Dựa theo những bài báo nghiên cứu về eWOM trước đây, chúng tôimuốn tìm hiểu xem tác động của đánh giá, bình luận ảnh hưởng như thếnào đến ý định mua hàng của khách hàng, từ đó mang lại k
Tổng quan nghiên cứu
Tính cấp thiết của đề tài
Vai trò của đánh giá, bình luận của những người dùng trực tuyến trên các trang mạng xã hội ngày càng trở thành một chủ đề đáng được quan
Too long to read on your phone? Save to read later on your computer
Save to a Studylist tâm và nghiên cứu Đánh giá của người dùng trực tuyến được coi là truyền miệng trực tuyến (eWom ) 1 (C Dellarocas, 2003) và được phát hiện là có ảnh hưởng đến việc mua sản phẩm và ra quyết định của người tiêu dùng (W Duan và cộng sự, 2008) Người tiêu dùng thường tìm kiếm các thông tin về sản phẩm, đặc biệt là bình luận, đánh giá được đăng bởi những khách hàng đã mua trước đó để có cảm giác an toàn hơn khi mua sản phẩm, dịch vụ nào đó Các nghiên cứu trước đây đã tìm thấy ảnh hưởng của eWOM trong các nguồn này đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng (Ismail Erkan, Chris Evans, 2016; Amal M Almana và cộng sự, 2013) Đặc biêt, với sự phát triển của Internet cũng như các trang thương mại điện tử đã tạo điều kiện cho việc tìm kiếm thông tin, đánh giá trở nên dễ dàng hơn, tính ẩn danh cũng giảm thiểu, làm cho thông tin trở nên đáng tin cậy hơn (Lopez và Jones, 2009)
Tuy nhiên, rất khó để hình dung tất cả thông tin eWOM có ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Do có lượng lớn thông tin mà người tiêu dùng tiếp xúc, họ cần phải phê bình và sàng lọc thông tin trước khi sử dụng Cơ chế này giữa eWOM và ý định mua hàng của người tiêu dùng vẫn chưa được giải thích mặc dù các nghiên cứu đã đề cập trước đây đã phát hiện ra tác động của eWOM trong phương tiện truyền thông xã hội (Ismail Erkan và Chris Evans, 2016)
Dựa theo những bài báo nghiên cứu về eWOM trước đây, chúng tôi muốn tìm hiểu xem tác động của đánh giá, bình luận ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua hàng của khách hàng, từ đó mang lại kết quả và ý nghĩa đối với những hoạt động nghiên cứu khác cũng như việc quản lý và bán hàng trên các trang thương mại điện tử.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm tìm hiểu mức độ ảnh hưởng của các đánh giá, bình luận đến ý định mua hàng của khách hàng trên các nền tảng thương mại điện tử.
-Hệ thống hóa lại cơ sở lý thuyết, tìm hiểu về eWOM Nghiên cứu sự tác động của eWOM đến ý định mua hàng, các nhân tố ảnh hưởng và phương pháp đo lường.
-Xác định phương pháp nghiên cứu, mô hình để lấy mẫu và phân tích dữ liệu.
-Đưa ra các kiến nghị sử dụng eWOM để nâng cao hiệu quả việc quản lý, bán hàng trực tuyến của các nhà bán lẻ, doanh nghiệp tại Việt Nam.
Phạm vi nghiên cứu
III.1.Đối tượng nghiên cứu
Là người dân có mua sắm online trên các nền tảng thương mại điện tử/ bán hàng trực tuyến.
Mục tiêu của bài nghiên cứu là tìm ra mối quan hệ giữa đánh giá sản phẩm với hành vi và thái độ của khách hàng Vì vậy ta cần phải khảo sát và tìm hiểu thông qua các đối tượng là những người mua hàng bằng các ứng dụng thương mại điện tử - vốn là những người tiếp xúc và chịu ảnh hưởng bởi những đánh giá sản phẩm
III.2.Phạm vi nghiên cứu
Theo Báo Cáo Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam 2021 của Hiệp hội Thương mại Điện Tử Việt Nam, Đà Nẵng đứng thứ ba trong bảng xếp hạng Chỉ số Thương mại điện tử Việt Nam 2021 với 19,0 điểm Đà Nẵng cũng đứng thứ ba về chỉ số Nguồn nhân lực và hạ tầng công nghệ thông tin (NNL&HT) chỉ sau hai đầu tàu là Hà Nội và TP.Hồ Chí Minh Từ những con số này ta thấy rằng Đà Nẵng vẫn là thành phố có lượng lớn khách hàng sử dụng thương mại điện tử trong việc mua sắm Vì vậy việc thực hiện nghiên cứu ở thành phố Đà Nẵng sẽ đưa lại kết quả khách quan phù hợp với mục tiêu của cuộc nghiên cứu này.
Phương pháp nghiên cứu
IV.1.Quy trình nghiên cứu:
Với mục tiêu phân tích ảnh hưởng của các đánh giá, phản hồi trên nền tảng shopping online, cuộc nghiên cứu này tập trung vào đối tượng sử dụng nhiều phương tiện truyền thông Từ đó đưa ra các dữ liệu đánh giá khách quan về mức độ tác động của eWOM đến ý định mua hàng trên các nền tảng thương mại điện tử này Đội ngũ đã thực hiện một cuộc khảo sát, những người khảo sát được yêu cầu nhớ lại ý định của họ khi mua hàng online có bị tác động bởi những nguồn eWOM xung quanh hay không Để khuyến khích người tham gia trả lời theo đúng trải nghiệm của họ, chúng tôi đã có một phần quà cảm ơn để gửi đến họ Các biến khảo sát được thiết lập dựa trên những giả thuyết mà nhóm đã đưa ra về những yếu tố từ các đánh giá, phản hồi có ảnh hưởng đến ý định mua hàng của họ.
Vì nguồn lực cuộc nghiên cứu có giới hạn thế nên chúng tôi đã thực hiện cuộc khảo sát trong vòng 2 tuần từ ngày 24/10/2021 đến ngày
7/11/2021, trong phạm vi thành phố Đà Nẵng Chúng tôi sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng trong suốt cuộc khảo sát này Nó cho phép chúng tôi tổng quát hóa lại những dữ liệu từ đối tượng mẫu một cách số học nhất.
IV.2.Thu thập dữ liệu:
Thu thập dữ liệu được thực hiện thông qua khảo sát trực tuyến trên Google Biểu mẫu Khảo sát này cho phép sinh viên dễ dàng điền và gửi dữ liệu bằng điện thoại thông minh, với sự linh hoạt về thời gian hoàn thành Kết quả được tự động tổng hợp trong Google Sheet, tạo điều kiện thuận lợi cho việc xử lý và phân tích dữ liệu sau này.
IV.3.Các phương pháp phân tích dữ liệu
IV.3.1.Phân tích thống kê mô tả
Lập bảng tần suất về số lượng và các đặc điểm về nhân khẩu học của người tiêu dùng tìm kiếm thông tin dựa trên các bài đánh giá ,bình luận về sản phẩm trên các nền tảng mua sắm trực tuyến (Tiki, shopee…).
IV.3.2.Phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Kết quả khảo sát được phân tích với phần mềm thống kê SPSS 20 và phần mềm AMOS 20 Đầu tiên, các thang đo sẽ được kiểm định để đảm bảo độ tin cậy và xác thực Bằng công cụ Cronbach’s Alpha, người phân tích loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế các biến rác trong quá trình nghiên cứu và đánh giá độ tin cậy của thang đo.Trong đó , hệ sốCronbach Alpha của các nhóm nhân tố đều lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của các chỉ báo đều lớn hơn 0.3, có thể kết luận thang đo của các nhóm nhân tố đủ tin cậy Thông thường, thang đo có CronbachAlpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được Nhiều nhà nghiên cứu cho rằng khi thang đo có độ tin cậy từ 0.8 trở lên đến gần 1 là thang đo lường tốt Đối với giá trị hội tụ và giá trị phân biệt của thang đo được kiểm tra qua các bước phân tích nhân tố EFA và CFA Cuối cùng, mô hình cấu trúc tuyến tính SEM được sử dụng để xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng và mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố.
Những đóng góp của nghiên cứu
Xác định được sự ảnh hưởng của các đánh giá, phản hồi về sản phẩm trên các nền tảng ứng dụng shopping online đến ý định mua hàng của người khách hàng thông qua các các biến số về khách hàng, thông tin người gửi và thông điệp của các đánh giá, phản hồi (eWOM)
Những kinh nghiệm rút ra trong trong quá trình nghiên cứu là cơ sở cho việc hoàn thiện các hoạt động nghiên cứu về sự tác động của các đánh giá phản hồi ( Ewom) đến ý định mua của người tiêu dùng trong những nghiên cứu sau
Giúp các doanh nghiệp nắm bắt được những nhân tố quan trọng của các đánh giá phản hồi ( Ewom) tác động đến ý định mua hàng của khách hàng, từ đó phát triển các đánh giá phản hồi ( Ewom) như là một công cụ marketing một cách hiệu quả, đặc biệt đối với các nhãn hiệu mới.
Những hạn chế của nghiên cứu
Phạm vi nghiên cứu chưa bao quát hoàn toàn, chưa thể mô tả chi tiết được cỡ mẫu.
Bố cục báo cáo
Chương 1: Tổng quan nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Kết quả nghiên cứu
Chương 4: Kết luận và kiến nghị
Cơ sở lý thuyết
Một số mô hình khảo cứu về eWOM
Sau khi tìm hiểu các bài báo nghiên cứu về eWOM, chúng tôi đã chọn những mô hình sau để tham khảo và lấy đó làm cơ sở lý thuyết Những bài báo nghiên cứu này được đăng từ nguồn uy tín, bên cạnh đó, mô hình của những bài báo này đưa ra là phù hợp và sát với mục tiêu nghiên cứu của chúng tôi.
I.1.Mô hình nghiên cứu của Muddasar Ghani Khwaja và cộng sự, (2020)
Bài nghiên cứu với đề tài “Kiểm tra ảnh hưởng của eWOM, niềm tin và sự chấp nhận thông tin về ý định mua hàng trong bối cảnh tiếp thị kỹ thuật số tăng tốc” đã được phân tích dữ liệu bằng cách cắt ngang và dữ liệu được thu thập bằng bảng câu hỏi có cấu trúc.
Mẫu xử lý bằng cách thực hiện các thử nghiệm sàng lọc và chuẩn mực dữ liệu, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA) và phân tích mô hình đường dẫn.
Các biến của mô hình bao gồm: Chất lượng thông tin (IQ) Thông tin hữu, ích (IU) Rủi ro được nhận thức (PR) Chất lượng tranh luận (AQ), Khuynh hướng, , tin tưởng (TI) Sự chấp nhận thông tin (IA).,
I.2.Mô hình nghiên cứu của Jian-Jun Wang và cộng sự, (2018)
Hình 1: Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của eWOM đến quyết định mua của người tiêu dùng
Jian-Jun Wang và cộng sự đã đưa ra mô hình sau để nghiên cứu tác động của mối quan hệ xã hội eWOM đối với ý định mua hàng như sau:
Nghiên cứu thực địa được thực hiện thông qua khảo sát trực tuyến để kiểm tra mô hình nghiên cứu và các giả thuyết Áp dụng phần bình phương tối thiểu (PLS) để xác nhận các phép đo và kiểm tra tất cả các giả thuyết và kiểm tra hiệu ứng kiểm duyệt Các biến của mô hình bao gồm: EWOM ràng buộc chặt chẽ, Giá trị cảm nhận EWOM yếu kém.,
I.3.Mô hình nghiên cứu của Md Alamgir Hossain và cộng sự, (2019).
Md Alamgir Hossain và cộng sự đã đưa ra mô hình sau để nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến truyền miệng điện tử.
Hình 2: Mô hình nghiên cứu tác động của mối quan hệ xã hội eWOM đối với ý định mua hàng
Nghiên cứu sử dụng một cuộc khảo sát trực tuyến / dựa trên web để giao tiếp với những người trả lời tiềm năng thông qua Facebook với các biến bao gồm: Có đi có lại Danh tiếng Độ bền ràng buộc Độ tin cậy Chất lượng đầu ra, , , , , Chất lượng tương tác Chất lượng môi trường.,
I.4.Mô hình nghiên cứu của Ismail Erkan, Chris Evans, (2016)
Ismail Erkan, Chris Evans đã đưa ra những yếu tố của eWOM tác động đến ý định mua hàng như sau
Hình 3: Mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến truyền miệng điện tử
Hình 4: Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua hàng
Với đề tài “Ảnh hưởng của eWOM trên mạng xã hội đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng: Một cách tiếp cận mở rộng để tiếp nhận thông tin”, tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu khảo sát lấy mẫu, phương pháp nghiên cứu định lượng bao gồm các biến: Chất lượng thông tin, Sự uy tín thông tin, Sự Cần thiết của thông tin, Thái độ đối với thông tin, Hữu ích của thông tin, Đón nhận thông tin.
I.5.Mô hình nghiên cứu của Choi-Meng Leong và cộng sự, (2021)
Với đề tài “Ảnh hưởng của thông tin eWOM trên mạng xã hội đến ý định mua hàng”, tác giả đã sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng, khảo sát bản câu hỏi Kỹ thuật chọn mẫu có mục đích được sử dụng để chọn những người trả lời của nghiên cứu này Các biến được đưa ra bao gồm: Chấp nhận thông tin Thông tin hữu ích Chất lượng thông tin Sự uy tín của thông, , , tin, Thông tin Task-Fi Nhu cầu thông tin Thái độ đối với thông tin., ,
Choi-Meng Leong và cộng sự đã đưa ra các yếu tố eWOM tác động đến ý định mua hàng trong mô hình dưới đây.
Đề xuất mô hình nghiên cứu
II.1.Mô hình nghiên cứu
Hình 5: Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của thông tin eWOM đến ý định mua hàng
Dựa vào mô hình từ những bài nghiên cứu trước đây, có thể khẳng định eWOM có tác động đến người tiêu dùng Bên cạnh đó, chúng tôi còn tham khảo những yếu tố tác động đến ý định mua hàng và từ đó đề xuất mô hình dưới đây.
Hình 6: Mô hình đề xuất nghiên cứu ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua hàng
II.2.Cơ sở lý thuyết
II.2.1 Định nghĩa truyền miệng trực tuyến (eWOM)
Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, EWOM là phương pháp hữu hiệu để người tiêu dùng tham gia vào quảng cáo phi thương mại, chia sẻ và thảo luận kinh nghiệm trực tiếp về sản phẩm và thương hiệu cụ thể (Chevalier & Mayzlin, 2006) Các đề xuất là nguồn quan trọng cho những người bị hấp dẫn bởi mua sắm trực tuyến (Ho and Dempsey, 2010).Những đánh giá của người tiêu dùng trực tuyến về thông tin của một loại sản phẩm dựa trên những trải nghiệm cá nhân, thì dễ dàng bị ảnh hưởng bởi sở thích cũng như cách sử dụng sản phẩm của họ Cho dù những đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng có thể thay đổi từ ngắn đến dài hoặc từ chủ quan đến khách quan, nhưng nhìn chung chúng có hai vai trò: cung cấp thông tin về sản phẩm và đưa ra các khuyến nghị tích cực hoặc tiêu cực cho những người mua tiềm năng Người dùng có kinh nghiệm viết thông tin về sản phẩm hướng đến người tiêu dùng khác, bao gồm các đánh giá về các lợi thế và nhược điểm của sản phẩm bằng cách đăng đánh giá trên các trang thương mại điện tử Những ý kiến cá nhân và kinh nghiệm để lại hiệu quả đáng kể cho người đọc trong đánh giá sản phẩm và quyết định mua hàng cuối cùng (Lu, Chang và Chang, 2014)
II.2.2 Đặc điểm của Ewom Giao tiếp eWOM do chính người tiêu dùng tạo ra và cung cấp, khiến nó trở thành một nguồn thông tin phi thương mại đáng tin cậy hơn cho người tiêu dùng (Mangold & Faulds, 2009 Chu & Kim, 2011; ) Theo Wu & Wang
(2011), người tiêu dùng dựa vào truyền miệng nhiều hơn là các nguồn thông tin khác khi đưa ra ý định mua hàng Do vai trò của nó trong việc cung cấp cho người tiêu dùng thông tin phi thương mại về sản phẩm và ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng, eWOM đã thu hút sự chú ý từ cả những người thực hành và nghiên cứu (De Bruyn & Lilien,
EWOM xuất hiện thông qua nhiều phương tiện điện tử bao gồm các diễn đàn thảo luận trực tuyến, hệ thống bảng thông báo điện tử, nhóm tin, blog, trang đánh giá và các trang mạng xã hội (Cheung và cộng sự, 2008).
Tiếp thị truyền miệng qua điện tử (eWOM) đã vượt qua các chiến lược tiếp thị truyền thống trong việc tiếp cận và thuyết phục khách hàng tiềm năng eWOM mang lại nhiều lợi thế hơn so với các phương pháp tiếp thị truyền thống về mặt thời gian, chi phí và phạm vi, giúp các doanh nghiệp tiếp cận được đối tượng mục tiêu rộng hơn một cách hiệu quả hơn.
II.2.3 Các yếu tố của eWOM tác động đến ý định mua của người tiêu dùng.
II.2.3.1 Thông tin hữu ích
Thông tin hữu ích/ tính hữu ích của thông tin đề cập đến nhận thức của mọi người rằng việc sử dụng thông tin mới sẽ nâng cao hiệu suất của họ (Bailey & Pearson 1983 Cheung và cộng sự, 2008) Tính hữu ích của thông tin; được coi là yếu tố chính dự báo về việc tiếp nhận thông tin (Davis, 1989; Sussman & Siegal, 2003) và ý định mua (Lee & Koo, 2005) Bởi vì mọi người có xu hướng tương tác với thông tin khi họ nghĩ rằng nó hữu ích Đặc biệt là trên các phương tiện truyền thông xã hội, nơi mà mọi người tiếp xúc và bắt gặp một lượng lớn thông tin eWOM; do đó, họ có thể có ý định tiếp nhận/ áp dụng thông tin nhiều hơn khi họ thấy thông tin đó hữu ích.
Người tiêu dùng có xu hướng tìm kiếm thông tin hữu ích từ nhiều kênh và nhiều nguồn khác nhau trước khi ra quyết định với một đối tượng nào đó mà họ hướng tới Cụ thể ở đây là tìm kiếm thông tin hữu ích cho các ý định mua hàng (Hendricks 1998, Silverman 1997) Thông tin hữu ích có thể định hướng quá trình ra quyết định của người tiêu dùng (Erdem, Swait & Louviere, 2002), từ đó họ hình thành khả năng phân biệt và chọn lọc thông tin hữu ích một cách có chủ đích.
II.2.3.2 Thái độ đối với thông tin
Thái độ đối với thông tin vẫn có ảnh hưởng đến ý định mua hàng. Nhu cầu thông tin và thái độ đối với thông tin là 2 tiền tố quan trọng nhất trong việc định hình ý định mua sắm Khi một cá nhân có thái độ tích cực và có nhu cầu tìm kiếm thông tin truyền miệng điện tử trên mạng xã hội, họ có xu hướng đánh giá các thông tin này là hữu ích và nhờ đó mà khả năng chấp nhận thông tin là cao hơn Với thái độ sẵn sàng tiếp nhận thông tin thì chắc chắn ý định mua hàng của họ sẽ tăng lên và nhờ đó mà doanh thu của doanh nghiệp cũng sẽ phát triển (Lê Minh Chí và Lê Tấn Nghiêm, 2018) Thái độ đối với thông tin như những tiền chất chính của ý định mua hàng, là một trong những yếu tố quyết định eWOM ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng (Ajzen, 1991; Bagozzi và cộng sự, 1992; Fishbein & Ajzen, 1975) và các nghiên cứu trước đây (Chu & Kim, 2011; Park và cộng sự, 2007; Prendergast và cộng sự, 2010)
II.2.3.3 Khuynh hướng tin tưởng
Theo mức độ tin tưởng vào thông tin eWOM, người tiêu dùng có xu hướng hành động khác nhau Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tin tưởng của người tiêu dùng là rủi ro nhận thức được Khi nhận thấy một tình huống rủi ro có thể đến với mình , người tiêu dùng sẽ cố gắng tránh né nó Khi người tiêu dùng tìm kiếm yếu tố rủi ro cao, họ có xu hướng chọn tìm hiểu thêm thông qua eWOM Việc sử dụng eWOM sẽ đạt ở mức đỉnh điểm khi người tiêu dùng cảm thấy rằng họ đang thực sự bước vào những tình huống rủi ro (Zhang và cộng sự, 2019) Tương tự, Khwaja et al (Khwaja và cộng sự, 2019), giải thích rằng thông tin của người bán ít đáng tin cậy hơn đối với các cá nhân khi họ tìm kiếm đánh giá của người tiêu dùng.Đánh giá của người tiêu dùng được coi là có tính chất đáng tin cậy vì chúng cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm mà không có bất kỳ sự thiên vị nào Về phía công ty, luôn có một mô tả tích cực về sản phẩm và dịch vụ mà họ cung cấp; do đó, trong tâm trí khách hàng tiềm năng vẫn còn rủi ro nhận thức (Abedi và cộng sự, 2019) Xu hướng tin tưởng do đó được giả thuyết để tác động tích cực đến giá trị cảm nhận.
II.2.3.4 Giá trị cảm nhận
Giá trị cảm nhận là những giá trị mà người tiêu dùng có thể cảm nhận thông qua những thông tin mà họ tiếp xúc như: Cảm nhận về Hình ảnh thương hiệu, cảm nhận rủi ro, cảm nhận có ảnh hưởng tiêu cực đến ý định mua trực tuyến của người tiêu dùng, cảm nhận sự thích thú, nhận thức rủi ro đối với sản phẩm (Lopez và Jones, 2009).
Cảm nhận rủi ro được xác định cản trở ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Cảm nhận rủi ro: Bên cạnh những thông tin có ích, người tiêu dùng còn quan tâm đến các rủi ro về sản phẩm, sự không trung thực của người bán, vấn đề thanh toán, đổi trả hàng (Cheung & Thadani, 2012) Rủi ro sản phẩm trong mua sắm trực tuyến, đặc biệt với những người mới tham gia hoặc mới đang tìm hiểu do người mua không thể kiểm tra và thử nghiệm chất lượng sản phẩm trước khi ra ý định (Hsu và cộng sự, 2013) Bên cạnh đó, Lin và cộng sự (2010) còn cho rằng, nguy cơ rủi ro thông tin, rủi ro sản phẩm có tác động tiêu cực đến ý định hành vi mua.
Truyền miệng điện tử là cơ sở được khách hàng tiềm năng sử dụng để thu thập thông tin về trải nghiệm từ những khách hàng đã sử dụng. Điều làm Ewom khác biệt chính là sự truyền miệng mạnh mẽ chủ yếu phụ thuộc vào việc khách hàng truyền đạt những suy nghĩ và ý kiến của họ về các sản phẩm mà họ đã sử dụng; trong khi tiếp thị lan truyền được thiết kế để truyền bá kiến thức về sản phẩm Mặc dù người dùng của một sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định không muốn đăng trải nghiệm của họ, nhưng họ vẫn có thể bị ảnh hưởng bởi những nhận xét mà họ đọc trên các trang mạng xã hội (Mersid Poturak, Merve Turkyilmaz, 2018) Nghiên cứu của Sharif, Ahmad & Ahmad (2016) đã tập trung vào việc tìm hiểu xem liệu nguồn tin cậy có ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng hay không Nghiên cứu được thực hiện ở hai thành phố khác nhau đã chứng minh rằng tác động có ý nghĩa về mặt thống kê có thể nhìn thấy được đối với người tiêu dùng Chất lượng trang web và xu hướng của người mua sử dụng Facebook để mua sắm dựa trên web một cách đơn giản và ảnh hưởng rõ rệt đến lòng tin của người mua hàng Mặt khác,những lời giới thiệu đến từ một người mà người đọc biết sẽ ảnh hưởng đến thái độ của họ hơn là sự tin tưởng (Sharif và cộng sự) Dựa trên những phát hiện của Goodrich & De Mooij (2014), thông tin thu được từ các nguồn đã biết như bạn bè và gia đình được coi là một phần của các phương tiện truyền thông truyền thống Trong khi đó , các nguồn dữ liệu dựa trên độ chắc chắn, ví dụ, các công cụ tìm kiếm là rất cần thiết trong các xã hội nơi việc điều chỉnh mất nhiều thời gian hơn và độ không chắc chắn cao có thể nhìn thấy được (Goodrich & De Mooij, 2014).
II.2.4 Mối liên hệ giữa eWOM và ý định mua hàng.
Thông thường, mối quan hệ bền chặt chia sẻ nhiều loại thông điệp khác nhau về một sản phẩm, bao gồm cả trải nghiệm của chính họ (Berger, 2014) Với sự phát triển của công nghệ thông tin (CNTT) và Internet, đặc biệt là sự phổ biến của SNS, các cá nhân có thể giao tiếp thường xuyên và thuận tiện hơn với các mối quan hệ ràng buộc bền chặt của họ (ví dụ: gia đình, bạn bè thân thiết (Choi và cộng sự, 2017) Trên cơ sở lý thuyết hỗ trợ xã hội, người tiêu dùng có nhiều khả năng tìm kiếm sự hỗ trợ xã hội từ các mối quan hệ xã hội bền chặt của họ khi họ gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định (Cohen và Wills, 1985)
Một số nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ chặt chẽ giữa eWOM và ý định mua hàng Theo kết quả nghiên cứu của Md Alamgir Hossain và cộng sự
KẾT QUẢ VÀ ĐÁNH GIÁ
Mô tả mẫu điều tra
Dữ liệu sơ cấp được thu thập theo phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên thông qua phỏng vấn bảng câu hỏi Tác giả phát ra 250 bảng câu hỏi, để loại trừ các bảng câu hỏi không hợp lệ thì còn lại đúng kích thước mẫu là 210.
Dữ liệu thu được từ 210 phiếu điều tra hợp lệ sẽ được sử dụng để tiến hành phân tích, nhằm trả lời các câu hỏi nghiên cứu đã đề ra Sau khi tiến hành công tác làm sạch số liệu và xú lý số liệu sơ cấp qua phần mềm Excel, số liệu cuối cùng được đưa vào dữ liệu phần mềm SPSS để có thể bắt đầu tiến hành các công cụ của phần mềm để phân tích và tiến hành đánh giá Kết quả quá trình phân tích được trình bày cụ thể ở các phần tiếp theo Kết quả phân tích mẫu điều tra như sau:
Nguồn từ kết quả phân tích dữ liệu SPSS
Tiêu chí Phân loại Tần số Tỷ lệ
Tần suất Hiếm khi 68 32.4% thỉnh thoảng 98 46.2%
Tuỳ thuộc vào nhu cầu mua hàng
Bảng 1: Mô tả khảo sát
Về giới tính, trong 210 mẫu khảo sát thì có 156 khách hàng là nữ và có 54 khách hàng là nam Tỷ lệ khách hàng nữ và nam có sự chênh lệch cao Số khách hàng nữ chiếm 74.3% còn khách hàng nam chiếm 25.9%. Điều này cho thấy khách hàng nữ chiếm tỷ lệ cao hơn khách hàng nam, có thể do tính chất là nữ có sở thích mua sắm nhiều hơn nam giới.
Về độ tuổi, cho thấy 18-24 tuổi có 153 người (chiếm 72.9%), khách hàng từ 25-40 tuổi (chiếm 26,7%) và khách hàng trên 40 tuổi chỉ (chiếm 0.5%) Người trẻ tủi hiện hay luôn muốn cải thiện cuộc sống cũng như chăm chút ngoại hình cho bản thân Vù thế người trẻ tủi họ sẽ sẵn sàng mua hàng nếu sản phẩm đó giúp ích cho họ Điều này cho thấy đa số khách hàng mua hàng trên nền tảng shopping online là những người trẻ tuổi.
Về tần số mua, có 68 khách hàng hiếm khi mua hàng (chiếm 32,4%), có 98 khách hàng thỉnh thoảng mua hàng(chiếm 46.7%), có 14 khách hàng thường xuyên mua hàng(chiếm 6.7%) và có 30 khách hàng quyết định mua hàng tùy thuộc vào nhu cầu (chiếm14.3%) Ở nước ta, việc mua hàng trên nền tảng thương mại điện tử mới phát triển mạnh trong thời gian gần đây Nên người dùng chưa quen với việc mua online hơn là việc đến tận nơi Và người dùng họ cũng chưa tin tưởng vào các sản phẩm được bán trên các nền tảng này Vì thế, khách hàng thỉnh thoảng mua hàng trên các nền tảng này là chủ yếu.
Kết quả kiểm định thang đo
II.1.Kiểm tra hệ số tin cậy Cronbach Alpha
Nguồn từ kết quả phân tích dữ liệu SPSS
Yếu tố Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan biến tổng
Cronba ch’s Alpha nếu loại biến
Sự quen thuộc FAM1FAM2 7,707,70 1,8591,962 ,672,632 ,650,695 0,783
VAL3 7,49 1,725 ,611 ,759 Ý định mua hàng INT1 7,81 1,970 ,636 ,685 0,781
Bảng 2: Tổng hợp kết quả đo lường thang đo
Nhân tố "Sự hữu ích" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng 0,816 > 0,6, các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Nhân tố "Thái độ" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng 0,837
≥ 0,6, các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Nhân tố "Khuynh hướng tin tưởng" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng 0,805 ≥ 0,6 , các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Nhân tố "Sự quen thuộc" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng
0,783 ≥ 0,6, các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥
0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Nhân tố "Giá trị cảm nhận" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng 0,798 ≥ 0,6, các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
Nhân tố "Ý định mua hàng" cho kết quả hệ số Cronbach's Anpha bằng 0,781 ≥ 0,6, các biến đều có hệ số tương quan tổng biến phù hợp
(≥ 0,3) Vì vậy, rút ra kết luận tất cả thang đo này phù hợp được giữ nguyên cho phân tích EFA.
II.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA:
EFA - Exploratory Factor Analysis, hay còn gọi là phân tích nhân tố khám phá Đây là loại phân tích dùng để khám phá rằng trong tổng các biến phân tích thì có tổng cộng bao nhiêu nhân tố chính.
Trong phân tích này, chúng ta sẽ dựa vào tiêu chí là: các biến có tương quan đến nhau hay không để có thể gộp thành một nhóm với mục đích khám phá, xác nhận và so sánh đối chiếu số lượng nhân tố trong mô hình nghiên cứu với các dữ liệu thực tế.
Vì thực tế không phải lúc nào cũng giống với lý thuyết, cho nên ta mới cần đến các phân tích EFA này để kiểm định lý thuyết từ các dữ liệu thực tế thông qua quá trình phân tích Cụ thể hơn là ở đây ta dùng dữ liệu thu thập được từ thực tế để kiểm định lại các mô hình lý thuyết rằng
“eWOM có ảnh hưởng tới quyết định mua hay không?” mà nhóm đã đề ra.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Bảng 3: Kết quả KMO và Bartlett
Chỉ số KMO = 0.775 > 0.5, chỉ số này trong khoảng giá trị 0.7 < KMO
Giá trị kiểm định Bartlett's là 1497,429 với mức ý nghĩa Sig = 0,00 50%: đạt yêu cầu Khi đó ta có thể nói rằng 6 nhóm nhân tố trên ảnh hưởng đến 59,976% sự biến thiên của dữ liệu và mô hình EFA là phù hợp.
Giá trị hệ số Eigenvalues của 6 nhóm nhân tố đều cao, cụ thể hơn là các chỉ sổ này tất cả đều >1 Điều này chứng tỏ rằng tất cả 6 nhân tố đều đạt điều kiện để giữ lại trong mô hình phân tích nhân tố khám phá.
Với số lượng mẫu là 210, chọn giá trị Factor Loading tối thiểu = 0.5
Có thể thấy có 6 nhân tố được rút ra:
- Nhân tố 1: bao gồm ATD2, ATD1, ATD4 -> Đặt tên: “Thái độ đối với thông tin”
- Nhân tố 2: bao gồm HEL1, HEL3, HEL2 -> Đặt tên: “Thông tin hữu ích”
- Nhân tố 3: bao gồm TRU2, TRU1, TRU3 -> Đặt tên: “Khuynh hướng tin tưởng”
- Nhân tố 4: bao gồm FAM3, FAM1, FAM2 -> Đặt tên: “Sự quen thuộc”
- Nhân tố 5: bao gồm VAL2, VAL1, VAL3 -> Đặt tên: “Giá trị cảm nhận”
- Nhân tố 6: bao gồm INT3, INT2, INT1 -> Đặt tên: Ý định mua hàng
Các hệ số tải Factor Loading Values của 6 nhân tố trên đều >0.5, đồng thời không có trường hợp các biến nào cùng lúc tải lên cả hai nhân tố với hệ số tải gần nhau Nên các nhân tố đảm bảo được giá trị hội tụ và phân biệt khi chúng ta thực hiện phân tích EFA Ngoài ra, không có biểu hiện của sự xáo trộn giữa các nhân tố trên, nghĩa là câu hỏi dùng để thu thập dữ liệu cho các nhân tố này không có sự lẫn lộn với câu hỏi của các nhân tố khác Nên sau khi phân tích các nhân tố, thì các nhân tố độc lập này được giữ nguyên, không bị tăng thêm hoặc giảm đi nhân tố.
II.3.Phân tích nhân tố khẳng định CFA
Phương sai trích xuất là một thước đo độ tin cậy Nó phản ánh tổng thay đổi của biến quan sát được tính toán bởi biến tiềm ẩn Theo Hair & ctg (1998), phương sai chiết xuất của mỗi khái niệm nên vượt quá 0,5. Một vấn đề quan trọng khác cần được xem xét trong CFA là độ tin cậy của một tập hợp các biến quan sát để đo lường các khái niệm (nhân tố). Thông thường, sử dụng hệ số cronbach alpha vì nó đo lường tính nhất quán bên trong của một tập hợp các biến quan sát trong thang đo.
Bảng 5: Hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
Kết quả phân tích CFA thể hiện ở bảng trên cho thấy: Hệ số tổng phương sai trích và độ tin cậy tổng hợp của các thang đo đều đạt giá trị cao hơn 0,5 Vì vậy, có thể khẳng định độ tin cậy và tínhhội tụ của thang đo được đảm bảo.
Theo hair & ctg (1998), sự phù hợp của mô hình với dữ liệu thị trường cung cấp cho chúng ta những điều kiện đủ và cần thiết để việc quan sát các tập biến đạt được tính đơn hướng, ngoại trừ sai số của các biến quan trọng khác Để đo lường mức độ phù hợp với dữ liệu thị trường, các hệ số chuẩn hóa sau được sử dụng:
Chi-square có P-value>0.05 (CMIN)
CMIN/dft≤t2 (CMIN/df có thể t≤3) (Chi - square điều chỉnh theo bậc tự do)
GFI, TLI, CFI≥0.9 (GFI Chỉ số thích hợp tốt, CFI chỉ số thích hợp so sánh, chỉ số Tucker và lewis TLI)
Kiểm định mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Sau khi tiến hành phân tích độ tin cậy của thang đo thông qua các công cụ Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích nhân tố khẳng định CFA, chúng tôi tiến hành phân tích mô hình câu trúc tuyến tính SEM để kiểm định các giả thuyết đề ra Kết quả phân tích như sau:
Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính thể hiện ở kết quả phân tích mô hình lần 1 cho thấy: các chỉ tiêu đo lường mức độ phù hợp của mô hình gồm: giá trị Chi-square/df = 1,612 < 3, TLI = 0,933 > 0,9, CFI = 0,946 > 0,9, GFI = 0,907 > 0,9, hệ số RMSEA = 0,054 < 0,08 vì thế mô hình có sự phù hợp với thị trường Bên cạnh đó, giá trị P-value của các biến độc lập đều có giá trị 0.000, do đó các biến độc lập này đều thể hiện sự ảnh hưởng tới biến phụ thuộc là “Giá trị cảm nhận” và “Ý định mua hàng” Cụ thể:
Bảng 6: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến lần 1
Khuynh hướng tin tưởng không có ý nghĩa thống kê ở độ tin cậy 90% vì P-value > 0.1 (Loại khỏi mô hình SEM và chạy lại kết quả) Từ đó ta có cơ sở để bác bỏ H3: Khuynh hướng tin tưởng không tác động đến giá trị cảm nhận.
Sau khi loại bỏ giả thuyết H3, chúng tôi chạy lại mô hình SEM và có được kết quả phân tích tương quan giữa các biến lần 2 như sau:
Bảng 7: Kết quả phân tích tương quan giữa các biến lần 2
Kết quả các giá trị P-value của các biến độc lập đều có giá trị 0,05, do đó các biến độc lập đều thể hiện sự ảnh hưởng tới biến phụ thuộc và mối quan hệ này là tích cực do dấu của các mối quan hệ đều dương Do đó tất cả giả thuyết đều được chấp nhận.
Trong số các yếu tố EWOM ảnh hưởng đến "Giá trị cảm nhận", "Thái độ" đóng vai trò quan trọng nhất với hệ số chuẩn hóa là 0,229, tiếp đến là "Sự hữu ích" với hệ số là 0,177 Điều này có nghĩa là khách hàng càng có thái độ tích cực với thông tin và thông tin đó càng hữu ích thì giá trị mà khách hàng nhận được từ những thông tin này càng lớn.
Bên cạnh đó, ảnh hưởng của nhân tố “Giá trị cảm nhận” có tác động mạnh đế “Ý định mua hàng” với hệ số chuẩn hóa là 0.360 và nhân tố “Sự quen thuộc” có tác động với hệ số là 0.228
Trong các phương pháp nghiên cứu định lượng bằng phương pháp lấy mẫu, thông thường chúng ta phải chia ra làm hai mẫu con Một nửa dùng để ước lượng các tham số mô hình, và một nửa để đánh giá lại Cách khác là lặp lại nghiên cứu bằng một mẫu khác Hai cách trên thường không thực tế vì mô hình cấu trúc tuyến tính thường đòi hỏi mẫu lớn nên cách này tốn nhiều thời gian và chi phí (Anderson và Gerbing, 1998) Đối với số lượng mẫu nghiên cứu là 207 thì thực hiện Bootstrap là phương pháp phù hợp nhất để sử dụng. Đối với nghiên cứu này, cỡ mẫu khảo sát chính thức là 207 người, tác giả lựa chọn số lượng mẫu kiểm định bằng phương pháp Bootstrap là 500 người để đáp ứng yêu cầu về việc mẫu ban đầu đóng vai trò đám đông. Kết quả kiểm định Bootstrap với cỡ mẫu là 500 cho kết quả như sau:
Bảng 8: Kết quả kiểm định Bootstrap
Ghi chú: SE là sai lệch chuẩn; SE-SE là sai lệch chuẩn của sai lệch chuẩn; Bias là độ chệch; SE-Bias là sai lệch chuẩn của độ chệch.
Kết quả kiểm định trong bảng cho thấy sự chênh lệch giữa ước lượng mô hình và giá trị thực tế là không đáng kể Do đó, có thể kết luận rằng các ước lượng của mô hình là đáng tin cậy và mô hình vẫn phù hợp ngay cả khi kích thước mẫu lớn hơn 500.
III.1.Bảng tổng hợp kết quả
Với các kết quả phân tích trên đây, các giả thuyết ban đầu đưa ra đều được kiểm định và chứng minh, được tổng hợp như sau:
STT Giả thuyết Kết luận
1 H1: Thông tin hữu ích ảnh hưởng tích cực đến giá trị cảm nhận Chấp nhận
2 H2: Thái độ đối với thông tin ảnh hưởng tích cực đến giá trị cảm nhận Chấp nhận
3 H4: Giá trị cảm nhận ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng Chấp nhận
4 H5: Sự quen thuộc ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng Chấp nhận
Bảng 9: Tổng hợp kết quả kiểm định nghiên cứu
Giả thuyết H1 phát biểu rằng “Thông tin hữu ích ảnh hưởng tích cực đến giá trị cảm nhận” tức là yếu tố “Thông tin hữu ích” tác động cùng chiều với “Giá trị cảm nhận” Kết quả kiểm định cho thấy HEL tác động tích cưc đến VAL với hệ số Beta=0.229, hệ số Sig=0.000
