Nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví điện tử của giới trẻ ở thành phố hồ chí minh trong và sau đại dịch covid 19 (case momo)

LÝ DO LỰA CHỌN ĐỀ TÀI

Mục đích của đề tài

Covid-19 bùng nổ bất ngờ dẫn đến các cuộc suy thoái, kéo theo nhiều xu hướng mới Trong đó thương mại điện tử lại là bước tiến phát triển thành công nhất trong thời gian này, đặc biệt là xu hướng tiêu dùng của người dân qua mạng xã hội Bởi người dân trong thời gian này, hoạt động chủ yếu và dành hơn 80% thời gian trong ngày trên mạng xã hội, từ làm việc, trao đổi, đến giải trí đều từ mạng xã hội (Burrage, 2022) từ đó thúc đẩy đến hành vi sử dụng ví điện tử diễn ra thường xuyên hơn, đặc biệt là đối với giới trẻ, ở các thành phố lớn như TP Hồ Chí Minh

Theo thống kê gần đây trong một bài báo của Vnreview, cho thấy rằng tỷ lệ thanh toán bằng tiền mặt của người tiêu dùng ở Việt Nam là cao nhất Đông Nam Á với số liệu minh chứng lên đến 90,17% Trở ngại tiếp theo là theo quy định của ngân hàng nhà nước Việt Nam, ví điện tử phải được liên kết với tài khoản ngân hàng đi kèm với các khoản phí hàng tháng và điều này sẽ khiến cho người tiêu dùng xa lánh

Bên cạnh đó, MoMo cũng phải đối mặt với rất nhiều thách thức Khi các ngân hàng ngày càng phát triển thêm các tính năng tích hợp và tiện lợi hơn, lợi thế của ví điện tử so với ngân hàng sẽ dần không còn nữa (Nguyễn, T., 2020) Không chỉ vậy, sự xuất hiện của các ví điện tử khác (ZaloPay, Google Pay ) với các tính năng tương tự cũng đang đe dọa ngôi vị dẫn đầu của MoMo (Nguyễn, T., 2019)

Vì vậy, bài nghiên cứu dưới đây, nhóm sinh viên đề xuất mô hình nghiên cứu để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử của giới trẻ về chất lượng dịch vụ sử dụng ví điện tử Momo tại TP Hồ Chí Minh, giúp các nhà quản trị ví điện tử MoMo có cái nhìn cụ thể hơn về chất lượng dịch vụ, qua đó cải tiến dịch vụ, đem lại trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng Những kết quả và đề xuất đưa ra trong bài nghiên cứu sẽ giúp Momo cũng như các công ty cung cấp dịch vụ ví điện khác tiếp tục thúc đẩy và tận dụng xu hướng thanh toán số tại Việt Nam trong bối

2 cảnh công nghiệp 4.0, duy trì sự tăng trưởng ổn định giữa các đối thủ ví điện tử và ngân hàng số khác cũng đang đầu tư rất nhiều để phát triển.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Theo khảo sát “Mức độ sử dụng ứng dụng thanh toán trên điện thoại tại Việt Nam” (Momo, 2020) được thực hiện với 359 người dùng thanh toán di động tại TP.HCM có độ tuổi từ 18 - 35 (46% nam giới và 54% nữ giới) Kết quả chỉ ra rằng, động lực chính của việc người dùng hướng đến thanh toán di động bắt nguồn từ tính dễ sử dụng, nhanh chóng và thuận tiện Vì vậy với nhóm đối tượng giới trẻ thì độ tuổi chủ yếu sử dụng MoMo là từ 18-35 (Q&Me, 2020) Nhóm đối tượng này chủ yếu sinh sống, học tập và làm việc tại TP HCM Vì vậy, chúng ta kết luận nhóm đối tượng nghiên cứu cụ thể và phạm vị nghiên cứu:

• Khách thể nghiên cứu: giới trẻ trong độ tuổi từ 18-35 tuổi

• Phạm vi nghiên cứu: Thành phố Hồ Chí Minh

• Thời gian nghiên cứu: 25.04.2023 đến 10.05.2023 (3 tuần)

XÁC ĐỊNH MỤC TIÊU VÀ ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU CỤ THỂ

Xác định mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu

Hình 1 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu thứ nhất

Hình 2 Mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu thứ hai

Xác định đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO của giới trẻ tại TP.HCM trong và sau đại dịch Covid - 19

Khách thể nghiên cứu: Người tiêu dùng trong độ tuổi từ 18 - 35 đang học tập, làm việc và sinh sống trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh có hiểu biết về ví điện tử MOMO (học sinh, sinh viên, nhân viên văn phòng…).

Ý nghĩa đề tài nghiên cứu

Từ kết quả nghiên cứu, nhóm sinh viên tiến hành đề xuất một số giải pháp giúp các doanh nghiệp tác động đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO và giới trẻ tại TP.HCM một cách tích cực và hiệu quả hơn, cụ thể:

• Nâng cao niềm tin đối với ví điện tử

• Làm cho người tiêu dùng có thái độ tích cực đối với việc sử dụng ví điện tử

• Nâng cao sự nhận biết về tính hữu ích của ví điện tử

• Khắc phục rủi ro đối với giao dịch bằng ví điện tử

Nếu bài nghiên cứu này của nhóm sinh viên hoàn thành và được áp dụng thành công, doanh nghiệp sẽ có thể có những giải pháp, chính sách, kiến nghị để sản phẩm dịch vụ được tiêu dùng tốt hơn trên thị trường Các chính sách thúc đẩy người tiêu dùng sử dụng ví kỹ thuật số sẽ giúp cho người tiêu dùng có thể tiện lợi, nhanh chóng, dễ dàng hơn trong việc giao dịch và thanh toán Xã hội trở nên hiện đại hơn, văn minh hơn, nâng cao nhận thức của người dân về công nghệ và kỹ thuật số

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Khái niệm ví điện tử nói chung và ví MoMo

1.3.1.1 Khái niệm ví điện tử nói chung

Ví điện tử (E-Wallet), hay còn gọi là ví di động hay ví kỹ thuật số (Uddin & Akhi, 2014) Là những ứng dụng trên điện thoại liên kết trực tiếp với tài khoản ngân hàng, được sử dụng với tiện ích giống như thẻ tín dụng hoặc thẻ ghi nợ

Ví điện tử cho phép người mua có thể giao dịch và thanh toán mà không cần tiền mặt tại các cửa hàng, thay vào đó người tiêu dùng sẽ giao dịch và thanh toán bằng các thiết bị mang bên người của họ như điện thoại hoặc có thể là đồng hồ thông minh Ngoài ra, ví điện tử còn có thể lưu trữ vé máy bay, vé xem phim, voucher, biên lai điện nước thay thế gần như là hoàn toàn việc mang theo ví truyền thống cồng kềnh trên người

1.3.1.2 Khái niệm ví MoMo nói riêng

MoMo là một ứng dụng dùng để thanh toán trên điện thoại di động, của Công ty Cổ phần dịch vụ Di Động Trực Tuyến (viết tắt M_Service), được Ngân hàng Nhà nước cấp phép và ra mắt chính thức từ năm 2009 – 2010 Tiền trong ví Momo là tiền thật, người tiêu dùng có thể nạp tiền / rút tiền khỏi ví MoMo bất cứ lúc nào.

Khái niệm về ý định sử dụng dịch vụ

Ajzen (1991) cho rằng ý định mang tính thúc đẩy và thể hiện nỗ lực của một cá nhân sẵn sàng thực hiện một hành vi cụ thể Ý định sử dụng các ứng dụng di động là khả năng người dùng sử dụng thường xuyên và liên tục các ứng dụng trên thiết bị di động trong tương lai (Webster và cộng sự, 1993; Venkatesh và Davis, 2000).

Tổng quan nghiên cứu thực nghiệm

Đã có nhiều bài nghiên cứu về các yếu tố (yếu tố) tác động đến ý định sử dụng dịch vụ, nhưng kết quả của các bài nghiên cứu hầu hết đều chỉ ra rằng các yếu tố tiền đề chỉ mới giải thích được một phần của sự biến thiên hành vi sử dụng Vậy nên, chắc chắn còn có các yếu tố khác tác động đến sự biến thiên của hành vi mà chưa được đề cập trong nghiên cứu

Nhóm sinh viên thấy theo tổng quan nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử được đề xuất tùy theo vị trí địa lý, văn hóa, bối cảnh xã hội và mức độ dân trí Kết quả bài nghiên cứu “Ý định mua hàng và hành vi mua hàng trực tuyến: Một cỏch tiếp cận đa văn húa” của Peủa-Garcớa (2020) cũng cho thấy văn hóa quốc gia sẽ có tác động điều hòa đến mối quan hệ giữa ý định mua hàng trực tuyến và hành vi mua hàng trực tuyến, tùy theo văn hóa, bối cảnh xã hội mà các yếu tố sẽ có tác động tích cực hay tiêu cực đến ý định sử dụng dịch vụ.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU, THANG ĐO VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

Nhận thức uy tín từ khách hàng

Khi thực hiện các giao dịch và thanh toán trong môi trường không dây và không nắm bắt trực tiếp, dịch vụ khách hàng bị lộ thông tin không mong muốn, trong trường hợp bắt buộc phải chia sẻ thông tin cá nhân, người tiêu dùng lo sợ tin tặc có

6 thể đánh cắp thông tin cá nhân và giá trị tiền tệ cho mục đích bất hợp pháp Tại các quốc gia đang phát triển, trong bối cảnh đại dịch Covid - 19, các nghiên cứu trong tương lai về tính năng này được đề cử mạnh mẽ liên quan đến ý định hành vi đối với việc sử dụng ví điện tử trong thời kỳ đại dịch (Jesuthasan & Umakanth, 2021)

Tuy nhiên, niềm tin không chỉ mỗi việc thúc đẩy uy tín từ phía công ty mà còn từ phía chính phủ, chính phủ cũng góp phần khơi dậy, khuyến khích, kêu gọi liên tục việc chấp nhận công nghệ Các nhà nghiên cứu đã cố gắng nhấn mạnh mức độ hiệu quả của quy định mới về thanh toán không dùng tiền mặt và các đề nghị được đề xuất để tăng tốc việc sử dụng ví điện tử (Gelb & Mukherjee, 2020; Saraswati và cộng sự, 2021; Wong & Mohamed, 2021)

Giả thuyết 1 (H1+): Nhận thức uy tín từ khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử của giới trẻ.

Rủi ro khi sử dụng

Rủi ro là khả năng hoặc tiềm năng xảy ra một điều gì đó không mong muốn (“Risk”, n.d.) Bên cạnh rủi ro còn có những tác động bổ sung khác chẳng hạn như: nguy hiểm về thể chất và xã hội, tổn thất tài chính và mất thời gian (Cunningham,

1967) Bên cạnh mặt tích cực cũng phải nhắc đến một vài rủi ro khó tránh khỏi khi sử dụng ví điện tử Theo Cục an ninh mạng và Bộ Công an (đầu năm 2020 đến nay) có khoảng hơn 4.100 vụ việc liên quan đến tội phạm lừa đảo chiếm đoạt tài sản qua không gian mạng Trong đó, có 776 vụ việc lừa đảo qua mạng viễn thông bằng thủ đoạn giả danh cơ quan thực thi pháp luật (Công an, Tòa án, Viện Kiểm sát), các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ viễn thông, bưu điện…, đe dọa, yêu cầu người bị hại cung cấp thông tin tài khoản hoặc chuyển tiền Do đó, việc sử dụng ví điện tử tuy mang lại rất nhiều lợi ích cho người tiêu dùng song vẫn tồn tại rất nhiều rủi ro, nguy cơ tiềm ẩn

Giả thuyết 2 (H2+): Rủi ro khi sử dụng có ảnh hưởng nghịch chiều đến ý định sử dụng ví điện tử của giới trẻ

Điều kiện thuận lợi

Động lực chính cho việc tiêu dùng ngoại tuyến và trực tuyến là sự tiện lợi được cảm nhận (Ozturk, Bilgihan, Nusair, & Okumus, 2016) Điều kiện thuận lợi là mức độ một cá nhân tin rằng cơ sở hạ tầng về kỹ thuật và tổ chức có thể hỗ trợ họ sử dụng công nghệ (Venkatesh et al., 2003) Mahran and Enaba (2013) và Giao et al (2020) cho rằng điều kiện thuận lợi sẽ ảnh hưởng đến người tiêu dùng cả về thái độ lẫn ý định sử dụng ví điện tử Cả bên trong và bên ngoài, sự hạn chế về kết nối trong các giao dịch trong thời kỳ Covid-19 đã ảnh hưởng đến việc khách hàng mong muốn có một phương thức thanh toán không tiếp xúc và quan điểm của họ về những lợi ích của phương thức thanh toán này đã được nêu ra (Zhao & Bacao’s, 2021)

Ví điện tử có thể giúp mọi người nâng cao ý thức bảo vệ sức khỏe và thúc đẩy ý định sử dụng ví điện tử có thể giúp làm giảm nguy cơ mắc Covid-19 (Daragmeh, Sagi, & Zéman, 2021) Hành vi thanh toán đã thay đổi một cách gián tiếp trong các hoạt động giao dịch hằng ngày của chúng ta (Wisniewski, Polasik, Kotkowski, & Moro, 2021)

Giả thuyết 3 (H3+): Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử của giới trẻ

Hiệu quả kỳ vọng mang lại cho khách hàng

Trong mô hình UTAUT, hiệu quả kỳ vọng là một yếu tố quan trọng và được nhấn mạnh, đây được coi là yếu tố quyết định mạnh mẽ nhất đến ý định sử dụng sản phẩm/dịch vụ của người tiêu dùng (Venkatesh, V., Morris, M G., Davis, G B., & Davis, F D.(2003)) Bên cạnh đó, các nghiên cứu trước đây cũng có nêu về vấn đề này rằng yếu tố kỳ vọng hiệu suất có tương tác tích cực đến ý định sử dụng của một cá nhân về mảng lĩnh vực công nghệ thông tin (Putri, D A (2018)) Các nghiên cứu gần đây ở Malaysia và Ấn độ, các quốc gia đang phát triển ở Châu Á cũng đã chứng minh tầm quan trọng của hiệu quả kỳ vọng đến ý định sử dụng của người tiêu dùng (Revathy, C., & Balaji, P (2020)) Vậy nên, giả thuyết hiệu quả kỳ vọng được đề xuất là hợp lý với bối cảnh nghiên cứu của nhóm sinh viên

Giả thuyết 4 (H4+): Hiệu quả kỳ vọng từ khách hàng có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử.

Ảnh hưởng xã hội

Ảnh hưởng xã hội là mức độ ảnh hưởng của người tiêu dùng từ những người xung quanh họ trong xã hội mà họ đang sống, những người này thường là người thân như cha mẹ, anh chị, bạn bè, họ hàng, (Sarika, P., & Vasantha, S (2019)) Những người này cũng có thể là những người trong tập thể họ đang sinh sống và làm việc như công sở, trường học, bệnh viện, một tỉnh thành hay một quốc gia nào đó, (Bagozzi, R P., & Dholakia, U M (2002))

Ngoài ra, trong giai đoạn tiến thoái lưỡng nan do đại dịch Covid - 19, người tiêu dùng buộc phải làm việc tại nhà, tránh tiếp xúc nên cơ hội sử dụng mạng xã hội, công nghệ, kỹ thuật số tăng lên (Anwar, A., Kee, D M H., Salman, A., & Jabeen, G (2021)), kéo theo đó là việc trao đổi bằng tiền mặt do nguy cơ lây lan virus giảm xuống

Giả thuyết 5 (H5+): Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định sử dụng ví điện tử.

XÂY DỰNG THANG ĐO

Ký hiệu Nội dung biến quan sát Nguồn

Nhận thức uy tín (NTUT)

NTUT1 Anh/Chị tin rằng ví MoMo luôn cung cấp dịch vụ tài chính chính xác và đáng tin cậy

(2017) Factors influencing consumer intentions to adopt online banking in Malaysia Business & Economic Review, 9(2), 101-134

NTUT2 Anh/Chị tin rằng ví MoMo không lạm dụng thông tin của người dùng

NTUT3 Anh/Chị tin rằng ví MoMo luôn bảo mật an toàn thông tin cá nhân người dùng

Anh/Chị tin rằng ví MoMo có liên kết với các đối tác uy tín (cửa hàng tiện lợi, dịch vụ viễn thông, tài chính - bảo hiểm)

Anh/Chị tin rằng ví MoMo cung cấp nhiều hình thức lấy lại tài khoản trong trường hợp tài khoản bị mất cắp

Anh/Chị tin rằng ví MoMo là một trường hợp mạnh mà có thể tiếp tục mở rộng trong tương lai

Anh/Chị lo lắng sẽ bị mất thông tin nếu vô tình ấn nhầm phím trong quá trình sử dụng ví

Chao, C M (2019) Factors determining the behavioral intention to use mobile learning: An application and extension of the UTAUT model

Fadare, O A (2015) A survey on perceived risk and intention of adopting internet banking The Journal of Internet Banking and Commerce, 21(1)

Mutahar, A M., Daud, N M., Ramayah, T., Isaac, O., & Aldholay, A H (2018) The effect of awareness and perceived risk on the technology acceptance model (TAM): mobile banking in Yemen International Journal of Services and Standards, 12(2), 180-

RR2 Anh/Chị lo lắng về các khoản phí phát sinh khi sử dụng ví MoMo

RR3 Anh/Chị lo lắng về lỗi giao dịch khi sử dụng ví

RR4 Anh/Chị sợ sẽ chuyển khoản nhầm cho người lạ mà không hoàn tiền lại được

RR5 Anh/Chị lo lắng về việc không thể sử dụng ví

MoMo trong môi trường không có Internet Điều kiện thuận lợi (ĐKTL) ĐKTL1 Anh/Chị có điện thoại thông minh để sử dụng ví

(2017) Factors influencing consumer intentions to adopt online banking in Malaysia Business & Economic Review, 9(2), 101-134 ĐKTL2 Anh/Chị có đủ kiến thức để sử dụng ví MoMo ĐKTL3

Anh/Chị được cung cấp những trợ giúp và hỗ trợ khi cần một cách dễ dàng từ nhân viên ví

MoMo ĐKTL4 Anh/Chị được cung cấp các gói khuyến mãi khi lần đầu sử dụng ví MoMo Đề xuất của nhóm nghiên cứu Hiệu quả kỳ vọng (HQKV)

HQKV1 Sử dụng ví MoMo giúp Anh/Chị thực hiện các giao dịch nhanh hơn Khan, A P., Khan, S., & Xiang, I A R

HQKV2 Sử dụng ví MoMo giúp Anh/Chị thực hiện các giao dịch dễ dàng hơn

HQKV3 Anh/Chị nhận thấy rằng sử dụng ví MoMo là hữu ích

Luarn, P., & Lin, H H (2005) Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking

SERVICE CHANNELS IN BAHIR DAR CITY: AN INTEGRATION OF TAM, TPB AND PR ANALYSIS OF

SERVICE CHANNELS IN BAHIR DAR CITY: AN IN Studies

HQKV4 Sử dụng ví MoMo giúp Anh/Chị quản lý các giao dịch của mình một cách hiệu quả hơn

HQKV5 Sử dụng ví MoMo giúp Anh/Chị tiết kiệm được chi phí giao dịch Ảnh hưởng xã hội (AHXH)

AHXH1 Người thân của Anh/Chị nghĩ rằng Anh/Chị nên sử dụng ví MoMo Khan, A P., Khan, S., & Xiang, I A R

Fishbein, M., & Ajzen, I - Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research, Philosophy and Rhetoric 10(2) (1977)

AHXH2 Dùng ví MoMo khiến Anh/chị cảm thấy mình theo kịp thời đại

AHXH3 Những người bạn của Anh/Chị sử dụng ví

AHXH4 Những người trong gia đình Anh/Chị sử dụng ví

AHXH5 Ví MoMo được sử dụng rộng rãi trong những cộng đồng mà Anh/Chị tham gia Ý định sử dụng (YDSD)

YDSD1 Anh/Chị có ý định sử dụng ví MoMotrong tương lai

Fishbein, M., & Ajzen, I - Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research, Philosophy and Rhetoric 10(2) (1977)

Luarn, P., & Lin, H H (2005) Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking

YDSD2 Anh/Chị sẽ sử dụng ví MoMotrong tương lai

YDSD3 Anh/chị có ý định giới thiệu ví MoMo cho người thân

YDSD4 Anh/Chị có ý định sử dụng ví MoMo trong dài hạn

YDSD5 Anh/Chị có ý định sử dụng ví MoMo như là một lựa chọn hàng đầu để thanh toán

Bảng 1 Bảng xây dựng thang đo

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Đề tài được nghiên cứu bằng cách kết hợp cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, tiến hành theo 3 bước Cụ thể từng bước như sau:

Bước 1: Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu → Bước 2: Cơ sở lý thuyết → Bước 3: Nghiên cứu định tính sơ bộ → Bước 4: Nghiên cứu định lượng sơ bộ → Bước 5: Nghiên cứu định lượng chính thức → Bước 6: Xử lý số liệu → Bước 7: Viết báo cáo

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu sơ bộ định tính

Mục tiêu nghiên cứu định tính:

Tìm ra các yếu tố tác động đến các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO của giới trẻ tại TP.HCM trong và sau đại dịch Covid - 19 Đánh giá, bổ sung và điều chỉnh các biến quan sát trong mô hình mà nhóm đã đề xuất Dựa vào mô hình đề xuất, thang đo nháp được xây dựng để làm cơ sở tiến hành nghiên cứu định tính Đối tượng nghiên cứu định tính: Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO của giới trẻ tại TP.HCM trong và sau đại dịch Covid - 19 Đối tượng khảo sát: giới trẻ trong độ tuổi từ 18 - 35 đang học tập, làm việc và sinh sống trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh đã từng sử dụng ví điện tử MoMo (học sinh, sinh viên, nhân viên văn phòng…)

Phương pháp nghiên cứu tại bàn Ở phương pháp nghiên cứu này nhóm sinh viên tiến hành thu thập dữ liệu thứ cấp từ những bài nghiên cứu trước và các báo cáo liên quan về đề tài này Sau khi

12 nghiên cứu xong sẽ so sánh, chọn lọc, đối chiếu thông tin → lập thang đo nháp và đề xuất mô hình phù hợp

Phương pháp thảo luận nhóm

Nhóm sinh viên sẽ tiến hành thảo luận nhóm với đúng số thành viên trong nhóm là 5 thành viên, đều nằm trong độ tuổi từ 18 – 35 tuổi và đang sinh sống ở TP HCM Nhằm thảo luận chi tiết về các yếu tố tác động, ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MoMo của các bạn trong và sau đại dịch Covid - 19, đồng thời là cơ sở để hình thành và điều chỉnh thang đo trong mô hình nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu sơ bộ định tính:

Sau khi xây dựng mô hình nghiên cứu, nhóm sinh viên thực hiện phỏng vấn cá nhân gồm 15 bạn trẻ trong độ tuổi 18 - 35 đang học tập, làm việc và sinh sống trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh với đề xuất ban đầu của nhóm sinh viên là 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO trong và sau đại dịch Covid - 19 Kết quả phỏng vấn cho thấy được 30 đáp viên đều đồng ý với 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO trong và sau đại dịch Covid - 19 và không có đáp viên nào có đề xuất thêm yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO trong và sau đại dịch Covid - 19

Kết quả đưa ra cho thấy cả 5 yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví điện tử MOMO trong và sau đại dịch Covid - 19 được đề xuất trong chương 2, các biến quan sát và thang đo để đo lường cho các yếu tố được nhóm tham khảo và đề ra là 25 biến quan sát.

Nghiên cứu sơ bộ định lượng

Trước khi thực hiện lập bản khảo sát, nhóm sinh viên đã tiến hành phỏng vấn gián tiếp 30 bạn trẻ trong độ tuổi 18 – 35 đang sinh sống ở TP.HCM thông qua bản khảo sát online bằng Google Form – Đây cũng là nghiên cứu sơ bộ định lượng của nhóm

Các mẫu được tiến hành kiểm định Cronbach’s Alpha để kiểm định độ tin cậy của thang đo, loại bỏ những thang đo không đạt yêu cầu Sau khi kiểm định, nhóm

13 sinh viên đã xác định được các biến quan sát đều đủ độ tin cậy để tiến hành ở bước nghiên cứu chính thức và kết quả nghiên cứu định lượng cuối cùng có 25 biến quan sát đủ tin cậy để đưa vào nghiên cứu định lượng chính thức.

Nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu chính thức của nhóm sinh viên được thực hiện bằng phương pháp định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát online được tạo bằng Google Form, kích thước mẫu là n = 414 Tiếp theo đó, sau khi đã thu được dữ liệu thô, nhóm sinh viên sử dụng phần mềm SPSS 22,0 để xử lý dữ liệu và cho ra báo cáo kết quả nghiên cứu

1.7.3.1 Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu

Phương pháp chọn mẫu: phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên phi xác suất với kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện, đối tượng mục tiêu cụ thể là các bạn trẻ trong độ tuổi 18 -

35 đang học tập, làm việc và sinh sống trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh: Phương pháp này vừa giúp tiết kiệm chi phí cho các cuộc phỏng vấn các nhân, vừa đưa ra các mẫu kết quả thường giống với các mẫu xác suất (Fowler, 2002)

Xác định cỡ mẫu: Nhóm sinh viên quyết định gửi 414 bảng hỏi

Theo Nguyễn Đình Thọ (2011) cho rằng việc xác định kích thước mẫu phụ thuộc và nhiều yếu tố như phương pháp xử lý hay độ tin cậy cần thiết Hiện nay, các nhà nghiên cứu xác định kích thước mẫu cần thiết thông qua các công thức kinh nghiệm cho từng phương pháp xử lý Để xác định cỡ mẫu, nhóm nghiên cứu sử dụng công thức của Cochran (1977): p: xác suất chọn (p = 0.5)

Z: giá trị ngưỡng phân phối chuẩn, với độ tin cậy 95%

Theo số liệu cập nhật mới nhất, dân số Thành phố Hồ Chí Minh hiện tại trong độ tuổi từ 18 - 35, đạt xấp xỉ 2,7 triệu người, ước lượng tỷ lệ với độ tin cậy 95%, mức sai số 5% Sử dụng công thức của theo Cochran (1977) áp dụng cho tổng thể trên

10.000 người hay vô hạn, nên nhóm tác giả chọn công thức của Cochan để xác định cỡ mẫu cần lấy:

Như vậy cỡ mẫu cho nghiên cứu lần này là 354 người dân tại thành phố Hồ Chí Minh Tuy nhiên để giảm rủi ro với bảng khảo sát không hợp lệ trong quá trình khảo sát, nhóm nghiên cứu khảo sát thêm 17% vậy số mẫu cần khảo sát là 414

Tiến hành thu thập dữ liệu: gửi bảng hỏi cho những đối tượng được khảo sát dưới hình thức trực tuyến thông qua Google Form và số lượng bảng câu hỏi hợp lệ thu về là 359 bảng hỏi

1.7.3.2 Phương pháp thu thập dữ liệu

Phương pháp được sử dụng để thu thập dữ liệu trong bài nghiên cứu này là phương pháp khảo sát thông qua Google Form

1.7.3.3 Phương pháp xử lý/ phân tích số liệu

Sau khi các dữ liệu được xử lý thì sẽ được đưa vào phân tích thông qua SPSS 22.0 theo các bước sau:

Bước 1 – Chuẩn bị thông tin: thu nhận bảng trả lời, tiến hành lọc thông tin/ dữ liệu, mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời, nhập liệu và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS 22.0

Bước 2 – Nghiên cứu thống kê mô tả: tiến hành thống kê mô tả dữ liệu thu thập được

Bước 3 – Đánh giá độ tin cậy: tiến hành kiểm đánh giá độ tin cậy thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha

Bước 4 – Phân tích yếu tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis)

Bước 5 – Phân tích hồi quy đa biến:

• Phân tích tương quan Pearson

• Phân tích hồi quy đa biến

Bước 6 - Kiểm định sự khác biệt bằng kiểm định ANOVA

CHƯƠNG 2 BÁO CÁO KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

THỐNG KÊ MÔ TẢ

Với 414 phiếu khảo sát phát ra để nghiên cứu các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví momo của giới trẻ ở thành phố hồ chí minh trong và sau đại dịch Covid –

19 dưới hình thức form khảo sát qua công cụ Google Forms, nhóm nghiên cứu thu về được 414 phiếu (đạt tỷ lệ 100%) Sau khi loại bỏ các phiếu khảo sát không hợp lệ như: Độ tuổi không phù hợp với bài nghiên cứu, không sinh sống tại thành phố , số bảng câu hỏi hợp lệ còn lại là 359 (đạt tỷ lệ 86,7%)

Qua quá trình 3 tuần thu thập và làm sạch dữ liệu thì cuối cùng nhóm sinh viên thu được 359 bản khảo sát hợp lệ Từ đó, số liệu của 359 đáp viên trả lời hoàn chỉnh được tổng hợp và đưa vào các bài phân tích số liệu trong SPSS

Trong số 359 đáp viên thì:

• Số lượng nam giới là 173 người (chiếm 48,3%)

• Số lượng nữ giới là 186 người (51,8%)

Tần số Phần trăm phần trăm hợp lệ

Bảng 2 Bảng thống kê giới tính đáp viên

• Nhóm tuổi từ 18 đến 25 tuổi: 281 người (chiếm 60,7%)

• Nhóm tuổi từ 26 đến 35 tuổi: 141 người (chiếm 39,3%)

Tần số Phần trăm Phần trăm hợp lệ

Bảng 3 Bảng thống kê độ tuổi đáp viên

Về nghề nghiệp, học sinh/sinh viên là 166 người (chiếm 46,2%), làm việc full- time là 84 người (chiếm 23,4%), làm việc tự do là 48 người (chiếm 13,4%), Vừa học vừa làm là 31 người ( chiếm 8,6%), tự kinh doanh là 25 người ( chiếm 7%) và cuối cùng không có việc làm là 5 người ( chiếm 1,4%)

Bảng 4 Bảng thống kê nghề nghiệp đáp viên

Về thu nhập, người có thu nhập dưới 5 triệu là 127 người (chiếm 35,4%), người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu là 126 người (chiếm 35,1%) và 106 người có thu nhập trên 10 triệu (chiếm 29,5%) trong số người khảo sát

Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy

Bảng 5 Bảng thống kê thu nhập đáp viên

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH

Kiểm định Cronbach’s Alpha đối với các thang đo

Người ta sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá độ tin cậy của thang đo cũng như sự tương quan chặt chẽ giữ các biến Cronbach’s Alpha nếu lớn hơn 0,7 thì là thang đo lường tốt nhất, nhưng nếu Cronbach’s Alpha chỉ lớn hơn 0,6 thì vẫn có thể chấp nhận được Bên cạnh đó, những biến quan sát có tương quan biến – tổng < 0,3 thì đều sẽ bị loại bỏ

Mã hóa Trung bình thang đo để loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Hệ số tương quan giữa các biến và tổng

Cronbach Alpha nếu loại biến này

Thang đo yếu tố “Nhận thức uy tín” Cronbach’s Alpha = 0,741

Thang đo yếu tố “Rủi ro” Cronbach’s Alpha = 0,848

Thang đo yếu tố “Điều kiện thuận lợi” Cronbach’s Alpha = 0,833

Thang đo yếu tố “Hiệu quả kỳ vọng” Cronbach’s Alpha = 0,777

Thang đo yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” Cronbach’s Alpha = 0,798

Thang đo yếu tố “Ý định sử dụng” Cronbach’s Alpha = 0,833

Bảng 6 Kết quả kiểm định của thang đo

STT Thang đo Số biến quan sát Hệ số Cronbach’ Alpha

1 Nhận thức uy tín (NTUT) 6 0,741

3 Điều kiện thuận lợi (ĐKTL) 4 0,833

4 Hiệu quả kỳ vọng (HQKV) 5 0,777

5 Ảnh hưởng xã hội (AHXH) 5 0,798

Bảng 7 Tổng kết kết quả Cronbach's Alpha của thang đo (Nguồn: Kết quả xử lý từ dữ liệu điều tra của nhóm nghiên cứu)

Theo như kết quả kiểm định đối với các thang đo sơ bộ, tất cả 6 thang đo đều đạt tiêu chí hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 Tất cả 30 biến quan sát đều đạt hệ số tương quan biến tổng > 0,3

Nhìn vào kết quả kiểm định ở trên đối với các thang đo sơ bộ thì:

- Cả 6 thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0,6 ➔ đạt chuẩn tiêu chí

- 30 biến quan sát đều đạt hệ số tương quan biến – tổng > 0,3 ➔ đạt chuẩn tiêu chí

Vậy nên, tất cả 30 biến quan sát được đưa vào phân tích nhân tố khám phá (EFA).

Phân tích nhân tố khám phá (EFA)

2.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với các biến độc lập

Nhóm sinh viên tiếp tục tiến hành phân tích nhân tố khám phá thang đo các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví MoMo của giới trẻ ở thành phố HCM trong và sau đại dịch Covid-19 sau khi đã kiểm định độ tin cậy thang đo ở trên → cả 30 biến quan sát từ các biến độc lập đều được đưa vào vì đã đạt tiêu chuẩn Khi phân tích EFA, nhóm sinh viên sẽ thực hiện những phép và phương pháp như sau:

- Phương pháp kiểm định KMO và Bartlett Để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của các nhân tố → hệ số tải là 0,3

Phân tích kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập lần 1 Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser – Meyer – Olkin ,816

Kiểm định xoay Bartlett Approx Chi-Square 3093,508 df 300

Phương sai trích (tích lũy %) 57,291%

Bảng 8 Kiểm định KMO và Bartlett đối với các biến độc lập

Nhìn vào kết quả từ EFA ở trên, dễ dàng nhận thấy dữ liệu là hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố

KMO = 0,816 nên phân tích nhân tố là phù hợp

Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 < 0,05 chứng tỏ biến các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

Eigenvalue = 1,790 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %)

= 57,291% >50% Điều này chứng tỏ 57,291% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trong phép xoay

Kết quả phân tích EFA cho thấy 25 biến quan sát hội tụ vào 5 nhân tố:

Ma trận xoay nhân tố biến độc lập

Bảng 9 Bảng ma trận xoay

Hệ số Factor Loading của 3 biến quan sát: NTUT3 (0.496); NTUT4 (0,467) và HQKV5 (0.497) có giá trị nhỏ hơn 0,5, các biến còn lại đều lớn hơn 0,5 Tiến hành loại các biến có hệ số Factor Loading nhỏ hơn 0,5 và phân tích 22 nhân tố còn lại:

Phân tích kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập lần 2 Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser – Meyer – Olkin ,812

Kiểm định xoay Bartlett Approx Chi-Square 2881,098

Phương sai trích (tích lũy %) 62,518%

Bảng 10 Phân tích kiểm định KMO và Bartlett biến độc lập lần 2

Nhìn vào kết quả từ EFA ở trên, dễ dàng nhận thấy dữ liệu là hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố

KMO = 0,812 nên phân tích nhân tố là phù hợp

Sig (Bartlett’s Test) = 0,000 < 0,05 chứng tỏ biến các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

Eigenvalue = 1,727 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất

Tổng phương sai trích: Rotation Sums of Squared Loadings (Cumulative %)

= 62,518% >50% Điều này chứng tỏ 62,518% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trong phép xoay

Kết quả phân tích EFA cho thấy 22 biến quan sát hội tụ vào 5 nhân tố:

Ma trận xoay nhân tố biến độc lập

Bảng 11 Bảng ma trận xoay lần 2

Các hệ số tải nhân tố của 22 biến quan sát đều lớn hơn 0.5 và không có trường hợp biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố, hệ số tải gần nhau và bé hơn 0.5 nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi phân tích EFA

2.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với biến phụ thuộc Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser-Meyer-Olkin ,821

Kiểm định xoay Bartlett Approx, Chi-Square 651,074 df 10

Phương sai trích (Tích luỹ %) 60,128%

Bảng 12 Kiểm định KMO và Bartlett’s Test đối với biến phụ thuộc

Từ kết quả kiểm định KMO và Bartlett, các chỉ số trong đây đều cho ta thấy rằng biến phụ thuộc là hoàn toàn phù hợp để tiến hành phân tích EFA, điều này tương tự với biến độc lập

Tổng phương sai trích Rotation Sums of Squared Loadings 60,128% > 50% Điều này cho thấy 60,128% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi các nhân tố trong phép xoay

Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc

Mã hóa biến quan sát Hệ số

Bảng 13 Ma trận xoay nhân tố biến phụ thuộc

PHÂN TÍCH TƯƠNG QUAN PEARSON

Trước khi đưa các nhân tố vào mô hình hồi quy thì để xem xét sự phù hợp của các nhân tố như thế nào Nhóm sinh viên tiến hành thực hiện phân tích tương quan Pearson

Dựa vào hệ số Sig Chúng ta sẽ kết luận các biến có tương quan với nhau hay không

- Nếu Sig < 0.005 → hai biến có tương quan với nhau – tương quan càng chặt nếu hệ số tương quan càng lớn

- Nếu Sig > 0.005 → hai biến không có tương quan với nhau

Chúng ta có thể dễ dàng nhìn thấy rằng biến phụ thuộc YDSD có tương quan với

5 biến độc lập: NTUT, RR, ĐKTL, HQKV, AHXH từ ma trận tương quan

Phương pháp Enter được nhóm nghiên cứu thực hiện trong tiến hành phân tích mô hình hồi quy tuyến tính Điều này làm ta có thể thấy được mối liên hệ giữa biến độc lập và biến phụ thuộc Ý định sử dụng

Rủi ro Điều kiện thuận lợi

Hiệu quả kỳ vọng Ảnh hưởn g xã hội Ý định sử dụng

Bảng 14 Ma trận tương quan

Cặp biến có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 99% (tương ứng mức ý nghĩa 1% = 0.01): **

Cặp biến này có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 95% (tương ứng mức ý nghĩa 5% = 0.05): *

MÔ HÌNH HỒI QUY

Đánh giá ý nghĩa của mô hình

Std Error of the Estimate

1 ,736 a ,542 ,536 ,413 1,740 a Predictors: (Constant), Nhận thức uy tín (NTUT), Rủi ro (RR), Điều kiện thuận lợi (ĐKTL), Hiệu quả kỳ vọng (HQKV) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH) b Dependent Variable: Ý định sử dụng

Bảng 16 Kết quả phân tích hồi quy của mô hình

Kết quả nhận được hiệu chỉnh sau khi đưa các biến độc lập vào mô hình hồi quy là 0,536 → các yếu tố giải thích được 53,6% các yếu tố tác động đến ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid –

19 Phần 46,4% còn lại là sai số ngẫu nhiên và sự ảnh hưởng của các yếu tố khác không nằm trong nghiên cứu này

Hệ số Durbin-Watson (điều kiện: 1 < Durbin-Watson < 3): 1,740 → đạt yêu cầu và không có hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất.

Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương

Total 131,419 358 a Dependent Variable: Ý định sử dụng b Predictors: (Constant), Nhận thức uy tín (NTUT), Rủi ro (RR), Điều kiện thuận lợi (ĐKTL), Hiệu quả kỳ vọng (HQKV) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH)

Bảng 17 Kết quả kiểm định ANOVA của mô hình

Kết quả kiểm định cho kết quả hệ số ý nghĩa của mô hình hồi quy Sig = 0, Vậy mô hình hồi quy được xây dụng phù hợp với dữ liệu và có thể sử dụng mô hình hồi quy này.

Kiểm định sự vi phạm các giả thuyết hồi quy

Kiểm định hiện tượng tương quan giữa các phần dư: Nhìn vào bảng phân tích hồi quy cho ta thấy hệ số Durbin-Watson là 1,740

 Mô hình nghiên cứu không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư

Kiểm định đa cộng tuyến:

Nhìn vào bảng phân tích hồi quy thì: yếu tố tiến hành kiểm định NTUT, RR, ĐKTL, HQKV, AHXH có ý nghĩa tác động đến YDSD Độ chấp nhận các Tolerance (độ chấp nhận của biến) < 1 và các giá trị VIF < 2, vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến ➔ Mô hình không vi phạm về đa cộng tuyến

Phần dư của biến phụ thuộc có phân phối chuẩn: giá trị trung bình (Mean) từ kết quả đồ thị tần số Histogram rất nhỏ, gần bằng 0 và độ lệch chuẩn là 0,993, xấp xỉ

1 ➔ phân phối chuẩn không bị vi phạm

Hình 4 Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa

Phương sai của phần dư không đổi: Nhìn vào biểu đồ P-P plot thì ta nhận thấy các điểm quan sát không phân tán quá xa đường thẳng kỳ vọng ➔ không có hiện tượng phương sai thay đổi khi sử dụng phương pháp hồi quy như trên

Hình 5 Biểu đồ tần số P-P

Tóm lại, sau khi phân tích bằng phần mềm SPSS ta có mô hình các thành phần của ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 với các biến độc Nhận thức uy tín (NTUT), Rủi ro (RR), Điều kiện thuận lợi (ĐKTL), Hiệu quả kỳ vọng (HQKV) và Ảnh hưởng xã hội (AHXH) như sau:

YDSD = 0,316xAHXH + 0,267xHQKV + 0,250xDKTL + 0,239xRR + 0,196xNTUT

Dựa vào kết quả này cho phép kết luận:

Một là, các giả thuyết đo lường H1, H2, H3, H4, H5 đề xuất trong mô hình lý thuyết ban đầu được chấp nhận Bảng tóm tắt kết quả nghiên cứu như sau:

H1 Nhận thức uy tín có ảnh hưởng cùng chiều đến YDSD Chấp nhận

H2 Rủi ro có ảnh hưởng cùng chiều đến YDSD Chấp nhận H3 Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng cùng chiều đến YDSD Chấp nhận H4 Hiệu quả kỳ vọng có ảnh hưởng cùng chiều đến YDSD Chấp nhận

H5 Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến YDSD Chấp nhận

Bảng 18 Tổng hợp kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Hai là, mức độ ảnh hưởng (quan trọng) của các yếu ảnh hưởng tới ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid –

19 được xác định như sau:

YDSD = 0,316xAHXH + 0,267xHQKV + 0,250xDKTL + 0,239xRR + 0,196xNTUT

➢ Ảnh hưởng xã hội là yếu tố có ảnh hưởng mạnh nhất và quan trọng nhất đến ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19

➢ Hiệu quả kỳ vọng và Điều kiện thuận lợi có ảnh hưởng cao nhưng yếu hơn so với yếu tố Ảnh hưởng xã hội

➢ Tiếp theo lần lượt là yếu tố Rủi ro và Nhận thức uy tín.

KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT TRONG Ý ĐỊNH SỬ DỤNG ĐỐI VỚI CÁC NHÓM GIỚI TÍNH, ĐỘ TUỔI VÀ THU NHẬP

Theo giới tính

Đặt giả thuyết H0: không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm giới tính

Kiểm định Independent – Samples T Test

Levene t-test for Equality of Means

Confidence Interval of the Difference Lower Upper

Phương sai không đồng nhất

Bảng 19 Kết quả kiểm định Independent – Samples T Test

Từ kết quả phân tích Independent T-Test:

• Giá trị Sig của kiểm định Levene: Sig = 0.823 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết

“Không có xảy ra hiện tượng phương sai đồng nhất”

• Tại hàng phương sai đồng nhất, số sig.(2-đuôi) = 0.083 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết H0: “Không có sự khác biệt giữa hai tổng thể” hay không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm giới tính

Kết luận: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm giới tính

Theo nhóm tuổi

Đặt giả thuyết H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm tuổi

Levene Statistic df1 df2 Sig

Bảng 20 Kết quả kiểm định Levene nhóm tuổi

Tổng bình phương df Trung bình bình phương

Bảng 21 Kết quả kiểm định ANOVA nhóm tuổi Để thực hiện kiểm định sự khác biệt sự khác biệt giữa các nhóm tuổi, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA), mức ý nghĩa 0,05 Kết quả Levene test có Sig = 0,759 > 0,05 → không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm

Kết quả kiểm định từ bảng ANOVA hiển thị rõ các kiểm định F giữa các nhóm có Sig.= 0.052 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết H0 : Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm tuổi

Kết luận : Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm tuổi

Theo thu nhập

Đặt giả thuyết H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm thu nhập

Bảng 22 Kết quả kiểm định Levene thu nhập

Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

Bảng 23 Kết quả kiểm định ANOVA thu nhập Để thực hiện kiểm định sự khác biệt sự khác biệt giữa các nhóm có thu nhập khác, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA), mức ý nghĩa 0,05 Kết quả Levene test có Sig = 0,438 > 0,05 → không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm

Kết quả kiểm định từ bảng ANOVA cho thấy các kiểm định F giữa các nhóm có Sig.= 0.658 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm thu nhập

Kết luận : Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm thu nhập

Theo nghề nghiệp

Đặt giả thuyết H0: Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm nghề nghiệp

Bảng 24 Kết quả kiểm định Levene nghề nghiệp

Bảng 25 Kết quả kiểm định Welch Để thực hiện kiểm định sự khác biệt sự khác biệt giữa các nhóm có thu nhập khác, nhóm nghiên cứu tiến hành phân tích phương sai một yếu tố (ANOVA), mức ý nghĩa 0,05 Kết quả Levene test có Sig = 0,14 < 0,05, có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp, nhóm nghiên cứu sẽ sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means

Kết quả kiểm định từ bảng Welch cho thấy Sig.= 0.61 > 0.05 → chấp nhận giả thuyết H0 : Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm nghề nghiệp

Kết luận : Không có sự khác biệt về ý định sử dụng ví Momo của giới trẻ ở thành phố Hồ Chí Minh trong và sau đại dịch covid – 19 giữa các nhóm nghề nghiệp

CHƯƠNG 3 KẾT LUẬN VÀ MỘT SỐ HÀM Ý QUẢN TRỊ/

HÀM Ý QUẢN TRỊ

Nâng cao niềm tin đối với ví điện tử

Niềm tin là một trong những yếu tố quan trọng để người dùng có thể bắt đầu sử dụng các loại ví điện tử, vì vậy, ví điện tử cần liên kết với các ngân hàng lớn, ngân hàng nhà nước và ghi rõ các giao dịch dưới chứng nhận của bên thứ ba có thẩm quyền nhằm làm rõ và đảm bảo an toàn khi sử dụng các loại dịch vụ Đồng luôn nâng cao và cải tiến công nghệ, đặc biệt là về các khoản bảo mật như phối hợp với Bộ Công An, Uỷ ban phòng chống tội phạm công nghệ cao, xây dựng mạng lưới an toàn tuyệt đối khi sử dụng ví điện tử.

Thay đổi thái độ của người tiêu dùng với việc sử dụng ví điện tử

Muốn thay đổi thái độ và cách nhìn nhận của người tiêu dùng, ví điện tử cần có nhiều lợi ích gần gũi, phổ biến và dễ ứng dụng đối với cuộc sống của họ Gía trị cốt lõi của ví điện tử là chỉ cần chiếc điện thoại và dữ liệu di động, người ta đã có thể sử dụng nhanh chóng với hàng ngàn tiện ích khác như đóng tiền điện nước, chuyển tiền cá nhân, thanh toán trả sau vì vậy ví điện tử cần đổi mới không ngừng nghĩ nhằm đáp ứng các nhu cầu hiện đại khác về sau.

Gia tăng sự nhận biết về tính hữu ích phổ biến của ví điện tử

Thông qua kết quả nghiên cứu, có thể thấy người tiêu dùng đã đồng ý về các tính năng hữu ích và tiện lợi mà ví điện tử mang lại Vì vậy, ví điện tử cần tung ra các chương trình khuyến mãi, thêm chiết khấu, giảm giá, có thêm nhiều chương trình tích điểm, hệ thống thành viên Hay hơn thế là hệ thống chăm sóc khách hàng, lấy khách hàng là trung tâm

Giải pháp khắc phục rủi ro đối với giao dịch bằng ví điện tử

Có thể nói việc sử dụng công nghệ trong cuộc sống là điều vốn có, tuy nhiên bên cạnh đó nhiều người còn e ngại đối với việc sử dụng ví điện tử như thanh toán online, Để khắc phục các rủi ro, nhà cung cấp ví điện tử cần rà soát và có nhiều biện pháp chặt chẽ hơn trong việc nâng cấp phần mềm, khắc phục lỗi cùa ví điện tử Đồng thời có những phương án khác để hỗ trợ khách hàng 24/7, như hotline, website chăm sóc khách hàng

Định dạng
Số trang	63
Dung lượng	1,09 MB