã thúc đẩy sự đổi mới và cải tiến không ngừng trong các dịch vụ thương mại điện tử.

Theo Tổ chức Thương mại Thế giới, thương mại điện tử (TMĐT) được định nghĩa là quá trình sản xuất, phân phối, tiếp thị, bán hoặc giao hàng hóa và dịch vụ qua phương tiện điện tử Các giao dịch TMĐT có thể diễn ra giữa doanh nghiệp, hộ gia đình, cá nhân, chính phủ và các tổ chức công cộng hoặc tư nhân khác.

Theo Becker (2007), thương mại điện tử (TMĐT) là việc giao dịch hàng hóa và dịch vụ qua phương tiện điện tử Mặc dù TMĐT đã trở nên phổ biến trong hai thập kỷ qua, nhưng thực tế nó đã tồn tại hơn 40 năm TMĐT có hai loại cơ bản: doanh nghiệp với doanh nghiệp (B2B) và doanh nghiệp với người tiêu dùng (B2C) Trong mô hình B2B, các công ty giao dịch với nhà cung cấp, nhà phân phối và đối tác qua mạng điện tử, trong khi B2C liên quan đến việc bán sản phẩm và dịch vụ trực tiếp cho người tiêu dùng Mặc dù B2C được biết đến rộng rãi hơn, nhưng B2B lại chiếm ưu thế về doanh thu trong lĩnh vực TMĐT.

Theo Becker (2007), thương mại di động (TMDĐ) là một lĩnh vực quan trọng trong thương mại điện tử (TMĐT) TMDĐ liên quan đến việc sử dụng thiết bị di động như điện thoại di động và máy tính không dây để thực hiện giao dịch kinh doanh Nó cho phép doanh nghiệp sử dụng các thiết bị truyền thông không dây để tiến hành mô hình kinh doanh ở bất kỳ vị trí nào (Jonker, 2003).

Theo thống kê của Cellular Online (2004) trích trong Becker (2007), với 1,5 tỷ người dùng di động trên toàn cầu, thương mại di động (TMDĐ) đang trở thành một yếu tố quan trọng trong thương mại điện tử (TMĐT) Bản chất của thiết bị di động đã chuyển từ công cụ giao tiếp đơn thuần (nghe gọi, nhắn tin) sang các công cụ phục vụ cho giao dịch thương mại TMDĐ đang ngày càng trở nên thiết yếu trong các lĩnh vực như quản lý tài chính, dịch vụ du lịch và giải trí.

Mặc dù TMDĐ là một kênh mới trong TMĐT, nó vẫn có những khác biệt cơ bản so với TMĐT truyền thống Zhang và Yuan (2002) đã phân biệt TMDĐ với TMĐT dựa trên ba khía cạnh chính: công nghệ, bản chất dịch vụ và mô hình kinh doanh Các yếu tố này bao gồm loại thiết bị, giao diện, kết nối, băng thông, vị trí và tính thuận tiện.

Min và cộng sự (2008) đã phân biệt thương mại điện tử (TMĐT) và thương mại di động (TMDĐ) dựa trên các yếu tố như cơ sở hạ tầng mạng, sự phát triển của ứng dụng, thiết bị sử dụng bởi người tiêu dùng và giá trị cảm nhận của người dùng.

Ozok và Wei (2010) phân biệt TMDĐ và TMĐT thông qua bốn yếu tố so sánh, bao gồm yếu tố con người, tính năng giao diện, và các yếu tố liên quan đến sản phẩm và dịch vụ Sự so sánh này chỉ ra rằng có sự khác biệt rõ rệt giữa TMDĐ và TMĐT trong từng yếu tố.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra sự khác biệt giữa thương mại điện tử (TMĐT) và thương mại di động (TMDĐ) thông qua các yếu tố như thiết bị và giao diện người dùng TMDĐ gặp phải một số hạn chế như kích thước màn hình nhỏ, dung lượng pin hạn chế, băng thông thấp và kết nối không ổn định Tuy nhiên, TMDĐ vẫn nổi bật với các tính năng độc đáo như tính phổ biến, tính tiện lợi và khả năng cá nhân hóa.

Cao và cộng sự (2015) đã tổng hợp từ các nghiên cứu trước đây và chỉ ra rằng sự khác biệt giữa Thương mại điện tử (TMĐT) và Thương mại di động (TMDĐ) có thể được tóm gọn trong hai điểm chính: sự khác biệt về công nghệ và giá trị cảm nhận của người sử dụng Đầu tiên, sự khác biệt về công nghệ liên quan đến thiết bị và mạng truyền thông; TMĐT thường sử dụng máy tính cá nhân với màn hình lớn và kết nối băng thông rộng, trong khi TMDĐ sử dụng thiết bị có màn hình nhỏ và kết nối hạn chế Thứ hai, giá trị cảm nhận của người dùng cũng khác nhau; người tiêu dùng có xu hướng cảm nhận sự thuận tiện và cá nhân hóa cao hơn khi mua sắm qua thiết bị di động so với thiết bị cố định, điều này dẫn đến khả năng chuyển đổi từ kênh trực tuyến sang kênh di động cao hơn Bảng 2.1 cung cấp một cái nhìn tổng quát về sự khác biệt giữa TMĐT và TMDĐ từ các nghiên cứu trước đây.

Bảng 2.1: Sự khác biệt cơ bản giữa Thương mại điện tử và Thương mại di động

Tác giả Đặc điểm Thương mại di động

- Đường truyền chậm và kém ổn định hơn

- Bộ nhớ bị giới hạn

- Không giới hạn vị trí địa lý

- Đường truyền nhanh, ổn định

- Giới hạn vị trí địa lý

- Băng thông hạn chế, tốc độ truyền thấp

- Băng thông rộng, tốc độ truyền cao

- Sử dụng trong nhiều môi trường

- Sử dụng tại 1 môi trường, tại chỗ cố định Thiết bị người dùng

- Màn hình nhỏ, nguồn điện hạn chế

- Màn hình lớn, cung cấp đủ năng lượng

Ozok và Wei Địa điểm - Mua sắm từ mọi địa - Địa điểm cố định h

(2010) điểm mong muốn và bất cứ lúc nào

- Mua sắm màn hình nhỏ, bàn phím giới hạn

- Mua sắm với màn hình thuận tiện, bàn phím lớn, chuột

Lu and Su (2009) and Kim et al

Thiết bị, Giao diện nguời dùng

- Năng lượng pin, băng thông và kết nối hạn chế

- Pin thuận tiện, băng thông và kết nối ổn định

- Thuận tiện, có mặt khắp nơi,

(Nguồn: Cao và cộng sự, 2015)

2.1.2 Hành vi mua hàng và hành vi mua hàng ngẫu hứng (Impulse Buying)

Theo Churchill và Peter (1998) trích dẫn từ Kim (2003), quy trình ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng bao gồm năm bước chính: nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các lựa chọn, quyết định mua hàng, và đánh giá sau khi mua.

Quá trình ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng (NTD) theo mô hình của Churchill và Peter được mô tả qua năm bước Đầu tiên, NTD nhận biết nhu cầu, có thể xuất phát từ cảm giác bên trong hoặc từ các kích thích bên ngoài Tiếp theo, họ tìm kiếm thông tin để đánh giá các lựa chọn nhằm đáp ứng nhu cầu Sau khi so sánh và đánh giá, NTD có thể tiến hành mua hàng Cuối cùng, họ đánh giá kết quả sau khi mua, liên quan đến sự hài lòng với sản phẩm; nếu có trải nghiệm tích cực, họ sẽ quay lại cửa hàng Quy trình này lặp lại khi NTD cảm thấy cần thiết sử dụng sản phẩm dịch vụ.

Hình 2.1: Quy trình ra quyết định mua hàng của NTD

(Nguồn: Churchill và Peter , 1998 trích trong Kim, 2003)

Quá trình ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng (NTD) chịu ảnh hưởng từ các yếu tố marketing, tình huống và xã hội Các yếu tố xã hội như văn hóa, tầng lớp xã hội và gia đình có thể tác động đến hành vi của NTD thông qua thông điệp và phản hồi Các nhóm tham khảo cũng ảnh hưởng đến suy nghĩ, cảm xúc và hành động của NTD Các yếu tố marketing như sản phẩm, giá cả, phân phối và khuyến mãi ảnh hưởng đến các giai đoạn khác nhau trong quá trình mua sắm Bên cạnh đó, các đặc điểm tình huống như môi trường vật lý, môi trường xã hội, thời gian, tiền bạc và tâm trạng cũng đóng vai trò quan trọng trong quyết định mua hàng Môi trường xung quanh, bao gồm vị trí cửa hàng và cách trưng bày hàng hóa, cùng với các đặc điểm xã hội và tương tác của những người xung quanh, cũng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm.

Stern (1962) phân loại hành vi mua thành hai loại: mua có kế hoạch và mua không có kế hoạch Mua có kế hoạch bao gồm các bước tìm kiếm, lựa chọn thông tin và ra quyết định hợp lý, trong khi mua không có kế hoạch, hay mua ngẫu hứng, diễn ra nhanh chóng mà không có sự chuẩn bị trước Mua ngẫu hứng không chỉ là kết quả của một tìm kiếm cụ thể mà còn mang lại sự hài lòng từ chính hành động mua sắm Do đó, mô hình của Churchill và Peter (1998) đã được điều chỉnh để phản ánh quy trình mua ngẫu hứng bằng cách loại bỏ một số bước như nhận biết nhu cầu và tìm kiếm thông tin, thay vào đó là nhận biết sản phẩm và khởi tạo mong muốn (Kim, 2003).

Hình 2.2: Quy trình mua hàng ngẫu hứng

Quy trình mua sắm ngẫu hứng bắt đầu từ nhận thức về sản phẩm, khác với quy trình mua theo kế hoạch Người tiêu dùng thường lướt qua cửa hàng hoặc trang web mà không có ý định mua sắm cụ thể Sự tiếp xúc với các kích thích từ cửa hàng hoặc trang web có thể thúc đẩy họ mua hàng một cách ngẫu hứng Khi cảm thấy muốn mua, người tiêu dùng thường quyết định ngay mà không cần tìm kiếm thông tin hay đánh giá các lựa chọn khác Tại giai đoạn này, họ trải qua một sự thôi thúc mạnh mẽ để thực hiện giao dịch Sau khi mua, người tiêu dùng có thể đánh giá sản phẩm và gặp phải các hậu quả tích cực hoặc tiêu cực, nhưng nhiều người vẫn cảm thấy hài lòng với việc đã mua, dù có thể không hài lòng với sản phẩm.

Các mô hình lý thuyết liên quan

Nghiên cứu của Zheng và cộng sự (2019) dựa trên mô hình Kích thích - Chủ thể

Phản ứng (S - O - R) tập trung vào các yếu tố tình huống và phản ứng trong TMDĐ, nhằm kiểm tra các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng Nghiên cứu của Chan và cộng sự chỉ ra rằng những yếu tố này có vai trò quan trọng trong việc hiểu rõ hành vi của người tiêu dùng.

Năm 2017, một nghiên cứu đã thực hiện đánh giá hệ thống các tài liệu liên quan đến hành vi mua sắm trực tuyến và kết luận rằng hai mô hình lý thuyết phổ biến nhất là mô hình kích thích - chủ thể - phản ứng (S-O-R) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Các nghiên cứu thường dựa vào những nền tảng lý thuyết này khi phân tích hành vi mua sắm trực tuyến.

2.2.1 Mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (S - O - R)

Mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (S-O-R) là một khung lý thuyết quan trọng trong nghiên cứu tác động của môi trường đến hành vi cá nhân Khung lý thuyết này cho rằng khi cá nhân tiếp xúc với kích thích, họ sẽ có những phản ứng nhất định, từ đó ảnh hưởng đến hành vi của họ Xuất phát từ tâm lý học môi trường, mô hình S-O-R chỉ ra rằng kích thích từ môi trường tạo ra nhận thức cá nhân và ảnh hưởng đến phản ứng của họ, bao gồm phản ứng tiếp cận hoặc né tránh Các yếu tố kích thích môi trường như ánh sáng, âm nhạc, mùi hương, và cách bố trí sản phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành cảm xúc và hành vi của con người đối với môi trường xung quanh.

Eroglu và cộng sự (2001) đã nghiên cứu môi trường bên ngoài trong cửa hàng trực tuyến, coi đây là một cửa hàng mua sắm ảo Họ phát triển mô hình phản ứng của người tiêu dùng (NTD) trong mua sắm trực tuyến, nhấn mạnh rằng cửa hàng trực tuyến cũng tạo ra bầu không khí ảnh hưởng đến phản ứng của khách hàng Do thiếu tác động khứu giác, các nhà bán lẻ trực tuyến chỉ có thể sử dụng các tín hiệu thị giác như màu sắc, đồ họa và bố cục để tác động đến hành vi của NTD Theo mô hình này, tín hiệu môi trường trực tuyến dẫn đến các trạng thái tình cảm và nhận thức, từ đó ảnh hưởng đến hành vi tiếp cận hoặc tránh né Các tín hiệu môi trường trực tuyến được chia thành hai yếu tố: đặc điểm tác vụ cao và thấp Đặc điểm tác vụ cao bao gồm mô tả hàng hóa, giá cả, chính sách giao hàng và hỗ trợ điều hướng, giúp NTD đạt được mục tiêu mua sắm Ngược lại, đặc điểm tác vụ thấp như màu sắc, kiểu chữ, hình động và âm nhạc, tuy không quan trọng cho việc hoàn thành nhiệm vụ mua sắm, nhưng lại tăng động cơ thích thú trong quá trình mua sắm trực tuyến.

Các tín hiệu môi trường trực tuyến ảnh hưởng đến trạng thái tình cảm và nhận thức của người tiêu dùng Trạng thái tình cảm có thể được phân loại thành sự hài lòng, hưng phấn và sự lấn lướt (PAD: Pleasure, Arousal, Dominance) Theo Kotler và Keller (2012), sự hài lòng là mức độ cảm giác của một người dựa trên sự so sánh giữa kết quả tiêu dùng và kỳ vọng của họ Hưng phấn thể hiện trạng thái vui mừng và kích thích, trong khi sự lấn lướt phản ánh cảm giác kiểm soát và khả năng hành động tự do trong môi trường dịch vụ Trạng thái nhận thức liên quan đến việc thu thập, xử lý, lưu giữ và truy xuất thông tin của người tiêu dùng.

Các trạng thái tình cảm và nhận thức ảnh hưởng đến hành vi tiếp cận trong môi trường thương mại điện tử (TMĐT), bao gồm ý định duyệt trang web, thể hiện hành vi tích cực, hoặc hành vi tránh né, phản ánh phản ứng tiêu cực.

Hình 2.3: Mô hình phản ứng của NTD trong việc mua sắm trực tuyến

(Nguồn: Eroglu và cộng sự, 2001) 2.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)

Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) của Davis (1989) được thiết kế để mô hình hóa sự chấp nhận của người dùng đối với hệ thống thông tin, dựa trên hai niềm tin chính: nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng Nhận thức sự hữu ích đề cập đến việc người dùng cảm nhận rằng hệ thống sẽ nâng cao hiệu suất công việc của họ, trong khi nhận thức tính dễ sử dụng liên quan đến mức độ dễ dàng hay khó khăn khi sử dụng hệ thống Hành vi sử dụng hệ thống chịu ảnh hưởng từ ý định hành vi, được hình thành từ thái độ cá nhân đối với việc sử dụng hệ thống, mà thái độ này lại được xác định bởi hai yếu tố trên TAM cũng chỉ ra rằng nhận thức tính dễ sử dụng có ảnh hưởng trực tiếp đến nhận thức sự hữu ích Ý định hành vi được coi là yếu tố quyết định chính cho hành vi sử dụng, với các yếu tố khác tác động gián tiếp thông qua ý định này Kể từ nghiên cứu ban đầu của Davis, nhiều nghiên cứu đã áp dụng mô hình TAM để phân tích sự chấp nhận công nghệ.

Hình 2.4: Mô hình chấp nhận công nghệ TAM

2.3 Các nghiên cứu có liên quan

2.3.1 Nghiên cứu “Sự hiểu biết về mua sắm ngẫu hứng trong thương mại di động: Điều tra về Duyệt tìm tiêu khiển và hữu dụng” của Zheng và cộng sự (2019):

Nghiên cứu "Sự hiểu biết về mua sắm ngẫu hứng trong thương mại di động" của Xiabing Zheng và các cộng sự, được công bố vào năm 2019 trên Tạp chí Quốc tế về Công nghệ Thông tin, tập trung vào hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên ứng dụng Taobao trong dịp lễ hội Ngày Độc Thân tại Trung Quốc Nghiên cứu thu thập dữ liệu từ 252 khách hàng, chủ yếu là nhân viên văn phòng và sinh viên, trong tháng 11/2016 Phương pháp nghiên cứu bao gồm khảo sát dữ liệu sơ cấp và kiểm định giả thuyết thông qua phân tích mô hình hóa cấu trúc tuyến tính bằng phần mềm Smart PLS.

Mô hình S-O-R được áp dụng để khám phá hành vi người tiêu dùng (NTD) trong việc mua sắm ngẫu hứng Nghiên cứu này nhằm tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến NTD, từ đó hình thành động lực tiêu khiển và hữu dụng trong thương mại di động Hai yếu tố động lực này có tác động như thế nào đến hành vi mua hàng trong thương mại điện tử khi người tiêu dùng duyệt web là mục tiêu chính của nghiên cứu.

Hình 2.5: Mô hình các yếu tố ảnh hưởng đến Hành vi MHNH trực tuyến trong

TMDĐ của Zheng và cộng sự (2019)

(Nguồn: Zheng và cộng sự, 2019)

Nghiên cứu của Zheng và cộng sự (2019) chỉ ra rằng ba yếu tố tình huống, bao gồm tính di động, sự hấp dẫn trực quan và ảnh hưởng giữa các cá nhân, có tác động trực tiếp đến Duyệt tìm hữu dụng và Duyệt tìm tiêu khiển Trong đó, tính di động được xác định là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến động lực tiêu khiển và hữu dụng khi lướt web Hơn nữa, Duyệt tìm tiêu khiển có ảnh hưởng tích cực trực tiếp đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Từ kết quả trên, nghiên cứu đưa ra những hàm ý như:

• Từ góc độ thực tế, nghiên cứu này có thể giúp các công ty TMĐT nhắm mục tiêu các chiến lược Marketing của họ trong bối cảnh TMDĐ h

Để nâng cao tính di động của thiết bị, các nhà sản xuất nên tập trung vào việc thiết kế các thiết bị với kích thước màn hình tối ưu, nhằm mang đến trải nghiệm tìm kiếm thoải mái hơn cho người dùng.

Các công ty nên hợp tác với các nhà khai thác mạng di động để phát triển dịch vụ mạng di động tốc độ cao Tính di động cho phép người dùng thực hiện mọi hoạt động trên thiết bị di động mà không bị giới hạn về thời gian và không gian Ngoài việc mua sắm, thiết bị di động cần tích hợp nhiều tính năng hơn nữa, giúp người dùng thực hiện các tác vụ như thanh toán trực tuyến một cách dễ dàng.

Nghiên cứu cũng chỉ ra một số hạn chế quan trọng Đầu tiên, phương pháp khảo sát không đảm bảo rằng người tham gia trả lời một cách tập trung và chính xác, có thể dẫn đến thiên vị trong câu trả lời Thêm vào đó, khảo sát mang tính tự chọn, nên những người tham gia có thể chủ yếu là khách hàng thân thiết của Taobao, làm giảm tính đại diện của dữ liệu Do đó, hành vi thực tế không được đo lường chính xác Trong tương lai, việc áp dụng phương pháp thí nghiệm hoặc các cách tiếp cận khác có thể giúp kiểm tra hành vi mua sắm của người tiêu dùng hiệu quả hơn Thứ hai, dữ liệu chỉ được thu thập trong Lễ hội mua sắm Ngày độc thân trên ứng dụng Taobao, do đó không thể khái quát cho các lễ hội mua sắm khác như Jingdong 618 hay Lễ hội mua sắm trực tuyến Double 11.

Nghiên cứu hiện tại không thể so sánh sự khác biệt giữa dữ liệu trong lễ hội mua sắm và ngoài lễ hội mua sắm Các nghiên cứu tiếp theo nên thực hiện so sánh giữa hai khảo sát khác nhau để khám phá sự tương đồng và khác biệt trong hành vi mua sắm trong các tình huống khác nhau Ngoài ra, nghiên cứu này chủ yếu tập trung vào ba yếu tố tình huống từ các khía cạnh khác nhau, trong khi nhiều yếu tố khác như khuyến mãi và áp lực thời gian khi mua sắm vẫn cần được xem xét Do đó, các nghiên cứu tương lai nên đánh giá những yếu tố này và kiểm tra tác động của chúng đến hành vi tiêu dùng.

Mô hình nghiên cứu đề xuất và các giả thuyết nghiên cứu

2.4.1 Xây dựng mô hình nghiên cứu

Dựa trên các nghiên cứu trước đây về hành vi mua hàng, hầu hết các mô hình nghiên cứu đều được phát triển từ lý thuyết mô hình Kích thích.

Mô hình Chủ thể - Phản ứng (S-O-R) và mô hình chấp nhận công nghệ TAM được kết hợp trong nghiên cứu này để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng Tùy thuộc vào mục đích và bối cảnh nghiên cứu, các tác giả có thể sử dụng nhiều mô hình khác nhau Nghiên cứu hiện tại tập trung vào việc giải thích các yếu tố tác động đến hành vi MHNH thông qua hai mô hình này.

Mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (S-O-R) giải thích các yếu tố tác động từ môi trường bên ngoài như sự hấp dẫn trực quan của trang web, giá cả, sự sẵn có và tính đa dạng của sản phẩm, cũng như tính cách của người tiêu dùng, ví dụ như tính cách bốc đồng Mô hình chấp nhận công nghệ TAM nhấn mạnh tính dễ sử dụng và tính hữu ích khi truy cập các trang web hoặc ứng dụng mua sắm trực tuyến Hơn nữa, tính di động của thiết bị sử dụng cũng đóng vai trò quan trọng, ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi mua sắm trực tuyến, phân biệt thương mại điện tử (TMĐT) và thương mại di động (TMDĐ) Các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm trực tuyến đã được tổng hợp trong bảng 2.3.

Bảng 2.3: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng

Nhân tố Mô tả Các tham khảo Ảnh hưởng giữa các cá nhân

Sự ảnh hưởng của nhiều người xung quanh đến hành vi của người sử dụng thiết bị di động mua hàng trực tuyến

Zheng và cộng sự (2019), Lee và Kacen (2008), Yoon và cộng sự

Khả năng người tiêu dùng mua hàng trực tuyến thông qua thiết bị di động và không bị giới hạn về không gian hoặc thời gian

Zheng và cộng sự (2019), Okazaki và Mendez (2013), Ghose và Han

Sự hấp dẫn trực quan

Sự hấp dẫn trực quan (như phông chữ, màu sắc, cách sắp xếp, bố cục) của Website hoặc ứng dụng mua hàng trực tuyến trên thiết bị di động

Zheng và cộng sự (2019), Parboteeah và cộng sự (2009), Floh và Madlberger (2013), Liu và cộng sự (2013), Tractinsky và cộng sự (2000) h

Người mua hàng có tính bốc đồng thường hành động theo sự thôi thúc tự nhiên, dẫn đến quyết định mua ngay lập tức mà không xem xét kỹ lưỡng các hậu quả của hành động đó.

Iyer và cộng sự (2019), Liu và cộng sự (2013), Beatty (1998), Wells và cộng sự (2011)

Khi giá sản phẩm giảm mạnh trong một khoảng thời gian ngắn, nó tạo ra một kích thích mạnh mẽ trong marketing, khiến người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng ngay lập tức.

Iyer và cộng sự (2019), Park và cộng sự (2012), Lee và cộng sự

Sự sẵn có của các loại sản phẩm đa dạng trong cửa hàng trực tuyến là yếu tố quan trọng nhằm thu hút sự quan tâm mua sắm của người tiêu dùng tiềm năng.

Liu và cộng sự (2013), Taylor và cộng sự (1995), Chen-Yu và cộng sự (2002)

Tính dễ sử dụng Trang web dễ sử dụng Verhagen và Dolen (2011), Liu và h

(Website ease of use) đề cập đến việc dễ dàng thao tác và điều hướng trong cửa hàng trực tuyến cộng sự (2013)

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Dựa trên các nghiên cứu trước đây về hành vi mua hàng ngẫu hứng, bài viết áp dụng mô hình lý thuyết kích thích - chủ thể - phản ứng (S-O-R) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng Các yếu tố liên quan đến chủ thể bao gồm tính bốc đồng, trong khi các kích thích bên ngoài gồm ảnh hưởng giữa các cá nhân, tính di động, sự hấp dẫn trực quan, tính dễ sử dụng, sản phẩm sẵn có và thuộc tính giá Mô hình đề xuất cho nghiên cứu được trình bày trong Hình 2.12.

Hình 2.12: Mô hình nghiên cứu đề xuất h

2.4.2 Các giả thuyết nghiên cứu

Tính bốc đồng được định nghĩa là hành vi thực hiện một việc đột ngột mà không có kế hoạch, đặc biệt trong mua sắm, khi người tiêu dùng cảm thấy sự thúc giục tự phát để mua hàng ngay lập tức với ít sự cân nhắc (Beatty, 1998) Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tính bốc đồng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm cả trực tuyến lẫn ngoại tuyến (Wells và cộng sự, 2011), khẳng định đây là yếu tố quan trọng trong hành vi mua hàng Do đó, nghiên cứu đưa ra giả thuyết liên quan đến tính bốc đồng trong hành vi tiêu dùng.

Giả thuyết H1: Tính bốc đồng có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

2.4.2.2 Ảnh hưởng giữa các cá nhân:

Hành vi của người tiêu dùng (NTD) bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các nhóm tham khảo, bao gồm gia đình và bạn bè, có thể tác động trực tiếp hoặc gián tiếp đến quan điểm và hành vi mua sắm của họ (Lee & Kacen, 2008) Người tiêu dùng thường tìm kiếm lời khuyên và hướng dẫn từ những người xung quanh trong quá trình mua sắm (Arnold và Reynold, 2003) Nghiên cứu cho thấy NTD có xu hướng tìm kiếm thông tin sản phẩm từ những NTD khác (Cheong và Morrison, 2008), và trong các quốc gia có chủ nghĩa tập thể cao, quan điểm của mọi người xung quanh có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định của họ (Park và cộng sự, 2011) Do đó, nghiên cứu này đề xuất giả thiết rằng hành vi mua sắm của NTD chịu sự chi phối từ các nhóm tham khảo xung quanh.

Giả thuyết H2: Sự ảnh hưởng giữa các cá nhân có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

Tính di động là đặc điểm nổi bật phân biệt TMDĐ và TMĐT, với thiết kế giao diện hấp dẫn và khả năng truy cập mọi lúc, mọi nơi thông qua thiết bị di động Theo Ghose và Han (2011), người dùng có thể duyệt web và ứng dụng mua hàng bất kỳ lúc nào, làm tăng đáng kể thời gian duyệt web Thời gian duyệt web dài hơn giúp người tiêu dùng tiếp xúc với nhiều yếu tố kích thích, từ đó tạo động lực mua sắm Công nghệ di động cho phép người dùng kết nối với người bán mọi lúc, tăng thời gian trò chuyện trong TMDĐ Tính di động cũng giúp người tiêu dùng nhanh chóng tìm kiếm thông tin và mua sản phẩm mong muốn.

Giả thuyết H3: Tính di động có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

2.4.2.4 Sự hấp dẫn trực quan

Sự thu hút về hình ảnh, phông chữ và các yếu tố đồ họa khác có vai trò quan trọng trong việc tăng cường tính hấp dẫn của trang web hoặc ứng dụng mua sắm trực tuyến (Parboteeah và cộng sự, 2009) Giao diện trang web không chỉ tạo ấn tượng đầu tiên mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng (Tractinsky và cộng sự, 2000) Hơn nữa, sự hấp dẫn thẩm mỹ còn phản ánh mức độ hài lòng và khả năng giải trí mà người tiêu dùng nhận được từ trang web (Chang và cộng sự).

Công nghệ thông tin ngày càng phát triển, cùng với tốc độ đường truyền Internet cao, đã tạo điều kiện thuận lợi cho việc cung cấp hình ảnh và video chất lượng cao trong thiết kế cửa hàng trực tuyến Những hình ảnh và video này không chỉ làm tăng tính hấp dẫn của trang web mà còn hỗ trợ người tiêu dùng trong việc duyệt, đánh giá, so sánh và lựa chọn sản phẩm Do đó, tác giả đề xuất một giả thuyết liên quan đến sự ảnh hưởng của các yếu tố này đến hành vi mua sắm trực tuyến.

Giả thuyết H4: Sự hấp dẫn trực quan có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

Tính dễ sử dụng của một cửa hàng thương mại điện tử rất quan trọng, vì nó giúp người tiêu dùng dễ dàng điều hướng và nâng cao cảm xúc tích cực, từ đó tăng khả năng mua hàng Nếu người dùng gặp khó khăn khi duyệt trang web hoặc ứng dụng trên thiết bị di động, họ sẽ ít có khả năng cảm thấy hài lòng và giảm khả năng mua sắm Do đó, một trang web dễ sử dụng không chỉ giúp nâng cao sự hài lòng của người dùng mà còn là yếu tố quan trọng trong sự hấp dẫn trực quan của giao diện Nghiên cứu cho thấy sự dễ dàng trong điều hướng có mối tương quan cao với tính hấp dẫn của giao diện, và một trang web khó điều hướng sẽ khó có thể được đánh giá là hấp dẫn.

Giả thuyết H5: Tính dễ sử dụng có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

Tính sẵn có của sản phẩm trên cửa hàng trực tuyến đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút người tiêu dùng, vì sự đa dạng phong phú của sản phẩm đáp ứng nhu cầu mua sắm của họ Nghiên cứu cho thấy hành vi mua sắm có thể bị cản trở nếu người tiêu dùng không tìm thấy sản phẩm họ quan tâm, dẫn đến sự nản lòng và giảm khả năng mua hàng Chen-Yu và Seock (2002) đã chỉ ra rằng tính sẵn có của sản phẩm là yếu tố then chốt trong việc lựa chọn cửa hàng, đặc biệt trong mua sắm quần áo ngẫu hứng Hơn nữa, Yoo và cộng sự (1998) khẳng định rằng sự đa dạng sản phẩm gia tăng sự hứng thú của người tiêu dùng với cửa hàng Do đó, sản phẩm phong phú không chỉ quyết định niềm vui và sự hài lòng của người tiêu dùng mà còn là lý do chính khiến họ chọn mua hàng trực tuyến Ngược lại, nếu không tìm thấy sản phẩm thú vị, người tiêu dùng có thể cảm thấy cửa hàng trực tuyến trở nên buồn tẻ và kém hấp dẫn.

Giả thuyết H6: Sản phẩm sẵn có có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

Lepkowska-White (2004) cho rằng các nhà bán lẻ có thể thu hút người tiêu dùng trực tuyến thông qua việc cung cấp giảm giá và khuyến mãi đặc biệt Giá cả được xem là yếu tố quan trọng trong Marketing, ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng (Liu và Arnett, 2000; Jiang) Hơn 40% người mua sắm trực tuyến cho biết họ không hoàn tất giao dịch do phí vận chuyển (Gallanis, 2000), cho thấy tầm quan trọng của chi phí này Nghiên cứu của Arnold và Reynold (2003) cũng nhấn mạnh rằng thuộc tính giá có vai trò then chốt trong việc dự đoán động cơ mua sắm, từ đó thúc đẩy khả năng mua ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Giả thuyết H7: Thuộc tính giá có ảnh hưởng cùng chiều đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Quy trình nghiên cứu được trình bày trong hình 3.1 bao gồm các bước thực hiện như sau: đầu tiên, tác giả xác định mục tiêu nghiên cứu, sau đó tiến hành nghiên cứu tài liệu để nắm bắt cơ sở lý thuyết Tiếp theo, bước thảo luận nhóm được thực hiện nhằm khám phá và điều chỉnh thang đo lường các khái niệm Cuối cùng, nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua việc thu thập dữ liệu sơ cấp từ bảng câu hỏi và phân tích số liệu bằng phần mềm SPSS 20.0.

Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu h

Tác giả tiến hành nghiên cứu tài liệu để xác định các thông tin liên quan đến hành vi mua hàng ngẫu hứng, bao gồm cả trực tuyến trong thương mại điện tử (TMĐT) và thương mại di động (TMDĐ) Bước nghiên cứu này rất quan trọng, giúp tổng hợp kết quả từ các nghiên cứu trước đây ở cả Việt Nam và trên thế giới, từ đó định hướng cụ thể cho đề tài nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp.

Các nghiên cứu về hành vi mua ngẫu hứng trên thế giới, đặc biệt ở các nước phát triển, đã chỉ ra những đặc điểm đáng chú ý Khi áp dụng vào bối cảnh Việt Nam, có thể xuất hiện những khác biệt rõ rệt Thang đo các khái niệm đã được phát triển từ các nghiên cứu trước đó và được hoàn thiện thông qua kết quả thảo luận nhóm Ý kiến từ thảo luận nhóm đã giúp tác giả điều chỉnh các mệnh đề cho phù hợp với người tiêu dùng Việt Nam, đồng thời điều chỉnh từ ngữ để đảm bảo rằng các biến quan sát không bị hiểu sai.

Sau khi tiến hành thảo luận nhóm, tác giả đã điều chỉnh các biến quan sát và xây dựng Bảng câu hỏi chính thức Bảng 3.1 tóm tắt nội dung khảo sát trong nghiên cứu chính thức, trong khi nội dung chi tiết của bảng câu hỏi khảo sát được trình bày trong Phụ lục 3 của nghiên cứu này.

Bảng 3.1: Tóm tắt nội dung bảng khảo sát

Thành phần Biến Thang đo

I.Thông tin chung - Có sở hữu các thiết bị di động cầm tay: Máy tính bảng, điện thoại di động

- Đã từng tham gia mua hàng trực tuyến trên thiết bị di động qua Website hoặc ứng dụng Định danh h

II.Khảo sát chính: Ý kiến của người tiêu dùng về các nhân tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động

- Ảnh hưởng giữa các cá nhân

- Sự hấp dẫn trực quan

- Hành vi mua hàng ngẫu hứng trong TMDĐ

Likert 5 khoảng cách (từ 1 đến 5) 1= Hoàn toàn không đồng ý

III.Thông tin cá nhân của người trả lời

- Ứng dụng/ trang web mua hàng thường truy cập

- Số tiền ước tính đã mua hàng trực tuyến Định danh

Bảng câu hỏi được chia thành ba phần chính: Thông tin chung, Khảo sát chính và Thông tin cá nhân của người trả lời Phần thông tin chung nhằm xác định tính hợp lệ của người trả lời, yêu cầu họ phải sở hữu thiết bị di động và đã từng mua sắm trực tuyến Khảo sát chính thu thập ý kiến người tiêu dùng về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trong thương mại di động, với các biến quan sát đã được điều chỉnh qua thảo luận nhóm Thông tin cá nhân của người trả lời bao gồm giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, ứng dụng hoặc trang web mua hàng ưa thích, tần suất mua sắm và số tiền ước tính đã chi cho mua sắm trực tuyến Các thông tin này được phân loại dựa trên tài liệu từ Sách trắng Thương mại điện tử 2019 và số liệu từ Tổng cục Thống kê 2018, trong đó thông tin nghề nghiệp sẽ được phân chia thành năm nhóm chính theo phân loại của Sách trắng Thương mại điện tử Việt Nam.

2019) bao gồm: , lao động gián tiếp, lao động trực tiếp, học sinh sinh viên, nội trợ, và nhóm lao động khác không thuộc 4 nhóm trên

Nghiên cứu định lượng khảo sát khách hàng mua sắm trực tuyến với cỡ mẫu N = 250 Các khái niệm trong mô hình nghiên cứu được kiểm định qua thống kê mô tả về giới tính, nhóm tuổi, học vấn, nghề nghiệp, tần suất mua hàng, và ứng dụng mua sắm Nghiên cứu thực hiện kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, và kiểm định mô hình bằng phân tích hồi quy tuyến tính bội để đánh giá tác động của từng nhân tố đến hành vi mua sắm trực tuyến trên thiết bị di động Cuối cùng, kỹ thuật T-test được áp dụng để phân tích sự khác biệt giữa các yếu tố giới tính, nhóm tuổi, học vấn, và nghề nghiệp ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến.

Thang đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu quốc tế, tác giả đã xây dựng thang đo sơ bộ cho các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến trên thiết bị di động, được trình bày trong bảng 3.2 Thang đo này được phát triển từ các nghiên cứu trước đó, được lược dịch và giữ nguyên cấu trúc gốc Nghiên cứu định tính sẽ điều chỉnh thang đo để phù hợp với văn hóa và ngữ cảnh tại Việt Nam Các khái niệm trong thang đo bao gồm: (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có, (7) Thuộc tính giá, và (8) Hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến trong thương mại di động.

Bảng 3.2: Thang đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu

Thang đo Biến quan sát Tham khảo

IMP1: Tôi thường mua hàng theo trực giác hơn là cố tình mua

Rook và Fisher (1995); Liu và cộng sự (2013)

IMP2: “Mua ngay bây giờ, nghĩ về nó sau” là câu nói miêu tả về tôi

IMP3: Tôi mua những thứ tôi thích ngay tại thời điểm này Ảnh hưởng giữa các cá nhân

II1: Hầu như tất cả bạn bè của tôi sử dụng dịch vụ TMDĐ

(1995), Pedersen (2005); Zheng và cộng sự (2019)

II2: Hầu như tất cả các đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ TMDĐ là một ý tưởng tốt

II3: Bạn bè/ đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta nên sử dụng các dịch vụ TMDĐ

II4: Một số bạn bè/ đồng nghiệp của tôi khuyên tôi nên dùng thử dịch vụ TMDĐ

PB1: Các dịch vụ này rất thiết thực, vì tôi có thể sử dụng chúng mà không gặp khó khăn ở bất cứ đâu

Okazaki và Mendez (2013); Zheng và cộng sự

PB2: Sử dụng các dịch vụ TMDĐ bên ngoài nhà hoặc nơi làm việc của tôi không gây ra vấn đề gì cho tôi h

PB3: Tôi thấy thuận tiện khi sử dụng các dịch vụ TMDĐ vì chúng không làm cho tôi phụ thuộc vào bất kỳ cài đặt cố định nào

Sự hấp dẫn trực quan

VA1: Các trang web mua sắm trực tuyến rất dễ chịu Pahboteeh và cộng sự (2009); Wells và cộng sự (2011); Liu và cộng sự (2013); Zheng và cộng sự (2019)

VA2: Các trang web mua sắm trực tuyến hiển thị thiết kế đẹp mắt

VA3: Bố cục của các trang web mua sắm trực tuyến rất hấp dẫn

EOU1: Tôi nghĩ rằng việc lấy thông tin sản phẩm trong các trang web mua sắm trực tuyến là đơn giản

Verhagen và Dolen (2011); Liu và cộng sự (2013)

EOU2: Đối với tôi, việc lấy thông tin sản phẩm rất dễ dàng từ các trang web mua sắm trực tuyến

EOU3: Trong các trang web mua sắm trực tuyến, thông tin liên quan được trình bày theo cách rõ ràng và dễ tìm

PA1: Có đủ loại sản phẩm có sẵn cho tôi trong các trang web mua sắm trực tuyến

Verhagen and Dolen (2011); Liu và cộng sự (2013)

PA2: Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm từ các trang web mua sắm trực tuyến mà tôi cần

PA3: Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm từ các trang web mua sắm trực tuyến mà tôi quan tâm h

PRA1: Trang web mua sắm mang sản phẩm với giá cả hợp lý

PRA2: Giá chiết khấu rất rẻ trong trang web mua sắm

PRA3: Giá của các sản phẩm trong trang web mua sắm là kinh tế

Hành vi mua sắm ngẫu hứng trực tuyến

IPB1: Hành vi mua hàng của tôi là tự phát

Beatty and Ferrell (1998); Verhagen và Dolen (2011); Park và cộng sự

IPB2: Hành vi mua hàng của tôi không có kế hoạch

IPB3: Tôi không có ý định mua hàng nào trước chuyến mua sắm này

IPB4: Tôi không có ý định mua hàng nào trước khi truy cập trang web mua sắm này

IPB5: Tôi không thể cưỡng lại việc mua hàng này tại trang web.

Nghiên cứu định tính

Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), thảo luận nhóm nhằm khám phá và điều chỉnh tập biến quan sát cho các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Phương pháp này thường được các nhà nghiên cứu áp dụng để làm rõ và đào sâu dữ liệu, đặc biệt trong những vấn đề nghiên cứu có tính chuyên môn cao.

Tác giả đã tiến hành phỏng vấn nhóm với khoảng 12 đáp viên, chia thành 2 nhóm chính, sử dụng câu hỏi dựa trên thang đo từ các nghiên cứu liên quan, được điều chỉnh phù hợp với người tiêu dùng Việt Nam Để đảm bảo hiểu đúng nghĩa, tác giả đã hiệu chỉnh từ ngữ trong các mệnh đề của biến quan sát Đối tượng phỏng vấn là những người từ 18 tuổi trở lên, đã từng mua sắm trực tuyến trên các trang web hoặc ứng dụng thương mại điện tử Tác giả lựa chọn những người quen biết để dễ dàng trao đổi và nhận được phản hồi nhiệt tình, giúp hoàn thiện bảng câu hỏi chính thức Danh sách các đáp viên được trình bày trong Phụ lục 1.

3.3.2 Kết quả nghiên cứu điều chỉnh thang đo

Nghiên cứu định tính được thực hiện qua phương pháp thảo luận nhóm nhằm đánh giá tính dễ hiểu, chính xác và đầy đủ của các câu hỏi khảo sát Dựa trên kết quả thu thập, tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi khảo sát Kết quả thang đo đã được điều chỉnh sau bước nghiên cứu định tính.

3.3.2.1 Thang đo “Tính bốc đồng”

Trong nghiên cứu của Liu và cộng sự (2013), biến quan sát IMP3 trong thang đo "Tính bốc đồng" của Rook và Fisher (1995) đã bị loại sau khi kiểm định độ tin cậy Tuy nhiên, tác giả của nghiên cứu hiện tại sẽ giữ nguyên thang đo gốc để kiểm định tại Việt Nam Trong bước nghiên cứu định tính, nhóm thảo luận đã thống nhất điều chỉnh thang đo như thể hiện trong bảng 3.3.

Bảng 3.3: Điều chỉnh thanh đo “Tính bốc đồng”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

IMP1 Tôi thường mua hàng theo trực giác hơn là cố tình mua

Tôi thường mua hàng theo trực giác hơn là có chủ ý khi mua

IMP2 “Mua ngay bây giờ, nghĩ về nó sau” là câu nói miêu tả về tôi

“Mua ngay bây giờ, nghĩ về nó sau” là câu nói miêu tả về cách mua hàng của tôi h

IMP3 Tôi mua những thứ tôi thích ngay tại thời điểm này

Tôi thường mua những thứ tôi thích ngay lập tức

3.3.2.2 Thang đo “Ảnh hưởng giữa các cá nhân”

Thang đo "Ảnh hưởng giữa các cá nhân" được xác định thông qua bốn biến quan sát, được mã hóa là II1, II2, II3 và II4 Thang đo này đã được Zheng và cộng sự (2019) điều chỉnh từ thang đo của Pederson (2005) Trong nghiên cứu của mình, Pederson đã thực hiện việc hiệu chỉnh các biến quan sát dựa trên thang đo gốc của Taylor và Todd.

(1995) Sau bước nghiên cứu định tính, nhóm thảo luận đã điều chỉnh thang đo như bảng 3.4

Bảng 3.4: Điều chỉnh thanh đo “Ảnh hưởng giữa các cá nhân”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

II1 Hầu như tất cả bạn bè của tôi sử dụng dịch vụ TMDĐ

Hầu như tất cả bạn bè/ đồng nghiệp của tôi đều sử dụng dịch vụ thương mại di động

Hầu như tất cả các đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ

TMDĐ là một ý tưởng tốt

Hầu như tất cả các bạn bè/ đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng sử dụng dịch vụ thương mại di động là một ý tưởng tốt

Bạn bè/ đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta nên sử dụng các dịch vụ TMDĐ

Bạn bè/ đồng nghiệp của tôi nghĩ rằng tất cả chúng ta nên sử dụng các dịch vụ thương mại di động

Một số bạn bè/ đồng nghiệp của tôi khuyên tôi nên dùng thử dịch vụ TMDĐ

Một số bạn bè/ đồng nghiệp của tôi khuyên tôi nên dùng thử dịch vụ thương mại di động

3.3.2.3 Thang đo “Tính di động” h

Thang đo “Tính di động” được điều chỉnh bởi Zheng và cộng sự (2019) dựa trên thang đo của Okazaki và Mendez (2013) Để đo lường “Tính di động”, nhóm thảo luận đã sử dụng ba biến quan sát, và bảng 3.5 trình bày các điều chỉnh của thang đo này.

Bảng 3.5: Điều chỉnh thanh đo “Tính di động”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

Các dịch vụ này rất thiết thực, vì tôi có thể sử dụng chúng mà không gặp khó khăn bất cứ lúc nào

Dịch vụ Thương mại di động rất thiết thực vì tôi có thể sử dụng bất cứ lúc nào

Sử dụng các dịch vụ này bên ngoài nhà hoặc nơi làm việc của tôi không gây ra vấn đề gì cho tôi

Sử dụng dịch vụ thương mại di động bên ngoài nhà hoặc nơi làm việc của tôi không gây ra vấn đề gì cho tôi

Tôi thấy thuận tiện khi sử dụng các dịch vụ này vì chúng không làm cho tôi phụ thuộc vào bất kỳ cài đặt cố định nào

Sử dụng dịch vụ thương mại di động mang lại sự thuận tiện, giúp tôi không bị phụ thuộc vào bất kỳ thiết bị cố định nào.

3.3.2.4 Thang đo “Sự hấp dẫn trực quan”

Thang đo "Sự hấp dẫn trực quan" được điều chỉnh bởi Zheng và cộng sự (2019) dựa trên thang đo của Parboteeah et al (2009) Để đo lường "Sự hấp dẫn trực quan", ba biến quan sát đã được nhóm thảo luận đồng thuận, đồng thời thống nhất thêm cụm từ "Giao diện" nhằm làm rõ hơn về thang đo này, như thể hiện trong bảng 3.6.

Bảng 3.6: Điều chỉnh thang đo “Sự hấp dẫn trực quan”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

VA1 Các trang web mua sắm trực tuyến rất dễ chịu

Giao diện các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến rất dễ chịu h

Các trang web mua sắm trực tuyến hiển thị thiết kế đẹp mắt

Giao diện các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến có thiết kế đẹp mắt

VA3 Bố cục của các trang web mua sắm trực tuyến rất hấp dẫn

Bố cục của các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến rất hấp dẫn

3.3.2.5 Thang đo “Tính dễ sử dụng”

Ba biến quan sát EOU1, EOU2, EOU3 được sử dụng để đo lường “Tính dễ sử dụng” của trang web hoặc ứng dụng thương mại điện tử, phản ánh khả năng điều hướng dễ dàng Thang đo này được phát triển dựa trên nghiên cứu của Verhagen và Dolen.

(2011), Liu và cộng sự (2013) Sau bước nghiên cứu định tính, nhóm thảo luận đã thống nhất hiệu chỉnh thang đo như bảng 3.7

Bảng 3.7: Điều chỉnh thang đo “Tính dễ sử dụng”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

Tôi nghĩ rằng việc lấy thông tin sản phẩm trong các trang web mua sắm trực tuyến là đơn giản

Tôi nghĩ rằng việc lấy thông tin sản phẩm trong các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến là đơn giản

Việc thu thập thông tin sản phẩm từ các trang web và ứng dụng mua sắm trực tuyến là rất dễ dàng và thuận tiện.

Trong các trang web mua sắm trực tuyến, thông tin liên quan được trình bày theo cách rõ ràng và dễ tìm

Trong các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến, thông tin liên quan được trình bày một cách rõ ràng và dễ tìm

3.3.2.6 Thang đo “Sản phẩm sẵn có” h

Thang đo "Sản phẩm sẵn có" được xác định qua ba biến quan sát PA1, PA2, PA3, dựa trên nghiên cứu của Liu và cộng sự (2013), kết hợp từ các nghiên cứu trước đó về sự hấp dẫn của hàng hóa (Verhagen và Dolen, 2011), chủng loại hàng hóa (Yoo và cộng sự, 1998), và số lượng chủng loại hàng hóa (Chen-Yu và Seock, 2002) Theo Chen-Yu và Seock (2002), sản phẩm sẵn có là tiêu chí quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của khách hàng Bên cạnh đó, Stephen (2010) chỉ ra rằng sự đa dạng của sản phẩm là yếu tố quan trọng đối với người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến Sau quá trình nghiên cứu định tính, nhóm nghiên cứu đã thống nhất hiệu chỉnh thang đo như trình bày trong bảng 3.8.

Bảng 3.8: Điều chỉnh thang đo “Sản phẩm sẵn có”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

Có đủ loại sản phẩm có sẵn cho tôi trong các trang web mua sắm trực tuyến

Có đủ loại sản phẩm có sẵn cho tôi trong các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến

Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm từ các trang web mua sắm trực tuyến mà tôi cần

Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm tôi cần từ các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến

Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm từ các trang web mua sắm trực tuyến mà tôi quan tâm

Tôi có thể dễ dàng tìm thấy các sản phẩm mà tôi quan tâm từ các trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến

3.3.2.7 Thang đo “Thuộc tính giá”

Theo nghiên cứu của Park và cộng sự (2012), các thuộc tính về giá như giá thấp hơn hoặc mức chiết khấu cao hơn tạo cảm giác lợi ích cho khách hàng mua sắm trực tuyến Thang đo thuộc tính giá được xác định qua ba biến quan sát: PRA1, PRA2 và PRA3 Sau quá trình nghiên cứu định tính, các chuyên gia đã thống nhất điều chỉnh thang đo thuộc tính giá như trình bày trong bảng 3.9.

Bảng 3.9: Điều chỉnh thang đo “Thuộc tính giá”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

PRA1 Trang web mua sắm mang sản phẩm với giá cả hợp lý

Trang web/ ứng dụng mua sắm có sản phẩm với giá cả hợp lý

Giá chiết khấu rất rẻ trong trang web mua sắm

Trang web/ ứng dụng mua sắm có sản phẩm với giá sau chiết khấu rất rẻ

Giá của các sản phẩm trong trang web mua sắm là kinh tế

Giá của các sản phẩm trong trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến là rất kinh tế

3.3.2.8 Thang đo “Hành vi mua sắm ngẫu hứng”

Thang đo “Hành vi mua sắm ngẫu hứng” của Verhagen và Dolen (2011) được xây dựng dựa trên thang đo của Beatty và Ferrell (1998), nhưng sau khi kiểm định độ tin cậy, biến quan sát IPB5 đã bị loại bỏ Tuy nhiên, nghiên cứu này quyết định giữ nguyên thang đo với 5 biến quan sát như trong thang đo gốc Sau khi thực hiện nghiên cứu định tính, các chuyên gia đã đồng ý với thang đo “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” được hiệu chỉnh, theo đó biến IPB3 cũng bị loại bỏ do sự tương đồng với biến IPB4.

Bảng 3.10: Điều chỉnh thang đo “Hành vi mua sắm ngẫu hứng”

Mã hóa Thang đo sơ bộ Thang đo điều chỉnh

Hành vi mua hàng của tôi là tự phát

Hành vi mua hàng trên trang web/ ứng dụng mua hang trực tuyến của tôi là tự phát h

Hành vi mua hàng của tôi không có kế hoạch

Hành vi mua hàng trên trang web/ ứng dụng mua hang trực tuyến của tôi không có kế hoạch trước

IPB3 Tôi không có ý định mua hàng nào trước chuyến mua sắm này

Loại bỏ vì tương tự biến quan sát IPB4

Tôi không có ý định mua hàng nào trước khi truy cập trang web mua sắm này

Tôi không có ý định mua hàng nào trước khi truy cập trang web/ ứng dụng mua sắm trực tuyến này

Tôi không thể cưỡng lại việc mua hàng này tại trang web

Tôi không thể cưỡng lại việc mua sắm tại trang web/ ứng dụng mua hàng trực tuyến.

Nghiên cứu định lượng

3.4.1 Thiết kế lấy Mẫu và thu thập Mẫu

Nghiên cứu này tập trung vào người mua sắm trực tuyến trên thiết bị di động tại Việt Nam, đặc biệt là những người sống và làm việc tại TP.HCM Kích thước mẫu được xác định dựa trên ý kiến của các nhà nghiên cứu như Hair và cộng sự (2006) cũng như Nguyễn Đình Thọ (2013), đồng thời áp dụng các phương pháp xử lý dữ liệu định lượng như EFA và hồi quy đa biến.

Nghiên cứu hiện tại áp dụng phương pháp phân tích nhân tố EFA, yêu cầu kích thước mẫu tối thiểu là 130 quan sát Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), để thực hiện EFA, cần có cỡ mẫu lớn, trong đó kích thước mẫu tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 (Hair và cộng sự, 2006) Hair và cộng sự (2006) cũng nhấn mạnh rằng kích thước mẫu cần thiết cho nghiên cứu EFA phải gấp 5 lần tổng số biến quan sát Với tổng số 26 biến quan sát trong nghiên cứu này, kích thước mẫu tối thiểu được tính toán theo công thức n=5*m, dẫn đến yêu cầu tối thiểu là 130 quan sát.

Nghiên cứu hiện tại áp dụng kỹ thuật phân tích hồi quy đa biến, theo hướng dẫn của Tabachnick và Fidell (1996) được trích dẫn trong Nguyễn Đình Thọ (2013) Cụ thể, để xác định kích thước mẫu tối thiểu, công thức n ≥ 50 + 8*p được sử dụng, trong đó n là kích thước mẫu tối thiểu và p là số lượng biến độc lập trong mô hình Với mô hình nghiên cứu có 7 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu cần thiết sẽ là 50 + 8*7 = 156.

Tổng hợp cả hai ý kiến của Hair và cộng sự (2006) và Tabachnick và Fidell

Vào năm 1996, số lượng mẫu cần thiết cho nghiên cứu phải đáp ứng hai công thức, dẫn đến 156 biến quan sát Tuy nhiên, theo Nguyễn Đình Thọ (2013), số lượng mẫu càng lớn sẽ càng có lợi cho nghiên cứu Do đó, nghiên cứu đã quyết định chọn 250 quan sát.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, theo định nghĩa của Nguyễn Đình Thọ (2013), là phương pháp chọn mẫu phi xác suất, trong đó nhà nghiên cứu lựa chọn các phần tử mẫu dựa trên khả năng tiếp cận Với tổng số 250 mẫu, tác giả thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua điều tra bảng câu hỏi, sử dụng cả hình thức khảo sát giấy và khảo sát trực tuyến qua ứng dụng Google Biểu mẫu.

Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để thống kê và phân tích dữ liệu Sau khi thu thập kết quả khảo sát, tác giả sẽ gạn lọc và loại bỏ các bảng trả lời không đạt yêu cầu, sau đó mã hóa và nhập dữ liệu vào phần mềm Các phương pháp thống kê phân tích được tiến hành bao gồm thống kê mô tả, đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy tuyến tính, và kiểm định sự khác biệt của hành vi MHNH với các đặc điểm cá nhân.

Phân tích thống kê mô tả các thuộc tính của mẫu bao gồm độ tuổi, giới tính, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập và các trang web hoặc ứng dụng mua sắm thường xuyên được truy cập Những yếu tố này giúp hiểu rõ hơn về đặc điểm và hành vi của người tiêu dùng, từ đó hỗ trợ trong việc tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm phù hợp với nhu cầu của thị trường.

3.4.2.2 Đánh giá độ tin cậy của thang đo Độ tin cậy của một thang đo nói lên tính nhất quán của đo lường sau nhiều lần lặp lại (Carmines và Zeller, 1979 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013) Cronbach’s alpha là hệ số được ứng dụng thông thường nhất khi đánh giá độ tin cậy của những thang đo đa biến, với số biến quan sát từ 3 trở lên Hệ số Cronbach’s Alpha có thể đo lường tính nhất quán của các biến quan sát trong một thang đo để đo lường cùng một khái niệm Một thang đo có độ tin cậy tốt khi nó biến thiên trong khoảng [0.75-0.95] Nếu Cronbach’s α ≥ 0.60 là thang đo có thể chấp nhận được về độ tin cậy (Nunnally và Bernstein, 1994 trích trong Nguyễn Đình Thọ, 2013)

3.4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố khám phá EFA với phép quay Varimax để đánh giá sơ bộ các khái niệm và loại bỏ những mục hỏi không đạt yêu cầu Phân tích EFA giúp rút gọn tập biến quan sát thành các nhóm nhân tố có ý nghĩa.

3.4.2.4 Phân tích hồi quy đa biến

Nghiên cứu này áp dụng mô hình hồi quy đa biến để xác định mối tương quan tuyến tính và kiểm định giả thuyết nghiên cứu Cụ thể, nó phân tích tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng qua điện thoại di động trong thương mại điện tử.

3.4.2.5 Kiểm định sự khác biệt của hành vi mua hàng ngẫu hứng với các đặc điểm cá nhân người mua hàng

Nghiên cứu áp dụng phương pháp kiểm định Independent Sample T-test và ANOVA nhằm phân tích sự khác biệt trong hành vi mua hàng (MHNH) dựa trên các đặc điểm của người tiêu dùng như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp và thu nhập Kết quả cho thấy sự khác biệt này có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%.

Chương ba đã trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu định tính, cùng với việc điều chỉnh thang đo các khái niệm nghiên cứu Sau khi hoàn tất nghiên cứu định tính, các thang đo điều chỉnh sẽ được sử dụng để xây dựng bảng câu hỏi cho nghiên cứu chính thức, với 26 biến quan sát nhằm đo lường 7 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng, bao gồm: (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có và (7) Thuộc tính giá Tiếp theo, tác giả sẽ trình bày kết quả từ phương pháp nghiên cứu định lượng để kiểm định mô hình và các giả thuyết nghiên cứu.

CHƯƠNG 4: PHÂN TÍCH KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả Mẫu khảo sát

Theo kế hoạch khảo sát đã nêu trong chương 3, nghiên cứu sẽ thu thập dữ liệu từ 250 quan sát thông qua phương pháp chọn mẫu phi xác suất thuận tiện, sử dụng bảng khảo sát giấy và khảo sát trực tuyến qua Google Biểu mẫu.

Nghiên cứu đã phát hành 150 bảng khảo sát giấy, thu được 138 bảng hợp lệ, trong khi 12 bảng không hợp lệ do người trả lời không mua sắm trên thiết bị di động và bỏ sót quá nhiều câu trả lời Đường dẫn khảo sát trực tuyến được chia sẻ qua email, Facebook và Zalo, không giới hạn số lượng bảng phát hành Mục tiêu là thu thập 250 bảng trả lời; sau khi có 138 bảng khảo sát giấy, tác giả tiếp tục nhận được 112 phản hồi từ khảo sát trực tuyến.

Kết quả thu thập từ 250 bảng khảo sát đã được nhập vào phần mềm SPSS 20.0 để tiến hành xử lý và phân tích định lượng Cơ cấu mẫu khảo sát được thể hiện trong bảng 4.1.

Bảng 4.1: Cơ cấu mẫu khảo sát thực tế theo giới tính và độ tuổi Độ tuổi Tỷ lệ Giới tính

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả) h

Trong nghiên cứu, mẫu thu thập bao gồm 121 nam giới (chiếm 48,4%) và 129 nữ giới (chiếm 51,6%) Đối với độ tuổi, có 6 quan sát thuộc nhóm dưới 18 tuổi.

Trong nghiên cứu, nhóm tuổi 18-25 chiếm tỷ lệ lớn nhất với 114 quan sát, tương ứng 45,6%, tiếp theo là nhóm tuổi 26-35 với 94 quan sát (37,6%) Nhóm tuổi 36-45 có 31 quan sát, chiếm 12,4%, trong khi nhóm trên 45 tuổi chỉ có 5 quan sát (2%) Tỷ lệ này tương đồng với kết quả khảo sát của Sách trắng thương mại điện tử Việt Nam 2019 về giới tính và độ tuổi của người mua sắm trực tuyến tại Việt Nam.

Về tình trạng hôn nhân, trong số 250 quan sát có 103 người độc thân (tương ứng tỷ lệ 41,2%) và 147 người có gia đình (tương ứng 58,8%)

Trong tổng số người được khảo sát, có 39 người tốt nghiệp Trung học phổ thông, chiếm 15,6%; 193 người có trình độ cao đẳng đại học, chiếm 77,2%; và 18 người có trình độ Cao học (Thạc sỹ), chiếm 7,2%.

Hình 4.1: Biểu đồ cơ cấu mẫu tổng hợp

(Nguồn: Kết quả khảo sát) h

Về nghề nghiệp của các cá nhân trả lời bảng câu hỏi, trong số 250 quan sát, có

Trong tổng số lao động, có 43 người lao động trực tiếp chiếm 17,2%, 142 người lao động gián tiếp chiếm 56,8%, 44 học sinh sinh viên chiếm 17,6%, 8 người nội trợ chiếm 3,2%, và 13 người lao động khác chiếm 5,2%.

Theo thống kê, có 41 người có thu nhập dưới 5 triệu, 57 người có thu nhập từ 5-9 triệu, 103 người có thu nhập từ 9-15 triệu, và 49 người có thu nhập trên 15 triệu Hình 4.1 minh họa tỷ lệ cơ cấu mẫu phân theo tình trạng hôn nhân, trình độ học vấn, nghề nghiệp và mức thu nhập hàng tháng.

Nghiên cứu đã thu thập dữ liệu về các trang web và ứng dụng mua sắm trực tuyến mà người dùng thường xuyên truy cập, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp thương mại điện tử Theo số liệu thống kê, trong số 250 người tham gia khảo sát, 63,2% sử dụng mạng xã hội để mua sắm trực tuyến, tiếp theo là ứng dụng Tiki.vn với 62,8% Các ứng dụng khác như Lazada (50,8%), Shopee (36,4%), Sendo (16,0%), và Adayroi (9,2%) cũng được sử dụng, trong khi tỷ lệ người dùng các trang web hoặc ứng dụng nước ngoài chỉ đạt 2,4%.

Hình 4.2: Các ứng dụng/ trang web mua hàng trực tuyến người khảo sát thường truy cập

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Nghiên cứu đã thống kê tần suất mua sắm trực tuyến và số tiền mà người tham gia khảo sát đã chi tiêu, với dữ liệu được trình bày trong bảng 4.2 Kết quả cho thấy phần lớn người tham gia đã chi dưới 1 triệu đồng cho các giao dịch mua sắm trực tuyến.

(127 người), 87 người chi ra số tiền 1-3 triệu, 11 người chi ra số tiền 3-5 triệu và 25 người chi ra số tiền trên 5 triệu

Bảng 4.2: Tần suất mua hàng và số tiền mua hàng của người trả lời khảo sát

< 1 triệu 1 - 3 triệu 3 - 5 triệu >5 triệu Tổng cộng

SL % SL % SL % SL % SL %

1 lần 1 tháng 48 19,2% 20 8,0% 0 0,0% 4 1,6% 72 28,8% Vài lần 1 tháng 22 8,8% 36 14,4% 8 3,2% 3 1,2% 69 27,6%

2 tháng 1 lần 28 11,2% 14 5,6% 1 0,4% 14 5,6% 57 22,8% Vài lần 1 năm 9 3,6% 13 5,2% 2 0,8% 0 0,0% 24 9,6%

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy đơn biến để kiểm tra mối tương quan giữa tần suất mua sắm và số tiền chi tiêu mua sắm trực tuyến Kết quả phân tích, được trình bày trong Phụ lục 5, cho thấy giá trị sig = 0,239, lớn hơn 0,05, từ đó kết luận rằng tần suất mua sắm và số tiền chi tiêu không có mối tương quan với nhau.

Kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach's Alpha là một chỉ số thống kê quan trọng để đánh giá mức độ liên kết giữa các mục hỏi trong thang đo, cho phép đo lường tính nhất quán của các biến quan sát liên quan đến cùng một khái niệm (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), hệ số này chỉ có thể áp dụng cho thang đo có từ ba biến quan sát trở lên Nunnally & Bernstein (1994) cho rằng hệ số Cronbach’s alpha từ 0,8 trở lên là tốt, trong khi Peterson (1994) cho rằng từ 0,7 đến gần 0,8 là có thể chấp nhận Slater (1995) chỉ ra rằng hệ số từ 0,6 trở lên có thể sử dụng trong bối cảnh nghiên cứu nhất định, đặc biệt khi khái niệm còn mới mẻ với người tham gia Trong nghiên cứu hiện tại về MHNH và thương mại di động, các nhân tố có Cronbach’s alpha trên 0,6 được xem là thang đo đáng tin cậy và sẽ được giữ lại cho các bước nghiên cứu tiếp theo.

Ngoài hệ số Cronbach’s alpha, nghiên cứu cũng chú trọng đến hệ số tương quan biến tổng Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), các biến đo lường cùng khái niệm nghiên cứu cần có sự tương quan chặt chẽ Để kiểm tra từng biến đo lường, sử dụng hệ số tương quan biến tổng (item-total correlation), trong đó SPSS áp dụng hệ số tương quan biến tổng hiệu chỉnh (corrected item-total correlation) Nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh) ≥ 0.30, biến đó được coi là đạt yêu cầu (Nunnally và Bernstein, 1994).

Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha được trình bày chi tiết trong bảng 4.3 và phụ lục 5

Bảng 4.3: Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha

Trung bình của thang đo nếu loại biến

Phương sai của thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan biến tổng (hiệu chỉnh)

Cronbach's alpha nếu loại biến

Tính bốc đồng Cronbach's alpha = 0,804

IMP3 7,0320 2,553 0,531 0,846 Ảnh hưởng giữa các cá nhân Cronbach's alpha = 0,770

Tính di động Cronbach's alpha = 0,731

Sự hấp dẫn trực quan Cronbach's alpha = 0,742

Tính dễ sử dụng Cronbach's alpha = 0,766

Sản phẩm sẵn có Cronbach's alpha = 0,791

Thuộc tính giá Cronbach's alpha = 0,706

Hành vi mua hàng ngẫu hứng Cronbach's alpha = 0,790

(Nguồn: Kết quả khảo sát)

Thang đo “Tính bốc đồng” có độ tin cậy cao với Cronbach’s alpha đạt 0,804 và các hệ số tương quan biến tổng từ 0,531 đến 0,742 Mặc dù biến IMP3 có hệ số tương quan 0,531 làm giảm Cronbach’s alpha xuống còn 0,804, việc loại bỏ biến này sẽ nâng cao chỉ số lên 0,846 Tuy nhiên, thang đo vẫn đáp ứng đủ tiêu chuẩn độ tin cậy, do đó tác giả quyết định không loại bỏ biến IMP3 khỏi thang đo.

Thang đo “Ảnh hưởng giữa các cá nhân” có độ tin cậy cao với Cronbach’s alpha đạt 0,770 và các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, cho thấy đây là một công cụ đánh giá hiệu quả.

Thang đo “Tính di động” có độ tin cậy cao với Cronbach’s alpha đạt 0,731 và các hệ số tương quan biến tổng từ 0,468 đến 0,629 Mặc dù biến PB1 làm giảm giá trị của Cronbach’s alpha, nếu loại bỏ biến này, giá trị sẽ tăng lên 0,742 Tuy nhiên, do mức độ chênh lệch không đáng kể, tác giả quyết định giữ nguyên thang đo mà không loại bỏ biến PB1.

Thang đo “Sự hấp dẫn trực quan” có độ tin cậy cao với Cronbach’s alpha đạt 0,742, và các hệ số tương quan biến tổng dao động từ 0,544 đến 0,571, chứng tỏ rằng thang đo này là một công cụ hiệu quả và đáng tin cậy.

Thang đo “Tính dễ sử dụng” có độ tin cậy cao với Cronbach’s alpha đạt 0,766, và tất cả các hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3.

Thang đo “Sản phẩm sẵn có” có chỉ số Cronbach’s alpha đạt 0,791, cho thấy độ tin cậy cao Hơn nữa, các hệ số tương quan biến tổng cũng đều ở mức cao, khẳng định rằng thang đo này là công cụ đánh giá hiệu quả.

Thang đo “Thuộc tính giá” đạt Cronbach’s alpha là 0,706, với các hệ số tương quan biến tổng từ 0,497 đến 0,529, cho thấy đây là thang đo tin cậy và đủ điều kiện sử dụng.

Thang đo "Hành vi mua hàng ngẫu hứng" có độ tin cậy cao với hệ số Cronbach’s alpha đạt 0,790 Các hệ số tương quan biến tổng đều nằm trong khoảng từ 0,584 đến 0,627, cho thấy tính đồng nhất và độ chính xác của thang đo này.

Hành vi mua hàng ngẫu hứng được xác định là một thang đo đáng tin cậy Qua phân tích kiểm định độ tin cậy Cronbach’s alpha, 26 biến quan sát vẫn được giữ lại để đo lường 8 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến trên thiết bị di động, và sẽ được sử dụng cho các bước phân tích tiếp theo.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một kỹ thuật thống kê nhằm rút gọn một tập hợp các biến quan sát thành các nhân tố có ý nghĩa hơn Để đánh giá sự phù hợp khi sử dụng EFA, cần thực hiện kiểm định Bartlett và tính hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi p < 5%, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau Hệ số KMO dùng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố, với yêu cầu KMO phải lớn hơn 0,50 Theo Kaiser (1974), KMO ≥ 0,90 là rất tốt, KMO ≥ 0,80 là tốt, KMO ≥ 0,70 là chấp nhận được, KMO ≥ 0,60 là tạm được, KMO ≥ 0,50 là xấu, và KMO < 0,50 là không thể chấp nhận.

Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), để đánh giá thang đo, cần xem xét ba thuộc tính quan trọng trong kết quả phân tích yếu tố khám phá (EFA), trong đó có số lượng nhân tố trích được.

(2) trọng số nhân tố và (3) tổng phương sai trích Điều kiện phần trăm phương sai trích

> 50%, thể hiện mức độ biến thiên của các biến quan sát

Khi thực hiện phân tích yếu tố khám phá (EFA) với phép quay vuông góc Varimax, nếu có sự hiện diện của biến phụ thuộc, các nhân tố sẽ không tương quan với nhau Điều này có nghĩa là các biến độc lập và biến phụ thuộc không có mối quan hệ liên kết (Nguyễn Đình Thọ, 2013).

Trong nghiên cứu hiện tại, tác giả sử dụng phép quay vuông góc Varimax để phân tích giá trị thang đo EFA, tách biệt xử lý biến độc lập và biến phụ thuộc Tuy nhiên, việc này dẫn đến việc không đánh giá được giá trị hội tụ của thang đo khái niệm biến phụ thuộc và giá trị phân biệt giữa biến phụ thuộc và biến độc lập Do đó, phương pháp tối ưu là sử dụng tổng hoặc giá trị trung bình của các biến đo lường các nhân tố trong mô hình cho các phân tích tiếp theo.

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhân tố độc lập

Sau khi xác định độ tin cậy của các thang đo bằng phân tích Cronbach’s alpha, 22 biến quan sát đã được sử dụng để đo lường 7 biến độc lập và tiến hành phân tích EFA.

Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA), cần kiểm định điều kiện thực hiện thông qua kiểm định KMO và Bartlett’s Test Kết quả kiểm định cho thấy hệ số KMO đạt 0,739, lớn hơn 0,50, và giá trị Sig bằng 0,000, điều này cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trên thiết bị di động phù hợp để thực hiện EFA.

Bảng 4.4: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho các nhân tố độc lập

STT Tên nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố Số lượng biến

2 Ảnh hưởng giữa các cá nhân

4 Sự hấp dẫn trực quan

Phương sai trích = 68,756% và Eigenvalues >1

(Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu)

Tiêu chuẩn chấp nhận về độ hội tụ của thang đo yêu cầu tổng phương sai trích phải đạt ≥ 50% (Gerbing và Anderson, 1988) Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy tổng phương sai trích đạt 68,756%, cho thấy 68,756% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 7 nhân tố Bảng kiểm định mức ý nghĩa của các nhân tố rút trích cho thấy hệ số Eigenvalues = 1,941 > 1, chứng tỏ rằng nhân tố rút ra có khả năng tóm tắt thông tin tốt nhất.

Theo Hair & cộng sự (2006), hệ số tải nhân tố là tiêu chí quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA), với mức tối thiểu là FL > 0,3 và mức có ý nghĩa thực tiễn là FL > 0,5 Nghiên cứu hiện tại áp dụng tiêu chuẩn Factor Loading ≥ 0,5 để đảm bảo độ hội tụ của thang đo khái niệm Kết quả phân tích EFA, như trình bày trong Bảng 4.4, cho thấy 22 biến quan sát được phân nhóm thành 7 nhân tố, với tất cả các biến số có hệ số Factor Loading vượt quá 0,5, do đó không có biến nào bị loại bỏ.

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho nhân tố phụ thuộc

Nghiên cứu đã tiến hành kiểm tra hệ số KMO và kiểm định Bartlett's Test cho nhân tố hành vi MHNH, với kết quả KMO đạt 0,789 (lớn hơn 0,50) và Sig = 0,000, cho thấy sự phù hợp để thực hiện EFA Sau khi phân tích nhân tố khám phá, tổng phương sai trích đạt 61,370% Kết quả phân tích EFA cho nhân tố phụ thuộc "hành vi mua hàng ngẫu hứng" cho thấy 4 biến quan sát được gom thành 1 nhân tố duy nhất, với tất cả các biến số có hệ số Factor Loading > 0,5, do đó tất cả các biến đều được chấp nhận.

Bảng 4.5: Kết quả phân tích nhân tố EFA cho nhân tố phụ thuộc

STT Tên nhân tố Biến quan sát

Hệ số tải nhân tố Số lượng biến

1 Hành vi mua hàng ngẫu hứng

Phương sai trích = 61.370% và Eigenvalues >1

Kiêm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu

Sau khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, các nhân tố đạt yêu cầu sẽ được sử dụng cho phân tích hồi quy tuyến tính bội Theo Nguyễn Đình Thọ, đây là bước quan trọng tiếp theo trong quá trình nghiên cứu.

Phương pháp tối ưu để tính giá trị nhân tố trích trong mô hình là sử dụng tổng hoặc giá trị trung bình của các biến đo lường các nhân tố Điều này sẽ hỗ trợ cho các phân tích tiếp theo một cách hiệu quả.

Trước khi tiến hành kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu thông qua phân tích hồi quy tuyến tính bội, cần đánh giá mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc, cũng như giữa các biến độc lập với nhau.

Hệ số tương quan Pearson là công cụ thống kê được sử dụng để đo lường mức độ liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng Nó cho phép kiểm tra mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập; nếu hệ số tương quan lớn, điều này cho thấy sự liên kết giữa chúng và cho phép áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính Hệ số này được coi là có ý nghĩa thống kê khi giá trị sig nhỏ hơn hoặc bằng 0,05.

Theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008), trong SPSS, các giả thuyết có thể được kiểm định với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (được đánh dấu bằng một dấu *) và < 0,01 (đánh dấu bằng hai dấu **) Giả thuyết Ho cho rằng không có sự tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, trong khi H1 khẳng định có sự tương quan Kết quả phân tích tương quan cho thấy tất cả các biến độc lập đều có giá trị sig < 0,05, điều này chứng tỏ rằng chúng có ý nghĩa thống kê, dẫn đến việc bác bỏ giả thuyết Ho và chấp nhận giả thuyết H1, kết luận rằng tất cả các biến độc lập đều có tương quan với biến phụ thuộc.

Tóm lại, sau kỹ thuật phân tích tương quan với hệ số tương quan Pearson, tất cả

Bảy nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng trực tuyến trên thiết bị di động bao gồm: (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có, và (7) Thuộc tính giá Kết quả này đã được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bội để xác định mối quan hệ giữa các yếu tố này và hành vi mua sắm trực tuyến.

4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính bội

Dựa trên kết quả phân tích tương quan, các biến độc lập sẽ được đưa vào phân tích hồi quy tuyến tính bằng phương pháp đồng thời (Enter) Theo Nguyễn Đình Thọ (2013), phương pháp Enter trong SPSS được coi là phương pháp khẳng định trong nghiên cứu khoa học Kết quả tóm tắt mô hình hồi quy tuyến tính bội được trình bày trong bảng 4.6.

Bảng 4.6: Tóm tắt mô hình hồi quy (lần 1)

Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn SE

Biến phụ thuộc: Hành vi mua hàng ngẫu hứng

Mô hình hồi quy cho thấy các nhân tố độc lập có ảnh hưởng đến "Hành vi mua hàng ngẫu hứng" với hệ số R² hiệu chỉnh là 0,560, cho thấy các nhân tố này giải thích 56,0% sự biến thiên của biến phụ thuộc trên thiết bị di động Hệ số kiểm định Durbin-Watson là 1,964, không vi phạm giả thuyết về hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất Kiểm định F trong phân tích phương sai (ANOVA) cho thấy trị thống kê F = 46,336 với giá trị Sig rất nhỏ là 0,000 ( 0,05.

Sau khi loại bỏ biến "Sản phẩm sẵn có" khỏi mô hình, chúng tôi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính lần hai với sáu yếu tố độc lập và một yếu tố phụ thuộc là "Hành vi mua hàng ngẫu hứng" trên thiết bị di động.

Bảng 4.8: Tóm tắt mô hình hồi quy (lần 2)

Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai lệch chuẩn SE

Kết quả phân tích hồi quy lần 2 cho thấy hệ số R² hiệu chỉnh là 0,556, cho thấy các nhân tố độc lập giải thích 55,6% sự biến thiên của hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động Mô hình hồi quy không vi phạm giả thuyết về hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất với hệ số Durbin-Watson là 1,958 Kiểm định F trong phân tích phương sai (ANOVA) với giá trị Sig = 0,000 ( 0,05 cho phép chấp nhận giả thuyết Ho’, chỉ ra rằng phương sai của hai nhóm là tương đương Tiếp theo, kiểm định t cho kết quả sig = 0,601 > 0,05, xác nhận không có sự khác biệt về trung bình giữa hai tổng thể, tức là hành vi mua hàng ngẫu hứng của người độc thân và người có gia đình là giống nhau.

4.5.2 Kiểm định sự khác biệt bằng One-way ANOVA

Nghiên cứu đặt các giả thuyết như sau: h

• H01: khả năng mua hàng ngẫu hứng là như nhau giữa các nhóm tuổi

• H02: khả năng mua hàng ngẫu hứng là như nhau giữa các nhóm trình độ học vấn

• H03: khả năng mua hàng ngẫu hứng là như nhau giữa các nhóm nghề nghiệp

Khả năng mua hàng ngẫu hứng không phân biệt giữa các nhóm thu nhập, như được chứng minh qua phân tích phương sai một yếu tố One-way ANOVA Kết quả phân tích này được trình bày trong Bảng 4.11, bao gồm bốn yếu tố chính: nhóm tuổi, nhóm nghề nghiệp, nhóm trình độ học vấn và nhóm thu nhập.

Kết quả kiểm định Levene trong bảng Test of Homogeneity of Variances cho thấy bốn yếu tố: nhóm tuổi, trình độ học vấn, nhóm nghề nghiệp và nhóm thu nhập đều có mức ý nghĩa Sig > 0,05, cho phép chấp nhận giả thuyết phương sai bằng nhau giữa các nhóm Do đó, phân tích ANOVA có thể được áp dụng hiệu quả Kết quả phân tích ANOVA cũng cho thấy giá trị sig của kiểm định F cho bốn yếu tố này đều lớn hơn 0,05, dẫn đến việc chấp nhận các giả thuyết H01, H02, H03, H04, tức là không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về hành vi MHNH liên quan đến các yếu tố trên.

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định One-way ANOVA

Sig trong kiểm định Levene (Bảng Test of Homogeneity of Variances)

Sig trong kiểm định F (bảng ANOVA)

Kết luận Độ tuổi 0,457 0,314 Chấp nhận H01

Trình độ học vấn 0,057 0,377 Chấp nhận H02

Kết quả kiểm định giá trị trung bình Independent Sample T-Test cho thấy có sự khác biệt giữa nam và nữ trong hành vi MHNH Tuy nhiên, với 250 quan sát, nghiên cứu không đủ cơ sở để xác định sự khác biệt giữa các yếu tố như tình trạng hôn nhân, nhóm tuổi, trình độ học vấn, nhóm nghề nghiệp và nhóm thu nhập.

Chương bốn của nghiên cứu trình bày kết quả định lượng, bao gồm thông tin thống kê mô tả mẫu, đánh giá độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố EFA, phân tích hồi quy tuyến tính và kiểm định sự khác biệt trong hành vi mua hàng ngẫu hứng trên thiết bị di động Kết quả cho thấy tất cả các khái niệm đo lường đều đạt độ tin cậy cao, trong khi phân tích EFA xác nhận giá trị phân biệt và hội tụ của các biến quan sát Mô hình hồi quy tuyến tính bội chỉ ra rằng các nhân tố đều có tác động tích cực đến hành vi mua hàng ngẫu hứng Đặc biệt, có sự khác biệt trong xu hướng hành vi mua hàng giữa nam và nữ, nhưng không có sự khác biệt theo tình trạng hôn nhân, nhóm tuổi, trình độ học vấn, nhóm nghề nghiệp và thu nhập Phần tiếp theo sẽ đề cập đến kết luận, đóng góp và hàm ý quản trị của nghiên cứu.

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN, Ý NGHĨA VÀ HÀM Ý

Kết quả và đóng góp của nghiên cứu

5.1.1 Kết quả của nghiên cứu

Nghiên cứu này kết hợp lý thuyết từ mô hình Kích thích - Chủ thể - Phản ứng (S - O - R) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), nhằm khám phá các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trong thương mại di động Qua hai giai đoạn nghiên cứu định tính và định lượng, nghiên cứu xác định được 6 nhân tố chính ảnh hưởng đến "Hành vi mua ngẫu hứng trực tuyến" trên thiết bị di động, bao gồm: (1) Tính bốc đồng, (2) Ảnh hưởng giữa các cá nhân, (3) Tính di động, (4) Sự hấp dẫn trực quan, (5) Tính dễ sử dụng, (6) Sản phẩm sẵn có, và (7) Thuộc tính giá với 27 biến quan sát Sau khi thảo luận nhóm, một biến quan sát bị loại, giữ lại 26 biến quan sát phù hợp với văn hóa và ngữ cảnh tiêu dùng tại Việt Nam Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp định lượng với 250 bảng trả lời hợp lệ, và dữ liệu được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0.

Nghiên cứu đã xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trong thương mại di động bằng phương pháp xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các thang đo đều đạt yêu cầu cần thiết cho các bước nghiên cứu tiếp theo Phân tích nhân tố khám phá EFA cho thấy tất cả các biến quan sát đều đạt yêu cầu, không có nhân tố hay biến nào bị loại, giữ nguyên mô hình cho phân tích hồi quy tuyến tính bội Phân tích tương quan cho thấy tất cả các nhân tố độc lập đều tương quan với nhân tố phụ thuộc Kết quả hồi quy lần đầu loại bỏ yếu tố “Sản phẩm sẵn có” do không có ý nghĩa thống kê Mô hình hồi quy lần hai cho thấy sáu nhân tố độc lập ảnh hưởng tích cực đến “Hành vi mua hàng ngẫu hứng” trên thiết bị di động, trong đó “Sự hấp dẫn trực quan” có tác động mạnh nhất.

= 0,197 là cao nhất trong mô hình, các nhân tố cỏn lại tác động ít hơn bao gồm “Tính di động” (β = 0,188), “Tính dễ sử dụng” (β = 0,144), “Tính bốc đồng” (β = 0,143),

“Thuộc tính giá” (β = 0,132) và “Sự ảnh hưởng giữa các cá nhân” (β = 0,100)

Nghiên cứu cho thấy có sự khác biệt rõ rệt trong xu hướng hành vi MHNH giữa nam và nữ, trong khi không phát hiện sự khác biệt nào giữa các yếu tố như tình trạng hôn nhân, nhóm tuổi, trình độ học vấn, nhóm nghề nghiệp và nhóm thu nhập.

Nghiên cứu này cung cấp những hàm ý quản trị quan trọng cho các nhà cung cấp dịch vụ thương mại di động, nhằm khai thác tiềm năng trong môi trường kinh doanh hiện nay.

5.1.2 Đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu hiện tại đã đóng góp quan trọng bằng cách giới thiệu và tóm tắt lý thuyết về hành vi mua hàng trực tuyến (MHNH) và thương mại di động (TMDĐ) Qua việc tổng hợp các nghiên cứu toàn cầu, nghiên cứu xác định các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi MHNH trong TMDĐ Đồng thời, nghiên cứu cũng đo lường mức độ tác động của các nhân tố này đến hành vi MHNH thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng Hơn nữa, nghiên cứu còn khám phá sự khác biệt về giới tính trong hành vi MHNH.

Nghiên cứu đã chỉ ra những hàm ý quản trị quan trọng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử (TMĐT) trên nền tảng website và ứng dụng di động Điều này nhằm giúp họ xây dựng và phát triển chiến lược kinh doanh hiệu quả trong môi trường TMĐT đang có nhiều tiềm năng.

Hàm ý quản trị đối với nhà cung cấp

Nghiên cứu hiện tại đã cung cấp bằng chứng định lượng về tác động của các yếu tố đến hành vi mua sắm trên thiết bị di động (TMDĐ) Dựa trên kết quả từ chương 4, nghiên cứu đưa ra các hàm ý cho các nhà kinh doanh TMDĐ nhằm tối ưu hóa ứng dụng mua sắm và các trang web thương mại trực tuyến theo hướng di động, đồng thời cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn để thu hút và giữ chân khách hàng.

Tính cách bốc đồng của người tiêu dùng (NTD) ảnh hưởng lớn đến hành vi mua sắm trong thương mại điện tử (TMDĐ) Để thu hút NTD có tính cách này, các trang web và ứng dụng TMDĐ cần thiết kế các kích thích hợp lý giúp họ đưa ra quyết định mua hàng nhanh chóng Ngoài ra, với sự phát triển công nghệ thông tin, các nền tảng TMDĐ có thể tự động gợi ý sản phẩm tương tự cho người mua, bao gồm phụ kiện đi kèm hoặc sản phẩm phù hợp với tính cách và công việc của họ Điều này cũng áp dụng cho các sản phẩm mang lại cảm xúc như thực phẩm và thời trang, theo nghiên cứu của Neilsen Việt Nam.

Theo báo cáo năm 2017, 64% người tiêu dùng Việt Nam đã mua sắm thời trang trong tổng số người tham gia mua hàng trực tuyến Số liệu từ Sách trắng Việt Nam năm 2019 cho thấy, 61% người mua hàng trực tuyến chọn sản phẩm thời trang, trong khi 34% mua thực phẩm Sản phẩm thời trang thường kích thích cảm xúc tích cực và tính bốc đồng của người tiêu dùng (Verhagen và Dolen, 2011).

5.2.2 Ảnh hưởng giữa các cá nhân

Mặc dù ảnh hưởng cá nhân có tác động hạn chế đến hành vi mua sắm trên thiết bị di động, nhưng sự phát triển mạnh mẽ của mạng xã hội và công nghệ di động mở ra cơ hội cho các nhà bán lẻ trực tuyến tận dụng lợi thế này.

Chạy các chương trình quảng cáo cho phép người tiêu dùng (NTD) chia sẻ bài đăng trên mạng xã hội cá nhân, từ đó tăng cường tính tương tác cho các trang thương mại điện tử (TMĐT) Các nhà bán lẻ TMĐT có thể triển khai các chương trình khuyến mãi như tặng quà, voucher hoặc chiết khấu cho NTD khi họ chia sẻ thông tin mua sắm từ ứng dụng di động Điều này không chỉ khuyến khích NTD chia sẻ thông tin với bạn bè và người thân mà còn nâng cao hiệu quả ảnh hưởng giữa các cá nhân.

Theo nghiên cứu, tính di động ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi mua hàng trực tuyến, chỉ sau sự hấp dẫn trực quan Tính di động được xem là lợi thế nổi bật của thương mại điện tử so với thương mại truyền thống, cho phép người dùng thực hiện giao dịch mọi lúc, mọi nơi Các tài liệu trước đây đã chỉ ra rằng tính di động là một đặc điểm quan trọng của thiết bị di động, và các nhà bán lẻ cần khai thác tính năng này để thu hút người tiêu dùng Trong bối cảnh thương mại di động đang phát triển mạnh mẽ, các doanh nghiệp cần có chiến lược để tận dụng tối đa lợi thế của tính di động.

Các nhà sản xuất thiết bị di động nên tập trung vào việc tạo ra các sản phẩm nhẹ hơn và thiết kế màn hình với kích thước hợp lý, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm thông tin một cách thoải mái.

Các công ty thương mại điện tử nên hợp tác với các nhà cung cấp mạng di động để phát triển mạng di động tốc độ cao Điều này giúp đảm bảo đường truyền ổn định cho website và ứng dụng mua sắm, cho phép người dùng dễ dàng truy cập mọi lúc, mọi nơi với chi phí hợp lý.

Các doanh nghiệp thương mại điện tử (TMĐT) cần phát triển ứng dụng di động hoặc website phiên bản di động thay vì chỉ dựa vào website bán hàng truyền thống Việc này giúp khách hàng dễ dàng truy cập mọi lúc, mọi nơi, từ đó tăng khả năng tiếp cận và khuyến khích mua sắm.

5.2.4 Sự hấp dẫn trực quan

Theo nghiên cứu, "Sự hấp dẫn trực quan" là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến hành vi mua sắm trên thiết bị di động Với sự phát triển công nghệ thông tin, việc thiết kế trang web hoặc ứng dụng TMDĐ đã trở nên dễ dàng hơn cho các nhà kinh doanh Để tận dụng yếu tố này, họ cần tạo giao diện hấp dẫn để khuyến khích người tiêu dùng truy cập và mua sắm Điều này đòi hỏi các nhà kinh doanh chú ý đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng và đầu tư vào thiết kế cửa hàng trực tuyến nhằm tăng cường giao dịch ngẫu hứng Giao diện là ấn tượng đầu tiên của người mua, do đó, một giao diện không hấp dẫn có thể khiến người tiêu dùng có cảm giác tiêu cực, dẫn đến việc từ bỏ việc truy cập và mất cơ hội bán hàng Để đạt được sự hấp dẫn trực quan, các nhà kinh doanh nên phát triển ứng dụng thân thiện, dễ điều hướng, cung cấp sản phẩm hấp dẫn cùng với các yếu tố hình ảnh liên quan, như hình ảnh thực phẩm bắt mắt hay thời trang đẹp mắt.

Sự hấp dẫn trực quan của một trang web có thể được nâng cao thông qua việc sử dụng hợp lý các phông chữ, màu sắc, và đồ họa Cụ thể, việc lựa chọn màu nền phù hợp và áp dụng các tab màu để hiển thị sản phẩm sẽ góp phần tạo nên một thiết kế bắt mắt và thu hút người dùng.

Nhà kinh doanh nên tập trung chạy quảng cáo cho những khách hàng thực sự cần thiết, sử dụng công nghệ thông tin để xác định phân khúc khách hàng phù hợp Việc hiển thị thông tin quảng cáo không cần thiết có thể làm mất tầm nhìn của người mua hàng, ảnh hưởng tiêu cực đến cửa hàng trực tuyến.

Các nhà kinh doanh thương mại điện tử cần hợp tác với nhiếp ảnh gia chuyên nghiệp để đảm bảo sản phẩm của họ có hình ảnh hấp dẫn và thu hút khách hàng.

Mặc dù thuộc tính này có ảnh hưởng thấp hơn một số yếu tố khác, các nhà kinh doanh thương mại điện tử vẫn nên áp dụng nó để thu hút nhiều người tiêu dùng hơn Để nâng cao tính dễ sử dụng khi khách hàng truy cập vào trang web hoặc ứng dụng mua sắm di động, việc thiết kế giao diện và chức năng rõ ràng, dễ hiểu và dễ điều hướng là rất quan trọng Điều này không chỉ tạo ra sự thuận tiện trong quá trình truy cập mà còn hỗ trợ những người mua sắm không thông thạo công nghệ, như người lớn tuổi hoặc những người ít sử dụng thiết bị số.

Hiện nay, thị trường di động đa dạng với nhiều thương hiệu và hệ điều hành khác nhau, dẫn đến sự khác biệt trong giao diện sử dụng Do đó, các nhà kinh doanh cần lưu ý điều này khi xây dựng website để đảm bảo tương thích với giao diện của tất cả các loại thiết bị di động.