Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong du lịch thông minh

Qua đó, rất ít nghiên cứu trong và ngoài nước tìm hiểu về trải nghiệm thông qua các giá trị tiêu dùng dịch vụ mà khách hàng nhận được trong du lịch thông minh với công nghệ AI.. Nghiên c

−−−∞0∞−−−

NGUYỄN THỊ NGỌC GIÀU

TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VỚI CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG

DU LỊCH THÔNG MINH

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2024

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH −−−∞0∞−−−

NGUYỄN THỊ NGỌC GIÀU

TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG VỚI CÔNG NGHỆ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG

DU LỊCH THÔNG MINH

Chuyên ngành: Marketing Mã số sinh viên: 2054112009

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH Giảng viên hướng dẫn: ThS Lê Thị Huệ Linh

TP HỒ CHÍ MINH, NĂM 2024

LỜI CẢM ƠN

Đầu tiên, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh cùng tất cả Quý Thầy/Cô Khoa Quản trị kinh doanh và các Khoa liên quan đã tạo điều kiện cho tôi được học và rèn luyện trong thời gian vừa qua

Đặc biệt, tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Cô Lê Thị Huệ Linh, người đã hướng dẫn và truyền động lực cho tôi trong việc thực hiện nghiên cứu khoa học Nhờ có sự tận tâm, nhiệt huyết và những lời khuyên quý giá của Cô, tôi đã có thể hoàn thành đề tài khóa luận tốt nghiệp này một cách trọn vẹn nhất, đồng thời được học hỏi và tiếp thu những kiến thức và bài học quý báu cho hành trang tiếp theo của bản thân

Với đề tài “Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong du lịch thông minh”, tôi hy vọng nội dung khóa luận sẽ giúp cho các doanh nghiệp du lịch và lữ hành hiểu rõ hơn về hành vi của du khách và áp dụng thành công với các đề xuất thích hợp để cải thiện trải nghiệm khách hàng bằng AI trong bối cảnh du lịch thông minh tại Việt Nam, qua đó thúc đẩy sự phát triển của công ty, giữ chân khách hàng hiện tại và thu hút nhiều khách hàng tiềm năng hơn nữa

Lời cuối cùng, tôi xin chân thành cảm ơn Cô Lê Thị Huệ Linh và cùng toàn thể nhà trường, gia đình đã giúp tôi hoàn thành tốt khóa luận tốt nghiệp này

Trân trọng!

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH

CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc

GIẤY XÁC NHẬN

Tôi tên là: Nguyễn Thị Ngọc Giàu

Tôi đồng ý cung cấp toàn văn thông tin đồ án/khóa luận tốt nghiệp hợp lệ về bản quyền cho Thư viện Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh Thư viện Trường Đại học Mở Thành phố Hồ Chí Minh sẽ kết nối toàn văn thông tin đồ án/khóa luận tốt nghiệp vào hệ thống thông tin khoa học của Sở khoa học và Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

Ký tên

(Ghi rõ họ và tên)

Nguyễn Thị Ngọc Giàu

Ý KIẾN CHO PHÉP BẢO VỆ ĐỒ ÁN/KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN

Giảng viên hướng dẫn: ThS Lê Thị Huệ Linh

Sinh viên thực hiện: Nguyễn Thị Ngọc Giàu Lớp: DH20MK02

Ngày sinh: 16/04/2002 Nơi sinh: Thành phố Hồ Chí Minh Tên đề tài: Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong du lịch

thông minh

Ý kiến của giảng viên hướng dẫn về việc cho phép sinh viên Nguyễn Thị Ngọc Giàu được bảo vệ đồ án/khóa luận trước hội đồng:

TÓM TẮT NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

Mục tiêu của nghiên cứu là xem xét ảnh hưởng của các tiện ích AI nổi trội trong du lịch thông minh đến trải nghiệm dịch vụ thông qua lý thuyết Giá trị tiêu dùng Phương pháp nghiên cứu chính thức là phương pháp định lượng nhằm phân tích và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu bằng mô hình PLS-SEM Với số mẫu thu thập là 452, kết quả nghiên cứu xác định mối quan hệ tích cực giữa các tiện ích AI (Cá nhân hóa, Tính phản hồi và Khả năng tiếp cận) và ba giá trị tiêu dùng (Giá trị tiện lợi, Giá trị tương tác và Giá trị thông tin), qua đó tác động đến trải nghiệm đa chiều gồm khía cạnh nhận thức, cảm xúc và xã hội Từ kết quả đạt được, nghiên cứu đề xuất giải pháp giúp công ty du lịch và lữ hành nắm bắt hành vi khách hàng, điều chỉnh hoặc thay đổi chiến lược, kế hoạch thực thi phù hợp nhằm gia tăng trải nghiệm, từ đó tạo nên doanh thu lớn hơn và thu hút khách du lịch tiềm năng

MỤC LỤC

DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ix

DANH MỤC HÌNH ẢNH x

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU 1

1.1 Tổng quan về Công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) trong du lịch thông minh ở Việt Nam 1

1.2 Lý do chọn đề tài 2

1.3 Mục tiêu nghiên cứu 4

1.4 Câu hỏi nghiên cứu 4

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 5

1.6 Tính mới của đề tài 5

1.7 Ý nghĩa của nghiên cứu 6

1.8 Kết cấu của báo cáo nghiên cứu 7

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 9

2.1 Cơ sở lý thuyết 9

2.2 Phát triển giả thuyết 23

2.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất 31

CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 34

3.1 Quy trình nghiên cứu 34

3.2 Phương pháp nghiên cứu 35

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 47

4.1 Đặc điểm mẫu nghiên cứu 47

4.2 Đánh giá mô hình đo lường giai đoạn 1 49

4.3 Đánh giá mô hình đo lường giai đoạn 2 54

4.4 Đánh giá mô hình cấu trúc 55

CHƯƠNG 5: THẢO LUẬN VÀ ĐỀ XUẤT 62

5.1 Thảo luận kết quả nghiên cứu 62

5.2 Đề xuất 69

5.3 Kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo 75

TÀI LIỆU THAM KHẢO 77

PHỤ LỤC A 86

PHỤ LỤC B 94

DANH MỤC THUẬT NGỮ VÀ TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu Tiếng Anh Tiếng Việt

Af-X Affective Experience Trải nghiệm cảm xúc

CAGR Compound Annual Growth Rate Tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm

CB-SEM Covariance-Based Structural

Equation Modeling

Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên hiệp phương sai

Cog-X Cognitive Experience Trải nghiệm nhận thức

PLS-SEM Partial Least Square – Structural

Equation Modeling

Mô hình phương trình cấu trúc dựa trên bình phương tối thiểu riêng phần

Smart

Tourism - Du lịch thông minh So-X Social Experience Trải nghiệm xã hội

SRMR Standardized root mean square

residual

Sự khác biệt giữa dữ liệu thu thập thực tế và mô hình đề xuất

STTs Self-service Technologies Công nghệ dịch vụ tự động

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1: Các nghiên cứu liên quan 12

Bảng 3.1: Mã hóa biến nghiên cứu 36

Bảng 3.2: Thang đo nghiên cứu chính thức 37

Bảng 3.3: Đối tượng khảo sát mục tiêu 42

Bảng 4.1: Đặc điểm mẫu nghiên cứu 48

Bảng 4.2: Tổng hợp độ tin cậy thang đo 49

Bảng 4.3: Hệ số tải ngoài (Outer Loadings) 50

Bảng 4.4: Độ phân biệt của thang đo theo tiêu chí Fornell-Larcker 51

Bảng 4.5: Hệ số tải chéo (Cross Loadings) 52

Bảng 4.6: Trọng số ngoài (Outer Weights) 54

Bảng 4.7: Hệ số tải ngoài (Outer Loadings) 54

Bảng 4.8: Hệ số phóng đại phương sai (VIF) 55

Bảng 4.9: Kết quả sự phù hợp của mô hình nghiên cứu 56

Bảng 4.10: Giá trị hệ số R Square 56

Bảng 4.11: Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu 57

Bảng 4.12 Đánh giá vai trò trung gian 59

Bảng 5.1: Tóm tắt kết quả nghiên cứu và đề xuất 69

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất 32 Hình 3.1: Quy trình nghiên cứu 35

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Chương 1 sẽ trình bày tổng quan với các nội dung gồm có: (1) Tổng quan chủ đề nghiên cứu, (2) Lý do chọn đề tài, (3) Mục tiêu nghiên cứu, (4) Câu hỏi nghiên cứu, (5) Đối tượng và phạm vi nghiên cứu, (6) Tính mới của đề tài, (7) Ý nghĩa khoa học và thực tiễn và (8) Kết cấu của báo cáo nghiên cứu

1.1 Tổng quan về Công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) trong du lịch thông minh ở Việt Nam

Trải qua sự khủng hoảng gây nên bởi đại dịch COVID19, nền kinh tế đang dần phục hồi với sự tăng trưởng khả quan của ngành du lịch - một nhu cầu không thể thiếu của con người Tính đến tháng 01/2024, khách du lịch quốc tế đạt 1.5 triệu lượt (tăng 73.6% so cùng kỳ năm 2023) và khách du lịch nội địa đạt 7.5 triệu (trong đó là 5 triệu lượt khách có lưu trú), tổng doanh thu ước tính đạt 64.8 nghìn tỷ đồng Những con số này cho thấy sự phục hồi đáng kể và phát triển vượt mong đợi của ngành du lịch trong nước (VNAT, 2024) Vì thế, ngày nay đã xuất hiện nhiều xu hướng du lịch tích hợp với công nghệ dưới sự bùng nổ của cách mạng 4.0 để đem lại sự thuận tiện cho khách hàng, góp phần tạo ra một xu hướng tất yếu trong nền kinh tế du lịch tại Việt Nam là Du lịch thông minh (Smart Tourism) Du lịch thông minh là hoạt động áp dụng các công nghệ vào việc tối ưu hóa các hoạt động quản lý và vận hành du lịch nhằm mang lại những giá trị lợi ích trong quá trình trải nghiệm của khách hàng

Các công nghệ được áp dụng trong du lịch thông minh bao gồm công nghệ thực tế tăng cường/thực tế ảo (AR/VR), mạng lưới thiết bị kết nối Internet (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) Đặc biệt, AI đã thể hiện sự nổi bật của mình trong ngành du lịch Nó đang thay đổi cho ngành một diện mạo mới với nhiều lợi ích và sự thuận tiện cho cả du khách và các doanh nghiệp Ở Việt Nam, khách du lịch ngày càng tiếp cận công nghệ AI nhiều hơn, chủ yếu thông qua thiết bị thông minh để hỗ trợ xuyên suốt quá trình du lịch AI giúp dự đoán và quản lý nhu cầu du lịch trong tương lai, tăng cường an ninh du lịch và ngăn chặn các hoạt động đe dọa nguy hiểm, quản lý và phân tích dữ liệu, hỗ trợ dịch thuật và giao tiếp đa ngôn ngữ trong du lịch, …Có thể thấy, AI là

yếu tố công nghệ không thể thiếu đối với nhu cầu phát triển mạnh mẽ của xu hướng du lịch thông minh Đây được xem là một trong những chìa khóa then chốt dẫn đến thành công của các doanh nghiệp du lịch trong thời đại kỹ thuật số

Hiện nay, nhiều doanh nghiệp du lịch trực tuyến quốc tế như Traveloka, Agoda, Expedia, Booking.com, …và các doanh nghiệp trong nước như MoMoTravel, Vietravel ngày càng phát triển các ứng dụng và trang mạng trực tuyến để cung cấp dịch vụ thông minh cho khách du lịch Một số thành phố của nước ta như Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng, Bình Dương, Thừa Thiên Huế, … là những tiềm lực kinh tế chủ chốt để được đầu tư trở thành thành phố thông minh nhằm thu hút nhiều du khách Mặt khác, tính đến đầu năm 2024, Việt Nam với gần 100 triệu dân thì có đến 78.44 triệu người sử dụng Internet (chiếm 79.1% dân số), 72.7 triệu người dùng mạng xã hội (chiếm 73.3%) và có hơn 168,5 triệu người có kết nối di động (chiếm 169.8% dân số) (DATAREPORTAL, 2024) Sự tăng trưởng của du lịch trực tuyến được xem là cơ sở cho sự phát triển của du lịch thông minh Thị trường du lịch trực tuyến tại Việt Nam đạt giá trị khoảng 9.2 tỷ USD trong hiện tại và dự kiến đạt tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (Compound Annual Growth Rate – CAGR) lớn hơn 10% trong giai đoạn 2024 – 2029 (MordorIntelligence, 2023) Điều này cho thấy tỷ lệ người dùng Internet và sự kết nối đa dạng thiết bị thông minh ngày càng cao AI trong du lịch thông minh sẽ là ngách thị trường đầy khả quan cho các doanh nghiệp du lịch tại Việt Nam thu hút nhiều du khách tiềm năng với trải nghiệm dịch vụ du lịch tối ưu và nhiều giá trị

1.2 Lý do chọn đề tài

Trải nghiệm khách hàng trong du lịch thông minh là một yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp nâng cao lợi thế cạnh tranh và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng Trước đây, trải nghiệm khách hàng trong du lịch truyền thống được ứng dụng phổ biến dưới các hình thức như du khách phải giao tiếp trực tiếp với nhân viên của các nhà hàng, khách sạn, dịch vụ để đặt chỗ và nhận được thông tin hướng dẫn Du lịch truyền thống còn bị chi phối bởi nhiều yếu tố khách quan như du khách thường phải dựa vào lời khuyên của người hướng dẫn, người dân địa phương để tìm hiểu về điểm

đến Thế nhưng, công nghệ AI trong xu hướng du lịch thông minh đã giúp việc trải nghiệm được tối ưu, từ đó gia tăng giá trị lợi ích và trải nghiệm trong hành trình du lịch của khách hàng

Nhận ra tiềm năng của du lịch thông minh, nhiều học giả đã nghiên cứu xu hướng này trong nhiều ngữ cảnh khác nhau Ahn and Back (2019) đã tìm hiểu vai trò của trải nghiệm tác động đến sự hài lòng và ý định hành vi thông qua giá trị cảm nhận của du khách Kim et al (2020) xác định các thuộc tính đặc trưng của VR tác động đến hành vi của khách hàng thông quá quá trình trải nghiệm một cách chân thật Pai et al (2020) khám phá niềm hạnh phúc và ý định quay lại với trải nghiệm thông minh của khách hàng thông qua các tính năng của AI Nghiên cứu của Ronaghi and Ronaghi (2022) xem xét mức độ chấp nhận công nghệ AR tác động đến giá trị cảm nhận của khách hàng Dung (2021) đã phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng du lịch trên điện thoại của du khách dựa vào lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ mở trong trong thị trường Việt Nam Qua đó, rất ít nghiên cứu trong và ngoài nước tìm hiểu về trải nghiệm thông qua các giá trị tiêu dùng dịch vụ mà khách hàng nhận được trong du lịch thông minh với công nghệ AI

Nhiều doanh nghiệp vẫn chưa chú ý phát triển công nghệ AI vào việc cung cấp dịch vụ du lịch Bên cạnh đó, nhận thức về việc sử dụng công nghệ AI trong hành trình du lịch của khách hàng còn hạn chế Từ đó, doanh nghiệp chưa tối ưu hoá được quá trình cung cấp và nâng cao chất lượng dịch vụ trong ngành du lịch Nghiên cứu này áp dụng lý thuyết Giá trị tiêu dùng để đi sâu vào những giá trị thực tế mà khách hàng cảm nhận và đánh giá cao khi trải nghiệm dịch vụ du lịch công nghệ thông minh Các tiện ích AI được xác định một cách cụ thể và có sự quan trọng hơn hết để tạo nên trải nghiệm cốt lõi của khách du lịch Qua đó, kết quả của nghiên cứu có thể cung cấp công ty dịch vụ du lịch tập trung phát triển tiện ích AI để nâng cao trải nghiệm toàn diện hơn cho khách hàng Chính vì vậy, chủ đề nghiên cứu “Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong du lịch thông minh” là cần thiết, đóng góp về mặt lý luận, nâng cao nhận thức của các doanh nghiệp và khách hàng trong việc thúc đẩy sự phát triển của quản trị marketing trong lĩnh vực du lịch ở Việt Nam

1.3 Mục tiêu nghiên cứu

Đề tài “Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong du lịch thông minh” được nghiên cứu để tìm hiểu sự ảnh hưởng của các tiện ích AI đặc trưng trong du lịch thông minh đến trải nghiệm dịch vụ thông qua các giá trị tiêu dùng được khách hàng đề cao Từ đó, các giải pháp quản trị được đề xuất giúp cho doanh nghiệp dịch vụ du lịch nâng cao trải nghiệm đa chiều cho du khách Để đạt được mục tiêu tổng quan, nghiên cứu đặt ra các mục tiêu nghiên cứu cụ thể như sau:

Mục tiêu 1: Xác định các tiện ích AI có ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh của khách hàng

Mục tiêu 2: Đo lường mức độ ảnh hưởng của các tiện ích AI đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh của khách hàng

Mục tiêu 3: Xác định những giá trị tiêu dùng có ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh

Mục tiêu 4: Đo lường mức độ ảnh hưởng của những giá trị tiêu dùng đến các khía cạnh trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh

Mục tiêu 5: Đề xuất giải pháp quản trị cho doanh nghiệp để gia tăng giá trị và cải thiện trải nghiệm dịch vụ của khách hàng trong du lịch thông minh với AI

1.4 Câu hỏi nghiên cứu

Dựa trên mục tiêu nghiên cứu, nghiên cứu này đặt ra các câu hỏi gồm có:

Câu hỏi 1: Những tiện ích AI nào ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh của khách hàng?

Câu hỏi 2: Mức độ ảnh hưởng của các tiện ích AI đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh của khách hàng là như thế nào?

Câu hỏi 3: Những giá trị tiêu dùng nào ảnh hưởng đến trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh?

Câu hỏi 4: Mức độ ảnh hưởng của những giá trị tiêu dùng đến các khía cạnh trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh là như thế nào?

Câu hỏi 5: Cần đề xuất giải pháp quản trị nào cho doanh nghiệp để gia tăng giá trị và cải thiện trải nghiệm dịch vụ của khách hàng trong du lịch thông minh với AI?

1.5 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu: Trải nghiệm khách hàng với công nghệ trí tuệ nhân tạo trong

du lịch thông minh

Phạm vi nghiên cứu:

Về không gian: thực hiện nghiên cứu du lịch nội địa ở các thành phố lớn (như Thành phố Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng, Đà Lạt, Huế, Nha Trang, Hạ Long, …)

Về thời gian: nghiên cứu được thực hiện từ tháng 01/2024 đến tháng 03/2024 Về lĩnh vực: thực hiện nghiên cứu trong ngành du lịch thông minh tại Việt Nam

Đối tượng khảo sát: Những người thuộc độ tuổi từ 18 tuổi trở lên có sử dụng công

nghệ AI trong quá trình du lịch tại các thành phố thông minh

1.6 Tính mới của đề tài

Ngày nay, trải nghiệm là một yếu tố được khách hàng quan tâm và đề cao hơn bao giờ hết Khi tiêu dùng một sản phẩm hoặc dịch vụ bất kỳ, trải nghiệm là chìa khóa để khách hàng ra quyết định trong bối cảnh tiêu dùng kỹ thuật số Do đó, trải nghiệm dịch vụ du lịch cũng cần được quan tâm và tìm hiểu nhận thức đúng đắn về giá trị trải nghiệm mà khách hàng cảm nhận khi tiêu dùng một dịch vụ du lịch Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông minh, doanh nghiệp tận dụng AI như công cụ đắc lực để nâng cao trải nghiệm và đạt được lợi ích kinh tế cao hơn Trong bối cảnh du lịch với AI, đa số nghiên cứu trước chú trọng đến kết quả tác động của công nghệ du lịch thông minh đến sự hài lòng, ý định quay lại điểm đến du lịch, lòng trung thành và trải nghiệm đáng nhớ Vì thế, nghiên cứu này tập trung tìm hiểu các giá trị tiêu dùng dịch vụ du lịch mà các tính năng quan trọng của AI tạo nên, qua đó gia tăng trải nghiệm đa chiều của khách hàng

Về mặt lý luận, đề tài áp dụng lý thuyết Giá trị tiêu dùng để mở rộng giá trị tiêu dùng mà du khách nhận được khi sử dụng tiện ích AI trong du lịch Dựa trên phân tích và tổng hợp dữ liệu thứ cấp, nghiên cứu tìm kiếm và chọn lọc các tiện ích nổi trội của AI ảnh hưởng đến trải nghiệm du lịch của khách hàng, đồng thời xác định rõ ràng các khía cạnh đặc trưng trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh Nhờ vào kết quả nghiên

cứu, đề tài nhấn mạnh rõ hơn mối quan hệ giữa tiện ích AI và trải nghiệm dịch vụ thông qua vai trò trung gian giá trị có lợi dưới góc nhìn của khách du lịch

Về mặt thực tiễn, đề tài đề xuất một số giải pháp thích hợp để cải thiện trải nghiệm du lịch cho các doanh nghiệp dịch vụ tại Việt Nam Các doanh nghiệp du lịch trực tuyến cũng có thể nhận thức những giá trị cốt lõi để ứng dụng AI vào việc cung cấp trải nghiệm trước, trong và sau khi tiêu dùng dịch vụ một cách có lợi của du khách Nhờ vào nâng cao giá trị và trải nghiệm, nhiều điểm đến du lịch Việt Nam sẽ trở nên hấp dẫn và thu hút nhiều du khách hơn nữa

1.7 Ý nghĩa của nghiên cứu 1.7.1 Ý nghĩa khoa học

Dựa trên kết quả nghiên cứu đạt được, nghiên cứu này mở ra một số định hướng cho các nghiên cứu tương lai Cụ thể, ý nghĩa mà nghiên cứu có thể mang lại bao gồm:

Thứ nhất, nghiên cứu chứng minh sự ảnh hưởng của các tiện ích AI đến giá trị cảm

nhận của khách hàng trong bối cảnh tiêu dùng dịch vụ du lịch thông minh, và giá trị tiêu dùng làm cơ sở nâng cao trải nghiệm Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các mối quan hệ có ý nghĩa nhất định, thế nhưng vẫn sẽ tồn tại một số các yếu tố khác để cải thiện tích cực hoặc tiêu cực mối quan hệ giữa các biến

Thứ hai, một số giải pháp hướng đến gia tăng trải nghiệm khách hàng khi sử dụng AI

cho hành trình du lịch, giúp người sử dụng nhận được nhiều lợi ích lớn hơn và doanh nghiệp du lịch, điểm đến có thể thu hút thêm đa dạng khách hàng

Thứ ba, với nền tảng là các nghiên cứu trước về trải nghiệm trong du lịch thông minh,

nghiên cứu này xây dựng mô hình mới và điều chỉnh thang đo thích hợp với ngành du lịch tại Việt Nam, tạo tiền đề cho các nghiên cứu trong tương lai có liên quan đến chủ đề nghiên cứu

1.7.2 Ý nghĩa thực tiễn

Bên cạnh sự đóng góp về mặt khoa học, nghiên cứu có thể góp thêm ý nghĩa thực tiễn cho các doanh nghiệp dịch vụ du lịch Việt Nam Cụ thể như sau:

Thứ nhất, nâng cao trải nghiệm khách hàng dựa trên công nghệ thông minh là điều

tất yếu trong đa dạng lĩnh vực Hoạt động ứng dụng AI vào du lịch vẫn còn tồn đọng

nhiều thách thức cho cả doanh nghiệp và khách du lịch vì sự tiếp cận hạn chế ở nhận thức và thực tiễn Trong việc triển khai công nghệ thông minh như AI vào quá trình du lịch, điều cần thiết nhất là sự thấu hiểu lợi ích cốt lõi của công nghệ và giá trị mà khách hàng sẽ nhận được Do đó, nghiên cứu này mở rộng giá trị tiêu dùng dưới góc nhìn của khách hàng để các doanh nghiệp du lịch nhận định các tiện ích cần đầu tư một cách đúng đắn, qua đó cải thiện trải nghiệm ở nhiều mặt Sự mở rộng lý thuyết theo bối cảnh du lịch thông minh và sự phát triển mô hình mới có thể giúp các công ty dịch vụ đánh giá, điều chỉnh hoặc triển khai các tiện ích AI để tối đa hóa tương tác trải nghiệm du lịch của khách hàng

Thứ hai, nghiên cứu đã xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của các tiện ích AI

đến trải nghiệm dịch vụ của khách hàng thông qua trung gian là các giá trị tiêu dùng Qua đó nghiên cứu tạo điều kiện để các doanh nghiệp du lịch nhận biết và đầu tư tối ưu trải nghiệm dựa trên ba tiện ích chính yếu Ngoài ra, công ty có thể bổ sung hoặc điều chỉnh chiến lược kinh doanh, marketing dựa trên giá trị để thu hút nhiều khách hàng tiềm năng

Thứ ba, kết quả và đề xuất trong nghiên cứu có thể dùng để tham khảo cho nghiên

cứu khác về trải nghiệm với công nghệ AI trong đa dạng bối cảnh khác nhau

1.8 Kết cấu của báo cáo nghiên cứu

Báo cáo nghiên cứu sẽ bao gồm 5 chương: Chương 1: Tổng quan đề tài nghiên cứu

Nghiên cứu giới thiệu chủ đề, trình bày lý do chọn đề tài, mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, tính mới và ý nghĩa của đề tài

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Nghiên cứu trình bày nội dung lý thuyết làm cơ sở phát triển giả thuyết, xây dựng mô hình và thang đo nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu trình bày phương pháp nghiên cứu chính thức là phương pháp định lượng Trong đó đề cập đến quy trình nghiên cứu, điều chỉnh thang đo, thiết kế mẫu, phương pháp chọn mẫu, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Nghiên cứu trình bày kết quả đạt được gồm có thống kê nhân khẩu học của mẫu, phân tích dữ liệu theo mô hình PLS-SEM nhằm kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và đề xuất

Cuối cùng, nghiên cứu thảo luận kết quả nhằm đưa ra giải pháp quản trị cho doanh nghiệp và nhà quản lý trong lĩnh vực du lịch thông minh Bên cạnh đó, hạn chế của nghiên cứu và hướng đi tiếp theo cũng được cân nhắc

Tóm tắt chương 1

Chương 1 đã trình bày tổng quát đề tài thông qua nội dung phân tích về tiềm năng phát triển của ngách thị trường này tại Việt Nam Từ đó, nghiên cứu giải thích lý do chọn đề tài, xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu, đặt ra mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu để thực hiện đúng đắn Đồng thời tính mới và ý nghĩa của nghiên cứu cũng được xác định Qua đó, nghiên cứu xây dựng cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình nghiên cứu trong Chương 2

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Chương này sẽ trình bày lý thuyết được kế thừa và điều chỉnh phù hợp cho nghiên cứu hiện tại Từ đó phát triển giả thuyết và mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên cơ sở lý thuyết đã xây dựng

2.1 Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Trí tuệ nhân tạo trong du lịch thông minh (AI In Smart Tourism)

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) là sự phát triển của hệ thống máy tính

giải quyết các nhiệm vụ được giả lập dựa theo trí thông minh của con người AI là

một sự đổi mới của công nghệ thông tin nhằm tạo điều kiện thuận lợi cho các hoạt động kinh doanh của một tổ chức (Prentice, Dominique Lopes, et al., 2020; Prentice, Han, et al., 2019; Prentice, Wang, et al., 2019) AI ngày càng được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như sản xuất, công nghiệp ô tô, ngân hàng, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe, bảo hiểm, viễn thông, năng lượng và đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch và lữ hành (Samala et al., 2020) Điều này đã mở ra một xu hướng mới trong du lịch chính là du lịch thông minh Du lịch thông minh ứng dụng công nghệ thông minh vào lĩnh vực du lịch với mục đích gia tăng trải nghiệm và tạo ra giá trị gia tăng cho khách hàng cao hơn thông qua việc nâng cao các giá trị kết nối, tương tác, cá nhân hóa và đồng sáng tạo (Azis et al., 2020; Wang et al., 2021) Đây là một xu hướng ấn tượng trong ngành du lịch với một hệ sinh thái đều dựa trên cơ sở thu thập dữ liệu và trao đổi thông tin trên các nền tảng công nghệ (Pai et al., 2020) Các bài nghiên cứu trước đây đã cho biết rằng du lịch thông minh bao gồm tất cả các loại ứng dụng và nguồn thông tin trực tuyến như: đại lý du lịch trực tuyến, blog, trang mạng, phương tiện truyền thông xã hội, điện thoại thông minh, ứng dụng, (Jeong & Shin, 2020) Các học giả khác đã kết hợp chúng với nhau để tạo ra hệ thống công nghệ như hệ thống hỗ trợ quyết định, cảm ứng thông minh, thiết bị kết nối di động, chatbot, robot, hệ thống dịch thuật ngôn ngữ, hệ thống định vị, trợ lý ảo, thực tế ảo/thực tế tăng cường (VR/AR), ứng dụng di động, phương thức thanh toán tích hợp, thẻ thông minh, điện toán đám mây, radio nhận dạng tần số, …(Azis et al., 2020; Huang et al., 2017;

Samala et al., 2020) Qua đó, có thể đúc kết rằng du lịch thông minh là việc áp dụng công nghệ hiện đại như AI (bao gồm nhận dạng khuôn mặt, thực tế ảo/thực tế tăng cường, chatbot, robot, hệ thống định vị, hệ thống ngôn ngữ, dịch vụ tối ưu hóa, …) để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tạo điều kiện cho các du khách sử dụng dịch vụ du lịch một cách thuận tiện, chất lượng và có giá trị

Những năm gần đây, nhiều nghiên cứu về du lịch thông minh xuất hiện với đa dạng ngữ cảnh khác nhau Azis et al (2020) đã tìm hiểu sự tác động của công nghệ du lịch thông minh và trải nghiệm du lịch đáng nhớ đến sự hài lòng và lòng trung thành với điểm đến của khách du lịch Pai et al (2020) nghiên cứu về sự hài lòng với trải nghiệm của khách hàng ảnh hưởng đến ý định quay lại thông qua các tính đặc trưng của công nghệ AI Ameen et al (2021) đã phân tích cách tích hợp AI trong mua sắm dẫn đến trải nghiệm khách hàng qua AI được cải thiện dựa trên niềm tin và chất lượng dịch vụ Li et al (2022) còn khám phá tác động của du lịch không chạm AI đến chất lượng dịch vụ thông qua vai trò trung gian của tâm lý và giá trị cảm nhận của khách hàng Nghiên cứu của Rather (2020) đã xem xét sự tham gia du lịch của khách hàng ảnh hưởng đến hoạt động marketing trải nghiệm, từ đó tạo nên ý định hành vi của du khách về điểm đến du lịch Dung (2021) đã phát hiện các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng ứng dụng du lịch trên điện thoại dựa vào lý thuyết chấp nhận công nghệ tại môi trường Việt Nam Tóm lại, các nghiên cứu trước đây thường tìm hiểu về sự chấp nhận công nghệ thông minh như AI/VR/AR, sự tác động của công nghệ đến ý định, hành vi hoặc thái độ của khách hàng Thế nhưng, rất ít nghiên cứu nói về tác động của các tiện ích AI đến trải nghiệm khách hàng trong lĩnh vực du lịch thông minh Bên cạnh đó, các nghiên cứu thường tập trung nhấn mạnh kết quả trải nghiệm dịch vụ như sự hài lòng, lòng trung thành hay những hành động phản hồi của khách hàng như ý định quay lại, đồng sáng tạo hoặc truyền miệng Vì thế, nghiên cứu này sẽ chủ yếu khám phá về trải nghiệm dịch vụ đa cấu trúc thông qua giá trị cảm nhận của khách hàng từ các tiện ích cung cấp dịch vụ du lịch thông minh từ AI

Một số nghiên cứu đã xác định cấu trúc đặc trưng của công nghệ du lịch thông minh gồm có: khả năng tiếp cận (accessibility), tiện ích thông tin (informativeness), sự

tương tác (interactivity), tính cá nhân hóa (personalization) và tính bảo mật (security) (Azis et al., 2020; Huang et al., 2017; Jeong & Shin, 2020; H Lee et al., 2018; No & Kim, 2015; Pai et al., 2021) Ngoài ra, một số đặc tính khác của AI được đưa vào nghiên cứu nhằm tìm hiểu tác động của công nghệ này đến trải nghiệm khách hàng, có thể kể đến là tính khả dụng (usability) và tính phản hồi (responsiveness) (Chen et al., 2021) Trong nghiên cứu này, ba đặc trưng gắn liền với lợi ích AI mang lại trong trải nghiệm du lịch thông minh gồm có cá nhân hóa (personalization), tính phản hồi (responsiveness) và khả năng tiếp cận (accessibility) Cụ thể, AI trong du lịch thông minh có thể dự đoán được các yêu cầu của khách hàng như các điểm tham quan, ăn uống, giải trí từ đó đưa ra các lời khuyến nghị, đề xuất các địa điểm, hoạt động giải trí mang tính cá nhân hóa cao, phù hợp với những nhu cầu và mong muốn cho du khách trong quá trình du lịch (Tsaih & Hsu, 2018; Wang et al., 2021) Dựa trên thống kê thời gian thực của dữ liệu địa điểm du lịch và kho dữ liệu lớn, AI có khả năng nâng cao trải nghiệm của khách hàng dựa trên việc cung cấp thông tin và dịch vụ một cách nhanh chóng thông qua Robot và Chatbot Đồng thời, AI có khả năng phản hồi một cách nhanh chóng, dễ dàng và có thể liên hệ bất cứ lúc nào (Chen et al., 2021) AI còn tạo sự thuận lợi và tiết kiệm nhiều thời gian cho du khách khi họ muốn tìm kiếm sự trợ giúp với nhiều thông tin phong phú và hữu ích (Jeong & Shin, 2020; H Lee et al., 2018; Pavlou et al., 2007) Cùng với đó, các thiết bị kết nối nhiều công cụ và nguồn tài nguyên đa dạng khác tạo điều kiện tiếp cận cho du khách đến các dịch vụ và thông tin từ sự hỗ trợ của AI (Azis et al., 2020; Jeong & Shin, 2020) Ba tiện ích đem lại nhiều giá trị cho du khách trong quá trình du lịch từ việc tiếp cận đến cung cấp thông tin đúng lúc và phù hợp với mong muốn của từng cá nhân, sự hữu dụng ở bất kỳ thời điểm và không gian giúp cho khách hàng nhận được nhiều giá trị có lợi, qua đó nâng cao trải nghiệm trở nên đặc biệt và đáng nhớ.

Bảng 2.1: Các nghiên cứu liên quan

Huang et al (2019)

Nghiên cứu này tìm hiểu trải nghiệm của khách hàng đối với đó người tiêu dùng có khả năng chấp nhận công nghệ cao hơn

Jeong and Shin (2020)

Nghiên cứu tập trung đánh giá cách khách du lịch sử dụng công nghệ thông minh tại các điểm đến và đo lường tác động của việc sử dụng công nghệ du lịch thông minh đến trải nghiệm tổng thể và ý định quay lại trong tương lai

Các phát hiện cho thấy rằng tính thông tin, tính tương tác và cá nhân hóa là những yếu tố chính ảnh hưởng đến trải nghiệm, sự hài lòng và ý định quay lại của khách du lịch Mức độ bảo mật/riêng tư điều tiết mối quan hệ giữa thuộc tính công nghệ du lịch thông minh và trải nghiệm đáng nhớ

Nghiên cứu Cơ sở nghiên cứu Biến độc lập Biến trung gian Biến phụ thuộc Kết quả chính

Pai et al (2020)

Nghiên cứu có mục đích là khám phá mối quan hệ giữa trải nghiệm du lịch và ý định quay lại của khách hàng thông qua trải nghiệm với các tính năng như tính thông tin, khả năng tiếp cận, tính tương tác, cá nhân hóa và tính bảo mật

Trải nghiệm có nhận thức từ công nghệ du lịch thông minh

Trải nghiệm du lịch Ý định quay lại

Kết quả cho thấy tính tương tác là yếu tố quan trọng nhất tác động đến trải nghiệm công nghệ du lịch thông minh Trải nghiệm công nghệ du lịch thông minh được chứng minh là có liên quan đáng kể đến ý định quay lại Điều này giúp cho các nhà quản lý nâng cao trải nghiệm nhờ vào nâng cấp công nghệ thông minh

Azis et al (2020)

Mục đích của nghiên cứu này là xem xét công nghệ du lịch thông minh và trải nghiệm du lịch đáng nhớ ảnh hưởng như thế nào đến sự

Kết quả cho thấy khả năng tiếp cận và tính thông tin đóng vai trò quan trọng như động lực quan trọng của công nghệ du lịch thông minh, tiếp theo là tính tương tác và cá nhân hóa Bên cạnh đó, khách du lịch thích đến thăm một điểm đến nếu khả năng tiếp cận và thông tin được phát cung cấp đầy đủ

Nghiên cứu Cơ sở nghiên cứu Biến độc lập Biến trung gian Biến phụ thuộc Kết quả chính

Prentice, Weaven, et al (2020)

Nghiên cứu đặt bối cảnh AI là một dịch vụ thương mại thúc đẩy trải nghiệm Đặc biệt, mối quan hệ giữa nhận thức của khách hàng về chất lượng dịch vụ AI, sự hài lòng và mức độ gắn kết được xem xét dưới tác động điều tiết của sự ưu tiên đối với AI

Kết quả chứng minh mối quan hệ có nghĩa giữa hiệu quả chất

Nghiên cứu xem AI (cụ thể là chatbot) tác động đến trải nghiệm người dùng trong bối cảnh các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ chatbox trong thời đại truyền

Kết quả nêu lên tính hữu dụng, sự khoái lạc, công nghệ và yếu tố xã hội khi sử dụng chatbot tác động tích cực đến sự hài lòng của người dùng Rủi ro về quyền riêng tư được nhận thấy làm giảm sự hài lòng của người dùng Qua đó, sự hài lòng ảnh hưởng tích cực đến ý định tiếp tục sử dụng dịch vụ chatbot và lòng trung thành của khách hàng

Nghiên cứu Cơ sở nghiên cứu Biến độc lập Biến trung gian Biến phụ thuộc Kết quả chính

Ameen et al (2021)

Nghiên cứu phân tích cách sử dụng AI trong mua sắm để cải thiện trải nghiệm khách hàng dựa trên việc xây dựng niềm tin – cam

Kết quả nghiên cứu cho thấy vai trò quan trọng của niềm tin và sự hy sinh với vai trò trung gian gia tăng sự tác động của sự tiện lợi, cá nhân hóa và chất lượng dịch vụ hỗ trợ AI Ngoài ra, cam kết là yếu tố quan trọng để gia tăng mối quan hệ với khách hàng trong bối cảnh trải nghiệm được hỗ trợ bởi AI

Safaeimanesh et al (2021)

Với mong muốn tìm hiểu ảnh hưởng của công nghệ tự động

Kết quả chỉ ra rằng sự hoàn hảo của dịch vụ có thể được cung cấp cho khách hàng nhờ vào công nghệ tự động Mối quan hệ giữa các đặc điểm của công nghệ này và sự xuất sắc của dịch vụ được điều tiết bởi loại hình dịch vụ

Nghiên cứu Cơ sở nghiên cứu Biến độc lập Biến trung gian Biến phụ thuộc Kết quả chính

Li et al (2022)

Tác giả đã nghiên cứu về ảnh hưởng của dịch vụ không chạm được cung cấp bởi AI đối với sự an toàn ở mặt tâm lý, khả năng kiểm soát, giá trị tiêu khiển và

Khả năng kiểm soát Giá trị tiêu khiển điều này lại ảnh hưởng tiêu cực đến khả năng kiểm soát của họ thông qua vai trò trung gian giá trị dưới góc nhìn lý thuyết Giá trị tiêu chiều thông qua trung gian Giá trị tiêu dùng dưới góc nhìn của lý thuyết TCV trong bối cảnh du lịch thông minh tại Việt Nam

2.1.2 Trải nghiệm khách hàng trong du lịch thông minh (Service Experience In Smart Tourism)

Bắt đầu từ những năm 1990, khái niệm trải nghiệm khách hàng thu hút nhiều sự chú ý của học giả trong nền kinh tế trải nghiệm (Ahn & Back, 2019) Những nghiên cứu trước đây tìm hiểu về trải nghiệm khách hàng với một số thuật ngữ thay thế nhau (Bueno et al., 2019), gồm có trải nghiệm khách hàng (customer experience) (Kranzbühler et al., 2018; Verhoef et al., 2009), trải nghiệm thương hiệu (brand experience) (Brakus et al., 2009) và trải nghiệm dịch vụ (service experience) (Grace & O'Cass, 2004; Helkkula, 2011; Pansari & Kumar, 2017) Đặc biệt trong lĩnh vực du lịch, các nhà nghiên cứu ngày càng tập trung phát triển chiến lược tiếp thị trải nghiệm nhằm thúc đẩy khách hàng tham gia và kết nối sâu sắc với các doanh nghiệp du lịch hơn (Le et al., 2019) Do đó, quan điểm về trải nghiệm dịch vụ trở thành một chủ đề phổ biến trong nghiên cứu về mặt lý thuyết và thực tiễn (Kabadayi et al., 2019) Trải nghiệm trong mua sắm tiêu dùng được cho là những phản ứng cá nhân đối với các kích thích nảy sinh khi tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp với doanh nghiệp (Brakus et al., 2009; Meyer & Schwager, 2007; Pine & Gilmore, 1998; Poulsson & Kale, 2004) Lemon and Verhoef (2016) thì định nghĩa trải nghiệm khách hàng là một cấu trúc đa chiều gồm khía cạnh nhận thức, cảm xúc, hành vi, cảm giác và xã hội đối với dịch vụ của công ty trong hành trình mua sắm Những khái niệm trên thường được nghiên cứu trong các bối cảnh bán lẻ, trực tuyến hoặc mua sắm Nhằm phân biệt trải nghiệm dịch vụ khác với trải nghiệm sản phẩm hữu hình của khách hàng, các nhà nghiên cứu đã bổ sung một số khái niệm về trải nghiệm dịch vụ Carbone and Haeckel (1994) giải thích trải nghiệm dịch vụ là nhận thức của khách hàng được tổng hợp và tích lũy trong hành trình mua hàng từ tìm hiểu, mua, sử dụng, duy trì đến loại bỏ một sản phẩm hoặc dịch vụ Một định nghĩa khác của Jaakkola et al (2015) cho rằng trải nghiệm dịch vụ là sự phản ứng chủ quan của một cá nhân đối với các yếu tố của dịch vụ xuất hiện trong quá trình mua và sử dụng Gần đây nhất, Jain et al (2017) đề xuất trải nghiệm dịch vụ là sự tổng hợp về cảm xúc, nhận thức và thái độ của người tiêu dùng được hình thành trong toàn bộ quá trình ra quyết định và tiêu dùng Có thể

hiểu, trải nghiệm dịch vụ được hình thành bởi nhiều khía cạnh trong quá trình tiếp xúc và phản ứng với yếu tố môi trường trong tiêu dùng dịch vụ Quá trình tiêu dùng hay ra quyết định của khách hàng với công ty sẽ bao gồm một số giai đoạn nhất định mà trong đó khách hàng tương tác với doanh nghiệp thông qua các điểm tiếp xúc khác nhau (L Lee et al., 2018) Theo truyền thống, những điểm tiếp xúc này bao gồm sản phẩm và các yếu tố nhận dạng, bao bì, thông tin và sự tiếp xúc với nhân sự Nhờ vào cuộc cách mạng công nghệ, điểm tiếp xúc của khách hàng đã thay đổi giữa người với người sang người với máy móc và điện tử (Othman et al., 2020) Vì thế, trong nghiên cứu này, trải nghiệm dịch vụ (hay được hiểu là trải nghiệm khách hàng) là những phản ứng đa chiều, có thể bao gồm nhận thức, cảm xúc, thái độ và hành vi của khách hàng đối với các yếu tố kích thích từ môi trường tiêu dùng khi sử dụng AI như một công cụ hỗ trợ trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh

Nhiều khía cạnh trải nghiệm đã được đưa ra trong nhiều nghiên cứu, trong đó Schmitt (1999) đã phân biệt năm khía cạnh của trải nghiệm, gồm có nhận thức (cognitive), cảm xúc (affective), hành vi (behavioural), cảm giác (sensory) và xã hội (social) Còn theo Pine and Gilmore (1998), tác giả dựa trên sự tham gia và sự kết nối của khách hàng nhằm phân chia trải nghiệm thành bốn loại: giải trí, giáo dục, thoát ly và thẩm mỹ Điều này góp phần thể hiện sự chấp nhận công nghệ và mức độ kết nối đắm chìm của người dùng trong thời đại kỹ thuật số Bên cạnh đó, Verhoef et al (2009) cũng có sự tương đồng khi phân chia khía cạnh trải nghiệm bao gồm phản ứng về mặt nhận thức (cognitive), tình cảm (affective), cảm xúc (emotional), xã hội (social) và thể chất (physical) của khách hàng đối với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ Đa số nghiên cứu đồng ý trải nghiệm dịch vụ là sự cảm nhận đa cấu trúc của khách hàng về các kích thích liên quan đến dịch vụ, từ đó tạo nên phản ứng xoay quanh năm khía cạnh trải nghiệm: nhận thức, cảm xúc, xã hội, cảm giác và thể chất (De Keyser et al., 2020; Hoffman & Novak, 2018; Ladhari et al., 2017; Schmitt & Zarantonello, 2013) Trong bối cảnh mua hàng hoặc tiêu dùng dịch vụ ở các cửa hàng bán lẻ, khía cạnh nhận thức có thể hiểu là khả năng khách hàng xử lý thông tin thu được từ việc tương tác, biến thông tin thành kiến thức, ý tưởng hoặc trí nhớ Khía cạnh cảm xúc là một trạng thái

tinh thần (tích cực hoặc tiêu cực) được hình thành từ việc đánh giá hoặc suy nghĩ trong nhận thức, tạo nên phản ứng thường được thể hiện qua cơ thể chẳng hạn như cử chỉ, tư thế hoặc nét mặt Khía cạnh xã hội của trải nghiệm khách hàng là sự tương tác của khách hàng với các mối quan hệ khác, chủ yếu là với nhân viên hoặc cộng đồng khách hàng của môi trường tiêu dùng (Bustamante & Rubio, 2017) Hai khía cạnh còn lại cảm giác và thể chất của trải nghiệm khách hàng thường được xem trọng trong bối cảnh mua sắm trực tuyến và trực tiếp bởi sự khác nhau ở các điểm tiếp xúc như cửa hàng (trải nghiệm trực tiếp) (Bustamante & Rubio, 2017) hoặc giao diện ứng dụng (trải nghiệm trực tuyến) (Ameen et al., 2021) Vì cấu trúc đa chiều của trải nghiệm với doanh nghiệp/thương hiệu bán lẻ vừa trình bày đang dần được áp dụng rộng rãi trong các nghiên cứu lĩnh vực dịch vụ du lịch (Ahn & Back, 2019; Bustamante & Rubio, 2017) và bản chất dịch vụ mang tính trải nghiệm cao (Brun et al., 2017), nghiên cứu này áp dụng ba khía cạnh thiết yếu thể hiện cấu trúc phù hợp trong ngữ cảnh tiêu dùng dịch vụ du lịch chính là: nhận thức, cảm xúc và xã hội Vì dịch vụ thông minh nhấn mạnh sự tương tác giữa nhà cung cấp dịch vụ, khách hàng và công nghệ thông minh như thiết bị điện tử, công nghệ không dây, công nghệ cảm ứng, …(Roy et al., 2017) nên nghiên cứu sẽ chỉ tập trung vào khía cạnh xã hội tương tác với du khách khác thay vì khía cạnh xã hội tương tác với nhân viên con người dưới bối cảnh khách hàng sử dụng công nghệ AI trong suốt quá trình du lịch thông minh Với công cụ chính là tiện ích AI, họ được nâng cao trải nghiệm nhờ vào thông tin hữu ích và phong phú, giảm thiểu rủi ro những biến cố ảnh hưởng tiêu cực đến cảm xúc và gia tăng sự kết nối, tương tác với nhiều du khách khác hơn trong quá trình du lịch thông minh

2.1.3 Lý thuyết giá trị tiêu dùng (Theory of consumption values - TCV)

Yếu tố khách hàng đề cao nhất khi lựa chọn sản phẩm là giá trị mà sản phẩm mang lại (Parment et al., 2021) Sheth et al (1991) đã phát triển lý thuyết về giá trị tiêu dùng (Theory of Consumption Values – TCV) nhằm giải thích lý do người tiêu dùng ra quyết định cho một sản phẩm, danh mục sản phẩm hoặc thương hiệu Cho đến này ngay, TCV đóng góp về mặt lý thuyết lẫn thực tiễn trong nhiều nghiên cứu đa dạng

lĩnh vực như tiêu dùng hàng hóa (đồ uống, thực phẩm, quần áo, …), giáo dục, du lịch hoặc dịch vụ kỹ thuật số Bên cạnh đó, trong bối cảnh phát triển của công nghệ kỹ thuật, lý thuyết này góp phần minh chứng cho xu hướng tìm hiểu giá trị tiêu dùng nhằm đo lường hành vi của khách hàng trong môi trường trực tuyến và trực tiếp (Kaur et al., 2021; Tandon et al., 2021; Tanrikulu, 2021)

Lý thuyết TCV tập trung vào giải thích lý do và cách thức mà người tiêu dùng ra quyết định mua hoặc sử dụng một hàng hóa, dịch vụ, thương hiệu trong tập hợp nhiều lựa chọn (Sheth et al., 1991; Tan et al., 2022) Theo Sheth et al (1991), lý thuyết này có thể áp dụng cho việc ra quyết định đa dạng loại sản phẩm với năm giá trị được tác giả chứng minh là ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng Cụ thể, giá trị chức năng được coi là động cơ chủ yếu cho sự lựa chọn của người tiêu dùng Giá trị này bắt nguồn từ các đặc điểm hoặc thuộc tính hữu ích của nó, chẳng hạn như độ tin cậy, độ bền và giá cả (Lee et al., 2015; Talwar et al., 2020b) Giá trị xã hội giúp ra quyết định mua khi người tiêu dùng lựa chọn dựa trên hình ảnh đại diện Các hình ảnh đấy phản ánh vị trí xã hội hoặc sự liên kết với một nhóm cộng đồng cụ thể, liên quan đến nhân khẩu học, văn hóa hoặc dân tộc, từ đó có thể nâng cao hình ảnh của bản thân người dùng (Kastanakis & Balabanis, 2014; Khan & Mohsin, 2017) Giá trị cảm xúc được đo lường khi người tiêu dùng sử dụng sản phẩm có yếu tố thẩm mỹ mang lại cảm giác tích cực như vui vẻ, thỏa mãn hoặc cảm giác tiêu cực như thất vọng (Lee et al., 2015; Sheth et al., 1991) Giá trị tri thức xuất hiện khi khách hàng được khơi dậy sự tò mò, hoặc tiếp thu được kiến thức, trải nghiệm và sự tiện lợi mới mẻ Cụ thể hơn, khi người tiêu dùng nhàm chán hoặc không hài lòng với việc sử dụng sản phẩm hiện tại, họ có thể thấy tò mò hoặc muốn trải nghiệm điều khác lạ, khi đó giá trị tri thức sẽ thúc đẩy mạnh mẽ việc ra quyết định của khách hàng (Suki, 2016) Cuối cùng, giá trị điều kiện hỗ trợ người tiêu dùng lựa chọn trong một số tình huống nhằm nâng cao giá trị chức năng hoặc giá trị xã hội (Sheth et al., 1991) Phụ thuộc vào tình huống tiêu dùng, một quyết định sẽ bị ảnh hưởng bởi một số hoặc tất cả năm giá trị tiêu dùng (Rousta & Jamshidi, 2020) Theo nghiên cứu của Shah et al (2023), tác giả cho rằng khi khách hàng tiêu dùng dịch vụ khơi dậy được sự thích thú và xúc động bên trong họ, giá trị

chức năng, giá trị cảm xúc, giá trị xã hội và giá trị điều kiện sẽ xuất hiện Thế nhưng, một số học giả đã khám phá yếu tố ngoại cảnh như nền văn hóa, ngôn ngữ, phong cách du lịch, dân địa phương, môi trường, …ảnh hưởng đến những loại giá trị mà khách hàng quan tâm (Williams et al., 2017; Yu & Goulden, 2006) Chẳng hạn như khách du lịch Nhật Bản sẽ đề cao giá trị mới lạ và giá trị cảm xúc, trái lại, khách du lịch phương Tây chỉ quan tâm đến giá trị tài chính Những yếu tố kém ổn định như sự thân thiện, hiếu khách của người dân, sự giúp đỡ nhiệt tình và chất lượng cơ sở hạ tầng (như phương tiện di chuyển và bữa ăn) cũng góp phần quan trọng trong việc nâng cao giá trị cảm xúc (Williams et al., 2017) Trong các nghiên cứu về ngữ cảnh du lịch của giới trẻ, giá trị cảm xúc và giá trị tri thức được phát hiện là tương đồng với nhau và sự kết hợp của hai giá trị tạo nên một khía cạnh giá trị chung (Caber et al., 2020; Denys & Mendes, 2014; Jamrozy & Lawonk, 2017; Phau et al., 2014) Một số nghiên cứu trước phát triển giá trị điều kiện không nhất quán trong mối quan hệ tác động đến ý định hành vi bởi vì sự phụ thuộc vào đa dạng điều kiện và bối cảnh cụ thể (Tandon et al., 2021) Ví dụ như giá trị điều kiện được chứng minh tác động tiêu cực đến hành vi của người dùng trên ứng dụng ngân hàng trên di động (Thye Goh et al., 2014), quyết định mua hàng trong tiêu dùng xanh (Khan & Mohsin, 2017) hoặc ý định chuyển sang sử dụng công nghệ 5G của người dùng (Shah et al., 2023) Ở một số bối cảnh nghiên cứu khác như tìm hiểu về ý định chi trả dịch vụ du lịch của bên đại lý du lịch trực tuyến (Talwar et al., 2020b), quyết định đặt đồ ăn trên ứng dụng giao hàng (Kaur et al., 2021) hoặc tiêu dùng sản phẩm hữu cơ (Kushwah et al., 2019), giá trị điều kiện lại có tác động tích cực đến hành vi và lựa chựa chọn của người tiêu dùng Qua đó, nghiên cứu nhận thấy giá trị cảm xúc và giá trị điều kiện là một giá trị khó lường trước bởi sự tác động của nhiều yếu tố như bối cảnh tiêu dùng, con người (quan niệm, văn hóa, quốc gia, …) và chính sách, chiến lược kinh doanh của công ty cung cấp dịch vụ, đặc biệt trong ngành du lịch Vì thế, ba giá trị bao gồm giá trị chức năng, giá trị xã hội và giá trị tri thức được đưa vào nghiên cứu vì có sự ảnh hưởng vững chắc hơn để tạo nên trải nghiệm dịch vụ du lịch thông minh với công nghệ AI

Theo lịch sử các nghiên cứu về giá trị, lý thuyết TCV là một trong những nền tảng được áp dụng nhiều nhất bởi sự khai thác đa chiều về các loại hình giá trị cảm nhận (Tanrikulu, 2021) Các nghiên cứu sử dụng lý thuyết TCV nhằm tìm hiểu ảnh hưởng của giá trị đến kết quả hành vi của người tiêu dùng trong đa dạng ngữ cảnh marketing (Tan et al., 2022; Tanrikulu, 2021) với các lĩnh vực như công nghệ kỹ thuật số (Carlson et al., 2019; Mäntymäki & Salo, 2015), phương tiện truyền thông xã hội (Nadeem et al., 2021; Reinikainen et al., 2021), du lịch (Rousta & Jamshidi, 2020; Yang & Mattila, 2016), tiêu dùng xanh bền vững (J Lin et al., 2020) và giáo dục (Rivera et al., 2018) Với các nghiên cứu trước đây, nhiều học giả đã cho thấy rằng lý thuyết TCV cung cấp cái nhìn đa chiều về giá trị cảm nhận, bao gồm cả khía cạnh nhận thức và tình cảm của việc tiêu dùng (Talwar et al., 2020b) Bên cạnh đó, lý thuyết TCV được nghiên cứu là có tiềm năng đóng góp cao trong lĩnh vực công nghệ (Tanrikulu, 2021) nhằm gia tăng trải nghiệm dịch vụ của một thương hiệu tốt hơn (Kaur et al., 2021; Talwar et al., 2020b) Dựa trên ý nghĩa của lý thuyết, các học giả đã phát triển bằng cách điều chỉnh và mở rộng các giá trị chung trong TCV theo một bối cảnh cụ thể Từ tập hợp các nghiên cứu của Kaur et al (2021); Talwar et al (2020a); Tandon et al (2021), lý thuyết TCV càng ngày được xây dựng và phát triển để tìm hiểu hành vi khách hàng trong bối cảnh về công nghệ kỹ thuật số Tan et al (2022) còn đề xuất nhà nghiên cứu trong tương lai nên xác định một tập hợp các giá trị tiêu dùng theo ngữ cảnh khi áp dụng TCV làm nền tảng lý thuyết vì TCV chỉ cung cấp khái niệm giá trị một cách tổng quát Cách tiếp cận phong phú về giá trị mà khách hàng nhận được giúp xem xét hành vi của khách du lịch tốt hơn (Gonçalves et al., 2016), qua đó có thể hiểu rằng mỗi giá trị tiêu dùng sẽ đem đến góc nhìn sâu sắc về phản ứng của khách hàng khi sử dụng dịch vụ du lịch Với những lý do trên, nghiên cứu này áp dụng lý thuyết TCV với các giá trị được mở rộng liên quan đến lợi ích AI mang lại cho khách hàng khi trải nghiệm dịch vụ du lịch Điều này sẽ giúp nghiên cứu hiểu rõ giá trị cụ thể và phù hợp cảm nhận nhờ các tiện ích AI, từ đó giải thích ảnh hưởng tích cực của giá trị đến trải nghiệm dịch vụ đa chiều

2.2 Phát triển giả thuyết

2.2.1 Tiện ích AI và giá trị tiêu dùng

2.2.1.1 Tính cá nhân hóa (Personalization)

Tính cá nhân hóa là một trong những đặc điểm nổi bật của công nghệ AI (Zanker et al., 2019) Tính cá nhân hóa là khả năng chọn lọc, điều chỉnh nội dung của khách hàng để tìm ra nội dung có khả năng được yêu thích và từ đó mang đến trải nghiệm tích cực độc nhất (Bilgihan et al., 2016; McLean et al., 2018) Những lợi ích của tính năng cá nhân hóa có được nhờ vào hoạt động thu thập và phân tích dữ liệu liên tục của AI (Ameen et al., 2021) với những mô hình và thuật toán dự đoán chính xác nhu cầu và mong muốn của người dùng (Zanker et al., 2019) Trong bối cảnh du lịch thông minh, Huang et al (2017) xác định tính cá nhân hóa giúp khách du lịch nhận được thông tin cụ thể và thú vị để đáp ứng nhu cầu lên kế hoạch du lịch cho bản thân No and Kim (2015) còn đề cập đến cá nhân hóa như một mối quan tâm của cá nhân khách hàng đến một dịch vụ cụ thể Những sở thích, mong muốn, quan tâm, tò mò, …được AI điều chỉnh và đề xuất để khách du lịch có thể ra quyết định lựa chọn Ở một số địa điểm thông minh, doanh nghiệp còn cung cấp tiện ích cá nhân hóa của AI như một dịch vụ riêng biệt để đáp ứng nhu cầu trải nghiệm của khách du lịch Tóm lại, nghiên cứu này nhận thấy rằng tính cá nhân hóa là một tiện ích thiết yếu của AI với khả năng thu thập và phân tích dữ liệu để chọn lọc và đề xuất thông tin như loại hình dịch vụ, món ăn, địa điểm tham quan, …phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách du lịch thông minh

Nhờ có tính cá nhân hóa, khách du lịch có thể đạt được lợi ích kinh tế như tiết kiệm thời gian, giảm chi phí tìm kiếm, gia tăng sự lựa chọn, tiết kiệm tiền, thỏa mãn cảm xúc, (Choi et al., 2017), cho thấy giá trị mà khách hàng nhận được và chi trả là sự chênh lệch có lợi cho khách hàng Với khái niệm của giá trị cảm nhận là sự đánh giá tổng thể giữa được và mất của người tiêu dùng về sản phẩm hoặc chất lượng dịch vụ (Zeithaml, 1988), tính cá nhân hóa cao sẽ khiến khách hàng cảm thấy rằng họ đang nhận được nhiều lợi ích và tạo nên trải nghiệm tích cực (McLean et al., 2018) Khi khách hàng trải nghiệm với công nghệ thông minh, họ sẽ có hướng cảm thấy ít nhạy

cảm hơn những gì họ đang bỏ ra (Knight, 2018) Ở nghiên cứu của Choi et al (2017), cá nhân hóa thông tin về giá dựa trên hệ thống định vị đã giúp cho khách du lịch đạt được lợi ích tài chính rất lớn, đồng thời hoạt động định giá cá nhân hóa giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt hơn Cá nhân hóa chính là một trong những chức năng quan trọng để gia tăng sự tương tác từ việc luôn nâng cấp quy trình và phương thức mới mẻ dựa trên dữ liệu (Chen et al., 2012; Zanker et al., 2019) Do đó, nghiên cứu nhận thấy tính cá nhân hóa của AI giúp khách hàng có sự thuận tiện và lợi ích cao hơn nhờ vào thông tin gợi ý hữu ích, giúp tiết kiệm công sức của khách hàng trong việc tìm kiếm hay ra quyết định lựa chọn như chọn điểm đến, dịch vụ khách sạn/ăn uống, định vị, nơi tham quan, vui chơi, Vì thế, giả thuyết nghiên cứu được phát triển như sau:

H1: Cá nhân hóa tác động tích cực đến Giá trị tiện lợi H2: Cá nhân hóa tác động tích cực đến Giá trị tương tác H3: Cá nhân hóa tác động tích cực đến Giá trị thông tin

2.2.1.2 Tính phản hồi (Responsiveness)

Một tiện ích quan trọng khác của dịch vụ du lịch thông minh AI là tính phản hồi (Li et al., 2022) Đã có nhiều nghiên cứu nhấn mạnh nhu cầu tiết kiệm thời gian và cung cấp dịch vụ cho khách hàng dành của các nhà cung cấp công nghệ tự phục vụ (Self-service technologies) như máy bán hàng tự động, ứng dụng gọi đồ ăn, máy tự thanh toán, máy kiosk, …ở nhà hàng, khách sạn hoặc địa điểm du dịch hiện đại (Othman et al., 2020) Tính phản hồi của công nghệ thông minh AI là trạng thái sẵn sàng đáp ứng mọi nhu cầu của khách hàng của hệ thống công nghệ với mục đích cung cấp dịch vụ nhanh chóng nhờ vào tính linh hoạt và tốc độ phản hồi nhanh chóng, hiệu quả (Li et al., 2022) Tính phản hồi đã được đa số học giả đánh giá là một khía cạnh quan trọng trong khái niệm chất lượng dịch vụ thuộc lĩnh vực khách sạn, cho đến ngày nay tính năng này cũng được chú ý và nghiên cứu trong bối cảnh dịch vụ AI (Prentice & Nguyen, 2020) Vì thế, nghiên cứu xác định tính phản hồi là khả năng đáp ứng yêu cầu của khách hàng khi họ sử dụng, tương tác với các tiện ích hoặc dịch vụ du lịch hỗ trợ bởi AI Khi tham gia du lịch thông minh, tính phản hồi giúp khách du lịch truy

cập công cụ công nghệ một cách nhanh chóng, được giải đáp thắc mắc hoặc phục vụ kịp thời, từ đó tiết kiệm thời gian, công sức chờ đợi so với việc cung cấp dịch vụ du lịch truyền thống

Khi các tiện ích AI như chatbot hoặc robot phản hồi thích hợp và kịp lúc cho yêu cầu của khách hàng, nó thể hiện khả năng ấn tượng dịch vụ AI đạt mong đợi của khách du lịch (Samala et al., 2020) Chính nhờ vào sự linh hoạt và phản hồi trong thời gian ngắn, AI trong du lịch thông minh mang sự tiện lợi khi cung cấp dịch vụ cho khách hàng (Chung et al., 2020; Van den Broeck et al., 2019) Vì thế, tính phản hồi có thể ảnh hưởng trực tiếp đến giá trị cảm nhận của khách hàng (Li et al., 2022) So với những yếu tố khó lường hoặc thường thay đổi đột ngột như nhân viên trong cung cấp dịch vụ truyền thống, tính phản hồi của AI có thể hệ thống nhận dạng và phân tích dữ liệu lớn, tạo sự gắn kết chặt chẽ giữa khách hàng và nhà cung cấp dịch vụ nhờ vào tương tác hữu ích (Lin & Hsieh, 2011; Prentice & Nguyen, 2020) Các dịch vụ AI phân tích nhiều dữ liệu và hệ thống nhận dạng con người sẽ thúc đẩy phản hồi khách hàng nhanh nhạy và chính xác (Li et al., 2021), giúp du khách nhận được những thông tin cần thiết trong thời gian sớm nhất Qua đó, tính phản hồi mang lại lợi ích thuận tiện cho khách hàng về mặt thời gian và công sức trong việc cung cấp dịch vụ hiệu quả và năng suất hơn So với việc cung cấp dịch vụ truyền thống bởi con người, sự tương tác giờ đây trở nên nhanh chóng hơn và tạo cảm giác thoải mái cho khách hàng Thông tin được cung cấp sẽ trở nên chính xác vì mức độ phân tích và phản hồi trong thời gian thực của AI điều chỉnh phù hợp với khách hàng Vì thế, nghiên cứu phát triển giả thuyết sau:

H4: Tính phản hồi tác động tích cực đến Giá trị tiện lợi H5: Tính phản hồi tác động tích cực đến Giá trị tương tác H6: Tính phản hồi tác động tích cực đến Giá trị thông tin

2.2.1.3 Khả năng tiếp cận (Accessibility)

Kim and Garrison (2009) và H Lee et al (2018) đã đề cập đến vai trò thiết yếu của khả năng tiếp cận trong dịch vụ du lịch vì tiện ích này có thể ảnh hưởng trực tiếp quyết định trong nhận thức của người tiêu dùng dịch vụ (Muhtaseb et al., 2012) Theo

Jeong and Shin (2020), khả năng tiếp cận là mức độ một cá nhân truy cập và sử dụng nguồn tài nguyên được cung cấp tại địa điểm du lịch với các công nghệ thông minh khác nhau Khi khả năng tiếp cận càng cao, khách hàng càng dễ dàng nhận được và sử dụng nguồn thông tin và dịch vụ trực tuyến (No & Kim, 2015; Um & Chung, 2021) Tiện ích này cũng giúp tạo cảm giác dễ chấp nhận sử dụng, vì thế khách du lịch sẽ khai thác nhiều thông tin hơn nhằm nâng cao trải nghiệm du lịch của họ (Pai et al., 2021) Qua đó, nghiên cứu này nhận định khả năng tiếp cận là mức độ khách du lịch có thể truy cập, kết nối và khai thác các nguồn tài nguyên ở điểm đến du lịch như thông tin, dịch vụ công nghệ cao như internet, cảm ứng thông minh, hệ thống định vị, …một cách dễ dàng trong bối cảnh du lịch thông minh cùng AI

Domínguez Vila et al (2019) đã chỉ ra rằng công nghệ du lịch thông minh đóng một vai trò thiết yếu trong việc thu hút du khách tiềm năng Cũng vì thế, khả năng tiếp cận trở nên quan trọng tại các điểm đến du lịch trong việc ảnh hưởng đến ý định và hành vi của khách hàng (Mohammad Shafiee & Es-Haghi, 2017) Bởi vì những nguồn tài nguyên này luôn có sẵn và có thể sử dụng bất cứ lúc nào nên khách du lịch cảm thấy thuận tiện hơn với các nguồn tài nguyên du lịch truyền thống, tạo nên phản hồi hành vi như lựa chọn ở lại du lịch với thời gian dài hơn hoặc ý định quay lại Thậm chí các dịch vụ thông minh có thể dự đoán trước những gì khách hàng cần trước khi họ nhận ra nhu cầu đó (Kabadayi et al., 2019) Với mức độ kết nối càng cao, du khách có thể nhận được lợi ích về sự thuận tiện khi cảm giác đáp ứng nhu cầu toàn diện ngoài kì vọng trong chuyển du lịch của mình Thông tin, hệ thống công nghệ như internet, wifi, định vị, nhận dạng, cảm ứng, …là nguồn tài nguyên sẵn có và được sử dụng bất cứ mọi lục ở các điểm đến thông minh, giúp tiết kiệm công sức và giảm thiểu rắc rối cho khách du lịch Sự tiếp cận này là hai chiều nên khách hàng cũng có thể kết nối với nhiều người dùng khác để trao đổi, chia sẻ thông tin và liên lạc với nhau (H Lee et al., 2018) Do đó, giả thuyết được phát biểu như sau:

H7: Khả năng tiếp cận tác động tích cực đến Giá trị tiện lợi H8: Khả năng tiếp cận tác động tích cực đến Giá trị tương tác H9: Khả năng tiếp cận tác động tích cực đến Giá trị thông tin

2.2.2 Giá trị tiêu dùng và trải nghiệm khách hàng 2.2.2.1 Giá trị tiện lợi (Convenience)

Lý thuyết TCV giải thích rằng giá trị chức năng là động cơ chủ yếu cho sự lựa chọn của người tiêu dùng thể hiện qua các đặc điểm hoặc thuộc tính có ích của sản phẩm, dịch vụ Với nghiên cứu về hành vi lựa chọn dịch vụ tài chính trên thiết bị di động, Pura (2005) đã phát triển giá trị chức năng trở nên cụ thể hơn, chính là giá trị tiện lợi Giá trị tiện lợi thể hiện qua các dịch vụ thực hiện các chức năng, tác vụ của nó một cách hiệu quả, dễ dàng và nhanh chóng Trong môi trường tiêu dùng dịch vụ du lịch thông minh, công nghệ có thể đẩy nhanh quá trình ra quyết định của khách hàng vì thuật toán thông minh nắm rõ thông tin và sở thích của người dùng, từ đó đưa ra những lựa chọn có sự thuyết phục cao nhất Các dịch vụ thông minh còn có thể cắt giảm hoặc loại bỏ thời gian chờ đợi thông qua công nghệ nhận dạng khuôn mặt, nhận dạng mắt hoặc dấu vân tay để tiết kiệm thời gian, công sức cho khách hàng (Kabadayi et al., 2019) Có thể thấy, tiêu dùng dịch vụ thông minh giúp tiết kiệm công sức của người tiêu dùng rất nhiều so với những dịch vụ được cung cấp theo cách truyền thống, hoặc sự tiện lợi được hiểu đơn giản là khả năng sử dụng một thứ gì đó theo cách dễ dàng nhất (Ray et al., 2019) Nghiên cứu nhận thấy giá trị lớn nhất khi sử dụng công nghệ thông minh như AI trong du lịch là sự tiện lợi mà công nghệ mang đến cho trải nghiệm của khách hàng Trước đây, sự tiện lợi của dịch vụ được định nghĩa là khả năng hoàn thành công việc, nhiệm vụ hoặc hoạt động nào đó trong khoảng thời gian ngắn nhất công sức ít nhất (Morganosky, 1986) Một dịch vụ thuận tiện còn thể hiện qua việc tiết kiệm thời gian, công sức, nỗ lực và chi phí của khách hàng để khuyến khích họ chủ yếu quan tâm đến phần dịch vụ (Ameen et al., 2021; Anshu et al., 2022) Sau cuộc khủng hoảng của đại dịch COVID19, sự thuận tiện về điểm đến được xem là một yếu tố quan trọng hơn hết (Meyer, 2020), đặc biệt là trong lĩnh vực du lịch Sự tiện lợi của các dịch vụ hỗ trợ AI biểu hiện qua ba khía cạnh chủ chốt (Ameen et al., 2021) Thứ nhất, vì dịch vụ được hỗ trợ bởi AI hoạt động và khả năng sử dụng ở bất kể lúc nào nên tính khả dụng của các dịch vụ AI là rất cao (Walch, 2019) Thứ hai, khách hàng được cung cấp thông tin theo thời gian thực trong suốt hành trình trải

nghiệm dịch vụ (Thiel, 2019) Thứ ba, các bot của AI chủ động khởi đầu sự trao đổi với khách hàng nhằm cung cấp thông tin và hỗ trợ ở từng điểm tiếp xúc trong suốt quá trình tiêu dùng (Walch, 2019) Qua đó, nghiên cứu nhận ra rằng giá trị chức năng trong bối cảnh tiêu dùng dịch vụ du lịch thông minh AI chính là sự tiện lợi Giá trị tiện lợi cung cấp dịch vụ không giới hạn thời gian và không gian dựa vào tính sẵn có, thuật toán và dữ liệu người dùng trong thời đại kỹ thuật số Trong nghiên cứu của mình, Yang and Lin (2017) đã chứng minh các dịch vụ thông qua di động cung cấp thông tin phù hợp theo địa điểm đến và cá nhân hóa theo sở thích, mối quan tâm và tình huống hoạt động của người dùng, giúp họ nhận được thông tin quan trọng trước khi ra quyết định, điều này đã đáp ứng nhu cầu về giá trị chức năng của người dùng dịch vụ đó Dưới góc nhìn của lý thuyết TCV, giá trị tiện lợi là động cơ mạnh mẽ để khách du lịch sử dụng tiện ích AI trong quá trình du lịch thông minh để đáp ứng nhu cầu trải nghiệm tích cực của mình Khi họ nhận được càng nhiều tiện lợi, biểu hiện qua sự tiết kiệm về chi phí đánh đổi (thời gian, công sức, tiền bạc, nỗ lực, …) để tiêu dùng một dịch vụ, họ sẽ đánh giá trải nghiệm dịch vụ một cách hài lòng Bên cạnh đó, cảm xúc trong lúc trải nghiệm cũng được biểu hiện tích cực, chẳng hạn họ cảm thấy có lợi khi không cần chờ đợi quá lâu để nhận được dịch vụ Sự tiết kiệm chi phí đánh đổi giúp khách du lịch có nhiều thời gian cho bản thân để tận hưởng trải nghiệm dịch vụ và tương tác với nhiều thứ khác nhiều hơn Do đó, giả thuyết được phát triển như sau:

H10: Giá trị tiện lợi tác động tích cực tới trải nghiệm dịch vụ

2.2.2.2 Giá trị tương tác (Interaction)

Theo lý thuyết TCV, giá trị xã hội giúp người tiêu dùng ra quyết định tiêu dùng dựa trên hình ảnh đại diện của sản phẩm, dịch vụ về bản thân hoặc những người xung quanh Ngày nay, giá trị xã hội đang được nghiên cứu ở khía cạnh là sự tương tác với những khách hàng khác trong du lịch Theo đó, giá trị tương tác là lợi ích khách hàng nhận được từ việc tương tác với nhiều người khác tại điểm đến (Choe & Kim, 2019) Trong bối cảnh trải nghiệm du lịch thông minh, giá trị xã hội xuất hiện khi khách hàng tiêu dùng các dịch vụ tạo điều kiện thuận lợi cho tương tác xã hội giữa họ và