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

Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng đi chợ trực tuyến trong giai đoạn bình thường mới

15 3 0

Đang tải... (xem toàn văn)

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

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Lâm Ngọc Thùy - Hồ Thị Long Vũ Thị Thanh Loan - Lê Thị Hoàng Anh - Hoàng Thị Huyền Trang - Võ Thị Phương Linh Trường Đại học Tài Marketing Ngày nhận: 16/11/2021 Ngày nhận sửa: 18/01/2022 Ngày duyệt đăng: 23/03/2022 Tóm tắt: Các ứng dụng chợ trực tuyến (Online Grocery Shopping Applications- OGSA) hình thức tiếp thị sáng tạo thiết bị di động ngày nay, đặc biệt bối cảnh Covid- 19 diễn biến phức tạp Mục đích nghiên cứu xác định kiểm tra thực nghiệm yếu tố tác động đến mức độ hài lịng khách hàng điện tử ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến Việt Nam, từ đề xuất khuyến nghị nhằm mang đến hài lịng chợ trực tuyến Mơ hình cấu trúc tuyến tính (SEM) sử dụng để kiểm tra giả thuyết từ 284 mẫu liệu khu vực Thành phố Hồ Chí Minh từ ngày 01/8/2021 đến ngày 30/9/2021 Kết nghiên cứu rằng, ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến thúc đẩy hai nhân tố hài lịng điện tử, nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ; hài lòng điện tử bị tác động nhân tố sản phẩm, vận chuyển, nỗ lực mong đợi hiệu suất mong đợi Nghiên cứu có đóng góp mặt lý thuyết ý nghĩa thực tiễn liên quan đến ứng dụng chợ trực tuyến Từ khóa: Sự hài lòng điện tử, Ứng dụng chợ trực tuyến, Ý định tiếp tục sử dụng, Mơ hình SEM The intention to reuse online grocery shopping applications in the new normal Abstract: Online Grocery Shopping Applications are today’s innovative form of mobile marketing, especially in the context of the complicated developments of the Covid-19 pandemic The purpose of this study is to identify and experimentally test the key factors influencing customers’ e-satisfaction and the intention to reuse OGSA in Vietnam after the Covid-19 pandemic The structural linear model (SEM) was used to test hypotheses with 284 data samples in Ho Chi Minh city from 01/08/2021 to 30/09/2021 The result indicated that continuance intention to use OGSA was driven by the factor of e-satisfaction and Perceived task - technology fit; while e-satisfaction was influenced by Product, Shipping, Effort expectancy, Performance expectancy Nowadays this research has theoretical contributions as well as practical implications related to online ordering applications Keywords: E- satisfaction, The new normal, Online Grocery Shopping Applications, Intention to reuse, SEM model Lam, Ngoc Thuy* Ho, Thi Long; Vu, Thi Thanh Loan; Le, Thi Hoang Anh; Hoang, Thi Huyen Trang; Vo, Thi Phuong Linh Email: lamthuy@ufm.edu.vn University of Finance and Marketing Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng Số 239- Tháng 2022 40 © Học viện Ngân hàng Tai ngay!!! Ban co the xoa dong chu nay!!! 17014129417801000000 ISSN 1859 - 011X LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ Đặt vấn đề Cùng với phát triển mạnh mẽ công nghệ 4.0, thiết bị di động ngày tiếp nhận sử dụng rộng rãi toàn cầu Theo An, K (2021) dựa vào số liệu khảo sát Statista, tính đến tháng 5/2021, Việt Nam nằm top quốc gia khu vực Đông Nam Á top 10 quốc gia giới có số lượng người dùng điện thoại di động lớn với 61,3 triệu người dùng Tính đến năm 2020, giới số lượt tải ứng dụng thiết bị di động đạt đến 218 tỷ, gấp lần so với năm 2016 (Ceci, 2021) Bên cạnh đó, người dần khơng thể sống thiếu sử dụng ứng dụng thiết bị di động với tần suất ngày nhiều (Malaquias & Hwang, 2019; Lu cộng sự, 2019) Trong suốt thập kỷ qua, mua sắm trực tuyến trải qua phát triển bùng nổ, đại diện cho cách tiếp cận kinh tế thuận tiện mua hàng so với phương thức truyền thống Ứng dụng chợ trực tuyến (OGSA) tảng dành cho siêu thị, hình thức chợ theo nhu cầu khách hàng, thay tự chợ, siêu thị, cửa hàng tiện lợi để mua thực phẩm, khách hàng cần đặt hàng qua ứng dụng dịch vụ chợ, có người thay họ mua sắm nhu yếu phẩm (lương thực, gia vị, thực phẩm tươi sống, ) giao đến tận nhà Ứng dụng cung cấp thuận tiện, đại hoạt động mua sắm thực phẩm thỏa mãn nhu cầu người Tình hình đại dịch Covid-19 diễn biến phức tạp từ cuối năm 2019 khiến cho hoạt động nơi công cộng bị hạn chế; số thời điểm, chợ truyền thống, cửa hàng, trung tâm thương mại, siêu thị… phải đóng cửa để giảm nguy lây nhiễm Covid-19 cộng đồng Điều ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động mua sắm thực phẩm, nhu yếu phẩm cần thiết người tiêu dùng Vì vậy, việc chợ trực tuyến thông qua ứng dụng trở nên cần thiết quan trọng hết tiện ích tính an tồn cho sức khỏe người tiêu dùng Theo Hà Thanh (2021) phân tích từ báo cáo đo lường hành vi mua sắm thương mại điện tử quý I/2021 Nielsen công bố, tỷ lệ mua sắm trực tuyến Việt Nam năm 2020 đạt số 32%, tăng cao so với tỷ lệ 18% năm 2019 Tần suất mua hàng sàn thương mại điện tử tăng gần gấp đôi, từ 1,2 lần năm 2019 lên 2,1 lần vào năm 2020 Theo Tebefood (2021) công bố TravelMag vào tháng 7/2021, top OGSA thương hiệu nhiều người sử dụng thời gian giãn cách xã hội VinID, Bách Hóa Xanh, Grab Mart, Now fresh, Tiki ngon, Lomart nhờ vào đặc tính dễ dàng sử dụng, tiện lợi, thực phẩm đa dạng hay chương trình ưu đãi hấp dẫn Mặc dù OGSA thu hút quan tâm quốc gia khu vực nói chung Việt Nam nói riêng, vấn đề liên quan đến ứng dụng chưa học giả nghiên cứu thử nghiệm đầy đủ Từ tháng 10/2021 dịch Covid-19 kiểm sốt, Việt Nam bước sang trạng thái “bình thường mới”, vừa tập trung phục hồi, phát triển kinh tế vừa khơng chủ quan phịng chống dịch hiệu Các nghiên cứu liên quan trước đề cập đến ý định khách hàng chấp nhận công nghệ, nghiên cứu xa cách xem xét hài lòng điện tử ý định tiếp tục sử dụng OGSA khách hàng giai đoạn bình thường mới, đặc biệt OGSA phổ biến đông đảo khách hàng chấp nhận khu vực Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM) Mục tiêu nghiên cứu đo lường mức độ tác động sản phẩm, vận chuyển, hiệu suất mong đợi nỗ lực mong đợi lên hài lòng điện tử; kiểm chứng tác động hài lòng điện tử nhiệm vụ nhận thức cơng Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 41 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường nghệ đến ý định tiếp tục sử dụng OGSA TP.HCM Tổng quan nghiên cứu đề xuất mơ hình nghiên cứu 2.1 Tổng quan lý thuyết 2.1.1 Sự hài lòng điện tử Sự hài lòng điện tử Anderson đề xuất nêu rõ “Sự hài lòng điện tử hài lòng khách hàng trải nghiệm mua hàng trước họ với công ty thương mại điện tử định” (Anderson Srinivasan, 2003) Để đo lường hài lịng khách hàng khía cạnh khác chất lượng dịch vụ, Valarie Zeithaml cộng (1988), phát triển thang đo Servqual gồm năm yếu tố: tính hữu hình, độ tin cậy, khả đáp ứng, đảm bảo đồng cảm phát triển môi trường gặp gỡ trực tiếp Parasuraman cộng (2005) kế thừa mở rộng thành 22 thang đo môi trường trực tuyến để đo lường hài lòng khách hàng chất lượng dịch vụ trang web E-Servqual coi cơng cụ dự đốn quan trọng mức độ hài lòng tổng thể khách hàng, trọng vào nhu cầu cá nhân, tổ chức trang web, thân thiện với người dùng hiệu ngành bán lẻ trực tuyến (Kim Lennon, 2013; Ali cộng sự, 2020) 2.1.2 Ý định tiếp tục sử dụng Theo Wang (2008), đo lường thành công thương mại điện tử đảm bảo khách hàng trực tuyến tiếp tục sử dụng trang web cụ thể mua hàng từ trang web mà khơng chuyển sang nhà bán lẻ khác Các thuật ngữ “ý định tiếp tục sử dụng”, “ý định sử dụng lại” “mua hàng lặp lại” có ý nghĩa tương tự “lịng trung thành điện tử” (Chen cộng sự, 2013) Với tầm quan trọng lòng trung thành khách hàng 42 nhà bán lẻ môi trường trực tuyến, số nhà nghiên cứu lấy “ý định sử dụng lại” làm biến số kết biểu thị lịng trung thành khách hàng trực tuyến ý định mua lại (Rose cộng sự, 2012; Shao cộng sự, 2018; Cho cộng sự, 2019) Ngoài ra, ý định sử dụng lại thể ý định khách hàng online sử dụng lại trang web nhà bán lẻ trực tuyến (Cyr, 2008; Yuyang Zhao Fernando Bacao, 2020) 2.2 Tổng quan mơ hình nghiên cứu Việc xác định yếu tố ảnh hưởng đến ý định hành vi khách hàng điện tử OGSA dựa lý thuyết tảng mơ hình khác nhau, mơ hình chấp nhận sử dụng công nghệ UTAUT (Venkatesh cộng sự, 2012), mơ hình phù hợp nhiệm vụ cơng nghệ TTF (Goodhue Thompson, 1995), mơ hình xác nhận- kỳ vọng ECM (Bhattacherjee, 2001) Mơ hình UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology): có mục đích kiểm tra chấp nhận cơng nghệ sử dụng cách tiếp cận cách thống UTAUT kết hợp từ nhiều nhân tố nhiều mô hình lý thuyết khác để làm rõ mục tiêu chung nghiên cứu chấp nhận người dùng hệ thống thơng tin Mơ hình kết hợp cải tiến từ mơ hình TRA, TAM, TPB, mơ hình khác có liên quan UTAUT nhà nghiên cứu tin tưởng sử dụng phổ biến để đo lường mức độ chấp nhận sản phẩm công nghệ thị trường tiêu dùng, lý thuyết UTAUT lý giải 70% tình có ý định sử dụng cơng nghệ 50% tình thực sử dụng công nghệ (Venkatesh and Zhang, 2010; Zhang & cộng sự, 2010) Mơ hình TTF (Task-Technology Fit): mức độ phù hợp nhiệm vụ nhận thức công nghệ để hỗ trợ thực cơng việc Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ hàng ngày với việc sử dụng công nghệ Các đặc điểm chức công nghệ định việc thực nhiệm vụ riêng lẻ đáp ứng yêu cầu cá nhân người dùng Bên cạnh đó, mơ hình TTF thực để phân tích ý định hành vi người dùng sử dụng công nghệ di động bối cảnh khác nhiều nghiên cứu trước, chẳng hạn thương mại di động ngành bảo hiểm (Lee cộng sự, 2007), hệ thống thông tin di động (Junglas cộng sự, 2008) Ngồi ra, mơ hình TTF tích hợp với mơ hình khác để giải thích việc áp dụng công nghệ tốt việc kết hợp với UTAUT để phân tích việc áp dụng ngân hàng điện tử (Zhou cộng sự, 2010) hay kết hợp với ECM TAM để đo lường yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng liên tục ngân hàng điện tử (Yuan cộng sự, 2016) Nhiệm vụ nhận thức công nghệ yếu tố quan trọng tóm tắt từ mơ hình phù hợp cơng nghệ- nhiệm vụ, ảnh hưởng đến việc áp dụng công nghệ người dùng Goodhue Thompson (1995) cho phù hợp hiệu suất công nghệ với nhiệm vụ yêu cầu người dùng cao xác suất áp dụng cơng nghệ cao.  Mơ hình ECM (Expectancy confirmation model): đề xuất Bhattacherjee (2001) bắt nguồn từ lý thuyết xác nhận kỳ vọng (Oliver, 1980) Nó bao gồm ba khía cạnh hiệu suất mong đợi, xác nhận hài lòng để đánh giá ý định tiếp tục sử dụng hệ thống thơng tin Mơ hình ECM liên tục triển khai rộng rãi ứng dụng khác công nghệ di động Hung cộng (2012) sửa đổi ECM với yếu tố tin cậy chứng minh hài lòng tin tưởng người tiêu dùng có tác động đáng kể đến ý định sử dụng liên tục việc mua sắm trực tuyến Thêm vào đó, ECM tích hợp với mơ hình khác để nghiên cứu ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng công nghệ Chẳng hạn như, Shanshan Wang (2018) tích hợp ECM, UTAUT TTF để giải thích tác động đáng kể hài lòng, hiệu suất mong đợi nỗ lực mong đợi đến việc sử dụng ngân hàng điện tử người tiêu dùng Trung Quốc 2.3 Đề xuất mơ hình nghiên cứu - Sản phẩm (Product): Chất lượng sản phẩm dịch vụ thương mại trực tuyến có tác động tích cực đến hài lòng điện tử khách hàng (C C Lin cộng sự, 2011) Khi sử dụng OGSA, khách hàng cung cấp đa dạng đầy đủ thông tin sản phẩm (Reema Singh Magnus Söderlund, 2020; Paulo Duarte cộng sự, 2018) Khách hàng OGSA muốn trải nghiệm sản phẩm giống họ nhận từ chợ truyền thống độ tươi, phong phú chủng loại để lựa chọn thay tình hết hàng (Boyer and Hult, 2005) Việc người dùng tiếp nhận sản phẩm, thực phẩm bị hư hỏng ảnh hưởng đáng kể đến việc mua sắm OGSA (Nebojša Vasić cộng sự, 2019) Do đó, lập luận khách hàng có nhiều khả hài lịng mua sắm OGSA sản phẩm đáp ứng yêu cầu họ Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H1: Sản phẩm OGSA có tác động tích cực đến hài lòng điện tử khách hàng TP.HCM - Vận chuyển (Shipping): Trong hoạt động mua sắm trực tuyến, vận chuyển nhân tố quan trọng (Mentzer Williams, 2001) Dịch vụ chuyển phát yếu tố then chốt việc đáp ứng kỳ vọng hài lòng khách hàng (W Ulaga, 2003; M Wolfinbarger M C Gilly, 2003) Cụ thể, vận chuyển dịch vụ đưa sản phẩm đến tay người dùng theo đơn hàng đặt cách đóng gói cẩn thận, số lượng, chất lượng địa điểm thời gian định (Paul G Patterson, 1993) Trong mua sắm trực tuyến, Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 43 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất dựa tổng quan Hình Mơ hình nghiên cứu đề xuất giao hàng tin cậy, đảm bảo đơn hàng, an toàn kịp thời mục tiêu người dùng trực tuyến (M Ziaullah, F.Yi S N Akhter, 2014) Bên cạnh đó, chất lượng dịch vụ giao hàng cịn ảnh hưởng đến tự tin việc mua sắm trực tuyến người dùng (J Reynolds, 2000) Việc giao hàng chậm trễ, chất lượng làm người dùng khơng hài lịng, giảm nhu cầu mua hàng chuyển sang hình thức mua khác (Fabian Driediger Veera Bhatiasevi, 2019) Liên quan đến OGSA, việc phân phối sản phẩm an toàn, đáng tin cậy theo cách nhanh chóng, kịp thời dẫn đến hài lịng điện tử người dùng ngày tăng (Goutam Chakraborty cộng sự, 2007; Yuyang Zhao Fernando Bacao, 2020) Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H2: Vận chuyển OGSA có tác động tích cực đến hài lòng điện tử khách hàng TP.HCM - Hiệu suất mong đợi (Performance Expectancy): Hiệu suất mong đợi định nghĩa mức độ mà cá nhân tin việc sử dụng hệ thống cụ thể nâng cao hiệu suất công việc họ yếu tố quan trọng cần thiết việc xác định ý định người dùng cách áp dụng khoa học công nghệ đại (Davis, 1993) Hiệu suất mong đợi 44 ảnh hưởng đáng kể đến hài lòng người dùng theo hướng ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng công nghệ di động (Chopdar Sivakumar, 2019) Nghiên cứu Marinkovic cộng (2020) dựa UTAUT xác minh hiệu suất mong đợi yếu tố dự báo quan trọng ảnh hưởng đến hài lòng người dùng việc sử dụng dịch vụ di động liên tục Bằng cách sử dụng OGSA, người dùng xem trực tuyến thực phẩm, chương trình khuyến mãi, ưu đãi đâu thời gian Qua đó, khách hàng có nhiều thời gian để lựa chọn, tìm hiểu thơng tin đặt hàng mà không cần phải di chuyển (Cho cộng sự, 2019) Các vấn đề giao thông hay thời gian chờ đợi khắc phục (Shaw & Sergueeva, 2019; Wang cộng sự, 2019) Vì vậy, hiệu suất mong đợi coi yếu tố quan trọng ảnh hưởng tích cực đến hài lịng điện tử (Fabian Driediger Veera Bhatiasevi, 2019) Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H3: Hiệu suất mong đợi OGSA có tác động tích cực đến hài lịng điện tử khách hàng TP.HCM - Nỗ lực mong đợi (Effort Expectancy): Nỗ lực mong đợi đề cập đến cảm giác mà người nỗ lực để sử dụng hệ thống cụ Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ thể Mức độ nỗ lực định nghĩa mức độ mà cá nhân tin việc sử dụng hệ thống cụ thể không cần nỗ lực thể chất tinh thần (Davis, 1993) Như Venkatesh & cộng (2012) lưu ý, mức độ mà khách hàng cảm thấy việc sử dụng hệ thống đơn giản khơng địi hỏi nhiều nỗ lực thường hình thành mức độ sẵn sàng chấp nhận hệ thống họ Nỗ lực mong đợi ảnh hưởng tích cực đến ý định sử dụng liên tục người dùng việc sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến Một số nghiên cứu phát nỗ lực mong đợi có ảnh hưởng trực tiếp khơng đáng kể ý định sử dụng liên tục ứng dụng di động, chẳng hạn ứng dụng ngân hàng (Yuan cộng sự, 2016) ứng dụng mua sắm trực tuyến (Chopdar Sivakumar, 2019) Marinkovic cộng (2020) áp dụng mơ hình UTAUT xác nhận nỗ lực mong đợi có tác động đáng kể đến hài lòng việc sử dụng liên tục thương mại di động Kết tương tự Shang Wu (2017); Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020) Trong nghiên cứu này, nỗ lực mong đợi đề cập tới người dùng nhận thấy dễ dàng việc sử dụng OGSA, từ tạo tính sử dụng OGSA liên tục cao sau đại dịch Covid-19 Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H4: Nỗ lực mong đợi có tác động tích cực đến hài lòng điện tử khách hàng TP.HCM - Nhiệm vụ nhận thức công nghệ (Perceived Task - Technology fit): Nhiệm vụ nhận thức công nghệ đặc điểm bật ứng dụng có ảnh hưởng đến việc sử dụng cơng nghệ mang lại trải nghiệm cho người dùng (Goodhue Thompson, 1995) Trong bối cảnh đại dịch Covid-19 diễn ra, nhiệm vụ nhận thức công nghệ đại diện cho đặc điểm lợi OGSA giúp người dùng thuận tiện chợ thơng qua ứng dụng lúc địa điểm mà đảm bảo an tồn phịng chống dịch Trong đó, việc giao hàng trực tuyến giúp khách hàng theo dõi quản lý đơn hàng dễ dàng Nhiệm vụ nhận thức công nghệ xây dựng kỳ vọng nhiệm vụ nhận thức công nghệ người dùng việc liên tục sử dụng OGSA giai đoạn bình thường Nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ xác minh có tác động đáng kể đến ý định sử dụng liên tục người dùng công nghệ di động (Yuan cộng sự, 2016; Yuyang Zhao Fernando Bacao, 2020) Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H5: Nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ có tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng OGSA khách hàng TP.HCM sau đại dịch Covid- 19 - Sự hài lòng điện tử (E-Satisfaction): Trong bối cảnh bán lẻ trực tuyến Anh, khách hàng hài lòng trải nghiệm sử dụng mua sắm trực tuyến họ có nhiều khả có ý định sử dụng lại hệ thống trung thành với cửa hàng trực tuyến (Christodoulides Michaelidou, 2010) Vì hài lịng người tiêu dùng kết việc đánh giá so sánh sau mua hàng nên có khả ảnh hưởng đến ý định giao dịch tương lai (Cyr cộng sự, 2005) Khách hàng hài lịng thường có định tiếp tục mua lại sản phẩm/ dịch vụ nhiều so với khách hàng khơng hài lịng (Rose cộng sự, 2012; Yuyang Zhao Fernando Bacao, 2020) Các nghiên cứu khách hàng trực tuyến hài lòng với ứng dụng nhà bán lẻ điện tử có nhiều khả thực giao dịch thông qua kênh họ (Chen cộng sự, 2013) Từ nhóm tác giả đề xuất giả thuyết: H6: Sự hài lịng điện tử có tác động tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng OGSA khách hàng TP.HCM sau đại dịch Covid- 19 Phương pháp nghiên cứu Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 45 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Quy trình nghiên cứu bao gồm hai bước nghiên cứu sơ nghiên cứu thức phương pháp lấy mẫu thuận tiện Giai đoạn nghiên cứu sơ tổng hợp từ sở lý thuyết nghiên cứu lý thuyết liên quan để xây dựng bảng khảo sát sơ bộ, sau thang đo hiệu chỉnh cho phù hợp với ngôn ngữ tiến hành khảo sát sơ gồm nhân tố với 29 biến quan sát (Phụ lục 1) nhằm mục tiêu kiểm tra, điều chỉnh bổ sung cho thang đo thức Các biến quan sát đo thang đo Likert điểm (1 = Rất không đồng ý; = Không đồng ý; = Trung lập; = Đồng ý; = Rất đồng ý) Bảng khảo sát sơ dạng trực tuyến Google Docs gửi đến bạn bè, người thân đồng nghiệp khu vực TP.HCM từ ngày 01/8/2021 đến 20/8/2021 Nhóm tác giả thu thập 60 mẫu xử lý phần mềm SPSS 23 Tiêu chuẩn đánh giá bao gồm độ tin cậy thang đo giá trị thang đo Độ tin cậy đánh giá qua tiêu chí hệ số Cronbach’s Alpha (CA) đạt 0,7 (Hair & cộng sự, 2011) hệ số tương quan biến tổng lớn 0,3 (Netemeyer & cộng sự, 2003) Kết PE có hệ số CA = 0,766, biến quan sát PE3 có hệ số tương quan biến tổng 0,354 có cao 0,3 thấp trường hợp loại PE3 CA=0,829 lớn 0,766, nhóm tác giả định loại biến quan sát PE3, lại nhân tố với 28 biến quan sát Sau tiến hành mã hóa lại thang đo PE thành PE1.1, PE1.2, PE1.3 đưa vào nghiên cứu thức Giai đoạn nghiên cứu thức, nhóm tác giả thu thập 425 phiếu khảo sát từ ngày 27/8/2021 đến ngày 30/9/2021 thơng qua hình thức trực tuyến TP.HCM Trong có 125 phiếu khách hàng chưa sử dụng OGSA nên bị loại, lại 300 phiếu khảo sát sử dụng OGSA Sau đó, liệu làm Microsoft Excel loại bỏ 16 phiếu trả lời khơng hợp lệ, mẫu cịn lại 284 phiếu hợp lệ đưa vào phân tích phần mềm 46 SmartPLS 3.3.3 Trước tiên, đánh giá mơ hình đo lường: nhóm thực loại biến quan sát SHI1 Kết lại nhân tố với 27 biến quan sát tiến hành đánh giá mơ hình cấu trúc PLS-SEM nhằm kiểm tra mối tương quan khái niệm, tác động biến độc lập lên biến phụ thuộc ý định tiếp tục sử dụng OGSA Kết thảo luận 4.1 Mô tả chung đối tượng khảo sát Với mẫu 284, phần lớn đối tượng khảo sát nữ (chiếm 76,8%) điều phù hợp với đặc điểm nhân học hành vi thói quen sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn di động Độ tuổi từ 18 đến 24 tuổi chiếm 33,5%; từ 25 tuổi đến 31 tuổi chiếm tỷ lệ 22,5%; từ 32 tuổi đến 38 tuổi chiếm tỷ lệ 26,4%; từ 39 tuổi đến 45 tuổi chiếm 17,6% Nghề nghiệp đối tượng khảo sát sinh viên với tỷ lệ 31,7%; công nhân viên chức chiếm 19,4%; lao động tự chiếm 12,3%; nhân viên văn phòng chiếm 21,5%; nội trợ chiếm 11,6% phần lại người chọn nghề nghiệp khác 3,5% Mức thu nhập/ trợ cấp hàng tháng mẫu khảo sát triệu/tháng chiếm 9,9%; từ đến triệu/tháng chiếm tỷ lệ 28,5%, thu nhập từ đến triệu/ tháng chiếm khoảng 10,2%; thu nhập từ đến triệu chiếm tỷ lệ thấp với 6%, thu nhập từ đến 10 triệu chiếm 30,6% thu nhập 10 triệu chiếm 14,8% Thời gian sử dụng OGSA đối tượng khảo sát tháng chiếm tỷ lệ 35,9%; từ đến tháng chiếm tỷ lệ cao với 43,3%; sử dụng từ đến tháng chiếm tỷ lệ thấp với 6,7% 14,1% tỷ lệ người dùng sử dụng OGSA tháng 4.2 Xử lý thang đo mơ hình 4.2.1 Kiểm định mơ hình đo lường Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ Hệ số tải nhân tố, độ tin cậy quán nội bộ, giá trị hội tụ Các thang đo với hệ số tải Outer Loading thấp 0,4 nên loại bỏ khỏi mơ hình (Hair cộng sự, 2011; Bagozzi cộng sự, 1991) Độ tin cậy quán nội thông qua hai hệ số: Cronbach’s Alpha (CA) 0,6 Composite Reliability (CR) lớn 0,7, điều nói lên tính qn thang đo mơ hình đề xuất (J Hair cộng sự, 2017) Giá trị hội tụ (AVE) nhân tố 0,5 có nghĩa thang đo đạt giá trị hội tụ (J Hair cộng sự, 2017) Do hệ số tải nhân tố biến quan sát SHI1= 0,595 < 0,6 giá trị hội tụ Vận chuyển = 0,477 < 0,5 Do định loại “SHI1” khỏi mơ hình để tăng AVE Vận chuyển Sau loại “SHI1”, AVE Vận chuyển= 0,573 > 0,5 Tất nhân tố có giá trị hội tụ 0,5 Có thể kết luận tất thang đo có giá trị hội tụ, biến độc lập giải thích tốt quan sát (Bảng 1) Giá trị phân biệt Tất biến quan sát đạt giá trị phân Bảng Thông tin thang đo sau loại SHI1 Nhân tố Sản phẩm Vận chuyển CA 0,786 0,630 Hiệu suất mong 0,662 đợi Nỗ lực mong đợi 0,772 Nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ Sự hài lịng điện tử 0,738 0,810 CR 0,853 0,801 0,816 0,854 0,835 0,875 AVE 0,538 0,573 0,597 0,595 0,559 0,637 Thang đo Outer Loading Outer Weigh PD1 0,721 0,233 PD2 0,721 0,274 PD3 0,769 0,282 PD4 0,690 0,262 PD5 0,763 0,310 SHI2 0,766 0,485 SHI3 0,749 0,429 SHI4 0,757 0,406 PE1.1 0,833 0,491 PE1.2 0,770 0,413 PE1.3 0,710 0,384 EE1 0,780 0,304 EE2 0,785 0,347 EE3 0,797 0,337 EE4 0,720 0,308 TTF1 0,763 0,328 TTF2 0,742 0,307 TTF3 0,804 0,415 TTF4 0,675 0,278 SA1 0,778 0,324 SA2 0,821 0,330 SA3 0,807 0,304 SA4 0,786 0,295 Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 47 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Nhân tố Ý định tiếp tục sử dụng CA 0,807 CR 0,873 AVE 0,634 Thang đo Outer Loading Outer Weigh CI1 0,845 0,336 CI2 0,801 0,322 CI3 0,759 0,323 CI4 0,776 0,274 Ghi chú: Thang đo PE sau loại PE3, đổi thành PE1.1, PE1.2, PE1.3 Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 Bảng Chỉ số Heterotrait- Monotrait ratio Nhân tố PD SHI PE EE TTF SA CI PD - Sản phẩm SHI - Vận chuyển 0,765 PE - Hiệu suất mong đợi 0,629 0,737 EE - Nỗ lực mong đợi 0,435 0,550 0,686 TTF - Nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ 0,696 0,821 0,753 0,585 SA - Hài lịng 0,768 0,760 0,753 0,646 0,866 CI - Tiếp tục sử dụng 0,597 0,667 0,723 0,378 0,681 0,659 Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 biệt số Heterotrait-Monotrait (HTMT ratio) 0,9 (Henseler cộng sự, 2009); tỷ lệ HTMT từ 0,9 trở lên nhân tố khơng có giá trị phân biệt Thơng tin từ Bảng cho thấy nhân tố đạt giá trị phân biệt 4.2.2 Kiểm định mơ hình cấu trúc SEM Đa cộng tuyến Thang đo liên quan đến đa cộng tuyến hệ số phóng đại phương sai xác định nghịch đảo dung sai (tức là, VIFxs = 1/ TOLxs) Mức độ đa cộng tuyến cao giá trị VIF ≥ 5; khơng có đa cộng tuyến số VIF < (Hair cộng sự, 2014) Các số VIF thỏa mãn yêu cầu, đa cộng tuyến vấn đề cần quan tâm mơ hình cấu trúc Mức ý nghĩa mơ hình P- Value Bảng Chỉ số Inner VIF values Nhân tố PD SHI PE EE TTF SA PD - Sản phẩm 1,527 SHI - Vận chuyển 1,601 PE - Hiệu suất mong đợi 1,587 EE - Nỗ lực mong đợi 1,384 CI TTF - Nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ 1,828 SA - Sự hài lịng điện tử 1,828 Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 48 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ Bảng Giá trị P-value Giả thuyết Nội dung Hệ số tác động (Δβ) Giá trị P-value Kết luận f2 Mức độ tác động H1 PD → SA 0,360 0,000 Chấp nhận 0,186 Trung bình H2 SHI → SA 0,171 0,001 Chấp nhận 0,040 Nhỏ H3 PE → SA 0,199 0,000 Chấp nhận 0,054 Nhỏ H4 EE → SA 0,227 0,000 Chấp nhận 0,081 Nhỏ H5 TTF → CI 0,327 0,000 Chấp nhận 0,089 Nhỏ H6 SA → CI 0,315 0,000 Chấp nhận 0,083 Nhỏ Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 Đa số nhà nghiên cứu sử dụng p–value để xác định mức ý nghĩa, nhà nghiên cứu thường sử dụng giá trị p–value 5% (Fisher, 1922) Kết biến sản phẩm, vận chuyển, hiệu suất mong đợi, nỗ lực mong đợi OGSA làm gia tăng hài lòng điện tử ứng dụng chợ trực tuyến Vì vậy, giả thuyết H1, H2, H3, H4 chứng minh Nhiệm vụ nhận thức công nghệ hài lịng điện tử có tác động đến ý định sử dụng lại OGSA, giả thuyết H5, H6 chứng minh Căn vào hệ số tác động (Δβ) tất biến độc lập tác động chiều đến biến phụ thuộc Sự tác động biến xem xét f2 Theo Cohen (1988), giá trị f2 0,02; 0,15 0,35 xem mức tác động nhỏ, trung bình đáng kể Nếu giá trị f2 nhỏ 0,02 xem biến độc lập khơng có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Căn vào kết Bảng tất biến độc lập có tác động đến biến phụ thuộc lớn cho thấy mức độ dự đốn xác mơ hình cao Khi R2 0,75; 0,50 0,25 biến phụ thuộc xem có mức độ xác dự báo đáng kể, trung bình yếu (Henseler cộng sự, 2009; Hair cộng sự, 2011) Tất biến độc lập tác động đến hài lòng điện tử mức độ trung bình ý định tiếp tục sử dụng OGSA thúc đẩy hài lòng điện tử nhiệm vụ nhận thức công nghệ phạm vi yếu Theo Geisser (1974) giá trị Q2 biến phụ thuộc lớn liên quan dự đốn mơ hình nghiên cứu đến biến phụ thuộc Các biến độc lập có ý nghĩa ảnh hưởng đến hài lòng điện tử OGSA từ ảnh hưởng đến ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng Giá trị R2 Q2 Giá trị R2 nằm khoảng từ đến 1, trị số Kết nghiên cứu sản phẩm (PD) có hệ số tác động (Δβ) lớn 0,360 (mức ý Kết luận số khuyến nghị 5.1 Kết luận Bảng Giá trị R2 Q2 Nhân tố R2 Mức độ xác dự báo Q2 Sự thích hợp dự báo Sự hài lịng điện tử 0,543 Trung bình 0,335 Có ý nghĩa Ý định tiếp tục sử dụng 0,344 Yếu 0,210 Có ý nghĩa Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 49 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Nguồn: Kết xử lý từ phần mềm SmartPLS 3.3.3 Hình Mơ hình cấu trúc PLS_SEM nghĩa thống kê p-value= 0,000) có tác động tích cực đến hài lịng điện tử (SA) sử dụng OGSA Yếu tố nỗ lực mong đợi (EE) có hệ số Δβ tương đối thấp 0,227 (p-value= 0,000) nên ảnh hưởng đến hài lịng điện tử sử dụng OGSA Các yếu tố vận chuyển (SHI) hiệu suất mong đợi (PE) có hệ số Δβ thấp 0,199 (p-value= 0,000) 0,171 (p-value= 0,001) có ảnh hưởng đến hài lòng điện tử sử dụng OGSA Mặt khác, hài lịng điện tử (SA) cao ý định tiếp tục sử dụng (CI) OGSA nhiều, thể mối quan hệ hai yếu tố hệ số Δβ= 0,315 (p-value= 0,000) Kế tiếp nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ (TTF) có hệ số Δβ tương đối cao 0,327 (p-value= 0,000) nên có ảnh hưởng đáng kể đến ý định tiếp tục sử 50 dụng OGSA theo quan hệ tỷ lệ thuận Mô hình nghiên cứu với yếu tố sản phẩm, vận chuyển, hiệu suất mong đợi nỗ lực mong đợi giải thích 54% (R2 = 0,543) mức độ hài lòng điện tử Mặt khác, hai yếu tố hài lòng điện tử với nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ giải thích 34% (R2 = 0,344) cho ý định tiếp tục sử dụng OGSA Kết nghiên cứu có đóng góp định, bổ sung vào lý thuyết hài lòng điện tử, đặc biệt nhân tố mới: vận chuyển Hay nói cách khác, nhân tố vận chuyển (vấn đề giao hàng) đóng vai trò quan trọng việc làm gia tăng hài lòng OGSA Kết nghiên cứu bổ sung vào mơ hình lý thuyết UTAUT thơng qua mối quan hệ hài lòng, nhận thức nhiệm vụ Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ công nghệ (TTF) với ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng công nghệ 5.2 Một số khuyến nghị Nghiên cứu khẳng định để làm tăng ý định tiếp tục sử dụng OGSA cần gia tăng hài lòng điện tử với nhiệm vụ nhận thức cơng nghệ Để làm gia tăng hài lịng điện tử, doanh nghiệp cần trọng đến mức độ hiệu ứng dụng OGSA mang lại cho khách hàng Theo kết mà nhóm tác giả khảo sát yếu tố mang lại hiệu nhiều sản phẩm Trong đó, cần ý vào yếu tố cung cấp sản phẩm giống với sản phẩm mà khách hàng nhìn thấy ứng dụng đảm bảo độ tươi ngon chất lượng tốt giống với mua cửa hàng trực tiếp để gia tăng hài lịng điện tử Thêm vào đó, khách hàng cảm thấy OGSA ứng dụng hữu ích cho việc đặt hàng nhận thực phẩm giai đoạn bình thường Các yếu tố nỗ lực mong đợi, hiệu suất mong đợi, vận chuyển mang lại hiệu tốt việc đem lại hài lòng cho khách hàng Mặt khác, nghiên cứu để gia tăng việc tiếp tục sử OGSA giai đoạn bình thường cần nâng cao nhiệm vụ nhận thức công nghệ cho khách hàng trọng vào việc nâng cao chức OGSA để đáp ứng đầy đủ yêu cầu việc đặt hủy đơn hàng khách hàng; cung cấp phương thức toán linh hoạt OGSA, đồng thời phải đảm bảo tương tác tích cực nhân viên OGSA với khách hàng chợ trực tuyến Khách hàng điện tử cảm thấy hài lòng mức độ hiệu tương tác ứng dụng từ gia tăng việc đặt hàng ứng dụng giới thiệu ứng dụng với người thân, bạn bè sử dụng giai đoạn bình thường 5.3 Hạn chế đề xuất cho nghiên cứu Mơ hình nghiên cứu đạt mục tiêu đề ban đầu Tuy nhiên, liệu thu thập theo phương pháp thuận tiện nên chưa có đồng ngẫu nhiên, chưa có phân biệt nhóm đối tượng ngành nghề, độ tuổi khác Trong nghiên cứu mở rộng phạm vi khảo sát, số lượng mẫu đối tượng khảo sát tới nhiều ngành nghề độ tuổi Mặc dù Venkatesh cộng (2012); Goodhue Thompson (1995) cho UTAUT TTF đủ mạnh để sử dụng đa văn hố đa ngơn ngữ thang đo có nhiều sai biệt nghĩa dịch Tiếng Việt, cần hiệu chỉnh thang đo cho phù hợp với tình hình phát triển OGSA Việt Nam ■ Tài liệu tham khảo Anderson, R E., & Srinivasan, S S (2003) E-satisfaction and e-loyalty: A contingency framework Psychology & Marketing, 20(2), 123–138 doi:10.1002/mar.10063 Bagozzi, R P., & Phillips, L W (1982) Assessing Construct Validity in Organizational Research Administrative Science Quarterly, 36, 421-458 doi:10.2307/2393203 Bhattacherjee, A (2001) Understanding Information Systems Continuance: An Expectation-Confirmation Model MIS Quarterly, 25, 351-370 doi:10.2307/3250921 Boyer, K K., & Hult, G T (2005) Extending the supply chain: Integrating operations and marketing in the online grocery industry Journal of Operations Management, 23(6), 642-661 doi:10.1016/j.jom.2005.01.003 Ceci, L (2021, october 26) Annual number of global mobile app downloads 2016-2020 From https://www.statista.com/ statistics/271644/worldwide-free-and-paid-mobile-app-store-downloads/ Chakraborty, G., Srivastava, P., & Marshall, F (2007) Are drivers of customer satisfaction different for buyers/users from different functional areas? Journal of Business & Industrial Marketing, 22, 20-28 doi:10.1108/08858620710722798 Chen, J V., Rungruengsamrit, D., Rajkumar, T M., & Yen, D C (2013) Success of electronic commerce Web sites: A Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 51 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường comparative study in two countries Information & Management, 50(6), 344-355 doi:10.1016/j.im.2013.02.007 Cho, M., Bonn, M A., & Li, J ( (2019) Differences in perceptions about food delivery apps between single-person and multi-person households International Journal of Hospitality Management, 77, 108-116 doi:10.1016/j ijhm.2018.06.019 Chopdar, P K., & Sivakumar, V J (2019) Understanding continuance usage of mobile shopping applications in India: the role of espoused cultural values and perceived risk Behaviour & Information Technology, 38(1), 42-64 doi:10.1080/0 144929X.2018.1513563 Christodoulides, G., & Michaelidou, N (2010) Shopping motives as antecedents of e-satisfaction and e-loyalty Journal of Marketing Management, 27(1-2), 181-197 doi:10.1080/0267257X.2010.489815 Cohen, J (2013) Statistical Power Analysis for the Behavioral Sciences Cyr, D (2008) Modeling Web Site Design Across Cultures: Relationships to Trust, Satisfaction, and E-Loyalty Journal of Management Information Systems, 24(4), 47-72 doi:10.2753/MIS0742-1222240402 Cyr, D., Bonanni, C., Bowes, J., & llsever, J (2005) Beyond Trust: Web Site Design Preferences Across Cultures Journal of Global Information Management (JGIM), 13(4), 25-54 doi:10.4018/jgim.2005100102 Davis, F D (1993) User acceptance of information technology: system characteristics, user perceptions and behavioral impacts International Journal of Man-Machine Studies, 38(3), 475–487 doi:10.1006/imms.1993.1022 Driediger, F., & Bhatiasevi, V (2019) Online grocery shopping in Thailand: Consumer acceptance and usage Journal of Retailing and Consumer Services, 224-237 Duarte, P., e Silva, S C., & Ferreira, M B (2018) How convenient is it? Delivering online shopping convenience to enhance customer satisfaction and encourage e-WOM Journal of Retailing and Consumer Services, 44, 161-169 doi:10.1016/j.jretconser.2018.06 Fisher, R A (1922) On the Interpretation of χ2 from Contingency Tables, and the Calculation of P Journal of the Royal Statistical Society, 85, 87-94 doi:10.2307/2340521 Geisser, S (1974) A predictive approach to the random effect model Biometrika, 61(1), 101-107 doi:10.1093/ biomet/61.1.101 Goodhue, D L., & Thompson, R L (1995) Task-Technology Fit and Individual Performance MIS Quarterly,, 19, 213-236 doi:10.2307/249689 Hà Thanh (2021, may 3) From Mua sắm trực tuyến Việt Nam: Nữ giới chiếm đa số: https://kinhtedothi.vn/mua-sam-tructuyen-tai-viet-nam-nu-gioi-chiem-da-so-417700.html Hair, J F (2014) A Primer on Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS SEM) European Journal of Tourism Research, 211-213 Hair, J F., Jr., Sarstedt, M., Christian M., R., & Gudergan, S P (2017) Advanced Issues in Partial Least Squares Structural Equation Modeling SAGE Hair, J F., Ringle, C M., & Sarstedt, M (2011) PLS-SEM: Indeed a Silver Bullet Journal of Marketing Theory and Practice, 19(2), 139-152 doi:10.2753/MTP1069-6679190202 Henseler, J., Ringle, C., & Sarstedt, M (2009) The Use of Partial Least Squares Path Modeling in International Marketing In Advances in International Marketing, 20, 277-319 doi:10.1108/S1474- 7979(2009)0000020014 Hung, M C., Yang, S T., & Hsieh, T C (2012) An examination of the determinants of mobile shopping continuance International Journal of Electronic Business Management, 10(1), 29-37 Junglas, I., Abraham, C., & Watson, R T (2008) Task-technology fit for mobile locatable information systems Decision Support Systems, 45(4), 1046-1057 doi:10.1016/j.dss.2008.02.007 Kiến An (2021, June 3) From Lượng người dùng smartphone Việt Nam đứng top 10 toàn cầu: https://vov.vn/congnghe/sanh-dieu/luong-nguoi-dung-smartphone-o-viet-nam-dung-trong-top-10-toan-cau-863220.vov Kim, J H., & Lennon, S J (2012) Electronic Retailing and Service Quality Service Management, 97-116 doi:10.1007/9781-4614-1554-1_7 Lee, C C., Cheng, H K., & Cheng, H H (2007) An empirical study of mobile commerce in insurance industry: Task– technology fit and individual differences Decision Support Systems, 43(1), 95-110 doi:10.1016/j.dss.2005.05.008 Lin, C C., Wu, H Y., & Chang, Y F (2011) The critical factors impact on online customer satisfaction Procedia Computer Science, 3, 276-281 doi:10.1016/j.procs.2010.12.047 Lu, C C., Wu, I L., & Hsiao, W H (2019) Developing customer product loyalty through mobile advertising: Affective and cognitive perspectives International Journal of Information Management, 47, 101-111 doi:10.1016/j ijinfomgt.2018.12.020 Malaquias, R F., & Hwang, Y (2019) Mobile banking use: A comparative study with Brazilian and U.S participants International Journal of Information Management, 44, 132-140 doi:10.1016/j.ijinfomgt.2018.10.004 Marinković, V., Đorđević, A., & Kalinić, Z (2020) The moderating effects of gender on customer satisfaction and continuance intention in mobile commerce: a UTAUT-based perspective Technology Analysis & Strategic Management, 32(3), 306-318 doi:10.1080/09537325.2019.1655537 52 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022 LÂM NGỌC THÙY VÀ CỘNG SỰ Mentzer, J T., & Williams, L R (2001) The Role of Logistics Leverage in Marketing Strategy Journal of Marketing Channels, 8(3-4), 29-47 doi:10.1300/J049v08n03_03 Netemeyer, R G., Bearden, W O., & Sharma, S (2003) Scaling Procedures: Issues and Applications SAGE Publications Inc Oliver, R L (1980) A Cognitive Model of the Antecedents and Consequences of Satisfaction DecisionS Journal of Marketing Research, 17(4), 460-469 doi:10.1177/002224378001700405 Parasuraman, A., Zeithaml, V A., & Berry, L L (1988) SERVQUAL: A multiple- Item Scale for measuring consumer perceptions of service quality Retailing, 12-40 Parasuraman, A., Zeithaml, V A., & Malhotra, A (2005) E-S-QUAL: A Multiple-Item Scale for Assessing Electronic Service Quality Journal of Service Research, 7(3), 213–233 doi:10.1177/1094670504271156 Patterson, P G (1993) Expectations and product performance as determinants of satisfaction for a high-involvement purchase Psychology & Marketing, 10(5), 449-465 doi:10.1002/mar.4220100507 Raza, S A., Umer, A., Qureshi, M A., & Dahri, A S (2020) Internet banking service quality, e-customer satisfaction and loyalty: the modified e-SERVQUAL model The TQM Journal, 1443–1466 doi:10.1108/TQM-02-2020- 0019 Reynolds, J (2000) eCommerce: a critical review International Journal of Retail & Distribution Management, 28, 417-444 doi:10.1108/09590550010349253 Rose, S., Clark, M., Samouel, P., & Hair, N (2012) Online Customer Experience in e-Retailing: An empirical model of Antecedents and Outcomes Journal of Retailing, 88(2), 308-322 doi:10.1016/j.jretai.2012.03.001 Shang, D., & Wu, W (2017) Understanding mobile shopping consumers’ continuance intention Industrial Management & Data Systems, 117, 213-227 doi:10.1108/IMDS-02-2016-0052 Shao, Z., Zhang, L., Li, X., & Guo, Y (2019) Antecedents of trust and continuance intention in mobile payment platforms: The moderating effect of gender Electronic Commerce Research and Applications, 33 doi:10.1016/j elerap.2018.100823 Shaw, N., & Sergueeva, K (2019) The non-monetary benefits of mobile commerce: Extending UTAUT2 with perceived value International Journal of Information Management, 45, 44-55 doi:10.1016/j.ijinfomgt.2018.10.024 Singh, R., & Söderlund, M (2020) Extending the experience construct: an examination of online grocery shopping European Journal of Marketing, 54(10), 2419–2446 doi:10.1108/ejm-06-2019-0536 Tebefood (2021, July 14) Tổng hợp đánh giá 'ứng dụng chợ online mùa dịch' From Travelmag: https://travelmag vn/tong-hop-va-danh-gia-9-ung-dung-di-cho-online-mua-dich-d54463.html Ulaga, W (2003) Capturing value creation in business relationships: A customer perspective Industrial Marketing Management, 32(8), 677-693 doi:10.1016/j.indmarman.2003.06.008 Vasić, N., Kilibarda, M., & Kaurin, T (2019) The Influence of Online Shopping Determinants on Customer Satisfaction in the Serbian Market Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research, 14(2), 70-89 doi:10.4067/ S0718-18762019000200107 Venkatesh, V., & Zhang, X (2010) Unified Theory of Acceptance and Use of Technology: U.S Vs China Journal of Global Information Technology Management, 13(1), 5-27 Venkatesh, V., Thong, J Y., & Xu, X (2012) Consumer Acceptance and Use of Information Technology: Extending the Unified Theory of Acceptance and Use of Technology MIS Quarterly, 36, 157-178 doi:10.2307/41410412 Wang, S (2018) Factors Impacting the Uptake of Mobile Banking in China: Integrating UTAUT, TTF and ECM Models Manchester, UK: The University of Manchester Wang, Y S (2008) Assessing e-commerce systems success: a respecification and validation of the DeLone and McLean model of IS success Information Systems Journal, 18(5), 529–557 doi:0.1111/j.1365-2575.2007.00268.x Wang, Y S., Tseng, T H., Wang, W T., Shih, Y W., & Chan, P Y (2019) Developing and validating a mobile catering app success model International Journal of Hospitality Management, 77, 19-30 doi:10.1016/j.ijhm.2018.06.002 Wolfinbarger, M., & Gilly, M C (2003) eTailQ: dimensionalizing, measuring and predicting etail quality Journal of Retailing, 79(3), 183-198 doi:10.1016/S0022-4359(03)00034-4 Yuan, S., Liu, Y., Yao, R., & Liu, J (2016) An investigation of users’ continuance intention towards mobile banking in China Information Development, 32(1), 20-34 doi:10.1177/0266666914522140 Zhang, J., Huang, J., & Chen, J (2010) Empirical research on user acceptance of mobile searches Tsinghua Science and Technology, 15(2), 235-245 doi:10.1016/S1007-0214(10)70056-0 Zhao, Y., & Bacao, F (2020) What factors determining customer continuingly using food delivery apps during 2019 novel coronavirus pandemic period? International Journal of Hospitality Management doi:10.1016/j.ijhm.2020.102683 Zhou, T., Lu, Y., & Wang, B (2010) Integrating TTF and UTAUT to explain mobile banking user adoption Computers in Human Behavior, 26(4), 760-767 doi:10.1016/j.chb.2010.01.013 Ziaullah, M., Feng, Y., & Akhter, S N (2014) E-Loyalty: The influence of product quality and delivery services on e-trust and e-satisfaction in China International Journal of Advancements in Research & Technology, 3(10), 20-31 Số 239- Tháng 2022- Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng 53 Ý định tiếp tục sử dụng ứng dụng chợ trực tuyến giai đoạn bình thường Phụ lục Bảng câu hỏi khảo sát sơ Nhân tố Biến quan sát Nguồn tham khảo PD1: Sản phẩm OGSAs cung cấp đầy đủ thông tin PD2: Các thông tin OGSAs sử dụng văn đồ họa rõ ràng Sản phẩm-PD PD3: Sản phẩm OGSAs ln có độ tươi chất lượng tốt (Product) giống với mua trực tiếp cửa hàng PD4: OGSAs cung cấp đa dạng sản phẩm PD5: Các sản phẩm bạn nhận ln giống với sản phẩm nhìn thấy OGSAs SHI1: Việc miễn phí vận chuyển mua OGSAs giúp gia tăng nhu cầu mua hàng SHI2: Đơn hàng giao đến tơi đảm bảo xác sản phẩm Vận chuyển-SHI đặt (Shipping) SHI3: Đơn hàng giao đến thời gian quy định OGSAs SHI4: Đơn hàng giao đến xảy thiệt hại q trình vận chuyển PE1: Tơi cảm thấy OGSAs hữu ích cho việc đặt hàng nhận thực phẩm sau đại dịch COVID-19 Hiệu suất mong PE2: Tôi cảm thấy OGSAs thuận tiện cho việc đặt hàng đợi-PE nhận thực phẩm sau đại dịch COVID-19 (Performance PE3: Tôi cảm thấy mua hàng OGSAs giúp tiết kiệm Expectancy) thời gian an toàn so với chợ truyền thống PE4: Tôi cảm thấy mua hàng OGSAs giúp mua hàng dễ dàng so với truyền thống Nỗ lực mong EE1: Tơi học cách sử dụng OGSAs cách dễ dàng đợi-EE EE2: Tơi dễ dàng đặt hàng toán OGSAs (Effort EE3: Tơi nhanh chóng thành thạo cách sử dụng OGSAs Expectancy) EE4: Tương tác với OGSAs rõ ràng dễ hiểu TTF1: Các chức OGSAs hỗ trợ việc nhắn tin trực tiếp với nhân viên Nhiệm vụ nhận TTF2: Các chức OGSAs cho phép quản lý tiến thức cơng nghệtrình đơn hàng TTF TTF3: Các chức OGSAs đáp ứng đầy đủ yêu cầu (Perceived Task việc đặt hủy đơn hàng Technology fit) TTF4: Các chức OSGAs cung cấp phương thức toán linh hoạt (Momo, Zalopay, Internet Banking, COD, ) SA1: Tơi hài lịng OGSAs đáp ứng đầy đủ u cầu tơi Sự hài lịng điện SA2: Tơi hài lịng với hiệu OGSAs mang lại tử-SA SA3: Tơi hài lịng với tương tác OGSAs (E-Satisfaction) SA4: Nhìn chung tơi hài lịng với việc mua hàng OGSAs CI1: Tôi cố gắng sử dụng OGSAs sống hàng Ý định tiếp tục ngày sau đại dịch COVID-19 sử dụng-CI CI2: Nếu có hội, tơi tiếp tục đặt hàng thông qua OGSAs sau (Continuance đại dịch COVID-19 Intention) CI3: Tôi giới thiệu OGSAs cho bạn bè CI4: Tôi sẵn sàng sử dụng liên tục OGSAs sau đại dịch COVID-19 Paulo Duarte cộng (2018); Nebojša Vasić cộng (2019); Reema Singh Magnus Söderlund (2020) Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020); Fabian Driediger Veera Bhatiasevi (2019) Fabian Driediger Veera Bhatiasevi (2019) Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020); Yuan cộng (2016) Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020); Yuan cộng (2016) Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020) Shao cộng (2018); Cho cộng (2019); Yuyang Zhao Fernando Bacao (2020) Nguồn: Nhóm tác giả tổng hợp, 2021 54 Tạp chí Khoa học & Đào tạo Ngân hàng- Số 239- Tháng 2022

Ngày đăng: 05/12/2023, 18:13

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w