TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI KHOA KINH TẾ & KINH DOANH QUỐC TẾ ---o0o--- BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA SINH VIÊN NGHIÊN CỨU TÁC ĐỘNG CỦA CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ GIAO HÀNG CHẶNG
CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ GIAO HÀNG CHẶNG CUỐI VÀ CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG
Sự hài lòng của khách hàng
2.1.1 Khái niệm và phân loại khách hàng
Theo Philip Kotler (2001), “Sự hài lòng của khách hàng (Customer satisfaction) là mức độ trạng thái cảm giác của một người bắt nguồn từ việc so sánh kết quả thu được từ việc tiêu dùng sản phẩm/dịch vụ với những kỳ vọng của chính họ”
Theo Hansemark (2004), “Sự hài lòng của khách hàng là một thái độ tổng thể của khách hàng đối với một nhà cung cấp dịch vụ, hoặc một cảm xúc phản ứng với sự khác biệt giữa những gì khách hàng dự đoán trước và những gì họ tiếp nhận, đối với sự đáp ứng một số nhu cầu, mục tiêu hay mong muốn”
Có thể hiểu được sự hài lòng của khách hàng là cảm giác dễ chịu hoặc có thể thất vọng phát sinh từ việc người mua so sánh giữa những lợi ích thực tế của sản phẩm và những kỳ vọng của họ Việc khách hàng hài lòng hay không sau khi mua hàng phụ thuộc vào việc họ so sánh giữa những lợi ích thực tế của sản phẩm và những kỳ vọng của họ trước khi mua
Phân loại khách hàng theo tư cách chủ thể
Khách hàng là cá nhân: Về cơ bản là cụm từ dùng để chỉ cá nhân một người hoặc một nhóm người có nhu cầu, muốn sử dụng, hoặc đang sử dụng những sản phẩm dịch vụ mà doanh nghiệp cung cấp Việc sử dụng các sản phẩm, dịch vụ đó sẽ phục vụ cho mục đích cá nhân hoặc mục đích chung của gia đình khách hàng như mua sắm, du lịch,
Khách hàng là tổ chức: Cụm từ dùng để chỉ các doanh nghiệp, các công ty có tư cách pháp nhân hoặc không có tư cách pháp nhân có nhu cầu, mong muốn sử dụng sản phẩm dịch vụ mà doanh nghiệp, công ty khác cung cấp Việc sử dụng sản phẩm, dịch vụ nhằm thỏa mãn mục đích mà doanh nghiệp này hướng đến như việc mua vật liệu để mở rộng xưởng sản xuất, mua phương tiện vận chuyển để vận chuyển hàng hóa,…
Phân loại khách hàng theo lợi ích mang lại cho doanh nghiệp
Căn cứ vào mức độ trung thành của khách hàng, ta có thể phân khách hàng thành các loại sau:
Khách hàng tiềm năng: Đây là nhóm đối tượng đã/đang sử dụng sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp hoặc có thể chỉ là nhóm đối tượng chuẩn bị trở thành khách hàng của doanh nghiệp Nhóm này sẽ mang lại lợi ích trong tương lai nếu có những chiến lược thúc đẩy doanh số phù hợp, cần những chính sách thu hút đặc biệt
Khách hàng vãng lai: Là những khách hàng đã mua hàng của doanh nghiệp nhưng chưa thấy quay lại mua hàng lần tiếp theo
Khách hàng trung thành: Đây là nhóm mang lại gần như trên 70% doanh thu cho doanh nghiệp Nhóm khách hàng này cần vô cùng tin tưởng sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp cần có những chính sách đặc biệt để giữ chân nhóm khách hàng này
Khách hàng tiêu cực: Nhóm khách hàng này gồm những đối tượng mua hàng khó tính, có thể là một số khách hàng mua hàng một lần,…
Phân loại khách hàng theo độ tuổi
Căn cứ vào cách phân loại này ta chia khách hàng thành 4 mức: Độ tuổi dưới 15 tuổi: Chưa có khả năng tự lực về tài chính, các giao dịch thông qua người đại diện và không có nhiều nhu cầu thiết thực chủ yếu đáp ứng nhu cầu cơ bản phục vụ cho hoạt động của tuổi teen như sách, vở, ăn, uống,… Độ tuổi 15-22 tuổi: Là nhóm đối tượng mang lại lợi ích khá dễ trong việc mua bán sản phẩm, sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp Vì đa phần nhóm đối tượng này sẽ gồm những bạn trẻ thích trải nghiệm thử sản phẩm, những yêu cầu với sản phẩm/dịch vụ không nhiều, dễ đáp ứng Và nhóm này sẽ sử dụng những sản phẩm phổ thông (hình ảnh mới mẻ, giá cả ổn định…) vì tài chính một phần vẫn phụ thuộc vào gia đình Độ tuổi 22-50 tuổi: Đây là nhóm được quan tâm nhất trong các nhóm độ tuổi, bởi nhóm khách hàng này có kiến thức, tài chính vì thế sẽ chỉ hướng đến những sản phẩm/dịch vụ thật cần thiết, nhóm này hướng đến cả giá cả sản phẩm; chất lượng sản phẩm và các dịch vụ chăm sóc kèm theo Đây là nhóm tuổi mang lại nhiều doanh thu cho doanh nghiệp do nhu cầu sử dụng sản phẩm khá nhiều Độ tuổi 50 tuổi trở lên: Đây là nhóm các khách hàng có thể nói là khá khó tính trong việc mua bán vì nhóm này việc sử dụng sản phẩm đều có sự chọn lọc khá kỹ tính Cần đưa ra những kế hoạch tiến thẳng vào tâm lý của nhóm độ tuổi này, họ sẽ quan trọng nhiều hơn đến chất lượng sản phẩm
Ngoài ra còn nhiều tiêu chí phân loại khác tùy thuộc vào cách phân loại của mỗi doanh nghiệp
2.1.2 Phân loại sự hài lòng của khách hàng:
Theo Bernd, Stauss, Patricia, Neuhaus (1997), ta có thể phân loại sự hài lòng của khách hàng thành 3 loại và chúng có sự tác động khác nhau đến nhà cung cấp dịch vụ:
Hài lòng tích cực (Demanding customer satisfaction): đây là sự hài lòng mang tính tích cực và được phản hồi thông qua các nhu cầu sử dụng ngày một tăng lên đối với nhà cung cấp dịch vụ Đối với những khách hàng có sự hài lòng tích cực, họ và nhà cung cấp sẽ có mối quan hệ tốt đẹp, tín nhiệm lẫn nhau và cảm thấy hài lòng khi giao dịch Hơn thế, họ cũng hy vọng nhà cung cấp dịch vụ sẽ có đủ khả năng đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của mình Chính vì vậy, đây là nhóm khách hàng dễ trở thành khách hàng trung thành của doanh nghiệp miễn là họ nhận thấy doanh nghiệp cũng có nhiều cải thiện trong việc cung cấp dịch vụ cho họ Yếu tố tích cực còn thể hiện ở chỗ, chính từ những yêu cầu không ngừng tăng lên của khách hàng mà nhà cung cấp dịch vụ càng nỗ lực cải tiến chất lượng dịch vụ ngày càng trở nên hoàn thiện hơn
Hài lòng ổn định (Stable customer satisfaction): đối với những khách hàng có sự hài lòng ổn định, họ sẽ cảm thấy thoải mái và hài lòng với những gì đang diễn ra và không muốn có sự thay đổi trong cách cung cấp dịch vụ của doanh nghiệp Vì vậy, những khách hàng này tỏ ra dễ chịu, có sự tin tưởng cao đối với doanh nghiệp và sẵn lòng tiếp tục sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp
Hài lòng thụ động (Resigned customer satisfaction): những khách hàng có sự hài lòng thụ động ít tin tưởng vào doanh nghiệp và họ cho rằng rất khó để doanh nghiệp có thể cải thiện được chất lượng dịch vụ và thay đổi theo theo yêu cầu của mình Họ cảm thấy hài lòng không phải vì doanh nghiệp thỏa mãn hoàn toàn nhu cầu của họ mà vì họ nghĩ rằng sẽ không thể nào yêu cầu doanh nghiệp cải thiện tốt hơn nữa Vì vậy, họ sẽ không tích cực đóng góp ý kiến hay tỏ ra thờ ơ với những nỗ lực cải tiến của doanh nghiệp Đối với những khách hàng hài lòng thụ động, họ có thể rời bỏ doanh nghiệp bất cứ lúc nào Đối với những khách hàng hài lòng tích cực nhưng mức độ hài lòng chưa ở mức “hài lòng” thì họ cũng có thể tìm đến các doanh nghiệp khác và không tiếp tục sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp Chỉ những khách hàng có mức độ hài lòng cao nhất “rất hài lòng” hoặc “hoàn toàn hài lòng” thì họ mới có thể trở thành những khách hàng trung thành và luôn ủng hộ doanh nghiệp Do đó việc phân loại này giúp cho doanh nghiệp sẽ có những biện pháp, chính sách phù hợp cho từng nhóm khách hàng khác nhau
2.1.3 Một số mô hình về chỉ số hài lòng của khách hàng
Theo các nghiên cứu, một số mô hình về chỉ số hài lòng có thể được kể đến như sau:
- Mô hình “Kỳ vọng – Cảm nhận”
Oliver (1980) đã đưa ra mô hình “Kỳ vọng – Cảm nhận” nhằm nghiên cứu đánh giá về sự hài lòng của khách hàng, trong đó đề cập đến hai quá trình tác động độc lập đến sự hài lòng của khách hàng: “Kỳ vọng của khách hàng về sản phẩm/dịch vụ trước khi mua” và “Cảm nhận thực tế của họ sau khi trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ” Mô hình này cho thấy trước khi mua sản phẩm hay dịch vụ, khách hàng đã hình thành được những kỳ vọng về lợi ích, chất lượng của sản phẩm hay dịch vụ để đáp ứng nhu cầu, mong muốn của họ Sau khi đã mua sắm chúng, khách hàng sẽ có những cảm nhận, trải nghiệm thực tế những lợi ích, giá trị mà dịch vụ đó mang lại Bằng sự so sánh 2 quá trình này, ta có thể đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng trước và sau khi sử dụng sản phẩm/dịch vụ
Hình 2.1: Mô hình “Kỳ vọng – Cảm nhận”
Có 3 khả năng sẽ xảy ra với mô hình này: (1) Nếu cảm nhận thực tế hoàn toàn trùng với kỳ vọng thì kỳ vọng sẽ được xác nhận và khách hàng sẽ cảm thấy hài lòng;
(2) Nếu cảm nhận thực tế lớn hơn kỳ vọng thì sự xác nhận sẽ mang tính tích cực, tức là khách hàng sẽ rất hài lòng; (3) Ngược lại, nếu cảm nhận thực tế nhỏ hơn kỳ vọng thì sự xác nhận sẽ mang tính tiêu cực, tức là khách hàng sẽ không hài lòng (thất vọng)
- Mô hình chỉ số hài lòng khách hàng của Fornell, C
Chất lượng dịch vụ
Khái niệm chất lượng dịch vụ đã được nhiều nhà khoa học nghiên cứu trong thời gian vừa qua và đưa ra nhiều định nghĩa khác nhau, tùy thuộc vào đối tượng và mục đích nghiên cứu
Theo ISO-9000:2005: "Chất lượng dịch vụ là mức độ của một tập hợp các đặc tính vốn có của dịch vụ đáp ứng các yêu cầu"
Dotchin & Oakland khẳng định: "Chất lượng dịch vụ là sự so sánh giữa mức độ kỳ vọng của khách hàng với năng lực đáp ứng các khía cạnh phản ánh chất lượng dịch vụ Một dịch vụ được xem là có chất lượng khi dịch vụ thỏa mãn được những nhu cầu và kỳ vọng của khách hàng"
Gronroos đã khái niệm chất lượng dịch vụ là: "Sự chênh lệch giữa kỳ vọng của khách hàng về dịch vụ mà khách hàng sẽ sử dụng với cảm nhận về dịch vụ mà thực tế khách hàng nhận được"
Philip Kotler và cộng sự thì khẳng định: "Chất lượng dịch vụ là khả năng của một dịch vụ bao gồm độ bằng tổng thể, độ tin cậy, độ chính xác, sự dễ vận hành, dễ sửa chữa và các thuộc tính có giá trị khác đề thực hiện các chức năng của nó"
Trong khi đó, Parasuraman và cộng sự: "Chất lượng dịch vụ là khoảng cách giữa sự mong đợi của khách hàng và nhận thức của họ khi đã sử dụng qua dịch vụ”
Một quan điểm nữa theo Donald Davidoff về chất lượng dịch vụ là: Chất lượng dịch vụ là sự thỏa mãn khách hàng được xác định bởi việc so sánh giữa chất lượng cảm nhận và chất lượng mong đợi (giữa P và E)
Sự thỏa mãn = Sự cảm nhận - Sự mong đợi Hay:
2.2.2 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ
Chất lượng dịch vụ được đo lường bởi nhiều yếu tố và việc nhận định chính xác các yếu tố này phụ thuộc vào tính chất của dịch vụ và môi trường nghiên cứu Có nhiều tác giả đã nghiên cứu vấn đề này nhưng phổ biến nhất và được biết đến nhiều nhất là các tiêu chí đánh giá chất lượng dịch vụ của Parasuraman và các cộng sự
Trong nghiên cứu về hành vi và đánh giá của khách hàng nhằm xác định các đặc tính và các chỉ tiêu chất lượng dịch vụ, Parasuraman và các cộng sự đã đưa ra 10 yếu tố quyết định chất lượng dịch vụ theo quan điểm khách hàng là: Độ tin cậy; Tinh thần trách nhiệm; Năng lực; Khả năng tiếp cận; Tác phong của nhân viên; Kỹ năng giao tiếp; Sự tín nhiệm; Độ an toàn; Sự thấu hiểu của khách hàng; Tính hữu hình
Mười yếu tố trên cũng là các tiêu chí cơ bản để đánh giá chất lượng dịch vụ theo quan điểm của khách hàng Tuy nhiên, trong quá trình áp dụng các yếu tố trên có sự trùng lặp nhất định gây khó khăn cho quá trình đánh giá Trên cơ sở các yếu tố này, năm 1988 Parasuraman và cộng sự đã đề xuất mô hình đánh giá chất lượng dịch vụ gồm năm thành phần để đánh giá chất lượng dịch vụ viết tắt là "RATER" và được đặt tên là bộ thang đo SERVQUAL Năm thành phần đó là:
Thứ nhất, Độ tin cậy (Reliability): Khả năng cung cấp, thực hiện dịch vụ một cách tin cậy và chính xác đúng như đã cam kết với khách hàng
Thứ hai, Sự đảm bảo (Assurance): Khả năng cung cấp lòng tin và tạo sự tín nhiệm của nhân viên phục vụ đối với khách hàng
Thứ ba, Tính hữu hình (Tangible): Phải có các chứng cứ vật chất của dịch vụ, các điều kiện cơ sở, trang thiết bị tiến hành dịch vụ và hình thức bên ngoài của nhân viên phục vụ
Thứ tư, Sự thấu cảm (Empathy): Sự quan tâm, lưu ý cá nhân đối với từng khách hàng
Thứ năm, Tinh thần trách nhiệm (Responsiveness): Thể hiện sự sẵn sàng, nhiệt tình trong việc giúp đỡ khách hàng và cung cấp dịch vụ mau chóng, kịp thời
Với năm thành phần như trên, bộ thang đo SERVQUAL gồm có hai phần, mỗi phần có 22 phát biểu Phần thứ nhất nhằm xác định kỳ vọng khách hàng đối với loại dịch vụ của tổ chức nói chung Nghĩa là không quan tâm đến một tổ chức cụ thể nào Người được khảo sát cho biết mong muốn của họ đối với loại dịch vụ đó Phần thứ hai xác nhận cảm nhận của khách hàng đối với việc thực hiện dịch vụ của tổ chức được khảo sát Kết quả nghiên cứu nhằm xác định khoảng cách giữa cảm nhận của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ mà tổ chức cung cấp với mong muốn hoặc kỳ vọng của họ về chất lượng dịch vụ đó Cụ thể, theo mô hình SERVQUAL:
Chất lượng dịch vụ = Mức độ cảm nhận /Giá trị kỳ vọng
Cho đến nay, bộ thang đo này vẫn là một trong những bộ thang đo được ứng dụng nhiều nhất trong nghiên cứu marketing và trong đo lường chất lượng dịch vụ như dịch vụ y tế, dịch vụ ngân hàng, dịch vụ bán lẻ, dịch vụ siêu thị,
Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng
Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng là chủ đề được các nhà nghiên cứu đưa ra bàn luận liên tục trong các thập kỷ qua Nhiều nghiên cứu về sự hài lòng của khách hàng trong các ngành dịch vụ đã được thực hiện.Một số tác giả cho rằng giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng có sự trùng khớp vì thế hai khái niệm này có thể sử dụng thay thế cho nhau
Tuy nhiên, theo Parasuraman và các cộng sự (1993), giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng khách hàng tồn tại một số khác biệt, mà điểm khác biệt cơ bản là vấn đề
"nhân quả” Còn Zeithaml và Bitner (2000) thì cho rằng sự hài lòng của khách hàng bị tác động bởi nhiều yếu tố như: chất lượng sản phẩm, chất lượng dịch vụ, giá cả, yếu tố tình huống, yếu tố cá nhân
Chất lượng dịch vụ và sự hài lòng tuy là hai khái niệm khác nhau nhưng có liên hệ chặt chẽ với nhau trong nghiên cứu về dịch vụ (Parasuraman và các cộng sự 1988) Các nghiên cứu trước đây đã cho thấy chất lượng dịch vụ là nguyên nhân dẫn đến sự thỏa mãn (Cronin và Taylor, 1992; Spreng và Taylor, 1996) Lý do là chất lượng dịch vụ liên quan đến việc cung cấp dịch vụ, còn sự thỏa mãn chỉ đánh giá được sau khi đã sử dụng dịch vụ
Hài lòng của khách hàng xem như kết quả, chất lượng dịch vụ xem như là nguyên nhân Sự thỏa mãn khách hàng là một khái niệm tổng quát, thể hiện sự hài lòng của họ khi tiêu dùng một dịch vụ Trong khi đó chất lượng dịch vụ chỉ tập trung vào các thành phần cụ thể của dịch vụ (Zeithaml & Bitner, 2000) Tuy giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng có mối liên hệ với nhau nhưng có ít nghiên cứu tập trung vào việc kiểm định mức độ giải thích của các thành phần chất lượng dịch vụ đối với sự hài lòng, đặc biệt đối với từng ngành dịch vụ cụ thể (Lassar và các cộng sự, 2000) Cronin and Taylor đã kiểm định mối quan hệ này và kết luận cảm nhận chất lượng dịch vụ dẫn đến sự thỏa mãn khách hàng Các nghiên cứu đã kết luận rằng chất lượng dịch vụ là tiền đề của sự thỏa mãn (Cronin và Taylor, 1992; Spereng, 1996) và là nhân tố chủ yếu ảnh hưởng đến sự thỏa mãn (Ruyter, Bloemer, 1997)
Tóm lại, chất lượng dịch vụ là nhân tố tác động nhiều đến sự hài lòng của khách hàng Nếu nhà cung cấp dịch vụ đem đến cho khách hàng những sản phẩm có chất lượng thỏa mãn nhu cầu của họ thì nhà mạng đó đã bước đầu làm cho khách hàng hài lòng Do đó, muốn nâng cao sự hài lòng khách hàng, nhà cung cấp dịch vụ phải nâng cao chất lượng dịch vụ.
Giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử
2.4.1 Khái niệm, vai trò và đặc điểm của giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử
2.4.1.1 Khái niệm giao hàng giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử
“Last mile delivery” hay giao hàng chặng cuối đã trở thành một tác nhân quan trọng để tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường, thúc đẩy các nhà bán lẻ đầu tư vào những đổi mới giao hàng đến tay người tiêu dùng Ngày nay, với sự phát triển không ngừng nghỉ của công nghệ 4.0 theo cấp số nhân, các nhà nghiên cứu càng cần phải nhìn nhận và nghiên cứu chuyên sâu hơn về thuật ngữ giao hàng chặng cuối này
Cụm từ “chặng cuối” bắt nguồn từ ngành viễn thông để ám chỉ đoạn cuối của mạng lưới hay đoạn kết nối khách hàng sử dụng tới mạng viễn thông chính của họ với đặc điểm là mỗi đoạn kết nối chặng cuối thì chỉ được sử dụng bởi một khách hàng
Theo Datex - một công ty cung cấp giải pháp phần mềm chuỗi cung ứng, trong giai đoạn giới thiệu về định nghĩa giao hàng chặng cuối, họ đã chỉ ra “Giao hàng chặng cuối là sự vận chuyển hàng hóa từ đầu vận tải của bên bán lẻ đến điểm giao cuối cùng – khách hàng sử dụng cuối cùng với mục đích làm cho hàng hóa được giao nhanh nhất có thể” Trong định nghĩa này, cụm từ giao hàng chặng cuối mới được làm rõ một hoạt động chính trong cả quá trình giao nhận chặng cuối trong khi trên thực tế, giao hàng chặng cuối có thể bao quát hoạt động nhiều mảng kéo dài không chỉ 1 km mà thậm chí có thể lên đến 80 – 160 km Thông thường, nói đến giao hàng chặng cuối là ta có thể liên tưởng đến quá trình giao nhận các gói bưu kiện hàng hóa được vận chuyển từ công ty giao nhận đến khách hàng, một hoạt động thành phần có giá trị lên đến tỷ đô và con số đó đã gia tăng gấp bội trong gần 10 năm trên thị trường Hơn nữa, GHCC đã trở thành nền tảng vững chắc trên con đường phát triển ngành vận tải và tối đa hóa lợi nhuận
Cùng với đó, Linder tự đưa ra một định nghĩa cho giao hàng chặng cuối: “Giao hàng chặng cuối trong logistics là phần cuối cùng của quá trình giao hàng Nó liên quan đến một loạt các hoạt động và quy trình cần thiết cho quá trình giao hàng từ điểm chuyển tải cuối cùng đến điểm hạ hàng cuối cùng trong chuỗi giao hàng”
Gevaers và cộng sự cũng đưa ra khái niệm về giao hàng chặng cuối liên quan mô hình B2C với những điểm tương đồng: “Giao hàng chặng cuối trong logistics là phần cuối cùng của quá trình giao hàng B2C Nó diễn ra trong một khu vực giao hàng được xác định trước (ví dụ: khu đô thị); bao gồm cả dịch vụ logistics từ điểm đầu là điểm lấy hàng cuối cùng từ nhà cung cấp đến điểm trung chuyển cuối cùng hoặc điểm đích của hàng hóa tùy thuộc vào hình thức giao nhận (ví dụ: Hộp nhận hàng, Bưu điện giao hàng tận nhà, ) Nó bao gồm một loạt các hoạt động và quy trình, có giá trị quan trọng đối với tất cả các bên có liên quan trong phạm vi giao hàng”
Lim và cộng sự (2015) cho rằng giao hàng chặng cuối là giai đoạn cuối cùng vận chuyển đơn hàng trong giao dịch B2C giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng cuối cùng Quá trình này bắt đầu từ điểm tiếp nhận đơn hàng (tức là trung tâm tiếp nhận đơn hàng) đến điểm mà khách hàng lựa chọn (ví dụ: nhà hoặc cụm/điểm thu gom) để nhận hàng
2.4.1.2 Đặc điểm giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử
Thứ nhất, khách hàng hiện nay luôn muốn hàng hóa được giao đến càng sớm càng tốt, có thể là trong ngày hoặc 1 - 2 ngày Việc đợi chờ quá lâu có thể khiến họ không hài lòng và đánh giá không tốt về dịch vụ giao hàng Điều này tạo áp lực lớn cho quá trình giao hàng chặng cuối, đòi hỏi sự linh hoạt và hiệu suất cao
Thứ hai, hầu hết khách hàng trực tuyến mong muốn được giao hàng miễn phí
Vấn đề là GHCC rất tốn kém vì các tài xế giao hàng thường có nhiều gói hàng nhỏ được giao đến những nơi nhận hàng duy nhất Lộ trình phức tạp hơn, điểm dừng và thời gian chờ dẫn đến tăng chi phí nhiên liệu và giờ lao động của người giao hàng Tùy vào phương thức giao cụ thể, chi phí GHCC chiếm từ 13-75% chi phí chuỗi cung ứng, cần phải quản lý để giảm lãng phí tiền bạc, thời gian và nguồn lực, tăng chất lượng dịch vụ và tính cạnh tranh của logistics và doanh nghiệp thương mại điện tử
Thứ ba, hoạt động giao hàng chặng cuối có thể trở nên phức tạp do nhiều tình huống, từ việc địa chỉ không chính xác, địa điểm nhận hàng quá xa hoặc khó tìm, không có ai ở nơi nhận hàng để lấy hàng từ người chuyển phát đến việc lên lịch lại thời gian giao hàng và khách hàng không thích sản phẩm rồi trả lại
Thứ tư, do cần phải giao từng đơn hàng nhỏ, riêng lẻ đến những địa điểm, khách hàng khác nhau nên sẽ tiêu thụ nhiều nhiên liệu như xăng, dầu, dẫn đến việc xả thải nhiều khí, khói độc hại ra môi trường gây ra ô nhiễm môi trường, đặc biệt khi phương tiện không được tối ưu hóa
Thứ năm, các công ty thương mại điện tử chặng cuối đang tận dụng các công nghệ mới để tối ưu hóa giao hàng chặng cuối Trí tuệ nhân tạo (AI), tự động hóa, máy bay không người lái giao hàng, xe tải giao hàng tự động hiện đang được sử dụng Các công ty thương mại điện tử hiện đang áp dụng và thích ứng với các công nghệ mới này
2.4.1.3 Vai trò của giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử
GHCC trong thương mại điện tử đóng vai trò quan trọng và có ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng, cũng như thành công của doanh nghiệp bán lẻ Vai trò chính của giao hàng chặng cuối bao gồm:
Tạo ấn tượng cuối cùng với khách hàng: Giao hàng chặng cuối là điểm tiếp xúc cuối cùng giữa doanh nghiệp và khách hàng Việc giao hàng thành công, kịp thời và chất lượng tạo ra ấn tượng tích cực, tăng cường lòng tin của khách hàng và tạo cơ hội tái mua hàng
Tác động đến trải nghiệm mua sắm: Quá trình giao hàng cuối ảnh hưởng lớn đến trải nghiệm mua sắm tổng thể của khách hàng Nếu gặp vấn đề trong quá trình này, khách hàng có thể có cảm giác tiêu cực đối với doanh nghiệp và có thể dẫn đến việc họ không tái mua hàng
Tác động đến quyết định về việc trả hàng và hoàn tiền: Quá trình giao hàng chặng cuối có vai trò quan trọng trong việc quyết định của khách hàng về việc trả hàng hoặc yêu cầu hoàn tiền Một quá trình giao hàng không tốt có thể làm tăng tỷ lệ trả lại hàng, đồng thời tạo ra áp lực cho việc xử lý trả hàng và hoàn tiền
TỔNG QUAN VỀ SÀN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ TIKTOK
Giới thiệu về TikTok Shop
TikTok là nền tảng video âm nhạc và mạng xã hội đến từ Trung Quốc (với phiên bản gốc là Douyin) được công ty ByteDance ra mắt vào năm 2017, dành cho các thị trường ngoài Trung Quốc TikTok là mạng xã hội lớn thứ sáu hiện nay Từ khi ra mắt cho đến nay, phần mềm này đã có hơn 2 tỷ lượt tải xuống TikTok cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn về âm thanh và đoạn trích bài hát, cùng với tùy chọn thêm những hiệu ứng và bộ lọc đặc biệt Ngoài ra còn có một tùy chọn để thêm trực tiếp video được tạo trên điện thoại của bạn
Vào ngày 24/09/2022, TikTok ra mắt tính năng mới tại thị trường Việt Nam là TikTok Shop Đây là một gian hàng được tích hợp trên mạng xã hội TikTok để giúp doanh nghiệp/người bán tối ưu quy trình tiếp cận người dùng, cũng cho phép người dùng mua sắm trực tuyến và tương tác với các nhãn hàng/người bán trên nền tảng TikTok Shop đã được giới thiệu như một giải pháp toàn diện cho thương mại điện tử mang đến cho người sáng tạo và người bán một nền tảng trực tuyến để kinh doanh một cách đáng tin cậy Ban đầu, nó được triển khai dưới dạng một chương trình thử nghiệm ở một số thị trường và nền tảng được chọn Sự kiện TikTok Shop Summit tại Việt Nam, tổ chức vào ngày 21 tháng 3 năm 2023, đã thu hút hàng nghìn nhà sáng tạo nội dung, doanh nghiệp và người bán để khám phá tiềm năng của TikTok Shop Nền tảng này cung cấp nhiều tính năng và công cụ giúp người bán tăng doanh số và phát triển thương hiệu của mình trên TikTok Bằng cách tạo cửa hàng trên Trung tâm Người bán TikTok và trình bày sản phẩm, người bán có thể tiếp cận trải nghiệm mua sắm tích hợp trên TikTok Điều này cho phép họ bán hàng trực tiếp trên TikTok thông qua video trong nguồn cấp dữ liệu, phiên trực tiếp (livestream) và tab giới thiệu Việc giới thiệu TikTok Shop đã thay đổi cách mà người sáng tạo và người bán tương tác với khán giả và kiếm tiền từ nội dung của mình Thông qua nền tảng e-commerce này, TikTok hy vọng sẽ mở ra nhiều cơ hội kinh doanh cho các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ đang dần phục hồi sau ảnh hưởng của đại dịch
Covid-19, đồng thời cung cấp trải nghiệm mua sắm mới mẻ cho người dùng và cơ hội phát triển cho các nhà sáng tạo nội dung.
Kết quả kinh doanh của TikTok Shop
Kể từ khi ra mắt, TikTok Shop đã phát triển một cách rất nhanh chóng Nhờ thừa kế lượng người dùng khổng lồ từ TikTok, đi dầu về mô hình Shoppertainment - sự kết hợp giữa Shopping (mua sắm) và Entertainment (giải trí) Trong năm 2022 vừa qua, chỉ chưa đầy một năm, TikTok Shop đã vượt qua Sendo, Tiki vươn lên vị trí thứ ba trong thị trường thương mại điện tử và trở thành đối thủ mạnh mà các “ông lớn” như Shopee, Lazada cũng phải dè chừng
Tính từ 1/1/2022 – 30/11/2022, doanh thu trên TikTok Shop đạt 1698 tỷ đồng (đứng thứ 3 chỉ sau Shopee và Lazada), 13 triệu sản phẩm được bán ra và 32 nghìn nhà bán đã phát sinh đơn hàng Báo cáo của Metric cho thấy, mức doanh thu của TikTok Shop trong tháng 11/2022 gấp hơn 4 lần doanh thu của Tiki (396 tỷ đồng), và chỉ kém Shopee (8.761 tỷ đồng), Lazada (2.603 tỷ đồng) TikTok Shop cũng đạt được những con số vô cùng ấn tượng mà những sàn thương mại điện tử khác phải mất nhiều năm mới xây dựng được Trung bình mỗi ngày TikTok Shop đạt mức doanh thu 56,6 tỷ đồng và 434.000 sản phẩm được bán ra với giá trị trung bình mỗi sản phẩm là 130.000 đồng Không chỉ dừng lại ở con số đó, theo báo cáo thương mại điện tử (E- Commerce) nửa đầu năm 2023 vừa được Metric công bố, bảng xếp hạng thị phần doanh thu sau nửa đầu năm 2023 đã chứng kiến sự thay đổi giữa vị trí thứ 2 và
3, giữa Lazada và TikTok Shop Nếu ở quý 4/2022, thời điểm TikTok Shop mới ra mắt được 4 tháng đã có doanh thu bằng 80% doanh thu của Lazada Đến quý 1/2023, TikTok Shop chỉ kém Lazada 3,5% doanh thu Nhưng đến quý 2/2023, TikTok Shop vươn lên vị trí thứ 2 chỉ sau Shopee Hiện, thị phần của Shopee (chiếm 63%) giữ vững vị trí số 1 thì TikTok Shop đang thực sự lấy đi thị phần từ các sàn thương mại điện tử còn lại như Tiki và Sendo (thuộc FPT) TikTok Shop đạt doanh thu 16.300 tỷ đồng với 117 triệu sản phẩm bán ra Trong khi đó, Lazada đạt 15.700 tỷ đồng doanh thu với 117,5 triệu sản phẩm Shopee ghi nhận tổng giá trị của tất cả các đơn hàng giao thành công đạt 59.000 tỉ đồng sau 6 tháng đầu năm 2023, với 667 triệu sản phẩm được bán ra Thị phần doanh của TikTok Shop đã tăng 4.5% từ quý I/2023 đến quý II/2023
Hình 3.1: Thị phần doanh thu các sàn TMĐT quý 1 và quý 2/2023
Hình 3.2: Chi tiết tăng trưởng doanh thu theo tháng - 6 tháng đầu năm 2023
Tổng quan về dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop
3.3.1 Các đơn vị vận chuyển của TikTok Shop
J&T Express là một trong những tên tuổi hàng đầu trong ngành vận chuyển và logistics tại khu vực Đông Nam Á Tính đến thời điểm hiện tại, J&T Express đã mở rộng hoạt động của mình tại hơn 10 quốc gia trên toàn thế giới Các quốc gia này bao gồm Indonesia, Việt Nam, Malaysia, Thái Lan, Philippines, Singapore, Cambodia, UAE, Ả Rập Xê-út và Mexico
Vào năm 2018, J&T Express đã ra mắt tại Việt Nam và từ đó đến nay, họ đã phủ sóng khắp 63 tỉnh thành trong nước Với mạng lưới đóng gói và vận chuyển rộng lớn, đơn vị vận chuyển TikTok Shop J&T Express tự hào hỗ trợ việc giao hàng nhanh chóng và hiệu quả cho tất cả khách hàng của mình
Ninja Van được thành lập vào năm 2014 bởi một nhóm các nhà khởi nghiệp tại Singapore Trải qua 9 năm hoạt động, họ đã nhanh chóng trở thành một trong những công ty vận chuyển nổi tiếng và phổ biến nhất tại khu vực Đông Nam Á Nhờ kinh nghiệm và kiến thức trong ngành logistics, Ninja Van đã phát triển và mở rộng hoạt động tại nhiều quốc gia khác nhau và là đơn vị vận chuyển của TikTok Shop vô cùng uy tín Ninja Van cung cấp dịch vụ theo dõi đơn hàng trực tuyến, cho phép khách hàng tra cứu tình trạng giao hàng của mình một cách dễ dàng và thuận tiện
Giao Hàng Tiết Kiệm được thành lập vào năm 2007, là công ty con thuộc sở hữu của tập đoàn Công ty Cổ phần Bưu chính Viettel GHTK xây dựng và phát triển mạng lưới vận chuyển rộng lớn khắp cả nước, bao gồm các trung tâm xử lý hàng hóa, điểm giao nhận và bưu cục Với hệ thống mạng lưới này, GHTK có thể đưa hàng hóa đến mọi khu vực của Việt Nam một cách nhanh chóng và hiệu quả
Các khách hàng của GHTK bao gồm các doanh nghiệp thương mại điện tử, các công ty sản xuất và phân phối hàng hóa, cũng như cá nhân sử dụng dịch vụ giao hàng
Như tên gọi, đơn vị vận chuyển TikTok Shop GHTK cam kết đưa ra các giải pháp vận chuyển hiệu quả và tiết kiệm chi phí cho khách hàng
Tập đoàn BEST Inc ra đời vào năm 2007, là một trong những nhà cung cấp hàng đầu về giải pháp chuỗi cung ứng thông minh và dịch vụ logistics tại Trung Quốc và khu vực Đông Nam Á BEST Express có đội ngũ nhân viên được đào tạo chuyên nghiệp và tận tâm, đảm bảo việc vận chuyển hàng hóa diễn ra một cách chính xác, đúng thời gian Với mạng lưới rộng khắp và sử dụng công nghệ tiên tiến, đơn vị vận chuyển TikTok Shop BEST Express cam kết đưa hàng hóa đến tay người nhận trong thời gian ngắn nhất có thể
Viettel Post được thành lập và đi vào hoạt động vào năm 2007, là một phần của Tập đoàn Công ty Cổ phần Viễn thông Quân đội Viettel, Viettel Post ra đời với mục tiêu cung cấp các dịch vụ vận chuyển và logistics chất lượng cao, đáng tin cậy cho khách hàng tại Việt Nam Đơn vị vận chuyển TikTok Shop Viettel Post đã xây dựng một mạng lưới vận chuyển rộng lớn, hiện đại, trải dài khắp cả nước Họ có các trung tâm xử lý hàng hóa, bưu cục và điểm giao nhận tại các thành phố lớn và nhiều khu vực khác nhau Mạng lưới rộng lớn này giúp Viettel Post đáp ứng nhu cầu vận chuyển của khách hàng trong thời gian ngắn và đảm bảo hàng hóa luôn được vận chuyển an toàn, đúng thời gian
Vietnam Post tên đầy đủ là Tổng công ty Bưu điện Việt Nam, được hình thành trên cơ sở triển khai Đề án thí điểm hình thành Tập đoàn Bưu chính Viễn thông Việt Nam (Tập đoàn VNPT) ngày 23/03/2005 Vietnam Post có hệ thống điểm phục vụ lên đến hơn 14.000 điểm trên cả nước Chỉ chưa đầy 3km để tới một điểm giao dịch Vietnam Post gần nhất với số lượng nhân sự phục vụ trên tất cả mạng lưới của Vnpost lên tới 70.000 người
Vietnam Post hoạt động các dịch vụ chuyển phát hàng hóa, thư vận trên toàn lãnh thổ Việt Nam cũng như hoạt động quốc tế, hệ thống phương tiện vận chuyển đa dạng, năng lực vận chuyển nội địa rất lớn với những xe tải chuyên dụng, cũng như các xe gắn máy phục vụ việc thu phát các đơn hàng nhanh chóng
Giao hàng nhanh là công ty giao nhận đầu tiên tại Việt Nam được thành lập vào năm 2012 với sứ mệnh phục vụ nhu cầu vận chuyển chuyên nghiệp của các đối tác Thương mại điện tử trên toàn quốc GHN cam kết mang đến cho khách hàng những trải nghiệm dịch vụ giao nhận nhanh, an toàn, hiệu quả giúp người bán hàng bán được nhiều hơn, người mua hàng hài lòng hơn
GHN không chỉ là đối tác chiến lược của TikTok Shop mà còn là đối tác chiến lược của các sàn thương mại điện tử dẫn đầu tại Việt Nam như Tiki, Shopee, Lazada, Sendo.Sendo… đạt tốc độ xử lý 500.000 đơn hàng/ngày và hơn 20.000.000 đơn hàng được giao thành công mỗi tháng
3.3.2 Quy trình vận chuyển đơn hàng của TikTok Shop
Dưới đây là quy trình vận chuyển đơn hàng của TikTok Shop, chi tiết yêu cầu của từng bước được nhóm tác giả mô tả tại Phụ lục 3 của đề tài nghiên cứu
Hình 3.3: Quy trình vận chuyển đơn hàng của TikTok Shopn
Những điểm khác biệt của TikTok Shop so với các sàn TMĐT khác
Theo nghiên cứu của Brad Friedman “Social Networks and eCommerce”
(2018) cho thấy 87% khách hàng đưa ra quyết định mua hàng thông qua mạng xã hội, 90% tìm đến thương hiệu thông qua mạng xã hội và trung bình một người dành hơn
2 giờ/ngày lướt mạng xã hội Điều này tạo cơ sở cho xu hướng Social Commerce bùng nổ trên toàn cầu Năm 2022, doanh số Social Commerce trên toàn cầu đạt 992 tỷ USD và ước tính sẽ vượt mốc 3 nghìn tỷ USD trong năm 2026
Với lượng người dùng rất lớn – trên 1 tỷ, TikTok hoàn toàn có thể trở thành nền tảng dẫn đầu về doanh số Social Commerce trên toàn cầu và TikTok Shop ra đời để làm điều đó Hiện TikTok Shop đã có mặt ở Châu Âu, Bắc Mỹ và 7 thị trường Châu Á trong đó có Việt Nam Được tích hợp trọn bộ ngay trên nền tảng, TikTok Shop giúp các doanh nghiệp và người bán hàng tối ưu quy trình tiếp cận người dùng, đồng thời có trải nghiệm thương mại điện tử liền mạch từ khâu tải sản phẩm lên nền tảng, quản lý đơn hàng, giao hàng và thanh toán Đặc biệt, với xu hướng Shoppertainment, các doanh nghiệp vừa và nhỏ càng có thêm cơ hội để gắn kết với cộng đồng thông qua yếu tố giải trí và khả năng tương tác cao trong những nội dung giới thiệu hoặc tạo nhu cầu cho những sản phẩm mới Đồng thời, với hệ thống đề xuất giúp giới thiệu tới người dùng những nội dung liên quan đến sở thích và mối quan tâm cá nhân, TikTok Shop hỗ trợ các doanh nghiệp dễ dàng tiếp cận tệp khách hàng tiềm năng, đồng thời giúp người dùng đưa ra quyết định mua sắm khi chỉ cần thực hiện thao tác đơn giản cùng tính năng giỏ hàng hiển thị ngay trên video, livestream hoặc trang cá nhân của chủ sở hữu nội dung Từ việc khám phá sản phẩm mới, cho đến tìm hiểu thêm thông tin và đưa ra quyết định mua hàng, người dùng sẽ chỉ cần sử dụng một ứng dụng duy nhất cho trải nghiệm mua sắm toàn diện này
Theo nghiên cứu “US TikTok Marketing Science, Understanding TikTok's Impact on Culture Custom Research” (Tạm dịch: Nghiên cứu Khoa học tiếp thị
TikTok Hoa Kỳ, tìm hiểu tác động của TikTok đối với văn hóa) thực hiện bởi
Flamingo, tháng 3 năm 2021, 61% người dùng yêu thích các thương hiệu hơn khi họ tham gia hoặc sáng tạo video theo các xu hướng trên TikTok 4/10 người dùng đã chi tiền ngay lập tức cho những sản phẩm họ khám phá được trên TikTok, với tốc độ đưa ra quyết định nhanh hơn 1,5 lần so với bất cứ nền tảng nào khác, theo Nghiên cứu
“TikTok Marketing Science Global Retail Path to Purchase Study 2021” (Tạm dịch:
Nghiên cứu Khoa học tiếp thị TikTok về lộ trình mua hàng bán lẻ toàn cầu năm 2021, do Material thực hiện) Hashtag #TikTokMadeMeBuyIt đã chạm mốc hơn 10 tỷ lượt xem và vẫn đang tiếp tục là xu hướng giúp người dùng và thương hiệu nuôi dưỡng niềm yêu thích mua sắm trong cộng đồng Đặc biệt, đây cũng là cơ hội phát triển cho các nhà sáng tạo nội dung trên nền tảng khi TikTok sẽ cho ra mắt song song chương trình tiếp thị liên kết (Affiliate Program) nhằm kết nối những gương mặt phù hợp với thương hiệu để đồng quảng bá cho sản phẩm của mình Qua đó, các nhà sáng tạo nội dung sẽ đóng vai trò kết nối người dùng và người bán hàng trên nền tảng TikTok Shop Các nhà sáng tạo nội dung cũng sẽ được tiếp cận với nhiều khán giả hơn, tăng lượng truy cập vào trang cá nhân, cũng như khám phá những phương thức mới để cải thiện nguồn thu nhập.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Giao hàng chặng cuối đang nhận được sự quan tâm đáng kể nhờ sự bùng nổ của lĩnh vực bán lẻ trực tuyến, trong đó chuỗi cung ứng do các nhà bán lẻ đảm trách được mở rộng đến các hộ gia đình (Yuan & Grant, 2006) Trong nghiên cứu của Rao & cộng sự (2011), tính kịp thời, các tùy chọn giao hàng, tính sẵn có của mặt hàng và khả năng theo dõi đơn đặt hàng được liệt kê là các thang đo cho chất lượng dịch vụ phân phối và cùng với chi phí vận chuyển, chúng ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng Từ đó, dựa trên các công trình nghiên cứu trong nước và nước ngoài có liên quan của Nguyen & cộng sự (2018), Collier & Bienstock (2006), Yuan & Grant (2006),… mô hình chất lượng dịch vụ SERVQUAL, Parasuraman; mô hình chỉ số hài lòng khách hàng của Fornell, mô hình “Kỳ vọng – Cảm nhận”,… đồng thời kết hợp với lý thuyết và thực tiễn, nhóm tác giả xin đề xuất mô hình nghiên cứu tác động của chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối tới sự hài lòng của khách hàng trên nền tảng TikTok Shop tại thành phố Hà Nội gồm 6 yếu tố: Thông tin, độ tin cậy, tính tiện lợi, sự đáp ứng, yếu tố hữu hình, phí vận chuyển
Thông tin: Trong đề tài này, thông tin đại diện cho khả năng nắm bắt toàn bộ thông tin của quá trình giao hàng bao gồm: thông tin về đơn vị vận chuyển, tên hàng hóa, tên shop, giá, ; khả năng theo dõi lộ trình đơn hàng; sự đảm bảo về thông tin cá nhân và sự dễ dàng trong trao đổi thông tin với đơn vị vận chuyển mà TikTok Shop có thể cung cấp cho khách hàng trong quá trình phát sinh đơn hàng Khách hàng luôn muốn được đảm bảo là có thể theo dõi được toàn bộ quá trình vận chuyển, có thể nắm bắt thông tin và trạng thái của đơn hàng để thuận tiện cho việc nhận hàng Nghiên cứu của Rose, Hair, and Clark (2011) cũng cho thấy rằng thông tin mà khách hàng có thể theo dõi trước và trong quá trình giao hàng ảnh hưởng khá cao tới sự hàng lòng của họ Chất lượng thông tin tác động đáng kể đến mức độ hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ mua sắm trực tuyến (Hồng, 2020) Chất lượng thông tin càng cao dẫn đến mức độ hài lòng của khách hàng càng cao Từ đây, nhóm tác giả đưa ra giả thuyết:
H1: Thông tin có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội Độ tin cậy: Sự tin cậy của khách hàng khi mua sắm trực tuyến được định nghĩa là mức độ tin tưởng của họ về những giao dịch hoặc website bán hàng trực tuyến (Sri và ctg, 2013) Trong thị trường hiện nay, việc đảm bảo được tính tin cậy, độ chính xác uy tín cao đối với các nền tảng mua sắm trực tuyến là rất quan trọng Mua sắm trực tuyến cần có sự tin cậy cao hơn cả mua sắm truyền thống (Trần và Vũ, 2019) Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả chúng tôi xin được định nghĩa độ tin cậy là sự chính xác về thời gian, địa điểm giao hàng; sự đảm bảo về chất lượng, số lượng hàng hóa khi giao hàng và sự bảo mật thông tin khách hàng trong quá trình giao hàng Kok Wai Tham và cộng sự (2019) cho rằng rủi ro trong phân phối hàng hóa khi mua sắm trực tuyến là một trong những mối quan tâm lớn của người tiêu dùng Hiệu suất giao hàng có tác động rõ rệt đến sự hài lòng của khách hàng Giao hàng trễ gây ảnh hưởng tiêu cực đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến (Liu và ctg, 2008) Nếu không nhận được hàng đúng thời gian đã cam kết, người tiêu dùng sẽ có cảm giác thất vọng và thiếu tin tưởng Như vậy, việc giao hàng đúng thời gian, địa điểm; giao đúng như đơn hàng đã đặt trước ảnh hưởng rất lớn đến sự hài lòng của khách hàng khi mua sắm trực tuyến nói chung và đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop nói riêng Giả thuyết về mối quan hệ giữa độ tin cậy và sự hài lòng được phát biểu như sau
H2: Độ tin cậy tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
Tính tiện lợi: Tính tiện lợi ở đây được hiểu là sự nhanh chóng kịp thời trong việc giao nhận hàng hóa, thời gian giao hàng phù hợp với yêu cầu khách hàng, có thể đổi trả hàng hóa một cách thuận tiện và dễ dàng Mối quan tâm lớn của người tiêu dùng khi mua hàng trực tuyến nói chung và trên TikTok Shop nói riêng đó là thời gian giao hàng và chính sách đổi trả hàng hóa Khách hàng luôn muốn giao hàng nhanh, đúng và được đổi trả nếu không hài lòng với sản phẩm mà họ yêu cầu Theo Haider & Nasir (2016), việc đổi trả hàng hóa mất nhiều thời gian để xử lý, đồng thời tốn kém thêm chi phí nhỏ khi trả lại hàng Nếu chính sách đổi trả của TikTok Shop không được quy định rõ ràng và công khai, điều này sẽ gây bất lợi và thiệt hại cho người tiêu dùng cả về vật chất, thời gian lẫn tinh thần Từ đây, nhóm tác giả xin đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa tính tiện lợi và sự hài lòng của khách hàng như sau:
H3: Tính tiện lợi tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
Sự đáp ứng: Đáp ứng đại diện cho việc có thể linh hoạt đáp ứng theo yêu cầu, sự điều chỉnh của khách hàng về mặt thời gian, địa điểm, cách thức giao hàng; sự nhiệt tình, sẵn lòng hỗ trợ khách hàng một cách tôn trọng, cung cấp dịch vụ nhanh chóng, thái độ chuẩn mực của chuyên nghiệp của nhân viên giao hàng Nếu muốn nâng cao sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối thì TikTok Shop cần phải làm thật tốt yếu tố này Trong nghiên cứu của Tran và cộng sự (2020) cũng đã chỉ ra rất rõ về mối quan hệ của sự đáp ứng với sự hài lòng của khách hàng qua các thang đo được thiết lập Vì vậy, nhóm tác giả xin đưa ra giả thuyết như sau:
H4: Sự đáp ứng tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội.
Yếu tố hữu hình: Theo Ayele và cộng sự (2020), phương tiện hữu hình của doanh nghiệp thể hiện sự quan tâm của họ đến môi trường phục vụ khách hàng và thông qua đó, khách hàng sẽ đánh giá chất lượng dịch vụ Trong nghiên cứu này, yếu tố hữu hình được thể hiện thông qua sự gọn gàng, cẩn thận của bao gói hàng hóa, thông tin trên nhãn bao hàng được ghi đầy đủ; đồng phục và phương tiện giao hàng đảm bảo tính đại diện cho đơn vị vận chuyển – đây là yếu tố thể hiện tính chuyên nghiệp trong công tác giao hàng – có vai trò quan trọng trong việc thỏa mãn yêu cầu và sự hài lòng của khách hàng Các nghiên cứu liên quan của Parasuraman et al.(1988); Hsu et al.(2005); Wang (2007); Meng et al (2010); Hussain et al.(2015),
Lê Nguyễn Đoan Khôi và cộng sự (2017); Ayele và cộng sự (2020) cũng đã chứng minh yếu tố hữu hình tác động đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ Vậy nên, nhóm tác giả xin đưa ra giả thuyết như sau:
H5: Yếu tố hữu hình tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
Phí vận chuyển: Phí vận chuyển là khoản tiền mà khách hàng phải chi trả cho đơn vị vận chuyển để sử dụng dịch vụ chuyển hàng theo những điều kiện đã đặt hay thỏa thuận từ trước, hay nói cách khác, trong nghiên cứu này, phí vận chuyển là chi phí mà TikTok Shop đưa ra cho người dùng khi họ phát sinh đơn hàng trên nền tảng TikTok Trên thực tế, khách hàng luôn dành một sự quan tâm nhất định đến số tiền phải trả cho dịch vụ giao hàng bên cạnh giá niêm yết của hàng hóa Số lượng đơn vị kinh doanh TMĐT ở Việt Nam ngày càng nhiều và điều đó khiến cho người mua có thể dễ dàng so sánh chi phí giao hàng Do đó, chi phí vận chuyển có ảnh hưởng nhất định đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ GHCC Theo Nguyen
& cộng sự (2018), hầu hết các nghiên cứu trước đây đều bỏ sót một hoặc nhiều yếu tố liên quan đến việc hoàn thành đơn hàng, ví dụ như phí vận chuyển, khi điều tra tác động lên hành vi của người tiêu dùng Nếu chất lượng dịch vụ GHCC rất tốt, nhưng khách hàng phải trả phí cao thì mức độ hài lòng sẽ bị ảnh hưởng Do đó, nhóm tác giả xin đưa ra giả thuyết:
H6: Phí vận chuyển tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
Hình 4.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Thiết kế phiếu khảo sát và xây dựng thang đo
Công cụ thu thập dữ liệu trong nghiên cứu định lượng là bảng câu hỏi chi tiết, các câu hỏi sử dụng chủ yếu là câu hỏi đóng với các trả lời được đo lường theo cấp độ thang đo rõ ràng (Nguyễn Đình Thọ, 2011 – Saris & Gallhoffer, 2007; Schuman
& Presser, 1981) Một bảng câu hỏi tốt sẽ giúp nhà nghiên cứu thu thập được dữ liệu cần thiết với mức độ tin cậy cao (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Vì vậy dựa trên những hiểu biết và tham khảo các nghiên cứu trước tác giả đã xây dựng bảng câu hỏi với nhiều mục hỏi, các nội dung xoay quanh vấn đề tác động của chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối tới sự hài lòng khách hàng trên nền tảng TikTok Shop tại thành phố
Hà Nội, bên cạnh đó cũng có mục hỏi liên quan đến thông tin cá nhân người được khảo sát Bảng câu hỏi khảo sát chi tiết được bố trí cuối nghiên cứu
Trong nghiên cứu này, dựa trên nghiên cứu của Jun và Cai (2001), Mohammad
O Al-Smadi (2012), Reddy K, Reddy M S (2015), Asadpoor S, Abolfazli A (2017), tác giả sử dụng thang đo Likert với dãy giá trị 1÷5 để đo lường cảm nhận của đối tượng được khảo sát về tác động của 6 nhóm yếu tố ảnh hưởng đến sự hài lòng của họ Thang đo của các biến với 5 mức độ:
Mức 1: Hoàn toàn không đồng ý;
Bảng khảo sát sau khi tham khảo ý kiến của giảng viên hướng dẫn, loại bỏ những mục hỏi chưa rõ ràng, mục hỏi xấu, sau đó hiệu chỉnh lần cuối trước khi tiến hành nghiên cứu chính thức Thang đo chính thức gồm có 6 yếu tố với 20 biến quan sát là nhóm các yếu tố kỳ vọng sẽ ảnh hưởng tới sự hài lòng của sinh viên khi sử dụng dịch vụ thẻ Thang đo cụ thể như sau:
Yếu tố Mã hóa Biến quan sát Nguồn
TT1 Thông tin trước khi giao hàng Dương Trung
Phúc (2020), nhóm tác giả đề xuất
TT2 Thông tin trong quá trình giao hàng
TT3 Theo dõi được toàn bộ quá trình chuẩn bị đơn hàng và giao hàng Độ tin cậy
TC1 Chính xác về thời gian giao hàng Mô hình
(2011), nhóm nghiên cứu đề xuất
TC2 Chính xác về địa điểm giao hàng TC3 Hàng hóa được giao an toàn TC4 Đảm bảo cam kết đồng kiểm khi nhận hàng
TL1 Nhanh chóng và kịp thời trong việc giao hàng
Thang đo SERVQUAL, Đặng Nguyễn Tất Thành (2014), nhóm tác giả đề xuất
TL2 Thời gian giao hàng phù hợp với yêu cầu của khách hàng TL3 Đổi trả hàng thuận tiện, dễ dàng
DW1 Linh hoạt theo yêu cầu và điều chỉnh của khách hàng Dương Trung
(2011), nhóm nghiên cứu đề xuất
DW2 Nhân viên hỗ trợ nhiệt tình khi có các tình huống phát sinh
DW3 Nhân viên giao hàng có thái độ chuẩn mực, chuyên nghiệp
HH1 Bao gói hàng gọn gàng, cẩn thận Vũ Thị Hạnh,
(2020), nhóm tác giả đề xuất
HH2 Thông tin được ghi đầy đủ trên bao gói hàng
HH3 Đồng phục của nhân viên đảm bảo tính đại diện cho doanh nghiệp
HH4 Phương tiện giao hàng đảm bảo tính đại diện cho doanh nghiệp
VC1 Phí vận chuyển phù hợp Dương Trung
VC2 Hỗ trợ phí vận chuyển
VC3 Phí vận chuyển ảnh hưởng đến quyết định mua hàng
HL1 Có trải nghiệm như mong đợi với dịch vụ giao hàng của TikTok Shop Dương Trung
Phúc (2020), nhóm tác giả đề xuất
HL2 Có lựa chọn đúng đối với dịch vụ giao hàng trên TikTok Shop
HL3 Hài lòng về dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop
HL4 Tiếp tục mua hàng trên TikTok Shop trong thời gian tới
HL5 Giới thiệu bạn bè, người thân mua hàng trên TikTok Shop
Phương pháp thu thập dữ liệu
4.3.1 Quy trình và cách thức chọn mẫu
Thu thập dữ liệu thứ cấp thông qua các tài liệu nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan tới đề tài nhằm làm rõ tính cấp thiết của nghiên cứu Nhóm tác giả tiến hành thu thập dữ liệu sơ cấp thông qua phiếu điều tra khảo sát Đối tượng là các khách hàng sinh sống và làm việc trên địa bàn thành phố Hà Nội
Dữ liệu được thu thập bằng phiếu khảo sát trực tuyến được thiết kế bằng phần mềm Google Form và được gửi đến tất cả các khách hàng sinh sống và làm việc trên địa bàn thành phố Hà Nội Kết hợp với nhờ sự trợ giúp của những đối tượng này để tiếp tục gửi phiếu khảo sát đến người thân, bạn bè của họ đã từng sử dụng dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop Để tránh sự xuất hiện của các phiếu thông tin chất lượng thấp, các nội dung trong phiếu khảo sát online được mô tả một cách chi tiết, các thuật ngữ chuyên ngành được mô tả và giải thích chi tiết
Sau 1 tháng tiến hành thu thập dữ liệu (từ tháng 11/2023 đến tháng 12/2023) Đã thu về 253 phiếu trong đó có 212 phiếu hợp lệ (chiếm tỉ lệ 83,79%) và 41 phiếu không hợp lệ (chiếm tỉ lệ 16,21%) Số phiếu không hợp lệ là do đối tượng được khảo sát chưa từng mua hàng trên nền tảng TikTok Shop.
Phương pháp phân tích dữ liệu
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được nhập và làm sạch, xử lý qua phần mềm SPSS Các phương pháp dùng để phân tích dữ liệu trong nghiên cứu
4.4.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Kiểm định Cronbach’s Alpha là phương pháp cho phép kiểm tra mức độ chặt chẽ giữa các biến quan sát trong một biến độc lập được đo lường Từ đó cho phép loại bỏ các biến không phù hợp, không có giá trị thống kê Hệ số Cronbach’s Alpha chỉ đo lường độ tin cậy của thang đo (bao gồm từ 3 biến quan sát trở lên) chứ không tính được độ tin cậy cho từng biến quan sát
• Với hệ số Cronbach’s Alpha: Thang đo có thể sử dụng được khi hệ số Cronbach’s Alpha tối thiểu 0.6; hệ số nằm trong khoảng 0.7 - 0.8 là thang đo sử dụng tốt và nằm trong khoảng 0.8 - 1 là thang đo rất tốt
• Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì đạt yêu cầu, nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại khỏi thang đo
4.4.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) cho phép chúng ta thu nhỏ và gom các biến lại nhằm đạt được giá trị hội tụ (các biến quan sát hội tụ về cùng một nhân tố) và giá trị phân biệt (các biến quan sát thuộc về nhân tố này và phải phân biệt với nhân tố khác) Các tiêu chí trong phân tích EFA là:
● Hệ số KMO là một chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số của KMO phải đạt giá trị 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1) Kiểm định Bartlett dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau hay không
● Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (sig < 0.05) chứng tỏ các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố
● 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
● Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp
● Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Factor Loading ở mức >=0.3: đạt điều kiện tối thiểu để
43 biến quan sát được giữ lại; ở mức >=0.5: biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt; ở mức >=0.7: biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt Tại mỗi Item, chênh lệch giữa |hệ số tải nhân tố| lớn nhất với |hệ số tải nhân tố| bất kỳ phải >=0.3
4.4.3 Phân tích thống kê mô tả
Thống kê mô tả (Descriptive Statistics) là các phương pháp sử dụng để tóm tắt hoặc mô tả một tập hợp dữ liệu, một mẫu nghiên cứu dưới dạng số hay biểu đồ trực quan Các công cụ số dùng để mô tả thường dùng nhất là trung bình cộng và độ lệch chuẩn Dữ liệu sau khi được thu thập sẽ tiến hành thống kê phân loại theo các đặc điểm, tiêu chí đã đưa ra như độ tuổi, giới tính, tần suất mua hàng, đơn vị vận chuyển
4.4.4 Kiểm định sự khác biệt
Kiểm định bằng Independent Sample T - test hoặc phân tích phương sai ANOVA
- Independent Sample T - test: sử dụng trong các trường hợp yếu tố nhân khẩu học có 2 thuộc tính
- Phân tích phương sai ANOVA: sử dụng trong trường hợp yếu tố nhân khẩu học có 3 thuộc tính trở lên Điều kiện là các nhóm so sánh phải độc lập và được chọn một cách ngẫu nhiên, có phân phối chuẩn hoặc cỡ mẫu đủ lớn, phương sai phải đồng nhất
4.4.5 Phân tích hệ số tương quan Pearson
Nhóm tác giả kiểm định hệ số tương quan Pearson dựa trên phương pháp hiệp phương sai để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Từ đó, nhóm tác giả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến thông qua hệ số VIF Tương quan Pearson có giá trị giao động từ -1 đến 1:
- Nếu r càng tiến về 1 hoặc -1: tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ Tiến về 1 là tương quan dương, tiến về -1 là tương quan âm
- Nếu r càng tiến về 0: tương quan tuyến tính càng yếu
- Nếu r = 1: tương quan tuyến tính tuyệt đối
- Nếu r = 0: Không có mối tương quan tuyến tính Lúc này sẽ có 2 tình huống xảy ra: một là không có mối liên hệ nào giữa 2 biến Hai là giữa chúng có mối liên hệ phi tuyến
4.4.6 Phân tích hồi quy đa biến
Phân tích hồi quy đa biến: là một phương pháp được sử dụng dùng để phân tích mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc với nhiều biến độc lập Cụ thể là đề tài này dự định dùng phương pháp hồi quy đa biến để kiểm định mối tương quan giữa chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của khách hàng, trong kết nối với các yếu tố ảnh hưởng tới chất lượng dịch vụ giao hàng
● Giá trị R bình phương hiệu chỉnh (Adjust R Square) phản ánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Giá trị này phải từ 50% trở lên mới có thể sử dụng
● Durbin – Watson (DW) để kiểm định sự tương quan của các sai số liền nhau, giá trị biến thiên từ 0 đến 4 Nếu phần sai số không có sự tương quan với nhau thì giá trị sẽ gần bằng 2 (1 đến 3)
- Giá trị càng nhỏ, càng gần 0 thì sai số có tương quan thuận
- Giá trị càng lớn, càng gần 4 thì sai số có tương quan nghịch
Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng trong nghiên cứu để đo lường tính nhất quán nội bộ Nhóm đã được thực hiện kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho các quan sát của từng biên và thu được kết quả như sau:
❖ Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập Bảng 4.1: Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho các biến độc lập
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
TL3 7.83 4.543 0.755 0.857 Đáp ứng Cronbach’s Alpha = 0.886 ĐW1 8.00 4.237 0.783 0.830 ĐW2 8.17 4.635 0.758 0.852 ĐW3 7.88 4.288 0.787 0.826
Kết luận: Các yếu tố: Thông tin tin cậy tiện lợi đáp ứng hữu hình và phí vận chuyển đều có hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0.6 nên đều đạt yêu cầu về độ tin cậy
Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3) nên các quan sát đều được giữ lại
Thông qua các kết quả trên có thể thấy rằng các quan sát của 6 nhân tố đều thỏa mãn và được đánh giá cao
❖ Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc Bảng 4.2: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Kết luận: Kết quả kiểm định cho thấy các biến quan sát đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0.3) Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.864 > 0.6 nên đạt yêu cầu về độ tin cậy
Như vậy sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha không có biến quan sát nào bị loại bỏ Bảng thống kê kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng của từng nhóm biến như sau:
Bảng 4.3: Kết quả tổng hợp lần kiểm định cuối cùng
Số biến quan sát ban đầu
Số biến quan sát còn lại
Thông tin TT 3 3 0.910 Độ tin cậy TC 4 4 0.875
Phân tích nhân tố EFA
Sau khi kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Các thang đo được đánh giá tiếp bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả Cronbach’s Alpha cho thấy có 25 biến quan sát của 7 nhân tố đo lường sự hài lòng của khách hàng về chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội đều đạt yêu cầu đáng tin cậy Vì vậy, 25 biến quan sát này sẽ được tiếp tục sử dụng để đánh giá trong phân tích EFA Kết quả phân tích được nhóm trình bày như sau:
❖ Phân tích EFA cho biến độc lập
Bảng 4.4: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's các biến độc lập
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương 2984.002 df 190
Bảng 4.4 cho ta thấy 0.5 < KMO = 0.856 < 1, chỉ ra rằng các biến quan sát có điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp
Với Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy 20 biến quan sát trong tổng 6 nhân tố có mối tương quan với nhau
Giá trị riêng ban đầu Tổng khai thác của tải trọng bình phương
Tổng xoay của tải trọng bình phương
Phương pháp khai thác: Phân tích thành phần chính
Giá trị Eigenvalue = 1.091 > 1 và trích được 6 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
Tổng phương sai trích = 81.489% >50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Như vậy, 5 nhân tố được trích cô đọng được 81.489% biến thiên các biến quan sát
Bảng 4.5: Hệ số tải các nhân tố thành phần của biến độc lập
Hệ số tải các nhân tố thành phần
Kết quả ma trận xoay cho thấy 20 biến quan sát được gom thành 6 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading (hệ số tải) lớn hơn 0.5 nên thỏa mãn các điều kiện kiểm định
❖ Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Bảng 4.6: Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's cho biến phụ thuộc
Kiểm định Bartlett Giá trị Chi bình phương 458.897 df 10
Kết quả kiểm định KMO và Bartlett's cho biến phụ thuộc cho ta thấy 0.5 <
KMO = 0.863 < 1, chỉ ra rằng các biến quan sát có điều kiện đủ để phân tích nhân tố là phù hợp
Sig = 0.000 < 0.05 cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp
Bảng 4.7: Tổng phương sai trích của biến phụ thuộc
Giá trị riêng ban đầu Tổng khai thác của tải trọng bình phương
Phương pháp khai thác: Phân tích thành phần chính
Giá trị Eigenvalue = 3.245 > 1 và trích được 1 nhân tố mang ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
Tổng phương sai trích = 64.895% > 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp Như vậy, 1 nhân tố được trích cô đọng được 64.895% biến thiên của các biến quan sát phụ thuộc
Bảng 4.8: Hệ số tải các nhân tố thành phần của biến phụ thuộc
Hệ số tải các nhân tố thành phần
Các hệ số tải nhân tố của 4 biến quan sát đều > 0.5 cho thấy mức độ phù hợp mô hình EFA Các biến đo lường của nhân tố “Sự hài lòng” đều đạt yêu cầu cho các phân tích tiếp theo
Theo kết quả của ma trận xoay lần cuối cùng, ta có các nhân tố được định nghĩa lại như sau:
Bảng 4.9: Định nghĩa lại các nhân tố
STT Nhân tố Các biến quan sát Loại Số lượng biến
1 TT TT1, TT2, TT3 Độc lập 3
2 TC TC1, TC2, TC3, TC4 Độc lập 4
3 TL TL1, TL2, TL3 Độc lập 3
4 DW DW1, DW2, DW3 Độc lập 3
5 HH HH1, HH2, HH3, HH4 Độc lập 4
6 VC VC1, VC2, VC3 Độc lập 3
7 HL HL1, HL2, HL3, HL4,
Tổng số biến quan sát độc lập 20
Tổng số biến quan sát phụ thuộc 5
Kết luận: Sau các bước kiểm định độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả cho thấy các biến quan sát trong các nhân tố đều đạt yêu cầu, mô hình ban đầu vẫn được giữ nguyên.
PHÂN TÍCH SỰ HÀI LÒNG CỦA KHÁCH HÀNG ĐỐI VỚI CHẤT LƯỢNG DỊCH VỤ GIAO NHẬN CỦA NỀN TẢNG TIK TOK SHOP TRÊN ĐỊA BÀN HÀ NỘI & CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG
Đặc điểm của mẫu nghiên cứu
5.1.1 Đặc điểm nhân khẩu & mua sắm của khách hàng tại Tik Tok shop
Sau khi phát phiếu điều tra, nhóm đã thu được 253 mẫu trả lời Tiến hành kiểm tra, sàng lọc kết quả thu được, nhóm quyết định đưa vào nghiên cứu chính thức 212 mẫu, có 41 mẫu không hợp lệ được loại bỏ Dưới đây là các đặc điểm về mẫu nghiên cứu mà nhóm thu được:
Hình 5.1: Thống kê độ tuổi
Kết quả khảo sát cho thấy những khách hàng mua sắm trên nền tảng TikTok Shop chủ yếu là khách hàng trẻ tuổi, đặc biệt là lứa tuổi từ 18 đến 24 chiếm đến 141/212 phiếu tương đương 66,5% số khách hàng tham gia khảo sát Sở dĩ bởi vì đây là lứa tuổi đang là sinh viên, nhu cầu mua sắm nhiều và họ có khả năng thích nghi, theo kịp những thay đổi trong xu hướng mua sắm online đang bùng nổ như hiện nay nên họ chính là đối tượng mua sắm trên các sàn thương mại điện tử nhiều nhất Ngoài ra, trong quá trình khảo sát thì sinh viên chính là nhóm đối tượng có mật độ tiếp xúc với nhóm tác giả cao nhất Đó chính là lý do tại sao kết quả thu về đối tượng chủ yếu trong độ tuổi từ 18 đến 24 Tiếp đến, với 36 phiếu tương đương 17% thì nhóm khách hàng có độ tuổi từ 25 - 30 là nhóm khách hàng tham gia khảo sát nhiều thứ hai Nhóm khách hàng này đa số là các sinh viên mới tốt nghiệp hoặc mới lập gia đình Họ cũng có nhu cầu mua sắm rất nhiều, tuy nhiên do hạn chế vì là sinh viên nên nhóm tác giả chưa thực sự tiếp xúc được nhiều khách hàng này Nhóm người dùng trên độ tuổi 30 chỉ chiếm có 8,5%, trong đó người dùng có độ tuổi từ 31-40 chiếm 5,2% và người dùng trên 40 tuổi chiếm 3,3% Số phiếu còn lại được thu thập từ 8% khách hàng trong độ tuổi dưới 18 tuổi Lứa tuổi học sinh dưới 18 mặc dù nhu cầu mua sắm và sử dụng công nghệ cũng cao nhưng lại đang bị giới hạn rất nhiều về mặt tài chính nên sẽ không xuất hiện nhiều trong kết quả nghiên cứu
Hình 5.2: Thống kê giới tính
Thông qua kết quả mẫu thu về, có thể thấy rằng tỷ lệ nữ giới đã từng trải nghiệm dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop là nhiều hơn so với nam giới Cụ thể là có 123 khách hàng là nữ, chiếm 58.0% Trong khi đó khách hàng là nam chiếm tỷ trọng thấp hơn là 42.0%, tương đương với 89 người thực hiện khảo sát Điều này có thể giải thích nguyên nhân có thể là do phái nữ thường thích và quan tâm đến vấn đề mua sắm nhiều hơn nam Tuy nhiên sự chênh lệch giữa hai giới tính là không quá nhiều
Hình 5.3: Thống kê tần suất
Theo như kết quả khảo sát thì có đến 87/212 khách hàng, tức khoảng 41% số người tham gia khảo sát thường mua sắm trên TikTok Shop dưới 3 lần/tháng Có 57/212 khách hàng tương đương 26,9% số người tham gia khảo sát là mua sắm trên TikTok Shop từ 4 đến 6 lần/tháng Số lượng khách hàng mua sắm trên TikTok Shop với tần suất từ 7 lần trở lên là khá thấp, trong đó, với tần suất 7 - 10 lần/tháng chỉ chiếm có 7,5% và tần suất trên 10 lần/tháng chỉ chiếm 4,7% Cuối cùng, số người có tần suất mua sắm thay đổi theo từng tháng chiếm tỉ lệ tương đối cao với 42/212 phiếu tương đương 19,8%
Qua những số liệu thu thập được, chúng ta có thể thấy rằng đa số khách hàng có tần suất mua hàng từ 1-6 lần/tháng, lý do bởi vì nhóm khách hàng tham gia khảo sát có độ tuổi từ 18 - 24 tuổi, họ thường là những sinh viên hoặc người mới đi làm chưa thực sự có nhiều điều kiện kinh tế để có thể mua sắm quá nhiều Tiếp đến, với lựa chọn nhu cầu mua sắm “Tùy từng tháng” có số phiếu khá cao thì lý do có thể là do nhu cầu mua sắm trong mỗi tháng là khác nhau Một lý do nữa có thể kể đến đó là hiện nay TikTok Shop đang phải cạnh tranh với những ông lớn trong ngành thương mại điện tử như Shopee, Tiki, Lazada, nên việc để một khách trung thành với một sàn thương mại điện tử là rất khó khăn, các sàn luôn phải đưa ra những chương trình khuyến mãi, những chính sách hướng tới khách hàng để “giành giật” khách hàng
Hình 5.4: Thống kê đơn vị vận chuyển
Từ những dữ liệu thu thập được, do một khách hàng hàng có thể đã trải nghiệm dịch vụ giao hàng của nhiều đơn vị vận chuyển khác nhau nên tổng số lượt lựa chọn cho danh mục này nhóm tác giả thu về được là 557 lượt lựa chọn Thông qua biểu đồ, ta có thể thấy rằng hai đơn vị vận chuyển J&T Express và GHTK được khách hàng tham gia khảo sát trải nghiệm dịch vụ giao hàng nhiều nhất với cùng số lượt lựa chọn là 121/557 tương đương tỉ lệ 21,7% Đứng ở vị trí thứ hai là đơn vị vận chuyển BEST Express với 91/557 lựa chọn tương đương tỉ lệ 16,3% Kế đến là Ninja Van và GHN với số lượt lựa chọn khá tương đồng lần lượt là 72/557 và 65/557 tương đương tỉ lệ 12,9% và 11,7% Cuối cùng, với số lượt lựa chọn khá thấp là 29/557 tương đương tỉ lệ 5,2% thì Vietnam Post là đơn vị vận chuyển ít được khách hàng trải nghiệm dịch vụ nhất
5.1.2 Kiểm định sự khác biệt về mức độ hài lòng giữa các nhóm khách hàng khác nhau
Sau khi sử dụng phân tích thống kê mô tả, nhóm tác giả thực hiện kiểm định Independent Sample T-Test và One-way ANOVA để xem xét mức độ hài lòng về chất lượng giao hàng chặng cuối có khác nhau giữa các khách hàng có giới tính, độ tuổi, tần suất mua hàng khác nhau không
❖ Phân tích sự khác biệt về giới tính
Kiểm định Levene về sự bằng nhau của phương sai
Kiểm định t về sự bằng nhau của các giá trị trung bình
Phương sai không bằng nhau
Trong kiểm định sự bằng nhau của phương sai cho kết quả Sig = 0.725 > 0.05 tức là phương sai đồng nhất, nên phương sai quyết định sự hài lòng của khách hàng giữa nam và nữ không có sự khác biệt một cách có ý nghĩa thống kê Trong kiểm định T- test cho thấy mức ý nghĩa sig = 0.904 > 0.05, kết quả này có nghĩa là ở thời điểm nghiên cứu này chưa tìm thấy sự khác biệt có ý nghĩa về trung bình quyết định sự hài lòng của khách hàng giữa giới tính nam và nữ
❖ Phân tích sự khác biệt về độ tuổi
Thực hiện kiểm định với biến Độ tuổi chúng ta có kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances như sau:
Bảng 5.1: Kiểm định Levene về Độ tuổi
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Từ kết quả trên ta thấy: Sig kiểm định Levene bằng 0.011 < 0.05, có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm tuổi, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định Welch ở bảng Robust Tests of Equality of Means
Bảng 5.2: Kiểm định Robust Tests về độ tuổi
Sig kiểm định Welch bằng 0.471 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm tuổi khác nhau Như vậy, không có khác biệt sự hài lòng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng giữa các khách hàng có độ tuổi khác nhau
❖ Phân tích sự khác biệt về tần suất mua hàng
Thực hiện kiểm định với biến Tần suất mua hàng chúng ta có kết quả bảng Test of Homogeneity of Variances như sau:
Bảng 5.3: Kiểm định Levene về Tần suất mua hàng
Thống kê Levene df1 df2 Sig
Kết quả kiểm định Levene cho thấy trị Sig = 0.08 > 0.05, như vậy không có sự khác biệt phương sai giữa các nhóm khách hàng có tần suất mua hàng khác nhau Do đó, chúng ta sẽ sử dụng kết quả kiểm định ANOVA
Bảng 5.4: Kết quả kiểm định phương sai Oneway Anova Tần suất mua hàng
Tổng bình phương df Trung bình bình phương
Kết quả kiểm định phương sai Oneway Anova cho thấy Sig = 0.406 > 0.05, nghĩa là không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm khách hàng có tần suất mua hàng dịch vụ vận chuyển của TikTok Shop khác nhau
Như vậy có thể kết luận rằng không có sự khác biệt trong đánh giá sự hài lòng của khách hàng đối với sự khác nhau của các yếu tố nhân khẩu học như: Giới tính, Độ tuổi, Tần suất mua hàng
5.1.3 Mức độ hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng
Bảng 5.5: Kết quả thống kê mô tả tần suất yếu tố “Sự hài lòng”
Nhận định Biến có hiệu lực
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Anh/Chị đã có trải nghiệm như mong đợi với dịch vụ giao hàng của TikTok Shop HL1 3.61 0.940
Anh/Chị đã có lựa chọn đúng đối với dịch vụ giao hàng trên TikTok Shop HL2 3.96 0.911
Anh/Chị hài lòng với dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop HL3 4.42 0.892
Anh/Chị sẽ tiếp tục mua hàng trên nền tảng
Anh/Chị sẽ giới thiệu bạn bè/người thân mua hàng trên TikTok Shop HL5 4.25 0.888
Biến “Sự hài lòng” trong mô hình nghiên cứu được đo lường bằng thang đo Likert 5 mức độ với giá trị nhỏ nhất là 1 và giá trị lớn nhất là 5, độ lệch chuẩn ở mức khá thấp dưới 1, có nghĩa là các đối tượng khảo sát có nhận định không quá khác biệt đối với các biến đo lường Giá trị trung bình của biến đạt 4.0613 > 3, điều này cho thầy hầu hết các đối tượng khảo sát đều đồng ý với các nhận định trong biến này:
Giá trị trung bình của các nhận định trong biến đều nằm trong khoảng 3.5 – 4.49, trong đó có nhận định “Anh/Chị hài lòng với dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop” đạt giá trị trung bình lớn nhất là 4.42 Từ nội dung của các nhận định ta có thể thấy được các đối tượng khảo sát nói riêng và khách hàng nói chung khá hài lòng với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của TikTok Shop
5.1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ giao hàng & sự hài lòng của khách hàng trên địa bàn Hà Nội
Mối quan hệ giữa chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối với sự hài lòng của khách hàng
5.2.1 Kết quả phân tích tương quan Pearson
Bảng 5.7: Hệ số tương quan Pearson giữa các biến
HL TT TC TL DW HH
** Tương quan có ý nghĩa ở mức 0,01
Từ bảng ta thấy, giữa biến phụ thuộc với mỗi biến độc lập có giá trị Sig < 0,05 Như vậy giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc “Hài lòng” có mối tương quan tuyến tính với nhau, sự tương quan có ý nghĩa về mặt thống kê Xét mối tương quan giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc thì mối tương quan giữa DW và HL là mạnh nhất với r = 624, giữa TC và HL là yếu nhất với r = 441
5.2.2 Kết quả phân tích hồi quy đa biến Để tìm hiểu mối quan hệ giữa các yếu tố cấu thành chất lượng dịch vụ với sự hài lòng của khách hàng, nhóm tác giả sử dụng phương pháp phân tích hồi quy đa biến Hồi quy đa biến được sử dụng để xác định mức độ phù hợp tổng thể của mô hình và đóng góp tương đối của từng biến độc lập vào biến phụ thuộc được giải thích (Soo, 2018) Nhóm đã thực hiện hồi quy đa biến và thu được kết quả như sau:
Bảng 5.8: Kết quả hồi quy bội
Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng
Biến độc lập: (Hằng số), VC, HH, TL, TC, TT, DW
Giá trị R 2 hiệu chỉnh bằng 0.607 cho thấy 6 biến độc lập đưa vào chạy hồi quy ảnh hưởng 60.7% tới sự thay đổi của biến phụ thuộc, còn lại 39.3% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên
Hệ số Durbin - Watson bằng 1.793 nằm trong khoảng 1.5 đến 2.5 nên không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất xảy ra (Yahua Qiao, 2011)
Mô hình Tổng các bình quân df Bình phương độ lệch F Sig
Biến độc lập: (Hằng số), VC, HH, TL, TC, TT, DW
Từ bảng phân tích phương sai ANOVA, Sig kiểm định F bằng 0.000 < 0.05 nên mô hình hồi quy tuyến tính bội phù hợp với tập dữ liệu và có thể sử dụng được
Bảng 5.10: Kết quả của mô hình hồi quy
Giá trị chưa chuẩn hóa
Giá trị đã chuẩn hóa t Sig
Kiểm định đa cộng tuyến
Kết quả hồi quy cho thấy Sig kiểm định t hệ số hồi quy của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05, do đó các biến độc lập này đều có ý nghĩa giải thích cho biến phụ thuộc, không biến nào bị loại khỏi mô hình
Hệ số VIF của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, do vậy không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra Vậy mối quan hệ giữa các biến độc lập ảnh hưởng không đáng kể đến kết quả giải thích của mô hình
Các hệ số hồi quy ứng với các biến TT, TC, TL, DW, HH, VC đều lớn hơn 0, như vậy các biến độc lập TT, TC, TL, DW, HH, VC đưa vào phân tích hồi quy có tác động cùng chiều tới biến phụ thuộc HL Dựa vào độ lớn của hệ số hồi quy chuẩn hóa Beta, thứ tự mức độ tác động từ mạnh nhất tới yếu nhất của các biến độc lập tới biến phụ thuộc HL là: TL (0.265) > TC (0,263) > DW (0.210) > TT (0.177) > HH (0.154)
● Biến Tính tiện lợi tác động mạnh nhất tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
● Biến Độ tin cậy tác động mạnh thứ hai tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
● Biến Sự đáp ứng tác động mạnh thứ ba tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
● Biến Thông tin tác động mạnh thứ tư tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
● Biến Yếu tố hữu hình tác động mạnh thứ năm tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
● Biến Phí vận chuyển tác động yếu nhất tới sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội
Kết luận: Các các yếu tố cấu thành chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối (Sự đáp ứng, Yếu tố hữu hình, Tính tiện lợi, Thông tin, Độ tin cậy) có tác động mạnh hơn tới sự hài lòng của khách hàng so với biến kiểm soát “Phí vận chuyển”
Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:
HL=0,781+0.131*TT+0.120*HH+0.156*DW+0.196*TL+0.164*TC+0.071*VC+ε
Phương trình hồi quy đã chuẩn hóa:
HL=0.177*TT+0.154*HH+0.210*DW+0.265*TL+0.263*TC+0.110*VC+ε
Kết quả kiểm định các giả thiết nghiên cứu được tổng hợp như sau:
Giả thiết Nội dung Kết luận
Thông tin có tác động cùng chiều đến sự hài lòng của khách hàng đối với chất lượng dịch vụ giao hàng chặng cuối của nền tảng TikTok Shop trên địa bàn thành phố Hà Nội