Mục đích của bài nghiên cứu này là để nghiên cứu về những yếu t như lòng tin, nhậố n thức tính rủi ro và nh n ậthức về các đánh giá trực tuyến có ảnh hưởng như thếnào đến ý định mua hàng
TỔNG QUAN
Lý do chọn đề tài
Trong những năm gần đây, thị trường mới nổi đã trở thành động lực tăng trưởng mới của nền kinh tế toàn cầu, với mức tăng trưởng kinh tế dự báo cao gấp 2-3 lần so với các nước phát triển Đầu tư vào các thị trường này mang lại tỷ suất sinh lợi kỳ vọng cao hơn, chứng tỏ sức hấp dẫn ngày càng tăng của chúng.
Bộ Công Thương (2020) cho biết Việt Nam có mức tăng trưởng kinh tế cao nhất trong khu vực Đông Nam Á, với mức ước tính trên 2% cho năm 2020 và phấn đấu đạt khoảng 3% Ngoài ra, Việt Nam còn nằm trong số 16 nền kinh tế mới nổi thành công nhất thế giới và nhận được sự đánh giá cao từ cộng đồng quốc tế.
Việt Nam, mặc dù là một thị trường mới nổi, nhưng đã ghi nhận tỷ lệ người dùng Internet cao nhất khu vực Đông Nam Á Theo báo cáo của Vnetwork năm 2020, tính đến tháng 1, Việt Nam có khoảng 68,17 triệu người sử dụng dịch vụ Internet.
Năm 2020, tổng số người sử dụng các dịch vụ liên quan đến internet tại Việt Nam đã tăng khoảng 6,2 triệu (tăng hơn 10,0% so với năm 2019) Sự gia tăng này đã thúc đẩy các doanh nghiệp tại Việt Nam đầu tư nhiều hơn vào lĩnh vực này, tạo ra sự cạnh tranh gay gắt Tuy nhiên, với số lượng doanh nghiệp lớn, việc quản lý các bên cung ứng trở nên khó khăn, ảnh hưởng trực tiếp đến người tiêu dùng.
Sự phát triển của công nghệ 4.0 đã tác động mạnh mẽ đến toàn cầu, mang lại cả những ảnh hưởng tiêu cực và tích cực Không thể phủ nhận rằng công nghệ đã thay đổi đời sống của chúng ta một cách đáng kể, với lợi ích được cảm nhận từng ngày, từng giờ, thậm chí từng giây Đặc biệt, sự bùng nổ của mua sắm trực tuyến qua các trang quảng cáo điện tử đang mở ra những cơ hội mới trong các thị trường mới nổi.
Việt Nam đã trải qua quá trình phát triển mạnh mẽ và hiện nay, mua sắm online đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống, được nhiều người biết đến và tin tưởng sử dụng.
Thị trường mua sắm trực tuyến tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, với 44,8 triệu người tham gia vào năm 2020, tăng từ 30,3 triệu người vào năm 2015 (Thy, 2020) Dự đoán, con số này sẽ tăng lên 55% dân số trong giai đoạn 2021 - 2025 theo mục tiêu của Chính phủ Việt Nam được xem là một thị trường tiềm năng cho thương mại điện tử Theo báo Vũ (2021), TP.HCM dẫn đầu cả nước về chỉ số thương mại điện tử với 67,6 điểm, vượt xa các tỉnh thành khác, do đó, TP.HCM được chọn làm bối cảnh nghiên cứu chính cho bài viết này.
Người dân Việt Nam, đặc biệt là tại TP.HCM, ngày càng tin tưởng vào việc mua sắm trực tuyến Động lực thúc đẩy sự phát triển bền vững của thị trường này bao gồm sự ảnh hưởng của nhiều yếu tố đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng Những yếu tố quan trọng bao gồm tính hữu ích của đánh giá trực tuyến, lòng tin vào sản phẩm và nhận thức về rủi ro khi mua sắm Những yếu tố này quyết định xem sản phẩm có đáp ứng mong đợi của họ hay không, từ đó ảnh hưởng đến ý định mua hàng trong thời đại công nghệ hiện nay.
Nhóm nghiên cứu đã quyết định chọn đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến tại TP.HCM” nhằm mục tiêu phân tích các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng.
Mục tiêu nghiên cứu
Bài viết này nhằm phân tích định lượng ảnh hưởng của nhận thức tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến, lòng tin và nhận thức rủi ro đến ý định mua hàng của người tiêu dùng.
Bài nghiên cứu này phân tích và kiểm chứng các động lực thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm trực tuyến tại thị trường Việt Nam Qua đó, giúp các nhà quản trị và nhà bán lẻ nhận diện điểm mạnh của thị trường, đồng thời tìm ra giải pháp khắc phục những hạn chế trong quá trình mua sắm trực tuyến Nhờ vậy, nghiên cứu hướng tới việc phát triển bền vững cho hình thức mua hàng trực tuyến và thương mại điện tử.
Câu hỏi nghiên cứu
Bài đánh giá trực tuyến, lòng tin của người tiêu dùng và nhận thức về tính ủ r i ro đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành ý định mua hàng trực tuyến tại thị trường Thành phố Những yếu tố này có thể tác động tích cực, tạo sự tin tưởng và khuyến khích người tiêu dùng thực hiện giao dịch, hoặc tiêu cực, làm giảm sự quan tâm và quyết định mua sắm của họ Việc hiểu rõ ảnh hưởng của các yếu tố này sẽ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này tập trung vào nhận thức về tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, lòng tin, nhận thức rủi ro và ý định mua hàng trực tuyến Đối tượng khảo sát là những người tiêu dùng mua sắm trực tuyến tại TP.HCM, trong độ tuổi từ 18 đến 50, những người đã thực hiện ít nhất một đơn hàng trong vòng một năm qua.
Phạm vi nghiên cứu
Không gian: Địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh
Thời gian khảo sát: Từ tháng 4 năm 2021 đến tháng 5 năm 2021
Phương pháp nghiên cứu
Để thực hiện bài nghiên cứu, nhóm chúng tôi đã tiến hành phân tích định lượng dữ liệu dựa trên kết quả khảo sát thu thập qua bảng hỏi đã thiết lập trước Đối tượng nghiên cứu là người tiêu dùng từ 18-50 tuổi tại TP.HCM, có lịch sử mua hàng trực tuyến ít nhất một lần trong khoảng thời gian một năm trước khi khảo sát Chúng tôi sử dụng thang đo đánh giá Likert từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý) cho các câu hỏi khảo sát Các thang đo được áp dụng bao gồm: “Nhận thức tính hữu ích của các bài đánh giá” theo Park và Lee (2009), “Thông tin” theo Lim (2015), “Sự nhận thức rủi ro” theo Bianchi và Andrews (2012), và “Ý định mua hàng trực tuyến” theo Hong và Cha (2013).
Nghiên cứu của chúng tôi áp dụng phương pháp PLS và phần mềm SmartPLS để phân tích dữ liệu (Ringle, Wende, và Becker, 2015) SmartPLS là một công cụ hiệu quả, thường được sử dụng trong thương mại điện tử, mạng xã hội và thương mại xã hội (Hajli và cộng sự, 2014).
Ý nghĩa thự c tiễn c ủa nghiên cứ u
Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng, bao gồm sự nhận thức về tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến, lòng tin, và nhận thức rủi ro Qua đó, bài viết làm rõ những mong đợi và khía cạnh mà khách hàng quan tâm đối với sản phẩm, cũng như quá trình ra quyết định mua sắm.
Bài nghiên cứu cung cấp thông tin quý giá về hành vi người tiêu dùng, làm rõ mối liên hệ và sự tương tác giữa các yếu tố trong mô hình nghiên cứu Ngoài việc giải quyết các vấn đề quản trị, nghiên cứu còn hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chính sách phù hợp với người tiêu dùng trong mua sắm trực tuyến, bao gồm chính sách tạo dựng lòng tin và khuyến khích đánh giá sản phẩm.
Bài nghiên cứu này đóng góp vào kho dữ liệu hành vi người tiêu dùng bằng cách so sánh kết quả giữa các thị trường phát triển và các thị trường mới nổi, nhằm xác định những điểm khác biệt và tương đồng trong thái độ và hành vi của khách hàng.
Chương 1 của bài nghiên cứu cung cấp cái nhìn tổng quan về lý do chọn đề tài trong bối cảnh TP.HCM, Việt Nam Chương này cũng đề cập đến các mục tiêu, đối tượng nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, phạm vi, phương pháp và ý nghĩa của nghiên cứu hiện tại.
Chúng tôi sẽ tiếp tục trình bày về các lý thuyết, mô hình nghiên cứu gốc và đề xuất mô hình nghiên cứu dựa trên công trình của tác giả Ivan và Diana (2020).
CƠ SỞ LÝ LUẬ N
Ý định mua hàng trực tuyến
Theo Diallo và Siqueira (2017), ý định mua hàng phản ánh khả năng của người tiêu dùng trong việc quyết định mua sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai Ý định mua hàng trực tuyến chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố như tính hữu ích của đánh giá trực tuyến, lòng tin và rủi ro khi mua sắm (Ivan & Diana, 2020) Những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc dự đoán hành vi của người tiêu dùng khi hoàn tất giao dịch qua Internet (Wagner, Almeida & Oliveira, 2019).
Nhận thức về tính hữu ích của các bài đánh giá trự c tuy n 12 ế
Người tiêu dùng được chia thành hai loại: chủ động và bị động, dựa trên hành vi của họ Người tiêu dùng chủ động tạo ra và chia sẻ trải nghiệm của mình qua việc công bố ý kiến và xếp hạng trên các nền tảng mạng xã hội, trong khi đó, người tiêu dùng thụ động chủ yếu xem xét thông tin và đọc các nhận xét từ khách hàng khác trên mạng xã hội Để tăng cường sự tự tin và giảm thiểu rủi ro trong quá trình mua sắm, người tiêu dùng thường tìm kiếm nhiều nguồn tham khảo để hỗ trợ cho quyết định mua hàng của mình.
Đánh giá trực tuyến đã trở thành công cụ hữu ích giúp người tiêu dùng mua sắm thông minh hơn, cho phép họ xem xét trải nghiệm, mức độ hài lòng và ý kiến của người khác trước khi thực hiện giao dịch (Ivan & Diana, 2020) Theo Hiệp hội Internet Mexico (Asociacion de Internet, 2017), ý kiến và bình luận của người tiêu dùng là yếu tố hàng đầu mà người mua sẽ cân nhắc khi quyết định mua hàng trực tuyến tại Mexico.
13 Đánh giá trực tuyến được định nghĩa bởi 3 yếu tố: số lượng, chất lượng và độ tin cậy (Ivan & Diana, 2020 ).
Số lượng nhận xét trên các nền tảng thương mại điện tử giúp người tiêu dùng nhận biết sản phẩm bán chạy (Ivan & Diana, 2020) Đánh giá trực tuyến có thể được xem là tích cực hoặc tiêu cực, tùy thuộc vào trải nghiệm của khách hàng trước đó (Bataineh, 2015) Số lượng đánh giá công khai có ảnh hưởng lớn đến ý định mua hàng của khách hàng tiềm năng (Lee, Park & Han, 2008).
Chất lượng của các đánh giá trực tuyến ảnh hưởng đến tính hữu ích của chúng, khiến người tiêu dùng có xu hướng đưa ra ý kiến khách quan hơn sau khi tham khảo nhiều nguồn (Shao, Li & Hu, 2014) Những đánh giá chất lượng cao không chỉ tăng cường sự tin tưởng mà còn nâng cao sức thuyết phục về sản phẩm (Bhattacherjee & Sanford, 2006) Bên cạnh đó, sự minh bạch và chất lượng thông tin từ người tiêu dùng khác cũng tác động mạnh mẽ đến ý định mua hàng (Cheung, Lee & Thadani, 2009) Khi người tiêu dùng nhận thấy nhiều lợi ích từ các đánh giá trực tuyến, khả năng mua hàng trực tuyến của họ sẽ tăng cao (Kim và cộng sự).
Độ tin cậy là yếu tố cơ bản mà khách hàng đánh giá trong giai đoạn đầu của quá trình thuyết phục những người có nhu cầu mua hàng (Hilligoss & Rieh, 2008).
Lòng tin
Dựa trên sự không ngừng cải thiện, người bán sẽ thực hiện những hành động và quyết định hợp lý hơn, thay vì lợi dụng điểm yếu của khách hàng để tìm kiếm lợi nhuận.
Lòng tin trực tuyến là yếu tố quyết định trong các giao dịch thương mại điện tử, phản ánh sự lo ngại của khách hàng về hành vi của người bán (Lee & Turban, 2001) Nó đóng vai trò thiết yếu trong tất cả các hoạt động diễn ra trên nền tảng trực tuyến (Gibreel, AlOtaibi & Altmann, 2018; Hajli, 2015; Pavlou, 2003) Thiếu lòng tin được xem là rào cản lớn nhất trong việc thích ứng và áp dụng thương mại điện tử (Kim & Park, 2013) Lòng tin là một yếu tố đa chiều, bao gồm sự chân thành, trung thực và năng lực của người bán (Casalo & Cisneros, 2008).
Sự nhân từ thể hiện sự quan tâm đến các mối quan hệ và tránh những tình huống cơ hội (Ivan & Diana, 2020) Người tiêu dùng cảm thấy an toàn khi sử dụng ứng dụng điển tử nếu thông tin cá nhân của họ được bảo vệ (Hau & Kim, 2011) Tính trung thực là niềm tin vào việc các bên thứ ba sẽ hành xử một cách chân thành, giữ lời hứa và thực hiện đúng những gì họ đã cam kết (Ivan & Diana, 2020).
Năng lực của một trang web phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng kỹ thuật và thương mại, giúp thực hiện thành công các hoạt động và thúc đẩy quan hệ thương mại lâu dài (Casalo & Cisneros, 2008) Trong môi trường trực tuyến, lòng tin trở nên quan trọng hơn do tính phi cá nhân của thương mại điện tử, hỗ trợ người tiêu dùng nhận thức về rủi ro (Bai, Yao & Dou, 2015) khi họ đối mặt với thách thức khi mua sản phẩm hoặc dịch vụ từ người bán không xác định (Hajli & cộng sự, 2017; Hong & Cha, 2013).
Nhận th ức tính rủ i ro
Nhận thức về rủi ro là một trong những trở ngại lớn nhất đối với sự phát triển của thương mại điện tử, ảnh hưởng tiêu cực đến lòng tin và sự chắc chắn của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến Các yếu tố như tính cách, nhân khẩu học và trình độ học vấn của khách hàng có thể tác động đến cách họ nhận thức rủi ro Bên cạnh đó, các đặc điểm của sản phẩm như giá cả cao, độ phức tạp, khả năng hiển thị và tính chất lâu dài cũng góp phần làm tăng nhận thức về rủi ro trong giao dịch trực tuyến.
Nhận thức về tính rủi ro được phân chia thành ba loại chính: rủi ro tài chính, rủi ro liên quan đến sản phẩm và phân phối, cùng với rủi ro thời gian (Bhatnagar & Ghose, 2004; Forsythe & cộng sự, 2006).
Rủi ro tài chính liên quan đến việc mất tiền và sự nhận thức về tính không an toàn khi sử dụng thẻ tín dụng trực tuyến (Forsythe & cộng sự, 2006) Rủi ro về sản phẩm và dịch vụ đề cập đến khả năng sản phẩm không mang lại lợi ích mong muốn hoặc không hoạt động bình thường (Crespo, Bosque & Salmones, 2009; Farivar, Turel & Yuan, 2017) Rủi ro về thời gian là khoảng thời gian chờ đợi của người tiêu dùng để nhận được giao dịch mua, trong thời gian này, không thể đảm bảo rằng rủi ro sẽ không xảy ra (Forsythe & cộng sự, 2006).
Rủi ro có thể tác động đến tần suất ghé thăm và mua sắm của khách hàng, cũng như thời gian và tiền bạc mà họ sẵn sàng chi cho một trang web thương mại điện tử (Crespo, Bosque & Salmones, 2009).
Mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu của Ivan và Diana (2020)
Perceived usefulness of online review
Các giả thuy ết trong bài nghiên cứ u
Trong các thị trường mới nổi, sự bất cân xứng thông tin làm giảm độ tin cậy của các trang web, tạo ra một thách thức lớn trong môi trường thương mại điện tử.
Trong môi trường trực tuyến, người tiêu dùng phải đối mặt với lượng thông tin khổng lồ và các công cụ tìm kiếm mới, dẫn đến việc bảng xếp hạng và đánh giá trực tuyến trở thành nguồn thông tin đáng tin cậy cho quyết định mua hàng (Gavilan, Avello & Martinez, 2018) Sự phát triển của mạng xã hội đã tạo ra sự kết nối giữa người tiêu dùng, cung cấp thông tin hữu ích giúp họ giảm thiểu rủi ro và tăng cường lòng tin khi mua sắm trực tuyến (Han & Windsor, 2011).
Nhận thức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến
Nhận thức rủi ro Ý định mua hàng trực tuy n ế H1
Theo Torres (2017), việc tương tác với khách hàng rất quan trọng để tăng cường sự tin tưởng và thiết lập mối quan hệ lâu dài Niềm tin vào công ty và sản phẩm của họ có thể được nâng cao thông qua các buổi thảo luận, nơi người tiêu dùng chia sẻ trải nghiệm của mình (Gibreel, AlOtaibi & Altmann, 2018; Hajli, 2013) Awad và Ragowsky (2008) cũng chỉ ra rằng chất lượng của các lời bình luận từ người tiêu dùng trên diễn đàn trực tuyến ảnh hưởng đến lòng tin của khách hàng và ý định mua hàng.
Từ những thông tin trên, ưới dây là các giả d thuyết mà nhóm chúng tôi tham khả ừ bài báo o t nghiên cứu của Ivan và Diana (2020)
H1: Nh n thậ ức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuy n ế ảnh hưởng tích cực đến lòng tin của người tiêu dùng
H2: Lòng tin ảnh hưởng tiêu cực đến nhận thức rủi ro của người tiêu dùng.
H3: Nh n thậ ức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuy n ế ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng
Lòng tin đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng Ngược lại, những rủi ro liên quan đến việc mua sắm trực tuyến có thể ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định của họ.
Chương 2 tổng kết các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến, bao gồm nhận thức về tính hữu ích của đánh giá trực tuyến, lòng tin và nhận thức tính rủi ro Chúng tôi đã áp dụng mô hình nghiên cứu của Ivan và Diana (2020) để phát triển mô hình đề xuất và giả thuyết Dựa trên các giả thuyết này, chúng tôi tiến hành khảo sát người tiêu dùng nhằm tìm hiểu các yếu tố tác động đến ý định mua hàng trực tuyến, được trình bày chi tiết trong chương 3.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨ U
Phương pháp lấy mẫu
Để thực hiện bài nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất, cụ thể là chọn mẫu thuần tiện Các bảng hỏi ban đầu được soạn thảo bằng tiếng Anh, sau đó được dịch và phát triển sang tiếng Việt Bảng hỏi khảo sát được xây dựng dưới dạng Google Form và được đăng tải trên các trang mạng xã hội Ngoài ra, dữ liệu cũng được thu thập thông qua các mối quan hệ như người thân, bạn bè, thầy cô và nhiều nguồn khác.
Sau khi thu thập thông tin từ 406 mẫu, chúng tôi đã tiến hành phân loại và chọn lọc những dữ liệu phù hợp và chính xác để nghiên cứu đồ thị tình hình bệnh nhân Kết quả cho thấy có 115 mẫu bị sai lệch, gây nhiễu và không đủ điều kiện.
Nghiên cứu định lượng
Mô hình nghiên cứu được đánh giá qua hai bước chính: đánh giá mô hình đo lường và đánh giá mô hình cấu trúc Việc phân biệt rõ ràng hai bước này là cần thiết để tiến hành đánh giá một cách hiệu quả (Henseler, Ringle).
& Sinkovics, 2009) Toàn bộ quá trình đánh giá được tiến hành và hoạt động trên nền tảng phần mềm Smartpls
Các mô hình đo lường cần được đánh giá về độ tin cậy và tính hợp lệ Đánh giá độ tin cậy thường tập trung vào độ tin cậy tổng hợp như một ước tính về tính nhất quán nội bộ Các câu trả lời được đánh giá thông qua các chỉ số như độ tin cậy, giá trị phân biệt và giá trị hội tụ Theo Hair và cộng sự (2011), độ tin cậy được thể hiện qua hai chỉ số: Composite Reliability và Cronbach’s Alpha Giá trị độ tin cậy tổng hợp từ 0.70 đến 0.90 được coi là đạt yêu cầu (Nunnally & Bernstein, 1994), trong khi giá trị dưới 0.60 cho thấy sự thiếu tin cậy.
19 tin c y cậ ủa Crobach’s Alpha được chấp nhận kết quả khi trị giá chỉ số phải cao hơn hoặc bằng 0.70
Giá trị hội tụ được sử dụng để đánh giá sự ổn định của thang đo thông qua phương sai trích và chỉ số Outer loadings Cụ thể, giá trị AVE từ 0.5 trở lên cho thấy mức độ hội tụ đủ, nghĩa là biến phụ thuộc có thể giải thích hơn một nửa phương sai của các chỉ số của nó Hệ số tải của mỗi biến quan sát lên nhân tố lớn hơn hoặc bằng 0.7 thể hiện ý nghĩa xác thực về độ tin cậy của thang đo.
Giá trị phân biệt là mức độ mà các yếu tố khác biệt với nhau và không tương quan với nhau Theo Henseler, Ringle và Sarstedt (2015), các giá trị Heterotrait và Monotrait cần phải nhỏ hơn 0.9, hoặc tuân theo tiêu chuẩn Fornell-Larcker theo gợi ý của Hair và cộng sự (2011) Tiêu chuẩn Fornell-Larcker (Fornell & Larcker, 1981) cho rằng một cấu trúc tiềm ẩn chia sẻ nhiều phương sai hơn với các chỉ số được chỉ định của nó so với với một biến tiềm ẩn khác trong mô hình cấu trúc đó Để đo lường giá trị phân biệt, cần tính căn bậc hai của AVE.
Để đảm bảo tính phân biệt và độ tin cậy của các nhân tố, nhân tố cần có hệ số tương quan lớn hơn với các nhân tố khác Các nhà nghiên cứu nên kiểm tra mức độ đa cộng tuyến trong các chỉ số hình thành để xác định sự dư thừa thông tin, theo các nghiên cứu trước đây (Cassel, Hackl, & Westlund, 1999; Diamantopoulos & Winklhofer, 2001; Grewal, Cote & Baumgartner, 2004) Một cách để thực hiện điều này là tính toán hệ số phóng đại phương sai (VIF), với giá trị VIF phải nhỏ hơn 3 và nhỏ hơn 5 cho mô hình bậc cao, nhằm đảm bảo mô hình không vi phạm chỉ số này.
Sau khi kiểm tra độ tin cậy và xác thực của mô hình đo lường, nghiên cứu này áp dụng phương pháp Bootstrapping với 5000 lần lặp để kiểm định sự phù hợp của mô hình cấu trúc với các giả thuyết đã đưa ra Để đánh giá mức độ phù hợp, chỉ số SRMR phải nhỏ hơn 0.1 và Chi-Square lớn hơn 20 (Hairs & cộng sự, 2011) Bên cạnh đó, chỉ số R-square (R²) cũng được kiểm định trong quá trình này, với giá trị R² lần lượt là 0.75, 0.50 và 0.25 tương ứng cho thấy mức độ mô tả của các biến phụ thuộc trong mô hình cấu trúc là đáng kể, vừa phải hoặc yếu (Hair và cộng sự, 2011).
Thang đo và nghiên cứu sơ bộ
Bảng 3.1: Thang đo sơ bộ
Tác giả Biến Mô tả biến
Tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến
OR1 Các bài đánh giá trực tuyến rất hữu ích.
OR2 Các bài đánh giá trực tuyến giúp tôi mua hàng dễ dàng hơn
OR3 Các bài đánh giá trực tuyến giúp tôi trở thành người mua sắm thông minh hơn
OR4 Các bài đánh giá trực tuyến là động lực thúc đẩy tôi mua hàng.
T1 Tôi cảm thấy tự tin khi mua hàng từ ác trang bán lẻ uy tín c
T2 Tôi cảm thấy yên tâm khi mua hàng tại các trang bán lẻ khi mà họ đặt sự bảo mật thông tin cá nhân lên hàng đầu.
T3 Tôi tin rằng các trang bán lẻ uy tín sẽ bảo mật thông tin cá nhân của tôi.
Nhận thức tính rủi ro
PR1 Tôi cảm thấy an toàn khi mua hàng trực tuy n b ng th ế ằ ẻ tín dụng của mình
PR2 Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân của mình cho các trang thương mại đin tử nếu được yêu cầu
PR3 Tôi cảm thấy mua hàng truyền thống an toàn hơn so với mua hàng trực tuy n.ế
PR4 Tôi cảm thấy có quá nhiề ủi ro khi mua hàng trựu r c tuyến Ý định mua hàng
Sau khi xem xét tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến, lòng tin và rủi ro liên quan đến cửa hàng mà tôi định mua sắm, tôi quyết định sẽ mua sản phẩm từ tất cả các cửa hàng trực tuyến đó.
PI2 Tôi muốn giới thiu cho bạn bè và gia đình mua hàng trực tuyến từ cửa hàng mà tôi đã xem xét trước đó.
PI3 Khi có ý định mua một sản phẩm nào đó, tôi sẽ mua hàng trực tuyến
3.3.2 Nghiên cứu sơ bộ Để có được b ng thang ả đo hoàn chỉnh nhóm chúng tôi đã đi qua rất nhiều công đoạn Thang đo sơ bộ ủa bài nghiên cứ c u hin tại được tham khảo từ tác giả Ivan và Diana (2020) Sau khi dịch thô bảng h i tỏ ừ Tiếng Anh sang ti ng Viế t, chúng tôi nhận thấy có một vài sự đồng nghĩa giữa các câu hỏi có thể gây hoang mang, không rõ nghĩa cho người đánh khảo sát
Chúng tôi đã tham khảo các nghiên cứu của Park và Lee (2009), Lim (2015), Bianchi và Andrews (2012), Hong và Cha (2013) để chỉnh sửa bài viết, nhằm giúp người tham gia khảo sát có được những câu trả lời khách quan nhất.
Sau khi hoàn thành lần đầu, nhóm chúng tôi đã thu thập được khoảng 64 mẫu đã qua lọc và tiến hành phân tích bằng Smart-PLS để kiểm tra độ tin cậy và độ xác thực của các biến quan sát Kết quả ban đầu cho thấy các chỉ số Outer Loadings không đạt yêu cầu (phải > 0.7) đối với các câu hỏi OR4, PR3, PR4, T3, do đó nhóm đã tổ chức họp để điều chỉnh Kết quả điều chỉnh lần hai khả quan hơn, chỉ còn hai câu hỏi PR3, PR4 không đạt (kết quả > 0.6 và < 0.7), cho thấy sự chỉnh sửa đã mang lại hiệu quả Cuối cùng, nhóm thực hiện điều chỉnh lần ba và bắt đầu thu thập mẫu thực tế.
Mã hóa đo lường và thang đo chính thức
Sau khi thu thập các câu trả lời, chúng tôi tiến hành mã hóa dữ liệu trên phần mềm Excel để chuẩn bị cho việc sắp xếp và chạy dữ liệu Thang đo chính thức được sử dụng là thang đo đánh giá Likert-Scale 5.
Bảng 3.2: Thang đo hoàn chỉnh
Tác giả Biến Mô tả biến
Tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến
OR1 Các bài đánh giá trực tuyến rất hữu ích.
OR2 Các bài đánh giá trực tuyến giúp tôi mua hàng dễ dàng hơn
OR3 Các bài đánh giá trực tuyến giúp tôi trở thành người mua sắm thông minh hơn
OR4 Vic tham khảo được các bài đánh giá hữu ích sẽ ạo độ t ng lực thúc đẩy tôi trong quyết định mua hàng trực tuyến
T1 Tôi cảm thấy tự tin khi mua hàng từ các trang bán lẻ y tín u
T2 Tôi cảm thấy yên tâm khi mua hàng tại các trang bán lẻ khi h ọ đặt s bự ảo mật thông tin cá nhân lên hàng đầu
T3 Tôi tin rằng các trang bán lẻ uy tín sẽ bảo mật thông tin cá nhân cho các giao d ch tr c tuy n cị ự ế ủa tôi
Nhận thức tính rủi ro
PR1 Tôi cảm thấy an toàn khi mua hàng trực tuy n b ng th ế ằ ẻ tín dụng của mình
PR2 Tôi cảm thấy an toàn khi cung cấp thông tin cá nhân của mình cho các trang thương mại đin tử nếu được yêu cầu
PR3 Khi thanh toán bằng thẻ tín dụ g, tôin cảm thấy thanh toán khi mua hàng truyền thống (offline) sẽ an toàn hơn khi mua hàng trực tuy n (onlineế )
PR4 Có quá nhiề ủi ro khi mua hàng thông qua mua sắu r m trực tuyến (ví dụ: bảo mật thông tin, chất lượng sản phẩm, ). Ý định mua hàng
Sau khi xem xét tính hữu ích của các đánh giá trực tuyến, lòng tin và mức độ rủi ro liên quan đến cửa hàng mà tôi dự định mua sắm, tôi quyết định mua sản phẩm từ cửa hàng trực tuyến đó.
PI2 Tôi muốn giới thiu cho bạn bè và gia đình mua hàng trực tuyến từ cửa hàng mà tôi đã xem xét trước đó.
PI3 Khi có ý định mua một sản phẩm nào đó, tôi sẽ mua hàng trực tuyến
Chương 3 đã trình bày phương pháp nghiên cứu và xây dựng bảng thang đo hoàn chỉnh, đồng thời làm rõ các phương tiện đánh giá mô hình nghiên cứu Sau khi xử lý sơ bộ dữ liệu, chương 4 sẽ trình bày kết quả nghiên cứu thông qua hai phần mềm SPSS và SMART PLS, nhằm thống kê, đánh giá và kiểm định thang đo, cũng như xác định mức độ quan trọng của các nhân tố và kiểm định các giả thuyết đã đặt ra.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨ U
Thống kê mô tả nhân khẩ u học
Khảo sát ngẫu nhiên về “Những yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng” đã thu thập 291 mẫu để phân tích nhân khẩu học bằng phần mềm SPSS Kết quả cho thấy mẫu nghiên cứu gồm 137 nam (47.08%) và 154 nữ (52.92%), cho thấy sự cân bằng giới tính Đối tượng khảo sát chủ yếu là người trong độ tuổi 18-35, với 72.85% là sinh viên, 8.94% là nhân viên văn phòng, 7.9% là công nhân viên và 3.43% là cán bộ công chức Về trình độ học vấn, 89.35% có trình độ Cao đẳng – Đại học, 9.62% có trình độ Trung học Phổ thông và 1.03% có trình độ sau Đại học Mức thu nhập chủ yếu dưới 5 triệu đồng (54.3%), với các mức thu nhập từ 5 đến dưới 10 triệu (24.74%), từ 10 đến 20 triệu (19.24%) và trên 20 triệu (1.72%) Thị trường mua sắm trực tuyến tại TP.HCM chủ yếu nhắm đến sinh viên từ 18 đến 35 tuổi, những người thuộc thế hệ Gen Z, có khả năng tiếp cận công nghệ và quen thuộc với hình thức mua sắm trực tuyến Việc đưa ra quyết định giá cả cần xem xét mức thu nhập trung bình của nhóm đối tượng này.
Thống kê mô tả ến nghiên cứ bi u
Theo nghiên cứu, các đánh giá trực tuyến có tính hữu ích cao với giá trị trung bình đạt 4.238 trên thang điểm từ 1.50 đến 5.00, cho thấy hầu hết người tham gia đều đồng ý rằng chúng ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến Độ lệch chuẩn là 0.6041 và độ phân phối là -0.871, điều này cho thấy sự đồng nhất trong quan điểm của người dùng về vai trò của đánh giá trực tuyến trong quyết định mua sắm.
Biến T thể hiện lòng tin với giá trị lớn nhất là 5.00 và nhỏ nhất là 1.00, có giá trị trung bình là 3.924 và độ lệch chuẩn 0.7378 Độ phân phối âm (-0.640) cho thấy rằng hầu hết người tham gia đều đồng ý hoặc hoàn toàn đồng ý rằng lòng tin ảnh hưởng đến ý định mua hàng.
Trong nghiên cứu về biện pháp PR, giá trị thấp nhất được ghi nhận là 2.50 và giá trị cao nhất là 5.00 Điều này cho thấy sự đa dạng trong đánh giá của người tham gia, từ mức không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý Giá trị trung bình của biến đạt 3.497 với độ lệch chuẩn là 0.4759, cho thấy sự phân bố dương với giá trị trung bình lớn hơn.
3 Nh ng ch s ữ ỉ ố đó cho th y ấ người đánh giá có xu hướng đi từ trung l p ậ đến hoàn toàn đồng ý với ý kiến rằng nhận thức rủi ro khi mua hàng cũng có tác động đến ý định mua hàng Cuối cùng là biến PI: Ý định mua hàng ới giá trị, v nhỏ nhất bằng 1.33, giá trị lớn nhất bằng 5, giá trị trung bình bằng 3.853, độ l ch chu n b ng 0.677 ẩ ằ và độ ch phân phối âm bằ l ng -0.413 cho thấy đa phần người đánh giá đều đồng ý rằng ý định mua hàng trực tuy n cế ủa khách hàng chị ảnh hưởu ng bởi các yếu tố là lòng tin, sự ữu ích của đánh giá trự h c tuyến và nhận thức rủi ro khi mua hàng trực tuyến.
Kiểm định thang đo
Bảng 4.1: Độ tin cậy và xác thực của thang đo
Loadings Cronbach’ A Composite reliability (CR)
Giá trị Outer loadings của các nhân tố trong mô hình dao động từ 0.730 đến 0.862, trong khi giá trị Cronbach’s Alpha nằm trong khoảng 0.745 đến 0.833 Giá trị Composite Reliability (CR) có sự biến động từ 0.55 đến 0.889, và giá trị Average Variance Extracted (AVE) từ 0.616 đến 0.671 Tất cả các giá trị này đều đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy và xác thực theo hướng dẫn của Hairs và cộng sự (2011), cho thấy việc lựa chọn thang đo cho mô hình là phù hợp.
Giá trị phân bi ủa các thang đo trong mô hình đo lườt c ng: theo b ng HTMT ph lả ở ụ ục
Theo gợi ý của Hair và cộng sự (2011), tất cả các giá trị t đều nhỏ hơn 0.9, cho thấy mẫu nghiên cứu đáp ứng được yêu cầu về độ phân biệt của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu.
Theo bảng hệ số phóng đại phương sai ở phụ lục 2, các giá trị phóng đại phương sai của các biến quan sát dao động từ 1.327 đến 2.169, phù hợp với tiêu chuẩn được đề xuất bởi Hairs và cộng sự (2011) Điều này cho thấy sự phân biệt rõ ràng giữa các yếu tố trong mô hình đo lường.
Kiểm định mô hình cấu trúc và giả thuyết
Bằng việc sử dụng phân tích Bootstrapping với 5000 lần lặp mẫu, kết quả cho thấy mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng tại TP.HCM Ý nghĩa thống kê của từng mối quan hệ được thể hiện thông qua giá trị T-statistic và P-value, cho thấy sự tác động rõ ràng của các yếu tố này đến quyết định mua sắm của khách hàng.
Các bài đánh giá trực tuyến có tác động tích cực đến lòng tin của người tiêu dùng, với hệ số β là 0.451, giá trị t là 8.183 và p< 0.01 Do đó, giả thuyết H1 được chấp nhận.
Giả thuyết H2: Lòng tin ảnh hưởng tiêu cực đến nhận th c r i ro của người tiêu dùng ứ ủ (β= 0.553, t= 10.806, p< 0.01) Vì vậy gi thuy t Hả ế 2 được ch p nh n ấ ậ
Các bài đánh giá trực tuyến có tác động tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng, với hệ số β là 0.126, t là 2.775 và p < 0.01 Do đó, giả thuyết H3 đã được xác nhận.
Giả thuyết H4: Lòng tin ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng (β= 0.213, t= 3.932, p< 0.01) Vì vậy gi thuy t ả ế H4 được ch p nh n ấ ậ
Giả thuyết H5: Nh n thức r i ro ậ ủ ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng (β= 0.393, t= 8.183, p< 0.01) Vì vậy gi thuy t ả ế H5 được chấp nh n ậ
Bảng 4.2: K t qu ế ảkiểm định mô hình cấu trúc
Mối quan hệ trực tiếp (direct effect)
Kết quả kiểm định gi ả thuy tế
H1: Nh n thậ ức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến lòng tin của người tiêu dùng
H2: Lòng tin nhận thức rủi ro của người tiêu dùng 0.553 0.051 10.806 0.000 Chấp nhận
H3: Nh n thậ ức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng
H4: Lòng tin ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng 0.213 0.054 3.932 0.000 Chấp nhận
H5: Nh n th c r i ro ậ ứ ủ ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng
Bảng kiểm định mối quan hệ trung gian ở phần 9 cho thấy các mối quan hệ không trực tiếp giữa nhận thức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến, lòng tin, nhận thức rủi ro và ý định mua hàng của người tiêu dùng.
Lòng tin là yếu tố trung gian quan trọng trong mối liên hệ giữa tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến và ý định mua hàng của người tiêu dùng Nghiên cứu cho thấy mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê với mức 1% (β= 0.118, t= 3.521, p< 0.01).
Lòng tin và nhận thức rủi ro là những yếu tố trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa nhận thức tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến và ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng Cụ thể, mối quan hệ này có ý nghĩa thống kê ở mức 1% với β= 0.027, t= 2.580, p< 0.01 Đồng thời, nhận thức rủi ro cũng đóng vai trò trung gian cho mối quan hệ giữa lòng tin và ý định mua hàng trực tuyến, với kết quả thống kê có ý nghĩa ở mức 1% (β= 0.049, t= 2.655, p< 0.01).
Lòng tin là yếu tố trung gian quan trọng trong mối quan hệ giữa tính hữu ích của các bài đánh giá trực tuyến và nhận thức rủi ro Mối quan hệ này thể hiện ý nghĩa thống kê cao với mức độ 1% (β= 0.218, t= 6.122, p< 0.01).
Sau khi ch y dạ ữ liu trên mẫ u t ng thể, hàm hồi quy của mô hình nghiên cứu được mô tả như sau:
4.4.2 Kiểm định mức độ phù hợp của mô hình
Từ kết quả bảng R-Square phở ụ lục 7 cho thấy:
Chỉ s R Square biố ở ến PI là 0.428 có ý nghĩa thống kê (p