các yếu tố tác động của viral marketing đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của gen z tại khu vực tp hcm

Nghiên cứu “Các yếu tố tác động của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM” được thực hiện nhằm mục đích xác định và đo lường mức độ ảnh h

GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI

Lý do chọn đề tài

Sự bùng nổ của Internet cùng với sự phát triển nhanh chóng của các kênh truyền thông trong những năm gần đây đã tạo ra một cuộc cách mạng mới trong xu hướng của nền kinh tế hiện đại Và Marketing là một hoạt động không thể thiếu đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, thông qua Marketing, các sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp sẽ được nhiều người biết đến từ đó giúp doanh nghiệp nâng cao hình ảnh thương hiệu và chất lượng sản phẩm Cùng với sự phát triển đó, doanh nghiệp cần phải tìm ra cho mình những hướng đi để có thể bắt kịp được các xu hướng công nghệ hiện đại nhằm tối ưu hóa chi phí tới mức thấp nhất cho các hoạt động tiếp thị của mình mà vẫn có thể đảm bảo hiệu quả so với các phương thức Marketing truyền thống trước đây

Cùng với Marketing Online, Viral Marketing ra đời như một giải pháp mới giúp doanh nghiệp giải quyết các vấn đề về truyền thông và thương hiệu một cách hiệu quả Trái ngược với các phương thức Marketing truyền thống luôn tốn kém nhiều chi phí, Viral Marketing mang đến cho doanh nghiệp những lợi ích đáng kinh ngạc khi tạo ra những chiến dịch truyền thông viral với khả năng tiếp cận đến một lượng người dùng vô cùng lớn

Song song với sự phát triển này, hành vi mua hàng của giới trẻ cũng dần bị thay đổi, chuyển từ phương thức truyền thống sang trực tuyến bởi mức độ tiện lợi và phát triển của các sàn thương mại điện tử Thay vì đến cửa hàng để mua sắm thì mua hàng trực tuyến chính là một trong những hành vi phổ biến nhất của hầu hết Gen Z ở thời điểm hiện tại Do đó mua sắm trực tuyến ngày càng phổ biến và là một phần không thể thiếu đối NTD giới trẻ đặc biệt là sau đại dịch Covid-19 Theo báo cáo “Thị trường TMĐT - Thời của mua sắm và giải trí” của Kirin Capital phát hành vào đầu tháng 4 năm 2024, số lượng khách hàng Việt ưa thích lựa chọn mua sắm online hiện đã chiếm tỉ trọng tới 50% (Vũ, 2024) Bên cạnh đó số liệu khảo sát và thống kê từ Lazada cũng chỉ ra rằng “Việt Nam có khoảng 57 triệu người tham gia mua sắm trực tuyến Trong đó, 43% người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại Việt Nam truy cập vào các ứng dụng mua sắm online hàng ngày” (Phúc, 2023), trong đó các sàn thương mại điện tử đang là nơi mua sắm phổ biến nhất Một số sàn giao dịch điện tử phổ biến cho việc mua sắm trực tuyến của giới trẻ có thể kể đến như: Shopee, Lazada, Tiktokshop,

Viral Marketing là hình thức tiếp thị có ảnh hưởng lớn đối với giới trẻ khi phần lớn hành vi của giới trẻ đều phụ thuộc và ảnh hưởng bởi Internet và MXH Viral Marketing có tác động đến hành vi mua hàng của giới trẻ ở hầu hết các lĩnh vực, một trong số đó là ngành hàng thời trang trực tuyến khi nhu cầu ăn mặc và phong cách thời trang đối với thế hệ Gen Z là vô cùng quan trọng và cần thiết

Bên cạnh đó, cùng với sự phát triển của đa dạng các ngành hàng, thời trang là một trong những ngành luôn không ngừng phát triển trong những năm gần đây Sự phát triển của ngành thời trang Việt Nam được thúc đẩy bởi nhiều yếu tố, trong đó có sự tăng lên mạnh mẽ của số lượng người tiêu dùng, nhu cầu mua sắm tăng cao, xu hướng mua sắm trực tuyến đang ngày càng trở nên phổ biến Theo Báo cáo thị trường Thời trang Việt Nam 2022 của công ty nghiên cứu thị trường Q&Me “Thị trường thời trang Việt Nam đã có sự tăng trưởng ổn định trong vài năm qua và được dự báo sẽ tiếp tục phát triển trong tương lai” (Q&Me, 2022) Đặc biệt, đối với người tiêu dùng ở thế hện Gen Z nhu cầu về thời trang là vô cùng đa dạng và thiết yếu

Hiểu được mức độ ảnh hưởng của Viral Marketing đến hành vi mua sắm của NTD, mặc dù đã có nhiều bài nghiên cứu đi trước liên quan đến đề tài này, tuy nhiên vẫn còn nhiều hạn chế và khe hở nghiên cứu cần giải quyết, đặc biệt là tác động của Viral Marketing đối với NTD Việt Nam, cụ thể tại khu vực TP.HCM Thứ nhất, tại TP.HCM hiện nay vẫn chưa có công trình nghiên cứu nào nghiên cứu về tác động của Viral

Marketing đến YDMH của Gen Z đối với các mặt hàng thời trang Thứ hai, phần lớn các nghiên cứu nước ngoài đều tập trung nghiên cứu các yếu tố liên quan đến tính thông tin, tính giải trí, tính bảo mật thông tin và độ tin cậy của nguồn tác động đến ý định mua hàng Tuy nhiên, các yếu tố này vẫn chưa đủ để quyết định nên sự ảnh hưởng của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang c thế hệ của Gen Z – thế hệ luôn nắm bắt xu hướng và có nhiều sự thay đổi trong hành vi mua sắm

Từ những lý do trên, cùng với việc nhận thức được tầm quan trọng và mức độ ảnh hưởng lớn của Viral Marketing đến độ phủ sóng người dùng và ảnh hưởng của nó đến hành vi mua sắm trực tuyến của NTD đặc biệt là NTD Gen Z, tác giả quyết định chọn đề tài “Các yếu tố tác động của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM” để làm đề tài nghiên cứu của mình

Thông qua đề tài này có thể phân tích và làm rõ hơn về tầm quan trọng của Viral Marketing và tác động của nó đến hành vi mua sắm các mặt hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến của thế hệ Gen Z Từ đó đề xuất một số giải pháp giúp các doanh nghiệp xây dựng các chiến dịch Viral Marketing phù hợp nhằm nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh và YDMH thời trang trên các nền tảng trực tuyến của thế hệ Gen Z tại TP.HCM nói riêng và tại Việt Nam nói chung.

Mục tiêu nghiên cứu

Xác định và đo lường các yếu tố tác động của Viral Marketing đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM Từ đó đề xuất một số hàm ý quản trị giúp cho các doanh nghiệp có thể cải thiện và nâng cao chất lượng các chiến dịch Viral Marketing trên các nền tảng trực tuyến một cách hiệu quả

(1) Xác định các yếu tố tác động của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM

(2) Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM

(3) Đề xuất một số hàm ý quản trị giúp các doanh nghiệp phát triển hiệu quả hoạt động kinh doanh và nâng cao ý định mua hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM.

Câu hỏi nghiên cứu

Một là, những yếu tố nào của tiếp thị lan truyền (Viral Marketing) đã tác động đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM?

Hai là, mức độ tác động từ những yếu tố đó đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM ra sao?

Ba là, để giúp các doanh nghiệp phát triển hiệu quả các hoạt động kinh doanh và nâng cao ý định mua hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM thì cần đề xuất những hàm ý quản trị gì?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

1.4.1 Đối tượng nghiên cứu: Đối tượng nghiên cứu của đề tài là các yếu tố tác động của Viral Marketing đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM

Khách thể nghiên cứu: là những khách hàng thuộc thế hệ Gen Z sống tại TP.HCM có mua hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến

Phạm vi không gian: Nghiên cứu được thực hiện trên phạm vi khu vực thành phố Hồ Chí Minh

Phạm vi thời gian: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 02/2024 – tháng 4/2024.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu kết hợp cả 2 phương pháp nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng, nghiên cứu sử dụng dữ liệu sơ cấp bằng cách thu thập dữ liệu thông qua khảo sát

Phương pháp định tính được sử dụng trong thời kì đầu của quá trình nghiên cứu bằng cách tìm kiếm các tài liệu, tổng hợp các giả thuyết nghiên cứu liên quan, sau đó thảo luận nhóm với NTD để đưa ra mô hình, thang đo phù hợp cho bài nghiên cứu Ở giai đoạn nghiên cứu chính thức, tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng Ý kiến của người tiêu dùng Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát, sau đó tiến hành tổng hợp dữ liệu sơ cấp và phân tích chi tiết để nghiên cứu

Tác giả sử dụng phần mềm phân tích SPSS 26 để xử lý dữ liệu Tác giả tiến hành thống kê mô tả mẫu, phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích Pearson và thực hiện phân tích hồi quy để loại những biến xấu và hình thành mô hình nghiên cứu chính thức Cuối cùng, tác giả tiến hành kiểm định sự khác biệt của các biến bằng kiểm định Independent Sample T-Test và phân tích phương sai ANOVA

Ngoài ra, ở phương pháp nghiên cứu này, tác giả tiến hành nghiên cứu sơ bộ bằng cách khảo sát với số mẫu nhỏ để kiểm định sự phù hợp của thang đo sau đó điều chỉnh bảng câu hỏi và tiến hành nghiên cứu chính thức.

Đóng góp của đề tài

1.6.1 Đóng góp về mặt khoa học:

Về mặt khoa học, nghiên cứu này giúp đóng góp một số phát hiện và chỉ ra được các yếu tố tác động của tiếp thị lan truyền Viral Marketing đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM hiện nay Đồng thời, nghiên cứu giúp chỉ ra những thay đổi về mức độ tác động của những yếu tố này đến YDMH của NTD thế hệ Gen Z tại TP.HCM – thế hệ luôn có sự thay đổi không ngừng trong hành vi mua sắm Kết quả nghiên cứu có thể được dùng làm cơ sở để phát triển cho các nghiên cứu đi sau

1.6.2 Đóng góp về mặt thực tiễn:

Về mặt thực tiễn, kết quả nghiên cứu có thể giúp đề xuất một số khuyến nghị và giải pháp giúp các doanh nghiệp có thể cải thiện và xây dựng chiến lược Viral Marketing phù hợp để gia tăng lượng khách hàng Gen Z mua sắm các mặt hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến tại khu vực TP.HCM.

Bố cục của bài nghiên cứu

Bài nghiên cứu gồm có 5 chương:

Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu

Nội dung cụ thể trong chương này bao gồm lý do chọn đề tài nghiên cứu, mục tiêu và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, đóng góp của đề tài về mặt khoa học và mặt thực tiễn, cấu trúc của bài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô nghiên cứu

Chương thứ 2 tập trung vào trình bày các lý thuyết và mô hình nghiên cứu có liên quan cùng với các giả thuyết và mô hình nghiên cứu trong và ngoài nước, từ đó xây dựng mô hình nghiên cứu của đề tài

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Tổng quan về phương pháp nghiên cứu và kiểm định thang đo Trình bày quy trình nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng, từ đó xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu cùng với các kỹ thuật được sử dụng để phân tích và xử lý dữ liệu trong nghiên cứu này

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Trình bày phương pháp phân tích dữ liệu và kết quả nghiên cứu bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích hồi quy đa biến của các biến độc lập và biến phụ thuộc, kiểm định T-Test và phương sai

Chương 5: Kết luận, hàm ý quản trị của nghiên cứu

Chương này tổng kết lại toàn bộ đề tài nghiên cứu, dựa trên kết quả phân tích, kết luận lại các yếu tố ảnh hưởng của đề tài, từ đó đề xuất một số hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp Ngoài ra, chương này cũng sẽ nêu ra một số hạn chế của bài nghiên cứu và một số định hướng cho bài nghiên cứu tiếp theo

Trong chương 1, tác giả đã nêu khái quát thực trạng của Viral Marketing và thực trạng mua sắm online của giới trẻ hiện tại để làm cơ sở đưa ra lý do nghiên cứu của đề tài Từ đó đặt ra mục tiêu, xác định đối tượng và phương pháp nghiên cứu Cuối cùng tác giả xây dựng cấu trúc của bài nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Một số lý thuyết có liên quan

“Viral Marketing hay tiếp thị lan truyền là một kỹ thuật dựa vào tiếp thị mạng xã hội và khả năng lan truyền theo cấp số nhân của các thông điệp truyền thông mà các cá nhân sẽ tiếp tục chia sẻ thông điệp tới những đối tượng mới từ đó tạo ra sự chú ý và nhận thức về thương hiệu” (Barth và cộng sự, 2016) Theo Kotler & Armstrong

“Tiếp thị lan truyền là một phiên bản của tiếp thị truyền miệng (Worth of mouth) trên Internet bao gồm việc tạo thông điệp trong email hoặc hoạt động tiếp thị khác khiến người tiêu dùng muốn truyền bá thông điệp đến bạn bè của họ” (Fangfang Li, 2021)

Tiếp thị lan truyền hoạt động dựa trên nguyên lý truyền thông tự phát của con người thông qua những câu chuyện, những trải nghiệm có sức ảnh hưởng của con người tạo nên sự lan truyền trong cộng đồng (Corporation, 2008)

Thuật ngữ “Viral Marketing” được Steve Juvertson và Tim Draper dùng vào năm

1997 để mô tả cách thức dịch vụ email (thư điện tử) miễn phí – hotmail được quảng bá, xúc tiến Cụ thể, dòng chữ ký của tất cả các email được gửi đi thông qua hotmail (đại lý email miễn phí trực tuyến đầu tiên) đều ghi một lời mời để người tiêu dùng tạo ra một tài khoản hotmail miễn phí Phương pháp xúc tiến thương mại này được coi là “Viral” (lan tỏa) bởi thông điệp đã được truyền đi bởi chính người dùng tới những người dùng khác Từ “Viral” bắt nguồn từ từ “Virus”, nó tượng trưng cho cách thức mà thông điệp lan tỏa nhanh chóng như những con virus, hoàn toàn không mang ý nghĩa tiêu cực (Rodié, 2012)

Liu & Wang (2019) cũng chia sẻ quan điểm của họ về “Việc tiếp thị lan truyền rất hiệu quả trong việc tiếp cận các nhóm truyền thông xã hội lớn Các doanh nghiệp thực hiện chiến lược tiếp thị lan truyền trong hoạt động tiếp thị truyền thông xã hội phải chú ý đến cách họ truyền tải thông điệp của mình, cho dù thông qua văn bản, hình ảnh hay video đều khiến chúng trông hấp dẫn và thu hút người dùng hơn”

(Hsiang-Hsi Liu, 2019) Mạng xã hội thường được sử dụng làm nền tảng để người dùng giao tiếp rộng rãi với người khác cũng như gửi và nhận nội dung hoặc thông tin kỹ thuật số thông qua một số loại mạng xã hội trực tuyến (Gil Appel , 2020) Trong đó, phương tiện truyền thông xã hội là một trong những kênh tiếp cận khách hàng mục tiêu nhanh nhất Thông qua các phương tiện truyền thông xã hội, người dùng có thể trao đổi và chia sẻ với nhau về các thông điệp tiếp thị được lan truyền trên MXH

Tóm lại, Viral Marketing là một hình thức tiếp thị sử dụng các chiến dịch tiếp thị hiệu quả nhằm tác động đến người tiêu dùng để chia sẻ thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp thông qua các phương tiện truyền thông xã hội từ đó giúp tăng nhận thức về thương hiệu đối với người tiêu dùng

2.1.2 Ý định mua hàng trực tuyến

(Ajzen, 1991) cho rằng “Ý định được coi là một chỉ số đánh giá mức độ sẵn sàng tiếp cận một hành vi nhất định và nỗ lực của con người để thực hiện nó”

Theo Akbar và cộng sự “Ý định là mục đích cụ thể của người tiêu dùng khi xử lý một hoặc một loạt hành động Người tiêu dùng có thể có nhiều ý định khác nhau, trong đó có ý định mua sắm” (Waseem Akbar, 2014)

Theo Moshref Javadi “Hành vi mua hàng hóa, dịch vụ trực tuyến được gọi là hành vi mua sắm trực tuyến”, Moshred Javadi cũng cho rằng “Ý định mua hàng trực tuyến ở đây có nghĩa là ý định của khách hàng khi mua hàng hóa, sản phẩm từ các sàn giao dịch thương mại điện tử” (Moshref Javadi, 2012) Cụ thể, đối với hành vi mua hàng, ý định mua hàng được định nghĩa là sự sẵn lòng của một cá nhân khi mua một mặt hàng Ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng cho phép xác định ý định thực hiện hành vi mua hàng cụ thể trên Internet của người tiêu dùng (Salisbury, 2001)

“Thời trang là phong cách và xu hướng của trang phục, phụ kiện, kiểu tóc và trang điểm mà mọi người tuân theo trong một thời điểm cụ thể Nó thường được biểu hiện thông qua việc lựa chọn, kết hợp các loại quần áo, phụ kiện, giày dép và các yếu tố khác để tạo ra một diện mạo ngoại hình đẹp mắt, hài hòa và phù hợp với các hoàn cảnh khác nhau, chẳng hạn như công việc, dự tiệc, sự kiện đặc biệt hay hoạt động hàng ngày” (Nguyen, 2023)

Thời trang đề cập đến cách mọi người ăn mặc, cũng như các kiểu dáng và thiết kế phổ biến hoặc theo xu hướng trong một thời kỳ cụ thể Đó là một loại hình nghệ thuật không ngừng phát triển, có thể phản ánh lối sống, giá trị, thái độ và niềm tin của một xã hội Xã hội, văn hóa, thực thể, lịch sử khác nhau chiếm ưu thế trong những sở thích thời trang khác nhau Thời trang còn có thể được coi là một hình thức thể hiện bản thân, cho phép mỗi cá nhân thể hiện suy nghĩ và gu phong cách sống của mình

Nó còn bộc lộ tính cách con người qua bộ trang phục họ mặc (Industry, 2023)

Theo từ điển Oxford “Gen Z là viết tắt của Generation Z (thế hệ Z), Gen Z là những người sinh ra trong khoảng thời gian từ cuối những năm 1997 cho đến 2012 Gen Z là sự tiếp nối của Gen Y (1981-1996) và Gen X (1965-1980) Gen Z là thế hệ được sinh ra và lớn lên trong thời điểm thế giới đang dần đạt được những bước tiến vượt trội, công nghệ thông tin, kỹ thuật số phát triển nhất cùng với sự phổ biến của Internet, thiết bị di động và máy tính

Thuật ngữ Gen Z xuất hiện lần đầu tiên vào tháng 9 năm 2000 trên tờ Adage (Thời đại quảng cáo), sau này được sử dụng phổ biến trong lĩnh vực marketing Gen Z được coi là một trong những nhóm đối tượng tiềm năng của nhiều nhãn hàng” (Anh, 2023)

Sống trong thời kỳ số hóa, thế hệ Gen Z được thừa hưởng những thành tựu về đời sống và vật chất từ các thế hệ Gen Y và Gen Xennials đi trước cũng như được tiếp xúc với các nền tảng xã hội, công nghệ thông tin, Internet từ rất sớm nên Gen Z là thế hệ vô cùng năng động, tư duy và sáng tạo

2.1.5 Khái niệm hành vi người tiêu dùng:

Các mô hình lý thuyết liên quan

2.2.1 Lý thuyết đánh giá nhận thức (Cognitive Evaluation Theory – CET)

Thuyết đánh giá nhận thức (Cognitive Evaluation Theory) là lý thuyết tâm lý nhằm giải thích tác động của các kết quả bên ngoài đến động lực bên trong Lý thuyết này được phát triển bởi Deci và Ryan (1985), lý thuyết cho thấy “mọi người có nhiều khả năng tham gia vào một hoạt động hơn khi họ có động cơ nội tại như trải nghiệm thích thú” (Karahanna, 2000), lý thuyết cũng đề xuất 3 loại động lực: quy định bên ngoài, quy định nội tại và động lực bên trong Nghiên cứu nhấn mạnh rằng động lực đến và được thúc đẩy từ bên trong chứ không phải bên ngoài trong đó trọng tâm là về động lực nội tại và những yếu tố làm tăng tính kiên trì Tác giả định nghĩa động lực nội tại là thực hiện một hoạt động chỉ vì sự hài lòng vốn có, đây là một quan điểm rộng hơn cho rằng những người có động lực về bản chất sẽ được kích thích nhiều hơn và ảnh hưởng đến hành vi nhiều hơn những người khác (Cerasoli, 2014)

Lý thuyết CET của Deci và Ryan đề xuất rằng nhu cầu tâm lý quan trọng của cá nhân được thỏa mãn khi cá nhân đó nhận thấy rằng họ có thể điều chỉnh hành vi của mình Động lực nội tại được hỗ trợ bởi các yếu tố xã hội và môi trường, chẳng hạn như các sự kiện và các yếu tố từ môi trường xung quanh, giúp nâng cao ý thức tự chủ và năng lực của một cá nhân, ngược lại, nó sẽ bị suy yếu bởi các yếu tố làm giảm khả năng tự chủ hoặc năng lực nhận thức (Ryan, 2010) Khi một cá nhân nhận ra rằng kết quả của một hành động bắt nguồn từ những hành vi được thúc đẩy từ các yếu tố bên ngoài thì động lực nội tại sẽ xuất hiện Một ví dụ về động lực nội tại là sự thích thú Khi con người bị chi phối bởi động lực nội tại, họ sẽ gắn bó với một nhiệm vụ lâu hơn và thích nó hơn (Ryan, 2009) Đóng góp của CET là nó đề xuất các yếu tố cho phép con người tạo ra động lực nội tại, cụ thể là quyền tự chủ và năng lực Tự chủ có nghĩa là ý chí hoặc sự sẵn sàng thực hiện một nhiệm vụ; năng lực đề cập đến cảm giác làm việc hiệu quả (Santhanam, 2016)

2.2.2 Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA):

Thuyết hành động hợp lý – Theory of Reasoned Action (TRA) được phát triển bởi hai nhà tâm lý học Ajzen và Fishbein (1975) Lý thuyết này xuất phát từ những nghiên cứu ban đầu về tâm lý xã hội, các mô hình tâm lý xã hội, và lý thuyết về niềm tin và thái độ Thuyết hành động hợp lý TRA giải thích hành vi của một cá nhân dựa trên quyết định của họ để thực hiện hành vi đó, lý thuyết này cho rằng quyết định thực hiện một hành vi cụ thể của một người phụ thuộc vào hai yếu tố chính đó là thái độ của họ đối với hành vi và chuẩn mực chủ quan của họ

“Theo TRA, nếu mọi người đánh giá hành vi được cho là tích cực (thái độ) và nếu họ nghĩ người khác muốn họ thực hiện hành vi đó (chuẩn mực chủ quan) thì điều này sẽ dẫn đến ý định (động cơ) cao hơn và họ có nhiều khả năng thực hiện hành vi đó hơn” (Matthew J Mimiaga, 2009)

Hình 2 2: Mô hình thuyết hành động hợp lý TRA

Thuyết hành động hợp lý (TRA) đã chứng minh hành vi của con người ảnh hưởng bởi mối quan hệ giữa các yếu tố thái độ, các chuẩn mực chủ quan và ý định hành vi

Dù được sử dụng và áp dụng rộng rãi để dự đoán và giải thích hành vi con người trong nhiều lĩnh vực khác nhau, song lý thuyết TRA vẫn có những mặt hạn chế nhất định, theo như tác giả Ajzen đã nói rằng: “việc thực hiện các hành vi dự định là không chắc chắn”

2.2.3 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology - UTAUT)

Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) được phát triển bởi Venkatesh và cộng sự (2003) với mục đích kiểm tra sự chấp nhận công nghệ và sử dụng cách tiếp cận thống nhất hơn Mô hình UTAUT được xây dựng dựa trên những ý kiến cho rằng có rất nhiều ý tưởng của các lý thuyết nền rất giống nhau, vì vậy, sẽ rất hợp lý khi sắp xếp và tổng hợp chúng lại để tạo ra một nền tảng lý thuyết hợp nhất (Venkatesh, 2003) “Lý thuyết đã chỉ ra 4 nhân tố tác động chính đó là hiệu quả kì vọng, nỗ lực kì vọng, ảnh hưởng xã hội và điều kiện thuận lợi – là những nhân tố quyết định trực tiếp đến ý định hành vi Ngoài ra, UTAUT bao gồm bốn biến thể trung gian của từng cá nhân, giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và mức độ tự nguyện sử dụng, dự đoán mối quan hệ giữa các yếu tố chính và ý định hành vi và hành vi sử dụng” (Venkatesh, 2003)

Hình 2 3: Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Theo UTAUT, có những yếu tố quyết định ảnh hưởng trực tiếp đến ý định hoặc mục đích sử dụng trong các mô hình kết hợp trong khuôn khổ UTAUT Những yếu tố quyết định này được gọi là kỳ vọng về hiệu suất (PE), ảnh hưởng xã hội (SI), kỳ vọng về nỗ lực (EE) và điều kiện thuận lợi (FC) Venkatesh và cộng sự (2003) cho rằng những yếu tố này đóng vai trò nổi bật như là yếu tố quyết định trực tiếp đến hành vi chấp nhận và sử dụng của người dùng (Venkatesh, 2003)

2.2.4 Thuyết nhận thức rủi ro (Theory of Perceived Risk - TPR)

Lý thuyết nhận thức rủi ro TPR là một lý thuyết tâm lý học giải thích tác động của rủi ro nhận thức đối với hành vi của NTD Trong đó rủi ro nhận thức ám chỉ đến khả năng nhận thức được các kết quả tiêu cực do một quyết định hoặc một hành động gây ra Theo Featherman và Pavlou (2003) “Rủi ro nhận thức là khả năng mất mát khi theo đuổi kết quả mong muốn của việc sử dụng dịch vụ điện tử” (Mauricio S Featherman, 2003) Featherman và Pavlou (2003) cũng chỉ ra rằng “Rủi ro nhận thức gồm 7 khía cạnh bao gồm: Rủi ro bảo mật, rủi ro riêng tư, rủi ro thời gian, rủi ro kinh tế, rủi ro tâm lý, rủi ro chức năng và rủi ro xã hội” (Mauricio S Featherman, 2003) Trong bối cảnh hành vi của nười tiêu dùng, rủi ro nhận thức có thể liên quan đến một loạt các kết quả tiêu cực tiềm ẩn như mất tiền, gây tổn hại cho sức khỏe, bị phản đối xã hội hoặc không hài lòng với sản phẩm

Theo lý thuyết TPR, NTD sẽ xem xét giữa lợi ích cảm nhận được của sản phẩm và những rủi ro nhận thức liên quan đến nó trước khi ra quyết định mua Nếu NTD nhận thấy rủi ro cao, họ có thể sẽ ít có khả năng mua sản phẩm đó hoặc tìm kiếm thông tin bổ sung để giảm thiểu rủi ro Ngược lại, nếu NTD nhận thấy rủi ro thấp, họ có thể có nhiều khả năng mua sản phẩm đó hơn

Theo (Bauer, 1960), một trong những người đầu tiên giới thiệu khái niệm nhận thức rủi ro cho rằng “nhận thức rủi ro trong quá trình mua sắm được xem như là sự quyết định không chắc chắn của người tiêu dùng khi mua hàng và phải nhận hậu quả từ quyết định này” Theo Bauer (1960) nhận thức rủi ro bao gồm 2 yếu tố chính “nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/dịch vụ và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến”

Hình 2 4: Mô hình thuyết nhận thức rủi ro TPR

Tổng quan về các công trình nghiên cứu liên quan

2.3.1 Các công trình nghiên cứu trong nước:

Nghiên cứu của Nguyễn Hồng Quân (2020) với đề tài “Các yếu tố Marketing lan tỏa ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm đồ uống: Nghiên cứu tại thị trường Hà Nội”

Nghiên cứu được thực hiện nhằm đo lường tác động của các nhân tố của Marketing lan tỏa ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm đồ uống của NTD tại địa bàn Hà Nội Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, được thực hiện bằng cách điều tra ngẫu nhiên với 186 mẫu khảo sát NTD trên địa bàn Hà Nội Trên cơ sở dữ liệu thu thập được, tác giả tiến hành kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha để loại bỏ các biến có hệ số tin cậy thấp, từ đó làm cơ sở kiểm định phân tích nhân tố khám phá (EFA) Ngoài ra, thông qua các bước phân tích khẳng định nhân tố và phân tích hồi quy tuyến tính đa biến với mô hình cấu trúc SEM Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố về giá trị cảm xúc, giá trị xã hội, nhận thức về thương hiệu và tính bảo mật thông tin của Marketing lan tỏa có tác động tích cực đến ý định mua sản phẩm đồ uống của NTD trên địa bàn Hà Nội (Quân, 2020)

Nghiên cứu của Tạ Văn Thành, Đặng Xuân Ơn (2021) với đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Z tại Việt Nam”

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định và điều tra tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của NTD thế hệ Z tại Việt Nam Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, thông qua bước nghiên cứu sơ bộ với kích cỡ mẫu 50 để kiểm định độ tin cậy của thang đo Với phương pháp lấy mẫu thuận tiện, nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua bảng câu hỏi khảo sát với 600 mẫu khảo sát với đối tượng là sinh viên tại các trường đại học và đối tượng đi làm sinh năm từ 1997 đến 2012 Thông qua bước phân tích độ tin cậy thang đo, nhân tố khám phá, hồi quy và kiểm định sự phù hợp của mô hình Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có bốn yếu tố: Nhận thức tính hữu ích, niềm tin (nhân tố mới được gộp từ 2 nhân tố nhóm tham khảo và mức độ uy tín), cảm nhận rủi ro và tâm lý an toàn có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến của thế hệ Gen Z (Tạ Văn Thành, 2021)

Hà Ngọc Thắng, Nguyễn Thành Độ (2016) trong nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Việt nam: Nghiên cứu mở rộng thuyết hành vi có hoạch định” Nghiên cứu được thực hiện dựa trên lý thuyết hành vi có hoạch định nhằm điều tra tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của NTD tại Việt Nam Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, nghiên cứu được tiến hành thông qua bảng câu hỏi khảo sát được gửi qua mạng

Internet với 423 phiếu trả lời hợp lệ được đưa vào phân tích Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng yếu tố về thái độ của NTD và nhận thức kiểm soát hành vi có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua sắm trực tuyến của NTD Ngược lại, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng yếu tố về rủi ro cảm nhận có ảnh hưởng tiêu cực đến YDMH trực tuyến của người tiêu dùng tại Việt Nam (Hà Ngọc Thắng, 2016)

Nguyễn Duy Thanh, Trần Đình Nghĩa, Phạm Mạnh Cường (2013) trong nghiên cứu “Đề xuất mô hình chấp nhận quảng cáo trực tuyến trên mạng xã hội tại Việt

Nam” Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra sự chấp nhận quảng cáo trực tuyến trên MXH của NTD tại Việt Nam Thông qua bảng câu hỏi khảo sát được gửi qua email, skype, các trang MXH, diễn đàn và khảo sát trực tiếp đối với đối tượng là những người đã từng sử dụng các MXH Dữ liệu sơ cấp sau khi thu được được xử lý và phân tích bằng phần mềm SPSS với 280 mẫu khảo sát của 33 biến quan sát Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố độc lập có tác động đến thái độ hướng đến quảng cáo và thái độ hướng đến quảng cáo có tác động đến sự chấp nhận quảng cáo trực tuyến trên MXH của NTD

2.3.2 Các công trình nghiên cứu nước ngoài:

Nghiên cứu “The Effect of Viral Marketing on E-Commerce Shopee’s Consumer Purchasing Intention” của Agung Nugroho Luthfi Imam Fahrudi và Dzurrotun Nur Aisyah (2023) Mục đích của nghiên cứu nhằm đo lường mức độ ảnh hưởng của Viral Marketing đến YDMH trên sàn thương mại điện tử Shopee của NTD ở Indonesia Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, nghiên cứu được tiến hành bằng cách phân tích hồi quy bội, tác giả đã tiến hành khảo sát 116 sinh viên ở độ tuổi từ 18 – 24 tuổi đang học tại đại học Brawijaya, Indonesia Kết quả khảo sát cho thấy rằng hầu hết NTD đã xem các thông điệp tiếp thị lan truyền của Shopee qua email, Pop Up, blog/trang web hoặc thông qua các phương tiện truyền thông xã hội Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố về tính thông tin, tính giải trí và độ tin cậy của nguồn có ảnh hưởng tích cực đến YDMH của NTD trên sàn thương mại điện tử Shoppe, kết quả cũng chỉ rằng sự khó chịu ảnh hưởng ngược chiều đến YDMH của NTD, đặc biệt là NTD giới trẻ (Fahrudi, 2023)

Nghiên cứu của Kumaran và cộng sự (2022) với đề tài “A study of the key elements in Viral Marketing towards consumers’s purchase intention in Klang Valley, Malaysia” Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra các yếu tố tác động của Viral Marketing đến YDMH của người tiêu dùng ở Klang Valley, Malaysia Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với bảng câu hỏi khảo sát được phân phát thông qua nền tảng Google trực tuyến với NTD ở thung lũng Klang Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có bốn yếu tố chính của Viral Marketing bao gồm nhận thức về thông tin, cảm nhận tính giải trí, cảm nhận độ tin cậy của nguồn và nhận thức các khuyến khích mua hàng đều có ý nghĩa quan trọng và có mối quan hệ tích cực với YDMH của người tiêu dùng Ngược lại, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng sự khó chịu tác động không đáng kể đến YDMH của người tiêu dùng, từ đó cho thấy rằng NTD ở thung lũng Klang, Malaysia không cảm nhận được thông điệp quảng cáo nhắm vào họ gây ra bất kỳ sự khó chịu nào nhưng lại hữu ích trong YDMH của họ (Kumaran K., 2022)

Nghiên cứu “Viral marketing messages: Consumer purchase intention towards Fashion apparel”của Sook Fern Yeo và cộng sự (2020) Nghiên cứu được thực hiện nhằm nghiên cứu tác động của Viral Marketing đến YDMH thời trang của người tiêu dùng, bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, được thực hiện bằng cách lấy mẫu thuận tiện với bảng câu hỏi khảo sát NTD đặc biệt là sinh viên Melaka của Đại học Đa phương tiện (MMU), Indonesia Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tính thông tin, độ tin cậy và sự tham gia của NTD là ba yếu tố có tác động tích cực đến YDMH thời trang của người tiêu dùng Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng tính giải trí không có mối quan hệ đáng kể với YDMH của người tiêu dùng, đặc biệt là NTD giới trẻ ở Indonesia (Sook Fern Yeo, 2020)

Nghiên cứu “Discriminant model for online viral marketing influencing consumers behavioural intention” của Sharda Haryani và Bharti Motwani (2015) Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra các yếu tố tác động của Viral Marketing đến YDMH của người tiêu dùng Bằng phương pháp nghiên cứu định lượng, nghiên cứu được thực hiện trên dữ liệu chính được thu thập thông qua bảng câu hỏi có cấu trúc được đo bằng thang đo Likert với mẫu phán đoán phi xác suất Với 110 mẫu khảo sát được thu thập với đối tượng là NTD ở thành phố Indore, Ấn Độ Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố của Viral Marketing bao gồm hiệu quả lan truyền, nội dung thông điệp, khả năng tiếp cận, sự phụ thuộc của NTD và tính bảo mật thông tin được cho là năm yếu tố quan trọng tác động tích cực đến YDMH của NTD (Haryani, 2015)

Nghiên cứu “The Attitudes of Consumers towards Viral Marketing in Malaysia” của Ler Sin Wei ( 2014) Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra các yếu tố tác động đến thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền ở Malaysia và xác định thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền ở Malaysia sẽ ảnh hưởng đến ý định mua hàng của NTD Với 200 bảng câu hỏi khảo sát thu thập được, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng có mối quan hệ tích cực giữa nhận thức và thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền và có mối quan hệ tiêu cực giữa cảm giác khó chịu và thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền sẽ ảnh hưởng tích cực đến YDMH của NTD, bên cạnh đó kết quả cũng cho thấy nhận thức về thông tin, nhận thức về giải trí và nhận thức về độ tin cậy của nguồn không có mối quan hệ đáng kể đối với thái độ của NTD đối với tiếp thị lan truyền ở Malaysia (Wei, 2014)

Nghiên cứu “The role of Viral Marketing in Social Media on Brand Recognition and Preference” của Wilert Puriwat và Suchart Tripopsakul (2021) Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra mức độ ảnh hưởng của tiếp thị lan truyền đến nhận thức thương hiệu và sự ưu thích thương hiệu của NTD Với 286 phiếu khảo sát thu thập được, kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tiếp thị lan truyền có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức và sự ưu thích thương hiệu Và nghiên cứu cũng chỉ ra rằng nhận thức thương hiệu làm trung gian cho mối quan hệ giữa tiếp thị lan truyền và sự ưa thích thương hiệu của NTD, đặc biệt là NTD giới trẻ (Wilert Puriwat, 2021)

Nghiên cứu “The effect of Viral Marketing Messages on Consumer Behavior” của Jay Trivedi (2017) Nghiên cứu được thực hiện nhằm xem xét mức độ tác động của các thông điệp tiếp thị lan truyền đến YDMH của NTD Nghiên cứu được thực hiện bằng cách khảo sát với NTD thuộc thế hệ Y (những người sinh sau năm 1980) có sử dụng Internet Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các thông điệp tiếp thị lan truyền không ảnh hưởng trực tiếp đến YDMH của NTD, thay vào đó sự tham gia của quá trình tin nhắn và thái độ đối với thương hiệu là trung gian mạnh mẽ cho mối quan hệ giữ các thông điệp lan truyền và YDMH của NTD (Trivedi, 2017)

Nghiên cứu “Impact of Viral Marketing Messages on Consumer Purchase Intention” của Md Rakib Hassan (2018) Nghiên cứu được thực hiện nhằm điều tra mức độ tác động của các thông điệp tiếp thị lan truyền đến YDMH của NTD Nghiên cứu được thực hiện bằng cách khảo sát 100 đối tượng NTD ở độ tuổi từ 20 – 28 tuổi Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng các thông điệp tiếp thị lan truyền có tác động mạnh mẽ đến YDMH của NTD và NTD có xu hướng mua một sản phẩm hơn sau khi tìm hiểu về nó thông qua tiếp thị lan truyền (Hassan, 2018)

2.3.3 Tóm tắt các nhân tố của các nghiên cứu liên quan:

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu này được tiến hành thông qua hai giai đoạn: (1) nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp nghiên cứu định tính và (2) nghiên cứu chính thức bằng nghiên cứu định lượng Mục tiêu của việc tiến hành nghiên cứu sơ bộ là để điều chỉnh và cải thiện bảng câu hỏi trước khi thực hiện nghiên cứu chính thức Sau đó, tác giả kiểm tra tính rõ ràng của từng câu, điều chỉnh bảng câu hỏi dựa trên phản hồi của người được phỏng vấn và loại bỏ các mục gây ra sự khó hiểu Cuối cùng, tác giả thực hiện nghiên cứu chính thức thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng, ý kiến của ngươi tiêu dùng Gen Z thành phố Hồ Chí Minh được thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát, sau đó được tiến hành tổng hợp dữ liệu sơ cấp và phân tích chi tiết để nghiên cứu

Hình 3 1: Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Phương pháp nghiên cứu

Denzin & Lincoln (2011) đã định nghĩa về nghiên cứu định tính “là một phương pháp nghiên cứu được sử dụng trong đa dạng các lĩnh vực khoa học khác nhau không chỉ trong khoa học thông thường, mà còn trong nghiên cứu thị trường và các bối cảnh nghiên cứu khác” (Denzin, 2011) Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để xây dựng mô hình nghiên cứu và các yếu tố ảnh hưởng phù hợp với đề tài của mình bao gồm: cơ sở lý thuyết để hình thành mô hình nghiên cứu và xây dựng thang đo cho nghiên cứu

Về nghiên cứu định tính của cơ sở lý thuyết hình thành mô hình, tác giả đã tiến hành tìm kiếm và lượt khảo các tài liệu, thu thập các bài nghiên cứu có liên quan đến đề tài để làm tài liệu tham khảo Các bài nghiên cứu này cần phải có mô hình phù hợp với các mô hình lý thuyết nền như mô hình TRA, UTAUT, TPR, lý thuyết nhận thức CET và đặc biệt là sự phù hợp về các dạng bài nghiên cứu liên quan đến hành vi dự định để xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất cho đề tài

Về nghiên cứu định tính để xây dựng thang đo, sau khi trải nghiệm mua hàng thời trang trực tuyến và dựa vào thang đo của các bài nghiên cứu đi trước, tác giả đã tổng hợp và xây dựng các biến quan sát cho thang đo của các nhân tố trong mô hình nghiên cứu Thang đo bao gồm 6 yếu tố độc lập, 1 yếu tố phụ thuộc và 32 biến quan sát Sau đó, bằng phương pháp thảo luận nhóm để hình thành thang đo sơ bộ, tác giả xây dựng phiếu thảo luận với các đối tượng trong độ tuổi từ Gen Z (nhóm người sinh từ năm

1997 - năm 2012) đã từng mua các mặt hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến như Facebook, Website, Tiktok, Shopee, Lazada, Sendo, để xem xét mức độ phù hợp của các biến quan sát trong thang đo và điều chỉnh lại để hoàn thiện bảng câu hỏi cho bài nghiên cứu (Xem ở phụ lục 2)

Theo Lisa M Given (2008) “Nghiên cứu định lượng là một cuộc điều tra thực nghiệm có hệ thống về các hiện tượng có thể quan sát được thông qua thống kê toán học, số hoặc kỹ thuật máy tính” (Given, 2008)

Nghiên cứu định lượng cần có bảng câu hỏi và câu trả lời cụ thể qua khảo sát, thu thập số liệu từ việc quan sát hoặc từ người tham gia trả lời câu hỏi Người nghiên cứu sẽ thực hiện tổng hợp thống kê số liệu và phân tích kết quả Ở đề tài này, tác giả thực hiện nghiên cứu định lượng qua 2 bước: nghiên cứu sơ bộ và nghiên cứu chính thức Ở nghiên cứu sơ bộ: Tác giả đã tiến hành khảo sát 50 đối tượng NTD là thế hệ Gen

Z sinh năm từ 1997 đến 2012 có ý định hoặc đã từng mua hàng thời trang trực tuyến trên các nền tảng trực tuyến để tiến hành kiểm định sơ bộ về thang đo nghiên cứu Sau khi thu về 50 câu trả lời, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 26 để phân tích, đánh giá thang đo sơ bộ của nghiên cứu bằng cách thực hiện kiểm định hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố khám phá EFA Từ đó điều chỉnh, loại bớt, giữ lại các biến quan sát, thang đo để xem xét mô hình nghiên cứu chính thức đã phù hợp hay chưa Đối với nghiên cứu chính thức: Từ kết quả sơ bộ có được, tác giả sẽ điều chỉnh các biến quan sát và thang đo để phù hợp với bài nghiên cứu và tiến hành nghiên cứu chính thức, tác giả gửi 300 bảng câu hỏi khảo sát đã hoàn chỉnh đến cho những đối tượng thuộc thế hệ Gen Z chủ yếu sinh từ năm 1997 đến 2012 đang sống tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Sau khi thu về đủ 300 đối tượng khảo sát, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 26 để tiến hành làm sạch và phân tích dữ liệu Từ kết quả phân tích được, tác giả đưa ra nhận xét và hàm ý quản trị phù hợp với đề tài.

Xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi

3.3.1 Lựa chọn mức độ thang đo:

Theo Anderson và Gerbing (1988) “Việc xây dựng thang đo cho các biến của mô hình nghiên cứu là một giai đoạn thiết yếu để thu hẹp khoảng cách giữa lý thuyết và kiểm định lý thuyết” (Gerbing, 1988) Các kỹ thuật định lượng dùng để phân tích các tình huống có tác động đến đối tượng nghiên cứu bằng việc thu thập dữ liệu có thể được chuyển đổi thành số liệu thống kê có thể sử dụng được Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng thang đo Likert năm bậc với các mức độ: 1 - Hoàn toàn không đồng ý; 2 - Không đồng ý; 3 - Trung lập; 4 - Đồng ý; 5 - Hoàn toàn đồng ý Khi sử dụng thang đo này, người trả lời sẽ đưa ra ý kiến của mình theo nhiều mức độ với một tuyên bố cụ thể thay vì đo lường tính tuyệt đối Tác giả xây dựng thang đo dựa vào các thuộc tính đo lường mối quan hệ và yếu tố tác động của Viral Marketing đến Ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM

3.3.2 Nghiên cứu sơ bộ, hình thành thang đo chính thức:

Tác giả tiến hành nghiên cứu sơ bộ bằng phương pháp thảo luận nhóm nhằm thu thập ý kiến của nhóm ứng viên Qua đó, nhóm thảo luận sẽ nhận xét về mức độ phù hợp của các phát biểu trong mô hình nghiên cứu đề xuất Cụ thể với bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ bao gồm các câu hỏi sàn lọc và thông tin ứng viên để đảm bảo rằng các đối tượng khảo sát thuộc đúng đối tượng mà bài nghiên cứu hướng đến, các đối tượng khảo sát là NTD Gen Z từ 12 – 30 tuổi hiện đang học tập, sinh sống và làm việc tại

TP HCM, ngoài ra những đối tượng khảo sát này đã từng mua hoặc từng có YDMH thời trang trên các nền tảng trực tuyến khi bắt gặp các quảng cáo Viral Marketing

Tiếp đến, tác giả tiến hành hành thảo luận nhóm với 5 NTD Gen Z ngẫu nhiên sinh năm 1998, 2000, 2002, 2004, 2006 đang làm việc và sinh sống tại TPHCM cụ thể ở Thủ Đức, Quận 1, Gò Vấp, Bình Thạnh và Quận 7 sau khi xây dựng thang đo sơ bộ Những NTD Gen Z này sẽ cho biết các phát biểu trong thang đo có rõ ràng, dễ hiểu hay không, nêu ý kiến về các câu hỏi trong thang đo, đưa ra những góp ý về nội dung cần sửa đổi hoặc loại bỏ, có đồng tình với thang đo mà tác giả đề xuất hay không, qua đó giúp hiệu chỉnh và hoàn thiện thang đo sơ bộ phục vụ cho nghiên cứu chính thức

Kết quả nghiên cứu cho thấy nhóm thảo luận đã hiểu và đồng ý với những yếu tố tác động của Viral Marketingảnh hưởng đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM mà tác giả đưa ra Ngoài ra, nhóm thảo luận cũng đã hoàn toàn đồng ý với thang đo mà tác giả đề xuất, ngoài những nội dung thảo luận xung quanh các câu hỏi trong thang đo, nhóm thảo luận không có góp ý và chỉnh sửa gì thêm

3.3.3 Kết quả nghiên cứu sơ bộ:

Sau khi tiến hành thảo luận nhóm để hoàn thiện thang đo, tác giả tiến hành khảo sát sơ bộ với 50 NTD Gen Z tại TP.HCM Sau đó, tác giả sử dụng 50 bảng khảo sát hợp lệ của những đối tượng từ 12 đến 30 tuổi có ý định hoặc đã từng mua hàng thời trang trực tuyến này để tiến hành kiểm tra sơ bộ về thang đo Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, kết quả cho thấy rằng các hệ số Cronbach’s Alpha của các biến độc lập đều lớn hơn 0.7, các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.3 và phân tích EFA cho ra 6 nhóm nhân tố độc lập (Xem ở phụ lục 3)

Tóm lại, sau khi tiến hành nghiên cứu sơ bộ, nhận thấy mô hình đề xuất của tác giả và các thang đo là phù hợp và đủ cơ sở để đưa vào nghiên cứu chính thức Mô hình nghiên cứu chính thức sẽ bao gồm 6 yếu tố độc lập, 1 yếu tố phụ thuộc và 32 biến quan sát cho các thang đo nhân tố

3.3.4 Xây dựng thang đo chính thức:

Sau khi nghiên cứu định tính và khảo sát sơ bộ, tác giả tiến hành tổng hợp và xây dựng thang đo chính thức Mô hình nghiên cứu đề xuất của tác giả bao gồm 6 yếu tố độc lập và 1 yếu tố phụ thuộc

Các thang đo được mô tả như sau:

3.3.4.1 Thang đo cho các yếu tố độc lập:

Bảng 3 1: Mô tả thang đo cho các yếu tố độc lập

TT1 Tôi nhận thấy các thông điệp tiếp thị lan truyền về thời trang chứa nhiều thông tin

TT2 Các thông điệp tiếp thị lan truyền về thời trang được hiển thị trên các trang mạng xã hội (như Facebook, Twitter, Google, ) mang tính thông tin (Wei, 2014) TT3 Tôi nhận thấy thông tin về thời trang từ các thông điệp tiếp thị lan truyền

Viral Marketing hiệu quả hơn so với các thông điệp tiếp thị truyền thông truyền thống như quảng cáo trên TV, báo chí,

TT4 Tôi nhận thấy Viral Marketing là một nguồn thông tin quan trọng

TT5 Các thông điệp Viral Marketing cung cấp các thông tin hữu ích về sản phẩm thời trang

GT1 Tôi nhận thấy các thông điệp thời trang từ tiếp thị lan truyền rất thú vị

GT2 Tôi cảm thấy hài lòng khi xem quảng cáo Viral Marketing thời trang trên mạng xã hội

GT3 Tôi cảm thấy các quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang trên mạng xã hội rất bắt mắt

GT4 Tôi cảm thấy thích thú và thư giãn khi xem quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang trên Mạng xã hội

Tôi cảm thấy Viral Marketing mang tính giải trí khi mọi người chia sẻ quan điểm của họ về các sản phẩm thời trang khiến chúng trở nên thú vị và đáng xem

KC1 Thông điệp tiếp thị lan truyền về thời trang trên mạng truyền thông xã hội gây cảm giác khó chịu (Wei, 2014),

(Nguyễn Duy Thanh, 2013) KC2 Tôi nhận thấy tiếp thị lan truyền về thời trang gây khó chịu vì thông tin được cung cấp sai lệch và không đáng tin cậy

KC3 Tôi bị làm phiền bởi các quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang

KC4 Các nội dung quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang gây phản cảm

KC5 Tôi cảm thấy các quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang là không đáng tin cậy ĐỘ TIN CẬY CỦA NGUỒN

TC1 Tôi nhận thấy các nguồn tiếp thị lan truyền về thời trang mang tính trung thực và đáng tin cậy (Wei, 2014),

(Nguyễn Duy Thanh, 2013) TC2 Tôi tin tưởng thông tin về thời trang được cung cấp bởi các nhà tiếp thị thông qua tiếp thị lan truyền

TC3 Tôi tin tưởng các nguồn quảng cáo tiếp thị lan truyền về thời trang đã nhận được

TC4 Tôi cảm thấy tiếp thị lan truyền về thời trang là đáng tin cậy, một phần xuất phát từ những người đã biết ẢNH HƯỞNG TỪ CỘNG ĐỒNG

AH1 Thông tin trên các phương tiện truyền thông đại chúng có ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của tôi

(Tạ Văn Thành, 2021) AH2 Tôi đã đọc nhiều thông tin, đánh giá trên các trang thương mại điện tử, trên các diễn đàn, mạng xã hội trước khi mua hàng thời trang trực tuyến

AH3 Gia đình, bạn bè, người quen, giới thiệu và khuyến khích tôi tham khảo các tiếp thị lan truyền để mua hàng thời trang trực tuyến

AH4 Những ý kiến bình luận của khách hàng khác trên mạng xã hội có ảnh hưởng đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của tôi

NT1 Tôi biết đến một thương hiệu thời trang cụ thể thông qua các thông điệp tiếp thị lan truyền hiệu quả

(Wilert Puriwat, 2021), (Trivedi, 2017) NT2 Tôi tin tưởng thông điệp tiếp thị lan truyền từ những thương hiệu thời trang cụ thể

NT3 Tôi thường nhớ đến tên thương hiệu thời trang này trong số tất cả các thông điệp tiếp thị đang lan truyền

NT4 Tôi có thể phân biệt thương hiệu thời trang này với thương hiệu thời trang khác bằng cách sử dụng các thông điệp tiếp thị lan truyền

NT5 Tôi sử dụng các thông điệp tiếp thị lan truyền của các thương hiệu thời trang làm tài liệu tham khảo cho việc mua hàng

3.3.4.2 Thang đo nhân tố Ý định mua hàng thời trang trực tuyến

Bảng 3 2: Mô tả thang đo nhân tố YDMH thời trang trực tuyến

Ký hiệu Biến quan sát Nguồn

YD1 Tôi sẽ xem xét mua sản phẩm thời trang nếu sản phẩm đó có tính lan truyền trên mạng xã hội

(Hassan, 2018) YD2 Tôi có ý định mua sản phẩm thời trang sau khi tìm hiểu về nó thông qua các thông điệp tiếp thị lan truyền YD3 Tôi sẽ tìm kiếm thông tin và có ý định mua sản phẩm thời trang sau khi biết về nó thông qua tiếp thị lan truyền YD4 Tôi sẽ mua một sản phẩm nếu thông điệp tiếp thị lan truyền nói rằng tôi sẽ nhận được các ưu đãi cho sản phẩm đó

3.3.5 Thiết kế bảng câu hỏi:

Nội dung của bảng khảo sát là các câu hỏi liên quan đến YDMH thời trang trực tuyến của NTD thế hệ Gen Z tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Tác giả khảo sát với hình thức offline bằng cách in phiếu khảo sát và gửi trực tiếp cho đối tượng trả lời khảo sát Bên cạnh đó, tác giả khảo sát online bằng hình thức tạo bảng câu hỏi thông qua biểu mẫu (Google Forms) Khảo sát kết hợp cả 2 hình thức này sẽ giúp tác giả tiết kiệm được thời gian và chi phí Bảng khảo sát được chia làm 3 phần: Đầu tiên là sàn lọc thông tin, giúp phân loại đúng đối tượng khảo sát là những đối tượng thế hệ Gen Z đã và có ý định mua sắm các mặt hàng thời trang trên các nền tảng trực tuyến như Facebook, Tiktok, Shoppe, Lazada, Sendo, và đang sinh sống tại TP.HCM Nếu phiếu khảo sát được gửi đến đúng đối tượng, tác giả sẽ tiếp tục thực hiện cuộc khảo sát, ngược lại các đối tượng không đúng sẽ bỏ qua

Thứ hai là phần thông tin cá nhân, các câu hỏi của phần này liên quan đến thông tin nhân khẩu học như giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, thu nhập, nghề nghiệp hiện tại, Phần này sẽ giúp tác giả biết được thông tin nhân khẩu học này có sự khác nhau trong YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z như thế nào

Cuối cùng là phần nội dung chính của bảng khảo sát, tác giả sử dụng thang đo Likert

Phương pháp chọn mẫu

Tác giả chọn phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên vì phương pháp này thuận tiện trong việc tiếp cận đối tượng để thu thập thông tin, đồng thời giúp tiết kiệm thời gian và chi phí

Theo (Hair, 1998), trong các nghiên cứu có sử dụng phân tích nhân tố, kích thước mẫu tối thiểu phải gấp 5 lần tổng biến quan sát và tối thiểu phải lớn hơn 50)

Công thức: n = 5*m (Trong đó m là biết quan sát/số câu hỏi đo lường) (Hair, 1998)

Bài nghiên cứu của tác giả có 32 biến quan sát trong bảng câu hỏi nên số mẫu tối thiểu của bài nghiên cứu là n = 5*32 = 160 (đối tượng) Vậy, mức tối thiểu cho cho bài nghiên cứu là 160 quan sát, tác giả quyết định thực hiện khảo sát với 300 bảng câu hỏi để đề phòng trường hợp có các phiếu trả lời khảo sát không hợp lệ.

Phương pháp phân tích dữ liệu

3.5.1 Thống kê mô tả: Để phân tích các thuộc tính của đối tượng nghiên cứu như: thông tin về độ tuổi, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập,… có thể thực hiện thống kê cho một biến hoặc đa biến Mục đích của phương pháp này là mô tả các đặc điểm của một tập dữ liệu

3.5.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Phương pháp kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha là phương pháp đo lường độ tin cậy của các biến quan sát, với điều kiện nhân tố phải đạt từ 3 biến trở lên

Kết quả Cronbach’s Alpha cho biết các biến quan sát liên kết hay rời rạc với nhau và việc tính toán các hệ số tương quan biến tổng sẽ giúp loại ra những biến quan sát không phù hợp với thang đo

Theo Nunnally và Bernstein (1994), mức độ tin cậy của thang đo được chấp nhận và đánh giá tốt thì cần đồng thời đạt được hai điều kiện: Đầu tiên, hệ số Cronbach’s Alpha của tổng thể thang đo có giá trị lớn hơn 0.6

Thứ hai, biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng đạt giá trị lớn hơn 0.3

Ngoài ra, hệ số Cronbach’s Alpha được xem là rất tốt khi càng tiến gần về 1, hệ số Cronbach’s Alpha tốt nếu có giá trị nằm trong khoảng 0.7 đến gần 0.8 Mặt khác, nếu giá trị nằm trong khoảng 0.6 đến gần bằng 0.7 thì được xem là sử dụng được (Trọng, 2008)

Khi đó, thang đo đạt độ tin cậy và nhân tố sẽ được chấp nhận đưa vào bước nghiên cứu tiếp theo Ngược lại, nếu cho ra kết quả biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0.3 thì được xem là biến xấu và sẽ bị loại (Nunnally, 1994)

3.5.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA:

Hair và Cộng sự (2009) cho rằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích thống kê để thu gọn một tập có nhiều biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau tạo thành một nhân tố Sau khi kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach Alpha’s, các biến quan sát có thang đo nhân tố thỏa điều kiện tin cậy sẽ đưa đến bước phân tích nhân tố khám phá EFA, kết quả được đánh giá qua các tiêu chí như sau: Đối với hệ số KMO, đây là chỉ số dùng để xem xét sự phù hợp với nhân tố, nếu giá trị KMO này nằm trong khoảng 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì các nhân tố phù hợp

Kiểm định Bartlett có giá trị Sig < 0.05, thì các biến quan sát có tương quan với nhau trong nhân tố và có ý nghĩa thống kê tốt Eigenvalue là giá trị đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố, khi giá trị này lớn hơn 1 và tổng phương sai trích lớn hơn 50% thì kết quả phân tích nhân tố mới có ý nghĩa

Hệ số tải nhân tố Factor Loading biểu thị mối quan hệ giữa các biến quan sát và nhân tố Nếu Factor Loading ≥ 0.3 thì các biến quan sát được phép giữ lại, Factor Loading ≥ 0,5 thì các biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt, Factor Loading ≥ 0.7 có nghĩa là các biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt (Joseph F Hair Jr, 2009)

3.5.4 Phân tích hồi quy đa biến:

Fávero và Belfiore (2019) cho rằng “Phân tích hồi quy đa biến là nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đối với biến phụ thuộc” (Favero, 2019) Sau khi hoàn thành kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA, khi các biến quan sát theo đúng nhóm nhân tố, giá trị trung bình của mỗi nhóm nhân tố sẽ tương ứng với các biến đưa vào phân tích hồi quy Phương pháp phân tích hồi quy được thực hiện nhằm mục đích xác định mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Dựa vào kết quả để tiến hành đánh giá mức độ giải thích của mô hình hồi quy, kiểm định mức độ phù hợp và ý nghĩa của các hệ số hồi quy Cuối cùng, dựa vào kết quả có được để viết phương trình hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu

3.5.5 Kiểm định T-Test, phương sai ANOVA:

Phương pháp kiểm định T-Test là phương pháp so sánh trung bình biến định lượng đối với các giá trị khác nhau của một biến định tính Ở kiểm định F, nếu Sig > 0.05 thì chấp nhận giả thuyết, cho thấy phương sai giữa hai nhóm không có sự khác biệt Khi đó, xem kết quả kiểm định t ở hàng Equal Variances assumed (giả định phương sai đồng nhất) Ngược lại, nếu Sig < 0.05 thì phải sử dụng kết quả kiểm định t ở hàng Equal Variances not assumed (giả định phương sai không đồng nhất) Phương pháp T-Test được sử dụng với trường hợp biến định tính có 2 giá trị, còn trên 2 giá trị thì dùng phân tích ANOVA Ở kiểm định t, giữa các nhóm sẽ có sự tương đồng nếu hệ số Sig > 0.05 và sẽ có sự khác biệt trung bình nếu Sig < 0.05

Phân tích phương sai ANOVA (Analysis of Variance) là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các giá trị trung bình của hai hoặc nhiều nhóm dữ liệu Phương pháp này phân tích sự biến động của dữ liệu và so sánh giữa các nhóm để đánh giá xem sự khác biệt giữa các nhóm có ý nghĩa thống kê hay không Điều kiện để thực hiện phân tích ANOVA là kiểm định Levene, xem kết quả ở bảng Test of Homogeneity of variances, để kiểm định phương sai có bằng nhau hay không giữa các nhóm, nếu như Sig > 0.05 thì phương sai tổng thể là như nhau Tiếp theo, xem kết quả ở bảng ANOVA, nếu giá trị Sig > 0.05 thì có thể kết luận rằng không có sự khác biệt giữa các nhóm và ngược lại

Trong chương 3, tác giả đã nêu ra quy trình nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, xây dựng thang đo và thiết kế bảng câu hỏi, tổng hợp các lý thuyết về phân tích dữ liệu Tác giả đã xây dựng và xử lý thang đo kỳ vọng với các biến quan sát dựa vào các công trình nghiên cứu đi trước Bên cạnh đó, tác giả cũng thực hiện nghiên cứu sơ bộ với 50 mẫu thử để kiểm định độ tin cậy của các thang đo trước khi đi vào nghiên cứu chính thức Các phương pháp nghiên cứu định lượng bao gồm: thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy đa biến và kiểm định T-Test, ANOVA.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

2.4.1 Thống kê mô tả các biến định tính:

Tác giả gửi 300 phiếu câu hỏi khảo sát và nhận về 300 phiếu hoàn thành khảo sát trong đó gồm 216 số phiếu hợp lệ và 84 số phiếu không hợp lệ

Với 216 phiếu khảo sát hợp lệ, tác giả đã thống kê mô tả và cho ra kết quả ở bảng 4.1 bên dưới như sau:

Bảng 4 1: Bảng tổng hợp kết quả thống kê mô tả thông tin đối tượng khảo sát

THÔNG TIN NỘI DUNG SỐ

Nền tảng mua hàng trực tuyến

Dựa vào kết quả thống kê mô tả ở bảng 4.1 ta có thể thấy:

Về giới tính, kết quả tỷ lệ mô tả giới tính cho thấy, trong tổng số 216 đối tượng tham gia khảo sát thì tỷ lệ giới tính nam tham gia khảo sát chiếm 36.1% và tỷ lệ giới tính nữ chiếm 63.9% Từ kết quả này cho thấy có sự chênh lệch đáng kể về giới tính giữa nam và nữ khi tham gia khảo sát và thông tin được tiếp cận ở nữ nhiều hơn nam

Về độ tuổi, kết quả thống kê bảng 4.1 cho thấy, số lượng người tham gia khảo sát ở độ tuổi từ 19 - 24 tuổi chiếm tỷ lệ cao nhất với 48.6%, độ tuổi từ 25 - 30 tuổi chiếm 31.0% và thấp nhất là độ tuổi từ 12 - 18 tuổi với tỷ lệ 20.4% Có thể thấy, phần lớn người tham gia khảo sát đều ở độ tuổi trẻ trung, đây là độ tuổi tiếp cận công nghệ nhiều và có nhu cầu mua sắm trực tuyến cao

Về trình độ học vấn, kết quả ở bảng 4.1 cho thấy, người tham gia khảo sát có học vấn cao đẳng, đại học chiếm tỷ lệ cao nhất với 48.1% Trình độ học vấn THCS, THPT chiếm 20.8%, thấp nhất là trình độ sau đại học với tỷ lệ 13.4% và tỷ lệ người tham gia khảo sát có trình độ học vấn khác chiếm 17.6% Từ kết quả phân tích cho thấy, phần lớn người tham gia khảo sát có trình độ học vấn là đại học và cao đẳng

Về nghề nghiệp, kết quả thống kê tỷ lệ mô tả nghề nghiệp cho thấy, số lượng người tham gia khảo sát là học sinh/ sinh viên chiếm tỷ lệ cao nhất với 57.9%, lao động tự do chiếm tỉ lệ 18.1%, nhân viên văn phòng chiếm tỷ lệ 14.8% và nghề nghiệp khác chiếm 9.3% Có thể thấy, phần lớn người tham gia khảo sát là học sinh, sinh viên và lao động tự do

Về thu nhập, kết quả thống kê tỷ lệ mô tả thu nhập cho thấy số người tham gia khảo sát có thu nhập từ 3 - dưới 7 triệu chiếm tỉ lệ cao nhất với 56.5%, thu nhập từ 7

- dưới 10 triệu chiếm 28.7% và trên 10 triệu chiếm tỷ lệ 14.8% Có thể thấy, đối tượng tham gia khảo sát có thu nhập bình quân 1 tháng dưới 7 triệu đồng là chủ yếu

Về nền tảng mua hàng trực tuyến, kết quả thống kê bảng 4.1 cho thấy tỷ lệ mua hàng trực tuyến trên nền tảng Shopee chiếm tỷ lệ cao nhất là 33.3%, tỷ lệ mua hàng trực tuyến trên Lazada chiếm 18.5%, tỷ lệ mua hàng trực tuyến trên Tiktokshop chiếm 19%, tỷ lệ mua hàng trên Facebook chiếm 11.1%, tỷ lệ mua hàng trên các nền tảng khác chiếm 9.3% và cuối cùng là tỷ lệ mua hàng trên Sendo chiếm tỷ lệ thấp nhất với 8.8% Từ đó cho thấy, hầu hết những người tham gia khảo sát mua hàng phần lớn trên các nền tảng Shopee, Lazada và Tiktokshop

2.4.2 Thống kê mô tả các biến định lượng:

Trong bảng khảo sát, thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đánh giá với mức độ đồng ý tăng dần từ 1 đến 5 ( 1 – Hoàn toàn không đồng ý và 5 – Hoàn toàn đồng ý) Do đó, tác giả sử dụng kỹ thuật thống kê trung bình cho các biến định lượng để hiểu rõ hơn phạm vi giá trị của biến thông qua giá trị nhỏ nhất/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

Kết quả thống kê ở bảng 4.2 cho thấy, các câu hỏi đều có mức đánh giá thấp nhất là mức 1 và cao nhất là mức 5, giá trị trung bình đa số đều lớn hơn 3 Ngoài ra, các câu trả lời khá tương đồng với nhau do độ lệch chuẩn khá nhỏ

Bảng 4 2: Bảng thống kê mô tả các biến định lượng

Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn

KC5 216 2 5 3.30 781 Độ tin cậy của nguồn

TC4 216 1 5 3.38 731 Ảnh hưởng từ cộng đồng

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

4.2.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo cho các biến độc lập: Đây là phép kiểm định thống kê sử dụng hệ số Cronbach’s Alpha để đánh giá về mức độ chặt chẽ của tập hợp các biến quan sát, được sử dụng để loại bỏ các biến rác không có độ tin cậy trước khi thực hiện phân tích nhân tố 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

4.2.1.1 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Tính thông tin:

Kết quả phân tích ở bảng 4.3 cho thấy hệ số Cronbach's alpha (α) là 0.734 lớn hơn 0.7, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát TT1, TT2, TT3, TT5 đều lớn hơn 0.3 từ 0.525 đến 0.647 Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát TT4 = 0.252 nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên biến này không đạt yêu cầu và sẽ bị loại khỏi thang đo Như vậy, 4 biến quan sát còn lại ở thang đo Tính thông tin đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

Bảng 4 3: : Kiểm định Cronbach's Alpha cho thang đo Tính thông tin

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 4.2.1.2 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Tính giải trí:

Kết quả phân tích ở bảng 4.4 cho thấy hệ số Cronbach's alpha (α) là 0.824 lớn hơn 0.7, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát GT1, GT3, GT4, GT5 lớn hơn 0.3 từ 0.725 đến 0.840 Tuy nhiên, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát GT2

= 0.066 nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên biến này không đạt yêu cầu và sẽ bị loại khỏi thang đo Như vậy, 4 biến quan sát còn lại ở thang đo Tính giải trí là đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

Bảng 4 4: Kiểm định Cronbach's Alpha cho thang đo Tính giải trí

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 4.2.1.3 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Sự khó chịu:

Kết quả ở bảng 4.5 cho thấy hệ số Cronbach's alpha (α) là 0.669 < 0.7, hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát KC2, KC3, KC4, KC5 > 0.3 từ 0.422 đến 0.544 Và hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát KC1 = 0.223 nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên biến này không đạt yêu cầu và sẽ bị loại khỏi thang đo

Bảng 4 5: Kiểm định Cronbach's Alpha cho thang đo Sự khó chịu

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ Độ tin cậy Cronbach’s Alpha = 0.669

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS

Vì hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Sự khó chịu = 0.669 < 0.7 nên thang đo này có thể sẽ bị loại bỏ, tác giả tiến hành loại biến KC1 ra khỏi thang đo và chạy lại kết quả lần 2 Tuy nhiên kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0.725 > 0.7 (phụ lục 5) nên 4 biến trong thang đo này sẽ được giữ lại và sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

4.2.1.4 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Độ tin cậy của nguồn:

Kết quả phân tích ở bảng 4.6 cho thấy hệ số Cronbach's Alpha (α) là 0.850 lớn hơn 0.7, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát TC1, TC2, TC3, TC4 đều lớn hơn 0.3 từ 0.649 đến 0.746 Và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên các biến quan sát thuộc thang đo này là đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

Bảng 4 6: Kiểm định Cronbach's Alpha cho thang đo Độ tin cậy của nguồn

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.2.1.5 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Ảnh hưởng từ cộng đồng:

Kết quả phân tích ở bảng 4.7 cho thấy hệ số Cronbach's alpha (α) là 0.777 lớn hơn 0.7, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát AH1, AH2, AH3, AH4 đều lớn hơn 0.3 từ 0.546 đến 0.683 Và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên các biến quan sát thuộc thang đo này là đạt yêu cầu và sẽ được sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

Bảng 4 7: Kiểm định Cronbach's Alpha cho thang đo Ảnh hưởng từ cộng đồng

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.2.1.6 Kiểm định Cronbach’s Alpha cho thang đo Nhận thức thương hiệu:

Kết quả ở bảng 4.8 cho thấy hệ số Cronbach's alpha (α) là 0.627 nhỏ hơn 0.7, hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát NT1, NT2, NT4, NT5 lớn hơn 0.3, từ 0.426 đến 0.598 Và hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát NT3 = 0.117 nhỏ hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 nên biến này không đạt yêu cầu và sẽ bị loại khỏi thang đo

Bảng 4 8: Kiểm định Cronbach's Alpha thang đo Nhận thức thương hiệu

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Vì hệ số Cronbach’s Alpha của thang đo Nhận thức thương hiệu = 0.627 nhỏ hơn 0.7 nên thang đo này có thể sẽ bị loại bỏ, tác giả tiến hành loại biến NT3 ra khỏi thang đo và chạy lại kết quả lần 2 Tuy nhiên kết quả phân tích Cronbach’s Alpha lần 2 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha = 0.779 > 0.7 (phụ lục 5) nên 4 biến trong thang đo này sẽ được giữ lại và sử dụng trong phân tích nhân tố khám phá

Tóm lại, ở kết quả kiểm định Cronbach’s, các biến quan sát TT4, GT2, KC1, NT3 có hệ số tương quan biến tổng < 0.3 nên không đạt yêu cầu và bị loại khỏi thang đo Sau khi loại biến không đạt yêu cầu và chạy lại Cronbach’s Alpha lần 2, kết quả cho thấy Hệ số Cronbach’s Alpha của các biến độc lập đều lớn hơn 0.7 Và hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 vậy nên thang đo đạt tiêu chuẩn và có chất lượng tốt, phù hợp đưa vào phân tích tiếp theo

4.2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo cho biến phụ thuộc

Kết quả ở bảng 4.9 cho thấy, thang đo “Ý định mua hàng trực tuyến” có hệ số Cronbach’s Alpha = 0.780 > 0.7 nên được chấp nhận Và hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát YD1, YD2, YD3, YD4 đều lớn hơn hệ số Cronbach’s Alpha khi loại biến là 0.3 Vậy nên thang đo đạt tiêu chuẩn và phù hợp đưa vào phân tích tiếp theo

Bảng 4 9: Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho biến phụ thuộc

Trung bình thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Phương sai thang đo nếu biến này bị loại bỏ

Hệ số tương quan biến tổng

Giá trị Cronbach’s Alpha nếu biến này bị loại bỏ

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho các biến độc lập:

Sau khi đánh giá các thang đo bằng kiểm định Cronbach’s Alpha của 28 biến quan sát của 6 yếu tố ảnh hưởng đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại khu vực TP.HCM dưới tác động của Viral Marketing, kết quả phân tích ở bảng 4.10 cho thấy có 24 biến quan sát đạt yêu cầu về độ tin cậy, phù hợp đưa vào phân tích EFA

Bảng 4 10: Kiểm định KMO và Bartlett của EFA lần 1 cho thang đo độc lập

KMO and Bartlett's Test Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser – Mayer – Olkin 810

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu Đối với kiểm định KMO và Bartlett, kết quả thu được hệ số KMO = 0.810 nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1, và Sig = 0.000 (< 0.05), điều này cho thấy các biến quan sát có ý nghĩa thống kê và có sự tương quan chặt chẽ với nhau

Trị số Eigenvalue = 1.251 (> 1), tổng phương sai trích = 67.334% (> 50%) (chi tiết xem ở phụ lục 6) cho thấy 6 yếu tố này giải thích được 67.334% sự biến thiên của dữ liệu Từ đó cho thấy, các biến quan sát thuộc các thang đo độc lập đáp ứng được yêu cầu của kiểm định KMO và Bartlett

Kết quả ma trận xoay nhân tố lần 1 (bảng 4.11) với hệ số nhân số tải 0.5 cho thấy các biến quan sát thuộc thang đo “Tính thông tin”, “Tính giải trí”, “Sự khó chịu”, “Độ tin cậy của nguồn”, “Ảnh hưởng từ cộng đồng” và “Nhận thức thương hiệu” đều có cùng trọng số tải nhân tố lớn hơn 0.5, có tính hội tụ của các biến trong cùng một thang đo cùng với tính phân biệt giữa các thang đo Tuy nhiên, kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA lần 1 cho thấy, bảng ma trận xoay nhân tố có 1 biến quan sát bị loại là NT4 vì biến này có hệ số tải nhân tố đạt giá trị nhỏ hơn 0.5 Tác giả loại biến quan sát NT4 và tiến hành phân tích EFA lần 2 cho các biến còn lại

Bảng 4 11: Kết quả ma trận xoay nhân tố lần 1 của các thang đo độc lập

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Ban đầu 24 biến quan sát thuộc các thang đo độc lập được đưa vào phân tích EFA lần 1, sau khi loại biến NT4, tác giả tiến hành đưa 23 biến còn lại tiếp tục vào phân tích EFA lần 2

Trong lần kiểm định EFA lần 2 (bảng 4.12), kết quả kiểm định KMO và Bartlett và bảng ma trận xoay nhân tố có một số sự thay đổi, cụ thể đối với kiểm định KMO và Bartlett, kết quả thu được hệ số KMO = 0.799 nằm trong khoảng 0.5 ≤ KMO ≤ 1, với Sig = 0.000 (< 0.05), trị số Eigenvalue = 1.227 (> 1), tổng phương sai trích 68.256% (> 50%) (chi tiết ở phụ lục 6)

Như vậy, 6 yếu tố được trích giải thích được 68.256% biến thiên dữ liệu của 23 biến quan sát tham gia vào phân tích nhân tố EFA Do đó, các biến quan sát thuộc các thang đo độc lập đạt yêu cầu của kiểm định KMO và Bartlett

Bảng 4 12: Kiểm định KMO và Bartlett của EFA lần 2 cho thang đo độc lập

KMO and Bartlett's Test Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser – Mayer – Olkin 799

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS Đối với bảng ma trận xoay nhân tố, kết quả ở bảng 4.13 chỉ ra rằng sau khi loại bỏ biến NT4, 23 biến quan sát còn lại thuộc thang đo TT, GT, KC, TC, AH, NT đều có cùng trọng số tải nhân tố lớn hơn 0.5, có tính hội tụ của các biến trong cùng một thang đo và tính phân biệt giữa các thang đo, đáp ứng được yêu cầu của kiểm định EFA

Bảng 4 13: Kết quả ma trận xoay nhân tố lần 2 của các thang đo độc lập

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc

Kết quả phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc (bảng 4.14) cho thấy giá trị KMO

= 0.623 nằm trong khoảng 0.5 < KMO < 1, tức là dữ liệu nghiên cứu thích hợp khi tham gia vào phân tích EFA Ngoài ra, kiểm định Bartlett với mức ý nghĩa Sig 0.000 cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau

Kết quả ở bảng 4.14 cho thấy, trị số Eigenvalue = 2.421 > 1, tổng phương sai trích = 60.525% (> 50%) Nhân tố này giải thích cho 60.525% sự biến thiên dữ liệu của 4 biến quan sát tham gia vào phân tích EFA

Bảng 4 14: Kiểm định KMO và Bartlett của EFA cho thang đo phụ thuộc

KMO and Bartlett's Test Đo lường lấy mẫu tương thích Kaiser – Mayer – Olkin 623

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS

Kết luận: Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA tác giả loại được 5 biến quan sát: TT4, GT2, KC1, NT3 và NT4 Mô hình nghiên cứu không có sự thay đổi với 23 biến quan sát của 6 nhân tố độc lập và 4 biến quan sát của 1 nhân tố phụ thuộc.

Phân tích hồi quy đa biến

Giá trị trung bình của các nhóm yếu tố được tác giả đặt tên đại diện như sau:

Bảng 4 15: Tổng hợp các yếu tố tham gia phân tích hồi quy

STT Yếu tố Số biến quan sát

Tên giá trị đại diện cho yếu tố

4 TC – Độ tin cậy của nguồn 4 X4

5 AH – Ảnh hưởng từ cộng đồng 4 X5

6 NT – Nhận thức thương hiệu 3 X6

7 YD – Ý định mua hàng thời trang trực tuyến

4.4.1 Phân tích tương quan Pearson giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Sau khi phân tích Cronbach’s Alpha, nhân tố EFA, dựa vào kết quả dữ liệu thu được, tác giả đã loại được 5 biến quan sát TT4, GT2, KC1, NT3 và NT4 ra khỏi thang đo Mô hình nghiên cứu không có sự thay đổi với 6 yếu tố độc lập gồm 23 biến quan sát và 1 yếu tố phụ thuộc gồm 4 biến quan sát Với các biến quan sát đủ điều kiện cho phân tích tiếp theo, tác giả tiến hành phân tích mối tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Bảng 4 16: Kết quả phân tích tương quan Pearson

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Từ bảng kết quả 4.16 cho thấy, giữa biến phụ thuộc Y với từng biến độc lập X1, X2, X3, X4, X5, X6 đều có giá trị Sig < 0.05 Điều này cho thấy rằng các biến độc lập đều có mối tương quan tuyến tính với với biến phụ thuộc Hệ số tương quan Pearson của biến độc lập X2, X5 và X6 lần lượt là 0.573, 0.585, 0.596 tương quan mạnh nhất tới biến phụ thuộc Y Hệ số tương quan Pearson của biến độc lập X1, X3, X4 lần lượt là 0.453, 0.333, 0.434 tương quan trung bình tới biến phụ thuộc Y

4.4.2.1 Đánh giá mức độ phù hợp của mô hình hồi quy:

Theo kết quả phân tích dữ liệu ở bảng 4.17, hệ số R bằng 0.780 cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa các biến trong mô hình Và hệ số R bình phương bằng 0.609 điều này cho thấy các biến độc lập giải thích khá nhiều cho biến phụ thuộc Kết quả cũng cho thấy rằng giá trị R bình phương hiệu chỉnh bằng 0.598 cho thấy mô hình giải thích được 59.8% sự biến thiên của biến phụ thuộc Y Ngoài ra, hệ số Durbin – Watson = 1.667, nằm trong khoảng từ 1 - 3 từ đó cho thấy mô hình không xảy ra hiện tượng tương quan chuỗi bậc nhất

Bảng 4 17: Bảng tóm tắt mô hình hồi quy

4.4.2.2 Kiểm định sự phù hợp tổng thể của mô hình hồi quy:

Kiểm định F dùng để kiểm định tính phù hợp của mô hình hồi quy Kết quả ở bảng 4.18 cho thấy giá trị F = 54.208 và kiểm định phương sai ANOVA có giá trị Sig nhỏ hơn 0.05 nên mô hình có độ tin cậy đạt 95% Điều này cho thấy mô hình có ý nghĩa thống kê, phù hợp với thực tế và các biến độc lập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc Y

Bảng 4 18: Kiểm định độ phù hợp của mô hình: Kiểm định ANOVA

Tổng các bình phương df

Bình phương độ lệch Giá trị F

4.4.2.3 Ý nghĩa các hệ số hồi quy trong mô hình hồi quy và kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến:

Từ kết quả phân tích dữ liệu ở bảng 4.19 cho thấy giá trị Sig của các biến độc lập X1, X2, X4, X5, X6 đều nhỏ hơn 0.05, nên các biến độc lập này đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y, phù hợp tham gia vào phương trình hồi quy Tuy nhiên, biến độc lập X3 có giá trị Sig = 0.634 > 0.05 nên có thể kết luận rằng biến KC không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình

Bảng 4 19: Kết quả phân tích hồi quy

Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa t Sig

Thống kê đa cộng tuyến

Sai số chuẩn Beta Độ chấp nhận biến VIF

X4 151 039 189 3.898 000 798 1.254 X5 250 047 281 5.370 000 682 1.466 X6 240 048 267 5.038 000 666 1.502 Kết quả dữ liệu cho thấy 5 biến độc lập đều có hệ số Beta chưa chuẩn hóa và Beta chuẩn hóa dương (+) nên đều có ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Y theo chiều thuận Ngoài ra, dựa vào giá trị VIF để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình hồi quy Theo Nguyễn Đình Thọ (2010), khi VIF < 2 nghĩa là mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến và ngược lại Kết quả thu được từ kiểm định đa cộng tuyến cho thấy giá trị VIF của các thang đo độc lập đều nhỏ hơn 2, từ đó cho thấy mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến

Kết luận: Kết quả phân tích hồi quy cho thấy biến độc lập X3 – Sự khó chịu (KC) không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình Mô hình còn lại 5 biến độc lập X1, X2, X4, X5, X6 tương ứng với Tính thông tin, Tính giải trí, Độ tin cậy của nguồn, Ảnh hưởng từ cộng đồng và Nhận thức thương hiệu được đưa vào phương trình hồi quy Tác giả tổng hợp kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu ở bảng

Bảng 4 20: Bảng kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Các giả thuyết Tương quan Kết quả

H1: Tính thông tin có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

H2: Tính giải trí có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

H3: Sự khó chịu có tác động ngược chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

H4: Độ tin cậy của nguồn có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

H5: Ảnh hưởng từ cộng đồng có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

H6: Nhận thức thương hiệu có tác động cùng chiều đến ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z

4.4.3 Kết quả phân tích hồi quy:

Dựa trên kết quả phân tích hồi quy, mô hình ước lượng của YDMH cùng với mối liên hệ tác động của các yếu tố TT, GT, TC, AH, NT, tác giả viết ra phương trình hồi quy tuyến tính nhằm thể hiện mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc: Phương trình hồi quy chưa chuẩn hóa:

Phương trình hệ số hồi quy chuẩn hóa:

Hay: YDMH thời trang trực tuyến = 0.120*(Tính thông tin) + 0.246*(Tính giải trí) + 0.189*(Độ tin cậy của nguồn) + 0.281*(Ảnh hưởng từ cộng đồng) + 0.267*(Nhận thức thương hiệu)

Phương trình hồi quy chuẩn hóa có hệ số Beta (β) giải thích được sự tác động mạnh yếu giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc Kết quả thể hiện ở bảng 4 21 như sau:

Bảng 4 21: Bảng so sánh mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập

Biến Tên biến Hệ số 𝜷 % Mức độ ảnh hưởng

X4 Độ tin cậy của nguồn 0.189 17.1% 4

X5 Ảnh hưởng từ cộng đồng 0.281 25.5% 1

Yếu tố Ảnh hưởng từ cộng đồng (AH) có giá trị 𝛽 = 0.281 tác động mạnh nhất và có mối quan hệ cùng chiều với YDMH thời trang trực tuyến

Yếu tố Nhận thức thương hiệu (NT) có giá trị 𝛽 = 0.267 tác động mạnh thứ 2 và có mối quan hệ cùng chiều với YDMH thời trang trực tuyến

Yếu tố Tính giải trí (GT) có giá trị 𝛽 = 0.246 tác động mạnh thứ 3 và có mối quan hệ cùng chiều với YDMH thời trang trực tuyến

Yếu tố Độ tin cậy của nguồn (TC) có giá trị 𝛽 = 0.189 tác động mạnh thứ 4 và có mối quan hệ cùng chiều với YDMH thời trang trực tuyến

Cuối cùng là yếu tố Tính thông tin (TT) có giá trị 𝛽 = 0.120 tác động thấp nhất và có mối quan hệ cùng chiều với YDMH thời trang trực tuyến

4.4.3.1 Mô hình nghiên cứu chính thức:

Từ mô hình tác giả đề xuất ban đầu gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc sau khi biến Sự khó chịu (KC) không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình nghiên cứu thì mô hình nghiên cứu chính thức sau khi hiệu chỉnh còn lại 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc như sau:

Hình 4 1: Mô hình kết quả nghiên cứu chính thức

Nguồn: Tác giả tóm tắt 4.4.3.2 Các biểu đồ đánh giá kết quả hồi quy:

Hình 4 2: Biều đồ Histogram: giả định phân phối chuẩn của phần dư

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Từ biểu đồ ở hình 4.2 trên, ta thấy phần dư chuẩn hóa phân bố theo hình dạng của đường phân phối chuẩn Ngoài ra, giá trị trung bình Mean = -3.34E –16 (giá trị trung bình gần bằng 0) và độ lệch chuẩn (Std Dev) = 0.986 ≈ 1 (độ lệch chuẩn gần bằng 1) Do đó ta kết luận rằng giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị sai phạm

Hình 4 3: Biều đồ Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual: Giả định phân phối phần dư

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Nhìn vào biểu đồ Normal P-P Plot ở hình 4.3 bên trên, ta thấy các điểm dữ liệu đều nằm lên trên hoặc nằm gần sát đường phân phối chuẩn, chứng tỏ phần dư chuẩn hóa của các biến tuân theo quy luật của phân phối chuẩn

Hình 4 4: Biều đồ Scatterplot: Giả định liên hệ tuyến tính

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Từ biểu đồ phân tán Scatterplot ở hình 4.4 trên, ta thấy các điểm dữ liệu phân bố tập trung bên phải số 0 (phần dương) và tạo thành dạng đường thẳng Do đó, phần dư không vi phạm giả định về liên hệ tuyến tính Điều này có nghĩa là giá trị chuẩn hóa dự đoán chính là giá trị chuẩn hóa của biến phụ thuộc Y, còn giá trị chuẩn hóa của phần dư là phần dư chuẩn hóa Có thể kết luận rằng, biến phụ thuộc Y và phần dư không có quan hệ gì.

Kiểm định T-Test, phương sai ANOVA

Từ bảng kết quả 4.22 ta có thể thấy, trong kiểm định Levene’s giá trị Sig bằng 0.336 lớn hơn 0.05 nên ta có thể kết luận rằng phương sai của nhóm giới tính nam và nữ là như nhau, tiếp theo ta xem kết quả kiểm định t của phương sai đồng nhất Giá trị Sig trong kiểm định t bằng 0.136 lớn hơn 0.05 nên ta kết luận rằng không có sự khác biệt về YDMH thời trang trực tuyến giữa nhóm giới tính nam và nữ

Bảng 4 22: Kết quả kiểm định T-Test

Phương sai không đồng nhất

Kiểm định T-Test Sig (2-tailed) 0.136 0.119

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.5.2 Kiểm định phương sai ANOVA:

4.5.2.1 Phương sai ANOVA của nhóm độ tuổi:

Từ bảng kết quả phân tích ANOVA cho nhóm độ tuổi (bảng 4.23) ta có thể thấy trong kiểm định phương sai, giá trị Sig = 0.060 > 0.05 nên có thể kết luận rằng phương sai giữa các nhóm độ tuổi là như nhau

Vì Sig > 0.05 nên tác giả sử dụng kiểm định F ở bảng ANOVA, kết quả ở bảng ANOVA có giá trị Sig = 0.107 > 0.05 nên ta có thể kết luận rằng với mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt về YDMH thời trang trực tuyến giữa các nhóm độ tuổi

Bảng 4 23: Kết quả kiểm định ANOVA của nhóm độ tuổi

Kiểm định phương sai đồng nhất

Kiểm định Levene’s df1 df2 Sig

ANOVA Tổng các bình phương df Trung bình bình phương

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 4.5.2.2 Phương sai ANOVA của nhóm Học vấn:

Từ bảng kết quả phân tích ANOVA cho nhóm trình độ học vấn (bảng 4 24) ta có thể thấy trong kiểm định phương sai giá trị Sig bằng 0.144 > 0.05 nên có thể kết luận rằng phương sai giữa các nhóm Trình độ học vấn là như nhau

Vì Sig > 0.05 nên tác giả sử dụng kiểm định F ở bảng ANOVA, kết quả ở bảng ANOVA có giá trị Sig.= 0.271 > 0.05 nên ta kết luận rằng với mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt YDMH thời trang trực tuyến giữa các nhóm độ trình độ học vấn khác nhau

Bảng 4 24: Kết quả kiểm định ANOVA của nhóm trình độ học vấn

Kiểm định phương sai đồng nhất

Kiểm định Levene’s df1 df2 Sig

ANOVA Tổng các bình phương df Trung bình bình phương

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu 4.5.2.3 Phương sai ANOVA của nhóm Nghề nghiệp:

Từ bảng kết quả phân tích ANOVA cho nhóm nghề nghiệp (bảng 4.25) ta có thể thấy trong kiểm định phương sai, giá trị Sig bằng 0.514 > 0.05 nên có thể kết luận rằng phương sai giữa các nhóm Nghề nghiệp là như nhau

Vì Sig > 0.05 nên tác giả sử dụng kiểm định F ở bảng ANOVA, kết quả ở bảng ANOVA có giá trị Sig = 0.659 > 0.05 nên ta kết luận rằng với mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt về YDMH thời trang trực tuyến giữa các nhóm nghề nghiệp

Bảng 4 25: Kết quả kiểm định ANOVA của nhóm Nghề nghiệp

Kiểm định phương sai đồng nhất

Kiểm định Levene’s df1 df2 Sig

ANOVA Tổng các bình phương df Trung bình bình phương

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.5.2.4 Phương sai ANOVA của nhóm Thu nhập:

Từ bảng 4 26 ta có thể thấy trong kiểm định phương sai, giá trị Sig = 0.500 lớn hơn 0.05 nên có thể kết luận rằng phương sai giữa các nhóm thu nhập là như nhau

Vì Sig > 0.05 nên tác giả sử dụng kiểm định F ở bảng ANOVA, kết quả ở bảng ANOVA có giá trị Sig = 0.404 > 0.05 nên ta có thể kết luận rằng với mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt về YDMH thời trang trực tuyến giữa các nhóm thu nhập

Bảng 4 26: Kết quả kiểm định ANOVA của nhóm Thu nhập

Kiểm định phương sai đồng nhất

Kiểm định Levene’s df1 df2 Sig

ANOVA Tổng các bình phương df Trung bình bình phương

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

4.5.2.5 Phương sai ANOVA của nhóm Nền tảng mua hàng trực tuyến:

Từ bảng kết quả phân tích ANOVA (bảng 4.27) ta có thể thấy trong kiểm định phương sai, giá trị Sig bằng 0.003 < 0.05 nên có thể kết luận rằng phương sai giữa các nền tảng mua hàng trực tuyến là không đồng nhất

Vì Sig < 0.05 nên tác giả sử dụng kiểm định Welch ở bảng Robust Tests, kết quả ở bảng Robust Tests có giá trị Sig = 0.104 > 0.05 nên ta có thể kết luận rằng với mức ý nghĩa 95%, không có sự khác biệt về YDMH thời trang trực tuyến giữa các nền tảng mua hàng trực tuyến khác nhau

Bảng 4 27: Kết quả ANOVA của nhóm Nền tảng mua hàng trực tuyến

Kiểm định phương sai đồng nhất

Kiểm định Levene’s df1 df2 Sig

Thống kê df1 df2 Sig

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu

Thảo luận các nghiên cứu

Sau quá trình phân tích dữ liệu nghiên cứu từ phần mềm SPSS, từ kết quả nghiên cứu cho thấy những điểm khác biệt và tương đồng giữa bài nghiên cứu và các công trình nghiên cứu đi trước có liên quan: Đầu tiên, đối với yếu tố tính thông tin, với mục đích là kiểm tra tác động giữa tính thông tin và YDMH thời trang của người tiêu dùng Gen Z tại TP.HCM Sau khi phân tích dữ liệu, kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ giữa tính thông tin và YDMH thời trang của Gen Z có ý nghĩa thống kê (𝛽 = 0.120) Điều này cho thấy kết quả nghiên cứu tương tự với các nghiên cứu trước đây của (Fahrudi, 2023), (Kumaran K., 2022) và (Sook Fern Yeo, 2020) khi các nghiên cứu này đều cho thấy rằng tính thông tin có tác động cùng chiều đến YDMH của người tiêu dùng và người tiêu dùng có xu hướng sẽ có YDMH hơn khi các thông điệp Viral Marketing cung cấp cho họ những thông tin hữu ích về sản phẩm/dịch vụ Tuy nhiên, kết quả của bài nghiên cứu này hoàn toàn ngược lại với kết quả nghiên cứu của tác giả (Wei, 2014) khi bài nghiên cứu này chỉ ra rằng tính thông tin không có tác động đến YDMH của NTD

Và kết quả nghiên cứu từ những công trình đi trước này, kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tính thông tin là yếu tố có tác động mạnh nhất đến YDMH của người tiêu dùng, tuy nhiên kết quả này hoàn toàn ngược lại với bài nghiên cứu của tác giả khi kết quả phân tích dữ liệu chứng minh rằng yếu tố tính thông tin có ảnh hưởng thấp nhất đến YDMH đối với NTD Gen Z Từ đó có thể thấy rằng, ở những thế hệ người tiêu dùng khác nhau, nhận thức và mức độ ảnh hưởng của NTD từ các yếu tố tác động cũng khác nhau

Yếu tố thứ hai của bài nghiên cứu là tính giải trí, với mục tiêu kiểm tra tác động của yếu tố này đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng tính giải trí và YDMH của người tiêu dùng có ý nghĩa thống kê (𝛽 = 0.246), kết quả nghiên cứu này tương tự với các bài nghiên cứu đi trước của các tác giả (Fahrudi, 2023) và (Kumaran K., 2022) khi các nghiên cứu này đều chỉ ra rằng tính giải trí có tác động đáng kể đến YDMH của người tiêu dùng, khi các thông điệp Viral Marketing mang tính giải trí và thú vị, NTD sẽ có cái nhìn thiện cảm hơn về doanh nghiệp và sản phẩm và cũng sẽ có YDMH hơn Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này ngược lại với bài nghiên cứu của (Sook Fern Yeo, 2020) và (Wei, 2014) khi kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng tính giải trí không có mối quan hệ đáng kể đến YDMH của người tiêu dùng Như vậy có thể thấy rằng, ở những môi trường sống và thế hệ khác nhau, NTD sẽ chịu tác động bởi những yếu tố khác nhau Đối với yếu tố độ tin cậy của nguồn, với mục tiêu là kiểm tra tác động của yếu tố này đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, độ tin cậy của nguồn có tác động cùng chiều và có tác động đáng kể đến YDMH của Gen Z, điều này tương tự với kết quả nghiên cứu của tác giả (Fahrudi, 2023), (Kumaran K., 2022) và (Sook Fern Yeo, 2020) khi các công trình nghiên cứu này đều cho rằng NTD sẽ dễ dàng thể hiện YDMH hơn khi nó có nguồn gốc rõ ràng hoặc thông điệp tiếp thị đến từ những thương hiệu uy tín và hợp pháp Tuy nhiên, kết quả này lại ngược lại với kết quả nghiên cứu của (Wei, 2014) khi nghiên cứu này chỉ ra rằng không có mối quan hệ giữa độ tin cậy của nguồn và YDMH của NTD

Ngoài ra, ở công trình nghiên cứu của tác giả (Fahrudi, 2023), yếu tố độ tin cậy của nguồn là yếu tố có tác động mạnh nhất đến YDMH của NTD với hệ số chuẩn hóa lớn nhất, tuy nhiên ở nghiên cứu này của tác giả, yếu tố độ tin cậy của nguồn có tác động mạnh thứ 4 đến YDMH của Gen Z Từ đó cho thấy, mặc dù độ tin cậy của nguồn vẫn là yếu tố có mức độ ảnh hưởng nhất định đến YDMH thời trang của Gen Z tuy nhiên đối với NTD thế hệ Gen Z thì mức độ tác động của yếu tố này không đáng kể so với tác động của những nhóm yếu tố khác do các chiến dịch Viral Marketing gây ra đặc biệt là mức độ ảnh hưởng từ cộng đồng

Yếu tố thứ tư là ảnh hưởng từ cộng đồng, với mục tiêu kiểm tra tác động của yếu tố này đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, yếu tố ảnh hưởng từ cộng đồng có ảnh hưởng mạnh nhất đến YDMH thời trang trực tuyến của Gen Z với hệ số 𝛽 = 0.281, điều này hoàn toàn tương tự với nghiên cứu của (Tạ Văn Thành, 2021) khi bài nghiên cứu này cũng đã cho thấy rằng yếu tố ảnh hưởng từ cộng đồng có tác động đáng kể đến YDMH của NTD đặc biệt là họ bị ảnh hưởng bởi ý kiến của gia đình, bạn bè, KOLs, nhóm tham khảo và các nhóm cộng đồng khác Điều này là hoàn toàn hợp lý với thực tế đặc biệt là đối với thế hệ Gen Z vì hành vi mua sắm của NTD thế hệ này phần lớn đều theo xu hướng mới mẻ và hiệu ứng đám đông, họ đặt niềm tin nhiều vào những người ảnh hưởng trên MXH mà họ yêu thích hoặc gia đình, bạn bè cùng thế hệ Do đó, thế hệ này cũng sẽ có xu hướng bị ảnh hưởng bởi cộng đồng lan truyền và tâm lý nắm bắt xu hướng sẽ giúp họ thể hiện rõ hơn về ý định mua sản phẩm

Tuy nhiên kết quả nghiên cứu này lại hoàn toàn ngược lại với bài nghiên cứu của (Hà Ngọc Thắng, 2016) khi kết quả nghiên cứu này chỉ ra rằng yếu tố ảnh hưởng từ cộng đồng không hề tác động đến YDMH của NTD, điều này cho thấy rằng ở những thế hệ khác nhau thì hành vi của NTD đều chịu tác động bởi những yếu tố khác nhau

Yếu tố thứ năm là nhận thức thương hiệu, với mục tiêu kiểm tra tác động giữa nhận thức thương hiệu và YDMH thời trang của Gen Z tại TP.HCM Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng, yếu tố nhận thức thương hiệu có tác động đáng kể đến YDMH của Gen

Z, kết quả nghiên cứu này phù hợp với công trình nghiên cứu của (Nguyen Hong Quan, 2020) khi nghiên cứu cho thấy tầm quan trọng của việc nhận thức thương hiệu từ phía NTD, NTD sẽ có YDMH hơn khi bị ảnh hưởng thông điệp từ các thương hiệu quen thuộc

Tuy nhiên, kết quả nghiên cứu này lại ngược lại với kết quả nghiên cứu của tác giả (Haryani, 2015) khi kết quả của bài nghiên cứu này cho thấy yếu tố Nhận thức thương hiệu lại không hề tác động đến YDMH của NTD Như vậy có thể kết luận rằng, ở những độ tuổi và thế hệ khác nhau, NTD sẽ bị tác động bởi những yếu tố khác nhau, đặc biệt là thế hệ Gen Z – thế hệ không ngừng thay đổi trong hành vi và nhận thức

Cuối cùng là yếu tố sự khó chịu, điều đáng chú ý của bài nghiên cứu là yếu tố sự khó chịu lại không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình nghiên cứu, kết quả nghiên cứu này lại ngược lại với kết quả nghiên cứu của (Fahrudi, 2023), (Kumaran K., 2022) và (Wei, 2014) khi cho rằng yếu tố sự khó chịu có tác động ngược chiều đến YDMH của người tiêu dùng Tuy nhiên, với đối tượng là thế hệ Gen Z, kết quả bài nghiên cứu của tác giả cho thấy yếu tố Sự khó chịu không có tác động đến YDMH thời trang trực tuyến của họ Từ đó có thể thấy rằng, ở những độ tuổi và thế hệ khác nhau thì nhận thức, hành vi và các yếu tố tác động đến YDMH của NTD cũng sẽ khác nhau Điều này cho thấy rằng, mặc dù dưới tác động khó chịu của các chiến dịch Viral Marketing gây ra, nhưng nó lại không hề ảnh hưởng đến YDMH của người tiêu dùng Gen Z, điều này có thể được lý giải rằng nếu một chiến dịch Viral Marketing lan truyền trên MXH và có ảnh hưởng đến phần lớn NTD, đa số NTD sẽ nắm bắt xu hướng và tiêu dùng những sản phẩm đang được lan truyền đó, mặc dù một vài các yếu tố trong chiến dịch này gây ra cảm giác khó chịu cho người xem như mức độ làm phiền của các chiến dịch này hay âm thanh hình ảnh gây cảm giác khó chịu Tuy nhiên, ở một vài tình huống, nếu thông điệp truyền tải ý nghĩa và trở nên Viral trên MXH, các quyết định của NTD sẽ có ảnh hưởng nhiều hơn bởi các NTD khác trên MXH hơn là từ chiến dịch Viral Marketing Hầu hết NTD Gen Z có xu hướng bắt kịp những xu hướng lan truyền trên MXH, và họ bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi những NTD khác Nếu thấy sản phẩm đó được nhiều người đón nhận và tin dùng, họ cũng sẽ có ý định mua và tiêu dùng sản phẩm Mặc dù họ có cảm giác khó chịu bởi chiến dịch Marketing này gây ra, nhưng mức độ tác động này không ảnh hưởng quá lớn đến YDMH của họ bằng những ảnh hưởng bởi những NTD đang lan truyền khác Do đó, mặc dù các chiến dịch Viral Marketing có thể gây ra cảm giác khó chịu cho người xem nhưng nó lại không hề tác động đến YDMH của họ

TÓM TẮT CHƯƠNG 4: Ở chương 4, tác giả đã trình bày kết quả nghiên cứu dữ liệu dựa trên cơ sở lý thuyết ở chương 3 Bằng phương pháp thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Person, phân tích hồi quy đa biến, kiểm định T-Test và ANOVA đã kiểm định được các biến có độ tin cậy và loại bỏ các biến xấu qua đó phân tích được mức độ quan trọng và sự tác động các biến trong mô hình giả thuyết đã nêu và xây dựng mô hình nghiên cứu chính thức Sau khi kiểm định Cronbach’s Alpha và phân tích nhân tố EFA tác giả loại được 5 biến xấu TT4, GT2, KC1, NT3 và NT4 ra khỏi thang đo nghiên cứu Ngoài ra kết quả phân tích hồi quy cũng đã cho thấy yếu tố X3 (Sự khó chịu) không có ý nghĩa thống kê đối với mô hình nghiên cứu Cuối cùng mô hình nghiên cứu chính thức có sự thay đổi với 5 yếu tố độc lập TT, GT, TC, AH, NT gồm 19 biến quan sát tác động cùng chiều đến 1 yếu tố phụ thuộc gồm 4 biến quan sát là Ý định mua hàng thời trang trực tuyến của Gen Z Ngoài ra, kết quả còn cho thấy không có sự khác biệt giữa giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập và nền tảng mua hàng trực tuyến đối với YDMH thời trang trực tuyến dưới tác động của Viral Marketing đến NTD thế hệ Gen Z.