GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Lý do chọn đề tài
Báo cáo Digital 2024 tại Việt Nam ghi nhận số người dùng Internet tính đến tháng đầu năm 2024 là có 78,44 triệu người, đạt 79,1% Cụ thể hơn là tổng số tài khoản mạng xã hội được kích hoạt là 72,70 triệu, tương ứng với 73,3% tổng dân số, phân tích của Kepios cho thấy số người dùng mạng xã hội (MXH) tại Việt Nam đã tăng thêm 6,5 triệu (+9,8%) giữa đầu năm 2023 và đầu năm 2024 Có 72,55 triệu người sử dụng MXH ở độ tuổi từ 18 trở lên tại Việt Nam đầu năm 2024 Nói chung, 92,7% tổng số người dùng Internet tại Việt Nam (bất kể độ tuổi) đã sử dụng ít nhất một nền tảng MXH vào tháng 1 năm 2024 Thêm vào đó, số lượng người dùng tiềm năng tại Việt Nam mà quảng cáo (QC) trên Facebook có thể tiếp cận tăng thêm 6,5 triệu (+9,8%) giữa tháng 1 năm 2023 và tháng 1 năm 2024, khả năng tiếp cận QC của Facebook tại Việt Nam tương đương với 73,3% dân số tổng cộng đầu năm 2024 YouTube cũng không hề kém cạnh với lượng người dùng có thể tiếp cận được là 63,00 triệu người dùng tại Việt Nam đầu năm 2024, cho thấy rằng khả năng tiếp cận QC của YouTube đầu năm 2024 tương đương với 63,5% dân số tổng cộng của Việt Nam Đối với nền tảng Instagram, có 10,90 triệu người dùng tại Việt Nam đầu năm 2024 Theo như những con số được công bố từ Meta, khả năng tiếp cận QC của Instagram tại Việt Nam tương đương với 11,0% dân số tổng cộng đầu năm Bên cạnh đó, TikTok là một nền tảng không thể thiếu sót ở báo cáo này vì độ phổ biến chưa thấy hiện tượng hạ nhiệt Theo công bố trong tài nguyên QC của ByteDance, TikTok có 67,72 triệu người dùng từ 18 tuổi trở lên tại Việt Nam đầu năm 2024, QC của TikTok đạt tới 92,6% tất cả người lớn từ 18 tuổi trở lên tại Việt Nam đầu năm Các con số được công bố trong tài nguyên QC của LinkedIn cho biết hiện LinkedIn có 7,5 triệu thành viên tại Việt Nam đầu năm 2024, khả năng tiếp cận QC của LinkedIn tại Việt Nam tăng thêm 2,3 triệu (+44,2%) giữa đầu năm 2023 và đầu năm 2024 (LinkedIn ngăn chặn những người dưới 18 tuổi sử dụng nền tảng của mình, dữ liệu về phạm vi khán giả dựa trên tổng số thành viên đăng ký, chứ không phải số người dùng hàng tháng) X (Twitter) cho biết X có 5,58 triệu người dùng tại Việt Nam đầu năm 2024, khả năng tiếp cận QC của X tại Việt Nam tăng thêm 1,5 triệu (+36,2%) giữa đầu năm 2023 và đầu năm 2024
Qua những số liệu nêu trên, có thể thấy rằng, với sự bùng nổ của công nghệ số đã dẫn đến hoạt động gia tăng mạnh mẽ trên các trang MXH như Facebook, Instagram, YouTube, TikTok hay Twitter…, tất cả đều đã tạo ra cơ chế mà qua đó người dùng có thể dùng cho các mục đích khác nhau như cuộc sống cá nhân, công việc, học tập, khai thác thông tin, giải trí, phát triển mối quan hệ, tạo tương tác và kết nối mọi người trên thế giới Nhờ những tính thông dụng đó, QC qua MXH đã và đang trở thành một yếu tố quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, là nơi để các nhà tiếp thị vận dụng để tiếp cận những khách hàng (KH) tiềm năng, đem những QC về sản phẩm (SP) hay dịch vụ (DV) của mình đến gần hơn với người sử dụng MXH Từ đó, MXH đã đem đến nguồndoanh thu và lợi nhuậnlớn cho các doanh nghiệp (DN) Chính vì vậy, sự hài lòng của người xem QC trên MXH luôn là mối quan tâm được ưu tiên nhất nhì của các nhà nghiên cứu Thế nhưng, cũng trong bối cảnh bùng nổ MXH như hiện nay, việc mua sắm trực tuyến qua các nền tảng trên MXH đã trở thành một phương thức quen thuộc, nhưng hằng ngày người dùng phải đối mặt với một lượng lớn thông tin, dẫn đến việc khi thấy QC không thật sự cần thiết thì họ có thể bỏ qua hoặc xem đó chỉ là những QC không đáng tin cậy Song vẫn còn nhiều đối tượng KH chưa thực sự tin tưởng QC trên MXH vì trước đó họ đã có những trải nghiệm thực sự không tốt về dịch vụ này như: không hấp dẫn, không phù hợp với nhu cầu, liên tục bị làm phiền và thậm chí bị lừa đảo dẫn đến việc không còn niềm tin
Quyết định mua hàng của người tiêu dùng (NTD) chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố, nổi bật nhất phải kể đến QC Cho đến hiện nay, QC được xuất hiện dưới nhiều hình thức khác nhau như: phát tờ rơi; QC trên báo chí; QC trên ti-vi; QC trên Website, Tiktok, Youtube, Facebook, Instagram…; đăng tin trên forum, diễn đàn; QC trên xe buýt, taxi;
QC bằng tiếp thị SP; QC ngoài trời… Trong thời đại công nghệ 4.0, thì kênh QC phổ biến nhiều nhất chính là QC qua MXH Hiện nay, sự tiến triển không ngừng nghỉ của công nghệ và internet đã dẫn đến hình thức mua sắm qua MXH hay mua sắm trực tuyến trở thành một trong những hình thứcmua sắm ngày một phát triểnvà lan rộng trên toàn thế giới (Ramachandran và cộng sự, 2011; Wu và cộng sự, 2011) Đặc biệt, doanh thu từ hình thức mua bán trực tuyến và tỉ lệ NTD từ hoạt động này theo mặt thời gian không ngừng gia tăng (Ozen và Engizek, 2014) Pütter (2017) cho rằng việc gia tăng số lượng sử dụng phương tiện truyền thông xã hội trên toàn cầu đã dẫn đến niềm tin rằng đây là một công cụ mang lại nhiều ích lợi trong việc hỗ trợ trải nghiệm của người dùng DN liên tục tìm kiếm các phương pháp mới để tiếp cận KH và định hình hành vi của KH, bao gồm cả sự trung thành với thương hiệu và ý định mua hàng Với bước phát triển chóng mặt của công nghệ số đã dẫn đến hoạt động gia tăng trên các nền tảng mạng xã hội (MXH) như Tiktok, YouTube, Facebook và Twitter…, tất cả đều đã tạo ra cơ chế mà qua đó NTD có thể hình thành, phát triển mối quan hệ và thiết lập tương tác, qua đó thúc đẩy hiệu quả kinh doanh cho DN Bên cạnh mua sắm trực tiếp qua MXH là một phương thức quen thuộc với NTD song vẫn còn nhiều đối tượng KH chưa thực sự tin tưởng QC trên MXH vì trước đó họ đã có những trải nghiệm không thực sự tốt về dịch vụ này như: cảm giác bị làm phiền, thậm chí bị lừa đảo dẫn đến việc không còn niềm tin
Vì vậy, nghiên cứu quyết định chọn sinh viên (SV) tại Thành phố Hồ Chí Minh (TP.HCM) để nghiên cứu với lý do sau: SV là đối tượng tiềm năng, có mang lại lợi nhuận từ kinh doanh cho các DN trong tương lai Theo dữ liệu báo cáo của Picodi.com (2019), độ tuổi từ 25 – 34 chiếm gần 50% số lượng người mua sắm trực tuyến Theo sau đó là những người ở độ tuổi từ 18 – 24 chiếm 28%
Việc thực hiện nghiên cứucác yếu tố có tác động đến quyết định mua hàng qua hình thức QC trên MXH của SV không những đóng góp về phía học thuậtmà còn có tính chất thiết thựcnhằm đề ra một số hàm ý quản trị giúp DN có thể nâng cao hiệu quả chiến lược QC trên MXH, thu hút KH để tăng doanh số, đồng thời đề xuất các phương pháp phòng tránh rủi ro cũng như giúp SV tiêu dùng hợp lý hơn khi mua sắm qua QC trên MXH
Ducoffe (1996) đã đề xuất một mô hình nghiên cứu về lợi ích của QC trực tuyến và thái độ của NTD Nghiên cứu cho thấygiá trị của QC bị tác động qua ba yếu tố chính: tính giải trí, tính thông tin và tính phiền nhiễu Thêm vào đó, tính giải trí và giá trị của
QC đồng thời có ảnh hưởng tích cực đến thái độ của NTD đối với QC trên web Tuy nhiên, mô hình này chỉ tập trung vào việc nghiên cứu thái độ mà chưa giải quyết rõ ràng hơn về tác động của những yếu tố trong mô hình đến ý định hành vi của NTD
Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013) cũng đề xuất một mô hình chứng minh thái độ có tính tích cực của NTD Việt Nam đối với QC trực tuyến qua MXH. Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu chưa giải quyết được câu hỏi về tác động của QC trực tuyến đến ý định mua hàng của KH
Trong nghiên cứu của Ali Abdallah Alalwan (2018) về tác động của chức năng QC trên mạng xã hội đối với ý định mua của KH thì chưa có sự xem xét đối với các đặc điểm như hình ảnh, sự sẵn sàng về công nghệ, tính sáng tạo của QC, cộng đồng, và mối quan tâm về quyền riêng tư Hơn nữa, nghiên cứu cũng không kiểm tra sự ảnh hưởng của các yếu tố nhân khẩu học như tuổi, giới tính, thu nhập và trình độ học vấn Vì vậy, cần quan tâm hơn đến việc xem xét ảnh hưởng của các yếu tố trên trong các nghiên cứu sau này Cho đến nay tại Việt Nam đã có nhiều khảo sát về “Phân tích tác động QC qua mạng xã hội đến quyết định mua sắm của NTD” trong phạm vi một tỉnh hoặc thành phố Như nghiên cứu được thực hiện tại thành phố Cần Thơ của Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017) được xây dựng kế thừa từ mô hình do Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013) đưa ra; Nghiên cứu của Nguyễn Đinh Yến Oanh và cộng sự (2018) thực hiện thu thập dữ liệu từ khu vực Đồng bằng sông Cửu Long; Và nghiên cứu của Đinh Tiên Minh và cộng sự
(2016) tại TP.HCM, kết quả cho thấy QC trực tuyến qua MXH mang lại ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến của KH trong phạm vi nghiên cứu
Tuy nhiên, các nghiên cứu trên chưa có nghiên cứu về một đối tượng cụ thể, ở nghiên cứu này, tác giả sẽ làm rõ giả thuyết trên với đối tượng là SV trên địa bàn TP.HCM Phần lớn các nhà nghiên cứu tìm ra rằng QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV, ví dụ giúp SV có thể tiếp cận đa dạng mặt hàng với giá cả và chất lượng khác nhau, tạo ra nhiều cơ hội lựa chọn Song, trái ngược với những tích cực trên vẫn tồn tại các nghiên cứu khác cho thấy QC trên mạng xã hội đồng thời gây ra tác động tiêu cực đến quyết định mua của SV
Chính vì vậy, với khối lượng kiến thức tích lũy được trong quá trình học tập và mong muốn tìm hiểu về đề tài này, tác giả quyết định chọn đề tài “Tác động của quảng cáo qua mạng xã hội đến quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh” để làm sáng tỏ hơn về các yếu tố của QC qua MXH tác động như thế nào đến quyết định mua sắm ở đối tượng SV nói riêng về giới trẻ Việt Nam nói chung Đó là việc hết sức quan trọng nhằm xác định được quyết định mua sắm của SV hiện nay.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu tổng quát của khóa luận là tập trung phân tích về những yếu tố tác động của QC qua MXH đến quyết định mua của SV tại TP.HCM Dựa trên kết quả phân tích, khóa luận sẽđưa ra các hàm ý quản trị nhằmgiúp tăng trải nghiệm ở bước “Tìm hiểu thông tin” một cách tốt hơn sau khi xem QC qua MXH của SV nói riêng cũng như giới trẻ nói chung trong hoạt động mua sắm thông qua MXH.
Qua mục tiêu tổng quát, tác giả xác định các mục tiêu cụ thể cần nghiên cứu như dưới đây:
− Xác định những yếu tố liên quan đến QC qua MXHcó thể tác động quyết định mua sắm
− Đo lường mức độ tác động của các yếu tốảnh hưởng đến quyết định mua của SV
− Đề xuất những hàm ý quản trị giúp tăng trải nghiệm khi “Tìm hiểu thông tin” của SP qua QC từ MXH của SV nói riêng cũng như giới trẻ nói chung trong hoạt động mua sắm thông qua MXH một cách tốt hơn.
Câu hỏi nghiên cứu
Nhằm thực hiện được các mục tiêu nghiên cứu trên, cần trả lời các câu hỏi được đặt ra trong bài nghiên cứu như sau:
− Các yếu tố tác động đến quyết định mua sắm khi xem QC qua MXH là gì?
− Các yếu tố đó tác động như thế nào đến quyết định mua sắm khi xem QC qua MXH của SV?
− Từ các yếu tố đó, hàm ý quản trị nào được đề xuất để đem lợi ích đến cho DN trong hoạt động mua sắm thông qua MXH?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu làm rõcác yếu tốcó tác động đến quyết định mua của SV tại TP.HCM khi xem QC từ MXH Trong đó, khách thể nghiên cứu là SV đang học tại các trường Đại học tại TP.HCM
Về không gian, bài nghiên cứu được thực hiện tại các trường Đại học tại TP.HCM
Về thời gian, dữ liệu sơ cấp được nghiên cứu thu thập từ kết quả khảo sát sinh viên tại TP.HCM từ tháng 2 năm 2024 đến tháng 3 năm 2024
1.5.1 Phương pháp thu thập dữ liệu
− Thu thập dữ liệu thứ cấp: được thu thập từ tạp chí khoa học chuyên ngành, sách, bài viết trên Internet, các nguồn dữ liệu dưới dạng văn bản
− Thu thập dữ liệu sơ cấp: được thu thập từ Bảng câu hỏi Bảng khảo sát online – được thiết kế bằng công cụ Google Docs và gửi ngẫu nhiên đến các SV trên địa bàn
TP.HCM, bao gồm hai phần: phần 1 bao gồm một số câu hỏi về thông tin bản thân
SV, phần 2 là những câu hỏi để tìm ra yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua MXH của SV Đối với các biến quan sát, tác giả sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ đánh giá: (1) Rất không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Không có ý kiến, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý
1.5.2 Phương pháp nghiên cứu Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu, khóa luận sử dụng cả phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng Phương pháp định tính được thực hiện bằng cách lược khảo và áp dụng các phương pháp thống kê, phân tích và tổng hợp thông tin, cùng với phương pháp diễn giải và quy nạp Đối với phương pháp nghiên cứu định lượng, phương pháp này được thực hiện qua việc sử dụng mô hình hồi quy đa biến Dữ liệu được thu thập thông qua Bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến, thiết kế bằng công cụ Google Docs và gửi ngẫu nhiên đến SV tại TP.HCM Tác giả tiến hành tổng hợp và lọc dữ liệu, loại bỏ các câu trả lời không đáp ứng yêu cầu, và sử dụng phần mềm SPSS để phân tích số liệu thông qua phân tích thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá, và phân tích hồi quy Nghiên cứu cũng thực hiện kiểm định Cronbach’s Alpha, tương quan Pearson, và kiểm định sự khác biệt trung bình để kiểm định các giả thuyết đã đưa ra Cuối cùng, kết quả của nghiên cứu được thảo luận để đạt được mục tiêu của khóa luận
1.6 Đóng góp của đề tài
Kết quả nghiên cứu đóng góp hỗ trợ việc tăng sự trải nghiệm tích cực trong quá trình quyết định mua hàng sau khi xem QC qua MXH của SV tại TP.HCM nói riêng và giới trẻ nói chung Vì MXH không chỉ là công cụ giúp mọi người giải trí, tương tác, trò chuyện, chia sẻ hình ảnh, cảm xúc… mà còn là công cụ dùng để truyền tải hình ảnh, SP, dịch vụ đến những người sử dụng MXH Điều này có nghĩa là QC qua MXH giúp tác động đến hành vi và thói quen mua hàng của NTD, làm tăng khả năng mua hàng Chính vì vậy, MXH liên tục được các đơn vị QC và nhà kinh doanh áp dụng để quảng bá SP và nhận về hiệu quả cao Bên cạnh đó, việc nghiên cứu về các tác động của QC qua
MXH đến quyết định mua không những có đóng góp về mặt học thuật mà còn có tính chất hết sức thiết thực nhằm giúp SV có thể trải nghiệm được quá trình tìm hiểu thông tin sản phẩm thông qua QC trên MXH một cách thuận lợi và tiện nghi hơn, tận dụng hiệu quả các công cụ QC trực tuyến để chọn lọc được sản phẩm phù hợp, từ đó góp phần cho việc chi tiêu hợp lí hơn
1.7 Bố cục của khóa luận
Ngoài các nội dung phụ như trang tóm tắt, các danh mục, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung chính của khóa luận được thực hiện theo kết cấu 5 chương, bao gồm nội dung cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu
Chương này trình bày lý do chọn lựa đề tài, mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu, và phương pháp nghiên cứu được sử dụng Cuối cùng, làm rõ ý nghĩa và đóng góp của đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương này trình bày những nội dung lý thuyết liên quan đến QC, MXH, QC qua
MXH, hành vi mua sắm của NTD và lược khảo các nghiên cứu đi trước có liên quan
Mục tiêu của chương là cung cấp cơ sở cho việc hình thành mô hình nghiên cứu và phát triển các giả thuyết
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương này sẽ trình bày nội dung của quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, và phương pháp phân tích dữ liệu nhằm đo lường các yếu tố của QC qua MXH tác động đến quyết định mua sắm của SV tại TP.HCM
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương này sẽ tập trung trình bày về kết quả từ các phân tích và kiểm định
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Chương này sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý quản trị, rút ra những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu mới cho các nghiên cứu mới
Chương 1 đã chỉ ra sự quan trọng cũng như tính cấp thiết của việc phân tích tác động của hình thức QC qua mạng xã hội tới quyết định mua sắm của SV tại TP.HCM
Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, đề tài đặt ra 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể và sẽ được giải quyết thông qua 03 câu hỏi nghiên cứu tương ứng Tiếp theo, đề tài trình bày đối tượng và phạm vi nghiên cứu, là các SV đang theo học tại các trường Đại học tại TP.HCM Phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng được sử dụng trong nghiên cứu, dựa trên cơ sở và mở rộng các nghiên cứu trước để xác định tác động QC qua MXH đến quyết định mua sắm của SV tại khu vực TP.HCM Phần cuối trình bày bố cục của khóa luận gồm 05 chương và sơ lược về nội dung chính của mỗi chương.
Đóng góp của đề tài
Kết quả nghiên cứu đóng góp hỗ trợ việc tăng sự trải nghiệm tích cực trong quá trình quyết định mua hàng sau khi xem QC qua MXH của SV tại TP.HCM nói riêng và giới trẻ nói chung Vì MXH không chỉ là công cụ giúp mọi người giải trí, tương tác, trò chuyện, chia sẻ hình ảnh, cảm xúc… mà còn là công cụ dùng để truyền tải hình ảnh, SP, dịch vụ đến những người sử dụng MXH Điều này có nghĩa là QC qua MXH giúp tác động đến hành vi và thói quen mua hàng của NTD, làm tăng khả năng mua hàng Chính vì vậy, MXH liên tục được các đơn vị QC và nhà kinh doanh áp dụng để quảng bá SP và nhận về hiệu quả cao Bên cạnh đó, việc nghiên cứu về các tác động của QC qua
MXH đến quyết định mua không những có đóng góp về mặt học thuật mà còn có tính chất hết sức thiết thực nhằm giúp SV có thể trải nghiệm được quá trình tìm hiểu thông tin sản phẩm thông qua QC trên MXH một cách thuận lợi và tiện nghi hơn, tận dụng hiệu quả các công cụ QC trực tuyến để chọn lọc được sản phẩm phù hợp, từ đó góp phần cho việc chi tiêu hợp lí hơn.
Bố cục của khóa luận
Ngoài các nội dung phụ như trang tóm tắt, các danh mục, tài liệu tham khảo và phụ lục, nội dung chính của khóa luận được thực hiện theo kết cấu 5 chương, bao gồm nội dung cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu vấn đề nghiên cứu
Chương này trình bày lý do chọn lựa đề tài, mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu, và phương pháp nghiên cứu được sử dụng Cuối cùng, làm rõ ý nghĩa và đóng góp của đề tài
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương này trình bày những nội dung lý thuyết liên quan đến QC, MXH, QC qua
MXH, hành vi mua sắm của NTD và lược khảo các nghiên cứu đi trước có liên quan
Mục tiêu của chương là cung cấp cơ sở cho việc hình thành mô hình nghiên cứu và phát triển các giả thuyết
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương này sẽ trình bày nội dung của quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, và phương pháp phân tích dữ liệu nhằm đo lường các yếu tố của QC qua MXH tác động đến quyết định mua sắm của SV tại TP.HCM
Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Chương này sẽ tập trung trình bày về kết quả từ các phân tích và kiểm định
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Chương này sẽ tóm tắt kết quả nghiên cứu, đề xuất các hàm ý quản trị, rút ra những hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu mới cho các nghiên cứu mới
Chương 1 đã chỉ ra sự quan trọng cũng như tính cấp thiết của việc phân tích tác động của hình thức QC qua mạng xã hội tới quyết định mua sắm của SV tại TP.HCM
Từ mục tiêu nghiên cứu tổng quát, đề tài đặt ra 03 mục tiêu nghiên cứu cụ thể và sẽ được giải quyết thông qua 03 câu hỏi nghiên cứu tương ứng Tiếp theo, đề tài trình bày đối tượng và phạm vi nghiên cứu, là các SV đang theo học tại các trường Đại học tại TP.HCM Phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng được sử dụng trong nghiên cứu, dựa trên cơ sở và mở rộng các nghiên cứu trước để xác định tác động QC qua MXH đến quyết định mua sắm của SV tại khu vực TP.HCM Phần cuối trình bày bố cục của khóa luận gồm 05 chương và sơ lược về nội dung chính của mỗi chương.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Mô hình Hành vi mua sắm của người tiêu dùng
H ì nh 2.1 Mô hình H ành vi mua sắm của NTD
Qua mô hình, có thể thấy “Tìm hiểu thông tin” là bước không thể thiếu để dẫn đến hành vi mua sắm của NTD
Giai đoạn “Tìm hiểu thông tin” là giai đoạn khơi dậy nhu cầu của NTD, giúp họ tìm kiếm SP phù hợp để thỏa mãn nhu cầu Vì vậy, NTD thường sẵn sàng tìm hiểu thêm thông tin về SP Ở đó có đa dạng các nguồn thay thế để thu thập thông tin đầy đủ và đáng tin cậy nhất NTD có thể liên hệ với gia đình, bạn bè, của mình hoặc tìm kiếm các nguồn thương mại như - QC, nhà bán lẻ, Bằng cách này trước khi mua SP, NTD sẽ cố gắng thu thập thông tin liên quan
Như vậy, QC là một phương tiện giúp người bán quảng bá thông tin SP hàng hóa và dịch vụ đến KH, từ đó QC sẽ gây được sự hứng thú của nguồn KH tiềm năng qua việc trình bày thông điệp của SP Đặc biệt, trong bối cảnh nền công nghệ tiên tiến như hiện nay, phần lớn mọi người đều sở hữu các thiết bị thông minh với tần suất cao như điện thoại, máy tính bảng, máy tính xách tay… Điều này làm cho việc sử dụng QC qua MXH để làm phương tiện truyền tải thông tin đến KH nhanh chóng, tiện lợi và hiệu quả nhất
Nhận thức nhu cầu Tìm kiếm thông tin Đánh giá Quyết định mua hàng
Phản ứng sau khi mua hàng
Quảng cáo qua mạng xã hội
2.2.1 Khái niệm Đến thời điểm hiện tại, chưa có bất kỳ nghiên cứu nào đưa ra định nghĩa thống nhất về khái niệm “quảng cáo”, và “mạng xã hội”
Theo Pháp lệnh QC số 39/2001/PL-UBTVQH10: “QC là giới thiệu đến NTD về hoạt động kinh doanh, hàng hoá, dịch vụ, bao gồm dịch vụ có mục đích sinh lời và dịch vụ không có mục đích sinh lời”
Theo Hiệp hội Marketing Mỹ: QC là bất cứ loại hình nào của sự hiện diện không trực tiếp của hàng hóa, dịch vụ hay tư tưởng hành động mà người ta phải trả tiền để nhận biết chủ thể QC
Theo Dabner (2011), MXH có thể được mô tả là các công cụ và thiết bị dựa trên internet và di động tích hợp với tính năng công nghệ, viễn thông và tương tác xã hội, cho phép xây dựng, đồng xây dựng và phổ biến ngôn ngữ, hình ảnh (tĩnh và chuyển động) và âm thanh
Theo David G Taylor và cộng sự (2011), phương tiện truyền thông xã hội - có nhiều hình dạng khác nhau và hình thức, nhưng chúng có những điểm chung nhất định MXH cho phép người dùng: xây dựng một hồ sơ trong một hệ thống giới hạn, duy trì danh sách những người dùng khác mà họ chia sẻ kết nối, xem và duyệt danh sách kết nối của họ và của những người khác (Boyd và Ellison, 2008)
Theo Philip Kotler & Gary Armstrong (2014) QC trực tuyến là những hoạt động tiếp thị SP, dịch vụ và xây dựng mối quan hệ với KH thông qua Internet, được thực hiện bởi các thành viên trong phạm vi quản lý của họ
Theo Yogesh K Dwivedi và cộng sự (2015), kể từ gần đây, tiếp thị truyền thông xã hội đã phân nhánh ra khỏi MXH để trở thành nền tảng được các nhà chiến lược công nghệ ưa chuộng cho mục đích tiếp thị hơn là tiếp thị truyền thống Truyền miệng điện tử là nền tảng của hình thức tiếp thị này Tiếp thị trên MXH được định nghĩa là một cuộc đối thoại thường được kích hoạt bởi người tiêu dùng/khán giả hoặc một doanh nghiệp/sản phẩm/dịch vụ di chuyển theo vòng tròn giữa các bên đã nêu trên nhằm bắt đầu chuyển động tiết lộ thông tin hay liên lạc về một số thông tin quảng cáo hoặc để học hỏi kinh nghiệm sử dụng của nhau, cuối cùng mang lại lợi ích cho một hoặc tất cả các bên liên quan
Qua đó, có thể hiểu rằng QC qua MXH là phương thức áp dụng các nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Youtube, Instagram, Zalo… để đăng tải và truyền bá nội dung, hình ảnh về SP, dịch vụ của các DN đến với KH một cách nhanh chóng và rộng rãi Hiện nay, công cụ QC trực tuyến được các DN sử dụng phổ biến với quy mô mạnh mẽ
Theo Vũ Thu Hà (2015), QC qua mạng xã hội có những đặc điểm: tính lan truyền: MXH có tốc độ lan truyền cực nhanh dựa trên đối tượng có nhu cầu và mối quan tâm; tính tương tác: dựa vào mạng xã hội, các DN có thể hình thành cuộc đối thoại mang tính tương hỗ giữa DN – KH; KH – DN – KH, qua đó giúp DN có thể tạo nên những ý tưởng mới để cải thiện SP và dịch vụ tốt hơn; tính linh hoạt và khả năng phân phối: QC trên MXH được cập nhật liên tục và có thể đăng tải hoặc xóa bỏ bất cứ lúc nào dựa vào hiệu suất hoạt động, khả năng nhắm chọn: khi QC qua MXH, DN có thể dựa vào sở thích cá nhân, hành vi của NTD để đưa ra SP phù hợp; khả năng theo dõi: những công cụ của QC thông qua MXH thường kết hợp với đánh giá tính hiệu quả của hoạt động tryền thông đó nhằm hỗ trợ DN trong việc kiểm soát được lượng người truy cập, thời gian mỗi lần truy cập, từ đó có thể theo dõi hành vi của người sử dụng, đồng thời phân tích, dự đoán thói quen cũng như sở thích KH tiềm năng hướng đến; chi phí thấp hoặc gần như bằng không: khác với QC truyền thống, chi phí bỏ ra của DN khi áp dụng MXH để QC gần như bằng không vì nếu thông tin về SP, dịch vụ của DN đưa ra thỏa mãn đúng yêu cầu của NTD thì khả năng KH tiếp tục lan truyền cho bạn bè, người thân, đồng nghiệp là rất cao
Như vậy, so với phương thức QC truyền thống thì QC trên MXH chiếm nhiều ưu điểm và mang lại lợi ích hơn cho DN
2.2.3 Các loại hình quảng cáo qua mạng xã hội a) Display Advertising (QC hiển thị hình ảnh)
Là một loại QC có chứa một hình ảnh để quảng bá DN QC dạng hình ảnh bao gồm một hình ảnh (do đơn vị DN cung cấp) chứa thông tin giới thiệu về DN, dịch vụ hoặc
SP Khi người dùng nhấp vào một vị trí bất kỳ trên QC, họ sẽ được đưa đến trang web
• Hình ảnh tĩnh – đây là các biểu ngữ hoặc QC hình dạng cơ bản (vuông, chữ nhật,…) xuất hiện xung quanh nội dung
• Văn bản – đây là những QC được thực hiện qua các đoạn văn bản và truyền tải nội dung thông tin QC có liên quan
• Biểu ngữ nổi (Floating Banner) – những chuyển động này trên màn hình hoặc trôi nổi trên nội dung của trang web thông thường
• Hình nền – hình này xuất hiện và thay đổi nền của trang web, lấp đầy toàn bộ trang
• QC Popup – đây là những cửa sổ mới xuất hiện trước nội dung trang web; cửa sổ mới mở hiển thị toàn bộ QC để khách truy cập có thể xem
• Flash – đây là những QC động và trình chiếu liên tục nhiều nội dung khác nhau
• Video – đây là những QC dạng video ngắn, tự động phát hoặc video chờ được khách truy cập chủ động phát b) Video Advertising (QC Video)
Là cách tiếp thị SP bằng video, SP đó có thể là thương hiệu, dịch vụ hay thương hiệu cá nhân Mục đích của chúng là quảng bá và truyền thông SP của DN đến đối tượng NTD Chỉ cần nội dung độc đáo và chạm tới nhu cầu của KH thì hoàn toàn có thể đưa
DN đến rộng rãi với công chúng c) Stories Advertising
Là một loại QC nhằm tạo ra trải nghiệm thương hiệu thông qua cách kể chuyện bằng những âm thanh, hình ảnh và video hiển thị trên đầu bảng tin hoặc trong trang cá nhân của mỗi người với những nội dung riêng biệt được tạo bởi các cá nhân, DN khác nhau, theo đó KH trở thành trung tâm của câu chuyện để thúc đẩy sự tham gia, mang lại hiệu quả lợi nhuận cho DN d) QC trên Messenger
Là một loại QC sẽ hiển thị trên ứng dụng tin nhắn Messenger trên di động của tất cả người dùng nền tảng Facebook Bài QC của nó sẽ hiển thị theo cách thông thường giống các QC khác Tuy nhiên, khi KH nhấn vào Hình ảnh, đường dẫn trong bài post, thì lập tức, KH sẽ được chuyển tới tin nhắn đã cài sẵn của fanpage bán hàng
2.2.4 Sự cần thiết của quảng cáo qua mạng xã hội
Hình thức truyền thông qua không gian ảo ngày càng phổ biến và có ảnh hưởng rộng rãi, phương thức áp dụng qua MXH là một cách tuyệt vời để QC kỹ thuật số thương hiệu và SP của DN
Sức mạnh của MXH hiện nay không còn khiến con người quá ngạc nhiên khi đơn vị QC có thể tiếp cận một số lượng lớn người trong vòng vài giây sau khi đăng tải QC, giúp DN có thể giảm chi phí và làm cho QC tiếp xúc gần hơn với đối tượng tiềm năng thông qua các nền tảng MXH
Tổng quan các nghiên cứu trước
2.3.1 Các nghiên cứu trên thế giới
Ali Abdallah Alalwan (2018) nghiên cứu đề tài về tác động của các tính năng QC trên MXH đến ý định mua hàng của 437 KH tại bốn thành phố lớn ở Jordan (gồm: Amman, Irbid, Zarqa và Balqa) từ tháng 7 đến tháng 10 năm 2019 Nghiên cứu này đã chỉ ra sáu yếu tố chính (kỳ vọng hiệu suất, tính giải trí, thói quen, tính tương tác, tính thông tin và mức độ liên quan được nhận thức) là những yếu tố dự báo chính về ý định mua hàng Trong số này, năm yếu tố, bao gồm: kỳ vọng hiệu suất, tính giải trí, tính thông tin và mức độ liên quan được cho rằng là mang lại tác động đáng kể đến ý định mua của
KH Đặc biệt, tính tương tác cũng được nhận thấy là có vai trò thiết yếu nhằm thúc đẩy cả kỳ vọng hiệu suất, tính giải trí
Camilla Bond và cộng sự (2010) đã thực hiện bài nghiên cứu về QC qua truyền thông xã hội: điều tra nhận thức, thái độ và sở thích của KH khi tham gia mua sắm Kết quả đưa ra các thương hiệu có thể tiếp cận dễ dàng NTD thông qua truyền thông xã hội, với tiềm năng xây dựng một lượng KH to lớn, trung thành KH thể hiện rõ ràng được ý định của xã hội, sự giải trí, tiện nghi, và thông tin Những yếu tố ấy có thể đưa vào hành động bởi những nhà marketing Kết quả thể hiện người mua nhận thức được điểm khác nhau giữa các thương hiệu sử dụng truyền thông xã hội minh bạch để công khai, và những thương hiệu mà sử dụng truyền thông xã hội để đề xuất cuộc trò chuyện nhằm xây dựng mối quan hệ Nếu DN muốn có được một vị trí vững vàng trong không gian truyền thông qua MXH, họ phải duy trì một bề ngoài thu hút, phải tương tác với KH một cách trực tiếp và trung thành Bên cạnh đó, DN phải có một đề xuất giá trị cho KH, sử dụng thiết bị tốt và chất lượng cao (thiết bị hỗ trợ nhắn tin, cung cấp thông tin, trao đổi tương tác phải chất lượng) Để đạt được những tiêu chí trên mạng xã hội thì phải trung thành, có tính liên quan và tính giải trí
Prasath và Yoganathen (2018) đã có một nghiên cứu về tác động của QC qua MXH đến quá trình quyết định mua hàng của người mua, kết quả cho thấy sự tồn tại của một mối quan hệ chặt chẽ giữa QC qua MXH và quá trình quyết định mua hàng Quá trình quyết định mua hàng có thể được dự đoán trước thông qua QC qua MXH, và tác giả kết luận rằng truyền thông trong không gian này có thể tạo ra ảnh hưởng tích cực đối với quá trình quyết định mua của KH Quyết định mua của KH được đo lường dựa trên 4 yếu tố, bao gồm: tốc độ tìm kiếm thông tin, tính đa dạng của mặt hàng, tốc độ quyết định mua và thái độ sau khi mua
Pragash Muthu Rajan và cộng sự (2021) cho rằng tính tương tác xã hội, tìm kiếm thông tin, giải trí, giết thời gian và sự thuận tiện là năm yếu tố được đo lường sự ảnh hưởng của chúng đối với quyết định mua hàng của SV qua QC trên nền tảng ứng dụng Facebook Phương pháp nghiên cứu được áp dụng trong nghiên cứu này là định lượng
Dữ liệu được khảo sát từ 309 SV chưa ra trường từ một trường Đại học ở Malaysia Nghiên cứu cho thấy mối tương quan thuận mạnh mẽ giữa tất cả năm biến độc lập và các biến phụ thuộc Yếu tố có mối tương quan mạnh nhất là sự thuận tiện
Omar Hamdan Mohammad Alkharabsheh và cộng sự (2021) xác định các yếu tố marketing số ảnh hưởng đến quá trình đưa ra quyết định mua của NTD, cụ thể là QC nội dung, QC qua MXH và sự tiện lợi trực tuyến Ba yếu tố trên đều mang tác động đáng kể đến quá trình ra quyết định mua hàng Nghiên cứu này đồng thời cung cấp bằng chứng về những gì đang ảnh hưởng đến quá trình quyết định mua hàng thông qua QC số ở Malaysia, từ đó DN có thể phân bổ ngân sách truyền thông của mình một cách hợp lí Funde Yogesh và Mehta Yesha (2014) đã nghiên cứu về “Ảnh hưởng của mạng xã hội đến quyết định mua sắm” Kết quả chỉ ra rằng có một tỷ lệ rất cao người dùng Internet đã tìm kiếm thông tin có mối quan hệ với việc mua sắm qua Internet Họ chỉ ra rằng dựa trên sự tiện nghi trong giai đoạn tìm kiếm cũng như việc MXH là công cụ hữu ích để tìm kiếm chính là những đóng góp chủ yếu cho việc tìm kiếm thông tin một cách chanh chóng hơn MXH cũng được xem là nguồn thông tin đáng tin cậy Do đó, nhà tiếp thị có thể tích cực dùng MXH để đạt được mục tiêu về nhận thức của KH Người dùng MXH có vẻ như đặt nhiều niềm tin dựa vào những đánh giá trên MXH, họ có khả năng mua sắm cao sau khi đọc được các bình luận tốt, vì vậy, việc tương tác tạo ra nội dung tích cực trên MXH sẽ tác động thuận đến quyết định mua sắm Tuy nhiên, nhà tiếp thị cần chú ý khi KH có biểu hiện không chia sẻ hay tương tác ý kiến của họ, vì có thể KH đã không hài lòng, từ đó họ có thể thay đổi quyết định dễ dàng, đặc biệt là khi họ có nhiều lựa chọn khác trên Internet Dường như MXH không có ảnh hưởng khác nhau đối với những phân khúc nhân khẩu học khác nhau Do đó, yếu tố nhân khẩu học có thể không phù hợp trong việc phân đoạn KH trên MXH đặc biệt là trong hành vi mua sắm của họ
Duygu Talih Akkaya và cộng sự (2017) chỉ ra rằng nhận thức của người mua về
QC trên MXH ảnh hưởng đến thái độ, hành vi và ý định mua sắm của họ Theo giả thuyết và kết quả kiểm tra thì tính thông tin, tính giải trí và các yếu tố tốt cho nền kinh tế có tác động tốt cho thái độ người mua đối với QC trên mạng xã hội Thái độ tích cực đối với
QC thì sẽ có ảnh hưởng thuận đối với hành vi và ý định mua sắm, đồng thời những hành vi tích cực mang lại những điểm tốt đến ý định mua hàng của họ theo cách tương tự Ngược lại, kết quả cũng cho rằng những QC mang giá trị có tính tham nhũng sẽ tác động tiêu cực đến thái độ của người mua hàng
Fayq Al Akayleh (2021) cho rằng QC thông qua mạng truyền thông xã hội có tác động quan trọng đến quyết định mua hàng của KH, là phương pháp tiếp thị tốt hơn so với các phương tiện QC truyền thống khác như báo, truyền hình và các kênh radio bởi vì phương tiện này có chi phí rẻ hơn và truy cập dễ dàng hơn, thêm vào đó, hình thức
QC này còn bao gồm nhiều nội dung và thông tin lớn hơn, có tác động đến quyết định mua của NTD hơn so với phương tiện tiếp thị bình thường Đối với giới tính, độ tuổi và văn hóa, các yếu tố này có tác động điều tiết đáng chú ý, trong khi đó, thu nhập và trình độ giáo dục không có nhiều ảnh hưởng đối với quyết định mua sắm và QC truyền thông xã hội Hơn nữa, văn hóa vẫn là một yếu tố tất yếu trong việc định hình nội dung của
QC Để QC qua MXH trở thành một chiến lược tối đa hóa lợi nhuận hiệu quả, cần xem xét đến sự khác biệt về giới tính, thu nhập và giá trị văn hóa, từ đó xây dựng nội dung và thông tin QC qua MXH phù hợp với từng tầng lớp KH
Salem Ben Brahim (2016) đã nghiên cứu về “Tác động của QC trực tuyến đến ý định mua hàng của NTD tại Tunisia”, kết quả nghiên cứu cho thấy sự ảnh hưởng của giá trị QC đối với thái độ của người dùng internet và xác định tác động của nó đối với ý định mua sắm Nghiên cứu đã phát hiện rằng tính thông tin có tác động tích cực đối với giá trị của QC trực tuyến theo quan điểm của KH, từ đó cho thấy tính thông tin của QC đem lại tác động tích cực đến thái độ của KH đối với nó QC trực tuyến được coi là một nguồn thông tin quý giá về các đặc điểm của SP, khuyến mãi,… mà KH đang tìm kiếm Kết quả cho thấy độ tin cậy đóng vai trò tích cực đến giá trị QC cũng như thái độ từ người xem, từ đó thể hiện sự quan trọng của sự đáng tin cậy liên quan trực tiếp đến giá trị QC Giá trị nhận thức của QC cũng phụ thuộc vào tính hấp dẫn mà người dùng cảm nhận
2.3.2 Các nghiên cứu trong nước Đinh Tiên Minh và Lê Thị Huệ Linh (2016) cho rằng có bốn yếu tố của QC trên Facebook tác động đến thái độ NTD ở TP.HCM Theo đó, yếu tố thông tin, tính tương tác, tính giải trí và độ tin cậy có tác động tích cực đến thái độ của NTD đối với QC trực tuyến qua MXH, trong khi yếu tố sự phiền nhiễu có tác động tiêu cực Nghiên cứu còn cho thấy rõ trong hàm hồi qui với yếu tố sự tương tác có mức độ tác động lớn nhất Ngoài ra, những người dùng Facebook cho biết họ xem QC là vì có hình ảnh đẹp, lạ và xuất hiện đúng lúc họ đang có nhu cầu
Ngô Mỹ Trân và Mai Võ Ngọc Thanh (2017) đã phân tích dữ liệu được thu tập từ
193 người sinh sống tại thành phố Cần Thơ, kết quả cho thấy ý định mua sắm của NTD qua QC MXH bị ảnh hưởng bởi bốn yếu tố Cụ thể, tính giải trí, sự cho phép và tính tương tác – xã hội có tác động tích cực với ý định mua sắm của KH, và tác động tiêu cực của sự phiền nhiễu
Nguyễn Đinh Yến Oanh và cộng sự (2018) tại Đồng bằng sông Cửu Long đã thu thập dữ liệu từ 557 NTD để phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ, kiểm định tác động của thái độ đối với QC trực tuyến đến ý định tiếp tục lựa chọn mua SP nước giải khát có ga Kết quả chỉ ra rằng ý định tiếp tục mua bị tác động bởi ba yếu tố chính: tính thông tin, giá trị cảm nhận, và thái độ của NTD đối với QC trực tuyến
Hoàng Ngọc Quang và cộng sự (2022) đã tìm ra được có tổng cộng 4 yếu tố của
Mô hình nghiên cứu
2.4.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Từ cơ sở từ các tài liệu nghiên cứu trước và lý thuyết về QC, mạng xã hội (MXH), và QC trên MXH, cùng với các yếu tố tác động, khóa luận sẽ dựa vào mô hình về giá trị của QC trực tuyến và thái độ của NTD theo Ducoffee (1996), kết hợp với mô hình nghiên cứu về sự chấp nhận QC trực tuyến trên MXH của NTD Việt Nam theo Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013) Mô hình này bao gồm 5 yếu tố độc lập: tính thông tin, tính hấp dẫn, tính tương tác, độ tin cậy, và sự tiện lợi, qua đó đánh giá mức độ tác động của QC trên MXH đến quyết định mua hàng của SV tại khu vực TP.HCM
H ì nh 2.2 Mô hình nghiên cứu đề xuất
(Nguồn: Đề xuất của nghiên cứu) Marketing School (2020) chỉ ra những hoạt động trực tuyến để lại một lượng thông tin của KH Các hành vi trực tuyến của họ đều được thể hiện qua chi tiết nhân khẩu học và sở thích các nhân Điều này giúp DN theo dõi và lưu được lượng dữ liệu khổng lồ, từ đó nổ lực xây dựng các chiến lược marketing phù hợp trong tương lai “Tính
Tính thông tin Tính hấp dẫn Tính tương tác
QUYẾT ĐỊNH MUA SẮM tương tác” trong quảng các qua MXH cho phép DN có cơ hội phát triển SP và thương hiệu nổi bật của họ NTD càng đề cập nhiều đến SP của DN trên MXH thì kỳ vọng và sự quan tâm của họ về DN là càng cao Khác biệt với hình thức QC truyền thống, sự tương tác của QC qua MXH là cuộc đối thoại hai chiều giữa DN và nguồn KH Mỗi chia sẻ, bày tỏ sở thích của KH, các DN có thể dựa vào đó để đưa ra thông điệp quảng bá phù hợp hơn nhằm nắm bắt được KH của mình Đặc biệt hơn, DN sẽ được tiếp nhận những thông tin đa chiều, những góp ý thiết thực từ KH, giúp họ có thể cải thiện tích cực hơn, qua đó xây dựng được hướng đi chính xác hơn ở các chiến lược tiếp theo
- Quyết định mua sắm: xác suất SV tại TP.HCM đưa ra quyết định mua một SP khi xem QC qua MXH
- Tính thông tin: là khối lượng thông tin mà người xem tiếp thu và nhận được từ QC
- Tính hấp dẫn: là mức độ mà QC thu hút sự quan tâm, chú ý của người xem
- Tính tương tác: là mức độ tương tác giữa người xem QC với các phương thức từ QC
- Độ tin cậy: là mức độ tin cậy của NTD đối với QC
- Sự tiện nghi: là phương tiện giúp KH tìm hiểu, mua hàng bất kể thời gian và địa điểm.
Giả thuyết nghiên cứu
Dựa vào mô hình nghiên cứu được đề xuất, các yếu tố của QC qua MXH tác động đến QD mua sắm của SV tại TP HCM, bao gồm: TT (1), HD (2), TTA (3), TC (4), TN(5)
2.5.1 Tính thông tin và quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Kết quả nghiên cứu của Ali Abdallah Alalwan (2018), Đinh Tiên Minh và cộng sự (2016), Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Camilla Bond và cộng sự (2010), Pragash Muthu Rajan và cộng sự (2021), Nguyễn Đinh Yến Oanh và cộng sự (2018), Funde Yogesh và Mehta Yesha (2014), Duygu TALIH AKKAYA và cộng sự (2017), Fayq Al
Akayleh (2021), Salem Ben Brahim (2016) đều cho thấy tính thông tin của QC trên MXH có ảnh hưởng tích cực với quyết định mua sắm của KH Có 4 tiêu chí đo lường tính thông tin: cung cấp thông tin hữu ích và cần thiết; thuận tiện để tìm hiểu về SP; thông tin SP được cập nhật liên tục; tăng sự hiểu biết về SP
H1: Tính thông tin của QC qua MXH có quan hệ cùng chiều đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM
2.5.2 Tính hấp dẫn và quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Kết quả nghiên cứu của Ali Abdallah Alalwan (2018), Đinh Tiên Minh và cộng sự (2016), Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Camilla Bond và cộng sự (2010), Pragash Muthu Rajan và cộng sự (2021), Hoàng Ngọc Quang và cộng sự (2022), Duygu TALIH AKKAYA và cộng sự (2017) đều chỉ ra rằng tính hấp dẫn của QC trên MXH có ảnh hưởng cùng chiều tới quyết định mua sắm của KH Có 4 tiêu chí để đo lường tính giải trí: phù hợp với sở thích, nội dung thú vị, sự bắt mắt, có nhiều điều thú vị hơn so với các
H2: Tính hấp dẫn của QC qua MXH có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM
2.5.3 Tính tương tác và quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Kết quả nghiên cứu của Ali Abdallah Alalwan (2018), Đinh Tiên Minh và cộng sự (2016), Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Camilla Bond và cộng sự (2010), Pragash Muthu Rajan và cộng sự (2021), Funde Yogesh và Mehta Yesha (2014) đều cho thấy tính tương tác của QC trên MXH có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định mua sắm của
KH Có 5 tiêu chí để đo lường tính tương tác: mang lại mức độ nhận biết về SP cao, tạo điều kiện giao tiếp hai chiều, giúp mua hàng và tiếp cận SP dễ dàng hơn, biết được mọi người đang thích mua và sử dụng SP nào, biết được SP nào phù hợp với đặc điểm cá nhân
H3: Tính tương tác của QC qua MXH có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM
2.5.4 Độ tin cậy và quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Kết quả nghiên cứu của Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013), Đinh Tiên Minh và cộng sự(2016), Camilla Bond và cộng sự (2010), Prasath và Yoganathen (2018), Salem Ben Brahim (2016) đều cho thấy độ tin cậy của QC trên MXH có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định mua sắm của SV Có 5 tiêu chí để đo lường độ tin cậy: đáng tin cậy hơn các QC truyền thống, chất lượng đáng tin cậy, có giá trị tương ứng với giá bán, góp phần trong quyết định mua hàng, sử dụng như nguồn tham khảo để mua sắm
H4: Độ tin cậy của QC qua MXH có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của
SV trên địa bàn TP.HCM
2.5.5 Sự tiện nghi và quyết định mua sắm của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Kết quả nghiên cứu của Camilla Bond và cộng sự (2010), Prasath và Yoganathen (2018) và Pragash Muthu Rajan và cộng sự (2021), Funde Yogesh và Mehta Yesha (2014), Fayq Al Akayleh (2021), Omar Hamdan Mohammad Alkharabsheh và cộng sự (2021) đều cho thấy sự thuận tiện của QC của MXH có ảnh hưởng cùng chiều với quyết định mua sắm của SV Có 5 tiêu chí để đo lường sự thuận tiện: tiết kiệm thời gian, mua sắm linh hoạt, tránh những phiền phức không thoải mái, dễ dàng so sánh giá và chất lượng mặt hàng, mang lại đa dạng các mặt hàng để lựa chọn
H5: Sự tiện nghi của QC qua MXH có tác động cùng chiều đến quyết định mua sắm của
SV trên địa bàn TP.HCM
B ả ng 2.1 Tổng hợp giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung Hướng tác động
Tính thông tin của QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM (+)
Tính hấp dẫn của QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM (+)
Tính tương tác của QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM (+)
H4 Độ tin cậy của QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM (+)
Sự tiện nghi của QC qua MXH có tác động tích cực đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM (+)
Chương 2 đã trình bày cơ sở lý thuyết về các loại hình QC qua MXH và các tác động của QC qua MXH đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM Bên cạnh đó, đề tài cũng đã lược khảo các nghiên cứu thực nghiệm trước đây, bao gồm 04 nghiên cứu tại Việt Nam và 09 nghiên cứu nước ngoài, qua đó thảo luận và xác định khoảng trống nghiên cứu của đề tài Bên cạnh đó, chương 2 cũng trình bày mô hình nghiên cứu đề xuất, bao gồm 01 biến phụ thuộc - Quyết định mua sắm của SV tại TP.HCM, và 05 biến độc lập bao gồm: Tính thông tin, Tính hấp dẫn, Tính tương tác, Độ tin cậy, và Sự tiện nghi Các giả thuyết nghiên cứu đã được đặt ra để kỳ vọng về mối quan hệ giữa các biến và Quyết định mua sắm của SV tại địa bàn TP.HCM.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này được tiến hành qua 2 giai đoạn: sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để tiến hành nghiên cứu sơ bộ, và sau đó chuyển sang phương pháp nghiên cứu định lượng, là phương pháp chính của khóa luận Dữ liệu được thu thập thông qua việc khảo sát SV trên địa bàn TP.HCM để nghiên cứu tác động của QC qua MXH đến quyết định mua hàng của họ Tác giả đã tiến hành thảo luận nhóm với 4 sinh viên để điều chỉnh
H ì nh 3.1 Quy trình nghiên cứu thuật ngữ và bổ sung thêm từ ngữ phù hợp với bối cảnh nghiên cứu một cách khách quan Sau khi thu thập dữ liệu bằng cách gửi phiếu khảo sát trực tuyến cho SV đang học tại thành phố, dữ liệu được lọc sạch trước khi tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha Sau đó, phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện để kiểm tra cấu trúc của thang đo, cuối cùng sẽ phân tích hồi quy để đưa ra kết quả nghiên cứu.
Xây dựng thang đo nghiên cứu cho khóa luận
3.2.1 Lựa chọn thang đo sử dụng
Khóa luận này nghiên cứu “Tác động của QC qua MXH đến quyết định mua sắm của SV trên địa bàn TP.HCM” Nghiên cứu sử dụng các thang đo đã và đang được sử dụng rộng rãi trên thế giới Các thang đo của nghiên cứu đều được đo lường bằng thang đo Likert 5 điểm lần lượt là (1) rất không đồng ý, (2) không đồng ý, (3) phân vân, (4) đồng ý, (5) rất đồng ý
Các thang đo được tác giả tham khảo từ thang đo gốc (bao gồm bản tiếng Anh)
1 THANG ĐO TÍNH THÔNG TIN Nguồn: Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013)
TT1 Cung cấp thông tin cần thiết và hữu ích
TT2 Gợi ý cho biết các thương hiệu, SP/dịch vụ đang tìm kiếm
TT3 Kênh thông tin được cập nhật kịp thời
TT4 QCTT trên MXH làm tăng sự hiểu biết về sản phẩm/dịch vụ
2 TÍNH HẤP DẪN Nguồn: Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013)
HD1 Nội dung của các QC qua MXH rất vu
HD2 QC qua MXH rất thú vị
HD3 QCTT trên MXH bắt mắt
HD4 QC qua MXHcó nhiều điều thú vị hơn so với các QC truyền thống
3 TÍNH TƯƠNG TÁC Nguồn: Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013)
TTA1 Mang lại mức độ nhận biết về SP/dịch vụ cao
TTA2 Tạo điều kiện giao tiếp hai chiều
TTA3 Giúp mua và tiếp cận SP dễ dàng hơn
TTA4 Biết được mọi người đang thích mua và sử dụng SP/dịch vụ nào
TTA5 Biết được SP/dịch vụ nào phù hợp với đặc điểm cá nhân
4 ĐỘ TIN CẬY Nguồn: Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013)
TC1 Đáng tin cậy hơn các QC truyền thống
TC2 QC qua MXH là đáng tin cậy
TC3 Cảm thấy QCTT trên MXH là đúng sự thật
TC4 QC qua MXH góp phần trong quyết định mua sắm của tôi
TC5 Sử dụng như nguồn tham khảo để mua sắm
5 SỰ TIỆN NGHI Nguồn: Omar Hamdan Mohammad Alkharabsheh và cộng sự (2021)
TN1 Quá trình quyết định mua hàng của tôi được hoàn tất rất nhanh chóng TN2 Tôi có thể mua sắm bất cứ lúc nào tôi muốn
TN3 Tôi mua sắm trực tuyến vì việc điều hướng trang web rất dễ dàng và thuận tiện
TN4 Tôi có thể dễ dàng nhận được thông tin dẫn đến quyết định mua hàng TN5 Tôi có thể mua bất cứ thứ gì tôi muốn thông qua trực tuyến
6 QUYẾT ĐỊNH MUA SẮM Nguồn: Ngô Mỹ Trân và cộng sự (2017), Nguyễn Thanh Duy và cộng sự (2013)
QD1 Thông tin về SP được QC trên MXH làm tôi tin tưởng mua SP
QD2 Tôi sẽ mua sắm vì cảm thấy thoải mái khi xem QC trên MXH
QD3 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH nếu tính tương tác giữa tôi và người bán tốt
QD4 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH vì tôi tin cậy các SP đó
QD5 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH vì nó mang lại cho tôi sự thuận tiện
3.2.2 Nghiên cứu định tính, hình thành thang đo chính thức
Dựa vào các giả thuyết của mô hình nghiên cứu và các tiêu chí đo lường, nghiên cứu đã xây dựng thang đo nháp ban đầu Tiếp theo, nghiên cứu định tính được tiến hành bằng cách thảo luận nhóm với 4 SV để kiểm tra xem các đáp viên có hiểu được ý nghĩa của các phát biểu trong thang đo hay không Họ cũng được yêu cầu đưa ra ý kiến cá nhân về việc có nên thêm, sửa đổi hoặc dùng các cụm từ khác nhau để truyền đạt rõ ràng hơn nội dung của các phát biểu trong Bảng câu hỏi Sau phần thảo luận và đóng góp ý kiến từ các đáp viên, tác giả đã điều chỉnh và hoàn thiện Bảng câu hỏi để đảm bảo phù hợp nhất với nội dung nghiên cứu
Sau khi hoàn thành phần nghiên cứu định tính, các thang đo đã được hiệu chỉnh và trở thành các thang đo chính thức cho nghiên cứu, bao gồm:
B ả ng 3.2 Thang đo chính thức
TT1 QC qua MXH cung cấp cho tôi thông tin hữu ích và cần thiết
TT2 Các trang QC qua MXH thuận tiện để tìm hiểu về SP
TT3 QC qua MXH có thông tin SP được cập nhật liên tục
TT4 QC qua MXH giúp tôi tăng sự hiểu biết về SP
HD1 QC trên MXH phù hợp với sở thích
HD2 Nội dung của QC trên MXH rất thú vị
HD3 Các QC trên MXH rất bắt mắt
HD4 QC trên MXH có nhiều điều thú vị hơn so với các QC truyền thống
TTA1 QC qua MXH mang lại cho tôi mức độ nhận biết về SP cao
TTA2 QC qua MXH tạo điều kiện giao tiếp hai chiều
TTA3 QC qua MXH giúp tôi mua và tiếp cận SP dễ dàng hơn
TTA4 QC qua MXH giúp tôi có thể biết được mọi người đang mua và sử dụng SP nào
TTA5 QC qua MXH giúp tôi biết được SP nào phù hợp với đặc điểm cá nhân
TC1 QC qua MXH đáng tin cậy hơn các QC truyền thống
TC2 SP được QC qua MXH có chất lượng đáng tin cậy
TC3 SP được QC qua MXH có giá trị tương ứng với giá bán
TC4 QC qua MXH góp phần trong quyết định mua sắm của tôi
TC5 Tôi sử dụng QC qua MXH như nguồn tham khảo để mua sắm
TN1 QC qua MXH giúp tôi tiết kiệm thời gian
TN2 QC qua MXH giúp tôi mua sắm linh hoạt, mọi lúc mọi nơi
TN3 QC qua MXH giúp tôi tránh những phiền phức không thoải mái (trộm móc túi, chờ đợi, xếp hàng,…)
TN4 QC qua MXH giúp tôi dễ dàng so sánh giá và chất lượng mặt hàng
TN5 QC qua MXH mang lại cho tôi đa dạng các mặt hàng để lựa chọn
QD1 Thông tin về SP được QC trên MXH làm tôi tin tưởng mua SP
QD2 Tôi sẽ mua sắm vì cảm thấy thoải mái khi xem QC trên MXH
QD3 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH nếu tính tương tác giữa tôi và người bán tốt
QD4 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH vì tôi tin cậy các SP đó
QD5 Tôi sẽ mua sắm qua QC trên MXH vì nó mang lại cho tôi sự thuận tiện
3.2.2.1 Nghiên c ứu định lượ ng
Sau khi đã có thang đo chính thức, tiến hành thiết kế Bảng khảo sát kèm theo thang đo Likert bằng công cụ Google Biểu mẫu và gửi ngẫu nhiên dưới Hình thức trực tuyến đến SV trên địa bàn TP.HCM Bảng khảo sát được thiết kế thành 2 phần:
- Phần 1 – Giới thiệu chung: Là các thông tin chung về người được hỏi như giới tính, bậc năm học, tình trạng mua sắm qua QC trên Mạng xã hội
- Phần 2 – Nội dung: Là những câu hỏi nhằm xác định những yếu tố tác động đến động cơ mua hàng qua QC MXH của SV như: Tính thông tin, Tính hấp dẫn, Tính tương tác, Sự phiền nhiễu, Độ tin cậy, Sự thuận tiện Đối với các biến quan sát, nghiên cứu sẽ sử dụng thang đo Likert với 5 mức độ đánh giá: (1) Rất không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Không có ý kiến, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý Đặc biệt về mẫu nghiên cứu: Sử dụng theo phương pháp lấy mẫu thuận tiện với kích thước mẫu được dựa trên các nghiên cứu: Theo Hair và đồng nghiệp (2006), kích thước mẫu tối thiểu cần thiết là N ≥ 5*x (trong đó x là tổng số biến quan sát) Với 30 biến quan sát, kích thước mẫu tối thiểu là 5*30 = 150 Tuy nhiên, theo Tavachinik và Fidell (2007), để thực hiện phân tích hồi quy một cách tốt nhất, kích thước mẫu tối thiểu là N ≥ 8*p + 150 (trong đó p là tổng số biến độc lập trong mô hình) Với 6 biến độc lập, kích thước mẫu tối thiểu là 8*6 + 150 = 198 Do đó, để đảm bảo độ chính xác và tin cậy, số lượng phiếu khảo sát cần gửi đi là 270
Dữ liệu sau khi thu thập sẽ được nhập vào phần mềm Microsoft Excel và SPSS 20.0 để tiến hành xử lý và loại bỏ các câu trả lời không đảm bảo yêu cầu như: trả lời chung một mức độ cho tất cả câu hỏi, câu trả lời không đúng nội dung đề tài Sau sàng lọc nếu không đủ tổng số mẫu, thì nghiên cứu sẽ tiếp tục gửi thông tin khảo sát đi Tổng số quan sát đạt yêu cầu dự kiến là trên 250 quan sát Số quan sát sau khi được tổng hợp và xử lý sẽ được đưa vào phần mềm SPSS để thực hiện việc chạy các kiểm định và phân tích số liệu
3.2.3 Phương pháp phân tích số liệu
3.2.3.1 Phân tích th ố ng kê mô t ả
Dùng phương pháp thống kê để phân tích dữ liệu và so sánh các nhóm đối tượng dựa trên thông tin thu thập được về giới tính, trường, bậc đại học, ngành học và hành vi mua sắm qua QC trên MXH
3.2.3.2 Ki ểm định độ tin c ậ y c ủa thang đo
Hệ số Cronbach’s Alpha đo lường độ tin cậy của thang đo trong mô hình (theo tiêu chuẩn Alpha ≥ 0,6) với tiêu chuẩn từ 0,8 đến 1 là thang đo lường rất tốt; từ 0,7 đến 0,8 là tốt; từ 0,6 trở lên là sử dụng được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995; Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2008) Mục đích để đánh giá độ tin cậy của các thang đo và tìm ra những câu hỏi cần giữ lại cũng như những câu hỏi cần loại bỏ, hay còn gọi là loại bỏ những biến quan sát và thang đo không đạt yêu cầu (Hoàng Trọng và Chu Mộng Ngọc, 2008)
3.2.3.3 Phân tích nhân t ố khám phá
Tính hợp lệ hội tụ và phân biệt của thang đo được kiểm tra bằng cách sử dụng phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Phương pháp Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được áp dụng nhằm xác định giá trị hội tụ, giá trị phân biệt và thu gọn các tham số ước lượng cho từng nhóm sau khi loại bỏ các biến không đảm bảo được độ tin cậy thông qua việc kiểm tra độ tin cậy của thang đo EFA có khả năng tổng hợp một số lượng lớn các biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một số lượng nhỏ các biến có ý nghĩa hơn trong khi vẫn giữ lại tất cả thông tin từ tập hợp ban đầu (Hair và cộng sự, 1998) Mối quan hệ tuyến tính giữa các nhân tố và các biến quan sát là nền tảng cho sự giảm thiểu này Việc đánh giá các tiêu chí sau được sử dụng để tiến hành phân tích EFA:
- Kiểm định giá trị KMO (Kaiser, Meyer, và Olkin) so sánh độ lớn của hệ số tương quan giữa hai biến với hệ số tương quan từng phần của chúng Hệ số KMO phải đáp ứng điều kiện sau: 0,5 ≤ KMO ≤ 1 Việc phân tích nhân tố có thể không phù hợp với dữ liệu nếu KMO nhỏ hơn 0,5 (2011, Nguyễn Đình Thọ)
- Kiểm định tương quan của các biến quan sát trong thước đo đại diện (Bartlett test): Kiểm định Bartlett được sử dụng để xác định liệu các biến quan sát trong thang đo có tương quan tuyến tính hay không (nhân tố) Nếu kết quả của kiểm định Bartlett đạt ý nghĩa thống kê (Sig Bartlett's Test < 0.05), điều này chỉ ra rằng các biến quan sát trong tổng thể có mối tương quan với nhau
- Mức độ giải thích của các biến quan sát đối với nhân tố được kiểm định bằng cách sử dụng phần trăm phương sai Giá trị này cho biết mức độ mà phân tích nhân tố giải thích dựa trên phần trăm biến thiên của các biến quan sát Ví dụ: nếu sự thay đổi là 100%, giá trị này cho biết mức độ giải thích của phân tích nhân tố Để mô hình EFA phù hợp, giá trị này phải lớn hơn 50%
- Hệ số tải nhân tố - FL: Hệ số tải, còn được gọi là trọng số, là một thước đo đảm bảo rằng EFA có ý nghĩa thực tế Mối quan hệ tương quan đơn giản giữa các biến quan sát và các nhân tố được thể hiện bằng hệ số này Mối tương quan giữa biến quan sát và nhân tố càng lớn và ngược lại, hệ số tải càng cao Mặt khác, giá trị tiêu chuẩn của hệ số tải được xác định bởi kích thước mẫu Hệ số tải thay đổi tùy thuộc vào cỡ mẫu FL lớn hơn 0,3 được coi là tối thiểu, FL lớn hơn 0,4 được coi là đáng kể, và FL lớn hơn hoặc bằng 0,5 được coi là chia tay đáng kể, theo Hair & ctg (1998) Điều sau đây cũng được khuyến nghị bởi Hair & ctg (1998): Cỡ mẫu ít nhất phải là 350 nếu tiêu chí FL lớn hơn 0,3; nếu cỡ mẫu khoảng 100, tiêu chí FL phải lớn hơn 0,55; nếu cỡ mẫu khoảng 50, tiêu chí FL phải lớn hơn 0,75 Hệ số này là 0,3 vì đề tài có 400 lượt bình chọn
- Tính Eigenvalue: Lượng biến thiên được giải thích bởi mỗi yếu tố được biểu thị bằng con số này Một phương pháp để xác định số lượng yếu tố là đánh giá hệ số Eigenvalue Do đó, yếu tố có Eigenvalue cao hơn được giữ lại trong mô hình Các yếu tố có Eigenvalue nhỏ hơn một sẽ bị loại trừ vì chúng không tóm tắt dữ liệu tốt hơn biến ban đầu (Garson, 2003)
3.2.3.4 Phân tích tương quan Pearson
Sử dụng hệ số tương quan Pearson (ký hiệu là r) để đo lường mức độ tương quan tuyến tính giữa hai biến định lượng, bao gồm cả sự tương thuận và sự tương phản, cũng như mức độ mạnh yếu của mối quan hệ đó Hàng Sig (2-tailed) trong kết quả phân tích hiển thị giá trị p-value của kiểm định tương quan Nếu giá trị p-value < 0,05, điều này cho thấy rằng mối tương quan giữa hai biến có ý nghĩa thống kê; nếu giá trị p-value ≥ 0,05, mối tương quan không được coi có ý nghĩa thống kê Hàng N hiển thị kích thước mẫu của tập dữ liệu được phân tích
3.2.3.5 Phân tích h ồi quy đa biế n
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
Thực trạng mua sắm qua mạng xã hội của sinh viên trên địa bàn TP.HCM
Theo số liệu báo cáo của Digital Việt Nam (2024), hiện Việt Nam có hơn 79,1% người dân đang sử dụng Internet thông qua các nền tảng, ứng dụng khác nhau với thời lượng trung bình là 6 giờ 23 phút/ngày, riêng thời gian dành cho MXH là 2 giờ 32 phút/ngày, cụ thể hơn, Việt Nam có 72,70 triệu người sử dụng MXH đầu năm 2024, tương đương với 73,3% tổng dân số Đặc biệt, đứng đầu trong 2 nhóm tuổi mà các marketers có thể tiếp cận được bằng kênh digital là 13-17, 18-24 Dữ liệu cho thấy dân số Việt Nam có 9,7% thuộc nhóm tuổi từ 18 đến 24 Từ đó, có thể thấy SV là đối tượng
KH tiềm năng Thực tế, SV rất ưa chuộng mua sắm qua các trang mạng xã hội, thật không khó để nhìn thấy hình ảnh các SV thường xuyên lui tới nhận đơn hàng từ cổng trường, cổng trọ, kí túc xá,
XuanDoan & cộng sự (2020) chỉ ra rằng SV Việt Nam khi mua hàng sẽ gặp 2 rủi ro chính là: chất lượng và chính sách đổi trả Tuy nhiên, mức độ rủi ro vẫn ở mức thấp, ưu điểm về giá cả và tiết kiệm thời gian vẫn là yếu tố giữ chân SV mua sắm trên các trang mạng xã hội SV bị ảnh hưởng nhiều vào các đánh giá trên mạng và mong muốn được xem và dùng thử trước khi mua.
Mô tả mẫu nghiên cứu
4.2.1 Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Sau khi đã thu thập dữ liệu từ Bảng khảo sát online của các bạn SV trên địa bàn TP.HCM, khảo sát thu được 271 kết quả tuy nhiên có 17 phiếu khảo sát không đúng yêu cầu được loại bỏ Với 254 quan sát phù hợp, dùng phần mềm IBM SPSS 20.0 nhằm xử lý phân tích
Phương pháp thống kê tần số được áp dụng cho các biến nhân khẩu học, gồm: giới tính, trường, năm đào tạo, ngành học
B ả ng 4.1 Thống kê mô tả biến định tính
Tiêu chí Yếu tố nhân khẩu học Tần suất Phần trăm
Xếp hạng trình độ đào tạo theo năm
Facebook, Zalo, TikTok, YouTube, Instagram
Facebook, Zalo, TikTok, YouTube, Instagram, Google
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Dữ liệu về các biến định tính được trình bày như sau:
Về giới tính: Trong tổng số 254 SV từ các trường ĐH khác nhau tại TP.HCM thì có 92 SV nam, chiếm 36.2% và 162 SV nữ, chiếm 63.8% tham gia khảo sát
Về trường Đại học: Trường HUB có lượng người tham gia khảo sát nhiều nhất, khoảng 33.46% tổng số Tiếp theo là trường HCMUT với tỉ lệ 8.27%, tiếp đến là TDTU với 6.69%, UEF và NTTU mỗi trường đều chiếm 6.30% và 5.91% tương ứng Các trường như IUH, UTE, và HUTECH có tỉ lệ SV tham gia khảo sát từ 5.51% đến 5.12% Trong khi đó, các trường như HCMUSSH và HUFLIT có tỉ lệ tham gia thấp nhất, chỉ chiếm 1.57% và 1.97% tương ứng, cuối cùng, các trường khác có tỉ lệ nhỏ chiếm 14.6%
Về năm đào tạo: SV năm 4 chiếm tỉ trọng cao nhất với số lượng tham gia đáng kể, chiếm khoảng 41.7% tổng số, với 106 người tham gia Tiếp đến, tỉ lệ SV năm 3 và năm 2 lần lượt chiếm khoảng 15.7% và 15.0% tổng số, SV năm 1 chiếm 10.6% tổng số Ngoài ra, có 43 SV thuộc năm đào tạo khác, tương đương với 16.9%
Về ngành học: ngành Quản trị kinh doanh (QTKD) đóng góp số lượng người tham gia nhiều nhất, chiếm tỷ lệ 28.7%, với 73 người tham gia Tiếp theo là SV hiện đang theo học ngành Tài chính - Ngân hàng (TCNH) với 49 người (tức là 19.3% tổng số) Các ngành như Kế toán, Công nghệ thông tin (CNTT), và Ngôn ngữ Anh chiếm lần lượt 8.3%, 7.5%, 6.3% tổng số người tham gia Các ngành như Du lịch, Điện tử, và Luật có số lượng người tham gia khảo sát thấp hơn, mỗi ngành khảo sát thu thập được ít hơn 10 phiếu trả lời nên chiếm tỷ lệ nhỏ, lần lượt là 2.0%, 1.6%, và 2.4% Một số ngành học khác cũng đóng góp một phần không nhỏ, với 37 người tham gia (14.6% tổng số)
Về nền tảng: Từ 254 lượt trả lời, Facebook là nền tảng phổ biến nhất, chiếm khoảng 15.4% Tiếp theo là nhóm Facebook và TikTok, với khoảng 4.7% Các nhóm nền tảng MXH khác cũng được phân bố và sử dụng đa dạng Nhóm Facebook, TikTok và Instagram thu hút khoảng 11.0%, trong khi các nhóm kết hợp nhiều nền tảng như Facebook, TikTok, YouTube và Instagram, hoặc thậm chí bao gồm cả Google, cũng đều có sự xuất hiện, tuy nhiên tỷ lệ này thấp hơn so với các nhóm trước đó, lần lượt là khoảng 6.3% và 7.1% Ngoài ra, còn có những nhóm nhỏ hơn như Facebook, YouTube và Google (tỷ lệ 4.3%), Facebook, Zalo, TikTok, YouTube và Instagram (tỷ lệ 9.8%), và Facebook, Zalo, TikTok, YouTube, Instagram và Google (tỷ lệ 10.2%) Cuối cùng, với các nhóm nền tảng khác, khoảng 26.9%, qua đó có thể thấy sự đa dạng và sự phổ biến của các nền tảng MXH khác mà SV sử dụng để tiếp cận QC và mua hàng trực tuyến
4.2.2 Thống kê mô tả biến quan sát
Kết quả thống kê trung bình các biến quan sát được thể hiện ở Bảng 4.2 sau:
B ả ng 4.2 Kết quả thống kê mô tả các biến định lượng
Yếu tố Số lượng GTNN GTLN GTTB Độ lệch chuẩn
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Với 254 mẫu khảo sát với thang đo nhỏ nhất là 1 đến thang đo lớn nhất là 5, giá trị trung bình của các biến quan sát về quyết định mua qua MXH của SV tại TP.HCM đa phần lớn hơn 3 và dao động trong khoảng 3.24 đến dưới 3.95 Ngoài ra, giá trị trung bình biến tin cậy là thấp nhất, nghĩa là SV tại TP.HCM chưa có sự tin cậy cao với việc mua sắm khi xem QC qua MXH Từ đó, các đơn vị QC cần chú ý thêm với đối tượng SV, đa dạng hóa SP và đảm bảo chất lượng của hàng hóa như những gì truyền thông qua QC trên MXH, đồng thời, cập nhật đổi mới các phương pháp QC cũng như xây dựng thêm những chính sách bảo mật nhằm tăng sự tin cậy của đối tượng KH tiềm năng này.
Kết quả nghiên cứu
4.3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo
Nghiên cứu sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha và hệ số tương quan biến tổng để kiểm định độ tin cậy của các yếu tố tác động, tiến hành lần lượt kiểm định độ tin cậy của các thang đo trong mô hình nghiên cứu
Kết quả kiểm định thang đo TT được thể hiện như Bảng 4.3 sau:
B ả ng 4.3 Kết quả kiểm định thang đo TT
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến này
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Từ Bảng 4.3 cho thấy những biến quan sát TT có hệ số tương quan tổng biến phù hợp (≥ 0,3) Hệ số Cronbach’s Alpha = 0.826 > 0.6 do đó phù hợp về độ tin cậy Nghiên cứu tiếp tục thực hiện nghiên cứu kiểm định độ tin cậy của thang đo với các yếu tố còn lại như Bảng 4.4 sau:
B ả ng 4.4 Kết quả kiểm định thang đo của các biến còn lại Biến quan sát
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach's Alpha nếu loại biến này
Yếu tố “Hấp dẫn”: 𝛂 𝑯𝑫 = 0,797 với 𝐍 𝑯𝑫 = 4
Yếu tố “Tương tác”: 𝛂 𝑻𝑻𝑨 = 0,835 với 𝐍 𝑻𝑻𝑨 = 5
Yếu tố “Tin cậy”: 𝛂 𝑻𝑪 = 0,860 với 𝐍 𝑻𝑪 = 5
Yếu tố “Tiện nghi”: 𝛂 𝑻𝑵 = 0,823 với 𝐍 𝑻𝑵 = 5
Yếu tố “Quyết định”: 𝛂 𝑸𝑫 = 0,763 với 𝐍 𝑸𝑫 = 5
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Kết quả kiểm định cho thấy tất cả các biến quan sát của các yếu tố đều đạt hệ số tương quan tổng biến ≥ 0.3 và hệ số Cronbach's Alpha ≥ 0.6, đồng nghĩa với việc chúng đáp ứng được yêu cầu về độ tin cậy và phù hợp Bảng thống kê kết quả tổng hợp từng nhóm biến được trình bày ở Bảng 4.5 sau:
B ả ng 4.5 Thống kê kết quả kiểm định thang đo
STT Yếu tố Biến quan sát ban đầu
Biến quan sát còn lại
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.2.1 Phân tích nhân t ố khám phá v ớ i bi ến độ c l ậ p
B ả ng 4.6 KMO và Bartlett các biến độc lập
Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 2792.552
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Hệ số KMO đạt 0.907 như được trình bày trong Bảng 4.6, thuộc phạm vi từ 0.5 đến
1, cho thấy phân tích nhân tố đạt yêu cầu với tập dữ liệu nghiên cứu Giá trị Sig Bartlett's Test bằng 0.000 < 0.05, cho thấy đó là yếu tố phù hợp
B ả ng 4.7 Tổng phương sai trích các biến độc lập
Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải đã trích
Tổng bình phương của hệ số tải đã xoay
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Từ Bảng 4.7 có thể thấy có 5 nhân tố được trích đáp ứng về theo tiêu chí Eigenvalues > 1 Tổng phương sai mà 5 nhân tố trích được = 63.664%, lớn hơn 50% Vậy, điều này cho thấy rằng 5 nhân tố được trích giải thích được 63.664% biến thiên của các quan sát tham gia vào EFA
B ả ng 4.8 Ma trận xoay các biến độc lập
Biến quan sát Yếu tố
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Kết quả kiểm định giá trị phân biệt của các thang đo cho thấy chúng đạt giá trị phân biệt Hệ số tải đều lớn hơn 0.5 và các biến quan sát tải chính xác vào các yếu tố tương ứng Kết quả từ ma trận xoay trong Bảng 4.8 cho thấy rằng 23 biến quan sát đã được gom lại thành 5 yếu tố như kỳ vọng lúc đầu, làm tiền đề cho phần phân tích nhân tố khẳng định
4.3.2.2 Phân tích nhân t ố khám phá v ớ i bi ế n ph ụ thu ộ c
B ả ng 4.9 KMO và Bartlett biến phụ thuộc
Kiểm định Bartlett Approx Chi-Square 280.901
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
B ả ng 4.10 Tổng phương sai trích biến phụ thuộc
Yếu tố Giá trị Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải đã trích
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
B ả ng 4.11 Ma trận xoay biến phụ thuộc
Biến quan sát Yếu tố
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA biến QD trong Bảng 4.10 cho thấy phương sai trích đạt 51,561% Các hệ số khác đều đạt yêu cầu (KMO = 0,800 > 0,5; Sig
= 0,000 < 0,05; Eigenvalue = 2,578 >1) Điều này thể hiện rằng yếu tố được trích ra này có thể giải thích được 51,561% biến thiên của dữ liệu
Tất cả các yếu tố được rút trích sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA nhóm biến độc lập và biến phụ thuộc sẽ được đưa vào phân tích để kiểm định sự tác động của nhóm biến độc lập lên biến phụ thuộc
4.3.3 Phân tích tương quan Pearson Để đánh giá ảnh hưởng của các biến độc lập (TT, HD, TTA, TC, TN) đến biến phụ thuộc QD, nghiên cứu sẽ sử dụng hệ số tương quan Pearson Trong phân tích tương quan, nếu giá trị Sig < 0.005 và hệ số tương quan > 0 thì mối quan hệ giữa hai biến có ý nghĩa thống kê
Bảng 4.12 thể hiện các biến độc lập đồng thời có mức tương quan ý nghĩa với biến phụ thuộc (Sig < 0.05; hệ số tương quan > 0)
Như vậy, việc áp dụng phân tích hồi quy tuyến tính là phù hợp
B ả ng 4.12 Hệ số tương quan Pearson
QD TT HD TTA TC TN
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
4.3.4 Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính
4.3.4.1 Mô hình quy ết đị nh mua s ắ m
Mô hình hồi quy được xây dựng dựa trên 05 biến độc lập, gồm có: Tính thông tin, Tính hấp dẫn, Tính tương tác, Độ tin cậy, Sự tiện nghi
Phương trình hồi quy được mô phỏng như dưới đây:
QD i = β 0 + β 1 TT i + β 2 HD i + β 3 TTA i + β 4 TC i + β 5 TN i + e i (sai số)
Bảng 4.13 minh họa kết quả từ việc thực hiện phân tích hồi quy như sau:
B ả ng 4.13 Kết quả phân tích hồi quy
Hệ số hóa chưa chuẩn hóa
T Sig Thống kê cộng tuyến
B Độ lệch chuẩn Beta Độ chấp nhận của biến
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Từ Bảng 4.13, có thể rút ra được mô hình hồi quy chưa chuẩn hóa cụ thể:
QD = 0,765 + 0,149TT + 0,144HD + 0,096TTA + 0,174TC + 0,254TN + e
4.3.4.2 Ki ểm đị nh s ự phù h ợ p c ủ a mô hình
Mô hình hồi quy được đưa ra với 05 biến độc lập (TN, TC, TT, HD, TTA) và 1 biến phụ thuộc QD, với việc áp dụng phương pháp hồi quy Enter, kết quả phân tích hồi quy cho ra được mô tả ở Bảng 4.14 sau:
B ả ng 4.14 Mức độ giải thích của mô hình
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả)
Bảng 4.14 thể hiện hệ số R (R-square) đạt 0.706 và R² hiệu chỉnh (Adjusted Rsquare) là 0.700 Kết quả cho thấy rằng mô hình có khả năng giải thích khoảng 70.0% sự biến thiên của biến phụ thuộc, trong khi 30.0% còn lại có thể do các yếu tố bên ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên Đồng thời, kết quả kiểm định Durbin-Watson với hệ số d = 2.095 (< 3) thể hiện không có vi phạm về hiện tượng tự tương quan
B ả ng 4.15 Kết quả phân tích ANOVA
Mô hình Tổng bình phương
Trung bình bình phương F Sig
(Nguồn: Tổng hợp từ phân tích của tác giả) Ở bảng phân tích phương sai (ANOVA) thì đại lượng thống kê F được áp dụng nhằm kiểm định sự phù hợp của mô hình hồi quy với tổng thể Bảng 4.15 cho thấy mức ý nghĩa của kiểm định là Sig = 0.000 (
