(Tiểu luận) các nhân tố ảnh hưởng đến 4sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm fb trên các sàn thươngmại điện tử

Tính cấp thiết của đề tài

Thương mại điện tử đóng vai trò quan trọng trong sự tăng trưởng kinh tế nói chung và tích cực đóng góp vào quá trình phát triển của nền kinh tế số nói riêng của Việt Nam.

Lĩnh vực thương mại điện tử đã chứng kiến sự bùng nổ doanh thu trong đại dịch Covid-19, việc sử dụng công nghệ kỹ thuật số và thiết lập các kênh phân phối mới đã trở thành chiến lược kinh doanh hiệu quả, minh chứng nổi bật là số người mua sắm trực tuyến tăng nhanh, cùng với đó đông đảo doanh nghiệp cũng như các hộ kinh doanh tích cực triển khai hoạt động chuyển đổi số Theo báo cáo e-Conomy SEA của (Google, Temasek và Bain Company, 2022) tập trung vào 6 nước Indonesia, Malaysia, Philippines, Singapore, Thái Lan và Việt Nam, có tới 20 triệu người dân đã sử dụng nền tảng trực truyến lần đầu tiên vào năm 2022, nâng tổng số người dùng Internet trong khu vực từ 360 triệu người vào năm 2019 lên 460 triệu người vào năm 2022 Theo Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam (Hiệp hội Thương mại điện tử Việt Nam, 2023), năm 2022 có 23% doanh nghiệp bán sản phẩm trên các sàn thương mại điện tử, tổng doanh số của bốn sàn thương mại điện tử hàng đầu cùng với Tiktok Shop lên tới 141.000 tỷ đồng (khoảng 6 tỷ USD). Sau hai năm đại dịch, những khó khăn chung của nền kinh tế thế giới cùng với nhiều yếu tố bất lợi trong nước đã tác động tiêu cực tới sự phát triển của kinh tế và thương mại nước ta Tuy nhiên, tiếp tục hai làn sóng tăng trưởng trước đó, vào năm

2022, thương mại điện tử nước ta vẫn duy trì được tốc độ tăng trưởng trên 25% và đạt quy mô trên 20 tỷ USD (Báo cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam, 2023) và doanh thu thương mại điện tử bán lẻ (B2C) đạt 16,4 tỷ USD, chiếm 7,5% tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng của cả nước (iDEA, 2023) Như vậy, thương mại điện tử vươn lên giữ vững vị trí là một trong những lĩnh vực kinh tế sáng nhất, tăng trưởng nhanh và ổn định nhất.

Mặc dù thị trường thương mại điện tử mới hình thành từ năm 2011, nhưng đã chứng kiến sự cạnh tranh khốc liệt của 4 doanh nghiệp lớn là Lazada, Shopee, Sen Đỏ và Tiki (Choi & Do, 2018) Tính đến nửa đầu năm 2023, Shopee thống trị thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam, chiếm hơn 60% tổng thị phần Vượt qua

Lazada, TikTok Shop đứng thứ hai trong số các nền tảng dẫn đầu, chiếm xấp xỉ 20% thị phần Được biết, TikTok Shop nổi lên như là một giải pháp thương mại điện tử trong ứng dụng cho phép người dùng bán và mua sản phẩm trực tiếp trong TikTok (Statista, 2023). Để gia tăng khả năng cạnh tranh trên thị trường, các doanh nghiệp thương mại điện tử phải vượt qua rất nhiều thách thức, trong đó có việc quản trị tốt chất lượng dịch vụ để nâng cao sự hài lòng của khách hàng

Những yếu tố nào trong chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng tới sự hài lòng của khách hàng trên các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam? Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó như thế nào?

Việc nâng cao sự hài lòng của khách hàng không chỉ là một mục tiêu quan trọng mà còn là điều cần thiết, bởi vì yếu tố này có tác động lớn đến lòng trung thành và ý định tái mua sắm của khách hàng trong tương lai, từ đó ảnh hưởng sâu rộng đến lợi nhuận của doanh nghiệp (Biscaia và đồng nghiệp, 2017) Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng việc cải thiện chất lượng dịch vụ tổng thể đóng góp tích cực đáng kể vào sự hài lòng của khách hàng (Ngô Quốc Chiến và Nguyễn Thị Quế Thanh, 2017; Gong và Yi, 2018).

Tuy nhiên, chất lượng dịch vụ tổng thể không phải là một yếu tố đơn lẻ mà được tạo nên từ sự kết hợp của nhiều yếu tố khác nhau (Parasuraman và cộng sự, 2005; Zeithaml và cộng sự, 2002; Wolfinbarger và Gilly, 2003) Điều này đặt ra thách thức lớn trong việc xác định rõ ràng những khía cạnh nào trong chất lượng dịch vụ có tác động đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng trên các trang thương mại điện tử Việc này không chỉ giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về mong muốn và nhu cầu của khách hàng mà còn tạo ra cơ hội cải thiện chất lượng dịch vụ một cách hiệu quả hơn trong tương lai.

Ngoài ra, theo (iDEA, 2022), hầu hết khách hàng trên các nền tảng thương mại điện tử đều ở độ tuổi từ 18 đến 25 (35% tổng số người dùng) và 26 đến 35 (28% tổng số người dùng) Rõ ràng là khách hàng của Millennials và Gen Z là nhóm khách hàng chiếm đa số và tiềm năng nhất trên thị trường thương mại điện tử ViệtNam Vì vậy, việc nghiên cứu sâu về suy nghĩ, cảm xúc và mối quan tâm của hai nhóm tuổi này là cần thiết để nâng cao chất lượng dịch vụ trong thương mại điện tử.

Thị trường thực phẩm và đồ uống (F&B) Việt Nam đang nổi lên là một trong những thị trường hấp dẫn, có sự đột phá về nhu cầu và thói quen của người tiêu dùng sau đại dịch Covid-19.

Từ năm 2017 đến năm 2021, doanh số thương mại điện tử tại Việt Nam tăng trưởng với tốc độ CAGR là 27,3% Cho đến nay, tốc độ tăng trưởng nhanh nhất thuộc về lĩnh vực thương mại điện tử thực phẩm và đồ uống, với tốc độ CAGR là 93,3%, tăng về giá trị từ 50,9 triệu USD năm 2017 lên 710 triệu USD vào năm

2021 Sự tăng trưởng vốn đã nhanh chóng của ngành thực phẩm và đồ uống lĩnh vực thương mại điện tử đồ uống đã được tăng tốc do sự xuất hiện của đại dịch Coronavirus Năm 2020, danh mục thực phẩm và đồ uống đã tăng 126,3%, tăng từ 239,8 triệu USD lên 524,6 triệu USD và nhảy từ danh mục thương mại điện tử lớn thứ tư lên thứ hai, sau điện tử tiêu dùng Năm 2021, thực phẩm và đồ uống chiếm 11,6% tổng doanh số thương mại điện tử tại Việt Nam

Ngoài ra, theo Báo cáo thương mại điẹn tử Việt Nam 2023, nhóm mặt hàng thực phẩm, thực phẩm chức năng, làm đẹp, sức khoẻ được xếp hạng cao nhất trong hàng hóa, dịch vụ được mua, sử dụng nhiều nhất trên website, ứng dụng thương mại điện tử bán hàng chiếm 20,4% (IDEA,2023)

Làm sao để tận dụng tiềm năng phát triển của sản phẩm F&B, đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ khi trải nghiệm mua sắm, từ đó, nâng cao sự hài lòng của người tiêu dùng ?

Từ những phân tích bên trên, ta thấy rằng sản phẩm F&B nói riêng và lĩnh vực thương mại điện tử nói chung là một “miếng bánh ngon” cho các doanh nghiệp, nhà bán lẻ, cũng như các sàn thương mại điện tử Tuy nhiên, sơ lược về tình hình nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trên các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam, tác giả nhận thấy đa số các đề tài hiện nay chỉ mới dừng lại ở việc nghiên cứu sự hài lòng nói chung đối với các sàn thương mại điện tử mà chưa có một công trình nào sử dụng nghiên cứu định lượng để đi sâu vào một ngành hàng riêng biệt và cụ thể hóa đối tượng nghiên cứu là thế hệ Millennials và Gen Z.

Tổng quan tình hình nghiên cứu

Tổng quan tình hình nghiên cứu nước ngoài

Nhìn chung, chủ đề các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ nói chung và thương mại điện tử nói riêng, từ lâu, đã trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu và đã có một số lượng lớn công trình được công bố trên phạm vi quốc tế Tuy nhiên, chưa có một đề tài nào nghiên cứu chuyên biệt cho việc mua sắm sản phẩm F&B Ngoài ra, điểm đáng chú ý là có nhiều lý thuyết nền tảng được áp dụng trong việc nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng Trong đó, thang đo SERVQUAL, E-SERVQUAL và ETAILQ là ba cơ sở được áp dụng nhiều nhất

Thứ nhất, xét về thang đo SERVQUAL, các nhà nghiên cứu đã phát triển thang đo SERVQUAL gồm 5 khía cạnh để đánh giá chất lượng dịch vụ truyền thống bao gồm tính tin cậy, sự phản hồi, sự bảo đảm, sự thấu cảm và các yếu tố vật chất Cụ thể, nghiên cứu của (Lee và Lin, 2005) cho thấy rằng thiết kế trang web, độ tin cậy, sự phản hồi và sự tin tưởng ảnh hưởng có ảnh hưởng tích cực đến chất lượng dịch vụ tổng thể và sự hài lòng của khách hàng Hơn nữa, các yếu tố này sau đó có mối liên quan đáng kể đối với ý định mua sắm của khách hàng Tuy nhiên,yếu tố cá nhân hóa không có mối liên quan đáng kể đối với chất lượng dịch vụ tổng thể và sự hài lòng của khách hàng Mặt khác, nghiên cứu của (Xu và Chen, 2020) đã chứng minh rằng: yếu tố vật chất, độ tin cậy, sự quan tâm và sự phản hồi, có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng Các chỉ số đánh giá chất lượng khác cũng có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, trừ chỉ số về giao hàng.Ngoài ra, thang đó này còn được sử dụng trong các nghiên cứu của (Uzir và cộng sự, 2021; Lin và cộng sự, 2015), Phương pháp phổ biến nhất để đo lường chất lượng dịch vụ là mô hình SERVQUAL (Parasuraman và cộng sự, 1985), có thể nói thang đo là này là tiền đề quan trọng, nền móng cho các nghiên cứu trong tương lai. Thứ hai, với sự ra đời của Internet, các khía cạnh trên cần được thay đổi để phù hợp với yêu cầu quản trị chất lượng dịch vụ trong môi trường trực tuyến (Parasuraman và cộng sự, 2005) Parasuraman và cộng sự (2005) chia chất lượng dịch vụ điện tử thành hai nhóm khác nhau: thang đo chất lượng dịch vụ điện tử (E- S-QUAL) và thang đo phục hồi chất lượng dịch vụ điện tử (E-RecS-QUAL) Bảo mật/quyền riêng tư, độ tin cậy, khả năng đáp ứng, tính hiệu quả và sự chú ý cá nhân là các yếu tố của E-S-QUAL, trong khi các yếu tố của E-RecS-QUAL là sự phản hồi, khả năng bồi thường và khả năng liên lạc Kết quả của nghiên cứu cho thấy quyền riêng tư đóng một vai trò quan trọng trong đánh giá của khách hàng về các trang web Mặt khác, Nemati và cộng sự đã triển khai mô hình nghiên cứu tập trung vào phân tích chất lượng dịch vụ điện tử của một trang web dựa trên dịch vụ, sử dụng mô hình E-SERVQUAL Kết quả cho thấy hiệu suất và tổng chất lượng dịch vụ trực tuyến của trang web của trường đại học ở mức độ tích cực Các biến khác bao gồm độ tin cậy, tính năng đáp ứng, đảm bảo và an ninh/quyền riêng tư không đạt đến mức độ đủ ảnh hưởng.

Thứ ba, nhiều công trình sử dụng thang đo ETAILQ để làm nền tảng nghiên cứu, thang đo này được sử dụng để đánh giá chất lượng của các trang web bán lẻ, chỉ ra 4 khía cạnh tạo thành chất lượng dịch vụ trực tuyến bao gồm thiết kế website, tính tin cậy, tính bảo mật và dịch vụ khách hàng Cụ thể, nghiên cứu của (Wolfinbarger và Gilly, 2003) đánh giá chất lượng dịch vụ theo bốn khía cạnh: dịch vụ khách hàng, quyền riêng tư/ bảo mật, thiết kế trang web và khả năng đáp ứng/ độ tin cậy.

Tóm lại, hầu hết các nghiên cứu tập trung vào việc hiểu mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng cũng như ý định sử dụng hoặc lòng trung thành khi mua sắm trên sàn thương mại điện tử Tùy thuộc vào mục đích và bối cảnh, các nhà nghiên cứu có thể sử dụng mô hình có sẵn hoặc phát triển mô hình riêng của họ, nhưng nói chung, các thang đo để đánh giá chất lượng dịch vụ trực tuyến chẳng hạn như SERVQUAL, E-SERVQUAL và ETAILQ Đồng thời, một số nghiên cứu không chỉ tập trung vào ảnh hưởng trực tiếp của chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng của khách hàng mà còn xem xét sự hài lòng như một biến trung gian giữa chất lượng dịch vụ và lòng trung thành của khách hàng khi mua sắm.

Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước

Tương tự như xu hướng trên phạm vi quốc tế, đề tài ý định ứng tuyển nói riêng và hành vi ứng tuyển nói chung đã trở nên phổ biến trong giới nghiên cứu tại Việt Nam Phần lớn các nghiên cứu trong nước tập trung vào sự hài lòng nói chung, không theo một ngành hàng, sản phẩm cụ thể Các nghiên cứu tiêu biểu được liệt kê như sau:

Thứ nhất, nghiên cứu của (Lê và cộng sự, 2023) triển khai phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua thực phẩm thông qua dịch vụ giao hàng cuối cùng trên các nền tảng thương mại điện tử tại Việt Nam, với 5 yếu tố đại diện cho mức độ ảnh hưởng từ mạnh đến yếu: Khả năng phục vụ của đơn vận chuyển, Chính sách khiếu nại và hoàn trả, Chi phí vận chuyển, Yếu tố về nhân viên giao hàng, Hình thức nhận hàng Mô hình nghiên cứu giải thích 60,9% mối quan hệ tổng thể của 5 yếu tố trên với sự hài lòng về dịch vụ giao hàng cuối cùng khi mua thực phẩm Điều này có nghĩa là, càng cải thiện khả năng phục vụ của đơn vận chuyển, chính sách khiếu nại và hoàn trả, chi phí vận chuyển, yếu tố về nhân viên giao hàng và hình thức nhận hàng, khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng hơn với dịch vụ giao hàng cuối cùng khi mua thực phẩm trên nền tảng thương mại điện tử tại Việt Nam.

Thứ hai, đó là nghiên cứu của (Hoàng Trọng Trường, Hoàng Đàm Lương Thúy, 2021) Mục tiêu của nghiên cứu là tìm hiểu tác động của các nhân tố trong chất lượng dịch vụ thương mại điện tử đến sự hài lòng của khách hàng Việt Nam.

Mô hình đo lường chất lượng dịch vụ trực tuyến - E-SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (2005) được sử dụng làm cơ sở để xây dựng mô hình nghiên cứu Mẫu nghiên cứu gồm 182 người được thu thập dựa trên bảng hỏi trực tuyến qua đường dẫn trên Google Kết quả nghiên cứu cho thấy 5 yếu tố chất lượng dịch vụ trực tuyến, gồm: (1) tính hiệu quả, (2) khả năng đáp ứng, (3) sự phản hồi, (4) khả năng liên lạc và (5) khả năng bồi thường có tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng trên các sàn thương mại điện tử Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất một số giải pháp thúc đẩy hành vi mua hàng trực tuyến và tăng thêm sự hài lòng của khách hàng Việt Nam khi giao dịch qua các sàn thương mại điện tử ngày nay.

Thứ ba, nghiên cứu của (Dương Thị Hoài Nhung và Nguyễn Thị Ngân,

2022), dựa trên thang đo EtailQ, bao gồm bốn yếu tố của dịch vụ điện tử ảnh hưởng đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến, bao gồm thiết kế trang web, quyền riêng tư/bảo mật, đáp ứng/tin cậy và dịch vụ khách hàng Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Lazada về chất lượng dịch vụ điện tử, với Lazada là một thị trường thương mại điện tử hàng đầu tại Việt Nam Dữ liệu được thu thập từ 220 khách hàng sử dụng Lazada để mua sản phẩm Kết quả kiểm tra mô hình chỉ ra bốn yếu tố tích cực ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ điện tử tại Lazada, bao gồm thiết kế web, bảo mật, đáp ứng và dịch vụ khách hàng.

Nói chung, chưa có nhiều nghiên cứu được tiến hành tại Việt Nam tập trung vào khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z và sự hài lòng của họ khi mua sắm sản phẩm F&B, mặc dù đây là nhóm khách hàng mục tiêu chính đang thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử gần đây.

Do đó, với đặc tính cụ thể của thị trường thương mại điện tử Việt Nam,khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z, cùng với đặc trưng của sản phẩmF&B, tác giả nhận thức có khoảng trống nghiên cứu như là hướng đi của mình để cung cấp cái nhìn sâu sắc vào các yếu tố ảnh hưởng và đóng góp vào sự hài lòng của khách hàng Khi thương mại điện tử tiếp tục phát triển, nghiên cứu này sẽ quan trọng đối với các công ty mong muốn cạnh tranh trên thị trường năng động tại ViệtNam.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu nghiên cứu

Dựa vào việc phân tích tính cấp thiết của đề tài cũng như tổng quan tình hình nghiên cứu, tác giả đề ra các mục tiêu như sau:

Thứ nhất, dựa trên việc phân tích, kế thừa từ các lý thuyết nền tảng và những công trình đi trước, tác giả cần đề xuất một mô hình nghiên cứu phù hợp với các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử của khách hàng Millennials và Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh

Thứ hai, từ mô hình nghiên cứu đề xuất, tác giả cần xác định rõ tác động của từng nhân tố lên sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử của khách hàng Millennials và Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh.

Thứ ba, từ kết quả phân tích, tác giả sẽ đề xuất những khuyến nghị trong việc cải thiện và nâng cao chất lượng cho doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh sản phẩmF&B trên các sàn thương mại điện tử nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng cũng như nâng cao chất lượng dịch vụ.

Nhiệm vụ nghiên cứu

Tác giả đề xuất các nhiệm vụ nghiên cứu để đạt được các mục tiêu nghiên cứu trên nghiên cứu như sau:

Thứ nhất, thực hiện phân tích tổng quan về các nghiên cứu trước đó trên phạm vi quốc tế và trong nước để xác định những khoảng trống nghiên cứu hiện tại.

Cụ thể, tập trung vào các tài liệu về tâm lý người tiêu dùng, lý thuyết sự hài lòng của khách hàng, đặc trưng của thế hệ Millennials và Gen Z, và hành vi mua sắm sản phẩm F&B Đồng thời, tham khảo thông tin về các sàn thương mại điện tử ở Việt Nam để tạo cơ sở lý luận cho nghiên cứu.

Thứ hai, hệ thống hóa vấn đề và lí luận liên quan đến đề tài dựa trên nền tảng lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm cả trong và ngoài nước Xây dựng khung lý thuyết cần thiết để hiểu rõ hơn về sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các nền tảng thương mại điện tử, đặc biệt là với đối tượng khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z.

Thứ ba, đề xuất và xây dựng quy trình nghiên cứu cũng như phương pháp nghiên cứu thích hợp để xác định những nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử tạiTP.HCM.

Thứ tư, thực hiện phân tích và đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố đối với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử tại TP.HCM, thu thập dữ liệu bằng bảng hỏi qua Google Form và sử dụng phần mềm thống kê SPSS để phân tích kết quả và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu.

Thứ năm, dựa trên kết quả phân tích, đưa ra kết luận và đề xuất giải pháp nhằm hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ, đáp ứng nhu cầu kỳ vọng của khách hàng để tăng mức độ hài lòng trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến.Đồng thời, đưa ra các kiến nghị cho nhà bán hàng, đơn vị vận chuyển và sàn thương mại điện tử để đảm bảo chất lượng sản phẩm F&B khi được giao đến tay người tiêu dùng.

Câu hỏi nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm làm rõ những điểm sau:

Thứ nhất, những nhân tố nào ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử ?

Thứ hai, mức độ ảnh hưởng cụ thể của từng nhân tố đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử tại Thành phố Hồ Chí Minh ?

Thứ ba, những chiến lược thực tế hoặc giải pháp nào có thể giúp các doanh nghiệp đạt được sự hài lòng thông qua việc hiểu rõ nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng ?

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng kết hợp hai phương pháp nghiên cứu là phương pháp định tính và phương pháp định lượng cho bài nghiên cứu:

Về phương pháp định tính, tác giả sử dụng để tổng hợp và đánh giá dữ liệu thứ cấp từ các nghiên cứu trước đây, các tạp chí khoa học và các trang web uy tín. Qua đó, tác giả có cơ sở lý luận để xây dựng và đề xuất mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ.

Về phương pháp định lượng, tác giả sử dụng ở giai đoạn nghiên cứu chính thức Đầu tiên, dữ liệu sơ cấp được triển khai thu thập thông qua bảng khảo sát trực tuyến sử dụng thang đo Likert 5 điểm Sau đó, phần mềm SPSS 21.0 được sử dụng để phân tích dữ liệu và kiểm tra các giả thuyết được đề xuất bằng phương pháp sau:thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA,phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính đa biến và kiểm tra các biến nhân khẩu học bằng kiểm định T-test hoặc phân tích phương sai ANOVA.

Đông góp mới và ý nghĩa của nghiên cứu

Đóng góp mới của đề tài

Mặc dù đề tài sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trên các sàn thương mại điện tử đã nhận được nhiều sự quan tâm của các tác giả, nhà nghiên cứu trong nước và cả quốc tế, nhưng những nghiên cứu này vẫn gặp nhiều hạn chế về mô hình, thang đo và đối tượng nghiên cứu Do đó, điều này có thể ảnh hưởng đến tính chính xác và khả năng áp dụng thực tế của vấn đề nghiên cứu Ngược lại, thị trường thương mại điện tử ở Việt Nam đang phát triển nhanh chóng với nhiều thay đổi về cách thức, tiện ích và quy mô cũng như hành vi của người tiêu dùng Việc liên lục cập nhật những xu hướng tiêu dùng và sự đổi mới công nghệ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng là thật sự cần thiết.

Hơn nữa, đối tượng khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z có những đặc điểm khác biệt trong thói quen tiêu dùng, đặc biệt là đối với sản phẩm có giá trị và ảnh hưởng đến dinh dưỡng và sức khoẻ, như là ngành hàng F&B Điều này tạo ra những điểm đặc trưng của vấn đề nghiên cứu mà tác giả đang hướng đến so với các nghiên cứu trước đây Do đó, công trình nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin mới nhất và cập nhật nhất về các khía cạnh của sự hài lòng của khách hàng liên quan đến thương mại điện tử Đồng thời, nghiên cứu được tổng hợp từ việc xem xét các mô hình nghiên cứu trước đây để đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với thực tế sự phát triển của nền kinh tế Việt Nam.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

Về ý nghĩa khoa học, đề tài xác định và phân tích mức độ ảnh hưởng của các nhân tố có tác động đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử của khách hàng Millennials và Gen Z tại thành phố

Hồ Chí Minh Qua đây, kết quả nghiên cứu góp phần củng cố và đa dạng hóa cơ sở lý thuyết về sự hài lòng của khách hàng Bên cạnh đó, công trình này cũng là nguồn tài liệu tham khảo có giá trị và hữu ích cho các nghiên cứu cùng lĩnh vực trong tương lai.

Về ý nghĩa thực tiễn, nghiên cứu này tập trung vào thế hệ Millennials và thế hệ Z, được coi là lực lượng lao động chính, có sự tác động đáng kể đời sống trong5-10 năm tới, đặc biệt là lĩnh vực kinh tế số Ngoài ra, hai thế hệ này còn có những điểm đặc trưng rất khác so với thế hệ cũ, vì vậy các doanh nghiệp và cá nhân kinh doanh sản phẩm F&B cần hiểu hơn về những mong muốn và nhu cầu của khách hàng Millennials và Gen Z Từ đó, tác giả hi vọng nghiên cứu sẽ là nguồn tham khảo hữu ích cho nhà bán hàng và sàn thương mại điện tử để cải thiện và nâng cao chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến, giúp họ đưa ra các chiến lược khả thi để nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Bố cục bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu có kết cấu gồm 5 chương, nội dung chi tiết như sau: Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Trong chương này, tác giả sẽ đưa ra tổng quan về tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, trình bày tình hình nghiên cứu hiện tại, cũng như mục đích, phương pháp, và ý nghĩa của nghiên cứu.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương này tập trung làm rõ các khái niệm, phân tích cơ sở lý thuyết, và trình bày các mô hình thực nghiệm Tác giả sẽ từ đó đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu.

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 tác giả sẽ tập trung vào thiết kế quy trình nghiên cứu, trình bày các phương pháp định tính và định lượng được áp dụng trong bài.

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trong chương 4, tác giả sẽ trình bày kết quả của các phương pháp định lượng, từ dữ liệu sơ cấp thu thập được Sau đó, tác giả sẽ thảo luận về kết quả và so sánh với các nghiên cứu trước đó.

Chương 5: Kết luận và một số khuyến nghị

Trong chương này, tác giả sẽ rút ra các kết luận từ nghiên cứu và đưa ra các khuyến nghị giúp nâng cao chất lượng dịch vụ khi mua sắm trên sàn thương mại điện tử Cuối chương, tác giả sẽ phân tích những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

Trong phạm vi Chương 1, tác giả đã giới thiệu nghiên cứu "Các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử: Nghiên cứu thực nghiệm đối với khách hàng Millennials và Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh" Nghiên cứu này là nền tảng để làm rõ tính cấp thiết, phạm vi, đối tượng, và hai phương pháp nghiên cứu Từ việc tổng quan về tình hình nghiên cứu, tác giả đã chỉ ra đóng góp mới của đề tài,tập trung vào việc nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩmF&B trên các sàn thương mại điện tử Ngoài ra, tác giả cũng làm rõ mục tiêu và đối tượng của nghiên cứu, xác định các câu hỏi cần giải quyết, phạm vi nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu Thông qua đó, các đóng góp khoa học và ý nghĩa thực tiễn của đề tài cũng được đề cập để tạo nền tảng cho các chương tiếp theo trong nghiên cứu này.

CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ GIẢI THUYẾT NGHIÊN CỨU 14 2.1 Tổng quan về thương mại điện tử và mua sắm sản phẩm F&B

Tổng quan về thương mại điện tử

Trong thời đại số ngày nay, thương mại điện tử đã trở thành trụ cột quan trọng của nền kinh tế, mở ra không gian rộng lớn cho mọi người kết nối, mua sắm và kinh doanh qua mạng internet Cho đến nay, có nhiều định nghĩa về thương mại điện tử: Theo (DeLone và cộng sự, 2004), thương mại điện tử được định nghĩa đơn giản là việc sử dụng Internet để thực hiện các giao dịch kinh doanh, được đánh giá là một phương pháp tối ưu trong việc giảm thiểu chi phí và quảng bá rộng rãi hình ảnh của doanh nghiệp đến với người tiêu dùng.

Theo Tổ chức Thương mại Thế giới (WTO), "Thương mại điện tử bao gồm việc sản xuất, quảng cáo, bán hàng và phân phối các sản phẩm được mua, bán và thanh toán trên Internet, liên quan đến cả việc giao hàng vật phẩm và truyền thông thông tin số hóa qua Internet" Đối với ở Việt Nam, khái niệm về thương mại điện tử thường được hiểu dưới cả hai góc độ hẹp và rộng Ở góc độ hẹp, thương mại điện tử liên quan đến việc mua bán hàng hóa và dịch vụ thông qua phương tiện điện tử và mạng viễn thông Ở góc độ rộng, thương mại điện tử áp dụng các tiến bộ trong công nghệ thông tin và truyền thông vào quản lý và hoạt động kinh doanh (Khoa và cộng sự, 2020).

Ngoài ra, theo Khoản 2 Điều 2 Thông tư 46/2010/TT-BCT, sàn thương mại điện tử là website thương mại điện tử cho phép các tổ chức, cá nhân không phải chủ sở hữu website có thể tiến hành bán hàng hoặc cung ứng các dịch vụ lên đó (Bộ Công Thương, 2010)

Trong những năm gần đây, sự tăng trưởng của thương mại điện tử rất đáng chú ý, được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ, kết nối internet được cải thiện và thay đổi hành vi của người tiêu dùng Sự tiện lợi, lựa chọn sản phẩm đa dạng hơn, giá cả cạnh tranh và giao dịch trực tuyến dễ dàng đã góp phần mở rộng nhanh chóng thương mại điện tử trên toàn thế giới Với những ưu thế vượt trội so với các cửa hàng bán lẻ truyền thống, khối lượng giao dịch trên các sàn thương mại điện tử trên toàn thế giới đã không ngừng tăng lên Năm 2021, doanh số bán lẻ thương mại điện tử lên tới khoảng 5,2 nghìn tỷ đô la Mỹ trên toàn thế giới Con số này được dự đoán sẽ tăng 56% trong những năm tới, đạt khoảng 8,1 nghìn tỷ USD vào năm 2026 (Statista, 2022).

Cũng không nằm ngoài xu thế đó, Việt Nam đã có sự tăng trưởng đáng kể trong lĩnh vực thương mại điện tử Dân số trẻ và am hiểu công nghệ, tỷ lệ sử dụng internet ngày càng tăng và các chính sách thuận lợi của chính phủ đã thúc đẩy sự phát triển của mua sắm trực tuyến Thị trường thương mại điện tử Việt Nam đã cho thấy tiềm năng to lớn và thu hút cả người chơi trong nước và quốc tế Những

“người chơi” chính trong thị trường thương mại điện tử Việt Nam bao gồm Shopee, Tiki, Lazada và Sendo, gần đây có sự gia nhập của TikTokShop với sự phát triển đầy ấn tượng Những nền tảng này cung cấp nhiều loại sản phẩm, từ điện tử, thời trang đến hàng gia dụng và tạp hóa Trong một đường đua cạnh tranh khốc liệt, các công ty tranh giành thị phần thông qua hàng loạt hoạt động chiến dịch tiếp thị, giá cả cạnh tranh và dịch vụ giao hàng luôn được cải thiện Với việc sử dụng điện thoại thông minh trở nên phổ biến và gói dữ liệu mạng có giá cả phải chăng, người tiêu dùng ngày càng gia tăng việc mua hàng trực tuyến Xu hướng này đã thúc đẩy các nền tảng thương mại điện tử tối ưu hóa trang web và phát triển các ứng dụng di động thân thiện với người dùng để nâng cao trải nghiệm mua sắm

Tuy nhiên, trong bối cảnh thương mại điện tử của Việt Nam vẫn còn tồn tại khó khăn và thách thức Cơ sở hạ tầng hậu cần, đặc biệt là giao hàng chặng cuối, có thể là điểm nghẽn trong việc tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả, đặc biệt là ở những vùng xa xôi, khu vực nông thôn, miền núi Ngoài ra, phương thức thanh toán và mối quan tâm về bảo mật cũng là những điểm quan trọng cần lưu ý, vì một số người tiêu dùng có thể vẫn thích giao dịch bằng tiền mặt hơn giao dịch trực tuyến Tóm lại, thương mại điện tử đã làm thay đổi cách thức hoạt động của các doanh nghiệp trên toàn cầu, trong đó có Việt Nam Với dân số trẻ và sự thâm nhập internet ngày càng tăng, thị trường thương mại điện tử Việt Nam đang mở rộng nhanh chóng Trong khi vẫn còn nhiều thách thức, sự hỗ trợ của Chính phủ và những tiến bộ công nghệ được kỳ vọng sẽ thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử tại Việt Nam.

Trong khuôn khổ bài nghiên cứu, tác giả thực hiện nghiên cứu dựa trên hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên sàn thương mại điện tử, vậy nên hình thức sàn thương mại điện tử được nghiên cứu là sàn thương mại điện tử B2C Đây là mô hình thương mại điện tử phổ biến nhất hiện nay, đối tượng trong mô hình này là doanh nghiệp và người tiêu dùng cuối cùng Các khách hàng là cá nhân, việc mua hàng xuất phát từ trực tiếp nhu cầu của bản thân họ, do đó các giao dịch thường nhỏ lẻ.

Định nghĩa sản phẩm F&B

Trong Báo cáo ngành F&B Việt Nam 2023, thị trường thực phẩm trong ngành F&B ám chỉ hoạt động kinh doanh tất cả các loại thực phẩm giúp bổ sung giá trị dinh dưỡng cho cơ thể, bao gồm cả thực phẩm tươi sống và thực phẩm chế biến. Thị trường đồ uống trong ngành F&B đề cập đến việc sản xuất các loại đồ uống có cồn và không cồn, bao gồm nước, nước ngọt, nước ép trái cây, trà, cà phê, bia, rượu vang, rượu mạnh và đồ uống có cồn khác.

Theo (Michael Kementsetsidis, 2023), thực phẩm và đồ uống đóng vai trò quan trọng trong việc đáp ứng nhu cầu cơ bản của con người trên toàn thế giới, bao gồm nhiều loại sản phẩm đa dạng, từ rau quả tươi và chế biến, ngũ cốc, thịt, sản phẩm sữa, hải sản, đến đồ uống như nước, cà phê, trà và các loại đồ uống có cồn. Bên cạnh đó trong những báo cáo, phân tích về ngành hàng F&B trên các sàn thương mại điện tử cũng có đa dạng định nghĩa Chẳng hạn, trong báo cáo của (Statista, 2022), danh mục hàng F&B bao gồm các loại thực phẩm tươi sống và thực phẩm được đóng gói (không bao gồm thức ăn trẻ em), thực phẩm và đồ uống, ví dụ như trái cây, rau, mì ống, đồ ăn nhẹ, kẹo, sản phẩm đông lạnh, thực phẩm đông lạnh, nước ngọt và đồ uống có cồn Dịch vụ giao đồ ăn được chế biến sẵn không nằm trong danh mục này trên các sàn thương mại điện tử Ngoài ra, F&B được hiểu là bao gồm thực phẩm tươi sống, chế biến sẵn hoặc đóng gói cũng như đồ uống có cồn và không cồn Một số mặt hàng phổ biến trong thương mại điện tử như các sản phẩm có nguồn gốc tự nhiên: nước trái cây, nước, thịt khô, các sản phẩm thay thế từ thực vật; các sản phẩm ăn được, thân thiện với môi trường khác (Aaron Orendorff,2022)

Xu hướng mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử ở Việt Nam

Đại dịch COVID-19 đã thay đổi cách mọi người sống và cách nền kinh tế hoạt động, dẫn đến sự tăng đáng kể trong việc mua sắm thực phẩm trực tuyến của khách hàng Người tiêu dùng trước đây thường mua "một bó rau và cá" tại chợ truyền thống, nhưng để đảm bảo an toàn cho bản thân, họ hiện nay chuyển sang mua thực phẩm tươi sạch trực tuyến từ các nhà bán lẻ trực tuyến thông qua ứng dụng di động như ví điện tử, VinID hoặc trang web thương mại điện tử

Việc mua sắm, sử dụng dịch vụ trực tuyến hiện đã thành thói quen của đại đa số người dùng Việt Theo báo cáo Xu hướng đặt hàng ăn uống tại Việt Nam của (Q&Me, 2022) ứng dụng đặt hàng đã trở thành lựa chọn hàng đầu sau đại dịch, đặc biệt ở nhóm tuổi 18 - 25 chiếm 81% Các dịch vụ gọi xe như Grab, BAEMIN, Be và GoJek đã mở rộng sang giao thực phẩm tươi sống, thịt cá và rau xanh Siêu thị như WinMart, LOTTE Mart và BigC có trang web cho đặt hàng heo, bò, gà Giao dịch trên Shopee, Lazada, Sendo và Tiki cũng đa dạng hóa bằng cách bán thực phẩm, giảm chi phí cho doanh nghiệp F&B nhỏ lẻ khi không phải chịu chi phí duy trì cửa hàng Việc kinh doanh trên sàn thương mại điện tử mang lại nhiều lợi ích cho cả người tiêu dùng lẫn doanh nghiệp Thương hiệu có kênh phân phối tiềm năng, tiếp cận nguồn khách hàng lớn có sẵn và tiết kiệm chi phí vận hành, nhân sự, mặt bằng Với người dùng, họ dễ dàng tìm thấy sản phẩm, dịch vụ đáp ứng đúng nhu cầu, giao hàng tận nơi, nhanh chóng.

Tổng doanh số bán lẻ của thực phẩm và đồ uống trên thương mại điện tử tại Việt Nam tăng đáng kể từ năm 2017 đến năm 2021 Năm 2021, chi tiêu cho thương mại điện tử thực phẩm và đồ uống trong nước lên tới khoảng 710 triệu đô la Mỹ. Doanh số bán lẻ của danh mục sản phẩm này dự kiến sẽ tiếp tục tăng và đạt hơn 1,3 tỷ đô la Mỹ vào năm 2026 (Statista, 2023).

Mặc dù thị trường F&B đang phát triển nhanh chóng, nhưng cũng đối mặt với một trong những vấn đề khó khăn nhất: quản lý chuỗi cung ứng và việc đảm bảo chất lượng sản phẩm trong quá trình lưu kho, vận chuyển Thực phẩm và đồ uống là những mặt hàng dễ hỏng, có các điều kiện bảo quản khắt khe do đó chất lượng dịch vụ và chất lượng sản phẩm là một thách thức để đáp ứng nhu cầu của khách hàng và giao hàng đến tay người tiêu dùng hiệu quả Theo nghiên cứu của Nielsen, người tiêu dùng sẽ có ý chủ động hơn trong việc mua sắm thực phẩm tươi sạch trực tuyến khi có nhiều lựa chọn mua sắm và đảm bảo chất lượng cụ thể Do đó, sàn thương mại điện tử và nhà bán hàng F&B cần biết rõ về những khía cạnh của chất lượng dịch vụ mà họ nên tập trung vào để nâng cao sự hài lòng của người tiêu dùng

2.2 Tổng quan về sự hài lòng của khách hàng và chất lượng dịch vụ

Định nghĩa sự hài lòng của khách hàng

Một trong những chìa khóa quan trọng để bền vững trong việc thu lợi nhuận và đạt được thành công là sự hài lòng của khách hàng (Hafez và cộng sự, 2021; McDougall và Levesque, 2000) Cụ thể, sự hài lòng của khách hàng là trạng thái hoặc nhận thức của khách hàng đối với bất kỳ nhà cung cấp dịch vụ nào trong quá trình và sau khi mua sản phẩm (Levesque và McDougall, 1996).

Tuy nhiên, không phải tất cả các sản phẩm hoặc dịch vụ đều mang lại cảm giác hài lòng, (Tam, 2004) lập luận rằng sự hài lòng của khách hàng là một phản ứng cảm xúc, nảy sinh khi người tiêu dùng cảm thấy rằng dịch vụ nhận được đáng giá với số tiền họ trả cho dịch vụ Ngoài ra, sự hài lòng của khách hàng còn là mức độ tâm trạng của khách hàng phát sinh từ việc so sánh kết quả sau khi sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ và kỳ vọng của khách hàng trước khi sử dụng Những kỳ vọng này được coi là mong muốn hoặc kỳ vọng cá nhân, phát sinh từ nhu cầu cá nhân, trải nghiệm trước đây hoặc thông tin bên ngoài, như quảng cáo hoặc thông tin từ gia đình và người quen (Engel và cộng sự, 1990) Do đó, (Kotler và Keller, 2016) đề xuất ba cấp độ sự hài lòng dựa trên đánh giá của hiệu suất được nhận thức của đối tượng so với kỳ vọng: (1) Không hài lòng khi kết quả không như mong đợi của khách hàng; (2) Hài lòng khi kết quả như kỳ vọng của họ; và (3) Hài lòng cao khi kết quả vượt quá kỳ vọng của họ.

Dựa trên cơ sở lý thuyết nêu trên, ta có thể kết luận rằng sự hài lòng của khách hàng là sự hài lòng của cá nhân trong đó tất cả mong muốn và hoài bão về giá trị hoặc lợi ích của sản phẩm và dịch vụ đều được đáp ứng hoặc vượt qua kỳ vọng của họ, điều này kích thích hành vi mua hàng hoặc ý định mua lại của khách hàng.Tương tự, Lý thuyết kỳ vọng (Expectations Theory) cũng có cùng quan điểm rằng quyết định của người tiêu dùng để mua lại hàng hóa hoặc dịch vụ được ảnh hưởng bởi sự hài lòng trước đó của họ (Anderson và Sullivan, 1993).

Tuy nhiên, đối với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến, có sự khác biệt so với mô hình mua sắm truyền thống Thay vì chỉ đơn giản là đánh giá hàng hoá mà họ nhận được, người mua thường cảm thấy không hài lòng nếu nhà cung cấp dịch vụ thương mại điện tử không thể xử lý yêu cầu của họ (Venkatesh vàGoyal, 2010) Do đó, điều này cũng trở thành thách thức chính mà các doanh nghiệp thương mại điện tử phải giải quyết để tăng sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến.

Định nghĩa chất lượng dịch vụ

Chất lượng dịch vụ luôn là một yếu tố then chốt quan trọng đối với thành công kinh doanh và được duy trì như một chìa khóa để đạt được lợi thế cạnh tranh (Lewis và Booms, 1983) Chất lượng dịch vụ được biết đến như là khoảng cách giữa mức độ dịch vụ được cung cấp và kỳ vọng của khách hàng (Parasuraman và cộng sự, 1985). Nói cách khác, sự khác biệt giữa kỳ vọng của khách hàng trước khi sử dụng một sản phẩm và cảm nhận của họ sau khi tiếp cận và sử dụng dịch vụ được gọi là "chất lượng dịch vụ".

Ngoài ra, (Parasuraman và cộng sự, 1985) đề xuất một quan điểm khác là kỳ vọng và cảm nhận của khách hàng về dịch vụ mà họ nhận được ảnh hưởng đến mức độ chất lượng dịch vụ Chất lượng dịch vụ không chỉ là đánh giá về sự xuất sắc của dịch vụ từ góc độ của khách hàng (Parasuraman và cộng sự, 1988) Trong thực tế, việc đánh giá một dịch vụ có chất lượng cao hay thấp không chỉ phụ thuộc vào kết quả cuối cùng mà còn chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau trong quá trình trải nghiệm dịch vụ (Parasuraman và cộng sự, 1985) Để nói rõ hơn, chất lượng dịch vụ là một khái niệm đa chiều, được hình thành từ nhiều khía cạnh khác nhau.

Mặt khác, mặc dù có những quan điểm khác nhau về cách định nghĩa chất lượng dịch vụ, hầu hết các nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ có những đặc điểm nhất định Cụ thể, chất lượng dịch vụ là chủ quan vì nó chủ yếu phụ thuộc vào cảm nhận và nhận thức, không phải đánh giá qua bất kỳ biện pháp định lượng nào. Ngoài ra, do tính chủ quan, cảm nhận về chất lượng dịch vụ của khách hàng dễ bị ảnh hưởng bởi các yếu tố khác như yếu tố môi trường và giao tiếp giữa khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ.

Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng

Các mức độ về sự hài lòng của khách hàng đòi hỏi một mức độ chất lượng dịch vụ cao, thường dẫn đến những ý định hành vi tích cực (Brady và Robertson,

2001) Oliver có quan điểm tương tự và lập luận rằng có một sự tương quan tích cực giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng; khi mức độ trước tăng, mức độ sau cũng tăng theo (Oliver, 1980) Theo nghiên cứu của (Cronin và Taylor,

1992), chất lượng dịch vụ đã được xác nhận là yếu tố quan trọng góp phần rõ rệt vào sự hài lòng của người tiêu dùng Do đó, chất lượng dịch vụ là một yếu tố tương đối quan trọng để nâng cao sự hài lòng của khách hàng, dẫn đến ý định mua lại và giới thiệu khách hàng.

Nghiên cứu trước đây đã cho rằng chất lượng của dịch vụ điện tử được cung cấp càng tốt thì mức độ hài lòng của người tiêu dùng càng cao (A H Mohammed và T Ward, 2006) Điều này xuất phát từ sự hài lòng của khách hàng là kết quả của các trải nghiệm dịch vụ tích lũy Do đó, khách hàng sẽ đánh giá mức độ hài lòng của họ sau khi họ có trải nghiệm về dịch vụ, dù là tích cực hay tiêu cực (S. Gounaris, 2010).

Liên quan đến chất lượng dịch vụ trực tuyến, (Rita và cộng sự, 2019) đồng tình rằng chất lượng dịch vụ có mối tương quan tích cực với sự hài lòng của khách hàng và có ảnh hưởng đáng kể đến khách hàng Nhiều học giả sau đó đã xác nhận điều này; do đó, có thể giả định rằng chất lượng dịch vụ có tác động tích cực đối với sự hài lòng của người tiêu dùng trong mọi tình huống.

Tổng quan về khách hàng thế hệ Millennials và Gen Z

2.3.1 Định nghĩa và đặc điểm của thế hệ Millennials

Thế hệ Millennials là nhóm dân số nằm giữa thế hệ X và thế hệ Z Có nhiều cách để định nghĩa thế hệ Millennials Cụ thể, (Dimock, 2019) xem xét thế hệ Millennials là những người sinh ra từ năm 1981 đến năm 1996 (Wey Smola và Sutton, 2002) cũng có quan điểm tương đối tương đồng khi cho rằng Millennials là thế hệ sinh ra từ năm 1979 đến năm 1994.

Nói chung, thông tin phổ biến là thời kỳ từ đầu thập kỷ 1980 đến giữa thập kỷ 1990 - đầu thập kỷ 2000 là thời gian mà nhóm này được sinh ra Do đó, trong phạm vi của nghiên cứu này, tất cả những người sinh ra từ năm 1981 đến năm 1996 được phân loại là thế hệ Millennials.

Khác biệt so với thế hệ trước đó, thế hệ Millennials được sinh ra trong kỷ nguyên Internet Nếu Millennials là thế hệ của công nghệ và trình duyệt web, thì Gen Z - đối tượng lớn nhất hiện nay - là thế hệ di động (Thúy An, 2021) Ở Việt Nam, thế hệ Millennials được sinh ra trong giai đoạn chuyển giao của đất nước: phát triển kinh tế, tiếp cận giáo dục tiên tiến và đặc biệt là sự phát triển nhanh chóng của phương tiện truyền thông và truyền thông xã hội, điều này khá tương đồng với đặc điểm của thế hệ Z.

2.3.2 Định nghĩa và đặc điểm của thế hệ Gen Z

Theo (Dimock, 2019), Thế hệ Z sinh ra từ năm 1997 đến năm 2012 Những thành viên lớn tuổi nhất của thế hệ này hiện đang ở độ tuổi 26 và hầu hết đã tốt nghiệp đại học, kết hôn và bắt đầu xây dựng gia đình Theo nghiên cứu của (Sladek và Grabinger, 2013), Thế hệ Z được đặt tên tương ứng với chữ cái cuối cùng của bảng chữ cái vì đầu thế hệ này đồng nghĩa với sự kết thúc của cách sống truyền thống.

Trong phạm vi của nghiên cứu, tác giả áp dụng định nghĩa của (Dimock,

2019) là cơ sở để phân tích và đồng thời tập trung vào nhóm tuổi Gen Z trên 18 tuổi vì đây là nhóm tuổi sử dụng điện thoại thông minh thường xuyên và một phần hoặc hoàn toàn tự do trong quyết định mua sắm và việc sử dụng dịch vụ hàng ngày. Thế hệ Z là nhóm khách hàng lạc quan nhất và ít kín đáo nhất, có lẽ là do môi trường thay đổi và bởi vì họ lớn lên trong một giai đoạn của sự thịnh vượng kinh tế Tuy nhiên, họ đặt nhiều yêu cầu hơn đối với sản phẩm hoặc dịch vụ (Nielsen, 2018) Cũng theo báo cáo của IBM, thói quen mua sắm và nhu cầu của Thế hệ Z ổn định trong thông tin về sản phẩm và dịch vụ, họ có nhiều lựa chọn mua sắm và đánh giá sự đổi mới công nghệ cũng như trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa giúp họ cảm nhận giá trị độc đáo (IBM, 2018).

Theo nghiên cứu của Sladek và Grabinger, Thế hệ Z có ba đặc điểm cơ bản trong xã hội: (1) có ý thức về tài chính, (2) có tư duy toàn cầu và (3) am hiểu về công nghệ (Sladek và Grabinger, 2013) Do đó, nhận thức và hiểu biết về công nghệ của Thế hệ Z đã giúp họ có được trải nghiệm trong quá trình mua sắm trực tuyến và dễ dàng mua sắm trên các nền tảng thương mại điện tử; nhưng sẽ khó khăn hơn để làm hài lòng Thế hệ Z với các dịch vụ thương mại điện tử do sự thành thạo của họ. Hiểu rõ những đặc điểm này sẽ giúp thương mại điện tử cải thiện và tăng cường mức độ hài lòng của khách hàng trong số những khách hàng thuộc Thế hệ Z. Như vậy, hai thế hệ này cũng có sự khác biệt rõ ràng Cụ thể, Millennials sẵn lòng chi trả nhiều hơn cho một trải nghiệm mua sắm xuất sắc hơn Trong thực tế, 75% Millennials sẵn lòng chi trả thêm cho dịch vụ khách hàng xuất sắc, theo khảo sát của The Fulfillment Lab, con số này đối với Gen Z là 69% Ngoài ra, khi chọn mua sắm trực tuyến, Millennials chọn mua sắm trực tuyến vì sự thuận tiện của trải nghiệm mua sắm trong khi Gen Z coi khả năng so sánh giá là lý do chính để mua sắm trực tuyến (The Fulfillment Lab, 2021).

Nói chung, cả hai thế hệ đều là những người tiêu dùng có kiến thức về công nghệ và chiếm phần lớn trong thị trường thương mại điện tử, vì vậy, nghiên cứu về hai nhóm tuổi này là cần thiết cho tương lai phát triển thương mại điện tử.

Các nghiên cứu liên quan về sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ

2.4.1 Mô hình SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (1988)

Là người tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng, Parasuraman và các đồng nghiệp của ông đã liên tục nghiên cứu và phát triển các mô hình để đánh giá mối quan hệ giữa các yếu tố và sự hài lòng của khách hàng trong nhiều năm Mô hình SERVQUAL, công bố lần đầu vào năm 1985 bởi Parasuraman, Zeithaml và Berry, được xem là cơ sở để đo lường và quản lý chất lượng dịch vụ cho nhiều loại dịch vụ khác nhau Trong mô hình này, chất lượng dịch vụ được định nghĩa là "sự khác biệt giữa chất lượng kỳ vọng và chất lượng được nhận thức."

Ban đầu, thang đo SERVQUAL của (Parasuraman và cộng sự, 1985) xác định 10 nhân tố của chất lượng dịch vụ: Khả năng tiếp cận, chất lượng thông tin liên lạc, năng lực chuyên môn, phong cách phục vụ, tôn trọng khách hàng, đáng tin cậy, sự phản hồi, tính an toàn, tính hữu hình, và am hiểu khách hàng Dựa trên 10 tiêu chí này, Parasuraman và các đối tác đã phát triển một thang đo chất lượng dịch vụ khá hiệu quả dựa trên so sánh giữa dịch vụ kỳ vọng và dịch vụ được nhận thức từ người sử dụng dịch vụ (Parasuraman và cộng sự, 1985) Do đó, mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ có tên là SERVQUAL đã được triển khai trong nhiều ngành dịch vụ.

Sau đó, Parasuraman và nhóm tác giả quyết định kết hợp mười yếu tố ban đầu thành năm tiêu chí cơ bản vào năm 1988 (Parasuraman và cộng sự, 1988):

1 Yếu tố vật chất – nhấn mạnh về diện mạo vật chất, trang thiết bị, phương tiện và khía cạnh nhân viên.

2 Tính tin cậy – nhấn mạnh về khả năng thực hiện dịch vụ như đã hứa hẹn và đúng đắn.

3 Sự đáp ứng – chỉ ra sự sẵn sàng hỗ trợ khách hàng và cung cấp dịch vụ một cách nhanh chóng.

4 Sự bảo đảm – nhấn mạnh về kiến thức và lịch sự của nhân viên với khả năng truyền cảm hứng, xây dựng niềm tin và tạo lòng tin tưởng cho người tiêu dùng dịch vụ.

5 Sự đồng cảm – nhấn mạnh sự chú ý và quan tâm của nhân viên đối với người tiêu dùng

Trong những nghiên cứu thực hiện trong giai đoạn sáu năm tiếp theo, Parasuraman và các đồng nghiệp liên tục cố gắng cải thiện và sửa đổi thang đo của họ để làm cho nó phù hợp hơn với nhiều lĩnh vực dịch vụ hơn Đặc biệt, vào năm

2003, mô hình SERVQUAL đã được bổ sung thêm các yếu tố đánh giá kỹ thuật và vào năm 2005, phiên bản E-S-Quality đã được ra mắt để đánh giá có thể được áp dụng một cách phù hợp hơn trong môi trường số (Parasuraman và cộng sự, 2005)

Sơ đồ 2.1 Lý thuyết về chất lượng dịch vụ (1988)

Vật chất Độ tin cậy

Nguồn: (Parasuraman và cộng sự, 1988)

2.4.2 Mô hình E-SERVQUAL của Parasuraman và cộng sự (2005)

Dựa trên nghiên cứu định tính, kết luận của tác giả nêu bật tác động của 11 biến số đến chất lượng dịch vụ điện tử E-SERVQUAL là một thang đo được sử dụng phổ biến nhất vì nó bao quát nhiều khía cạnh trong quá trình cung cấp dịch vụ, bao gồm toàn bộ trải nghiệm của khách hàng từ trước khi mua hàng đến sau khi mua hàng (Ting và cộng sự, 2016) Mô hình này, được gọi là E-SERVQUAL, bao gồm hai mô hình con là E-SQUAL và E-RecS-QUAL Zeithaml và đồng nghiệp

(2000) đã phát triển thang đo E-SERVQUAL với 7 yếu tố chất lượng dịch vụ điện tử: Hiệu quả, Sự tin cậy, Mức độ cam kết, Bảo mật, Sự phản hồi, Bồi thường, và Liên lạc Trong đó, chỉ sử dụng 4 yếu tố là Hiệu quả, Sự tin cậy, Mức độ cam kết, và Bảo mật để hình thành thang đo E-SERVQUAL được áp dụng để đo lường nhận thức của khách hàng về chất lượng dịch vụ Các yếu tố còn lại trở nên quan trọng khi khách hàng trực tuyến gặp vấn đề: Sự phản hồi, Bồi thường, và Liên lạc. Zeithaml và đồng nghiệp (2000, 2002) cùng với Parasuraman và đồng nghiệp

(2005) đã phát triển công cụ E-S-QUAL dựa trên 7 yếu tố này và chia thành 2 mô hình độc lập Mô hình đầu tiên là E-S-Qual, tập trung vào các thang đo chính phản ánh chất lượng dịch vụ điện tử như Hiệu quả, Cam kết, Sự sẵn sàng của hệ thống, và Bảo mật Mô hình thứ hai là E-ResS-Qual, tập trung chủ yếu vào các yếu tố liên quan đến dịch vụ khách hàng như Sự phản hồi, Bồi thường, và Sự liên lạc Thang đo E-SERVQUAL đã được áp dụng rộng rãi để đo lường chất lượng dịch vụ trực tuyến trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm giáo dục trực tuyến (Nematia và cộng sự, 2012), mua sắm qua mạng (Kim và Jackson, 2009), và ngân hàng trực tuyến (Javed và cộng sự, 2018) Đặc biệt, E-SERVQUAL đã được đánh giá có khả năng giải thích tương đối tốt sự hài lòng của khách hàng.

Tóm lại, khi xem xét nghiên cứu liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng thương mại điện tử, mô hình đo lường chất lượng dịch vụ được áp dụng rộng rãi đã được được sử dụng nhất quán trong phần lớn các nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng Vì vậy, tác giả quyết định áp dụng thang đo E-SERVQUAL của (Parasuraman và cộng sự, 2005) để nghiên cứu tác động của chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng của khách hàng trên các trang thương mại điện tử tại Việt Nam.

Sơ đồ 2.2 Mô hình chất lượng dịch vụ E-SERVQUAL

Nguồn: (Parasuraman và cộng sự, 1988)

Các nghiên cứu thực nghiệm liên quan

Mô hình E-SERVQUAL được các nhà nghiên cứu sử dụng rộng rãi để đo lường chất lượng dịch vụ trực tuyến Đây là một phương pháp đo lường dựa trên nguyên tắc tương tự như phương pháp đo lường SERVQUAL gốc Tuy nhiên, mức độ ảnh hưởng của mỗi yếu tố có sự biến động giữa các nghiên cứu.

2.5.1 Nghiên cứu của Liu và cộng sự (2008)

Nghiên cứu “An empirical study of online shopping customer satisfaction in China: a holistic perspective” được Liu và cộng sự triển khai năm 2008 Mục đích của nghiên cứu này là xác định các yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Trung Quốc khi mua sắm trực tuyến từ góc độ của trải nghiệm mua sắm trực tuyến Nghiên cứu này chia quá trình mua sắm thành ba giai đoạn: giai đoạn

Khả năng sẵn sàng của hệ thống

Sự đáp ứng nhanh chóng

Chất lượng dịch vụ cảm nhận tìm kiếm thông tin và đánh giá các lựa chọn, giai đoạn mua sắm và giai đoạn sau khi mua sắm

Liu và cộng sự cho rằng sự hài lòng tổng thể của khách hàng có thể bị ảnh hưởng bởi tất cả các yếu tố liên quan đến quá trình mua sắm trực tuyến.

Trong nghiên cứu này, tác giả đề xuất một mô hình về quá trình hài lòng trong môi trường thương mại điện tử, thể hiện trong sơ đồ 2.3 Tác giả sử dụng phân tích hồi quy đa biến dựa trên một cuộc khảo sát với 1.001 khách hàng trực tuyến Kết quả phân tích cho thấy rằng tám yếu tố - chất lượng thông tin, thiết kế trang web, đặc tính hàng hóa, khả năng giao dịch, bảo mật/quyền riêng tư, thanh toán, giao hàng và dịch vụ khách hàng - đều có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sự hài lòng của người mua sắm trực tuyến Ngược lại, tác động của thời gian phản hồi không đáng kể đến sự hài lòng.

Sơ đồ 2.3 Mô hình nghiên cứu của Liu và cộng sự (2008)

Nguồn: (Liu và cộng sự, 2008) Tuy nhiên, hạn chế của nghiên cứu này được tác giả chỉ ra là không kiểm soát được sự khác biệt giữa các loại sản phẩm, và việc sử dụng các thang đo tự báo cáo để đo lường cả biến số độc lập và phụ thuộc có thể gợi ý khả năng chệch phương pháp chung trong kết quả Nghiên cứu này đóng góp cho việc nghiên cứu về sự hài lòng của người mua sắm trực tuyến bằng cách phát triển một mô hình về quá trình hài lòng trong môi trường thương mại điện tử và xác định các yếu tố có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng mua sắm trực tuyến tại Trung Quốc, kể cả những yếu tố mà các nghiên cứ trước đây đã bỏ qua.

Thiết kế trang web Đặc điểm hàng hoá

Bảo mật/Quyền riêng tư

Dịch vụ chăm sóc khách hàng

Sự hài lòng tổng thể

Giai đoạn 1: Tìm kiếm thông tin và đánh giá các lựa chọn thay thế

Giai đoạn 2: Mua hàng Giai đoạn 3: Sau mua hàng

2.5.2 Nghiên cứu của Kim và cộng sự (2009)

Nghiên cứu này khám phá các yếu tố chất lượng dịch vụ trực tuyến (E- SERVQUAL) và ảnh hưởng của chúng đối với sự trung thành trực tuyến trong mua sắm trực tuyến thời trang dựa trên thang đo của (Parasuraman và cộng sự, 2005) Cụ thể mô hình nghiên cứu được thiết kế như sơ đồ 2.4 dưới đây.

Tác giả đặt ra giả thuyết rằng E-SERVQUAL có ảnh hưởng đối với lòng trung thành trực tuyến; sự hài lòng của khách hàng có ảnh hưởng tích cực đối với lòng trung thành trực tuyến khi mua sắm thời trang trực tuyến; và sự hài lòng của khách hàng là yếu tố trung gian trong ảnh hưởng của E-SERVQUAL đối với lòng trung thành trực tuyến khi mua sắm thời trang trực tuyến Mô hình gồm có 5 biến độc lập: khả năng bồi thường, sự đáp ứng, tính hiệu quả, sự sẵn có của hệ thộng, sự phản hồi; và 2 biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng và lòng trung thành

Nhóm tác giả tiến hành cuộc khảo sát người tiêu dùng trực tuyến đã có trải nghiệm mua sắm trực tuyến cho sản phẩm thời trang và cư trú trong các khu vực đô thị tiêu chuẩn tại Hoa Kỳ, kết quả thu được 252 bảng khảo sát hợp lệ được thu thập.Kết quả đo lường mô hình cho thấy các trọng số của mỗi cấu trúc tương ứng đều có ý nghĩa thống kê và lớn hơn 0.60, và tính nhất quán nội tại dao động từ 0,85 đến 0,88.

Sơ đồ 2.4 Mô hình nghiên cứu của Kim và cộng sự (2009)

Nguồn: (Kim và cộng sự, 2009) Tính sẵn có hệ thống được xác định có ảnh hưởng trực tiếp và tích cực đối với lòng trung thành, trong khi hiệu suất có ảnh hưởng tiêu cực đối với lòng trung thành khi mua sắm thời trang trực tuyến Ngoài ra, cả bồi thường và tính sẵn sàng đều có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng, ảnh hưởng đến lòng trung thành khi mua sắm thời trang trực tuyến Do đó, có một tác động gián tiếp quan trọng của bồi thường và tính sẵn sàng đối với lòng trung thành Yếu tố khả năng đáp ứng không giải thích được trong mô hình Tuy nhiên, các yếu tố về quyền riêng tư và liên lạc trong E-SERVQUAL, như được phát triển trong nghiên cứu của (Parasuraman và cộng sự, 2005), đã bị loại bỏ do tỷ trọng yếu tố tương đối thấp trong nghiên cứu này. Điều này có thể do quyền riêng tư là tùy chọn mặc định trong giao dịch trực tuyến và ý kiến của người tiêu dùng về dịch vụ không vật chất từ các trang web mua sắm.

Về hạn chế của nghiên cứu, dù việc hiểu biết về chất lượng dịch vụ trực tuyến phụ thuộc phần lớn vào đặc tính của sản phẩm và mặt hàng nhà bán lẻ được tiếp thị,

Sự hài lòng của khách hàng

Sự sẵn có của hệ thống

Lòng trung thành nghiên cứu này không kiểm soát sự khác biệt này qua các loại danh mục sản phẩm và các loại nhà bán lẻ.

2.5.3 Nghiên cứu của Rita và cộng sự (2019)

Năm 2019, Rita và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu đề tài: “The impact of e- service quality and customer satisfaction on customer behavior in online shopping”, mục tiêu chính của nghiên cứu này là đóng góp thông tin mới để hiểu rõ hơn về các chiều quan trọng của chất lượng dịch vụ điện tử (e-service) ảnh hưởng đến sự hài lòng, niềm tin và hành vi của khách hàng Dựa trên các thang đo WebQual, SERVQUAL và E-S-QUAL, đây là lần đầu tiên mô hình phân cấp được kết hợp với yếu tố tin cậy Nghiên cứu không chỉ kiểm tra ảnh hưởng của sự hài lòng của khách hàng đối với hành vi, bao gồm ý định mua sắm lại, truyền miệng và truy cập lại trang web, mà còn đánh giá tác động của niềm tin của khách hàng Bằng cách áp dụng một mô hình chưa phổ biến, nghiên cứu này mang lại hiểu biết mới về chất lượng dịch vụ của doanh nghiệp trực tuyến, đặc biệt là về cách văn hóa quốc gia có ảnh hưởng, và các chiều của chất lượng dịch vụ có ảnh hưởng nhiều nhất để xây dựng nhận thức về chất lượng dịch vụ tổng thể.

Bài nghiên cứu lấy dữ liệu từ một cuộc khảo sát trực tuyến với sự tham gia của

355 người tiêu dùng trực tuyến ở Indonesia đã được sử dụng để đánh giá mô hình nghiên cứu

Kết quả phân tích cho thấy rằng ba yếu tố của chất lượng dịch vụ điện tử, cụ thể là thiết kế trang web, an ninh/quyền riêng tư và đáp ứng, có ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng dịch vụ điện tử tổng thể Ngược lại, dịch vụ khách hàng không thể hiện mối quan hệ đáng kể với chất lượng dịch vụ điện tử tổng thể Chất lượng dịch vụ điện tử tổng thể được phát hiện có mối liên quan thống kê đối với hành vi của khách hàng.

Chất lượng dịch vụ tổng thể

Sự hài lòng của khách hàng Ý định quay lại mua hàng

Lựa chọn sản phẩm Ưu đãi về giá

Sự sẵn có của hệ thống

Thời gian giao hàng Đơn hàng chính xác Điều kiện giao hàng

Sự tinh tưởng của khách hàng

Nguồn: (Rita và cộng sự, 2019)

Sơ đồ 2.5 Mô hình nghiên cứu của Rita và cộng sự (2019)

Nghiên cứu này có một số hạn chế cần xem xét trong tương lai Đầu tiên, việc sử dụng phương pháp lấy mẫu không ngẫu nhiên và giới hạn mẫu chỉ cho khách hàng có kinh nghiệm mua sắm trực tuyến ở Indonesia có thể ảnh hưởng đến tính tổng quát của kết quả Thứ hai, việc phân tích chất lượng dịch vụ trực tuyến không dựa vào các nhóm sản phẩm cụ thể có thể yêu cầu sự điều chỉnh khi áp dụng cho các ngành công nghiệp khác nhau Cuối cùng, nghiên cứu chỉ tập trung vào ảnh hưởng trực tiếp của các biến mà không xem xét các tương tác có thể xảy ra giữa chúng, và nên được mở rộng và lặp lại trong các ngữ cảnh và ngành công nghiệp khác nhau để kiểm chứng và tổng quát hóa kết quả.

2.5.4 Nghiên cứu của Yusuf và cộng sự (2021)

Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, nghiên cứu này được nhóm tác giả thực hiện để phân tích mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ trực tuyến và sự hài lòng của người dùng ứng dụng Shopee Biến độc lập của nghiên cứu này là chất lượng dịch vụ trực tuyến với các chỉ số hiệu suất, đáp ứng, sẵn có hệ thống, quyền riêng tư, đền bù và liên lạc Biến phụ thuộc là sự hài lòng trực tuyến với một số chỉ số: tiện lợi, trưng bày hàng hóa, thiết kế trang web, bảo mật và khả năng sử dụng dịch vụ

Dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi trực tuyến được gửi đến sinh viên Khoa Quản trị Kinh doanh trường Cao đẳng Polytechnic Piksi Ganesha, người sử dụng tích cực ứng dụng Shopee, với số lượng người tham gia là 243 trong tổng số 546 sinh viên Dữ liệu được phân tích bằng phương pháp mô tả và phân tích hồi quy tuyến tính đơn giản Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng dịch vụ trực tuyến ảnh hưởng đến sự hài lòng của người tiêu dùng trực tuyến (e-satisfaction) đến 78,2% So với đó, 11,8% còn lại được ảnh hưởng bởi các yếu tố khác không thuộc phạm vi của chất lượng dịch vụ trực tuyến.

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

Dựa trên việc đánh giá, so sánh và tổng hợp các mô hình trước đó, tác giả nhận thức rằng mô hình E-SERVQUAL có khả năng bao quát các mô hình lý thuyết khác và đã được xác minh về tính khả dụng thực tế và độ chính xác trong một số nghiên cứu thực nghiệm Bảy biến độc lập được đo lường để đánh giá sự hài lòng của khách hàng bao gồm (1) Tính hiệu quả, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Sự sẵn sàng của hệ thống, (4) Tính bảo mật, (5) Sự phản hồi, (6) Khả năng bồi thường, (7) Khả năng liên lạc được kế thừa để sử dụng cho mô hình nghiên cứu được đề xuất trong nghiên cứu này Những yếu tố này đã thể hiện những khía cạnh tương đối đầy đủ của chất lượng dịch vụ trong thương mại điện tử ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z Do đó, sự hài lòng của khách hàng là biến phụ thuộc bị ảnh hưởng bởi các yếu tố đã nêu trên Mô hình xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại

Sự sẵn sàng của hệ thống

Tính bảo mật Sự hài lòng

Khả năng phục vụThiết kế trang điện tử của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh được đề xuất trong sơ đồ 2.7 dưới đây.

2.6.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Sơ đồ 2.7 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

2.6.2 Các giả thuyết nghiên cứu

Dựa trên mô hình nghiên cứu sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử, tác giả đưa ra 7 giả thuyết nghiên cứu:

Nói chung, tính hiệu quả thể hiện qua việc trang web dễ sử dụng, được tổ chức một cách hợp lý và yêu cầu tối thiểu thông tin từ phía khách hàng (Parasuraman và cộng sự, 2005) Đặc biệt, các đánh giá về chất lượng của một trang web chủ yếu liên quan đến các yếu tố thiết kế trang web và đáp ứng, độ tin cậy. (Wolfinbarger & Gilly, 2003) Nghiên cứu của (Kim và cộng sự, 2009; Lee và cộng sự, 2005) cũng chứng minh rằng tính hiệu quả có mối tương quan tích cực với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên sàn thương mại điện tử.

H1: Tính hiệu quả có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

H1+Sự sẵn sàng của hệ thống

Sự hài lòng của khách hàng

2.6.2.2 Sự sẵn sàng của hệ thống

(Parasuraman và cộng sự, 2005) cho rằng sự sẵn sàng của hệ thống biểu hiện qua hoạt động kỹ thuật của trang web diễn ra mà không gặp lỗi Sự sẵn sàng của hệ thống để giải quyết sự cố và duy trì tính sẵn sàng hoạt động liên tục được kỳ vọng sẽ đóng góp tích cực đến sự hài lòng của khách hàng Hệ thống ổn định và không gặp sự cố thường xuyên sẽ tăng cường lòng tin và sự hài lòng của khách hàng.

H2: Sự sẵn sàng của hệ thống có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử

Khả năng đáp ứng được thể hiện thông qua việc thực hiện đầy đủ các cam kết với khách hàng để đáp ứng yêu cầu của họ về xử lý đơn hàng, giao hàng đúng hẹn, sự sẵn có của sản phẩm cũng như giành được sự tin tưởng của họ (Parasuraman và cộng sự, 2005) Khả năng đáp ứng nhanh chóng và chuyên nghiệp của sàn thương mại điện tử sẽ tạo ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng. Nhìn chung, trong các nghiên cứu trước đây, yếu tố khả năng đáp ứng thường cho thấy sự biến động tích cực với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trên các sàn thương mại điện tử (Rita và cộng sự, 2019; Lee và cộng sự, 2005) Có thể quan sát rằng khả năng đáp ứng có ảnh hưởng lớn đến việc khách hàng có hài lòng với trải nghiệm mua sắm trên nền tảng thương mại điện tử đó hay không.

H3: Khả năng đáp ứng có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

Tính bảo mật đề cập đến sự bảo mật của thanh toán bằng thẻ tín dụng và quyền riêng tư của thông tin được chia sẻ Trang web phải nhấn mạnh đến việc đảm bảo kích thước và bảo mật để tăng độ tin cậy của trang web và chất lượng dịch vụ.Khi khách hàng mua hàng từ một trang web trực tuyến, điều này yêu cầu nhập thông tin cá nhân như tên, địa chỉ và số liên lạc, bao gồm thông tin thẻ tín dụng).Khách hàng luôn quan tâm liệu website có bảo vệ họ khỏi gian lận sau khi giao dịch hay không Bảo mật trang web và quyền riêng tư rất quan trọng để đánh giá chất lượng dịch vụ của các cửa hàng trực tuyến Khách hàng cần cảm giác an toàn khi thực hiện giao dịch trực tuyến, và tính bảo mật là một yếu tố quan trọng trong việc xây dựng lòng tin.

H4: Tính bảo mật có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

Theo mô hình E-SERVQUAL được phát triển bởi (Parasuraman và cộng sự;

2005), sự phản hồi thường đề cập đến sự sẵn lòng của nhà cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng một cách tích cực, nhiệt tình và nhanh chóng Nói cách khác, nếu một doanh nghiệp mong muốn khách hàng hài lòng và trung thành với thương hiệu của họ, điều này là cần thiết để họ linh hoạt và nhanh chóng đáp ứng các yêu cầu bất ngờ từ khách hàng trong quá trình giao hàng.Có sự đồng thuận với quan điểm này của các tác giả (Hoàng Trọng Trường và Hoàng Đàm Lượng Thuý, 2021; Lee và cộng sự, 2005; Xin và cộng sự, 2020), sự phản hồi có mối quan hệ lớn nhất với sự hài lòng của người tiêu dùng Do đó, rõ ràng rằng yếu tố này vẫn đóng một vai trò quyết định trong việc tăng cường sự hài lòng của khách hàng của nhà bán hàng và sàn thương mại điện tử.

H5: Sự phản hồi có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

(Parasuraman và cộng sự, 2005) định nghĩa biến bồi thường là mức độ mà dịch vụ đền bù cho khách hàng khi có vấn đề xảy ra Bồi thường trong thương mại điện tử đề cập đến hành động bồi thường hoặc bồi thường cho khách hàng về bất kỳ vấn đề, sự bất tiện hoặc thất bại nào xảy ra trong quá trình trải nghiệm mua sắm trực tuyến Nó liên quan đến việc đưa ra khoản bồi thường, thường dưới hình thức hoàn lại tiền, tín dụng, giảm giá, thẻ quà tặng hoặc sản phẩm thay thế, như một phương tiện để giải quyết sự không hài lòng của khách hàng, giải quyết tranh chấp và đảm bảo sự hài lòng của khách hàng Chiến lược đền bù hiệu quả không chỉ giải quyết các mối quan tâm của khách hàng một cách kịp thời và công bằng mà còn thể hiện cam kết của doanh nghiệp thương mại điện tử đối với sự hài lòng của khách hàng và dịch vụ xuất sắc.

H6: Khả năng bồi thường có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

Một trong những yếu tố quan trọng thúc đẩy và khuyến khích sự hài lòng của khách hàng là khả năng liên lạc, yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong suốt quá trình tương tác khách hàng, từ trước, trong và sau giao dịch Trên thực tế khách hàng ở Việt Nam rất quan tâm đến việc được đổi trả hay bồi thường hàng hoá nếu có hư hỏng khi nhận hàng Nếu các sàn thương mại điện tử cung cấp thông tin liên hệ, cũng như chi tiết các kênh liên lạc sẽ làm tăng niềm tin của khách hàng với cửa hàng trực tuyến, sau đó là tăng sự hài lòng và mức độ gắn kết của khách hàng với các giao dịch của cửa hàng này.

H7: Khả năng liên lạc có ảnh hưởng tích cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử.

Trong phạm vi chương 2, tác giả tập trung phân tích các cơ sở lý luận cho đề tài và đề xuất mô hình nghiên cứu Đầu tiên, tác giả đưa ra các định nghĩa tổng quan liên quan đến thương mại điện tử, thế hệ Millenials và thế hệ Z Thứ hai, tác giả liệt kê và phân tích định nghĩa về sự hài lòng của khách hàng, 2 lý thuyết liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và 4 mô hình nghiên cứu thực nghiệm trong và ngoài nước Trên cơ sở đánh giá về mức độ phù hợp với mục tiêu nghiên cứu, tác giả lựa chọn hướng nghiên cứu và đề xuất mô hình nghiên cứu bao gồm 7 biến độc lập, 1 biến phụ thuộc và 3 biến kiểm soát Từ đó, một hệ thống các giả thuyết nghiên cứu được phát biểu nhằm để xác định các nhân tố có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên sàn thương mại điện tử: Nghiên cứu thực nghiệm đối với khách hàng thế hệ Millenials và thế hệ Z tại TP Hồ Chí Minh.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 37 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu thử nghiệm

3.2.1 Xây dựng thang đo Đầu tiên, dựa trên việc xem xét, kế thừa và tổng hợp từ các nghiên cứu trước đó, chủ yếu là các nghiên cứu sử dụng mô hình E-SERVQUAL của (Parasuraman và cộng sự, 2005), tác giả đã tiến hành tìm kiếm, chọn lọc các nguồn chứa biến quan sát phù hợp Thang đo gồm 7 biến độc lập gồm: (1) Tính hiệu quả, (2) Khả năng đáp ứng, (3) Sự sẵn sàng của hệ thống, (4) Tính bảo mật, (5) Sự phản hồi, (6) Khả năng liên lạc, (7) Khả năng bồi thường, tác động lên một biến phụ thuộc là sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử

Qua việc phân tích từ các mô hình thực nghiệm, tác giả quyết định sử dụng các biến quan sát từ các nguồn sau: thang đo E-SERVQUAL của (Parasuraman và cộng sự, 2005), (Kim và cộng sự, 2009), (Liu và cộng sự, 2008), (Rita và cộng sự,

2019) Thêm vào đó, các biến quan sát nào được trích từ những nghiên cứu ngoài nước sẽ được dịch lại sang Tiếng Việt nhằm giúp quá trình khảo sát diễn ra dễ dàng hơn Sau khi điều chỉnh từ ngữ và ngữ pháp cho phù hợp với đối tượng nghiên cứu - khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z, tác giả đề xuất một thang đo sơ bộ với 8 nhân tố và 32 biến quan sát Trong bảng câu hỏi, mỗi biến quan sát này được diễn đạt dưới dạng một nhận định với thang đo Likert 5 mức độ làm phương tiện đo lường, tương ứng với (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý dựa trên đánh giá của người tham gia khảo sát.

3.2.1.1 Thang đo tính hiệu quả

“Tính hiệu quả” là sự dễ dàng khi sử dụng và tốc độ truy cập trang web (Parasuraman và cộng sự, 2005) Tác giả đã sử dụng 4 biến quan sát từ thang đo của (Kim và cộng sự, 2009) lần lượt là HQ1, HQ2, HQ3 và HQ4.

Bảng 3.1 Thang đo tính hiệu quả

Mã Biến quan sát Nguồn

HQ1 Tôi dễ dàng truy cập bất cứ vị trí nào trên ứng dụng (Kim và cộng sự,

2009) HQ2 Tôi dễ dàng tìm kiếm những gì tôi cần

HQ3 Ứng dụng cho phép hoàn thành giao dịch một cách nhanh chóng

HQ4 Ứng dụng có giao diện đẹp mắt

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.2 Thang đo sự sẵn sàng của hệ thống

Về nhân tố “sự sẵn sàng của hệ thống” thể hiện ở việc trang web thực hiện đúng chức năng kĩ thuật (Parasuraman và cộng sự, 2005), thang đo gồm bốn biến quan sát ký hiệu lần lượt là HT1, HT2, HT3, HT4, được kế thừa từ nghiên cứu của(Kim và cộng sự, 2009).

Bảng 3.2 Thang đo sự sẵn sàng của hệ thống

Mã Biến quan sát Nguồn

HT1 Ứng dụng không gặp sự cố khi sử dụng (Kim và cộng sự,

2009) HT2 Tốc độ truy cập và xử lý nhanh

HT3 Các trang trên ứng dụng không bị đóng băng sau khi tôi nhập thông tin đơn hàng

HT4 Ứng dụng luôn sẵn sàng để phục vụ mua sắm

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.3 Thang đo khả năng đáp ứng

Parasuraman và cộng sự đã khẳng định rằng sự hài lòng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ cũng phụ thuộc vào nhân tố "khả năng đáp ứng" hoặc mức độ mà trang web thỏa mãn khách hàng về việc giao hàng và tính sẵn có của các mặt hàng (Parasuraman và cộng sự, 2005) Tương tự, đối với thang đo khả năng đáp ứng tác giả đã kế thừa từ nghiên cứu của (Kim và cộng sự, 2009) và (Rita và cộng sự,

2019) với bốn biến quan sát là DU1, DU2, DU3, DU4 và điều chỉnh các câu mô tả tương ứng như sau

Bảng 3.3 Thang đo khả năng đáp ứng

Mã Biến quan sát Nguồn

DU1 Sản phẩm còn hàng và ở trạng thái sẵn sàng để giao (Kim và cộng sự,

DU2 Sản phẩm được giao đúng đơn hàng mà tôi đã đặt

DU3 Sản phẩm được giao đúng thời gian đã hẹn

DU4 Sản phẩm được giao đến trong tình trạng tốt (không bị xây xát/ hư hỏng)

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.4 Thang đo tính bảo mật

“Tính bảo mật” được định nghĩa là mức độ an toàn của một trang web, thể hiện qua khả năng bảo vệ thông tin khách hàng (Parasuraman và cộng sự, 2005). Điều này sẽ giúp khách hàng cảm thấy an tâm khi thực hiên giao dịch trên các sàn thương mại điện tử, từ đó dễ dàng tăng cường sự hài lòng của khách hàng Tác giả giải thích nhân tố đồng cảm dựa trên nghiên cứu của (Rita và cộng sự,2019) với bốn biến quan sát bao gồm BM1, BM2, BM3, BM4 như sau:

Bảng 3.4 Thang đo tính bảo mật

Mã Biến quan sát Nguồn

BM1 Tôi cảm thấy an toàn khi thực hiện giao dịch trên sàn thương mại điện tử

(Parasuraman và cộng sự, 2005) (Rita và cộng sự,2019)

BM2 Thông tin về thẻ tín dụng của tôi được bảo mật

BM3 Tôi tin tưởng sàn thương mại điện tử sẽ giữ thông tin cá nhân của tôi an toàn.

BM4 Sàn thương mại điện tử bảo vệ thông tin về hành vi mua sắm trực tuyến của tôi.

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.5 Thang đo sự phản hồi

“Sự phản hồi” được xác định là khả năng xử lý các vấn đề của khách hàng một cách hiệu quả (Parasuraman và cộng sự, 2005) Điều này được thể hiện qua kỹ năng xử lý linh hoạt của cả nhà bán hàng và phòng chăm sóc khách hàng của các sàn thương mại điện tử để hỗ trợ khách hàng và cung cấp dịch vụ một cách nhanh chóng Trong nghiên cứu này, tác giả đã xây dựng thang đo “sự phản hồi” dựa trên nghiên cứu của (Kim và cộng sự, 2009) và (Parasuraman và cộng sự, 2005), bao gồm bốn biến quan sát được lần lượt được ký hiệu là PH1, PH2, PH3 và PH4.

Bảng 3.5 Thang đo sự phản hồi

Mã Biến quan sát Nguồn

PH1 Nhà bán hàng xử lý tốt các yêu cầu đổi trả sản phẩm của tôi

PH2 Sàn thương mại điện tử cung cấp cho tôi nhiều lựa chọn thuận tiện cho việc hoàn trả sản phẩm

PH3 Sàn thương mại điện tử thông báo cho tôi nên làm gì nếu giao dịch của tôi không được xử lý

PH3 Các vấn đề của tôi được xử lý kịp thời

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.6 Thang đo khả năng bồi thường

“Khả năng bồi thường” là khả năng đền bù cho khách hàng khi có sự cố xảy ra (Parasuraman và cộng sự, 2005) Về nhân tố “khả năng bồi thường”, tác giả quyết định sử dụng thang đo của (Parasuraman và cộng sự, 2005), lần lượt là BT1, BT2, BT3, BT4, các biến quan sát này cũng được chứng minh tính tin cậy thông qua nghiên cứu của (Kim và cộng sự, 2009).

Bảng 3.6 Thang đo khả năng bồi thường

Mã Biến quan sát Nguồn

BT1 Bồi thường cho tôi những vấn đề do lỗi từ phía sàn thương mại điện tử gây ra

BT2 Bồi thường cho tôi khi đơn hàng của tôi không được giao đúng thời gian

BT3 Sàn thương mại điện tử nhận các mặt hàng tôi muốn trả lại từ nhà hoặc cơ sở kinh doanh của tôi.

BT4 Sàn thương mại điện tử đưa ra sự đảm bảo tốt cho tôi

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

3.2.1.7 Thang đo khả năng liên lạc

“Khả năng liên lạc” là sự sẵn sàng trợ giúp khách hàng thông qua các kênh như điện thoại hay liên hệ trực tuyến (Parasuraman và cộng sự, 2005) Đối với thang đo “ khả năng liên lạc”, tác giả sử dụng 4 biến quan sát từ thang đo của (Parasuraman và cộng sự, 2005) lần lượt là LL1, LL2, LL3, LL4.

Bảng 3.7 Thang đo khả năng liên lạc

Mã Biến quan sát Nguồn

LL1 Ứng dụng cung cấp thông tin để liên hệ với sàn thương mại điện tử

LL2 Ứng dụng cung cấp số điện thoại để liên hệ với sàn thương mại điện tử

LL3 Sàn thương mại điện tử có đội ngũ hỗ trợ khách hàng trực tuyến

LL4 Nếu có vấn đề xảy ra, tôi có thể gặp trực tiếp nói chyện với người đại diện của sàn thương mại điện tử

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp 3.2.1.8 Thang đo sự hài lòng của khách hàng

Cuối cùng, tác giả sử dụng thang đo của (Liu và cộng sự, 2021) với bốn biến quan sát cho nhân tố "Sự hài lòng của khách hàng" sử dụng trong thang đo được ký hiệu là HL1, HL2, HL3, HL 4.

Bảng 3.8 Thang đo sự hài lòng của khách hàng

Mã Biến quan sát Nguồn

HL1 Tôi sẽ tiếp tục mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử

HL2 Tôi nghĩ lựa chọn mua sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử là một lựa chọn đúng đắn

HL3 Tôi thích trải nghiệm mua hàng của tôi trên các sản thương mại điện tử

HL4 Tôi hài lòng với quyết định mua sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp

Bảng câu hỏi khảo sát được thiết kế trên nền tảng Google Form với giao diện dễ sử dụng cho người trả lời, bao gồm 39 câu hỏi được chia thành ba phần, trong đó có: 32 câu hỏi định lượng và 7 câu hỏi thống kê Kết cấu bảng hỏi như sau: Phần 1: Câu hỏi gạn lọc Phần này bao gồm ba câu hỏi sàng lọc để xác nhận rằng người tham gia có kinh nghiệm mua sắm sản phẩm F&B trên thương mại điện tử, thuộc thế hệ Millennials hoặc Z và hiện đang sinh sống hoặc làm việc tại khu vực thành phố Hồ Chí Minh.

Phần 2: Câu hỏi chính Phần này đánh giá và đo lường tác động của 7 biến độc lập trong mô hình nghiên cứu được đề xuất đến sự hài lòng của khách hàng với

32 câu hỏi dựa trên 32 biến quan sát trong thang đo chính thức, trong đó có 28 câu hỏi đo lường cho bảy nhân tố ảnh hưởng đến mức độ hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử và những câu hỏi còn lại được sử dụng để đánh giá sự hài lòng của họ với việc mua sắm này Tác giả sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đáp viên đưa ra nhận định của mình, trong đó điểm 1 là

“hoàn toàn không đồng ý” và điểm 5 là “hoàn toàn đồng ý” Lý do của việc lựa chọn thang đo Likert 5 điểm vì trong quá trình trả lời khảo sát luôn tồn tại một sự lựa chọn trung lập, cụ thể là mức độ 3 Ngoài ra, thang đo này cũng được sử dụng một cách phổ biến và rộng rãi; do đó, thuận tiện cho việc so sánh kết quả với các nghiên cứu đi trước

Nghiên cứu chính thức

3.3.1 Phương pháp chọn mẫu và thu thập dữ liệu

Trong khoảng thời gian từ ngày 15 tháng 10 đến ngày 10 tháng 11 năm 2023,tác giả đã sử dụng công cụ Google Form để tiến hành thu thập dữ liệu cho nghiên cứu Tác giả sử dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện - phi xác suất với ưu điểm đơn giản và dễ tiếp cận, nhất là khi tài nguyên và thời gian có hạn để thu thập dữ liệu trực tuyến Google Form là một nền tảng khảo sát trực tuyến linh hoạt và tiện lợi, có thể truy cập trên nhiều thiết bị từ điện thoại thông minh đến máy tính Sau khi thiết kế bảng câu hỏi trên Google Form, tác giả phân phối đến các đối tượng mục tiêu Tác giả chia sẻ đường dẫn trực tuyến của bảng khảo sát trên trang cá nhân của tác giả, các hội, nhóm, diễn đàn về mua sắm trực tuyến trên các trang mạng xã hội (như LinkedIn, Zalo, Facebook, Instagram, …) để thu thập câu trả lời của người dùng trên các nền tảng đó Việc triển khai thu thập hoàn toàn bằng hình thức trực tuyến vì đây là phương pháp phù hợp bởi vì đối tượng khảo sát truy cập

Internet để thực hiện mua sắm trên các sàn thương mại điện tử, do đó việc tiếp cận đến người khảo sát sẽ dễ dàng hơn.

Kết quả thu được 304 phản hồi trong khoảng thời gian quy định Tác giả đưa ba câu hỏi được lọc vào mẫu khảo sát nhằm giúp người tham gia khảo sát và tác giả xác định đối tượng nghiên cứu một cách chính xác nhất, tiết kiệm thời gian, công sức cho cả hai và đảm bảo tính khách quan, đúng đắn của người trả lời Trong khảo sát này, điều kiện được đặt ra cho những người tham gia khảo sát là thế hệ Millenials hoặc Gen Z và đồng thời đã từng có hành vi mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử về sản phẩm F&B

Tuy nhiên, sau khi kiểm tra sơ bộ, có 6 phản hồi không hợp lệ do không thoả điều kiện Do đó, số liệu cuối cùng ghi nhận được là 298 phản hồi hợp lệ Dữ liệu này đã được làm sạch và lưu trữ sẵn sàng cho việc phân tích bằng phần mềm SPSS 21.

3.3.2 Kích thước mẫu khảo sát

Về việc xác định kích thước mẫu, tác giả dựa trên các nghiên cứu trước đó về cách xác định kích thước mẫu tối thiểu cần thiết cho phân tích nhân tố khám phá và hồi quy tuyến tính đa biến.

Có nhiều quan điểm về cách xác định kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích nhân tố khám phá, nhưng phương pháp phổ biến nhất là từ nghiên cứu của (Hair và cộng sự, 2009) Theo các học giả này, kích thước mẫu được xem là có ý nghĩa để phân tích EFA nên đảm bảo tỷ lệ 5:1 giữa số lượng quan sát và số biến quan sát. Nói cách khác, với mỗi biến quan sát, cần có ít nhất năm mẫu hoặc năm phản hồi hợp lệ cho mỗi câu hỏi trong bảng câu hỏi Do đó, kích thước mẫu tối thiểu có thể được xây dựng theo công thức: N = 5x, trong đó N là kích thước mẫu hoặc số lượng phản hồi hợp lệ và x là số biến quan sát hoặc số câu hỏi trong bảng câu hỏi Trong nghiên cứu này, tác giả đã xây dựng bảng đo lường chính thức có 32 biến quan sát nên số mẫu cần ít nhất là: 32 x 5 = 160 khảo sát hợp lệ.

Ngoài ra, để tính kích thước mẫu tối thiểu cho phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, (Tabachnick và Fidell, 2007) cũng đề xuất phương trình N = 8x + 50, trong đó N là kích thước mẫu, và x là số biến độc lập trong mô hình Do đó, bài nghiên cứu này có 7 biến độc lập, vì vậy cần tối thiểu 106 mẫu hợp lệ

Tóm lại, để đảm bảo rằng kích thước mẫu đáp ứng yêu cầu của cả phân tích yếu tố khám phá và hồi quy tuyến tính đa biến, kích thước mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này nên là 160 mẫu hợp lệ Dựa trên các lý thuyết đã đề cập, và đồng thời để đảm bảo mẫu nghiên cứu đại diện cho toàn tổng thể và đáng tin cậy hơn, tác giả đã tiến hành khảo sát với 304 người tham gia và thu được 298 phản hồi hợp lệ, vì vậy kích thước mẫu cuối cùng được sử dụng cho nghiên cứu này là 298 quan sát.

3.3.3 Phương pháp phân tích dữ liệu

3.3.3.1 Phương pháp thống kê mô tả

Sau khi thu thập đủ dữ liệu sơ cấp, tác giả thực hiện làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các mẫu khảo sát chưa đạt chuẩn Các mẫu khảo sát đạt yêu cầu sẽ được đưa vào quá trình phân tích kế tiếp Phương pháp thống kê mô tả được tác giả sử dụng để thể hiện đặc điểm của khách hàng thế hệ Millenials và Gen Z đã từng mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử, sinh sống và làm việc tại TP.HCM dưới dạng tỷ lệ phần trăm Ngoài ra, thống kê mô tả còn cho biết giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất, giá trị trung bình và độ lệch chuẩn ứng với từng biến quan sát trong thang đo chính thức Nghiên cứu này sử dụng phân tích thống kê mô tả để cung cấp mô tả toàn diện về nhóm mẫu, bao gồm các đặc điểm như tuổi tác, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập, tần suất mua sắm trên các sàn thương mại điện tử.

3.3.3.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Phân tích hệ số Cronbach’s Alpha là một công cụ quan trọng trong nghiên cứu, nhằm đánh giá độ tin cậy của các thang đo và đồng thời giúp loại bỏ các biến quan sát không đồng nhất, tạo nên cơ sở cho phân tích nhân tố khám phá EFA (Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009) Trong quá trình phân tích hệ số Cronbach’s Alpha, có hai điều kiện quan trọng để đánh giá mức độ tin cậy của một thang đo Thứ nhất, giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha phải lớn hơn hoặc bằng 0,6 Thứ hai, hệ số tương quan giữa tổng biến quan sát phải lớn hơn hoặc bằng 0,3. Nếu cả hai điều kiện này được đáp ứng, thang đo sẽ được coi là có độ tin cậy cao và có thể sử dụng để đo lường nhân tố (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc,2008).

3.3.3.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân Tích Nhân Tố Khám Phá (EFA) là một kỹ thuật phân tích lượng quan trọng để xác định cấu trúc cơ bản của từng yếu tố Phân tích EFA cho phép giảm một tập hợp K biến quan sát xuống thành một tập hợp F các yếu tố quan trọng hơn với một số biến ít hơn (F < K), vẫn bao gồm tất cả các đặc điểm cần thiết cho nghiên cứu Việc điều chỉnh này dựa chủ yếu trên mối quan hệ tuyến tính giữa yếu tố và các biến quan sát của nó (Hair và cộng sự, 2009).

Hơn nữa, EFA có khả năng nhóm hoặc loại bỏ các biến dựa trên mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến quan sát để chỉ giữ lại các biến quan trọng cho mô hình hồi quy Do đó, các biến quan sát có thể được gán vào cùng một yếu tố nếu chúng chia sẻ một đặc điểm tương tự hoặc giải thích một khái niệm tương tự. Ngược lại, các biến quan sát sẽ được phân tách vào các cột khác nhau trong ma trận xoay nếu chúng rõ ràng khác biệt và thuộc về các biến độc lập khác nhau.

Khi triển khai Phân Tích Nhân Tố Khám Phá, phải đáp ứng các tiêu chí sau: Thứ nhất, giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) được sử dụng để đánh giá sự phù hợp trong phân tích nhân tố Khoảng giá trị lý tưởng cho giá trị này nên từ 0,5 đến 1, và giá trị KMO càng cao thì dữ liệu càng phù hợp cho phân tích nhân tố (Kaiser và Rice, 1974).

Thứ hai, hệ số Eigenvalue hỗ trợ xác định số lượng chính xác các yếu tố nên được giữ lại trong mô hình Cụ thể, chỉ những yếu tố có điểm Eigenvalue lớn hơn hoặc bằng 1 mới nên được giữ lại trong mô hình (Anderson và Gerbing, 1988).Thứ ba, hệ số tải nhân tố thường được sử dụng để phản ánh mức độ quan trọng của biến quan sát liên quan đến yếu tố tương ứng Trong trường hợp hệ số này lớn hơn 0,5, biến quan sát được xem xét là có ý nghĩa thực tế Nếu hệ số tải nhân tố nằm trong khoảng từ 0,4 đến 0,5, có thể kết luận rằng biến quan sát có ý nghĩa,nhưng nó nên ít nhất là 0,3 để giữ lại biến quan sát Thông thường, đối với một mẫu chứa từ 120 đến ít hơn 350 quan sát, Hệ số tải nhân tố nên được xem xét ở mức 0,5(Hair và cộng sự, 2009).

3.3.3.4 Phân tích tương quan Pearson

Phân tích hệ số tương quan Pearson được sử dụng để kiểm tra mối quan hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Do đó, các nhà nghiên cứu thường áp dụng phương pháp này để loại bỏ các biến khỏi mô hình trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính đa biến với hai mục đích chính: (1) phát hiện sớm các biến độc lập không có tương quan với biến phụ thuộc; (2) hỗ trợ xác định hiện tượng đa cộng tuyến, xảy ra khi có sự tương quan tuyến tính mạnh mẽ giữa các biến độc lập làm thay đổi kết quả nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008). Ngoài việc cung cấp thông tin mối quan hệ tương quan tuyến tính giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập, cũng có thể sử dụng hệ số tương quan Pearson để định lượng mức độ mối quan hệ với giá trị dao động từ -1 đến 1, cụ thể:

● Giá trị hệ số là 1 hoặc -1: mối quan hệ giữa các biến này là hoàn toàn tích cực hoặc hoàn toàn tiêu cực.

● Giá trị hệ số là 0: không có mối quan hệ tuyến tính giữa các biến này.

● Giá trị hệ số từ 0 đến 1: các biến này có mối quan hệ tích cực với nhau.

● Giá trị hệ số từ -1 đến 0: các biến này có mối quan hệ tiêu cực với nhau.

Ngoài ra, về mức độ, nếu giá trị hệ số Pearson nằm trong khoảng ±0.5 đến ±1, hai biến đang xem xét có mối quan hệ mạnh; từ ±0.3 đến gần ±0.5, các biến này có mối quan hệ trung bình, và nếu giá trị hệ số nhỏ hơn ±0.29, mối quan hệ tương quan giữa chúng là yếu Tuy nhiên, mối quan hệ tuyến tính chỉ chấp nhận khi tỉ lệ sig của hệ số tương quan nhỏ hơn 0.05.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 51 4.1 Phân tích thống kê mô tả

Phân tích thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Bảng 4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Yếu tố nhân khẩu học Tần số Tỉ lệ (%)

Trình độ học vấn Tốt nghiệp THPT trở xuống 13 4,4

Thu nhập trung bình hàng tháng Dưới 5 triệu đồng 90 30,2

Tần suất mua sắm trên sàn thương mại điện tử

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSSSau giai đoạn khảo sát chính thức, tác giả thu được 298 mẫu hợp lệ và thực hiện quy chuẩn hóa, làm sạch dữ liệu bằng Excel 2016 Đây sẽ là nguồn dữ liệu chính thức phục vụ cho việc phân tích Kết quả thống kê mô tả mẫu theo các đặc điểm nhân khẩu học được thể hiện ở bảng 4.1 Về nhân khẩu học, có bốn yếu tố được quan tâm trong nghiên cứu này lần lượt là giới tính, trình độ học vấn, thu nhập trung bình hàng tháng, tần suất mua sắm trên sàn thương mại điện tử Kết quả thống kê mô tả nghiên cứu cho thấy:

Về giới tính, 57,7% số người tham gia là nam và 42,3% là nữ Có thể thấy rằng tỷ lệ nam nữ tham gia thử nghiệm này tương đối bằng nhau, chứng tỏ tính khách quan của bộ mẫu.

Về trình độ học vấn, hầu hết người tham gia có bằng đại học hoặc cao hơn, tương đương với 96,7% Ngoài ra, có 4,4% số người tham gia tốt nghiệp từ trung học hoặc thấp hơn Do đó, đa số người tham gia khảo sát có trình độ học vấn tương đối cao.

Về thu nhập trung bình hàng tháng, trong số 298 câu trả lời hợp lệ, 34,9% số người tham gia có thu nhập hàng tháng từ 5 đến 10 triệu VND, trong khi 34,9% số người tham gia có thu nhập hàng tháng trên 11 triệu VND và 30,2% số người tham gia có thu nhập hàng tháng dưới 5 triệu VND Kết quả thu được phân phối tương đối đồng đều trên nhiều nhóm thu nhập vì các người tham gia chủ yếu là khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z Đồng thời, có thể nhận thấy rằng đa số người thuộc thế hệ Z đều ở độ tuổi bắt đầu làm việc, có thu nhập ổn định tương đối tốt và đang tăng cường nhu cầu mua sắm trực tuyến

Về tần suất mua sắm, nhóm tần suất phổ biến nhất là 5-8 lần/tháng chiếm48%, theo sau đó là tần suất mua 1-4 lần/ tháng với tỉ lệ 33,2%, trong khi đó có11,1% mua sắm trên 8 lần/ tháng và chiếm tỉ lệ thấp nhất là 7,7% cá nhân mua hàng trực tuyến mỗi tháng một lần Kết quả khảo sát cho thấy mua sắm trực tuyến đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của đại đa số người tiêu dùng trẻViệt Nam Nhờ có trải nghiệm mua sắm trực tuyến thường xuyên, khách hàng có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị cho tác giả.

Phân tích thống kê mô tả thang đo

Kết quả mô tả thang đo được trình bày trong bảng 4.2 dưới đây:

Bảng 4.2 Thống kê mô tả thang đo các biến

Tên biến Số quan sát Nhỏ nhất Lớn nhất Trung bình Độ lệch chuẩn

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Theo bảng 4.2, tất cả các biến quan sát đều có giá trị nhỏ nhất là 1 và giá trị lớn nhất là 5 Trong đó, giá trị trung bình đều lớn hơn giá trị 3 Cụ thể, khoảng giá trị trung bình dao động từ khoảng 3,35 đến 3,88 Thêm vào đó, 20 biến quan sát có giá trị trung bình cao hơn mức 3,5 (thuộc vào khoảng giá trị mức trung lập đến đồng ý).

Các biến có giá trị trung bình cao hơn 3,5 nằm tập trung cao ở các biến như Khả năng liên lạc (LL), Khả năng bồi thường (BT), Tính hiệu quả (HQ) và Sự sẵn sàng của hệ thống (HT). Độ lệch chuẩn có giá trị quan sát nhỏ và nằm trong khoảng từ 0,898 đến1,001, tức là câu trả lời được quan sát không có nhiều sự dao động, có có chiều hướng biến thiên chung với nhau với nhau khi thực hiện đánh giá cho các tiêu chí.

Kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha

Như đã đề cập ở chương 3, theo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008; Nunnally và Bernstein, 1994), hệ số Cronbach's Alpha được sử dụng để đảm bảo rằng các thang đo là đáng tin cậy và phù hợp cho mô hình khi chúng lớn hơn 0.7 và hệ số tương quan của các biến tổng là lớn hơn 0.3 Theo đó, kết quả kiểm tra độ tin cậy của tám thang đo được sử dụng trong mô hình bao gồm bảy thang đo biến độc lập và một thang biến phụ thuộc được trình bày chi tiết trong Bảng 4.2 bên dưới.

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố "Tính hiệu quả" có giá trị là 0,788 (> 0,7), đáp ứng yêu cầu cần thiết Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 Do đó, bốn biến quan sát bao gồm HQ1, HQ2, HQ3, HQ4 được sử dụng trong thang đo.

4.2.2 Sự sẵn sàng của hệ thống Đối với nhân tố "Sự sẵn sàng của hệ thống", giá trị hệ số Cronbach's Alpha là 0,827 (> 0,7), đáp ứng các yêu cầu cần thiết Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3 Do đó, bốn biến quan sát bao gồm HT1, HT2, HT3, HT4 được chấp nhận sử dụng trong yếu tố "Sự sẵn sàng của hệ thống".

Yếu tố "Khả năng đáp ứng" có hệ số Cronbach's Alpha là 0,771 (> 0,7). Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của tất cả bốn biến quan sát trên thang đo đều lớn hơn 0,3 Do đó, không có biến quan sát nào bị loại bỏ khỏi thang đo "Khả năng đáp ứng".

Yếu tố "Tính bảo mật" có hệ số Cronbach's Alpha đủ điều kiện, với giá trị là 0,786 (> 0.7) Các biến quan sát trong thang đo đều có hệ số tương quan biến tổng có giá trị lớn hơn 0.3 Do đó, bốn biến quan sát BM1, BM2, BM3, BM4 được giữ lại trong thang đo "Tính bảo mật".

Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố "Sự phản hồi" đạt giá trị 0,816 (> 0,7) và đáp ứng đầy đủ yêu cầu cần thiết Đồng thời, các biến quan sát trong thang đo đều đáp ứng tiêu chí với hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 Do đó, bốn biến quan sát của yếu tố "Sự phản hồi" là PH1, PH2, PH3,PH4 được giữ lại.

4.2.6 Khả năng bồi thường Đối với nhân tố "Khả năng bồi thường", giá trị hệ số Cronbach's Alpha là 0,782 (> 0,7), đáp ứng các yêu cầu cần thiết Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0,3 Do đó, bốn biến quan sát bao gồm BT1, BT2, BT3, BT4 được chấp nhận sử dụng trong yếu tố "Khả năng bồi thường".

Hệ số Cronbach's Alpha của yếu tố "Khả năng liên lạc" có giá trị là 0,783 (> 0,7) đáp ứng yêu cầu cần thiết Ngoài ra, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3 Do đó, bốn biến quan sát bao gồm LL1, LL2, LL3, LL4 được sử dụng trong thang đo.

4.2.8 Sự hài lòng của khách hàng Đối với nhân tố phụ thuộc, sự hài lòng của khách hàng, hệ số Cronbach'sAlpha đạt giá trị 0,802 (> 0,7) Đồng thời, tất cả ba biến quan sát trong thang đo này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,3 Do đó, các biến quan sát HL1, HL2, HL3, HL4 đều đáp ứng điều kiện và được giữ lại trong thang đo.

Như vậy, có thể chứng minh rằng tất cả các thang đo đều có các hệ sốCronbach's Alpha trong khoảng từ 0.7 đến 0.83, chứng tỏ rằng thang đo của mô hình trong nghiên cứu này là đáng tin cậy; do đó, không cần phải điều chỉnh hoặc loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo Sau đó, các biến tiếp tục được sử dụng để thực hiện Phân tích nhân tố khám phá EFA, với kết quả phân tích cho các biến độc lập được mô tả trong bảng 4.3, 4.4 và kết quả cho biến phụ thuộc được mô tả trong bảng 4.5.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA của các biến độc lập

Trong phần này, tác giả đã sử dụng phương pháp xoay Varimax, chỉ số Kaiser-Meyer-Olkin (KMO) và kiểm định Bartlett cho bảy biến độc lập tương ứng với 28 biến quan sát và một biến phụ thuộc tương ứng với bốn biến quan sát Hệ số tải nhân tố EFA được sử dụng trong phân tích này là 0,5 với mục đích lựa chọn chỉ các biến quan sát đủ chất lượng trong mô hình Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho các biến độc lập được trình bày trong các bảng sau đây:

Bảng 4.4 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập

Giá trị Eigenvalue nhỏ nhất lớn hơn 1 1,155

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSSDựa trên khung lý thuyết được đề cập ở Chương 3, từ kết quả của bảng trên,tác giả có được Hệ số KMO có giá trị là 0,792 lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 cho thấy tập dữ liệu phù hợp để áp dụng phân tích nhân tố khám phá EFA Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett có giá trị là 0,000 nhỏ hơn 0,05, đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các biến quan sát có tương quan nhất định với nhau trên tổng thể Có tổng cộng 07 nhân tố được trích với tiêu chí hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 (giá trị nhỏ nhất lớn hơn

1 là 1,155) và tổng phương sai tích lũy là 64,591% Tác giả mong muốn chọn ra các biến quan sát chất lượng nên sẽ dùng ngưỡng hệ số tải là 0,5 thay vì chọn hệ số tải tương ứng theo cỡ mẫu Căn cứ trên ngưỡng này với kết quả của ma trận xoay trong bảng dưới đây:

Bảng 4.5 Ma trận xoay nhân tố các biến độc lập

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Biến HT2 tải lên ở cả hai nhân tố số 1 và số 5 với hệ số tải lần lượt là 0,638 và 0,644, mức chênh lệch hệ số tải của nhân tố này là 0,644 – 0,638 = 0,006 nhỏ hơn 0,3.

Biến PH3 tải lên ở cả hai nhân tố số 2 và số 7 với hệ số tải lần lượt là 0,645 và 0,659, mức chênh lệch số tải của nhân tố này là 0,659 – 0,645 = 0,014 nhỏ hơn 0,3.

Tác giả sử dụng phương thức loại cùng lúc những biến xấu trong một lần phân tích EFA, tác giả loại đi 2 biến HT2 và PH3

Sau khi loại biến ra khỏi mô hình, tác giả tiến hành phân tích EFA lần thứ II và thu được kết quả như sau:

Bảng 4.6 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett các biến độc lập lần 2

Giá trị Eigenvalue nhỏ nhất lớn hơn 1 1,090

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Chi tiết kết quả ma trận xoay nhân tố các biến độc lập lần 2 được thể hiện qua bảng 4.7.

Bảng 4.7 Ma trận xoay nhân tố các biến độc lập lần 2

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Từ kết quả của bảng trên, tác giả có được Hệ số KMO có giá trị là 0,865 lớn hơn 0,5 và nhỏ hơn 1 cho thấy tập dữ liệu phù hợp để áp dụng phân tích nhân tố khám phá EFA Giá trị Sig trong kiểm định Bartlett có giá trị là 0,000 nhỏ hơn

0,05, đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các biến quan sát có tương quan nhất định với nhau trên tổng thể Có tổng cộng 07 nhân tố được trích với tiêu chí hệ số Eigenvalue lớn hơn 1 (giá trị nhỏ nhất lớn hơn 1 là 1,090) và tổng phương sai tích lũy là 62,958%

Ngoài ra, kết quả các quan sát của các biến độc lập trong ma trận nhân tố xoay Varimax đều có hệ số tải đáp ứng yêu cầu là lớn hơn 0,5 Tồng kết, sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ hai thì không còn xuất hiện đồng thời các giá trị ở hai nhóm yếu tố khác nhau, hay là tồn tại biến xấu Do đó, kết thúc phân tích nhân tố khám phá EFA, đồng thời giữa lại các biến quan sát còn lại và sau đó tiếp tục thực hiện cho những bước phân tích kế tiếp.

4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA của biến phụ thuộc

Ngoài ra, tác giả đã tiến hành phân tích EFA trên biến phụ thuộc đối với 4 biến quan sát thuộc biến phụ thuộc, với kết quả được tóm tắt trong bảng 4.8.

Bảng 4.8 Kết quả kiểm định KMO và Bartlett biến phụ thuộc

Giá trị Eigenvalue nhỏ nhất lớn hơn 1 2,509

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Từ kết quả trên, tác giả thấy được hệ số KMO có giá trị là 0,799 đáp ứng yêu cầu nhỏ hơn 1 và lớn hơn 0,5; giá trị Sig của kiểm định Barlett có giá trị là 0.000 nhỏ hơn 0,05 đạt tiêu chuẩn đề ra và cho thấy các biến quan sát có tương quan nhất định với nhau Ngoài ra, khi chỉ có một nhân tố được trích thì giá trị của tổng phương sai trong mô hình là 62,735% tức nhân tố này giải thích được 62,735% biến thiên dữ liệu của các biến quan sát; giá trị Eigenvalue đạt 2,509 lớn hơn 1.Phân tích nhân tố EFA chỉ ra một yếu tố duy nhất khi áp dụng vào một biến phụ thuộc, điều này cho thấy sự tập trung tốt của các biến quan sát liên quan đến biến HL Khiến cho việc đo lường biến HL trở nên đơn giản và chắc chắn hơn Kết quả của phân tích được trình bày trong bảng phía dưới:

Bảng 4.9 Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc

Biến phụ thuộc Nhân tố

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Xác định hệ số tải của các biến trong thang đo HL là: HL1, HL2, HL3, HL4 đều có hệ số tải lớn hơn 0,5 và không tồn tại biến xấu.

Kiểm định tương quan Pearson

Kiểm định hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá mức độ tương quan tới từng cặp biến độc lập và biến phụ thuộc Nó cũng hữu ích trong việc đánh giá tính phù hợp của các nhân tố khi được thêm vào mô hình hồi quy Ngoài ra, kiểm định này cũng giúp dự báo hiện tượng đa cộng tuyến khi các biến độc lập có mối quan hệ mạnh mẽ với nhau.

Từ kết quả cho thấy Mức ý nghĩa Sig bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05 cho thấy các nhóm biến độc lập có tương quan nhất định với biến phụ thuộc Vì hệ số tương quan của các biến độc lập với biến phụ thuộc có giá trị dương nên đây là mối tương quan cùng chiều

Cụ thể: Ta thấy biến phụ thuộc (HL) “Sự hài lòng của khách hàng” có tương quan mạnh nhất với biến độc lập (DU) “Khả năng đáp ứng” (hệ số Pearson = 0.615) và biến tương quan yếu nhất là (LL) “Khả năng liên lạc” (hệ số Pearson = 0.356).

Bảng 4.10 Kết quả phân tích tương quan Pearson

Biến HL HQ HT DU BM PH BT LL HL

HQ Hệ số tương quan 539** 1 391** 313** 326** 294** 334** 270**

Biến HL HQ HT DU BM PH BT LL

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Phân tích hồi quy tuyến tính

Sau khi hoàn thành các kiểm tra về độ tin cậy và tương quan, tác giả tiếp tục đánh giá và xác định tác động của các yếu tố độc lập đối với sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử Theo đó, công thức hồi quy có cấu trúc sau:

HL = β0 + β1*HQ + β2*HT + β3*DU + β4*BM + β5*PH + β6*BT + β7*LL + e

HL: Sự hài lòng của khách hàng (biến phụ thuộc);

HQ: Tính hiệu quả, HT: Sự sẵn sàng của hệ thống, DU: Khả năng đáp ứng, BM: Tính bảo mật, PH: Sự phản hồi, BT: Khả năng bồi thường, LL: Khả năng liên lạc;β0: hằng số và β1, β2, β3, β4, β5, β6, β7: các hệ số hồi quy riêng phần; e: sai số ước lượng.

Trong phân tích này, tác giả sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất (OLS) và đưa tất cả các biến cùng một lúc (Enter) cho phân tích hồi quy.

4.5.1 Kiểm tra sự phù hợp của mô hình

Phân tích hồi quy tuyến tính mục đích để xác định mối quan hệ tương quan của từng biến độc lập: Tính hiệu quả, Sự sẵn sàng của hệ thống, Khả năng đáp ứng, Tính bảo mật, Sự phản hồi, Khả năng bồi thường, Khả năng liên lạc lên biến phụ thuộc Sự hài lòng của khách hàng Kết quả đánh giá mức độ phù hợp của mô hình được trình bày ở bảng 4.11.

Bảng 4.11 Hệ số R bình phương hiệu chỉnh và Durbin-Watson

R bình phương hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của sai số ước lượng Durbin -

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình, ta có R bình phương và R bình phương hiệu chỉnh có giá trị lần lượt là 0,693 và 0,686 Tức là các biến độc lập được đưa vào trong mô hình hồi quy sẽ ảnh hưởng 69,3% sự biến thiên của biến phụ thuộc, phần còn lại 30,7% là bị ảnh hưởng bởi những biến nằm ngoài mô hình và các sai số ngẫu nhiên Ngoài ra, giá trị hệ số Durbin – Watson có giá trị là 1,921 lớn hơn 1,5 và nhỏ hơn 2,5 nên kết quả sẽ không vi phạm giả định, không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất.

4.5.2 Kiểm tra ý nghĩa của các hệ số hồi quy

Ngoài ra, kiểm định F cho phân tích hồi quy cũng được xem xét để đánh giá tính đại diện và khả năng áp dụng của kết quả mô hình đối với tổng thể Dựa trên những kết quả này, có thể biết liệu mô hình có ý nghĩa thống kê hay không, cũng như liệu nó có phù hợp cho nghiên cứu và có tính đại diện cho tổng thể hay không. Giả thuyết để kiểm định tính ý nghĩa thống kê của hệ số R2 được đưa ra như sau:

H0: R2 = 0 và kiểm định F được sử dụng để kiểm tra giả thuyết này.

Bảng 4.12 Kết quả phân tích phương sai trong phân tích hồi quy

Tổng các bình phương df

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Theo kết quả của bảng dữ liệu trên, mức ý nghĩa Sig có giá trị là 0,000 nhỏ hơn 0,05, hệ số kiểm định F có giá trị là 93,493, chứng tỏ giả thuyết H0 bị bác bỏ.

Do đó, có thể khẳng định rằng mô hình nghiên cứu này có ý nghĩa thống kê, các biến trong mô hình có ý nghĩa và liên quan với nhau Nói cách khác, biến phụ thuộc

- sự hài lòng của khách hàng được giải thích đầy đủ bởi mô hình được đề xuất bởi tác giả, và ít nhất một biến độc lập trong mô hình ảnh hưởng đến sự thay đổi của biến phụ thuộc Đã được chứng minh rằng mô hình hồi quy là phù hợp, vì vậy có thể sử dụng để đại diện cho tổng thể.

4.5.3 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết

Ngoài ra, tác giả sử dụng kết quả của kiểm định t (student) để đánh giá sự ý nghĩa của hệ số hồi quy của mỗi biến độc lập trong mô hình với giả thuyết:

Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Xi khác 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Xi có tác động lên biến phụ thuộc.

Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, nghĩa là hệ số hồi quy của biến Xi bằng 0 một cách có ý nghĩa thống kê, biến Xi không tác động lên biến phụ thuộc. Tác giả tóm tắt kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu trong bảng như sau:

Bảng 4.13 Hệ số hồi quy và hệ số phòng đại VIF

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số đã chuẩn hóa Giá trị t Ý nghĩa Đa cộng tuyến

B Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Biến HT và LL có giá trị sig kiểm định t lần lượt bằng 0,246 và 0,458 lớn hơn 0,05, do đó biến này không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy, hay nói cách khác, biến này không có sự tác động lên biến phụ thuộc HL Các biến còn lại gồm

HQ, DU, BM, PH, BT đều có sig kiểm định t nhỏ hơn 0.05, do đó các biến này đều có ý nghĩa thống kê, đều tác động lên biến phụ thuộc HL Hệ số hồi quy các biến độc lập này đều mang dấu dương, như vậy các biến độc lập có tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.

Do đó, có thể kết luận rằng trong bảy biến đề xuất chỉ có năm biến ảnh hưởng tích cực đối với sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen

Kiểm định T-test và phân tích phương sai ANOVA

4.6.1 Kiểm định T-test với biến Giới tính

Do biến Giới tính chỉ nhận 2 giá trị, đó là Nam hoặc Nữ, nên tác giả đã sử dụng phương pháp kiểm định T-test để thực hiện đánh giá cho biến nhân khẩu học này Kết quả của kiểm định T-test đối với biến Giới tính được thể hiện trong bảng 4.14 dưới đây.

Bảng 4.14 Tóm tắt kết quả kiểm định T-test biến Giới tính

Nhân tố độc lập Sig.

Sự hài lòng của khách hàng

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Sig Levene có giá trị là 0,005 nhỏ hơn 0,05 nên có sự khác biệt phương sai, tác giả xét giá trị Sig T-test có giá trị là 0,994 nhỏ hơn 0,05 nên không có sự khác biệt trung bình.

Vậy sẽ có sự khác biệt trong hài lòng hay không giữa nam và nữ.

4.6.2 Phân tích phương sai ANOVA với biến Trình độ học vấn

Bảng số liệu phân tích phương sai ANOVA của biến Trình độ học vấn, nhận

4 giá trị, đã được tác giả sử dụng để thực hiện phương pháp phân tích này, như thể hiện trong bảng 4.15.

Bảng 4.15 Tóm tắt kết quả phân tích phương sai ANOVA biến Trình độ học vấn Giá trị Sig trong kiểm định Levene Giá trị Sig trong bảng ANOVA

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS

Trong việc kiểm định Levene, giá trị sig là 0,609, vượt quá ngưỡng 0,05, nghĩa là không có sự chênh lệch đáng kể về phương sai giữa các nhóm Trình độ học vấn Tuy nhiên, khi xem xét giá trị Sig trong bảng ANOVA là 0,610 > 0,05, cho thấy không có sự khác biệt đáng kể về sự hài lòng của khách hàng thuộc các Trình độ học vấn khác nhau.

4.6.3 Phân tích phương sai ANOVA với biến Thu nhập hàng tháng

Phương pháp phân tích phương sai ANOVA đã được tác giả áp dụng để thăm dò biến nhân khẩu học Thu nhập hàng tháng, với số lượng giá trị lớn hơn 2. Kết quả phân tích này có thể xem chi tiết trong bảng 4.16.

Bảng 4.16 Tóm tắt kết quả phân tích phương sai ANOVA biến Thu nhập hàng tháng Giá trị Sig trong kiểm định Levene Giá trị Sig trong bảng ANOVA

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Trong kiểm định Levene, kết quả cho thấy giá trị sig đạt 0,651 > 0,05 Điều này nghĩa là phương sai giữa các nhóm Thu nhập hàng tháng không khác nhau Vì vậy, tác giả sẽ xem xét giá trị Sig trong bảng ANOVA Có thể thấy Sig trong bảng ANOVA đạt 0,977 > 0,05, nghĩa là không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách hàng có thu nhập hàng tháng khác nhau.

4.6.4 Phân tích phương sai ANOVA với biến Tần suất mua hàng Đối với biến Tần suất mua hàng, tác giả lựa chọn sử dụng phương pháp phân tích phương sai ANOVA, bởi vì nó có 4 giá trị Bảng số liệu minh họa cho kết quả phân tích ANOVA của biến này được thể hiện trong bảng 4.17.

Bảng 4.17 Tóm tắt kết quả phân tích phương sai ANOVA biến Tần suất mua hàng Giá trị Sig trong kiểm định Levene Giá trị Sig trong bảng ANOVA

Nguồn: Tác giả tự tổng hợp từ kết quả của phần mềm SPSS Trong thống kê Levene, kết quả cho thấy giá trị sig đạt 0,140 > 0,05 Điều này nghĩa là phương sai giữa các nhóm Tần suất mua hàng không khác nhau Vì vậy, tác giả sẽ xem xét giá trị Sig trong bảng ANOVA Có thể thấy Sig trong bảng ANOVA bằng 0,818 > 0,05, nghĩa là sự khác biệt không có ý nghĩa thống kê Tóm lại, dựa vào các phân tích trên, tác giả kết luận rằng không có sự khác biệt về sự hài lòng của khách giữa nhóm tần suất mua hàng khác nhau.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy rằng yếu tố khả năng đáp ứng (β = 0,299) là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đối với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các sàn thương mại điện tử Nói cách khác, giả sử các yếu tố khác giữ nguyên, mỗi tăng một đơn vị về yếu tố đảm bảo sẽ làm tăng sự hài lòng của khách hàng của khách hàng trung bình 0,299 đơn vị Điều này cho thấy khách hàng sẽ không muốn nhận một dịch vụ nhanh nhưng có nhiều sai sót hoặc ngược lại Điều này có thể dễ hiểu vì với các nhà cung cấp dịch vụ có uy tín tốt, khách hàng có thể cảm thấy tự tin hơn khi kinh doanh với họ Hơn nữa, khi khách hàng nhận được một gói hàng không đúng điều kiện, họ có thể không hài lòng với nhà cung cấp dịch vụ đó vì sự cố này đã làm hỏng trải nghiệm của họ Kết luận này cũng tương tự như những gì (Đại, 2021), (Lin và cộng sự, 2015) và (Hà Thị Kim Ngân, 2017) đã tìm thấy trong nghiên cứu của họ Nếu đơn hàng của khách hàng được giao hàng trong thời gian nhanh chóng hoặc giao hàng đúng thời hạn thì họ rất hài lòng với việc thực hiện dịch vụ này Do đó, việc cải thiện độ phản hồi sẽ khiến sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh tăng lên và họ có thể sẵn lòng sử dụng dịch vụ trong thời gian dài

Yếu tố tính hiệu quả (β = 0,288) cũng là một yếu tố quan trọng đóng góp vào sự hài lòng của khách hàng đến sự hài lòng của khách hàng khi mua hàng trực tuyến qua các trang thương mại điện tử Yếu tố hiệu quả của website được thể hiện thông qua khả năng của khách hàng truy cập trên trang web, tìm sản phẩm mong muốn của họ và các thông tin liên kết với nó (Zeithamal, 2002) Nếu trang web hỗ trợ khách hàng tìm kiếm những sản phẩm dịch vụ mong muốn một cách dễ dàng thì khách hàng có thể dễ dàng bị thu hút vào một trang web và sẵn sàng để mua từ trang web đó.

Với giá trị hệ số beta của sự phản hồi là 0,284, sự phản hồi cũng có ảnh hưởng đáng kể đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm sản phẩm F&B trên các trang thương mại điện tử Giá trị hệ số này có nghĩa là khi giá trị sự phản hồi tăng lên một đơn vị, sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z khi mua sắm trên các sàn thương mại điện tử sẽ tăng trung bình là 0,284 đơn vị, giả sử các yếu tố khác không thay đổi Điều này có nghĩa là sự dễ dàng liên lạc với các nhà bán hàng Có nhiều học giả đồng tình với quan điểm này như (Hoàng và cộng sự, 2021), (Ahmed và cộng sự, 2017), (Hà Thị Kim Ngân, 2017) Điều này có thể dễ hiểu vì khi các vấn đề và khiếu nại được giải quyết nhanh chóng, hoặc khi khách hàng được cung cấp thông tin chính xác và cập nhật về tình trạng giao hàng, khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh có xu hướng có mức độ hài lòng cao hơn Hiện nay, do sự gia tăng đột biến trong số lượng người mua qua dịch vụ trực tuyến, các nhà bán lẻ trực tuyến gặp nhiều khó khăn để phản hồi thắc mắc hay kiến nghị của khách hàng Tuy nhiên, khách hàng luôn mong sự hồi đáp nhanh và chính xác từ phía nhà cung cấp dịch vụ cho các đơn hàng của họ, khách hàng có thể cảm thấy không hài lòng và từ chối giao dịch với những cửa hàng đó trong những lần tiếp theo.

Khả năng bồi thường có giá trị hệ số beta chuẩn hóa là 0,193, điều này có nghĩa là khi giá trị này tăng, sự hài lòng của khách hàng cũng sẽ tăng Ý nghĩa của hệ số này cho thấy, khi giá trị tính bảo mật tăng lên một đơn vị, sự hài lòng của khách hàng thuộc thế hệ Millennials và Gen Z tại TP.Hồ Chí Minh khi mua sắm sản phẩm F&B trên trang thương mại điện tử cũng sẽ tăng tương ứng là 0,193 đơn vị trung bình Tương tự, mối quan hệ tuyến tính tích cực giữa sự hài lòng của khách hàng và tính bảo mật cũng được tìm thấy trong nghiên cứu của một số học giả như (Kim và cộng sự, 2009) và (Hoàng Trọng Trường và Hoàng Đàm Lượng Thuý,

2021) Trên thực tế khách hàng ở Việt Nam khá quan tâm đến việc được đổi trả hay bồi thường hàng hoá nếu có hư hỏng khi nhận hàng Nói chung, đây là một yếu tố mà các nhà cung cấp dịch vụ có thể tác động trực tiếp để cải thiện sự hài lòng của người tiêu dùng.

Cuối cùng, kết quả nghiên cứu cho thấy tính bảo mật cũng có mối liên quan tích cực với sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trên sàn thương mại điện tử nhưng có ảnh hưởng yếu nhất (β = 0,178) Kết quả này cũng tương ứng với nghiên cứu của (Rita và cộng sự, 2019), (Zeithaml và cộng sự, 2002), (Wolfinbarger & Gilly, 2003) và (Liu và cộng sự, 2008) Trong thực tế, khách hàng luôn luôn nhạy cảm về thông tin cá nhân của họ trong bất kỳ giá nào nó không được chia sẻ với các trang web khác Khách hàng luôn thận trọng trong việc chia sẻ thông tin và đảm bảo an toàn thẻ tín dụng trên các giao dịch trực tuyến.

Dựa trên phương pháp nghiên cứu được xây dựng trong Chương 3, tác giả đã tiến hành các kiểm tra và phân tích cần thiết để trình bày kết quả, giúp rút ra các kết luận chính xác liên quan đến các giả thuyết được đề xuất khi xây dựng mô hình nghiên cứu trong Chương 2 Như kết quả đã được trình bày, năm biến độc lập được đề xuất ban đầu bởi tác giả có ý nghĩa thống kê, cho phép chúng được sử dụng trong mô hình hồi quy Tác giả cũng thu được kết quả là 69,3% là mức độ giải thích của mô hình này đối với biến phụ thuộc, và có 5 biến giải thích có ý nghĩa thống kê và có ảnh hưởng tích cực đối với sự hài lòng của người tiêu dùng Chương tiếp theo sẽ trình bày kết luận của các phát hiện nghiên cứu và những đề xuất của tác giả để tăng giá trị nhận thức và sự hài lòng tổng thể của người tiêu dùng thuộc thế hệMillennials và Gen Z tại TP.HCM khi mua sắm sản phẩm F&B trên sàn thương mại điện tử.