những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên tiktokshop của người tiêu dùng tại tp hồ chí minh

TÓM TẮT Nghiên cứu “Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại Thành phố Hồ Chí Minh” được tiến hành nhằm đánh giá các nhân tố tác đ

TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Tính cấp thiết của đề tài

Những năm gần đây, trước sự tiến bộ trong công nghệ, cùng với việc lan rộng của internet và sự đa dạng hóa của các phương tiện di động, kích thích sự phát triển không ngừng của thương mại điện tử (TMĐT), tạo ra một cơn sốt mua sắm trực tuyến và một cách tiếp cận mới với kinh doanh Đặc biệt, trong hai năm diễn ra đại dịch COVID-19, TMĐT ở Việt Nam đã trải qua hai làn sóng tăng trưởng đáng chú ý, chứng kiến sự gia tăng đột biến của số lượng khách hàng mua sắm qua mạng cùng với sự tích cực triển khai các hoạt động số hóa từ phía doanh nghiệp và các cá nhân kinh doanh Và ở thời điểm hiện tại, TMĐT ở Việt Nam đã trở thành điểm sáng của nền kinh tế, với sự phát triển mạnh mẽ và tích cực từ cả khách hàng và doanh nghiệp, tạo ra những cơ hội mới và đem lại sự phồn thịnh cho thị trường kinh doanh trực tuyến của đất nước

Theo báo cáo của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số, năm 2023, doanh thu TMĐT Việt Nam vượt qua mốc 20 tỷ USD, tăng trưởng 25% so với năm trước, thuộc top đầu thế giới Lượng người mua sắm trực tuyến cũng tăng so với năm 2022, đạt khoảng 59-60 triệu người, với ước tính giá trị mua sắm của mỗi người khoảng 300-320 USD Như vậy, có thể nhận thấy thị trường TMĐT tại Việt Nam là “miếng bánh hấp dẫn” đồng thời là “chiến trường” khắc nghiệt của các ông lớn Theo số liệu của Metric, tính đến quý III/2023, tổng doanh thu của TMĐT tăng 54,42% so với cùng kỳ năm ngoái và đạt 63 nghìn tỷ đồng Trong đó, TikTokShop mang về 25 nghìn tỷ đồng, xếp thứ 2 trong tổng số 5 sàn TMĐT hoạt động sôi nổi tại Việt Nam tuy chỉ mới ra mắt được gần 3 năm (Theo thứ tự là Shopee, TikTokShop, Lazada, Tiki, Sendo) Sử dụng mô hình mua sắm kết hợp giải trí (Shoppertainment), TikTokShop đã nhanh chóng gây được sự chú ý đặc biệt từ phía khách hàng

Theo tiết lộ của đại diện TikTok Việt Nam, mỗi ngày tại Việt Nam có hơn 12 tỉ lượt xem video trên TikTok, trung bình người Việt sẽ dành khoảng 1-2 tiếng một ngày để lướt TikTok, và việc mua sắm trên nền tảng này đang trở nên ngày càng phổ biến với khoảng 1-2 triệu đơn hàng được tạo ra mỗi ngày Sức hút mãnh mẽ của TikTokShop ban đầu đến từ những video giải trí ngắn đặc trưng, với độ dài ngắn khoảng 1 phút Các Video TikTok thường được tập trung vào nội dung giải trí và gần gũi, thu hút sự chú ý của người dùng một cách nhanh chóng Khi TikTokShop được tích hợp, việc mua sắm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết, khi người dùng có thể mua sắm ngay lập tức các sản phẩm mà họ thấy trong video mà không cần rời khỏi ứng dụng, đồng thời giúp họ có thể dễ dàng hình dung và so sánh và đánh giá chất lượng sản phẩm so với hình ảnh trên các nền tảng TMĐT khác Trải nghiệm mua sắm trên TikTokShop còn mang lại trải nghiệm tương tác trực tiếp giữa người mua và người bán qua các buổi live stream

Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích vượt trội đã kể trên, thì TikTokShop còn tồn tại nhiều rủi ro tiềm ẩn cho cả người bán và người mua như môi trường cạnh tranh gay gắt, chính sách bảo mật, chính sách đổi trả khó khăn, chất lượng sản phẩm không được đảm bảo và còn có sự xuất hiện của hàng giả, không rõ nguồn gốc, các mặt hàng kém chất lượng Những vấn đề này đặt ra thách thức lớn đối với doanh nghiệp tại Việt Nam, đặc biệt là trong việc xây dựng niềm tin và uy tín thương hiệu trong lòng khách hàng Trong bối cảnh này, việc nắm rõ những yếu tố góp phần vào quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok Shop trở nên quan trọng, nhất là trong một thị trường TMĐT đang ngày càng cạnh tranh và đa dạng

Với những lý do đó, tác giả quyết định thực hiện nghiên cứu về đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đếnn quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM” thông qua việc xác định, phân tích và đánh giá mức độ quan trọng của mỗi yếu tố Bằng cách tập trung vào những yếu tố có tầm quan trọng cao nhất, nghiên cứu sẽ cung cấp một cái nhìn sâu hơn và chính xác hơn về hành vi mua sắm trực tuyến trên nền tảng này, việc này sẽ giúp các doanh nghiệp hiểu sâu hơn về TikTokShop và tinh chỉnh chiến lược kinh doanh của họ để tối ưu hóa hiệu quả.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là xác định các yếu tố và mức độ ảnh hưởng của chúng đối với quyết định mua sắm của người tiêu dùng tại TP.HCM Điều này giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi mua sắm trực tuyến và từ đó đề xuất các hàm ý quản trị nhằm nâng cao quyết định mua hàng trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TPHCM

- Xác định những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng

- Đánh giá mức độ tác động của các yếu tố này đến quyết định mua sắm trực tuyến trên Tiktokshop của người tiêu dùng tại TP.HCM

- Đề xuất hàm ý quản trị giúp nâng cao quyết định mua hàng trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM.

Câu hỏi nghiên cứu

Câu hỏi nghiên cứu có liên quan đặt ra:

- Những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM?

- Mức độ ảnh hưởng của những yếu tố này đối với quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM như thế nào?

- Có những hàm ý quản trị nào có thể được đề xuất để doanh nghiệp thúc đẩy quyết định mua hàng trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: là các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TiktokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM Đối tượng khảo sát: người tiêu dùng tại TP.HCM

Nghiên cứu được thực hiện với bảng khảo sát người tiêu dùng trực tuyến tại TP.HCM

- Thông tin trong đề tài khóa luận được thu thập từ tháng 2023 trở về trước

- Thời gian thực hiện bài khóa luận tốt nghiệp từ 01/2024 đến 04/2024.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thu thập dữ liệu: Số liệu sử dụng trong khóa luận này là các số liệu sơ cấp được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát người tiêu dùng tại TP.HCM nhằm tìm ra các yếu tố đặc trưng tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop Ngoài ra, tác giả cũng thu thập dữ liệu thứ cấp như cơ sở lí thuyết, các vấn đề lý luận thông qua các nghiên cứu liên quan, và các tài liệu chuyên ngành

Phương pháp xử lý dữ liệu: Dữ liệu thu được sẽ được chuyển đổi và mã hóa thành định dạng phù hợp để dễ dàng xử lý và phân tích

Phương pháp phân tích: Dựa vào các mục tiêu và câu hỏi nghiên cứu đã đề ra, tác giả sẽ sử dụng các phương pháp phân tích thống kê như phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan, phân tích hồi quy đa biến để khám phá mối liên kết giữa các biến và giải đáp các câu hỏi nghiên cứu Hơn nữa, tác giả còn áp dụng phương pháp phân tích dữ liệu định lượng và định tính để hiểu rõ hơn về các mẫu và xu hướng trong dữ liệu Phần mềm thống kê SPSS sẽ chủ yếu được dùng để tiến hành các phân tích này và trình bày kết quả một cách minh bạch và dễ hiểu.

Kết cấu báo cáo

Đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM” được trình bày theo kết cấu:

Chương 1: Tổng quan về đề tài: Khái quát vấn đề nghiên cứu gồm tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, kết cấu báo cáo, ý nghĩa khoa học và thực tiễn của bài khóa luân

Chương 2: Cơ sở lý thuyết về mua sắm trực tuyến trên TikTokShop: Trình bày các khái niệm, lý thuyết và kết quả từ những nghiên cứu trước đó liên quan đến đề tài Từ đó, đề xuất, xây dựng giả thuyết và mô hình nghiên cứu về các yếu tố của ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trên TikTokShop

Chương 3: Đặc điểm địa bàn và phương pháp nghiên cứu: Trình bày về đặc điểm địa bàn nghiên cứu và quy trình nghiên cứu, các phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong bài và mô tả về dữ liệu nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận: Chương này mô tả kết quả thống kê mô tả, kết quả của các kiểm định độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan, hồi quy và kiểm định T-Test, ANOVA

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị: Chương này đưa ra kết luận tổng quan về kết quả nghiên cứu và đề xuất một số hàm ý quản trị

Bài nghiên cứu này đóng góp quan trọng vào lý thuyết về hành vi tiêu dùng trực tuyến bằng cách cung cấp cái nhìn cụ thể về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trên TikTokShop Nó giúp phát triển và điều chỉnh các mô hình nghiên cứu hiện có, xác định những yếu tố đặc thù ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trên nền tảng mạng xã hội, góp phần thúc đẩy các nghiên cứu tương lai về các nền tảng tương tự

1.8 Ý nghĩa thực tiễn Đề xuất hàm ý quản trị giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing trên TikTokShop, hỗ trợ người bán xây dựng nội dung hấp dẫn và chiến lược bán hàng hiệu quả Nó cung cấp thông tin cho các nhà hoạch định chính sách phát triển thương mại điện tử, nâng cao trải nghiệm mua sắm và quyết định mua sắm trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TPHCM

Chương 1 trình bày khái quát bài nghiên cứu, bao gồm các nội dụng: tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và kết cấu của nghiên cứu Chương này sẽ cung cấp cái nhìn tổng quan về đề tài nghiên cứu, giúp đặt nền móng cho việc tiến hành nghiên cứu sâu hơn trong các chương tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ QUYẾT ĐỊNH MUA SẮM TRỰC TUYẾN TRÊN

Các khái niệm liên quan

2.1.1 Khái niệm về quyết định

Theo Trewatha và Newport (1967): “Việc ra quyết định bao gồm việc chọn lựa một hành động từ giữa hai hoặc nhiều lựa chọn khả thi để đi đến giải pháp cho một vấn đề cụ thể nào đó.”

Herbert A Simon và cộng sự (1986) định nghĩa về việc ra quyết định như sau:

“Việc ra quyết định là quá trình chọn lựa một hành động từ giữa các lựa chọn có sẵn nhằm đạt được một mục tiêu hoặc giải quyết một vấn đề Trong quyết định, người ra quyết định thường đánh giá các tùy chọn, dự đoán các kết quả có thể xảy ra từ mỗi tùy chọn, và sau đó chọn ra tùy chọn tốt nhất dựa trên các tiêu chí như mục tiêu, giá trị, và rủi ro.”

Mintzberg và cộng sự (1976): “Quyết định là một cam kết cụ thể về hành động và quá trình ra quyết định là một tập hợp các hành động và các yếu tố bắt đầu từ việc xác định tác nhân kích thích hành động và kết thúc bằng cam kết hành động cụ thể.”

Từ những khái niệm trên, bài khóa luận này sẽ được phát triện dựa trên khái niệm về việc ra quyết định của Herbert A Simon và cộng sự (1986), quyết định là việc lựa chọn giữa hai hoặc nhiều phương án khác nhau, và điều này bao gồm đánh giá và lựa chọn các phương án hành động có sẵn

2.1.2 Khái niệm về quyết định mua

Engel và cộng sự (1995): “Quyết định mua là quá trình mà người mua phát hiện và xác định nhu cầu, sau đó lựa chọn các sản phẩm dựa trên các tiêu chí về giá cả, thuận tiện và hiểu biết về thương hiệu và sản phẩm Quyết định mua không chỉ bao gồm việc chọn mua sản phẩm, mà còn bao gồm cả các hành vi sau mua, bao gồm việc sử dụng sản phẩm, đánh giá sự hài lòng, và quyết định về việc tiếp tục mua hàng trong tương lai.”

Philip Kotler và Kevin Keller (2013) cho rằng: “Quyết định mua bao gồm một chuỗi các quyết định: lựa chọn sản phẩm, chọn thương hiệu, chọn kênh phân phối, xác định thời điểm mua, và quyết định số lượng mua”

Như vậy, bài khóa luận này sẽ phát triển dựa trên nghiên cứu của Philip Kotler và Kevin Keller (2013) Theo định nghĩa này, quyết đinh mua là một quá trình phức tạp mà người tiêu dùng chọn lựa một sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên nhu cầu, mong muốn, giá trị và các yếu tố khác Theo Philip Kotler và Kevin Keller (2013), quá trình đưa ra quyết định mua của người tiêu dùng diễn ra qua năm giai đoạn như sau:

Hình 2.1: Quá trình quyết định mua của người tiêu dùng

(Nguồn: Philip Kotler và Kevin Keller (2013))

Quá trình này bắt đầu với việc nhận biết nhu cầu, khi người tiêu dùng nhận thấy nhu cầu mua sắm và mong muốn sở hữu một sản phẩm cụ thể, có thể xuất phát từ các yếu tố nội tại (như đói, khát) hoặc các yếu tố bên ngoài (quảng cáo hoặc ảnh hưởng từ bạn bè) Trong trường hợp này, sự lan tỏa của video ngắn và các buổi trực tiếp trên TikTok cũng góp phần tạo ra nhu cầu mới cho người tiêu dùng, kích thích sự tò mò và mong muốn trải nghiệm sản phẩm

Giai đoạn thứ hai là tìm kiếm thông tin, người tiêu dùng có khẳ năng tận dụng nhiều cơ sở thông tin khác nhau để thu thập thông tin đầy đủ và đáng tin cậy để hỗ trợ quyết định mua hàng sau này Theo Philip Kotler và Kevin Keller (2013): “Có bốn nhóm nguồn thông tin như nguồn thông tin cá nhân (như gia đình, bạn bè, ), nguồn thông tin thương mại (như hội trợ, quảng cáo, nhân viên bán hàng, ), nguồn thông tin đại chúng (các phương tiện truyền thông đại chúng, ), và nguồn thông tin từ kinh nghiệm cá nhân”

Giai đoạn thứ ba là đánh giá các sự chọn lựa, người tiêu dùng sẽ so sánh các sản phẩm hoặc dịch vụ, đánh giá ưu nhược điểm của từng lựa chọn, và xác định xem cái nào phản ánh đúng nhất nhu cầu và mong muốn của họ

Giai đoạn thứ tư là quyết định mua, sau khi đã thu thập thông tin và đánh giá các sự lựa chọn, người tiêu dùng sẽ đưa ra quyết định cuối cùng về việc mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ phù hợp nhất với họ Quyết định này có thể chịu tác động từ hai yếu tố bao gồm thái độ của người khác như bạn bè, người thân; và những yếu tố tình huống bất ngờ như sản phẩm thay thế, giá cả Theo Philip Kotler và Kevin Keller (2013): “Cả hai yếu tố này đều có thể tác động đến quyết định mua hàng của khách hàng một cách đáng kể, thậm chí gây ra sự thay đổi trong quyết định mua hàng ban đầu của họ”

Hình 2.2: Các bước đánh giá các lựa chọn, quyết định mua sắm

(Nguồn: Philip Kotler, Kevin Keller (2013))

Giai đoạn thứ năm là hành vi sau mua, sau khi đã mua sản phẩm hoặc sử dụng dịch vụ, người tiêu dùng tiếp tục tương tác với sản phẩm và với doanh nghiệp Giai đoạn này bao gồm việc sử dụng sản phẩm; đánh giá giá trị thực của sản phẩm dựa trên kỳ vọng của họ, và cảm thấy hài lòng hoặc thất vọng tùy thuộc vào sự phù hợp giữa mong đợi và hiệu suất thực tế của sản phẩm; và có thể bao gồm việc đưa ra phản hồi về sản phẩm hoặc dịch vụ cho nhà cung cấp Hành vi sau mua cũng có thể bao gồm việc tái mua hàng trong tương lai, chia sẻ trải nghiệm với người khác, và tạo ra một mối liên kết bền vững với doanh nghiệp, với sản phẩm Quan trọng là các doanh nghiệp phải chú trọng đến hành vi sau mua để duy trì sự hài lòng của người tiêu dùng, khách hàng và xây dựng lòng trung thành

2.1.3 Khái niệm về mua sắm trực tuyến

Monsuwé và cộng sự (2004) định nghĩa rằng: “Mua sắm trực tuyến là quá trình mua bán hàng hóa và dịch vụ qua Internet hoặc các nền tảng trực tuyến khác Ở đó, người tiêu dùng có thể xem xét các sản phẩm, so sánh giá cả, và thực hiện thanh toán mà không cần phải đến cửa hàng vật lý Điều này mang lại sự thuận tiện và linh hoạt cho người mua hàng, đồng thời mở ra nhiều cơ hội kinh doanh cho các doanh nghiệp trực tuyến”

Roy và cộng sự (2018): “Các cửa hàng trực tuyến thường cho phép người tiêu dùng tận dụng các tính năng tìm kiếm để tìm các sản phẩm, mẫu mã, nhãn hiệu hoặc mặt hàng cụ thể hoặc chính xác mà họ muốn nếu họ biết tên chính xác của sản phẩm”

Noorshella Che Nawi và cộng sự (2019): “Hiện nay, việc mua sắm trực tuyến đã trở nên dễ dàng hơn với sự phổ biến của máy tính và các thiết bị di động như laptop, tablet và điện thoại thông minh.”

Lý thuyết liên quan

2.2.1 Mô hình chấp nhận sử dụng TMĐT - E-commerce Adoption Model (ECAM)

Lý thuyết chấp nhận sử dụng TMĐT được xây dựng bởi Lee Dongwon và cộng sự (2001) thông qua việc kết hợp mô hình TAM được điều chỉnh của Davis (1989) với các lý thuyết nhận thức rủi ro ECAM được tạo ra để phân tích và dự đoán hành vi của người tiêu dùng trong lĩnh vực TMĐT Mô hình xem xét đến các yếu tố như “Nhận thức tính hữu ích”, “Tính dễ sử dụng”, “Rủi ro với sản phẩm/dịch vụ và rủi ro trong bối cảnh giao dịch trực tuyến” Đây là những yếu tố quan trọng có thể đóng vai trò quyết định trong quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng

Hình 2.3: Mô hình chấp nhận sử dụng TMĐT (ECAM)

Nguồn: Park Jinsoo và cộng sự, 2001 2.2.2 Thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ - Unified Theory of Acceptance and Use of Technology (UTAUT)

UTAUT là một lý thuyết đã được Venkatesh và cộng sự phát triển vào năm

2003 với mục đích là để giải thích sự chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT đã được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực nghiên cứu về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ, đặc biệt là trong lĩnh vực TMĐT, các dịch vụ trực tuyến, và ứng dụng di động

Mô hình này đóng vai trò quan trọng trong việc làm rõ những yếu tố quyết định để định hình và triển khai các dịch vụ cũng như sản phẩm công nghệ sao cho chúng đáp ứng đầy đủ nhu cầu và mong muốn của khách hàng Nó tập trung vào bốn yếu tố chính có tác động tới quyết định sử dụng một công nghệ mới: “Kỳ vọng về hiệu suất”,

“Kỳ vọng về nỗ lực”, “Ảnh hưởng xã hội” và “Các điều kiện thuận lợi”

Nguồn: Venkatesh và cộng sự (2003) 2.2.3 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng – Unified Theory of Acceptance and Use of Technology 2 (UTAUT2)

Venkatesh và cộng sự đã phát triển mô hình lý thuyết UTAUT2 vào năm 2012, đây là phiên bản cải tiến của UTAUT Mô hình được thiết kế để mở rộng và cải thiện mô hình gốc, giúp nghiên cứu hiểu rõ hơn, có cái nhìn sâu sắc hơn về việc chấp nhận và sử dụng công nghệ trong các ngữ cảnh ngày nay UTAUT2 nghiên cứu các yếu tố:

Hình 2.4: Mô hình thuyết chấp nhận và sử dựng công nghệ - UTUAT

“Kỳ vọng hiệu quả” (PE), “Kỳ vọng nỗ lực” (EF), “Ảnh hưởng xã hội” (SI), “Giá cả hợp lý” (PV), “Điều kiện thuận lợi” (FC), “Động lực thụ hưởng” (HM), “Sự hài lòng” (ST), “Ý định sử dụng”

Hình 2.5: Mô hình thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ mở rộng –

Nguồn: Venkatesh và cộng cự (2012)

Các nghiên cứu liên quan

2.3.1 Nghiên cứu liên quan ở nước ngoài

• Anders Hasslinger, Selma Hodzic, Claudio Opazo (2007) – “Consumer behavior in online shopping”

Nhóm tác giả đã nghiên cứu về hành vi mua sách qua mạng của sinh viên đại học Kristianstad, Thụy Điển Dữ liệu thu thập từ mẫu khảo sát gồm 226 người tham gia, và phương pháp lấy mẫu được sử dụng là phương pháp thuận tiện Họ kết luận rằng các nhân tố chính tác động tích cực đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên là “Giá cả”, “Sự tiện lợi” và “Sự tin tưởng” Trong đó “Giá cả” là yếu tố quan trọng nhất ảnh hướng đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên

Nguồn: Anders Hasslinger và cộng sự (2007)

• Hossein Rezaee, Seyede Nasim, Faeze Kermanu (2011) “Considerring factors that affect users’ online purchase intentions with using structural equation modeling”

Nhóm tác giả nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng bằng cách sử dụng mô hình phương trình cấu trúc Dựa trên mô hình TAM nhóm tác giả đã xây dựng được mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập bao gồm: “Nhận thức rủi ro”, “Nhận thức sự thích thú”, “Nhận thức sự hữu ích”, “Thương hiệu”, “Sự tin tưởng” và “Ảnh hưởng xã hội” Dựa trên việc thu thập

217 phiếu khảo sát hợp lệ, phân tích làm rõ rằng yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến ý định mua sắm trực tuyến là “Sự tin tưởng”, tiếp theo là “Nhận thức sự thích thú”,

“Nhận thức sự hữu ích”, “Thương hiệu”, và “Ảnh hưởng xã hội” nhân tố “Nhận thức về rủi ro” được xác định có ảnh hưởng tiêu cực đối với ý định mua sắm trực tuyến

Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu đề xuất của Hasslinger và cộng sự (2007)

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu đề xuất của Hossein và cộng sự (2011)

Nguồn: Hossein Rezaee và cộng sự (2011) 2.3.2 Nghiên cứu liên quan ở trong nước

• Nguyễn Tuấn Dũng (2019) – “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến với sản phẩm thời trang của người tiêu dùng tại TP.HCM”

Tác giả tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm sản phẩm thời trang trực tuyến của người tiêu dùng tại TP.HCM, trong đó bao gồm 7 biến độc lập: “Nhận thức rủi ro”, “Nhận thức hữu ích”, “Nhận thức tính dễ sử dụng”,

“Mong đợi về giá”, “Sự tin tưởng”, “Ảnh hưởng xã hội”, và “Thương hiệu” Dữ liệu được thu thập thông qua việc sử dụng bảng câu hỏi khảo sát, và tổng cộng có 141 phiếu khảo sát hợp lệ thu được Kết quả phân tích chỉ ra rằng chỉ còn 6 yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua, trong đó biến “Ảnh hưởng xã hội” đã bị loại bỏ khỏi mô hình Yếu tố “Mong đợi về giá” và “Thương hiệu” được chứng minh là có ảnh hưởng tích cực và mạnh mẽ nhất đến quyết định mua sản phẩm thời trang trực tuyến, theo sau đó là hai nhân tố “Nhận thức sự hữu ích” và “Nhận thức tính dễ sử dụng” Ngược lại, yếu tố “Nhận thức về rủi ro” lại có tác động tiêu cực với quyết định mua đồ thời trang trực tuyến

Firm ReputationSocial InfluencePerceived Risk

Hình 2.8: Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Tuấn Dung (2019)

• Đoàn Thị Thanh Thư, Đàm Trí Cường (2021) – “Nghiên cứu những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên tại trường đại học công nghiệp TP.HCM”

Nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên tại trường đại học công nghiệp TP.HCM thông qua việc sử dụng bảng câu hỏi khảo sát theo phương pháp thuận tiện, với một mẫu gồm

309 phiếu tham dự Mô hình được xây dựng với 6 biến độc lập lần lượt là “Nhận thức hữu ích”, “Nhận thức tính dễ sử dụng”, “Nhận thức rủi ro”, “Sự tin tưởng”, “Giá cả”

“Chuẩn chủ quan” Tác giả đã kết luận rằng, yếu tố “Nhận thức sự hữu ích” có mức tác động cùng chiều cao nhất đến ý định mua sắm, kế tiếp là yếu tố “Sự tin tưởng”,

“Chuẩn chủ quan”, và “Nhận thức dễ sữ dụng” tác động ít nhất; yếu tố “Giá cả” và

“Nhận thức rủi ro” bị loại khỏi mô hình

Hình 2.9: Mô hình nghiên cứu đề xuất của Đoàn Thị Thanh Thư và Đàm Trí Cường (2021)

Nguồn: Đoàn Thị Thanh Thư, Đàm Trí Cường (2021)

• Đỗ Văn Huân, Nguyễn Phương Thùy, Nguyễn Thị Ngọc Ánh, Ngô Thùy Linh, Nguyễn Thị Dịu (2021) – “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ”

Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sử dụng kết hợp thuyết TPR và thuyết UTAUT2 làm cơ sở lý thuyết cho đề tài nghiên cứu của mình, đồng thời bổ xung thêm một số nhân tố để xây dựng được mô hình gồm các biến như sau: “Kỳ vọng hiệu quả”, “Ảnh hưởng xã hội”, “Điều kiện thuận lợi”, “Động lực thụ hưởng lợi”,

“Truyền miệng điện tử eWOM”, “Hiệu ứng cái đuôi dài (sự đa dạng sản phẩm)”, và

“Nhận thức rủi ro” Với 508 phiếu khảo sát hợp lệ, bài phân tích cho thấy “Ảnh hưởng xã hội” đang có ảnh hưởng nhiều nhất đến quyết định mua sắm của giới trẻ, trong khi

“Nhận thức rủi ro” lại có ít ảnh hưởng ít tác động, và không có yếu tố nào đã bị loại bỏ khỏi mô hình nghiên cứu

Hình 2.10: Mô hình nghiên cứu đề xuất của Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021)

Nguồn: Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021) 2.3.3 Hạn chế của các nghiên cứu trước

Nghiên cứu của Hasslinger, Hodzic và Opazo (2007) cung cấp một số thông tin hữu ích về hành vi mua sách qua mạng của sinh viên đại học Kristianstad, Thụy Điển Tuy nhiên, cần lưu ý đến những hạn chế của nghiên cứu như: Nghiên cứu được thực hiện vào năm 2007, hành vi mua sắm trực tuyến có thể đã thay đổi đáng kể sau

17 năm Nghiên cứu chỉ tập trung vào sinh viên đại học Kristianstad, Thụy Điển, kết quả có thể không áp dụng được cho các nhóm sinh viên khác hoặc ở các quốc gia khác

ĐẶC ĐIỂM ĐỊA BÀN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đặc điểm địa bàn nghiên cứu

Đề tài “Những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM” được tiến hành nghiên cứu ở TP.HCM

- trung tâm kinh tế, giải trí, một trong hai trung tâm văn hóa và giáo dục quan trọng tại Việt Nam Chính vì vậy mà cùng với sự phát triển của TMĐT, người dân TP.HCM dần chuyển từ mô hình mua sắm truyền thống sang việc sử dụng các ứng dụng di động, các trang web để mua sắm trực tuyến Sự tiện lợi và phổ biến của TMĐT đã tạo ra sự đổi mới trong thói quen mua sắm của cư dân thành phố này Các ứng dụng di động và trang web mua sắm trực tuyến như TikTokShop ngày càng trở thành lựa chọn phổ biến, thay thế cho việc mua sắm truyền thống

Thông qua việc nghiên cứu các đặc điểm mua sắm của người tiêu dùng tại TP.HCM, đề tài có kỳ vọng giúp xác định những yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến trên nền tảng TikTokShop Nắm bắt được những ưu điểm và thách thức trong quá trình mua sắm này, chúng ta sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về cách thức và hành vi ra quyết định mua sắm của người tiêu dùng đương đại trong môi trường số ngày nay.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Mô tả mẫu nghiên cứu

Đề tài đã tiến hành khảo sát 221 người bằng hình thức khảo sát trực tuyến thông qua biểu mẫu Google Form Sau quá trình làm sạch và loại bỏ các phiếu không đáp ứng tiêu chuẩn bằng Excel, tác giả thu được 212 phiếu hợp lệ Tiếp theo, phần mềm SPSS đã được dùng để phân tích dữ liệu và trích xuất kết quả cho nghiên cứu chính thức

4.1.1 Thống kê mô tả các biến định tính

Bảng 4.1: Đặc điểm nhân khẩu học (n!2)

Từ 5 triệu đến dưới 10 triệu 49 23.1

Từ 10 triệu đến dưới 20 triệu 44 20.8

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Từ kết quả thống kê ở bảng 4.1, ta có thể thấy tỷ lệ nam nữ trong mẫu khảo sát này không có sự chênh lệch quá nhiều Trong tổng số 212 người tham gia khảo sát, tỷ lệ nữ chiếm chiếm 52,8%, trong khi tỷ lệ nam là 107 phiếu, tức 47,2%

Về độ tuổi: Trong số những người tham gia khảo sát, số lượng đáp viên có độ tuổi từ 18 tuổi - 25 tuổi là nhiều nhất, với 85 người chiếm 40,1% Tiếp đến là phân khúc từ 25 tuổi - 35 tuổi có 58 người, chiếm 27,4% Hai phân khúc dưới 18 tuổi và trên 35 tuổi có tỷ lệ khá thâp, lần lượt là 18,9% và 13,7%

Về nghề nghiệp: Dựa vào khảo sát, ta thấy số lượng học sinh/sinh viên tham gia khảo sát chiếm đa số, với 87 người, tương đương với 41% Đứng thứ 2 là nhân viên văn phòng với 54 người, chiếm khoảng 25,5% Số lượng đáp viên làm trong lĩnh vực kinh doanh và các lĩnh vực ngành nghề khác có tỷ lệ tương đương nhau, lần lượt chiếm 17% và 16,5%

Về thu nhập: Phân phối thu nhập trong mẫu khảo sát cho thấy sự đa dạng, nhưng vẫn có sự tập trung ở một số phân khúc chính Tính đến, số lượng đáp viên có thu nhập dưới 5 triệu chiếm tỷ lệ lớn nhất, đạt 35,8% của tổng số Trong khi đó, tỷ lệ này giảm dần khi thu nhập tăng lên, và số lượng người có thu nhập từ 5 triệu đến dưới

10 triệu cũng tương đối đáng kể, chiếm 23,1% Đối với phân khúc từ 10 triệu đến dưới 20 triệu, có số lượng đáp viên ít hơn, chiếm 20,8% Những người có thu nhập cao hơn, từ 20 triệu trở lên, chiếm tỷ lệ rất ít, khoảng 20,3%

4.1.2 Thống kê mô tả các biến định lượng

• “Nhận thức sự hữu ích”

Nhân tố HI có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,46 – 4,59 đều thuộc mức động hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.2: Mô tả giá trị trung bình nhân tố HI

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

• “Nhận thức tính dễ sử dụng”

Nhân tố DSD có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,40 – 4,50 đều thuộc mức động hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.3: Mô tả giá trị trung bình nhân tố DSD

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố RR có giá trị trung bình của các biến giao động từ 1,38 – 1,67 đều thuộc mức động hoàn toàn không đồng ý

Bảng 4.4: Mô tả giá trị trung bình nhân tố RR

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố AHXH có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,08 – 4,58 Trong đó chỉ có biến AHXH2 được đánh giá ở mức độ đồng ý, các biến còn lại được đánh giá là hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.5: Mô tả giá trị trung bình nhân tố AHXH

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố GCHL có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,46 – 4,59 đều thuộc mức động hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.6: Mô tả giá trị trung bình nhân tố GCHL

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố TT có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,06– 4,56 Có biến TT1 được đánh giá ở mức độ đồng ý, các biến còn lại được đánh giá là hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.7: Mô tả giá trị trung bình nhân tố TT

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố TH có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,46 – 4,55 đều thuộc mức động hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.8: Mô tả giá trị trung bình nhân tố TH

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Nhân tố QD có giá trị trung bình của các biến giao động từ 4,49 – 4,62 đều thuộc mức động hoàn toàn đồng ý

Bảng 4.9: Mô tả giá trị trung bình nhân tố QD

N Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

(Nguồn: Thống kê của tác giả)

Kiểm định, đánh giá độ tin cậy của mô hình và thang đo trong nghiên cứu

4.2.1 Đánh giá độ tin cậy bằng Cronbach’s Alpha

Bảng 4.10: Kết quả đánh giá Cronbach’s Alpha

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’ s Alpha nếu loại biến

Nhận thức sự hữu ích (HI): Cronbach’s Alpha = 0.733

Nhận thức tính dễ sử dụng (DSD): Cronbach’s Alpha = 0.737

Nhận thức rủi ro (RR): Cronbach’s Alpha = 0.773

RR5 6.07 3.863 0.539 0.736 Chấp nhận Ảnh hưởng xã hội (AHXH): Cronbach’s Alpha = 0.701

Giá cả hợp lý (GCHL): Cronbach’s Alpha = 0.829

Sự tin tưởng (TT): Cronbach’s Alpha = 0.807

Thương hiệu (TH): Cronbach’s Alpha = 0.777

Quyết định mua (QD): Cronbach’s Alpha = 0.708

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Dựa trên kết quả tại bảng 4.10 của 8 thang đo với 39 biến quan sát, ta nhận thấy rằng tất cả các nhân tố đều có hệ số Cronbach’s Alpha từ 0,7 trở lên, đồng thời tương quan biến tổng cao hơn 0,3 Vì vậy, có thể kết luận rằng cả 8 thang đo đều đạt độ tin cậy cao và các biến quan sát đều có giải thích tốt cho các nhân tố

Như vậy, không có biến nào bị loại ra khỏi mô hình nên có thể kết luận rằng thang đo được sử dụng trong nghiên cứu là khá phù hợp và đáng tin cậy, đảm bảo được trong việc phân tích các nhân tố và kiếm định tiếp theo

4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến độc lập

Bảng 4.11: Kết quả nhân tích EFA đối với biến độc lập lần 1

Hệ số KMO Sig Eigenvalue Phương sai trích

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Kết quả phân tích ban đầu, ta có KMO = 0,866 > 0,5, sig Bartlett’s Test = 0,000

< 0,05, do đó, phân tích EFA là phù hợp Tuy nhiên, có 7 biến quan sát không đạt tiêu chuẩn nên tác gả sẽ sử dụng phương pháp loại một lượt các biến xấu trong một lần phân tích EFA Từ 35 biến quan sát ở lần phân tích EFA thứ nhất, loại bỏ HI3, HI4, AHXH1, AHXH4, AHXH5, GCHL1, TT5, và đưa 28 biến quan sát còn lại và phân tích EFA lần thứ 2

Bảng 4.12: Kết quả nhân tích EFA đối với biến độc lập lần 2

Hệ số KMO Sig Eigenvalue Phương sai trích

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra) Ở lần phân tích thứ 2 này, ta có KMO = 0,838 > 0,5, sig Bartlett’s Test = 0,000

< 0,05, như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA là phù hợp Tuy nhiên, có 1 biến quan sát là DSD5 không đạt tiêu chuẩn nên tác giả sẽ sử dụng phương pháp loại một lượt các biến xấu trong một lần phân tích EFA Do đó 27 biến quan sát còn lại sẽ được đưa vào phân tích EFA lần thứ 3

Bảng 4.13: Kết quả nhân tích EFA đối với biến độc lập lần 3

Hệ số KMO Sig Eigenvalue Phương sai trích

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Kết quả phân tích lần 3 cho thấy hệ số KMO = 0,845 > 0,5 và sig Bartlett’s Test = 0.000 < 0.05, chứng tỏ phân tích nhân tố là phù hợp và các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố

Ngoài ra, có 8 nhân tố được trích có hệ số Eigenvalue = 1,021 > 1 Vì vậy, phép phân tích dừng ở nhân tố thứ 8 và 8 nhân tố đều được giữ lại Tổng phương sai là 65,297% > 50%, như vậy 8 nhân tố được trích giải thích được 65,693% biến thiên dữ liệu của 27 biến quan sát tham gia vào EFA

Kết quả của ma trận xoay cho thấy hệ số tải các nhân tố đều lớn hơn 0.5 đủ điều kiện để chạy hồi quy tuyến tính Tuy nhiên, dù không xuất hiện biến xấu trong ma trận xoay nhưng ta có thể thấy yếu tố “Nhận thức tính dễ sử dụng” bị tách làm 2 nhóm, cụ thể 1 nhóm chứa biến DSD1, DSD4 và nhóm còn lại chứa biến quan sát DSD2, DSD3 Vì thế căn cứ vào tính chất câu hỏi của 4 biến quan sát trên, tác giả tạo thêm 2 nhân tố mới, nhân tố “Dễ tìm kiếm” (DTK) bao gồm 3 biến quan sát DSD1, DSD4, nhân tố “Dễ tương tác” (DTT) chứa 2 biến quan sát DSD2 và DSD3

Như vậy, phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập được thực hiện ba lần Lần thứ nhất và lần thứ hai, trong tổng số 35 biến quan sát được đưa vào, có

8 biến không đạt điều kiện là HI3, HI4, DSD5, AHXH1, AHXH4, AHXH5, GCHL1, TT5 được loại bỏ để thực hiện phân tích lại Lần phân tích thứ ba (lần cuối cùng), 27 biến quan sát hội tụ và phân biệt thành 8 nhân tố (HI, DTK, DTT, RR, AHXH, GCHL,

4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA đối với biến phụ thuộc

Bảng 4.14: Kết quả phân tích EFA đối với biến phụ thuộc

Biến quan sát Hệ số tải

Hệ số KMO Sig Eigenvalue Phương sai trích

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Ta có hệ số KMO = 0,693 > 0,5 và sig Bartlett’s Test = 0,000 < 0,05, chứng tỏ phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu thực tế và các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố

Hệ số Eigenvalue = 2,193 > 1 và tổng phương sai trích có giá trị là 54,818%

> 50%, như vậy nhân tố này giải thích được 54,818% biến thiên dữ liệu của 4 biến quan sát tham gia vào EFA Đồng thời, cả 4 biến quan sát đều hội tụ về nhóm nhân tố của mình và đều có hệ số tải vượt trên 0,5; chỉ ra các biến phụ thuộc đạt đủ điều kiện và phù hợp trong việc phân tích hồi quy và tương quan

Bảng 4.15: Tổng hợp các biến sau khi phân tích EFA

STT Số biến Yếu tố Biến quan sát

1 3 Nhận thức sự hữu ích HI1, HI2, HI5

2 2 Dễ tìm kiếm DSD1, DSD4

3 2 Dễ tương tác DSD2, DSD3

4 4 Nhận thức rủi ro RR1, RR2, RR3, RR4, RR5

5 2 Ảnh hưởng xã hội AHXH2, AHXH3

6 4 Giá cả hợp lý GCHL2, GCHL3, GCHL4, GCHL5

7 4 Tin tưởng TT1, TT2, TT3, TT4

8 5 Thương hiệu TH1, TH2, TH3, TH4, TH5

9 4 Quyết định mua QD1, QD2, QD3, QD4

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)

Từ bảng tổng hợp 4.15, tác giả điều chỉnh lại mô hình bao gồm 8 biến độc lập (HI, DTK, DTT, RR, AHXH, GCHL, TT, TH) và biến phụ thuộc (QD)

(Nguồn: Tổng hợp của tác giả) 4.2.1 Phân tích hệ số tương quan Pearson

Bảng 4.16: Kết quả phân tích tương quan Pearson

QD HI DTK DTT RR AHXH GCHL TT TH

(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra)

Qua kết quả phân tích Pearson tại bảng 4.16, các biến HI, DTK, DTT, RR, AHXH, GCHL, TT, TH đều có giá trị Sig. 0.05, vậy nên ba nhân tố này bị loại khỏi mô hình vì không có ý nghĩa thống kê đối với biến phụ thuộc, còn năm nhân tố là DTT, RR, AHXH, GCHL, TT có Sig < 0.05 nên những yếu tố này có ý nghĩa thống kê cũng như có tác động đến biến phụ thuộc

“Nhận thức sự hữu ích”

H1: “Nhận thức sự hữu ích” có tác động cùng chiều tới quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTokShop của người tiêu dùng tại TP.HCM

Hệ số có giá trị Sig = 0,303 > 0,05: Bác bỏ giả thuyết H1