Đề tài: “Tác động của tiếp thị liên kết đến ý định đăng ký khóa học trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh” được tiến hành với các mục tiêu sau: i Xác định tác động
TỔNG QUAN
Lý do chọn đề tài
Tiếp thị liên kết đã trở thành một trong những công cụ quảng cáo phổ biến nhất để tìm kiếm và tiếp cận khách hàng tiềm năng Hình thức tiếp thị liên kết đã bắt đầu từ năm 1996 khi Amazon bắt đầu trả tiền cho các trang web khác để giới thiệu người dùng đến trang web của họ Khi khách hàng truy cập vào trang web của Amazon và thực hiện mua sắm thông qua liên kết từ các đối tác, nhà tiếp thị liên kết sẽ nhận được một phần trăm từ doanh số bán hàng đó
Một nghiên cứu của Forrester Consulting đã khảo sát chi phí tiếp thị liên kết ở
Mỹ và dự đoán rằng tổng chi phí cho tiếp thị liên kết trong nước này sẽ tăng 10,1% mỗi năm đến năm 2024 Tổng chi phí cho các hoạt động tiếp thị liên kết ở Mỹ vào năm 2024 được ước tính là 5,3 tỷ đô la Có thể nhìn thấy rằng thị trường tiếp thị liên kết tại Mỹ đang phát triển mạnh mẽ và là một cơ hội lớn để kiếm tiền cho các bên liên quan Với thế mạnh về hiệu quả và tối ưu ngân sách, hình thức này càng được ưa chuộng bởi các doanh nghiệp trong và ngoài nước
Dựa trên các dữ liệu từ Google Trends, trong khoảng thời gian từ tháng 9 năm
2016 đến tháng 9 năm 2017, các tìm kiếm về từ khóa "tiếp thị liên kết" đã tăng 30% Điều này cho thấy có một sự gia tăng đáng kể trong sự quan tâm của người dùng đến mô hình tiếp thị này, hoặc mong muốn tìm hiểu cách tham gia vào mạng lưới liên kết này
Dựa trên báo cáo của “Vietnam Affiliate Report 2022”, năm 2022 được xem là thời kỳ thị trường cho tiếp thị liên kết ở Việt Nam đạt đỉnh cao, với ước tính quy mô thị trường khoảng 800 tỷ đồng, và tốc độ tăng trưởng hàng năm lên đến 45% Hơn nữa, với hiệu quả và tính tối ưu về ngân sách, tiếp thị liên kết đã đóng góp từ 10% đến 50% tổng ngân sách quảng cáo và Giá trị hàng hóa trên kênh trực tuyến (GMV) cho các doanh nghiệp Đồng thời, tạo ra khoảng 30 triệu đơn hàng mỗi tháng, chiếm khoảng 4% tổng doanh số bán hàng của thị trường thương mại điện tử bán lẻ B2C vào năm 2022 kết thông qua các kênh mạng xã hội trong năm vừa qua, TikTok là kênh thu hút lượng truy cập cao nhất, chiếm tỷ lệ 42%, và góp phần vào doanh thu của nền tảng này với tỷ lệ 26%, tiếp đến là Facebook (7%), Instagram (6%), và YouTube (2%)
Bối cảnh thị trường kinh doanh ngày càng trở nên sôi động và cạnh tranh gay gắt, đòi hỏi các thương hiệu lớn nhỏ trên toàn cầu không những phải liên tục nâng cao chất lượng sản phẩm/ dịch vụ mà còn phải đầu tư vào các sáng kiến trong những phương án truyền thông đại chúng nhằm tạo ra lợi thế cho doanh nghiệp Theo dòng chảy của thời đại đổi mới sáng tạo, các hình thức truyền thông tiếp thị dần được cải tiến và đa dạng hơn, điều này góp phần giúp cho các doanh nghiệp có thể linh hoạt lựa chọn các phương án phù hợp nhằm mang lại hiệu quả tối ưu nhất Hơn nữa, sự bùng nổ mạnh mẽ của mạng lưới Internet và các nền tảng mạng xã hội đã vô hình trung tạo nên một “bệ phóng" vững chắc cho sự phát triển của các phương tiện truyền thông tiếp thị, đặc biệt là các hình thức trực tuyến
Theo thống kê trong những năm gần dây, số lượng người dùng mạng xã hội ở Việt Nam bắt đầu tăng nhanh và dường như các nền tảng mạng xã hội đã trở thành công cụ giao tiếp, tương tác và kết nối chủ yếu của mọi người Báo cáo tháng 02 năm 2022 từ
Theo báo cáo của We Are Social và Kepios (2022), Việt Nam có 76,95 triệu người dùng mạng xã hội, tăng 6,9% so với 2021, chiếm 78,1% dân số Sự gia tăng đáng kể này đã thúc đẩy nhiều thương hiệu tăng cường đầu tư cho các chiến dịch truyền thông mạng xã hội Các thương hiệu cũng tập trung vào xây dựng hình ảnh và mở rộng phạm vi tiếp cận khách hàng mục tiêu trên các nền tảng như Facebook, Instagram, YouTube và Tik Tok.
Quy mô thị trường học tập trực tuyến được ước tính đạt 22,80 tỷ USD vào năm
2024 và dự kiến sẽ tăng lên đến 119,17 tỷ USD vào năm 2029, với tốc độ tăng trưởng CAGR đạt 39,20% trong giai đoạn dự báo từ năm 2024 đến năm 2029 Sự gia tăng của xu hướng số hóa, sự bao phủ ngày càng rộng lớn của điện thoại thông minh và khả năng tiếp cận linh hoạt của Internet, kết hợp với nhu cầu ngày càng tăng về các nền tảng giáo dục hiệu quả về mặt chi phí, đang thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của thị trường khóa học trực tuyến mở rộng Theo báo cáo của Mordor Intelligence, các khóa học trực tuyến đã ghi nhận sự tăng đáng kể trong lượng học viên đăng ký, đặc biệt sau đại dịch Covid
19 Chẳng hạn như số lượng đăng ký vào Coursera đã tăng mạnh lên đến 640% từ giữa tháng 3 đến giữa tháng 4 so với cùng kỳ năm trước, tăng từ khoảng 1,4 triệu lên 10,3 triệu Ngoài ra, số lượng học viên đăng ký vào Udemy, một nền tảng khác cung cấp các khóa học trực tuyến mở rộng, cũng đã tăng hơn 400% trong khoảng thời gian từ tháng 2 đến tháng 3
Nhờ vào sự phát triển của nền kinh tế 4.0, nhiều công ty và doanh nghiệp đã chuyển sang kinh doanh trực tuyến Các nền tảng học tập trực tuyến như LinkedIn Learning, Coursera, Udemy và Cambly đang ngày càng được giới trẻ sử dụng Tiếp thị liên kết là một phương pháp tiếp cận đối tượng khách hàng mục tiêu hiệu quả, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và thúc đẩy doanh số.
Mục tiêu đề tài
Căn cứ vào những lý do chọn đề tài nêu trên, tác giả mong muốn thực hiện đề tài này với những mục tiêu như sau:
Nghiên cứu về tác động của tiếp thị liên kết đến ý định đăng ký khóa học trên các nền tảng học trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh Từ đó, đề ra các hàm ý quản trị nhằm phát huy tính hiệu quả của hình thức tiếp thị liên kết
Xác định các yếu tố của tiếp thị liên kết có tác động đến ý định đăng ký khóa học trực tuyến của sinh viên trên địa bàn TPHCM ký khóa học trực tuyến của sinh viên trên địa bàn TPHCM Đề xuất hàm ý quản trị nhằm giúp những doanh nghiệp, người làm tiếp thị liên kết sẽ tạo ra những giá trị đáng giá nhằm nâng cao ý định sử dụng các sản phẩm, dịch vụ của sinh viên.
Câu hỏi nghiên cứu
Các yếu tố nào của tiếp thị liên kết có tác động đến ý định tham gia vào các nền tảng học trực tuyến của sinh viên tại TPHCM thông qua tiếp thị liên kết?
Mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định đăng ký các khóa học trực tuyến của sinh viên tại TPHCM thông qua tiếp thị liên kết như thế nào?
Các hàm ý quản trị liên quan đến tiếp thị liên kết mang lại những giải pháp thiết thực cho doanh nghiệp: xác định đối tượng mục tiêu và xây dựng mối quan hệ có lợi với các đối tác liên kết; tối ưu hóa chiến dịch bằng cách theo dõi hiệu suất, tinh chỉnh nội dung và lựa chọn kênh phù hợp; quản lý chi phí hiệu quả để đảm bảo lợi nhuận; tuân thủ các quy định pháp lý và đạo đức để xây dựng danh tiếng vững chắc.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu: Tác động của tiếp thị liên kết đến ý định tham gia vào các khóa học trực tuyến của sinh viên tại TPHCM Đối tượng khảo sát: Sinh viên đang học tập trên địa bàn TPHCM, đã từng có ý định hoặc đã tham gia vào các khóa học trực tuyến trên các website hoặc ứng dụng thông minh
Phạm vi không gian: nghiên cứu được thực hiện tại Thành phố Hồ Chí Minh Phạm vi thời gian: từ tháng 01/2024 đến tháng 04/2024.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu trải qua 2 bước chính bao gồm: nghiên cứu sơ bộ dùng phương pháp định tính và nghiên cứu chính thức bằng phương pháp định lượng
Nghiên cứu định tính: Thông qua việc tham khảo từ những tạp chí khoa học và các nghiên cứu đi trước có liên quan đến đề tài, tác giả tiến hành kế thừa một số thang đo phù hợp với đề tài nghiên cứu, cũng như đảm bảo tính khả thi đối với mẫu nghiên cứu là sinh viên ở TP.HCM Phương pháp nghiên cứu định tính được sử dụng chủ yếu là các phương pháp bao gồm so sánh, phân tích, tổng hợp Ngoài ra, tác giả cũng tham khảo ý kiến của các ứng viên tiềm năng để điều chỉnh và đề xuất mô hình nghiên cứu tốt nhất cho đề tài này
Nghiên cứu định lượng: Dữ liệu trả về sẽ được tác giả sử dụng phần mềm phân tích thống kê SPSS hỗ trợ phân tích Kết quả sẽ được đánh giá bởi phương pháp hệ số tin cậy Cronbach's Alpha để kiểm tra độ tin cậy và tính hợp lệ của dữ liệu Cuối cùng là phân tích hồi quy để kiểm định, đánh giá giả thuyết Sau đó, tác giả tiến hành kiểm tra và điều chỉnh mô hình nghiên cứu đề xuất, nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của từng biến trong mô hình.
Ý nghĩa của nghiên cứu
Trong thời đại công nghệ thông tin phát triển vượt trội, ngày càng có nhiều nền tảng công nghệ được khách hàng yêu chuộng sử dụng, khi các ngành về thương mại điện tử đang tăng trưởng vượt trội thì đây cũng có thể là một cách tiếp cận mới trong lĩnh vực giáo dục trực tuyến Nghiên cứu này đã đóng góp vào việc bổ sung thêm hiểu biết về tác động của tiếp thị liên kết đến ý định đăng ký khóa học trực tuyến của sinh viên, mở rộng phạm vi lý thuyết liên quan đến đề tài trong cùng lĩnh vực nghiên cứu Bên cạnh đó, kết quả của nghiên cứu cũng có thể được sử dụng như một nguồn tài liệu tham khảo cho những nghiên cứu trong tương lai về tác động của tiếp thị số nói chung và tiếp thị liên kết nói riêng
Kết quả của nghiên cứu có thể đề xuất một số cải tiến cho các chiến lược tiếp thị trên nền tảng kỹ thuật số của doanh nghiệp Giúp doanh nghiệp lựa chọn được nền tảng mạng xã hội làm tiếp thị liên kết (Youtube, Tiktok, Instagram, Google, ) phù hợp với thị hiếu của đối tượng khách hàng mục tiêu Đồng thời, giúp các doanh nghiệp thấu hiểu hơn về hành vi của khách hàng trong thời đại số Với lượng lớn sinh viên truy cập vào Internet như hiện nay, việc làm truyền thông cũng sẽ có phần đổi mới về hình thức và cách thức Ngoài ra, các nhà tiếp thị liên kết cũng có thể thấu hiểu những khó khăn mà khách hàng đang gặp phải từ đó đưa ra những cách tiếp cận tối ưu nhất.
Đóng góp mong đợi
mô hình nghiên cứu có tính mới, giúp khắc phục những hạn chế của các nghiên cứu trước đây và mang lại giá trị tham khảo cho sự phát triển lý thuyết trong cùng lĩnh vực
Về mặt thực tiễn: Thông qua bài nghiên cứu này, các nhà quản trị có thể xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi và ý định đăng ký khóa học trực tuyến của sinh viên Nhờ đó, các nhà quản trị có thể đề ra những chiến lược truyền thông, tiếp thị giúp nâng cao nhận diện thương hiệu và cung cấp các sản phẩm phù hợp nhất đối với từng phân khúc khách hàng nhằm tối đa hóa hiệu quả kinh doanh.
Kết cấu khóa luận
-Trình bày lý do chọn đề tài, tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu
-Để ra mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
-Xác định phương pháp nghiên cứu và nêu lên ý nghĩa của nghiên cứu.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các lý thuyết và khái niệm liên quan
Tiếp thị liên kế là một hình thức quảng bá sản phẩm dịch vụ thông qua đối tác liên kết (publisher), khi đó doanh nghiệp (advertiser) sẽ chiêu thị sản phẩm hoặc dịch vụ của mình thông qua bên thứ ba, chẳng hạn như bloggers, người nổi tiếng, khách hàng trung thành của doanh nghiệp và đổi lại doanh nghiệp đó sẽ trả tiền hoa hồng cho đối tác liên kết mỗi khi khách hàng tạo ra doanh số bán hàng Ba bên tham gia tiếp thị liên kết là: nhà cung cấp, nhà nhà tiếp thị liên kết và khách hàng (Tumwesigye & Nkansah- Asamoah 2008) Nhà cung cấp có thể là bất kỳ công ty nào bán các sản phẩm như đồ điện tử, sách, quần áo và vé máy bay trực tuyến hoặc có thể là công ty bảo hiểm bán chính sách, Nhà tiếp thị liên kết là người quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ của nhà quảng cáo thông qua trang web hoặc trang cá nhân của mình Phần cuối cùng của chu trình này là thời điểm mà khách hàng nhìn thấy quảng cáo, cú nhấp chuột sẽ đưa khách hàng từ trang web của tiếp thị liên kết đến trang web của nhà quảng cáo và đưa ra quyết định mua hàng (Singh 2017)
Syrdal và cộng sự (2023) lập luận rằng tiếp thị liên kết bao gồm một thỏa thuận hợp đồng trong đó các đối tác liên kết kiếm hoa hồng bằng cách quảng cáo sản phẩm hoặc dịch vụ do nhà bán lẻ cung cấp hoặc nhà sản xuất khác phát triển, tạo ra
Prabhu & Satpathy (2015) cho rằng tiếp thị liên kết là một hình thức kinh doanh trực tuyến trong đó một bên thứ ba, tức là bên đối tác liên kết nhận được khoản tiền hoa hồng cho mỗi lượt truy cập hoặc tỷ lệ chuyển đổi của khách hàng thông qua mã giới thiệu hay các siêu liên kết trên Có nhiều cách để tính toán khoản lợi nhuận được chia cho nhà tiếp thị liên kết, có thể kể đến như chi phí cho mỗi lượt nhấp chuột (CPC- Cost per click), chi phí cho mỗi lượt đăng ký nhận thông tin (CPL- Cost per lead), chi phí cho mỗi đơn đặt hàng (CPO- Cost per order)
Hình 2.1 Hình ảnh minh họa về khái niệm tiếp thị liên kết
Chỉ số đo lường hiệu quả công việc (KPI- key performance indicator) luôn là mục tiêu chung của các doanh nghiệp khi quyết định sử dụng công cụ tiếp thị liên kết để đưa sản phẩm, dịch vụ của mình đến khách hàng tiềm năng, nó cho thấy nội dung quảng cáo được phân phối bởi những người có khả năng lan truyền hình ảnh cho thương hiệu gây được tiếng vang như thế nào với người dùng mạng xã hội (Syrdal và cộng sự 2023) Cả những đối tác làm tiếp thị liên kết và nhà quảng cáo trả tiền cho họ để quảng bá thương hiệu của họ đều quan tâm đến số lượng bài đăng và các tương tác với quảng cáo vì có một số rủi ro cố hữu cho cả hai bên trong mối quan hệ của họ Chẳng hạn như các nhà quảng cáo có nguy cơ làm tổn hại đến giá trị thương hiệu của chính họ nếu những người làm tiếp thị liên kết đăng tải nội dung quảng cáo không tạo được tiếng vang tốt với những người theo dõi họ (Teresa Borges-Tiago và cộng sự 2023) trong những cách quảng cáo sản phẩm được ưa chuộng nhất thế giới Ở đó những người tham gia tiếp thị thường sử dụng một hoặc nhiều website để quảng bá những sản phẩm cho một hoặc nhiều nhà sản xuất khác nhau và nhận những khoản hoa hồng sau khi thực hiện một yêu cầu nào đó từ nhà sản xuất Tiếp thị liên kết tối ưu hơn phương thức quảng cáo truyền thống bởi chúng ta chỉ được trả hoa hồng nếu việc quảng bá sản phẩm là hiệu quả và sản phẩm được bán cho người tiêu dùng (Nguyễn Tiến Dương & Ngô Huy Dũng 2016) Nhờ tốc độ và độ chính xác gắn liền với công nghệ thông tin và truyền thông này, việc phát triển những ý tưởng kinh doanh cũng được cải tiến hơn bao giờ hết
2.1.2 Các khóa học trực tuyến
Việc học trực tuyến có thể được thực hiện thông qua nhiều nền tảng khác nhau, như ứng dụng trên điện thoại di động hay trang web của tổ chức Do thiết kế đơn giản, cách sử dụng đơn giản, chi phí thấp và dễ dàng tương tác, các lớp học ảo đang trở nên phổ biến hơn trong giáo dục (El Boghdady và cộng sự 2019) Bên cạnh đó, mỗi sinh viên sẽ có nhu cầu học tập và cải thiện các kỹ năng mềm khác nhau tùy theo lĩnh vực mà sinh viên đó đang theo học tại hệ đại học chính quy McKechnie và cộng sự (2020) tuyên bố rằng việc khuyến khích các nền tảng học tập trực tuyến sẽ giúp sinh viên có thêm nhiều lựa chọn tích lũy kiến thức bên ngoài các tổ chức học thuật truyền thống như các trường đại học công lập Bên cạnh đó, việc sinh viên tích hợp cơ sở dữ liệu từ Internet vào các hoạt động học trập như thế nào sẽ quyết định sự cải thiện kết quả học tập nhờ vào hệ thống e-learning (AbdElrahman và cộng sự 2022)
Nghiên cứu của Shah (2020) chứng minh thị trường học tập trực tuyến đang phát triển mạnh mẽ và được giáo dục ứng dụng rộng rãi Thị trường này dự kiến đạt 65,41 tỷ đô la vào năm 2023 với tốc độ tăng trưởng trung bình tích lũy 7,07% Sự xuất hiện của Coursera, edX với các khóa học trực tuyến phục vụ gần 200 triệu học viên toàn cầu đóng góp vào sự phát triển của giáo dục đại học MOOC là hình thức học trực tuyến phổ biến, tuyển sinh hàng trăm, thậm chí hàng nghìn học viên cùng lúc Để đáp ứng số lượng lớn học viên, lớp học MOOC thường cung cấp đăng ký mở, học theo lịch trình cá nhân và tốc độ riêng Trong MOOC, học viên tương tác với giảng viên và học viên khác thông qua bài giảng video, bài báo, thảo luận, bài tập, tương tác trực tuyến (Xuân Hiệp 2021).
2.1.3 Ý định sử dụng của khách hàng Ý định sử dụng (Intention to Use -INU) được định nghĩa là thái độ và các chuẩn chủ quan của con người với các đối tượng, sự việc Trong mô hình hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action- TRA) của Ajzen và Fishbein (1975), ý định hành vi đo lường khả năng của niềm tin, các yếu tố tạo động lực và việc thúc đẩy cá nhân thực hiện hành vi nhằm phản ứng lại với các tác nhân kích thích Trong những năm gần đây, ý định hành vi là yếu tố nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu và ngày càng được sử dụng rộng rãi trong các mô hình liên quan đến sự chấp nhận công nghệ Ý định mua sắm của người tiêu dùng cũng có thể được hiểu là khả năng mà người tiêu dùng sẵn sàng chi trả để mua sản phẩm, dịch vụ Các doanh nghiệp có thể đoán trước các yếu tố có ảnh hưởng đến ý định hành vi của khách hàng để dự đoán khả năng mua của khách hàng (Dodds và cộng sự 1991).
Các khung lý thuyết nền tảng
2.2.1 Thuyết hành động hợp lý -Theory of Reasoned Action (TRA)
Theo Lý thuyết Hành động Hợp lý (TRA) của Fishbein & Ajzen (1975), hành vi tiêu dùng thực tế chịu ảnh hưởng của hai yếu tố chính: thái độ đối với hành vi và ảnh hưởng xã hội đối với hành vi.
Cụ thể hơn, thái độ của người tiêu dùng sẽ bị ảnh hưởng bởi niềm tin dành cho các thuộc tính (hay nói cách khác là lợi ích) của sản phẩm và mức độ tác động của các thuộc tính đó Ngoài ra, chuẩn chủ quan chính là niềm tin về chuẩn mực mà người tiêu dùng theo đuổi, họ sẽ xem xét thông qua những người có ảnh hưởng đến bản thân như gia đình, bạn bè, đồng nghiệp cùng các yếu tố ngoại cảnh khác Mức độ của niềm tin về các yếu tố bên ngoài như trên cũng sẽ ảnh hưởng đến chuẩn chủ quan của người tiêu dùng (Fishbein & Ajzen 1975)
2.2.2 Thuyết hành vi có kế hoạch -Theory of Planned Behavior (TPB)
Thuyết hành vi có kế hoạch còn gọi là lý thuyết hành vi hoạch định, đây là mô hình mở rộng của thuyết TRA Hành vi thực sự của một cá nhân được quyết định bởi xu hướng hành vi của họ Mặt khác, xu hướng hành vi sẽ bị ảnh hưởng bởi 3 yếu tố, bao gồm thái độ đối với hành vi đó (tiêu cực hay tích cực), chuẩn chủ quan (ảnh hưởng của xã hội khiến cá nhân thực hiện hoặc không thực hiện hành vi) và kiểm soát hành vi cảm Niềm tin đối với những thuộc tính sản phẩm
Niềm tin đối với nhóm tham khảo nghĩ rằng tôi nên mua hay không nên mua; sự thúc đẩy làm theo ý muốn của những người xung quanh
Thái độ hướng đến hành vi
Chuẩn chủ quan Ý định mua hàng Hành vi mua hàng
Hình 2.2 Lý thuy ết hành độ ng h ợ p lý TRA nhận, đây chính là nhân tố được mở rộng so với thuyết TRA Yếu tố kiểm soát hành vi cảm nhận chính là việc người đó nhận diện hành vi thực hiện dễ dàng hay khó khăn (cơ hội và nguồn lực) Đặc biệt, kiểm soát hành vi có thể tác động trực tiếp và dự báo được cả hành vi thực sự (Ajzen 1991)
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ-Technology Acceptance Model (TAM)
Mô hình TAM (Technology Acceptance Model) ra đời năm 1989, dựa trên Thuyết hành động hợp lý (TRA) và các lý thuyết liên quan Mô hình này lý giải và dự đoán hành vi của người dùng đối với hệ thống thông tin cụ thể Cụ thể, hành vi thực sự của người dùng chịu tác động của các yếu tố bên ngoài, gồm nhận thức tính hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng Hai yếu tố này ảnh hưởng đến ý định hành vi (sẵn sàng), từ đó dẫn đến hành vi thực tế TAM cung cấp cơ sở nghiên cứu tác động của yếu tố bên ngoài đến niềm tin, thái độ và ý định sử dụng.
Thái độ đối với hành vi
Nhận thức kiểm soát hành vi
Tiêu chuẩn chủ quan Ý định Hành vi
Hình 2.3 Thuyết hành vi hoạch định TPB
Theo như mô hình TAM, nhận thức sự hữu ích có nghĩa là một cá nhân thấy được những ưu điểm mà một hệ thống công nghệ có thể mang lại, chẳng hạn như kiến thức, năng lực góp phần nâng cao kết quả mà họ mong đợi, nhận thức sự dễ sử dụng là khi không cần quá nhiều nỗ lực mà họ vẫn có thể đạt được mục đích sử dụng của mình Hai yếu tố này sẽ tác động đến thái độ từ đó dẫn đến ý định sử dụng và sau cùng là hành vi sử dụng công nghệ.
Khảo lược các nghiên cứu trước đây
Nguyễn Thùy Dung & Nguyễn Ngọc Long (2022) thực hiện nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng đến ý định tiếp tục học khóa học trực tuyến mở đại trà (MOOCS) của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đã sử dụng các lý thuyết nền tảng như thuyết hành động hợp lý (TRA), thuyết hành vi hoạch định (TPB) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), mô hình xác nhận kỳ vọng (ECM- Expectancy confirmation model) Từ đó, phân tích cách yếu tố tác động đến ý định tiếp tục tham gia vào khóa học trực tuyến gồm có tự học có định hướng, khoảng cách chuyển giao, nhận thức tính hữu ích, sự hiếu kỳ, thái độ và sự hài lòng Trong đó, sự hài lòng có tác động nhiều nhất với ý định tiếp tục học MOOCs, ngược lại, yếu tố sự hữu ích lại tác động không đáng kể đến Biến ngoại vi
Nhận thức sự hữu ích
Nhận thức sự dễ dàng khi sử dụng
Thái độ Ý định sử dụng công nghệ
Hành vi sử dụng thực tế
Hình 2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ- TAM ý định, các tác giả đưa ra giải thích rằng hiện nay đa số các khóa học MOOCs chủ yếu là bằng tiếng anh do đó chưa có sự phổ biến đối với hầu hết các sinh viên tại Việt Nam
Nguồn: Nguyễn Thùy Dung và Nguyễn Ngọc Long (2022)
Nguồn: Nguyễn Thùy Dung và Nguyễn Ngọc Long (2022)
Nguyễn Hồng Quân (2022) nghiên cứu ảnh hưởng của lan tỏa Video đến thái độ người tiêu dùng trên nền tảng mạng xã hội đã chỉ ra rằng có 6 biến tác động đến thái độ và hành vi của người tiêu dùng gồm có tính giải trí, tính thông tin, nhận thức thương hiệu, yếu tố khuyến khích, sự tương tác và độ tin cậy của nguồn Nghiên cứu thu về 414 phiếu khảo sát hợp lệ, trong đó có 85% người tham gia thuộc độ tuổi từ 18-25 và 80.7% là trình độ đại học Trong đó, tính giải trí có tác động đáng kể nhất đến mô hình, tiếp đến là tính tương tác và sự tin cậy Kết quả trên cho thấy rằng, nếu một quảng cáo có tính giải trí càng cao thì giới trẻ sẽ có thái độ tích cực với thương hiệu Bên cạnh đó, hiệu ứng hào quang cũng thể hiện rõ trong biến tính tương tác thể hiện ở lượt tương tác, chia sẻ và bình luận tạo cho người tiêu dùng một thái độ tích cực, tin tưởng vào sản phẩm, dịch vụ
Tự học có định hướng
Khoảng các chuyển giao giữa người học và nội dung
Nhận thức tính hữu ích
Sự hài lòng Ý định tiếp tục học MOOCs
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Thùy Dung và Nguyễn Ngọc Long
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Hồng Quân (2022)
Nghiên cứu của Nguyễn Đinh Yến Oanh và Phạm Thụy Bích Uyên (2017) về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng tỉnh An Giang Nghiên cứu này đã kế thừa hai mô hình truyền thống trong nghiên cứu hành vi người tiêu dùng là thuyết hành động hợp lý (TRA) và mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) Bên cạnh đó, tác giả đã đề xuất ba yếu tố khác có ảnh hưởng là chi phí, tính linh hoạt và dịch vụ đa dạng để dự đoán ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng Dữ liệu được thu thập từ 325 người tiêu dùng trong khu vực này và đã được kiểm định độ tin cậy thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và phân tích hồi quy đa biến Kết quả sau khi tiến hành chạy SPSS cho thấy có 5 yếu tố ảnh hưởng là tính linh hoạt, dịch vụ đa dạng, nhận thức sự hữu ích, niềm tin và nhận thức tính dễ sử dụng Trong đó, tính linh hoạt là yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định sử dụng của khách hàng Ngược lại, yếu tố chuẩn chủ quan và chi phí không có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động Về mặt lý thuyết, nghiên cứu đã góp phần kiểm chứng sự thích hợp của các thang đo
Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Yến Oanh và Phạm Thụy Bích Uyên
Nguồn: Nguyễn Yến Oanh và Phạm Thụy Bích Uyên (2017)
Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2021) có nghiên cứu về đề tài Tác động của đại sứ thương hiệu lên ý định mua hàng của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh tập trung xem xét mức độ tác động của 6 biến độc lập gồm: Sự thu hút, sự tin cậy, chuyên môn, sự quen thuộc, sự phù hợp của người đại diện đối với thương hiệu/sản phẩm và các thông tin tiêu cực Bên cạnh đó, tác giả cũng sử dụng các khung lý thuyết nền tảng như:
Lý thuyết hành vi người tiêu dùng được phân tích dựa trên Thuyết hành động hợp lý (TRA) và Lý thuyết hành vi hoạch định (TPB) Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu khảo sát Độ tin cậy của dữ liệu được xác định bằng hệ số Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố được tiến hành để khám phá cấu trúc ẩn, tương quan giữa các biến được đánh giá bằng phân tích tương quan và phương pháp hồi quy tuyến tính giúp kiểm tra mối quan hệ nhân quả Cuối cùng, kiểm định sự khác biệt trung bình được sử dụng để so sánh các nhóm đối tượng khác nhau.
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2021)
Nguồn: Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2021)
Nghiên cứu của Haq (2012) về đề tài tiếp thị liên kết: Nghiên cứu về thái độ của người tiêu dùng đối với các chương trình tiếp thị liên kết của người tiêu dùng tại Ấn Độ Tác giả chỉ ra rằng có 5 biến độc lập tác động đến thái độ của người tiêu dùng đối với hình thức tiếp thị liên kết của doanh nghiệp, gồm có sự hữu ích, tính thuận tiện, tính thông tin, chương trình khuyến mãi, niềm tin và một biến kiểm soát là các yếu tố nhân khẩu học Tác giả kiểm định độ tin cậy của mô hình bằng hệ số Cronbach alpha, cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê Bên cạnh đó, tương quan pearson cho thấy tính hữu ích của tiếp thị liên kết có tác động mạnh nhất đến ý định mua, tiếp đến là tính thông tin và niềm tin Hơn nữa, hơn 60% lượng người tham gia khảo sát có độ tuổi từ 16-30 tuổi, đây có thể đại diện cho nhóm khách hàng trẻ tuổi tại Ấn Độ
Nghiên cứu của Gregori và cộng sự (2014) khám phá hiệu ứng của tiếp thị liên kết trong lĩnh vực du lịch Họ phát hiện rằng có sự khác biệt giữa các yếu tố để tạo và tăng cường lòng tin của khách hàng Các nhà tiếp thị liên kết nên thể hiện sự tin cậy và năng lực của họ bằng cách cung cấp nội dung phù hợp và cập nhật tin tức trên trang web của họ Từ góc độ người tiêu dùng, các trang web liên kết được đánh giá là hữu ích và đáng tin cậy Các yếu tố ảnh hưởng đến lòng tin trong tiếp thị liên kết bao gồm giao diện trang web, danh tiếng, uy tín, đánh giá, thứ hạng, thông tin và chuyên môn.
Hardianawati (2023) nghiên cứu về đề tài mức độ tác động của tiếp thị liên kết đến hành vi mua sắm trên Shopee của người tiêu dùng thông qua tiếp thị nội dung trên nền tảng Tiktok Tác giả đã chứng minh rằng nội dung tiếp thị liên kết trên Shopee, đặc
Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của Haq (2012)
Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập Nhận thức sự hữu ích Nhận thức dễ sử dụng
Thái độ đối với chương trình tiếp thị liên kết Nội dung tiếp thị liên kết
Chương trình liên kết của Shopee và tiếp thị nội dung TikTok có thể giúp doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) tăng doanh số bán hàng bằng cách thúc đẩy hành vi mua hàng của người tiêu dùng Nghiên cứu khảo sát 6 biến số: sự thích hợp, tính chính xác, tính hữu ích, tính thông tin, tính thuận tiện và chất lượng quảng cáo, tập trung vào thế hệ khách hàng Z tại Bồ Đào Nha, những người sử dụng mạng xã hội thường xuyên.
Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng tiếp thị liên kết có ảnh hưởng đến hành vi người tiêu dùng Các nhà nghiên cứu đã sử dụng Mô hình ELM để hiểu cách khách hàng phản ứng với quảng cáo Họ thu thập dữ liệu từ các bài đăng trên Instagram của những người có sức ảnh hưởng Kết quả cho thấy, một số phong cách ngôn ngữ có thể làm tăng sự tương tác, trong khi một số khác lại gây tác động tiêu cực Phát hiện này giúp các doanh nghiệp và người có ảnh hưởng hiểu rõ hơn về tiếp thị mạng xã hội.
2.3.3 Tóm lược các nghiên cứu có liên quan
Bảng 2.1 Tóm lược các nghiên cứu có liên quan
Tác giả Phương pháp nghiên cứu và đối tượng khảo sát
Kết quả nghiên cứu Khoảng trống
Sử dụng cả hai phương pháp định tính và định lượng
Xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS Đối tượng khảo sát là các thành viên của 5 diễn đàn du lịch lớn ở Vương quốc Anh
Các yếu tố ảnh hưởng đến lòng tin đối với tiếp thị liên kết: Giao diện trang web, danh tiếng, sự uy tín, các đánh giá, thứ hạng của trang web, thông tin và chuyên môn
Nghiên cứu chỉ tập trung tìm hiểu quan điểm khách hàng về tiếp thị liên kết trong lĩnh vực du lịch
Dữ liệu được phân tích thông qua tương quan Pearson và hồi quy bội Đối tượng khảo sát chủ yếu là người trẻ sinh sống và làm việc tại Ấn Độ
Mức độ tác động giảm dần của 4 yếu tố: Tính hữu ích, tính thông tin, niềm tin, khuyến mãi và nhận thức dễ sử dụng
Mật độ dân số khổng lồ của Ấn Độ gây ra thách thức trong việc tiếp cận tất cả các đối tượng mục tiêu trong nghiên cứu thị trường Do đó, các mẫu hiện tại có thể không đủ đại diện cho toàn bộ dân số Ngoài ra, sở thích và hành vi của khách hàng có thể khác nhau đáng kể giữa các quốc gia và khu vực khác nhau Điều này làm nổi bật sự cần thiết phải tiến hành nghiên cứu sâu hơn để nắm bắt chính xác quan điểm và mong đợi của từng thị trường cụ thể.
Phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp được sử dụng để kiểm tra các giả
Có 6 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm: Tính liên định xem biến độc lập (X) có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc (Y) hay không xác, tính hữu ích, tính thông tin, tính thuận tiện, tần suất quảng cáo
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này được tiến hành bằng cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Quá trình nghiên cứu định tính góp phần hình thành nên thang đo sơ bộ, sau đó điều chỉnh và cải thiện thang đo nếu có có bất kỳ phát biểu nào không rõ ràng, chưa phù hợp Sau khi đã đảm bảo tất cả các thang đo đều chỉnh chu về nội dung, tác giả thực hiện nghiên cứu định lượng thông qua bảng khảo sát chính thức để thu thập dữ liệu phục vụ cho quá trình phân tích thống kê
Nguồn: Đề xuất của tác giả Đặt vấn đề Mục tiêu nghiên cứu Cơ sở lý thuyết, các nghiên cứu có liên quan Đề xuất mô hình nghiên cứu Thang đo sơ bộ
Hiệu chỉnh thang đo, xây dựng bảng câu hỏi
Thang đo chính thức Nghiên cứu định lượng
Phân tích nhân tố khám phá EFA Phân tích hồi quy
Trình bày kết quả và nêu hàm ý quản trị
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
4.1.1 Thống kê mô tả đặc điểm mẫu
Thống kê mô tả đóng vai trò thiết yếu trong quá trình nghiên cứu, giúp tóm tắt và phân tích các đặc điểm của tập dữ liệu Đây là bước đầu tiên và quan trọng, tạo nền tảng cho các bước nghiên cứu tiếp theo.
Bảng 4.1 Tỷ lệ phân bố mẫu
Tiêu chí Số lượng Tỷ lệ (%)
Mức chi tiêu hàng tháng
Từ 3.000.000 đồng đến dưới 5.000.000 đồng 136 37.2%
Từ 5.000.000 đồng đến dưới 7.000.000 đồng 115 31.4%
Các nền tảng học trực tuyến 1
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Trong số mẫu khảo sát hợp lệ trả về, sinh viên năm 3 và năm 4 chiếm tỷ lệ cao (32,2% và 12,6%) thể hiện mối quan tâm lớn đến các nền tảng học trực tuyến Về mức chi tiêu hàng tháng, nhóm chi tiêu từ 3 đến dưới 5 triệu đồng chiếm tỷ lệ cao nhất (37,2%), tiếp theo là nhóm chi tiêu từ 5 đến dưới 7 triệu đồng (31,4%) Nhóm có mức chi tiêu thấp nhất là nhóm chi tiêu từ 7 triệu đồng trở lên (12,3%).
Thêm vào đó, với yếu tố các nền tảng học trực tuyến được tác giả thu thập dưới dạng câu hỏi được chọn nhiều đáp án cùng lúc, bởi tác giả cho rằng một sinh viên có thể tham gia vào nhiều nền tảng học trực tuyến khác nhau tại cùng một thời điểm Dựa trên kết quả từ bảng 4.1, Duolingo và Coursera là 2 nền tảng chiếm lượng lớn người tham gia khảo sát, có tới 69.9% sinh viên đã từng tham gia vào Duolingo và 63.4% sinh viên đã biết đến Coursera Điều này không có gì khó hiểu khi số lượng học viên đăng ký vào hai
1 Lưu ý: Yếu tố Các nền tảng học trực tuyến được thu thập dưới dạng câu hỏi nhiều lựa chọn trả lời nền tảng này luôn tăng đáng kể trong nhiều năm trở lại đây Có thể thấy sự phổ biến của các nền tảng học trực tuyến của nước ngoài là rất thịnh hành tại Việt Nam Mặc dù, Unica là một nền tảng học trực tuyến được thành lập tại Việt Nam nhưng chỉ 28.7% sinh viên tham gia khảo sát biết đến hoặc đã đăng ký học trên nền tảng này Bên cạnh đó, Prep cũng là một nền tảng cung cấp các khóa học luyện thi chứng chỉ anh văn tại Việt Nam nhưng vẫn đứng sau ELSA và Duolingo về mức độ phổ biến
4.1.2 Thống kê mô tả thang đo
Bài nghiên cứu sử dụng thang đo gồm 26 biến quan sát, cụ thể: 3 biến đo lường Khuyến mãi (INC), 4 biến đo lường Sự tin cậy (TR), 4 biến đo lường Sự hữu ích (UF), 4 biến đo lường Chuyên môn (EXP), 4 biến đo lường Tính thông tin (INF), 3 biến đo lường Thái độ (AT) và 4 biến đo lường Ý định (INT).
Bảng 4.2 Thống kê mô tả thang đo Nhân tố Biến quan sát
N (cỡ mẫu) Trung bình (Mean) Độ lệch chuẩn (Std Deviation) Khuyến mãi
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Vì bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert 5 mức độ đồng ý tăng dần từ 1 là hoàn toàn không đồng ý đến 5 là hoàn toàn đồng ý nên tác giả sử dụng thống kê mô tả để biết được phạm vi giá trị của biến thông qua giá trị nhỏ nhất và giá trị lớn nhất, đồng thời đánh giá khái quát về nhận định của đối tượng khảo sát với các câu hỏi bảng khảo sát Nhìn chung, kết quả cho thấy các câu hỏi hầu hết có mức đánh giá thấp nhất là mức 1 và cao nhất là mức 5, giá trị trung bình đều lớn hơn 4 Giá trị trung bình của biến sự hữu ích có giá trị trung bình cao nhất (4.31), theo sau là khuyến mãi (4.28) và thấp nhất là sự tin cậy (4.05) Như vậy, có thể nói rằng đa số các đáp viên đều đồng tình với những yếu tố được đưa ra trong phiếu khảo sát của tác giả Ngoài ra, độ lệch chuẩn gần như ngang nhau giữa các biến và có giá trị nhỏ nói lên dữ liệu có sự phân bố gần giá trị trung bình (Bland & Altman 1996).
Kiểm định độ tin cậy
Đây là phép kiểm định thống kê về mức độ chặt chẽ của tập hợp các biến quan sát thông qua hệ số Cronbach’s Alpha, được dùng để loại bỏ các biến rác không có độ tin cậy trước khi tiến hành phân tích EFA Khi kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha cho thang đo, ta cần xét đến hệ số Cronbach’s Alpha, hệ số tương quan biến tổng và hệ số Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Độ tin cậy của các yếu tố đo lường được đánh giá thông qua hệ số Cronbach's Alpha Cronbach's Alpha giúp kiểm định mức độ chặt chẽ của các biến quan sát trong thang đo đối với một khái niệm nghiên cứu Phương pháp này góp phần loại bỏ các biến không phù hợp và hạn chế biến xấu trong mô hình nghiên cứu, đảm bảo tính chính xác và tin cậy trong kết quả nghiên cứu (Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc 2008).
Theo Hair và cộng sự (2010) cho rằng Cronbach's Alpha từ 0.8 đến gần 1 thì thang đo lường là tốt; từ 0.7 đến 0.8 là thang đo sử dụng được, từ 0.6 trở lên là có thể chấp nhận được trong trường hợp khái niệm đang nghiên cứu là mới hoặc được nghiên cứu trong bối cảnh mới
Khi cân nhắc xem nên loại bỏ biến nào, nhà nghiên cứu có thể căn cứ vào hai hệ số Thứ nhất là hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến, khi hệ số này lớn hơn hệ số Cronbach's Alpha của biến tổng có nghĩa là sự tham gia của biến quan sát này làm giảm đi hệ số Cronbach's Alpha của biến tổng có thể coi là một dấu hiệu đề nhà nghiên cứu cân nhắc loại bỏ biến vì khi đó hệ số Cronbach's Alpha của biến tổng sẽ tăng lên Thứ hai là hệ số tương quan biến tổng (Item - Total correlation) Hệ số này cho thấy mức độ quan hệ chặt chẽ giữa biến quan sát tương ứng và biển tổng Cristobal và cộng sự (2007) cho rằng những quan sát nào có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 sẽ được loại bỏ
Bảng 4.3 Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach's Alpha
Nhân tố Biến quan sát
Giá trị trung bình của thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Hệ số tương quan với biến tổng
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Sau khi tiến hành kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu bằng Cronbach’s Alpha, các yếu tố trong mô hình nghiên cứu đều được giữ lại, cụ thể như sau:
Giá trị hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát thuộc nhân tố "Khuyến mãi" đều vượt ngưỡng 0,3 Bên cạnh đó, hệ số Cronbach's Alpha đạt 0,715, lớn hơn 0,7 Những kết quả này cho thấy thang đo Khuyến mãi vẫn bao gồm 3 biến quan sát ban đầu.
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Sự tin cậy” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha = 0.839>0.7 nên thang đo Sự tin cậy sẽ vẫn bao gồm 4 biến quan sát trên
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Sự hữu ích” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha = 0.758>0.7 nên thang đo Sự hữu ích sẽ vẫn bao gồm 4 biến quan sát trên
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Chuyên môn” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha 0.811>0.7 nên thang đo Chuyên môn sẽ vẫn bao gồm 4 biến quan sát trên
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Tính thông tin” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha 0.760>0.7 nên thang đo Tính thông tin sẽ vẫn bao gồm 4 biến quan sát trên
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Thái độ” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha = 0.752>0.7 nên thang đo Thái độ sẽ vẫn bao gồm 3 biến quan sát trên
Các biến quan sát thuộc nhân tố “Ý định” đều có hệ số tương quan biến tổng đạt tiêu chuẩn >0.3 nên được chấp nhận đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha = 0.807>0.7 nên thang đo Ý định sẽ vẫn bao gồm 4 biến quan sát trên.
Phân tích nhân tố khám phá
❖ Phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
Dựa vào đánh giá sơ bộ về hệ số Cronbach’s Alpha, phương pháp rút trích được chọn để phân tích nhân tố là phương pháp Principal Components Analysis với phép xoay vuông góc Varimax Mục đích để kiểm tra tính hội tụ và tính phân biệt giữa các nhóm biến trong mô hình nghiên cứu Thang đo được chấp nhận khi tổng phương sai trích lớn hơn hoặc bằng 50% và chỉ số Eigenvalue lớn hơn 1 Đồng thời, giá trị KMO từ 0.5 đến
1 là chấp nhận Các biến quan sát có hệ số tải nhân tố (factor loading) nhỏ hơn 0.5 đều bị loại
Bảng 4.4 Hệ số KMO và kiểm định Bartlett
Kiểm định Bartlet Chi bình phương xấp xỉ 3379.968
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Kiểm định Bartlett dùng để kiểm định giả thuyết H0 là các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể, còn hệ số KMO dùng để kiểm tra xem kích thước mẫu có phù hợp để phân tích nhân tố hay không Nghiên cứu này có trị số KMO là 0.937 và giá trị Sig của kiểm định Bartlett là 0.000 cho thấy các biến quan sát trong nghiên cứu có sự tương quan với nhau và hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố ở độ tin cậy 95% Kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố khám phá (EFA) là thích hợp
Tổng cộng 26 biến quan sát sau khi tiến hành phân tích nhân tố đã trích được 5 nhóm nhân tố với giá trị Eigenvalue >1 và giá trị tổng phương sai trích là 60.9% > 50% (Phụ lục II), vì vậy kết quả phân tích nhân tố khám phá là phù hợp
Tác giả sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 khi tiến hành phân tích EFA cho các khái niệm đo lường với mong muốn lựa chọn những biến quan sát chất lượng Tuy nhiên, khi tác giả xem xét kết quả từ ma trận xoay lần thứ nhất bằng phép quay Varimax, nhận thấy rằng các biến quan sát AT1, AT2, AT3 cần được loại bỏ ra mô hình vì các biến quan sát này có hệ số tải nhỏ hơn 0.5 và tải lên ở nhiều nhóm nhân tố khác nhau Ngoài ra, các biến quan sát còn lại đều nằm hội tụ về đúng nhóm nhân tố của mình nên sẽ được giữ lại Sau khi đã loại bỏ 3 biến quan sát trên, tác giả tiến hành thực hiện phân tích nhân tố khám phá lần 2 cho 19 biến quan sát của 5 biến độc lập Kết quả như sau:
Bảng 4.5 Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến độc lập
TR EXP UF INF INC
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Sau khi loại các biến quan sát AT1, AT2, AT3 thuộc thang đo Thái độ (AT), hệ số KMO là 0.923 và giá trị Sig của kiểm định Bartlett là 0.000 < 0.05 cho thấy các biến quan sát trong nghiên cứu có tính hội tụ và phù hợp để phân tích nhân tố ở độ tin cậy 95% Ngoài ra, có 5 nhóm nhân tố được trích dựa vào chỉ tiêu Eigenvalue đều lớn hơn 1 và tổng phương sai trích = 63.504% (>50%), chứng tỏ rằng 5 nhân tố được trích có thể giải thích 63.504% sự biến thiên của 19 biến quan sát được đưa vào phân tích EFA cho biến độc lập lần 2 Đồng thời, kết quả này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau và phân tích nhân tố khám phá (EFA) là thích hợp
Tất cả 19 biến quan sát còn lại đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 Trong ma trận nhân tố sau khi xoay, sự tập trung của các biến quan sát theo từng nhân tố được thể hiện rõ ràng, thang đo đảm bảo tính hội tụ Bảng 4.5 cho kết quả phân tích nhân tố như sau:
Nhân tố 1: Bao gồm 4 biến quan sát (TR3, TR2, TR1, TR4) và được giữ nguyên tên gọi là Sự tin cậy
Nhân tố 2: Bao gồm 4 biến quan sát (EXP3, EXP1, EXP4, EXP2) và được giữ nguyên tên gọi là Chuyên môn
Nhân tố 3: Bao gồm 4 biến quan sát (UF4, UF3, UF2, UF1) và được giữ nguyên tên gọi là Sự hữu ích
Nhân tố 4: Bao gồm 4 biến quan sát (INF3, INF4, INF1, INF2) và được giữ nguyên tên gọi là Tính thông tin
Nhân tố 5: Bao gồm 3 biến quan sát (INC2, INC1, INC3) và được giữ nguyên tên gọi là Khuyến mãi
❖ Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc Đối với thang đo của biến phụ thuộc gồm 4 biến quan sát, sau khi đạt tiêu chuẩn về độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 4.6 Kết quả phân tích nhân tố khám phá cho biến phụ thuộc
Nhân tố INT Ý định (INT) INT1 831
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Kết quả từ bảng 4.6 cho thấy hệ số KMO là 0.775 (0.5 < KMO = 0.775 < 1) tức là dữ liệu nghiên cứu phù hợp để phân tích nhân tố khám phá Ngoài ra, mức ý nghĩa của kiểm định Bartlett có giá trị sig = 0 cho thấy giả thuyết của mô hình nghiên cứu là phù hợp Ngoài ra, có một nhân tố được trích có chỉ tiêu Eigenvalue = 2.538 > 1 Bên cạnh đó, nhân tố này giải thích được 63.459% biến thiên dữ liệu của 4 quan sát (INT1, INT2, INT3, INT4) tham gia vào phân tích EFA cho biến phụ thuộc Hơn nữa, các biến quan sát trong kết quả bảng ma trận thành phần đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 và cùng tải lên một nhân tố, đảm bảo tính hội tụ của thang đo Ý định khi phân tích EFA, vì vậy không có biến quan sát nào bị loại khỏi thang đo.
Phân tích hồi quy và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
4.4.1 Mô tả các biến trong mô hình hồi quy Để thuận tiện cho phân tích hồi quy, các thành phần trong mô hình nghiên cứu sau khi phân tích EFA được mô tả lại như sau:
Thang đo "Khuyến mãi": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát đảm bảo tính hội tụ trong cùng một thang đo như đề xuất ban đầu và đảm bảo tính chất ban đầu của thang đo Do đó, tác giả vẫn giữ nguyên yếu tố Khuyến mãi (INC1, INC2, INC3) để tiếp tục phân tích hồi quy
Thang đo "Sự tin cậy": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát đảm bảo tính hội tụ trong cùng một thang đo như đề xuất ban đầu và đảm bảo tính chất ban đầu của thang đo Do đó, tác giả vẫn giữ nguyên yếu tố Sự tin cậy (TR1, TR2, TR3, TR4) để tiếp tục phân tích hồi quy
Thang đo "Sự hữu ích": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát đều đảm bảo tính hội tụ trong cùng một thang đo như đề xuất ban đầu và đảm bảo tính chất ban đầu của thang đo Do đó, tác giả vẫn giữ nguyên yếu tố Sự hữu ích (UF1, UF2, UF3, UF4) để tiếp tục phân tích hồi quy
Thang đo "Chuyên môn": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát đảm bảo tính hội tụ trong cùng một thang đo như đề xuất ban đầu và đảm bảo tính chất ban đầu của thang đo Do đó, tác giả vẫn giữ nguyên yếu tố Chuyên môn (EXP1, EXP2, EXP3, EXP4) để tiếp tục phân tích hồi quy
Thang đo "Tính thông tin": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát đảm bảo tính hội tụ trong cùng một thang đo như đề xuất ban đầu và đảm bảo tính chất ban đầu của thang đo Do đó, tác giả vẫn giữ nguyên yếu tố Tính thông tin (INF1, INF2, INF3, INF4) để tiếp tục phân tích hồi quy
Thang đo "Thái độ": sau khi thực hiện phân tích EFA các biến quan sát AT1, AT2, AT3 tải lên các nhóm biến khác và tất cả 3 biến quan sát của thang đo này đều có hệ số tải nhân tố nhỏ hơn 0.5 Chính vì thế, tác giả loại bỏ hoàn toàn thang đo Thái độ ra khỏi mô hình nghiên cứu
Trước khi tiến hành phân tích tương quan, tác giả thực hiện tính toán giá trị trung bình (MEAN) của các biến thuộc 6 nhóm nhân tố được giữ lại sau khi phân tích nhân tố khám phá
Bảng 4.7 Phân tích tương quan Pearson
Phân tích tương quan int inc tr uf exp inf int Tương quan
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Kết quả cho thấy mức ý nghĩa của biến phụ thuộc đối với các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 (Sig =0.000) vì vậy 5 biến độc lập có mối tương quan với biến phụ thuộc Ngoài ra, phân tích tương quan cũng cho thấy các biến độc lập có tương quan với nhau với mức ý nghĩa nhỏ hơn 0.05 Tuy nhiên, phân tích tương quan Pearson cũng cho thấy các biến độc lập có tương quan với nhau nên phân tích hồi quy sẽ cần để ý đến hiện tượng đa cộng tuyến
4.4.3 Phân tích hồi quy bội
❖ Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính bội
Theo kết quả bảng 4.8, giá trị R 2 là 0.676 và giá trị R 2 hiệu chỉnh là 0.672, điều này cho thấy sự tương quan chặt chẽ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc (0.5 < R 2
< 0.8) Hơn nữa, R 2 hiệu chỉnh là 0.672 cho thấy 5 biến độc lập đưa vào mô hình đã giải thích được 67.2% sự biến thiên của biến phụ thuộc Ngoài ra, hệ số Durbin-Watson
= 1.908, nằm trong khoảng từ 1 đến 3 vì vậy không có sự tự tương quan trong mô hình.
Bảng 4.8 Tổng hợp kết quả mô hình
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
❖ Kiểm định sự phù hợp tổng thể của mô hình hồi quy
Bảng 4.9 Phân tích phương sai
Mô hình Tổng các bình phương
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Dựa vào kết quả của bảng 4.9, giá trị sig của kiểm định F nhỏ hơn 0.01 cho thấy mô hình đưa ra là hoàn toàn phù hợp với dữ liệu thực tế Hay nói cách khác, các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%
Bảng 4.10 Kết quả kiểm định hệ số hồi quy và hiện tượng đa cộng tuyến
Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa
Thống kê đa cộng tuyến
Hệ số β Sai số chuẩn
-.138 176 -.784 433 inc 112 040 106 2.762 006 615 1.626 tr 338 037 368 9.200 000 563 1.775 uf 164 047 137 3.475 001 576 1.735 exp 285 039 297 7.328 000 547 1.830 inf 126 045 113 2.762 006 536 1.864
Nguồn: Trích xuất dữ liệu từ SPSS 22.0
Bảng 4.10 cho thấy hệ số hồi quy chuẩn hóa β của các thang đo khuyến mãi, sự tin cậy, sự hữu ích, chuyên môn và tính thông tin đều mang giá trị dương Điều này chỉ ra rằng tất cả các thang đo này đều có tác động theo cùng chiều đến ý định đăng ký khóa học trực tuyến.
Dựa trên kết quả phân tích hồi quy đa biến đo lường tác động của các biến trong mô hình, mô hình hồi quy bội được xây dựng như sau: "int = β0 + β1 inc +β2 tr + β3 uf + β4 exp + β5 inf + εi", trong đó:- int: Biến phụ thuộc (tỷ lệ lạm phát)- inc: Tăng trưởng GDP- tr: Tỷ lệ thất nghiệp- uf: Tỷ lệ sử dụng nguồn lực lao động- exp: Tỷ giá hối đoái- inf: Lạm phát kỳ vọng
Phương trình hồi quy theo hệ số chưa chuẩn hóa: int = -0138 + 0.112inc + 0.338tr + 0.164uf + 0.285exp + 0.126inf + εi
Phương trình hồi quy theo hệ số chuẩn hóa: int = 0.106inc + 0.368tr + 0.137uf + 0.297exp + 0.113inf + εi
Dựa trên hệ số β chuẩn hóa, có thể thấy Sự tin cậy là yếu tố tác động mạnh nhất đến ý định đăng ký khóa học trực tuyến với β = 0368, theo sau là Chuyên môn với β 0.297, tiếp đến là Sự hữu ích và Tính thông tin với hệ số β chuẩn hóa lần lượt là 0.137 và 0.113 Yếu tố có ít tác động đến biến phụ thuộc nhất là Khuyến mãi với hệ số β chuẩn hóa là 0.106
❖ Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến
