ảnh hưởng của Marketing theo ngữ cảnh đến ý định mua sắm của sinh viên Hà Nội trên sàn thương mại điện tử Shopee

Trang 1 TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN VIỆN ĐÀO TẠO TIÊN TIẾN, CHẤT LƯỢNG CAO VÀ POHE CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO POHE TRUYỀN THƠNG MARKETING ---***--- BÁO CÁO NGHIÊN CỨU MARKETING ĐỀ TÀI:

GIỚI THIỆU CUỘC NGHIÊN CỨU

1 Bối cảnh cuộc nghiên cứu

Sự phát triển của xã hội và công nghệ thông tin trong những thập kỷ qua đã tác động trực tiếp tới cách ngành Marketing tiếp cận và mang lại giá trị cho khách hàng Song hành cùng các cuộc cách mạng công nghiệp, Philip Kotler trong những nghiên cứu của mình đã hệ thống và phát triển khái niệm Marketing theo năm giai đoạn, từ Marketing 1.0 đến Marketing 5.0

Thời kỳ Marketing 4.0 đã đánh dấu sự chuyển dịch của hoạt động Marketing từ truyền thống (offline) sang trực tuyến (online) Hàng loạt các trang thương mại điện tử gia nhập thị trường, trở thành xu thế và tăng trưởng một cách chóng mặt Điều đó tạo nên bước ngoặt làm thay đổi hành vi của người tiêu dùng nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức đối với doanh nghiệp Bước sang kỷ nguyên của Marketing trên nền tảng số đòi hỏi doanh nghiệp phải chuyển đổi hoạt động vận hành dưới sự trợ giúp của công nghệ để dễ dàng tiếp cận được với khách hàng

Sự chuyển dịch của Marketing 4.0 là bước đệm mở ra một thời kỳ mới - Marketing 5.0 Hình thành bởi sự kết hợp của Marketing 3.0 (lấy con người làm trung tâm) và Marketing 4.0 (tận dụng công nghệ kỹ thuật số), Marketing 5.0 đã kết nối và nâng tầm giá trị trong suốt hành trình trải nghiệm của khách hàng (Kotler, p., Kartajaya, H., & Setiawan, I, 202) Một lần nữa, con người vẫn được nhấn mạnh là trọng tâm của hoạt động Marketing và các doanh nghiệp phải biết tận dụng và cân bằng giữa trí thông minh, sự linh hoạt của con người và máy tính

Là một trong năm yếu tố chính của Marketing 5.0, Marketing theo ngữ cảnh (Contextual Marketing) được hiểu là hoạt động xây dựng nội dung, quảng cáo liên quan đến khách hàng mục tiêu, cụ thể ở đây là những thông tin về sản phẩm, dịch vụ hay các chủ đề mà khách hàng quan tâm trên các nền tảng kỹ thuật số (Philip Kotler,

2021) Phương pháp này hoạt động dựa trên phân tích dự đoán mong muốn và nhu cầu của khách hàng, đồng thời cho phép họ tham gia vào quá trình này Bằng cách tập

8 trung vào phân tích các hành vi và nhân khẩu học, doanh nghiệp có thể nắm bắt được đúng khách hàng tiềm năng của mình ngay trước khi họ mua hàng Việc nghiên cứu sâu hơn về những khía cạnh này sẽ giúp các sàn thương mại điện tử bắt kịp với xu thế thời đại và chuẩn bị trước cho tương lai đầy thách thức

2 Lý do lựa chọn đề tài

Marketing theo ngữ cảnh đề cập đến việc tiến hành phân tích bối cảnh và truyền thông tin theo địa điểm, thời gian và hành vi của người tiêu dùng trong môi trường Internet di động, xác định chính xác nhu cầu dựa trên bối cảnh và kích thích tiêu dùng theo ngữ cảnh (Luo, 2015; Verhoef et al, 2017) Sự phát triển của Marketing theo ngữ cảnh cùng với sự bùng nổ của sàn thương mại điện tử, cho phép người tiêu dùng được đáp ứng đầy đủ hơn trong các tình huống cuộc sống khác nhau Có thể thấy, ngữ cảnh đã trở thành nguồn thông tin để dự đoán sở thích và hành vi của người dùng (Tang và cộng sự, 2013) Marketing theo ngữ cảnh có ý nghĩa lý thuyết và thực tiễn đối với các công ty để đáp ứng những thay đổi trong môi trường Marketing (Ojansivu và Medlin,

2018), đồng thời cung cấp hỗ trợ giá trị cho người tiêu dùng để thiết lập nhận thức về ngữ cảnh và nâng cao trải nghiệm người dùng (Guitart và Hervet, 2017) Điều này đặc biệt quan trọng khi khách hàng đang quan tâm đến việc cá nhân hóa trải nghiệm hơn bao giờ hết Người tiêu dùng thiết lập nhận thức cảm tính và sở thích đối với các sản phẩm và dịch vụ trên sàn thương mại điện tử, từ đó dẫn đến ý định và quyết định mua hàng (Maier và Dost, 2018) Do đó, Marketing theo ngữ cảnh có giá trị nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn để thay đổi phương thức Marketing trên sàn thương mại điện tử và nâng cao trải nghiệm cảnh của người tiêu dùng Đề tài nghiên cứu tập trung sinh viên bởi đây là nhóm khách hàng có quy mô và sức mua lớn nhất của Shopee Một kết quả nghiên cứu cho thấy, có đến hơn 98% sinh viên cho biết đã từng mua sắm trực tuyến ở trang Shopee, trong đó có 88,3% mua sắm ở mức độ thường xuyên và 10,4% mua sắm ở mức độ thi thoảng (theo Tạp chí Lý luận chính trị và Truyền thông) Sinh viên là lực lượng trẻ với nhu cầu mua sắm cao Vì vậy, nếu biết khai thác nhóm khách hàng này, Shopee có thể thu lại khoản lợi nhuận lớn và lâu dài Đặc biệt, sinh viên hiện tại hay chính là Gen Z - thế hệ am hiểu về

Internet, họ sẵn sàng tiếp nhận các công nghệ mới nên việc cập nhật và áp dụng công nghệ trong kinh doanh trực tuyến là việc làm quan trọng và cấp thiết để nâng cao trải nghiệm, thu hút và giữ chân nhóm khách hàng này Mặt khác, Hà Nội là thành phố đông dân từ nhiều tỉnh thành đổ về, đặc biệt với số lượng sinh viên lớn và tập trung nhiều trường Đại học trọng điểm Theo VnEconomy, Hà Nội có khoảng 800.000 sinh viên, chiếm hơn 46% tổng số sinh viên trên cả nước ( hơn 1.700.000 sinh viên) Số lượng các trường Đại học, học viện, cao đẳng tại Hà Nội cũng chiếm ⅓ tổng số trên cả nước Việc tập trung vào sinh viên thuộc địa bàn này sẽ giúp ta có mẫu số đủ lớn để nghiên cứu, các kết luận sẽ trở nên khái quát và khách quan hơn

Tại Việt Nam, hàng loạt các trang thương mại điện tử ra đời như một xu thế và gia nhập vào thị trường như một phương thức giao dịch nhanh chóng, hiệu quả và tận dụng được tối đa các nguồn lực Với sự cạnh tranh đến từ các trang thương mại điện tử khác nhau, Shopee vẫn là một sàn thương mại thu hút được nhiều sự quan tâm của người tiêu dùng Việt với mức độ tăng trưởng và lượng truy cập hàng tháng tăng cao đặc biệt từ đầu năm 2020 (sau covid-19) Theo báo cáo Metric về ngành thương mại điện tử năm 2022, Shopee hiện đang là sàn thương mại điện tử phổ biến nhất Việt Nam khi chiếm đến gần 73% tổng doanh số 4 sàn Tuy nhiên, sự nhập cuộc của TikTok Shop trong thời gian gần đây đang có xu hướng khiến chỗ đứng của Shopee bị đe dọa TikTok dễ dàng chuyển đổi nhu cầu của họ từ giải trí sang mua sắm vì đây là

2 trải nghiệm có nhiều điểm tương đồng Vậy nên khi đặt lên bàn cân so sánh, tuy cùng áp dụng phương thức Marketing theo ngữ cảnh, nhưng với lượng thông tin có thể khai thác từ người dùng lớn hơn nhiều so với Shopee, Tiktok đã đem đến một sự thành công vượt bậc dù chỉ mới xuất hiện trên thị trường Nhận thấy vấn đề này, nhóm

2 đã quyết định lựa chọn Shopee để giúp doanh nghiệp đưa ra phương thức Marketing và áp dụng một cách phù hợp để có thể giữ vững chỗ đứng của mình trên thị trường thương mại điện tử hiện nay

3 Vấn đề nghiên cứu và các câu hỏi nghiên cứu

Xác định mức độ ảnh hưởng của các thành phần trong Marketing theo ngữ cảnh đến ý định mua của sinh viên Hà Nội trên sàn thương mại điện tử Shopee

Dựa vào mục tiêu nghiên cứu, nhóm tác giả đưa ra các câu hỏi nghiên cứu sơ bộ cần phải giải đáp:

• Nhóm câu hỏi 1: Người dùng Shopee có hiểu biết như thế nào về Marketing theo ngữ cảnh? Đã từng gặp những quảng cáo đúng thời điểm hay chưa?

• Nhóm câu hỏi 2: Ảnh hưởng của Marketing theo ngữ cảnh đến ý định mua hàng trên sàn thương mại điện tử Shopee của sinh viên tại địa bàn Hà Nội như thế nào? Thái độ của khách hàng đối với quảng cáo theo ngữ cảnh ra sao? Khách hàng có xu hướng hình thành nhu cầu mua sắm thế nào qua các quảng cáo này?

• Nhóm câu hỏi 3: Những giải pháp nào cho vấn đề Marketing theo ngữ cảnh đang gặp phải để nâng cao chất lượng trải nghiệm mua hàng trên sàn thương mại điện tử Shopee?

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế mẫu

Quy mô mẫu nghiên cứu:

• t là giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy lựa chọn Độ tin cậy được sử dụng là 95% tương ứng với z = 1.96

• p là tỷ lệ % của tổng thể, q = 1-p Chọn p = 0.5 để tích số p(1-p) là lớn nhất, giúp đảm bảo an toàn cho mẫu n ước lượng

• e là sai số cho phép Nhóm nghiên cứu chúng em chọn e = 0.05

Từ công thức trên, nhóm nghiên cứu xác định kích thước mẫu tối thiểu là 385 phần tử Để tránh những trường hợp có bảng hỏi không đạt yêu cầu, nhóm đã thu thập tổng số 437 quan sát, phát bảng hỏi để khảo sát bằng cách đăng lên mạng xã hội để tiếp cận những sinh viên của các trường Đại học khác nhau trên địa bàn Thành phố Hà Nội Sau đó, tiếp tục tính toán tỉ lệ theo 2 tiêu chí chính là giới tính và năm học.

Thu thập dữ liệu

2.2.1 Xác định phương pháp chọn mẫu và quy mô mẫu

Phương pháp chọn mẫu: Phương pháp chọn mẫu mà nhóm nghiên cứu sử dụng là phương pháp chọn mẫu thuận tiện

Quy mô mẫu: Về quy mô mẫu, theo các nhà nghiên cứu, kích thước mẫu càng lớn càng tốt Tuy nhiên, do hạn chế về nguồn lực nên nhóm nghiên cứu quyết định phân tích số lượng mẫu là 437 mẫu khảo sát với phương pháp bảng khảo sát bằng bảng hỏi Sau khi tiến hành kiểm tra và sàng lọc, nhóm nghiên cứu thu được 402/437 mẫu khảo sát hợp lệ và tiến hành phân tích dữ liệu Nơi đăng bảng hỏi khảo sát là các hội nhóm trên mạng xã hội Facebook của sinh viên các trường đại học tại Hà Nội

Sau khi xây dựng bảng câu hỏi lần thứ nhất, nhóm nghiên cứu tiến hành phỏng vấn sâu với 13 người thân quen nhằm đánh giá sơ bộ về độ phù hợp của các câu hỏi trong bảng khảo sát và nhận được các ý kiến phản hồi đóng góp nhanh và chính xác nhất để bổ sung, củng cố, hoàn thiện bảng câu hỏi Việc trao đổi với những đối tượng này giúp nhóm nghiên cứu chỉnh sửa, phát triển để có được một bản câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh nhất với nội dung khảo sát dễ đọc, dễ hiểu nhất Qua khảo sát sơ bộ, nhóm nghiên cứu đã chỉnh sửa và phát triển bảng câu hỏi lại sao cho phù hợp, chính xác và sát với thực tế hơn nhằm tối đa hóa sự chính xác của dữ liệu mà nhóm nghiên cứu có thể thu thập được

Thiết kế bảng hỏi

Sau khi nhận được phản hồi và những sự góp ý, nhóm nghiên cứu đã chỉnh sửa cũng như bổ sung để làm rõ nội dung, ý nghĩa câu hỏi của bảng khảo sát và hoàn thiện bảng khảo sát và thang đo chính thức Thang đo chính thức của nhóm như sau:

YẾU TỐ KÝ HIỆU NỘI DUNG

TG1 Shopee đề xuất những sản phẩm đúng thời điểm tôi đang cần

TG2 Tôi tiết kiệm thời gian mua sắm hơn nhờ những đề xuất sản phẩm của Shopee

TG3 Càng dành nhiều thời gian lướt Shopee, tôi càng tìm được những sản phẩm khiến tôi hứng thú

LSTT1 Sản phẩm Shopee đề xuất phù hợp với các sản phẩm tôi tìm kiếm

LSTT2 Đề xuất của Shopee giúp tôi so sánh nhiều sản phẩm với nhau

LSTT3 Tôi thấy thoải mái với việc Shopee đề xuất lặp lại nhiều lần các sản phẩm tôi từng tương tác

LSTT4 Tôi sẵn sàng để Shopee theo dõi hành vi của mình khi sử dụng ứng dụng để được cá nhân hóa trải nghiệm ĐỊA ĐIỂM ĐĐ1 Các sản phẩm tôi được đề xuất thường thuộc các cửa hàng ở gần địa điểm của tôi ĐĐ2 Shopee đề xuất đa dạng các sản phẩm dựa trên địa điểm của tôi ĐĐ3 Tôi sẵn sàng cung cấp các thông tin địa điểm của tôi cho Shopee nếu việc đó hữu ích cho tôi

GD1 Danh mục sản phẩm đề xuất được đặt ở vị trí bắt mắt trên giao diện Shopee

GD2 Shopee hiển thị đa dạng những sản phẩm tương tự, thuận tiện cho tôi trong việc so sánh các lựa chọn

GD3 Giao diện của Shopee giúp tôi dễ dàng tìm thấy các sản phẩm có liên quan tới nhu cầu của tôi Ý ĐỊNH

YD1 Tôi sẽ thêm các sản phẩm được Shopee đề xuất vào giỏ hàng

YD2 Tôi sẽ mua các sản phẩm được Shopee đề xuất mà phù hợp với nhu cầu của tôi

YD3 Tôi sẽ giới thiệu cho bạn bè các sản phẩm được

Bảng 2.3: Thang đo chính thức

Phân tích dữ liệu

2.4.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Thống kê trung bình: thường được sử dụng với các biến định lượng, dùng để thống kê các chỉ số phân tích như giá trị trung bình (Mean), giá trị lớn nhất, nhỏ nhất

(Max, Min), độ lệch chuẩn (Standard deviation), Thống kê tần số: thường được áp dụng cho các biến định tính, dùng để đọc mức độ (tần số) các chỉ số xuất hiện trong tập mẫu Thông thường, các biến định tính ở đây sẽ là những đặc điểm nhân khẩu học như độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, bộ phận làm việc, thâm niên, học vấn, thu nhập, Với mục đích để cung cấp các thông tin cơ bản liên quan đến tập mẫu và làm nổi bật các mối quan hệ có thể có giữa các biến

2.5.2 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Trong phần này các thang đo sẽ được đánh giá độ tin cậy thông qua hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha bằng phần mềm thống kê SPSS 20 Mục đích nhằm giúp loại đi những biến quan sát, những thang đo không đạt yêu cầu Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại và tiêu chuẩn chọn thang đo khi hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunally & Bernsteri, 1994; Slater, 1995) “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng khi Cronbach’s Alpha từ 0.8 trở lên gần 1 thì thang đo lường tốt, từ 0.7 đến gần 0.8 là sử dụng được Cũng có nhà nghiên 26 cứu đề nghị rằng Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được trong trường hợp khái niệm đang đo lường là mới hoặc mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008)

2.4.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá được sử dụng chủ yếu để đánh giá giá trị hội tụ và giá trị phân biệt Trong phân tích EFA, các nhà nghiên cứu thường quan tâm đến chỉ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin measure of sampling adequacy): là một chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO lớn (giữa 0.5 và

1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp Nếu chỉ số KMO nhỏ hơn 0.5 thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Kiểm định Bartlett’s xem xét giả thuyết về độ tương quan giữa các biến quan sát bằng không trong tổng thể

Nếu kiểm định này có ý nghĩa (sig không có sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình của 2 tổng thể

2.4.7 Phân tích sự khác biệt trung bình ONE WAY ANOVA giữa biến phụ thuộc với các biến nhân khẩu học

Kiểm định ANOVA (ANOVA test), hay còn được gọi là phân tích phương sai (Analysis of Variance), là một kỹ thuật thống kê tham số được sử dụng để phân tích sự khác nhau giữa giá trị trung bình của các biến phụ thuộc với nhau (Ronald Fisher,

Hiểu đơn giản, đây là một công cụ giúp xác định ảnh hưởng của các biến độc lập với biến phụ thuộc trong một nghiên cứu hồi quy Nhưng thay vì chỉ so sánh các đối tượng trong một nhóm nghiên cứu, phân tích ANOVA giúp so sánh trong phạm vi rộng hơn, giữa hai hoặc nhiều nhóm đối tượng

2.4.8 So sánh giá trị trung bình và độ lệch chuẩn

Chia thước đo Likert 5 mức độ đồng ý thành 5 phần đều nhau và phân phối mỗi phần tương ứng với một giá trị của thước đo:

Giá trị khoảng cách = (Maximum – Minimum) / 5 = (5-1)/5 = 0.8

Chúng ta sẽ có các đoạn giá trị:

• 1.00 – 1.80 (làm tròn thành 1): Rất không đồng ý

• 1.81 – 2.60 (làm tròn thành 2): Không đồng ý

• 2.61 – 3.40 (làm tròn thành 3): Trung lập

• 4.21 – 5.00 (làm tròn thành 5): Rất đồng ý

KẾT QUẢ CỦA CUỘC NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Nhóm đã tiến hành phát ra mẫu phiếu khảo sát chính thức trên địa bàn Hà Nội Trong thời gian thực hiện khảo sát, kết quả thu về là 402 phiếu hợp lệ

3.1.1 Giới tính của người tham gia khảo sát

Biểu đồ 3.1.1: Cơ cấu giới tính tham gia khảo sát Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2023

Trong số 402 người tham gia khảo sát, đáp viên nữ chiếm đa số với tỉ lệ 63.5% (tương ứng với 256 người trả lời) Đáp viên nam chiếm 36.5% tổng số người tham gia khảo sát

Số lượng câu trả lời theo giới tính có sự chênh lệch khá lớn, xuất phát từ phương pháp chọn mẫu thuận tiện Mặt khác, nhóm cũng chịu sự hạn chế về thời gian nghiên cứu, kinh phí và nguồn nhân lực không đạt được tiêu chuẩn về cả số lượng và kinh nghiệm nghiên cứu Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu vẫn có giá trị tham khảo, bởi theo báo cáo Đo lường hành vi mua sắm trong thương mại điện tử quý I/2021 (Nielsen, 2021), người tiêu dùng online vẫn chủ yếu là nữ giới (67%)

3.1.2 Năm học của người tham gia khảo sát

Biểu đồ 3.1.2: Cơ cấu nhóm năm học Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2023

Dẫn đầu về số lượng tham gia khảo sát là nhóm sinh viên năm 2 chiếm 41.2% với 166 đáp viên trong khi đó, sinh viên năm 1 có số lượng bằng một nửa – xấp xỉ 21.1% Số lượng nhóm Năm 3 và Năm 4 khá tương đương nhau, lần lượt là 16.1% và 17.9% Cuối cùng là nhóm sinh viên Năm 5 với khoảng 3.7% tổng số đáp viên

3.1.3 Mức chi tiêu hàng tháng cho việc mua sắm của người khảo sát

Biểu đồ 3.1.3: Cơ cấu mức chi tiêu mua sắm hàng tháng

Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2023

Nhóm sinh viên chi tiêu dưới 1 triệu đồng mỗi tháng cho việc mua sắm là nhóm dẫn đầu với tỉ lệ 37.6% ứng với 151 đáp viên Nhóm có tỉ lệ đông thứ hai là nhóm với chi tiêu từ 1 triệu đồng đến 2 triệu đồng Sau đó lần lượt là các nhóm có chi tiêu cao dần hơn, 2 triệu đồng đến 3 triệu đồng (14.7%) và Trên 3 triệu đồng (12%)

3.1.4 Mức chi tiêu hàng tháng cho mua sắm trên Shopee của người khảo sát

Biểu đồ 3.1.4: Cơ cấu mức chi tiêu mua sắm hàng tháng cho việc mua sắm trên Shopee

Gần 48.5% số người tham gia khảo sát dành ra dưới 500.000 đồng cho việc mua sắm trên Shopee 34.7% số đáp viên trả lời chi 500.000 đồng đến 1.000.000 đồng cho việc này Nhóm người chi tiêu mua sắm trên Shopee một tháng từ 1.000.000 đồng đến 2.000.000 đồng chiếm 11.2% và số người chi trên 2.000.000 đồng chiếm 5.6%

3.1.5 Tần suất đặt hàng trên Shopee

Biểu đồ 3.1.5: Cơ cấu tần suất đặt hàng trên Shopee

Có 49.2% đáp viên tương ứng với 198 người tham gia khảo sát đặt hàng trên Shopee 1-2 lần/tháng Nhóm người đặt hàng 3-5 lần/tháng chiếm 37.5% Nhóm sinh viên đặt hàng trên Shopee 6-8 lần mỗi tháng có tỉ lệ là 7.8% trên tổng số 402 người được hỏi 5.6% còn lại là nhóm người đặt hàng lớn hơn 8 lần/tháng

3.1.6 K hái niệm Marketing theo ngữ cảnh

Biểu đồ 3.1.6: Cơ cấu người từng nghe về khái niệm Marketing theo ngữ cảnh

217 người, chiếm 53.9% tổng số đáp viên trả lời rằng họ chưa từng biết về khái niệm Marketing theo ngữ cảnh Số người đã từng nghe chiếm tỉ lệ khá cao: 46.1% Điều này cho thấy khái niệm Marketing theo ngữ cảnh không phải là điều hoàn toàn mới đối với các bạn sinh viên

3.1.7 Các l iên tưởng khi nhắc đến khái niệm Marketing theo ngữ cảnh

Biểu đồ 3.1.7: Các liên tưởng của người dùng khi nhắc tới Marketing theo ngữ cảnh

Khi nhắc đến khái niệm Marketing theo ngữ cảnh, 58,1% đáp viên liên tưởng đến việc một sản phẩm trong các tình huống khác nhau được marketing theo cách khác nhau Theo sau đó, các đáp viên nghĩ đến “Đề xuất những sản phẩm liên quan đến nhu cầu” và “Dựa trên bối cảnh của xã hội để marketing.”, lần lượt là 44.4% và 43.5%

3.1.8 Đ ã từng mua hoặc có ý định mua các sản phẩm dựa theo đề xuất của Shopee

Biểu đồ 3.1.8: Cơ cấu người từng / chưa từng mua sản phẩm dựa theo đề xuất của Shopee

83.1% ứng với 334 người đã từng mua các sản phẩm dựa theo đề xuất của Shopee và chỉ số ít 16.9% chưa từng mua theo những đề xuất Như vậy, đến thời điểm hiện tại hoạt động Marketing theo ngữ cảnh của Shopee đang được thực hiện khá hiệu quả đối với nhóm đối tượng là sinh viên

4.1.9 Đánh giá về việc n hững gợi ý sản phẩm bởi Shopee giúp việc mua sắm thuận tiện và nhanh chóng hơn

Biểu đồ 3.1.9: Cơ cấu người nêu ý kiến đánh giá về việc n hững gợi ý sản phẩm bởi

Shopee giúp việc mua sắm thuận tiện và nhanh chóng hơn

Nguồn: Kết quả khảo sát tháng 03/2023 Đa số các đáp viên đồng ý rằng những gợi ý sản phẩm bởi Shopee giúp việc mua sắm thuận tiện và nhanh chóng hơn, chiếm 87.6% Còn lại 12.4% ứng với khoảng 50 đáp viên không đồng ý Điều này thể hiện, phần lớn nhóm đối tượng sinh viên cảm nhận được sự hữu ích của việc đề xuất sản phẩm cho Shopee, góp phần củng cố nhận định về tính hiệu quả của việc Shopee áp dụng Marketing theo ngữ cảnh được đề cập ở trên

3.1.10 Thời gian trung bình mỗi lần mua sắm trên Shopee

Biểu đồ 3.1.10: Cơ cấu thời gian trung bình mỗi lần mua sắm trên Shopee

174 đáp viên tương ứng với 43.3% dành từ 15 đến 30 phút mỗi lần mua sắm trên Shopee Số liệu này gấp 2 lần so với số lượng những người dành 30 đến 60 phút

Số lượng các đáp viên dành dưới 15 phút và trên 1 giờ cho việc mua sắm trên Shopee khá tương đương nhau, lần lượt là 16.3% và 15.6% Kết quả cho thấy mức độ thời gian sử dụng của các sinh viên này là khác nhau, tạo nên sự đa dạng cho kết quả nghiên cứu

3.1.11 Thời gian trung bình để tìm hiểu về một sản phẩm trên Shopee

Biểu đồ 3.1.11: Cơ cấu thời gian trung bình để tìm hiểu về một sản phẩm trên Shopee

160 người, ứng với 39.8% dành từ 15 đến 30 phút mỗi lần tìm hiểu về một sản phẩm trên Shopee Số liệu này gấp 2 lần so với số lượng những người dành 30 đến 60 phút Số lượng các đáp viên dành dưới 15 phút và trên 1 giờ cho việc mua sắm trên Shopee lần lượt là 26.1% và 14.9%

3.1.12 Thời điểm sử dụng Shopee nhiều nhất trong ngày

Biểu đồ 3.1.12: Cơ cấu thời điểm sử dụng Shopee nhiều nhất trong ngày

45.4% trong tổng số các đáp viên có thói quen sử dụng Shopee vào buổi tối, 38,5% đáp viên sử dụng Shopee vào buổi Số ít còn lại là những người dùng sử dụng vào chiều, trưa và sáng, lần lượt là 8.2%, 5% và 2.9%

3.1.13 Thời gian thường sử dụng Shopee

Biểu đồ 3.1.13: Thời gian thường sử dụng Shopee

Về thời gian cho những lần mua sắm trên Shopee, 242 đáp viên (60.2%) trả lời họ mua ngay khi có nhu cầu và 233 người (57.9%) mua vào những dịp sale định kỳ Theo sau là những người mua lúc họ và tùy hứng với 170 người chiếm 42.3% Cuối cùng là khi họ hứng thú với một sản phẩm bất kì được Shopee đề xuất với 89 đáp viên chiếm 22.1%

3.1.14 Những hoạt động trên ứng dụng được Shopee dựa vào để đề xuất sản phẩm

Biểu đồ 3.1.14: Những hoạt động trên ứng dụng được Shopee dựa vào để đề xuất sản phẩm

Đánh giá độ tin cậy thang đo của biến độc lập và phụ thuộc

Trong phần này, độ tin cậy của các thang đo cho các biến độc lập và phụ thuộc sẽ được kiểm định thông qua 2 chỉ tiêu: hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng

3.2.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến độc lập

Bảng 3.2a: Kết quả kiểm định các yếu tố bằng hệ số Cronbach’s Alpha lần 1

Hệ số tương quan biến tổng

Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra do nhóm tác giả tự thực hiện

Bảng kết quả trên cho thấy:

(1) Hệ số Cronbach’s Alpha của cả 5 yếu tố đều lớn hơn 0.6

(2) Hệ số tương quan biến tổng của tất cả các biến quan sát đều lớn hơn 0.3

(3) Hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted của các biến quan sát đều bé hơn hệ số Cronbach’s Alpha (ngoại trừ biến GD1 có hệ số Cronbach’s Alpha if Item Deleted là 0.818 > hệ số Cronbach’s Alpha của biến GIAO DIỆN là 0.785)

3.2.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc

Bảng 3.2b: Kết quả kiểm định biến ý định bằng hệ số Cronbach’s Alpha

Hệ số tương quan biến tổng

Hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến Ý ĐỊNH

Dựa vào tiêu chí nhóm đã đề ra ở trên, có thể thấy các nhân tố đều đáp ứng đủ độ tin cậy và không nhân tố nào bị loại khỏi mô hình Nhóm quyết định không loại biến nào ra khỏi mô hình nghiên cứu và sẽ xem xét biến quan sát GD1 ở phần phân tích EFA.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

3.3.1 EFA cho biến độc lập

Kiểm định KMO và Barlett

Kết quả nghiên cứu cho thấy:

(1) Hệ số KMO là 0.880 (Thỏa mãn 0,5 < KMO < 1)

(2) Kiểm định Bartlett cho p-value (sig.=0,000) có ý nghĩa thống kê

Vậy có thể kết luận rằng phân tích nhân tố là phù hợp và các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố

Bảng tổng phương sai trích

Nhân tố Trị số Eigenvalues % Phương sai tích lũy

Bảng 3.3a: Tổng phương sai trích

Kết quả của bảng cho thấy

(1) 13 biến quan sát thuộc các biến độc lập được chia thành 4 nhân tố

(2) Tổng phương sai trích là 68.911% > 50%, đạt yêu cầu, cho thấy rằng 4 nhân tố này giải thích được 68.911% sự thay đổi của dữ liệu

Ma trận nhân tố xoay Ở mục đánh giá độ tin cậy, các biến quan sát đã được chú thích viết tắt để có thể được dễ dàng quan sát hơn ở bảng ma trận nhân tố xoay

Bảng 4.3b: Ma trận nhân tố xoay lần 1

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra do nhóm tác giả tự thực hiện

(1) 11 biến quan sát được chia thành 4 nhóm nhân tố

(2) Ba biến quan sát GD1, LSTT1 và TG3 bị tải lên ở 2 nhân tố Chênh lệch hệ số tải ở biến quan sát LSTT1 và TG3 nhỏ hơn 50% đạt yêu cầu, cho thấy rằng nhân tố này giải thích được 71.373% sự thay đổi của dữ liệu

Qua bước kiểm định EFA, ta kết luận rằng mô hình nghiên cứu sau khi chỉnh sửa là phù hợp, không có sự thay đổi về số lượng nhân tố

Phân tích hồi quy đa biến

Mối quan hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc cần được kiểm tra trước khi tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính bội Trong nghiên cứu này, ma trận hệ số tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá mối liên hệ tuyến tính giữa các biến

Nhóm nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson (Pearson correlation coefficient) ký hiệu là r để tiến hành đánh giá Hệ số này dùng để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc

Bảng 3.4a: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến

TGtb LSTTtb DDtb GDtb YDtb

Nhìn vào hệ số sig ta thấy mức giá trị sig của cả 4 biến độc lập đều 0,05, chứng tỏ rằng biến này không có ý nghĩa trong mô hình hồi quy và không có sự tác động lên biến phụ thuộc

Mức ý nghĩa sig của các biến độc lập còn lại trong mô hình đều < 0,05, chứng tỏ rằng các biến này đều có ý nghĩa trong mô hình hồi quy Thêm vào đó, hệ số VIF của tất cả các biến đều nhỏ hơn 2 nên không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Các hệ số B của các biến độc lập đều lớn hơn 0, chứng tỏ chúng đều ảnh hưởng thuận chiều tới biến phụ thuộc

Phương trình hồi quy các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua của sinh viên Hà Nội trên sàn TMDT Shopee

YD=0.366xTG + 0.291xLSTT + 0.230xGD + Ɛ (Ɛ : phần dư)

YD: Ý định mua sắm trên sàn TMĐT Shopee TG: Yếu tố Thời gian của Marketing theo ngữ cảnh LSTT: Yếu tố Lịch sử tương tác của Marketing theo ngữ cảnh GD: Yếu tố Giao diện cùa Marketing theo ngữ cảnh

Dễ thấy rằng yếu tố thời gian có ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến ý định mua hàng trực tuyến trên sàn thương mại điện tử Shopee của sinh viên trên địa bàn Hà Nội, sau đó mới lần lượt đến các yếu tố còn lại như lịch sử tương tác và giao diện

Phân tích sự khác biệt trung bình One-Way ANOVA giữa biến phụ thuộc và các biến nhân khẩu học

Bảng 3.5a Independent Sample T-test - Giới tính

Levene’s Test for Equality of Variances

Từ số liệu báo cáo, ta thấy được Sig Levene’s Test lớn hơn 0.05 nên phương sai giữa hai giới tính là không khác nhau Giá trị Sig T-test > 0.05 cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa thống kê về ý định mua của những đáp viên có giới tính khác nhau

Bảng 3.5b Test of Homogeneity of Variances - Năm học

Levene Statistic df1 df2 Sig

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra do nhóm tự thực hiện Nhìn vào bảng “Test of Homogeneity of Variances” ta thấy:

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.573 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các năm theo học, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Sum of Squares df Mean Square F Sig

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra do nhóm tự thực hiện

Ta thấy Sig F của ý định = 0.00 < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt giữa các nhóm năm theo học với nhau đối với ý định mua

Bảng 3.5d: Multiple Comparisons - Năm học

Nguồn: Tổng hợp từ kết quả điều tra do nhóm tự thực hiện

Số liệu cho thấy có khác biệt về ý định mua giữa các cặp năm 1 và năm 2, năm

1 và năm 3, năm 2 và năm 3, năm 2 và năm 4 vì sig nhỏ hơn 0.05 Giá trị Sig kiểm định của các cặp năm học còn lại đều lớn hơn 0.05, cho thấy không có sự khác biệt giữa các cặp này Tuy nhiên giá trị Mean Difference của nhóm năm 4 so với các nhóm còn lại đều mang dấu dương và tương đối lớn cho thấy ý định mua của nhóm năm 4 cao hơn khác biệt so với các nhóm còn lại

3.5.3 Mức chi tiêu cho việc mua sắm hàng tháng

Bảng 3.5e: Test of Homogeneity of Variances - Chi tiêu hàng tháng

Nhìn vào bảng “Test of Homogeneity of Variances” ta thấy:

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.655 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các mức chi tiêu cho mua sắm hàng tháng, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5f: ANOVA - Mức chi tiêu hàng tháng

Ta thấy Sig F của ý định = 0.078 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa các mức chi tiêu cho mua sắm hàng tháng của sinh viên đối với ý định mua

3.5.4 Mức chi tiêu cho việc mua sắm hàng tháng trên Shopee

Bảng 3.5g: Test of Homogeneity of Variances - Mức chi tiêu hàng tháng cho việc mua sắm trên Shopee

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.286 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các mức chi tiêu cho mua sắm hàng tháng trên Shopee, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5h: ANOVA - Mức chi tiêu hàng tháng cho việc mua sắm trên Shopee

Ta thấy Sig F của ý định = 0.01 < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa các mức chi tiêu cho mua sắm hàng tháng trên Shopee của sinh viên đối với ý định mua

Bảng 3.5i: Multiple Comparisons – Mức chi tiêu hàng tháng cho việc mua sắm trên Shopee

Số liệu cho thấy có khác biệt về ý định mua giữa các cặp số 1 (chi tiêu dưới 500.000 VND cho Shopee) và số 4 (chi tiêu trên 2.000.000VND cho Shopee) vì sig nhỏ hơn 0.05 và giá trị Mean Difference của giá trị số 4 đều mang dấu dương so với các nhóm còn lại Từ đó thấy được mức chi tiêu có ảnh hưởng thuận chiều đến ý định mua hàng của sinh viên Hà Nội trên sàn TMĐT Shopee

3.5.5 Thời gian trung bình mua sắm trên Shopee

Bảng 3.5j: Test of Homogeneity of Variances - Thời gian mua sắm trên Shopee

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.742 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa các mức thời gian trung bình khi mua sắm trên Shopee, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5k: ANOVA - Thời gian mua sắm trên Shopee

Ta thấy Sig F của ý định = 0.001 < 0.05, nghĩa là có sự khác biệt mang ý nghĩa thống kê giữa các mức thời gian trung bình khi mua sắm trên Shopee của sinh viên đối với ý định mua

Bảng 3.5l: Multiple Comparisons - Thời gian mua sắm trên Shopee

Std Error Sig 95% Confidence Interva

Kết quả cho thấy sự khác biệt giữa cặp thời gian sử dụng 1 và 2, 1 và 3 Từ đó, thời gian sử dụng khác nhau sẽ dẫn tới nảy sinh ý định mua sắm trên sàn TMĐT Shopee khác nhau

3.5.5 Thời gian trung bình tìm hiểu về một sản phẩm

Bảng 3.5m: Test of Homogeneity of Variances – Thời gian trung bình tìm hiểu một sản phẩm

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.796 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa thời gian trung bình tìm hiểu về 1 sản phẩm, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5n: ANOVA - Thời gian trung bình tìm hiểu một sản phẩm

Ta thấy Sig F của ý định = 0.079 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa thời gian trung bình tìm hiểu 1 sản phẩm đối với ý định mua

3.5.6 Thời điểm sử dụng Shopee

Bảng 3.5o: Test of Homogeneity of Variances - Thời điểm sử dụng Shopee

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.613 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa thời điểm sử dụng Shopee, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5p: ANOVA - Thời điểm sử dụng Shopee

Ta thấy Sig F của ý định = 0.881 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa thời điểm sử dụng Shopee đối với ý định mua

Bảng 3.5q: Test of Homogeneity of Variances - Tần suất sử dụng Shopee

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.657 > 0.05, không có sự khác biệt phương sai giữa tần suất sử dụng Shopee, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5r: ANOVA - Tần suất sử dụng Shopee

Ta thấy Sig F của ý định = 0.548 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa tần suất sử dụng Shopee đối với ý định mua

3.5.8 Thiết bị từng sử dụng

Bảng 3.5s: Test of Homogeneity of Variances - Thiết bị từng sử dụng Shopee

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.05, nghĩa là có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm

3.5.9 Giao diện thiết bị được ưa thích

Bảng 3.5t: Test of Homogeneity of Variances - Giao diện thiết bị được ưa thích

Sig kiểm định Levene của ý định = 0.486 > 0.05 không có sự khác biệt phương sai giữa tần suất sử dụng Shopee, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định F ở bảng ANOVA

Bảng 3.5u: ANOVA - Giao diện thiết bị được ưa thích

Ta thấy Sig F của ý định = 0.711> 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt giữa giao diện thiết bị được ưa thích để sử dụng Shopee đối với ý định mua.

Thống kê mô tả định tính

Biểu đồ 3.6a Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn - Thời gian

Cả 2 nhận định đều trong khoảng 3.41 - 4.2 cùng với độ lệch chuẩn ở mức không quá chênh lệch so với mức chuẩn là 0.8 Do đó, ta thấy được phần đông đáp viên đồng ý với việc được Shopee đề xuất sản phẩm đúng thời điểm khi họ đang cần (TG1) và những đề xuất này giúp họ tiết kiệm thời gian mua sắm (TG2)

Hai thông số về độ lệch chuẩn ở mức 0.964 và 0.967>0.8 khá nhiều, tức có sự khác biệt không nhỏ giữa các phản hồi cho nhân định này Shopee có thể xem xét để cải thiện hơn nữa những đề xuất theo thời gian sử dụng của người dùng

Biểu đồ 3.6b Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn - Lịch sử tương tác

Về yếu tố lịch sử tương tác, dễ thấy giá trị trung bình của thang đo LSTT2 là cao nhất ở mức 3.95, các thông số này cho thấy nhiều đáp viên đồng ý với việc đề xuất của Shopee giúp họ so sánh được nhiều sản phẩm với nhau (LSTT2)

Phản hồi cho 2 thang đo sau có giá trị trung bình trong khoảng 3.3, trong mức

“Trung lập” Họ phân vân và không thực sự thoải mái khi Shopee đề xuất lặp lại nhiều lần dựa trên các sản phẩm họ từng tương tác Điều này dẫn đến đa số người khảo sát chưa sẵn sàng để Shopee theo dõi hành vi của mình khi sử dụng ứng dụng để được cá nhân hoá trải nghiệm

Tuy vậy, độ lệch chuẩn của hai thang đo sau là quá lớn so với mức 0.8 và có sự khác biệt lớn trong các phản hồi Điều này có thể là một gợi ý cho Shopee để điều chỉnh về số lần đề xuất các sản phẩm mà người dùng từng tương tác cũng như các cách thức để thu thập dữ liệu nhằm cá nhân hóa trải nghiệm

Biểu đồ 3.6c Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn - Giao diện

Giá trị trung bình của cả 3 thang đo đều cao, ở mức 3.9-3.95 “Đồng ý” và độ lệch chuẩn không chênh lệch nhiều so với mức 0.8 Điều này cho thấy mức độ đồng ý của họ với hai nhận định “Shopee hiển thị đa dạng những sản phẩm tương tự, thuận tiện cho tôi trong việc so sánh các lựa chọn”, “Giao diện của Shopee giúp tôi dễ dàng tìm thấy các sản phẩm có liên quan tới nhu cầu của tôi.” và “Đề xuất của Shopee giúp tôi so sánh nhiều sản phẩm với nhau”

Biểu đồ 3.6c Giá trị trung bình và độ lệch chuẩn – Địa điểm

Giá trị trung bình của 3 thang đo đều trong khoảng 2.61 - 3.4 tức "Trung lập" Các đáp viên có thể chưa chắc chắn về việc được Shopee đề xuất dựa trên yếu tố địa

55 điểm Tuy vậy, độ lệch chuẩn của cả 3 thang đo là quá lớn so với mức 0.8, nghĩa là có sự chênh lệch không nhỏ giữa các phản hồi Dù đa số đang thể hiện sự trung lập nhưng vẫn có những đáp viên đã quan tâm về vấn đề đề xuất theo địa điểm này

Từ phân tích cho thấy Marketing theo ngữ cảnh dựa trên yếu tố địa điểm của Shopee chưa thật sự rõ ràng và hữu dụng Số ít các nhóm khách hàng sẵn sàng cung cấp thông tin địa điểm của bản thân để được đề xuất sản phẩm gần vị trí của họ Tuy nhiên Shopee chưa nắm bắt được nhu cầu của nhóm khách hàng này và đưa ra những sản phẩm hữu ích với từng cá nhân

Tiêu đề	Ảnh hưởng của Marketing theo ngữ cảnh đến ý định mua sắm của sinh viên Hà Nội trên sàn thương mại điện tử Shopee
Tác giả	Lương Châu Giang, Lý Xuân Trà, Nguyễn Đức Vinh, Cao Hiếu Trang, Lê Khánh Huyền, Nguyễn Mai Linh
Người hướng dẫn	PGS.TS. Phạm Thị Huyền, GV. Nguyễn Vũ Thanh An
Trường học	Trường Đại học Kinh tế Quốc dân
Chuyên ngành	Truyền thông Marketing
Thể loại	Báo cáo nghiên cứu
Năm xuất bản	2023
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	61
Dung lượng	1,18 MB