(Luận văn thạc sĩ) các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng việt nam khảo sát tại thành phố hồ chí minh

CƠ SỞ LÝ LUẬN, THỰC TIỄN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan về ứng dụng giao đồ ăn

2.1.1 Khái niệm giao đồ ăn trực tuyến và ứng dụng giao đồ ăn

Trong những năm qua, dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến trở thành một phần thiết yếu của ngành công nghệ thực phẩm Nó xuất phát từ quá trình chế biến thực phẩm và ứng dụng công nghệ trong sản xuất đến đặt đồ ăn trực tuyến và thị trường dịch vụ giao hàng Có hai loại nhà bán lẻ cung cấp dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến Loại đầu tiên chủ yếu bao gồm các chuỗi thức ăn nhanh như Mc Donald’s, Pizza Hut, Domino’s Pizza, Subway, … cung cấp dịch vụ giao hàng bằng cách thu thêm phí vận chuyển Loại thứ hai bao gồm các trung gian tổng hợp quán ăn, cung cấp dịch vụ giao hàng cho một lượng lớn quán ăn Nổi bật có Zomato, Uber-Eats, Food-Panda, Swiggy, …, được gọi là các ứng dụng giao đồ ăn (Karulkar và cộng sự, 2019).

Giao đồ ăn trực tuyến được hiểu là hành động sử dụng các ứng dụng hoặc trang web của người tiêu dùng để tìm kiếm các quán ăn yêu thích hoặc xác định các quán ăn xung quanh, xem thực đơn món ăn, đặt đồ ăn và chờ đồ ăn được mang đến địa điểm được họ đăng kí (Pigatto và cộng sự, 2017) Quá trình đặt đồ ăn có thể được thực hiện ở bất cứ đâu, bất cứ thời gian nào thông qua điện thoại di động thông minh hoặc máy tính bảng.

Theo Muangmee và cộng sự (2021), ứng dụng giao đồ ăn là một công nghệ di động mới nổi cung cấp một nền tảng dịch vụ ăn uống giữa doanh nghiệp và khách hàng thông qua dịch vụ giao hàng tích hợp từ trực tuyến đến ngoại tuyến (online to offline).Các dịch vụ được cung cấp bởi các ứng dụng giao đồ ăn được phân loại như là việc cung cấp đơn đặt hàng, giám sát, thanh toán và theo dõi quá trình nhưng không chịu trách nhiệm về việc chuẩn bị đồ ăn thực tế (Pigatto và cộng sự, 2017) Trong phạm vi nghiên cứu của luận văn này, tác giả lựa chọn phân tích khía cạnh của việc đặt đồ ăn trực tuyến thông qua sử dụng ứng dụng trên điện thoại di động thông minh(smartphone).

2.1.2 Đặc điểm của ứng dụng giao đồ ăn

Thứ nhất, ứng dụng giao đồ ăn cho phép khách hàng có thể tìm kiếm đa dạng món ăn một cách dễ dàng và hiệu quả, tiết kiệm một khoản tiền khi có thể so sánh giá cả từ một lượng lớn các quán ăn khác nhau trên ứng dụng cũng như từ các chương trình khuyến mãi.

Thứ hai, phương thức thanh toán thuận tiện: thẻ ngân hàng, ví điện tử, tiền mặt Thứ ba, ứng dụng giúp khách hàng tiết kiệm chi phí và thời gian khi có một bữa ăn ngon miệng mà không bị kẹt xe hay tốn công nấu nướng, dọn dẹp.

Tuy nhiên ứng dụng giao đồ ăn cũng có một vài hạn chế sau:

Thứ nhất, sử dụng ứng dụng giao đồ ăn có thể khiến khách hàng bị rò rỉ thông tin cá nhân như địa chỉ nhà ở, chứng minh nhân dân, tài khoản ngân hàng khi liên kết thẻ ngân hàng với ứng dụng.

Thứ hai, người dùng có thể gặp các trường hợp gây bất tiện khi đặt đồ ăn qua ứng dụng: thời gian chờ đợi món ăn lâu, thậm chí bị hủy đơn, chi phí giao hàng cao, món ăn không đảm bảo an toàn vệ sinh thực phẩm, hình ảnh món ăn không đúng thực tế, phát sinh rác thải nhựa, không liên hệ được với tổng đài hỗ trợ, không thể đặt món ăn 24/7.

2.1.3 Tổng quan thị trường giao đồ ăn trực tuyến ở Việt Nam

Dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến tại Việt Nam hiện đang phát triển mạnh mẽ và thu hút sự tham gia đầu tư của nhiều doanh nghiệp nước ngoài như Grab, Gojek, Baemin, Shopee, vì thói quen tiêu dùng của người Việt đang ngày càng thay đổi.

Theo Tập đoàn nghiên cứu thị trường Euromonitor International, năm 2020, Việt Nam ghi nhận tăng trưởng mạnh về giao hàng thực phẩm trực tuyến do Covid-19 (1.140.397 lượt thảo luận) Xu hướng này có thể sẽ tiếp tục tăng trưởng suốt năm 2021, đồng thời được dự báo tăng trưởng sẽ đạt giá trị hơn 38 triệu USD và duy trì mức tăng trưởng bình quân 11% trong 5 năm tới.

Nghiên cứu gần đây của GCOMM cho thấy 99% người phỏng vấn trả lời rằng họ sử dụng dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến ít nhất 2-3 lần một tháng Đáng chú ý, có tới

39% trong số họ đặt đồ ăn qua các ứng dụng trên điện thoại di động 2-3 lần một tuần. Điều đó có thể thấy rằng thị trường này đã hình thành nên nhóm khách hàng có hành vi sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn gần như mỗi ngày.

Trong một khảo sát được thực hiện bởi công ty nghiên cứu thị trường Việt Nam Q&Me được thực hiện vào tháng 12/2020, với 1.046 người trong độ tuổi từ 18 tới 45 ở

Hà Nội và Thành phố Hồ Chí Minh, các số liệu đã nói lên rất nhiều về xu hướng mới nhất và độ phổ biến của các ứng dụng đồ ăn Với các câu hỏi bạn có đặt đồ ăn trong 2 tháng vừa qua không, bạn đặt đồ ăn bằng cách nào và bạn đặt đồ ăn bằng ứng dụng nào, câu trả lời cho kết quả trong số 62% người sử dụng dịch vụ vận chuyển đồ ăn, thì có tới 82% số người dùng các ứng dụng gọi đồ ăn Bốn ứng dụng đặt đồ ăn phổ biến nhất ở Việt Nam đó là GrabFood, ShopeeFood (Now), GoFood (thuộc GoJek) và Baemin Trong đó người sử dụng GrabFood và ShopeeFood đông nhất chiếm 73%, tiếp đó là Baemin và GoFood chiếm 46% và cuối cùng là Loship chiếm 14% Các ứng dụng gọi đồ ăn mang lại sự tiện lợi cho người dùng, đặc biệt trong bối cảnh dịch bệnh diễn ra phức tạp trong năm 2020, mọi người đều có thể đặt đồ ăn yêu thích mà không phải ra khỏi nhà, trong khi đó các nhà hàng có thể tiếp tục kinh doanh trong hoàn cảnh giãn cách xã hội Có thể nói rằng những ứng dụng này mang lại tiện lợi cho cuộc sống của người dân, đặc biệt là người dân sống ở khu vực thành thị.

Theo Báo cáo thị trường dịch vụ giao thức ăn trực tuyến Việt Nam năm 2020 của Reputa, GrabFood là thương hiệu dẫn đầu thị trường khi chiếm đến 33,38% thị phần thảo luận trên các phương tiện truyền thông xã hội, theo sau là ShopeeFood với 23.16% lượng thảo luận, thứ 3 là Baemin với 21.95% Loship và GoFood lần lượt chiếm tỷ lệ thị phần thảo luận là 15,14% và 6,37% Các ứng dụng được sử dụng phổ biến nhất ở TP.HCM, trong đó Baemin và GoFood chiếm trên 60% Tuy nhiên theo đánh giá của Reputa, so với khu vực, quy mô thị trường giao đồ ăn ở Việt Nam hiện rất nhỏ.

Từ thực tiễn thị trường cho thấy Việt Nam là một đất nước tiềm năng cho các doanh nghiệp trong ngoài nước đầu tư vào ứng dụng giao đồ ăn.

Tổng quan về ý định mua hàng của người tiêu dùng

2.2.1 Khái niệm ý định mua hàng của người tiêu dùng

- Định nghĩa: Ý định mua hàng là một hình thức của ý định hành vi Ý tưởng đầu tiên về ý định hành vi được đưa ra bởi Fishbein và Ajzen (1975), trong đó ý định hành vi được định nghĩa là bao gồm các yếu tố động cơ có ảnh hưởng đến hành vi của mỗi cá nhân và có thể xem như một thước đo cho mức độ nỗ lực của mỗi cá nhân sẽ bỏ ra để thực hiện một hành vi nhất định (Fishbein & Ajzen, 1975) Như vậy, ý định mua hàng là sự sẵn sàng của người dùng để sử dụng một sản phẩm/dịch vụ đặc thù (Ajzen, 1991).

Từ đó có thể hiểu ý định mua hàng là mức độ cao hay thấp của ý định của một cá nhân trong việc bắt đầu sử dụng một sản phẩm/dịch vụ đặc thù.

Năm 2007, Philip Kotler đưa ra định nghĩa về ý định mua hàng của người tiêu dùng là hệ quả các tác nhân của môi trường tác động vào ý thức của người mua, những đặc điểm và quá trình quyết định của người mua dẫn đến những quyết định mua sắm nhất định Ngoài ra, Shah Alam và đồng sự (2012) trong bài nghiên cứu của mình có đưa ra quan điểm về ý định mua là một loại quyết định có nghiên cứu các lý do để mua sắm một thương hiệu cụ thể của người tiêu dùng (Alam & Rashid, 2012).

- Phân loại ý định mua hàng: Thang đo đo lường ý định mua hàng gồm 5 mức độ: 1 Chắc chắn sẽ không mua

2 Có lẽ sẽ không mua

3 Có thể hoặc không thể mua

- Vai trò của ý định mua hàng: Việc đánh giá ý định mua hàng của người tiêu dùng là vô cùng quan trọng đối với các doanh nghiệp bởi nó có những ảnh hưởng nhất định đến quyết định dùng hay không dùng sản phẩm/dịch vụ Ngoài ra còn giúp doanh nghiệc xác định được tính cách, đặc điểm, nhu cầu, thói quen, … của người tiêu dùng để đưa ra các chiến lược phát triển sản phẩm/dịch vụ phù hợp.

2.2.2 Lý thuyết về ý định mua hàng của người tiêu dùng

Từ những năm 60 của thế kỷ XX, nhiều công trình nghiên cứu về ý định hành vi đã được thực hiện Các lý thuyết nay đã được kiểm chứng ở nhiều nước trên thế giới cũng như úng dụng rộng rãi vào các đề tài nghiên cứu ở nhiều lĩnh vực khác nhau cho tới tận ngày nay Sau đây là một số thuyết và mô hình tiêu biểu mà tác giả đã sử dụng kết hợp với các nghiên cứu đã được thực hiện trước đây để hình thành nên hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng

2.2.2.1 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA)

Thuyết hành động hợp lý TRA được Ajzen và Fishbein xây dựng từ năm 1975 và được xem là học thuyết tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu tâm lý xã hội Mô hình

TRA cho thấy hành vi được quyết định bởi ý định thực hiện hành vi đó Nói cách khác, ý định chính là yếu tố quan trọng nhất dự đoán hành vi người tiêu dùng Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định là thái độ cá nhân và chuẩn chủ quan Trong đó, thái độ của một cá nhân sẽ được đo lường bẳng niềm tin và sự đánh giá đối với kết quả của hành vi đó Còn chuẩn chủ quan là nhận thức của những người ảnh hưởng sẽ nghĩ rằng cá nhân đó nên thực hiện hay không nên thực hiện hành vi.

Niềm tin đối với kết quả của hành vi Đo lường kết quả mong đợi của hành vi

Niềm tin đối với những người ảnh hưởng nghĩ rằng nên hay không nên thực hiện hành vi

Sự thúc đẩy làm theo ý muốn của những người ảnh hưởng

Thái độ Ý định Hành vi hành vi thật sự

1975) Sơ đồ 2.1 Mô hình TRA

2.2.2.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model – TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ lần đầu được giới thiệu bởi Fred Davis và Richard Bagozzi vào năm 1989 Là sự phát triển và mở rộng của thuyết hành động hợp lý (TRA), mô hình được sử dụng để giải thích cũng như dự đoán ý định chấp nhận và sử dụng công nghệ của người tiêu dùng Mục tiêu của mô hình là “giúp giải thích các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận công nghệ mới, những yếu tố này có khả năng giải thích xuyên suốt các loại công nghệ liên quan đến máy tính mà người dùng và cộng đồng sử dụng” (Davis, P.Bagozzi, & R.Warshaw, 1989).

Sơ đồ 2.2 trình bày khung lý thuyết ban đầu của mô hình TAM Nó cho thấy rằng hành vi thật sự sử dụng hệ thống sẽ được quyết định bởi ý định sử dụng, và ý định sử dụng sẽ bị tác động trực tiếp thái độ của một người hướng đến việc sử dụng hệ thống, còn thái độ sẽ bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố là nhận thức sự hữu dụng và nhận thức tính dễ sử dụng.

Nhận thức sự hữu ích

Thái độ hướng đến sử dụng

Nhận thức tính dễ sử dụng

Sơ đồ 2.2 Mô hình TAM

Sử dụng hệ thống thực sự

Trên đây là mô hình chấp nhận công nghệ được giới thiệu lần đầu của Davis

(1989) Sau đó dựa trên các nghiên cứu thực nghiệm, yếu tố thái độ đã được đề xuất để bị loại bỏ ra khỏi mô hình TAM nguyên thủy vì nó không làm trung gian đầy đủ cho sự tác động của nhận thức lợi ích lên ý định mua (Venkatesh và Davis, 2000) Rất nhiều nghiên cứu sau đó cũng đã không đưa yếu tố thái độ vào mô hình mà tập trung vào sự tác động trực tiếp của nhận thức sự hữu dụng và nhận thức tính dễ sử dụng đến ý định và hành vi thực sự (Lederer và cộng sự, 2000; Venketesh và Morris, 2000,…) Sau đây là mô hình nghiên cứu TAM hiệu chỉnh được sử dụng trong nhiều công trình nghiên cứu về chấp nhận sử dụng các công nghệ mới cũng như ý định mua sắm trực tuyến hiện nay.

Nhận thức sự hữu ích Ý định Sử dụng hệ sử dụng thống thật sự

Nhận thức tính dễ sử dụng

2000 Sơ đồ 2.3 Mô hình TAM hiệu chỉnh

2.2.2.3 Thuyết hành vi dự định (Theory of Planned Behavior – TPB)

Thu°ết hành vi dự định TРB được Ajzen (1991) рhát triển từ lý thuyết hành viB được Ajzen (1991) рhát triển từ lý thuyết hành vihát triển từ lý thuyết hành vi hợp lý TRА Thuyết hành vi có kế hoạch TPB được Аjzеn (1991) хâу dựng bằng cáchn (1991) хâу dựng bằng cáchâ° dựng bằng cách bổ sung thêm nhân tố nhận thức kiểm sоát hành vi vàо mô hình TRА Để chứng minhát hành vi vàоát hành vi vàо mô hình TRА Để chứng minh mô hình TRА Để chứng minh quan điểm này, Ajzen đã thực hiện 16 nghiên cứu khác nhau và yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi đều được kết luận có liên quan tới ý định thực hiện hành vi Như vậy về cơ bản, lý thuyết Hành vi có Kế hoạch là lý thuyết mở rộng của lý thuyết Hành vi Hợp lý với việc bổ sung một thành phần mới với tên gọi là nhận thức kiểm soát hành vi

(Perceived Behavioural Control) bên cạnh hai nhân tố có sẵn là Thái độ đối với hành vi (Attitude towards behavior) và chuẩn chủ quan (Subjective Norm) tức là ý kiến tham khảo của những người xung quanh Nhân tố nhận thức kiểm sоát hành vi vàо mô hình TRА Để chứng minhát hành vi рhát triển từ lý thuyết hành vihản ánh mức độ dễ dàng hа° khó khăn khi người sử dụng thực hiện hành vi, điều nà° рhát triển từ lý thuyết hành vihụ thuộc vàоát hành vi vàо mô hình TRА Để chứng minh sự sẵn có củа các nguồn lực và các cơ hội để thực hiện hành vi của người đó (Аjzеn (1991) хâу dựng bằng cáchn,

1991) Armitage & Conner (2001) đã nhận định rằng việc mở rộng này đã chứng minh được giá trị và sự hiệu quả trong việc dự đoán hành vi ở một loạt các nghiên cứu về tâm lý liên quan đến hành vi của con người.

Thái độ đối với hành vi

Nhận thức kiểm soát hành vi Ý định hành vi

Sơ đồ 2.4 Mô hình TPB

Các mô hình nghiên cứu liên quan đến đề tài

Để xây dựng mô hình nghiên cứu, tác giả đã dựa trên mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và mô hình UTAUT mở rộng (UTAUT2).

2.3.1 Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Mô hình chấp nhận công nghệ hợp nhất – UTAUT được Venkatesh và cộng sự đưa ra là mô hình hợp nhất từ các mô hình chấp nhận công nghệ trước đó Mô hình được xác nhận trong bài nghiên cứu gốc (Venkatesh và đồng sự, 2003) là có thể giải thích được 70% sự biến thiên của ý định sử dụng hay chấp nhận công nghệ, lớn hơn rất nhiều so với các mô hình chấp nhận công nghệ trước đó kể cả các nghiên cứu mở rộng.UTAUT cho rằng bốn thành tố cốt lõi, là các yếu tố quyết định trực tiếp của sự chấp nhận công nghệ (ý định hành vi) và sử dụng thật sự (hành vi), bao gồm: Kỳ vọng thành tích, Kỳ vọng sự nỗ lực, Ảnh hưởng xã hội, và Điều kiện thuận tiện Lý thuyết cũng cho rằng tác động của bốn thành tố này lên ý định được điều chỉnh bởi bốn biến khác là: tuổi, giới tính, kinh nghiệm và tự nguyện sử dụng.

Kỳ vọng nỗ lực Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi

Giới tính Ý định hành vi Hành vi sử dụng

Tuổi Kinh Tình nguyện nghiệm sử dụng

Sơ đồ 2.5 Mô hình UTAUT

Trong mô hình này các thành tố được định nghĩa như sau: Kỳ vọng thành tích là cấp độ mà một cá nhân tin rằng sử dụng hệ thống đặc thù nào đó sẽ giúp họ đạt được lợi ích trong thực hiện công việc; Kỳ vọng nỗ lực là mức độ dễ dàng trong sử dụng hệ thống mà người dùng cảm nhận; Ảnh hưởng xã hội là mức độ mà một cá nhân nhận thức rằng những người quan trọng khác tin rằng họ nên sử dụng hệ thống; Điều kiện thuận tiện là mức độ một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng tổ chức và kỹ thuật tồn tại để hỗ trợ việc sử dụng hệ thống.

Mô hình UTAUT gồm có các biến sau:

 Kỳ vọng hiệu quả (Performance Expectancy): mức độ của một cá nhân tin rằng nếu sử dụng hệ thống công nghệ sẽ giúp họ đạt được hiệu quả cao trong công việc.

 Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy): mức độ của một cá nhân tin rằng họ sẽ không cần sự nỗ lực nhiều và dễ dàng sử dụng hệ thống hay sản phẩm công nghệ thông tin.

 Ảnh hưởng xã hội (Social Influence): mức độ mà một cá nhân nhận thức những người quan trọng với cá nhân như gia đình, đồng nghiệp, bạn bè tin rằng họ nên sử dụng hệ thống mới.

 Điều kiện thuận lợi (Facilitating Conditions): mức độ mà một cá nhân tin rằng một tổ chức cùng một hạ tầng kỹ thuật tồn tại nhằm hỗ trợ việc sử dụng hệ thống Nhân tố này tác động trực tiếp đến hành vi sử dụng của người tiêu dùng.

 Ý định sử dụng (Behavior Intention): ý định của người dùng sẽ sử dụng sản phẩm hay dịch vụ trong tương lai.

 Hành vi sử dụng: sự tương tác giữa người dùng với sản phẩm

2.3.2 Mô hình hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng (UTAUT2)

Mô hình UTAUT2 do Venkatesh và cộng sự (2012) phát triển từ mô hình UTAUT (Venkatesh và cộng sự, 2003), với mực tiêu dự đoán hành vi chấp nhận và sử dụng công nghệ của một tổ chức hay cá nhân Mô hình UTAUT2 được phát triển hoàn thiện dựa trên mô hình TRA (Ajzen & Fishbein, 1975), TAM (Davis, 1989), TPB (Ajzen, 1991) và UTAUT trước đây bằng cách bổ sung thêm ba yếu tố là động lực thụ hưởng, giá trị giá cả và thói quen so với mô hình cũ UTAUT.

 Động lực thụ hưởng: Niềm vui hay sự vui thích có được từ việc sử dụng một công nghệ cụ thể

 Giá trị giá cả: Nhận thức của người tiêu dùng về sự đánh đổi giữa các lợi ích nhận được khi ứng dụng công nghệ và số tiền phải bỏ ra để sử dụng công nghệ đó.

 Thói quen: Mức độ mà mọi người có xu hướng thực hiện hành vi một cách tự động.

Kỳ vọng nỗ lực Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi

Thói quen Ý định hành vi Hành vi sử dụng

Giới tính Tuổi Kinh nghiệm

Sơ đồ 2.6 Mô hình UTAUT2 2.4 Các nghiên cứu thực nghiệm về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn

2.4.1 Các nghiên cứu thực nghiệm về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn áp dụng lý thuyết TAM, TPB

Grunert và Ramus (2005) đã nghiên cứu về sự sẵn lòng của người tiêu dùng khi mua thức ăn qua Internet Mục đích của nghiên cứu nhằm xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng mua đồ ăn qua Internet của người tiêu dùng và đề xuất một mô hình nghiên cứu có thể hỗ trợ cho các nghiên cứu construct) Qua tổng quan tình hình nghiên cứu về mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, nhóm tác giả kết luận: Lo ngại rủi ro, lối sống liên quan đến thực phẩm và lối sống kết nối internet ảnh hưởng đến bốn loại niềm tin: nhận thức lợi và hại; niềm tin về phản ứng của người khác; niềm tin về sự sẵn có của nguồn lực; và niềm tin về khả năng của cá nhân; bốn loại niềm tin này lần lượt ảnh hưởng đến thái độ, chuẩn chủ quan, nhận thức kiểm soát và nhận thức khó khăn, từ đó ảnh hưởng đến ý định mua đồ ăn qua Internet của người tiêu dùng Nghiên cứu này là bản tóm tắt toàn diện đầu tiên về đề tài mua sắm thực phẩm tiêu dùng qua Internet Nó sẽ là cơ sở hữu ích cho các nghiên cứu sau này.

Cũng dựa trên lý thuyết TPB, kết hợp lý thuyết TAM và mô hình chấp nhận ngân hàng di động (mobile banking) của Luarn và Lin (2005), Wang và Luarn (2006) đã đề xuất một mô hình dự doán ý định của người dùng dịch vụ di động bằng cách thêm vào biến nhận thức độ tin cậy, niềm tin vào năng lực bản thân và nhận thức nguồn tài chính.

Dữ liệu được thu thập từ 258 người dùng ở Đài Loan Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố nhận thức tính hữu dụng, tính dễ sử dụng, độ tin cậy, niềm tin vào năng lực bản thân và nguồn tài chính đều có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng dịch vụ di động của người dùng Cả nhận thức độ tin cậy và nhận thức nguồn tài chính đều ảnh hưởng đến ý định hành vi mạnh hơn nhận thức tính dễ sử dụng Những phát hiện này có thể là do kết quả của việc sử dụng phổ biến điện thoại di động và nhận thức về tính dễ sử dụng và tính hiệu quả tương đối cao của người tiêu dùng đối với hệ thống dịch vụ di động ở Đài Loan Đặc biệt lượng đáp viên tham gia khảo sát tương đối trẻ cũng đóng góp lớn đến kết quả nghiên cứu Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ xem xét ảnh hưởng chính của các yếu tố đến ý định hành vi Các nhà quản lý dịch vụ di động có thể quan tâm đến cách các yếu tố này tương tác để ảnh hưởng đến ý định áp dụng.

Serhat và Haluk (2012) đã thực nghiên cứu phân tích thái độ của khách hàng đối với hệ thống thức ăn trực tuyến Mục đích của nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ của người dùng internet đối với việc đặt đồ ăn trực tuyến ở Thổ

Nhĩ Kỳ Nhóm tác giả sử dụng lý thuyết TAM để nghiên cứu việc thích nghi sử dụng môi trường trang web cho việc đặt đồ ăn Ngoài lý thuyết này, sự tin tưởng, sự đổi mới và những tác động bên ngoài là các biến được thêm vào mô hình như là các yếu tố chính ảnh hưởng đến thái độ của người dùng Internet Đối tượng khảo sát gồm sinh viên đại học và sau đại học, mẫu khảo sát là 325 người Kết quả cho thấy tất cả các yếu tố gồm nhận thức sự hữu dụng, nhận thức tính dễ sử dụng, sự tin tưởng, sự đổi mới và những tác động bên ngoài đều ảnh hưởng đến thái độ của sinh viên khi đặt đồ ăn qua Internet Tuy nhiên mẫu nghiên cứu chỉ dừng lại ở đối tượng sinh viên đã làm hạn chế tính tổng quát và áp dụng rộng rãi của đề tài nghiên cứu.

Chong và cộng sự (2012) đã dự doán quyết định áp dụng thương mại di động của người tiêu dùng bằng cách thực hiện kiểm tra thực nghiệm xuyên quốc gia giữa hai nước Trung Quốc và Malaysia Mục đích của nghiên cứu nhằm kiểm định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định của người tiêu dùng đối với việc áp dụng thương mại di động ở Malaysia và Trung Quốc Nghiên cứu sử dụng lý thuyết TAM và lý thuyết khuyếch tán đổi mới (DOI) để xây dựng mô hình gồm các biến sự tin tưởng, chi phí, ảnh hưởng xã hội, dịch vụ đa dạng và các biến nhân khẩu học (độ tuổi, trình độ giáo dục, giới tính). Bằng cách so sánh người tiêu dùng ở Malaysia và Trung Quốc, nghiên cứu đã xây dựng một mô hình dự đoán dựa trên hai bối cảnh văn hóa khác nhau Dữ liệu được thu thập từ 172 người Malaysia và 222 người Trung Quốc Kết quả cho thấy độ tuổi, sự tin tưởng, chi phí, ảnh hưởng xã hội, dịch vụ đa dạng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng thương mại di động của người tiêu dùng Malaysia, trong khi đó việc sử dụng thương mại di động của người dùng Trung Quốc bị ảnh hưởng bởi sự tin tưởng, chi phí và ảnh hưởng xã hội Qua đó kết luận rằng các biến trong mô hình TAM và DOI không thể dự đoán quyết định sử dụng thương mai di động thay vào đó, các yếu tố như sự tin tưởng, chi phí, ảnh hưởng xã hội và dịch vụ đa dạng có mối quan hệ tích cực với quyết định sử dụng thương mại di động của người tiêu dùng.

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

Sau khi nghiên cứu dựa trên mô hình UTAUT và UTAUT2 được trình bày trên đây kèm theo các bài nghiên cứu đã có từ trước, tác giả đã xây dựng hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn bao gồm 6 yếu tố sau:

Biến kỳ vọng hiệu quả bắt nguồn từ nhận thức sự hữu dụng từ lý thuyết chấp nhận công nghệ TAM (Davis, 1989) và được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ giúp họ có thể đạt được lợi ích trong hiệu suất công việc

(Venkatesh và cộng sự, 2003) Cụ thể đó là kỳ vọng về sự hữu dụng, tiết kiệm thời gian và tăng năng suất công việc của khách hàng.

Kỳ vọng hiệu quả là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ (Venkatesh và cộng sự, 2003; Kijsanayotin và cộng sự, 2009; Liu và cộng sự, 2014) Mối quan hệ giữa Kỳ vọng hiệu quả và Ý định hành vi có ý nghĩa trong nhiều bối cảnh khác nhau như ứng dụng Internet banking ở Jorrdan (AbuShanab, Pearson, & Setterstorm, 2010), ứng dụng dịch vụ/thiết bị di động ở Phần Lan (Carlsson và cộng sự, 2010), ứng dụng WWW (world wide web) trong việc tìm kiếm công việc ở Nam Phi (Pavon & Brown, 2010), sự chấp nhận các khóa học trực tuyến của sinh viên trường Đại học Quốc gia Sri Lanka (Wijewardene, Azam, & Khatibi, 2018).

Trong bối cảnh dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến, hầu hết các nghiên cứu đều chỉ ra rằng yếu tố kỳ vọng hiệu quả tác động tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn (Phan Duy, 2009; Alalwan, 2019; Karulkar và cộng sự, 2019; Lee và cộng sự, 2019; Ren và cộng sự, 2020) Nghiên cứu của Mensah (2019) khảo sát 264 sinh viên tại Trung Quốc với mục đích khám phá ý định của các sinh viên quốc tế trong việc đặt đồ ăn trực tuyến ở Trung Quốc đã cho kết quả rằng Kỳ vọng hiệu quả ảnh hưởng tích cực đến ý định của các sinh viên quốc tế khi đặt đồ ăn trực tuyến Thậm chí nghiên cứu của Gunden và cộng sự (2020) cho thấy Kỳ vọng hiệu quả là yếu tố ảnh hưởng tích cực nhất đến ý định sử dụng hệ thống giao đồ ăn trực tuyến của người tiêu dùng Mỹ Ứng dụng giao đồ ăn ra đời nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho việc hoàn thành nhiệm vụ đặt đồ ăn thay thế hoặc bổ sung cho các hệ thống truyền thống như gọi điện thoại, đặt qua trang web, So sánh với việc đặt đồ ăn qua điện thoại, người tiêu dùng có thể kiểm tra thông tin của nhiều mặt hàng khác nhau trên một nền tảng hợp nhất, do đó góp phần tối ưu hóa nhiệm vụ So sánh với trang web của nhà hàng, ứng dụng đặt đồ ăn cho phép người tiêu dùng so sánh thực đơn của nhiều nhà hàng khác nhau Hơn thế nữa, ứng dụng giao đồ ăn còn lưu trữ thông tin cá nhân người dùng cũng như đưa ra nhiều lựa chọn phù hợp tại từng thời điểm giúp việc đặt hàng diễn ra nhanh hơn, dẫn đến hoàn thành nhiệm vụ hiệu quả hơn Có thể thấy khi người tiêu dùng kỳ vọng về sự hiệu quả của ứng dụng giao đồ ăn, họ sẽ có ý định sử dụng ứng dụng.

Từ cơ sở lý thuyết trên, giả thuyết H1 được để xuất như sau:

H1: Kỳ vọng hiệu quả ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

Kỳ vọng nỗ lực là yếu tố bắt nguồn từ nhận thức dễ sử dụng, theo lý thuyết TAM của Davis (1989) và được định nghĩa là mức độ dễ dàng liên quan đến việc sử dụng hệ thống (Venkatesh và cộng sự, 2003) Lý thuyết chỉ ra rằng khi một cá nhân nhận thức có thể dễ dàng sử dụng một ứng dụng thì khả năng chấp nhận chúng càng cao.

Mối quan hệ giữa Kỳ vọng nỗ lực và Ý định hành vi được xem là có ý nghĩa trong nhiều bối cảnh khác nhau như ý định sử dụng ứng dụng phương tiện tích hợp cho camera điện thoại (Louho & Kallioja, 2006), sự chấp nhận công nghệ thông tin của người dùng trong các công ty ở Canada (Neufeld, Dong, & Higgins, 2007), ứng dụng thư viện kỹ thuật số của sinh viên các trường đại học ở đông bắc Hoa Kỳ (Nov & Ye,

2009), ứng dụng mobile banking ở Pakistan (Abbas, Hassan, Asif, Ahmed, & Haider, 2018).

Nghiên cứu của Alalwan (2019), Lee và cộng sự (2019), Karulkar và cộng sự

(2019) kết luận rằng kỳ vọng nỗ lực ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, đặc biệt nghiên cứu của Karulkar và cộng sự (2019) chỉ ra rằng Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng lớn nhất đến ý định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến. Ứng dụng giao đồ ăn yêu cầu khách hàng hoàn thành tất cả các quy trình đặt đồ ăn mà không cần bất kỳ sự hỗ trợ từ nhân viên nhà hàng hay đơn vị cung cấp ứng dụng Có thể thấy, sự mong đợi của người tiêu dùng về mức độ dễ sử dụng của ứng dụng ảnh hưởng đến ý định sử dụng của họ.

H2: Kỳ vọng nỗ lực ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

Hành vi mua hàng của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi các yếu tố văn hóa, xã hội, cá nhân, tâm lý (Tanja Lautianien, 2015) Thái độ, niềm tin, hành động hay hành vi tiếp theo của một cá nhân bị ảnh hưởng bởi những người khác thông qua ba quy trình: chấp thuận, tham gia và tiếp thu Vì thế, ảnh hưởng xã hội mang lại những thay đổi trong thái độ và hành động (Kelman, 1958) Tương tự, chuẩn chủ quan là áp lực của ảnh hưởng xã hội; nó được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân cho rằng những người quan trọng của họ tin rằng họ nên sử dụng một hệ thống mới (Venkatesh và cộng sự, 2003) Theo Perreau (2014), mỗi cá nhân đều có ai đó xung quanh ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ Với khối lượng thông tin khổng lồ trong thời đại công nghệ hiện nay, người tiêu dùng dễ bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác nhau trong việc tìm kiếm và quyết định mua hàng, do đó họ có xu hướng tin dùng các sản phẩm, dịch vụ được người thân và bạn bè giới thiệu hơn Hơn nữa, những người nổi tiếng trong cộng đồng cũng có tầm ảnh hưởng lớn đến hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Trong nghiên cứu của Verkijika (2018), ông đã đánh giá rằng ảnh hưởng xã hội có vai trò đáng kể trong việc dự đoán ý định sử dụng ứng dụng thương mại trên di động của khách hàng Nghiên cứu của Karulkar và cộng sự (2019), Muangmee và cộng sự

(2021) đưa ra kết luận yếu tố ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Nghiên cứu của Berlian (2020) về mức độ chấp nhận của người dùng ứng dụng giao đồ ăn trên điện thoại và tìm ra các nhân tố ảnh hưởng đến việc sử dụng ứng dụng, trường hợp cụ thể là GoFood đưa ra kết luận yếu tố ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến ý định sử dụng ứng dụng GoFood là ảnh hưởng xã hội Nhóm tác giả Huỳnh Thị Cẩm Lý và Trần Thị Bạch Yến (2020) cũng kết luận rằng yếu tố Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực nhất đến quyết định của người dùng Grabfood tại Cần Thơ.

H3: Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

2.5.4 Điều kiện thuận lợi Điều kiện thuận lợi được định nghĩa là mức độ mà một cá nhân tin rằng một tổ chức hoặc hạ tầng kỹ thuật hỗ trợ để sử dụng hệ thống (Venkatesh và cộng sự, 2003). Ứng dụng giao đồ ăn là một phần mềm công nghệ trên điện thoại di động và cần có mạng Internet (wifi, dịch vụ 3G/4G) mới hoạt động hiệu quả Nghiên cứu của Verkijika (2018) kết luận điều kiện thuận lợi là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định sử dụng các ứng dụng thương mại di động của người tiêu dùng ở Cameroon. Nghiên cứu của Phan Duy (2019), Karulkar và cộng sự (2019) cũng cho rằng yếu tố điều kiện thuận lợi có tác động tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

H4: Điều kiện thuận lợi ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

Theo Brown & Venkatesh (2005), động lực thụ hưởng được định nghĩa là niềm vui hay sự sung sướng có được từ việc sử dụng công nghệ mới, được chứng minh là có vai trò quan trọng trong việc sự chấp nhận và sử dụng công nghệ Động lực thụ hưởng được xem là một yếu tố tâm lý nội tại của của mỗi khách hàng Các ứng dụng giao đồ ăn được coi là hiện đại và sáng tạo, điều này làm cho người tiêu dùng cảm thấy hưng phấn và thích thú khi sử dụng các ứng dụng mới này Nghiên cứu của Alalwan (2019) về ứng dụng giao đồ ăn tại Jordan thì người tiêu dùng cảm thấy thích thú với những trải nghiệm trên ứng dụng và sẵn sàng tiếp tục sử dụng những ứng dụng này trong tương lai nếu các ứng dụng này mang lại cảm giác vui thích, thoải mái và tận hưởng Nghiên cứu của Yeo (2017), Prabowo và Nugroho (2018), Nabila (2019) kết luận yếu tố động lực thụ hưởng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

H5: Động lực thụ hưởng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

2.5.6 Giá trị giá cả Định giá là quá trình xác định và áp dụng giá cho hàng hóa và dịch vụ (Riggs,

2008) Cho và Park (2001) cho rằng một lựa chọn sản phẩm hay dịch vụ phù hợp với giá cả hợp lý là một trong những thuộc tính chất lượng trực tuyến chính yếu ảnh hưởng đến thái độ và hành vi của người dùng Mặt khác, giá trị giá cả liên quan đến khía cạnh tài chính của việc sử dụng sản phẩm và hệ thống mới Khách hàng thường có xu hướng so sánh những lợi ích của việc sử dụng một hệ thống với chi phí liên quan đến tài chính phải trả (Alalwan, Dwivedi và cộng sự, 2017; Dodds, Monroe và Grewal, 1991; Venkatesh và cộng sự, 2012) Giá trị giá cả một trong những yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ Internet di động (Venkatesh và cộng sự, 2012).

Cố gắng đạt được lợi ích tối đa bằng cách tìm ra chi phí thấp nhất là xu hướng của người tiêu dùng khi đưa ra quyết định (Ollila, 2011) Người tiêu dùng có xu hướng so sánh lợi ích và chi phí tài chính nếu sử dụng một dịch vụ mới (Dodds và cộng sự, 1991; Venkatesh và cộng sự, 2012) Chính vì vậy, chí phí và giá cả đóng vai trò quan trọng trong việc sử dụng công nghệ mới của người tiêu dùng So với bán lẻ truyền thống, người tiêu dùng trực tuyến có thể dễ dàng so sánh giá cả vì thế họ có thể mua sản phẩm hoặc dịch vụ với chi phí thấp nhất Trong phân khúc thực phẩm, dịch vụ giao hàng trực tuyến có thể giúp người tiêu dùng so sánh giá cả dễ dàng, nhanh chóng và tiện lợi thông qua các trang web hoặc ứng dụng di động (Shankar và cộng sự, 2010). Hơn thế nữa, việc đến nhà hàng là không cần thiết bởi vì người tiêu dùng có thể ở nhà và nhận thức ăn Các chi phí phát sinh do vận chuyển tác động tiêu cực đến ý định sử dụng dịch vụ giao đồ ăn trực tuyến Tuy nhiên, nhiều nhà cung cấp dịch vụ và nhà hàng thường chào mời các khuyến mãi như giảm giá, coupon và giao hàng miễn phí (Solja và cộng sự, 2016) để thúc đẩy bán hàng, xây dựng và phát triển mối quan hệ với khách hàng Do đó, khách hàng có thể nhận được nhiều lợi ích về chi phí liên quan đến tài chính và phi tài chính khi đặt đồ ăn qua dịch vụ giao hàng trực tuyến Nghiên cứu của Yeo và cộng sự (2017), Trần An Thảo và Trần Thị Vinh Yến (2019), Phan Duy

(2019), Ren và cộng sự (2020) đều kết luận giá trị giá cả ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

H6: Giá trị giá cả ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.

Kỳ vọng nỗ lực H2 (+) Ảnh hưởng xã hội H3 (+) Ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Điều kiện thuận lợi H4 (+) Động lực thụ hưởng H5 (+)

Nguồn: Tác giả tự đề xuất

Sơ kết Chương 2 Ở chương 2, tác giả tập trung xây dựng cơ sở lý luận về ứng dụng giao đồ ăn.Đồng thời, tác giả còn phân tích thực tiễn đặc điểm, tình hình phát triển các ứng dụng giao đồ ăn ở Việt Nam Bên cạnh đó, tác giả còn giới thiệu cơ sở lý thuyết, các mô hình nghiên cứu tiền nhiệm liên quan đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn để từ đó đề xuất mô hình nghiên cứu với 6 biến độc lập là: Kỳ vọng hiệu quả, Kỳ vọng nỗ lực,Điều kiện thuận lợi, Ảnh hưởng xã hội, Động lực thụ hưởng và Giá trị giá cả.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Xác định nội dung nghiên cứu

Xây dựng thang đó nháp

Phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo

Kết quả và giải thích

Kết luận và kiến nghị

Mô hình nghiên cứu đề xuất Đánh giá sơ bộ thang đo

Thống kê mô tả Phân tích Cronbach’s Alpha Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích hệ số tương quan Phân tích mô hình hồi quy Kiểm định ANOVA

Nguồn: tác giả tự tổng hợp

Sơ đồ 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu được tiến hành trong hai giai đoạn chính là nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng thông qua khảo sát trực tuyến bằng Google Form đến người dân sinh sống ở TP.HCM.

Nghiên cứu sơ bộ được tiến hành trong tháng 10 năm 2021 Mục tiêu của giai đoạn này là kiểm tra bảng hỏi sơ bộ Tác giả thu thập dữ liệu với cỡ mẫu là 30, dữ liệu thu thập được làm sạch bằng phần mềm Microsoft Excel 2010, sau đó đưa vào phần mềm SPSS 20.0 để phân tích Bước đầu tiên của của phân tích sơ bộ là kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để xem xét độ tin cậy của thang đo và bước tiếp theo là đưa ra bảng hỏi chính thức.

Nghiên cứu chính thức được tiến hành trong tháng 11 năm 2021 Sau khi có bảng hỏi chính thức từ nghiên cứu sơ bộ, tác giả mở rộng việc khảo sát chính thức trên quy mô lớn hơn vỡi cỡ mẫu là 302 Mục đích của nghiên cứu chính thức là đánh giá lại các nhân tố trong mô hình đề xuất bằng các phương pháp phân tích hệ số Cronbach’sAlpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hệ số tương quan, phân tích mô hình hồi quy và kiểm định Anova Tất cả các dữ liệu được xử lý bằng phần mềm SPSS20.0 Quy trình cụ thể được thể hiện trong sơ đồ 3.1.

Xây dựng thang đo

Một trong những mục tiêu của đề tài là tìm hiểu và xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng do đó việc sử dụng các câu hỏi dạng đóng với các lựa chọn trả lời theo thang đo Likert là phù hợp nhất. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đo lường các biến quan sát trong từng nhân tố.

Sau khi lược khảo các công trình nghiên cứu về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng ở trong và ngoài nước, để đảm bảo thang đo phù hợp với đề tài nghiên cứu, tác giả lựa chọn những thang đo từ các nghiên cứu có nét tương đồng với tình hình sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùngViệt Nam hiện nay.

3.2.1 Xây dựng thang đo Kỳ vọng hiệu quả

Tác giả xây dựng thang đo Kỳ vọng hiệu quả dựa trên thang đo trong nghiên cứu của Davis (1989) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha = 0,98 > 0,6 và nghiên cứu của Carlsson và cộng sự (2006) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha = 0,75 > 0,6 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.1 Thang đo Kỳ vọng hiệu quả

Mã biến Biến quan sát Nguồn

HQ1 Tôi thấy ứng dụng X hữu ích cho cuộc sống hàng ngày

HQ2 Sử dụng ứng dụng X giúp tôi làm được nhiều

Davis (1989) việc nhất có thể

HQ3 Sử dụng ứng dụng X giúp tôi đặt đồ ăn nhanh chóng hơn

HQ4 Ứng dụng X được sử dụng linh hoạt vì tôi có (2003), phát triển bởi thể dùng nó bất cứ ở đâu, bất cứ thời gian nào Carlsson và cộng sự

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.2 Xây dựng thang đo Kỳ vọng nỗ lực

Tác giả xây dựng thang đo Kỳ vọng nỗ lực dựa trên thang đo trong nghiên cứu của Davis (1989) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha = 0,94 > 0,6. Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.2 Thang đo Kỳ vọng nỗ lực

NL1 Tôi dễ dàng học cách sử dụng ứng dụng X

NL2 Giao diện ứng dụng X rõ ràng và dễ hiểu giúp tôi dễ tương tác Davis

3.2.3 Xây dựng thang đo Ảnh hưởng xã hội

Tác giả xây dựng thang đo ảnh hưởng xã hội dựa trên thang đo trong nghiên cứu của Venkatesh và Davis (2000) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha 0,9 > 0,6 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.3 Thang đo ảnh hưởng xã hội

XH1 Gia đình tôi khuyên tôi nên sử dụng ứng dụng X

Venkatesh XH2 Bạn bè, đồng nghiệp khuyên tôi nên sử dụng ứng dụng X và Davis Những người nổi tiếng ảnh hưởng đến việc tôi sử dụng ứng

3.2.4 Xây dựng thang đo Điều kiện thuận lợi

Tác giả xây dựng thang đo điều kiện thuận lợi dựa trên thang đo trong nghiên cứu của Thompson và cộng sự (1991) với kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha 0,86 > 0,6 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.4 Thang đo điều kiện thuận lợi

TL1 Điện thoại của tôi có khả năng cài đặt và kết nối với ứng dụng X TL2 Tôi có các kiến thức cần thiết để sử dụng ứng dụng X

Thompson và Ứng dụng X tương tự với các ứng dụng khác mà tôi

TL3 cộng sự (1991) đang sử dụng trên di động TL4 Có đường dây hỗ trợ nếu tôi gặp khó khăn khi sử dụng ứng dụng X

3.2.5 Xây dựng thang đo Động lực thụ hưởng

Tác giả xây dựng thang đo động lực thụ hưởng dựa trên thang đo trong nghiên cứu của Venkatesh và cộng sự (2012) với kết quả kiểm định độ tin cậy bên trong ICR 0,86 > 0,7 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.5 Thang đo động lực thụ hưởng

TH1 Tôi thấy hào hứng khi sử dụng ứng dụng X

TH2 Sử dụng ứng dụng X mang đến cho tôi những trải Venkatesh và nghiệm thú vị cộng sự (2012)

TH3 Sử dụng ứng dụng X mang tính giải trí đối với tôi

3.2.6 Xây dựng thang đo Giá trị giá cả

Tác giả xây dựng thang đo giá trị giá cả dựa trên thang đo trong nghiên cứu của

Venkatesh và cộng sự (2012) với kết quả kiểm định độ tin cậy bên trong ICR = 0,85 > 0,7 và nghiên cứu của Ren và cộng sự (2020) với kết quả kiểm định độ tin cậy

Cronbach’s Alpha = 0,717 > 0,6 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.6 Thang đo giá trị giá cả

GC1 Tôi thấy đặt đồ ăn trên ứng dụng X có giá cả hợp lý

Venkatesh và Tôi nhận được nhiều lợi ích hơn so với số tiền bỏ ra

GC2 cộng sự (2012) khi sử dụng ứng dụng X

GC3 Tôi thấy đặt đồ ăn trên ứng dụng X có chi phí giao Venkatesh và hàng thấp hoặc được miễn phí giao hàng cộng sự (2012), phát triển bởi Ren GC4 Tôi được hưởng nhiều khuyến mãi khi đặt đồ ăn trên ứng dụng X và cộng sự (2020)

3.2.7 Xây dựng thang đo Ý định sử dụng

0,7; nghiên cứu của Carlsson và cộng sự (2006) với kết quả kiểm định độ tin cậyCronbach’s Alpha = 0,78 > 0,6 và nghiên cứu của Gunden và cộng sự (2019) với kết quả kiểm định độ tin cậy bên trong ICR = 0,782 > 0,7 Thang đo được kết luận có độ tin cậy cao.

Bảng 3.7 Thang đo ý định sử dụng

Tôi dự định sử dụng ứng dụng X để đặt đồ Venkatesh và cộng sự YD1 ăn thay các phương thức khác trong thời (2003), phát triển bởi gian tới Carlsson và cộng sự (2006)

YD2 Tôi sẽ giới thiệu với người khác sử dụng

Venkatesh và cộng sự ứng dụng X

(2003), phát triển bởi Ứng dụng X sẽ là một trong những ứng

YD3 Gunden và cộng sự (2019) dụng yêu thích của tôi YD4 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng ứng dụng X Venkatesh và cộng sự (2012)

Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ

Nghiên cứu định tính là một dạng nghiên cứu khám phá, trong đó thông tin được thu thập ở dạng định tính Nghiên cứu định tính cho phép chúng ta rút ra được các yếu tố mới, nhân tố mới, những quan hệ mới tiềm ẩn giữa các khái niệm (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2007) Kết quả của nghiên cứu định tính là cơ sở để xây dựng bảng hỏi để thực hiện nghiên cứu định lượng.

3.3.1 Phương pháp phỏng vấn nhóm

Trong nghiên cứu này, nghiên cứu định tính được thực hiện bằng kỹ thuật phỏng vấn nhóm tập trung Việc thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua hình thức thảo luận giữa các đối tượng nghiên cứu với nhau dưới sự hướng dẫn của người nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Trong quá trình thảo luận, người viết sẽ tìm cách đào sâu bằng cách hỏi gợi ý trực tiếp các đối tượng bằng các câu hỏi mở đã chuẩn bị sẵn (phụ lục 1) Cụ thể quá trình được thực hiện như sau: Đầu tiên, người viết chọn ra 4 người ở các nhóm độ tuổi khác nhau đang sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh, dựa trên các tiêu chí sau: đã sử dụng ứng dụng giao biết nhau Do đó, tác giả đã đảm bảo 3 nguyên tắc khi chọn mẫu là “tính đồng nhất, nhóm không có người dẫn đạo và thành viên không trao đổi lẫn nhau” (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Tiếp theo, tác giả tiến hành phỏng vấn đáp viên trực tuyến bằng Microsoft Teams thông qua bài thảo luận lập sẵn (phụ lục 1) kèm theo bảng thang đo sơ bộ Thời gian phỏng vấn vào lúc 15 giờ - 17 giờ thứ bảy ngày 30/10/2021 Thông qua các câu vấn đáp, quan điểm và phản ứng của mỗi cá nhân về đề tài nghiên cứu, tác giả rút ra những điều chỉnh trong thang đo sơ bộ.

Kết quả của nghiên cứu sơ bộ cho thấy hầu hết người tham gia phỏng vấn đều hiểu và nắm rõ nội dung của bảng hỏi Nhiều người phỏng vấn cho rằng nội dung bảng hỏi khá dài nên dễ làm người làm khảo sát bị chán trong quá trình làm khảo sát Bên cạnh đó, cần điều chỉnh và bổ sung một số thang đo như sau:

Bảng 3.8 Bảng điều chỉnh và bổ sung thang đo STT Yếu tố Thang đo ban đầu Thang đo đã điều chỉnh/bổ sung

Kỳ vọng HQ2: Sử dụng ứng dụng X HQ2: Sử dụng ứng dụng X giúp

1 giúp tôi làm được nhiều việc tôi làm được nhiều việc quan hiệu quả nhất có thể trọng hơn trong khi chờ đợi Ảnh XH3: Những người nổi tiếng XH3: Những người nổi tiếng quảng cáo cho ứng dụng X ảnh

2 hưởng xã ảnh hưởng đến việc tôi sử hưởng đến việc tôi sử dụng ứng hội dụng ứng dụng X dụng

YD1: Tôi dự định sử dụng YD1: Tôi dự định sử dụng ứng dụng X để đặt đồ ăn thay các Ý định sử ứng dụng X để đặt đồ ăn thay

3 phương thức khác (gọi điện thoại, dụng các phương thức khác trong đặt qua website, mạng xã hội, …) thời gian tới trong thời gian tới

Nguồn: tác giả tự tổng hợp

3.3.2 Thiết kế bảng hỏi cho bước khảo sát thử nghiệm Bảng câu hỏi gồm bốn phần (45 câu hỏi):

- Câu hỏi lọc (2 câu hỏi)

- Câu hỏi dẫn nhập (9 câu hỏi)

- Câu hỏi chính (26 câu hỏi)

- Thông tin cá nhân đáp viên (8 câu hỏi)

Câu hỏi chính ghi nhận mức độ đồng ý về các biến quan sát đo lường cho các khái niệm trong mô hình Đây cũng là thành phần chính của bảng hỏi giúp khảo sát mức độ quan tâm đối với các biến quan sát bao gồm: kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, động lực thụ hưởng, giá trị giá cả Tổng cộng có

26 biến có liên quan được đưa vào khảo sát Để đo lường các biến này,tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ từ “1 –Hoàn toàn không đồng ý” đến “5 – Hoàn toàn đồng ý”.

Về nguyên tắc thang đo càng chi tiết càng chính xác, tuy nhiên thang Likert 5 điểm là mức phù hợp với nghiên cứu này, do đặc điểm phân biệt về ngữ nghĩa mức độ đồng ý trong tiếng Việt không có sự khác nhau lớn giữa thang 5 điểm và thang 7 điểm và do hạn chế giao diện khi khảo sát trực tuyến qua Google Form trên điện thoại di động.

Tác giả tiến hành khảo sát với 30 đối tượng tại thành phố Hồ Chí Minh trong vòng 3 ngày kể từ 01/11/2021 đến 03/11/2021 Đây là nhóm bạn bè, đồng nghiệp của tác giả và họ thường xuyên sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, do đó họ am hiểu về việc đặt đồ ăn qua ứng dung Kết quả cho thấy đa số các đối tượng đều hiểu đúng câu hỏi và trả lời hoàn toàn khách quan Ngoài ra, kết quả chạy trên SPSS cho thấy thang đo có độ tin cậy tốt Do đó, bảng hỏi sẽ được sử dụng cho nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng), được thực hiện để khảo sát trực tiếp người tiêu dùng ở TP.HCM

Giai đoạn nghiên cứu chính thức

3.4.1 Phương pháp thu thập dữ liệu và cỡ mẫu Đối với nhân tố khám phá EFA, cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 5*x (x: tổng số biến quan sát) (Hair và cộng sự, 1998) Trong nghiên cứu này, tổng số biến quan sát là 26, như vậy tổng số mẫu tối thiểu cần đạt được là 130 Đối với phân tích hồi quy, Tabacknick và Fidell (1996) lại cho rằng cỡ mẫu tối thiểu là N ≥ 8*m +5 (m: là số biến độc lập), tức nghiên cứu khảo sát tối thiểu 53 đối tượng Do đề tài vừa thực hiện hai phép phân tích trên, nên cỡ mẫu tối thiểu sẽ là 130.

Phương pháp lấy mẫu được tiến hành theo phương pháp phi xác suất Do dịch covid-19 trong giai đoạn nghiên cứu, tác giả không thể tiến hành khảo sát trực tiếp mà chỉ khảo sát online qua Google Form bằng cách đăng bài giới thiệu về một quán ăn mới trên Grab với rất nhiều ưu đãi kèm theo link khảo sát vào các hội nhóm liên quan đến ẩm thực trên Facebook (Thánh Riviu, Yêu bếp, Ăn sập Sài Gòn, Sài Gòn ơi, ăn gì?, Đảo đồ ăn) Đây là nhóm người quan tâm, yêu thích ẩm thực do đó đặt đồ ăn trên ứng dụng là một hình thức họ không thể bỏ qua Bên cạnh đó, tác giả còn nhắn tin trực tiếp tất cả người quen trên các trang mạng xã hội như Facebook, Instagram hay các ứng dụng nhắn tin như Zalo, Viber, Kakaotalk để gửi link khảo sát (Link khảo sát: https://bit.ly/surveyLVTS) Đặc biệt, đối với khảo sát online, tác giả thường chọn các khung giờ từ 18h-20h các ngày từ 09/11-19/11/2021 để khảo sát Nguyên nhân là khung giờ này người làm khảo sát sẽ có nhiều thời gian để xem và đọc kĩ nội dung bảng hỏi giúp tránh trường hợp người phỏng vấn đọc không kĩ dẫn đến kết quả khảo sát không chính xác.

3.4.2 Phương pháp phân tích dữ liệu

3.4.2.1 Phân tích thống kê mô tả

Thống kê mô tả cho phép các nhà nghiên cứu trình bày kết quả thu được dưới dạng hình thức cơ cấu và tổng kết Các thống kê mô tả được sử dụng trong nghiên cứu này để phân tích, mô tả dữ liệu bao gồm các tần số, tỷ lệ, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn trên mẫu điều tra và các thang đo.

Phân tích Cronbach’s Alpha thực chất là một phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ mà các mục hỏi (biến quan sát) trong thang đo tương quan với nhau (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Hệ số này đánh giá độ tin cậy của phép đo dựa trên sự tính toán phương sai của từng biến quan sát và tính tương quan điểm của từng biến quan sát với điểm của tổng các biến quan sát còn lại của phép đo Các mức giá trị của hệ số Alpha có ý nghĩa như sau: lớn hơn 0,8 là thang đo lường tốt, từ 0,7 đến 0,8 là sử dụng được; từ 0,6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm nghiên cứu là mới hoặc là mới trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

Bên cạnh đó, hệ số tương quan giữa biến- tổng (Item-Total Correlation) sẽ giúp loại ra những biến quan sát không đóng góp nhiều vào sự mô tả của khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Hệ số tương quan biến-tổng càng cao thì sự tương quan giữa biến với các biến khác trong nhóm càng cao Theo Nunnall

& Burnstein (1994) cho rằng các biến có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0,3 được coi là biến rải rác và sẽ loại ra khỏi mô hình.

Nói tóm lại, các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện đánh giá độ tin cậy thang đo:

Hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo phải lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến – tổng của các biến quan sát phải lớn hơn 0,3.

3.4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) được sử dụng để kiểm tra tính đơn hướng của các thang đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) và giá trị khái niệm của phép đo (Nguyễn Công Khanh, 2004).

Tính đơn hướng của thang đo được định nghĩa là sự tồn tại của duy nhất một khái niệm (construct) trong một tập biến quan sát (Garver và Mentzer, 1999), là mức độ mà một tập biến quan sát biểu thị cho một và chỉ một khái niệm tiềm ẩn duy nhất. Độ giá trị khái niệm (construct validity) gồm hai thành phần là giá trị hội tụ (convergent validity) và giá trị phân biệt (discriminant validity) Để thang đo đạt giá trị hội tụ thì hệ số tương quan đơn giữa các biến và các nhân tố (factor loading) phải lớn hơn hoặc bằng 0,5 trong một nhân tố (Hair và cộng sự, 2002) Để đạt độ giá trị phân biệt, khác biệt giữa các nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0,3 (Jabnoun và cộng sự, 2003).

Trong nghiên cứu này, phân tích nhân tố khám phá EFA sử dụng điểm dừng khi trích các yếu tố có hệ số Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 được sử dụng Số lượng nhân tố được xác định dựa trên chỉ số Eigenvalue – đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố Theo tiêu chuẩn Kaiser, những nhân tố có Eigenvalue nhỏ hơn 1 sẽ bị loại ra khỏi mô hình Bên cạnh đó, phải xem xét giá trị KMO (Kaiser- Meyer- Olkin of Sampling Adequacy) là trong khoảng từ 0,5 đến 1 thì phân tích nhân tố thích hợp với dữ liệu, ngược lại giá trị KMO bé hơn 0,5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005). Nói tóm lại các tiêu chí được sử dụng khi thực hiện phân tích EFA bao gồm: lựa chọn các nhân tố có Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1; hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,4, tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50%, hệ số của phép thử KMO từ 0,5 đến 1 và phép thử Bartlett (Bartlett Test of Sphericity) phải ở mức có ý nghĩa.

3.4.2.4 Phân tích tương quan Pearson

Kiểm định mối tương quan tuyến tính giữa các biến trong mô hình gồm giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và giữa các biến độc lập với nhau Sử dụng hệ số tương quan Pearson để lượng hóa mức độ chặt chẽ mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng Giá trị tuyệt đối của hệ số Pearson càng gần đến 1 thì hai biến này có mối tương quan tuyến tính càng chặt chẽ (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).

3.4.2.5 Phân tích hồi quy đa biến Đề tài sử dụng phương pháp hồi quy đa biến để dự đoán mức độ tác động của các yếu tố đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Mô hình dự đoán có thể là:

YD=β0 + β1 *HQ + β2 *NL + β3 *TL + β4 *XH +β5*TH +β5*GC

Trong đó: YD: Ys định sử dụng, HQ: Kỳ vọng hiệu quả, NL: Kỳ vọng nỗ lực, TL: Điều kiện thuận lợi, XH: Ảnh hưởng xã hội, TH: Động lực thụ hưởng, GC: Giá trị giá cả β0: hằng số β1, β2, β3, β4, β5: các hệ số hồi quy Để kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về mối quan hệ giữa ý định sử dụng ứng dụng và các yếu tố ảnh hưởng, đề tài sử dụng kiểm định F, kiểm định d (Durbin- Watson), các hệ số VIF để tìm ra ý nghĩa thống kê khi phản ánh mối quan hệ thật sự trong tổng thể nghiên cứu.

3.4.2.6 Phân tích phương sai ANOVA

Mục đích của phân tích phương sai một yếu tố (One-Way ANOVA) được áp dụng trong nghiên cứu này là để tìm ra sự khác biệt có ý nghĩa về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn theo các yếu tố nhân khẩu học Levene test được sử dụng để kiểm định phương sai bằng nhau hay không giữa các nhóm với xác suất ý nghĩa Sig lớn hơn 5% thì đủ điều kiện để phân tích tiếp ANOVA Kiểm định ANOVA với Sig nhỏ hơn hoặc bằng 5% thì đủ điều kiện để khẳng định có sự khác biệt giữa các nhóm đối với biến phụ thuộc.

Trong chương 3, tác giả tóm tắt quy trình của bài nghiên cứu, trong đó bao gồm 2 giai đoạn chính là nghiên cứu cơ bộ và nghiên cứu chính thức Trong giai đoạn nghiên cứu sơ bộ, tác giả đã trình bày cụ thể quá trình thực hiện ở cả 3 bước là thảo luận nhóm, thiết kế bảng hỏi và khảo sát thực nghiệm Kết quả của giai đoạn khảo sát thực nghiệm được tác giả sử dụng làm cơ sở để chuẩn hóa thang đo dùng trong nghiên cứu chính thức Trong giai đoạn nghiên cứu chính thức, tác giả thuyết minh chi tiết về cỡ mẫu của bài nghiên cứu, phương pháp thu thập và phương pháp phân tích dữ liệu, kiểm định thang đo từ đó báo cáo kết quả và đề xuất giải pháp.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Mô tả mẫu nghiên cứu

Tác giả tiến hành nghiên cứu chính thức bằng phương pháp khảo sát trực tuyến qua Google Form bằng cách gửi link khảo sát tới các hội nhóm liên quan đến ẩm thực trên Facebook, tin nhắn Facebook, Instagram, Zalo, Viber, Kakaotalk Kết quả khảo sát tác giả thu được 318 phản hồi của đáp viên trong đó có 302 mẫu trả lời hợp lệ và 16 mẫu trả lời không hợp lệ do đáp viên chưa từng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Số lượng mẫu hợp lệ (trả lời có) 302 95,0%

Số lượng mẫu không hợp lệ (trả lời không) 16 5,0%

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS, N02 Trong tổng số 318 người tham gia khảo sát, tác giả ghi nhận được 302 mẫu hợp lệ, là 302 người tham gia có từng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn trên smartphone.

4.1.2 Phân tích đặc điểm người dùng

Biểu đồ 4.1 Tỷ lệ người dùng ứng dụng giao đồ ăn

Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010

Khảo sát cho thấy GrabFood dẫn đầu thị phần với 34%, thứ hai là Baemin với 26%, thứ ba là ShopeeFood với 24%, tiếp theo là GoFood (9%) và Loship (7%) Đối chiếu với các báo cáo về thị phần ở mục 2.1.3 Tổng quan thị trường giao đồ ăn trực tuyến ở Việt Nam cho thấy mẫu đã chọn mang tính đại diện.

Biểu đồ 4.2 Tỷ lệ số lần người dùng đặt món trên ứng dụng trong tháng

Không đặt lần 10% nào Trên 6 lần/tháng

Biểu đồ cho thấy nhu cầu đặt đồ ăn trên ứng dụng của người tiêu dùng khá cao, trên 6 lần/tháng, chiếm 43%.

Biểu đồ 4.3 Hình thức thanh toán

Nguồn: Xử lý của tác giả trên Microsoft Excel 2010 Liên kết thẻ ngân hàng để thanh toán cho đặt đồ ăn trên ứng dụng là hình thức thanh toán được nhiều người sử dụng nhất với 39%, tiếp theo là ví điện tử với 31% và cuối cùng là tiền mặt với 30% Qua đó cho thấy thói quen dùng tiền mặt của người tiêu dùng đang thay đổi.

Biểu đồ 4.4 Chi phí bình quân cho một lần đặt đồ ăn trên ứng dụng

64% người dùng đặt đồ ăn trên ứng dụng với chi phí bình quân trên 50.000 VNĐ

– 100.000 VNĐ, đây là mức chi phí vừa phải phù hợp với người dùng.

Biểu đồ 4.5 Thời gian chờ đợi đồ ăn

79% người dùng cho rằng họ mất khoàng 15-30 phút để có đồ ăn, nếu các doanh nghiệp cải thiện tốc độ giao hàng thì sẽ gia tăng lượng người dùng cũng như sự hài lòng của khách hàng.

Biểu đồ 4.6 Tỷ lệ người dùng sử dụng 3G/4G

89% người dùng sử 3G/4G trên điện thoại di động, điều đó cho thấy với điều kiện thuận lợi này, người dùng có thể truy cập ứng dụng mọi lúc, mọi nơi.

4.1.3 Phân tích đặc điểm nhân khẩu học

Bảng 4.2 Đặc điểm nhân khẩu học

Tiêu chí Tần số Tỉ lệ (%)

Tổng cộng 302 100 Đã kết hôn 29 9,6 hôn nhân

Trình độ Chưa tốt nghiệp trung học phổ thông 8 2,6 học vấn Tốt nghiệp trung học phổ thông 10 3,3 Đại học 241 79,8

Nghề Lãnh đạo, quản lý 19 6,3 nghiệp Nghề nghiệp chuyên môn 18 6,0

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS

Từ số liệu thống kê cho thấy, số lượng nữ giới tham gia khảo sát chiếm ưu thế so với số lượng nam giới tham gia khảo sát, với tỷ lệ lần lượt là 57,6% và 42,4% Xét đến độ tuổi, lứa tuổi 18 – 25 chiếm 66,6% số lượng người tham gia khảo sát, thể hiện được rằng có khả năng nhóm tuổi này là nhóm tuổi có tần suất sử dụng ứng dụng nhiều nhất thông qua bảng khảo sát và phản ánh được thực tế, tuy nhiên cần kiểm chứng thêm qua các phân tích dưới Khảo sát của Reputa (2020) cũng cho thấy độ tuổi 18-35 chiếm tỷ đại diện của mẫu nghiên cứu cho tổng thể.

Xét đến tình trạng hôn nhân, 90,4% trên tổng số người được khảo sát ở tình trạng độc thân, điều này phản ánh tỷ lệ thuận giữa tình trạng hôn nhân so với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, có thể giải thích được do những người độc thân thường có xu hướng đặt đồ ăn ngoài, ít nấu ăn vì bận rộn.

Xét đến trình độ học vấn, 79,8% số người tham gia khảo sát có trình độ đại học, và thấp nhất là nhóm chưa tốt nghiệp trung học phổ thông, với số phần trăm là 2,6%. Điều này phản ánh mức độ phù hợp của bộ dữ liệu, khi mà hầu hết số người tham gia khảo sát đều là người có trình độ tiêu chuẩn của xã hội.

Xét đến nghề nghiệp, nhân viên văn phòng chiếm 62,6% số người khảo sát, điều này cũng phản ánh nhân viên văn phòng thường có xu hướng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn, và có mức độ quan tâm nhất định Tuy nhiên vẫn cần kiểm chứng và đo lường thêm bằng mô hình hồi quy.

Xét đến yếu tố thu nhập, số lượng người có thu nhập trên 10 – 18 triệu VNĐ chiếm tỷ lệ cao nhất 46,7% Quan sát thấy có sự đồng đều giữa hai nhóm có thu nhập trên 18 – 32 triệu VNĐ và nhóm có thu nhập 5 – 10 triệu VNĐ, với tỷ lệ lần lượt là19,2% và 18,9%, và có sự phân hóa rõ rệt so với 2 nhóm thấp nhất, là dưới 5 triệuVNĐ và trên 32 triệu VNĐ, với tỷ lệ lần lượt là 11,6% và 3,6% Điều này phản ánh những người có xu hướng sử dụng ứng dụng giao đồ ăn là những người có mức thu nhập trung bình của xã hội, nằm ở phân khúc tầm trung.

Phân tích thống kê mô tả biến nghiên cứu

4.2.1 Phân tích thống kê mô tả biến độc lập

Bảng 4.3 Thống kê mô tả biến độc lập

N Minimum Maximum Mean Deviation Skewness Kurtosis

Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Statistic Error Statistic Error

Quan sát tập dữ liệu cho thấy các giá trị trung bình phân bổ khá đồng đều, với giá trị cao nhất đến từ biến GC1 là 4,61 và thấp nhât đến từ biến TH3 với giá trị là 3,24. Hầu hết các giá trị Skewness của các biến đều nằm trong khoảng +/- 1,0 Tuy nhiên phân phối có bị lệch trái do ảnh hưởng của các nhân tố thành phần NL4, TL1, TL2, TL3, TL4, GC1, GC2, GC3, GC4. Đối với chỉ số Kurtosis, hầu hết các giá trị Krtosis của các biến đều nằm trong khoảng +/- 1,0 Tuy nhiên có một số biến TL1, GC1, GC2, GC3, GC4 có giá trị lớn

Kết quả cho thấy được tính đa dạng trong câu trả lời của 302 người tham gia khảo sát ghi nhận được từ thang đo Likert.

4.2.2 Phân tích thống kê mô tả biến phụ thuộc

Bảng 4.4 Thống kê mô tả biến phụ thuộc Descriptive Statistics

N Minimum Maximum Mean Std Deviation

Tương tự so với các biến độc lập, biến ý định sử dụng cũng thể hiện được sự khác biệt giữa các đối tượng tham gia khảo sát, với giá trị của các biến YD1, YD2, YD3,

Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha

4.3.1 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha biến độc lập

Bảng 4.5 Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha biến độc lập

Kỳ vọng hiệu quả: Cronbach’s Alpha =0,975

Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha if Item Deleted Item Deleted Total Correlation Item Deleted

Kỳ vọng nỗ lực: Cronbach’s Alpha =0,922

NL4 11,72 6,882 0,830 0,895 Ảnh hưởng xã hội: Cronbach’s Alpha =0,888

XH3 7,39 4,146 0,787 0,845 Điều kiện thuận lợi: Cronbach’s Alpha =0,937

TL4 12,29 13,276 0,773 0,941 Động lực thụ hưởng: Cronbach’s Alpha =0,910

Giá trị giá cả: Cronbach’s Alpha =0,835

Với điều kiện đề ra là hệ số độ tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0,6 và hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 thì nhìn chung các biến số nhận được đều có kết quả khả quan, trong đó thang đo về kỳ vọng hiệu quả có hệ số Cronbach’s Alpha lớn nhất, đạt 0,975 Các biến quan sát trong mô hình đều có hệ số tương quan biến tổng thấp hơn hệ số độ tin cậy và điều này chứng tỏ các biến quan sát đều phù hợp với bước phân tích tiếp theo: phân tích nhân tố khám phá EFA.

4.3.2 Phân tích hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc

Bảng 4.6 Kết quả phân tích hệ số Cronbach’s Alpha biến phụ thuộc Ý định sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0,938

Scale Mean if Scale Variance if Corrected Item- Cronbach's Alpha if

Item Deleted Item Deleted Total Correlation Item Deleted

Tương tự, khi xét đến biến phụ thuộc ý định sử dụng, thì hệ số Cronbach’s Alpha là 0,938 > 0,7 và các hệ số tương quan biến tổng lần lượt là 0,859; 0,810; 0,879; 0,861 ứng với các biến YD1, YD2, YD3, YD4 đều thỏa mãn điều kiện lớn hơn 0,3.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy của các biến quan sát bằng Cronbach’s

Alpha, tất cả các biến được giữ lại sẽ tiếp tục được kiểm tra mức độ tương quan của chúng theo nhóm biến.

4.4.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến độc lập

Bảng 4.7 Kiểm định KMO và Bartlett cho phân tích EFA biến độc lập KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,846 Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 5719,356

Kết quả kiểm định cho thấy hệ số KMO có giá trị là 0,846 thỏa mãn đoạn [0,5;1]. Đối với kiểm định Bartlett, thì giá trị sig khi nhận được là 0,00 < 0,05 (thỏa mãn điều quan trong tổng thể là sai, và các biến quan sát có mối quan hệ với nhau, phù hợp cho phân tích EFA.

Bảng 4.8 Kết quả phân tích tổng phương sai trích Total Variance Explained

Component Total Variance % Total Variance %

Tổng phương sai trích của thang đo là 82,579% > 50%, và trị số Eigenvalue 1,678 >1, thể hiện được các nhân tố trong bộ dữ liệu có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt.

Bảng 4.9 Ma trận nhân tố đã xoay trong kết quả EFA biến độc lập

HQ TL NL GC TH

Kết quả từ ma trận xoay EFA bao gồm 22 biến quan sát cho thấy hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát đều lớn hơn 0,5; nghĩa là không có biến quan sát nào sẽ bị loại, và điều này thể hiện mối quan hệ ý nghĩa giữa các biến quan sát trong từng nhân tố. Điều này chứng tỏ các biến đều phù hợp cho bước phân tích tiếp theo.

4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA biến phụ thuộc

Bảng 4.10 Kiểm định KMO và Barlett cho phân tích EFA biến phụ thuộc KMO and Bartlett's Test

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0,858

Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1064,320

Bảng 4.11 Ma trận nhân tố đã xoay trong kết quả EFA biến phụ thuộc

Hệ số KMO bằng 0,858 thỏa mãn đoạn [0,5;1], và hệ số sig = 0,00 < 0,05 thể hiện được giả thuyết biến không có tương quan trong tổng thể là sai, và các biến quan sát của biến tổng YD đều tải về cùng một nhân tố, phù hợp cho bước phân tích tiếp theo.

Phân tích hệ số tương quan Pearson

Hệ số tương quan Pearson cho biết mức độ chặt chẽ của mối quan hệ tuyến tính giữa các biến định lượng Nếu hệ số tương quan giữa biến phụ thuộc và biến độc lập lớn chứng tỏ giữa hai biến có mối quan hệ với nhau và phân tích hồi quy tuyến tính có thể phù hợp Tuy nhiên, nếu hệ số tương quan càng lớn thì dễ xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến trong mô hình Tương quan được xem là có ý nghĩa hay có mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc khi giá trị của sig < 0,05 Ngược lại, giá trị của sig ≥ 0,05 chứng tỏ không có bất kỳ mối tương quan tuyến tính nào giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, cần phải loại bỏ biến đó ra khỏi mô hình nghiên cứu.

Bảng 4.12 Tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập

HQ NL XH TL TH GC YD

* Tương quan có ý nghĩa ở mức 5% (2-tailed).

** Tương quan có ý nghĩa ở mức 1% (2-tailed).

Với điều kiện sig < 0,05, thì nhìn chung các biến HQ, NL, XH, TL, TH, GC đều có trị số sig thỏa mãn điều kiện, với các hệ số Pearson lần lượt là 0,403; 0,396; 0,319;0,366; 0,278; 0,392 và biến HQ có khả năng có mối tương quan mạnh nhất đối với biến phụ thuộc YD Ở bước phân tích hồi quy, hệ số Beta chuẩn hóa sẽ phản ánh thực tế mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố lên biến phụ thuộc.

Xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính

Dựa vào cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson, tác giả sử dụng phép phân tích hồi quy tuyến tính để đưa tất cả các biến độc lập vào mô hình hồi quy với biến phụ thuộc là ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn (YD).

Bảng 4.13 Kết quả hồi quy đa biến

Model B Std, Error Beta T Sig, Tolerance

Bảng kết quả cho thấy các biến độc lập đều có mối tương quan thuận chiều với biến phụ thuộc YD Trong đó, biến HQ có tương quan mạnh nhất, với hệ số Beta chuẩn hóa là 0,252 Theo sau đó là biến NL, với giá trị là 0,212 Đứng thứ ba là biến TL, có giá trị là 0,195 Tiếp theo là biến GC có giá trị 0,168, biến TH có giá trị là 0,131 Và cuối cùng là biến XH với hệ số là 0,107 Như vậy, ta có phương trình hồi quy như sau:

YD = 0,252*HQ + 0,212*NL + 0,107*XH + 0,195*TL + 0,131*TH + 0,168*GC

HQ: Kỳ vọng hiệu quả

NL: Kỳ vọng nỗ lực

XH: Ảnh hưởng xã hội

TL: Điều kiện thuận lợi

TH: Động lực thụ hưởng

GC: Giá trị giá cả

4.6.1 Đánh giá độ phù hợp của mô hình

Bảng 4.14 Kiểm định F, Durbin-Watson và R bình phương hiệu chỉnh

Adjusted R Std Error of the Durbin-

Model R R Square Square Estimate Watson

Model Squares Df Square F Sig.

Bảng 4.15 Kiểm định đa cộng tuyến

Kết quả kiểm tra sự phù hợp của mô hình cho thấy, hệ số R bình phương hiệu chỉnh là 0,393, thể hiện mô hình hồi quy phản ánh được 6 nhân tố tác động 39,3% lên biến phụ thuộc và 60,7% là phụ thuộc vào các nhân tố khác Kiểm định F có giá trị là31,875 với sig < 0,05 chứng tỏ mô hình hồi quy có sự phù hợp với tổng thể mẫu nghiên cứu Hệ số Durbin-Watson thuộc khoảng (1;3) thể hiện mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tự tương quan của các sai số kề nhau Các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến trong mô hình nghiên cứu.

4.6.2 Kiểm định các giả thuyết nghiên cứu

Kiểm định giả thuyết H1: Kỳ vọng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến HQ là 0,252 lớn hơn 0 và sig = 0,000 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố Kỳ vọng hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H1 Kết quả cho thấy, Kỳ vọng hiệu quả là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Nếu Kỳ vọng hiệu quả tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,252 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định giả thuyết H2: Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến NL là 0,212 lớn hơn 0 và sig = 0,000 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố Kỳ vọng nỗ lực có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H2 Kết quả cho thấy, Kỳ vọng nỗ lực là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ hai đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Nếu Kỳ vọng nỗ lực tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,212 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định giả thuyết H3: Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến XH là 0,107 lớn hơn 0 và sig = 0,030 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H3 Kết quả cho thấy, ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng nhỏ nhất đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Nếu ảnh hưởng xã hội tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,107 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định giả thuyết H4: Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến TL là 0,195 lớn hơn 0 và sig = 0,000 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H4 Kết quả cho thấy, điều kiện thuận lợi là yếu tố ảnh hưởng lớn thứ ba đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Nếu điều kiện thuận lợi tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,195 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định giả thuyết H5: Động lực thụ hưởng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến TH là 0,131 lớn hơn 0 và sig = 0,006 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố động lực thụ hưởng có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H5 Nếu động lực thụ hưởng càng cao thì mức độ ý định sử dụng càng nhiều Nếu động lực thụ hưởng tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,131 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Kiểm định giả thuyết H6: Giá trị giá cả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Từ bảng 4.14, ta thấy hệ số beta của biến GC là 0,168 lớn hơn 0 và sig = 0,001 (bé hơn 0,05) Như vậy với hệ số tin cậy là 95% ta có thể cho rằng yếu tố giá trị giá cả có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Hay nói cách khác, ta chấp nhận giả thuyết H6 Nếu giá trị giá cả càng cao thì mức độ ý định sử dụng càng nhiều Nếu giá trị giá cả tăng thêm 1 đơn vị thì mức độ ý định sử dụng sẽ tăng bình quân lên 0,168 đơn vị trong điều kiện các yếu tố khác không đổi.

Bảng 4.16 Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết Kết quả kiểm định

H1: Kỳ vọng hiệu quả ảnh hưởng tích cực đến ý định sử Chấp nhận (ở mức ý dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%) H2: Kỳ vọng nỗ lực ảnh hưởng tích cực đến ý định sử Chấp nhận (ở mức ý dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%) H3: Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến ý định sử Chấp nhận (ở mức ý dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%) H4: Điều kiện thuận lợi ảnh hưởng tích cực đến ý định sử Chấp nhận (ở mức ý dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%) H5: Động lực thụ hưởng ảnh hưởng tích cực đến ý định sử Chấp nhận (ở mức ý dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%) H6: Giá trị giá cả ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng Chấp nhận (ở mức ý ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Việt Nam nghĩa thống kê 5%)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Kiểm định sự khác biệt của các yếu tố nhân khẩu học

Bảng 4.17 Phân tích T-test biến GTN (giới tính)

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Independent Samples Test t-test for Equality of Means

95% Confidence Interval ofthe Sig (2- Mean Std Error Difference tailed) Difference Difference Lower

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS Ở kiểm định Levene, có thể thấy hệ số sig thu được là 0,629 và hệ số này lớn hơn 0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm không có sự đồng nhất với nhau Xét giá trị Sig của kiểm định T-test là 0,893 lớn hơn 0,05; nghĩa là không có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính đối với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Bảng 4.18 Phân tích ANOVA biến DTI (độ tuổi)

Test of Homogeneity of Variances

Levene Statistic df1 df2 Sig.

Robust Tests of Equality of Means

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS Ở kiểm định Levene, có thể thấy hệ số sig thu được là 0,00 và hệ số này nhỏ hơn 0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm có không sự đồng nhất với nhau, do đó sẽ sử dụng kiểm định Welch để kiểm tra vi phạm giả định phương sai đồng nhất Kết quả kiểm định Welch cho thấy giá trị sig = 0,021 < 0,05; như vậy có sự khác biệt về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn giữa các nhóm tuổi.

Bảng 4.19 cho thấy biến 1 (độ tuổi từ 18 – 25) và biến 2 (độ tuổi từ 26 – 35) có sự khác biệt, khi mà hệ số sig = 0,03 < 0,05 Sự khác biệt được thể hiện thông qua giá trị trung bình của biến, với mean của độ tuổi từ 18 – 25 là 4,1 > 3,46 là mean của nhóm từ

26 – 35 tuổi, chứng tỏ nhóm tuổi từ 18 – 25 có ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn nhiều hơn nhóm từ 26 – 35 tuổi Ở các nhóm tuổi còn lại, vì hệ số sig đều lớn hơn 0,05 nên không có sự khác biệt giữa các nhóm còn lại về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Bảng 4.19 Kiểm định post-hoc biến DTI (độ tuổi)

N Mean Deviation Error Bound Bound Minimum

(J) Mean Difference Std Lower Upper

(I) DTI DTI (I-J) Error Sig Bound Bound

Bảng 4.20 Phân tích T-Test biến HNN (tình trạng hôn nhân)

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

Independent Samples Test t-test for Equality of Means

95% Confidence Interval of the Sig (2- Mean Std Error Difference tailed) Difference Difference Lower

0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm là khác nhau Xét đến giá trị Sig ở kiểm địnhT-test, giá trị này bằng 0,01 < 0,05, chứng tỏ có sự khác biệt giữa các nhóm tình trạng hôn nhân đối với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Giá trị mean của biến 1 (độc thân) bằng 4,01 > 3,069 là giá trị mean của biến 2 (đã kết hôn), chứng tỏ số người độc thân có ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn nhiều hơn nhóm đã kết hôn.

Bảng 4.21 Phân tích ANOVA biến HVN (trình độ học vấn)

Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS Ở kiểm định Levene, có thể thấy hệ số sig thu được là 0,515 và hệ số này lớn hơn

0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm có sự đồng nhất với nhau, đủ điều kiện để phân tích ANOVA Xét đến giá trị Sig ở kiểm định ANOVA, giá trị này bằng 0,630 >

0,05, chứng tỏ không có sự khác biệt giữa các nhóm trình độ học vấn đối với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Bảng 4.22 Phân tích ANOVA biến NNP (nghề nghiệp)

Robust Tests of Equality of Means

Welch Statistic a df1 df2 Sig.

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS Ở kiểm định Levene, có thể thấy hệ số sig thu được là 0,00 và hệ số này nhỏ hơn 0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm không sự đồng nhất với nhau, nên sẽ sử dụng kiểm định Welch để xác định vi phạm giả định phương sai đồng nhất Giá trị sig là 0,001 < 0,05 thể hiện có sự khác biệt giữa các nhóm nghề nghiệp đối với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Kết quả kiểm định post-hoc cho thấy có sự khác biệt giữa 3 nhóm nghề nghiệp nhân viên văn phòng, sinh viên và làm việc tự do Cụ thể, nhân viên văn phòng có ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn nhiều hơn so với 2 nhóm còn lại, với giá trị sig lần lượt là 0,03 và 0,01 của nhóm sinh viên và làm việc tự do Tuy nhiên, giữa 2 nhóm sinh viên và làm việc tự do vẫn chưa có sự khác biệt, nguyên nhân chủ yếu là do hạn chế về số lượng người tham gia khảo sát. Ở nhóm sinh viên, ghi nhận sự khác biệt so với nhóm lãnh đạo, quản lý, thể hiện ý định mua ít hơn (3,5 < 4,3) Tuy nhiên, số lượng mẫu của nhóm lãnh đạo quản lý khá nhỏ và chưa thể hiện được tính tổng thể, do đó kết quả này chỉ có thể sử dụng để tham khảo. Ở nhóm làm việc tự do, thể hiện ý định sử dụng ít hơn so với nhóm lãnh đạo, quản lý và nhóm nghề nghiệp, chuyên môn Tương tự, số lượng mẫu của hai nhóm kia thấp nên kết quả chỉ mang tính tham khảo, không phản ánh đúng thực tế.

Bảng 4.23 Kiểm định post-hoc biến NNP (nghề nghiệp)Descriptives

N Mean Deviation Error for Mean Minimum

(I) (J) Mean Difference Std Lower Upper

NNP NNP (I-J) Error Sig Bound Bound

Bảng 4.24 Phân tích ANOVA biến TNP (thu nhập)

Sum of Squares Df Mean Square F Sig.

Nguồn: Xử lý của tác giả trên SPSS Ở kiểm định Levene, có thể thấy hệ số sig thu được là 0,150 và hệ số này lớn hơn

0,05 thể hiện phương sai giữa các nhóm có sự đồng nhất với nhau, đủ điều kiện để phân tích ANOVA Tuy nhiên, hệ số Sig của kiệm định ANOVA lại là 0,066 > 0,05, thể hiện không có sự khác biệt giữa các nhóm thu nhập đối với ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ dữ liệu thu thập được từ khảo sát, tác giả đã tiến hành tổng hợp và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0, từ đó rút ra được phương trình hồi quy cuối cùng như sau:

YD = 0,252*HQ + 0,212*NL + 0,107*XH + 0,195*TL + 0,131*TH +

HQ: Kỳ vọng hiệu quả

NL: Kỳ vọng nỗ lực

XH: Ảnh hưởng xã hội

TL: Điều kiện thuận lợi

TH: Động lực thụ hưởng

GC: Giá trị giá cả

Yếu tố Kỳ vọng hiệu quả

Kỳ vọng hiệu quả là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi người tiêu dùng nhận thấy lợi ích của việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn càng cao thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng tăng Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Phan Duy, 2009; Alalwan, 2019; Karulkar và cộng sự, 2019; Lee và cộng sự, 2019; Mensah, 2019; Ren và cộng sự, 2020; Gunden và cộng sự, 2020) Trên thực tế, điều này khá dễ hiểu khi người tiêu dùng quyết định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn vì họ cảm nhận sự thuận tiện từ nhiều mặt của phương thức này so với các phương thức đặt đồ ăn khác (gọi điện thoại, đặt qua website, mạng xã hội, …) Đó là sự tự chủ về mặt thời gian, không gian; sự khả thi trong tìm kiếm nhiều thông tin cần thiết cho đến lựa chọn món ăn phù hợp với nhu cầu của bản thân.

Yếu tố Kỳ vọng nỗ lực

Kỳ vọng nỗ lực là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ hai đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi cảm nhận của người tiêu dùng về tính dễ sử dụng của ứng dụng giao đồ ăn càng cao thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng tăng Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Alalwan, 2019; Lee và cộng sự, 2019; Karulkar và cộng sự, 2019) Mặc dù một số kết quả từ các nghiên cứu về ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn đã chỉ ra rằng

Kỳ vọng nỗ lực không còn có sự ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng vì họ đã quen thuộc với việc sử dụng công nghệ và đặt đồ ăn trực tuyến (Verkijika, 2018; Berlian, 2020) nhưng thực tế tại Việt Nam đã chỉ ra rằng Kỳ vọng nỗ lực đối với phương thức này vẫn là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng lớn đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Do đó, các doanh nghiệp dịch vụ cần cải thiện tính năng và giao diện của ứng dụng để giúp người tiêu dùng có thể dễ tương tác trong quá trình sử dụng ứng dụng.

Yếu tố Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội là yếu tố ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi người tiêu dùng bị ảnh hưởng xã hội về việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn càng nhiều thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng tăng Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Verkijika, 2018; Karulkar và cộng sự, 2019; Berlian, 2020; Muangmee và cộng sự, 2021) Tuy nghiên tác động của ảnh hưởng xã hội đến ý định sử dụng ứng dụng của người tiêu dùng lại không lớn Do vậy, điều này cho thấy rằng thực tế tại Việt Nam ý định của người dùng trong việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn vẫn còn bị ảnh hưởng bởi xã hội, bao gồm lời khuyên từ gia đình, bạn bè, đồng nghiệp, người nổi tiếng nhưng mức độ ảnh hưởng lại không nhiều.

Yếu tố Điều kiện thuận lợi Điều kiện thuận lợi là yếu tố có ảnh hưởng lớn thứ ba đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi người tiêu dùng càng có nhiều điều kiện thuận lợi về việc sử dụng ứng dụng giao đồ ăn thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng tăng Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Verkijika, 2018; Phan Duy, 2019; Karulkar và cộng sự; 2019) Do đó việc sử dụng smartphone là điều kiện tiên quyết để người tiêu dùng có thể sử dụng ứng dụng, sau đó là cách các doanh nghiệp cung cấp ứng dụng hướng dẫn và hỗ trợ người dùng sử dụng ứng dụng một cách dễ dàng.

Yếu tố Động lực thụ hưởng Động lực thụ hưởng là yếu tố có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi sự vui thích, thoải mái và tận hưởng của người tiêu dùng khi sử dụng ứng dụng càng cao thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng nhiều Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Yeo và cộng sự, 2017; Prabowo và Nugroho, 2019; Alalwan, 2019; Nabila, 2019) Tuy nghiên kết luận từ bài nghiên cứu cũng không tương đồng với các kết luận của một số bài nghiên cứu trước đó khi cho rằng động lực thụ hưởng không thật sự ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn (Phan Duy, 2019; Panse và cộng sự, 2019; Karulkar và cộng sự, 2019) Do vậy, điều này cho thấy rằng thực tế tại Việt Nam nhu cầu tinh thần của người tiêu dùng vẫn có ảnh hưởng đáng kể trong ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn.

Yếu tố Giá trị giá cả

Giá trị giá cả là yếu tố có ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng Điều này có nghĩa là khi lợi ích nhận được lớn hơn chi phí bỏ ra khi người tiêu dùng sử dụng ứng dụng càng nhiều thì ý định sử dụng của họ để thực hiện đặt đồ ăn trên ứng dụng sẽ càng tăng Kết luận này hoàn toàn phù hợp với lý thuyết mà mô hình UTAUT2 đã đưa ra và các kết quả thực nghiệm đã được tiến hành trước đó (Yeo và cộng sự, 2017; Trần An Thảo và Trần Thị Vinh Yến, 2019; Phan Duy, 2019; Ren và cộng sự, 2020) Tuy nghiên kết luận từ bài nghiên cứu cũng không tương đồng với các kết luận của một số bài nghiên cứu trước đó khi cho rằng động lực thụ hưởng không thật sự ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn (Prabowo và Nugroho, 2018; Nabila, 2019) Do vậy, điều này cho thấy rằng thực tế tại Việt Nam người tiêu dùng rất quan tâm đến giá trị giá cả khi sử dụng ứng dụng giao đồ ăn Các doanh nghiệp cung cấp ứng dụng cần tận dụng điều này để nắm bắt nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng, từ đó triển khai các chiến dịch marketing hợp lý đảm bảo cho sự phát triển và tăng trưởng của doanh nghiệp.

Trong chương này, tác giả chủ yếu phân tích dữ liệu từ khảo sát chính thức bằng phần mềm SPSS 20 Để có được phương trình hồi quy cuối cùng, tác giả đã tiến hành kiểm định thang đo Cronbach’s Alpha, nhân tố khám phá EFA, phân tích hệ số tương quan Pearson và rút ra phương trình hồi quy tuyến tính Để kiểm tra bệnh của phương trình hồi quy, tác giả đã tiến hành thực hiện kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan và kết hợp phân tích ANOVA để đánh giá sự khác biệt về đặc điểm của các yếu tố nhân khẩu học có ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng giao đồ ăn của người tiêu dùng.Kết quả, tác giả đã xây đựng được hàm hồi quy tuyến tính cuối cùng với các nhân tố có tác động tích cực được sắp xếp từ lớn đến bé như sau: Kỳ vọng hiệu quả, Kỳ vọng nỗ lực, Điều kiện thuận lợi, Giá trị giá cả, Động lực thụ hưởng, Ảnh hưởng xã hội.

Tiêu đề	Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Ý Định Sử Dụng Ứng Dụng Giao Đồ Ăn Của Người Tiêu Dùng Việt Nam: Khảo Sát Tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Thị Quỳnh Lam
Người hướng dẫn	TS Nguyễn Thị Phương Chi
Trường học	Trường Đại Học Ngoại Thương
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Luận Văn Thạc Sĩ
Năm xuất bản	2022
Thành phố	Thành Phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	227
Dung lượng	2,23 MB