1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến

220 1 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến
Tác giả Trần Diệu Hằng
Người hướng dẫn PGS.TS. Hoàng Thị Phương Thảo
Trường học Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành Quản trị kinh doanh
Thể loại Luận án Tiến sĩ Quản trị Kinh doanh
Năm xuất bản 2023
Thành phố Thành phố Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 220
Dung lượng 2,25 MB

Cấu trúc

  • 1. CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU (0)
    • 1.1 SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU (13)
      • 1.1.1 Bối cảnh thực tiễn (13)
      • 1.1.2 Bối cảnh lý thuyết (15)
      • 1.1.3 Khoảng trống và đặt vấn đề nghiên cứu (19)
    • 1.2 CÂU HỎI NGHIÊN CỨU VÀ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU (21)
      • 1.2.1 Câu hỏi nghiên cứu (21)
      • 1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu (22)
    • 1.3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU (23)
      • 1.3.1 Đối tượng nghiên cứu (23)
      • 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu (23)
    • 1.4 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU (25)
      • 1.4.1 Cách tiếp cận vấn đề (25)
      • 1.4.2 Phương pháp định tính (25)
      • 1.4.3 Phương pháp định lượng (26)
    • 1.5 TÍNH MỚI VÀ NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU (26)
      • 1.5.1 Đóng góp về mặt khoa học (26)
      • 1.5.2 Đóng góp về mặt thực tiễn (27)
    • 1.6 CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN (0)
  • 2. CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT (0)
    • 2.1 CÁC KHÁI NIỆM TRONG NGHIÊN CỨU (30)
      • 2.1.1 Khái niệm về truyền miệng trực tuyến – EWOM (30)
      • 2.1.2 Sự tiếp nhận EWOM (35)
      • 2.1.3 Độ tin cậy nguồn EWOM (35)
      • 2.1.4 Điểm trung bình tổng thể (36)
      • 2.1.5 Số lượng EWOM (36)
      • 2.1.6 Thái độ khách hàng (36)
      • 2.1.7 Ý định EWOM tích cực (38)
    • 2.2 CÁC KHUNG LÝ THUYẾT (39)
      • 2.2.1 Lý thuyết Hành vi nhận thức trong marketing: Kích thích (S)-Cơ chế xử lý (O)- Phản ứng hồi đáp (R) (39)
      • 2.2.2 Quá trình ra quyết định mua (44)
      • 2.2.3 Lý thuyết về hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA) (46)
      • 2.2.4 Lý thuyết xem xét kỹ lưỡng ELM (47)
      • 2.2.5 Các mô hình đánh giá Hiệu quả truyền thông (50)
      • 2.2.6 Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model – IAM) (55)
    • 2.3 TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ TÁC ĐỘNG CỦA EWOM LÊN HÀNH VI MUA (59)
      • 2.3.1 Các luồng nghiên cứu EWOM (59)
      • 2.3.2 Các yếu tố kích thích từ EWOM ảnh hưởng đến hành vi mua của khách hàng (63)
      • 2.3.3 Các yếu tố hệ quả của EWOM trong hành vi mua của KH (65)
      • 2.3.4 Các nghiên cứu tác động EWOM đến hành vi mua trực tuyến trong lĩnh vực du lịch 56 (68)
    • 2.4 PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT (84)
      • 2.4.1 Phát triển giả thuyết nghiên cứu - Các nhân tố kích thích (Stimulus): nhóm biến (84)
      • 2.4.2 Phát triển giả thuyết nghiên cứu – Cơ chế xử lý của người dùng (Organism): nhóm biến diễn tiến thái độ (87)
      • 2.4.3 Phát triển giả thuyết nghiên cứu – Phản ứng hồi đáp (Reaction/Response): hành vi (89)
      • 2.4.4 Vai trò điều tiết của niềm tin EWOM (92)
      • 2.4.5 Vai trò điều tiết của Trải nghiệm cảm xúc trong mối quan hệ giữa Hành vi đặt (93)
      • 2.4.6 Mô hình nghiên cứu đề xuất (94)
  • 3. CHƯƠNG THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU (0)
    • 3.1 PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN CHỦ ĐỀ NGHIÊN CỨU (0)
      • 3.1.1 Hệ nhận thức luận nghiên cứu (98)
      • 3.1.2 Quy trình nghiên cứu (99)
    • 3.2 NGHIÊN CỨU KHÁM PHÁ (102)
      • 3.2.1 Mục tiêu nghiên cứu khám phá (102)
      • 3.2.2 Phương pháp nghiên cứu khám phá bằng công cụ phỏng vấn sâu (102)
      • 3.2.3 Thiết kế nghiên cứu khám phá qua phỏng vấn sâu (103)
      • 3.2.4 Kết quả phỏng vấn sâu (105)
    • 3.3 MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU CHỈNH (122)
      • 3.3.1 Thiết kế nghiên cứu sử dụng công cụ thảo luận nhóm (122)
      • 3.3.2 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh (123)
    • 3.4 ĐIỀU CHỈNH THANG ĐO (127)
    • 3.5 THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG (136)
      • 3.5.1 Bảng câu hỏi (136)
      • 3.5.2 Quy mô mẫu (136)
      • 3.5.3 Phương pháp chọn mẫu (137)
      • 3.5.4 Phương pháp phân tích số liệu định lượng chính thức (137)
    • 3.6 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ (143)
      • 3.6.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo qua nghiên cứu sơ bộ (143)
      • 3.6.2 Đánh giá sơ lược giá trị phân biệt và hội tụ của thang đo (145)
  • 4. CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN (0)
    • 4.1 PHÂN TÍCH MẪU – THỐNG KÊ MÔ TẢ (147)
      • 4.1.1 Mô tả mẫu nghiên cứu (147)
      • 4.1.2 Mô tả hành vi khách hàng trực tuyến (149)
    • 4.2 KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU (151)
      • 4.2.1 Kiểm định độ tin cậy nội tại của biến (151)
      • 4.2.2 Kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn (154)
      • 4.2.3 Đánh giá đa cộng tuyến (155)
      • 4.2.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số R 2 (156)
      • 4.2.5 Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu (Q 2 ) (156)
      • 4.2.6 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu (157)
    • 4.3 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG TRUNG GIAN CỦA NHÓM BIẾN THÁI ĐỘ (160)
    • 4.4 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG ĐIỀU TIẾT CỦA NIỀM TIN EWOM (161)
    • 4.5 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG ĐIỀU TIẾT CỦA TRẢI NGHIỆM CẢM XÚC (163)
    • 4.6 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (0)
      • 4.6.2 Tác động tích cực từ sự tiếp nhận EWOM lên hành vi mua dịch vụ trực tuyến (166)
      • 4.6.3 Tác động tích cực của sự tiếp nhận EWOM nhóm biến thái độ và của nhóm biến thái độ đến hành vi mua dịch vụ trực tuyến (166)
      • 4.6.4 Vai trò trung gian của nhóm biến thái độ (167)
      • 4.6.5 Ảnh hưởng của niềm tin EWOM đến mức độ tác động của sự tiếp nhận EWOM 155 (167)
      • 4.6.6 Ảnh hưởng của trải nghiệm cảm xúc về DVLT (168)
  • 5. CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ (0)
    • 5.1 KẾT LUẬN (0)
      • 5.1.1 Khám phá các yếu tố trên OTA ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM của người tiêu dùng 158 (170)
      • 5.1.2 Xác định sự ảnh hưởng của sự tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của người dùng trên OTA (170)
      • 5.1.3 Xác định vai trò trung gian của thái độ của người dùng đối với DVLT và đối với (171)
      • 5.1.4 Khám phá tác động điều tiết của mức độ tin tưởng đối với EWOM lên mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM với hành vi đặt DVLT; (171)
      • 5.1.5 Xác định sự ảnh hưởng của hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến đến ý định truyền miệng điện tử của người dùng trên OTA (172)
      • 5.1.6 Xác định tác động điều tiết của trải nghiệm cảm xúc của khách hàng với DVLT lên mối quan hệ giữa hành vi đặt DVLT với ý định EWOM trên OTA (172)
    • 5.2 ĐÓNG GÓP VỀ MẶT LÝ THUYẾT (173)
    • 5.3 HÀM Ý QUẢN TRỊ DÀNH CHO NHÀ QUẢN LÝ DVLT VÀ QUẢN LÝ OTA (174)
      • 5.3.1 Đối với nhà quản lý DVLT (174)
      • 5.3.2 Đối với nhà quản lý OTA (177)
    • 5.4 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO (178)
  • TÀI LIỆU THAM KHẢO (181)

Nội dung

Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.Truyền miệng điện tử và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến.

CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU

SỰ CẦN THIẾT CỦA ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Du lịch là một ngành dịch vụ mang tính mũi nhọn trong cơ cấu kinh tế Việt Nam Năm

2019 ngành này đóng góp 9,2% tổng sản phẩm quốc nội GDP (Trung tâm thông tin du lịch Việt Nam, 2020) Người dân Việt Nam ngày càng có thu nhập bình quân/người tăng lên – năm 2020, xấp xỉ 3.500USD, ngang sức mua khoảng 10.000USD (TổngCụcThốngKê, 2021) và nhu cầu du lịch, tham quan, giải trí của người dân cũng tăng theo

Giai đoạn 2015-2019, du lịch Việt Nam phát triển đột phá, theo Trung tâm thông tin du lịch Việt Nam (2020), khách quốc tế đã tăng 2,3 lần, đạt tăng trưởng bình quân 22,7%/năm trong khi khách nội địa đã tăng gần 1,5 lần, tăng bình quân 10,5%/năm Đây là mức tốc độ tăng rất cao so với mức tăng bình quân 7,6%/năm giai đoạn 2011-2015 và là mức cao hàng đầu thế giới theo các báo cáo hàng năm của Tổ chức Du lịch thế giới của Liên hợp quốc

Theo báo cáo kinh tế số Đông Nam Á (Temasek, 2022) cho thấy năm 2022 thì tốc độ tăng trưởng kép (Compound Annual Growth Rate) của lĩnh vực du lịch trực tuyến (bán lẻ du lịch trên các nền tảng trực tuyến) là 153% so với năm 2021 Trong đó, 66% người đi du lịch lựa chọn đặt trực tuyến các dịch vụ cho chuyến đi, tăng 23% so với năm 2019 Đặt dịch vụ du lịch trực tuyến là lĩnh vực tăng trưởng đều và ổn định nhất của nền kinh tế số trước đại dịch và tăng trưởng mạnh trở lại sau đại dịch (Temasek, 2019; VECOM,

2020, 2022) Thống kê doanh thu lĩnh vực này tại Đông Nam Á đã tăng lên 34,4 tỷ đô la vào năm 2019, từ 19,4 tỷ đô la vào năm 2015 Trong đó, riêng lĩnh vực dịch vụ lưu trú trực tuyến (chiếm tỷ trọng chủ yếu trong các dịch vụ du lịch được đặt trực tuyến) đã tăng gấp đôi từ 2015-2019, và dự báo sẽ tăng gấp khoảng 3 lần từ 2019-2025 (Temasek,

2019) Dịch vụ lưu trú trực tuyến tại Việt Nam năm 2022 có mức doanh thu khoảng gần

600 triệu đô với mức tăng hơn 40% (theo thống kê doanh thu Khách sạn và các dịch vụ lưu trú khác của Datareportal, 2022)

Thông tin sẵn có trên nền tảng số ngày càng phát triển và trở nên phổ biến Do đó, ngày càng nhiều người tìm kiếm các thông tin và đánh giá trực tuyến về sản phẩm dịch vụ trước khi mua sắm Có đến 86% khách du lịch khắp thế giới tham khảo thông tin truyền miệng trước khi đặt DVLT cho chuyến đi của mình (TripAdvisorInsights, 2017) Theo Datareportal (2022), hơn 40% người dùng Việt quyết định mua dựa vào các bình luận trực tuyến của khách hàng để ra quyết định mua sắm sản phẩm/dịch vụ Trong đó, truyền miệng trực tuyến thuộc nhóm tạo động lực mua cao nhất, thậm chí cao hơn cả động lực về giá cả và khuyến mãi

Với sự phát triển của xã hội và sự lan tỏa của công nghệ 4.0 đã đem đến trải nghiệm rất tốt cho khách hàng, nhất là khách hàng đi du lịch tự túc Trên thực tế, khách hàng có xu hướng du lịch tự túc nhiều hơn là du lịch theo các gói tour của các doanh nghiệp du lịch lữ hành Có đến 78% khách du lịch Việt Nam đi du lịch bằng hình thức tự túc (Qandme,

2018) Khách hàng Việt Nam có những lý do chính khi lựa chọn loại hình du lịch tự túc như: thích tự lên kế hoạch, lịch trình linh hoạt thoải mái, giá rẻ (Qandme, 2018) Những thông tin, website hỗ trợ thông tin cho khách du lịch tự túc là cực lớn, lượng dữ liệu khủng cung cấp cho họ đầy đủ thông tin và giờ đây các doanh nghiệp phải quảng bá mình sao cho người dùng cảm thấy muốn sử dụng dịch vụ của mình trên những website đại lý du lịch trực tuyến như Agoda, Trivago, Booking.com, Traveloka, Mytour.vn, Vntrip.com… Đại lý du lịch trực tuyến (Online travel agency - OTA) Đại lý du lịch trực tuyến (OTA) là một trang web/ một ứng dụng trực tuyến của bên thứ ba, thay mặt doanh nghiệp du lịch/ các khách sạn và dịch vụ lưu trú bán các sản phẩm, dịch vụ du lịch cho khách hàng (Blal và cộng sự, 2018; Lv và cộng sự, 2020) Các sản phẩm này bao gồm phòng khách sạn, vé máy bay, tour du lịch, dịch vụ cho thuê xe, đổi tiền… Các đại lý du lịch trực tuyến ngày càng quan trọng đối với khách sạn, bởi vì nó phục vụ như một kênh tiếp thị và phân phối Ngày càng nhiều du khách tiềm năng chuyển sang các OTA để tìm kiếm khách sạn, bởi vì OTA hoạt động như một “cửa hàng một cửa”, cho phép du khách dễ dàng tìm kiếm khách sạn, đọc đánh giá và so sánh giá cả (Melis & Piga, 2017) Bên cạnh đó, OTA giúp các khách sạn/ địa điểm du lịch tiếp

3 cận khách hàng nhanh chóng mọi lúc, mọi nơi Khi khách hàng đăng ký DVLT, nhà hàng trên OTA, họ đã bán được dịch vụ và OTA cũng nhận được một phần hoa hồng từ đó Các OTA phổ biến thường hoạt động trên phạm vi toàn cầu Nên đây là một kênh bán sản phẩm du lịch ít tốn kém mà hiệu quả (Gao & Bi, 2021; B H Ye và cộng sự,

Theo khảo sát của Grant Thornton (VECOM, 2018) về du lịch Việt Nam, đặt DVLT qua hệ thống bán trực tuyến của bên thứ 3 chiếm hơn 30% doanh thu đặt DVLT Sự gia tăng mạnh của tệp khách lẻ (free and independent traveler – FIT) sử dụng dịch vụ du lịch trực tuyến tại các OTA đã thay đổi đáng kể thị trường du lịch (Qandme, 2018) Doanh nghiệp du lịch, đặc biệt lĩnh vực khách sạn lưu trú hiện nay đang đứng trước một thách thức marketing để thay đổi mình nhắm vào du khách bằng các kênh truyền miệng được ưa chuộng, đặc biệt là kênh OTA Do đó, việc nghiên cứu quá trình tiếp nhận và đánh giá thông tin truyền miệng trên OTA của khách hàng và xem xét sự ảnh hưởng của quá trình đó tới hành vi mua của khách hàng là rất cần thiết

Lời truyền miệng (Word of Mouth - WOM) được xem là một nguồn thông tin quan trọng ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng (Hussain và cộng sự, 2020) Lời truyền miệng (WOM) như một công cụ truyền thông có giá trị đã là chủ đề nghiên cứu trong lĩnh vực tiếp thị và truyền thông từ những năm 1960 (Arndt, 1967; Dichter, 1966) Sự ra đời và phát triển của Internet đã làm thay đổi hoàn toàn cuộc sống của con người và việc kinh doanh của tất cả các doanh nghiệp lớn nhỏ trên toàn thế giới Thời đại công nghiệp cũ đã được thay bằng thời đại thông tin với lượng thông tin khổng lồ và dễ dàng tiếp cận từ mọi quốc gia, mọi thời điểm Song hành với đó là việc các phương thức tiếp cận khách hàng truyền thống không còn hiệu quả như trước nữa (Bayer và cộng sự, 2020) Điều đó chứng tỏ khách hàng bắt đầu thấy nhàm chán và cảnh giác hơn từ thông điệp quảng cáo hay người tiếp thị Những giao tiếp truyền miệng được đưa lên Internet thông qua các nền tảng ảo, từ đó hình thành nên truyền miệng điện tử, do đó Internet là phương tiện mấu chốt tạo nên sự khác biệt so với lời truyền miệng trước đây (Luo & Zhong,

2015) Internet cung cấp một phương pháp khác cho người tiêu dùng để thu thập thông tin sản phẩm và tư vấn từ người tiêu dùng khác bằng truyền miệng trực tuyến/truyền miệng điện tử (Electronic word-of-mouth - EWOM) Thuật ngữ EWOM đã trở thành một thuật ngữ thường được sử dụng để chỉ sự chia sẻ thông tin tương tác kỹ thuật số,

4 đặc biệt là trong lĩnh vực DVLT và du lịch (Bronner & De Hoog, 2011; C Wang, 2016)

Từ năm 2000 đến 2020, có 1896 bài báo về truyền miệng điện tử trong đó có 1777 bài nghiên cứu và 119 bài tổng quan lý thuyết (Reviews) (Verma & Yadav, 2021) Trong các nghiên cứu, EWOM được hiểu theo nghĩa rộng bao gồm truyền miệng điện tử, truyền miệng trực tuyến (online WOM), các bình luận đánh giá trực tuyến (online review), các bài đăng trên các diễn đàn, mạng xã hội hoặc trang đóng góp cộng đồng (social WOM) Nhờ đó, người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận và theo dõi suy nghĩ, cảm nhận của những cá nhân khác để so sánh và lựa chọn, khai thác tối đa quyền lợi của mình Người tiêu dùng có thể gửi ý kiến, nhận xét và cảm nhận sản phẩm trên website, blog, Forum, các trang web đánh giá, các trang mạng xã hội (Facebook, Twitter, …), điều này đã dẫn đến việc tạo ra một cộng đồng truyền miệng trực tuyến đa dạng và có sức ảnh hưởng vô cùng lớn đối với doanh nghiệp và các các nhà bán buôn, bán lẻ (Verma & Yadav, 2021)

Trên thế giới có rất nhiều các nghiên cứu về sức mạnh của truyền miệng điện tử trong việc chi phối hành vi người tiêu dùng Trong top 5 nguồn công bố các bài nghiên cứu về truyền miệng điện tử thì đứng đầu là Dicision Support Systems (73 bài), theo sau là Tourism Management (54 bài) và International Journal of Hospitality Management (50 bài) (Verma & Yadav, 2021) Điều đó cho thấy ứng dụng rộng rãi của truyền miệng điện tử trong ngành du lịch và DVLT Điều này là do đặc điểm vô hình – thiếu trực quan của dịch vụ này, nhiều sản phẩm du lịch được xem là có mức độ rủi ro cao khi quyết định mua (Pourfakhimi và cộng sự, 2020) Đặc điểm này khiến người tiêu dùng thường khó khăn trong việc đánh giá trước khi thực sự tiêu dùng, vì vậy họ sử dụng kênh thông tin truyền miệng điện tử như một kênh tham khảo hữu hiệu trong quá trình quyết định mua của mình khi có đến 86% khách du lịch tham khảo thông tin truyền miệng trước khi đặt DVLT cho chuyến đi của mình (TripAdvisorInsights, 2017)

Các nghiên cứu về tầm quan trọng của truyền thông EWOM đối với DVLT thu hút lượng lớn sự quan tâm từ các học giả Nghiên cứu của Litvin và cộng sự (2008) được trích dẫn nhiều nhất trong 20 năm qua trên các nguồn uy tín như Web of Science (WoS) và Scopus (Verma & Yadav, 2021; Donthu và cộng sự, 2021) Đây là một nghiên cứu về truyền miệng điện tử như là phương tiện truyền thông marketing cho ngành DVLT Nghiên cứu của Ye và cộng sự (2009) và Yeh & Choi (2011) sử dụng hàm log để đo

5 lường tác động của truyền miệng điện tử lên doanh thu đặt DVLT và nhận thấy cứ 10% đánh giá trực tuyến tăng thêm sẽ mang về nhiều hơn 5% đặt phòng

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU VÀ MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Dựa vào vấn đề nghiên cứu đã xác định, luận án đặt ra các câu hỏi nghiên cứu như sau:

1) Yếu tố nào trên OTA ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM của người tiêu dùng?

2) Sự tiếp nhận EWOM có ảnh hưởng như thế nào đến hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của người dùng trên OTA? Niềm tin vào EWOM của người dùng có tác động điều tiết lên mối quan hệ này không?

3) Thái độ của người dùng với DVLT và với OTA có đóng vai trò trung gian trong mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của họ hay không?

4) Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến có ảnh hưởng như thế nào đến ý định EWOM tích cực của người dùng trên OTA? Trải nghiệm cảm xúc của người dùng đối với DVLT có tác động lên mối quan hệ này không?

5) Hàm ý quản trị nào được đề xuất cho các nhà quản trị kênh đặt DVLT trực tuyến – OTA cũng như các nhà kinh doanh dịch vụ lưu trú cách thức quản trị thông tin truyền miệng điện tử trên nền tảng OTA để từ đó xây dựng thái độ tích cực và thúc đẩy hành vi đặt DVLT trực tuyến của khách hàng?

1.2.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát

Mục tiêu tổng quát của đề tài này là xác định sự ảnh hưởng của thông tin truyền miệng điện tử lên hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của người tiêu dùng Từ đó, nghiên cứu sẽ đề xuất các hàm ý cho các nhà quản trị dịch vụ và các đại lý du lịch trực tuyến để nâng cao hiệu quả truyền thông trên kênh OTA

1.2.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể Để chi tiết hóa mục tiêu tổng quát trên, nghiên cứu này bao gồm các mục tiêu cụ thể như sau:

(1) Xác định các yếu tố trên OTA ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM của người tiêu dùng;

(2) Kiểm định ảnh hưởng tích cực của sự tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của người dùng trên OTA; kiểm định tác động điều tiết của niềm tin EWOM lên mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM với thái độ của người dùng với dịch vụ lưu trú, thái độ với OTA, và với hành vi đặt DVLT trực tuyến trên OTA;

(3) Kiểm định vai trò trung gian của thái độ của người dùng với DVLT và với OTA trong mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của họ;

(4) Kiểm định ảnh hưởng tích cực của hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến đến ý định EWOM của người dùng trên OTA; kiểm định tác động điều tiết của

11 trải nghiệm cảm xúc đối với DVLT lên mối quan hệ giữa hành vi đặt DVLT trực tuyến và ý định EWOM trên OTA của khách hàng

(5) Đề xuất hàm ý cho các nhà quản trị kênh đặt DVLT trực tuyến – OTA cũng như các nhà kinh doanh dịch vụ lưu trú cách thức quản trị thông tin EWOM trên nền tảng OTA để từ đó xây dựng thái độ tích cực và thúc đẩy hành vi đặt DVLT trực tuyến của khách hàng.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

1.3.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án là các yếu tố tác động đến sự tiếp nhận EWOM của khách hàng trước khi mua, tác động từ sự tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt DVLT trực tuyến trên nền tảng đặt DVLT trên OTA thông qua vai trò trung gian của thái độ khách hàng kép Đồng thời mối quan hệ giữa tác động này đến ý định EWOM sau khi mua của khách hàng dưới sự chi phối của trải nghiệm người dùng với DVLT Trong đó, hành vi đặt DVLT trên OTA được hiểu là hành vi mua trực tuyến của khách hàng với sản phẩm dịch vụ cụ thể là DVLT Đối tượng khảo sát của đề tài là khách hàng có hành vi đặt DVLT thông qua website hoặc ứng dụng đặt DVLT trực tuyến, trong khuôn khổ phân tích của đề tài chỉ tập trung tìm hiểu về dịch vụ lưu trú được đánh giá trên các kênh OTA phổ biến (ví dụ như Booking, Mytour, Traveloka, Tripvago…)

1.3.2.1 Giới hạn nội dung nghiên cứu

Luật Du Lịch (2017) quy định “cơ sở lưu trú du lịch là nơi cung cấp dịch vụ phục vụ nhu cầu lưu trú của khách du lịch” Ngoài ra, kinh doanh dịch vụ lưu trú còn bao gồm cả các loại hình dài hạn dành cho sinh viên, công nhân… Ngoài cung cấp dịch vụ lưu trú thì một số cơ sở còn cung cấp thêm các dịch vụ khác như ăn uống, giải trí, sức khỏe Điều 48 - Luật Du Lịch (2017) quy định rằng, các loại cơ sở lưu trú du lịch gồm:

4 Tàu thủy lưu trú du lịch

6 Nhà ở có phòng cho khách du lịch thuê

7 Bãi cắm trại du lịch

8 Các cơ sở lưu trú du lịch khác

Theo cách hiểu phổ biến, DVLT gồm cả chỗ ngủ nghỉ, lưu trú và cả các dịch vụ ăn uống, giải trí sức khỏe được cung cấp bởi cơ sở kinh doanh lưu trú du lịch

Như vậy, khái niệm dịch vụ lưu trú (DVLT) được sử dụng trong luận án này là dịch vụ lưu trú ngắn hạn được cung cấp bởi cơ sở lưu trú du lịch cho những người có nhu cầu (công tác, du lịch…) Dịch vụ lưu trú được hiểu là gồm cả không gian, tiện nghi lưu trú và cả các dịch vụ ăn uống, giải trí, sức khỏe và chăm sóc khác đi kèm cho khách

Dịch vụ lưu trú trên OTA được chọn trong nghiên cứu này vì:

- Đây là ngành dịch vụ, mang nặng tính trải nghiệm vô hình, khiến khách hàng khó khăn trong đánh giá trước khi mua EWOM trở thành nguồn tham khảo có giá trị đối với họ hơn trong những ngành khác

- Tiềm năng du lịch lưu trú ở nước ta và mức độ tăng trưởng cũng như cạnh tranh của các OTA là lớn Đó là động lực để OTA tăng sức cạnh tranh bằng cách hấp dẫn khách hàng đi đến quyết định mua trên nền tảng của mình

- Khách du lịch tự túc nội địa tăng lên theo hướng tái cơ cấu khách du lịch để phát triển bền vững, đây là thời cơ cho các nhà cung cấp DVLT đầu tư truyền thông và bán lẻ trên các đại lý DVLT trực tuyến

Giới hạn đối tượng khảo sát là khách hàng Việt Nam thay vì bao gồm cả khách quốc tế là vì:

- Do sự tác động của đại dịch Covid-19, hầu như các quốc gia Đông Nam Á, trong đó có Việt Nam đều nhận ra sự phụ thuộc quá lớn vào khách quốc tế sẽ dẫn đến những hệ quả thiếu bền vững khi gặp khủng hoảng Tiềm năng du lịch của nguồn khách này đã tăng lên đáng kể theo mức tăng của thu nhập bình quân của người dân Việt Nam Đây là một mảng thị trường còn bỏ ngỏ và chưa được quan tâm đúng mức trong thời gian trước đây

1.3.2.2 Giới hạn không gian nghiên cứu

Luận án này tập trung vào hành vi du lịch trực tuyến (đặt dịch vụ lưu trú) ở bất kỳ nơi đâu của khách hàng, không giới hạn không gian của dịch vụ đã đặt, miễn là trên nền tảng OTA Tuy nhiên, các tiếp cận đáp viên trong hai cuộc khảo sát định tính và khảo sát định lượng của luận án diễn ra chủ yếu tại thành phố Hồ Chí Minh

1.3.2.3 Giới hạn thời gian nghiên cứu

Luận án tập trung chủ yếu vào các khách hàng có đặt DVLT trực tuyến cho chuyến đi của mình trong khoảng 2 năm, từ 2019-2021 Trong năm 2020 và 2021, tình hình dịch bệnh Covid-19 đã cản trở phần lớn các dự định du lịch và đặt chỗ lưu trú Tỉ lệ hủy DVLT ở mức cao, lên tới 90% mỗi đợt dịch bệnh bùng phát (Tổng cục du lịch, 2020) đã gây hạn chế cỡ mẫu, đây cũng là một trong các khó khăn mà luận án phải đối mặt.

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Luận án này sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng là chủ yếu, có kết hợp một số bước định tính, cụ thể như sau:

1.4.1 Cách tiếp cận vấn đề

Với mục tiêu đo lường tác động của EWOM trên OTA lên quá trình quyết định mua của người tiêu dùng do đó cách tiếp cận thực dụng (pragmatism) là phù hợp để tiếp cận và phân tích nhằm đưa ra kết quả thiết thực giúp các nhà quản trị OTA và quản trị doanh nghiệp lưu trú hiểu và phục vụ khách hàng của mình tốt hơn Do vậy kết hợp phương pháp quy nạp (định tính) vừa suy diễn (định lượng), theo đó tác giả sử dụng kết hợp các công cụ và phương pháp nghiên cứu khác nhau nhằm mang lại kết quả thiết thực về mặt lý thuyết và ứng dụng Sử dụng phù hợp cả nghiên cứu định tính và định lượng trong đó định tính để khám phá nhận thức của khách hàng về sự tiếp nhận EWOM, về quá trình chuyển biến thái độ và ra quyết định của khách hàng và các tác nhân ảnh hưởng, từ đó giúp xây dựng và hình thành thang đo Trong khi đó cách tiếp cận định lượng dùng để kiểm định thang đo và đo lường sự tác động giữa các khái niệm chính trong mô hình nghiên cứu

Nghiên cứu định tính được thực hiện bằng công cụ phỏng vấn sâu để khám phá nhận thức, thái độ, hành vi đặt DVLT trực tuyến của người tiêu dùng trên nền tảng OTA Phỏng vấn sâu từng đáp viên đã được thực hiện nhằm tránh việc người tiêu dùng bị ảnh

14 hưởng bởi những ý kiến từ người tiêu dùng khác, làm mất đi bản chất thật sự khi tìm hiểu các yếu tố tác động đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA Bên cạnh đó, công cụ thảo luận nhóm cũng được thực hiện để khẳng định mô hình nghiên cứu và điều chỉnh thang đo cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu về DVLT trực tuyến trên OTA

Thông qua nghiên cứu định tính, tác giả phác thảo mô hình nghiên cứu, thang đo và bảng câu hỏi nghiên cứu định lượng và xác nhận khả năng xảy ra ảnh hưởng của các tác nhân dẫn đến tiếp nhận EWOM, thái độ người dùng và quyết định đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của khách hàng

Phương pháp nghiên cứu định lượng trong nghiên cứu này được thực hiện thông qua việc khảo sát dựa trên bảng câu hỏi được thiết kế sẵn Mẫu khảo sát trong nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu phi xác suất thuận tiện Dữ liệu định lượng được xử lý bằng phần mềm SPSS 20.0 nhằm đánh giá sơ bộ các thang đo, phân tích tương quan để làm rõ hơn các vấn đề liên quan đến các giả thuyết nghiên cứu Sau đó, phần mềm Smart-PLS3 được sử dụng để phân tích độ phân biệt của các khái niệm nghiên cứu, phân tích mô hình đo lường và mô hình nghiên cứu.

TÍNH MỚI VÀ NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA NGHIÊN CỨU

1.5.1 Đóng góp về mặt khoa học

Thứ nhất, luận án khẳng định vai trò trung gian của yếu tố thái độ khách hàng theo tiếp cận nhiều thành phần trong quá trình tiếp nhận thông tin EWOM và làm rõ mối quan hệ tương quan giữa tiếp nhận thông tin từ OTA và việc hình thành thái độ của người tiêu dùng Từ đó, đo lường các tác động gián tiếp của sự tiếp nhận thông tin truyền miệng điện tử lên hành vi đặt DVLT trực tuyến của người dùng (thông qua cụm yếu tố thái độ kép) Từ đó đóng góp vào lý thuyết nghiên cứu EWOM và hành vi khách hàng trực tuyến về sự đa dạng của thái độ khách hàng

Thứ hai, luận án nghiên cứu và khám phá sự tác động của niềm tin EWOM lên mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi của người dùng trực tuyến, từ đó, mở rộng các mô hình nghiên cứu hiện có về vai trò điều tiết của niềm tin, điều chưa được đề cập nhiều trong các nghiên cứu trước đây

Thứ ba, luận án đi xác định các ảnh hưởng từ các kích thích trên OTA đến sự tiếp nhận EWOM trên kênh OTA góp phần cung cấp các hiểu biết sâu sắc hơn về các lý thuyết

15 trước đây (SOR, IAM, TAM, ELM, …) Trong đó, luận án khám phá các yếu tố kích thích từ OTA có vai trò trong việc thúc đẩy người dùng tiếp nhận EWOM Từ đó, làm sáng tỏ vai trò của tiếp nhận EWOM trên OTA trong nhận thức khách hàng, góp phần khai thác nhiều góc độ hơn các lý thuyết về nhận thức người tiêu dùng đáp ứng với thông tin và truyền thông EWOM

Thứ tư, luận án này nghiên cứu vai trò trung gian của thái độ và hành vi khách hàng trong bối cảnh tác động tích cực từ EWOM trên OTA quay lại ý định EWOM tích cực trên OTA Khách hàng sau khi tiếp nhận EWOM trên OTA qua cơ chế SOR sẽ hình thành ý định viết EWOM trên OTA sau khi tiêu dùng Từ đó phát triển thêm lý thuyết hành vi mua kết hợp truyền miệng điện tử

Thứ năm, luận án khám phá vai trò điều tiết của trải nghiệm cảm xúc khách hàng trong mối quan hệ giữa hành vi đặt DVLT trên OTA và ý định quay lại OTA để bình luận trực tuyến của họ Đây cũng là mối tác động cần được nghiên cứu thêm trong bối cảnh dịch vụ mang tính trải nghiệm như du lịch, lưu trú Điều này nhấn mạnh vai trò của trải nghiệm cảm xúc trong việc hình thành ý định sau khi mua trực tuyến của khách hàng

1.5.2 Đóng góp về mặt thực tiễn Đề tài cung cấp những thông tin bổ ích cho các nhà kinh doanh nền tảng đặt DVLT trực tuyến cũng như các nhà quản trị khách sạn, cơ sở lưu trú, giúp hiểu biết hơn về vai trò của nhận thức thông tin truyền miệng điện tử của người dùng và từ đó có giải pháp thiết thực trong xây dựng và quản trị thông tin truyền miệng điện tử tạo ra các tác nhân kích thích có lợi cho hành vi mua trực tuyến Từ đó, thúc đẩy các nhà ứng dụng quan tâm đến truyền miệng điện tử trên các nền tảng trực tuyến nhiều hơn khi quyền lực đánh giá đang được trao về phía người tiêu dùng

Luận án cũng góp phần gia tăng hiểu biết sâu sắc về hành vi trực tuyến của người dùng trên kênh OTA, đang nổi lên như một kênh ưu tiên để đặt dịch vụ lưu trú tại Việt Nam

Từ đó góp phần vào việc thực hành marketing du lịch cho cơ sở lưu trú một cách hiệu quả hơn

1.6 CẤU TRÚC CỦA LUẬN ÁN

Luận án gồm 5 chương như sau:

Chương 1 Tổng quan nghiên cứu

Chương 1 giới thiệu bối cảnh thực tiễn và lý thuyết về chủ đề nghiên cứu, đặt ra mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu cũng như ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Chương 2 Cơ sở lý thuyết

Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết liên quan là các lý thuyết nền về mô hình xem xét kỹ lưỡng thông tin, mô hình tiếp nhận thông tin, đặc biệt là mô hình kích thích (S)-cơ chế (O)-phản ứng hồi đáp (R) Ngoài ra, chương 2 đưa ra các khái niệm và lý thuyết liên quan đến các khái niệm nghiên cứu trong mô hình như tiếp nhận thông tin, thái độ người dùng, quyết định mua trực tuyến, ý định EWOM, niềm tin vào EWOM Ở cuối chương

2 là phần biện luận và xây dựng mô hình nghiên cứu cùng với các giả thuyết đặt ra có thể kiểm định được để xem xét tính hợp lý của mô hình nghiên cứu

Chương 3 Thiết kế nghiên cứu

Chương 3 trình bày thiết kế và kết quả của giai đoạn nghiên cứu định tính trong luận án của tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính gồm phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm nhằm thực hiện ba mục tiêu: (i) khám phá các yếu tố từ EWOM tác động vào nhận thức khách hàng tiếp nhận EWOM trên bối cảnh OTA khi đặt DVLT; (ii) khẳng định mô hình nghiên cứu; (iii) điều chỉnh thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Chương 4 Kết quả nghiên cứu

Chương 4 đã trình bày các kết quả phân tích nghiên cứu định lượng chính thức gồm thống kê mô tả mẫu, kiểm định độ tin cậy và tính giá trị của thang đo và mô hình đo lường, kiểm định các các giả thuyết trong mô hình nghiên cứu, vai trò trung gian của thái độ kép khách hàng, các tác động điều tiết của niềm tin EWOM, của trải nghiệm cảm xúc khách hàng Đồng thời, chương 4 cũng trình bày thảo luận về kết quả phân tích định lượng, nhận xét kết quả, bàn luận về các kết quả nghiên cứu và mối quan hệ tác động qua lại của các khái niệm nghiên cứu trong mô hình

Chương 5 Kết luận và Hàm ý quản trị

Chương 5 đã trình bày kết luận về vấn đề nghiên cứu, những đóng góp về mặt khoa học và thực tiễn mà đề tài mang lại, cũng như đưa ra một số hàm ý quản trị giúp cho những nhà quản trị du lịch trực tuyến có thể tiến hành một số điều chỉnh nhất định trong chiến

17 lược truyền thông marketing nhằm thay đổi hành vi của khách hàng, tăng sức cạnh tranh và doanh số trực tuyến.

CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT

CÁC KHÁI NIỆM TRONG NGHIÊN CỨU

2.1.1 Khái niệm về truyền miệng trực tuyến – EWOM

Thông tin truyền miệng Word –of – mouth (WOM) được định nghĩa là ‘tất cả các giao tiếp không chính thức giữa khách hàng và những người khác liên quan đến các đánh giá về hàng hóa và dịch vụ, (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004, trang 231-232) Các nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng WOM là một nguồn thông tin chính ảnh hưởng đến thái độ và ý định của người tiêu dùng liên quan đến hành vi mua hàng (De Matos & Rossi, 2008) Đây là một trong những hình thức truyền thông tiếp thị tiêu dùng mạnh mẽ và lâu đời nhất tồn tại đủ lâu trước khi phát minh ra báo in và đài phát thanh (Ghosh và cộng sự,

2014) Dựa trên các định nghĩa trên, WOM liên quan trực tiếp đến giao tiếp giữa những người tiêu dùng về trải nghiệm của họ về các sản phẩm hoặc dịch vụ có ảnh hưởng đến thái độ của họ và hành vi mua tích cực hoặc tiêu cực, được cho là hiệu quả hơn so với các phương pháp tiếp thị thông thường

WOM là một nguồn truyền thông mạnh mẽ và đáng tin cậy cho người tiêu dùng vì bản chất không chính thức và liên cá nhân của nó (Vázquez-Casielles và cộng sự, 2013)

Các tập đoàn hàng đầu thế giới đều thừa nhận rằng giao tiếp WOM là một trong những công cụ đáng tin cậy, thuyết phục và hiệu quả nhất về tương tác không chính thức để bắt đầu sự tham gia của người tiêu dùng (Nielsen, 2009; Vázquez-Casielles và cộng sự,

Sự phát triển trong môi trường Web 2.0 đã cho phép người tiêu dùng sử dụng Internet để tìm được thông tin về các sản phẩm và dịch vụ từ những người mua có kinh nghiệm trước đó (O’Reilly & Marx, 2011) Giao tiếp trực tuyến của người tiêu dùng đã tạo ra một hình thức WOM mới gọi là EWOM (Hoffman & Daugherty, 2013)

Tài liệu học thuật hiện có cung cấp rất nhiều định nghĩa và lý thuyết về EWOM khác nhau về phạm vi và tham chiếu đến các yếu tố cụ thể của việc trao đổi EWOM, tức là thông điệp, nguồn phát thông tin, người nhận thông tin và kênh thông tin (tác giả tổng hợp từ Babić Rosario và cộng sự (2020), Cheung & Thadani (2012) và Ismagilova và cộng sự (2019) trong Bảng 2.1) Ví dụ, định nghĩa của Yong Liu (2006) về marketing truyền miệng (buzz) nhấn mạnh đến những người tham gia EWOM, nhưng không nhấn mạnh đến bối cảnh kỹ thuật số; định nghĩa của Dhar và Chang’s (2009) về UGC (User- Generated Content)nhấn mạnh điều ngược lại Các khía cạnh khác nhau của việc trao đổi EWOM không chỉ được phản ánh trong nhiều định nghĩa về EWOM mà còn trong

390 nhãn khái niệm EWOM được sử dụng, chẳng hạn như marketing lan truyền (buzz), UGC, đánh giá trực tuyến trao đổi bí quyết giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng

Bảng 2.1 Định nghĩa Truyền miệng trực tuyến và các khái niệm liên quan

Nhãn khái niệm Định nghĩa

Người tiêu dùng Trực tuyến

EWOM 1 “Giao tiếp EWOM [là] bất kỳ tuyên bố tích cực hoặc tiêu cực nào của khách hàng tiềm năng, thực tế hoặc trước đây về một sản phẩm hoặc công ty, được cung cấp cho vô số người và tổ chức thông qua Internet [và có thể diễn ra ở bằng nhiều cách (ví dụ, các nền tảng quan điểm dựa trên Web, diễn đàn thảo luận, các trang web tẩy chay, các nhóm tin tức)” (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004, trang 39)

2 Giới thiệu EWOM (tiếp thị giới thiệu) là lời mời người khác tham gia mạng xã hội bằng các công cụ dễ sử dụng như “nhập sổ địa chỉ của bạn” (Trusov và cộng sự, 2009)

3 EWOM là “thông tin tích cực hoặc tiêu cực về [a] sản phẩm thu được] từ những người tiêu dùng khác (Forman và cộng sự, 2008, trang

Nhãn khái niệm Định nghĩa

Người tiêu dùng Trực tuyến

4 “EWOM có thể được định nghĩa là tất cả các giao tiếp không chính thức hướng đến người tiêu dùng thông qua công nghệ trực tuyến liên quan đến việc sử dụng hoặc đặc điểm của hàng hóa và dịch vụ cụ thể, hoặc người bán chúng” (Litvin và cộng sự, 2008, trang 461)

5 “EWOM liên quan đến nhận xét của người tiêu dùng về các sản phẩm và dịch vụ được đăng trên Internet; ví dụ, đánh giá trên thang điểm

10 của một khách sạn và nhận xét bằng văn bản về dịch vụ và vị trí của khách sạn đó”(Bronner

6 “WOM trực tuyến bao gồm việc giới thiệu thông qua bảng tin trực tuyến, blog và cộng đồng trực tuyến” (Choi và cộng sự, 2012, trang

Bình luận, đánh giá trực tuyến

1 “Các bài đánh giá trực tuyến, hiện nay thường được gọi đơn giản là “word of mouse” là có sẵn cho hầu như mọi danh mục [sản phẩm] có thể tưởng tượng được Trong khi một số trong đó được chuẩn bị bởi các chuyên gia đánh giá thì ngày càng có nhiều đánh giá được chuẩn bị và đăng tải bởi những người dùng cá nhân – người đã rất vui mừng hoặc thực sự kinh hoàng, bởi trải nghiệm sản phẩm hoặc dịch vụ”

(Clemons và cộng sự, 2006, trang 151)

2 “Đánh giá của người tiêu dùng trực tuyến (Online consumer reviews - OCR), là phiên bản điện tử của truyền miệng (WOM), cho phép người tiêu dùng chia sẻ kinh nghiệm, ý kiến và phản hồi của họ về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu cho những người tiêu dùng khác”

3 “Đánh giá trực tuyến của khách hàng có thể được định nghĩa là đánh giá sản phẩm do người dùng ngang hàng (peer) tạo ra được đăng trên các trang web của công ty hoặc bên thứ ba”

Nội dung tạo bởi người dùng

1 UGC đề cập đến “sự kết hợp của các blog và các trang mạng xã hội” (Dhar & Chang 2009, trang 300)

2 UGC “đề cập đến nội dung truyền thông được tạo ra hoặc sản xuất bởi công chúng chứ không phải bởi các chuyên gia được trả tiền và chủ yếu

Nhãn khái niệm Định nghĩa

Người tiêu dùng Trực tuyến

Là ng nhận được phân phối trên Internet” (Daugherty và cộng sự, 2008, trang 16)

Quảng cáo tạo bởi người dùng

1 Quảng cáo do người tiêu dùng tạo là “mọi thông điệp quảng cáo được phổ biến công khai, do người tiêu dùng tạo có chủ đề là một thương hiệu được công nhận chung” (Berthon và cộng sự, 2008, trang 8)

CÁC KHUNG LÝ THUYẾT

2.2.1 Lý thuyết Hành vi nhận thức trong marketing: Kích thích (S)-Cơ chế xử lý

Mô hình S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974) xác định các quá trình trung gian trong một chủ thể truyền một kích thích đến một phản ứng Mô hình Kích thích – Cơ chế xử lý - Phản ứng (S-O-R) được giới thiệu để giải thích hành vi của người tiêu dùng (Belk,

1975) Mô hình S-O-R được Jacoby (2002) mở rộng để mô tả đầy đủ và linh hoạt hơn hành vi tiêu dùng Mô hình S-O-R do Jacoby (2002) như trong hình 2.1, đã khắc phục một số điểm thiếu và cứng nhắc của các mô tả S-O-R trước đó Mô hình này cho rằng chính quá trình tiếp nhận và xử lý thông tin đầu vào quyết định phản ứng hồi đáp, chứ không phải thực tế khách quan Mô hình S-O-R này đạt được giải thưởng do các đóng góp sau: Đầu tiên, nó tương thích với mô hình S-0-R cơ bản vốn đã cung cấp nền tảng truyền thống cho khoa học xã hội và quản lý, đồng thời có thể đáp ứng và giải thích các phát hiện phức tạp hơn (ví dụ: xử lý tự động) Thứ hai, mặc dù thừa nhận là phải xây dựng rất nhiều và phức tạp, nhưng về cơ bản, nó chỉ bao gồm bảy nhóm yếu tố Thứ ba, bảy nhóm yếu tố này được cho là toàn diện trong việc xác định các loại biến số được cho là cần thiết để hiểu các động lực tâm lý cơ bản của hành vi tiêu dùng cá nhân Thứ tư, khuôn khổ này có tính linh hoạt, vì nó cho phép vô số sửa đổi, bổ sung và xóa bỏ, mỗi trong số bảy nhóm yếu tố Thứ năm, khuôn khổ phải giúp dễ dàng xác định, hình dung và hiểu các mối quan hệ liên ngành, động và đệ quy (giải thích bằng chính nó)

Thứ sáu, bằng cách hiển thị cách các biến trong các mô hình hiện có bằng bảy nhóm yếu tố của mô hình, mô hình S-O-R này cũng sẽ giúp dễ dàng hơn trong việc so sánh và đối chiếu các mô hình khác nhau, cho phép xác định điểm mạnh hay điểm thiếu của mỗi biến Thứ bảy, trái ngược với các mô tả hình hộp và đường thẳng trước đó, mô hình này có thể giúp dễ dàng hiểu được vị trí và cách thức của các yếu tố khác nhau tham gia vào hành vi tiêu dùng (Jacoby, 2002)

Bảy nhóm yếu tố trong mô hình S-O-R của Jacoby (2002) gồm G1-Các yếu tố môi trường tác động; G2-Kích thích nội tại; G3-Kho lưu trữ kinh nghiệm; G4-Nhận thức cảm tính và lý tính; G5-Phản xạ tự nhiên; G6-Phản hồi bên trong; G7-Phản hồi bên ngoài Cụ thể như sau:

Khu vực 1 (G1) bao gồm tác nhân môi trường mà cá nhân gặp phải tại một thời điểm cụ thể Điều này bao gồm tất cả những thứ mà chúng ta thường hiểu là các yếu tố kích thích (Stimulus) bên ngoài - cụ thể là sản phẩm, nhãn hiệu, biểu trưng, quảng cáo, gói hàng, giá cả, cửa hàng và môi trường cửa hàng, thông tin truyền miệng, báo chí, truyền hình và vô số các yếu tố cản trở khác Nói cách khác, Khu vực 1 được hiểu rõ nhất là một

“gói” của nhiều kích thích tương tác và cạnh tranh Hiệu ứng tác động có thể là riêng lẻ hoặc là tổng hợp Khu vực 1 được cho là không bao gồm danh sách các yếu tố văn hóa xã hội (ví dụ: văn hóa, tiểu văn hóa, tầng lớp xã hội, nền tảng dân tộc và tôn giáo, thành viên và các nhóm tham vọng, v.v.) thường được mô tả như là đầu vào trong nhiều mô hình Theo lập luận của Jacoby (2002), những yếu tố này thường nằm trong bộ nhớ (Khu vực 3), đã được đưa vào như một phần của môi trường gặp phải ở (các) thời điểm trước đó Ngoại lệ duy nhất sẽ là khi chúng xảy ra như một phần của gói kích thích gần vào thời điểm này (ví dụ: mua sắm với một người bạn)

Hình 2.1a Giai đoạn Kích thích - Stimulus trong mô hình S-O-R

Gặp phải những kích thích từ môi trường không đảm bảo rằng chúng sẽ được trải nghiệm, dù là có ý thức hay thậm chí là tiềm thức Nhiều người không bao giờ vượt lên được khu vực 4 Tuy nhiên, mặc dù không đảm bảo sự chú ý, nghiên cứu cho thấy rằng việc tiếp xúc đơn thuần đôi khi dẫn đến quá trình xử lý trong tiềm thức (Jacoby và cộng sự, 1992; Jacoby & Brooks, 1984) Khi điều này xảy ra, chúng ta bước vào lĩnh vực của các hiện tượng Khu vực 2 Nếu những hiện tượng này sau đó tìm thấy đại diện trong Khu vực 3, chúng ta gán cho những hiện tượng đó những nhãn hiệu như phản xạ và/hoặc học tập mà không có nhận thức Cũng được xem là Khu vực 2 là các kích thích xuất hiện bên trong chủ thể (tức là đến từ Khu vực 3), thường được kích hoạt bởi những thay đổi trong hệ thống sinh lý hoặc sinh hóa của cá thể

Khu vực 5 chứa các kết nối kích thích-phản ứng (S-R) (chẳng hạn như hành vi phản xạ hoặc những thay đổi về vô thức trong hành vi) Các quan hệ S-R này là tự động và không để lại dấu vết tâm lý về sự xuất hiện của chúng

Khu vực 4, khu vực thường thu hút nhiều sự chú ý nhất, đại diện cho ý thức của chúng ta về thời điểm Lĩnh vực này bao gồm động cơ hoạt động, tâm trạng, nhận thức cảm tính, nhận thức lý tính, v.v của cá nhân Nó đại diện cho sự kết hợp của các yếu tố kích thích, xử lý và phản ứng vô thức và có ý thức Khi chúng ta nhận và xử lý các đầu vào kích thích, chúng ta đang đồng thời đưa ra phản hồi (nội bộ)

Khu vực 2 đã được mô tả là nơi chúng ta xử lý các kích thích do bên ngoài tác động, kích thích được kích hoạt bên trong hoặc cả hai bằng tiềm thức Khu vực 4 đã được mô tả là khu vực mà chúng ta xử lý một cách có ý thức các kích thích đến từ cả Khu vực 1 và 2

Khu vực 3 về cơ bản là kho lưu trữ hệ thống nhận thức và cảm xúc của cá nhân, bao gồm tất cả các trải nghiệm được lưu giữ trước đó và thường được gọi là “trí nhớ dài hạn” Lĩnh vực này bao gồm kinh nghiệm trước đây, kiến thức, niềm tin, thái độ, khuynh hướng, ý định, giá trị, mạng lưới nhận thức, động cơ, tính cách của cá nhân, cảm xúc, ấn tượng, hình ảnh, kỳ vọng, v.v., liên quan đến thương hiệu, công ty, dịch vụ, biểu tượng, v.v Nội dung khu vực này khá rộng Một số ở rất gần với ý thức (Khu vực 4), mặc dù đa số chúng là tiềm thức Theo khuôn khổ này, không có yếu tố văn hóa xã hội nào thường được xác định trong hầu hết các mô hình được coi là yếu tố đầu vào cho các quá trình quyết định của cá nhân cho đến khi và trừ khi chúng được cá nhân đó nội bộ hóa lần đầu để cư trú ở đâu đó trong Khu vực 3 và 5

Hình 2.1b Giai đoạn Cơ chế xử lý - Organise trong mô hình S-O-R

Khu vực 6 chứa những kết quả từ Khu vực 4 mà người ngoài không thể nhìn thấy một cách trực tiếp Chúng bao gồm học tập, thay đổi niềm tin, thái độ , ý định , ấn tượng, đánh giá (ví dụ: rủi ro, chất lượng), sự hài lòng, v.v Nhiều đầu ra của Khu vực 6có khả năng chuyển khá nhanh sang Khu vực 3 (Jacoby, 2002)

Khu vực 4 chứa các phản ứng tinh thần về thời điểm mà cá nhân nhận thức một cách có ý thức Khu vực 5 chứa những phản hồi không mang tính tâm lý của người đó, có thể là có ý thức (thông qua Khu vực 4) hoặc vô thức (thông qua Khu vực 2) Khu vực 6 đại diện cho các phản hồi nội bộ (tức là không thể nhìn thấy), là kết quả của quá trình xử lý có ý thức trước đó

Hình 2.1c Giai đoạn Phản ứng hồi đáp - Response trong mô hình S-O-R

Mặt khác, Khu vực 7 bao gồm tất cả các phản hồi (không thể hoặc có thể được nhìn thấy từ bên ngoài) Chúng bao gồm phản hồi không lời, phản hồi bằng lời nói và phản ứng hành vi Bao gồm trong lĩnh vực này là các phản ứng thể chất và sinh lý, nụ cười, hành vi giao tiếp, cũng như việc mua lại, sử dụng, lưu trữ và thải bỏ các sản phẩm/dịch vụ/thời gian/ý tưởng (Jacoby, 2002)

Tóm lại, mô hình S-O-R gồm: Nhân tố kích thích (Stimulus) được khái niệm là các tác động vào cá nhân; Cơ chế xử lý (Organism) phản ánh các trạng thái bên trong nhận thức, thái độ và tình cảm can thiệp vào giữa các kích thích và các phản ứng cuối cùng được phát ra; Phản ứng (Reaction/Response) liên quan đến các phản ứng tâm lý cũng như phản ứng hành vi đáp trả lại các nhân tố kích thích

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC VỀ TÁC ĐỘNG CỦA EWOM LÊN HÀNH VI MUA

2.3.1 Các luồng nghiên cứu EWOM

Các tài liệu hàn lâm hiện nay có thể chia thành các chuỗi nghiên cứu EWOM khác nhau

Ví dụ, một nhóm quan tâm đến nguyên nhân của EWOM và tập trung vào các yếu tố đóng vai trò trong việc tạo EWOM (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004; Bronner & De Hoog,

2011; Chu & Kim, 2011; Lovett và cộng sự, 2013) Một nhóm khác đã kiểm tra ảnh hưởng của EWOM đến các công ty, doanh nghiệp (Amblee & Bui, 2011; Kim và cộng sự, 2013; Liang và cộng sự, 2015; J Yang và cộng sự, 2012) và người tiêu dùng (Cheung & Thadani, 2012; Jin & Phua, 2014; López & Sicilia, 2014) Trong khi đó, một nhóm nghiên cứu khác, đề cập đến độ tin cậy của EWOM và cách người tiêu dùng đánh giá nội dung EWOM (Cheung và cộng sự, 2009; Ku và cộng sự, 2012; Moran & Muzellec, 2014)

Như đã lưu ý trong phần trước, có vô số nền tảng trực tuyến, nơi EWOM diễn ra và được nghiên cứu bởi cộng đồng học thuật Chúng bao gồm các nền tảng quan điểm trực tuyến (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004; Cheung & Lee, 2012), các trang web mua sắm (Erkan

& Evans, 2016), blog cá nhân (Shin và cộng sự, 2014) hoặc UGCs (Ladhari & Michaud,

2015)… Do đó, tài liệu học thuật thảo luận về các biểu hiện khác nhau của EWOM, chẳng hạn như EWOM là các đánh giá trực tuyến (Qahri-Saremi & Montazemi, 2019; Vermeulen

& Seegers, 2009), là các bài cá nhân nhận xét trên Facebook (Ladhari & Michaud, 2015), hoặc các “tweets” trên Twitter, (Jin & Phua, 2014) Một nghiên cứu của Hennig-Thurau và cộng sự (2015) đã đề cập đến một hình thức WOM mới nổi được khái niệm là micro- blogging word-of-mouth (MWOM) Trong khi Luarn, Yang, và cộng sự (2015) đã tiếp cận hành vi đăng đàn (check-in) trên các trang truyền thông xã hội như một hình thức của WOM xã hội (social WOM) Do sự đa dạng trong các bối cảnh nơi EWOM diễn ra cũng như các hình thức của nó, dường như có nhiều quan điểm khác nhau liên quan đến ranh giới khái niệm chính xác của EWOM Tùy thuộc vào bối cảnh trực tuyến đã chọn và trọng tâm của nghiên cứu, khái niệm về EWOM có thể bao gồm các yếu tố bổ sung Ví dụ, nhìn vào EWOM trên Facebook và Twitter, Wolny & Mueller (2013, trang 56) đưa ra một khái niệm mở rộng về EWOM Các tác giả thảo luận rằng ngoài các yếu tố văn bản được chấp nhận theo truyền thống, EWOM cũng có thể phản ánh các giao tiếp phi văn bản, có thể được

48 quan sát bởi các thành viên như số lượt nhấn biểu tượng hữu ích của một bài đánh giá trên Booking.ccom hoặc giới thiệu, đề xuất (“retweeting”) một câu chuyện trên Twitter Hoffman & Daugherty (2013) thêm rằng EWOM có thể bao gồm các đặc điểm văn bản (độ dài, hình thức, sai lỗi cũng như đồ họa)

Không có gì đáng ngạc nhiên, khi nói đến khái niệm EWOM, các nghiên cứu cũng tiếp cận EWOM từ nhiều khía cạnh khác nhau Ví dụ, một nhóm các nghiên cứu tập trung vào EWOM như khái niệm một thành phần hoặc một chiều Theo cách này, nó thường được hiểu như ý định EWOM (Cheung & Lee, 2012; Jin & Phua, 2014; Okazaki và cộng sự,

2013; Shin và cộng sự, 2014; Strizhakova và cộng sự, 2012; Yang, 2013), hoặc đôi khi là sự tham gia gắn kết EWOM (Wolny & Mueller, 2013) Một số nghiên cứu đặc biệt nhấn mạnh chiều nội dung của EWOM bằng cách tập trung vào truyền thông EWOM tích cực (Tsao & Hsieh, 2012)

Một dòng nghiên cứu khác tập trung vào khái niệm EWOM nhiều thành phần Trong nhóm nghiên cứu này, một số học giả đã thảo luận về các yếu tố khác nhau của EWOM trong bối cảnh UGCs (Abrantes và cộng sự, 2013; Chu & Kim, 2011) Abrantes và cộng sự, (2013) đã lưu ý đến sức mạnh khác nhau của mối quan hệ giữa các cá nhân tham gia vào EWOM trong UGCs Kết quả là, các tác giả đã phân biệt giữa EWOM trong nhóm và EWOM ngoài nhóm Cụ thể, EWOM trong nhóm đề cập đến giao tiếp giữa các cá nhân có mối quan hệ mạnh mẽ, trong khi EWOM ngoài nhóm liên quan đến trao đổi giữa các cá nhân có mối quan hệ yếu (Abrantes và cộng sự, 2013)

Một nhóm các nhà nghiên cứu khác cung cấp một cái nhìn khác về các thành phần của EWOM Là một hành động giao tiếp, EWOM liên quan đến việc cung cấp và nhận thông tin (Fong & Burton, 2008; López & Sicilia, 2014; Ridings và cộng sự, 2002; Sun và cộng sự, 2006; Yeh & Choi, 2011), cũng có thể coi là hành động tìm kiếm lời khuyên và đưa ra lời khuyên (Toder-Alon và cộng sự, 2014) Chu & Kim (2011) đã tranh luận thêm về việc đưa vào chiều thứ ba – gọi là truyền thông tin (pass/forward/chuyển tiếp thông tin) (tức chia sẻ EWOM có sẵn trên UGCs cho một người khác), đây là một chiều kích nâng cao của EWOM, đặc biệt trong môi trường trực tuyến Do đó, các tác giả đã lập luận rằng các đặc thù của nền tảng trực tuyến cho phép các cá nhân đảm nhận các vai trò khác nhau trong

49 giao tiếp EWOM bằng cách tìm kiếm ý kiến của người khác, đưa ra quan điểm riêng của họ về sản phẩm cho người tiêu dùng khác và truyền (pass) thông tin cho người khác trong mạng xã hội của họ Đồng thời, Yeh & Choi (2011) đã tiến hành một trong số ít nghiên cứu về EWOM trong bối cảnh cộng đồng trực tuyến Hỗ trợ tính đa chiều của EWOM, các tác giả đã thảo luận về ba thành phần chính của EWOM - ý định cung cấp thông tin, ý định để có được thông tin, và ý định truyền thông tin

Cố gắng định lượng EWOM, những người khác đã xem xét khối lượng EWOM (Dellarocas và cộng sự, 2010; Hennig-Thurau và cộng sự, 2015; Yang và cộng sự, 2012) và độ phân tán (Dellarocas và cộng sự, 2007), cũng như cụ thể số lượng bình luận hoặc đánh giá được viết (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004; Moldovan và cộng sự, 2011) Các học giả khác đã tập trung vào tần suất tham gia của EWOM (Wolny & Mueller, 2013) hoặc tần suất truy cập nền tảng (Hennig-Thurau và cộng sự, 2004), hoặc chia sẻ và tỷ lệ của EWOM tích cực với EWOM tiêu cực (Hennig-Thurau và cộng sự, 2015) Hơn nữa, các học giả khác cũng đã lưu ý đến thành phần của thông điệp EWOM, thảo luận về tính tích cực/tiêu cực (valence) của EWOM (Dellarocas và cộng sự, 2007; Yang và cộng sự, 2012)

Các nhà nghiên cứu thường kiểm tra mối quan hệ giữa một số cấu trúc liên quan đến EWOM trong các mô hình nghiên cứu của họ (Erkan & Evans, 2016; Hsu và cộng sự, 2016; Reichelt và cộng sự, 2014) Ví dụ, nghiên cứu trước đây đã xem xét mối quan hệ giữa độ tin cậy

(credibility) của EWOM và sự tiếp nhận EWOM (Hsu và cộng sự, 2016); đặc điểm của thông tin EWOM (như chất lượng, độ tin cậy, nhu cầu thông tin và thái độ đối với thông tin) và hành động của người tiêu dùng đối với thông tin EWOM này (Erkan & Evans, 2016) Những người khác cũng tập trung vào mối quan hệ giữa thái độ đối với giao tiếp EWOM và ý định sử dụng phương tiện truyền thông EWOM (Liang và cộng sự, 2013); hoặc đánh giá các cấu trúc như độ tin cậy của EWOM (chuyên môn, độ tin cậy và sự tương đồng của nguồn EWOM), thái độ đối với việc đọc EWOM và ý định đọc EWOM trong cùng một mô hình (Reichelt và cộng sự, 2014)

Kết quả là, mặc dù có một số lượng đáng kể các nghiên cứu EWOM được công bố mỗi năm, một số tác giả lưu ý rằng các nghiên cứu trong lĩnh vực này vẫn bị phân mảnh (King và cộng sự, 2014) Đặc điểm phân mảnh này của nghiên cứu và phương pháp tiếp cận

PHÁT TRIỂN MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CÁC GIẢ THUYẾT

2.4.1 Phát triển giả thuyết nghiên cứu - Các nhân tố kích thích (Stimulus): nhóm biến trong mô hình ELM/IAM

2.4.1.1 Chất lượng EWOM và sự tiếp nhận EWOM

Chất lượng lập luận (argument quality) đề cập đến sức mạnh thuyết phục của lập luận được lồng vào một thông điệp cung cấp thông tin (Bhattacherjee & Sanford, 2006) Lee & Hong

(2019) và Qahri (2019) giải thích thêm rằng đó là mức độ thuyết phục của lập luận mà người nhận xem xét trong việc bảo vệ quan điểm Trong bối cảnh của người dùng trực tuyến cuối, chất lượng thông tin về cơ bản được đánh giá về nội dung thông tin, độ chính xác, định dạng và tính kịp thời (Doll & Torkzadeh, 1988) Nghiên cứu về tính thuyết phục của

73 thông tin với mô hình ELM của Petty & Cacioppo (1986) đã đặt nền móng cho nhiều nghiên cứu sau này về các thuộc tính của thông tin Trong đó, mô hình ELM đã nhắc tới chất lượng nội dung thông tin như là một thuộc tính của tuyến trung tâm, có tác động lớn đến việc thay đổi thái độ, hành vi của người tiếp nhận Nghiên cứu này cũng cho rằng người tiếp nhận thông tin chịu tác động mạnh của chất lượng thông tin khi họ có khả năng suy xét thông tin nhận được hoặc có động cơ trong việc phân tích thông tin Các nghiên cứu khác như Bhattacherjee & Sanford (2006), Chong và cộng sự (2018); Ismagilova và cộng sự (2019) cũng chỉ ra rằng chất lượng lập luận sẽ ảnh hưởng đến thái độ của người nhận thông điệp trong bối cảnh trực tuyến Trong bối cảnh du lịch trực tuyến trên OTA, người dùng chủ động tìm kiếm các thông tin về dịch vụ lưu trú, do đó, họ có động cơ để phân tích nội dung thông tin một cách kỹ lưỡng để đánh giá lựa chọn dịch vụ trước khi mua Và như vậy, chất lượng nội dung thông tin là yếu tố đầu vào quan trọng thuyết phục người dùng (Petty & Cacioppo, 1986) Nếu các đánh giá trực tuyến được coi là thông tin hữu dụng bởi người đọc, họ sẽ thiết lập một thái độ tích cực đối với các sản phẩm/dịch vụ liên quan đến các đánh giá Ngược lại, nếu những đánh giá này được công nhận là không hữu dụng, không chất lượng, không thuyết phục, người nhận thông điệp sẽ có thái độ tiêu cực đối với sản phẩm/dịch vụ (Lee & Hong, 2019; Qahri, 2019) Do đó, việc xác định nhận thức của người tiêu dùng đối với chất lượng thông tin trên trang trực tuyến là một yếu tố quan trọng để phân tích hành vi mua hàng tiềm năng của họ

Trong bối cảnh của người dùng cuối cùng trực tuyến, chất lượng thông tin về cơ bản được hiểu gồm các đánh giá mức độ liên quan, kịp thời, chính xác và dễ hiểu (Yi Liu & Hu, 2021; Wang, 2016; Park và cộng sự, 2007; Doll & Torkzadeh, 1988; DeLone & McLean, 2003; Cheung và cộng sự, 2008) Các lý thuyết như ELM (Petty & Cacioppo, 1986) hay IAM

(Sussman & Siegal, 2003) đều cho rằng chất lượng nội dung thông tin có ảnh hưởng lớn đến đánh giá của đối tượng tiếp nhận về thông tin đó Các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực dịch vụ cũng đã chứng minh mối quan hệ đồng biến giữa chất lượng thông tin EWOM và đánh giá của người dùng về thông tin EWOM nhận được (Cheung & Lee, 2012; Erkan & Evans, 2016; Filieri & McLeay, 2014) Dựa vào các lập luận trên, giả thuyết H1 được đề xuất như sau:

H1: Chất lượng EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến Sự tiếp nhận EWOM trên OTA

2.4.1.2 Độ tin cậy nguồn tin EWOM và sự tiếp nhận EWOM

Teng và cộng sự (2017) và Lis (2013) đã định nghĩa độ tin cậy của EWOM hoặc thông điệp EWOM thuyết phục là các khuyến nghị trực tuyến trong đó được coi là nguồn đáng tin cậy, mang lại sức mạnh thúc đẩy trong việc chấp nhận thông tin trực tuyến Điều đó có nghĩa là người dùng càng coi thông điệp EWOM là nguồn đáng tin cậy, thì họ sẽ càng chấp nhận thông tin trực tuyến Sussman & Siegal (2003) cho rằng những người cảm nhận nguồn phát thông điệp EWOM đáng tin cậy thì có ý định áp dụng thông tin trong quá trình quyết định mua hàng của họ nhiều hơn những người không tin cậy Petty và cộng sự (2002) khẳng định khi mọi người coi nguồn thông tin là đáng tin cậy, họ không nghi ngờ và chấp nhận thông tin ngay lập tức Nghiên cứu của Zhang & Watts (2008) đã xác nhận tác động tích cực của độ tin cậy nguồn EWOM đến sự tiếp nhận thông tin của người dùng trực tuyến trong quá trình lên kế hoạch du lịch Dựa vào lập luận trên, giả thuyết tiếp theo được hình thành là:

H2a: Độ tin cậy nguồn EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA

2.4.1.3 Điểm trung bình tổng thể và sự tiếp nhận EWOM

Filieri & McLeay (2014) lập luận rằng xếp hạng sản phẩm cung cấp một bước cắt ngắn trong quá trình xây dựng thông tin, vì nó hạn chế số lượng các lựa chọn thay thế có sẵn bằng cách hiển thị chỗ ở theo đánh giá trung bình của khách du lịch, từ tệ nhất đến tốt nhất

Do đó, khách hàng có thể không cần phải cuộn xuống toàn bộ danh sách hoặc kiểm tra tất cả các chỗ ở thay thế có sẵn và đọc tất cả các OR (Online Review) Bằng cách hạn chế các lựa chọn thay thế có sẵn cho khách hàng, xếp hạng tổng thể về chỗ ở tại một điểm đến có thể cho phép chấp nhận thông tin từ OR Luận án này cho rằng, người dùng càng coi trọng chỉ số này, thì khi OTA cung cấp chỉ số điểm trung bình tổng thể, họ càng dễ dàng tiếp nhận thông tin Hiện tại có rất ít tài liệu EWOM xem xét xếp hạng sản phẩm như một tiền tố cho sự tiếp nhận sử dụng thông tin từ OTA của người dùng Phần lớn các nghiên cứu đã điều tra ảnh hưởng của các đánh giá tích cực hoặc tiêu cực (Lee & Lee, 2009; Park và cộng sự, 2007; Park & Lee, 2008; Vermeulen & Seegers, 2009) Tuy nhiên, trong một kịch bản thực tế, khách hàng không chỉ đọc các đánh giá tích cực hoặc tiêu cực; thay vào đó, họ có thể sử dụng thống kê tóm tắt như xếp hạng để hiểu tỷ lệ các đánh giá tiêu cực và tích cực cho một chỗ ở cụ thể Nghiên cứu của Cheung và cộng sự (2009) và Filieri & McLeay

(2014) đã đề cập sâu đến tác động của yếu tố này đến sự tiếp nhận thông tin của người dùng du lịch trực tuyến và xác nhận kết quả tác động tích cực này có ý nghĩa trong hành vi ra quyết định của người dùng Do đó, giả định trong nghiên cứu này là xếp hạng sản phẩm tổng thể có thể ảnh hưởng đến việc tiếp nhận thông tin từ EWOM trên OTA (một kênh ý kiến khách hàng – OR) của khách hàng Như vậy, giả thuyết được đề xuất là:

H2b: Điểm trung bình tổng thể có ảnh hưởng đồng biến sự tiếp nhận EWOM trên OTA

2.4.1.4 Số lượng EWOM và sự tiếp nhận EWOM

Nghiên cứu trong EWOM đã tìm thấy các kết quả tương phản về ảnh hưởng của số lượng đánh giá đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Một vài học giả kết luận rằng số lượng thông tin ảnh hưởng đến việc chấp nhận thông tin từ OR của những người tiêu dùng không thận trọng (Sher & Lee, 2009) và những người tiêu dùng ít tham gia (Park và cộng sự,

2007) Những người khác đã xác định số lượng OR có ảnh hưởng đến doanh số bán sách, trò chơi và phim (Duan và cộng sự, 2008; Zhu & Zhang, 2010) Davis và Khazanchi (2008) biện luận không chỉ số lượng đánh giá của người dùng ảnh hưởng đến doanh số bán hàng mà còn ảnh hưởng đến hiệu quả của quảng cáo, loại sản phẩm và tần suất hiển thị trên các trang web thương mại điện tử Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra các tác động của số lượng thông tin hoặc số lượng bài bình luận trực tuyến tác động tích cực lên quá trình quyết định mua của khách hàng (Filieri & McLeay, 2014; Zahratu & Hurriyati, 2020;…) Nghiên cứu của Ngarmwongnoi và cộng sự (2020) thông qua tiếp cận nghiên cứu định tính đã đề cập sâu đến tác động của số lượng EWOM đến sự tiếp nhận thông tin của người dùng trực tuyến

Do đó, giả thuyết tiếp theo là:

H2c: Số lượng EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA

2.4.2 Phát triển giả thuyết nghiên cứu – Cơ chế xử lý của người dùng (Organism): nhóm biến diễn tiến thái độ

Khu vực 6 (G6) của mô hình S-O-R (Jacoby, 2002) bao gồm các yếu tố cơ chế xử lý phức tạp gồm niềm tin, thái độ, tình cảm, ý định, nhưng cũng có thể được xem là những hồi đáp bên trong của đối tượng Khi các nhà quản trị thực hành công tác truyền thông để nhắm tới các hồi đáp nhìn thấy được ở khu vực 7 (G7) thì yếu tố nhận thức, thái độ, niềm tin và diễn

76 tiến thay đổi nội tại của đối tượng ở khu vực 6 (G6) là bước đệm trung gian cực kỳ quan trọng (Jacoby, 2002) Do đó, các nghiên cứu hành vi người tiêu dùng đã tập trung khai thác các yếu tố tại khu vực 6 (G6) này và coi đó như các khái niệm trung tâm của nghiên cứu: nhận thức của khách hàng (Johye Hwang và cộng sự, 2011; Lei và cộng sự, 2019; Moon và cộng sự, 2017; Mosteller và cộng sự, 2014; Park & Kim, 2008; Qahri-Saremi &

Montazemi, 2019; Rosenberg & Hovland, 1960; Verhagen & Van Dolen, 2011; Wolter & Joseph Cronin, 2017), thái độ của khách hàng (Chen & Mathews, 2013; Chu & Kamal,

2008; Dhir và cộng sự, 2021; Jinsoo Hwang và cộng sự, 2019; Ray và cộng sự, 2021;

Yeşilyurt và cộng sự, 2016), niềm tin của khách hàng (Bonsón Ponte và cộng sự, 2015;

Kim và cộng sự, 2008; Lis, 2013; Martínez & Del Bosque, 2013; Mortazavi và cộng sự,

2014; Yuan và cộng sự, 2019; Lu và cộng sự, 2011; Vijayasarathy, 2004) Bên cạnh đó, lý thuyết Ba thành phần của thái độ (tricomponent attitude model) do Rosenberg và Hovland

(1960) giới thiệu và Breckler (1984) phát triển cho rằng thái độ bản thân nó hàm chứa các thành phần phức tạp bên trong, bao gồm nhận thức, thái độ, niềm tin về hành vi Điều đó có nghĩa là, các yếu tố trong khu vực G6 gồm cả nhận thức, thái độ và niềm tin đều được coi là các thành phần của thái độ Các nghiên cứu gần đây đã ứng dụng lý thuyết này để tách thái độ thành nhận thức, niềm tin, quan điểm và hành vi (Chih và cộng sự, 2015; Ortiz và cộng sự, 2017) Do đó, nghiên cứu này chọn thái độ là nhóm yếu tố trung gian, là trung tâm trong cơ chế xử lý của mô hình S-O-R với cách tiếp cận từ nhiều thành phần của thái độ

Hwang và cộng sự (2011) và M Lee và cộng sự (2009) đã phân tích và cho rằng nhận thức người dùng càng tin tưởng tiếp nhận thông tin EWOM trên OTA, thì họ càng có xu hướng đánh giá tích cực về OTA và dịch vụ lưu trú của khách sạn đăng trên OTA Ngược lại, nhận thức người dùng càng không tiếp nhận và sử dụng thông tin EWOM trên OTA, thì họ càng có xu hướng đánh giá tiêu cực về OTA và dịch vụ lưu trú của khách sạn trên OTA đó Cụ thể, nhận thức tích cực tiếp nhận thông tin EWOM trên OTA có thể dẫn đến thái độ tích cực hơn của người tiêu dùng đối với dịch vụ mà OTA đó cung cấp và cả đối với dịch vụ đăng bán trực tuyến trên OTA đó Tác động giữa nhận thức tiếp nhận thông tin làm thay đổi thái độ người dùng đã được các nghiên cứu sử dụng ELM khẳng định (Aghakhani và cộng sự, 2018; Lee & Hong, 2019; Zainal và cộng sự, 2017) Mối quan hệ thuận chiều giữa

CHƯƠNG THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

NGHIÊN CỨU KHÁM PHÁ

3.2.1 Mục tiêu nghiên cứu khám phá

Phần này thực hiện mục tiêu nghiên cứu số 1 chính là khám phá nhận thức của người dùng về các yếu tố chính trên OTA tác động đến sự tiếp nhận EWOM trong quá trình ra quyết định đặt dịch vụ trực tuyến của họ

3.2.2 Phương pháp nghiên cứu khám phá bằng công cụ phỏng vấn sâu

“Phỏng vấn sâu là kỹ thuật thu thập dữ liệu thông qua việc thảo luận giữa hai người: nhà nghiên cứu và đối tượng thu thập dữ liệu” (Nguyễn, 2011) Trong chương này, phỏng vấn sâu được sử dụng theo tiếp cận hiện tượng học - phenomenology (Marshall & Rosman,

2015) để nghiên cứu về trải nghiệm cá nhân của đối tượng về việc tiếp nhận EWOM trên OTA và cách mà họ nhận thức về trải nghiệm đó Công cụ này được sử dụng để thực hiện nghiên cứu khám phá các yếu tố tác động đến sự tiếp nhận EWOM của khách hàng trên OTA

3.2.3 Thiết kế nghiên cứu khám phá qua phỏng vấn sâu

Nghiên cứu khám phá được thực hiện bằng công cụ phỏng vấn sâu nhằm khám phá các yếu tố kích thích trên OTA có ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM của khách hàng Dựa vào qui trình năm bước theo khuyến nghị nêu ở phần trước (trong bảng 3.1), phần này trình bày cụ thể các bước thực hiện trong nghiên cứu này

Bước 1: Xác định các chủ đề (themes)

Mục tiêu của nghiên cứu khám phá là xác định các yếu tố tác động đến sự tiếp nhận EWOM của người dùng OTA, do đó dưới lăng kính của nghiên cứu định tính chủ đề ‘tiếp nhận EWOM’ trên OTA phải được khám phá sâu về bản chất Động cơ nào dẫn đến việc tiếp nhận EWOM? những biểu hiện gì minh họa cho việc tiếp nhận EWOM? Niềm tin, thái độ, cảm nhận, dự định của những người tiêu dùng liên quan đến vấn đề tiếp nhận EWOM trên OTA là gì? Đây là những câu hỏi cơ bản khi thực hiện nghiên cứu khám phá

Các chủ đề được xác định là cá từ khóa giúp nhận diện các thành phần tác động vào sự tiếp nhận EWOM của khách hàng Từ khóa của mỗi thành phần khái niệm được lọc từ thang đo dự kiến, cụm từ đồng nghĩa, cụm từ có liên quan đến khái niệm thành phần đó Các từ khóa chi tiết được nêu trong phần kết quả phỏng vấn 3.2.4

Bước 2: Xác định đối tượng và tổ chức thu thập dữ liệu

Kỹ thuật phỏng vấn sâu 1 đối 1 được cho là phù hợp để khám phá nhận thức của người tiêu dùng và hành vi mua của họ hơn so với thảo luận nhóm do tránh được sự thiên lệch về dữ liệu do ảnh hưởng bởi quá trình mô tả nhận thức của đáp viên khác

Quá trình phỏng vấn sâu nhằm xác định các yếu tố quan trọng nhất trên OTA có tác động đến sự tiếp nhận EWOM của người dùng, đó là tiền đề để xác định được mô hình nghiên cứu chi tiết (Mô hình nghiên cứu chính thức): Các yếu tố nào trên OTA mà họ/người dùng cân nhắc và xem xét, ảnh hưởng đến việc tiếp nhận EWOM của họ? Để trả lời câu hỏi này, tác giả đã chọn lọc 10 đáp viên tham gia phỏng vấn sâu, lấy dữ liệu theo nguyên tắc bão hòa thông tin (Creswell, 2014) khi nhà nghiên cứu nhận thấy thành phần (category) mới nổi lên Đối tượng đáp viên tham gia phỏng vấn sâu là các khách hàng có kinh nghiệm sử dụng OTA, trong đó gồm cả các chuyên gia nghiên cứu về truyền miệng

92 trực tuyến, nghiên cứu về du lịch và du lịch trực tuyến, mà tác giả chọn lọc bằng phương pháp phán đoán và quả cầu tuyết (snowball sampling) Sau cuộc phỏng vấn sâu (một đối một), tác giả nhờ đáp viên giới thiệu tiếp một đáp viên đạt các điều kiện gạn lọc như trên để liên hệ phỏng vấn tiếp theo (Thông tin đáp viên và dàn bài phỏng vấn sâu - Phụ lục 1)

Một số tài liệu liên quan và dàn bài phỏng vấn đã được gửi trước thời gian phỏng vấn cho các đáp viên giúp các đáp viên nắm được mục tiêu của buổi phỏng vấn tránh mất thời gian và sai lệch kết quả Đồng thời, để đảm bảo tính xác thực và không che dấu thông tin trong các câu trả lời của các chuyên gia và khách hàng được mời, nhà nghiên cứu cam kết sẽ giữ kín danh tính của các đáp viên cũng như đơn vị họ đang công tác

Tuy nhiên, có một người trả lời qua loa và không thực sự muốn chia sẻ trải nghiệm, và một đáp viên chia sẻ các thông tin trùng lắp với các đối tượng trước đó toàn bộ (bão hòa, không có dữ liệu mới) Do đó, nghiên cứu quyết định mã hóa và sử dụng dữ liệu thu thập từ 8 đáp viên Tất cả họ đều là khách hàng có kinh nghiệm (bao gồm 5 giảng viên là nhà nghiên cứu du lịch / EWOM, với độ tuổi trung bình là 40)

Các cuộc phỏng vấn được diễn ra trên các các phương tiện trực tuyến Nguyên nhân chủ yếu đến từ ảnh hưởng của đợt bùng phát thứ 4 của đại dịch Covid-19 Diễn biến dịch bệnh căng thẳng khiến việc tiếp xúc trực tiếp là không khả thi Mỗi cuộc phỏng vấn đã được thực hiện trên cuộc gọi Zalo hoặc Google Meet, đảm bảo tính chuyên nghiệp cũng như mức độ riêng tư cần thiết cho việc thể hiện quan điểm, kéo dài từ 30-60 phút tùy thuộc vào câu trả lời và ý định tiếp tục cuộc trò chuyện của người được phỏng vấn Trong buổi phỏng vấn đáp viên sẽ trình bày ý kiến của mình về hoạt động đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến trên OTA, thông qua các câu hỏi dẫn dắt được đặt ra từ phía người phỏng vấn và các câu hỏi khác liên quan đến các câu trả lời của đáp viên để tìm hiểu sâu hơn các lớp ý nghĩa khác giải thích cho các hành vi và thái độ của người tiêu dùng với thông tin truyền miệng điện tử trên OTA, đối với quá trình đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến trên OTA Dàn bài câu hỏi phỏng vấn có hai phần gồm: (1) giới thiệu mục đích buổi phỏng vấn và thông tin của người tham gia phỏng vấn (đặc điểm nhân khẩu học); (2) Các câu hỏi tập trung vào việc tham khảo và tiếp nhận thông tin trên OTA của người dùng và quá trình đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của họ, nhằm tìm hiểu ý kiến và những hành vi của họ trong quá trình đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến hoặc

93 quan điểm cá nhân của họ Từ đó, tác giả đã tổng hợp các yếu tố được chọn bởi phỏng vấn sâu, sàng lọc, đối chiếu lý thuyết để chọn ra các yếu tố sẽ làm thang đo cho bước tiếp theo Ngoài ra, các câu hỏi xoay quanh trải nghiệm và hành vi đặt DVLT trực tuyến của họ cũng được sử dụng để khám phá thêm cách họ nhận thức về trải nghiệm này

Bước 3 và 4: Tổng hợp và xử lý dữ liệu

Nội dung của các phần trả lời của phỏng vấn sâu được ghi chú cẩn thận thành biên bản Công đoạn xử lý được tiến hành qua mã hóa lần một theo phương pháp từ khóa (word-by- word coding) nhằm mục đích mã hóa, sàng lọc sơ bộ các thành phần và cụm từ liên quan

Tác giả tìm kiếm và highlight màu cho các từ khóa khi tìm thấy Khi phát hiện từ khóa, tác giả đánh dấu câu, đoạn văn Sau đó, tác giả copy câu/đoạn văn đó vào bản lưu ký bằng excel theo hàng đã gắn sẵn theme Từ khóa mới chưa có trong theme sẽ được bổ sung vào hàng mới và được sử dụng để tìm kiếm trong toàn bộ dữ liệu Sau khi làm hết dữ liệu Tác giả tiến hành so sánh sơ bộ các thành phần, nội dung các thành phần với lý thuyết đã có Bước 5: Trình bày kết quả nghiên cứu

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU HIỆU CHỈNH

3.3.1 Thiết kế nghiên cứu sử dụng công cụ thảo luận nhóm

Phần này tiến hành thảo luận nhóm để thực hiện bước số 3 và bước số 4 trong quy trình nghiên cứu nhằm hỗ trợ cho việc đo lường các khái niệm và kiểm định các mối quan hệ ở mục tiêu nghiên cứu 2, 3, 4 Cụ thể phần này nhằm hai mục tiêu là (i) xem xét tính phù hợp của mô hình nghiên cứu nhằm đề xuất mô hình nghiên cứu chính thức và (ii) phát triển nội dung các khái niệm và điều chỉnh thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Cuộc thảo luận được tiến hành chung với cùng nhóm đối tượng nên được diễn ra cùng một lần, với kịch bản phỏng vấn chia thành hai phần cho hai mục tiêu khác nhau Phần sau đây sẽ trình bày quá trình thực hiện và kết quả của thảo luận nhóm

Thảo luận nhóm là kỹ thuật thu thập dữ liệu thông qua hình thức thảo luận giữa các đối tượng nghiên cứu với nhau dưới sự hướng dẫn của nhà nghiên cứu (Nguyễn, 2011) Trong chương này, thảo luận nhóm được sử dụng theo quy trình sau đây:

Bước 1: Xác định đối tượng và tổ chức thu thập dữ liệu

Bằng phương pháp chọn mẫu phi xác suất (Charmaz, 2006), tác giả đã tiến hành chọn lọc

15 khách hàng của các OTA đang học tập và công tác tại Thành phố Hồ Chí Minh Các đáp viên phải thỏa hai điều kiện chính gồm (1) đã từng đặt DVLT trên OTA trong vòng 24 tháng trở lại (để đảm bảo cảm nhận về trải nghiệm dễ dàng truy xuất khi thảo luận), và (2) có tham khảo EWOM trên OTA trước khi đặt DVLT

Các ứng viên thảo luận có nghề nghiệp khác nhau, giờ giấc công tác và học tập khác nhau nên tác giả đã lập một nhóm Zalo chung mời các ứng viên vào để bàn về thời gian thảo luận nhóm thuận tiện nhất cho tất cả các thành viên Sau khi biểu quyết một số phương án khung giờ phù hợp, 13/15 ứng viên đã nhất trí thời gian diễn ra từ 15g00 – 18g00 ngày 31.8.2021 Cuộc thảo luận được thực hiện trên Google Meet, đảm bảo tính chuyên nghiệp cũng như các yếu tố kỹ thuật cần thiết Thời lượng kéo dài 3 giờ Kịch bản thảo luận nhóm có ba phần gồm: (1) giới thiệu mục đích buổi phỏng vấn và thông tin của người tham gia phỏng vấn

(đặc điểm nhân khẩu học); (2) kịch bản thảo luận tập trung vào việc thảo luận các khái niệm và mối quan hệ giữa các khái niệm này trong nhận thức khách hàng, từ đó xem xét tính phù hợp của mô hình nghiên cứu; và (3) kịch bản thảo luận xoay quanh vấn đề điều chỉnh thang đo cho các khái niệm trong nghiên cứu Thông tin về các đáp viên tham gia thảo luận nhóm và các bước tiến hành thảo luận được nêu trong Phụ lục 2

3.3.2 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Sau khi thảo luận, các phần ý kiến đều được tác giả tổng kết lại và cả nhóm tiến hành biểu quyết Kết quả thảo luận nhóm cho thấy đa số các đáp viên đều nhận thức các mối quan hệ đã được giả thuyết trong mô hình nghiên cứu đề xuất là có tồn tại trong hành vi đặt DVLT trên OTA Cụ thể như trong bảng 3.2:

Bảng 3.2 Kết quả thảo luận nhóm xem xét sự hợp lý của các giả thuyết nghiên cứu

THUYẾT PHÁT BIỂU Tổng số đồng ý

H1 Chất lượng EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến Sự tiếp nhận

H2a: Độ tin cậy nguồn EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA 13/13

H2b: Điểm trung bình tổng thể có ảnh hưởng đồng biến sự tiếp nhận EWOM trên OTA 13/13

H2c: Số lượng EWOM có ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA 13/13

H2d Tính thân thiện của giao diện OTA ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA 13/13

H2e Sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA 13/13

H3 Sự tiếp nhận EWOM trên OTA có ảnh hưởng đồng biến đến thái độ của người dùng đối với kênh OTA 13/13

H4 Sự tiếp nhận EWOM trên OTA có ảnh hưởng đồng biến đến thái độ của người dùng đối với DVLT 13/13

H5 Thái độ của người dùng với kênh OTA có ảnh hưởng đồng biến đến thái độ của người dùng đối với DVLT 13/13 H6 Sự tiếp nhận EWOM có ảnh hưởng đồng biến lên hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA 11/13

THUYẾT PHÁT BIỂU Tổng số đồng ý

H7 Thái độ khách hàng đối với OTA có ảnh hưởng đồng biến đến

Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA 13/13

H8 Thái độ khách hàng đối với DVLT có ảnh hưởng đồng biến đến

Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA 13/13

H5a: Thái độ khách hàng đối với OTA và Thái độ khách hàng đối với DVLT là trung gian trong mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA

H5b: Thái độ khách hàng đối với OTA là trung gian trong mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và Thái độ khách hàng đối với DVLT

H5c: Thái độ khách hàng đối với DVLT là trung gian trong mối quan hệ giữa Thái độ khách hàng đối với OTA và Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA

H9 H9: Hành vi định đặt dịch vụ lưu trú trên OTA có ảnh hưởng tích cực đến ý định EWOM trên OTA 10/13

H10a: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA

H10b: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và thái độ của người dùng đối với DVLT 13/13

H10c: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và thái độ của người dùng đối với kênh OTA

Trải nghiệm cảm xúc ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Hành vi đặt DVLT và Ý định EWOM tích cực trên OTA của khách hàng

Nguồn: Nghiên cứu định tính, 2021

Như được tổng kết trong bảng 3.3, có thể thấy, các giả thuyết nghiên cứu H1,2abcde,3,4,5, 5abc,6,7,8,10abc,11 được các đáp viên là khách hàng trên OTA cho ý kiến tán đồng 13/13 và thừa nhận mối ảnh hưởng như được đề xuất trong mô hình nghiên cứu Trong đó, chỉ có H9, có đa số các đáp viên tán đồng (10/13) Khi thảo luận về mối quan hệ này, có 01 ứng viên cho rằng ảnh hưởng từ hành vi đặt DVLT trực tuyến lên Ý định EWOM của khách hàng là mờ nhạt, là hai hiện tượng diễn ra theo thứ tự trước-sau, chưa rõ quan hệ nhân quả,

113 và 02 ứng viên khác ủng hộ quan điểm này Tuy nhiên, khi xem xét toàn bộ tiền tố chính của mô hình cũng như bối cảnh đều xuất phát từ EWOM trên OTA, tác giả cho rằng ý định EWOM là hậu tố hợp lý của mô hình như đã biện luận bằng cơ sở lý thuyết Điều này cũng được đa số ứng viên tham gia thảo luận nhóm tán đồng Do đó, kết quả cuối cùng, giả thuyết H9 được chấp nhận trong mô hình nghiên cứu chính thức

Mô hình nghiên cứu này đã khái quát các yếu tố tác động đến tiếp nhận thông tin EWOM trong bối cảnh đánh giá bình luận trực tuyến trên OTA Kết quả này góp phần phát triển IAM (Sussman & Siegal, 2003), S-O-R (Jacoby, 2002) và DMH mở rộng (Karson & Fisher, 2005a, 2005b) bằng các mối quan hệ mới đặc trưng khác biệt của nền tảng OTA (với vai trò một kênh truyền thông) Đặc trưng khác biệt đó là việc đánh giá thông tin EWOM của người tiêu dùng bị tác động bởi bài trí giao diện OTA, sự thân thiện và tính dễ sử dụng của OTA Ngoài ra, mô hình nghiên cứu này cũng nhấn mạnh một đặc trưng khác biệt khác của nền tảng OTA là tính tương tác đa chiều Vì vậy, khi khách hàng đánh giá các thông tin EWOM từ bình luận trực tuyến của người tiêu dùng trước thì cũng bị tác động bởi các phản hồi của nhà cung cấp dịch vụ lưu trú Ngoài ra, (i) vai trò trung gian của nhóm biến thái độ trong mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi đặt DVLT của khách hàng và (ii) vai trò điều tiết của niềm tin EWOM và trải nghiệm cảm xúc của khách hàng với DVLT cũng là các điểm mới khi xem xét trong bối cảnh du lịch trực tuyến trên nền tảng OTA Như vậy, mô hình nghiên cứu chính thức đề xuất gồm 11 giả thuyết như trong hình 3.4.

Hình 3.4 Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh

Sự thân thiện của giao diện OTA

Phản hồi của NCC DVLT

Chất lượng EWOM Độ tin cậy nguồn Điểm TB tổng thể

Số lượng EWOM Sự tiếp nhận

Hành vi đặt DVLT Ý định EWOM Sau tiêu dùng DVLT

Tác nhân kích thích Cơ chế xử lý Phản ứng hồi đáp

Nhận thức nhu cầu và Tìm kiếm thông tin Đánh giá phương án Quyết định mua Hành vi sau khi mua

ĐIỀU CHỈNH THANG ĐO

Sau khi nghiên cứu khám phá, hai khái niệm mới được đề xuất đưa vào mô hình nghiên cứu Sau đó, tác giả cũng lược khảo các nghiên cứu trước để xây dựng bộ thang đo cho toàn bộ mô hình nghiên cứu chính thức Các chỉ báo kế thừa từ các nghiên cứu trước được dịch từ tiếng Anh sang tiếng Việt (tác giả tự dịch), dịch ngược từ tiếng Việt sang tiếng Anh (bởi hai chuyên gia nghiên cứu ngôn ngữ Anh), và so sánh phiên bản đã được dịch ngược với bản tiếng anh gốc để xem có cùng ý nghĩa không và tiến hành điều chỉnh, dịch và dịch ngược cho đến khi cùng ý nghĩa (Brislin, 1970) (Thang đo gốc bằng tiếng Anh – Phụ lục

3) Kết quả dịch thuật cuối cùng được thể hiện trong bảng 3.3 sau đây:

Bảng 3.3 Thang đo các khái niệm trong mô hình nghiên cứu

Sự tiếp nhận EWOM (TN)

1 EWOM làm giàu kiến thức của tôi về dịch vụ Cheung và cộng sự, 2009

2 EWOM giúp tôi đưa ra quyết định dễ dàng hơn

3 EWOM giúp tôi tăng tính hiệu quả của quyết định

4 EWOM thúc đẩy tôi ra quyết định

1 Thông tin trong EWOM thuyết phục Park và cộng sự,

2 Thông tin trong EWOM khách quan

3 Thông tin trong EWOM dễ hiểu

4 Thông tin trong EWOM chính xác

5 Thông tin trong EWOM rõ ràng

6 Nhìn chung, chất lượng thông tin trong EWOM là cao Độ tin cậy của nguồn tin (TC)

1 Tôi tin vào kiến thức của những người tham gia bình luận trong việc đánh giá dịch vụ

2 Tôi tin vào kinh nghiệm của những người tham gia bình luận trong việc đánh giá dịch vụ

3 Tôi cho rằng những người tham gia viết bình luận có thể tin tưởng được

4 Tôi cho rằng những người tham gia viết bình luận là trung thực Điểm trung bình tổng thể (TB)

1 Điểm xếp hạng (tổng thể) của các dịch vụ lưu trú tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá các lựa chọn thay thế có sẵn

Lọc kết quả theo Điểm xếp hạng (tổng thể) giúp tôi nhanh chóng chọn chỗ ở tốt nhất trong số một số các lựa chọn thay thế

1 Dịch vụ tôi chọn có số lượng bài đánh giá lớn (nhiều bài, nhiều lượt đánh giá) Bulut &

Karabulut, 2018; Park và cộng sự, 2007

Dịch vụ tôi chọn có lượng thông tin nhận xét, đánh giá nhiều (lượng thông tin nhận được từ các đánh giá chứ không chỉ đơn thuần số điểm hay số sao)

Số lượng bài đánh giá một dịch vụ là tiêu chí quan trọng để tôi tiếp tục đọc nội dung các bài đánh giá về dịch vụ đó

Phản hồi của Nhà cung cấp DVLT (PH)

1 Khách sạn phản hồi ý kiến của khách bằng giọng điệu chuyên nghiệp

2 Nội dung phản hồi của khách sạn được chăm chút (không qua loa)

3 Khách sạn nhanh chóng phản hồi ý kiến của khách

4 Khách sạn phản hồi có tính hệ thống

Sự thân thiện của giao diện OTA (TT)

1 Trang web này rất dễ sử dụng Fang và cộng sự,

2 Học cách sử dụng trang web này thật dễ dàng đối với tôi

3 Tôi nghĩ rằng hầu hết mọi người sẽ học cách sử dụng trang web này rất nhanh

Niềm tin khách hàng vào EWOM (NT)

1 Tôi nghĩ rằng các bình luận trực tuyến đúng thực tế Cheung và cộng sự, 2009

2 Tôi nghĩ rằng các bình luận trực tuyến là chính xác

3 Tôi nghĩ rằng các bình luận trực tuyến là đáng tin cậy

Thái độ khách hàng đối với OTA (TO)

1 Trang web này rất tốt Karson &

2 Trang web này rất thú vị

3 Trang web này đầy đủ thông tin

4 Trang web này đáng tin cậy

Thái độ khách hàng đối với DVLT (TD)

1 Thông qua các nhận xét/bình luận trên trang web, tôi thấy dịch vụ này là hữu ích

2 Thông qua các nhận xét/bình luận trên trang web, tôi thấy dịch vụ này là dịch vụ tốt

3 Thông qua các nhận xét/bình luận trên trang web, tôi thấy dịch vụ này là hấp dẫn tôi

Hành vi đặt DVLT trực tuyến (HV)

1 Tôi đã đặt dịch vụ trên trang web này DeLone &

2 Tôi thường đặt dịch vụ trên trang web này

3 Trải nghiệm đặt dịch vụ trên trang web này có ấn tượng tốt

4 Tôi sử dụng trang web này để đặt dịch vụ nhiều lần trong

1 năm Ý định EWOM tích cực (YD)

1 Tôi dự định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên trang web về dịch vụ sau chuyến đi

2 Tôi có ý định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên trang web để giúp đỡ các khách hàng khác

3 Tôi có ý định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên trang web để thể hiện sự hài lòng của tôi

Trải nghiệm cảm xúc (TNCX)

1 Trải nghiệm này đặc biệt Serra-

2 Quá trình lưu trú tại đây giúp tôi giải phóng khỏi các công việc thường ngày

3 Dịch vụ này cho tôi sự trải nghiệm đáng nhớ

4 Tôi đã trải nghiệm những cảm xúc tích cực và mới lạ tại cơ sở lưu trú này

Bước 1 - Tác giả nêu khái niệm cần đo

Bước 2,3,4,5 - Thảo luận, xem xét, điều chỉnh thang đo:

Dù đã tiến hành dịch và dịch ngược theo khuyến nghị của Brislin (1970) do các thang đo này đều lấy từ các nghiên cứu nước ngoài, nhưng do bối cảnh nghiên cứu trong các lĩnh vực khác nhau, đối tượng khảo sát của nghiên cứu này là người Việt Nam với văn hóa ngôn ngữ riêng biệt tại Việt Nam, và trong bối cảnh OTA, có thể tạo ra các khác biệt trong cách hiểu các chỉ báo Và nhằm đảm bảo các thang đo này đo phù hợp với các nội dung cần đo

— tức là đo lường các nội dung cần thiết giải thích các miền ý nghĩa của khái niệm cần đo lường cũng như đảm bảo rằng đối tượng khảo sát hiểu đúng các nội dung cần đo lường để trả lời đúng — tác giả trình chiếu bảng câu hỏi khảo sát dự kiến có chứa các chỉ báo đo lường các khái niệm nghiên cứu cho các thành viên tham gia thảo luận nhóm và tiến hành thảo luận, hỏi xem liệu họ có hiểu các chỉ báo không, và hiểu nó như thế nào Nếu đề xuất sửa chữa câu chữ hoặc cách diễn đạt thì sẽ sửa lại như thế nào, từ kết quả lựa chọn phương án điều chỉnh được đa số ứng viên đồng tình, tác giả hiệu chỉnh lại thang đo cho phù hợp với cách hiểu của khách hàng trực tuyến tại Việt Nam

Các chỉ báo được nhất trí giữ nguyên từ phần dịch và dịch ngược có ký hiệu ở cột G, các chỉ báo được thống nhất điều chỉnh có đánh dấu ở cột Đ trong bảng 3.6 dưới đây (Kết quả điều chỉnh xem thêm tại Phụ lục 4)

Bước 6,7 - Bổ sung thang đo và Kết luận:

Câu hỏi thảo luận ở bước 6 là: Ngoài các chỉ báo trên, còn có nội dung nào cần bổ sung để đo lường khái niệm cần đo? Qua dữ liệu từ phần thảo luận, cách hiểu của họ về khái niệm có thêm một số khía cạnh so với thang đo của các tác giả trước đó trong phần lược khảo lý thuyết, được các đáp viên đề nghị thêm mới vào thang đo Có 3 chỉ báo được đề nghị thêm mới gồm:

- Thang đo khái niệm Độ tin cậy nguồn tin: bổ sung chỉ báo ‘sự tương đồng’ Chỉ báo này đề cập tới nhận thức tin tưởng và coi trọng việc tiếp thu ý kiến của người viết bình luận nếu người đó có một số điểm tương đồng về sở thích hoặc phân loại khách với người nhận thông tin Về điều này, các đáp viên đã nói:

Tôi hay lướt qua các bình luận khen, nhưng đọc kỹ các bình luận chê để xem xét DVLT đó có đáp ứng kỳ vọng của tôi không, nhưng cũng có thể điều tôi thích mà người khác lại chê (DV3) (vì)…Đánh giá đó có phù hợp và đáng tin cậy với mình hay không còn phụ thuộc sở thích, thói quen của người viết có giống mình không

- Thang đo khái niệm Chất lượng EWOM: bổ sung chỉ báo ‘hình ảnh/video minh họa’ Chỉ báo này đề cập tới việc người nhận thông tin EWOM trên OTA đánh giá cao chất lượng của các bài bình luận có các hình ảnh/video minh họa phù hợp và minh họa tốt cho ý kiến đánh giá Về điều này, các đáp viên đã nói:

…Tôi chấp nhận và cảm thấy tin tưởng những bình luận viết dài, phân tích chi tiết, cụ thể, có hình ảnh minh họa, … hơn là chỉ chấm điểm hoặc bình luận kèm theo quá ngắn gọn Cho nên hình ảnh hoặc video minh họa cũng khá quan trọng khi tôi đọc các bình luận trực tuyến Chúng thể hiện tính xác thực của thông tin trong các bình luận trực tuyến phía trên của khách hàng Từ đó, làm cho các thông tin dễ được tiếp nhận hơn …(DV1) …Các bình luận nhiều hình ảnh thì càng trở nên …dễ tưởng

120 tượng hơn… (DV2) …các bình luận có hình ảnh để thấy cảnh quan của dịch vụ lưu trú đó một cách trực quan hơn… (DV5)

- Thang đo khái niệm Điểm trung bình tổng thể: bổ sung chỉ báo ‘suy diễn của khách hàng’ Chỉ báo này đề cập tới nhận thức khách hàng khi tham khảo thông tin điểm trung bình tổng thể của DVLT Họ có sự suy diễn và phán đoán logic rằng: điểm trung bình tổng thể của DVLT cao suy ra dịch vụ lưu trú đó đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng Bởi điểm trung bình tổng thể chính là trung bình cộng đánh giá của tất cả người dùng (đã tham gia EWOM) Đây là suy diễn hợp lý, thể hiện nhận thức khách hàng về khái niệm này Các đáp viên đã nói:

Tôi sẽ coi điểm đánh giá của khách, … khi coi điểm thường tôi coi thông tin các KS có điểm từ 8 trở lên (DV2) Điểm đánh giá càng cao thì chứng tỏ khách hàng trước càng hài lòng về chất lượng dịch vụ… Thông tin về điểm đánh giá càng trực quan dễ thấy thì càng dễ cho người đọc tiếp nhận thông tin (DV6)

Các bổ sung này được các đáp viên thảo luận chung đi đến nhất trí, tác giả đánh máy trên màn hình trình chiếu Sau đó, ở bước 7, các ứng viên biểu quyết thống nhất với chỉ báo thêm mới Các chỉ báo mới bổ sung được đánh dấu cột M (mới thêm vào) trong bảng 3.4 dưới đây

Bảng 3.4 Kết quả điều chỉnh thang đo

G - giữ nguyên, Đ - điều chỉnh, L - loại bỏ, M - thêm mới, TL – Tỉ lệ đồng ý

Code Sự tiếp nhận EWOM Nguồn G Đ L M TL

Các bình luận trực tuyến trên OTA này cung cấp nhiều thông tin về dịch vụ DVLT mà tôi muốn sử dụng

TN 2 Các bình luận trực tuyến trên OTA này giúp tôi đưa ra quyết định đặt DVLT trực tuyến dễ dàng hơn

TN 3 Các bình luận trực tuyến trên OTA này giúp tôi tăng tính hiệu quả của quyết định đặt DVLT trực tuyến

TN 4 Các bình luận trực tuyến trên OTA này tạo động lực để tôi ra quyết định đặt DVLT trực tuyến

Chất lượng thông tin EWOM Nguồn

CL1 Các bình luận trực tuyến trên OTA này có tính thuyết phục cao

CL2 Các bình luận trực tuyến trên OTA này mang tính khách quan

CL3 Các bình luận trực tuyến trên OTA này dễ hiểu X 13/13

CL4 Các bình luận trực tuyến trên OTA này có độ chính xác cao

CL5 Các bình luận trực tuyến trên OTA này là rõ ràng X 13/13

CL6 Các bình luận trực tuyến trên OTA này có hình ảnh/video minh họa tốt cho ý kiến đánh giá

CL7 Nhìn chung, thông tin trong bình luận trực tuyến trên

OTA này có chất lượng cao

X 13/13 Độ tin cậy nguồn tin Nguồn G Đ L M TL

TC1 Tôi tin vào kiến thức của những người tham gia bình luận trong việc đánh giá dịch vụ du lịch

TC2 Tôi tin vào kinh nghiệm của những người tham gia bình luận trong việc đánh giá dịch vụ du lịch

TC3 Tôi cho rằng những người tham gia viết bình luận có thể tin tưởng được

TC4 Tôi cho rằng các thông tin được đưa ra bởi những người tham gia viết bình luận là trung thực

Tôi tin tưởng những bài bình luận của người viết có sự tương đồng với tôi (Về ngôn ngữ, mục đích chuyến đi, thời điểm đi, phân nhóm khách)

Phát triển từ Thảo luận nhóm

X 13/13 Điểm trung bình tổng thể Nguồn G Đ L M TL

TB1 Điểm trung bình tổng thể cao suy ra dịch vụ lưu trú này đáp ứng được kỳ vọng của khách hàng

Phát triển từ Thảo luận nhóm

TB2 Điểm trung bình tổng thể của các dịch vụ lưu trú tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá các lựa chọn thay thế có sẵn Filieri &

Lọc kết quả theo Điểm trung bình tổng thể giúp tôi nhanh chóng chọn chỗ ở tốt nhất trong số một số các lựa chọn thay thế

Số lượng EWOM Nguồn G Đ L M TL

SL1 Số lượng bài bình luận trên OTA này rất lớn (nhiều bài, nhiều lượt đánh giá)

Các bài bình luận trên OTA này về Dịch vụ lưu trú chứa đựng nội dung thông tin đa dạng (nhận xét, đánh giá )

Số lượng bài bình luận một dịch vụ lưu trú lớn suy ra dịch vụ lưu trú đó được nhiều khách hàng chọn để lưu trú

Sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT Nguồn G Đ L M TL

PH1 Dịch vụ lưu trú phản hồi ý kiến của khách bằng văn phong chuyên nghiệp

PH2 Nội dung phản hồi của nhà cung cấp dịch vụ lưu trú được thể hiện một cách cẩn thận (không qua loa)

PH3 Dịch vụ lưu trú nhanh chóng phản hồi ý kiến của khách

PH4 Dịch vụ lưu trú phản hồi nhất quán X 13/13

Sự thân thiện của giao diện OTA Nguồn G Đ L M TL

TT1 OTA này dễ sử dụng

TT2 Học cách sử dụng OTA này thật dễ dàng đối với tôi

TT3 Tôi nghĩ rằng hầu hết mọi người sẽ học cách sử dụng OTA này rất nhanh

Niềm tin EWOM Nguồn G Đ L M TL

NT1 Tôi nghĩ rằng những bình luận trực tuyến trên OTA này là đúng thực tế

NT2 Tôi nghĩ rằng những bình luận trực tuyến trên OTA này là chính xác

NT3 Tôi nghĩ rằng những bình luận trực tuyến trên OTA này là đáng tin cậy

Thái độ khách hàng với OTA Nguồn G Đ L M TL

TO1 OTA này rất hữu ích

TO2 OTA này rất thú vị X 13/13

TO3 OTA này đầy đủ thông tin X 13/13

TO4 OTA này đáng tin cậy X 13/13

Thái độ khách hàng với DVLT Nguồn G Đ L M TL

Thông qua các nhận xét/bình luận trên OTA, tôi thấy:

Dịch vụ do cơ sở lưu trú này cung cấp phù hợp nhu cầu của tôi Hsu,

TD2 Dịch vụ do cơ sở lưu trú này cung cấp có chất lượng tốt

TD3 Dịch vụ do cơ sở lưu trú này cung cấp hấp dẫn tôi X 13/13

Hành vi đặt DVLT trên OTA Nguồn G Đ L M TL

HV1 Sau khi lựa chọn, tôi đã đặt dịch vụ DVLT trên OTA này DeLone

HV2 Tôi thường chọn đặt dịch vụ DVLT trên OTA này X 13/13

HV3 Tôi sử dụng OTA này để đặt dịch vụ DVLT nhiều hơn 1 lần trong 1 năm

HV4 Khi có nhu cầu đặt DVLT, tôi sẽ tiếp tục chọn OTA này

Trải nghiệm cảm xúc về DVLT trên OTA Nguồn G Đ L M TL

X1 Trải nghiệm DVLT này đặc biệt

Serra- Cantallop s và cộng sự, 2018

Quá trình lưu trú tại đây giúp tôi giải phóng khỏi các công việc thường ngày

X3 DVLT này cho tôi sự trải nghiệm đáng nhớ X 13/13

Tôi đã trải nghiệm những cảm xúc tích cực và mới lạ tại cơ sở lưu trú này (so với các DVLT khác)

X 13/13 Ý định EWOM tích cực Nguồn G Đ L M TL

YD1 Tôi dự định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên

OTA này về dịch vụ lưu trú sau chuyến đi

Tôi có ý định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên OTA này về dịch vụ lưu trú để giúp đỡ các khách hàng khác lựa chọn dễ dàng hơn

Tôi có ý định chia sẻ trải nghiệm tích cực của tôi trên OTA này về dịch vụ lưu trú để thể hiện sự hài lòng của tôi đối với dịch vụ

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU ĐỊNH LƯỢNG

Bảng câu hỏi được thiết kế làm ba phần (Phụ lục 5) Phần đầu hỏi về các hoạt động cũng như thông tin về hoạt động mua sắm trực tuyến của khách hàng Phần thứ hai nhằm thu thập ý kiến của các đối tượng khảo sát mức độ đồng ý về các khái niệm trong mô hình các yếu tố cấu thành lợi ích tinh thần cảm nhận của khách hàng khi mua hàng trực tuyến Phần kế tiếp, nhằm thu thập thông tin chung của các đối tượng khảo sát, phục vụ cho công tác thống kê mô tả Các câu hỏi tập trung khai thác trải nghiệm đặt dịch vụ lưu trú gần nhất của khách hàng Sau khi hoàn thành bảng hỏi, đáp viên sẽ nhận được một phần quà nhỏ qua tin nhắn hoạc email (mã thẻ nạp di động) Bảng hỏi cũng được thiết kế trên ứng dụng Google biểu mẫu (Google Forms) và được đính kèm vào email để gửi đến các đáp viên theo phần phương pháp chọn mẫu 3.5.3 sau đây

Theo Hair và cộng sự (2006) để thực hiện EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát là 5:1 thì kết quả nghiên cứu mới đảm bảo tính chính xác Điều này có nghĩa là cần tối thiểu là 5 quan sát cho 1 biến đo lường Mặc dù kích thước mẫu càng lớn càng tốt nhưng lại tốn chi phí và thời gian Hiện nay các nhà nghiên cứu thường căn cứ vào quy tắc kinh nghiệm cho phân tích EFA (Hair và cộng sự, 2014), mô hình cấu trúc tuyến tính SEM (Bollen, 1989) Tuy nhiên thông thường các nghiên cứu có kích thước mẫu từ 300 quan sát là đã có thể đáp ứng được các kỹ thuật phân tích và xử lý thống kê như EFA hay hồi qui (Nguyễn, 2011) Với tiêu chí đó, bộ câu hỏi đo lường các khái niệm đang bao gồm 50 biến đo lường nên kích thước mẫu cần có để kiểm định tối thiểu đạt độ tin cậy thống kê là 250 (P*5) quan sát Tác giả đã thu thập 156 quan sát cho nghiên cứu sơ bộ

Trong nghiên cứu chính thức, tác giả phát ra 485 phiếu hỏi để đảm bảo các kiểm định đạt các yêu cầu và có độ tin cậy và kết quả thực tế đã thu được 412 quan sát hợp lệ

3.5.3 Phương pháp chọn mẫu Đối tượng tham gia mẫu là các khách hàng đã sử dụng kênh OTA để đặt dịch vụ lưu trú cho chuyến đi của mình trong quá khứ, có kinh nghiệm tham khảo các bình luận, đánh giá trực tuyến trên kênh OTA Trong nghiên cứu này, phương pháp lấy mẫu phán đoán (judgement sampling) được sử dụng Các đáp viên được phán đoán là có kinh nghiệm tham khảo EWOM trên OTA và sử dụng OTA để đặt DVLT Bên cạnh đó, phương pháp quả cầu tuyết (snow ball) hay còn gọi là phương pháp phát triển mầm cũng được dùng Tác giả tiếp cận nhóm đầu tiên theo phương pháp phán đoán, rồi liên hệ các nhóm tiếp theo từ các mối quan hệ của nhóm đầu tiên theo phương pháp quả cầu tuyết/phát triển mầm Bảng hỏi được gửi bằng bản in giấy hoặc đường link Google Biểu mẫu đến đối tượng Các đáp viên tiếp theo được giới thiệu cho nghiên cứu là bạn bè, người thân, đồng nghiệp của nhóm đáp viên đầu tiên có hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA và kinh nghiệm tham khảo bình luận trực tuyến trên OTA

3.5.4 Phương pháp phân tích số liệu định lượng chính thức

Hai công cụ là SPSS và Smart-PLS sẽ được sử dụng kết hợp để thực hiện các thống kê và kiểm định cần thiết để giải quyết theo trình tự các vấn đề nghiên cứu Trong đó, SPSS sẽ là công cụ được dùng để mã hóa, tập hợp, làm sạch dữ liệu và thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha và EFA Giai đoạn phân tích CFA và kiểm định SEM sẽ được thực hiện bởi phần mềm Smart-PLS

Luận án này chọn PLS-SEM là phương pháp xửu lý dữ liệu là bởi các điểm phù hợp sau đây:

- Luận án phân tích thông tin trong trường hợp phức tạp và lượng thông tin thu về hạn hẹp do các điều kiện của mẫu Và PLS-SEM phù hợp để phân tích trường hợp này (Joreskog, 1982)

- PLS-SEM có nhiều ưu điểm hơn so với CB-SEM trong các tình huống dữ liệu không phân phối chuẩn, thí dụ như trong lĩnh vực quản trị hệ thống thông tin, hành vi tổ

126 chức, quản trị chiến lược và trong nghiên cứu marketing (Hair và cộng sự, 2014), đây là điểm khác biệt lớn của PLS-SEM và CB-SEM

- Mô hình nghiên cứu của luận án này có dạng phức tạp với nhóm biến trung gian, điều tiết, tiềm ẩn và biến quan sát PLS-SEM rất phù hợp trong phân tích dạng mô hình này vì “có khả năng phân tích đồng thời cấu trúc mô hình phản ánh (Reflective) và mô hình nguyên nhân” (Formative), lại rất “thích hợp cho các nghiên cứu thiên về định hướng dự đoán” (Henseler và cộng sự, 2015)

Bước 1 Thống kê mô tả

Thống kê mô tả được sử dụng để mô tả những đặc tính cơ bản của dữ liệu Bước này được sử dụng cho cả nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Sau khi làm sạch dữ liệu, loại bỏ các bảng hỏi không hợp lệ, số phiếu khảo sát đạt yêu cầu sẽ được đưa vào nghiên cứu định lượng sơ bộ Phần mềm SPSS được sử dụng để tiến hành thống kê mô tả mẫu Đặc điểm mẫu được mô tả theo các đặc điểm: độ tuổi, học vấn, nghề nghiệp, thói quen sử dụng internet, kỹ năng công nghệ, mức độ tin tưởng vào EWOM

Bước 2 trong Nghiên cứu sơ bộ: Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS

Bước 2a Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Mục đích: Xác định mối tương quan biến tổng

Theo Hair và cộng sự (2006), cách sử dụng kết quả phân tích như sau:

- Các biến quan sát phải có hệ số tương quan biến tổng (item total correlation) >= 0,3 (nhỏ hơn 0,3 bị loại)

- Tiêu chuẩn chọn thang đo: Khi giá trị Cronbach’s Alpha >= 0,7

Bước 2b Phân tích nhân tố khám phá EFA gồm: a Đầu tiên, xem xét kiểm định KMO và Bartlett, trong đó:

- Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là một chỉ số dùng để xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố KMO phải đạt giá trị trên 0.5 và nhỏ hơn 1, đây là điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp “Nếu trị số này nhỏ hơn 0.5, thì phân tích nhân tố có khả năng không thích hợp với tập dữ liệu nghiên cứu” (Hair và cộng sự, 2006)

- Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không Điều kiện Sig Bartlett’s Test < 0,05, thì phân tích nhân tố EFA là phù hợp (Hair và cộng sự, 2006) b Trị số Eigenvalue là một tiêu chí sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Với tiêu chí này, chỉ có những nhân tố nào có Eigenvalue ≥ 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích (Hair và cộng sự, 2006) c Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% thì mô hình EFA là phù hợp (Hair và cộng sự, 2006) d Hệ số tải nhân tố (Factor Loading - trọng số nhân tố), biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Hệ số này càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại (Hair và cộng sự, 2006)

Bước 2 trong nghiên cứu chính thức: Tính hệ số tải ngoài (outer loading) và độ tin cậy nhất quán nội bộ (internal consistency reliabilty) bằng Smart-PLS Sarstedt và cộng sự (2016) cho rằng outer loading cần lớn hơn hoặc bằng 0.708 để đảm bảo biến quan sát đó là chất lượng Bởi vì 0,708 2 = 0,5, nghĩa là biến tiềm ẩn đã giải thích được 50% sự biến thiên của biến quan sát Theo quan điểm của Sarstedt và cộng sự (2016), có thể thấy rằng các nhà nghiên cứu này đánh giá một biến quan sát con là chất lượng nếu biến tiềm ẩn mẹ giải thích được tối thiểu 50% sự thay đổi của biến quan sát đó Để dễ dàng ghi nhớ hơn, các nhà nghiên cứu làm tròn thành ngưỡng 0,7 thay vì số lẻ 0,708 Nghiên cứu này chọn ngưỡng chấp nhận hệ số tải ngoài là 0,7 Độ tin cậy tổng hợp (composite reliability) là một hệ số dùng để đo lường cho tính nhất quán nội bộ của các chỉ báo trong một thang đo và được dùng thay thế cho hệ số Cronbach's Alpha (Netemeyer và cộng sự, 2003) Giống như Cronbach's Alpha, giá trị độ tin cậy tổng hợp nằm trong khoảng từ 0-1, với giá trị càng cao, gần với 1 cho thấy mức độ tin cậy càng cao Đặc biệt, với nghiên cứu khám phá (exploratory research), giá trị độ tin cậy từ 0,6 – 0,7 được chấp nhận, tuy nhiên trong khi với nhiều nghiên cứu khác, giá trị này đòi hỏi phải nằm trong khoảng từ 0,7 – 0,9 để được chấp nhận, giá trị của độ tin cậy tổng hợp dưới 0,60 cho thấy sự thiếu hụt độ tin cậy nhất quán nội bộ (Sarstedt và cộng sự, 2016) Nhiều nhà nghiên cứu khác cũng đồng ý mức 0,7 (trở lên) là ngưỡng đánh giá phù hợp cho đại đa số

128 trường hợp như Hair và cộng sự (2010), Bagozzi & Yi (1988) hay Henseler & Sarstedt

(2013) Trên cơ sở đó, nghiên cứu này chọn ngưỡng chấp nhận cho độ tin cậy tổng hợp CR trong khoảng 0,7-0,95

Bước 3 Phân tích giá trị hội tụ

Giá trị hội tụ là phép đo tương quan tích cực với các lựa chọn thay thế trong cùng một cấu trúc Hệ số AVE (phương sai trung bình trích xuất, average variance extracted, là mức độ giải thích trung bình của biến tiềm ẩn tới các biến quan sát của nó.) được sử dụng để xem xét tính hợp lệ đánh giá hội tụ trong các cấu trúc phản chiếu AVE bằng 0,5 hoặc lớn hơn 0,5 cho thấy rằng ở mức trung bình, cấu trúc giải thích hơn 50% phương sai của các chỉ báo, và ngược lại (Hair và cộng sự, 2011) Nghiên cứu này chọn ngưỡng chấp nhận chỉ số AVE là lớn hơn hoặc bằng 0,5 như đề xuất của Hair và cộng sự (2011)

Bước 4 Phân tích giá trị phân biệt

Giá trị phân biệt là phép đo sử dụng các tiêu chuẩn thực nghiệm để phân biệt với các cấu trúc khác trong mô hình Cụ thể, nghiên cứu sử dụng tiêu chí Heterotrait - Monotrait (HTMT) và bảng Fornell & Larcker (1981) để đánh giá tính hợp lệ của giá trị phân biệt Henseler và cộng sự (2015) đề nghị đánh giá tỉ lệ HTMT của các mối tương quan Đặc biệt, HTMT cho thấy tỉ lệ giữa các mối tương quan giữa các đặc điểm và các mối tương quan bên trong đặc điểm Luận án này chọn ngưỡng 0,9 cho giá trị HTMT (Henseler và cộng sự,

Phương pháp Fornell & Larcker (1981) dựa trên việc so sánh hệ số căn bậc hai AVE (SQRT(AVE)) của thang đo biến quan sát dùng để đo lường cho một biến tiềm ẩn với các hệ số tương quan giữa biến tiềm ẩn đó với các biến tiềm ẩn khác Nếu hệ số SQRT(AVE) lớn hơn các hệ số tương quan còn lại thì thang đo đảm bảo tính phân biệt

Bước 6 Đánh giá đa cộng tuyến

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SƠ BỘ

3.6.1 Đánh giá độ tin cậy thang đo qua nghiên cứu sơ bộ

Mẫu khảo sát gồm 156 khách hàng đã từng đặt dịch vụ lưu trú trên OTA trong hai năm gần nhất Kết quả đánh giá độ tin cậy của các thang đo trong mô hình nghiên cứu được thể hiện ở bảng 3.5 Theo kết quả trong bảng, Cronbach’s alpha là hệ so đo lường độ tin cậy của thang đo tổng của tất cả các thang đo đều lớn hơn 0,7 Và khi kiểm tra từng biến đo lường, (ngoại trừ CL5) hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3 nên tất cả biến đều đạt yêu cầu Biến quan sát CL5 trong nhóm biến đo lường khái niệm ‘chất lượng EWOM’ có tương quan biến-tổng là 0,014 < 0,3, đồng thời, hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến là 0,947 > 0,887 của nhóm biến Do đó, nghiên cứu xem xét loại biến quan sát này Một số trường hợp biến quan sát có hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến lớn hơn Cronbach’s Alpha của nhóm biến như: TB3 (đo lường khái niệm ‘điểm trung bình tổng thể’); TO3 (đo lường khái niệm

‘thái độ với OTA’); HV3 (đo lường khái niệm ‘hành vi đặt DVLT trên OTA’) Tuy nhiên, ba biến quan sát này có hệ số tương quan biến - tổng đều lớn hơn 0,3 Hơn nữa, thang đo này được kế thừa từ những nghiên cứu uy tín, đã trải qua quá trình thảo luận nhóm kỹ

132 lưỡng.Vì vậy, nghiên cứu này quyết định giữ lại các biến quan sát này để đo lường toàn diện hơn các khái niệm nghiên cứu (Nguyễn & Nguyễn, 2011)

Bảng 3.5 Độ tin cậy thang đo trong khảo sát sơ bộ

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach's alpha nếu loại biến

Hệ số tải nhân tố

Chất lượng thông tin EWOM (Cronbach’s Alpha = 0,855)

CL7 20,67 18,108 0,833 0,804 0,778 Độ tin cậy nguồn tin (Cronbach’s Alpha =0,840)

TC5 11,31 10,085 0,645 0,808 0,662 Điểm trung bình tổng thể (Cronbach’s Alpha =0,753)

Số lượng thông tin EWOM (Cronbach’s Alpha =0,734)

Phản hồi của nhà cung cấp dịch vụ lưu trú (Cronbach’s Alpha =0,798)

Tính thân thiện của giao diện OTA (Cronbach’s Alpha =0,804)

Tiếp nhận thông tin EWOM (Cronbach’s Alpha =0,933)

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach's alpha nếu loại biến

Hệ số tải nhân tố

Thái độ đối với OTA (Cronbach’s Alpha =0,939)

Thái độ đối với dịch vụ lưu trú (Cronbach’s Alpha =0,881)

Hành vi đặt dịch vụ lưu trú (Cronbach’s Alpha =0,887)

Trải nghiệm cảm xúc của khách hàng về DVLT (Cronbach’s Alpha =0,904)

TNCX4 10,62 5,064 0,849 0,850 Ý định EWOM (Cronbach’s Alpha =0,916)

Niềm tin EWOM (Cronbach’s Alpha =0,838)

Nguồn: Kết quả nghiên cứu sơ bộ, 2021

3.6.2 Đánh giá sơ lược giá trị phân biệt và hội tụ của thang đo

Những thang đo đã được đánh giá độ tin cậy đạt yêu cầu (đã loại CL5) được đưa vào đánh giá giá trị thang đo bằng cách phân tích nhân tố khám phá (EFA) Eigenvalue được dùng để xác định số lượng nhân tố trích, số lượng nhân tố được trích là 11 nhân tố khi hệ so

Eigenvalue ở nhân tố thứ 11 là 1,042 > 1 (Nguyễn, 2011) Đây là tiêu chí để xác định việc tồn tại 11 nhân tố (biến tiềm ẩn) trong mô hình nghiên cứu

Cột Hệ số tải nhân tố (Factor loading) trong bảng 3.6 thể hiện kết quả tải hân tố cho 11 biến tiềm ẩn trong mô hình nghiên cứu Hệ số tải nhân tố của các biến quan sát trong 11 nhân tố tìm được nằm trong khoảng 0,510-0,962 đều lớn hơn 0,5 là giá trị chấp nhận Tổng phương sai trích thể hiện các nhân tố trích được bao nhiêu phần trăm của các biến đo lường Tổng phương sai trích của 11 nhân tố là 69,015% > 50%, nghĩa là phần chung lớn hơn phần riêng và sai số

Như vậy, nghiên cứu sơ bộ đã kiểm định được độ tin cậy qua hệ số Cronbach Alpha của thang đo lường các biến tiềm ẩn, trong đó loại đi biên quan sát CL5 đo lường khái niệm Chất lượng thông tin EWOM Kết quả phân tích cho thấy, thang đo phản ánh tốt các khái niệm của biến tiềm ẩn Kết quả nghiên cứu sơ bộ cũng thể hiện phân tích EFA và cho thấy kết quả là thang đo đạt đủ điều kiện để chuyển sang giai đoạn nghiên cứu chính thức.

CHƯƠNG KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

PHÂN TÍCH MẪU – THỐNG KÊ MÔ TẢ

4.1.1 Mô tả mẫu nghiên cứu

Mẫu nghiên cứu tập trung ở Thành phố Hồ Chí Minh, nơi có tỉ lệ đặt DVLT trên OTA cao và một số tại các tỉnh lân cận Có 250 bảng câu hỏi giấy in được gửi đi và thu về 222 bảng trả lời Trên link trực tuyến, nghiên cứu thu thập được 235 phản hồi Sau khi loại 45 phản hồi không hợp lệ và không chất lượng (28 phản hồi thiếu thông tin; 16 phản hồi chọn hơn

1 trả lời cho loại câu hỏi 1 lựa chọn; 01 bảng trả lời qua loa thiếu cân nhắc bằng việc đánh giá giống nhau cho hầu hết các câu hỏi), có 412 bảng trả lời hợp lệ

Cuối cùng, 412 quan sát được sử dụng để phân tích và kiểm định (Các chỉ số Min-Max, trung bình và độ lệch chuẩn của dữ liệu được thể hiện trong Phụ lục 6) Trong đó, số lượng đáp viên tại thành phố Hồ Chí Minh có 379 quan sát trong mẫu khảo sát Bảng 4.1 thể hiện đặc điểm của mẫu nghiên cứu là phù hợp với điều kiện sàng lọc mẫu đã đề ra trước khi nghiên cứu, đều là các khách hàng từng đặt dịch vụ lưu trú trên OTA Mẫu nghiên cứu đảm bảo tính đại diện cao cho khách hàng đặt DVLT trên OTA

Về độ tuổi, nghiên cứu cũng thể hiện cơ cấu nhóm khách hàng trẻ, năng động Hơn 90% (93,9%) khách hàng đặt DVLT trực tuyến trên OTA trong độ tuổi từ 18 – 35 Cơ cấu tuổi này cũng có sự tương đồng với nghiên cứu EWOM đã thực hiện trong lĩnh vực du lịch của Filieri và McLeay (2014) với 94.4% đáp viên dưới 35 tuổi

Về tình trạng hôn nhân: 58% khách hàng đặt DVLT trực tuyến còn độc thân, tiếp đến là đối tượng đã kết hôn và chưa có con chiếm 27,4%

Bảng 4.1 Thông tin về mẫu nghiên cứu Tiêu thức Phân loại Số lượng Phần trăm

Tình trạng hôn nhân Độc thân 239 58,0% Đã kết hôn và chưa có con 113 27,4% Đã kết hôn và có con 60 14,6%

Trung cấp - Cao đẳng – đại học 309 75,0%

Làm chủ, tự kinh doanh, tự do 62 15,0%

Nơi sống Hồ Chí Minh 379 92,0%

Nguồn: Kết quả thống kê mẫu khảo sát, 2021

Hơn 70% khách hàng đặt DVLT trên OTA là sinh viên và nhân viên/chuyên viên (70,2%); 98% khách hàng có trình độ cao đẳng đại học trở lên; hơn 50% khách hàng có thu nhập dưới 5 triệu và hơn 35% khách hàng có thu nhập từ 5-20 triệu đồng Các thống kê trên có các đặc điểm phù hợp với mô tả hảnh vi du khách trực tuyến trong các nghiên cứu về hành vi du lịch của người Việt Nam của công ty nghiên cứu thị trường Qandme (Qandme, 2018; QandMe, 2021) Nghiên cứu của Trân (2019) về ý định đặt phòng trực tuyến của du khách

137 đã tổng quan các đề tài nghiên cứu về hành vi khách hàng trên các website Kết quả cho thấy, đối tượng sinh viên là đối tượng chính của các mẫu nghiên cứu Các nghiên cứu này đều cho rằng, sinh viên là đối tượng có thu nhập không cao, phần lớn chi tiêu do gia đình chu cấp, nhưng nhu cầu đi du lịch và trải nghiệm của đối tượng này rất lớn Nghiên cứu của Trúc & Quân (2019) cho thấy 48% sinh viên đi du lịch hơn 3 lần/năm và đối tượng này thường sử dụng các phương tiện trực tuyến để tìm thông tin và lựa chọn dịch vụ (41%) Sinh viên là tệp khách hàng trẻ, năng động, yêu thích khám phá Họ thường đi du lịch tự túc, du lịch phượt Họ thường sử dụng các OTA để đặt DVLT phù hợp với khả năng chi trả và phong cách trẻ trung của họ Vì vậy, mẫu nghiên cứu là phù hợp cho tệp khách hàng đặt DVLT trực tuyến trên kênh OTA tại Việt Nam

4.1.2 Mô tả hành vi khách hàng trực tuyến

Thông qua kết quả khảo sát, luận án phân tích về hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của khách hàng trên kênh OTA bao gồm: các trang OTA mà khách hàng đã từng sử dụng để đặt DVLT, trang OTA mà khách hàng yêu thích, mức độ thường xuyên sử dụng OTA để đặt DVLT trong vòng một năm (Bảng 4.2)

Các OTA được khách hàng sử dụng chủ yếu là các thương hiệu nổi tiếng đến từ nước ngoài như Booking, Agoda, Traveloka (OTA trên nền tảng web và trên ứng dụng trực tuyến) Được nhiều người sử dụng nhất là Booking, tiếp theo là Agoda và Traveloka đứng thứ ba trong danh sách

Bảng 4.2 Thống kê hành vi khách hàng trực tuyến Tiêu thức Phân loại Số lượng Phần trăm

Các OTA đã sử dụng

OTA được yêu thích nhất

Mục đích đặt DVLT trên OTA Đi du lịch 357 86,7% Đi công tác 55 13,3%

Số lần đặt DVLT trong

Kiểu DVLT mà khách hàng đặt trên OTA

Khách lẻ - Đi một mình (phòng đơn) 103 25,0%

Gia đình, nhóm bạn, doanh nhân 119 29%

Hạng DVLT mà khách hàng đặt trên OTA

Nguồn: Kết quả thống kê mẫu khảo sát, 2021

Khi xem xét OTA được khách hàng tin tưởng, yêu thích nhất, các OTA có thương hiệu lớn trên thế giới cũng chiếm ưu thế khi Booking, Agoda và Traveloka dẫn đầu với tỉ lệ yêu thích xấp xỉ nhau Về mục đích đặt dịch vụ lưu trú trên OTA, hơn 80% khách hàng có mục đích chuyến đi là du lịch Về mức độ thường xuyên sử dụng OTA, các khách hàng trong nghiên cứu này đều có sử dụng OTA để đặt DVLT (điều kiện sàng lọc), trong đó, hơn 36% khách hàng đặt DVLT trên 3 lần/năm Về kiểu dịch vụ lưu trú mà khách hàng thường đặt trên OTA, nhóm chọn DVLT cặp đôi (phòng đôi) là nhiều nhất chiếm 46,1%; tiếp theo là nhóm sử dụng phòng đơn và nhóm khách hàng sử dụng dịch vụ gia đình Về hạng DVLT sử dụng, hơn 85% khách hàng chọn phòng 3 sao trở lên (85,4%).

KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ GIẢ THUYẾT NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu trong chương bao gồm 11 biến nghiên cứu (CL, TC, TB, SL, PH, TT,

TN, TD, TO, TD, HV, YD) Để đánh giá độ tin cậy thang đo và mô hình đo lường, ta đánh giá hệ số tải ngoài (outer loading) của các biến quan sát Với mô hình này, chúng ta cần ước lượng mối quan hệ giữa 11 biến nghiên cứu và các biến quan sát của nó (hệ số tải ngoài

- outer loadings) Theo bảng 4.3, tất cả các chỉ số hệ số tải ngoài của các khái niệm CL, TC,

TB, SL, PH, TT, TN, TD, TO, HV và YD dao động trong khoảng 0,721-0,939, cao hơn giá trị cho phép là 0,7 Vì vậy, tất cả các biến quan sát của 11 cấu trúc nghiên cứu phản ánh (reflective construct) đều có ý nghĩa phản ảnh khái niệm đo lường

Bảng 4.3 cho thấy tất cả các giá trị CR của các cấu trúc nghiên cứu trong khoảng 0,853- 0,950, đều lớn hơn 0,7 là đạt yêu cầu theo Hair và cộng sự (2010), Bagozzi & Yi (1988) hay Henseler & Sarstedt (2013) Từ đó, ta kết luận các biến nghiên cứu tiềm ẩn đều đạt độ tin cậy nhất quán nội bộ Cùng với đó, các giá trị phương sai trích AVE của các biến nghiên cứu trong khoảng 0,563-0,855 đều > 0,5 Vì vậy, cả mười một cấu trúc nghiên cứu đều đạt độ hội tụ cao

Bảng 4.3 Hệ số tải ngoài và độ tin cậy nhất quán nội tại của các thang đo trong mô hình nghiên cứu đề xuất

CL HV PH SL TB TC TD TN TO TT YD

CL HV PH SL TB TC TD TN TO TT YD

Alpha 0,947 0,859 0,793 0,752 0,742 0,807 0,845 0,933 0,928 0,779 0,915 Độ tin cậy tổng hợp

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

4.2.2 Kiểm định giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn

Nghiên cứu tiến hành kiểm tra giá trị phân biệt giữa các biến tiềm ẩn trong nghiên cứu bằng chỉ số HTMT Bảng 4.4 đã chỉ ra giá trị HTMT cho tất cả các cặp cấu trúc nghiên cứu trong một ma trận, tất cả các giá trị HTMT đều nhỏ hơn so với ngưỡng 0,9 theo đề xuất của Henseler và cộng sự (2015) Do đó, các biến tiềm ẩn trong nghiên cứu này đảm bảo sự phân biệt với nhau

Bảng 4.4 Giá trị HTMT của các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu

CL HV PH SL TB TC TD TN TO TT YD

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

Kỹ thuật bootstrapping cho thấy ngưỡng giới hạn thấp và cao của độ tin cậy 95% của tất cả các nhóm biến nghiên cứu đều không chứa số 1 (Phụ lục 6) Điều này chứng minh các cấu trúc đo lường trong mô hình nghiên cứu đạt được giá trị phân biệt

Ngoài ra, bảng Fornell & Larcker (1981) để đánh giá tính hợp lệ của giá trị phân biệt Bảng 4.5 thể hiện kết quả căn bậc hai của (AVE) ước tính mối tương quan giữa các biến trong mô hình Kết quả cho thấy hệ số căn bậc hai của (AVE) của các biến với chính nó (nằm trên đường chéo) lớn hơn các hệ số tương quan còn lại (trong cùng cột), có thể kết luận

143 rằng thang đo đảm bảo tính phân biệt Như vậy, 11 cấu trúc nghiên cứu CL, TC, TB, SL,

PH, TT, TN, TD, TO, TD, HV và YD đều đạt độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phân biệt

Bảng 4.5 Hệ số căn bậc hai của (AVE) – Theo Fornell & Larcker

CL HV PH SL TB TC TD TN TO TT YD

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

4.2.3 Đánh giá đa cộng tuyến

Bảng 4.6 chỉ rõ các giá trị VIF của tất cả các biến nội sinh (thể hiện trên cột) và các biến ngoại sinh tương ứng (thể hiện trên hàng, gồm TN, TD, TO, HV và YD) Các giá trị VIF đều nhỏ hơn 5, vì vậy hiện tượng cộng tuyến giữa các biến nghiên cứu dự báo không xảy ra trong mô hình nghiên cứu

Bảng 4.6 Các giá trị VIF trong mô hình nghiên cứu

CL HV PH SL TB TC TD TN TO TT YD

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

4.2.4 Đánh giá độ phù hợp của mô hình bằng hệ số R 2

Hệ số xác định (R 2 ) càng cao nghĩa là cấp độ dự báo càng chính xác Giá trị R 2 hiệu chỉnh (R 2 adj) được sử dụng chính trong nghiên cứu này để tránh sai lệch khi so sánh

Bảng 4.7 Hệ số xác định R 2

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

Theo bảng 4.7, R 2 và R 2 hiệu chỉnh trong khoảng từ 0,174 đến 0,336 Giá trị R 2 = 0,20 được xem là cao trong các lĩnh vực nghiên cứu như hành vi NTD (Hair và cộng sự, 2016) và R 2

= 0,1 là thấp nhất có thể coi là thỏa đáng (Hair và cộng sự, 2019) Do đó, các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu có mức độ giải thích phù hợp cho sự thay đổi của các biến nội sinh (sự tiếp nhận EWOM, thái độ khách hàng với OTA, thái độ khách hàng với DVLT, hành vi ra quyết định đặt DVLT và ý định EWOM của khách hàng) được tạo ra từ tiền đề chính là các kích thích sự tiếp nhận EWOM trên OTA Bởi ngoài các kích thích sự tiếp nhận EWOM, các biến nội sinh trong nghiên cứu này còn bị tác động phức tạp bởi các yếu tố khác

4.2.5 Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu (Q 2 )

Nếu tất cả các mô hình thành phần đều có Q 2 > 0, mô hình cấu trúc tổng thể của nghiên cứu cũng đạt chất lượng tổng thể (Geisser, 1974; Stone, 1974) Bảng 4.8 trình bày tóm tắt tất cả kết quả của thủ tục dò tìm (blindfolding), thấy được giá trị Q 2 của 5 biến nội sinh (sự tiếp nhận EWOM - TN, thái độ khách hàng với OTA - TO, thái độ khách hàng với DVLT - TD, hành vi ra quyết định đặt DVLT – HV và ý định EWOM tích cực của khách hàng - YD) đều lớn hơn so với 0 Cụ thể, TN có giá trị Q 2 cao nhất (0,269), tiếp theo là TO (0,240), YD (0,231), HV (0,214), và cuối cùng là TD (0,132) Kết quả chỉ ra rằng có sự liên quan dự báo của mô hình đến các biến tiềm ẩn nội sinh Theo chuẩn mực đánh giá hệ số Q 2 của Hair và cộng sự (2017), phần lớn các hệ số Q 2 trong mô hình nghiên cứu này phần lớn nằm trong

145 khoảng 0-0,25 là có mức độ dự báo chính xác Riêng hệ số Q 2 đo năng lực dự báo ngoài mẫu của biến TN – Sự tiếp nhận EWOM là 0,269 > 0,25 nghĩa là mức độ dự báo chính xác trung bình Trong bối cảnh khám phá sự tiếp nhận EWOM trong hành vi mua trực tuyến của khách hàng trên nền tảng OTA thì năng lực dự báo ngoài mẫu như vậy là có độ chính xác cao, mô hình nghiên cứu đảm bảo dự báo cho khái niệm nghiên cứu

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

4.2.6 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Kết quả bảng 4.9 diễn tả mối quan hệ giữa các biến nghiên cứu và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu với độ tin cậy 95% Chất lượng thông tin EWOM, điểm trung bình tổng thể, số lượng thông tin EWOM tác động đồng biến lên sự tiếp nhận EWOM của khách hàng, giả thuyết H1, H2b, H2c, H2e được chấp nhận Ngoài ra, độ tin cậy nguồn tin và tính thân thiện – dễ sử dụng của OTA cũng tác động đồng biến đến lòng trung thành trực tuyến, giả thuyết H2a và H2d được chấp nhận

Sự tiếp nhận EWOM tác động đồng biến đến thái độ của khách hàng với OTA và đến thái độ khách hàng với DVLT, giả thuyết H3, H4 được chấp nhận Sự tiếp nhận EWOM cũng tác động đồng biến lên Hành vi đặt DVLT trên OTA, giả thuyết H5 được chấp nhận Thái độ của khách hàng đối với OTA tác động đồng biến lên thái độ của khách hàng đối với DVLT và lên hành vi đặt DVLT trên OTA, giả thuyết H6, H7 được chấp nhận Thái độ của khách hàng với DVLT cũng có tác động đồng biến lên hành vi đặt DVLT trên OTA, giả

146 thuyết H8 được chấp nhận Giả thuyết cuối cùng, H9 cho rằng hành vi đặt DVLT trên OTA có tác động đồng biến đến ý định EWOM trên OTA của khách hàng cũng được chấp nhận

Bảng 4.9 Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc

Giả thuyết Trọng số gốc

Trọng số trung bình Bootstrapping p Values Kết luận

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG TRUNG GIAN CỦA NHÓM BIẾN THÁI ĐỘ

Sau đây, nghiên cứu sẽ đánh giá ảnh hưởng trung gian của nhóm biến này như sau:

- H5a: TO và TD là trung gian trong mối quan hệ giữa TN và HV

- H5b: TO là trung gian trong mối quan hệ giữa TN và TD

- H5c: TD là trung gian trong mối quan hệ giữa TO và HV

Bảng 4.10 Bảng phân tích ảnh hưởng trung gian

Tác động gián tiếp Tổng tác động gián tiếp

Tổng tác động (cả trực tiếp và gián tiếp)

Beta p-value so với mức ý nghĩa

TO và TD là trung gian trong mối quan hệ giữa TN và HV

TO là trung gian trong mối quan hệ giữa TN và TD

TD là trung gian trong mối quan hệ giữa TO và HV

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

Do đây là giả thuyết lần đầu được kiểm định trong bối cảnh truyền thông EWOM trên OTA, với mong muốn khám phá tác động này, luận án đề xuất xem xét kết quả của giả thuyết H5a,b,c ở độ tin cậy 90% Theo bảng 4.10, tác động trung gian của TO trong mối quan hệ giữa TN và HV được khẳng định (p-value = 0,000 < 0,1) với hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,224 Đồng thời, tổng tác động gián tiếp từ TN lên HV là 0,260 < 0,426 (tổng tác động TN lên

HV – total effect) Với mức ý nghĩa 10%, vai trò trung gian của TD trong mối quan hệ giữa

TN và HV cũng được khẳng định (p-value = 0,051 < 0,1) với hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,027 Như vậy, thái độ khách hàng với OTA (TO) và thái độ khách hàng đối với DVLT

(TD) là trung gian tác động từ sự tiếp nhận EWOM (TN) đến hành vi đặt DVLT trên OTA tại Việt Nam (HV) Giả thuyết 5a được chấp nhận

Tác động gián tiếp TN lên TD khi có sự hiện diện của TO là 0,1 (p-value = 0,003 < 0,1) Tổng tác động từ TN lên TD là 0,393 > 0,1 Vậy TO cũng là trung gian tác động từ sự tiếp nhận EWOM đến thái độ khách hàng đối với DVLT Tác động gián tiếp từ TO lên HV thông qua TD được khẳng định (p-value = 0,093 < 0,1) với hệ số hồi quy chuẩn hóa 0,017 Như vậy, thái độ khách hàng đối với OTA (TO) là trung gian tác động từ sự tiếp nhận EWOM (TN) đến thái độ khách hàng đối với DVLT (TD); và thái độ khách hàng với DVLT (TD) là trung gian tác động từ thái độ khách hàng đối với OTA (TO) đến hành vi đặt DVLT trên OTA tại Việt Nam (HV) Giả thuyết 5b và 5c được chấp nhận.

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG ĐIỀU TIẾT CỦA NIỀM TIN EWOM

Phần này xem xét tác động điều tiết của niềm tin EWOM (NT) trong các mối quan hệ sau:

- H10a: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và Hành vi đặt dịch vụ lưu trú trên OTA

- H10b: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và thái độ của người dùng đối với DVLT

- H10c: Niềm tin EWOM ảnh hưởng tích cực đến mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM trên OTA và thái độ của người dùng đối với kênh OTA

Niềm tin là biến định lượng liên tục, nên kỹ thuật phân tích bằng bootstrapping trên SmartPLS là phù hợp để phân tích

4.4.1.1 Ảnh hưởng điều tiết của niềm tin EWOM (NT) lên mối quan hệ giữa TN và HV

Biến Mod-NT1 (là tích số TN*NT, tức tác động điều tiết của NT lên mối quan hệ giữa TN và HV) là biến điều tiết được khai báo cho biến phụ thuộc HV Kết quả bootstrapping về hệ số đường dẫn giữa Mod-NT1 và HV có p value = 0,018 < 0,05 cho thấy Mod-NT1 (hay tích số TN*NT) có tác động đến HV Như vậy, niềm tin EWOM có vai trò điều tiết mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và Hành vi đặt DVLT trên OTA Hệ số hồi quy Original

Sample (O) = 0,139 > 0 cho thấy niềm tin EWOM càng tăng sẽ càng làm tăng sự tác động từ Sự tiếp nhận EWOM lên Hành vi đặt DVLT trên OTA Khi niềm tin EWOM của khách

150 hàng khác nhau thì ảnh hưởng của sự tiếp nhận EWOM lên hành vi đặt DVLT trên OTA cũng khác nhau như thể hiện trong Hình 4.2

Hình 4.2 Tác động điều tiết HV của NT

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021 Ở mức độ tin tưởng EWOM thấp (NT at -1, nét chấm), ta thấy ảnh hưởng của sự tiếp nhận EWOM (TN) lên hành vi đặt DVLT (HV) là yếu nhất Đường này có sự chếch lên rất nhẹ

Có nghĩa là, dù TN tăng lên nhiều, thì HV chỉ tăng rất ít Ở mức độ tin tưởng trung bình (NT at Mean, nét thẳng), đường HV dốc hơn lên và mức độ tin tưởng cao (NT at +1, nét gạch đứt) dốc hơn nữa Có nghĩa là NT càng cao thì HV càng tăng mạnh khi TN tăng

4.4.1.2 Ảnh hưởng điều tiết của niềm tin EWOM (NT) lên mối quan hệ giữa TN và TD

Khai báo biến Mod-NT2 (tích số TN*NT) là biến điều tiết của biến phụ thuộc TD Kết quả bootstrapping về hệ số đường dẫn giữa Mod-NT2 và TD có p value = 0,485 > 0,05 cho thấy Mod-NT2 (tích số TN*NT) không tác động đến TD (ở độ tin cậy 95%) Như vậy, niềm tin EWOM không có vai trò điều tiết mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và thái độ khách hàng đối với DVLT trong nghiên cứu này

4.4.1.3 Ảnh hưởng điều tiết của niềm tin EWOM (NT) lên mối quan hệ giữa TN và TO

Khai báo biến Mod-NT3 (tích số TN*NT) là biến điều tiết của biến phụ thuộc TO Kết quả bootstrapping về hệ số đường dẫn giữa Mod-NT3 và TO có p value = 0,146 > 0,05 cho thấy

Mod-NT3 (tích số TN*NT) không tác động đến TO (ở độ tin cậy 95%) Như vậy, niềm tin EWOM không có vai trò điều tiết mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và thái độ khách hàng đối với OTA trong nghiên cứu này

Tổng kết phần này, sau khi phân tích vai trò điều tiết của biến NT trong các mối quan hệ TN-HV, TN-TD, TN-TO, chỉ có vai trò điều tiết của NT trong mối quan hệ TN-HV có ý nghĩa thống kê ở mức ý nghĩa 5%., chi tiết như trong bảng 4.11 Như vậy, niềm tin EWOM có vai trò điều tiết mối quan hệ giữa Sự tiếp nhận EWOM và Hành vi đặt DVLT trên OTA

Bảng 4.11 Kết quả kiểm định vai trò điều tiết của Niềm tin EWOM

Giả thuyết Tên biến khai báo p-Value so với mức ý nghĩa Kết luận

H10a NT điều tiết TN-HV Mod-NT1 0,0180,05 Không chấp nhận

H10c NT điều tiết TN-TO Mod-NT3 0,146>0,05 Không chấp nhận

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG ĐIỀU TIẾT CỦA TRẢI NGHIỆM CẢM XÚC

Phần này đánh giá vai trò điều tiết của trải nghiệm cảm xúc trong mối quan hệ đồng biến giữa hành vi đặt DVLT và ý định EWOM trên OTA Trải nghiệm cảm xúc là biến định lượng liên tục, nên kỹ thuật phân tích bằng bootstrapping trên SmartPLS là phù hợp để phân tích trong trường hợp này Trước tiên, xác định biến độc lập là hành vi đặt DVLT trên OTA (HV), cần khai báo biến điều tiết cho biến phụ thuộc Ý định EWOM trên OTA (YD) có tên là Moderating effect of TNCX (là tích số HV*TNCX, viết tắt là Mod-TNCX) Sau đó chạy phân tích bootstrapping n = 1000 cho mô hình có biến điều tiết và xem xét kết quả các hệ số đường dẫn Nếu phép kiểm định t của mối quan hệ Mod-TNCX tác động lên biến phụ thuộc YD có p value < 0.05 thì có nghĩa là tác động của Mod-TNCX (Moderating effect of TNCX) lên biến phụ thuộc có ý nghĩa thống kê Hay nói cách khác, TNCX có vai trò điều tiết trong mối quan hệ giữa HV và YD

Kết quả bootstrapping về hệ số đường dẫn giữa Mod-TNCX và YD có p value = 0,00 < 0,05 cho thấy Mod-TNCX (hay tích số HV*TNCX) có tác động đến YD Như vậy, trải

152 nghiệm cảm xúc về DVLT có vai trò điều tiết mối quan hệ từ Hành vi đặt DVLT trên OTA lên Ý địch EWOM tích cực trên OTA Hệ số hồi quy Original Sample (O) = 0.094 > 0 cho thấy trải nghiệm cảm xúc càng tích cực sẽ càng làm tăng sự tác động từ Hành vi đặt DVLT trên OTA lên Ý định EWOM tích cực trên OTA Khi trải nghiệm cảm xúc của khách hàng khác nhau thì ảnh hưởng của hành vi đặt DVLT lên ý định EWOM tích cực cũng khác nhau như thể hiện trong Hình 4.3

Hình 4.3 Tác động điều tiết YD của TNCX

Nguồn: Kết quả nghiên cứu định lượng, 2021

Quan sát đồ thị trong Hình 4.3 cho thấy:

- Ở cả ba mức độ trải nghiệm cảm xúc (TNCX): TNCX thấp (TNCX at -1, nét chấm), TNCX trung bình (TNCX at Mean, nét thẳng) và TNCX cao (TNCX at +1, nét gạch đứt), YD đều đồng biến cùng HV

- Tác động điều tiết của TNCX là tác động thúc đẩy tương đối nhỏ Khi TNCX thấp,

HV tăng 2 đơn vị thì YD tăng 0,5 đơn vị; khi TNCX ở mức trung bình, HV tăng 2 đơn vị khiến YD tăng hơn 0,5 (dốc hơn lên); khi TNCX ở mức cao, HV tăng 2 đơn vị khiến YD tăng hơn 0,75 (dốc hơn nữa) Khi TNCX càng cao, tác động đồng biến giữa HV và YD càng mạnh

4.6 THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

4.6.1 Các yếu tố kích thích trên OTA ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM trong bối cảnh DVLT trên OTA

Như vậy kết quả nghiên cứu cho thấy sự tương thích của mô hình nghiên cứu với dữ liệu thị trường và tất cả sáu giả thuyết nghiên cứu về sáu tiền tố của sự tiếp nhận EWOM trên OTA đều được chấp nhận Điều đó khẳng định chất lượng EWOM, số lượng EWOM, độ tin cậy nguồn tin, điểm trung bình tổng thể, sự thân thiện của giao diện OTA và sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT có ảnh hưởng đồng biến đến sự tiếp nhận EWOM trên OTA

Về mức độ giải thích của nghiên cứu này cho sự tiếp nhận EWOM là R 2 =0,326 (đã hiệu chỉnh), nghĩa là các tác động từ kích thích EWOM đã giải thích được cho hơn 32% sự tiếp nhận EWOM của khách hàng, đây là một mức độ giải thích khá tốt, do người tiêu dùng còn bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố khác khi tiếp nhận EWOM như tính cách, kinh nghiệm trong quá khứ, và các yếu tố khác Trong đó, các kết quả phù hợp với nghiên cứu của các tác giả trước đây bao gồm ảnh hưởng đến việc tiếp nhận EWOM từ yếu tố chất lượng EWOM (Lee

& Hong, 2019), độ tin cậy của nguồn (Zhang & Watts, 2008), điểm trung bình tổng thể (M

Y Cheung và cộng sự, 2009; Filieri & McLeay, 2014), số lượng EWOM (Sher & Lee,

2009; 2017; Zahratu & Hurriyati, 2020;…) Hai kết quả còn lại là mối tác động từ yếu tố

‘phản hồi của nhà cung cấp DVLT’ và ‘tính thân thiện của giao diện OTA’, mặc dù các khái niệm đã được đề cập trong các nghiên cứu trước đây (Bhandari và cộng sự, 2021; Liu và cộng sự, 2013), ảnh hưởng của chúng đối với sự tiếp nhận EWOM chưa được đánh giá Đây là khám phá quan trọng thể hiện đặc trưng của nền tảng giao tiếp truyền thông trực tuyến, cụ thể là hành vi mua trực tuyến trên OTA

Hai là, trong các nhân tố ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM thì chất lượng EWOM tác động mạnh nhất, tiếp theo là số lượng EWOM, sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT, điểm trung bình tổng thể, độ tin cậy nguồn tin có mức độ tác động gần như nhau và cuối cùng là sự thân thiện của giao diện OTA Tức là, khi khách hàng nhận thấy thông điệp truyền miệng điện tử dưới dạng bình luận trực tuyến trên OTA là dễ hiểu, rõ ràng, chính xác, có chất lượng, số lượng bình luận trực tuyến về DVLT trên OTA nhiều thì họ sẽ dễ dàng tiếp nhận thông tin các bình luận trực tuyến trên OTA đó Tương tự, khi khách hàng nhận thấy các nhà quản lý DVLT có các phản hồi với bình luận của khách hàng dù là tích cực hay tiêu

THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

cực, họ cũng ghi nhận sự chuyên nghiệp, tinh thần cầu thị của DVLT cũng như tính xác thực của các bình luận khen chê được phản hồi và từ đó, họ đánh giá cao truyền miệng điện tử trên trang OTA Tính năng điểm trung bình tổng thể giúp khách hàng lọc nhanh các DVLT được đánh giá cao và từ đó giúp họ nhanh chóng hơn trong việc đánh giá DVLT, do đó, các trang OTA có tính năng tính điểm trung bình tổng thể một cách cụ thể và trực quan sẽ giúp khách hàng tiếp nhận thông tin truyền miệng trên OTA dễ dàng hơn Độ tin cậy của nguồn tin là các yếu tố thông tin về người bình luận trực tuyến được thể hiện như độ tuổi, số năm tham gia, số bài đã đánh giá, số lượt thích Người tiêu dùng cũng sẽ dễ dàng tiếp nhận EWOM trên OTA khi trang OTA đó được thiết kế một cách trực quan, thân thiện, dễ dàng sử dụng, dễ dàng đánh giá để họ đưa ra quyết định tối ưu cho kỳ nghỉ của mình

4.6.2 Tác động tích cực từ sự tiếp nhận EWOM lên hành vi mua dịch vụ trực tuyến

Kết quả nghiên cứu khẳng định mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi đặt DVLT trên OTA Điều này nhất quán với các nghiên cứu đã thực hiện trong lĩnh vực dịch vụ như Erkan & Evans (2016), Daowd và cộng sự (2020), Chong và cộng sự (2018), Ruiz-Mafe và cộng sự (2020), Tapanainen và cộng sự (2021) Điểm mới ở đây là, quyết định mua của khách hàng trong luận án này xem xét hành vi mua thực tế trong khi các nghiên cứu trước chủ yếu xem xét ý định mua của khách hàng Kết quả này chỉ ra rằng, khi khách hàng đánh giá cao thông tin, càng tiếp nhận sự hữu ích của thông tin, hành vi mua của họ càng bị thúc đẩy Điều này cũng phù hợp với quá trình ra quyết định mua của khách hàng (Kotler & Armstrong, 2010) về việc tìm kiếm thông tin, đánh giá phương án và quyết định mua Đây là kết quả có ý nghĩa với các nhà quản trị và marketing dịch vụ

4.6.3 Tác động tích cực của sự tiếp nhận EWOM nhóm biến thái độ và của nhóm biến thái độ đến hành vi mua dịch vụ trực tuyến

Kết quả nghiên cứu khẳng định sự tiếp nhận thông tin có ảnh hưởng tích cực đến thái độ khách hàng đối với OTA, thái độ khách hàng đối với DVLT; thái độ khách hàng đối với OTA, thái độ khách hàng đối với DVLT có ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua DVLT trực tuyến Kết quả này đồng nhất với các nghiên cứu sử dụng mô hình của Karson & Fisher để thực nghiệm truyền thông (Bartikowski & Walsh, 2014; L C Hsu, 2022; L C Lu và cộng sự, 2014) Điều này cho thấy luận cứ khoa học cho mô hình S-O-R: sự kích thích từ

EWOM lên quá trình đánh giá dịch vụ của khách hàng và dẫn đến hành vi mua như một

155 phản hồi tích cực Đồng thời kết quả cũng cung cấp luận cứ cho lý thuyết quá trình ra quyết định mua của khách hàng (Kotler & Armstrong, 2010) khi mà quá trình tìm kiếm và đánh giá thông tin xảy ra kéo theo quá trình đánh giá các phương án và ra quyết định chọn mua

4.6.4 Vai trò trung gian của nhóm biến thái độ

Kết quả nghiên cứu chỉ ra vai trò trung gian của thái độ khách hàng với OTA và thái độ khách hàng với DVLT trong mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi đặt DVLT trên OTA Thái độ khách hàng với OTA cũng là trung gian trong mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và thái độ khách hàng với DVLT Đồng thời, thái độ khách hàng với DVLT cũng là trung gian trong mối quan hệ giữa thái độ khách hàng với OTA và hành vi đặt DVLT trên OTA Các kết quả này phù hợp với mô hình trung gian kép mở rộng (Extend Dual Mediation Hypothesis) mà Karson & Fisher nghiên cứu năm 2005 để đánh giá hiệu quả truyền thông quảng cáo (mở rộng từ mô hình trung gian kép của MacKenzie và cộng sự, 1986) Kết quả này cũng đồng nhất với các nghiên cứu sử dụng mô hình của Karson &

Fisher để thực nghiệm truyền thông (Bartikowski & Walsh, 2014; L C Hsu, 2022; L C

Lu và cộng sự, 2014) Kết quả này cũng tương đồng với các nghiên cứu sử dụng ELM phân tích thái độ khách hàng (Aghakhani và cộng sự, 2018; Lee & Hong, 2019; Zainal và cộng sự, 2017) Tuy nhiên, trong bối cảnh nghiên cứu hành vi đặt DVLT trực tuyến trên OTA, chưa có nghiên cứu nào triển khai bóc tách yếu tố thái độ thành nhiều thành phần để xem xét vai trò trung gian như kết quả luận án này Do đó, điểm mới này cần được xem xét để đưa ra các hàm ý quản trị phù hợp

4.6.5 Ảnh hưởng của niềm tin EWOM đến mức độ tác động của sự tiếp nhận EWOM

Kết quả nghiên cứu này khẳng định rằng, những khách hàng tin tưởng vào EWOM hơn sẽ chịu ảnh hưởng bởi sự tiếp nhận EWOM nhiều hơn trong quyết định đặt DVLT của mình

Sự khác biệt đó là đáng kể, với hệ số tác động là 0,139 (pvalue=0,0180,05 Không chấp nhận

TN: tiếp nhận EWOM; CL: Chất lượng EWOM; TC: Độ tin cậy nguồn EWOM; TB: Điểm trung bình tổng thể; SL: Số lượng EWOM; TT: Sự thân thiện của giao diện OTA; PH: Sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT; TO: Thái độ khách hàng với OTA; TD: Thái độ khách hàng với DVLT; HV: Hành vi đặt DVLT trên OTA; YD: Ý định EWOM tích cực trên OTA; NT: Niềm tin EWOM; TNCX: Trải nghiệm cảm xúc khách hàng

Các giả thuyết được chấp nhận mức ý nghĩa 5%, riêng H5a,b,c * mức ý nghĩa 10%

Như vậy, kết quả phân tích định lượng đã xác nhận mô hình luận án đề xuất có ý nghĩa đáng kể trong việc giải thích hành vi đặt DVLT trên nền tảng trực tuyến OTA Các kiểm định được thực hiện trên khung lý thuyết nền S-O-R, IAM, TRA và quy trình ra quyết định mua cho thấy việc mua DVLT trên nền tảng trực tuyến OTA bị ảnh hưởng bởi sự tiếp nhận EWOM, thái độ của khách hàng đối với OTA, thái độ khách hàng đối với DVLT sau khi tiếp nhận EWOM và niềm tin EWOM của họ Hơn nữa, các phát hiện cho thấy cơ chế tác động gián tiếp của sự tiếp nhận EWOM đối với hành vi đặt DVLT trên nền tảng trực tuyến OTA thông qua trung gian thái độ khách hàng với OTA được khẳng định Phần thảo luận kết quả cung cấp các hàm ý quản trị ở chương sau

5 CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Chương này trình bày kết luận về vấn đề nghiên cứu, những đóng góp về mặt khoa học và thực tiễn mà đề tài mang lại, cũng như đưa ra một số hàm ý quản trị giúp cho những nhà quản trị du lịch trực tuyến có thể rút ra một số nhận định và có thể điều chỉnh nhất định trong chiến lược truyền thông marketing thay nhằm đổi hành vi của khách hàng, tăng sức cạnh tranh và doanh số trực tuyến

Phần này tóm tắt lại các kết quả nghiên cứu chính, đối chiếu với các mục tiêu nghiên cứu để đưa ra kết luận

5.1.1 Khám phá các yếu tố trên OTA ảnh hưởng đến sự tiếp nhận EWOM của người tiêu dùng

Kết quả nghiên cứu định tính và định lượng đã xác định được các tiền tố quan trọng nhất trên OTA có tác động đến sự tiếp nhận EWOM của người tiêu dùng gồm sáu yếu tố chính chất lượng EWOM, số lượng EWOM, độ tin cậy nguồn tin, điểm trung bình tổng thể, sự thân thiện của giao diện OTA và sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT Trong đó có bốn yếu tố đầu thuộc tính EWOM và hai yếu tố cuối thuộc khía cạnh trung gian OTA và nhà cung cấp DVLT

5.1.2 Xác định sự ảnh hưởng của sự tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt dịch vụ lưu trú trực tuyến của người dùng trên OTA

Hành vi mua trong nghiên cứu này được xác định là hành vi đã xảy ra trên thực tế, khác với nhiều nghiên cứu khác chỉ sử dụng khái niệm ý định mua Điều này có ý nghĩa hơn trong việc xác định việc tiếp nhận EWOM trên OTA thực sự có tác động đến hành vi mua dịch vụ Các yếu tố tác động trong mô hình có hệ số tác động đến hành vi không cao, vì trên thực tế, hành vi đặt dịch vụ trực tuyến còn bị tác động bởi những yếu tố khác ngoài thông tin EWOM trên OTA Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu đã chỉ ra các mối quan hệ có ý nghĩa với sự tiếp nhận EWOM trên OTA để giúp các nhà quản lý DVLT tập trung hơn vào nền tảng đánh giá trực tuyến này

CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

ĐÓNG GÓP VỀ MẶT LÝ THUYẾT

Với kết quả nghiên cứu như trên, luận án đã thực hiện được mục tiêu nghiên cứu của mình và có một số đóng góp nhất định về mặt lý thuyết, cụ thể:

Thứ nhất, luận án khẳng định vai trò trung gian của yếu tố thái độ khách hàng theo tiếp cận nhiều thành phần trong quá trình tiếp nhận EWOM và làm rõ mối quan hệ tương quan giữa sự tiếp nhận thông tin từ kênh OTA và việc hình thành thái độ của người tiêu dùng Các tác động gián tiếp của sự tiếp nhận EWOM lên hành vi đặt DVLT trực tuyến của người dùng (thông qua cụm yếu tố thái độ kép) cũng đã được đo lường Đây là mối quan hệ mới trong mô hình nghiên cứu sự tiếp nhận EWOM Từ đó đóng góp vào lý thuyết nghiên cứu EWOM và hành vi khách hàng trực tuyến về sự đa dạng của thái độ khách hàng

Thứ hai, luận án khẳng định vai trò điều tiết của niềm tin EWOM đến mối quan hệ giữa sự tiếp nhận EWOM và hành vi của người dùng trực tuyến, từ đó khẳng định vai trò đa dạng của niềm tin trong bối cảnh trực tuyến, mở rộng các mô hình nghiên cứu hiện có về vai trò điều tiết của niềm tin, điều chưa được đề cập nhiều trong các nghiên cứu trước đây

Thứ ba, luận án xác định các kích thích trên OTA tác động đến sự tiếp nhận EWOM của khách hàng, góp phần cung cấp các hiểu biết sâu sắc hơn về các lý thuyết trước đây (IAM, TAM, ELM, …), đồng thời đóng góp luận cứ về lý thuyết năm bước của quá trình ra quyết định mua, làm sáng tỏ vai trò của một số yếu tố thuộc tính EWOM cũng như thuộc tính OTA và phản hồi nhà cung cấp DVLT trong nhận thức khách hàng, góp phần khai thác nhiều góc độ hơn các lý thuyết về nhận thức người tiêu dùng đáp ứng với thông tin và truyền thông EWOM

Thứ tư, luận án này nghiên cứu vai trò trung gian của thái độ và hành vi khách hàng trong bối cảnh tác động tích cực từ EWOM trên OTA quay lại ý định EWOM tích cực trên OTA Khách hàng sau khi tiếp nhận EWOM trên OTA qua cơ chế SOR sẽ hình thành ý định viết EWOM trên OTA sau khi tiêu dùng Từ đó phát triển thêm lý thuyết hành vi mua kết hợp truyền miệng điện tử

Thứ năm, luận án khám phá vai trò điều tiết của trải nghiệm cảm xúc khách hàng trong mối quan hệ giữa hành vi đặt DVLT trên OTA và ý định quay lại OTA để bình luận trực tuyến của họ Đây cũng là mối tác động cần được nghiên cứu thêm trong bối cảnh dịch vụ mang tính trải nghiệm như du lịch, lưu trú Điều này nhấn mạnh vai trò của trải nghiệm cảm xúc trong việc hình thành ý định sau khi mua trực tuyến của khách hàng.

HÀM Ý QUẢN TRỊ DÀNH CHO NHÀ QUẢN LÝ DVLT VÀ QUẢN LÝ OTA

Trên cơ sở của kết quả nghiên cứu của luận án, tác giả đề xuất một vài kiến nghị cho các nhà quản lý DVLT và các nhà quản trị OTA nhằm xây dựng các chương trình thúc đẩy hành vi đặt DVLT trực tuyến từ khía cạnh các kích thích trên OTA

5.3.1 Đối với nhà quản lý DVLT

5.3.1.1 Chính sách chăm sóc khách hàng nhằm khuyến khích viết bài đánh giá chất lượng

Các khám phá từ nghiên cứu cho thấy vai trò quan trọng của các kích thích trên OTA trong quá trình đánh giá và tiếp nhận thông tin EWOM của khách hàng cũng như hành vi đặt DVLT của họ trên OTA Từ đó gợi ra cho nhà quản lý DVLT các chính sách đầu tư vào EWOM trên OTA với vai trò một kênh truyền thông hữu hiệu Trong các kích thích trên OTA, yếu tố chất lượng EWOM là yếu tố có tác động nhiều nhất (giả thuyết H1) Để tiếp

163 nhận EWOM, khách hàng đòi hỏi EWOM có tính thuyết phục cao, mang tính khách quan, dễ hiểu, có độ chính xác cao, rõ ràng và đặc biệt là có hình ảnh/video minh họa Tuy nhiên, khách hàng đánh giá các yếu tố này hầu như ở mức độ chỉ trên trung bình Trong đó, yếu tố được khách hàng đánh giá cao nhất là tính xác thực cũng chỉ đạt mức mean=3,74 (xem thêm phụ lục 6) Các yếu tố còn lại cũng xấp xỉ nhau với tính thuyết phục đạt mean=3,46; sự dễ hiểu đạt mean=3,51; tính khách quan đạt mean=3,54; và có hình ảnh/video liên quan để mình họa đạt mean=3,56 Điều này có thể là do một số khách hàng chỉ vào đánh điểm cho DVLT mà không để lại văn bản bình luận nào khiến cho các bình luận trở nên kém thuyết phục Hoặc một số khách hàng đánh giá lại đính kèm hình ảnh và video không liên quan (đến DVLT đang được đánh giá), khiến bài bình luận trở nên khó hiểu và khó tiếp nhận

Tuy số lượng EWOM (trong đó có tính tới số lượt bình luận trên OTA) là quan trọng (giả thuyết H2c), nhưng người tiêu dùng đi du lịch - với đặc điểm dịch vụ mang tính trải nghiệm cao - họ đều sợ rủi ro đánh giá ảo, vì vậy tính xác thực của thông tin được thể hiện qua các yêu cầu trên được người tiêu dùng đánh giá cao Do đó, các nhà quản lý DVLT cần khuyến khích các bình luận thực tế Điều này cũng làm tăng niềm tin EWOM và từ đó làm tăng tác động từ EWOM lên hành vi đặt DVLT (Giả thuyết H10a) Để tăng cao số lượng EWOM, nhà quản lý cần tăng số lượt bình luận trực tuyến trên OTA bằng cách khuyến khích khách hàng của mình đăng các bình luận trực tuyến Để EWOM trên OTA có chất lượng cao, nhà quản lý DVLT cần có chính sách hậu mãi sau khi khách trả phòng nhằm khuyến khích khách hàng bình luận trực tuyến kèm hình ảnh và video minh họa Chẳng hạn như tặng các voucher mua dịch vụ ưu đãi, tặng kèm các dịch vụ bổ sung cho các khách hàng vào lần mua tiếp theo nếu họ có bình luận trực tuyến tích cực có kèm minh họa Các DVLT có hệ sinh thái dịch vụ đi kèm như nhà hàng, sân golf, mua sắm, giải trí, … có thể tặng khách hàng các phiếu giảm giá cho dịch vụ trong hệ sinh thái của mình nếu có các bình luận trực tuyến tích cực kèm minh họa, mang tính khách quan và dễ hiểu, từ đó tăng tính thuyết phục khách hàng Điều này không những làm tăng chất lượng EWOM mà còn thúc đẩy số lượng EWOM và điểm trung bình tổng thể (giả thuyết H2b) Qua đó tăng được sự tiếp nhận EWOM của khách hàng tiềm năng

5.3.1.2 Thiết kế trải nghiệm khách hàng vượt trội

Trong nghiên cứu này, ý định EWOM tích cực bị ảnh hưởng bởi hành vi mua trên OTA và trải nghiệm cảm xúc của khách hàng khi tiêu dùng dịch vụ (giả thuyết H9 và H11) Do đó, để có được nhiều lượt EWOM và thông tin EWOM chất lượng, nhà quản lý cần tạo ra trải nghiệm dịch vụ xuất sắc và nổi bật để khách hàng có ấn tượng tốt và từ đó kích thích khách hàng viết EWOM tích cực sau khi trải nghiệm Các nhà quản lý DVLT cần thiết kế các dịch vụ của mình theo hướng trải nghiệm độc đáo với tiện nghi, cảnh quan, bầu không khí giúp khách hàng cảm thấy thật ấn tượng, giúp họ thoát khỏi các cảm giác thường ngày và nhiều các trải nghiệm thú vị, tích cực, mới lạ để họ tận hưởng chuyến đi một cách trọn vẹn nhất Đặc biệt quan trọng trong thiết kế dịch vụ mang tính trải nghiệm chính là thái độ và dịch vụ phục vụ Thái độ phục vụ cần chu đáo, nhiệt tình, quan tâm và sẵn sàng đáp ứng của lực lượng nhân viên tuyến đầu (touch-point) sẽ giúp khách hàng cảm thấy họ thật đặc biệt khi là khách hàng của cơ sở, từ đó, tạo ra các cảm xúc tích cực với DVLT Trải nghiệm khách hàng có tác động tích cực trong việc thúc đẩy ý định hành vi EWOM tích cực, làm tăng số lượng EWOM trên OTA Điều này cũng đồng thời làm tăng điểm trung bình tổng thể, yếu tố cũng rất quan trọng ảnh hưởng tới tiếp nhận thông tin và hành vi đặt DVLT của khách hàng (Giả thuyết H2b) Số lượng EWOM trên OTA, điểm trung bình tổng thể lại là các yếu tố kích thích quan trọng (Stimulus) để khách hàng tiếp nhận EWOM (Organise) và rồi thúc đẩy phản hồi (Response) hành vi đặt DVLT (giả thuyết H2b, H2c, H6) Từ đó, trải nghiệm cảm xúc là tiền đề quan trọng trọng việc tái lập cả chu trình S-O-R trong bối cảnh hành vi đặt DVLT trực tuyến trên OTA

5.3.1.3 Phản hồi các bình luận của khách hàng

Kết quả của nghiên cứu này cũng gợi ý cho các nhà quản lý DVLT cần lưu ý đến các nhân tố mới Các nhà quản trị DVLT cần thường xuyên quan tâm phản hồi các đánh giá của khách hàng trên các OTA (giả thuyết H2e) Chẳng hạn như tăng cường tương tác trên OTA với các EWOM bình luận trực tuyến để tăng tính xác thực và độ tin cậy cho EWOM Các phản hồi này cần mang tính chuyên nghiệp, nhiệt tình, cẩn thận, nhanh chóng và mang tính cầu thị Quản trị viên OTA cần thiết kế các tính năng và tiện ích thân thiện với người dùng, dễ tương tác và dễ hiểu (giả thuyết H2d) Điều đó giúp khách hàng chấp nhận thông tin EWOM dễ dàng hơn Thí dụ như khi khách hàng khen hay chê DVLT, họ nhận được các

165 phản hồi ghi nhận, cảm ơn Đặc biệt là khi chê, họ nhận được lời xin lỗi và giải thích một cách nhanh chóng, một thái độ lắng nghe, cầu thị được thể hiện trong lời phản hồi Đó là cách giải tỏa bức xúc và phục hồi dịch vụ (service recovery) tốt nhất đối với khách hàng đang cảm thấy thất vọng hay ức chế Đối với khách hàng tham khảo thông tin thì qua đó, họ đánh giá cao tính xác thực của thông tin trên OTA về DVLT của doanh nghiệp (không phải các bình luận ảo), và tăng sự tiếp nhận EWOM về DVLT trên OTA cũng như niềm tin vào EWOM

5.3.1.4 Hợp tác với OTA uy tín

Thái độ khách hàng đối với DVLT bị tác động bởi sự tiếp nhận EWOM và thái độ khách hàng với OTA (giả thuyết H4, H5) Và thái độ khách hàng với OTA, thái độ khách hàng với DVLT đều là trung gian sự tác động giữa tiếp nhận EWOM đến hành vi đặt DVLT (Giả thuyết H5a,b,c) Do đó, ngoài việc quan tâm tới kênh truyền thông EWOM, nhà quản lý DVLT cần chọn lọc hợp tác với các OTA uy tín, có độ tin cậy cao, có các chính sách quản lý hoạt động bình luận trực tuyến của khách hàng một cách rõ ràng, minh bạch Từ đó, khiến khách hàng đánh giá cao và có ấn tượng tốt với OTA thì cũng sẽ đánh giá cao và có ấn tượng tốt DVLT của mình

Từ tiếp nhận thông tin EWOM tới hành vi đặt DVLT cần có niềm tin EWOM hỗ trợ (vai trò tác động điều tiết của niềm tin EWOM) (giả thuyết H10a) Vì vậy, các nhà quản lý DVLT cũng cần có các tác động truyền thông để làm tăng niềm tin EWOM của khách hàng tiềm năng, cần có trách nhiệm với khách hàng, quan tâm đến ý định hành vi sau khi mua và sử dụng DVLT của họ Các bài đánh giá khen quá nhiều một cách phiến diện vô tình tạo ra các kỳ vọng ảo về DVLT, và khi tới trải nghiệm thực sự, trải nghiệm cảm xúc của họ bị phá hỏng Đồng thời, niềm tin EWOM cũng sẽ giảm sút, kéo theo các EWOM tiêu cực và kích thích các phản ứng hồi đáp không có lợi theo chu trình S-O-R

5.3.2 Đối với nhà quản lý OTA

Lượt mua DVLT là thước đo sự thành công của việc kinh doanh du lịch trực tuyến trên OTA Trong đó, EWOM đóng vai trò quan trọng Vì vậy, các chính sách để tăng hành vi mua DVLT của khách hàng cần chú trọng vào đặc điểm hành vi của khách hàng khi tiếp nhận EWOM trên OTA Các nhà quản lý OTA cần:

- Đầu tư thiết kế giao diện đẹp, chuyên nghiệp, dễ dàng thao tác và tìm kiếm, lựa chọn cũng như đặt DVLT Các tính năng tìm kiếm, lọc kết quả, tải bài viết, xem EWOM cần phải thật dễ dàng, đa dạng, thuận tiện và nhanh chóng Trang trí và cách bố trí các nội dung cần đẹp mắt và phù hợp (Giả thuyết H2d)

- Tăng cường niềm tin EWOM trên OTA của mình bằng các chính sách xác thực tài khoản và giao dịch của khách hàng có bình luận trực tuyến, tránh duyệt bình luận của các tài khoản ảo hoặc giao dịch ảo (Giả thuyết H10a)

- Tăng cường chính sách chăm sóc khách hàng thường xuyên bình luận trực tuyến, khuyến khích khách hàng bình luận kèm hình ảnh và video minh họa Chẳng hạn như chính sách cộng điểm tích lũy theo chất lượng bài bình luận (tính bằng số ký tự, có hình ảnh và video), và quy đổi điểm này thành các lợi ích kinh tế/dịch vụ khác thiết thực với khách hàng (Giả thuyết H1)

- Các đồ họa thiết kế cần nêu bật số lượt EWOM và điểm trung bình tổng thể của DVLT để khách hàng dễ lựa chọn và tiếp nhận thông tin (Giả thuyết H2b, H2c)

- Cần thiết kế các tính năng tiện lợi để nhà quản lý DVLT có thể phản hồi bình luận của khách hàng một cách nhanh chóng và chuyên nghiệp (Giả thuyết H2e)

HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU TIẾP THEO

Nghiên cứu chủ yếu điều tra khách hàng tại TPHCM khi Việt Nam vừa trải qua đợt bùng phát thứ tư của dịch bệnh Covid-19 Dịch bệnh đang còn rất căng thẳng tại Việt Nam và trên thế giới Những nghiên cứu tiếp theo có thể triển khai nghiên cứu sự tiếp nhận EWOM

167 của khách hàng trên phạm vi rộng lớn hơn để gia tăng mức độ khái quát của mô hình nghiên cứu đề xuất

Nghiên cứu này tiến hành trong giai đoạn sau giãn cách xã hội vì dịch Covid-19 Nhiều đợt dịch bùng phát trong suốt năm 2020 và 2021 khiến hành vi đặt DVLT bị hạn chế Do đó nghiên cứu đã khảo sát khách hàng về hành vi mua và sử dụng dịch vụ trong quá khứ Các cảm nhận khảo sát được là dựa trên trí nhớ của khách hàng về nhận thức, thái độ, ý định và hành vi của họ trong lần đặt và trải nghiệm DVLT gần nhất Ngoài ra, đối tượng khảo sát của đề tài không phân biệt hành vi đặt DVLT của khách hàng cho hoạt động du lịch hay cho chuyến công tác của mình Những điều này có thể dẫn đến các sai số Nghiên cứu tiếp theo nên phân biệt rõ đối tượng khảo sát và tiến hành nghiên cứu hành vi bằng cách tiếp cận khác để giảm các sai số này

Lập luận về mối tương quan giữa hành vi đặt DVLT và ý định EWOM trong nghiên cứu này dựa trên khung lý thuyết S-O-R và theo hàm ý từ S-D logic để kết nối tác động của EWOM lên hành vi khách hàng trước khi mua lên ý định EWOM của họ sau khi mua Tuy nhiên, điều này chưa thực sự chặt chẽ Các nghiên cứu tiếp theo có thể tiến hành theo hướng thử nghiệm, hoặc tách mô hình thành hai giai đoạn để các lập luận chặt chẽ hơn và giảm thiểu các sai số trong dữ liệu

Hai tiền tố mới của sự tiếp nhận EWOM khám phá mới trong nghiên cứu này là sự thân thiện của giao diện OTA, sự phản hồi của nhà cung cấp DVLT được lập luận quy nạp dựa vào dữ liệu phỏng vấn sâu, chưa có khung lý thuyết hỗ trợ Nghiên cứu tiếp theo cần nghiên cứu theo hướng diễn dịch và tìm khung lý thuyết phù hợp để biện luận Mối quan hệ trung gian kép của thái độ khách hàng với OTA và thái độ khách hàng với DVLT trong nghiên cứu này được kiểm định trong bối cảnh truyền thông EWOM lần đầu tiên, nên tác giả đã đề xuất xem xét ở mức ý nghĩa chưa quá nghiêm ngặt là 10% Nghiên cứu tiếp theo nên kiểm định lại mối quan hệ này với mức ý nghĩa thống kê chặt chẽ và kỹ lượng hơn

EWOM trong luận án nghiêng về phía tích cực dù trên thực tế EWOM có nhiều khía cạnh khác như trung lập và tiêu cực là để dễ lập luận và nghiên cứu các biến tiếp theo trong mục tiêu nghiên cứu là thái độ và hành vi khách hàng Nghiên cứu tiếp theo nên nghiên cứu đầy đủ các khía cạnh của EWOM Ngoài ra, một thành phần mới trong chất lượng EWOM là

168 nhận thức của khách hàng về bài bình luận trực tuyến có hình ảnh/video minh họa được thêm vào từ nghiên cứu định tính trong luận án này cần được xem xét thêm việc có thể phát triển thành một thành phần độc lập tác động vào sự tiếp nhận EWOM hay không trong các nghiên cứu tiếp theo

Ngày đăng: 02/04/2024, 11:26

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w