sự ảnh hưởng của tương tác xã hội (si) và tương tác cận xã hội psi) đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại tp hcm

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Trong những năm gần đây, thương mại điện tử đã trở thành một mô hình kinh doanh chủ chốt, đóng góp lớn vào sự tăng trưởng kinh tế toàn cầu, đặc biệt trong bối cảnh cách mạng 4.0 Việt Nam được đánh giá là một trong những thị trường thương mại điện tử phát triển nhanh nhất Đông Nam Á, với tốc độ tăng trưởng trung bình hàng năm khoảng 18% và dự báo đạt quy mô 26 tỷ USD vào năm 2024 Mặc dù số lượng người dùng mạng xã hội tại Việt Nam giảm nhẹ xuống còn 70 triệu người vào tháng 01/2023, nhưng không có sự sụt giảm rõ rệt trong việc sử dụng mạng xã hội, với thời gian trung bình người dùng sử dụng là 2 giờ 32 phút Các nền tảng mạng xã hội phổ biến nhất tại Việt Nam bao gồm Facebook, Zalo, TikTok, Facebook Messenger và Instagram, trong đó hoạt động thương mại điện tử trên mạng xã hội (thương mại xã hội) đang phát triển mạnh mẽ.

Theo khảo sát của VECOM, năm 2021, 57% doanh nghiệp tham gia kinh doanh trên mạng xã hội, vượt xa tỷ lệ 22% trên sàn giao dịch thương mại điện tử và 43% trên website Tỷ lệ này không chỉ cao hơn so với năm 2018 (36%) mà còn có xu hướng tăng qua các năm Doanh nghiệp cũng đánh giá cao hiệu quả kinh doanh qua mạng xã hội, với 37% cho biết đạt hiệu quả cao, nhiều hơn so với các hình thức kinh doanh trực tuyến khác.

Hình 1.1 Đánh giá hiệu quả của việc bán hàng qua các công cụ trực tuyến

Nguồn: Báo cáo chỉ số TMĐT 2022,VECOM

Về phía người tiêu dùng, theo báo cáo của Cục Thương mại Điện tử và Kinh tế số năm

Năm 2021, khoảng 42% người tham gia khảo sát cho biết họ đã thực hiện mua sắm qua diễn đàn và mạng xã hội, gần bằng với tỷ lệ 47% người dùng mua sắm trên các ứng dụng thương mại điện tử di động.

Trong những năm gần đây, các nền tảng mạng xã hội đã cung cấp nhiều tiện ích cho việc kết nối giữa người mua và người bán Năm 2016, Facebook đã thử nghiệm tính năng Marketplace, cho phép người bán đăng tải hàng hóa lên một khu vực tập trung Tính năng này hiển thị các thông tin cần thiết như tên mặt hàng, giá cả, thông tin người bán và mô tả chi tiết Người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm sản phẩm qua bộ lọc theo địa điểm, giá cả và loại hàng hóa như điện tử, gia dụng hay quần áo.

Marketplace không hỗ trợ đặt hàng trực tuyến, giao vận hay thanh toán Tương tự, Zalo có tính năng Zalo Shop cho phép người bán thiết lập cửa hàng với khả năng trưng bày nhiều mặt hàng Thông tin hiển thị bao gồm tên mặt hàng, giá cả, thông tin người bán, mô tả hàng hóa và chính sách giao vận Việc trao đổi thông tin diễn ra qua chức năng này.

“chat” của Zalo Zalo Shop cũng không hỗ trợ tính năng đặt hàng trực tuyến Đến năm

Vào năm 2022, TikTok chính thức ra mắt TikTok Shop, một giải pháp sáng tạo cho người mua, người bán và nhà sáng tạo nội dung TikTok Shop cung cấp một hệ sinh thái thương mại điện tử toàn diện và liền mạch ngay trên nền tảng TikTok Với tích hợp đầy đủ, TikTok Shop giúp doanh nghiệp và người bán tối ưu hóa quy trình tiếp cận người dùng, mang đến trải nghiệm thương mại điện tử mượt mà từ việc tải sản phẩm, quản lý đơn hàng, giao hàng đến thanh toán.

Với sự phát triển nhanh chóng của mạng xã hội, thương mại xã hội ngày càng thu hút sự chú ý từ cả người tiêu dùng và doanh nghiệp Nền tảng thương mại xã hội kết hợp giữa truyền thông xã hội và thương mại điện tử, cho phép thực hiện các hoạt động thương mại bằng cách khai thác vốn xã hội trực tuyến Người tiêu dùng có thể nhanh chóng tìm kiếm thông tin về sản phẩm và dịch vụ Sự tiến bộ của công nghệ internet và gia tăng phương tiện truyền thông xã hội giúp mọi người dễ dàng chia sẻ ý kiến, dẫn đến việc ngày càng nhiều khách hàng sử dụng mạng xã hội để tham khảo sản phẩm, từ đó thúc đẩy hành vi mua sắm của người tiêu dùng.

Khi mua sắm, người tiêu dùng không phải lúc nào cũng có hành vi quyết định rõ ràng (Dyulgerova & Devreli, 2019) Họ có thể thực hiện các giao dịch một cách tự phát, được gọi là mua hàng ngẫu hứng Rook cũng nhấn mạnh quan điểm này.

Mua hàng ngẫu hứng, theo định nghĩa năm 1987, là hành vi mua sắm được thúc đẩy mạnh mẽ và không thể cưỡng lại Trong môi trường thương mại xã hội, người tiêu dùng dễ dàng có hành vi mua hàng ngẫu hứng hơn do khả năng tương tác đa dạng giữa các cá nhân (Shi & Chow, 2015).

Sự gia tăng của thương mại xã hội và nhận thức về môi trường đã tạo điều kiện thuận lợi cho hành vi mua sắm trực tuyến Doanh nghiệp cần hiểu rõ hành vi này để cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp, từ đó tăng cường cơ hội thu hút và giữ chân khách hàng.

Người mua hàng trực tuyến thường bị ảnh hưởng bởi các tương tác xã hội trên nền tảng trực tuyến, theo Zhang và cộng sự (2014) Tương tác xã hội (SI) là những tương tác giữa hai hay nhiều cá nhân, và thương mại xã hội cho phép chia sẻ hình ảnh, tạo ra mối quan hệ chặt chẽ giữa người dùng (Olbrich & Holsing, 2011) Trong khi đó, tương tác cận xã hội (PSI) là mối quan hệ một chiều với người có địa vị cao hơn, thường là người nổi tiếng mà bạn biết nhưng họ không biết bạn Thương mại xã hội không chỉ có người dùng thông thường mà còn có sự tham gia của chuyên gia và người nổi tiếng, với các tính năng giúp người dùng tương tác với họ Người dùng cũng có thể phát triển mối quan hệ tương tác cận xã hội với những người khác trên nền tảng thương mại xã hội, đặc biệt là với những người nổi tiếng và chuyên gia mà họ khó có thể giao tiếp ngoài đời thực (Ballantine & Martin, 2005).

Thành phố Hồ Chí Minh đóng vai trò là khu vực kinh tế quan trọng của Việt Nam, với tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong lĩnh vực công nghệ thông tin Sự bùng nổ của các nền tảng thương mại điện tử và dân cư có trình độ công nghệ cao góp phần thúc đẩy sự phát triển này Theo Sở Lao động - Thương binh - Xã hội TP.HCM, mức lương trung bình thực trả cho người lao động trong năm 2022 đã đạt hơn mức dự kiến, phản ánh sự tăng trưởng kinh tế tích cực trong khu vực.

Nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng tại TP.HCM đang gia tăng, với mức chi tiêu trung bình đạt 11 triệu đồng/tháng Nghiên cứu của Mã Văn Tuệ (2012) chỉ ra rằng người tiêu dùng ở đây thường không có thói quen lên lịch mua sắm, mà thay vào đó, họ có xu hướng tiêu dùng ngẫu hứng Hành vi mua hàng ngẫu hứng đã trở thành một mô hình kinh doanh mới, thu hút sự quan tâm của nhiều nghiên cứu nhằm hiểu rõ hơn về đặc điểm này Tác giả nghiên cứu ảnh hưởng của các tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trong bối cảnh thương mại xã hội, dựa trên các công trình nghiên cứu đã được công bố trên các tạp chí quốc tế uy tín.

Nghiên cứu nước ngoài về ảnh hưởng của tương tác xã hội đến hành vi mua hàng ngẫu hứng chưa được thực hiện tại Việt Nam Ví dụ, nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2014) cùng với nghiên cứu của Xiang và cộng sự (2016) đã chỉ ra những yếu tố quan trọng trong bối cảnh này.

Xu và cộng sự (2020), nghiên cứu của Sihombing và cộng sự (2020)

Nhiều nghiên cứu trong nước đã tập trung vào hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến, nhưng chưa có công trình nào khám phá ảnh hưởng của tương tác xã hội và tương tác cận xã hội đến việc mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Việt Nam.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào ảnh hưởng của tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả nghiên cứu nhằm đề xuất các chiến lược quản trị hiệu quả để thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến.

Nghiên cứu xác định tác động của tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Thành phố Hồ Chí Minh Bài viết đo lường mức độ ảnh hưởng của SI và PSI đối với hành vi mua sắm ngẫu hứng, đồng thời đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao hiệu quả của tương tác xã hội và cận xã hội trong việc kích thích nhu cầu mua hàng trên nền tảng thương mại xã hội.

Câu hỏi nghiên cứu

Tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Thành phố Những yếu tố này không chỉ ảnh hưởng đến quyết định mua sắm mà còn tạo ra cảm giác kết nối và cộng đồng giữa người tiêu dùng Việc hiểu rõ mối liên hệ giữa SI, PSI và hành vi tiêu dùng sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và nâng cao trải nghiệm người dùng trên các nền tảng thương mại điện tử.

Mức độ ảnh hưởng của tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đến sự thúc đẩy mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Thành phố là một chủ đề quan trọng Nghiên cứu chỉ ra rằng sự tương tác giữa người dùng có thể tạo ra cảm giác gắn kết và thúc đẩy quyết định mua hàng nhanh chóng Các yếu tố như sự tin tưởng và cảm xúc tích cực từ các tương tác này đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành hành vi tiêu dùng Việc hiểu rõ tác động của SI và PSI không chỉ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị mà còn nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng trên các nền tảng thương mại xã hội.

Hàm ý quản trị nào có thể nâng cao tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) nhằm thúc đẩy sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội, đặc biệt là trên TikTok.

Đối tượng khảo sát bao gồm người tiêu dùng từ 18 tuổi trở lên tại TP.HCM, những người đã thực hiện các giao dịch mua hàng ngẫu hứng thông qua nền tảng thương mại xã hội TikTok.

Phạm vi không gian: Nghiên cứu thực hiện trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh

Phạm vi thời gian: Đề tài được thực hiện từ ngày 26/12/2023 đến ngày 30/04/2023 Thu thập dữ liệu khảo sát từ ngày 20/03/2023 đến ngày 20/4/2023.

Phương pháp nghiên cứu

Bài nghiên cứu sử dụng chủ yếu 2 phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua phương pháp thảo luận nhóm và phỏng vấn chuyên gia, kết hợp với việc thu thập thông tin từ các nguồn tài liệu như tạp chí, bài báo và đề tài nghiên cứu khoa học trong và ngoài nước Mục tiêu của nghiên cứu này là xem xét và điều chỉnh mô hình cũng như thang đo để phù hợp với văn hóa và ngữ cảnh của thị trường Việt Nam, đặc biệt là tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát 309 người, với dữ liệu được kiểm tra và xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 và AMOS 24.0 Phương pháp lấy mẫu được chọn theo cách thuận tiện, và dữ liệu được phân tích bằng các kỹ thuật phân tích phù hợp.

- Thống kê mô tả: mô tả sơ bộ các đặc điểm của mẫu

- Kiểm định độ tin cậy của các thang đo: bằng hệ số Cronbach’s Alpha để phát hiện những chỉ số không đáng tin cậy trong quá trình nghiên cứu

- Phân tích nhân tố khám phá EFA: sắp xếp các biến vào các nhân tố cụ thể trong mô hình

- Phân tích nhân tố khẳng định CFA: để kiểm tra mô hình đo lường và xác định mức độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế

- Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM: để phân tích mối quan hệ giữa các biến trong một mô hình

Ý nghĩa của đề tài

Nghiên cứu này mang lại ý nghĩa thực tiễn quan trọng cho các doanh nghiệp bán lẻ trên nền tảng thương mại xã hội, giúp họ hiểu rõ vai trò của tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) trong việc thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng của khách hàng Các hàm ý quản trị được đề xuất có thể được áp dụng để tăng cường SI và PSI, từ đó kích thích hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng tại TP.HCM Về mặt khoa học, nghiên cứu này củng cố lý thuyết liên quan đến SI, PSI và mua hàng ngẫu hứng trong bối cảnh thương mại xã hội Hơn nữa, kết quả nghiên cứu cũng có thể là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên ngành quản trị kinh doanh cũng như sinh viên các ngành khác trên toàn quốc.

Kết cấu đề tài

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài bao gồm lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và cuối cùng là ý nghĩa và kết cấu của đề tài

Chương 2: Trình bày cơ sở lý luận và các khái niệm nghiên cứu, bên cạnh đó trình bày về các nghiên cứu có liên quan và giả thuyết nghiên cứu Từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu

Chương 3: Trình bày phương pháp nghiên cứu bao gồm quy trình nghiên cứu, nghiên cứu sơ bộ, xây dựng thang đo, cuối cùng là phương pháp thu thập và phương pháp phân tích dữ liệu

Chương 4: Trình bày kết quả phân tích dữ liệu bào gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, EFA, CFA và SEM

Chương 5: Trình bày tổng hợp kết quả nghiên cứu từ đó đưa ra hàm ý quản trị

Trong chương 1, tác giả giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu, nêu rõ lý do và mục tiêu nghiên cứu Các nội dung chính của đề tài bao gồm: (1) Câu hỏi nghiên cứu, (2) Đối tượng và phạm vi nghiên cứu, (3) Phương pháp nghiên cứu, (4) Ý nghĩa của đề tài, và (5) Kết cấu của đề tài.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Các khái niệm cơ bản

2.1.1 Tương tác xã hội (Social Interactions) trên nền tảng thương mại xã hội

Tương tác xã hội, một khối xây dựng thiết yếu của xã hội, là sự trao đổi giữa hai hoặc nhiều cá nhân Nghiên cứu của Chen và cộng sự (2011) chỉ ra rằng tương tác xã hội có thể được phân loại thành hai loại chính: tương tác xã hội dựa trên quan điểm và tương tác xã hội dựa trên hành vi.

Tương tác xã hội trong thương mại điện tử, được phân loại thành hai loại chính, bao gồm tương tác dựa trên quan điểm và tương tác dựa trên hành vi Tương tác dựa trên quan điểm, hay còn gọi là đánh giá trực tuyến, phản ánh ý kiến tích cực hoặc tiêu cực của người tiêu dùng về sản phẩm và người bán Trong khi đó, tương tác dựa trên hành vi liên quan đến việc người tiêu dùng học hỏi thông qua quan sát hành động mua sắm của người khác, từ đó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ.

Trong thương mại xã hội, người tiêu dùng thường tìm kiếm thông tin từ các đánh giá trực tuyến để dự đoán chất lượng sản phẩm và giảm thiểu rủi ro Đánh giá trực tuyến không chỉ cung cấp thông tin về doanh số bán hàng mà còn tạo ra sự tương tác xã hội giữa người tiêu dùng Nghiên cứu này tập trung vào ảnh hưởng của đánh giá trực tuyến đến hành vi mua hàng ngẫu hứng, trong đó chất lượng đánh giá và nguồn thông tin đáng tin cậy được coi là hai yếu tố quan trọng Chất lượng đánh giá có thể ảnh hưởng lớn đến quyết định mua hàng, trong khi nguồn thông tin đáng tin cậy giúp người tiêu dùng cảm thấy yên tâm hơn Hơn nữa, học tập quan sát cũng đóng vai trò quan trọng, khi hành vi của những người tiêu dùng khác có thể khuyến khích cá nhân đưa ra quyết định mua sắm tương tự.

Tương tác xã hội (SI) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy mua hàng, bao gồm chất lượng đánh giá, nguồn thông tin đáng tin cậy và việc người dùng học tập từ quan sát trên nền tảng thương mại xã hội.

2.1.2 Tương tác cận xã hội (Parasocial Interaction) trên nền tảng thương mại xã hội

Tương tác cận xã hội (PSI) là mối quan hệ một chiều với người có địa vị cao hơn, thường là người mà bạn biết nhưng không biết bạn Các nhà nghiên cứu định nghĩa PSI như một "mối quan hệ tưởng tượng" giữa người dùng và nhân vật, có thể áp dụng cho mọi loại người nổi tiếng (Stever, 2009).

Tương tác cận xã hội (Para-social Interaction - PSI) đã được xác định rõ ràng trong báo chí và truyền thông từ bài báo của Horton và Wohl (1956), đề cập đến cách người dùng xem nhân vật truyền thông hoặc người ảnh hưởng như một đối tác xã hội thân thiết Trong thương mại xã hội, người dùng coi những nhân vật này như bạn bè, cố vấn, người an ủi hoặc hình mẫu lý tưởng Nghiên cứu này định nghĩa PSI là sự tương tác của người tiêu dùng với các nhân vật truyền thông, đặc biệt là những người có ảnh hưởng.

Trong thương mại xã hội, người dùng có cơ hội tương tác qua các tính năng như "Đề xuất", "Dành cho bạn", và "Thịnh hành", cho phép họ giao tiếp với nhau và nhận thông tin từ người nổi tiếng hoặc chuyên gia Những yếu tố như "Số lượng người theo dõi", "Số lượt thích, bình luận, chia sẻ" và "Số lượt xem" có thể kích thích người dùng, dẫn đến hành vi mua sắm ngẫu hứng.

Tính năng tương tác cận xã hội (PSI) trên nền tảng thương mại xã hội, bao gồm sự tương đồng, kiến thức chuyên môn và sự dễ mến, được xem là những yếu tố quan trọng thúc đẩy quyết định mua hàng trong nghiên cứu này.

2.1.3 Khái niệm mua hàng ngẫu hứng

Mua hàng ngẫu hứng được định nghĩa là hành động mua sản phẩm ngay lập tức mà không có ý định trước đó, thường xảy ra do sự thôi thúc đột ngột từ người tiêu dùng (Rook và Hoch, 1985; Beatty và Ferrell, 1998) Hành vi này phản ánh mong muốn bất ngờ, tính tự phát và sự mâu thuẫn tâm lý Theo Sharma và cộng sự (2010), mua hàng ngẫu hứng là đặc điểm của việc mua sắm không có kế hoạch với quyết định nhanh chóng, thể hiện mong muốn sở hữu sản phẩm ngay lập tức Beatty và Ferrell (1998) nhấn mạnh rằng sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng liên quan đến trải nghiệm và việc tiếp xúc với sản phẩm Nghiên cứu của Parboteeah và cộng sự (2009) đã chứng minh tính chính xác và nhất quán của sự thôi thúc này với hành vi mua hàng ngẫu hứng Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả chọn sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng để đại diện cho hành vi mua hàng ngẫu hứng.

2.1.4 Khái niệm nền tảng thương mại xã hội (SCP)

Thương mại xã hội (SCP) kết hợp giữa truyền thông xã hội và công nghệ thương mại điện tử, tạo ra một nền tảng tương tác trực tuyến SCP thúc đẩy việc trao đổi thông tin giữa người tiêu dùng, hỗ trợ quá trình ra quyết định mua sắm trên các nền tảng trực tuyến.

Thương mại xã hội được định nghĩa là một kênh giao tiếp mới giữa khách hàng và doanh nghiệp trên các nền tảng mạng xã hội, nhằm tạo ra giá trị cho cả hai bên Nó được xem như một mô hình trực tuyến, nơi ảnh hưởng của mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong thương mại điện tử Cụ thể, người bán sử dụng mạng xã hội để gia tăng lợi nhuận và thu hút khách hàng, trong khi người tiêu dùng tận dụng các nền tảng này để thực hiện việc mua sắm.

Theo nghiên cứu của Turban và cộng sự (2016), sự khác biệt chính giữa thương mại điện tử truyền thống và thương mại xã hội nằm ở mục đích sử dụng của các nền tảng này Trong khi thương mại điện tử truyền thống tập trung vào việc xuất bản và phân phối sản phẩm để đạt được doanh số bán hàng, thương mại xã hội lại nhấn mạnh vào giá trị tương tác xã hội, mở rộng khả năng tiếp cận thông tin Các doanh nghiệp trên nền tảng thương mại xã hội chủ yếu nhắm tới việc tương tác với khách hàng tiềm năng, dựa vào phản hồi và đánh giá từ người tiêu dùng để xây dựng sự tin tưởng Điều này giúp thương mại xã hội trở thành một nguồn thông tin đáng tin cậy cho quyết định mua sắm của người dùng (Lai, 2011) Việc bán hàng trên thương mại xã hội có thể diễn ra theo hình thức đa kênh, với liên kết dẫn đến các trang thương mại điện tử khác, hoặc trực tiếp trên nền tảng thương mại xã hội, nơi khách hàng có thể xem sản phẩm, tư vấn, đặt hàng và thanh toán ngay lập tức.

Thương mại xã hội là một nền tảng mà các yếu tố truyền thông xã hội được sử dụng để nâng cao sự tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp Nó cho phép khách hàng tham gia vào việc quảng bá doanh nghiệp thông qua đánh giá, đề xuất và xếp hạng, từ đó cải thiện trải nghiệm mua sắm trực tuyến Việc bán sản phẩm trên thương mại xã hội có thể diễn ra đa kênh, với các liên kết dẫn đến trang thương mại điện tử khác, hoặc ngay trên nền tảng thương mại xã hội, nơi khách hàng có thể xem sản phẩm, tư vấn, đặt hàng và thanh toán trực tiếp Do đó, thương mại xã hội không chỉ tăng cường giao tiếp giữa doanh nghiệp và khách hàng mà còn mang đến cách tiếp cận sáng tạo để cải thiện thực tiễn kinh doanh.

Thuyết đáp ứng kích thích S-O-R (Stimulus – Organism - Response)

Mô hình kích thích - đối tượng - đáp ứng (SOR) là một lý thuyết tâm lý học cổ điển, mô phỏng hành vi của con người đối với các kích thích Mô hình này giúp hiểu rõ cách mà con người phản ứng và tương tác với môi trường xung quanh.

Mô hình của Mehrabian và Russell (1974) bao gồm ba giai đoạn: giai đoạn đầu tiên là kích thích, giai đoạn thứ hai là đối tượng, và giai đoạn thứ ba là đáp ứng, có thể là tiếp cận hoặc né tránh Trong mô hình này, kích thích được coi là biến độc lập, đối tượng là biến trung gian, và đáp ứng là biến phụ thuộc (Turley & Milliman, 2000).

Theo Hajli và cộng sự (2015), trải nghiệm của người tiêu dùng trong thương mại xã hội khác biệt so với mua sắm ngoại tuyến do có sự tương tác xã hội Nghiên cứu trước đây cũng chỉ ra rằng người dùng trực tuyến thường tương tác với nhau (Bagozzi & Dholakia, 2002) Vì vậy, các yếu tố tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) được xác định là những kích thích quan trọng ảnh hưởng đến quá trình mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, nhận thức hữu ích đề cập đến mức độ mà người tiêu dùng cảm thấy quá trình mua sắm hiệu quả hơn trên các nền tảng thương mại xã hội (Koufaris, 2002) Ảnh hưởng tích cực, bao gồm cảm giác thích thú và phấn khích, là yếu tố quan trọng trong phản ứng tình cảm của người tiêu dùng (Beatty & Ferrell, 1998) Nghiên cứu này định nghĩa ảnh hưởng tích cực là những cảm xúc vui vẻ khi sử dụng nền tảng thương mại xã hội Hơn nữa, nghiên cứu của Xiang và cộng sự (2016) đã chỉ ra rằng sự tương tác giữa người dùng đóng vai trò quan trọng trong trải nghiệm thương mại xã hội.

Phản hồi là kết quả cuối cùng và quyết định của người dùng, dựa trên các phản ứng nhận thức, tình cảm và cảm xúc, bao gồm hành vi tiếp cận hoặc tương tác.

Kích thích Đối tượng Đáp ứng

Mô hình SOR tránh né (Sherman và cộng sự, 1997) cho thấy trong bối cảnh mua hàng ngẫu hứng, phản ứng của người tiêu dùng bao gồm hai khía cạnh: sự thôi thúc mua hàng và hành vi mua hàng thực tế (Rook, 1987) Tuy nhiên, nghiên cứu này chỉ tập trung vào sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Các nghiên cứu liên quan

2.3.1 Nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2014) Đề tài nghiên cứu “Các tương tác xã hội trực tuyến ảnh hưởng như thế nào đến việc mua hàng bốc đồng của người tiêu dùng trên các trang web mua sắm nhóm?” Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá ảnh hưởng của các tương tác xã hội trực tuyến đến việc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên các trang mua sắm nhóm trực tuyến Tác giả phát triển mô hình nghiên cứu dựa trên lý thuyết kích thích-đối tượng-đáp ứng và nghiên cứu trước đó về các tương tác xã hội trực tuyến Trong tương tác xã hội cụ thể dựa trên ý kiến (tức là chất lượng đánh giá và nguồn thông tin đáng tin) và tương tác xã hội dựa trên hành vi (tức là học tập quan sát) có thể ảnh hưởng đến tính hữu ích được nhận thức và ảnh hưởng tích cực (đối tượng), điều này càng dẫn đến việc người tiêu dùng thôi thúc mua hàng ngẫu hứng (đáp ứng)

Dữ liệu trong nghiên cứu này được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến, với một cuộc thử nghiệm thực hiện trên 30 sinh viên đại học và sinh viên đã tốt nghiệp Phân tích dữ liệu cho thấy nó phù hợp cho một nghiên cứu quy mô lớn, và tổng cộng 315 câu trả lời hợp lệ đã được thu thập cho nghiên cứu này.

Nghiên cứu cho thấy rằng nguồn thông tin đáng tin cậy và học tập quan sát đều có ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích được nhận thức Chất lượng đánh giá có tác động đáng kể đến tính hữu ích, nhưng không ảnh hưởng đến sự tích cực Tính hữu ích được nhận thức có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự tích cực, từ đó kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng.

Nguồn: Zhang và cộng sự (2014)

2.3.2 Nghiên cứu của Xiang và cộng sự (2016) Đề tài nghiên cứu “Hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội: Vai trò của tương tác cận xã hội” Mục tiêu của nghiên cứu này khám phá vai trò của tương tác cận xã hội đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại xã hội

Nghiên cứu này đã tiến hành khảo sát trực tuyến trên nền tảng Mogujie.com, một trong những trang thương mại mạng xã hội hàng đầu tại Trung Quốc Để khuyến khích người tham gia, tác giả đã cung cấp phần thưởng hơn 1 đô la cho những người trả lời hợp lệ Để đảm bảo tính chính xác, tác giả đã đặt câu hỏi như "Bạn thích hoặc theo dõi bao nhiêu người dùng trên Mogujie.com?" và loại bỏ những người trả lời không có số liệu Cuối cùng, nghiên cứu thu được 248 bảng trả lời hợp lệ.

Nghiên cứu cho thấy tương tác cận xã hội có ảnh hưởng lớn đến xu hướng mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng Cụ thể, thông tin phù hợp và sự hấp dẫn trực quan là hai yếu tố chính quyết định tính nhận thức hữu ích và cảm nhận sự thích thú Hơn nữa, cảm nhận sự thích thú có tác động đáng kể đến sự thôi thúc mua sắm ngẫu hứng Điều này cho thấy rằng việc chia sẻ hình ảnh trên các nền tảng thương mại xã hội có thể kích thích hành vi mua sắm ngẫu hứng khi nhận thức hữu ích và cảm xúc tích cực được nâng cao đồng thời.

Nguồn thông tin đáng tin

Nhận thức hữu ích Ảnh tưởng tích cực

Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng H1

Mô hình nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2014) chỉ ra rằng người dùng trên nền tảng thương mại xã hội có khả năng trao đổi thông tin và tương tác cao, từ đó thúc đẩy sự hình thành các mối quan hệ tương tác cận xã hội Tương tác này tạo ra cảm giác thân mật, khiến người dùng cảm thấy như họ đang kết nối với những người bạn thực sự Sự tương tác cận xã hội này không chỉ mang lại sự thích thú mà còn đáp ứng nhu cầu tình cảm và cảm xúc của người dùng.

Nguồn: Xiang và cộng sự (2016)

Sự hấp dẫn trực quan

Cảm nhận sự thích thú

Tương tác cận xã hội

Sự thôi thúc mua ngẫu hứng

Xu hướng mua ngẫu hứng

Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu của Xiang và cộng sự (2016)

2.3.3 Nghiên cứu của Xu và cộng sự (2020) Đề tài nghiên cứu “Một mô hình hệ thống kép mua xung trực tuyến” Trong nghiên cứu này, tác giả tập trung vào ảnh hưởng của tương tác xã hội đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội Để hiểu được vai trò của các tương tác xã hội trong quá trình mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng, nghiên cứu này trước hết tuân thủ theo khuôn khổ đáp ứng của đối tượng đối với các kích thích (SOR)

Nghiên cứu này chỉ ra rằng các tương tác xã hội như chất lượng đánh giá, nguồn thông tin đáng tin cậy và học tập quan sát có thể tác động đến nhận thức hữu ích và ảnh hưởng tích cực của người tiêu dùng, từ đó dẫn đến sự thôi thúc và hành vi mua hàng ngẫu hứng Để kiểm tra các giả thuyết trong mô hình, tác giả đã thu thập dữ liệu từ ba trang web mua sắm nhóm phổ biến tại Trung Quốc (ju.taobao.com, dianping.com và meituan.com) Nhóm tác giả đã phát triển một bảng câu hỏi trực tuyến dựa trên bảng câu hỏi tiếng Anh và thực hiện quy trình dịch sang tiếng Trung.

Để đảm bảo chất lượng bản dịch, phương pháp "dịch ngược" được áp dụng Để tránh tình trạng trùng lặp, tác giả yêu cầu mỗi người tham gia cung cấp địa chỉ email trong bảng câu hỏi Cuối cùng, nghiên cứu đã thu thập được 315 câu trả lời hợp lệ.

Nghiên cứu này cho thấy chất lượng đánh giá có tác động tích cực đến nhận thức hữu ích, nhưng không ảnh hưởng đến tác động tích cực Nguồn thông tin đáng tin cậy và học tập quan sát đều có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức hữu ích và tác động tích cực Hơn nữa, nhận thức hữu ích liên quan tích cực đến tác động tích cực, dẫn đến thôi thúc mua và hành vi mua ngẫu hứng Cuối cùng, sự tự kiểm soát của người tiêu dùng làm suy yếu tác động đến thôi thúc mua ngẫu hứng và ảnh hưởng của nó đối với hành vi mua hàng ngẫu hứng.

Nguồn: Xu và cộng sự (2020)

2.3.4 Nghiên cứu của Sihombing và cộng sự (2020) Đề tài nghiên cứu: “Các yếu tố ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội Instagram” Mục tiêu của nghiên cứu này là khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng trên Instagram nhằm tìm ra những yếu tố có thể giúp các nhà bán lẻ kỹ thuật số cải thiện doanh số bán hàng của họ Nghiên cứu này cũng triển khai mô hình SOR để hiểu mối quan hệ của yếu tố kích thích trong việc tạo ra một hành động do kết quả đánh giá của một cá nhân

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất, cụ thể là lấy mẫu có mục đích để chọn người tham gia Dữ liệu được thu thập qua bảng câu hỏi trực tuyến, với tổng cộng 993 người trả lời, tất cả các câu trả lời đều hợp lệ.

Nghiên cứu chỉ ra rằng sự đa dạng sản phẩm, sức hấp dẫn bên ngoài, thuộc tính giá cả và chất lượng thông tin đều có ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích và cảm nhận thích thú của người tiêu dùng Bên cạnh đó, các yếu tố của tương tác cận xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao cảm giác thích thú Hơn nữa, cảm nhận thích thú được cho là có tác động đến hành vi mua sắm ngẫu hứng và sự tìm kiếm thông tin qua trình duyệt, từ đó dẫn đến sự thúc đẩy mua hàng một cách ngẫu nhiên.

Tự kiểm soát Ảnh tưởng tích cực

Hành vi mua hàng ngẫu hứng

Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng

Hệ thống ngẫu hứng Đối tượng Đáp ứng

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Xu và cộng sự (2020)

Nghiên cứu cho thấy rằng sự đa dạng sản phẩm, thuộc tính giá cả và chất lượng thông tin có tác động tích cực đến nhận thức hữu ích trên Instagram, trong khi sự hấp dẫn bên ngoài không có mối liên hệ với nhận thức này Đối với cảm nhận thích thú, sự hấp dẫn bên ngoài ảnh hưởng tích cực, nhưng ba yếu tố trên không có mối quan hệ trực tiếp với cảm nhận này Tuy nhiên, ba yếu tố này gián tiếp tác động đến cảm nhận thích thú thông qua nhận thức hữu ích Ngoài ra, sự tương đồng, kiến thức chuyên môn và sự dễ mến đều có mối quan hệ tích cực với tương tác cận xã hội Cuối cùng, nhận thức hữu ích và tương tác cận xã hội cũng ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận thích thú, trong khi cảm nhận thích thú tác động đến quá trình tìm kiếm thông tin và tính ngẫu hứng, hai yếu tố này cũng thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng.

Nguồn: Sihombing và cộng sự (2020)

2.3.5 Các nhân tố được sử dụng trong những nghiên cứu liên quan

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình nghiên cứu đề xuất

2.4.1 Mối quan hệ giữa Chất lượng đánh giá, Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực

Trong nghiên cứu của Xu và cộng sự (2020), chất lượng đánh giá được định nghĩa là chất lượng thông tin mà người tiêu dùng cảm nhận từ các đánh giá trực tuyến Nghiên cứu trước đó của Cheung và cộng sự (2009) cũng chỉ ra rằng người tiêu dùng thường tìm kiếm những bài đánh giá trực tuyến chi tiết, vì họ tin rằng thông tin này đáng tin cậy và hữu ích hơn so với quảng cáo từ người bán.

Cheung và cộng sự (2008) cho rằng các bài đánh giá trực tuyến chất lượng cao sẽ mang lại giá trị hơn và dễ dàng được người đọc chấp nhận Họ cũng nhấn mạnh rằng nếu một nền tảng chứa nhiều bài đánh giá chất lượng cao, người tiêu dùng sẽ cảm thấy nền tảng đó hữu ích hơn so với những nền tảng có đánh giá chất lượng thấp.

Nghiên cứu của Cheung và cộng sự (2009) cho thấy chất lượng thông tin ảnh hưởng đến thái độ người nhận Park và cộng sự (2012) phát hiện rằng người dùng tìm kiếm thông tin trực tuyến không chỉ vì mục đích thực dụng mà còn để giải trí Fiore và Yu (2001) chỉ ra rằng văn bản hữu ích có thể kích thích trí tưởng tượng và tạo ra những hình ảnh thú vị về sản phẩm Đánh giá trực tuyến chất lượng cao giúp người tiêu dùng cảm thấy an toàn khi mua sắm, ảnh hưởng tích cực đến các nền tảng mua sắm trực tuyến Từ đó, tác giả hy vọng rằng đánh giá trực tuyến chất lượng sẽ tạo ra ảnh hưởng tích cực cao đến nền tảng mua sắm Tác giả đề xuất giả thuyết này.

Chất lượng đánh giá đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức hữu ích của người dùng, đồng thời cũng tạo ra ảnh hưởng tích cực đến trải nghiệm của họ Việc cải thiện chất lượng đánh giá không chỉ giúp người tiêu dùng cảm thấy thông tin đáng tin cậy hơn mà còn khuyến khích họ đưa ra quyết định tốt hơn trong quá trình lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ.

2.4.2 Mối quan hệ giữa Nguồn thông tin đáng tin, Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực

Trong nghiên cứu này, tác giả xác định nguồn thông tin đáng tin cậy là nhận thức của người tiêu dùng về kiến thức chuyên môn và độ tin cậy của các nguồn đánh giá, thay vì chỉ tập trung vào nội dung của các đánh giá trực tuyến (Zhang và cộng sự, 2014).

Theo Zhang và cộng sự (2014b), nguồn thông tin đáng tin cậy là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích của cá nhân về thông tin nhận được Những người đánh giá đáng tin cậy thường đưa ra các đề xuất hữu ích nhờ vào chuyên môn và mong muốn duy trì sự tin cậy của họ Đánh giá từ các nguồn đáng tin cậy có khả năng cao được coi là hữu ích (Cheung và cộng sự, 2009) Vì vậy, nếu các đánh giá trực tuyến trên nền tảng thương mại xã hội đến từ nguồn đáng tin cậy, người tiêu dùng sẽ cảm thấy nền tảng đó hữu ích trong việc mua sắm trực tuyến.

Nghiên cứu của Wu và Wang (2011) cho thấy rằng sự hài lòng của người tiêu dùng với một thương hiệu tăng lên khi các đánh giá trực tuyến đến từ các nguồn đáng tin cậy Hơn nữa, sự hiện diện của nhiều đánh giá đáng tin cậy hơn cũng cho thấy rằng nền tảng thương mại xã hội được ưa chuộng hơn so với các nền tảng khác Khi các đánh giá trên nền tảng xuất phát từ nguồn đáng tin cậy, điều này giúp giảm rủi ro nhận thức của người tiêu dùng khi thực hiện giao dịch (Cheung và cộng sự, 2009) Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết rằng sự tin cậy của nguồn đánh giá có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của người tiêu dùng.

Giả thuyết H3: Nguồn thông tin đáng tin có tác động cùng chiều đến nhận thức hữu ích

Giả thuyết H4: Nguồn thông tin đáng tin có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực

2.4.3 Mối quan hệ giữa Học tập quan sát, Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực

Trong nghiên cứu của Chen và các cộng sự (2011), học tập quan sát được định nghĩa là khả năng mà người tiêu dùng quan sát hành vi mua sắm của những người tiêu dùng khác trên các nền tảng trực tuyến.

Nghiên cứu của Chen và cộng sự (2016) cho thấy mọi người có xu hướng bắt chước hành vi của người khác khi đối diện với thông tin hạn chế Việc bắt chước này dựa trên các suy luận hợp lý (Anderson & Holt, 1997) Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng người tiêu dùng có thể suy ra chất lượng sản phẩm từ hành vi mua sắm của người khác khi thông tin về sản phẩm không đầy đủ (Chen và cộng sự, 2011) Học tập quan sát tích cực, tức là dựa vào sản phẩm có doanh số bán hàng cao, thường mang tính chẩn đoán hơn so với học tập quan sát tiêu cực (Chen và cộng sự, 2011) Điều này cho thấy rằng người tiêu dùng xem doanh số bán hàng trên các nền tảng trực tuyến là thông tin hữu ích để đánh giá chất lượng sản phẩm và từ đó đưa ra quyết định mua sắm.

Trong thương mại xã hội, thông tin mua hàng từ người tiêu dùng trước có thể ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng sau (Cheung và cộng sự, 2015) Sản phẩm có chất lượng cao và phù hợp với thị hiếu chung sẽ có doanh số bán hàng cao (Chen và cộng sự, 2011) Chẳng hạn, một nhà hàng có danh sách chờ dài thường được coi là một nhà hàng chất lượng tốt (Zhang).

Năm 2010, trong bối cảnh thị trường, người tiêu dùng cảm thấy thoải mái và hào hứng khi dựa vào doanh số bán hàng cao để quyết định mua sản phẩm Tác giả cho rằng cá nhân sẽ có ảnh hưởng tích cực trên nền tảng trực tuyến, nơi các sản phẩm được bán với doanh số cao Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết rằng doanh số bán hàng cao có thể tác động đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng.

Giả thuyết H5: Học tập quan sát có tác động cùng chiều đến nhận thức hữu ích

Giả thuyết H6: Học tập quan sát có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực

2.4.4 Mối quan hệ giữa Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực

Trong nghiên cứu này, tác giả định nghĩa nhận thức hữu ích là mức độ mà người tiêu dùng cảm nhận được sự nâng cao năng suất mua sắm khi sử dụng các nền tảng trực tuyến (Koufaris, 2002) Đồng thời, ảnh hưởng tích cực được xác định qua những cảm xúc như phấn khích, nhiệt tình và dễ chịu, phản ánh cách mà người tiêu dùng cảm thấy thú vị và thoải mái khi trải nghiệm mua sắm trực tuyến (Beatty & Ferrell, 1998).

Nghiên cứu của Holbrook và cộng sự (1987) cho thấy rằng nhận thức ảnh hưởng đến hành vi, trong khi Parboteeah và cộng sự (2009) khẳng định tính hữu ích nhận thức có tác động tích cực đến sự thích thú Hoch và cộng sự (1991) chỉ ra rằng nhận thức tiêu cực có thể gây ra cảm xúc tiêu cực, cản trở quá trình mua hàng bốc đồng Các nghiên cứu trước đó, như của Weinberg & Gottwald (1982), cũng đã chỉ ra vai trò quan trọng của nhận thức trong việc mua sắm ngẫu hứng.

Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến ngẫu hứng, nhận thức hữu ích của các nền tảng mua sắm có ảnh hưởng lớn đến sự thích thú của người tiêu dùng khi tương tác với chúng Nghiên cứu của Parboteeah và cộng sự (2009) chỉ ra rằng nhận thức này đóng vai trò quan trọng trong việc tạo ra trải nghiệm tích cực Hơn nữa, Moon và Kim (2001) cũng khẳng định rằng nhận thức hữu ích về World-Wide-Web giúp người tiêu dùng cảm thấy thoải mái hơn khi duyệt web Từ đó, tác giả tin rằng nhận thức hữu ích của nền tảng mua sắm trực tuyến sẽ dẫn đến ảnh hưởng tích cực trong quá trình tương tác với nền tảng này Do đó, tác giả đề xuất giả thuyết rằng nhận thức hữu ích có thể thúc đẩy sự hài lòng của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến.

Giả thuyết H7: Nhận thức hữu ích có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực

2.4.5 Mối quan hệ giữa Sự tương đồng, Kiến thức chuyên môn, Sự dễ mến và Tương tác cận xã hội

Tương tác cận xã hội (PSI) là mối quan hệ giữa các cá nhân mà một bên có hiểu biết sâu sắc về bên kia, trong khi bên kia lại không biết nhiều về người kia Điều này cho thấy sự phát triển của các mối quan hệ không trực tiếp nhưng vẫn có ảnh hưởng mạnh mẽ đến cảm xúc và hành vi của người tham gia.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các giả thuyết nghiên cứu

Thôi thúc mua ngẫu hứng Ảnh hưởng tích cực

Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Trong chương 2, tác giả trình bày cơ sở lý thuyết quan trọng liên quan đến đề tài nghiên cứu, bao gồm các khái niệm và mô hình lý thuyết Bên cạnh đó, tác giả cũng tổng hợp 4 kết quả nghiên cứu từ các báo cáo khoa học uy tín trước đây Dựa trên những thông tin này, tác giả đã đề xuất mô hình và các giả thuyết phù hợp với mục tiêu và bối cảnh nghiên cứu.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Tiến trình nghiên cứu

Tiến trình nghiên cứu được tác giả thực hiện qua 5 giai đoạn, cụ thể như sau:

Giai đoạn 1: Tác giả nghiên cứu thực trạng mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng trên các nền tảng thương mại xã hội, đồng thời khảo sát sự quan tâm của người dùng đối với các bài đánh giá trực tuyến Qua đó, tác giả xác định vấn đề nghiên cứu, đặt ra các câu hỏi, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu cụ thể.

Giai đoạn 2 bắt đầu sau khi xác định vấn đề nghiên cứu, trong đó tác giả tìm hiểu cơ sở lý thuyết và các mô hình nghiên cứu liên quan đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng Dựa trên việc kế thừa các yếu tố từ các mô hình trước đó và ý kiến từ các đáp viên phỏng vấn, tác giả đã phát triển các giả thuyết và đề xuất một mô hình nghiên cứu với 6 nhân tố độc lập, 3 nhân tố trung gian và 1 nhân tố phụ thuộc.

Giai đoạn 3 của nghiên cứu bao gồm việc tác giả thiết lập bảng câu hỏi dựa trên các thang đo từ tài liệu tham khảo và ý kiến phỏng vấn của đáp viên Tiếp theo, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ bằng cách phát 30 bảng khảo sát online để kiểm tra tính phù hợp của bảng khảo sát và các nhân tố với thực tiễn, nhằm điều chỉnh trước khi thực hiện nghiên cứu định lượng chính thức.

Giai đoạn 4 của nghiên cứu bao gồm việc tác giả phát hành 367 bảng khảo sát trực tuyến và thu thập 309 quan sát hợp lệ Những dữ liệu này được phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 và Amos 24.0 thông qua các phương pháp như thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy (Cronbach’s Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM), nhằm trình bày kết quả phân tích dữ liệu một cách chi tiết và chính xác.

Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, tác giả đã đưa ra những kết luận quan trọng và đề xuất các hàm ý quản trị nhằm tăng cường sự kích thích mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Bắt đầu Xác định đề tài, mục tiêu nghiên cứu

Cơ sở lý luận và nghiên cứu liên quan Đề xuất mô hình nghiên cứu và giả thuyết nghiên cứu

Nghiên cứu định tính: phỏng vấn cá nhân (n=5)

Hiệu chỉnh thang đo Điều chỉnh mô hình

Nghiên cứu định lượng: khảo sát sơ bộ

Mô hình nghiên cứu chính thức

Nghiên cứu định lượng chính thức (n50)

Thu thập dữ liệu chính thức (Khảo sát online)

Xử lý và phân tích dữ liệu (SPSS 20.0 và

Mô hình SEM CFA EFA

Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu sơ bộ

3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính

Tác giả thực hiện nghiên cứu định tính thông qua thảo luận nhóm và phỏng vấn chuyên gia để điều chỉnh các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu Trong quá trình này, tác giả phỏng vấn 5 đáp viên, sử dụng thang đo từ các nghiên cứu liên quan nhằm khám phá thêm yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của khách hàng Đối tượng phỏng vấn là những người từ 18 tuổi trở lên, đã từng mua sắm ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội trực tuyến Tác giả lựa chọn những người quen biết để đảm bảo họ có thể tham gia trao đổi một cách kỹ lưỡng và nhiệt tình, giúp hoàn thiện bảng câu hỏi chính thức Danh sách đáp viên được trình bày trong phụ lục.

3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính

Mô hình nghiên cứu được giữ nguyên như đề xuất ban đầu, bao gồm 12 giả thuyết và 10 nhân tố chính: chất lượng đánh giá, nguồn thông tin đáng tin, học tập quan sát, kiến thức chuyên môn, sự tương đồng, sự dễ mến, nhận thức hữu ích, ảnh hưởng tích cực, tương tác cận xã hội và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng.

Trong nghiên cứu về thang đo, các thang đo của các nhân tố như học tập quan sát, kiến thức chuyên môn, sự tương đồng, sự dễ mến, nhận thức hữu ích, ảnh hưởng tích cực, tương tác cận xã hội và thôi thúc mua hàng ngẫu hứng được giữ nguyên Tuy nhiên, qua quá trình phỏng vấn, tác giả đã phát hiện thêm hai biến quan sát cho hai nhân tố Cụ thể, “chất lượng đánh giá” được bổ sung với biến quan sát “Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok thường đánh giá sự thật.”

“nguồn thông tin đáng tin” thêm 1 biến quan sát là “Tôi cảm thấy những đánh giá của các thành viên trên TikTok là hoàn chỉnh”

3.2.3 Phương pháp nghiên cứu định lượng

Sau khi hoàn thành nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng sơ bộ thông qua khảo sát dựa trên kết quả nghiên cứu trước đó Để thu thập dữ liệu, tác giả sử dụng phương pháp khảo sát trực tuyến qua Microsoft Form với mẫu gồm 30 người Thang đo sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của khách hàng được áp dụng từ thang đo Likert 5 mức độ, từ Hoàn toàn không đồng ý đến Hoàn toàn đồng ý Để đảm bảo độ tin cậy, tác giả thực hiện phân tích Cronbach’s Alpha bằng phần mềm SPSS 20.0, trong đó hệ số Cronbach’s Alpha dưới 0,6 và các biến quan sát dưới 0,3 sẽ bị loại bỏ.

3.2.4 Kết quả nghiên cứu sơ bộ định lượng

Bảng 3.1 Kết quả nghiên cứu sơ bộ

Số lượng biến quan sát

Hệ số tương quan biến tổng

2 Nguồn thông tin đáng tin 4 0,773 >0,458

9 Tương tác cận xã hội 6 0,897 >0,496

10 Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng 3 0,799 >0,565

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả phân tích dữ liệu

Kết quả nghiên cứu sơ bộ từ bảng 3.1 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đều lớn hơn 0,6, và tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều vượt quá 0,3 Vì vậy, nghiên cứu chính thức sẽ sử dụng 6 nhân tố độc lập, 3 nhân tố trung gian và 1 nhân tố phụ thuộc, tổng cộng 35 biến quan sát.

Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi

3.3.1 Xây dựng thang đo chính thức

3.3.1.1 Thang đo chất lượng đánh giá

Chất lượng đánh giá trong nghiên cứu này được xác định là cảm nhận của người tiêu dùng về thông tin trong các đánh giá trực tuyến (Xu và cộng sự, 2020).

Trong nghiên cứu này, thang đo chất lượng đánh giá đã được điều chỉnh dựa trên thang đo của Xu và cộng sự (2020), bao gồm 3 biến quan sát và 1 biến quan sát phát triển Các biến này được mã hóa từ QR1 đến QR4 dựa trên phương pháp định tính.

Bảng 3.2 Thang đo chất lượng đánh giá

Ký hiệu Nội dung Nguồn

QR Chất lượng đánh giá

QR1 Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok là đáng tin cậy

QR2 Tôi cảm thấy những đánh giá của các thành viên trên

Phát triển từ định tính

3.3.1.2 Thang đo nguồn thông tin đáng tin

Nghiên cứu này xác định rằng nguồn thông tin đáng tin cậy chủ yếu đến từ nhận thức của người tiêu dùng về chuyên môn và độ tin cậy của các nguồn đánh giá, thay vì nội dung của các bài đánh giá trực tuyến (Zhang và cộng sự, 2014).

Nghiên cứu này điều chỉnh thang đo nguồn thông tin đáng tin theo mô hình của Zhang và cộng sự (2014), bao gồm 3 biến quan sát và 1 biến quan sát phát triển, được mã hóa từ SC1 đến SC4.

Bảng 3.3 Thang đo nguồn thông tin đáng tin

SC Nguồn thông tin đáng tin

SC1 Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok có kiến thức trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm

SC2 Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok là những chuyên gia trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm

SC3 Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok có nhiều kinh nghiệm trong việc đánh giá chất lượng sản phẩm

SC4 Tôi cảm thấy những người để lại đánh giá trên TikTok thường đánh giá sự thật

Phát triển từ định tính

3.3.1.3 Thang đo học tập quan sát

Học tập quan sát là mức độ mà người tiêu dùng theo dõi hành vi mua sắm của những người tiêu dùng khác trên các nền tảng trực tuyến (Chen và cộng sự, 2011).

Trong nghiên cứu này, thang đo học tập quan sát được điều chỉnh dựa theo thang đo của

Xu và cộng sự (2020) gồm 3 biến quan sát được mã hóa từ OL1 đến OL3

Bảng 3.4 Thang đo học tập quan sát

OL Học tập quan sát

OL1 Tôi dễ dàng nhận thấy số lượng người mua cùng một sản phẩm trên TikTok

OL2 Tôi có thể quan sát thấy số lượng lớn các sản phẩm đã được bán trên TikTok

OL3 Tôi quan sát thấy có nhiều người mua hàng trên TikTok

3.3.1.4 Thang đo kiến thức chuyên môn

Kiến thức chuyên môn trong nghiên cứu này được hiểu là khả năng của người dùng trên nền tảng thương mại xã hội trong việc nhận diện và tìm kiếm những người dùng khác có chuyên môn về các khía cạnh cụ thể (Xiang và cộng sự, 2016).

Nghiên cứu này điều chỉnh thang đo kiến thức chuyên môn dựa trên mô hình của Xiang và cộng sự (2016), bao gồm ba biến quan sát được mã hóa từ OL1 đến OL3.

Bảng 3.5 Thang đo kiến thức chuyên môn

EX Kiến thức chuyên môn

EX1 TikTok có thể giúp tôi tìm thấy các thành viên rất am hiểu về thương hiệu và sản phẩm

EX2 TikTok có thể giúp tôi nhận ra các thành viên là chuyên gia về thương hiệu và sản phẩm

EX3 TikTok có thể giúp tôi xác định các thành viên có nhiều kinh nghiệm trong việc chọn thương hiệu và sản phẩm

3.3.1.5 Thang đo sự tương đồng

Sự tương đồng trong nền tảng thương mại xã hội được hiểu là khả năng mà người dùng cảm nhận được việc tìm kiếm các thành viên có sở thích, phong cách và gu thẩm mỹ tương đồng với họ (Xiang và cộng sự, 2016).

Trong nghiên cứu này, thang đo sự tương đồng được điều chỉnh theo mô hình của Xiang và cộng sự (2016), bao gồm ba biến quan sát được mã hóa từ SI1 đến SI3.

Bảng 3.6 Thang đo sự tương đồng

SI1 TikTok có thể giúp tôi tìm thấy các thành viên có cùng giá trị

SI2 TikTok có thể giúp tôi nhận ra các thành viên có cùng nhu cầu

SI3 TikTok có thể giúp tôi xác định các thành viên có cùng sở thích

3.3.1.6 Thang đo sự dễ mến

Sự dễ mến trong nghiên cứu này được hiểu là khả năng mà người dùng trên nền tảng thương mại xã hội nhận thức rằng họ có thể tìm thấy những người dùng nổi bật (Xiang và cộng sự, 2016).

Nghiên cứu này điều chỉnh thang đo sự dễ mến dựa trên mô hình của Xiang và cộng sự (2016), bao gồm ba biến quan sát được mã hóa từ LI1 đến LI3.

Bảng 3.7 Thang đo sự dễ mến

LI1 TikTok có thể giúp tôi tìm thấy những thành viên dễ mến

(2016) LI2 TikTok có thể giúp tôi nhận thấy những thành viên tử tế

LI3 TikTok có thể giúp tôi xác định những thành viên nổi tiếng

3.3.1.7 Thang đo nhận thức hữu ích

Nhận thức hữu ích là mức độ mà người tiêu dùng cảm nhận rằng hiệu quả mua sắm của họ được cải thiện khi sử dụng các nền tảng trực tuyến, theo nghiên cứu của Koufaris (2002).

Trong nghiên cứu này, thang đo nhận thức hữu ích đã được điều chỉnh dựa trên thang đo của Zhang và cộng sự (2014), bao gồm ba biến quan sát được mã hóa từ PU1 đến PU3.

Bảng 3.8 Thang đo nhận thức hữu ích

PU Nhận thức hữu ích

PU1 Sử dụng TikTok có thể cải thiện hiệu suất mua sắm của tôi

(tránh lãng phí công sức, thời gian)

PU2 Sử dụng TikTok có thể tăng năng suất mua sắm của tôi

(mua sắm chất lượng hơn)

PU3 Sử dụng TikTok có thể tăng hiệu quả mua sắm của tôi (mua sắm đúng đắn hơn)

3.3.1.8 Thang đo ảnh hưởng tích cực Ảnh hưởng tích cực được xác định trong nghiên cứu này là những cảm xúc tích cực như cảm giác phấn khích, nhiệt tình và dễ chịu Ảnh hưởng tích cực đề cập đến cách một người cảm nhận được sự thú vị và dễ chịu khi trải nghiệm mua sắm trên nền tảng trực tuyến (Beatty & Ferrell 1998)

Trong nghiên cứu này, thang đo ảnh hưởng tích cực được điều chỉnh dựa theo thang đo của

Xu và cộng sự (2020) gồm 3 biến quan sát được mã hóa từ PA1 đến PA3

Bảng 3.9 Thang đo ảnh hưởng tích cực

PA Ảnh hưởng tích cực

PA1 Khi mua sắm trên TikTok, tôi cảm thấy thích thú

PA2 Khi mua sắm trên TikTok, tôi cảm thấy dễ chịu

PA3 Khi mua sắm trên TikTok, tôi cảm thấy hạnh phúc

3.3.1.9 Thang đo tương tác cận xã hội

Tương tác cận xã hội (PSI) được định nghĩa là sự tương tác của người tiêu dùng với các nhân vật truyền thông (người có ảnh hưởng)

Nghiên cứu này đã điều chỉnh thang đo ảnh tương tác cận xã hội dựa trên thang đo của Sihombing và cộng sự (2020), bao gồm 6 biến quan sát được mã hóa từ PSI1 đến PSI6.

Bảng 3.10 Thang đo tương tác cận xã hội

PSI Tương tác cận xã hội

PSI1 TikTok cho tôi biết những gì người dùng khác thích, đặc biệt là một số người nổi tiếng mà tôi quan tâm

Phương pháp thu thập dữ liệu

3.4.1 Thu thập thông tin thứ cấp

Tác giả đã sử dụng thông tin thứ cấp để giải thích các nền tảng lý thuyết cho mô hình nghiên cứu, thang đo và bảng câu hỏi khảo sát, nhằm củng cố các quan điểm trước đây Để thực hiện đề tài, tác giả thu thập thông tin từ các bài báo khoa học và tài liệu khảo sát thống kê trên Google và Google Scholar Bên cạnh đó, tác giả cũng tham khảo các trang web của tổ chức Chính phủ đáng tin cậy, phản ánh đúng thực trạng nghiên cứu.

3.4.2 Thu thập dữ liệu sơ cấp

Nhiều nhà nghiên cứu khẳng định rằng kích cỡ mẫu khảo sát lớn mang lại kết quả tốt hơn Theo Hair và cộng sự (2006), kích cỡ mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá (EFA) là 50, tốt nhất là 100, với tỷ lệ quan sát tối thiểu là 5:1 và lý tưởng nhất là 10:1 Để đảm bảo độ tin cậy cao hơn cho mô hình, số mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu SEM là 200 mẫu.

Trong nghiên cứu này, tác giả đã chọn kích thước mẫu lớn để đảm bảo tính chính xác, sử dụng cả phương pháp EFA và SEM Theo nguyên tắc, cỡ mẫu càng lớn càng tốt, và với mô hình nghiên cứu gồm 10 thang đo và 35 biến quan sát, theo Hair và cộng sự (2006), kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là N≥5*x, trong đó x là tổng số biến quan sát Do đó, cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho nghiên cứu là 175 mẫu.

Trong nghiên cứu, việc sử dụng cỡ mẫu lớn giúp giảm sai số thống kê Để đảm bảo kích thước mẫu mong muốn sau khi gạn lọc và làm sạch dữ liệu, số lượng mẫu khảo sát được xác định là 350, nhằm đảm bảo tính đại diện cho nghiên cứu.

Nghiên cứu định lượng thường áp dụng hai phương pháp lấy mẫu chính: chọn mẫu thuận tiện và chọn mẫu ngẫu nhiên Phương pháp chọn mẫu thuận tiện dễ tiếp cận, tiết kiệm thời gian và chi phí, nhưng có nhược điểm là tính đại diện không cao Ngược lại, phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên có tính đại diện cao hơn, nhưng tốn kém về thời gian và chi phí Do điều kiện hạn chế về thời gian và tài chính, nghiên cứu này chọn phương pháp lấy mẫu thuận tiện Tác giả sử dụng ứng dụng Microsoft Form để thiết kế và thu thập dữ liệu Khảo sát trực tuyến có ưu điểm tiết kiệm chi phí và thời gian, đồng thời dữ liệu được tự động hóa, giảm thiểu sai số do yếu tố phỏng vấn viên.

Nhược điểm của khảo sát trực tuyến bao gồm việc không đúng đối tượng khảo sát, người trả lời có thể thờ ơ hoặc chỉ chọn một đáp án cho tất cả các câu hỏi Hơn nữa, phương pháp này tiếp cận được ít đối tượng, chủ yếu qua mạng xã hội, dẫn đến việc những người không am hiểu công nghệ hoặc không thường xuyên sử dụng mạng xã hội có thể bị bỏ sót.

Để khắc phục vấn đề về độ uy tín trong khảo sát qua mạng xã hội, tác giả sẽ chuẩn bị tài liệu học tập Tiếng Anh như ôn thi Toeic và Ielts làm quà tặng cho các đáp viên Điều này nhằm tăng cường độ tin cậy của nghiên cứu và khuyến khích sự tham gia của người tham gia khảo sát.

Phương pháp phân tích dữ liệu

3.5.1 Thống kê mô tả (Descriptive statistics)

Thống kê mô tả được sử dụng để phân tích các đặc tính cơ bản của dữ liệu từ nghiên cứu thực nghiệm, nhằm xác định nhân khẩu học của khách hàng như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập và thời gian sử dụng TikTok mỗi ngày Mục tiêu là tìm hiểu mối liên hệ giữa những yếu tố này và sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Dữ liệu được xử lý bằng phần mềm thống kê SPSS 20.0.

3.5.2 Phân tích độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Alpha)

Độ tin cậy của thang đo phản ánh tính nhất quán trong đo lường qua nhiều lần lặp lại (Nguyễn Đình Thọ, 2013) Cronbach’s Alpha là hệ số phổ biến nhất được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của các thang đo đa biến với ít nhất 3 biến quan sát.

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

Tiêu chuẩn đánh giá cho thang đo yêu cầu hệ số Cronbach’s Alpha của các biến phải đạt từ 0.6 trở lên và lớn hơn hoặc bằng Cronbach’s Alpha nếu biến bị loại Ngoài ra, các biến cần có hệ số tương quan biến tổng phù hợp (Corrected Item - Total Correlation) lớn hơn 0.3 Nếu thỏa mãn cả hai điều kiện này, các biến sẽ được coi là chấp nhận và phù hợp để đưa vào phân tích trong các bước tiếp theo (Nunnally & Bernstein, 1994).

3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

Phân tích thành phần khám phá (Exploratory Factor Analysis – EFA) là phương pháp thống kê giúp rút gọn một tập hợp biến quan sát có mối quan hệ phụ thuộc, thành một tập biến ít hơn nhưng mang ý nghĩa hơn Phương pháp này vẫn giữ lại hầu hết thông tin của tập biến ban đầu, đồng thời đảm bảo mối quan hệ phụ thuộc giữa các biến (Hair và cộng sự, 1998).

Để đảm bảo các biến quan sát có mối tương quan với nhau, kiểm định Bartlett cần có giá trị sig < 0.05 Giá trị KMO trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1 cho thấy phân tích nhân tố là thích hợp với dữ liệu; ngược lại, nếu KMO ≤ 0.5, phân tích nhân tố có thể không phù hợp Các biến có hệ số tải nhân tố dưới 0.3 sẽ bị loại bỏ để đảm bảo giá trị thực tiễn của phân tích EFA Thông số Eigenvalues lớn hơn 1 và tổng phương sai trích đạt ≥ 50% cho thấy các nhân tố được trích giải thích một tỷ lệ phần trăm đáng kể sự biến thiên của các biến quan sát.

3.5.4 Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

3.5.4.1 Đo lường mức độ phù hợp của mô hình với thông tin thị trường Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình CFA với thông tin thị trường tác giả phải chú ý đến các chỉ số Model Fit như Chi - square điều chỉnh bậc tự do; Chỉ số Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA); Chỉ số Comparative Fit Index (CFI); Chỉ số Tucker- Lewis Index (TLI) Các chỉ số đo độ phù hợp của mô hình khi:

- Chi - square điều chỉnh bậc tự do CMIN/df < 3 (Hair và cộng sự, 2014)

- Chỉ số Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA) < 0.08 (Steiger, 1990)

- Chỉ số Comparative Fit Index (CFI) > 0.90 (Bentler và Bonett, 1980)

- Chỉ số Tucker-Lewis Index (TLI) > 0,90 (Bentler và Bonett, 1980)

- Chỉ số GFI > 0,90 (Baumgartner & Homburg, 1996)

3.5.4.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo

Thang đo được đánh giá là tin cậy khi: Hệ số tin cậy tổng hợp (Composite Reliability_CR)

Hệ số Cronbach’s Alpha cần đạt trên 0,6, trong khi tổng phương sai trích (Average Variance Extracted - AVE) nên nằm trong khoảng 0,4 đến 0,5 Nếu độ tin cậy tổng hợp của nhân tố đạt trên 0,7, thang đo sẽ được coi là tin cậy theo tiêu chuẩn của Fornell và Larcker (1981) Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua độ tin cậy tổng hợp (ρ𝑐) và tổng phương sai trích (ρ𝑣𝑐) dựa trên công thức cụ thể.

Công thức tính độ tin cậy tổng hợp: ρc = (∑ ! "#$ 𝜆𝑖) %

Công thức tính phương sai trích: ρvc = ∑ ! "#$ 𝜆𝑖 %

(Trong đó: 𝜆𝑖 là trọng số chuẩn hoá biến i; 1−𝜆𝑖 là phương sai của sai số đo lường biến quan sát i; p là số biến quan sát thang đo)

Giá trị hội tụ có thể được xác định thông qua các hệ số tương quan, cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa các biến quan sát trong thang đo Thang đo đạt giá trị hội tụ khi trọng số chuẩn hóa lớn hơn hoặc bằng 0,5 và có ý nghĩa thống kê với P nhỏ hơn hoặc bằng 0,05 (Gerbing & Anderson, 1988).

Để kiểm định giá trị phân biệt của mô hình tới hạn, cần thực hiện kiểm định hệ số tương quan giữa các khái niệm khác biệt Nếu hệ số này khác 1, các thang đo sẽ đạt giá trị phân biệt Thêm vào đó, giá trị phân biệt cũng được xác định bằng cách so sánh căn bậc hai của AVE mỗi cấu trúc, yêu cầu phải lớn hơn tương quan của tất cả các cấu trúc khác (theo Fornell và Larcker, 1981).

Theo Steenkamp và Van Trijp (1991), một mô hình được coi là đạt tính đơn nguyên khi nó đo lường phù hợp với dữ liệu thị trường, đồng thời không có sự tương quan giữa các sai số đo lường của các biến quan sát.

3.5.5 Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

Sau khi thực hiện phân tích nhân tố khẳng định (CFA), tác giả áp dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) Tương tự như CFA, mô hình SEM yêu cầu các chỉ số như Chi-square điều chỉnh bậc tự do, Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA), Chỉ số CFI và Chỉ số TLI (Baumgartner & Homburg, 1996).

Trong chương 3, tác giả trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu, bao gồm qui trình nghiên cứu, nghiên cứu sơ bộ, xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi Bên cạnh đó, tác giả cũng đề cập đến mẫu nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu và các nội dung phân tích dữ liệu như kiểm định Cronbach’s Alpha, kiểm định EFA, CFA và mô hình cấu trúc tuyến tính SEM.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Thông tin về mẫu nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu được chọn theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện với kích thước n09 Trong quá trình khảo sát, 367 bảng câu hỏi đã được phát đi, tuy nhiên sau khi loại bỏ các câu trả lời không phù hợp hoặc không thuộc đối tượng khảo sát, chỉ còn lại 309 câu trả lời hợp lệ được sử dụng cho phân tích định lượng.

Phân tích thống kê mô tả

4.2.1 Thống kê mô tả cho biến giới tính

Theo thống kê khảo sát, tỷ lệ nữ giới tham gia là 69,6% (215 người) so với 30,4% (94 người) nam giới, cho thấy sự chênh lệch giới tính rõ rệt Nguyên nhân có thể là do nữ giới có xu hướng tìm kiếm thông tin và thực hiện hành vi mua sắm ngẫu hứng nhiều hơn nam giới trong bối cảnh thương mại xã hội hiện nay.

4.2.2 Thống kê mô tả cho biến độ tuổi

Theo thống kê khảo sát, nhóm tuổi 18-25 chiếm ưu thế với 193 quan sát, tương đương 62,4% mẫu Nhóm tuổi 26-35 đứng thứ hai với 97 quan sát, chiếm 31,4% Trong khi đó, nhóm tuổi 36-45 có 16 quan sát, chiếm 5,2%, và nhóm trên 45 tuổi chỉ có 3 quan sát, tương đương 1% Tỷ lệ này phù hợp và tương đồng với kết quả khảo sát trong Sách trắng thương mại điện tử.

Giới tính Số người Phần trăm

Theo hình 4.1, cơ cấu mẫu theo biến giới tính của người mua sắm trực tuyến tại Việt Nam năm 2022 cho thấy chỉ có 3 người trên 45 tuổi tham gia khảo sát Điều này có thể do nhóm tuổi này chưa quen thuộc với công nghệ và ít sử dụng mạng xã hội, cùng với việc họ đã quen với thói quen mua sắm truyền thống, dẫn đến việc không muốn thay đổi phương thức mua sắm của mình.

4.2.3 Thống kê mô tả cho biến trình độ học vấn

Trình độ học vấn Số người

Theo thống kê khảo sát, có 15 người có trình độ học vấn từ trung học phổ thông trở xuống, 13 người đạt trình độ trung cấp, và 262 người sở hữu trình độ cao.

Hình 4.2 Cơ cấu mẫu theo biến độ tuổi

Cơ cấu mẫu theo trình độ học vấn cho thấy, trong số 19 người tham gia, tỷ lệ người có trình độ cao đẳng - đại học chiếm 84,8%, trong khi trình độ sau đại học chỉ chiếm 6,1% Điều này cho thấy rằng người có trình độ học vấn cao dễ dàng tiếp thu và làm quen với các ứng dụng phổ biến hiện nay, đặc biệt là trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến.

4.2.4 Thống kê mô tả cho biến thu nhập

Thu nhập Số người Phần trăm

Theo thống kê khảo sát, có 156 người (chiếm 50,5%) có thu nhập từ 4-7 triệu đồng, tiếp theo là 67 người (21,7%) có thu nhập từ 8-14 triệu đồng Ngoài ra, có 54 người (17,5%) có thu nhập dưới 3 triệu đồng, 17 người (5,5%) có thu nhập trên 20 triệu đồng, và 15 người (4,8%) có thu nhập từ 15-20 triệu đồng Số liệu này cho thấy đối tượng khảo sát chủ yếu là sinh viên, dẫn đến việc những người có thu nhập trung bình từ 4-7 triệu đồng thường xuyên tham gia mua sắm trực tuyến.

Hình 4.4 Cơ cấu mẫu theo biến thu nhập

4.2.5 Thống kê mô tả cho biến thời gian sử dụng TikTok

TikTok/ ngày Số người Phần trăm

Trong một cuộc khảo sát với 309 người tiêu dùng, chỉ có 15 người, tương đương 4,9%, sử dụng TikTok dưới 10 phút mỗi ngày Số liệu này cho thấy phần lớn người dùng dành nhiều thời gian hơn cho nền tảng này.

Theo thống kê, 36,9% người dùng TikTok dành từ 10 đến 30 phút mỗi ngày, trong khi 30% sử dụng từ 31 đến 60 phút Chỉ có 10,7% người dùng dành từ 1 đến 2 giờ, 8,7% dành từ 3 đến 5 giờ, và một tỷ lệ nhỏ người dùng sử dụng ứng dụng trên 5 giờ mỗi ngày.

Theo số liệu, 18 người chiếm 5,8%, cho thấy thời gian sử dụng TikTok từ 10 đến 30 phút mỗi ngày là phổ biến nhất, trong khi thời gian dưới 10 phút mỗi ngày có tỷ lệ thấp nhất.

Phân tích độ tin cậy thang đo

Bảng 4.1 Tổng hợp kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

STT Yếu tố Ký hiệu Biến quan sát Cronbach’s

Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất

1 Chất lượng đánh giá QR 4 0,845 0,626

2 Nguồn thông tin đáng tin SC 4 0,810 0,563

3 Học tập quan sát OL 3 0,766 0,586

4 Kiến thức chuyên môn EX 3 0,764 0,577

Hình 4.5 Cơ cấu mẫu theo biến thời gian sử dụng TikTok mỗi ngày

7 Nhận thức hữu ích PU 3 0,775 0,558

8 Ảnh hưởng tích cực PA 3 0,756 0,512

9 Tương tác cận xã hội PSI 6 0,877 0,633

10 Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng UBI 3 0,741 0,525

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho thấy tất cả các thang đo liên quan đến Chất lượng đánh giá (QR), Nguồn thông tin đáng tin (SC), Học tập quan sát (OL), và Kiến thức chuyên môn (EX) đều đạt yêu cầu, phản ánh tính nhất quán và độ tin cậy cao của các thang đo này trong nghiên cứu.

Các yếu tố như Sự tương đồng (SI), Sự dễ mến (LI), Nhận thức hữu ích (PU), Ảnh hưởng tích cực (PA), Tương tác cận xã hội (PSI), và Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng (UBI) có hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là 0,845; 0,810; 0,766; 0,764; 0,739; 0,753; 0,775; 0,756; 0,877 và 0,741, cho thấy độ tin cậy cao của các thang đo này trong nghiên cứu.

Tất cả các hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể đều lớn hơn 0,6, và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0,3, cho thấy rằng tất cả các thang đo đều đảm bảo độ tin cậy.

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập

Bảng 4.2 Ma trận xoay nhân tố của các biến độc lập

Biến độc lập KMO Sig Eigenvalues Tổng phương sai trích

Nhân tố Biến quan sát

Hệ số tải nhân tố

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy hệ số KMO đạt 0,800, vượt mức 0,5, và giá trị Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05, chứng tỏ tính hợp lệ của mô hình Giá trị Eigenvalues là 1,288 lớn hơn 1, với tổng phương sai trích đạt 54,375%, cho thấy các nhân tố có ý nghĩa 20 biến quan sát độc lập được phân thành 6 nhóm: Nhóm 1 (QR) với hệ số tải từ 0,668 đến 0,836; Nhóm 2 (SC) từ 0,673 đến 0,703; Nhóm 3 (OL) từ 0,710 đến 0,770; Nhóm 4 (EX) từ 0,693 đến 0,770; Nhóm 5 (LI) từ 0,618 đến 0,793 và Nhóm 6 (SI) từ 0,542 đến 0,755, tất cả đều đạt hệ số tải từ 0,5 trở lên, xác nhận rằng tất cả các biến quan sát đều phù hợp.

4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến trung gian

Bảng 4.3 Ma trận xoay nhân tố của các biến trung gian

KMO Sig Eigenvalues Tổng phương sai trích

Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

PU1 0,655 Ảnh hưởng tích cực

Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho thấy hệ số KMO đạt 0,830, lớn hơn 0,5, và giá trị Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy tính hợp lệ của mô hình Hệ số Eigenvalues đạt 1,433, lớn hơn 1, và tổng phương sai trích đạt 54,640%, vượt qua ngưỡng 50% Điều này chứng tỏ các nhân tố có ý nghĩa và phù hợp với các giả thuyết đã đặt ra Phân tích cũng chỉ ra rằng 12 biến quan sát trung gian được chia thành 3 nhóm: Nhóm 1 (PSI) với hệ số tải từ 0,668 đến 0,801; Nhóm 2 (PU) từ 0,655 đến 0,807; và Nhóm 3 (PA) từ 0,575 đến 0,859, tất cả đều đạt yêu cầu với hệ số tải từ 0,5 trở lên.

Kết quả ma trận xoay nhân tố cho thấy ba nhân tố chính: Tương tác cận xã hội (PSI), Ảnh hưởng tích cực (PA) và Nhận thức hữu ích (PU) đều có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc là Sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng.

4.4.3 Phân tích nhân tố khám phá cho các biến phụ thuộc

Bảng 4.4 Ma trận xoay nhân tố của các biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc KMO Sig Eigenvalues Tổng phương sai trích

Nhân tố Biến quan sát Hệ số tải nhân tố

Thôi thúc mua hàng ngẫu hứng

Dựa trên kết quả phân tích nhân tố khám phá, hệ số KMO đạt 0,677, vượt mức 0,5, và giá trị Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05 Hơn nữa, Eigenvalues đạt 1,976, cho thấy tính khả thi của mô hình phân tích.

Tổng phương sai trích đạt 65,855%, vượt mức 50%, cho thấy các nhân tố có ý nghĩa và phù hợp với giả thuyết đã đặt ra Kết quả phân tích cũng cho thấy ba biến quan sát phụ thuộc UBI3, UBI1, và UBI2 có hệ số tải nhân tố lần lượt là 0,843; 0,809; và 0,781, tất cả đều lớn hơn 0,5, chứng tỏ rằng các biến quan sát này đều đáp ứng yêu cầu.

Phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

4.5.1 Đo lường độ phù hợp của mô hình với thông tin môi trường

Bảng 4.5 Chỉ số đánh giá sự phù hợp trong phân tích CFA

Chỉ số CMIN/DF P GFI TLI CFI RMSEA

Mô hình phân tích cho thấy các chỉ số phù hợp với yêu cầu, cụ thể là Chi-square/df = 1,419 < 2, p = 0,000 Các chỉ số GFI = 0,885, TLI = 0,936, CFI = 0,945 và RMSEA = 0,037 đều đạt tiêu chuẩn, cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp với thông tin môi trường.

4.5.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định độ tin cậy

Khái niệm Độ tin cậy tổng hợp

Tổng phương sai rút trích (AVE)

Nguồn thông tin đáng tin 0,815 0,526

Tương tác cận xã hội 0,878 0,545

Nhận thức hữu ích 0,780 0,545 Ảnh hưởng tích cực 0,769 0,530

Sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng 0,744 0,494

Độ tin cậy tổng hợp (CR) được coi là đạt yêu cầu khi giá trị lớn hơn 0,7, trong khi tổng phương sai rút trích (AVE) có ý nghĩa khi nằm trong khoảng từ 0,4 đến 0,5, với CR của nhân tố cũng lớn hơn 0,7 Bảng 4.6 chỉ ra rằng AVE của tất cả các nhân tố đều đạt giá trị từ 0,4 đến 0,5 và CR lớn hơn 0,7, điều này khẳng định rằng thang đo đáp ứng tiêu chí về độ tin cậy.

Mô hình đã được xác nhận là hoàn toàn phù hợp với dữ liệu thị trường, với việc không có sự tương quan giữa các sai số đo lường, cho thấy mô hình đạt giá trị đơn nguyên.

Bảng 4.7 Phản ánh giá trị hội tụ của thang đo

Biến quan sát Trọng số chuẩn hóa P-value

Theo Gerbing và Anderson (1988), thang đo đạt giá trị hội tụ khi khu trọng số chuẩn hóa AVE đạt từ 0,5 trở lên và giá trị p nhỏ hơn 0,05 Kết quả trong bảng 4,7 cho thấy tất cả giá trị chuẩn hóa của thang đo đều từ 0,589 trở lên, lớn hơn 0,5, và giá trị p đều nhỏ hơn 0,05 Do đó, có thể kết luận rằng thang đo này đạt giá trị hội tụ và có ý nghĩa thống kê rõ ràng.

Bảng 4.8 Phản ánh giá trị phân biệt của thang đo

QR SC OL SI EX LI PSI PU UBI PA

Kết quả phân tích từ bảng 4.11 cho thấy các hệ số tương quan giữa các nhân tố đều nhỏ hơn 1, điều này khẳng định rằng các nhân tố trong thang đo có giá trị phân biệt rõ ràng.

Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM)

4.6.1 Phân tích và đo lường độ thích hợp của mô hình với dữ liệu thị trường

Mô hình cấu trúc tuyến tính cần chú ý đến các chỉ số quan trọng như Chi-squares điều chỉnh bậc tự do CMIN/df, chỉ số GFI, chỉ số Tucker & Lewis TLI, chỉ số thích hợp so sánh CFI và chỉ số RMSEA Kết quả đánh giá độ phù hợp của mô hình với dữ liệu thực tế sẽ được trình bày trong phần sau.

Bảng 4.9 Bảng các chỉ số trong phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM

Các chỉ số đánh giá CMIN/DF P GFI TLI CFI RMSEA

Kết quả từ bảng 4.12 cho thấy mô hình đạt các chỉ số đánh giá tốt, với Chi-square/df = 1,459 < 2 và p = 0,000 Các chỉ số GFI = 0,878, TLI = 0,930, CFI = 0,938 và RMSEA = 0,039 đều nằm trong ngưỡng yêu cầu Điều này cho thấy mô hình hoàn toàn phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

4.6.2 Phân tích và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Bảng 4.10 Hệ số hồi quy chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chuẩn hóa

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Nhân tố học tập quan sát tác động đến nhận thức hữu ích có b= 0,424 và có giá trị P= ***

Kết quả nghiên cứu cho thấy nhân tố học tập quan sát có ảnh hưởng tích cực, với hệ số b = 0,423 và giá trị P < 0,001, đạt mức ý nghĩa thống kê 99,9%.

Nhân tố chất lượng đánh giá có tác động đến nhận thức hữu ích với hệ số b = 0,148 và giá trị P = 0,042, cho thấy ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 95% Ngược lại, nhân tố chất lượng đánh giá không ảnh hưởng tích cực, với hệ số b = 0,084 và giá trị P = 0,213, không đạt ý nghĩa thống kê.

Nhân tố nguồn thông tin đáng tin có ảnh hưởng không đáng kể đến nhận thức hữu ích với b = -0,023 và P = 0,768, trong khi đó, nó có tác động tích cực đến ảnh hưởng tích cực với b = 0,130 và P = 0,079, cho thấy có ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 90%.

Nhân tố sự tương đồng có tác động đến tương tác cận xã hội với hệ số b= 0,210 và giá trị P= 0,004, cho thấy ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 95% Trong khi đó, nhân tố kiến thức chuyên môn ảnh hưởng mạnh mẽ hơn với hệ số b= 0,256 và giá trị P < 0,001, đạt ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 99,9% Cuối cùng, nhân tố sự dễ mến cũng có tác động đáng kể đến tương tác cận xã hội với hệ số b= 0,340 và giá trị P < 0,001, thể hiện ý nghĩa thống kê ở mức độ tin cậy 99,9%.

Nhân tố nhận thức hữu ích tác động đến ảnh hưởng tích cực có b= 0,155 và có giá trị P 0,039 < 0,05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%

Nhân tố ảnh hưởng tích cực đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng có hệ số b= 0,177 và giá trị P= 0,017, cho thấy ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% Bên cạnh đó, nhân tố tương tác cận xã hội cũng có tác động đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng với b= 0,169 và P= 0,018, khẳng định ý nghĩa thống kê tại mức độ tin cậy 95%.

Dựa vào kết quả trên, tác giả đưa ra các giả thuyết và mô hình chính thức như sau:

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Nội dung Kết quả

H1 Chất lượng đánh giá có tác động cùng chiều đến tính hữu ích nhận thức Chấp nhận

H2 Chất lượng đánh giá có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực Bác bỏ

H3 Nguồn thông tin đáng tin có tác động cùng chiều đến tính hữu ích nhận thức Bác bỏ

H4 Nguồn thông tin đáng tin có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực Chấp nhận

H5 Học tập quan sát có tác động cùng chiều đến tính hữu ích nhận thức Chấp nhận

H6 Học tập quan sát có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực Chấp nhận

H7 Nhận thức hữu ích có tác động cùng chiều đến ảnh hưởng tích cực Chấp nhận

H8 Sự tương đồng có tác động cùng chiều đến tương tác cận xã hội Chấp nhận

H9 Kiến thức chuyên môn có tác động cùng chiều đến tương tác cận xã hội Chấp nhận

H10 Sự dễ mến có tác động cùng chiều đến tương tác cận xã hội Chấp nhận

H11 Ảnh hưởng tích cực có tác động cùng chiều đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Chấp nhận

H12 Tương tác cận xã hội có tác động cùng chiều đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Chấp nhận

Dựa trên các kết quả phân tích, mô hình nghiên cứu đã chứng minh được tính phù hợp với dữ liệu thực tế Các giả thuyết H1, H4, H5, H6, H7, H8, H9, H10, H11, H12 đều được chấp nhận, trong khi hai giả thuyết H2 và H3 bị bác bỏ do không phù hợp với thực tế tại Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Mô hình nghiên cứu chính thức được đề xuất như sau:

:Tác động có ý nghĩa :Tác động không có ý nghĩa

Thôi thúc mua ngẫu hứng Ảnh hưởng tích cực

Hình 4.6 Mô hình nghiên cứu cuối cùng

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Giả thuyết H1 cho thấy rằng Chất lượng đánh giá tác động tích cực đến Nhận thức hữu ích, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,148 và P-value = 0,042 < 0,05 Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Zhang và cộng sự (2014), cũng như Xu và cộng sự.

Đánh giá chất lượng cao có ảnh hưởng tích cực đến hiệu quả mua sắm của khách hàng trên nền tảng thương mại xã hội.

Giả thuyết H2 về mối quan hệ giữa Chất lượng đánh giá và Ảnh hưởng tích cực đã bị bác bỏ, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho thấy b = 0,084 và P-value = 0,213, vượt quá ngưỡng 0,1 Nghiên cứu này phù hợp với các kết quả trước đây của Zhang và cộng sự (2014) cũng như Xu và cộng sự (2021), cho thấy rằng lo ngại về quá tải thông tin có thể là nguyên nhân Khi người tiêu dùng phải xử lý quá nhiều thông tin, họ có thể trải qua cảm xúc tiêu cực Park và Lee (2008) đã chỉ ra rằng các đánh giá chất lượng cao có khả năng gây ra quá tải thông tin nhiều hơn so với các đánh giá đơn giản hoặc chất lượng thấp, dẫn đến việc các đánh giá này không tạo ra ảnh hưởng tích cực.

Kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho thấy nguồn thông tin đáng tin không tác động đến nhận thức hữu ích (b= -0,023, P-value = 0,768) Do đó, giả thuyết H3 bị bác bỏ, trái ngược với nghiên cứu của Zhang và cộng sự (2014) và Xu và cộng sự (2021), những nghiên cứu này cho rằng đánh giá từ người đáng tin cậy được coi là hữu ích Sự khác biệt có thể xuất phát từ nền kinh tế, văn hóa và khía cạnh nhận thức giữa Trung Quốc và Việt Nam Tại Việt Nam, người tiêu dùng thường dựa vào ý kiến cá nhân và coi thông tin là hữu ích khi nhận được từ nhiều nguồn đáng tin cậy, không chỉ từ một nguồn đơn lẻ Vì vậy, nguồn thông tin đáng tin có thể không ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích của người tiêu dùng tại TP.HCM.

Giả thuyết H4 cho thấy rằng Nguồn thông tin đáng tin có tác động tích cực đến Ảnh hưởng tích cực, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b= 0,130 và P-value = 0,079 < 0,1 Nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Zhang và cộng sự (2014) cũng như Xu và cộng sự (2021) Điều này cho thấy rằng khách hàng chỉ chấp nhận thông tin trên nền tảng thương mại xã hội khi thông tin đó được xác minh là đáng tin cậy; nếu không, họ sẽ từ chối thông tin đó.

Giả thuyết H5 cho thấy Học tập quan sát có tác động tích cực đến Nhận thức hữu ích, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,424 và P-value < 0,001 Nghiên cứu này phù hợp với các kết quả trước đây của Zhang và cộng sự (2014) cũng như Xu và cộng sự (2021).

Khách hàng thường dựa vào kinh nghiệm và quyết định mua hàng của những người tiêu dùng trước đó, do họ không có đủ thông tin về sản phẩm mình muốn mua Thông tin từ người dùng khác cung cấp nguồn dữ liệu bổ sung, giúp họ kết hợp với trải nghiệm cá nhân để đưa ra quyết định mua sắm chính xác hơn.

Giả thuyết H6 cho thấy Học tập quan sát có tác động tích cực đến Ảnh hưởng tích cực, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,423 và P-value < 0,001 Nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Zhang và cộng sự (2014) cùng Xu và cộng sự (2021), nhấn mạnh rằng thông tin mua hàng từ khách hàng trước trên nền tảng thương mại xã hội, như số người đã mua sản phẩm hoặc doanh số bán hàng, có thể cung cấp cơ sở tham khảo cho những khách hàng sau, từ đó ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng.

Giả thuyết H7 cho thấy Nhận thức hữu ích có tác động tích cực đến Ảnh hưởng tích cực, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,155 và P-value = 0,039 < 0,5 Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Zhang và cộng sự (2014) cùng Xu và các tác giả khác.

Nhận thức tiêu cực có thể dẫn đến cảm xúc không tốt, gây cản trở cho việc mua sắm ngẫu hứng Ngược lại, nếu khách hàng có nhận thức tích cực, họ sẽ cảm thấy thoải mái và dễ chịu hơn khi sử dụng nền tảng thương mại xã hội để thực hiện giao dịch mua sắm.

Giả thuyết H8 chỉ ra rằng sự tương đồng tác động tích cực đến tương tác cận xã hội, với kết quả phân tích mô hình SEM cho thấy b = 0,210 và P-value = 0,004 < 0,05 Nghiên cứu này phù hợp với các kết quả trước đây của Xiang và cộng sự (2016), Sihombing và cộng sự (2021) Tác giả kết luận rằng người dùng trên nền tảng thương mại xã hội có xu hướng trao đổi thông tin nhiều hơn với những người có mục tiêu, sở thích và phong cách mua sắm tương đồng, từ đó thúc đẩy sự hình thành mối quan hệ tương tác cận xã hội.

Giả thuyết H9 chỉ ra rằng Kiến thức chuyên môn có tác động tích cực đến Tương tác cận xã hội, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho thấy b= 0,256 và P-value < 0,001 Nghiên cứu này phù hợp với các kết quả trước đó của Xiang và cộng sự (2016), Sihombing và cộng sự (2021) Điều này cho thấy người dùng có xu hướng tương tác nhiều hơn với những người có hiểu biết về thương hiệu và sản phẩm, từ đó thúc đẩy mối quan hệ tương tác cận xã hội giữa họ.

Giả thuyết H10 cho thấy sự dễ mến có tác động tích cực đến tương tác cận xã hội, với phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,340 và P-value < 0,001 Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Xiang và cộng sự (2016), Sihombing và cộng sự (2021) Mức độ dễ mến của người dùng trên nền tảng thương mại xã hội có thể khuyến khích người dùng khác tham gia vào các hoạt động cộng đồng và tăng cường mối quan hệ tương tác cận xã hội.

Giả thuyết H11 cho thấy ảnh hưởng tích cực có tác động cùng chiều đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b = 0,177 và P-value = 0,017 < 0,05 Nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước của Zhang và cộng sự (2014), Xu và cộng sự (2021) Các tác giả nhận định rằng sự hài lòng dẫn đến ý định mua hàng tức thời, trong khi những cảm xúc tích cực như niềm vui và sự phấn khích cũng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng của khách hàng.

Giả thuyết H12 cho thấy rằng tương tác cận xã hội có tác động tích cực đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng, với kết quả phân tích mô hình tuyến tính SEM cho b= 0,169 và P-value 0,018 < 0,05 Nghiên cứu này phù hợp với các nghiên cứu trước đây của Xiang và cộng sự (2016), Sihombing và cộng sự (2021) Tương tác của người tiêu dùng với các nhân vật truyền thông xã hội, được xem là đáng tin cậy và có sở thích tương đồng, có thể thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng Điều này cho thấy rằng PSI đóng vai trò quan trọng trong việc kích thích hành vi tiêu dùng.

HÀM Ý QUẢN TRỊ VÀ KẾT LUẬN

Kết luận

Nghiên cứu “Sự ảnh hưởng của tương tác xã hội trực tuyến (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội” đề xuất mô hình với 6 biến độc lập: Chất lượng đánh giá, Nguồn thông tin đáng tin, Học tập quan sát, Sự tương đồng, Kiến thức chuyên môn và Sự dễ mến; 3 biến trung gian: Nhận thức hữu ích, Ảnh hưởng tích cực và Tương tác cận xã hội; và 1 biến phụ thuộc: Sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện với 309 mẫu khảo sát hợp lệ Kết quả cho thấy Học tập quan sát và Chất lượng đánh giá có tác động tích cực đến Nhận thức hữu ích, trong khi Học tập quan sát và Nguồn thông tin đáng tin ảnh hưởng tích cực đến Ảnh hưởng tích cực Nhận thức hữu ích, Sự tương đồng, Kiến thức chuyên môn và Sự dễ mến cũng có tác động tích cực đến Tương tác cận xã hội Ba yếu tố trung gian này đều ảnh hưởng tích cực đến Sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng Tuy nhiên, mối quan hệ giữa Chất lượng đánh giá với Ảnh hưởng tích cực và Nguồn thông tin đáng tin với Nhận thức hữu ích không đủ độ tin cậy, dẫn đến việc bác bỏ các giả thuyết này.

Hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng

Nghiên cứu trong chương 4 cho thấy học tập quan sát có tác động tích cực mạnh mẽ đến nhận thức hữu ích, trong khi chất lượng đánh giá ảnh hưởng đến nhận thức hữu ích nhưng không đến ảnh hưởng tích cực Nguồn thông tin đáng tin cậy có tác động tích cực nhưng không đến nhận thức hữu ích Sự dễ mến, kiến thức chuyên môn và sự tương đồng có ảnh hưởng tích cực đến tương tác cận xã hội với hệ số hồi quy chuẩn hóa lần lượt là 0,340, 0,256 và 0,210 Nhận thức hữu ích tác động đến ảnh hưởng tích cực, từ đó thúc đẩy mua hàng ngẫu hứng Tương tác cận xã hội cũng ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng với hệ số hồi quy chuẩn hóa là 0,169 Các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng trên nền tảng thương mại xã hội sẽ được sắp xếp theo thứ tự ưu tiên, giúp doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh hiệu quả và nâng cao thái độ tích cực của người tiêu dùng.

5.2.1 Hàm ý đối với các tương tác xã hội (SI): Học tập quan sát, chất lượng đánh giá và nguồn thông tin đáng tin

Với sự bùng nổ của thương mại xã hội, doanh nghiệp và người bán cá nhân đang tìm cách tiếp cận khách hàng và mở rộng thị phần Việc khám phá động lực mua sắm ngẫu hứng trở nên thiết yếu để khai thác tiềm năng của thương mại xã hội Nghiên cứu này cung cấp những hiểu biết quan trọng về đánh giá trực tuyến và học tập quan sát, từ đó làm tăng khả năng thúc đẩy hành vi mua hàng của người tiêu dùng trong môi trường thương mại xã hội.

Nghiên cứu cho thấy học tập quan sát có tác động mạnh mẽ đến nhận thức và hành vi tiêu dùng Để nâng cao hiệu quả học tập quan sát, các doanh nghiệp thương mại xã hội nên cung cấp thông tin về lịch sử giao dịch và số lượng sản phẩm bán ra, giúp người tiêu dùng dễ dàng quan sát hành vi mua sắm của người khác Điều này không chỉ tạo ra tính khách quan mà còn cung cấp thông tin đầy đủ, từ đó kích thích nhu cầu mua sắm của người tiêu dùng đối với các sản phẩm đã được nhiều người mua trước Hơn nữa, nhà bán hàng nên làm nổi bật các sản phẩm và dịch vụ bán chạy để tăng cường uy tín Tóm lại, việc tận dụng ảnh hưởng từ những người mua trước sẽ là chiến lược hiệu quả hơn so với quảng cáo truyền thống trong việc thúc đẩy nhu cầu mua sắm ngẫu hứng.

Người Việt Nam có xu hướng theo chủ nghĩa tập thể và chịu ảnh hưởng của hiệu ứng tâm lý đám đông, đặc biệt trong các lĩnh vực như kinh doanh, quảng cáo và chính trị Để kích thích hành vi mua sắm ngẫu hứng trên các trang bán hàng trực tuyến, các nhà bán lẻ nên áp dụng chiến thuật giới hạn số lượng hàng hóa và công khai số lượng hàng đã bán hoặc còn lại Chiến lược này tạo ra tâm lý sợ bỏ lỡ, từ đó thúc đẩy sự thôi thúc mua sắm mạnh mẽ hơn và dễ dàng dẫn đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trên các nền tảng trực tuyến.

Nghiên cứu cho thấy đánh giá trực tuyến, bao gồm chất lượng đánh giá và nguồn thông tin đáng tin, ảnh hưởng gián tiếp đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng Chất lượng đánh giá có tác động tích cực đến nhận thức hữu ích, giúp khách hàng cảm thấy năng suất mua sắm được nâng cao, nhưng không ảnh hưởng đến sự phấn khích khi tìm kiếm thông tin trên mạng xã hội Ngược lại, nguồn thông tin đáng tin có ảnh hưởng tích cực đến cảm xúc nhưng không tác động đến nhận thức hữu ích Để nâng cao chất lượng đánh giá và độ tin cậy của nguồn thông tin, các doanh nghiệp trên nền tảng thương mại xã hội nên cung cấp ưu đãi cho các chuyên gia sản phẩm để họ có thể nhận xét và giới thiệu sản phẩm cho người tiêu dùng.

Hầu hết người tiêu dùng dựa vào đánh giá trực tuyến để quyết định mua hàng, với 93% khách hàng mới tìm kiếm ý kiến từ người mua trước Ý kiến khách quan giúp xây dựng niềm tin vào sản phẩm và thương hiệu, vượt qua quảng cáo Tuy nhiên, quá nhiều đánh giá có thể gây nghi ngờ Doanh nghiệp nên tập trung vào chất lượng đánh giá thay vì số lượng, đảm bảo tính chính xác và đầy đủ Để khuyến khích khách hàng cũ viết đánh giá, các nhà bán lẻ có thể tặng quà, vì 73% người tiêu dùng sẵn lòng đánh giá hơn nếu nhận được món quà Họ có thể cung cấp sản phẩm miễn phí, giảm giá cho lần mua tiếp theo hoặc điểm thưởng Ngoài ra, nhà bán hàng nên triển khai hệ thống giám sát để phát hiện và phản hồi các đánh giá không chính xác, cung cấp thông tin bổ sung cần thiết.

Các doanh nghiệp cần kiểm soát chất lượng đánh giá của khách hàng để tránh cảm giác "đánh giá ảo" cho người tiêu dùng Sự gia tăng của các đánh giá giả mạo đã khiến người tiêu dùng trở nên nghi ngờ hơn về độ tin cậy của các đánh giá trực tuyến Mặc dù các công ty mong muốn có nhiều đánh giá tích cực, nhưng điều này có thể dẫn đến sự hoài nghi từ phía khách hàng Để cải thiện tình hình, các nhà tiếp thị nên tận dụng ảnh hưởng của "người mua chuyên gia" và tạo ra các nhóm trên các nền tảng xã hội để khuyến khích sự tương tác và đánh giá sản phẩm Đồng thời, doanh nghiệp cần xây dựng thương hiệu trên nền tảng thương mại xã hội để đạt được dấu tick xanh, xác nhận uy tín của cửa hàng Cuối cùng, việc tiếp tục đầu tư vào tiếp thị người ảnh hưởng sẽ giúp tiết kiệm chi phí quảng cáo và tối đa hóa nguồn lực cho công ty.

5.2.2 Hàm ý đối với các tương tác cận xã hội (PSI): Sự dễ mến, kiến thức chuyên môn và sự tương đồng

Sự dễ mến, kiến thức chuyên môn và sự tương đồng giữa người dùng có tác động tích cực đến tương tác cận xã hội (PSI) trên các nền tảng mạng xã hội Người dùng dễ dàng trao đổi thông tin và tương tác với nhau, từ đó thúc đẩy việc hình thành các mối quan hệ PSI giống như giữa những người bạn thực sự Điều này cho thấy rằng người dùng có thể cảm thấy thân mật và kết nối với những người khác mà họ chưa từng gặp trong cuộc sống thực.

Khuyến khích mối quan hệ tương tác cận xã hội (PSI) giữa người dùng trên nền tảng thương mại xã hội (SCP) có thể thúc đẩy mua sắm ngẫu hứng hiệu quả Các nhà thiết kế SCP nên tạo ra các tính năng tương tác giúp người dùng cảm thấy như đang giao tiếp với bạn bè và bổ sung tính năng bình luận bằng hình ảnh để tăng cường sự kết nối Động lực chính thúc đẩy người dùng tham gia vào thương mại xã hội là hoàn thành nhiệm vụ mua sắm, vì vậy việc cung cấp nhận xét hữu ích và ưu đãi khuyến khích chia sẻ thông tin là cần thiết Doanh nghiệp bán lẻ nên hợp tác với Youtuber hoặc TikToker có lượng tương tác cao, tạo nội dung hấp dẫn qua video để thu hút khách hàng mới Việc đăng video hàng ngày với nội dung tích cực sẽ tạo dấu ấn trong tâm trí người xem và gia tăng tương tác, từ đó mở rộng lượng khách hàng tiềm năng Hợp tác với những người có ảnh hưởng trên SCP để quảng bá sản phẩm đang trở thành xu hướng, giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận thông tin và nâng cao quyết định mua hàng Doanh nghiệp cũng nên chạy quảng cáo để thu hút đúng đối tượng và tăng tỷ lệ chuyển đổi Để tối ưu hóa doanh số, việc đăng tải hình ảnh và video vào khung giờ cao điểm là quan trọng, đồng thời nội dung cần đảm bảo tính giải trí để thu hút sự chú ý của khách hàng.

Việc khuyến khích người tiêu dùng đưa ra quyết định mua sắm ngẫu hứng trên nền tảng này không chỉ giúp thu hút khách hàng mới mà còn giữ chân được khách hàng cũ.

5.2.3 Hàm ý đối với Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực

Nghiên cứu cho thấy Nhận thức hữu ích và Ảnh hưởng tích cực có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng Các doanh nghiệp thương mại xã hội cần duy trì và nâng cao tương tác xã hội, bao gồm chất lượng đánh giá và nguồn thông tin đáng tin cậy, để khơi dậy cảm xúc tích cực và kích thích mua sắm ngẫu hứng Mối quan hệ giữa Ảnh hưởng tích cực và Sự thôi thúc mua ngẫu hứng cũng cần được gia tăng Tại Trung Quốc, mạng xã hội Douyin cho phép người dùng mua sắm trực tiếp trên nền tảng, trong khi tại Việt Nam, TikTok Shop đang nổi lên như một nền tảng thương mại xã hội hấp dẫn, kết hợp giải trí và mua sắm Thuật ngữ “mua sắm kết hợp giải trí” vẫn chưa phổ biến tại Việt Nam, vì vậy các nền tảng như Facebook, Instagram và Zalo nên tích hợp bán hàng trực tuyến để tăng sự thích thú và thúc đẩy hành vi mua ngẫu hứng của người tiêu dùng.

Hạn chế của đề tài và định hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu này có những hạn chế nhất định và mở ra cơ hội cho các nghiên cứu trong tương lai Cụ thể, 309 bảng câu hỏi hợp lệ được thu thập chủ yếu từ những người trả lời trong độ tuổi 18 – 25 tại Thành phố Hồ Chí Minh Để tăng cường tính khái quát của các phát hiện, các nghiên cứu tiếp theo nên mở rộng quy mô mẫu Hơn nữa, việc bao gồm nhiều người dùng thương mại xã hội ở các độ tuổi khác cũng là một hướng nghiên cứu tiềm năng.

Nghiên cứu này chỉ tập trung vào ảnh hưởng của các kích thích do người tiêu dùng tạo ra, như tương tác xã hội và tương tác cận xã hội, đối với việc mua hàng ngẫu hứng trực tuyến, mà không xem xét giá sản phẩm và tính sẵn có của nó Do đó, các nghiên cứu trong tương lai cần đưa vào các yếu tố về giá và tính sẵn có của sản phẩm trong mô hình nghiên cứu.

Nghiên cứu này chỉ tập trung vào sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng, không xem xét hành vi mua hàng ngẫu hứng thực tế Vì vậy, cần có những nghiên cứu sâu hơn để khảo sát hành vi mua hàng ngẫu hứng thực tế thông qua các phương pháp quan sát hoặc thử nghiệm, dựa trên những phát hiện từ nghiên cứu hiện tại.

Trong chương 5, tác giả đã tổng kết kết quả nghiên cứu và đưa ra các hàm ý quản trị về ảnh hưởng của tương tác xã hội (SI) và tương tác cận xã hội (PSI) đối với việc thúc đẩy hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng Bên cạnh đó, tác giả cũng chỉ ra những hạn chế trong quá trình thực hiện nghiên cứu và đề xuất các định hướng cho các nghiên cứu tiếp theo.

Tiêu đề	Sự Ảnh Hưởng Của Tương Tác Xã Hội (Si) Và Tương Tác Cận Xã Hội (Psi) Đến Sự Thôi Thúc Mua Hàng Ngẫu Hứng Của Người Tiêu Dùng Trên Nền Tảng Thương Mại Xã Hội Tại TP.HCM
Tác giả	Hoàng Thị Thùy Linh
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Văn Thanh Trường
Trường học	Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	140
Dung lượng	6,58 MB