CÂU HỎI NGHIÊN CỨUĐể đạt được mục tiêu này, nghiên cứu cần trả lời những câu hỏi sau:● Các tác động ảnh hưởng đến sự phổ biến của thời trang thương mại điện tử là gì?● Mức độ ảnh hưởng c
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI
Ngày nay cùng với sự phát triển của internet và thời đại 4.0 bởi vậy Thương Mại Điện Tử ra đời là bước ngoặt lớn cho sự phát triển bùng nổ, mạnh mẽ hơn bao giờ hết Sự ra đời của thương mại điện tử đã làm thay đổi hình thức mua hàng của người tiêu dùng thay vì hình thức truyền thống thì giờ đây chỉ cần một chiếc điện thoại, ipad hay chiếc laptop có kết nối internet thì người tiêu dùng có thể mua được thứ đồ mong muốn không cần tốn tiền xăng xe, đi giữa trời nắng nóng mà chỉ cần ngồi tại nhà sẽ được giao tận nơi tại địa chỉ mong muốn Một sự hữu ích, tiện lợi to lớn Có thể thấy rằng, thương mại điện tử là một công cụ hiện đại giúp cho các doanh nghiệp thâm nhập vào thị trường tốt hơn, thu nhập thông tin thị trường nhanh chóng và kịp thời, giúp hoạt động thương mại diễn ra nhanh hơn với nhiều tiện ích Việt Nam là nước đông dân trên thế giới Hiện tại dân số Việt Nam là 99,714 triệu, xếp thứ 15 trên thế giới (Baodanso, 2023) Với dân số đông như Việt Nam và cũng đang là một đất nước đang phát triển tiếp tục được dự báo sẽ dẫn đầu về tăng trưởng kinh tế ở Đông Nam Á Vì vậy hiện nay Việt Nam đang là một thị trường tiềm năng và hấp dẫn đối với các doanh nghiệp trong và ngoài nước Với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông tin như hiện nay, người tiêu dùng đang chuyển dần từ phương thức mua sắm truyền thống sang mua sắm thông qua Internet Hơn nữa, Thành phố Hồ Chí Minh hiện là thành phố hiện đại bậc nhất của Việt Nam và hầu hết người dân Thành phố Hồ Chí Minh đều sử dụng Internet để mua sắm cho cuộc sống của mình, dự kiến năm 2025 giá trị mua sắm trực tuyến trung bình tại TP HCM là 12 triệu đồng/hộ(Minh, 2022) Các doanh nghiệp hiện nay đặc biệt lĩnh vực thời trang luôn luôn phải đổi mới để có thể thu hút, nâng cao chất lượng của người tiêu dùng Việt Nam nói chung và người dân tại thành phố Hồ Chí Minh nói riêng Do đó, đề tài “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thời trang trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ ChíMinh” là cần thiết nhằm tìm ra các nhân tố nào ảnh hưởng đến hành vi mua thời trang trực tuyến của người tiêu dùng từ đó có những đề xuất giúp phát triển kênh thời trang trực tuyến và đáp ứng nhu cầu của quý khách hàng.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI
Nghiên cứu nhằm tìm ra các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh Từ đó, nắm bắt được nhu cầu của người dùng trong khi mua hàng thời trang trực tuyến nhằm đề xuất một số giải pháp để thúc đẩy người tiêu dùng mua hàng trực tuyến.
1.2.2 Mục tiêu cụ thể Để đạt được mục tiêu chung trên, đề tài nghiên cứu này được thực hiện nhằm giải quyết các mục tiêu cụ thể sau đây:
● Xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động chủ yếu đến sự phổ biến của thời trang thương mại điện tử.
● Đo lường mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh.
● Kiếm định yếu tố nào là yếu tố tác động lớn nhất đến ý định mua thời trang trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh.
● Đưa ra đề xuất cụ thể, phù hợp để nâng cao thúc đẩy người tiêu dùng mua thời trang trực tuyến, cụ thể là người dân tại thành phố Hồ Chí Minh.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được mục tiêu này, nghiên cứu cần trả lời những câu hỏi sau:
● Các tác động ảnh hưởng đến sự phổ biến của thời trang thương mại điện tử là gì?
● Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đó như thế nào ?
● Đâu là yếu tố tác động lớn nhất đến ý định mua thời trang trực tuyến cụ thể là người dân tại thành phố Hồ Chí Minh ? Vì sao?
● Những đề xuất nâng cao thúc đẩy người tiêu dùng mua thời trang trực tuyến, cụ thể là người dân tại thành phố Hồ Chí Minh ?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
● Đối tượng nghiên cứu nằm ở trong chính tên đề tài: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua thời trang trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh”
● Đối tượng khảo sát của bài là toàn thể người dân đang sinh sống tại thành phố Hồ Chí Minh.
● Phạm vi nghiên cứu là toàn địa bàn TP HCM
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Đề tài sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp (Có được bằng phương pháp điều tra phỏng vấn với bản câu hỏi thiết kế sẵn) và thứ cấp (các báo cáo từ bài báo sưu tầm).
1.5.2 Phương pháp thực hiện Đề tài nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng:
Phương pháp nghiên cứu định tính: Thông qua nghiên cứu sơ bộ bằng các câu hỏi mở nhằm xác định các yếu tố tâm lý ảnh hưởng đến ý định khởi nghiệp của sinh viên Bảng câu hỏi mở được sử dụng phỏng vấn và thảo luận nhóm để điều chỉnh thang đo, các khái niệm cho phù hợp.
Phương pháp nghiên cứu định lượng: Thông qua việc khảo sát dựa trên việc thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi được thiết kế sẵn Mẫu điều tra trong nghiên cứu được thực hiện bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SPSS nhằm đánh giá sơ bộ các thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan, hồi quy để làm rõ hơn các vấn đề liên quan đến giả thuyết nghiên cứu.
Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU
Về mặt lý thuyết, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát đánh giá, mở rộng mô hình lý thuyết về ý định mua hàng thời trang trực tuyến của người dân tại TP HCM.
Về mặt thực tiễn, nghiên cứu kỳ vọng kết quả nghiên cứu này sẽ là căn cứ để các doanh nghiệp, các cửa hàng, các trung tâm mua sắm, cũng như các nhà hoạch định chính sách tham khảo và đề xuất những chính sách về mua bán hàng, hỗ trợ phát triển doanh nghiệp ngày càng khả thi nhằm khơi dậy ý định mua hàng trực tuyến của người dân, nâng cao vai trò đóng góp vào sự phát triển chung của xã hội.
BỐ CỤC CỦA NGHIÊN CỨU
tượng cũng như phạm vi, phương pháp nghiên cứu của đề tài, và cấu trúc của bài nghiên cứu.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu Nêu các khái niệm, các lý thuyết có liên quan đến bài nghiên cứu Đồng thời, nêu các kết quả thực nghiệm của những nghiên cứu trước trong và ngoài nước liên quan đến vấn đề mua sắm trực tuyến, từ đó rút ra nhận xét, so sánh, đề xuất mô hình và giả thuyết cho đề tài nghiên cứu.
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu Trình bày phương pháp luận, bao gồm các bước, quy trình nghiên cứu, phương pháp thu thập dữ liệu.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận Trình bày về phân tích dữ liệu và kết quả phân tích dữ liệu, thảo luận kết quả nghiên cứu.
Chương 5: Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị Tóm tắt kết quả nghiên cứu, đóng góp của đề tài, ý nghĩa thực tiễn của đề tài và đề xuất một số giải pháp áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn, hạn chế của đề tài và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.
Trong chương này, nhóm tác giả trình bày tổng quan về đề tài đang nghiên cứu thông qua lý do dẫn dắt đề hình thành đề tài, mục tiêu nghiên cứu, phạm vi đối tượng nghiên cứu, và phương pháp nghiên cứu tổng quát.
Những nội dung này sẽ cho thấy có cái nhìn tổng quát về nội dung của nhóm tác giả, quá trình hình thành đề tài, để từ đó tạo cơ sở cho việc tìm hiểu sâu về các cơ sở lý thuyết liên quan trong chương tiếp theo.
CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các khái niệm liên quan
2.1.1 Đánh giá trực tuyến Đánh giá trực tuyến “là bất kỳ tuyên bố tích cực hay tiêu cực do khách hàng tiềm năng, thực tế hay trước đây về một sản phẩm hoặc công ty, cung cấp cho các khách hàng khác hay các tổ chức thông qua mạng Internet” Vì vậy, đánh giá trực tuyến trở thành một trong những kênh thông tin mà khách du lịch sử dụng khi đưa ra các quyết định lựa chọn.
2.1.2 Thời trang thương mại điện tử.
Thời trang thương mại điện tử (e- commerce fashion) là hoạt động kinh doanh mua bán sản phẩm thời trang thông qua Internet và các nền tảng trực tuyến Nó kết hợp các yếu tố ngành thời trang và thương mại điện tử, cho phép khách hàng duyệt qua sản phẩm thời trang,chọn mua và thanh toán trực tuyến.
Thương mại điện tử thời trang đã trở thành một phần quan trọng của ngành thương mại điện tử nói chung, nhờ vào sự phát triển của công nghệ và thay đổi trong cách mà người tiêu dùng tiếp cận và mua sắm sản phẩm thời trang Các nền tảng thương mại điện tử thời trang bao gồm các trang web, ứng dụng di động, mạng xã hội và các kênh trực tuyến khác nơi người tiêu dùng có thể tìm kiếm, so sánh và mua sắm các mặt hàng thời trang từ các nhà bán lẻ trực tuyến
Thương mại điện tử thời trang mang lại nhiều lợi ích cho cả người bán và người mua Đối với người bán, nó mở ra cơ hội tiếp cận đến khách hàng rộng lớn, không chỉ giới hạn bởi địa lý Họ có thể xây dựng và quảng bá thương hiệu của mình, cung cấp các sản phẩm thời trang mới nhất và tăng doanh số bán hàng Đối với người mua, thương mại điện tử thời trang mang lại sự tiện lợi và lựa chọn đa dạng Họ có thể dễ dàng duyệt qua các bộ sưu tập thời trang, so sánh giá cả và đánh giá từ người dùng trước khi quyết định mua hàng Hơn nữa, việc thanh toán trực tuyến và giao hàng tận nhà giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho người mua.
Tổng quan về thời trang thương mại điện tử là một sự kết hợp giữa thời trang và công nghệ, tạo ra một môi trường mua sắm trực tuyến đáng tin cậy và thuận tiện cho cả người bán và người mua.
2.1.3 Ý định mua hàng Ý định mua hàng trong tiếng Anh là purchase intent Ý định mua hàng là xác suất mà khách hàng sẽ mua một sản phẩm hoặc dịch vụ Để đánh giá ý định mua hàng, các nhà tiếp thị sử dụng mô hình dự đoán để giúp xác định khả năng của kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
Sự hài lòng (satisfaction) là trạng thái tâm lý và cảm xúc tích cực mà người ta trải nghiệm khi nhu cầu, mong đợi hoặc mục tiêu của họ được đáp ứng hoặc vượt qua Đó là cảm giác tổng thể của sự hài lòng và hài lòng về một trải nghiệm, sản phẩm, dịch vụ hoặc tình huống cụ thể.
Sự hài lòng phụ thuộc vào một số yếu tố khác nhau, bao gồm:
1 Đáp ứng nhu cầu: Khi một sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng nhu cầu và mong đợi của người tiêu dùng, người ta thường cảm thấy hài lòng Điều này có thể bao gồm đáp ứng chất lượng, tính năng, hiệu suất hoặc độ tin cậy.
2 Vượt qua mong đợi: Khi sản phẩm hoặc dịch vụ vượt qua mong đợi ban đầu của người tiêu dùng, họ cảm thấy hài lòng Điều này có thể liên quan đến việc nhận được sự bất ngờ tích cực, trải nghiệm tốt hơn so với mong đợi hoặc sự đáp ứng ngoài sức mong đợi.
3 Chất lượng: Sự hài lòng thường liên quan đến chất lượng chung của sản phẩm hoặc dịch vụ Nếu chất lượng được đảm bảo và đáp ứng được mong đợi của khách hàng, họ có xu hướng cảm thấy hài lòng.
4 Dịch vụ khách hàng: Một khía cạnh quan trọng của sự hài lòng là trải nghiệm dịch vụ khách hàng Nếu khách hàng được đối xử tốt, gặp phản hồi tích cực và giải quyết các vấn đề một cách hiệu quả, họ có thể cảm thấy hài lòng và hỗ trợ tiếp tục.
Sự hài lòng có thể có tầm quan trọng lớn trong kinh doanh và quan hệ khách hàng, vì nó có thể tạo niềm tin, sự trung thành và khách hàng quay lại Đối với các doanh nghiệp, đáp ứng nhu cầu và tạo sự hài lòng của khách hàng là mục tiêu quan trọng để duy trì và phát triển thành công.
2.1.5 Nguồn cảm nhận uy tín
Người cảm nhận uy tín là một nguồn tin được coi là đáng tin cậy và có độ chính xác cao trong việc cung cấp thông tin và nhận định về một vấn đề nào đó Đây có thể là một cá nhân, tổ chức, hoặc nguồn thông tin có uy tín trong lĩnh vực cụ thể.
Một số tiêu chí để đánh giá tính uy tín của một nguồn cảm nhận bao gồm:
1 Chuyên môn và kinh nghiệm: Một nguồn cảm nhận uy tín thường có kiến thức sâu về lĩnh vực liên quan và có kinh nghiệm trong việc nghiên cứu hoặc làm việc trong lĩnh vực đó.
2 Đáng tin cậy và không thiên vị: Một nguồn cảm nhận uy tín cần được đánh giá là không có thiên vị và không có mục đích riêng để ảnh hưởng đến kết quả hoặc thông tin truyền tải.
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sẽ được tiến hành bởi hai phương pháp là nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng được thể hiện theo lưu đồ sau (Hình 3.1):
(Nguồn: nhóm tác giả đề xuất)
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Có nhiều quan điểm tiếp cận phân loại, tuy nhiên căn cứ vào cách tiếp cận đối tượng nghiên cứu, sự khác nhau của những lao động cụ thể trong nghiên cứu khoa học, người ta chia thành nhiều phương pháp điển hình là Phương pháp nghiên cứu Định tính và nghiên cứu Định lượng
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Mục đích nghiên cứu định tính là xem xét các thang đo được sử dụng trong nghiên cứu có phù hợp với môi trường của nền tảng thương mại điện tử, đồng thời đánh giá cách sử dụng thuật ngữ trong bảng câu hỏi, làm rõ hơn ý nghĩa của từng câu hỏi trước khi nghiên cứu chính thức.
Tác giả thực hiện thảo luận nhóm 05 thành viên tham gia là các sinh viên đang học tập tại Học viện Hàng Không Việt Nam Mục đích của nghiên cứu này nhằm khám phá các ý tưởng, đồng thời thu thập thêm thông tin, bổ sung, điều chỉnh bảng câu hỏi, xây dựng bảng câu hỏi chính thức để tiến hành khảo sát định lượng.
Sau khi thực hiện thảo luận nhóm, tác giả thu được kết quả như sau: Với đề cương thảo luận được đưa ra hầu hết những người tham gia đều đồng ý rằng: Nội dung thảo luận dễ hiểu, rõ ràng Các gợi ý đưa ra để đo lường các thang đo hầu như khá đầy đủ Trên cơ sở các ý kiến đóng góp, bảng câu hỏi khảo sát được xây dựng Sau khi thử nghiệm để kiểm tra điều chỉnh cách trình bày ngôn ngữ, bảng câu hỏi chính thức được sử dụng cho nghiên cứu định lượng tiếp theo.
Thang đo AS, CS, ES, IS, PE, PT, ATT, CI, PI, DPR được xây dựng dựa trên thang đo của các nghiên cứu trước, sau đó được điều chỉnh cho phù hợp thông qua nghiên cứu định tính bằng phương pháp thảo luận nhóm (Phụ lục I) Thang đo sau khi điều chỉnh, bổ sung, thang đo chính thức được trình bảy trong các bảng dưới đây.
Thang đo “Tìm kiếm lời khuyên”
Thang đo ‘tìm kiếm lời khuyên’ dựa trên bảng đo Hennig-Thurau và cộng sự
(2004) gồm 02 biến quan sát được mã hóa từ AS1 đến AS2 (Bảng 3.1).
Bảng 3.1 Thang đo về tìm kiếm lời khuyên
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
AS1 Tôi mong muốn nhận được lời khuyên hoặc hỗ trợ từ những người dùng khác (Hennig-Thurau et al., 2004)
AS2 Tôi hy vọng nhận được lời khuyên từ những người khác giúp tôi giải quyết vấn đề của mình
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Sự tiện lợi”
Thang đo “ sự tiện lợi” dựa trên bảng đo Ko, Cho, và Roberts (2005) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ CS1 đến CS4 (Bảng 3.2).
Bảng 3.2 Thang đo về sự tiện lợi
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
CS2 Tôi có thể có được những giừ tôi muốn với ít nỗ lực hơn
CS3 Tôi có thể sửu dụng nó mọi lúc mọi nơi CS4 Dễ sử dụng hơn
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Sự giải trí”
Thang đo “sự giải trí” dựa trên Ko và cộng sự (2005) gồm 05 biến quan sát được mã hóa thành ES1 đến ES5 (Bảng 3.3).
Bảng 3.3 Thang đo về sự giải trí
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
ES1 Giết thời gian (Ko et al., 2005)
ES2 Tôi chỉ thích đọc đánh giá
ES3 Thật thú vị ES4
ES5 Thật giải trí Đó là một thói quen
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Tìm kiếm thông tin”
Thang đo “Tìm kiếm thông tin” dựa trên Luo (2002) gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ IS1 đến IS5 (Bảng 3.4).
Bảng 3.4 Thang đo về sự tìm kiếm thông tin
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
IS1 Đánh giá giúp tôi truy cập một lượng lớn thông tin nhanh chóng và dễ dàng
IS2 Thông tin thu được từ đánh giá hữu ích IS3 Tôi đã học được rất nhiều về sản phẩm từ các đánh giá IS4 Tôi nghĩ thông tin thu được từ những đánh giá rất hữu ích
IS5 Đánh giá làm cho việc thông tin không tốn kém
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Nhận thức về chuyên môn”
Thang đo “ Nhận thức về chuyên môn” dựa trên Hu, Chen, và Davidson (2019) gồm 05 biến quan sát được mã hóa từ PE1 đến PE5 (Bảng 3.5).
Bảng 3.5 Thang đo nhận thức về chuyên môn
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
PE1 Có kiến thức về mua sắm (Hu, Chen, &
PE2 Chuyên gia về mua sắm PE3 Có kinh nghiệm về mua sắm PE4 Có kinh nghiệm về mua sắm PE5 Có kỹ năng về mua sắm
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Độ tin cậy được cảm nhận”
Thang đo “ Nhận thức cảm nhận ” dựa trên Hu và cộng sự (2019) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ PT1 đến PT5 (Bảng 3.6).
Bảng 3.6 Thang đo về độ tin cậy được cảm nhận
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
PT2 Đáng tin cậy PT3 Trung thành PT4 Trân trọng
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Thái độ đánh giá”
Thang đo “ Thái độ đánh giá” dựa trên Park, Lee, và Han (2007) gồm 06 biến quan sát được mã hóa từ ATT1 đến ATT6 (Bảng 3.7).
Bảng 3.7 Thước đo về thái độ đánh giá
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
ATT1 Tôi luôn đọc các đánh giá được trình bày trên trang web/ ứng dụng
ATT2 Các đánh giá được trình bày trên trang web/ ứng dụng rất hữu ích cho việc đưa ra quyết định của tôi ATT 3 Các bài đánh giá trên trang web/ứng dụng khiến tôi tự tin để mua sản phẩm ATT 4 Nếu tôi không đọc các bài đánh giá được trình bày trên trang web/ ứng dụng khi tôi mua sắm trực tuyến, tôi lo lắng về quyết định mua của mình ATT 5 Việc đọc các bài đánh giá được trình bày trên trang web/ứng dụng tạo ra gánh nặng cho tôi ATT6 Việc đọc các bài đánh giá được trình bày trên trang web/ứng dụng tạo ra gánh nặng cho tôi
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Ý định tiếp tục”
Thang đo “ Ý định tiếp tục” dựa trên Bhattacherjee (2001) gồm 3 biến quan sát được mã hóa từ CI1 đến CI3 (Bảng 3.8).
Bảng 3.8 Thước đo về ý định tiếp tục
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
CI1 Tôi có ý định tiếp tục sử dụng hệ thống này thay vì ngừng sử dụng.
CI2 Ý định của tôi là tiếp tục sử dụng hệ thống này hơn là sử dụng bất kỳ phương tiện thay thế nào CI3 Nếu có thế, tôi muốn ngừng sử dụng hệ thống này
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Ý định mua hàng”
Thang đo “ Ý định mua hàng” dựa trên Xie, Chen, và Guo (2020) gồm 04 biến quan sát được mã hóa từ PI1 đến PI4 (Bảng 3.9).
Bảng 3.9 Thước đo ý định mua hàng
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
PI1 Bạn có khả năng sẽ mua hàng từ trang web/ ứng dụng này
PI2 Bạn có khả năng sẽ cân nhắc trang web/ ứng dụng này là lựa chọn đầu tiên cho giao dịch tương lai của mình
PI3 Bạn có khả năng sẽ kinh doanh nhiều hơn trang web/ ứng dụng này trong những tháng tới PI4 Bạn có khả năng sẽ tìm trang web/ ứng dụng này khi muốn mua sản phẩm lần sau
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
Thang đo “Rủi ro sản phẩm không giống nhau”
Thang đo “ Rủi ro sản phẩm không giống nhau” dựa trên Bashir và cộng sự (2021) gồm 04 biến quan sát được mã hóa hóa từ DPR1 đến DPR4 (Bảng 3.10).
Bảng 3.10 Thang đo rủi ro sản phẩm không giống nhau
Ký hiệu Biến quan sát Nguồn
DPR1 Sản phẩm được mua từ trang web/ứng dụng có thể khác về hình thức so với hình ảnh hiển thị
(Bashir, Khwaja, Mahmood, Turi, & Latif,
DPR2 Sản phẩm được mua từ trang web/ứng dụng có thể có kích thước khác với sản phẩm được quảng cáo DPR3 Sản phẩm được mua từ trang web/ứng dụng có thể có màu khác với sản phẩm được quảng cáo
DPR4 Sản phẩm được mua từ trang web/ ứng dụng có thể khác về chức năng so với sản phẩm được quảng cáo
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng Nghiên cứu định lượng sơ bộ
Nghiên cứu định lượng sơ bộ được thực hiện bằng phương pháp khảo sát 50 người dân đang sinh sống và làm việc tại TP.HCM Mục đích nhằm đánh giá nội dung và hình thức các phát biểu trong thang đo nháp nhằm hoàn chỉnh thang đo chính thức được dùng trong nghiên cứu chính thức Trong đó nhiệm vụ quan trọng của bước này là đánh giá đáp viên có hiểu được các phát biểu hay không? (đánh giá về mặt hình thức là bước kiểm tra mức độ phù hợp về mặt từ ngữ, ngữ pháp trong các phát biểu đảm bảo tính thống nhất, rõ ràng, không gây nhầm lẫn cho các đáp viên) và đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát với thang đo Likert 5 (1 - Rất không đồng ý, 2 -Không đồng ý, 3 - Không có ý kiến, 4 - Đồng ý, 5 - Rất đồng ý) nhằm loại bỏ những biến không phù hợp và đưa ra bảng câu hỏi chính thức (Bảng 3.11).
Bảng 3.11 Kết quả định lượng sơ bộ của người tiêu dùng
Hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất
Tìm kiếm lời khuyên AS
Sự giải trí ES sự tìm kiếm thông tin IS nhận thức về chuyên PE môn Độ tin cậy được cảm nhận
Thái độ đánh giá ATT Ý định tiếp tục CI Ý định mua hàng PI
Rủi ro sản phẩm không giống nhau
(Nguồn: Các tác giả dựa vào nghiên cứu trước và có điều chỉnh)
(Hair, Ringle, & Sarstedt, 2013) đưa ra các tiêu chí rằng mô hình đáp ứng mức độ phù hợp khi Cronbach's Alpha (α) > 0,70, độ tin cậy tổng hợp (CR) > 0,70 và phương sai trung bình trích xuất (AVE) > 0,50 Điều có thể thấy rõ trong Bảng 3.2 là kết quả kiểm tra độ phù hợp cho thấy các giá trị α, CR và AVE của tất cả các biến thỏa mãn các tiêu chí về độ tốt của mô hình vừa vặn do (Hair et al., 2013) phát triển.
Nghiên cứu định lượng chính thứcNghiên cứu định lượng chính thức được thực hiện bằng phương pháp cách chúng tôi đã điều chỉnh các công cụ sáu mục do (Linan & Chen, 2009) Nghiên cứu sử dụng thang điểm Likert từ 1 (hoàn toàn không đồng ý) đến 5 (hoàn toàn đồng ý) để thể hiện câu trả lời của người được hỏi Cuối cùng, để phân tích dữ liệu của từng biến, chúng tôi đã phê duyệt Bình phương ít nhất một phần lập mô hình phương trình cấu trúc (SEM –PLS) với các công cụ phần mềm SmartPLS (phiên bản 3.0).
MÔ TẢ DỮ LIỆU NGHIÊN CỨU
Kích thước mẫu phụ thuộc vào phương pháp phân tích, nghiên cứu này có sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA) Phân tích nhân tố cần có ít nhất 200 quan sát
(Gorsuch, 1988) Một số nhà nghiên cứu khác không đưa ra con số cụ thể về số mẫu cần thiết mà đưa ra tỉ lệ giữa số mẫu cần thiết và số tham số cần ước lượng Đối với phân tích nhân tổ, kích thước mẫu sẽ phụ thuộc vào số lượng biến được đưa trong phân tích nhân tố (Gorsuch, 1988) cũng cho rằng số lượng mẫu cần gấp 5 lần số lượng biển Trong nghiên cứu này có tất cả 33 biến quan sát cần tiến hành phân tích, vì vậy số mẫu tối thiểu cần thiết là 15 x 5 = 75 Trong khi (Giao & Vương, 2019) cho rằng cỡ mẫu từ 100 đến 200 là đủ tốt để thực hiện phân tích mô hình PLS-SEM
Theo (Burns & Bush, 1995) khi chọn mẫu cần ba yếu tố: số lượng các thay đổi tổng thể, độ chính xác mong muốn, mức tin cậy cho phép trong các ước lượng tổng thể.
Công thức để tỉnh quy mô mẫu là:
− p: là ước lượng tỉnh tỷ lệ % của tổng thể;
− p: là ước lượng tỉnh tỷ lệ % của tổng thể;
− Z: là giá trị phân phối tương ứng với độ tin cậy lựa chọn (nếu độ tin cậy 95% thì giá trị Z là 1,96 ).
Thường tỷ lệ p và q được ước tính là 50%/50% đó là khả năng lớn nhất có thể xảy ra của tổng thể Cho nên để đạt được độ tin cậy là 95% thì cỡ mẫu cần phải đạt là: Đảm bảo số lượng cỡ mẫu là 385, tác giả sẽ phát ra tăng thêm 10% cỡ mẫu tối thiểu vị trong quá trình thu thập dữ liệu sẽ phải loại bỏ những bảng khảo sát không đạt yêu cầu Vậy sổ phiếu khảo sát được gửi đi khảo sát là: 385*(1+10%) 424 Do đó, tác giả tiến hành khảo sát sinh viên đã có kinh nghiệm khởi nghiệp và đang kinh doanh tại thành phố Hồ Chí Minh với số lượng là 424 người Sau khi tập dữ liệu được thu về, tác giả tiến hành việc sàng lọc, kiểm tra, mã hóa, nhập liệu và làm sạch dữ liệu, sẽ tiến hành xử lý số liệu bằng phần mềm SPSS 20.
3.3.2 Phương pháp xử lý số liệu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tiếp cận hồi quy từng phần (Partial Least Square – PLS) để phân tích dữ liệu Theo (Giao & Vương, 2019) , hiện tại PLS là cách tiếp cận phổ biến và hiệu quả nhất trong việc phân tích các mô hình cấu trúc tuyến tính gồm các biển ấn (latent variables) Kết quả phân tích thu được không chỉ cho phép đánh giá độ tin cậy (reliability), giá trị phân biệt và hội tụ (discriminant and Convergent validity) của các thang đo mà còn ước tính các hệ số hồi quy được tiêu chuẩn hỏa cho các mối quan hệ nghiên cứu trong mô hình PLS có thể phân tích mô hình phức tạp, với nhiều biến tiềm ẩn được đo lường bằng nhiều thông số khác nhau cùng một lúc Với PLS, cả mô hình đo lường (measurement model) và mô hình phương trình cấu trúc (structural equation modeling) được ước lượng cũng một lúc, cho phép tránh được các phần lệch hoặc không phù hợp cho ước lượng Phần mềm Smart PLS 3.0 được sử dụng để phân tích dữ liệu Mức ý nghĩa của các hệ số hồi quy được tính toán bằng bootstrapping với mức bootstrapping được áp dụng là 5,000 Ngoài ra, tác động trung gian của các biến trong mô hình được kiểm tra Cụ thể, tác giả thực hiện trình tự theo các bước sau:
Kiểm định mô hình đo lường
Mục đích của giai đoạn này là để kiểm định các yêu cầu về giá trị của thang đo được sử dụng nhằm đảm bảo các thang đo đưa vào nghiên cứu phải đáp ứng đủ các giá trị cần thiết như: độ tin cậy, giá trị hội tụ và giá trị phẫn biệt của thang đo Để đánh giá các giá trị trên của thang đo, các hệ số sau đây lần lượt được sử dụng làm tham chiếu gồm:
Hệ số Cronbach's Alpha; hệ số độ tin cậy tổng hợp Composite reliability (CR), phương sai trích bình quân – AVE vả hệ số tai ngoài (outer loading) Cụ thể, quá trình kiểm định mô hình đo lường của nghiên cứu được thực hiện thông qua các bước như sau:
Bước 1: Để đánh giá độ tin cậy của thang đo thì chỉ số Cronbach's Alpha và hệ số độ tin cậy tổng hợp (CR) thưởng được sử dụng Trong đó, hệ số cronbach's Alpha và hệ số CR cần đảm bảo > 0,6 và các biến có hệ số tương quan biến – tổng (Item – total correlation) lớn hơn 0,3 thì thang đo được cho là có đủ độ tin cậy(Giao & Vương, 2019).
Bước 2: Đề kiểm định khả năng hội tụ của các thang đo, tác giả sử dụng chỉ số phương sai trích bình quân (average variance extracted – AVE), trong đó AVE > 0,5 là có thể chấp nhận được(Giao & Vương, 2019) Trong trường hợp hệ số tải ngoài bé hơn 0,4, biến quan sát có thể bị loại bỏ nếu sau khi loại bỏ giúp làm tăng độ tin cậy tổng hợp CR và tăng AVE; đồng thời không làm ảnh hưởng đến giá trị nội dung của thang đo
Bước 3: Để kiểm định việc các thang đo được thiết kế cho các khái niệm nghiên cứu khác nhau thì có khác biệt nhau hay không, tác giả tiến hành bước kiểm định giá trị phân biệt của thang đo Trong kỹ thuật phân tích PLS SEM, giá trị phân biệt của thang đo được đánh giá qua tiêu chí Fornell – Larcker và hệ số HTMT (Heterotrait – monotrait ratio)(Giao & Vương, 2019) Trong đó, tiêu chí Fornell-Larcker so sánh căn bậc 2 của phương sai trích bình quân AVE của từng cấu trúc phải lớn hơn hệ số tương quan giữa các cấu trúc Đối với hệ số HTMT phải nhỏ hơn 1 hoặc khắt khe hơn là HTMT < 0, (Giao
Kiểm định mô hình cấu trúc
Mục đích chính của giai đoạn này là nhằm kiểm định các mối quan hệ giữa các nhân tổ được tác giả đề xuất trong mô hình nghiên cứu Sau khi xác định được các mối quan hệ giữa các nhân tố có ý nghĩa thống kê (các giả thuyết nghiên cứu được chấp nhận) thì tiếp đến, các kỹ thuật phân tích định lượng tiếp tục được sử dụng để kiểm tra về khả năng dự báo của mô hình trong thực tế Trình tự các bước cần thực hiện khi kiểm định mô hình cấu trúc bằng PLS – SEM được thể hiện như sau:
Bước 1: Mục đích của bước kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến là để xem xét liệu có xảy ra hiện tượng tương quan hoàn toàn giữa các biến độc lập trong mô hình nghiên cứu hay không Hệ số được sử dụng để kiểm định vấn đề này trong mô hình PLS
– SEM là hệ số phóng đại phong sai VIF (Variance inflation factor) Theo (Giao &
Vương, 2019), VIF < 2 là tốt tức hoàn toàn không có đa cộng tuyến, nếu VIF < 5 chỉ có thể chấp nhận được tức không vi phạm đa cộng tuyến hoàn toàn, ngược lại nếu VIF > 5 thì nên gộp các biến quan sát thành một biến quan sát hay chuyển thang đo của khái niệm thành thang đo bậc cao
Bước 2: Kiểm định tính phù hợp của các mối quan hệ Thực chất của bước kiểm định này chính là đi kiểm định các giả thuyết về mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình Để thực hiện được điều này, trong mô hình PLS – SEM, tác giả tiến hành chạy bootstrap 2000 lần với đuôi 2t để xác định mức ý nghĩa thống kê của các mối quan hệ.
Theo (Giao & Vương, 2019), khi mối quan hệ giữa các nhân tố đảm bảo mức ý nghĩa thống kê nằm trong khoảng (P_Value < 0,05 và T_Value > 1,96) thi chứng tỏ giữa các nhân tố có mối quan hệ với nhau Khi P_value càng tiệm cận đến giá trị 0 và T_Value càng lớn hơn 1,96 thì mối quan hệ giữa các nhân tố trong mô hình càng mạnh
