Thứ hai, tác giả chỉ mới xem xét 4 yếu tố kích thích là Chất lượng thông tin, Sức hấp dẫn của người livestream, Tính tương tác, Chính sách giao hàng tác động đến yếu tố trung gian là Niề
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI
Ngày nay, cùng với sự phát triển của công nghệ số, các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Tiktok, Instagram đã và đang trở thành công cụ để kết nối mọi người lại với nhau, không bị giới hạn bởi không gian địa lí Chúng ta chỉ cần tạo một tài khoản trên Facebook, Tiktok, Instagram là có thể kết nối, trò chuyện và tiếp cận được với nhiều người ở khắp nơi trên thế giới Những nền tảng mạng xã hội này cho phép mọi người chia sẻ thông tin như hình ảnh, video, bài viết và cho phép mọi người tương tác với nhau bằng cách bình luận, Like và chia sẻ Bên cạnh đó, nền tảng mạng xã hội còn cung cấp những tính năng giải trí cho người dùng, cụ thể Facebook thì có các tính năng như Live, Watch,…để phát trực tiếp các chương trình giải trí; Instagram có tính năng Reels để tạo và chia sẻ video ngắn; Tiktok là những video ngắn tập trung hoàn toàn vào việc giải trí Nhờ vào việc có thể kết nối, nền tảng mạng xã hội còn được xem là một hình thức thương mại điện tử có khả năng kết nối giữa người bán và người mua, người tiêu dùng có thể mua sắm trực tuyến thông qua các nền tảng mạng xã hội này Theo báo cáo của Decision Lab (2022) về “Thực trạng mua sắm qua livestream trên mạng xã hội tại Việt Nam” cho thấy các nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Instagram được xem là những kênh TMĐT phổ biến nhất đối với người tiêu dùng ở Việt Nam và có tỉ lệ người tiêu dùng truy cập vào tương đối lớn, cụ thể Facebook (94%), Instagram (31%) và Tiktok (23%) Vì vậy, nhiều doanh nghiệp ở Việt Nam đã tận dụng cơ hội này để đẩy mạnh các hoạt động kinh doanh bán hàng trực tuyến trên các nền tảng MXH, đặc biệt là các hoạt động livestream bán hàng hay còn được gọi là mô hình bán hàng trực tiếp tới người tiêu dùng (D2C)
Hiện nay, hình thức bán hàng qua hoạt động livestream của các doanh nghiệp đang bùng nổ ở thị trường Trung Quốc và phát triển mạnh ở Đông Nam Á trong những năm gần đây, trong đó có Việt Nam Cụ thể, hoạt động bán hàng qua livestream xuất hiện tại Việt Nam vào cuối năm 2018 và hiện tại, mô hình bán hàng trực tiếp (D2C) qua hình thức livestream đang xuất hiện mạnh mẽ tại Việt Nam trong những tháng đầu năm 2023 Phần lớn các doanh nghiệp ở Việt Nam đang xem hoạt động bán hàng qua livestream trên các nền tảng MXH như một nguồn thu nhập chính và một cách mua sắm tiện lợi cho người tiêu dùng Hoạt động livestream trên nền tảng MXH là một hình thức để các doanh nghiệp giới thiệu, quảng bá sản phẩm đến người tiêu dùng thông qua video phát trực tiếp Cụ thể, người livestream sẽ chia sẻ thông tin chi tiết về sản phẩm và tương tác với người xem bằng cách trả lời trực tiếp những câu hỏi mà người xem bình luận và người xem sẽ dựa trên những thông tin mà người livestream cung cấp cùng với độ uy tín của doanh nghiệp để xem xét có nên đưa ra quyết định mua hàng hay không Theo một báo cáo gần đây của Decision Lab (2022) về “Thực trạng mua sắm qua livestream trên mạng xã hội tại Việt Nam” cũng cho thấy có đến 72% người tiêu dùng chọn mua sắm trên các nền tảng MXH nhờ tính tiện lợi so với các nền tảng TMĐT khác Điểm nổi bật của hình thức bán hàng này so với TMĐT truyền thống là việc sử dụng video phát trực tiếp để giới thiệu sản phẩm và thực hiện hoạt động bán hàng, như vậy sẽ làm người tiêu dùng cảm thấy sản phẩm chân thật hơn và có cảm giác trải nghiệm sản phẩm trước khi mua Hơn nữa, việc tương tác sẽ làm tăng độ tin cậy hơn thay vì chỉ sử dụng hình ảnh của các sản phẩm của TMĐT truyền thống Một điểm khác biệt nữa so với TMĐT truyền thống khi người dùng có ý định mua sản phẩm nào đó thì mới truy cập vào, còn đối với hình thức livestream bán hàng trên nền tảng MXH thì những video phát trực tiếp sẽ cùng tồn tại song song với những video mà người tiêu dùng đang lướt xem để giải trí, do đó có thể thúc đẩy hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng Có thể nói, các doanh nghiệp thực hiện các hoạt động livestream trên nền tảng MXH là một sự kết hợp hoàn hảo giữa quảng bá sản phẩm và bán hàng Ngoài ra, hình thức bán hàng qua livestream của các doanh nghiệp có lợi thế lớn là thu hút đông đảo lượng người tham gia buổi livestream, theo các chủ doanh nghiệp đã có kinh nghiệm “lên sóng” có thể đạt tới vài nghìn lượt xem Đặc biệt, theo thống kê của Statista tính đến tháng 5/2023, có gần 80% người dùng trực tuyến tại Việt Nam theo dõi những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội và nhiều người trong số họ đã thực hiện hành vi mua những sản phẩm được giới thiệu bởi những người có ảnh hưởng (KOL, KOC) Do đó, các buổi livestream có người nổi tiếng trải nghiệm hoặc hướng dẫn sử dụng sản phẩm thì có thể đạt đến chục nghìn, trăm nghìn lượt xem Ngoài ra, để đóng góp vào sự thành công trong việc thu hút đông đảo lượng người xem thì việc chọn khung giờ để livestream là cực kì quan trọng, thông thường trên nền tảng mạng xã hội, các khung giờ từ 6-8 giờ, 11-13 giờ, 19-21 giờ và 22-0 giờ là thời điểm livestream bán hàng hoạt động mạnh nhất, số lượng người xem đông nhất Theo một thống kê xã hội mới đây, trung bình mỗi ngày Việt Nam có khoảng 70 đến 80 nghìn phiên livestream bán hàng trên các nền tảng MXH Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng hiệu quả bán hàng qua thương mại phát trực tiếp có thể cao gấp 10 lần so với TMĐT thông thường Cụ thể, theo thống kê của Statista, doanh thu của ngành thương mại phát trực tiếp tại Việt Nam vào năm 2017 đạt 50 triệu USD và đạt 162 triệu USD vào năm 2021 tăng gấp 3,24 lần; Bên cạnh đó, doanh thu vào năm 2025 được dự kiến sẽ tiếp tục tăng và đạt trên 300 triệu USD
Nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thời trang qua livestream của sinh viên khoa kinh tế, trường Đại học Đồng Tháp” (Trần Thạch, Võ Thị Học Trường, Nguyễn Đặng Vĩnh Phúc, Huỳnh Quốc Tuấn, 2021) đã cho thấy những ảnh hưởng tích cực của niềm tin, truyền miệng điện tử, sự hấp dẫn của người bán và sự phù hợp về giá có ảnh hưởng đến quyết định mua của sinh viên Ngoài ra, nghiên cứu “Điều gì thúc đẩy hành vi mua sắm của người tiêu dùng trong thương mại phát trực tiếp” (Xu, X., Wu, J.-H., Li, Q, 2020) cho thấy sự hấp dẫn của người phát trực tiếp, tương tác xã hội và chất lượng thông tin có ảnh hưởng trực tiếp đến sự đồng hóa nhận thức và kích thích tức là trạng thái nhận thức và cảm xúc của người xem Hơn nữa, sự đồng hóa nhận thức và kích thích có ảnh hưởng trực tiếp đến tiêu dùng bốc đồng, tiêu dùng khoái lạc và chia sẻ xã hội Tuy nhiên, nhìn chung các nghiên cứu có liên quan trước đây vẫn còn một số hạn chế chẳng hạn như phần lớn các nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài như Thái
Lan, Trung Quốc…, các nghiên cứu có liên quan ở trong nước chủ yếu nghiên cứu nhiều về mảng mua sắm trực tuyến và chỉ mới nghiên cứu về ý định mua và quyết định mua mà chưa có nghiên cứu nào về ý định mua ngẫu hứng Mặc dù ý định mua sắm ngẫu hứng được nghiên cứu nhiều ở nước ngoài, nhưng ở mỗi quốc gia có bối cảnh và nền kinh tế khác nhau thì hành vi người tiêu dùng khác nhau, vì vậy theo Benjiang Lu, Zhenjiao Chen (2021) và Xiaoyu Xu, Jen-Her Wu, Qi Li (2020) đề xuất nên thực hiện nghiên cứu ý định mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng thông qua phát trực tiếp ở các quốc gia khác và Việt Nam là một trong số đó Bên cạnh đó, các tác giả trong nước và nước ngoài đều đề nghị nên nghiên cứu thêm những yếu tố khác ảnh hưởng đến ý định mua ngẫu hứng của người tiêu dùng
Thời trang là những vật được con người sử dụng để che chắn, bảo vệ cơ thể khỏi thời tiết khắc nghiệt và các yếu tố thuộc môi trường xung quanh và là một trong những nhu cầu thiết yếu của cuộc sống Ngoài ra, với sự phát triển của nền văn minh, thời trang không chỉ dùng để bảo vệ cơ thể mà còn là phương tiện để tôn vinh vẻ đẹp, thể hiện tính cách và địa vị của người mặc, giúp họ cảm thấy tự tin hơn và nổi bật trong mắt người khác Hơn nữa, thời trang mang tính chất xu hướng, thay đổi liên tục, vì thế các doanh nghiệp thời trang phải luôn sáng tạo để ra mắt những bộ sưu tập mới hợp với xu hướng hiện tại Theo VIRAC, livestream mang lại lợi ích cho doanh nghiệp rất lớn trong việc thúc đẩy doanh số bán hàng cho các thương hiệu thời trang, nhiều sự kiện mua sắm quy mô lớn được tổ chức thông qua livestream và đang ngày càng trở nên phổ biến Theo Statista, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) của ngành thương mại điện tử thời trang dự kiến tăng 14,2% từ năm 2017 đến năm 2025 và dự kiến đạt 1000 tỷ USD vào năm 2025 Theo Sách trắng thương mại điện tử Việt Nam năm 2021, ở thị trường Việt Nam, lĩnh vực thời trang đang là trụ cột chính của ngành thương mại điện tử, chỉ xếp sau ngành thực phẩm Trong đó, giới trẻ là nhóm mua sắm thời trang nhiều nhất vì họ luôn quan tâm đến làm đẹp và chịu đầu tư cho ngoại hình nhất Hơn nữa, họ không chỉ là đối tượng dành nhiều thời gian để lướt mạng xã hội mà còn là nhóm tuổi nắm bắt xu hướng mới nhanh chóng và có hành vi tiêu dùng bốc đồng chịu sự chi phối từ các phương tiện truyền thông và người nổi tiếng Ngoài ra, sau đại dịch covid-19 hành vi người tiêu dùng đã có sự thay đổi lớn chuyển từ mua sắm thời trang offline sang mua sắm thời trang online và tỉ lệ người mua sắm online tăng từ 18% đến 48% trong năm 2020-2021 Chính vì vậy, các doanh nghiệp thời trang triển khai các hoạt động kinh doanh trực tuyến cụ thể là bán hàng qua livestream trên các nền tảng mạng xã hội là điều vô cùng cần thiết để thích ứng nhanh với sự thay đổi của người tiêu dùng và thị trường
Tuy nhiên, khi có nhiều doanh nghiệp thời trang bắt đầu thực hiện các hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội (Facebook, Tiktok, Instagram) chẳng hạn như Yoda, Cchat, Ivy Moda,… Như vậy sẽ dẫn đến sự cạnh tranh rất cao giữa các doanh nghiệp thời trang tại Việt Nam và gây ra nhiều thách thức cho mỗi doanh nghiệp trong việc thúc đẩy hiệu quả bán hàng Bên cạnh đó, theo báo cáo của MMA cho thấy hầu hết người tiêu dùng dành tối đa 3 giờ mỗi tuần đề xem các phiên livestream bán hàng của các doanh nghiệp phần lớn xem các phiên kéo dài dưới 1 giờ Nhưng theo Statista, thời gian trung bình hàng ngày của người Việt Nam dành cho các hoạt động trực tuyến là 6 giờ Như vậy, điều đó có nghĩa là người tiêu dùng Việt Nam không dành quá nhiều thời gian xem livestream vì lý do thiếu thời gian Do có ít thời gian để xem livestream nên dựa vào khảo sát trên Facebook, Tiktok và instagram cho thấy phần lớn người tiêu dùng đều dành thời gian đó tập trung vào sản phẩm thời trang và mỹ phẩm (69%) trong khi thiết bị đồ dùng gia đình (64%) và đồ công nghệ, điện tử (51%), thời trang cũng là danh mục hàng phổ biến nhất trên nền tảng mạng xã hội Ngoài ra, hiện nay đang xuất hiện tình trạng người nổi tiếng lừa đảo người tiêu dùng thông qua hoạt động livestream, lợi dụng sự nổi tiếng để livestream bán những sản phẩm thời trang nhái các thương hiệu nổi tiếng hay quảng cáo sai sự thật về sản phẩm để thu hút nhiều người tiêu dùng theo dõi, tham gia và chốt đơn nhằm tăng lợi nhuận Chẳng hạn như hai vợ chồng Lê Dương Bảo Lâm đã sử dụng Facebook để kinh doanh nhiều mặt hàng trong những năm gần đây, nhờ vào sự nổi tiếng của Lâm và được công chúng biết đến mà Lâm đã tận dụng lợi thế này để livestream bán hàng, trong số đó có một số sản phẩm nhái các thương hiệu nổi tiếng như nước hoa giả nhãn hiệu Gucci, Chanel Đồng thời, một loạt nghệ sĩ như Hồng Vân, Quyền Linh đã bị chỉ trích và phải cúi đầu xin lỗi vì họ đã tiếp tay cho một số thương hiệu thực phẩm chức năng bằng cách thổi phồng công dụng của sản phẩm trong phiên livestream để lừa người tiêu dùng nhằm kiếm thêm thu nhập Do đó, hành vi của những người nổi tiếng đã làm mất đi niềm tin của người tiêu dùng và là nguyên nhân dẫn đến người tiêu dùng có những hành vi né tránh, bỏ qua việc theo dõi và tham gia các buổi livestream của doanh nghiệp trên nền tảng MXH Từ đó sẽ làm giảm ý định mua sắm ngẫu hứng sản phẩm thời trang của người tiêu dùng ở Việt Nam cụ thể là giới trẻ trong tương lai
Với những lý do trên nên tác giả quyết định chọn đề tài “Những yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội: Nghiên cứu giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh” để nắm bắt rõ hơn về các yếu tố tác động chủ yếu nhằm thúc đẩy ý định mua thời trang ngẫu hứng của giới trẻ thông qua livestream.
MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát
Phân tích tác động của các yếu tố tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH.
1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể
Xác định các yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH. Đo lường sự tác động của từng yếu tố tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Đề xuất các hàm ý quản trị nhằm giúp những doanh nghiệp thực hiện các hoạt động quảng bá và bán trực tiếp sản phẩm thời trang qua livestream trên nền tảng MXH nhằm tạo ra được những giá trị tốt nhất để nâng cao ý định mua thời trang ngẫu hứng của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh.
CÂU HỎI NGHIÊN CỨU
Để đạt được miêu tiêu nghiên cứu trên, tác giả cần giải quyết các câu hỏi được đặt ra:
Các yếu tố nào tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH?
Mức độ tác động của từng yếu tố tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH như thế nào?
Những hàm ý quản trị nào được đề xuất cho các doanh nghiệp thực hiện các hoạt động quảng bá và bán trực tiếp sản phẩm thời trang thông qua livestream trên nền tảng MXH nhằm tạo ra được những giá trị tốt nhất để nâng cao ý định mua thời trang ngẫu hứng của giới trẻ tại TP HCM?
ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu và khảo sát Đối tượng nghiên cứu: Những yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH: Nghiên cứu giới trẻ tại TP HCM Đối tượng khảo sát: Giới trẻ từ 18 đến 30 tuổi đang sinh sống tại TP HCM, sử dụng ít nhất một nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Instagram và đang có ý định mua sắm ngẫu hứng những sản phẩm thời trang thông qua hoạt động livestream
Nghiên cứu được thực hiện tại TP Hồ Chí Minh
Thời gian thực hiện: Năm 2024
Thời gian khảo sát: Được tiến hành từ 01/2024 đến 04/2024.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Nghiên cứu sử dụng kết hợp cả hai phương pháp nghiên cứu là PPNC định tính và PPNC định lượng Cụ thể:
Phương pháp định tính: Dựa vào việc lượt khảo các đề tài có liên quan đến mua sắm trực tuyến nói chung và mua sắm thông qua các hoạt động livestream trên nền tảng MXH nói riêng, đồng thời thảo luận nhóm nhằm điều chỉnh thang đo Từ đó, đưa ra những cơ sở lý luận về những yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Cuối cùng sẽ đưa ra một bảng câu hỏi mẫu dựa trên những ý kiến của người tiêu dùng cụ thể là giới trẻ (18-30 tuổi) ở TP HCM đang có ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang thông qua livestream trên ít nhất một nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Instagram từ các cơ sở lý luận trên
Phương pháp định lượng: Sử dụng bảng câu hỏi khảo sát sẽ khảo sát chính thức những khách hàng là giới trẻ thuộc độ tuổi từ 18-30 tại TP HCM và đang có ý định mua sắm sản phẩm thời trang ngẫu hứng thông qua các hoạt động livestream trên các nền tảng mạng xã hội để thu thập dữ liệu Từ những thông tin, dữ liệu thu thập được sẽ được phân tích bởi phần mềm SPSS 20 với các phương pháp như thống kê mô tả, kiểm tra mức độ tin cậy của thang đo nhằm giữ lại những biến quan sát đáng tin cậy và loại bỏ những biến không phù hợp bằng hệ số Cronbach’s Alpha Bên cạnh đó, nghiên cứu sử dụng phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) để khám phá các yếu tố đại diện cho các biến quan sát tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ thông qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Ngoài ra, nghiên cứu cũng sẽ tiến hành phân tích tương quan (Pearson) để kiểm tra mối liên hệ tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc trước khi đưa vào hồi quy bội Cuối cùng, kiểm định các giả thuyết nghiên cứu về tác động của những biến độc lập tác động tới biến trung gian là niềm tin của giới trẻ và tác động của biến trung gian tới biến phụ thuộc là ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM thông qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH.
NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
1.6.1 Đóng góp về mặt học thuật
Một là, nghiên cứu sẽ xác định rõ các yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM thông qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Xác định mức độ tác động của các yếu tố này đến ý định mua ngẫu hứng Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng là cơ sở tài liệu tham khảo cho các nghiên cứu trong tương lai về các yếu tố tác động đến ý định mua sắm ngẫu hứng đối với các sản phẩm thời trang thông qua livestream
Hai là, nghiên cứu đang trong quá trình thu thập, phân tích thông tin từ đó xây dựng lên các thang đo các yếu tố chính tác động tới ý định mua ngẫu hứng đối với sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM thông qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Do đó, mong là nghiên cứu này sẽ đóng góp vào cơ sở để triển khai các nghiên cứu tương tự trong lĩnh vực liên quan đến thực hiện hành vi ngẫu hứng
1.6.2 Đóng góp về mặt thực tiễn
Một là, nghiên cứu giúp cho các doanh nghiệp đang thực hiện các hoạt động livestream nhằm quảng bá và bán sản phẩm trực tiếp đến tay người tiêu dùng xác định được các yếu tố và mức độ tác động của các yếu tố tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ tại TP HCM trên nền tảng MXH Qua đó, giúp cho các doanh nghiệp quảng bá và bán hàng thông qua các hoạt động livestream có cách nhìn đầy đủ và toàn diện hơn về mức độ quan trọng của các yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng của giới trẻ Từ đó, xây dựng những chính sách phù hợp nhằm cải thiện chất lượng dịch vụ của các hoạt động livestream, nâng cao chất lượng sản phẩm được bán trong các buổi livestream nhằm thúc đẩy ý định mua sắm ngẫu hứng của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh đối với sản phẩm thời trang nhằm nâng cao hiệu quả về doanh số bán hàng, đẩy mạnh sự phát triển kinh doanh và sự gắn bó lâu dài của người tiêu dùng đối với doanh nghiệp
Hai là, các doanh nghiệp tổ chức các buổi livestream trên các nền tảng mạng xã hội, cụ thể là các doanh nghiệp bán sản phẩm thời trang hoặc các hàng hóa/dịch vụ khác thông qua livestream và các cơ quan quản lí có thể tham khảo kết quả của nghiên cứu này để đưa ra giải pháp phù hợp để phát triển bền vững các hoạt động kinh doanh thương mại điện tử và quản lý tốt hơn các hoạt động phát trực tiếp TMĐT.
KẾT CẤU KHÓA LUẬN
Ngoài phần mục lục, kết luận, phụ lục và tài liệu tham khảo, cấu trúc khóa luận này được chia thành năm chương:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan về đề tài nghiên cứu
Trong chương này sẽ giới thiệu tổng quan về tính cấp thiết của đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, trình bày đóng góp của đề tài về mặt học thuật và thực tiễn và sơ bộ cấu trúc của khóa luận.
TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Khái niệm hành vi của người tiêu dùng
Philip T Kotler, Kevin Lane Keller (2011) cho rằng hành vi của người tiêu dùng là cách họ lựa chọn, mua, sử dụng và tiêu thụ sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm sử dụng sản phẩm của các cá nhân, nhóm và tổ chức nhằm thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ Tương tự, Michael Solomon, Gary Bamossy, Soren Askegaard, Margaret K Hogg (1995) mô tả hành vi của người tiêu dùng là một quá trình lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ các sản phẩm hoặc dịch vụ của các cá nhân và nhóm nhằm thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ Ngoài ra, hành vi của người tiêu dùng được Stallworth (2008) định nghĩa là một tập hợp các hành động liên quan đến việc mua và sử dụng hàng hóa và dịch vụ xuất phát từ nhu cầu cảm xúc, tinh thần và phản ứng hành vi của khách hàng
Tóm lại, hành vi của người tiêu dùng là một quá trình lựa chọn, mua và sử dụng hàng hóa, dịch vụ nhằm đáp ứng nhu cầu và thỏa mãn mong muốn của người tiêu dùng.
Khái niệm ý định mua ngẫu hứng
Theo David T Kollat và Ronald P Willett (1969) nhận định rằng ý định mua hàng ngẫu hứng là hành vi mua hàng một cách tự phát, ngoài kế hoạch của NTD Việc mua sắm ngẫu hứng xảy ra khi có một ham muốn mạnh mẽ và đột ngột, xuất phát từ khả năng kiểm soát nhận thức thấp khiến người tiêu dùng mua một cách tự phát mà không cần suy nghĩ (Debasis Pradhan, D Israel, Amit Kumar Jena, 2018)
Ngoài ra, theo Yong Seok Sohn, Man Ting Ko (2021) đã lập luận rằng mặc dù tất cả các giao dịch mua hàng ngẫu hứng có thể được coi là không có kế hoạch nhưng không phải tất cả các giao dịch mua hàng nào cũng được coi là ngẫu hứng Việc mua hàng ngoài kế hoạch có thể xảy ra đơn giản vì NTD có nhu cầu mua một sản phẩm nhưng vì lý do nào đó lại không được đưa vào danh sách mua sắm trước đó Điều này cho thấy, việc mua hàng ngoài kế hoạch không nhất thiết phải đi kèm với mong muốn cấp thiết Mặc khác, Michael Keenan (2023), mua ngẫu hứng là việc mua một sản phẩm một cách đột ngột và ngay lập tức mà không có ý định mua sắm trước đó Nó xảy ra sau khi người mua cảm thấy muốn mua và thường tự phát mà không hề do dự.
KHÁI NIỆM VỀ LIVESTREAM
Livestream (hay còn gọi là phát trực tiếp) là hoạt động giới thiệu, quảng bá và bán sản phẩm của doanh nghiệp trực tiếp đến NTD thông qua video phát trực tiếp trên các nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Instagram Và là hoạt động tương tác trong một không gian ảo giữa người livestream và NTD (Xu, X., Wu, J.- H., Li, Q, 2020) Trong quá trình livestream sản phẩm thời trang, người livestream sẽ chia sẻ những thông điệp hay những thông tin chi tiết về sản phẩm chẳng hạn như mô tả thuộc tính của sản phẩm bằng việc người livestream mặc thử chúng Hơn nữa, người livestream luôn tương tác với người xem thông qua các cuộc trò chuyện trực tiếp với khán giả, ngược lại người xem cũng có thể tương tác với người livestream bằng cách đặt câu hỏi hay bày tỏ ý kiến dưới phần bình luận Hơn nữa, họ cũng có thể trò chuyện và tương tác với nhau với tư cách là người xem (Lu, B., Chen, Z, 2021)
Livestream được xem là một cách để tiếp cận được một lượng lớn khách hàng để thực hiện hoạt động bán hàng hiệu quả của doanh nghiệp Trong mỗi phiên livestream đều có một người để giới thiệu sản phẩm và tương tác trực tiếp với người xem, người đó được gọi là người livestream Người livestream của một số doanh nghiệp có thể là nhân viên tại doanh nghiệp hoặc là những người nổi tiếng có sức ảnh hưởng (KOL) Trong đó, những người nổi tiếng sẽ thu hút được nhiều người hâm mộ xem livestream của doanh nghiệp hơn, nhờ vào sự ảnh hưởng của họ cũng như sự tương tác với người xem để tạo sự gần gũi trong quá trình livestream, điều này giúp doanh nghiệp có thể bán một lượng lớn sản phẩm cho người tiêu dùng đồng thời cũng tăng được độ uy tín của doanh nghiệp
2.2.2 Lợi ích của việc bán hàng qua livestream
Tăng khả năng gắn kết giữa doanh nghiệp và khách hàng: Livestream cho phép doanh nghiệp thời trang thương tác trực tiếp với khách hàng thông qua video được phát theo thời gian thực bằng cách trả lời câu hỏi, cung cấp những thông tin chi tiết về sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp cho người xem Do đó, sự tương tác, trò chuyện sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ gắn kết và lấy được sự tin tưởng từ khách hàng Ngoài ra, livestream giúp người mua hàng có cái nhìn rõ ràng hơn về sản phẩm vì phiên livestream sẽ trình chiếu sản phẩm cho NTD thấy trực tiếp thông qua video, không những thế người livestream cũng sẽ mặc thử để NTD có thể trực tiếp trải nghiệm Từ đó, giúp doanh nghiệp có được lòng tin của người tiêu dùng và sự gắn bó lâu dài của khách hàng đối với mỗi doanh nghiệp
Tiết kiệm chi phí quảng cáo: Hoạt động livestream cho phép doanh nghiệp vừa quảng bá sản phẩm và vừa có thể bán hàng Các hoạt động livestream của các doanh nghiệp sẽ được tổ chức trên các nền tảng MXH miễn phí như Facebook, Tiktok, Instagram mà những nền tảng mạng xã hội là nơi giúp doanh nghiệp tiếp cận được một lượng lớn khách hàng tiềm năng mà không cần phải đầu tư quá nhiều vào chi phí quảng cáo, vừa tiết kiệm được chi phí quảng cáo vừa giúp doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng
2.2.2.2 Đối với người tiêu dùng
Trải nghiệm mua sắm: Livestream cho phép NTD xem trực tiếp sản phẩm mà họ quan tâm thông qua video bằng việc chiếu trực tiếp sản phẩm và mặc thử cho khách hàng có thể nhìn thấy để cảm nhận và trải nghiệm ngay trên màn hình
Từ đó, tạo cho người xem có được trải nghiệm mua sắm gần gũi hơn thay vì chỉ sử dụng hình ảnh của sản phẩm
Tương tác trực tiếp với người bán: Trong quá trình livestream, khán giả được phép tương tác trực tiếp với người livestream tức là người bán bằng việc gửi tin nhắn ở dưới phần bình luận Sau đó, người livestream sẽ phản hồi ngay lập tức cho người xem và khán giả họ sẽ được giải đáp mọi thắc mắc về sản phẩm mà họ quan tâm Từ đó, người tiêu dùng có thể yên tâm ra quyết định mua hàng
Tính tiện lợi: Việc mua sản phẩm thời trang qua qua livestream sẽ tiện lợi hơn so với việc mua trực tiếp tại cửa hàng Nếu người tiêu dùng muốn mua sản phẩm nào họ chỉ cần bình luận số điện thoại kèm theo mã sản phẩm, tiếp đó bên doanh nghiệp sẽ liên hệ từng khách hàng để xác nhận và tiến hành giao hàng đến tận tay người tiêu dùng Được cập nhật thông tin sản phẩm mới nhất: Trong phiên livestream, người tiêu dùng sẽ luôn được cung cấp thông tin mới nhất về sản phẩm, chương trình khuyến mãi hay sự kiện đặc biệt của doanh nghiệp để khách hàng không phải bỏ lỡ những cơ hội hấp dẫn mà doanh nghiệp muốn dành tặng cho mỗi khách hàng
2.2.3 Quá trình bán hàng trong hoạt động livestream của doanh nghiệp thời trang Đầu tiên, người livestream sẽ thông báo chương trình khuyến mãi và sự kiện đặc biệt của doanh nghiệp dành cho người tiêu dùng Tiếp theo, họ bắt đầu giới thiệu bộ sưu tập sản phẩm thời trang mới nhất cũng như cung cấp thông tin chi tiết như chất liệu, giá cả,… cho từng sản phẩm và mặc thử từng sản phẩm nhằm giúp người xem có thể cảm nhận và trải nghiệm Bên cạnh đó, trong suốt quá trình livestream, người tiêu dùng có thể đặt câu hỏi ở dưới phần bình luận và người livestream sẽ nhận và phản hồi ngay lập tức cho người xem để giải đáp những thắc mắc của họ Sau đó, người tiêu dùng (khán giả) sẽ dựa trên những thông tin được cung cấp bởi người livestream làm cơ sở để xem xét họ có nên tin tưởng hay không nhằm đưa ra quyết định mua hàng ngay lập tức hay cần tìm hiểu thêm thông tin rồi
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.3.1 Mô hình kết hợp lý thuyết S-O-R và Thuyết hành vi dự định TPB
Mô hình Kích thích-Trạng thái nhận thức-Phản ứng (S-O-R) được đề xuất bởi Mehrabian và Russell vào năm 1974 Mô hình mô tả sự liên kết giữa các yếu tố đầu vào (kích thích), quá trình (trạng thái nhận thức), đầu ra (phản hồi) và cho rằng môi trường bên ngoài (hoàn cảnh bên ngoài) có ảnh hưởng đến nhận thức của cá nhân, ảnh hưởng đến sự trải nghiệm, cuối cùng tác động đến các phản ứng hành vi
Thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior) được đề xuất bởi Ajzen vào năm 1991 nhận định rằng hành vi của con người luôn được kiểm soát bởi nhận thức hay còn được gọi là kiểm soát hành vi được nhận thức (Perceived Behavioral Control) và nhận thức của mỗi cá nhân sẽ kiểm soát hành vi đó có được thực hiện hay không
Hình 2 1 Mô hình S-O-R và TPB
Nguồn: Mehrabian và Russell (1974); Ajzen (1991)
Mô hình 2.1 đã kết hợp sử dụng hai khung lý thuyết S-O-R và TPB để đề xuất mô hình nghiên cứu Cụ thể, việc sử dụng mô hình S-O-R sẽ cho phép chúng ta nắm bắt được các yếu tố của thương mại phát trực tiếp để xem xét sự ảnh hưởng của tính tương tác xã hội tới hành vi tham gia của khách hàng Và thuyết hành vi dự định (TPB) được áp dụng để phản ánh ý định hành vi của khách hàng hay người xem thông qua môi trường Internet khi bị tác động bởi thái độ và chuẩn chủ quan của mỗi cá nhân, người xem có thể cùng nhau bình luận (comment), chia sẻ thông tin đến người khác (share), mục đích thể hiện thái độ thích hay không thích bằng biểu tượng và nhận thức của mỗi cá nhân khác nhau sẽ kiểm soát hành vi thực hiện trong môi trường tương tác ảo; trong đó, chuẩn chủ quan mỗi cá nhân là các luồng tư tưởng giống nhau được hưởng ứng kéo theo số người tham gia bình luận thể hiện thái độ đồng thuận hoặc không đồng thuận Mô hình được đề xuất bao gồm: Nhóm khách hàng cảm nhận đại diện cho các yếu tố kích thích (S) gồm Tự tương đồng thực tế, Tự tương đồng lý tưởng và Tương tác ảo; Nhóm Tài sản thương hiệu Người nổi tiếng trực tuyến đại diện cho trạng thái nhận thức (O) gồm Nhận thức thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến và Hình ảnh thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến; Nhóm khách hàng xác nhận đại diện cho phản ứng của NTD (R) là dự định mua hàng
Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ đề xuất mô hình dựa trên lý thuyết S-O-R vì mô hình này là mô hình chung về hành vi của con người, trong đó đề xuất rằng hành vi mua hàng của NTD được gây ra bởi nhiều tác nhân kích thích như tính tương tác, chất lượng thông tin, chính sách giao hàng và sự hấp dẫn của người livestream Sự kích thích này không chỉ đến từ các yếu tố sinh lý, tâm lý bên trong cơ thể người tiêu dùng mà còn đến từ các yếu tố môi trường bên ngoài thúc đẩy hành vi của NTD Bên cạnh đó, nghiên cứu sẽ kế thừa yếu tố tương tác đại diện cho nhóm yếu tố kích thích (S) trong mô hình 2.1 để phù hợp với bối cảnh mua sắm sản phẩm thời trang qua livestream của giới trẻ tại TP.HCM
2.3.2 Mô hình kết hợp lý thuyết S-O-R và Mô hình thành công của hệ thống thông tin (IS)
Mô hình 2.2 sử dụng cả hai mô hình S-O-R (Mehrabian & Russell, 1974) và mô hình thành công IS trong lý thuyết hệ thống thông tin (Delone & MC Lean, 2003) để khám phá sự khác biệt giữa môi trường TMĐT phát trực tiếp ở Thụy Điển và Trung Quốc và xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ của NTD ở Thụy Điển đối với TMĐT phát trực tiếp Trước tiên, đối với mô hình S-O-R là sự kết hợp giữa các yếu tố kích thích (S) trong bối cảnh thương mại điện tử phát trực tiếp với các khía cạnh của trạng thái nhận thức (O) của NTD để nghiên cứu thái độ và các yếu tố thúc đẩy hành vi của NTD Đối với mô hình sự thành công của hệ thống thông tin ISS được DeLone và McLean xây dựng lần đầu tiên vào năm 1992 Sau đó, năm
2003, hai tác giả này tiếp tục phát triển mô hình ISS mới dựa trên mô hình cũ với mục đích để nó được sử dụng rộng rãi hơn trong lĩnh vực xã hội dựa trên vai trò và quản trị có thể thay đổi đối với hệ thống thông tin, bao gồm 6 yếu tố: chất lượng thông tin, chất lượng hệ thống, chất lượng dịch vụ, ý định sử dụng, sự hài lòng của người dùng và lợi ích ròng (DeLone & McLean, 2003) Hệ thống này có thể phân tích và đánh giá chất lượng thông tin, hệ thống và dịch vụ có tác động sâu sắc đến quá trình sử dụng tiếp theo và sự hài lòng của người dùng
Hình 2 2 Mô hình S-O-R và Mô hình IS
Nguồn: Mehrabian & Russell (1974); DeLone & McLean (2003)
Từ mô hình 2.2, tác giả sẽ dựa vào lý thuyết S-O-R và kế thừa yếu tố chất lượng thông tin đại diện cho nhóm yếu tố kích thích (S); hai yếu tố của trạng thái nhận thức là sự hài lòng của người dùng và thái độ nhận thức sẽ được tác giả thay thế bằng yếu tố niềm tin của giới trẻ; Phản ứng của người tiêu dùng tác giả sẽ sử dụng biến ý định mua ngẫu hứng thay vì là ý định mua để phù hợp với tên đề tài nghiên cứu
Mô hình 2.3 cho thấy các yếu tố như chuyên môn, dịch vụ sau bán hàng, khả năng thương lượng và lịch phát trực tiếp là các biến độc lập (các tác nhân kích thích bên ngoài), còn sự tin cậy và tính bốc đồng là các biến trung gian (trạng thái nhận thức của khách hàng) để điều tra xem các biến này ảnh hưởng như thế nào đến ý định mua hàng của mọi người (phản ứng của khách hàng) thông qua Internet
Từ mô hình 2.3, tác giả cũng dựa vào lý thuyết S-O-R để nghiên cứu những yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang của giới trẻ qua hoạt động livestream trên nền tảng MXH Nghiên cứu kế thừa yếu tố dịch vụ sau bán hàng nhưng sẽ nghiên cứu một yếu tố cụ thể hơn đó chính là chính sách giao hàng, kế thừa yếu tố trung gian là niềm tin và tác giả sẽ cho biến phụ thuộc là ý định mua ngẫu hứng thay vì là ý định mua để phù hợp với đề tài nghiên cứu
Ngoài ra, MH 2.4 cho thấy người xem bị kích thích bởi nhiều tác nhân kích thích môi trường như sức hấp dẫn của người truyền phát, tương tác xã hội và chất lượng thông tin ảnh hưởng đến cả đồng hóa nhận thức và kích thích, dẫn đến các hành vi như tiêu thụ khoái lạc, tiêu dùng bốc đồng và hành vi chia sẻ xã hội Và sự đồng hóa và kích thích nhận thức làm trung gian giữa ba tác nhân kích thích và ba phản ứng
Từ MH 2.4, tác giả cũng dựa vào lý thuyết S-O-R và kế thừa cả 3 yếu tố kích thích như sức hấp dẫn của người phát trực tiếp, tương tác và chất lượng thông tin; đối với trạng thái nhận thức thì tác giả sử dụng biến niềm tin làm yếu tố trung gian thay cho sự tương đồng hóa nhận thức và kích thích; về phản ứng của NTD thì tác giả kế thừa yếu tố tiêu dùng bốc đồng hay còn gọi là ý định mua ngẫu hứng để phù hợp với đề tài nghiên cứu.
CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU TRƯỚC
Nghiên cứu “Yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua thương mại điện tử của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh” (Trần Thị Ngọc Lan, Trần Thành Trung, 2023) Nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng của người tiêu dùng trẻ trên các trang TMĐT, qua đó cung cấp các thông tin cho các nhà bán lẻ trực tuyến để phát triển nền tảng bán lẻ, giúp gia tăng ý định, hành vi mua hàng, tăng doanh thu, lợi nhuận cũng như độ tín nhiệm thương hiệu của doanh nghiệp MH nghiên cứu gồm các biến như: biến độc lập gồm độ tin cậy, sự hấp dẫn thị giác, tính ngẫu hứng, quảng cáo, tính tương tác, chất lượng đánh giá, giá cả và sự giảm giá; biến phụ thuộc là hành vi mua hàng ngẫu hứng
Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 7 yếu tố tác động cùng chiều tới hành vi mua hàng ngẫu hứng trên các trang TMĐT của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh từ mạnh đến yếu theo thứ tự: giá cả và sự giảm giá; tính tương tác; quảng cáo; tính ngẫu hứng; chất lượng đánh giá; độ tin cậy và sự hấp dẫn thị giác Trong đó, giá cả và sự giảm giá có ảnh hưởng mạnh đối với hành vi mua hàng ngẫu hứng trên các trang TMĐT của giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh, tính ngẫu hứng là nguyên nhân sâu xa ảnh hưởng đến sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng của NTD và sự tin cậy ảnh hưởng không nhiều tới ý định mua hàng ngẫu hứng trên TMĐT của giới trẻ tại TP
Nghiên cứu “Phát trực tiếp trên mạng xã hội ảnh hưởng như thế nào đến người mua trực tuyến: Quan điểm sử dụng và sự hài lòng” (Bawack, R.E., Bonhoure, E., Kamdjoug, J.-R.K., Giannakis, M, 2023) Nghiên cứu được thực hiện với mục đích khám phá buổi phát trực tiếp trên mạng xã hội (SMLS) ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng như thế nào MH nghiên cứu như sau: biến độc lập là nhu cầu và thuộc tính phương tiện truyền thông, cụ thể nhu cầu gồm giá trị mục đích, sự phù hợp về thương hiệu của bản thân và định giá xã hội; thuộc tính phương tiện truyền thông gồm kiểm soát tương tác, tương tác giữa con người và tin nhắn, nhận thức về tính xâm lấn Ngoài ra, hai giả thuyết về thái độ đóng vai trò làm biến trung gian gồm thái độ của NTD đối với các buổi phát trực tiếp trên MXH và thái độ đối với các thương hiệu được quảng cáo Cuối cùng, biến phụ thuộc là ý định mua hàng của NTD
Kết quả của phân tích PLS-SEM xác nhận rằng NTD tích cực tìm cách tham gia các buổi phát trực tiếp để đáp ứng nhu cầu thông tin, mục đích có thể là bất cứ điều gì NTD mong muốn từ việc thu thập thêm thông tin về một sản phẩm cụ thể cho đến việc mua sản phẩm đó, khả năng đáp ứng những nhu cầu đó của hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội làm tăng thái độ tích cực của NTD đối với SMLS Ngoài ra, kết quả còn cho thấy rằng sự phù hợp về thương hiệu của bản thân ảnh hưởng tích cực đến thái độ đối với các hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội và thương hiệu của một doanh nghiệp; việc định giá xã hội ảnh hưởng mạnh mẽ đến thái độ của NTD đối với hoạt động livestream và thương hiệu
Về thuộc tính phương tiện truyền thông, kết quả đã chứng minh rằng kiểm soát tương tác có ảnh hưởng mạnh mẽ đến thái độ của người tiêu dùng đối với SMLS; sự tương tác giữa con người và tin nhắn có tác động tích cực mạnh mẽ đến thái độ đối với SMLS; tính xâm lấn ảnh hưởng tiêu cực đến thái độ của NTD đối với SMLS, sự hiện diện của các tính năng xâm lấn dẫn đến ý định mua hàng thấp trong khi sự vắng mặt của nó sẽ tạo ra ý định mua hàng cao Hơn nữa, thái độ của NTD đối với SMLS và thương hiệu ảnh hưởng đến YĐMH của họ
Nghiên cứu “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng của người tiêu dùng qua phát trực tiếp (livestream) trênnền tảng tiktok: trường hợp tại thành phố Đà Nẵng” (Dương Thị Thanh Nhàn, Nguyễn Thị Ý Nhi, Đào Thị Thiên Kim, Phạm Thị Hằng và Trần Lê Tú Khanh, 2023) Nghiên cứu với mục đích “xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng của NTD qua phát trực tiếp trên nền tảng mạng xã hội Tiktok” MH nghiên cứu được đề xuất gồm 5 biến độc lập là sự lôi cuốn của người livestream, sự hấp dẫn về thị giác, sự tương tác xã hội, sự phù hợp về giá và nhận thức tính dễ sử dụng; hai biến trung gian gồm cảm giác thích thú và cảm nhận hữu ích; biến phụ thuộc là hành vi mua ngẫu hứng
Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự hấp dẫn về thị giác tác động tích cực nhất đến cảm giác thích thú, sự tương tác xã hội tác động mạnh thứ hai đến cảm giác thích thú và sự lôi cuốn của streamer có tác động yếu nhất tới cảm giác thích thú Bên cạnh đó, nhận thức tính dễ sử dụng tác động tích cực nhất đến cảm nhận hữu ích hơn là yếu tố sự phù hợp về giá và cảm nhận hữu ích tác động tích cực nhất đến hành vi mua ngẫu hứng của NTD
Nghiên cứu “Những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm sản phẩm thời trang ngẫu hứng trực tuyến trên Livestream: Instagram vs Tiktok” (Gabriella Olivia
Kristi, Daniel Tumpal H Aruan, 2023) Nghiên cứu nhằm mục đích nghiên cứu sâu hơn các yếu tố có ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trực tuyến, đặc biệt là sản phẩm thời trang trên Instagram và Tiktok Live MH nghiên cứu được đề xuất gồm 6 biến độc lập như sự hấp dẫn, độ tin cậy, chuyên môn, sự hữu ích của sản phẩm, mua hàng tiện lợi, giá sản phẩm; hai biến trung gian gồm cảm giác thích thú và cảm nhận hữu ích; biến phụ thuộc là thúc giục mua một cách ngẫu hứng
Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự hấp dẫn và chuyên môn ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến cảm giác thích thú, độ tin cậy không có tác động tích cực và đáng kể đến cảm giác thích thú khi mua các sản phẩm thời trang trực tuyến trên instagram và tiktok Live Bên cạnh đó, sự hữu ích của sản phẩm, sự tiện lợi khi mua và giá sản phẩm ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến cảm nhận hữu ích Cảm nhận hữu ích ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến cảm giác thích thú khi mua các sản phẩm thời trang trực tuyến trên instagram và tiktok Live Hơn nữa, cảm nhận hữu ích và cảm giác thích thú đóng vai trò trung gian ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến thúc giục mua một cách ngẫu hứng
Nghiên cứu “Ảnh hưởng thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến lên động lực tham gia của khách hàng: Hành vi tương tác ảo và dự định mua hàng” (Hoàng Cửu Long, Nhan Minh Nhựt, 2022) Nghiên cứu nhằm mục đích kiểm định sự tác động của thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến đến dự định mua hàng của khách hàng trong môi trường tương tác ảo MH nghiên cứu gồm các biến: biến độc lập gồm tự tương đồng thực tế, tự tương đồng lý tưởng và tương tác ảo; biến trung gian gồm nhận thức thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến và hình ảnh thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến; biến phụ thuộc là dự định mua hàng
Kết quả cho thấy, động lực chính dẫn dắt hành vi và chuẩn chủ quan của khách hàng là yếu tố tự tương đồng lý tưởng với tài sản thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến (nhận thức thương hiệu và hình ảnh thương hiệu người nổi tiếng trực tuyến) Trong đó, sự tự tương đồng lý tưởng có tác động đáng kể lên nhận thức thương hiệu người nổi tiếng và thông qua hành vi tương tác ảo, nhận thức thương hiệu người nổi tiếng được tăng lên Nghiên cứu cũng khẳng định sự thúc đẩy của thương hiệu người nổi tiếng đến dự định mua hàng của khách hàng
Nghiên cứu “Chúng ta sẽ thích nó hay không: Xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ của người tiêu dùng đối với phát trực tuyến thương mại điện tử” (Jiabao Guo & Zhiyu Chen, 2022) Nghiên cứu này được thực hiện nhằm mục đích tìm ra sự khác biệt trong nhận thức của NTD về thương mại điện tử phát trực tiếp giữa người tiêu dùng Trung Quốc và Thụy Điển và điều tra các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ nhận thức của người tiêu dùng đối với thương mại điện tử phát trực tiếp Mô hình nghiên cứu được đề xuất gồm các biến: biến độc lập gồm chất lượng hệ thống, chất lượng thông tin, chất lượng dịch vụ; biến trung gian gồm thái độ cảm nhận và mức độ hài lòng của người dùng; biến phụ thuộc gồm ý định mua và sự hài lòng sau khi mua
Kết quả cho thấy, có sự khác biệt giữa NTD trực tuyến ở Thụy Điển và Trung Quốc về TMĐT phát trực tiếp Những người trả lời ở Trung Quốc nhìn chung có thiện cảm và nhất quán hơn trong quan điểm của họ về sự hài lòng của người dùng, thái độ nhận thức và ý định mua hàng Ngược lại, những người được hỏi ở Thụy Điển coi chất lượng của hệ thống, thông tin và dịch vụ tích cực hơn Ngoài ra, thái độ cảm nhận của NTD đối với TMĐT phát trực tiếp được dự đoán mạnh mẽ nhất bởi chất lượng dịch vụ, tiếp theo là chất lượng hệ thống Hơn nữa, có một mối tương quan thuận lợi giữa chất lượng thông tin và sự hài lòng của người dùng, điều này làm tăng thêm thái độ nhận thức của mối liên kết đồng hóa nhận thức cá nhân Một mối quan hệ tích cực cũng được thiết lập giữa chất lượng hệ thống và thái độ nhận thức Hơn nữa, sự hài lòng của người dùng là yếu tố quyết định thái độ cảm nhận Thái độ cảm nhận là yếu tố quyết định hơn sự hài lòng của người dùng, nó ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trong phản ứng của NTD và tác động tích cực kép của sự hài lòng và thái độ cảm nhận của người dùng làm tăng ý định mua hàng như một phần trong phản ứng của NTD
Nghiên cứu “Nghiên cứu về tác động của tiếp thị phát trực tiếp của những người có ảnh hưởng trực tuyến đến ý định mua hàng của người tiêu dùng” (Wang, X., Aisihaer, N., Aihemaiti, A, 2022) Nghiên cứu với mục đích khám phá tác động đến thái độ của người tiêu dùng trong bối cảnh phát trực tiếp TMĐT của những người có ảnh hưởng trực tuyến Trung Quốc dựa trên mô hình kích thích – Trạng thái nhận thức – phản ứng (SOR) Mô hình nghiên cứu được đề xuất gồm các biến: biến độc lập gồm chuyên môn, dịch vụ sau bán hàng, khả năng thương lượng và lịch phát trực tiếp; biến trung gian gồm sự tin cậy và tính bốc đồng; biến phụ thuộc là ý định mua hàng
Kết quả cho thấy: thứ nhất, chuyên môn, khả năng hương lượng, dịch vụ sau bán hàng và lịch phát trực tiếp của những người có ảnh hưởng trực tuyến có thể nâng cao niềm tin của NTD đối với họ, niềm tin của NTD đối với người có ảnh hưởng trực tuyến càng cao thì việc cải thiện YĐMH của người tiêu dùng càng thuận lợi Thứ hai, chuyên môn, khả năng thương lượng và lịch phát trực tiếp của những người có ảnh hưởng trực tuyến có thể nâng cao tính bốc đồng trong YĐMH của người tiêu dùng, NTD càng bốc đồng khi xem hoạt động mua sắm phát trực tiếp thì càng thúc đẩy YĐMH của người tiêu dùng Hơn nữa, sự tin tưởng và tính bốc đồng của những người có ảnh hưởng trực tuyến sẽ làm tăng ý định mua hàng của người tiêu dùng Ngoài ra, tính bốc đồng có tác động vừa phải đến tính chuyên môn, khả năng thương lượng, lịch phát trực tiếp và ý định mua hàng, đồng thời tính chuyên môn, khả năng thương lượng, lịch phát trực tiếp và ý định mua hàng có mối tương quan thuận chiều
ĐÁNH GIÁ
Dựa vào việc lượt khảo các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ý định mua sắm ngẫu hứng thông qua livestream thì tác giả nhận thấy các công trình có các hạn chế như sau:
Thứ nhất, nghiên cứu về những yếu tố tác động tới ý định mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng thông qua livestream là chủ đề còn mới ở Việt Nam, riêng chỉ có nghiên cứu của Dương Thị Thanh Nhàn và cộng sự (2023) với đề tài
“Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua ngẫu hứng của người tiêu dùng qua phát trực tiếp (livestream) trên nền tảng tiktok: trường hợp tại thành phố Đà Nẵng” là có liên quan Nhưng phạm vi nghiên cứu ở Đà Nẵng, do đó tác giả đề xuất nên mở rộng phạm vi nghiên cứu ở TP HCM và khám phá thêm các yếu tố có thể tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của người tiêu dùng thông qua livestream Hơn nữa, phần lớn các nghiên cứu trước đây có liên quan tới hành vi mua sắm qua livestream ở Việt Nam chỉ đề cập đến “ý định” và “quyết định mua” mà nghiên cứu về “ý định mua ngẫu hứng” thì còn ít, chẳng hạn như nghiên cứu của Trần Thạch và cộng sự (2021) với đề tài “Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thời trang thông qua livestream của sinh viên khoa kinh tế, trường Đại học Đồng Tháp” và nghiên cứu của Anh N P (2021) về
“Những yếu tố ảnh hưởng tới ý định mua sắm qua livestream tại Việt Nam: Trường hợp sản phẩm thời trang” Vì vậy, ý định mua ngẫu hứng qua livestream của NTD, đặc biệt là giới trẻ cần được nghiên cứu thêm tại TP Hồ Chí Minh
Thứ hai, các nghiên cứu về tác động của livestream tới ý định mua sắm ngẫu hứng của NTD được thực hiện nhiều ở ngoài nước, đặc biệt là Trung Quốc Tuy nhiên, theo Chuling Song và cộng sự (2021) cho rằng kết quả của nghiên cứu không thể áp dụng cho các bối cảnh và nền kinh tế khác và các nhà nghiên cứu khác như Benjiang Lu và cộng sự (2021); Xiaoyu Xu (2020) đề xuất rằng các nghiên cứu trong tương lai nên xem xét nghiên cứu ý định mua sắm của người tiêu dùng thông qua phát trực tiếp ở các quốc gia khác Bên cạnh đó, theo Earth
Chandrruangphen và cộng sự (2022), các nghiên cứu trong lĩnh vực mua sắm phát trực tiếp còn khá mới và còn hạn chế về số lượng, đặc biệt là trong lĩnh vực sản phẩm quần áo thời trang Vì vậy, trong tương lai cần có nhiều nghiên cứu hơn trong lĩnh vực này để hiểu đầy đủ tác động của nó đối với hành vi của khách hàng
Cuối cùng, Lingfei Liu (2022) đề xuất rằng trong tương lai nên nghiên cứu thêm về các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến ý định mua hàng và hành vi mua hàng của người tiêu dùng trong mua sắm phát trực tiếp, đặc biệt là ý định mua ngẫu hứng Và theo các tác giả như Chuling Song và cộng sự (2021), các yếu tố như sự hấp dẫn của người phát trực tiếp cần được nghiên cứu thêm Ngoài ra, yếu tố
“Chính sách giao hàng” cũng là một yếu tố vô cùng quan trọng của mỗi doanh nghiệp, góp phần quan trọng trong việc thúc đẩy ý định mua ngẫu hứng của người tiêu dùng cũng như làm tăng sự gắn bó lâu dài của khách hàng đối với doanh nghiệp Tuy nhiên, yếu tố “Chính sách giao hàng” chưa được tác giả nào đề cập đến trong các bài nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan trước đây
Như vậy, dựa vào những hạn chế cũng như đề xuất của các nghiên cứu liên quan trước đây nên tác giả đề xuất nghiên cứu “Những yếu tố tác động tới ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội: Nghiên cứu giới trẻ tại TP Hồ Chí Minh” để khắc phục những khoảng trống của các nghiên cứu trước đây.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Nguồn: Tác giả tổng hợp
Quy trình nghiên cứu của đề tài được thực hiện qua mười bảy bước từ đặt vấn đề nghiên cứu đến xây dựng thang đo nháp dựa trên các nghiên cứu liên quan trước đây, sau đó tiến hành thảo luận nhóm để điều chỉnh thang đo cho phù hợp với Đặt vấn đề nghiên cứu
Mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Thang đo nháp Thảo luận nhóm Điều chỉnh thang đo
Nghiên cứu định lượng Thống kê mô tả
Phân tích tương quan Pearson
Kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Kiểm định sự khác biệt
Mô hình nghiên cứu hiệu chỉnh
Kết luận và đề xuất hàm ý quản trị đề tài và bối cảnh nghiên cứu Sau khi thang đo được điều chỉnh, ta có được thang đo chính thức và bắt đầu khảo sát để thu thập dữ liệu Bước tiếp theo là xử lý dữ liệu bằng các phương pháp như thống kê mô tả, phân tích Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích tương quan Pearson, kiểm định giả thuyết nghiên cứu và kiểm định sự khác biệt Sau khi đã có kết quả từ việc xử lý dữ liệu, ta sẽ tiến hành điều chỉnh mô hình nghiên cứu cho phù hợp với kết quả nghiên cứu Cuối cùng là kết luận và đề xuất hàm ý quản trị.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
THỐNG KÊ MÔ TẢ
4.1.1 Mẫu nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu là giới trẻ ở độ tuổi từ 18-30 đang sinh sống tại TP HCM, sử dụng ít nhất một nền tảng MXH như Facebook, Tiktok, Instagram và đang có ý định mua sắm ngẫu hứng những sản phẩm thời trang thông qua hoạt động livestream
Thông qua quá trình khảo sát bằng cách phát trực tiếp 300 phiếu khảo sát đến các đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ liệu, thu về được 270 mẫu hợp lệ (chiếm 90%) và 30 mẫu không hợp lệ đã bị loại (chiếm 10%)
4.1.2 Thống kê mô tả các biến định tính
Các số liệu thống kê mô tả của 270 mẫu khảo sát được trình bày trong bảng 4.1 dưới đây:
Bảng 4 1 Tổng hợp số liệu thống kê mô tả mẫu
Thông tin cá nhân Mẫu N = 270
Số lượng (người) Tỉ lệ (%)
Tần suất xem Ít nhất 1 lần mỗi ngày 68 25.2
Không quan tâm 19 7.0 Ý định mua ngẫu hứng
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20
Về giới tính: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì nam giới chiếm 18.9% và nữ chiếm 81.1% Sở dĩ có sự chênh lệch lớn giữa nam và nữ là do đối tượng được khảo sát chủ yếu là sinh viên của các trường như cao đẳng công thương, cao đẳng kinh tế đối ngoại và đại học ngân hàng, trong đó sinh viên của trường đại học ngân hàng chiếm phần lớn trong
270 mẫu khảo sát Mà tỉ lệ nam nữ giữa các ngành của mỗi trường có sự chênh lệch nhau nên dẫn đến sự chênh lệch tỉ lệ giữa nam và nữ trong mẫu khảo sát
Về độ tuổi: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì độ tuổi từ 18 - 22 chiếm tỉ lệ nhiều nhất với 98.5%, độ tuổi từ
23 - 26 chiếm 1.1% và chiếm tỉ lệ ít nhất là độ tuổi từ 27 - 30 với 0.4% Đa số là sinh viên học cùng trường với tác giả tham gia khảo sát và đa phần đều có xu hướng mua sắm một cách bốc đồng, ngẫu hứng Do đó, độ tuổi từ 18 - 22 tham gia khảo sát chiếm đa số là phù hợp
Về nghề nghiệp: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì sinh viên chiếm tỉ lệ nhiều nhất với 97.8% và nhân viên văn phòng chỉ chiếm 2.2% Vì đa phần đối tượng được khảo sát là sinh viên, trong số những sinh viên được khảo sát thì có 6 người (2.2%) là sinh viên năm cuối và trong tình trạng đã đi làm trong các tổ chức, doanh nghiệp
Về thu nhập: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì tỉ lệ người có thu nhập từ 5 - 7 triệu chiếm cao nhất với tỉ lệ 94.4%, tỉ lệ người có thu nhập từ 7 - 10 triệu chiếm 2.6% và thấp nhất là 2 nhóm người có thu nhập từ 10 - 15 triệu và trên 15 triệu đều chiếm lần lượt là 1.5% và 1.5% Tỉ lệ phân bổ thu nhập này là hợp lí, không ảnh hưởng nhiều đến kết quả nghiên cứu
Về sử dụng nền tảng mạng xã hội nào để xem các hoạt động livestream: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 đáp viên thì tỉ lệ người chỉ sử dụng duy nhất một nền tảng Tiktok chiếm cao nhất với 63.0%, tỉ lệ sử dụng cả 2 nền tảng Facebook và Tiktok là 16.3%, tỉ lệ sử dụng cả 3 nền tảng Facebook, Tiktok, Instagram chiếm 8.9% và chiếm tỉ lệ thấp nhất là việc sử dụng cả 2 nền tảng Facebook, Instagram với 0.4% Kết quả cho thấy Facebook và Tiktok là 2 nền tảng được sử dụng nhiều nhất để xem và có ý định mua sắm ngẫu hứng các sản phẩm thời trang qua các hoạt động livestream, trong đó nền tảng Tiktok được sử dụng nhiều hơn nền tảng Facebook vì Tiktok phục vụ những video ngắn và mang tính giải trí rất cao Tỉ lệ phân bổ nền tảng mạng xã hội này là hợp lí
Về tần suất xem và thời lượng xem: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì số lượng người xem livestream trên nền tảng mạng xã hội về các sản phẩm thời trang với tần suất xem và thời lượng xem tương đối cao Cụ thể, đối với tần suất xem thì số lượng người xem 1 - 2 lần mỗi tuần chiếm nhiều nhất với 119 người (44.1%), có 68 người xem ít nhất 1 lần mỗi ngày chiếm tỉ lệ 25.2% và tần suất xem thấp nhất là xem 5 - 6 lần mỗi tuần chỉ chiếm 8.9% Kết quả cho thấy tần suất xem dao động tối thiểu khoảng 4 - 8 lần mỗi tháng Mặc khác, đối với thời lượng xem thì số người xem với thời lượng dưới
30 phút chiếm nhiều nhất với tỉ lệ 70.7%, thời lượng xem từ 30 phút - 1 tiếng chiếm 21.1% và thấp nhất là thời lượng xem từ 2 - 3 tiếng với 0.4% Kết quả cho thấy, đa phần người dùng dành thời gian xem những livestream có thời lượng từ 1 tiếng trở xuống do họ có ít thời gian và họ còn dành thời gian xem những chương trình mang tính giải trí khác, tỉ lệ này là phù hợp Từ kết quả thống kê của tần suất xem và thời lượng xem cho thấy những nhận định của những người tham gia khảo sát đóng góp vào kết quả nghiên cứu đảm bảo tốt và đáng tin cậy
Về mức độ của người xem quan tâm KOL trong các buổi livestream:
Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy trong số 270 người tham gia khảo sát thì đa số người tham gia khảo sát đều thể hiện thái độ ở mức bình thường đối với việc có hay không có sự xuất hiện của KOL trong các phiên livestream chiếm tỉ lệ 45.9% Bên cạnh đó, tỉ lệ người xem quan tâm đến sự xuất hiện của KOL cũng chiếm khá cao 35.2% chỉ thấp hơn so với mức bình thường là 10.7% và chiếm tỉ lệ thấp nhất là thể hiện thái độ không quan tâm đến KOL với 7.0% Kết quả cho thấy, người xem livestream chỉ quan tâm nhiều đến chất lượng thông tin, sản phẩm, giá cả và người livestream trong các phiên livestream Nhưng nếu người livestream là KOL thì sẽ thu hút được nhiều người xem hơn
Về ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua livestream: Theo kết quả thống kê ở bảng 4.1 cho thấy tổng cộng có 270 người được hỏi về
“Anh/Chị đang có ý định mua sắm thời trang ngẫu hứng qua hoạt động livestream trên nền tảng mạng xã hội không ?”, trong đó số người trả lời “có” chiếm nhiều nhất là 231 người và 39 người còn lại trả lời là “Không” Qua đó cho thấy, đa số giới trẻ cụ thể là sinh viên đang có ý định mua sắm ngẫu hứng đối với các sản phẩm thời trang qua livestream
4.1.3 Thống kê mô tả biến định lượng
Qua kết quả bảng 2.1 - Phụ lục 2: Thống kê mô tả của các biến định lượng cho thấy giá trị trung bình của các biến quan sát khá cao, dao động trong khoảng
[3.00;4.50] Như vậy, kết quả đã bước đầu cho thấy rằng những người được khảo sát phần lớn họ đều đồng ý với các quan điểm trong thang đo Ngoài ra, giá trị độ lệch chuẩn của các biến khá thấp, dao động trong khoảng [0.765;1.200] Giá trị này càng nhỏ thì càng không có sự chênh lệch nhiều trong việc lựa chọn số đáp án của những người được khảo sát.
Kiểm tra độ tin cậy thang đo - cronbach’s alpha
Bảng 4 2 Đánh giá độ tin cậy thang đo thông qua hệ số Cronbach's Alpha
Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Tính tương tác (TT); Cronbach’s Alpha=.706
Chất lượng thông tin (CLTT); Cronbach’s Alpha=.761
Chính sách giao hàng (CSGH); Cronbach’s Alpha=.660
Sức hấp dẫn của người livestream (SHD); Cronbach’s Alpha=.752
Niềm tin của giới trẻ (NT); Cronbach’s Alpha=.800
NT4 9.75 4.501 593 760 Ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua livestream của giới trẻ
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20
Bảng 4.2 cho thấy thang đo yếu tố kích thích “Tính tương tác” được đo bằng 5 biến quan sát TT1 đến TT5, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.706 > 0.6, các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu bỏ đi các biến TT1, TT3, TT4, TT5 trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha của các biến quan sát đó đều giảm, riêng chỉ có biến quan sát TT2 nếu loại bỏ thì hệ số Cronbach’s Alpha sẽ lớn hơn Tuy nhiên, nếu vẫn giữ biến TT2 trong thang đo thì thang đo vẫn đạt yêu cầu do hệ số Cronbach’s Alpha bằng 0.706 > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của biến quan sát TT2 lớn hơn 0.3 Như vậy, tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo
Bảng 4.2 cho thấy thang đo yếu tố kích thích “Chất lượng thông tin” được đo bằng 5 biến quan sát CLTT1 đến CLTT5, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.761 > 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm, đồng nghĩa với việc thang đo này đáp ứng yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo
Bảng 4.2 cũng cho thấy thang đo yếu tố kích thích “Chính sách giao hàng” được đo bằng 4 biến quan sát CSGH1 đến CSGH4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.660 > 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm, chứng tỏ thang đo này đáp ứng yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo
Bảng 4.2 biểu thị thang đo yếu tố kích thích “Sức hấp dẫn của người livestream” được đo bằng 4 biến quan sát SHD1 đến SHD4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.752 > 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm, chứng tỏ thang đo này đáp ứng yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo
Bảng 4.2 cũng biểu thị thang đo yếu tố trạng thái nhận thức “Niềm tin của giới trẻ” được đo bằng 4 biến quan sát NT1 đến NT4, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.800 > 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm, đồng nghĩa với việc thang đo này đáp ứng yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo
Bảng 4.2 cho thấy thang đo yếu tố phản ứng “Ý định mua ngẫu hứng sản phẩm thời trang qua livestream của giới trẻ” được đo bằng 5 biến quan sát YDNH1 đến YDNH5, kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng SPSS 20 cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha đạt 0.773 > 0.6 Tất cả các hệ số tương quan biến tổng của các biến quan sát đều lớn hơn 0.3 Nếu loại bỏ bất kỳ biến nào trong thang đo thì hệ số Cronbach’s Alpha đều giảm, đồng nghĩa với việc thang đo này đáp ứng yêu cầu và tất cả các biến quan sát của thang đo đều được đưa vào phân tích EFA tiếp theo.
Phân tích nhân tố khám phá (EFA)
Kết quả kiểm định độ tin cậy của thang đo với hệ số Cronbach’s Alpha cho thấy mô hình có 4 yếu tố kích thích tác động tới yếu tố trạng thái nhận thức “Niềm tin của giới trẻ” và yếu tố trạng thái nhận thức tác động tới yếu tố phản ứng “Ý định mua ngẫu hứng” và 27 biến quan sát đạt yêu cầu được đưa vào phân tích EFA trên phần mềm SPSS 20, với phương pháp trích nhân tố là Principal components và phép quay Varimax
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với 04 biến độc lập
Kết quả phân tích ở bảng 4.1 - Phụ lục 2 cho thấy hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) bằng 0.828 nằm trong đoạn [0.5;1.0] và kiểm định Barlett có sig 0.000 < 0.05 thể hiện rằng các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể và hoàn toàn phù hợp cho việc phân tích EFA
Kết quả của bảng 4.2 - Phụ lục 2 cho thấy tổng cộng có 4 nhân tố bao gồm
18 biến quan sát được đưa vào phân tích EFA nhưng kết quả lại cho ra 5 nhân tố, vì vậy kết quả EFA chưa tốt Tuy nhiên, 5 nhân tố được trích có Eigenvalues là 1.005
>1, tổng phương sai mà 5 nhân tố trích được là 58.315% > 50% Như vậy, 5 nhân tố được trích giải thích được 58.315% biến dữ liệu của 18 biến quan sát đưa vào phân tích EFA
Kết quả xoay nhân tố ở bảng 4.3 - Phụ lục 2 cho thấy đa số các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.5 (Factor Loading > 0.5), duy chỉ có một biến quan sát TT2 trong yếu tố “Tính tương tác” nhỏ hơn 0.5 nên không có giá trị xuất hiện trong số 5 cột Component (Nhân tố) Vì vậy, biến TT2 được xem là biến xấu và cần được loại bỏ biến quan sát này khỏi mô hình
Từ hai bảng kết quả gồm bảng 4.2 - Phụ lục 2 và bảng 4.3 - Phụ lục 2 xoay nhân tố cho thấy kết quả phân tích nhân tố khám phá (EFA) đối với 4 biến độc lập chưa tốt, vì vậy cần loại biến quan sát TT2 ra khỏi mô hình và phân tích EFA lần 2
Sau khi loại bỏ biến quan sát TT2, tác giả tiến hành phân tích EFA lần 2 với
17 biến quan sát, kết quả được thể hiện như sau:
Bảng 4 3 KMO and Bartlett's Test (lần 2)
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .824
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20
Tương tự với kết quả phân tích lần 1, bảng 4.3 cho thấy hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) bằng 0.824 nằm trong đoạn [0.5;1] và kiểm định Barlett có sig = 0.000 < 0.05 thể hiện rằng các biến quan sát có tương quan tuyến tính với nhau trong tổng thể và hoàn toàn phù hợp cho việc phân tích EFA
Bảng 4 4.Bảng tổng phương sai trích (lần 2)
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20
Kết quả tổng phương sai trích ở bảng 4.4 cho thấy có 4 nhân tố được trích với hệ số Eigenvalues=1.364 >1, như vậy 4 nhân tố này tóm tắt thông tin của 17 biến quan sát đưa vào EFA một cách tốt nhất, không có nhân tố mới được hình thành Tổng phương sai mà 4 nhân tố này trích được là 54.758% > 50%, như vậy 4 nhân tố được trích giải thích được 54.758% sự biến thiên của 17 biến quan sát đưa vào phân tích EFA
Bảng 4 5 Bảng xoay nhân tố (lần 2)
Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20
Kết quả xoay nhân tố ở bảng 4.5 cho thấy 17 biến quan sát được phân thành
4 nhân tố trùng với 4 nhân tố lý thuyết, có hệ số tải nhân tố đều lớn hơn 0.5 và không còn xuất hiện biến xấu
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá (EFA) với biến trung gian
Kết quả ở bảng 4.4 - Phụ lục 2 cho thấy hệ số KMO = 0.737 thỏa điều kiện (0.05
