PHẦN MỞ ĐẦU
Lý do chọn đề tài
Trong thời đại 4.0, công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ và trở thành yếu tố then chốt trong cuộc sống hàng ngày, đặc biệt trong các lĩnh vực xã hội, y tế và giáo dục Công nghệ giúp con người làm việc dễ dàng và hiệu quả hơn, với hơn 70% dân số Việt Nam sử dụng Internet vào đầu năm.
2020 (Hiền Minh, 2020) Và có lẽ lĩnh vực mà công nghệ được ứng dụng rộng rãi nhất chính là kinh tế - thương mại điện tử (Trang Nguyễn, 2018)
Theo báo cáo của eMarketer, Việt Nam đang chứng kiến sự bùng nổ trong việc sử dụng smartphone, với hơn 30% dân số tham gia Kết quả từ nghiên cứu của Ericsson Consumer Lab cho thấy 40% người dùng smartphone và internet hàng tuần sử dụng thường xuyên các ứng dụng như mạng xã hội, trò chuyện trực tuyến, video call và đặt thức ăn online Thương mại điện tử mang lại cơ hội cho doanh nghiệp tiếp cận đa dạng khách hàng, bất kể thời gian và địa lý, trong khi khách hàng tiết kiệm thời gian và công sức khi mua sắm trực tuyến Họ cũng có khả năng so sánh giá và nhận nhiều ưu đãi hơn Sự chuyển mình sang mua sắm trực tuyến đã chứng minh mang lại sự hài lòng cho người tiêu dùng hiện đại, những người ưu tiên sự tiện lợi và nhanh chóng (Yu và Wu, 2007).
Thói quen mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng đã thúc đẩy sự phát triển của ngành Food and Beverage (F&B) thông qua các ứng dụng giao thức ăn Tại các thành phố lớn ở Việt Nam, nhu cầu đặt món ăn online ngày càng tăng, với hình ảnh những người giao hàng trong đồng phục đỏ, xanh, vàng trở nên quen thuộc Trong bối cảnh đại dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, mua sắm trực tuyến phát huy thế mạnh và được ưa chuộng hơn bao giờ hết Theo báo cáo của Google vào tháng 09/2020, 82% người tiêu dùng Việt Nam đã mua sắm online trong thời gian cách ly xã hội, và 98% trong số họ tiếp tục thói quen này sau khi hết cách ly Nhiều ứng dụng như Delivery Now, GrabFood, GoFood, Ahamove và Baemin đã lần lượt gia nhập thị trường, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người tiêu dùng.
Sự hài lòng của khách hàng trong giao dịch trực tuyến là yếu tố quyết định đến kết quả kinh doanh (Lin, 2007) Khách hàng trực tuyến thường có yêu cầu cao hơn so với giao dịch truyền thống, đòi hỏi thông tin đáng tin cậy để đưa ra quyết định mua sắm và mong muốn nhận được dịch vụ nhanh chóng, miễn phí (Bhattacherjee, 2001) Do đó, việc nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến là rất quan trọng đối với các doanh nghiệp hiện nay.
Mặc dù có nhiều nghiên cứu về vấn đề này trên thế giới, nhưng việc áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tế tại Việt Nam là không hợp lý do sự khác biệt về thị trường và văn hóa Đặc biệt, các nghiên cứu trước đây chưa tập trung sâu vào đối tượng sinh viên và nhân viên văn phòng, những người dễ dàng tiếp cận và dẫn đầu xu hướng công nghệ Vì vậy, chúng tôi đã chọn đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn qua ứng dụng Delivery Now của người trẻ ở Thành phố Hồ Chí Minh” nhằm hỗ trợ doanh nghiệp và chủ thể kinh doanh xây dựng ứng dụng phù hợp, tìm ra giải pháp hoàn thiện để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng.
Mục đích của nghiên cứu gồm 3 mục tiêu chính sau:
Để nâng cao sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến Delivery Now, cần xác định các yếu tố ảnh hưởng như chất lượng thực phẩm, thời gian giao hàng, và dịch vụ khách hàng Dựa trên những yếu tố này, các đề xuất có thể bao gồm cải thiện quy trình giao hàng, tăng cường chất lượng món ăn, và cung cấp chương trình khuyến mãi hấp dẫn Đặc biệt, việc tập trung vào đối tượng người trẻ tại TP.HCM sẽ giúp Delivery Now và các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến khác thu hút và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn.
Kiểm định và đo lường mức độ tác động của các yếu tố như mức độ tin cậy, sự đồng cảm, tính đảm bảo, các yếu tố hữu hình, sự đáp ứng và tính dễ sử dụng đến sự hài lòng của khách hàng là rất quan trọng khi sử dụng ứng dụng Delivery Now Các yếu tố này đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao trải nghiệm người dùng và tạo sự tin tưởng, từ đó ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng.
Các nhà kinh doanh trong lĩnh vực ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến cần chú trọng đến việc cải thiện tính dễ sử dụng và tính đảm bảo của dịch vụ Bằng cách nâng cao các yếu tố hữu hình, doanh nghiệp có thể gia tăng mức độ tin cậy và sự đồng cảm với khách hàng Điều này không chỉ giúp giảm thiểu rủi ro mà còn góp phần nâng cao sự hài lòng của khách hàng, tạo nên trải nghiệm tích cực và bền vững trong kinh doanh.
1.3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
Đối tượng nghiên cứu là những người trong độ tuổi từ 18 đến 28, đang sinh sống, học tập và làm việc tại TP.HCM Nhóm này được xác định là giới trẻ, có khả năng tiếp cận và thích nghi với công nghệ một cách nhanh chóng và dễ dàng Họ thường xuyên sử dụng ứng dụng Delivery Now cũng như các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến khác.
- Phạm vi nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu được thực hiện tại TP.HCM, tiến hành khảo sát từ 05/05/2021 đến 12/05/2021.
1.4 Phương pháp nghiên cứu: Đề tài chủ yếu sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:
Phương pháp nghiên cứu định tính được triển khai thông qua phỏng vấn nhóm tập trung với đối tượng là sinh viên đã sử dụng ứng dụng Delivery Now và các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến khác Mục tiêu của nghiên cứu là xác định mô hình nghiên cứu và điều chỉnh thang đo cho phù hợp với thực tiễn.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng để kiểm tra độ tin cậy của thang đo, thực hiện phân tích nhân tố và kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính, sử dụng công cụ SPSS 20.0.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là những người từ 18 đến 28 tuổi, đang sinh sống, học tập và làm việc tại TP.HCM Nhóm này có khả năng tiếp cận và thích nghi với công nghệ nhanh chóng, đồng thời thường xuyên sử dụng ứng dụng Delivery Now cùng các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến khác.
- Phạm vi nghiên cứu: Đề tài nghiên cứu được thực hiện tại TP.HCM, tiến hành khảo sát từ 05/05/2021 đến 12/05/2021.
Phương pháp nghiên cứu
Đề tài chủ yếu sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng:
Phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện qua phỏng vấn nhóm tập trung, với đối tượng là sinh viên đã sử dụng ứng dụng Delivery Now và các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến khác Mục tiêu là xác định mô hình nghiên cứu và điều chỉnh thang đo cho phù hợp với thực tiễn.
Phương pháp nghiên cứu định lượng được áp dụng để kiểm định độ tin cậy của thang đo, thực hiện phân tích nhân tố và kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính, sử dụng công cụ SPSS 20.0.
PHẦN NỘI DUNG
Cơ sở lý thuyết
2.1.1 Định nghĩa: a Ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến: Ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến đề cập đến hệ thống dịch vụ trên điện thoại di động mà khách hàng có thể đặt đồ ăn tại các nhà hàng khác nhau, xem thực đơn đồ ăn và thức uống thông qua ứng dụng và thực hiện đặt hàng, thanh toán mà không cần tiếp xúc vật lý với nhân viên của nhà hàng (Wang et al., 2019)
Dịch vụ đặt và giao đồ ăn trực tuyến đã trở thành một lĩnh vực phổ biến, với nhiều nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng khách hàng ở các nước phương Đông như Malaysia và Trung Quốc chủ yếu chú trọng vào lợi ích như tiết kiệm thời gian và sự tiện lợi (Gupta và Paul, 2016) Trong khi đó, ở các quốc gia phương Tây như Brazil, sự gia tăng nhanh chóng trong việc sử dụng dịch vụ này được thúc đẩy bởi khả năng tiếp cận dễ dàng thông qua điện thoại thông minh (Pigatto và cộng sự, 2017).
Trong nghiên cứu của Philip Kotler (2000), sự hài lòng được định nghĩa là kết quả đánh giá của cá nhân giữa kỳ vọng và hiệu suất sản phẩm hoặc dịch vụ sau trải nghiệm Oliver (1997) cho rằng sự hài lòng phản ánh mức độ đáp ứng yêu cầu của khách hàng Hơn nữa, Nisar và Prabhakar (2018) cùng Taylor và DiPietro (2018) nhấn mạnh rằng sự hài lòng của khách hàng là kết quả chủ quan của các hoạt động tiếp thị thành công, liên kết quá trình mua sắm và tiêu dùng với phản ứng sau mua của khách hàng.
E Kimes (2011), sự hài lòng của khách hàng là mục tiêu cuối cùng của mối quan hệ giữa khách hàng với doanh nghiệp và có một số tiền đề chính như giá trị cảm nhận và chất lượng cảm nhận Ông cũng khẳng định rằng sự tiện lợi và tính dễ sử dụng của dịch vụ sẽ dẫn đến sự hài lòng cao hơn của khách hàng.
Sự hài lòng của khách hàng ngày càng được chú trọng trong bối cảnh mua sắm trực tuyến (Pham và Ahammad, 2017) Nghiên cứu gần đây đã chỉ ra rằng các thuộc tính của trang web có ảnh hưởng đáng kể đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng (Pee, Jiang và Klein, 2018; Yeo, Goh và Rezaei, 2017) Các nghiên cứu trước đây đã xem xét mối liên hệ giữa sự hài lòng và các yếu tố như chất lượng dịch vụ, hành vi mua sắm và chi tiêu của người tiêu dùng trong nhiều ngành khác nhau (Chang, Chou và Lo, 2014; Jeon và Jeong, 2017; Suhartanto và cộng sự, 2019) Tuy nhiên, phần lớn các nghiên cứu chỉ tập trung vào giai đoạn trước và trong quá trình sử dụng dịch vụ, ít chú ý đến thái độ của người tiêu dùng sau khi sử dụng dịch vụ (Pham và Ahammad, 2017).
Dựa trên các nghiên cứu trước đây, nhóm nhận thấy rằng định nghĩa về sự hài lòng được trình bày đầy đủ trong nghiên cứu của Sheryl E Kimes (2011), trong đó ông xác định sự hài lòng là mục tiêu cuối cùng trong mối quan hệ giữa khách hàng và doanh nghiệp, với các yếu tố quan trọng như giá trị cảm nhận và chất lượng cảm nhận Do đó, nhóm quyết định kế thừa định nghĩa và thang đo mà Sheryl E Kimes đã đề xuất.
(2011) để làm cơ sở thang đo sự hài lòng của khách hàng cho mô hình nghiên cứu. c Tính dễ sử dụng
Trong nghiên cứu của Rogers (1962), tính dễ sử dụng được định nghĩa là cảm nhận của cá nhân về sự đơn giản trong việc học, hiểu và nắm bắt đổi mới Ông cũng nhấn mạnh rằng tính dễ sử dụng được nhận thức là mức độ mà sản phẩm hoặc dịch vụ mới được đánh giá cao hơn so với các lựa chọn thay thế (Rogers, 1983) Theo Davis và cộng sự (1989), tính dễ sử dụng là mức độ mà người dùng tin rằng việc sử dụng hệ thống công nghệ thông tin yêu cầu ít nỗ lực, bao gồm cả trí tuệ và thể chất Do đó, ứng dụng dễ sử dụng hơn sẽ có khả năng được người dùng chấp nhận cao hơn.
Nhận thức về tính dễ sử dụng có tác động tích cực đến sự tin tưởng của khách hàng, giúp họ dễ dàng hơn trong việc sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến lần đầu Điều này không chỉ thúc đẩy sự đầu tư và cam kết trong mối quan hệ giữa người mua và người bán mà còn làm tăng sự hài lòng, ý định và hành vi của người tiêu dùng Nghiên cứu của Guriting và Ndubisi (2006) đã chỉ ra rằng tính dễ sử dụng có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi mua sắm trực tuyến ở Đông Malaysia, củng cố thêm những quan điểm này.
Nghiên cứu của 2002 chỉ ra rằng những khó khăn khi lướt web là rào cản đối với mua sắm trực tuyến Katz (1997) cũng nhấn mạnh rằng việc không thể truy cập Internet, sự phức tạp của công nghệ và cảm giác không thoải mái khi sử dụng máy tính đều cản trở việc sử dụng Internet Tóm lại, khó khăn trong việc sử dụng sẽ dẫn đến thái độ tiêu cực của người tiêu dùng đối với Internet như một công cụ mua sắm Do đó, Davis và các đồng nghiệp (1989) cho rằng cải tiến tính dễ sử dụng sẽ nâng cao hiệu suất thực hiện các hành vi mua sắm trực tuyến.
Những nghiên cứu trước đây cho thấy rằng nội dung định nghĩa về tính dễ sử dụng đã được trình bày một cách đầy đủ trong bài nghiên cứu của Davis và các cộng sự.
Năm 1989, Davis và cộng sự định nghĩa tính dễ sử dụng là mức độ mà người dùng cảm thấy việc sử dụng một hệ thống công nghệ thông tin yêu cầu rất ít nỗ lực, bao gồm cả nỗ lực trí tuệ và thể chất Do đó, nhóm nghiên cứu đã quyết định kế thừa định nghĩa và thang đo của Davis để làm cơ sở cho việc đo lường tính dễ sử dụng trong mô hình nghiên cứu của họ.
2.1.2 Các lý thuyết liên quan a Lý thuyết chấp nhận công nghệ - Technology Acceptance Model (TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), được giới thiệu bởi Davis và cộng sự vào năm 1989, là lý thuyết chủ yếu được các nhà nghiên cứu sử dụng để giải thích hành vi liên quan đến công nghệ TAM đã chứng minh tính phù hợp trong việc phân tích ý định mua sắm trực tuyến của người dùng trong thương mại điện tử Mô hình này dự đoán thái độ đối với thương mại điện tử bằng cách xem xét một trang web thương mại như một công nghệ, tương tự như một máy tính, và người tiêu dùng trực tuyến như những người dùng máy tính.
Mô hình công nghệ thông tin đã chỉ ra rằng tính hữu ích và tính dễ sử dụng được nhận thức có ảnh hưởng lớn đến thái độ và hành vi sử dụng công nghệ Tính hữu ích được nhận thức là cảm nhận của cá nhân về việc sử dụng hệ thống có thể nâng cao hiệu suất công việc, trong khi tính dễ sử dụng được nhận thức là cảm giác rằng việc sử dụng hệ thống không tốn nhiều công sức Theo mô hình TAM, tính hữu ích có tác động trực tiếp đến ý định sử dụng, trong khi tính dễ sử dụng tác động gián tiếp thông qua tính hữu ích và thái độ của người dùng.
Mô hình đề xuất mối quan hệ nhân quả giữa niềm tin, thái độ và ý định của người tiêu dùng, trong đó TAM nhấn mạnh rằng tính hữu ích được nhận thức phụ thuộc vào tính dễ sử dụng và các biến bên ngoài Những biến bên ngoài này bao gồm tính hiệu quả của máy tính, kiến thức của người dùng và đặc điểm hệ thống như mức độ liên quan của thuật ngữ và thiết kế màn hình Kết quả cho thấy rằng các yếu tố này có ảnh hưởng đáng kể đến cả tính hữu ích và tính dễ sử dụng được nhận thức.
Hình 2.1.2a: Mô hình chấp nhận công nghệ - Technology Acceptance Model (TAM) b Mô hình SERVQUAL của Parasuraman (1988)
Dựa trên lý thuyết của Gronroos (1984), Parasuraman (1985) đã phát triển công cụ đo lường SERVQUAL để đánh giá chất lượng dịch vụ cảm nhận Bộ thang đo SERVQUAL bao gồm 22 cặp mục tiêu theo thang điểm Likert, cho phép đo lường kỳ vọng và cảm nhận thực tế của khách hàng về chất lượng dịch vụ Công thức tính chất lượng dịch vụ được xác định là: Chất lượng dịch vụ = Mức độ cảm nhận - Giá trị kỳ vọng Mô hình SERVQUAL đã trở thành một công cụ phổ biến trong việc đánh giá chất lượng dịch vụ trong nhiều lĩnh vực khác nhau và bao gồm 10 thành phần chính.
(1) Phương tiện hữu hình, (2) Tin cậy, (3) Đáp ứng, (4) Năng lực phục vụ, (5) Tiếp cận,
Thiết kế nghiên cứu
Dựa trên các lý thuyết nền tảng, nhóm nghiên cứu đã phát triển bảng câu hỏi sơ bộ và thực hiện phỏng vấn 10 sinh viên từng sử dụng ứng dụng Delivery Now hoặc dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến tại TP.HCM Nhằm tăng tính chính xác và dễ hiểu, nhóm đã điều chỉnh ngôn ngữ trong thang đo gốc, tạo điều kiện thuận lợi cho các đáp viên trong quá trình phỏng vấn Bảng câu hỏi sơ bộ chủ yếu sử dụng các câu hỏi mở để thu thập thông tin một cách linh hoạt.
17 hướng thảo luận cho đáp viên theo cách bắt đầu từ những câu hỏi tổng quát, sau đó dần đi hẹp, sâu vào vấn đề cần khám phá.
Quá trình thảo luận và các bước phỏng vấn như sau:
Trong bài nghiên cứu, cần đặt ra các câu hỏi mở rộng liên quan đến khái niệm và các thành phần của những nhân tố như Mức độ tin cậy, Đồng cảm, Đảm bảo, Hữu hình, Đáp ứng, và Tính dễ sử dụng Sau đó, các đáp viên sẽ thảo luận và trình bày ý kiến của mình Cuối cùng, nhóm nghiên cứu sẽ xem xét tính phù hợp của những ý kiến này với bối cảnh nghiên cứu và đối tượng khảo sát.
Nhóm hỗ trợ đáp viên trong việc thảo luận thông tin về các biến quan sát trong thang đo gốc, bao gồm các yếu tố như Mức độ tin cậy, Đồng cảm, Đảm bảo, Hữu hình, Đáp ứng và Tính dễ sử dụng.
Nhóm sẽ thảo luận về các biến quan sát trong thang đo, điều chỉnh câu từ dựa trên ý kiến đóng góp của các cá nhân, đồng thời loại bỏ hoặc thêm vào các yếu tố nếu cần thiết để đảm bảo tính hợp lý.
2.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính Đối tượng được mời tham gia khảo sát định tính là 10 sinh viên trên địa bàn TP.HCM đều đã từng sử dụng ứng dụng Delivery Now hoặc từng sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến Kết quả phỏng vấn với 10 sinh viên cho thấy rằng, đa phần họ đều hiểu và có sự đồng ý với những khái niệm và các thành phần liên quan trong bài nghiên cứu Các ý kiến đóng góp chủ yếu đề nghị các thang đo cần bám sát vào các khái niệm về mức độ tin cậy, sự đồng cảm, tính đảm bảo, các yếu tố hữu hình, sự đáp ứng và tính dễ sử dụng để người tham gia phỏng vấn có thể hiểu và trả lời chính xác các câu hỏi khảo sát. Tuy nhiên, các đáp viên cũng đã có một số góp ý và đề xuất điều chỉnh câu từ như sau để thang đo được hoàn thiện hơn:
Bảng 2.2.2: Bảng kết quả thảo luận nhóm tập trung
STT Họ và tên đáp viên Điều chỉnh
1 Đỗ Phùng Bảo Trân Thay đổi từ “Ship” thành từ “Giao hàng”
2 Hồ Bảo Vy Bổ sung thêm phát biểu “Delivery Now có cung cấp bản đồ để tôi dễ dàng theo dõi được đơn hàng”
3 Lê Nguyễn Nam Thay đổi tên yếu tố “Thiết kế ứng dụng” thành “Đồ hoạ ứng dụng”
4 Trịnh Tú Uyên SD3: Điều chỉnh thành “Tôi dễ dàng thực hiện các tính năng trên ứng dụng Delivery Now”
5 Nguyễn Đặng Khánh Ngọc Nên thêm phát biểu về trang phục nhân viên vào yếu tố hữu hình
6 Nguyễn Hoàng Dung Thay thế từ “ app”, bằng “ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến”
7 Trương Định Quốc TC3: Điều chỉnh thành “Delivery Now cung cấp thức ăn rẻ hơn so với các quán khác”
8 Nguyễn Diệu Khanh Bổ sung thêm yếu tố liên quan đến giá trị mà khách hàng nhận được so với số tiền họ bỏ ra
9 Huỳnh Thúc Khiêm Đối tượng khảo sát nên có thêm nhân viên văn phòng cùng với học sinh, sinh viên
10 Đào Huỳnh Minh Thư Thay cụm từ “đặt đồ ăn” thành “đặt thức ăn”
Nhóm nghiên cứu và các đáp viên phỏng vấn nhất trí duy trì mô hình nghiên cứu với 6 yếu tố chính: Mức độ tin cậy, Đồng cảm, Đảm bảo, Đáp ứng, Hữu hình và Tính dễ sử dụng.
2.2.3 Phát triển và điều chỉnh thang đo sơ bộ
Trong nghiên cứu, nhóm đã đề xuất 6 khái niệm chính bao gồm Mức độ tin cậy, Đồng cảm, Đáp ứng, Hữu hình, Đảm bảo và Tính dễ sử dụng Để phù hợp với đặc điểm văn hóa và ngôn ngữ của người tiêu dùng Việt Nam, đặc biệt là sinh viên TP.HCM, nhóm đã khảo sát và điều chỉnh thang đo từ các nghiên cứu quốc tế Nghiên cứu sử dụng thang điểm đánh giá Likert 5 mức độ, từ “Hoàn toàn không đồng ý” đến “Hoàn toàn đồng ý”, nhằm đo lường các khái niệm này Dưới đây là thang đo nháp 2 cho từng khái niệm sau khi được thảo luận nội bộ và qua nhóm tập trung.
Bảng 2.2.3: Thang đo sơ bộ
Tên biến Ký hiệu Thang đo
Mức độ tin cậy TC1 Delivery Now cung cấp thông tin chính xác.
TC2 Delivery Now cung cấp thông tin đáng tin câ ̣y.
TC3 Delivery Now cung cấp thức ăn rẻ hơn so với các quán ăn 20 bên ngoài.
TC4 Delivery Now cung cấp dịch vụ xứng đáng với số tiền tôi bỏ ra Họ có nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn, đáp ứng nhu cầu của tôi và thời hạn của các chương trình này ảnh hưởng tích cực đến quyết định đặt thức ăn trực tuyến của tôi Những chương trình khuyến mãi này thực sự tạo động lực cho tôi sử dụng dịch vụ thường xuyên hơn.
Delivery Now ĐC4 Các chương trình khuyến mãi quan trọng với tôi khi sử dụng
HH1 Đồ họa của Delivery Now giúp tôi thuận tiện trong việc đọc thông tin.
HH2 Tôi thích tông màu của Delivery Now
Shipper của Delivery Now sở hữu các trang thiết bị chuyên nghiệp, tạo ấn tượng tốt cho khách hàng Đồng phục của shipper cũng rất tươm tất, thể hiện sự chuyên nghiệp trong dịch vụ Tôi cảm thấy an toàn khi giao dịch và cung cấp thông tin cá nhân với Delivery Now.
Delivery Now mang lại nhiều lợi ích vượt trội cho người dùng Đầu tiên, việc thanh toán qua Delivery Now ít rủi ro hơn so với thanh toán bằng tiền mặt Hơn nữa, dịch vụ này giúp tôi thanh toán nhanh chóng và tiện lợi hơn Nhân viên giao hàng của Delivery Now luôn nhanh chóng mang thức ăn đến tận nơi cho tôi Bên cạnh đó, Delivery Now cung cấp thông tin chi tiết về quá trình chuẩn bị và thời gian giao hàng, giúp tôi dễ dàng theo dõi đơn hàng Đặc biệt, dịch vụ hỗ trợ khách hàng của Delivery Now luôn sẵn sàng đáp ứng mọi yêu cầu của tôi, cùng với bản đồ theo dõi đơn hàng giúp tôi nắm bắt tình hình giao hàng một cách dễ dàng.
SD1 Thao tác trên Delivery Now thân thiện với người dùng. SD2 Ứng dụng Delivery Now dễ sử dụng đối với tôi.
SD3 Tôi dễ dàng thực hiện các tính năng trên ứng dụng Delivery
SD4 Tôi thấy việc sử dụng ứng dụng Delivery Now là tiện lợi
Sự hài lòng khách hàng
HL1 Delivery Now hoàn toàn đáp ứng mong đợi và nhu cầu của tôi.
HL2 Delivery Now thỏa mãn tốt những nhu cầu thiết yếu của tôi.HL3 Nhìn chung, việc sử dụng Delivery Now khiến tôi hài lòng.
Thiết kế nghiên cứu định lượng
Sau khi tiến hành nghiên cứu định tính, bảng câu hỏi đã được điều chỉnh phù hợp với bối cảnh của giới trẻ tại TP.HCM Nghiên cứu định lượng được thực hiện thông qua khảo sát chi tiết bằng Google Form, nhắm đến đối tượng từ 18 tuổi trở lên, với tổng số mẫu thu thập là 400.
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2010), kích thước mẫu tối thiểu cần đạt 100 hoặc lớn hơn, với tỷ lệ quan sát so với biến đo lường là 5:1, nghĩa là mỗi biến đo lường không được quá 5 biến quan sát (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Gorsuch (1983) cũng nhấn mạnh rằng phân tích nhân tố yêu cầu ít nhất 200 quan sát Bên cạnh đó, Tabachnick và Fidell (1991) chỉ ra rằng để phân tích hồi quy đạt hiệu quả tốt nhất, kích cỡ mẫu cần thỏa mãn công thức n >= 8k + 50, với k là số biến độc lập, dẫn đến n = 8*27 + 50 = 266.
Trong đó: n là kích cỡ mẫu k là số biến độc lập của mô hình
Mô hình nghiên cứu được đề xuất bao gồm 6 yếu tố và 27 biến quan sát Để đảm bảo tính chính xác của kết quả, nghiên cứu đã sử dụng kích thước mẫu 400 quan sát.
Nhóm nghiên cứu đã sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện, với các câu hỏi được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm Sau khi thu thập và sàng lọc thông tin, nhóm tiến hành nhập liệu vào phần mềm SPSS 20.0 để phân tích dữ liệu khảo sát Kết quả cuối cùng sẽ được phân tích, giải thích và trình bày trong bản báo cáo nghiên cứu.
2.3.2 Phương pháp tiếp cận mẫu Để thực hiện khảo sát cho nghiên cứu, nhóm đã xây dựng bảng câu hỏi thông qua Google Form và gửi trực tuyến cho các sinh viên thuộc các khối ngành tại TP.HCM.
Nhóm khảo sát đã xác định 22 người tham gia để gửi form khảo sát Họ cũng xin phép đăng bài khảo sát lên các nhóm và cộng đồng mạng chuyên review thức ăn trên Facebook, đồng thời tìm kiếm những người chuyên đăng bài review để liên lạc trực tiếp và nhờ họ thực hiện khảo sát Người tham gia có thể trả lời khảo sát trên mọi thiết bị có kết nối mạng và truy cập vào đường liên kết của bảng câu hỏi Kết quả khảo sát đảm bảo tính liên kết và hợp lệ của các câu trả lời.
Kết quả nghiên cứu định lượng
2.4.1 Thu thập dữ liệu và mẫu: Để kiểm tra các giả thuyết đề tài nghiên cứu, nhóm đã thu thập dữ liệu về các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng bằng cách đưa cho các đáp viên bảng câu hỏi để hoàn thành. Các đáp viên được lựa chọn hoàn thành bảng câu hỏi dựa trên phương pháp Phán đoán. Tổng cộng, nhóm phân phối 410 bảng câu hỏi và thu được 405 mẫu hợp lệ sau khi loại bỏ những mẫu không phù hợp.
2.4.2 Kết quả phân tích dữ liệu sơ cấp:
Trong tổng số 405 đáp viên, nam chiếm 37,9% và nữ chiếm 62,1% Phần lớn các đáp viên có độ tuổi từ 18-22 (chiếm 69%), tiếp đó là dưới 18 tuổi (chiếm 19,5%), và trên
22 tuổi (chiếm 11,5%) Có thể thấy, các đáp viên phần lớn ở độ tuổi còn trẻ.
Theo khảo sát, đa số người tham gia có mức thu nhập hàng tháng dưới 5 triệu đồng, chiếm 61,1% với 247 đáp viên Tiếp theo, 30,8% có thu nhập trên 10 triệu đồng, trong khi chỉ 8,1% có thu nhập từ 5 đến 10 triệu đồng.
Kết quả khảo sát cho thấy, trong số các đáp viên, sinh viên chiếm tỷ lệ cao nhất với 71,2%, tiếp theo là nhân viên văn phòng với 16,7%, và các ngành nghề khác chỉ chiếm 12,1% (xem bảng 2.4.3).
Bảng 2.4.2.1: Đặc điểm của các đáp viên
23 Đặc điểm Tần số Phần trăm
Thu nhập Dưới 5 triệu đồng 247 61,1
2.4.2.2 Phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha:
Theo bảng 2.4.2.2, các giá trị Tương Quan Biến Tổng đều lớn hơn 0.3, trong khi giá trị Cronbach's Alpha của các nhân tố đều vượt quá 0.7 Hơn nữa, các giá trị Cronbach's Alpha Nếu Loại Biến đều nhỏ hơn giá trị Cronbach's Alpha của nhóm cùng nhân tố Điều này cho thấy độ tin cậy của thang đo là tốt.
Bảng 2.4.2.2: Độ tin cậy của các nhân tố và biến
Cronbach's Alpha Nếu Loại Biến
HH4 565 750 Đảm bảo ĐB1 510 723 ĐB2 581 684 756 ĐB3 600 673 ĐB4 522 716 Đáp ứng ĐƯ1 624 751 ĐƯ2 670 726 801 ĐƯ3 733 695 ĐƯ4 454 823
2.4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đánh giá mối quan hệ giữa các biến trong các nhân tố khác nhau Dữ liệu đầu tiên được xem xét là bảng Kiểm định KMO và Bartlett, trong đó hệ số KMO đạt giá trị 0.761, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp (0.5 ≤ KMO ≤ 1) Đồng thời, giá trị sig của Kiểm định Bartlett là 0.000, cho thấy sự tương quan giữa các biến quan sát trong nhân tố có ý nghĩa (sig < 0.05) Do đó, phân tích nhân tố được xác nhận là phù hợp và các biến trong nhân tố có sự tương quan đáng kể.
Bảng 2.4.2.3a: Kiểm định KMO và Bartlett
Kiểm định KMO và Bartlett
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .749
Trong phân tích EFA, Eigenvalues là tiêu chí quan trọng để xác định số lượng nhân tố, với yêu cầu Eigenvalues ≥ 1 Ngoài ra, tổng phương sai giải thích cần đạt ≥ 50% để mô hình EFA được coi là phù hợp Kết quả phân tích cho thấy có 7 nhân tố được trích ra với tổng phương sai trích đạt 61,454%, chứng tỏ thang đo có giá trị phân biệt Nhóm cũng đã xem xét ma trận trọng số nhân tố dựa trên phép trích PCA, cho thấy các biến đều được nhóm vào biến đo lường với trọng số > 0.5, xác nhận rằng các biến này thực sự đo lường khái niệm cần thiết.
Bảng 2.4.2.3b: Tổng phương sai giải thích
Tổng Phương Sai Giải Thích Nhân
Giá Trị Eigenvalues Ban Đầu
Tổng Bình Phương Tải Trọng Trích Được
Tổng Bình Phương Tải Trọng Xoay
Phương Pháp Trích: Principal Component Analysis.
Kết quả phân tích từ bảng 2.4.2.3c cho thấy trọng số nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.50 và được nhóm đúng theo các biến mà chúng đo lường, chứng tỏ rằng các biến này thực sự phản ánh khái niệm mà Nhóm cần đo lường Điều này chỉ ra rằng thang đo đạt giá trị hội tụ.
Bảng 2.4.2.3c: Ma trận trọng số nhân tố đã xoay
HH4 713 ĐB3 808 ĐB4 790 ĐB2 737 ĐB1 664 ĐC4 747 ĐC3 720 ĐC1 698 ĐC2 695
Phương Pháp Trích: Principal Component Analysis
Phương Pháp Xoay: Varimax with Kaiser Normalization a
2.4.2.4 Phân tích tương quan Pearson:
Theo bảng 2.4.2.4, tất cả các giá trị sig giữa các biến đều nhỏ hơn 0.05 Điều này cho thấy kết quả đạt yêu cầu và cho phép tiến hành phân tích hồi quy để đánh giá mô hình nghiên cứu.
TC ĐC HH ĐB ĐƯ SD HL
* Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,05 (2-tailed)
** Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01 (2-tailed)
Dựa vào bảng 2.4.2.4, nhóm đã đánh giá rằng giá trị sig giữa các biến đều nhỏ hơn 0,005, cho thấy các cặp biến nghiên cứu đều được chấp nhận Các biến độc lập TC, ĐC, HH, ĐB, ĐƯ, SD có tương quan với biến phụ thuộc HL ở mức ý nghĩa 1% với độ tin cậy 99% Trong đó, biến phụ thuộc HL có tương quan mạnh nhất với biến HH (hệ số Pearson = 0,294) và yếu nhất với biến ĐƯ (hệ số Pearson = 0,169).
2.4.2.5 Phân tích hồi quy đa biến:
Bảng 2.4.2.5.1: Kết quả kiểm định F
Mô Hình Tổng Bình Phương Df Trung Bình Bình
Total 159.275 404 a Biến phụ thuộc: HL b Biến độc : (Constant), SD, ĐB, ĐƯ, ĐC, TC, HH
Kiểm định F trong bảng ANOVA nhằm xác định tính khả thi của mô hình hồi quy tuyến tính cho tổng thể Trong nghiên cứu của nhóm, giá trị sig của kiểm định F là 0.000, nhỏ hơn 0.05, cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính này phù hợp với tổng thể.
2.4.2.5.2 Phương trình hồi quy chuẩn hoá:
Bảng 2.4.2.5.2a: Bảng trọng số hồi quy
Model Hệ số chưa chuẩn hóa
B Std Error Beta Dung sai VIF
SD 229 040 262 5.726 000 853 1.172 a Biến phụ thuộc: HL
Bài viết "30 lòng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn qua ứng dụng Delivery Now của người trẻ ở TP.HCM" đã áp dụng thang đo Likert để đánh giá mức độ hài lòng của người dùng Nhóm nghiên cứu sử dụng phương trình hồi quy chuẩn hóa nhằm mang lại những đánh giá có ý nghĩa kinh tế về dịch vụ này.
Trong bảng 2.4.2.5.2a, nhóm nhận thấy rằng hệ số hồi quy của các biến độc lập TC, ĐC, HH, ĐB, ĐƯ, SD đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy các biến này có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc và không bị loại bỏ Hơn nữa, hệ số VIF nhỏ hơn 2, điều này chứng tỏ không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra.
Suy ra phương trình chuẩn hóa là:
HL= 0.108*TC + 0.176*ĐC + 0,142*HH + 0.221*ĐB + 0.158*ĐƯ + 0.262* SD
Từ đó, nhóm nhận xét rằng:
Tính dễ sử dụng, đại diện cho yếu tố tiện lợi, là nhân tố có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hài lòng của khách hàng.
Mức độ tin cậy, đại diện cho chất lượng thông tin và giá trị về giá, là nhân tố TC có tác động yếu nhất đến sự hài lòng của khách hàng.
Bảng 2.4.2.5.2b: Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết
Giả thuyết Kết quả kiểm định
H1 Mức độ tin cậy của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.018 < 0.05 ò = 0.108 Giả thuyết được chấp nhận
H2 Đồng cảm của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.000 < 0.05 ò = 0.176 Giả thuyết được chấp nhận
H3 Hữu hình của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.002 < 0.05 ò = 0.142 Giả thuyết được chấp nhận
H4 Đảm bảo của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.000 < 0.05 ò = 0.221 Giả thuyết được chấp nhận
H5 Đáp ứng của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.000 < 0.05 ò = 0.158 Giả thuyết được chấp nhận
H6 Tính dễ sử dụng của khách hàng có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng sig = 0.000 < 0.05 ò = 0.262 Giả thuyết được chấp nhận
Chương 2 trình bày các lý thuyết và các bài nghiên cứu có liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến đồng thời cũng đưa ra các mối quan hệ giữa các khái niệm với nhau cùng với những đặc điểm khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn trực tuyến, từ đó nhóm đã đề xuất mô hình lý thuyết về mức độ tin cậy, tính đảm bảo, sự đáp ứng, các yếu tố hữu hình, sự đồng cảm và tính dễ
PHẦN KẾT LUẬN
Kết luận
Nghiên cứu “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi sử dụng dịch vụ đặt thức ăn qua ứng dụng Delivery Now của người trẻ ở TP.HCM” nhằm phân tích 6 yếu tố chính: tính dễ sử dụng, tính hữu ích, niềm tin, lợi ích kinh tế và bảo mật, ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Nghiên cứu này sử dụng một mẫu thu thập dữ liệu đáng kể để kiểm định các yếu tố này.
Nghiên cứu được thực hiện với 405 đối tượng đang sinh sống và làm việc tại thành phố Hồ Chí Minh, tất cả đều đã sử dụng ứng dụng Delivery Now Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra một số thông tin quan trọng.
Sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ Delivery Now tại TP.HCM bị ảnh hưởng bởi 6 yếu tố quan trọng: (1) Mức độ tin cậy, (2) Đồng cảm, (3) Hữu hình, (4) Đảm bảo, (5) Đáp ứng, và (6) Tính dễ sử dụng Tất cả các yếu tố này đều có mối tương quan dương với sự hài lòng của khách hàng, trong đó tính dễ sử dụng được đánh giá cao nhất và có mối liên hệ chặt chẽ nhất với sự hài lòng.
Người dùng đều hài lòng với ứng dụng Delivery Now nhờ vào nhiều tính năng tiện ích, giao diện bắt mắt và dễ sử dụng Ứng dụng giúp tiết kiệm thời gian với quy trình thanh toán nhanh chóng và tính bảo mật cao, mang lại cảm giác an tâm cho người sử dụng Hơn nữa, giá thành hợp lý cùng các chương trình khuyến mãi thường xuyên khiến họ càng thêm hài lòng khi lựa chọn Delivery Now.
Giới trẻ hiện nay rất năng động và luôn tìm kiếm những trải nghiệm mới mẻ Họ dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố như giá cả và tính tiện lợi, điều này giúp họ tiết kiệm thời gian Đặc biệt, họ có nhu cầu và tiêu chuẩn cao trong việc mua sắm, đặc biệt là khi đặt thức ăn trực tuyến.
Đóng góp của đề tài
Nghiên cứu này nhằm làm rõ các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của học sinh, sinh viên tại TP.HCM khi sử dụng ứng dụng Delivery Now, dựa trên mô hình SERVQUAL Bài viết áp dụng mô hình này vào bối cảnh và văn hóa sử dụng của sinh viên Việt Nam, đồng thời kết hợp các phương pháp thống kê mô tả và phân tích dữ liệu để đưa ra những kết luận chính xác.
Nghiên cứu này cung cấp những hỗ trợ và gợi ý cho các hướng nghiên cứu tiếp theo về sự hài lòng của khách hàng đối với các ứng dụng hiện đại trong thời đại 4.0.
Delivery Now đã tiến hành nghiên cứu sâu sắc về sự hài lòng của người dùng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến tại TP.HCM Nghiên cứu này nhằm tìm ra những giải pháp và định hướng để nâng cao sự hài lòng của giới trẻ Các yếu tố quan trọng bao gồm độ tin cậy, sự đồng cảm, tính hữu hình, mức độ đảm bảo, khả năng đáp ứng và tính dễ sử dụng của ứng dụng.
Chương 3 này đã tổng hợp lại các kết quả nghiên cứu và rút ra được những kết luận, đồng thời thể hiện các đóng góp học thuật cũng như thực tiễn của đề tài, tổng hợp các ý kiến và đề xuất một số hàm ý quản trị quan trọng cho các doanh nghiệp/chủ thể kinh doanh ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến Những hàm ý này nhằm hỗ trợ Delivery Now có những kiến35 thức sâu sắc về sự hài lòng khách hàng khi sử dụng ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến, đồng thời cải thiện mức độ tin cậy, tính đảm bảo, sự đồng cảm, sự đáp ứng, các yếu tố hữu hình và tính dễ sử dụng, từ đó góp phần gia tăng sự hài lòng khách hàng, đặc biệt là của các bạn sinh viên, nhân viên văn phòng đang học tập và làm việc tại TP.HCM.
PHẦN KIẾN NGHỊ
Những hạn chế trong quá trình nghiên cứu và hướng nghiên cứu tiếp theo
Bài nghiên cứu này, mặc dù đã đạt được kết quả nhất định, vẫn tồn tại một số hạn chế Đầu tiên, do tình hình dịch COVID-19 diễn biến phức tạp, nhóm nghiên cứu chỉ có thể tập trung vào khu vực TP.HCM Do đó, để nâng cao khả năng tổng quát hóa cho các nghiên cứu tiếp theo, cần mở rộng quy mô khảo sát ra các ngành nghề khác và các tỉnh thành ngoài TP.HCM.
Phương pháp lấy mẫu thuận tiện, phi xác suất trong nghiên cứu hiện tại có tính đại diện chưa cao Do đó, các nghiên cứu trong tương lai nên áp dụng phương pháp chọn mẫu xác suất để đảm bảo kết quả có tính đại diện tốt hơn.
Vào thứ ba, các giả thuyết liên quan đến mức độ tin cậy, đồng cảm, hữu hình, đảm bảo, đáp ứng và tính dễ sử dụng không được đề cập ngay từ đầu, điều này ảnh hưởng đến quy trình kiểm định Trong các nghiên cứu tiếp theo, nhóm sẽ cùng nhau xem xét kỹ lưỡng và xác định hướng đi đúng cho các thang đo và giả thuyết cần thiết, nhằm tránh những thiếu sót.
Từ những hạn chế trên, nhóm mong muốn và cũng đã rút ra định hướng cho những nghiên cứu sau này để đề tài ngày một hoàn thiện.
4.2 Đề xuất các giải pháp nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ của Delivery Now :
- Từ kết quả và kết luâ ̣n, nhóm để xuất mô ̣t số phương án: Đối với Tính dễ sử dụng
Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng yếu tố tác động lớn nhất đến sự hài lòng của khách hàng là khả năng sử dụng công nghệ (= 0,262) Sinh viên, những người thường xuyên tiếp xúc với kiến thức mới và xu hướng, có khả năng sử dụng công nghệ cao nhưng chỉ thành thạo trên các nền tảng quen thuộc, không phải tất cả ứng dụng đặt thức ăn Nhiều nền tảng hiện nay có giao diện chưa tối ưu, gây khó khăn cho người dùng, dẫn đến giá trị trung bình của thang đo SD3 “Tôi dễ dàng thực hiện các tính năng trên ứng dụng Delivery Now” thấp nhất (3,6988) Để nâng cao tính dễ sử dụng, Delivery Now cần phát triển thêm nhiều tính năng hấp dẫn, cá nhân hóa và thuận tiện cho người dùng.
Cần nghiên cứu thói quen sử dụng nền tảng đặt thức ăn trực tuyến của sinh viên, đồng thời cập nhật xu hướng hiện tại để thiết kế giao diện hữu ích Mục tiêu là giúp người dùng dễ dàng khai thác tất cả các tính năng của ứng dụng mà không tốn quá nhiều thời gian.
Đảm bảo sự hỗ trợ nhanh chóng và liên tục giúp người dùng giải quyết các sự cố và lỗi giao diện, từ đó nâng cao đánh giá về chất lượng ứng dụng.
Bảng 4.2a: Giá trị thực trạng các biến đo lường Tính dễ sử dụng
Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn
SD1 Thao tác trên Delivery Now thân thiện với người dùng 3.8790 89425
SD2 Ứng dụng Delivery Now dễ sử dụng đối với tôi 3.9160 88321
SD3 Tôi dễ dàng thực hiện các tính năng trên ứng dụng
SD4 Tôi thấy việc sử dụng ứng dụng Delivery Now là tiện lợi 3.9432 88398
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả Đối với mức độ tin cậy
Mặc dù các ứng dụng đặt thức ăn trực tuyến đang phát triển mạnh mẽ, người tiêu dùng vẫn băn khoăn về chất lượng dịch vụ Người trẻ, với tính cách năng động và mong muốn tự đánh giá, thường nhạy cảm với vấn đề này, từ đó ảnh hưởng đến mức độ tin cậy của họ đối với các nhà hàng trên nền tảng trực tuyến Kết quả khảo sát cho thấy điểm tin cậy trung bình chỉ đạt 3.8765, cho thấy thông tin từ Delivery Now chưa thực sự đáng tin cậy trong mắt người tiêu dùng.
Do đó, Delivery Now cần:
+ Công khai các chính sách bảo vệ khách hàng khi họ cảm thấy thức ăn khi nhận không giống như cam kết của quán ăn.
+ Có sự phản hồi, giải đáp rõ ràng đối với những đánh giá, nhận xét trải nghiệm không tốt của người tiêu dùng
Cần cải thiện chất lượng thông tin trên ứng dụng bằng cách cung cấp tư vấn rõ ràng về các thông tin chính và liên quan Việc công khai và minh bạch thông tin mô tả về thực phẩm và nhà hàng là rất quan trọng, nhằm tránh những thông tin sai lệch gây khó hiểu cho khách hàng.
Bảng 4.2b: Giá trị thực trạng các biến đo Mức độ tin cậy
Ký hiệu Thang đo Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn
TC1 Delivery Now cung cấp thông tin chính xác 3.9704 95654 TC2 Delivery Now cung cấp thông tin đáng tin câ ̣y 3.8765 85860
TC3 Delivery Now cung cấp thức ăn rẻ hơn so với các quán ăn bên ngoài 4.0123 85152
TC4 Delivery Now cung cấp dịch vụ xứng đáng với số tiền tôi bỏ ra 3.8988 95809
Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy đồng cảm có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng với hệ số = 0,176 Trong đó, giá trị trung bình của thang đo ĐC2 “Delivery Now có nhiều chương trình khuyến mãi đáp ứng nhu cầu của tôi” đạt cao nhất với 3,9926 Do đó, để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, yếu tố khuyến mãi đóng vai trò quan trọng, và Delivery Now nên chú trọng phát triển các chương trình khuyến mãi hấp dẫn.
+ Có nhiều ưu đãi hơn, đáp ứng được các nhu cầu khuyến mãi khác nhau của khách hàng
Để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, cần bổ sung các chương trình theo mùa và khung giờ vàng, cùng với các chính sách tích điểm đổi khuyến mãi Ngoài ra, việc triển khai các trò chơi đổi điểm lấy quà cũng sẽ góp phần thu hút và giữ chân khách hàng.
Bảng 4.2c: Giá trị thực trạng các biến đo lường Đồng cảm
Delivery Now cung cấp nhiều chương trình khuyến mãi hấp dẫn, đáp ứng nhu cầu của người dùng với giá trị trung bình 3.9926 và độ lệch chuẩn 0.83692 Thời hạn của các chương trình khuyến mãi cũng ảnh hưởng đáng kể đến quyết định đặt thức ăn trực tuyến, với giá trị trung bình 3.9778 Những chương trình khuyến mãi này không chỉ tạo động lực cho người dùng mà còn được xem là yếu tố quan trọng khi sử dụng dịch vụ, với giá trị trung bình 3.8938 và 3.9630 tương ứng.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả Đối với hữu hình
Khách hàng có mức độ hài lòng trung bình là 3,7901 về thang đo HH1, cho thấy đồ họa của Delivery Now chưa đáp ứng được kỳ vọng của họ trong việc thuận tiện đọc thông tin.
Thiết kế và giao diện đồ hoạ của ứng dụng ảnh hưởng lớn đến sự hài lòng của khách hàng Một giao diện đẹp, màu sắc bắt mắt sẽ thu hút người dùng, tạo cảm hứng và tăng cường sự hài lòng Do đó, Delivery Now nên cải thiện giao diện ứng dụng bằng cách sử dụng hình ảnh nhiều hơn chữ, giúp tối giản hóa thiết kế và giúp khách hàng dễ dàng tập trung vào từng tính năng của ứng dụng.
Bảng 4.2d: Giá trị thực trạng các biến đo lường Hữu hình
Ký hiệu Thang đo Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn
HH1 Đồ họa của Delivery Now giúp tôi thuận tiện trong việc đọc thông tin 3.7901 77581
HH2 Tôi thích tông màu của Delivery Now 3.7062 79297
HH3 Các trang thiết bị của shipper Delivery Now trông rất chuyên nghiệp 3.7185 82341
HH4 Đồng phục shipper Delivery Now rất tươm tất 3.7778 79291
Theo kết quả phân tích dữ liệu, đa số khách hàng chưa hài lòng với độ đảm bảo của Delivery Now, mặc dù đây là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự hài lòng (với = 0,221) Để nâng cao khả năng cạnh tranh và giảm thiểu rủi ro cho người dùng, Delivery Now cần thực hiện các chính sách bảo vệ người tiêu dùng, bao gồm đảm bảo an toàn thông tin, ngăn chặn mất cắp tài khoản và thường xuyên hướng dẫn người dùng cách tự bảo vệ thông tin khi sử dụng ứng dụng.
Bảng 4.2e: Giá trị thực trạng các biến đo lường Đảm bảo
Ký hiệu Thang đo Gía trị trung bình Độ lệch chuẩn ĐB1 Tôi cảm thấy an toàn trong khi giao dịch với
Sử dụng Delivery Now mang lại cảm giác an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân, đồng thời giúp thanh toán nhanh chóng và ít rủi ro hơn so với việc thanh toán bằng tiền mặt.
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của nhóm tác giả Đối với đáp ứng
Đề xuất các giải pháp cải thiện chất lượng dịch vụ của Delivery Now
Hiền Minh (2020) Hiện thực hóa khát vọng chuyển đổi số của Việt Nam
Hương Loan (2020) Bùng nổ mua sắm online thời Covid-19
Trang Nguyễn (2018) Cách Mạng Công Nghệ 4.0: Bước đi mới cho thị trường bán lẻ Việt Nam
Al-Debei, M.M., Akroush, M.N & Ashouri, M.I (2015) Consumer attitudes towards online shopping: The effects of trust, perceived benefits, and perceived web quality.