CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ DIGITAL MARKETING TRONG TRUYỀN THÔNG TUYỂN SINH ĐẠI HỌC
Khái quát về cơ sở giáo dục đại học ở Việt Nam
1.1.1 Khái niệm cơ sở giáo dục đại học
Theo Khoản 1, Điều 16, Nghị định 75/2006/NĐ-CP, các cơ sở giáo dục trong hệ thống giáo dục quốc dân bao gồm trường mẫu giáo, trường mầm non, trường tiểu học, trường trung học cơ sở, trường trung học phổ thông, trường phổ thông có nhiều cấp học, trường trung cấp, trường cao đẳng và trường đại học (Chính phủ, 2006).
Tại Khoản 1, Điều 7, Luật Giáo dục đại học số 08/2012/QH13 năm 2012, và Khoản
Theo Điều 77 Luật Giáo dục nghề nghiệp 2014, cơ sở giáo dục trong hệ thống giáo dục quốc dân bao gồm trường cao đẳng, học viện, đại học vùng, đại học quốc gia và viện nghiên cứu khoa học có quyền đào tạo trình độ tiến sĩ Cơ sở giáo dục đại học tại Việt Nam được phân loại thành hai loại chính: (1) Cơ sở giáo dục đại học công lập, thuộc sở hữu nhà nước với đầu tư và xây dựng cơ sở vật chất từ Nhà nước; (2) Cơ sở giáo dục đại học tư thục, thuộc sở hữu của tổ chức xã hội, tổ chức xã hội - nghề nghiệp, tổ chức kinh tế tư nhân hoặc cá nhân, với đầu tư và xây dựng cơ sở vật chất từ các tổ chức hoặc cá nhân này.
Nghiên cứu này tập trung vào việc áp dụng Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh tại Học viện Ngân hàng, một cơ sở giáo dục đại học công lập thuộc sở hữu nhà nước, được đầu tư và xây dựng cơ sở vật chất bởi Nhà nước.
1.1.2 Người học tiềm năng – đối tượng tuyển sinh của cơ sở giáo dục đại học
1.1.2.1 Khái niệm người học tiềm năng
Khách hàng tiềm năng (Potential customer) là những cá nhân hoặc tổ chức có nhu cầu hoặc quan tâm đến sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp Theo mô hình phễu marketing, họ có thể là những người chưa biết đến doanh nghiệp hoặc sản phẩm, những người đang tìm kiếm giải pháp cho vấn đề của mình, hoặc những người phân vân giữa sản phẩm của doanh nghiệp và đối thủ cạnh tranh Thực tế cho thấy có nhiều nhóm khách hàng tiềm năng khác nhau, điều này yêu cầu doanh nghiệp cần có chiến lược tiếp cận phù hợp.
Có 6 chiến lược và chiến thuật khác nhau để xây dựng một phễu chuyển đổi hiệu quả, giúp dẫn dắt khách hàng qua từng giai đoạn trong quá trình lựa chọn sản phẩm hoặc dịch vụ.
Việc xác định khách hàng mục tiêu và hành vi của học sinh, sinh viên là rất quan trọng đối với các trường đại học (Cuthbert, 1996) Để cung cấp dịch vụ tốt nhất, các trường cần hiểu rõ nhu cầu thực sự của khách hàng (Gruber và cộng sự, 2010) Điều này bao gồm việc xác định đúng tiêu chí mà học sinh, sinh viên sử dụng để lựa chọn trường và ngành học, cũng như những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định của họ Theo Maringe (2006), dựa trên những thông tin này, các trường đại học có thể hoàn thiện chiến lược và kế hoạch nhằm đáp ứng tốt nhất nhu cầu của học sinh, sinh viên, từ đó góp phần vào sự phát triển bền vững của các cơ sở giáo dục đại học.
Người học tiềm năng tại các cơ sở giáo dục đại học là những cá nhân đang cân nhắc theo học một chương trình đào tạo nhưng chưa chính thức đăng ký Họ thường tham gia vào các hoạt động tìm kiếm thông tin về trường và chương trình học qua nhiều kênh khác nhau, bao gồm cả tìm kiếm trực tuyến và thông qua những người đã có kinh nghiệm với cơ sở giáo dục đó Trước khi đưa ra quyết định cuối cùng về nguyện vọng trong hồ sơ (trước kỳ thi tốt nghiệp THPT) hoặc quyết định chuyển nguyện vọng, nhập học hay không (sau khi biết kết quả thi), người học tiềm năng cần thu thập đầy đủ thông tin để có lựa chọn phù hợp.
Trong nghiên cứu này, "người học tiềm năng" được định nghĩa là học sinh đã tốt nghiệp hoặc chuẩn bị tốt nghiệp THPT và vừa trải qua kỳ thi tốt nghiệp THPT năm 2019 - 2020, là đối tượng chính của đề tài Các thuật ngữ "người học tiềm năng", "khách hàng tiềm năng", "Digital marketing" và "marketing trên nền tảng kỹ thuật số" sẽ được sử dụng thay thế lẫn nhau trong nội dung nghiên cứu.
1.1.2.2 Quá trình tìm kiếm thông tin trực tuyến về cơ sở giáo dục của người học tiềm năng
Trong những thập kỷ qua, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và truyền thông trực tuyến đã thay đổi cách tiếp cận thông tin của người học tiềm năng Họ hiện có nhiều phương tiện để nhanh chóng tiếp nhận, phân tích và so sánh thông tin về các cơ sở đào tạo và chương trình học trước khi đưa ra quyết định lựa chọn cuối cùng.
Các chiến lược truyền thông marketing của các cơ sở giáo dục đại học nhằm thu hút người học tiềm năng luôn gắn liền với quá trình tìm kiếm thông tin Mục tiêu cuối cùng là thuyết phục người học trở thành sinh viên của trường Các lý thuyết về tìm kiếm và đánh giá thông tin có vai trò quan trọng trong việc thu hút người học thông qua kênh Digital marketing Khi người học cảm nhận thông điệp từ các kênh này là hữu ích và tin cậy, họ sẽ sẵn sàng sử dụng công nghệ thông tin trực tuyến để đưa ra quyết định lựa chọn cơ sở giáo dục.
Hình 1 - Quá trình tìm kiếm thông tin trực tuyến của người học tiềm năng
Theo Stokes (2013), quá trình tìm kiếm thông tin trực tuyến của người học tiềm năng bắt đầu từ giai đoạn nhận thức, khi họ thu thập thông tin về chương trình đào tạo (CTĐT) từ các cơ sở giáo dục đại học qua kênh Digital marketing Người học tiềm năng thường tin tưởng vào thông tin tuyển sinh trên website của trường, bao gồm điểm chuẩn, đề án tuyển sinh, chỉ tiêu các ngành, cơ hội việc làm sau khi tốt nghiệp, hình ảnh uy tín và hoạt động của trường Dựa trên những thông tin này, họ phát sinh nhu cầu trao đổi thông tin về chương trình học và quyết định lựa chọn cuối cùng Việc ứng dụng công nghệ thông tin trong Digital marketing giúp các cơ sở giáo dục truyền tải thông tin tuyển sinh hiệu quả, từ đó thu hút và tương tác với người học tiềm năng, ảnh hưởng lớn đến quyết định của họ Khi có nhu cầu tìm kiếm thông tin, người học tiềm năng sẽ sử dụng từ khóa trên các công cụ tìm kiếm như Google hoặc Cốc Cốc để tìm kiếm website của các trường.
1.1.2.3 Ra quyết định lựa chọn trường học của người học tiềm năng
Một trong những nghiên cứu đầu tiên về hành vi mua của người tiêu dùng trong lĩnh vực giáo dục, R G Chapman (1986) cho rằng quá trình chọn trường của người học tiềm năng và phụ huynh bao gồm nhiều giai đoạn khác nhau Từ góc độ marketing, người học tiềm năng được coi là người tiêu dùng (Obermeit, 2012), và việc quyết định lựa chọn, đăng ký nhập học được xem như quá trình ra quyết định mua của người tiêu dùng, chịu ảnh hưởng bởi nỗ lực truyền thông và chiến lược marketing của nhà trường (Kotler).
Quyết định chọn trường đại học là một quá trình phức tạp, bao gồm nhiều giai đoạn của người học tiềm năng sau khi tốt nghiệp THPT Quá trình này culminates in việc đưa ra quyết định cụ thể về trường đại học mà họ sẽ theo học (Hossler, Braxton & Coopersmith).
Cách tiếp cận mô tả quá trình cân nhắc đăng ký nhập học hình thành trong suốt quãng đời học sinh D.W Chapman (1981) cho rằng quyết định vào học tại một trường cụ thể của học sinh tiềm năng bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố, trong đó có hoạt động truyền thông của trường Các nghiên cứu chỉ ra rằng việc phân chia các giai đoạn của quá trình ra quyết định phụ thuộc vào quan điểm cá nhân, thường được chia thành ba quan điểm chính, mang tính tương đối và không đồng nhất.
Quá trình ra quyết định lựa chọn trường học của người học tiềm năng diễn ra qua ba giai đoạn chính: đầu tiên, họ hình thành thái độ tích cực về việc học tại một trường; tiếp theo, họ xác định danh sách các trường mong muốn và tiến hành cân nhắc, loại trừ một số trường; cuối cùng, họ đánh giá các lựa chọn và đưa ra quyết định cuối cùng (Jackson, 1982).
Cơ sở lý luận về Digital Marketing trong truyền thông tuyển sinh đại học
Theo Peter F Drucker, chuyên gia tư vấn quản trị hàng đầu thế giới, marketing không chỉ đơn thuần là một bộ phận trong doanh nghiệp mà là toàn bộ hoạt động kinh doanh tập trung vào kết quả cuối cùng từ góc độ khách hàng Ông nhấn mạnh rằng sự thành công trong kinh doanh không phụ thuộc vào nhà sản xuất mà chính khách hàng là người quyết định.
Từ góc độ kinh doanh, Philip Kotler định nghĩa marketing là hoạt động nhằm thỏa mãn nhu cầu và ước muốn thông qua các tiến trình trao đổi Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ (AMA) mô tả marketing là tập hợp các hoạt động tạo ra, truyền thông và phân phối giá trị cho người tiêu dùng, khách hàng, đối tác và xã hội Trương Đình Chiến bổ sung rằng marketing là tập hợp các hoạt động của doanh nghiệp nhằm đáp ứng nhu cầu của thị trường.
10 nghiệp nhằm thoả mãn nhu cầu của thị trường mục tiêu thông qua quá trình trao đổi, giúp doanh nghiệp đạt mục tiêu tối đa hoá lợi nhuận”
Trong marketing hiện đại, các tổ chức cần xác định nhu cầu và mong muốn của thị trường mục tiêu để đạt được mục tiêu kinh doanh Điều này đòi hỏi họ phải thỏa mãn những nhu cầu đó một cách hiệu quả hơn so với đối thủ cạnh tranh Vì vậy, hoạt động marketing được coi là toàn bộ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp từ góc nhìn của khách hàng, trong bối cảnh nguồn lực và thị trường hiện có.
Thuật ngữ “Digital” có nghĩa là kỹ thuật số, bao gồm các phương tiện trực tuyến cho phép người dùng trải nghiệm và giúp doanh nghiệp kết nối với khách hàng, từ đó hình thành mối quan hệ bền chặt Digital Marketing là hoạt động tiếp thị sử dụng internet và các công nghệ kỹ thuật số như máy tính, điện thoại di động và các nền tảng khác để quảng bá sản phẩm và dịch vụ.
Trên thế giới, có ba quan điểm chính về Digital marketing Quan điểm đầu tiên, lấy khách hàng làm trung tâm, được đại diện bởi Philip Kotler và Kotler & Keller, cho rằng Digital marketing là quá trình lập kế hoạch sản phẩm, giá, phân phối và xúc tiến nhằm đáp ứng nhu cầu của tổ chức và cá nhân thông qua các phương tiện điện tử và internet Francesca Brosan cũng nhấn mạnh rằng Digital marketing đã chuyển từ quảng cáo truyền thống sang trải nghiệm tương tác mạnh mẽ với người tiêu dùng Quan điểm thứ hai, lấy doanh nghiệp làm trung tâm, được American Marketing Association xác định, cho rằng Digital marketing liên quan đến việc vận chuyển sản phẩm từ nhà sản xuất đến người tiêu dùng, ứng dụng công nghệ thông tin và internet Cuối cùng, quan điểm thứ ba, chú trọng cả khách hàng và doanh nghiệp, được Kannan và Li đề xuất, xác định Digital marketing là quá trình phối hợp giữa doanh nghiệp, khách hàng và các đối tác, tích hợp nền tảng trực tuyến với khả năng đo lường và tính linh hoạt cao, nhằm tạo ra và duy trì giá trị cho tất cả các bên liên quan.
Thuật ngữ "Marketing kỹ thuật số" xuất hiện từ những năm 1990, khi internet ra đời và trở thành công cụ giao tiếp và kinh doanh quan trọng để tác động đến công chúng (Damyan Ryan, 2012) Trong giai đoạn này, marketing kỹ thuật số chủ yếu tập trung vào mục tiêu quảng cáo cho khách hàng.
Tiếp thị trực tuyến, theo Burrett (2008), là việc nhắm mục tiêu cẩn thận người dùng và khuyến khích họ tương tác trong môi trường cá nhân Chaffey (2007) định nghĩa tiếp thị trực tuyến là ứng dụng công nghệ kỹ thuật số để tạo ra các kênh trực tuyến nhằm tối ưu hóa hoạt động tiếp thị, từ đó gia tăng lợi nhuận và giữ chân khách hàng thông qua việc hiểu rõ hơn về họ Định nghĩa này nhấn mạnh tầm quan trọng của sự tương tác và xây dựng mối quan hệ với khách hàng, khác biệt so với tiếp thị truyền thống Sự bùng nổ của điện thoại di động và mạng xã hội vào những năm 2000 đã làm thay đổi nội dung của marketing kỹ thuật số, cho phép khách hàng và doanh nghiệp cùng nhau phát triển các chiến lược tiếp thị nhằm đáp ứng nhu cầu hiện tại và khơi gợi nhu cầu trong tương lai.
Marketing kỹ thuật số đã trở thành một công cụ quan trọng trong giáo dục đại học, giúp các trường thu hút sinh viên và nâng cao chất lượng dịch vụ Việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số và trí tuệ nhân tạo mở rộng ranh giới giáo dục, đồng thời xây dựng hình ảnh hiện đại cho các trường Xu hướng này không chỉ giúp quảng bá thương hiệu đến sinh viên tiềm năng toàn cầu mà còn tạo ra sự cạnh tranh trong bối cảnh Cách mạng công nghiệp 4.0 Marketing kỹ thuật số đã làm thay đổi chiến lược tuyển sinh, quá trình học tập và cả giai đoạn sau tốt nghiệp, từ đó tăng cường sự hài lòng của sinh viên và mang lại giá trị gia tăng cho các cơ sở giáo dục.
Trương Đình Chiến (2015) định nghĩa "marketing trực tuyến" là nỗ lực của doanh nghiệp trong việc giới thiệu sản phẩm và thiết lập mối quan hệ với khách hàng qua Internet Lamberton và Stephen (2016) mở rộng khái niệm này bằng cách mô tả digital marketing là tổng hợp các chiến lược mà doanh nghiệp áp dụng trên nền tảng công nghệ thông tin trực tuyến, nhằm tiếp cận người tiêu dùng và các bên liên quan với tính tương tác cao, tập trung và có khả năng đo lường hiệu quả.
Digital marketing bao gồm hai kênh chính: Digital online marketing và Digital offline marketing Digital online marketing, hay tiếp thị trực tuyến, là một phần của Digital Marketing và phát triển mạnh mẽ nhờ sự bùng nổ của internet, trở thành lựa chọn hàng đầu cho các tổ chức và doanh nghiệp Tại Việt Nam, Digital online marketing chỉ mới phát triển trong khoảng 5 năm qua nhưng đã chứng minh hiệu quả vượt trội so với các phương thức marketing truyền thống Xu hướng truyền thông hiện nay ngày càng chú trọng đến người dùng, cung cấp thông tin cần thiết thay vì chỉ phát tán thông tin từ tổ chức Truyền thông đại chúng đang dần được thay thế bởi truyền thông trực tuyến, nơi nhiều nguồn tin đến với nhiều người dùng.
Marketing trực tuyến, theo Joel Reedy, Shauna Schullo và Kenneth Zimmerman (2000), bao gồm tất cả các hoạt động nhằm thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của khách hàng qua internet và các phương tiện điện tử Thông tin được cá nhân hóa và gửi đến đúng đối tượng mục tiêu, giúp nâng cao tính cạnh tranh cho các tổ chức và doanh nghiệp Việc áp dụng marketing truyền thông trực tuyến không chỉ thu hút mà còn giữ chân khách hàng hiệu quả.
Digital online marketing là hoạt động truyền tải thông tin về doanh nghiệp hoặc sản phẩm, dịch vụ đến khách hàng qua internet Mục tiêu của nó là thuyết phục khách hàng tin tưởng và sử dụng sản phẩm, dịch vụ, từ đó đáp ứng nhu cầu của cả doanh nghiệp và khách hàng.
Các chuyên gia nghiên cứu về marketing chia Digital marketing thành hai kênh là Digital online marketing và Digital offline marketing với các hình thức thể hiện riêng biệt
Trong thời đại công nghệ 4.0, ranh giới giữa các hình thức quảng cáo trong Digital marketing đang dần mờ nhạt nhờ sự phát triển của công nghệ và internet Điện thoại thông minh trở thành "máy tính bỏ túi", trong khi tivi có khả năng kết nối internet và nhận email quảng cáo Sự phổ biến của các công nghệ mạng như 3G, 4G, 5G và wifi giúp mọi người dễ dàng truy cập mạng xã hội Điều này đặt ra câu hỏi về sự khác biệt giữa quảng cáo qua SMS, Push Message và quảng cáo trên tivi Do đó, có thể thấy rằng các kênh trong Digital marketing không còn tách biệt mà có mối liên hệ chặt chẽ, nhờ vào sự tiến bộ của khoa học kỹ thuật và hạ tầng công nghệ thông tin Thuật ngữ "Digital marketing" được sử dụng chung trong nghiên cứu này để phản ánh sự phát triển này.
Theo thời gian, thuật ngữ "Digital marketing" đã tiến hóa từ việc chỉ đơn thuần là marketing trực tuyến sang việc ứng dụng công nghệ thông tin để thu hút khách hàng, hình thành ý định và hành vi mua sắm, cũng như duy trì mối quan hệ với họ Nghiên cứu này dựa trên khái niệm của Kannan và Li (2017), nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tập trung vào người học tiềm năng trong cả hai trường phái tiếp cận.
Digital marketing là quá trình kết nối giữa tổ chức và khách hàng tiềm năng thông qua nền tảng trực tuyến, giúp trao đổi và chia sẻ thông tin giá trị cho tất cả các bên liên quan.
1.2.3 Khái niệm Digitial marketing dịch vụ giáo dục
1.2.3.1 Khái niệm Digitial marketing dịch vụ giáo dục
Các hình thức cơ bản của Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh đại học
1.3.1 Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm/Search Engine Optimization (SEO)
Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) là các phương pháp nâng cao chất lượng website trên các trang kết quả tìm kiếm như Google và Yahoo, nhằm cung cấp kết quả tìm kiếm chính xác và chất lượng cho người dùng Website là giao diện chính để truy cập internet, và hiệu quả truyền thông có thể được cải thiện khi doanh nghiệp thiết kế website hợp lý, trực quan và cung cấp nội dung giá trị gia tăng Việc bổ sung thông tin chi tiết về sản phẩm và dịch vụ trên website có thể tích cực ảnh hưởng đến nhận thức của người dùng, từ đó gia tăng ý định mua hàng Doanh nghiệp có thể áp dụng ba loại tối ưu hóa SEO phổ biến: Technical SEO, On-page SEO và Off-page SEO.
Tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng hiển thị của trang web và nội dung thương hiệu trên các kết quả tìm kiếm Việc thực hiện các hoạt động tối ưu hóa nội bộ, như tạo nội dung liên quan và sử dụng mã HTML hợp lý, cùng với tối ưu hóa bên ngoài thông qua việc thu hút các liên kết từ các trang web khác và xây dựng uy tín cho trang web, là rất cần thiết (Giomelakis và Veglis, 2015).
1.3.2 Marketing công cụ tìm kiếm/Search Engine Marketing (SEM)
Marketing công cụ tìm kiếm (SEM) là hình thức marketing trực tuyến nhằm nâng cao khả năng hiển thị của trang web trên các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPS) thông qua tối ưu hóa và quảng cáo Mặc dù có ý kiến cho rằng SEM chỉ là PPC, nhưng thực tế SEM bao gồm cả SEO (tối ưu hóa công cụ tìm kiếm) và quảng cáo tìm kiếm trả phí (PPC).
1.3.3 Marketing nội dung/Content marketing/
Content marketing là một chiến lược marketing hiệu quả, tập trung vào việc sản xuất và chia sẻ nội dung giá trị nhằm thu hút và giữ chân khán giả trực tuyến Các doanh nghiệp thường áp dụng phương pháp này để tăng cường sự nhận diện thương hiệu và thúc đẩy doanh số bán hàng Bằng cách cung cấp thông tin hữu ích và giải pháp cho khách hàng, content marketing giúp xây dựng mối quan hệ bền vững với đối tượng mục tiêu.
Tiếp thị nội dung là một chiến lược quan trọng nhằm thu hút sự chú ý, tạo ra khách hàng tiềm năng và mở rộng tệp khách hàng Điều này bao gồm việc lập kế hoạch chi tiết về chuyên mục, chủ đề, nội dung bài viết, văn phong và cấu trúc thông điệp Mục tiêu là tạo ra phản ứng tích cực từ người dùng thông qua việc đăng tải trên website và các kênh truyền thông phù hợp, từ đó thay đổi suy nghĩ, thái độ và hành động của khách hàng tiềm năng Nhiệm vụ chính của tiếp thị nội dung là thực thi và kết nối để mở rộng tệp khách hàng trong thị trường mục tiêu mà doanh nghiệp đã xác định.
1.3.4 Truyền thông mạng xã hội/ Social media marketing
Truyền thông xã hội được định nghĩa bởi Safko và Brake (2009) là hành vi của cộng đồng kết nối trực tuyến nhằm chia sẻ thông tin, kiến thức và ý kiến Nó cho phép người dùng tạo và truyền tải nội dung dưới nhiều hình thức như từ ngữ, hình ảnh, video và âm thanh qua thiết bị kỹ thuật số Kietzmann và cộng sự (2011) mô tả truyền thông xã hội như một tổ ong với 7 khối chức năng: định danh, hội thoại, chia sẻ, hiện diện, quan hệ, danh tiếng và nhóm Hiệu quả của việc triển khai và quản lý các chức năng này phụ thuộc vào khả năng điều tiết của nhà cung cấp dịch vụ, điều này ngày càng quan trọng trong môi trường truyền thông kỹ thuật số không thể kiểm soát (Mangold và Faulds, 2009).
Social media marketing là quá trình tận dụng các nền tảng như Facebook, LinkedIn, Zalo và TikTok để quảng bá sản phẩm và dịch vụ Mỗi nền tảng có những đặc điểm riêng, tạo nên sự khác biệt trong mắt người dùng Ví dụ, Facebook và LinkedIn phục vụ cho những mục đích khác nhau, mặc dù cả hai đều là nền tảng truyền thông xã hội Do đó, trong hoạt động Digital marketing, việc tùy chỉnh nội dung phù hợp với ngữ cảnh của từng nền tảng là rất quan trọng.
1.3.5 Trả tiền cho mỗi làn nhấp chuột (PPC)/ Pay-per-click/
PPC, hay "Trả tiền cho mỗi lượt nhấp chuột", là một hình thức marketing trực tuyến thông qua Google Adwords, trong đó người quảng cáo phải chi trả mỗi khi có người nhấp vào quảng cáo của họ Hình thức này giúp người quảng cáo nhanh chóng thu hút khách hàng truy cập vào website của mình, tương tự như việc mua lượt truy cập.
Quảng cáo trên công cụ tìm kiếm là một hình thức phổ biến của PPC, cho phép nhà quảng cáo đưa quảng cáo lên đầu trang kết quả tìm kiếm của các công cụ như Google, UC Browser và Chrome Nhà quảng cáo có thể đặt giá thầu cho vị trí quảng cáo khi người dùng tìm kiếm từ khóa liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ của họ Thứ hạng quảng cáo được xác định bởi sáu yếu tố chính: giá thầu, chất lượng quảng cáo và trang đích, ngưỡng thứ hạng quảng cáo, khả năng cạnh tranh của phiên đấu giá, ngữ cảnh tìm kiếm, và tác động dự kiến của các phần mở rộng quảng cáo cũng như định dạng quảng cáo khác.
1.3.6 Tiếp thị liên kết/Affiliate marketing
Tiếp thị liên kết (affiliate marketing) là hình thức marketing dựa trên hiệu suất, cho phép doanh nghiệp quảng bá sản phẩm và dịch vụ qua Internet Trong mô hình này, các Publisher quảng bá sản phẩm cho nhiều Advertiser và nhận hoa hồng dựa trên lượng truy cập, doanh số bán hàng hoặc thành công của đơn hàng Hình thức này sử dụng các kênh trực tuyến như blog, fanpage và group để kết nối nhà cung cấp với khách hàng Affiliate marketing hoạt động theo mô hình CPA (cost per action), trong đó nhà cung cấp trả hoa hồng cho Publisher khi khách hàng thực hiện hành động mua hàng.
Email marketing là phương thức sử dụng email để xây dựng và duy trì mối quan hệ với khách hàng tiềm năng và hiện tại, thông qua việc gửi thông tin tiếp thị phù hợp với chiến lược của doanh nghiệp Nội dung email có thể bao gồm lời khuyên giá trị, cập nhật tin tức thương hiệu, phiếu giảm giá và gợi ý sản phẩm tương tự, nhằm kết nối và nuôi dưỡng khách hàng Đây là một trong những hình thức tiếp thị phổ biến, giúp tăng cường doanh số và lòng trung thành của khách hàng Thư điện tử cung cấp thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ, khơi dậy mong muốn và ý định mua hàng của khách Hình thức marketing qua email này rất thuận tiện và hiệu quả nhờ tốc độ nhanh và chi phí thấp trên internet.
1.3.8 Quảng cáo tự nhiên/Native advertising
Quảng cáo tự nhiên là hình thức quảng cáo doanh nghiệp phải trả phí, nơi nội dung phải phù hợp với giao diện và chức năng của nền tảng, dễ gây nhầm lẫn cho người dùng Theo Cục Quảng cáo tương tác (IAB), quảng cáo tự nhiên bao gồm 6 loại chính: quảng cáo hiển thị xen kẽ với bài viết khác, tìm kiếm trả phí, bài viết đề xuất, danh sách được quảng bá, quảng cáo hiển thị với các yếu tố tự nhiên, và nội dung tùy chỉnh không giống với bất kỳ danh mục nội dung nào khác.
Quảng cáo hiển thị (Display Advertising) trong Digital Marketing là phương thức truyền tải thông điệp tới khách hàng mục tiêu qua các biển quảng cáo trực tuyến, bao gồm banner trên website, biển quảng cáo tại siêu thị và trên mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram Các hình thức quảng cáo này xuất hiện dưới dạng banner, video trên YouTube hoặc quảng cáo trong ứng dụng di động Display Advertising thường được đặt trên các trang web bên thứ ba dưới dạng quảng cáo biểu ngữ, hình ảnh và văn bản, và có thể chia thành ba loại chính: (i) Quảng cáo vị trí trang web, nơi nhà quảng cáo chọn trang để hiển thị; (ii) Quảng cáo theo ngữ cảnh, đặt trên các trang liên quan; và (iii) Tiếp thị lại, xuất hiện trước người dùng đã rời khỏi trang mà không hoàn thành mục tiêu chuyển đổi.
1.3.10 Tiếp thị qua điện thoại di động– áp dụng với điện thoại thông minh và có kết nối internet/ Mobile marketing
Các chuyên gia trong lĩnh vực marketing phân chia Digital marketing thành hai kênh chính: Digital online marketing và Digital offline marketing Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và internet, đặc biệt trong thời kỳ cách mạng công nghiệp 4.0, đang làm mờ ranh giới giữa hai hình thức này Hiện nay, điện thoại thông minh đã trở thành những "máy tính bỏ túi", giúp kết nối người dùng với các nền tảng trực tuyến một cách dễ dàng hơn bao giờ hết.
Với sự phát triển của công nghệ internet và mạng di động như 3G, 4G, 5G, cùng với wifi, mọi người đều có cơ hội truy cập mạng xã hội Khi tivi và điện thoại thông minh kết nối internet, chúng trở thành những công cụ trong Digital online marketing Ranh giới giữa hai kênh trong Digital Marketing không còn tách biệt mà có mối liên hệ chặt chẽ, chỉ thực sự khác biệt khi có hoặc không có internet Sự tiến bộ trong khoa học kỹ thuật và hạ tầng công nghệ thông tin đã làm mờ đi ranh giới này.
Xu hướng ứng dụng Digital marketing trong tuyển sinh đại học trên thế giới
Hoạt động marketing truyền thông trực tuyến trong cơ sở giáo dục là quá trình truyền tải thông tin về chương trình đào tạo và các hoạt động của cơ sở giáo dục đến người học hiện tại và tiềm năng qua internet Mục tiêu là thuyết phục người học tin tưởng vào cơ sở giáo dục, đội ngũ giảng viên, chương trình đào tạo và cơ hội việc làm, từ đó khuyến khích họ đăng ký học tập tại cơ sở giáo dục.
Thế hệ Z, được biết đến như "người bản xứ kỹ thuật số", là thế hệ đầu tiên lớn lên hoàn toàn trong môi trường kỹ thuật số, với sự tương tác chủ yếu qua mạng xã hội và sự phụ thuộc vào Internet Theo khảo sát của Công ty quảng cáo Sparks, gần 3/4 số người trong thế hệ này sử dụng điện thoại di động nhiều hơn xem ti vi.
Thách thức công nghệ trong giáo dục đại học đang gia tăng, đòi hỏi các cơ sở giáo dục cần áp dụng các công cụ tiếp thị kỹ thuật số để thu hút hiệu quả hơn những người học tiềm năng, đặc biệt là những đối tượng am hiểu công nghệ Một minh chứng rõ ràng cho tầm quan trọng của tiếp thị trực tuyến là hình ảnh về sự gia tăng sử dụng internet trong năm 2019.
Nguồn ảnh: Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2019)
Trong một phút trên internet, có khoảng 1 triệu người đăng nhập vào Facebook, 41,6 triệu tin nhắn được gửi qua WhatsApp và Messenger, và 347,222 người lướt Instagram Sự thay đổi trong cuộc sống con người toàn cầu đã dẫn đến việc số hóa mạnh mẽ, buộc các tổ chức, bao gồm cả cơ sở giáo dục, phải áp dụng Digital online marketing để tiếp cận khách hàng tiềm năng Các chuyên gia trong lĩnh vực Digital marketing giáo dục đã chỉ ra những xu hướng quan trọng trong việc thu hút người học tiềm năng năm 2020.
1.4.1 Chú trọng đầu tư và cải thiện chất lượng Website của nhà trường
Trang web là công cụ giao tiếp quan trọng cho các cơ sở giáo dục đại học, giúp người học truy cập thông tin cập nhật hàng ngày với chi phí quảng bá thấp hơn so với tài liệu in ấn Các tính năng tương tác cho phép người học tìm hiểu về chương trình đào tạo, vị trí, cơ sở và nguồn lực của trường Một khảo sát của E-Expectations Research Group năm 2010 cho thấy 25% học sinh loại bỏ trường khỏi danh sách mong muốn do website có điều hướng và thiết kế không dễ sử dụng, trong khi 92% cho biết họ sẽ cảm thấy thất vọng nếu không tìm thấy thông tin cần thiết trên trang web.
Nhiều người cảm thấy thất vọng với một trường học và có thể loại bỏ nó khỏi danh sách mong muốn nếu không tìm thấy thông tin cần thiết trên trang web của trường.
Theo khảo sát thường niên của Chegg (2017), website của các cơ sở giáo dục là nguồn thông tin chính mà người học tìm kiếm Những thông tin quan trọng mà họ quan tâm bao gồm chương trình đào tạo, học bổng, tuyển sinh, hỗ trợ tài chính, môi trường học và xếp hạng trường.
Biểu đồ 1 - Xu hướng tìm kiếm thông tin trực tuyến của người học tiềm năng
Nguồn: Kết quả khảo sát người học thường niên của Chegg (2016-2017)
1.4.2 Tăng dung lượng truyền thông xã hội
Phương tiện truyền thông xã hội bao gồm các hoạt động trao đổi thông tin và kết nối trực tuyến qua từ ngữ, hình ảnh và video, làm thay đổi cách giao tiếp và tương tác giữa con người với nhau cũng như với các tổ chức xã hội khác Những tương tác này là hai chiều, giúp con người gần gũi hơn để khám phá và chia sẻ thông tin (Solis, 2008) Tại Việt Nam, theo thống kê của Globalwebindex năm 2018, có tới 96% người dùng internet sử dụng YouTube và 95% sử dụng Facebook.
Biểu đồ 2 - Thống kê số lượng mạng xã hội và người dùng tại Việt Nam
Theo nghiên cứu của nhóm E-Expectations năm 2010, 76% học sinh ủng hộ việc các trường tạo mạng xã hội riêng cho người học tiềm năng Hơn nữa, 52% học sinh cho biết họ đã xem video về nhà trường trên YouTube Khi quyết định đăng ký học, người học thường tìm kiếm thông tin về cơ sở giáo dục qua tư vấn và tương tác trực tuyến, đặc biệt là thông qua chatbot trên website, mạng xã hội hoặc email Fanpage của trường trở thành địa chỉ tin cậy và được ưu tiên sử dụng bởi người học.
Các chuyên gia tiếp thị kỹ thuật số dự đoán rằng vào năm 2020, xu hướng tăng cường dung lượng video của các cơ sở giáo dục đại học sẽ phát triển mạnh mẽ Trong khi đó, nhiều nhà tiếp thị vẫn tập trung vào việc tạo ra các video ngắn gọn và thu hút sự chú ý.
Twenty Three đã tiết lộ rằng phần lớn video trên web có thời lượng dưới 5 phút, nhưng video dài hơn 15 phút lại chiếm hơn 50% tổng số lượt xem.
50% tổng số video được khách hàng tiềm năng xem
Giám đốc kỹ thuật số cao cấp của Click Consult, Daniel Sarath, nhấn mạnh rằng nhiều người vẫn tin rằng video cần phải được tiêu thụ một cách nhanh chóng.
Video marketing trên mạng xã hội thường chỉ kéo dài từ 30 giây đến một phút, nhưng người tiêu dùng vẫn khao khát những câu chuyện sâu sắc, tạo cơ hội cho các nhà tiếp thị sản xuất nội dung dài hơn 5 phút Sự gia tăng của video dài vào năm 2020 đã dẫn đến việc nhiều trường học tạo ra các video dài để đưa tin về các sự kiện như bài giảng, tham quan khuôn viên hay lễ tốt nghiệp Một ví dụ điển hình là video dài 27 phút của Đại học Sheffield, ghi lại chuyến thám hiểm của sinh viên đến dãy núi Tian Shan, đã thu hút hơn 2.400 lượt xem trên YouTube nhờ vào nội dung sinh động và hấp dẫn.
1.4.3 Sử dụng TikTok cho tiếp thị giáo dục
Sự phát triển mạnh mẽ của TikTok với 500 triệu người dùng hàng tháng đã biến ứng dụng này thành mạng xã hội phổ biến cho thanh thiếu niên toàn cầu Các thương hiệu đang phải nỗ lực để thích ứng với nền tảng này và phát triển cơ sở hạ tầng cho các chiến dịch tiếp thị bền vững Mặc dù chi phí quảng cáo trên TikTok tương đối cao, với ngân sách tối thiểu là 500 đô la Mỹ mỗi ngày, nhưng các tùy chọn giá cả phải chăng hơn có thể xuất hiện khi nền tảng phát triển Các trường học cũng có thể thành công khi sáng tạo nội dung độc đáo như ảnh GIF, video và thử thách Đại học Florida là một ví dụ điển hình với hơn 86.000 người theo dõi trên TikTok.
1.4.4 Quảng cáo tìm kiếm thích ứng
Trong quảng cáo trả phí, có lẽ một trong những phát triển thú vị nhất trong năm
Năm 2020 đánh dấu sự ra mắt của quảng cáo tìm kiếm thích ứng của Google, cho phép quảng cáo tự động điều chỉnh nội dung và định dạng để phù hợp với các thiết bị và nhu cầu tìm kiếm của người dùng Các nhà quảng cáo có thể tạo ra tối đa 15 tiêu đề và bốn mô tả khác nhau, trong khi AI của Google xác định những kết hợp tối ưu nhất dựa trên cụm từ tìm kiếm Tính năng này giúp cải thiện tỷ lệ chuyển đổi cho các chiến dịch quảng cáo trả tiền, phản ánh ngôn ngữ của người học tiềm năng Sự phát triển của quảng cáo tìm kiếm thích ứng có thể tác động mạnh mẽ đến tiếp thị kỹ thuật số, yêu cầu các chuyên gia nâng cao kỹ năng trong việc tạo nội dung và phát triển thuật toán.
Tổng quan các công trình nghiên cứu liên quan đến Digital Marketing trong tuyển sinh đại học
1.5.1 Nghiên cứu về Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh đại học trên thế giới
1.5.1.1 Hướng nghiên cứu chỉ rõ tầm quan trọng của Digital marketing trong thu hút người học tiềm năng của các cơ sở giáo dục
Các nghiên cứu về Digital marketing trong thu hút người học tiềm năng đã thu hút sự quan tâm lớn từ các cơ sở giáo dục nước ngoài Các nhà nghiên cứu như Hayes, Ruschman và Walker (2009) đã chỉ ra rằng mạng xã hội là một công cụ hiệu quả trong công tác tuyển sinh Hướng nghiên cứu này được tiếp tục phát triển bởi nhiều tác giả khác như Barnes và Mattson (2009) cùng với Constantinides và Stagno (2011, 2012) Ngoài ra, các nghiên cứu cũng cho thấy rằng website vẫn là nguồn thông tin chính thức và đáng tin cậy nhất mà các trường đại học sử dụng để tiếp cận người học tiềm năng, theo quan điểm của Hoyt và Brown (2003) cũng như Kim và Gasman (2011).
Nghiên cứu năm 2006 chỉ ra rằng website và mạng xã hội đóng vai trò quan trọng trong quyết định chọn trường của học sinh tiềm năng Mạng xã hội được xem như một kênh trực tuyến để tương tác và tư vấn tuyển sinh Việc kết hợp hiệu quả giữa mạng xã hội và website có thể tạo ảnh hưởng tích cực đến ứng viên nộp hồ sơ nhập học Nghiên cứu của Phillips (2015) cũng nhấn mạnh rằng các nhà cung cấp dịch vụ giáo dục cần nhận thức rõ tầm quan trọng của việc xây dựng mối quan hệ trực tuyến với người học.
Các nghiên cứu hiện tại chưa xác định được đặc điểm chung của các kênh Digital marketing, mà chủ yếu tập trung vào việc khai thác các loại hình khác nhau và vai trò của chúng trong việc thu hút học viên tiềm năng cho các cơ sở giáo dục.
1.5.1.2 Hướng nghiên cứu chấp nhận thông tin của người học tiềm năng qua hoạt động Digital marketing
Tác động của digital marketing đến việc thu hút người học tiềm năng phụ thuộc vào mức độ chấp nhận thông tin trực tuyến và tương tác trên nền tảng kỹ thuật số của khách hàng Nghiên cứu của Ayeh (2015) và Elwalda, Lu, Ali (2016) đã áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ TAM để giải thích quá trình tiếp nhận thông tin của người dùng trên mạng xã hội.
Các nghiên cứu của Cheung, Sia và Kuan (2012), Bhattacherjee và Sanford (2006), cũng như Sussman và Siegel (2003) đã tập trung vào việc phân tích hành vi của người dùng khi tìm kiếm thông tin trực tuyến Họ đã tiến hành đánh giá những thông tin thu thập được và đặc biệt chú trọng đến tính hữu ích của chúng trong quá trình ra quyết định lựa chọn của khách hàng.
Nghiên cứu đã ứng dụng mô hình chấp nhận thông tin IAM để khám phá quá trình chấp nhận thông tin trực tuyến của người dùng từ nhiều nguồn khác nhau như website, cộng đồng trực tuyến, mạng xã hội và truyền miệng điện tử Christy và các cộng sự (2008) đã điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận ý kiến trực tuyến trên mạng xã hội, sử dụng bốn khía cạnh chất lượng đối số và hai kích thước độ tin cậy nguồn Nghiên cứu khảo sát trên nền tảng Openrice, nơi người dùng chia sẻ thông tin về nhà hàng ở Hồng Kông, với 154 phản hồi hợp lệ Kết quả cho thấy chỉ có sự liên quan và toàn diện của chất lượng lập luận có ảnh hưởng quan trọng đến tính hữu ích của thông tin, từ đó tác động đến quyết định sử dụng thông tin của người tiêu dùng trong cộng đồng trực tuyến.
LeFauve (2001) đã nghiên cứu việc ứng dụng website trong công tác tuyển sinh cao đẳng, đánh giá và chấp nhận thông tin từ góc độ này Nghiên cứu phân tích ảnh hưởng của website đến quy trình tuyển sinh, giúp cải thiện hiệu quả và tăng cường sự tiếp cận thông tin cho thí sinh.
Nội dung thông tin trên website có ảnh hưởng lớn đến quyết định chọn trường của người học, với sự tương đương giữa website và các ấn phẩm giới thiệu trong việc cung cấp thông tin và thuyết phục người học tiềm năng Việc sử dụng nhiều kênh truyền thông xã hội như diễn đàn trực tuyến và tin nhắn trực tuyến đã mở rộng khả năng thuyết phục Các trường đại học có thể tăng cường tuyển sinh bằng cách cá nhân hóa website, yêu cầu người học cung cấp thông tin nhân khẩu học trước khi nhận thông tin chi tiết Tương tác trực tiếp với người học tiềm năng trong quá trình nhập học cũng rất quan trọng, giúp họ phân biệt trường với các lựa chọn khác Hiện nay, mạng xã hội đang trở thành kênh tương tác hiệu quả giữa nhà trường và người học tiềm năng.
1.5.1.3 Hướng nghiên cứu các nhân tố tác động đến quyết định lựa chọn trường học của người học tiềm năng Ở một khía cạnh khác, ngày càng nhiều các nghiên cứu tập trung vào tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định chọn trường đại học của người học tiềm năng Kotler và Fox (1995) đã giới thiệu các biến đo lường tác động của từng nhân tố marketing hỗn hợp tới quyết định chọn trường của người học, qua đó xây dựng cơ sở lý thuyết cho nhiều nghiên cứu kiểm định sau này của Jonathan (2008), Ioan (2011), Soedijati và Pratminingsih (2011) Các tác giả coi người học tiềm năng như người tiêu dùng (Obermeit, 2012) và quá trình quyết định lựa chọn và đăng ký nhập học của người học được xem như quá trình ra quyết định mua của người tiêu dùng, với các tác nhân bên trong và bên ngoài như văn hoá, xã hội, cá nhân, tâm lý, sản phẩm, giá, cùng với nỗ lực truyền thông và chiến lược marketing của nhà trường (Kotler và Fox, 1995) Đặc biệt, các nghiên cứu của Hossler và Gallagher (1987) và Perna (2006) cũng đề cập tới ảnh hưởng của truyền thông trong công tác tuyển sinh Các nhà quản trị giáo dục cần tận dụng và khai thác hiệu quả các kênh truyền thông để thu hút và giao tiếp với người học tiềm năng, ví dụ các ấn phẩm quảng cáo, áp phích, biển quảng cáo, website, quảng cáo truyền hình, quảng cáo báo chí (Yamamoto, 2006)
Các khoản chi phí mà sinh viên phải trả có ảnh hưởng lớn đến quyết định lựa chọn trường đại học của họ, đặc biệt là giữa các nhóm thu nhập khác nhau Sinh viên từ gia đình có thu nhập cao thường không coi trọng chi phí, trong khi sinh viên từ gia đình thu nhập thấp lại bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi học phí, dẫn đến sự hạn chế trong lựa chọn trường Nghiên cứu của Leslie & Brinkman (1988) và Hossler, Hu, Schmit (1988) đều cho thấy rằng học phí là yếu tố quan trọng đối với sinh viên có thu nhập thấp, trong khi đối với sinh viên có thu nhập cao, nó ít quan trọng hơn.
Các nhà xã hội học cho rằng nhiều yếu tố như gia đình, nền tảng xã hội, khả năng và năng lực học tập của học sinh, cùng với khát vọng học tập ở bậc đại học, đều ảnh hưởng đến sự lựa chọn cơ sở giáo dục của người học tiềm năng Những yếu tố này bao gồm thành tích học tập, mức độ ảnh hưởng của cha mẹ, các thành viên trong gia đình, bạn bè, thầy cô, thu nhập gia đình và trình độ giáo dục của cha mẹ.
Nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định chọn trường của người học chủ yếu dựa trên lý thuyết hành vi tiêu dùng và các yếu tố kích thích hành vi này Kết quả của các nghiên cứu nhằm chứng minh mức độ tác động của những yếu tố này đến quyết định lựa chọn trường học của học sinh tiềm năng, đặc biệt là những yếu tố liên quan đến ứng dụng Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh của các cơ sở giáo dục.
1.5.2 Nghiên cứu về Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh đại học tại Việt Nam
Hiện nay, nghiên cứu về quyết định lựa chọn trường đại học của học sinh THPT ở Việt Nam còn hạn chế, chủ yếu tập trung vào định hướng nghề nghiệp Các hướng nghiên cứu về quyết định này chưa phong phú, và tác giả đã phân loại thành hai hướng chính để làm rõ hơn.
*Hướng nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lựa chọn trường học của người học tiềm năng:
Nghiên cứu của tác giả Nguyễn Minh Hà và cộng sự (2011) đã chỉ ra bảy nhân tố chính ảnh hưởng đến quyết định chọn trường đại học mở Thành phố Hồ Chí Minh của sinh viên, bao gồm: nỗ lực truyền thông của nhà trường đến học sinh lớp 12, chất lượng giảng dạy, đặc điểm cá nhân của sinh viên, triển vọng nghề nghiệp trong tương lai, khả năng trúng tuyển, cùng sự ảnh hưởng từ người thân trong gia đình và ngoài gia đình Tuy nhiên, chúng tôi nhận thấy rằng nghiên cứu này vẫn còn một số khía cạnh cần được xem xét thêm.
31 nhiều hạn chế bởi lượng mẫu chưa đủ lớn và mang tính đại diện, do đó khó có thể có những phát hiện khách quan
Nghiên cứu của tác giả Đỗ Thị Hồng Liên và cộng sự (2015) tại Đại học Quốc gia Hà Nội chỉ ra rằng các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn trường đại học được xếp hạng từ mạnh đến yếu, bao gồm: danh tiếng, ngôn ngữ quốc tế, uy tín khóa học, sở thích, năng lực, chương trình giảng dạy bằng ngôn ngữ quốc tế, danh tiếng trường liên kết, thông tin từ truyền thông, cựu sinh viên, tư vấn tuyển sinh, học phí, và ảnh hưởng từ giáo viên cấp THPT cũng như bạn bè Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò quan trọng của truyền thông nhà trường trong việc tác động đến quyết định của học sinh THPT khi lựa chọn cơ sở giáo dục.
Các mô hình đánh giá hiệu quả Digital marketing trong truyền thông tuyển sinh đại học
Trước tác động của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, các trường đại học tại Việt Nam, đặc biệt là Học viện Ngân hàng, đang có cơ hội chuyển đổi phương thức cung cấp dịch vụ đào tạo và nghiên cứu Việc xây dựng chiến lược Digital marketing là yếu tố quan trọng nhằm gia tăng uy tín và thu hút người học tiềm năng Sự hấp dẫn đối với người học còn phụ thuộc vào khả năng chấp nhận thông tin trực tuyến và tương tác trên nền tảng kỹ thuật số của nhà trường.
1.6.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) do Fred D Davis phát triển vào năm 1989 là một trong những mô hình quan trọng nhất trong việc nghiên cứu sự chấp nhận công nghệ Mô hình này xác định hai yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định sử dụng công nghệ mới của cá nhân: tính dễ sử dụng và tính hữu ích được cảm nhận Theo TAM, nhận thức về tính dễ sử dụng và tính hữu ích của công nghệ là yếu tố quyết định mức độ chấp nhận của người tiêu dùng Tuy nhiên, vào thời điểm đó, nhiều doanh nghiệp chỉ tập trung vào kết quả cuối cùng mà không chú ý đến ý định của khách hàng Do đó, Davis đã loại bỏ khái niệm “ý định” khỏi mô hình gốc, chuyển hướng từ thái độ sang hành động thực tế của người tiêu dùng.
Mô hình TAM hiệu chỉnh gồm:
Hình 2 - Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
Mô hình gợi ý rằng khi tiếp cận công nghệ mới, nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng của người dùng F Davis giải thích rằng "mức độ hữu ích được cảm nhận" phản ánh niềm tin của người dùng về việc công nghệ sẽ cải thiện hiệu suất công việc của họ.
Davis cho rằng mức độ dễ sử dụng của công nghệ ảnh hưởng lớn đến quyết định sử dụng của người dùng; nếu công nghệ dễ sử dụng, các rào cản khác sẽ dễ dàng vượt qua Ngược lại, nếu giao diện phức tạp, người dùng sẽ không có thái độ tích cực Các yếu tố bên ngoài như ảnh hưởng xã hội cũng đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành thái độ cá nhân Mô hình lý thuyết TAM đã được nghiên cứu và mở rộng, dẫn đến sự ra đời của TAM 2 (Venkatesh & Davis, 2000) và Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT, Venkatesh và cộng sự 2003) Tiếp theo, TAM 3 được đề xuất trong bối cảnh thương mại điện tử, nhấn mạnh tác động của lòng tin và rủi ro nhận thức đến việc sử dụng hệ thống (Venkatesh và Bala).
Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (1989) được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu ý định sử dụng dịch vụ y tế và ứng dụng công nghệ thông tin, đặc biệt là trong đào tạo online Tuy nhiên, các nghiên cứu toàn cầu chỉ ra rằng TAM có khả năng giải thích và dự đoán hạn chế do thiếu sự liên kết với thực tế Mô hình này chủ yếu tập trung vào "người dùng" máy tính cá nhân và khái niệm "tính hữu ích được cảm nhận", trong khi bỏ qua yếu tố xã hội và các hậu quả xã hội của việc sử dụng công nghệ.
1.6.2 Mô hình khả năng đánh giá kỹ lưỡng (Elaboration Likelihood Model –ELM)
Mô hình ELM, được phát triển bởi Richard E Petty và John Cacioppo vào năm 1980, giải thích cách thức xử lý thông tin và ảnh hưởng của nó đến sự thay đổi thái độ cá nhân ELM phân chia quá trình thuyết phục thành hai đường: "đường trung tâm" và "đường ngoại vi" Đường trung tâm liên quan đến việc cá nhân xem xét cẩn thận giá trị của thông tin, trong khi đường ngoại vi dựa vào các yếu tố như sự tin cậy và sức hấp dẫn của nguồn thông điệp Theo mô hình này, cả hai đường đều có ảnh hưởng đến quyết định của người học tiềm năng khi chọn cơ sở giáo dục đại học, với đường trung tâm đóng vai trò quan trọng hơn trong việc định hình quyết định sau khi tiếp nhận thông tin.
Hình 2 - Mô hình khả năng đánh giá kỹ lưỡng
Để đưa ra quyết định chính xác, người tiêu dùng cần có năng lực và động cơ phân tích thông tin Nếu thiếu nhu cầu tìm kiếm và khả năng đánh giá thông tin, họ sẽ dựa vào các thông tin khác liên quan, dẫn đến quyết định bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi các yếu tố ngoại vi Nghiên cứu của Brown, Broderick và Lee (2007) đã chỉ ra rằng các yếu tố ngoại vi có thể là lối tắt trong quá trình ra quyết định mà không cần nỗ lực đánh giá thông tin một cách kỹ lưỡng.
Khi người học tìm kiếm thông tin về các cơ sở giáo dục trên các kênh trực tuyến và tiến hành phân tích, đánh giá thông tin thu thập, tính hữu ích của thông tin trở thành yếu tố trung tâm, trong khi thái độ sử dụng công nghệ thông tin trực tuyến là yếu tố ngoại vi (Cheung, Sia, & Kuan, 2012; Bhattacherjee & Sanford, 2006) Theo mô hình ELM, chất lượng thông tin ảnh hưởng lớn đến người tiếp nhận khi họ có khả năng và động cơ để phân tích thông tin Ngược lại, trong trường hợp không có động lực, họ thường dựa vào nguồn tin hấp dẫn để đưa ra quyết định Thực tiễn cho thấy mô hình ELM là giải pháp hiệu quả giúp các nhà quản trị giáo dục tối ưu hóa nội dung và công cụ digital marketing nhằm thu hút người học.
1.6.3 Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ
The Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT), developed by Venkatesh, Morris, and Davis in 2003, synthesizes key elements from eight prominent theories, including the Theory of Reasoned Action (TRA) by Ajzen and Fishbein (1980), the Theory of Planned Behavior (TPB) by Ajzen (1985), and the Technology Acceptance Model (TAM).
Several influential models and theories have shaped our understanding of technology adoption and utilization These include Davis et al.'s Technology Acceptance Model (TAM) from 1989, Thompson et al.'s Model of PC Utilization (MPCU) from 1991, and Rogers' Innovation Diffusion Theory (IDT) from 1995 Additionally, Taylor and Todd's Combined TAM and TPB (C-TAM-TPB) introduced in 1995, along with Compeau and Higgins' Social Cognitive Theory (SCT) from 1995, and Vallerand's Motivational Model (MM) from 1997, further contribute to the theoretical framework in this field.
Lý thuyết UTAUT giải thích mức độ chấp nhận công nghệ thông tin, đánh giá khả năng người dùng tiếp nhận công nghệ mới và tương tác với hệ thống Nó hỗ trợ nhà quản lý và người ra quyết định trong việc đánh giá thành công của việc áp dụng công nghệ trong tổ chức, đồng thời thúc đẩy người dùng chấp nhận các hệ thống công nghệ mới.
1.6.4 Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model-IAM)
Mô hình chấp nhận thông tin IAM (Sussman & Siegel, 2003) lý giải quá trình mà cá nhân tiếp nhận thông tin để điều chỉnh ý định và hành vi của họ trên các nền tảng truyền thông thông qua sự can thiệp của máy tính.
Mô hình IAM được thiết lập dựa trên cả lý thuyết TAM và mô hình ELM, nhằm cải thiện khả năng giải thích mối quan hệ giữa các yếu tố Mặc dù TAM được chấp nhận rộng rãi, nhưng nó chủ yếu tập trung vào hệ thống thông tin và việc sử dụng máy tính cá nhân, dẫn đến việc bỏ qua ảnh hưởng của các quá trình xã hội (Riffai và cộng sự, 2012) Ngược lại, ELM cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách thông tin ảnh hưởng đến người nhận, cho phép mô tả sự thay đổi thái độ và các quá trình giao tiếp thuyết phục hiệu quả (Petty và Cacioppo, 1986) Theo ELM, thông tin có thể ảnh hưởng đến người nhận qua hai tuyến: tuyến trung tâm và tuyến ngoại vi Nếu cá nhân xem xét thông tin một cách sâu sắc, ảnh hưởng sẽ diễn ra qua tuyến trung tâm; trong khi nếu chỉ xem xét một cách hời hợt, ảnh hưởng sẽ xảy ra qua tuyến ngoại vi.
Sussman và cộng sự (2003) đã kết hợp Mô hình Chấp nhận Công nghệ (TAM) và Mô hình Khám Phá Thông Tin (ELM) để đề xuất Mô hình IAM, trong đó uy tín của nguồn tin đóng vai trò trung tâm, trong khi chất lượng nguồn thông tin được xem là tuyến đường ngoại vi Họ cho rằng cảm nhận tính hữu ích của thông tin là một yếu tố trung gian quan trọng, ảnh hưởng đến quyết định chấp nhận thông tin trực tuyến của người học.
Với sự phát triển nhanh chóng của phương tiện truyền thông xã hội, các nhà nghiên cứu đang chú trọng đến việc tiếp nhận thông tin trong các cộng đồng trực tuyến Mô hình chấp nhận thông tin IAM đã được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu về quá trình tiếp nhận thông tin trực tuyến của người dùng, chẳng hạn như thông tin từ các website (Harrison và Charles, 2007) và các cộng đồng trực tuyến (Christy và cộng sự).
2008), mạng xã hội (Jin, Cheung, Lee và Chen, 2009) và truyền miệng điện tử (Chen và cộng sự, 2011)
Hình 3 - Mô hình chấp nhận thông tin - IAM
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Dịch vụ giáo dục, mặc dù ra đời sau các ngành dịch vụ thương mại khác, đã được Tổ chức Thương mại Thế giới công nhận là một trong 12 ngành dịch vụ, với sản phẩm chính là kiến thức và kỹ năng Các cơ sở giáo dục là nhà cung cấp dịch vụ này, với các chương trình đào tạo được xem là dịch vụ giáo dục, mang đầy đủ đặc điểm của ngành dịch vụ Điều này cho thấy rằng, cơ sở giáo dục không chỉ đơn thuần là nơi học tập mà còn là nhà cung ứng dịch vụ giáo dục thông qua các chương trình đào tạo dành cho người học, đối tượng khách hàng chính của nhà trường.
Trong những năm gần đây, sự cạnh tranh trong lĩnh vực giáo dục ngày càng gia tăng, đặc biệt là với chính sách tuyển sinh dựa vào điểm thi tốt nghiệp phổ thông trung học.
Bộ Giáo dục và Đào tạo quy định rằng thí sinh có thể đăng ký tối đa nhiều nguyện vọng, điều này khiến hoạt động tuyển sinh trở nên khó khăn cho các trường công lập trong việc thu hút học sinh chất lượng cao Để nâng cao uy tín và chất lượng giáo dục, các cơ sở giáo dục đang tích cực áp dụng các chiến lược marketing truyền thông trực tuyến trong công tác tuyển sinh.
Ngày nay, công nghệ thông tin và internet đã mở ra nhiều cơ hội cho các cơ sở giáo dục trong việc truyền thông hiệu quả tới người học tiềm năng Tuy nhiên, câu hỏi về việc liệu thông tin trên các nền tảng số có thực sự hữu ích và có được chấp nhận trong quá trình ra quyết định lựa chọn cơ sở giáo dục và ngành đào tạo hay không vẫn còn bỏ ngỏ Nghiên cứu này nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến nhận thức về tính hữu ích của thông tin và tác động của nó đến sự chấp nhận thông tin.
Mô hình chấp nhận thông tin IAM (Sussman và Siegel, 2003) được áp dụng trong bối cảnh Học viện Ngân hàng tại Việt Nam, nhằm giải thích cách mà cá nhân sử dụng thông tin để thay đổi ý định hành vi của họ trên các nền tảng truyền thông qua trung gian máy tính.
Mô hình chấp nhận thông tin được thiết kế để kiểm tra mối liên hệ giữa chất lượng thông tin và uy tín của nguồn tin, ảnh hưởng đến tính hữu ích của thông tin và sự chấp nhận thông tin từ người dùng.
Hình 4 - Mô hình chấp nhận thông tin - IAM
Mô hình chấp nhận thông tin IAM được áp dụng rộng rãi trong nghiên cứu về quá trình chấp nhận thông tin trực tuyến của người dùng từ các nguồn như website, cộng đồng trực tuyến, mạng xã hội và truyền miệng điện tử Trong lĩnh vực marketing giáo dục, thông tin từ các kênh trực tuyến đóng vai trò quan trọng giúp người học tiềm năng đánh giá và lựa chọn phù hợp, do đó, mô hình chấp nhận thông tin là công cụ lý tưởng để nghiên cứu tác động thu hút người học trên nền tảng kỹ thuật số.
2.1.1.1 Mối quan hệ giữa tính hữu ích của thông tin và chấp nhận thông tin
Chấp nhận thông tin trong môi trường trực tuyến là quá trình mà người dùng sử dụng thông tin một cách có chủ đích Theo Davis (1986, 1993), khi người dùng nhận thức rằng công nghệ mới có thể nâng cao hiệu suất hoạt động, điều này trở thành yếu tố quan trọng trong việc giải thích mức độ chấp nhận Trong marketing truyền thông trực tuyến, tính hữu ích của thông tin về sản phẩm và dịch vụ do doanh nghiệp cung cấp ảnh hưởng lớn đến mức độ chấp nhận thông tin của khách hàng Do đó, nếu khách hàng nhận thấy thông tin hữu ích, họ có xu hướng chấp nhận thông tin đó cao hơn.
Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng có mối quan hệ rõ ràng giữa tính hữu ích của thông tin và mức độ chấp nhận thông tin, như được xác nhận trong các nghiên cứu của Christy, Matthew & Neil (2008), Chen, Chen & Hsu (2011), Dong et al (2015), Tseng & Wang (2016) và Erkan & Evans (2016) Do đó, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất là mối liên hệ này là yếu tố quan trọng trong việc hiểu cách thức thông tin được chấp nhận.
H1 Tính hữu ích của thông tin tác động tích cực tới mức độ chấp nhận thông tin
2.1.1.2 Mối quan hệ giữa chất lượng thông tin và tính hữu ích của thông tin
Chất lượng thông tin được xác định là khả năng thuyết phục của thông điệp truyền tải, liên quan đến nhận thức của người nhận về giá trị thông tin (Bhattacherjee & Sanford, 2006; Negash et al., 2003; Cheung et al., 2008) Điều này có nghĩa là chất lượng thông tin ảnh hưởng đến cách khách hàng nhận thức và sử dụng thông tin trong quá trình ra quyết định mua hàng Theo Miller (1996), có 10 tiêu chí cấu thành chất lượng thông tin, bao gồm tính liên quan, tính chính xác, tính kịp thời, tính hoàn chỉnh, tính chặt chẽ, định dạng, khả năng tiếp cận, tính tương thích, tính bảo mật và tính xác thực Nghiên cứu này tập trung vào 4 tiêu chí chính để đánh giá chất lượng thông tin, gồm tính liên quan, tính kịp thời, tính chính xác và tính toàn diện (Christy, Matthew & Neil, 2008).
Trong môi trường truyền thông trực tuyến, tính liên quan của thông tin là yếu tố quan trọng, vì người dùng thường có xu hướng đọc lướt các nội dung trên trang web.
2002), muốn có được thông tin với ít thời gian và nỗ lực nhất có thể (Nah and Davis
2002) Tính liên quan của thông tin được thể hiện ở các khía cạnh liên quan, thích hợp với nhu cầu tìm kiếm và có thể sử dụng được (Citrin, 2001)
Tính kịp thời của thông tin là yếu tố quan trọng, thể hiện qua tính thời sự và mức độ cập nhật liên tục (Wixom và Todd, 2005) Theo Madu và Madu (2002), một website không được cập nhật thường xuyên sẽ không hoạt động hiệu quả và không mang lại giá trị cho người dùng.
Tính chính xác của thông tin được đánh giá dựa trên các yếu tố như sự không có lỗi, tính đúng thực tế và độ tin cậy (Wixom và Todd, 2005) Điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường truyền thông trực tuyến, nơi mà các công cụ tìm kiếm có khả năng cung cấp hàng nghìn thông tin chỉ trong vòng 1 giây.
Tính toàn diện của thông tin, bao gồm việc đáp ứng các yêu cầu cần thiết và nhu cầu tra cứu của người dùng, có ảnh hưởng lớn đến việc sử dụng thông tin và thời gian lưu lại trên trang web Theo Wixom và Todd (2005), việc hiểu rõ nhu cầu của người học tiềm năng sẽ giúp cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường sự tương tác với nội dung.
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa chất lượng thông tin và tính hữu ích của nó, như được xác nhận bởi các tác giả Christy, Matthew và Neil (2008) cũng như Jin và các cộng sự.
2009; Chen, Chen & Hsu, 2011; Li, 2012; Dong et al., 2015; Tseng & Wang, 2015; Erkan
Phương pháp chọn mẫu
Để đạt được mục tiêu nghiên cứu trong bối cảnh nguồn lực tài chính hạn chế và thiếu thông tin tổng thể, nhóm nghiên cứu đã áp dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất, cụ thể là chọn mẫu tiện lợi Để đảm bảo tính đại diện cho mẫu nghiên cứu, tác giả đã lựa chọn các trường THPT tiêu biểu từ nhiều khu vực khác nhau tại Hà Nội và các tỉnh lân cận.
(Wu and Shaffer, 1987) Độ tin cậy
TÍNH HỮU ÍCH CỦA THÔNG TIN
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2006), cỡ mẫu tối thiểu cần thiết cho các nghiên cứu phân tích nhân tố là 100 Bên cạnh đó, Suanders và các đồng tác giả (2007) đã cung cấp một bảng quy tắc lấy mẫu dựa trên sai số biên (marginal error) từ tổng thể nghiên cứu.
(1989), đưa ra cách tính mẫu theo quy tắc nhân 5, nghĩa là lấy 1 biến quan sát nhân với
Trong nghiên cứu này, nhóm nghiên cứu xác định cỡ mẫu tối thiểu là 418, vượt qua quy tắc tính cỡ mẫu tối thiểu của Bollen Kích thước mẫu tối ưu còn phụ thuộc vào phương pháp phân tích dữ liệu và phương pháp ước lượng phổ biến, cùng với các tham số cần ước lượng.
Kích thước mẫu trong phân tích nhân tố phụ thuộc vào số lượng biến được đưa vào Hair và cộng sự (2006) đề xuất rằng số mẫu cần gấp 5 lần số biến, trong khi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) khẳng định rằng số quan sát tối thiểu nên bằng 4 đến 5 lần số biến quan sát.
Nghiên cứu này xác định cỡ mẫu tối thiểu là 603 người, dựa trên nguyên tắc 5 đến 10 lần số biến quan sát, với mục tiêu cuối cùng là 250 Đối tượng khảo sát là toàn bộ học sinh vừa tốt nghiệp cấp III, có nhu cầu tìm hiểu thông tin về Học viện Ngân hàng trước khi đăng ký tuyển sinh Họ đã có kinh nghiệm tìm kiếm thông tin qua các kênh truyền thông trực tuyến như website, fanpage, Youtube, Zalo Page, Instagram, LinkedIn, và các hình thức quảng cáo tự nhiên Nhóm nghiên cứu đã lọc đối tượng phù hợp thông qua câu hỏi điều kiện liên quan đến việc tìm hiểu thông tin về ngành học và chương trình đào tạo trên các nền tảng số của Học viện Ngân hàng.
Nghiên cứu này có 418 quan sát, cho thấy quy mô nhóm mẫu đảm bảo cho các phân tích tiếp theo Cấu trúc nhóm mẫu được phân bổ hợp lý theo giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn.
Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu
Phiếu khảo sát được xây dựng dựa trên các thang đo đã được xác nhận về độ tin cậy và tính xác thực từ các nghiên cứu trước đây Cụ thể, thang đo chất lượng thông tin được kế thừa từ nghiên cứu của Cirtin (2001) và Wixom & Todd (2005), thang đo uy tín nguồn tin dựa trên nghiên cứu của Wu & Shaffer (1987), và thang đo tính hữu ích của thông tin từ nghiên cứu của Bailey & Pearson (1983).
Bảng 1 - Các biến số và thang đo
STT NỘI DUNG ĐÁNH GIÁ
Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH là:
1 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH liên quan đến nhu cầu tìm kiếm thông tin của tôi
2 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH thích hợp với nhu cầu tìm kiếm thông tin của tôi
3 Tôi có thể sử dụng được thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH
B Tính kịp thời (Wixom and Todd, 2005)
4 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH mang tính thời sự
5 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH được cập nhật đúng lúc
6 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH được cập nhật liên tục
C Tính chính xác (Wixom and Todd, 2005)
7 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH phản ánh đúng thực tế
8 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH không có lỗi sai
9 Tôi thấy, thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của
D Tính toàn diện (Wixom and Todd, 2005)
10 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH đáp ứng đầy đủ nhu cầu tra cứu của tôi
Thông tin từ kênh truyền thông marketing của HVNH trên nền tảng số đáp ứng đầy đủ các yêu cầu về số lượng, chất lượng và mức độ hiển thị, điều này đã ảnh hưởng đến quyết định đăng ký học của tôi.
12 Tôi cảm thấy, HVNH đã hiểu được nhu cầu tra cứu của người học tiềm năng
13 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH phong phú, đa dạng và chi tiết
A Năng lực (Wu and Shaffer, 1987)
14 Thông tin đăng tải ở kênh truyền thông marketing trên nền tảng số của HVNH giúp tôi hiểu về HVNH và các chương trình đào tạo của nhà trường
15 Tôi cảm thấy bộ phân chuyên trách hiểu biết sâu sắc về mọi thông tin liên quan đến
HVNH và các chương trình đào tạo của HVNH
B Độ tin cậy (Wu and Shaffer, 1987)
Quản trị viên fanpage và website của HVNH có khả năng mô tả và phân tích chính xác về nhà trường cùng các chương trình đào tạo, đảm bảo thông tin trên các kênh truyền thông số luôn phản ánh đúng thực tế.
Đội ngũ quản trị viên fanpage, website và các kênh truyền thông số của HVNH là nguồn thông tin đáng tin cậy, hỗ trợ tôi trong việc ra quyết định chọn lựa HVNH và chương trình đào tạo phù hợp.
3 TÍNH HỮU ÍCH (WU AND SHAFFER, 1987)
18 Các thông tin giới thiệu/gợi ý trên fanpage/website và và các kênh truyền thông trên nền tảng số khác của HVNH có giá trị
19 Các thông tin giới thiệu/gợi ý trên fanpage/website và và các kênh truyền thông trên nền tảng số khác của HVNH hữu ích
20 Các thông tin giới thiệu/gợi ý trên fanpage/website và và các kênh truyền thông trên nền tảng số khác của HVNH cung cấp nhiều tin tức
4 CHẤP NHẬN THÔNG TIN (WU AND SHAFFER, 1987)
Tôi đã quyết định chọn HVNH và chương trình đào tạo của trường dựa trên thông tin giới thiệu và gợi ý từ fanpage, website cũng như các kênh truyền thông số khác của HVNH.
22 Thông tin giới thiệu/gợi ý trên fanpage/website và các kênh truyền thông trên nền tảng số khác của HVNH tác động đến lựa chọn của tôi
23 Những gợi ý và hướng dẫn trên fanpage/website và các kênh truyền thông trên nền tảng số khác của HVNH phù hợp với định hướng của tôi
2.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Nghiên cứu thu thập dữ liệu bằng hai phương pháp: Thứ nhất, nhóm học sinh PTTH sẽ tiếp cận bảng câu hỏi khảo sát qua mã QRCODE hoặc liên kết được gửi qua email, mạng xã hội như Facebook, Zalo, Viber.
Đối với việc thu thập dữ liệu trực tiếp, nhóm học sinh sẽ đến HVNH và các gian hội chợ thông tin để phát phiếu điều tra Phương pháp này cho phép sự tương tác giữa tác giả và đối tượng khảo sát, giúp giải đáp thắc mắc trong quá trình hoàn thành phiếu Điều này tránh được hiểu lầm về câu hỏi, đảm bảo rằng các câu trả lời phản ánh chính xác đánh giá của khách hàng.
2.3.3 Phương pháp phân tích số liệu
Sau khi thu thập dữ liệu, quá trình nhập liệu và xử lý được thực hiện thông qua phần mềm SPSS 25 và AMOS, nhằm phân tích mô hình và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu đã đề xuất Đặc biệt, thống kê mô tả và kiểm định mô hình cùng các thang đo sẽ được tiến hành để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của nghiên cứu.
Thống kê mô tả thông tin nhân khẩu học của đối tượng khảo sát, bao gồm giới tính, độ tuổi và trình độ học vấn, giúp người đọc nắm bắt rõ đặc điểm của nhóm nghiên cứu.
Thống kê mô tả không chỉ giúp kiểm tra phân bố của các biến mà còn phát hiện sự bất thường trong các phương án trả lời của nhóm khảo sát Điều này bao gồm việc xác định các phiếu có giá trị "missing" và những phiếu có phương án trả lời đặc biệt, chẳng hạn như các câu trả lời theo kiểu ziczac, đánh giá tuyệt đối lớn nhất, tuyệt đối nhỏ nhất, hoặc tuyệt đối trung bình.
* Kiểm định mô hình và các thang đo
(1) Phân tích độ tin cậy của thang đo:
Kiểm định Cronbach’s Alpha là phương pháp phân tích độ tin cậy của thang đo, giúp đánh giá mức độ liên kết giữa các biến quan sát trong một nhân tố Hệ số tương quan biến tổng cho biết mức độ đóng góp của từng biến vào giá trị khái niệm của nhân tố, với tiêu chí là hệ số này phải lớn hơn 0.3 để xác định biến có thực sự đóng góp hay không Việc kiểm định này cho phép chúng ta xác định xem các biến quan sát có đo lường cùng một khái niệm hay không, từ đó loại bỏ những biến không phù hợp trong mô hình nghiên cứu.
Một thang đo được coi là hợp lệ khi thoả mãn tất cả các tiểu chuẩn sau:
- Hệ số alpha của thang đo nằm trong khoảng từ 0.6 đến 0.9;
- Hệ số tương quan của các biến thành phần với biến tổng phải lớn hơn 0.3;
- Nếu loại bỏ một biến thành phần bất kỳ không làm tăng độ tin cậy của thang đo;
48 Đây là bước phân tích được tiến hành trước khi phân tích nhân tố khám phá EFA để loại các biến rác
Phân tích nhân tố khám phá là phương pháp thống kê giúp rút gọn nhiều biến quan sát có mối liên hệ thành các nhân tố Theo Hair và cộng sự (1998), phương pháp này cho phép xác định các yếu tố tiềm ẩn trong dữ liệu, từ đó tối ưu hóa quá trình phân tích và hiểu rõ hơn về các mối quan hệ giữa các biến.
Một phép phân tích nhân tố khám phái EFA được coi là hợp lệ khi thỏa mãn tất cả các tiêu chuẩn sau
- Hệ số tải nhân tố (Factor loading ) > 0.5 Theo Hair & ctg (1998)
- Các hệ số tải phân biệt - tức là các hệ số tải lớn hơn 0,5 chỉ tải lên duy nhất cho
Khi tải lên dữ liệu cho 2 nhân tố, hiệu số giữa các hệ số tải cần lớn hơn 0,3 để được phân loại vào nhóm nhân tố có giá trị tuyệt đối cao Để đảm bảo tính chính xác, chỉ nên hiển thị các hệ số tải lớn hơn 0,5 trong ma trận, giúp loại bỏ các biến không hợp lệ Để kiểm tra tiêu chuẩn chênh lệch hệ số tải cho 2 nhóm, cần xem xét hiển thị các hệ số tải lớn hơn 0,3 trên phần mềm.
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số quan trọng để đánh giá sự phù hợp của kích thước mẫu trong phân tích nhân tố Theo nghiên cứu của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007), giá trị KMO càng cao cho thấy cỡ mẫu càng thích hợp cho việc phân tích Tiêu chuẩn đánh giá KMO là từ 0.5 đến 1, trong đó giá trị trên 0.5 được coi là chấp nhận được.
Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê khi giá trị Sig nhỏ hơn 0.005, cho thấy rằng giả thuyết về các biến không có tương quan trong tổng thể không được chấp nhận Khi kiểm định này cho kết quả có ý nghĩa, điều đó chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Để đánh giá mức độ chấp nhận thông tin của học sinh tiềm năng trên các nền tảng truyền thông kỹ thuật số tại Học viện Ngân hàng, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát 603 học sinh PTTH tại Hà Nội và các tỉnh lân cận Trong số đó, 212 phiếu được thu thập trực tiếp và 267 phiếu thông qua hình thức trực tuyến qua mã QRCODE hoặc đường link gửi qua email, mạng xã hội như Facebook, Zalo, Viber Tổng số phiếu thu về là 487, trong đó có 418 phiếu hợp lệ Đối tượng khảo sát được xác định qua câu hỏi điều kiện về việc đã tìm hiểu thông tin về ngành học, chương trình đào tạo, chỉ tiêu tuyển sinh trên các kênh truyền thông số của Học viện Ngân hàng trước khi nộp hồ sơ Những phiếu trả lời của đối tượng chưa từng tìm kiếm thông tin trên nền tảng số sẽ bị loại khỏi nghiên cứu.
Bảng 2 - Thống kê mẫu phiếu điều tra
Kênh tìm kiếm thông tin
Livestream giải đáp tư vấn tuyển sinh của nhà trường 110 26,3
Tìm kiếm các bài viết về chương trình/nhà trường qua các kênh truyền thông trên nền tảng số
Viral Marketing (gồm Content Viral và Video viral) 98 23,4
Công cụ tìm kiếm SEO, SEM 110 26,3
Kết quả khảo sát từ 418 học sinh PTTH cho thấy sự cân bằng giới tính với 213 nam (51%) và 205 nữ (49%) Tất cả học sinh tham gia đều có trải nghiệm thành công trong việc tìm kiếm thông tin qua các kênh truyền thông số của HVNH.
Số lượng học sinh từ 15-18 tuổi và 19-23 tuổi gần như tương đương nhau, lần lượt là 43% và 40% Trong thời gian khảo sát từ tháng 4 đến tháng 8, khi học sinh PTTH chưa thi tốt nghiệp, tỷ lệ học sinh ở trình độ PTTH vẫn cao, đạt 44.7%, trong khi tỷ lệ tốt nghiệp PTTH là 55.3% Kết quả khảo sát cũng chỉ ra rằng hai kênh tìm kiếm thông tin phổ biến nhất là website với 84.2% và fanpage Facebook với 83%.
Kiểm định mô hình và các thang đo
3.2.1 Phân tích độ tin cậy của thang đo
Bảng 3 - Kết quả phân tích thang đo
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan với biến tổng
Cronbach’s alpha nếu loại biến Thang đo: Sự liên quan - LQ Độ tin cậy: Alpha =0,751
Thang đo: Tính kịp thời - KT Độ tin cậy: Alpha =0,801
Thang đo: Tính chính xác - CX Độ tin cậy: Alpha =0,810
Thang đo: Tính toàn diện - TD Độ tin cậy: Alpha =0,810
Thang đo: Năng lực - NL Độ tin cậy: Alpha =0,762
Thang đo: Độ tin cậy - TC Độ tin cậy: Alpha =0,727
Thang đo: Tính hữu ích của thông tin - HI Độ tin cậy: Alpha =0,832
Thang đo: Chấp nhận thông tin - CN Độ tin cậy: Alpha =0,783
Kết quả phân tích độ tin cậy của thang đo cho các biến thuộc nhân tố cấu thành chất lượng dịch vụ bán lẻ lần 1 cho thấy tất cả các chỉ số Cronbach alpha đều lớn hơn 0.6, đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy.
3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
* Kiểm định KMO và Bartlett
Bảng 4 - Kết quả kiểm định KMO và Bartlett
Trị số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin of
Sampling Adequacy) ,869 Đại lượng thống kê
Kết quả kiểm định cho thấy giá trị KMO đạt 0.869, lớn hơn 0.5, cho thấy quy mô mẫu điều tra đủ điều kiện để phân tích nhân tố Kiểm định Bartlett’s Test với giả thuyết H0 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến quan sát có ý nghĩa thống kê, với P-value (Sig) là 0.000, nhỏ hơn 0.05, chứng tỏ rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể.
* Ma trận xoay các nhân tố
Bảng 5 - Ma tận xoay nhân tố
Extraction Method: Principal Axis Factoring
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 7 iterations
Theo nghiên cứu của Theo Theo Hair & cộng sự (1998), hệ số tải nhân tố cần phải lớn hơn 0.5 và chỉ nên tải lên một nhân tố duy nhất Nếu một biến tải lên cho hai nhân tố, hiệu số giữa các hệ số tải phải lớn hơn 0.3, và các nhân tố này sẽ được phân loại theo giá trị tuyệt đối của hệ số tải lớn hơn Do đó, khi lựa chọn chỉ hiển thị các hệ số tải lớn hơn 0.5 trong ma trận, các biến không hợp lệ sẽ không được thể hiện Để kiểm tra tiêu chuẩn chênh lệch hệ số tải giữa hai nhóm, cần xem xét hiển thị các hệ số tải lớn hơn 0.3 trên phần mềm.
Bảng 6 - Giá trị Eigen và tổng phương sai trích
Initial Eigenvalues Extraction Sums of
Rotation Sums of Squared Loadings a
Giá trị Eigenvalue phản ánh mức độ biến thiên mà mỗi nhân tố giải thích, chỉ những nhân tố có Eigenvalue lớn hơn 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích Đồng thời, phần trăm tổng phương sai trích cần lớn hơn 50%, thể hiện tỷ lệ biến thiên của các biến quan sát theo Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2007).
Kết quả từ bảng 6 và 7 chỉ ra rằng, với 23 quan sát, các thang đo về chất lượng thông tin, uy tín nguồn tin, tính hữu ích của thông tin và sự chấp nhận thông tin đã được rút gọn thành 8 nhân tố.
Kết quả từ mẫu điều tra cho thấy tổng phương sai trích đạt 58.216%, cho thấy các nhân tố được rút trích phản ánh 58.216% sự biến thiên của dữ liệu gốc.
* Ma trận hệ số tương quan:
Bảng 7 - Ma trận hệ số tương quan
TD CX HI KT CN LQ TC NL
Hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc với mức ý nghĩa (Sig) < 5% Phân tích cho thấy tất cả các biến độc lập đều có tương quan dương với biến phụ thuộc Hữu ích và chấp nhận thông tin (r > 0, p < 0.05), chỉ ra rằng khi các yếu tố cấu thành Chất lượng dịch vụ bán lẻ đa kênh gia tăng, thì Hài lòng và Lòng trung thành cũng tăng theo.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA
* Kiểm định sự phù hợp của mô hình
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2010), các chỉ số Model Fit quan trọng bao gồm CMIN/DF, TLI, CFI, GFI và RMSEA Để đạt yêu cầu phù hợp mô hình, CMIN/DF cần nhỏ hơn hoặc bằng 2, RMSEA nhỏ hơn hoặc bằng 0.08, và TLI, GFI phải lớn hơn 0.9.
Kết quả phân tích Model Fit của nghiên cứu chứng tỏ mức độ phù hợp của mô hình , bao gồm:
- Chi square/df= 1.674; nhỏ hơn 2
- TLI = 0,953, GFI = 0,933, CFI = 0,961; lớn hơn 0,9
Để đánh giá độ tin cậy của thang đo, ba chỉ số quan trọng cần xem xét là độ tin cậy tổng hợp (CR), tổng phương sai rút trích (AVE) và hệ số Cronbach’s Alpha.
Bảng 8 - Độ tin cậy tổng hợp và tổng phương sai rút trích các nhân tố Độ tin cậy tổng hợp
Thang đo được coi là đáng tin cậy khi độ tin cậy tổng hợp (CR) lớn hơn 0.5 và tổng phương sai rút trích (AVE) cũng lớn hơn 0.5 (Hair & cộng sự, 1995; Nunnally, 1978) Dựa vào bảng kết quả, tất cả các giá trị CR đều vượt quá 0.5 và AVE của các thang đo cũng đều lớn hơn 0.5 Vì vậy, các thang đo lường này được xác định là đáng tin cậy.
* Kiểm định giá trị hội tụ
Thang đo đạt giá trị hội tụ khi các trọng số chuẩn hóa lớn hơn 0.5 và có ý nghĩa thống kê, theo nghiên cứu của Gerbring & Anderson (1988) và Hair cùng các cộng sự.
Một tiêu chí quan trọng để kiểm tra giá trị hội tụ là tổng phương sai rút trích (AVE) của các khái niệm Theo Fornell và Larcker (1981), để một nhân tố đạt giá trị hội tụ, AVE cần phải đạt tối thiểu 0.5.
Kết quả phân tích cho thấy tất cả các hệ số chuẩn hóa và chưa chuẩn hóa đều lớn hơn 0,5, cùng với các giá trị AVE cũng lớn hơn 0,5 Do đó, có thể kết luận rằng các nhân tố đạt được giá trị hội tụ.
Bảng 9 - Các hệ số chưa chuẩn hóa và đã chuẩn hóa Mối quan hệ
Hệ số chưa chuẩn hóa
Hệ số đã chuẩn hóa (Standardized Regression Weights)
Theo Steenkamp & Van Trijp (1991), để mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu, cần đảm bảo rằng tập biến quan sát đạt tính đơn nguyên, trừ khi có sai số giữa các biến quan sát có tương quan Kết quả cho thấy mô hình phù hợp với dữ liệu nghiên cứu và không có tương quan giữa các sai số đo lường, do đó có thể kết luận rằng nó đạt tính đơn nguyên.
Giá trị phân biệt được đánh giá qua những tiêu chí sau:
(1) Đánh giá hệ số tương quan giữa các nhân tố có khác biệt với 1 hay không
Mỗi giá trị p value trong bảng 10 kiểm định 1 cặp giả thuyết sau:
H0: Hệ số tương quan đó bằng 1
H1: Hế số tương quan đó khác 1
Kết quả mong muốn là p