Các yếu tố Ảnh hưởng Đến quyết Định mua sắm trực tuyến trên Ứng dụng shein của sinh viên tại khu vực thành phố thủ Đức

Các yếu tố Ảnh hưởng Đến quyết Định mua sắm trực tuyến trên Ứng dụng shein của sinh viên tại khu vực thành phố thủ Đức; Các yếu tố Ảnh hưởng Đến quyết Định mua sắm trực tuyến trên Ứng dụng shein của sinh viên tại khu vực thành phố thủ Đức;Các yếu tố Ảnh hưởng Đến quyết Định mua sắm trực tuyến trên Ứng dụng shein của sinh viên tại khu vực thành phố thủ Đức

Tính cấp thiết của đề tài

Cùng với sự phát triển của cách mạng công nghiệp 4.0 và sự thúc đẩy của đại dịch Covid, nền kinh tế Việt Nam có sự thay đổi mạnh mẽ trong hành vi của người tiêu dùng với sự gia nhập của hàng loạt tên tuổi lớn của ngành công nghiệp bán lẻ trực tuyến như Shopee, Lazada, Tiktok Shop, Shein… người tiêu dùng có nhiều nguồn để lựa chọn để tham khảo, so sánh trước khi ra quyết định mua sắm Khiến cho Việt Nam đã trở thành một trong những thị trường TMĐT tiềm năng nhất khu vực ASEAN, trong Báo cáo thị trường thương mại điện tử quý III/2023 cho thấy tổng doanh thu tính từ ngày 1/7/2023 đến ngày 30/9/2023 của 5 sàn thương mại Shopee, Lazada, Tiki, Sendo và TikTok Shop đạt 63 nghìn tỷ đồng, tăng trưởng 54,42% so với cùng kỳ năm ngoái Trong đó, Shopee đóng góp 43,7 nghìn tỷ đồng từ gần 460 nghìn sản phẩm đã bán, theo sau là TikTok Shop với hơn 83 nghìn sản phẩm đã bán, doanh thu hơn 10 nghìn tỷ đồng (Anon., 2023)

So với những ông lớn trong ngành TMĐT khác, sự xuất hiện ở Việt Nam của Shein khá muộn Năm 2018, Shein bắt đầu đẩy mạnh hoạt động marketing tại Việt Nam thông qua các kênh mạng xã hội như Facebook, Instagram và Youtube, và chính thức ra mắt trang web và ứng dụng di động dành cho thị trường Việt Nam vào năm 2020 Kể từ đó lượng truy cập trên ứng dụng Shein ở Việt Nam khá cao và tăng trưởng liên tục trong những năm kế tiếp, Shein là ứng dụng mua sắm được tải xuống nhiều thứ 2 trên App Store tại Việt Nam trong 2 năm liên tiếp – 2022 và 2023, vượt qua cả Shopee bằng trào lưu “Shein Haul” nghĩa là mua sắm thật nhiều cùng một lúc Được sáng lập bởi Chris

Xu - một chuyên gia về SEO kinh doanh các loại quần áo, đồ trang trí trong nhà, các loại giày dép phụ kiện với giá rất rẻ, do đó dù được xem là “sinh sau đẻ muộn” nhưng Shein có sự hiểu biết sâu sắc về thói quen mua sắm của những tệp khách hàng tiềm năng của họ Có thể thấy, chiến lược kinh doanh phù hợp và tiếp thị chính là chìa khóa vàng giúp Shein gặt hái được những thành công to lớn ngay từ khi bước vào thị trường Việt Nam Các chiến lược này hướng đến việc hỗ trợ khách hàng tối đa và mang đến trải nghiệm dịch vụ tốt nhất, đặc biệt là đối với nhóm khách hàng mục tiêu mà Shein đang tập trung khai thác

Tuy nhiên, đến cuối năm 2023 cái tên Shein đột ngột nguội lạnh khi các nội dung trên mạng xã hội về Shein đã dừng lại ở tháng 8, tháng 9 năm 2023 Bên cạnh đó, những nghiên cứu về quyết định mua sắm trực tuyến trên ứng dụng Shein vẫn còn hạn chế Đặc biệt là với đối tượng NTD là sinh viên ở khu vực Thủ Đức, theo thống kê vào năm học 2022-2023 có khoảng 600.000 người, bao gồm sinh viên đại học, cao đẳng và các trường nghề (2022) Với đặc điểm của mình về phong cách sống cởi mở dễ dàng chấp nhận những các mới, tài chính còn hạn chế và sự quan tâm đặc biệt đến các sản phẩm quần áo, trang sức giá rẻ nhưng đa dạng mẫu mã, thay đổi nhanh theo mùa và theo các xu hướng hiện hành thì sinh viên trở thành một phân khúc khách hàng quan trọng đối với nền tảng Shein Vì thị trường bao gồm nhiều người và văn hóa khác nhau, với các quan điểm đa dạng, doanh nghiệp thương mại điện tử sẽ phải giải quyết những khó khăn thách thức từ hành vi phức tạp của người tiêu dùng Do đó, việc in đạm cái tên Shein trong tâm trí của khách hàng là điều cần làm

Tiến hành nghiên cứu về “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực thành phố Thủ Đức” là cần thiết Nghiên cứu này nhằm xác định quyếtđịnh muasắm trênứng dụng Shein của sinh viên tại TP.Thủ Đức bị ảnh hưởng bởi yếu tố nào Từ đó, luận án sẽ đề xuất các hàm ý quản trị phù hợp giúp Shein nắm bắt được nhu cầu, tâm lý hành vi của người tiêu dùng, nhữngyếu tố ảnh hưởngđến quyếtđịnh muahàng, và cáchđể thúc đẩy quyết định mua sắm của sinh viên khi sử dụng dịch vụ của Shein.

Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu tổng quát

Bài viết nhằm nghiên cứu xem quyết định MSTT của sinhviên trên ứng dụng Shein tại địa bàn TP Thủ Đức bị ảnh hưởng bởi những yếu tố nào, mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố ra sao Từ đó đề xuất những hàm ý quản trị để Shein tập trung cải thiện và phát triển những yếu tố quan trọng giúp thúc đẩy quyết định mua hàng trực tuyến trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vực Thủ Đức trong tương lai.

Mục tiêu cụ thể

− Xácđịnh cácyếu tốảnh hưởngđến quyếtđịnh MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức

− Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lên quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại TP.Thủ Đức

− Đề xuất hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực Thành phố Thủ Đức trong tương lai.

Câu hỏi nghiên cứu

Các câu hỏi nghiên cứu sau cần được giải quyết để đạt được những mục tiêu nghiên cứu:

− Những yếutố nào ảnhhưởng đến quyếtđịnh MSTT của sinh viên trên ứng dụng Shein tại khu vực TP.Thủ Đức?

− Mứcđộ ảnhhưởng của các yếutố như thế nào đến quyếtđịnh mua sắm trực tuyến của sinh viên trên ứng dụng Shein?

− Những đề xuất hàm ý quản trị nào nhằm thúc đẩy quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức?

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp định tính

Bằng cách tham khảo những bài nghiên cứu khoa học đã được thực hiện trước đây để lựa chọn các yếu tố, hoàn thiện bảng câu hỏi và kiểm tra mức độ phù hợp, điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát.

Phương pháp định lượng

Là phương pháp chủ đạo của nghiên cứu, thông qua bảng câu hỏi khảo sát với đối tượng nghiên cứu để thu thập dữ liệu nghiên cứu Thông qua phần mềm là SPSS để xử lý số liệu bằng các phương pháp kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tính tương quan và phân tích hồi quy, kiểm định các giả thuyết của mô hình và mức độ phù hợp tổng thể của mô hình; cuối cùng là kiểm định T-TEST và ANOVA để tìm ra sự khác biệt của một số nhóm biến điều tiết có ý nghĩa thống kê đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein.

Ý nghĩa đề tài

Đề tài nghiên cứu góp phần cung cấp thông tin luận cứ khoa học về các yếu tố ảnh hưởng đến QUYẾT ĐỊNH mua sắm trực tuyến của sinh viên trên ứng dụng Shein tại khu vực TP.Thủ Đức Từ kếtquả nghiêncứu, tác giả sẽphân tích, xây dựng mô hình đo lường các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng ứng dụng mua sắm trực tuyến Qua đó, đề xuất một kiến nghị và giải pháp để giúp thúc đẩy quá trình ra quyết định.

Kết cấu của đề tài

Chương 1: Giới thiệu đề tài Để bắt đầu nghiên cứu, tác giả nêu ra lý do lựa chọn đề tài nghiên cứu, tổng quan về các vấn đề nghiên cứu, mục tiêu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu và cấu trúc bài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 cung cấp cho người đọc cái nhìn tổng quát về các cơ sở lý thuyết, lược khảo các công trình nghiên cứu trong và ngoài trước đó Từ đó nêu ra các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến và xác định được hướng nghiên cứu phù hợp với đề tài thông qua giả thuyết nghiên cứu và mô hình đề xuất nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Thông qua khung lý thuyết của chương 2, chương này tác giả thiết kế quy trình nghiên cứu, xây dựng thang đo và bảng câu hỏi khảo sát cụ thể cho đề tài nghiên cứu Thông qua việc thu thập, phân tích dữ liệu phù hợp để xử lý dữ liệu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Chương 4 này trình bày các công bước phân tích số liệu trong thực tiễn bao gồm: Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, kiểm định độ tin cậy thang đo – Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính, kiểm định các nhân tố điều tiết hành vi tiêu dùng của sinh viên trên địa bàn TP.Thủ Đức

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Chương 5 dùng để thảo luận về kết quả nghiên cứu và đưa ra những hàm ý quản trị nào nhằm thúc đẩy quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên ứng dụng Shein

Tác giả đã giúp cho độc giả hình thành cái nhìn bao quát về đề tài nghiên cứu khi nêu ra lý do chọn đề tài nghiên cứu, xác định mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu cùng phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Ngoài ra, tác giả cũng đề cập đến các đóng góp về mặt thực tiễn của đề tài và đồng thời trình bày tóm tắt nội dung chính của các chương trong bài nghiên cứu

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Các khái niệm về mua sắm trực tuyến

2.1.1.1 Mua sắm trực tuyến (e-shopping)

Khái niệm mua sắm trực tuyến (e-shopping) xuất hiện từ những năm 1990, kết nối mọi người với một văn hóa tiêu dùng hoàn toàn mới lạ Người dùng có thể mua bất cứ thứ gì, bất cứ lúc nào và ở bất cứ đâu trên thế giới Ban đầu, mua sắm trực tuyến chủ yếu được giới thượng lưu sử dụng để mua các mặt hàng đặc biệt và đồ cổ (Andrews, et al., 2001) Thế nhưng, internet đã nhanh chóng trở thành một công cụ không thể thiếu trong xã hội hiện đại, được sử dụng hàng ngày cho công việc hoặc mục đích cá nhân

Do đó, mua sắm trực tuyến cũng trở thành một khái niệm quen thuộc với tất cả mọi người Tìm kiếm thông tin sản phẩm hoặc mua sắm trực tuyến cũng đã trở thành hoạt động phổ biến (Interactive, 2002) Mua sắm trực tuyến được định nghĩa lại đơn giản là hoạt động mua hàng hoặc tìm kiếm thông tin về hàng tiêu dùng thông qua Internet (Mokhtarian, 2004) Sau này, (Chaffey & Ellis-Chadwick, 2012) hoàn thiện khái niệm về mua sắm trực tuyến là việc mua sắm sản phẩm hoặc dịch vụ mà có thể thực hiện thanh toán bằng nhiều hình thức khác nhau, bao gồm thanh toán khi nhận hàng, thanh toán trực tuyến qua các ngân hàng được liên kết hoặc thanh toán qua ví điện tử thông qua một trang web hoặc ứng dụng di động Do đó, trong phạm vi nghiên cứu này ta có thể hiểu rằng “Sử dụng Internet để thực hiện các giao dịch thương mại giữa các tổ chức và cá nhân, liên quan đến việc đổi lấy sản phẩm hoặc dịch vụ.”

So với các cửa hàng truyền thống, mua sắm trực tuyến mang đến sự tiện lợi hơn cho khách hàng (Rita, et al., 2019), khách hàng chỉ cần ngồi tại nhà, đặt hàng, và đợi hàng được giao đến tận nhà Có thể nói, lợi ích lớn của mua sắm điện tử là giảm thời gian so sánh sản phẩm Người dùng có thể tìm kiếm sản phẩm và thông tin 24/7, dễ dàng nắm bắt thông tin chi tiết về sản phẩm thông qua các đánh giá của người dùng đã mua trước đó Giờ đây, việc tìm kiếm sản phẩm không còn giới hạn trong việc hỏi bạn bè và người thân nữa, bởi trên mạng có vô vàn đánh giá sản phẩm giúp bạn hiểu rõ hơn về trải nghiệm thực tế của người dùng (Sunitha & Gnanadhas, 2014) Mua hàng trực tuyến có thể giúp xây dựng mối quan hệ chặt chẽ hơn giữa các đối tác và người mua, đồng thời tạo sự bình đẳng giữa các nhà cung cấp lớn và nhỏ Thế nhưng, nó có tiềm ẩn khả năng làm xói mòn lòng trung thành của người mua đối với nhà cung cấp khi NTD liên tục có những sự so sánh lựa chọn tốt hơn từ những nhà cung cấp khác

2.1.1.2 Khái niệm ứng dụng mua sắm trực tuyến Shein

Xuất hiện lần đầu vào năm 2008 tại Trung Quốc bởi doanh nhân người Trung Quốc tên Chris Xu - một chuyên gia về SEO với tên gọi ZZKO, sau khi đổi tên thành SheInside vào năm 2012, Shein chính thức ra đời sau khi đổi tên lần cuối vào năm 2015

Có trụ sở chính tại Quảng Châu, hiện nay công ty có khoảng 10.000 nhân viên trên toàn thế giới và bán hàng cho hơn 150 quốc gia (Shein, n.d.) Shein trở thành một hiện tượng của ngành bán lẻ trên toàn cầu vào năm 2020, nổi tiếng với các loại quần áo, đồ trang trí trong nhà, các loại giày dép phụ kiện với giá rất rẻ

Bằng cách khai thác tối đa những công nghệ mới nhất, Shein có thể nhận diện và bắt kịp xu hướng thời trang với tốc độ chóng mặt, cho phép họ cập nhật hàng nghìn sản phẩm mới lên trang web mỗi ngày (Langer, 2021), theo (Curry, 2024) trung bình mỗi ngày Shein bổ sung 2.000 sản phẩm mới vào cửa hàng của mình Điều này tạo ra sự khác biệt với các nhà bán lẻ trực tuyến khác, do đó trong thời gian đại dịch Covid – khi khách hàng dành nhiều thời gian để lưới web và mua sắm công ty đã có một sự tăng trưởng nhanh chóng

Trong những năm qua Shein đã phát triển nhanh chóng khi làn sóng thời trang nhanh lên ngôi Bắt đầu từ khi thâm nhập vào thị trường Mỹ và châu Âu, giá trị vốn hóa thị trường của Shein vượt cả những ông lớn trong ngành, vào năm 2019 công ty được định giá chỉ giá 5 tỷ USD vào tăng vọt lên mức 100 tỷ USD trong thống kê vào tháng 4 năm 2022 tương đương với tổng giá trị của Zara và H&M (Williams, 2022)

Doanh thu của Shein cũng rất đáng kinh ngạc, Shein kiếm được 15,7 tỷ USD vào năm 2021, tăng 60% so với năm 2020 Và tiếp tục tăng 44% vào năm 2022 khi thu về 22,7 tỷ USD Vào đợt IPO lớn vào cuối năm 2023, giá trị công ty ước tính lên tới 68 tỷ USD (Curry, 2024) Ứng dụng của Shein đã được tải xuống nhiều gấp đôi so với ứng dụng của Amazon vào năm 2021, khiến Shein trở thành ứng dụng mua sắm phổ biến nhất thế giới

(Linh, 2023) Năm 2022 Shein đạt 200 triệu lượt tải xuống vào năm 2022, với gần 90 triệu người mua sắm đang hoạt động trên toàn thế giới (Curry, 2024)

Chỉ riêng ở thị trường Việt Nam, Shein đạt hơn 10 triệu lượt tải xuống trên App Store và Google Play Shein có chiến lược truyền thông thông qua mạng xã hội rất mạnh, nhắm đứng vào đối tượng khách hàng tiềm năng của ứng dụng, đặc biệt thông qua TikTok - nơi các video "đập hộp" (unboxing hauls) được hưởng ứng và lan truyền mạnh mẽ Công ty cung cấp đa dạng phong cách và xu hướng với giá cả cực kỳ phải chăng.

Hành vi người tiêu dùng

Hiểu được hành vi người tiêu dùng là một điều vô cùng quan trọng, bởi các công ty luôn phải tiếp cận với nhiều đối tượng khách hàng có bản chất khác nhau Ở thời điểm hiện tại thế giới ghi nhận được rất nhiều khái niệm khác nhau về hành vi của người tiêu dùng

Theo (Applebaum, 1951) hành vi mua hàng của khách hàng bị ảnh hưởng bởi nhu cầu và sở thích của người sử dụng sản phẩm (người tiêu dùng cuối cùng)

Trong quyển sách về hành vi người tiêu dùng của hai tác giả David L Loudon và Albert J Della Bitta (1993) đã định nghĩa hành vi người tiêu dùng là quá trình quyết định mà một cá nhân thực hiện đánh giá, mua sắm, sử dụng hoặc loại bỏ hàng hóa và dịch vụ

(Belch & Belch, 2009, p 115) đã định nghĩa hành vi của người tiêu dùng là quá trình và các hoạt động mà NTD tham gia khi tìm kiếm, lựa chọn, mua, sử dụng, đánh giá và loại bỏ các sản phẩm và dịch vụ để thỏa mãn nhu cầu và mong muốn của họ

Ngoài ra, hành vi người tiêu dùng là hành trình trải qua quá trình mua sắm và trải nghiệm sản phẩm đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ Quá trình này có thể bao gồm việc tìm kiếm thông tin trên các công cụ tìm kiếm, tham gia bình luận trên mạng xã hội, hoặc thực hiện nhiều hành động khác (Shah, et al., 2013).

Quyết định mua sắm trực tuyến

Quyết định mua sắm trực tuyến đề cập đến hành vi của người tiêu dùng khi quyết định mua hàng trên Internet (Raman & Annamalai, 2011)

Khi đưa ra lựa chọn, người tiêu dùng sẽ dựa trên một số yếu tố được sử dụng làm tiêu chuẩn trong mỗi lần ra quyết định Theo Buchari (2013) “Quyết định mua hàng là một trạng thái mà người tiêu dùng trải qua trong quá trình lựa chọn theo những nhu cầu mong muốn của họ được cho là bị chi phối bởi các yếu tố kinh tế tài chính, công nghệ, chính trị, văn hóa, sản phẩm, giá cả, địa điểm, khuyến mại, yếu tố hữu hình, con người và quy trình"

Trong nghiên cứu của Samanjar Ashraf và Rodrigo Perez Vega (2015) MSTT là quyết định của NTD trong việc mua sắm tại các gian hàng trên internet hoặc website sử dụng các giao dịch trực tuyến

Còn theo (Osorno, 2015), quyết định MSTT là việc ra lựa chọn cuối cùng về việc chọn mua sản phẩm sau một khoảng thời gian xem xét về các thông tin trực tuyến thông qua các công cụ tìm kiếm trên mạng, sau đó đánh giá các phương án và cuối cùng đưa ra sự lựa chọn mà khách hàng cho là phù hợp nhất

Tóm lại, quyết định mua sắm trực tuyến là giai đoạn quyết định về địa điểm mua và sản phẩm cần mua mà họ dành thứ hạng cao nhất trong giai đoạn đánh giá Nhưng họ vẫn cần thực hiện quyết định và tiến hành mua hàng thực tế, do đôi khi người tiêu dùng có thể hình thành ý định mua một sản phẩm nào đó, nhưng chưa quyết định giao dịch thực tế đặc biệt với các sản phẩm giá trị cao hoặc mang tính chất sử dụng lâu dài (Stankevich, 2017) Do đó, xác định những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng là rất cần thiết Vì lý do đó, nghiên cứu này sẽ phân tích sâu vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định MSTT.

Các mô hình lý thuyết liên quan

2.1.4.1 Mô hình thuyết hành vi dự định - TPB

Thuyết hành vi dự định TPB (Theory of Planned Behavior) được tạo ra do sự hạn chế của lí thuyết TRA về việc cho rằng hành vi của con người là hoàn toàn do kiểm soát lí trí TPB được xem là một trong những lý thuyết quan trọng nhất trong lĩnh vực nghiên cứu tâm lý xã hội để dự đoán hành vi con người Theo (Ajzen, 1991) giữ nguyên 2 yếu tố tác động đến hành vi mua hàng là thái độ và chuẩn chủ quan; bổ sung thêm một yếu tố nữa là nhận thức kiểm soát hành vi vào mô hình Yếu tố nhận thức kiểm soát hành vi là cách mà cá nhân cảm nhận sự kiểm soát của bản thân với sản phẩm và nó liên quan nhiều đến kỹ năng và kiến thức của mỗi người Nói cách khác, yếu tố này phản ánh nhận thức của một cá nhân về mức độ khó khăn khi thực hiện một hành vi và nó liên quan nhiều đến những nguồn lực sẵn có

Hình 2-1: Mô hình thuyết hành vi dự định – TPB

2.1.4.2 Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) là một mô hình được phát triển trong suốt 6 tháng vào năm 2013 nhằm kiểm tra sự chấpnhận côngnghệ và sửdụngcách tiếp cận đồng nhất hơn (Venkatesh, et al., 2003) Mô hình giải thích mức độ cá nhân có ý định chấp nhận, sử dụng côngnghệ và hànhvi tiếp theo của ngườidùng Với 4 yếu tố: Điều kiện thuận lợi (FC), Ảnhhưởng xã hội (SI), kỳ vọng nỗ lực (EE) và Kỳ vọng về hiệu năng (PE) tác động trực tiếp đến dự định hành vi (BI) Và các yếu tố này được điều tiết bởi các biến nhân khẩu học

Kỳ vọng nỗ lực Ảnh hưởng xã hội Điều kiện thuận lợi Ý định hành vi Hành vi sử dụng

Giới tính Tuổi Kinh nghiệm Tình nguyện

Hình 2-2: Mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ - UTAUT

Thái độ đối với hành vi

Nhận thức kiểm soát hành vi

Chuẩn chủ quan Ý định hành vi

UTAUT là công cụ hữu ích cho các nhà quản lý để đánh giá khả năng thành công của công nghệ mới và giúp họ hiểu được những yếu tố tác động đến việc chấp nhận hoặc từ chối sử dụng một cộng nghệ mới Trên cơ sở đó doanh nghiệp có thể chủ động tiến hành các can thiệp (bao gồm đào tạo, tiếp thị,…) nhằm vào người sử dụng, đặc biệt là những đối tượng ngại thay đổi (Venkatesh, et al., 2003)

2.1.4.3 Mô hình thuyết nhận thức rủi ro - TPR

Thuyết nhận thức rủi ro TPR (Theory of Perceived Risk) được xây dựng (Bauer, 1960) - là một lý thuyết trong lĩnh vực tiếp thị và tâm lý học, đề cập đến cách mà người tiêu dùng đánh giá và đối phó với rủi ro khi mua hàng hoặc sử dụng sản phẩm Tác giả cho rằng hành vi tiêu dùng sản phẩm công nghệ thông tin có nhận thức rủi ro, bao gồm hai yếu tố: nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ và nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ là các vấn đề như: mất thời gian, tổn thất về sản phẩm, chất lượng không như mong đợi Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến là các vấn đề như: sự bí mật riêng tư, sự an toàn, tổn thất về tài chính

Lược khảo các nghiên cứu

Các nghiên cứu nước ngoài

Nhằm khuyến khích việc MSTT nhà nghiên cứu (Clemes, et al., 2014) đã thực hiện khảo sát người dân ở Bắc Kinh, Trung Quốc thu được 435 quan sát về việc thực hiện việc mua sắm trực tuyến, từ đó tìm hiểu về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Trung Quốc Từ phân tích thực nghiệm xác định và xếp hạng bảy yếu tố quyết định quan trọng: (1) ảnh hưởng xã hội, (2) sự tiện lợi, (3) chất lượng dịch vụ, (4) nhận thức rủi ro, (5) sự đa dạng sản phẩm, (6) nguồn lực tiêu dùng và

Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến

Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ

Hình 2-3: Mô hình thuyết nhận thức rủi ro – TPR

(7) các yếu tố trang web Tất cả các yếu tố quyết định này đều ảnh hưởng đến việc người tiêu dùng Trung Quốc áp dụng hình thức mua sắm trực tuyến

Bằng cách tích hợp mô hình phù hợp nhiệm vụ với công nghệ (TTF) và mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT), nghiên cứu này nhằm mục đích phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến việc người tiêu dùng ở Iran chấp nhận mua sắm qua internet bằng cách Từ 392 phiếu trả lời phù hợp, Nahid Bozorgkhou (2015) đã kết luận được rằng “Ngoại trừ yếu tố nỗ lực kỳ vọng ít quan trọng đối với người tiêu dùng do hầu hết người dùng đều trẻ và quen với Internet, họ cũng có thể dễ dàng tìm hiểu chức năng mới và sử dụng thành thạo, các yếu tố (1) Sự phù hợp của công nghệ, (2) Kỳ vọng về hiệu năng, (3) Ảnh hưởng xã hội và (4) Điều kiện thuận lợi có tác động tích cực và đáng kể đến mua sắm trên mạng”

Thông qua khảo sát 183 người tiêu dùng đang mua hàng trực tuyến trong đó 44% là nam giới và 56% là nữ giới, với mục đích là xem xét các yếu tố thúc đẩy mua sắm trực tuyến và phát triển sự hiểu biết về các yếu tố ảnh hưởng đến việc mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Lithuanian (Baubonienė & Gulevičiūtė, 2015) thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng đã chỉ ra rằng “ Các yếu tố (1) giá thấp hơn, (2) mua sắm dễ dàng và (3) tiện lợi hơn là các yếu tố chính ảnh hưởng đến người tiêu dùng mua sắm trực tuyến; (4) khả năng tìm thấy sản phẩm khác biệt, (5) thiếu thời gian, (6) lựa chọn phong phú hơn tác động cùng chiều đến quyết định MSTT; bên cạnh đó (7) yêu cầu cung cấp thông tin cá nhân (đăng ký), (8) giao hàng bất tiện là các yếu tố cản trở việc mua hàng trực tuyến” Từ kết quả nghiên cứu, khả năng so sánh giá và mua được giá thấp hơn là yếu tố có giá trị nhất trong mua sắm trực tuyến, tác giả khuyến khích kiểm tra thái độ của người tiêu dùng đối với các trang web mua sắm trực tuyến cụ thể để tìm ra sự khác biệt theo loại sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai

(Soni, et al., 2019) đã sử dụng mô hình UTAUT2 khi nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến việc chấp nhận sự dụng các ứng dụng mua sắm thời trang trên thiết bị di động (FMSA) Một cuộc khảo sát đã được tiến hành với 209 người tham gia khảo sát, các dữ liệu được phân tích bằng phần mềm AMOS 20; từ mười yếu tố được xác định ban đầu ngoại trừ Giao diện và Ảnh hưởng xã hội và Động lực theo cảm xúc không tác động đến ý định hành vi của NTD Các yếu tố (1) Kỳ vọng về hiệu năng, (2) Phát minh cá nhân, (3) Kỳ vọng về nỗ lực, (4) Điều kiện thuận lợi, (5) Thói quen, (6) Giá cả ảnh hưởng đáng kể đến Ý định hành vi của người dùng đối với việc sử dụng FMSA và ý định hành vi tác động mạnh mẽ đến hành vi sử dụng ứng dụng MSTT Thế nhưng nghiên cứu chỉ giới hạn trong lĩnh vực mua sắm sản phẩm về thời trang ở sinh viên các trường đại học và cao đẳng

Mục đích của Bogia và các cộng sự (2022) khi nghiên cứu về sự ảnh hưởng của niềm tin, sự tiện lợi và sự đa dạng của sản phẩm đến quyết định mua sản phẩm quần áo của Tokopedia đã sử dụng mô hình SEM (Structural equation modeling) để tìm hiểu ảnh hưởng của các yếu tố (1) niềm tin, (2) sự tiện lợi và (3) sự đa dạng của sản phẩm tới quyết định mua hàng Sử dụng là phân tích hồi quy tuyến tính đa biến, thu thập bằng bảng câu hỏi phát cho 47 sinh viên Khóa IBA 2016 Kết luận các yếu tố đều tác động cùng chiều theo thứ tự từ mạnh đến yếu theo thứ tự lần lượt là sự đa dạng của sản phẩm, sự thuận tiện và niềm tin đến biến quyết định mua quần áo của Tokopedia

Theo (Yuanyuan, 2023) trong nghiên cứu về ảnh hưởng của hình ảnh thương hiệu đối với hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên nền tảng thương mại điện tử trên nên tảng Shein Thailand nhằm cải thiện sự hài lòng về dịch vụ khách hàng và nâng cao dịch vụ của nền thương mại điện tử Tác giả đã khảo sát 441 người tiêu dùng trên 18 tuổi mà phần lớn là sinh viên (chiếm 50.57% số lượng khảo sát) tại Bangkok, đã từng sử dụng Shein để mua sắm, sau khi tiến hành phân tích trên phần mềm SPSS cho ra kết quả: (1) Chất lượng dịch vụ; (2) Chương trình khuyến mãi; (3) Chương trình tiếp thị; (4) Hình ảnh công ty; (5) Hình ảnh sản phẩm; (6) Tối ưu hóa kết quả tìm kiếm đều gắn chặt với hình ảnh thương hiệu Hình ảnh thương hiệu tốt giúp cải thiện ý định mua hàng của người tiêu dùng và tăng hành vi mua sắm của NTD.

Các nghiên cứu trong nước

Khi nghiên cứu về các yếu tố ảnh hưởng tới quyết định mua trực tuyến sản phẩm may mặc của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh, (Chi, 2017) đã đưa ra 6 yếu tố: (1) Chuẩn chủ quan; (2) Thiết kế trang web; (3) Nhận thức về sản phẩm may mặc trực tuyến; (4) Sự tiện lợi của giao dịch trực tuyến; (5) Tính tương tác khi giao dịch trực tuyến và (6) Niềm tin từ phương pháp nghiên cứu định tính kết hợp phương pháp định lượng để thực hiện khảo sát Thông qua 488 quan sát hợp lệ đã thu thập được, tác giả tiến hành sử dụng phần mềm SPSS để phân tích và cho ra kết quả cả 6 yếu tố đều tác đông cùng chiều lên quyết định mua sản phẩm may mặc trực tuyến của người tiêu dùng

Một nghiên cứu đã được thực hiện nhằm trả lời cho câu hỏi “Có hay không yếu tố nhận thức rủi ro ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người dân tại thành phố Hồ Chí Minh” Hai tác giả Nguyễn Xuân Hiệp và Khưu Minh Đạt vào năm

2020 đã thu thập dữ liệu bằng các khảo sát 358 người dân đã mua sắm trực tuyến nhiều lần hiện đang sinh sống tại TP.HCM bởi Dựa trên mô hình thuyết nhận thức rủi ro - TPR kết hợp với kết quả của các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 4 giả thuyết bao gồm: (1) nhận thức rủi ro tài chính; (2) nhận thức rủi ro sản phẩm; (3) nhận thức rủi ro gian lận từ người bán; (4) nhận thức rủi ro bảo mật thông tin cá nhân Kết quả thu được biến nhận thức rủi ro sản phẩm là yếu tố tác động mạnh nhất đến quyết địnhaMSTT, tiếp đến lần lượt là các yếu tố nhận thức rủi ro gian lận từ người bán, nhận thức rủi ro tài chính và cuối cùng là nhận thức rủi ro bảo mật thông tin cá nhân

Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021) nghiên cứu đề tài "Một số yếu tố tác động đến quyết định mua hàng trực tuyến của người dân tỉnh Đồng Nai" dựa trên các lý thuyết hành động hợp lý (TRA), thuyết hành vi dự định (TPB), thuyết nhận thức rủi ro (TPR), mô hình chấp nhận công nghệ (TAM), thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và các bài nghiên cứu liên quan, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 7 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc, cụ thể là: (1) Điều kiện cơ sở vật chất; (2) Nhận thức về rủi ro; (3) Sự tiện lợi; (4) Sự thích thú; (5) Sự tin tưởng; (6) Tính hữu ích; (7) Chính sách đổi trả Trong tổng số 280 quan sát thu bằng phương pháp chọn mẫu thuận tiện được sử dụng để phân tích, kết luận được 7 yếu tố trong mô hình đề xuất đều ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tuyến của người dân tỉnh Đồng Nai Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lần lượt xếp theo thứ tự quan trọng giảm dần như sau: Điều kiện cơ sở vật chất; Sự tin tưởng; Chính sách đổi trả; Sự tiện lợi; Sự thích thú; Nhận thức về rui ro; Tính hữu ích Từ kết quả nghiên cứu, tác giả đề xuất một số giải pháp nhằm nâng cao xác suất mua hàng của người dân tại địa bàn nghiên cứu

Mục tiêu khi thực hiện nghiêncứu là xácđịnh và đánh giá các yếutố ảnhhưởng đến quyếtđịnh mua hàng qua livestream TikTok của sinh viên tại TP.Hồ Chí Minh, Bùi Thị Nhật Huyền và các cộng sự (2023) đã thu thập được 207 mẫu quan sát hợp lệ, thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng xử lý số liệu trên phần mềm SPSS trên cơ sở lý thuyết các nghiên cứu trước đã đề xuất 6 biến được cho là có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng: (1) Khuyến mãi, (2) Sự phản hồi của người mua, (3) Nhận thức hữu ích, (4) Sự tin cậy, (5) Ảnh hưởng xã hội, (6) Quyết định mua hàng Kết quả nghiên cứu cho thấy cả 5 nhân tố đều có tác động đến quyết định mua hàng của sinh viên

Bảng 2-1: Tóm tắt nghiên cứu trước có liên quan Tác giả/

Năm Phương pháp nghiên cứu Nhân tố tác động

− Thống kê mô tả mẫu

− Kiểm định thang đo Cronback’s Alpha

− Phân tích hệ số khám phá EFA

− Phân tích hồi quy nhị phân Binary logistic

− Xử lý bằng phần mềm SPSS

Nguồn lực tiêu dùng (+); Ảnh hưởng xã hội (+), Sự đa dạng sản phẩm (+), Sự tiện lợi, Nhận thức rủi ro (+);Chất lượng dịch vụ (+)

− Kiểm định độ tin cậy Cronback’s Alpha

− Phân tích tương quan Pearson

Sự phù hợp của công nghệ (+); Kỳ vọng về hiệu năng (+); Ảnh hưởng xã hội (+); Điều kiện thuận lợi (+) Živilė

− Thống kê mô tả mẫu

Giá thấp hơn (+); Khả năng tìm thấy sản phẩm khác biệt (+); Thiếu thời gian (+); Lựa chọn phong phú hơn (+); Mua sắm dễ dàng và tiện lợi hơn (+); Yêu cầu cung cấp thông tin cá nhân (-), Giao hàng bất tiện (-)

− Phân tích hồi quy tuyến tính

− Phân tích One-way ANOVA

Tính tương tác khi giao dịch trực tuyến (+); Niềm tin (+); Nhận thức về sản phẩm may mặc trực tuyến (+); Chuẩn chủ quan (+); Thiết kế trang web (+) và Sự tiện lợi (+);

− Xử lý bằng phần mềm AMOS

Kỳ vọng về hiệu năng (+), Phát minh cá nhân (+), Kỳ vọng về nỗ lực (+), Điều kiện thuận lợi (+), Thói quen (+), Giá cả (+)

− Phân tích hồi qui bội

Nhận thức rủi ro sản phẩm (-); Nhận thức rủi ro gian lận từ người bán (-); Nhận thức rủi ro tài chính (-); Nhận thức rủi ro bảo mật thông tin cá nhân (-);

− Phân tích nhân tố khẳng định CFA

− Phân tích mô hình SEM

− Xử lý bằng phần mềm SPSS và AMOS Điều kiện cơ sở vật chất (+); Nhận thức về rủi ro (+); Sự tiện lợi (+); Sự thích thú (+);

Sự tin tưởng (+); Tính hữu ích (+); Chính sách đổi trả (+)

− Phân tích hồi quy tuyến tính bội

− Kiểm định T-Test và ANOVA

Niềm tin (+), Sự thuận tiện (+), Sự đa dạng của sản phẩm (+)

− Phân tích hồi quy tuyến tính

Chất lượng dịch vụ (+); Chương trình khuyến mãi (+); Chương trình tiếp thị (+); Hình ảnh công ty (+); Hình ảnh sản phẩm (+); Tối ưu hóa kết quả tìm kiếm (+)

− Phân tích hồi quy đa biến

− Xử lý bằng phần mềm SPSS Ảnh hưởng xã hội (+); Nhận thức hữu ích (+); Sự tin cậy (+); Khuyến mãi (+); Sự phản hồi của người mua (+)

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Có thể thấy từ những nghiên cứu trước đây mỗi nền tảng MSTT đều có các yếu tố tác động đến quyết định mua hàng khác nhau và các nghiên cứu liên quan đến Shein rất hạn chế, do đó việc thực hiện nghiên cứu này là điều vô cùng cấp thiết.

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu

Dựa trên các bài nghiên cứu khoa học liên quan và các mô hình lý thuyết đã được công bố trước đây, tác giả đã lựa chọn các yếu tố nổi bật để xây dựng mô hình nghiên cứu riêng cho đề tài Mô hình nghiên cứu "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực thành phố Thủ Đức " được xây dựng dựa trên nền tảng là mô hình chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) –

“Kỳ vọng về hiệu năng” và “Ảnh hưởng xã hội”, đây cũng là những yếu tố then chốt có tác động mạnh mẽ đếu quyết định mua hàng ở những nghiên cứu trước Bên cạnh đó, tác giả cũng thêm vào mô hình 4 nhân tố khác dựa trên việc lựa chọn các yếu tố nổi bật của các công trình các nghiên cứu trước đây như sau:

Từ lý thuyết nhận thức rủi ro (TPR) của (Bauer, 1960) cùng với mô hình nghiên cứu của Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Nguyễn Xuân Hiệp và Khưu Minh Đạt (2020) và nghiên cứu của Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021) đã chứng minh nhân tố

"nhận thức rủi ro" có ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng

Do đó, tác giả quyết định thêm nhân tố "Nhận thức rủi ro" vào mô hình nghiên cứu đề xuất

Từ những nghiên cứu đã thực hiện của Trần Thị Huế Chi (2017); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021); Bogia và các cộng sự (2022) và Huyền và các cộng sự (2023) đã kết luận rằng yếu tố “niềm tin” là yếu tố quan trọng vì sự tồn tại niềm tin của người tiêu dùng đối với thương hiệu có thể tạo ra cảm giác an toàn, điều này tác động mạnh mẽ tới quyết định MSTT của NTD bởi vì NTD luôn muốn chắc rằng công ty họ lựa chọn để mua hàng là đáng tin cậy

Bên cạch đó, theo Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Baubonienė & Gulevičiūtė (2015); Trần Thị Huế Chi (2017); Soni và các cộng sự (2019); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021) và Bogia và các cộng sự (2022) và thì “sự tiện lợi” luôn được khách hàng ưu tiên Với phân khúc sinh viên họ ưu tiên MSTT có thể thực hiện ở mọi lúc mọi nơi, không cần phải đến cửa hàng NTD có thể dễ dàng so sánh giá cả và tìm kiếm sản phẩm phù hợp với nhu cầu của mình

Từ các nghiên cứu Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Baubonienė & Gulevičiūtė (2015) và Bogia và các cộng sự (2022) có thể thấy yếu tố “Đa dạng sản phẩm” được phân tích và đề cập đến khi có thể thỏa mãn nhu cầu đa dạng của NTD, bằng cách cung cấp nhiều loại sản phẩm hơn, doanh nghiệp có thể thu hút nhiều khách hàng hơn và tăng doanh số bán hàng.Bằng cách cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng nhu cầu của các phân khúc thị trường khác nhau, doanh nghiệp cũng có thể mở rộng thị trường kinh doanh của mình Do đó, tác giả lựa chọn để thêm vào nghiên cứu

Mô hình nghiên cứu tác giả đề xuất như sau:

Hình 2-4: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Giả thuyết nghiên cứu

2.3.2.1 Kỳ vọng về hiệu năng

Trong mô hình UTAUT, kỳ vọng về hiệu năng liên quan đến hiệu quả tiện ích mà việc sử dụng công nghệ mang lại (Venkatesh, et al., 2003) đã kết luận trong một nghiên cứu rằng “Kỳ vọng về hiệu năng đề cập đến khả năng của hệ thống và ứng dụng mới giúp khách hàng đạt được những gì họ cần và mong muốn theo cách thuận tiện và hiệu quả hơn” Khách hàng có nhiều khả năng có phản ứng tích cực và ý định sử dụng ứng dụng mới nếu họ nhận thấy rằng ứng dụng sẽ giúp họ tiết kiệm thời gian và công sức hơn so với các hệ thống truyền thống Theo (Morris, 2015) ứng dụng mua sắm trên thiết bị di động cho phép người tiêu dùng mua các sản phẩm thời trang, tìm kiếm sản phẩm mọi lúc và nhận các ra về thông tin của các sản phẩm thịnh hành một cách nhanh chóng Kỳ vọng về hiệu năng đã được chứng minh là có tác động đáng kể đến hành vi của NTD trong lĩnh vực thương mại điện tử đặc biệt là mua sắm trên thiết bị di động (Chong, 2013)

Nếu Shein có thể thỏa mãn những kỳ vọng của NTD trong khi những ứng dụng TMĐT khác không thể có thể dẫn đến quyết định lựa chọn Shein Chính vì vậy, tác giả đề xuất giả thuyết nghiên cứu:

H1: Kỳ vọng về hiệu năng tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Dựa theo mô hình UTAUT của Venkatesh và các cộng sự (2003) “Ảnh hưởng xã hội” là một trong những yếu tố tác động đến ý định sử dụng giống như chuẩn chủ quan theo lý thuyết TRA (Ajzen, 1991) và TAM (Davis, 1989) Yếu tố này tác động đến giai a đoạn mua a từ rất sớm, đặc a biệt khi họ là những người a dùng mới hoặc có kinh nghiệm mua sắm hạn chế Đối với một công nghệ hay phát minh mới, người tiêu dùng có xu hướng phụ thuộc nhiều hơn vào nhận thức của xã hội về khả năng sử a dụng các ứng a dụng mua a sắm thời trang trên a thiết bịadi động (Yang, 2010)

Shein là một ứng dụng nổi lên nhờ những xu hướng Shopping Haul cực kỳ thịnh hành trên nền tẳng TikTok, đây có thể trở thành nhóm tham chiếu gây ra những ảnh hưởng cho NTD khi quyết định lựa chọn Shein MSTT

H2: Ảnh hưởng xã hội tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Mô hình chấp nhận công nghệ TAM của Davis đã nêu lên hai nhân tố quan trọng tác động đến sự chấp nhận sử dụng công nghệ của người dùng là biến “Nhận thức tính hữu ích” (PU) và biến “Nhận thức tính dễ sử dụng” (PEOU) Có thể thấy yếu tố về tính tiện lợi phải được xem là một trong những yếu tố cơ bản của quyết định mua, đặc biệt là trong bối cảnh người tiêu dùng ngày càng có rất nhiều sự chọn lựa mua trực tuyến chỉ với một cú nhấp (click) chuột đơn giản Cảm nhận về sự tiện lợi khi tiết kiệm thời gian để khám phá nhiều mặt hàng, với đa dạng thương hiệu chưa từng biết đến trong cùng một khoảng thời gian là điểm khác biệt với dịch vụ mua sắm truyền thống thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm trực tuyến (Tunsakul, 2020) Như vậy, biến số “Sự tiện lợi” sẽ được đề xuất giả thuyết nghiên cứu sau:

H3: Sự tiện lợi tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Theo Singh và các cộng sự (2008) sản phẩm càng đa dạng thì càng hấp dẫn người tiêu dùng, sự đa dạng của sản phẩm tạo cơ hội cho việc mua hàng lặp lại tăng lên do mong muốn của người tiêu dùng có thể cân nhắc để lựa chọn sản phẩm và thương hiệu khác nhau

Các sản phẩm chủ lực của Shein là các loại quần áo; đồ trang trí trong nhà; các loại giày dép; phụ kiện, … Đây là các mặt hàng mang tính chất xu hướng và theo mùa, luôn đòi hỏi sự đa dạng và cập nhật nhanh chóng trong mẫu mã, màu sắc, kiểu dáng Mà sinh viên với lối sống năng động, thường có xu hướng thích những thứ mới mẻ, độc đáo

Mà theo (Wu, et al., 2020) thái độ NTD đối với nền tảng có thể đáp ứng đa dạng nhu cầu a và sở a thích của a họ sẽ tích cực hơn những nền tảng khác do sự sẵn có của tất cả các sản phẩm mà NTD mong đợi ở một nơi Do đó, tác giả đề xuất:

H4: Đa dạng sản phẩm tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Trước khi quyết định mua sản phẩm, người tiêu dùng thường cân nhắc đến những rủi ro tiềm ẩn có thể xảy ra trong quá trình mua hàng Trong thuyết nhận thức rủi ro (TPR) của Bauer (1960), "rủi ro" là yếu tố được đề cập nhằm phản ánh sự lo lắng của người tiêu dùng trong việc mua sắm trực tuyến (Indriani, 2016) cũng định nghĩa rủi ro cảm nhận là bản chất và mức độ rủi ro mà người tiêu dùng cảm thấy khi cân nhắc một quyết định mua hàng cụ thể Những rủi ro mà NTD có thể gặp phải bao gồm: rủi ro tài chính, rủi ro sản phẩm, rủi ro về bảo mật hoặc rủi ro về vận chuyển sản phẩm (Hiệp & Đạt, 2020)

H5: Nhận thức rủi ro tác động ngược chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Khi mua sắm trực tuyến, khách hàng có thể ra quyết định mua hàng dựa trên mức độ uy tín của cửa hàng thông qua thông tin của nhà cung cấp hoặc các phản hồi về sản phẩm của NTD để lại Niềm tin là yếu tố quan trọng trong các mối quan hệ giao dịch, mua bán, trao đổi, càng đặc biệt hơn là trong môi trường TMĐT Vì vậy, đối với các công ty đã tham gia vào thị trường thương mại điện tử, thì thương hiệu là một trong những yếu tố tạo nên sự tin cậy đối với khách hàng (Lee & Turban, 2001)

H6: Niềm tin tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

Nội dung chương này trình bày các nền tảng lý thuyết liên quan đến thương mại điện tử và hành vi người tiêu dùng, hệ thống các mô hình lý thuyết, đồng thời cũng lược khảo một số nghiên cứu liên quan đã được công bố của các tác giả trong nước và ngoài nước Tác giả chọn mô hình UTAUT làm cơ sở nền tảng, kế thừa 2 nhân tố trong mô hình này và đề xuất mở rộng thêm 4 nhân tố khác được xem là các yếu tố nổi bật của các nghiên cứu liên quan Mô hình nghiên cứu đề xuất của tác giả gồm có 6 nhân tố ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua sắm trên ứng dụng Shein là: “Kỳ vọng về hiệu năng”, “Ảnh hưởng xã hội”, “Sự tiện lợi”, “Đa dạng sản phẩm”, “Nhận thức rủi ro”, “Niềm tin”

Giới thiệu quy trình nghiên cứu

Bảng 3-1: Quy trình nghiên cứu

Phân tích dữ liệu Xây dựng thang đo

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu định tính

Tác giả sẽ sử dụng phương pháp định tính bằng cách tham khảo những nghiên cứu khoa học đã được thực hiện trước đây để lựa chọn các yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vực tp.Thủ Đức, tác giả thống nhất đưa ra các biến (1) Kỳ vọng về hiệu năng, (2) Ảnh hưởng xã hội, (3) Sự tiện lợi, (4) Đa dạng sản phẩm, (5) Nhận thức rủi ro, (6) Niềm tin Từ đó làm cơ sở tiến hành thiết kế bảng câu hỏi chính thức phục vụ cho nghiên cứu định lượng.

Nghiên cứu định lượng

Sau khi lựa chọn được các nhân tố để nghiên cứu mối liên hệ đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vực TP.Thủ Đức, tác giả xây dựng thang đo bằng cách xem xét các thang đo đã được sử dụng trong nghiên cứu trước đó và tham khảo ý kiến của chuyên gia, lựa chọn thang đo Likert 5 mức độ làm thang đo Dữ liệu được tổng hợp từ thực hiện khảo sát bằng bảng câu hỏi khảo sát, hình thức khảo sát chính là khảo sát trực tuyến thông qua bảng câu hỏi được thiết kế bằng công cụ Google forms, đường link liên kết sẽ được gửi đến đối tượng khảo sát để thu thập thông tin

Sau khi thu thập và lọc những bảng khảo sát không đạt yêu cầu, tác giả tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS qua các bước sau: (1) Thống kê mô tả mẫu, (2) Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha, (3) Phân tích nhân tố khám phá EFA, (4) Phân tích tương quan, (5) Phân tích hồi quy - Kiểm định các giả thuyết của mô hình, (6) Kiểm định T-TEST và ANOVA (Analysis of variance) của một số nhóm biến điều tiết đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein.

Xây dựng thang đo và bảng câu hỏi cho các yếu tố trong mô hình

Các thang đo cho những yếu tố trong mô hình nghiên cứu được xây dựng dựa trên các giả thuyết và các thang đo của những nghiên cứu trước Đối với nghiên cứu này, bảng câu hỏi bao gồm ba phần chính:

Phần A (Hồ sơ nhân khẩu học của người tham gia khảo sát) các câu hỏi nhân khẩu học tìm hiểu về một số thông tin cá nhân ngắn gọn như giới tính, độ tuổi, khu vực học tập sinh sống, mức chi tiêu cho MSTT đo lường bằng thang đo tỷ lệ Thông tin thu thập được giúp tác giả hiểu rõ hơn về đặc điểm nhân khẩu học và thói quen MSTT của những người tham gia khảo sát, mong đợi đây sẽ trở thành các biến điều tiết có giá trị ảnh hưởng đến các biến độc thuộc

Phần B (Đo lường các biến độc lập) và phần C (Đo lường biến phụ thuộc), thang đo được sử dụng theo thang đo Likert bao gồm 5 mức độ theo thứ tự từ 1 đến 5, để đánh giá các yếu tố tác động đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức, với 1 là "Hoàn toàn không đồng ý", 2 là "Không đồng ý", 3 là "Bình thường", 4 là "Đồng ý" và 5 là "Hoàn toàn đồng ý", mức độ đồng ý tăng dần từ 1 đến 5

Bảng 3-2: Thang đo Likert 5 mức độ Lựa chọn Diễn giải

Thang đo chính thức

Tác giả xây dựng thang đo chính như sau:

Bảng 3-3: Thang đo chính thức

Yếu tố Ký hiệu Mô tả Nguồn

Kỳ vọng về hiệu năng

KV1 Tôi thấy ứng dụng MSTT Shein hữu ích trong cuộc sống hàng ngày của mình

(Soni, et al., 2019); Đề xuất của tác giả

KV2 Shein cung cấp cho tôi thông tin về xu hướng thời trang mới nhất

Shein giúp tôi tìm thấy những sản phẩm đáp ứng nhu cầu của bản thân một cách nhanh chóng (tiết kiệm thời gian, tiền bạc và sức lực khi mua sắm)

KV4 Shein giúp tôi mua được sản phẩm với mức giá ưu đãi Ảnh hưởng xã hội

AH1 Sửadụng Shein đangalà xuathế hiệnanay

(Venkatesh, et al., 2003); Đề xuất của tác giả

AH2 Bạn bè, gia đình, đồng nghiệp,… tôi sử dụng Shein để mua sắm

AH3 Các đánh a giá từ mạng a xã hội a khuyến khíchanên sửadụng Shein

AH4 Những a người có a kinh a nghiệm mua a sắm khuyếnakhích nên sửadụng Shein

TL1 Tôi cảm thấy thuận tiện khi mua sắm trực tuyến bằng Shein (mọi lúc, mọi nơi)

(Venkatesh, et al., 2003); (Davis, 1989); (Osorno, 2015)

TL2 Shein cung cấp đa dạng phương thức thanh toán

Tôi có thể tìm kiếm thông tin sản phẩm một cách nhanh chóng khi MSTT bằng Shein

TL4 Shein có quy trình hoàn tiền hoặc đổi hàng dễ dàng cho tôi Đa dạng sản phẩm

DD1 Các sảnaphẩm trênaứng dụngaShein có mẫu a mã đa a dạng

(Sarah & Elnasr, 2023); (Clemes, et al., 2014)

DD2 Sheinacungacấp các sảnaphẩm mà nơi tôi sống không có bán

DD3 Cùng một sản phẩm Shein cung cấp đa dạng mức giá để lựa chọn

RR1 Khi mua sắm trên Shein, tôi lo ngại thông tin cá nhân của mình có thể bị đánh cắp (Hiệp & Đạt,

Khi mua hàng trên Shein, tôi lo ngại sản phẩm nhận được không đúng như cam kết

RR3 Khi mua hàng trên Shein, tôi lo ngại thời gian giao hàng không đúng cam kết

RR4 Tôi lo ngại về độ bảo mật của hệ thống thanh toán trực tuyến của Shein

NT1 Tôi nghĩ họ luôn quan tâm đến lợi ích của khách hàng

(Groò, 2015); Đề xuất của tác giả

NT2 Tôi cảm thấy an tâm khi mua sắm trên

NT3 Nguồn gốc xuất xứ, thông tin sản phẩm của Shein đáng tin cậy

NT4 Tôi tin tưởng vào các phương thức thanh toán an toàn

QĐ1 Tôi lựa chọn mua sắm trên Shein khi có nhu cầu

(Bogia, et al., 2022); (Huyền, et al., 2023)

QĐ2 Tôi cảm thấy hài lòng vào quyết định mua sắm của mình trên Shein

QĐ3 Tôi sẽ giới thiệu cho người khác về việc tham gia mua sắm trên Shein

Nguồn: Kết quả tổng hợp của tác giả

Phương pháp chọn mẫu và xử lý số liệu

Phương pháp chọn mẫu

3.4.1.1 Kích thước mẫu nghiên cứu

Công thức lấy cỡ mẫu theo EFA: Khi phân tích EFA đã kết luận cỡ mẫu phải đạt tối thiểu bằng 5 lần tổng số biến quan sát (≥ m x 5) Và với cỡ mẫu lý tưởng có tỷ lệ số quan sát trên một biến phân tích là 10:1 (Hair, et al., 2006) Trong nghiên cứu này khi phân tích EFA cho các biến độc lập với 26 biến quan sát thì cần ít nhất 130 quan sát và đạt 260 quan sát là tối ưu

Công thức lấy cỡ mẫu theo hồi quy: n ≥ 50 + 8m là công thức tính cỡ mẫu đảm bảo độ chính xác cho mô hình nghiên cứu và giải thích được sự tác động giữa các biến trong phân tích hồi quy (Green, 1991; Tabachnick & Fidell, 1991) Trong đó

• n là kích thước mẫu cần thiết

• m là số lượng biến độc lập

Có 6 biến độc lập thì sốlượng quansát cần thu thập là 50 + 8*6 = 98

Với đề tài này để thỏa cả hai công thức trên thì 130 quan sát là số lượng mẫu tối thiểu Nhưng để đảm bảo tính khách quan và giúp cho nghiên cứu có ý nghĩa hơn dự kiến sẽ thực hiện nghiên cứu với 260 quan sát

Thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến bằng liên kết Google Docs gửi đến cho các cá nhân là sinh viên khu vực thành phố Thủ Đức đã mua sắm trên nền tảng mạng TMĐT Shein, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu Bảng câu hỏi được tác giả chia sẻ trên các mạng xã hội trực tuyến, diễn đàn và mối quan hệ để gửi đến đối tượng cần khảo sát Tổng số bảng khảo sát gửi đi dự kiến là 260 bảng và sau đó sẽ tiến hành nhập số liệu và phân tích

Phương pháp xử lý số liệu

Dữ liệu từ việc khảo sát sau khi thu thập được, tác giả tiến hành làm lọc sạch dữ liệu, mã hóa dữ liệu nghiên cứu và tiến hành dùng phần mềm SPSS để phân tích dữ liệu trên Quy trình phân tích dữ liệu cụ thể như sau:

(1) Mô tả thống kê mẫu nghiên cứu thu thập được từ cuộc khảo sát

(2) Sử dụng thang đo Cronbach’s Alpha để kiểm tra độ tin cậy của dữ liệu

(3) Phân tích nhân tố khám phá EFA nhằm rút gọn tập hợp biến quan sát

(4) Phân tích tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính chặt chẽ giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập để sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến

(5) Phân tích hồiquy tuyếntính - Thựchiện phântích hồiquy đabiến để kiểmđịnh các giả thuyết của mô hình với mức ý nghĩa là 5%

(6) Kiểmađịnh giáatrị T-Test và ANOVA - Kiểm định giá trị trung bình để tìm ra sự khácnhau giữa các biến định tính với biến định lượng

3.4.2.1 Thống kê mô tả mẫu

Thống kê mô tả là một phương pháp dùng trong việc tómtắt và môtả các đặc điểm đặctrưng của tậpdữliệu Kỹ thuật này cung cấp cái nhìn tổng quát về các đặc trưng cần lưu ý của tệpdữa liệu đã được thu thập thông qua cuộc khảo sát, để có thể hiểu và diễn giải dễ dàng hơn về các đặc điểm của đốitượng trảlời khảosát như giới tính, độ tuổi,…

3.4.2.2 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach's Alpha

Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của tập hợp các biến quan sát (các câu hỏi) trong nghiên cứu, từ đó loại trừ các biến không đạt tiêu chuẩn Theo Tavakol & Dennick (2011) thì hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên thì thang đo có độ tin cậy và hiệu quả giải thích, những biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng (Correctedaitem - Totalacorrelation) < 0.3 sẽ bị loại Tácgiả sẽ sửdụng 0.6 làm mốc để chấpnhận biến quan sát trong nghiên cứu này

Bảng 3-4: Tiêu chí hệ số Cronbach's Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha Ý nghĩa α > 0.9 Rất tốt

3.4.2.3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis)

Phân tích nhân tố khám phá EFA được sử dụng để loại bỏ một số biến quan sát, rút các biến quan sát xuống thành một nhóm (gọi là các nhân tố) giúp chúng có ýanghĩa hơn nhưng vẫn chứa đựng hầu hết thôngatin của các nhân tố lúc ban đầu Chúng ta có thể đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt

Sự phân loại của các nhân tố này dựa trên nhiều nhân tố khác nhau bao gồm 4 bước:

Bước 1: Thử nghiệm KMO hoặc thử nghiệm Bartlett

Hệ số đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu KMO (Kaiser - Meyer - Olkin), hệ số phân tích nhân tố KMO lớn hơn hoặc bằng 0.5 (0.5 ≤ KMO ≤ 1) thì nhân tố được xem là phù hợp; Kiểm định Bartlett's test kiểmtra tính tươngquan giữa các nhânatố trong mô hình phân tích nhân tố, nếu giá trị Sig của kiểmđịnh Bartlett's test nhỏhơn hoặc bằng 0.05 (Sig ≤ 0.05) thì có thể kếtluậnrằng các biến trong mô hình phântích nhân tố có sự tương quan và mô hình là đạt tiêu chuẩn

Bước 2: Rút trích nhân tố

Tổng phươngsai trích (TotalVariance Explained) đánhgiá tổnglượng thông tin được giải thích bởi tất cả các nhân tố, con số này được tính dựa trên Eigenvalues - các nhân tố có Eigenvalue < 1 sẽ bị loại khỏi mô hình nghiên cứu và giá trị phải thể hiện được phần trăm sự biếnthiên của dữ liệu nghiên cứu là lớn hơn hoặc bằng 50%

Trong bước này, phương pháp Varimax được sử dụng phổ biến nhất khi xoay các phần tử để cho nó có ý nghĩa hơn Điều kiện để đảm bảo ý nghĩa thực tiễn của EFA tiêu chuẩn về hệ số tải nhân tố (Factor loading) hay còn gọi là trọng số nhân tố, giá trị này biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát với nhân tố Hệ số tải nhân tố càng cao, nghĩa là tương quan giữa biến quan sát đó với nhân tố càng lớn và ngược lại

 Factor Loading ở mức ± 0.3: Điều kiện tối thiểu để biến quan sát được giữ lại

 Factor Loading ở mức ± 0.5: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt

 Factor Loading ở mức ± 0.7: Biến quan sát có ý nghĩa thống kê rất tốt

Tuy nhiên, tiêu chuẩn Factor loading cần được điều chỉnh dựa trên kích thước mẫu: nếu cỡ mẫu từ 350 trở lên thì hệ số tải nhân tố lớn hơn 0.3 (> 0.3); nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì lớn hơn 0.5 (> 0.5); còn nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì nó lớn hơn 0,75 (> 0.75)

Bước 4: Đưa ra quyết định cuối cùng về số lượng yếu tố cần giữ lại

Tiến hành chọn các nhân tố có ý nghĩa thực tiễn nhất, chọn các nhóm biến có chỉ số lớn cho cùng một nhân tố và gọi tên các nhân tố theo ý nghĩa của biến Cuối cùng, lưu số nhân tố đại diện cho từng nhóm để chạy hồi quy

3.4.2.4 Phân tích tương quan bằng hệ số Pearson

Mục đích chạy tương quan Pearson nhằm kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc và sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau Điều kiện để tương quan có ý nghĩa là giá trị Sig < 0.05 thể hiện mức độ tin cậy của hệ số Hệ số Pearson có giá trị dao động từ -1 đến +1, nếu r càng tiến về +1, -1 thì mức độ tương quan tuyến tính càng mạnh, càng chặt chẽ:

 r = +1: tương quan tuyến tính hoàn toàn dương, nghĩa là khi một biến số tăng thì biến số kia cũng tăng theo

 r = -1: tương quan tuyến tính hoàn toàn âm, nghĩa là khi một biến số tăng thì biến số kia giảm theo

 r = 0: không có tương quan tuyến tính, nghĩa là không có mối liên hệ nào giữa hai biến số

3.4.2.5 Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

Là một kỹ thuật thống kê được sử dụng để dự đoán giá trị của một biến số phụ thuộc dựa trên giá trị của nhiều biến số độc lập Các hệ số trong phương trình cung cấp thông tin về cường độ và chiều hướng của mối quan hệ giữa biến phụ thuộc và từng biến độc lập, đồng thời kiểm soát tác động của các biến khác Khi phân tích hồi quy tuyến tính cần đảm bảo các nguyên tắc như sau:

 Chỉ số R 2 hiệu chỉnh không nhất thiết tăng lên khi nhiều biến độc lập được thêm vào hồi quy, do đó R 2 hiệu chỉnh phản ánh độ phù hợp của mô hình chính xác hơn hệ số R 2 Thông qua hệ số tương quan R 2 hiệu chỉnh - Adjusted R Square ta có thể đánh giá mức độ giải thích của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc, giá trị này dao động từ 0 đến 1 Nếu R 2 càng tiến về 1, các biến độc lập giải thích càng nhiều cho biến phụ thuộc, và ngược lại, R 2 càng tiến về 0, các biến độc lập giải thích càng ít cho biến phụ thuộc, nhưng trong thực tế mức bằng 1 gần như không tưởng dù mô hình tốt đến mức nào

 Kiểm định F được dùng để để đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể với dữ liệu Kiểm định F nằm trong bảng ANOVA phải có giá trị Sig < 0.05 thì mô hình hồi quy là phù hợp

 Hệ số phóng đại phương sai VIF (Variance Inflation Factor) là đại lượng dùng để chuẩn đoán hiện tượng đa cộng tuyến Khi VIF > 2 thì chắc chắn có đa cộng tuyến ở các đề tài về kinh tế, xã hội và nếu VIF < 2 thì không có đa cộng tuyến

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Các biến định tính

Bằng cách thực hiện khảo sát thông qua sử dụng bảng câu hỏi được tạo trên Google Form thu thập dữ liệu từ các sinh viên đang sinh sống và học tập tại khu vực Thủ Đức đã và đang mua hàng trực tuyến thông qua nền tảng Shein từ 15/3/2024 đến 4/2024 Thu được tổng cộng 251 phiếu phản hồi, sau quá trình sàng lọc phát hiện 4 phiếu trả lời không đạt yêu cầu, các phiếu này bị loại bỏ Kích thước mẫu dùng cho thực hiện phân tích định lượng là 247 quan sát.

Mô tả thống kê mẫu nghiên cứu

Bảng 4-1 thể hiện được kết quả thống kê mô tả mẫu được tác giả xử lý bằng phần mềm SPSS

Bảng 4-1: Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Phân loại Tần số Tần suất (%)

Sinh viên năm 1 50 20.2 Sinh viên năm 2 38 15.4 Sinh viên năm 3 76 30.8 Sinh viên năm 4 83 33.6

Tần suất mua sắm hàng tháng

Từ 3 đến 10 đơn/tháng 116 47.0 Trên 10 đơn/tháng 71 28.7

Mức chi tiêu hàng tháng cho mua sắm trực tuyến

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra

Từ kết quả nhận được qua phân tích thể hiện ở Bảng 4-1 thì mẫu nghiên cứu được mô tả thông qua các đặc điểm giới tính, độ tuổi, tần suất mua sắm và mức chi tiêu cho MSTT như sau:

Trong 247 đáp vấn thu được từ người khảo sát cho thấy tỷ lệ nam và nữ có sự chênh lệch đáng kể, cụ thể nữ giới với 195 người chiếm 78.9% tham gia khảo sát, trong khi đó chỉ 52 người tham gia khảo sát là nam chỉ chiếm 21.1% Độ tuổi đối tượng sinh viên tham gia khảo sát được chia thành 4 năm, sinh viên năm 4 là nhóm có tỷ lệ tham gia khảo sát cao nhất với 33.6%, tiếp theo sau đó là sinh viên năm 3 với 30.8%, 20.2% ở nhóm sinh viên năm 1 và ít nhất ở nhóm sinh viên năm

Với số liệu được thu thập và thống kê về tần suất mua sắm của sinh viên khu vực Thủ Đức cho thấy đa phần đối tượng tham gia khảo sát đều có thói quen MSTT, số lượng sinh viên chọn từ 3 đến 10 đơn/tháng chiếm số lượng lớn nhất với 116 lựa chọn chiếm 47% trong tổng số khảo sát Nhóm có tần suất mua trên 10 đơn/tháng là 28.7%, tỷ trọng thấp nhất là nhóm mua dưới 3 đơn/tháng chỉ chiếm 24.3%

Khi khảo sát về mức chi tiêu hàng tháng cho MSTT, số lượng sinh viên chi trên

5 triệu cho MSTT chiếm chưa đến 5% với 11 phiếu trả lời, số còn lại chia cho dưới 1 triệu/ tháng và từ 3 – dưới 5 triệu lần lượt là 32% và 21.5% Đa phần sinh viên cho biết họ chi cho MSTT từ 1 đến dưới 3 triệu/tháng với 42.1%.

Kiểm định, đánh giá độ tin cậy của các thang đo nghiên cứu

Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Cụ thể 7 thang đo: (1) Kỳ vọng về hiệu năng, (2) Ảnh hưởng xã hội, (3) Sự tiện lợi, (4) Đa dạng sản phẩm, (5) Nhận thức rủi ro, (6) Niềm tin, (7) Quyết định mua hàng ứng với 26 biến quan sát được giữ lại Tác giả tiếp tục đem các biến này thực hiện đánh giá độ tin cậy Cronback’s Alpha bằng phần mềm SPSS cho ra kết quả.

Bảng 4-2: Tóm tắt kết quả kiểm định Cronbach's Alpha

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Thang đo kỳ vọng về hiệu năng với Cronbach’s Alpha = 0.793

Thang đo ảnh hưởng xã hội với Cronbach’s Alpha = 0.814

Thangđo sựtiện lợivới Cronbach’sAlpha = 0.823

Thang đo đa dạng sản phẩm với Cronbach’s Alpha = 0.776

Thang đo nhận thức rủi ro với Cronbach’s Alpha = 0.820

Thang đo niềm tin với Cronbach’s Alpha = 0.784

Thangđo quyếtđịnh muasắm vớiCronbach’s Alpha= 0.809

Nguồn: Kếtquả xử lý số liệu điều tra Để xem xét sự phù hợp của các yếu tố bằng kiểm định Cronbach’s Alpha thì trước tiên hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha phải lớn hơn 0.6 (Cronbach’s Alpha > 0.6) Dựa trên kết quả phân tích của Bảng 4-2, ta nhận được kết quả lần lượt là 0.793; 0.814; 0.823; 0.776; 0.820; 0.784; 0.809 cho tất cả thang đo Kỳ vọng về hiệu năng (KV), Ảnh hưởng xã hội (AH), Sự tiện lợi (TL), Đa dạng sản phẩm (DD), Nhận thức rủi ro (RR), Niềm tin (NT), Quyếtđịnhmuahàng (QD) đều có hệsố Cronbach’s Alpha > 0.6 Cùng với các hệ số tươngquan biếntổng của các biếnquansát của thang đo đều lớn hơn 0.3 (Tương quan biến - tổng ≥ 0.3) Sau khi đánh giá thang đo các yếu tố tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực thành phố Thủ Đức bằng hệ số Cronbach’s Alpha nhận thấy các yếu tố đều đạt tiêu chuẩn khi xét hệasố tin cậy Cronbach’s Alpha và có 26 biến quan sát có hệ số > 0.3 Do đó, thang đo có độ tin cậy phù hợp.

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Tác giả kiểm định EFA (Exploratory Factor Analysis) với mục đích để rút gọn các tập hợp từ nhiều biến quan sát thành một số lượng ít nhân tố mà các nhân tố này đại diện được các đặc điểm của những biến quan sát ban đầu Phương pháp này được tác giả tiến hành thông qua 2 kiểm định:

4.2.2.1 Đối với biến độc lập

Các biến: Kỳ vọng về hiệu năng (KV), Ảnh hưởng xã hội (AH), Sự tiện lợi (TL), Đa dạng sản phẩm (DD), Nhận thức rủi ro (RR), Niềm tin (NT) với 23 biến quan sát cho

6 nhóm đại diện để tiến hành phân tích nhân tố EFA

➢ Ở lần xoay đầu tiên, loại 1 biến quan sát là biến “Shein có quy trình hoàn tiền hoặc đổi hàng dễ dàng cho tôi” (TL4) do hệ số tải được xếp chung nhân tố “Kỳ vọng về hiệu năng” và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3

➢ Ở lần xoay thứ hai, loại 1 biến quan sát là biến “Các đánh giá từ mạng xã hội khuyến khích nên sử dụng Shein” (AH3) do hệ số tải được xếp chung nhân tố “Kỳ vọng về hiệu năng” và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3

➢ Ở lần xoay thứ ba, loại 1 biến quan sát là biến “Tôi lo ngại về độ bảo mật của hệ thống thanh toán trực tuyến của Shein” (RR4) do hệ số tải được xếp chung nhân tố

“Niềm tin” và chênh lệch hệ số tải nhỏ hơn 0.3

Bảng 4-3 dưới đây cho thấy, kết quả của biến độc lập đã thỏa mãn điều kiện 0.5

< KMO < 1 với hệ số KMO = 0.714, có nghĩa là kiểm định EFA có ý nghĩa thống kê Với kết quả kiểm định Bartlett, tác giả thu được mức ý nghĩa Sig = 0.000 nghĩa là các biến quansát có mối tương quan tuyến tính với yếu tố đạidiện do < 0.05

Bảng 4-3: Kết quả phân tích EFA cho các khái niệm đo lường

Dựa trên kết quả EFA mà tác giả nhận được sau khi thực hiện phân tích số liệu, nhận thấy có TL4; RR4; AH3 là 3 biếnquan sátxấu Các biến quan sát bị loại do không đảm bảo giá trị phân biệt, do có sựchênhlệch giữa hệsốtải nhântố < 0.3 Saucùng, tác giả tríchra được 20 biến quan sát đều có hệ số tải (Factor Loading) > 0.7 có ý nghĩa và được giữa lại cho 6 nhân tố đại diện

Với tiêu chuẩn Eigenvalues để xác định số nhân tố trong phân tích EFA ta có kết quả = 1.315 ≥ 1 Tổng phương sai trích thu được = 67.610% được hiểualà các nhân tố giải thích được 67.610% mứcđộ biếnđộng của 20 biếnquansát trong các thangđo và thất thoát 32.39%

Quyết định MSTT trên ứng dụng Shein là biến phụ thuộc với QD1, QD2, QD3 là 3 biếnquansát Kếtquả chạy phân tích nhân tố khám phá:

Bảng 4-4: KMO and Bartlett's Test

Kiểm định Kaiser-Meyer-Olkin 0.711

Dựa theo kết quả trongbảng 4-4, ta có thể thấy hệ số đã thỏa mãn điều kiện 0.5

< KMO < 1 với KMO = 0.711 Từ đó cho thấy, phân tích EFA là phù hợp, kết quả phân tích có ýnghĩathốngkê.

KiểmđịnhBartlettcóhệsố Sig.là 0.000 < 0.05chothấy các biếnquan sát QD1, QD2, QD3 có tươngquan tuyếntính với nhau

Bảng 4-5: Kiểm định mức độ giải thích của các biến quan sát đối với các nhân tố đại diện biến phụ thuộc

Nhân tố Chỉ tiêu Eigenvalues Tổng bình phương hệ số tải trích được

Kết quả Eigenvalues dựa vào bảng 4-5 cho ta thấy = 2.170 > 1 đã thỏa mãn điều kiện của phân tích nhân tố khám phá EFA đối với thang đo là nhân tố đại diện cho quyết định mua hàng của sinh viên với 3 biến quan sát

Về phương sai trích là 72.324% giải thích được 72.324 mứcđộbiếnđộng của 3 biếnquansát trong các thangđo Yếu tố đạidiện cho quyết địnhmua của sinh viên gồm

3 biến quan sát QD1, QD2, QD3làQD.

Phân tích tương quan Pearson

Tương quan giữa biến độc lập với biến phụ thuộc

Tại bảng4-6 matrận hệ số tươngquan Pearson cho thấymối tương quan riêng giữacác cặpbiến trong môhình Kếtquả cho thấycácbiến KV, AH, DD, TL, RR, NT đều có tươngquan với biếnQD

Bảng 4-6: Ma trận hệ số tương quan

QĐ KV AH TL DD RR NT

Các biến độc lập KV, AH, DD, TL, RR, NT có mối tương quan với biến phụ thuộc QD tại mức ý nghĩa 1% Như vậy kỳvọng về hiệu năng, ảnh hưởng xã hội, sự tiện lợi, đa dạng sản phẩm, nhậnathức rủi ro, niềm tin có mối tương quan tuyến tính với quyết định muasắm trựctuyến của sinh viên trên ứngdụng Shein tại TP.Thủ Đức.

Tương quan giữa các biến độc lập với nhau

Bảng 4-7: Tương quan giữa các biến độc lập

QĐ KV AH TL DD RR NT

KV Pearson Correlation 0.537 1 0.351 0.271 0.327 -0.329 0.336 Sig (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

AH Pearson Correlation 0.513 0.351 1 0.308 0.327 -0.369 0.346 Sig (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

TL Pearson Correlation 0.486 0.271 0.308 1 0.313 -0.327 0.329 Sig (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

DD Pearson Correlation 0.462 0.327 0.327 0.313 1 -0.375 0.277 Sig (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

RR Pearson Correlation -0.569 -0.329 -0.369 -0.327 -0.375 1 -0.332 Sig (2-tailed) 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000 0.000

Dựa vào kết quả ở bảng 4-7 giữa các cặp biến độc lập chúng tương quan với nhau, với giả trị Sig < 0.05 của tất cả các cặp biến Theo lý thuyết nếu trị tuyệt đối hệ số tương quan lớn hơn 0.7 thì khả năng xảy ra cộng tuyến giữa chúng là tương đối cao và theo kết quả phân tích hệ số tương quan Pearson hiện tượng đa cộng tuyến có thể sẽ không xảy ra.

Phân tích hồi quy tuyến tính

Đánh giá sự phù hợp của mô hình

Bảng 4-8: Phân tích phương sai - ANOVA

Mô hình Tổng bình phương

Căn cứ trên kết quảbảng 4-8, với hệsố Sig =0.000 < 0.01với F= 58.980 cho thấymôhìnhđưara là phùhợp với dữliệu thựctế Từ đó kết luận các biến độclập có tương quan tuyến tính với biến phụ thuộc ở mức độ tin cậy 99%, mô hình hồi quy phù hợp.

Bảng tóm tắt mô hình - Model Summary

Để đo lường sự phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính thì tác giả xem xét chỉ số R 2 hiệu chỉnh thay vì R 2 để tránh trường hợp khi thêm biến độc lập khác vào mô hình này sẽ làm cho chỉ số R 2 tăng lên, còn với R 2 hiệu chỉnh thì không có xu hướng như vậy

Theo kết quả bảng 4-9 có hệsố xác định R 2 là 0.586, cho thấy các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 58.6% sự biến thiên của biến phụ thuộc Như vậy 58.6% thay đổi quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên được giải, còn lại 41.4% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên

Bảng 4-9: Tóm tắt mô hình

Mô hình R 𝐑 𝟐 𝐑 𝟐 hiệu chỉnh Sai số của ước lượng Durbin-Watson

Kết quả kế tiếp được tác giả xem xét ở bảng này là chỉ số Durbin-Watson (DW) Durbin-Watsonlà hệ số được dùng để kiểm định hiện tượng tự tương quan của các sai số kế nhau với hệ số d nằmtrongkhoảng quy định thì môhình không xuất hiện hiện tượng tự tương quan Dựa theo kết quả trả về ở bảng 4-9, ta có hệ số d = 1.955 (1.5 ≤

DW ≤ 2.5) nênkhông xảy ra hiện tượngtự tương quanchuỗibậc nhất.

Bảng Coefficients

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hóa

Hệ số hồi quy đã chuẩn hóa t Sig

Hệ số Sai số chuẩn Tolerance VIF

Kết quả được thể hiện trong bảng 4-10 cho ta thấy:

- Giá trị Sig của kiểm định t: Hệ số hồi quy của tất cả các biến độc lập KV,

AH, TL, DD, RR, NT đều ảnh hưởng đến biến phụ thuộc QD với giá trị Sig của các biến độc lập đều nhỏ hơn 0.05 Như vậy ta chấp nhận tất cả các giả thuyết của nghiên cứu

Bảng 4-11: Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu Giả thuyết Nội dung Kết luận

Kỳ vọng về hiệu năng tác động cùng chiều đến quyết định

MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức

H 2 Ảnh hưởng xã hội tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức Chấp nhận

Sự tiện lợi tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức Chấp nhận

H 4 Đa dạng sản phẩm tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức Chấp nhận

Nhận thức rủi ro tác động ngược chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức Chấp nhận

Niềm tin tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực tp.Thủ Đức Chấp nhận

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ tác giả

- Hệ số VIF: Dùng đo lường hiện tượng đa cộng tuyến, dựa trên kết quả bảng 4-

10 ta thấy hệ số VIF < 2 do đó mô hình không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến

- Hệ số hồi quy chuẩn hóa: Các giá trị cho ta thấy được mức độ và chiều tác động của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Từ kết quả hệ số hồi quy chuẩn hóa, các biến độc lập tác động lên biến phụ thuộc theo chiều giảm dần như sau: Nhận thức rủi ro,

Kỳ vọng về hiệu năng, Sự tiện lợi, Ảnh hưởng xã hội, Niềm tin, Đa dạng sản phẩm Phương trình hồi quy chuẩn hóa có dạng như sau:

QD = - 0.264 × RR + 0.245 × KV + 0.190 × TL + 0.179 × AH + 0.153 × NT + 0.123 × DD

Kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư và liên hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và biến độc lập

Căn cứ vào biểu đồ Histogram 4-1, biểu đồ cho thấy giáatrị trung bình chạy về gần bằng 0, độ lệch chuẩn gần bằng 1 Đồ thị có dạng hình chuông và có độ xiên dao động trong khoảng -2 đến 2 Vì vậy giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

Hình 4-2: Biểu đồ kiểm định tính phân phối chuẩn của phần dư Normal P-Plot

Dựavàobiểuđồ 4-2 cho ta thấy tất cả các điểm phân vị đều bám sát vào đường thẳng từ gốc tọa độ đi lên phía trên, từ bên trái sang bên phải Từ đó, ta kết luận rằng giả thuyết của nghiên cứu về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm – phần dư có phân phối chuẩn

Hình 4-3: Biểu đồ phân tán Scatter Plot

Dựa trên biểu đồ 4-3, giả định liên hệ tuyến tính được kiểm tra bởi biểu đồ phân tán Scatter Plot Các điểm phân vị phân bổ ngẫu nhiên và tập trung từ trên xuống dưới, từ trái qua phải xung quanh đường tung độ 0, thì kết luận rằng các giả định không bị vi phạm.

Kiểm định mối quan hệ giữa các nhóm đặc điểm cá nhân

Giới tính tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên

Tác giảphân tích T-TEST bằng SPSS, để kiểm định sự ảnh hưởng của giớitính đến quyếtđịnh mua hàng trực tuyến trên ứng dụng Shein

Bảng 4-12: Kiểm định sự ảnh hưởng của giới tính đến quyết định mua hàng -

Khác biệt sai số trung bình

Khác biệt sai số chuẩn

Khoảng tin cậy 95% của sự khác biệt Giá trị dưới

Dựa vào Bảng 4-12 ta có thểthấy, giáatrị Sig Levene’s Test = 0.102 > 0.05 thì phươngsai giữa 2 giới tính là đồng nhất Vì vậy, tácgiả tiếptục xét giátrị Sig T-Test 0.395 > 0.05 ở hàng phươngsai bằng nhau

Do đó tác giả kết luận trong ý nghĩa thống kê đối về mức độ ra quyết định mua sắm trên ứng dụng Shein đối với những sinh viên có giới tính khác nhau là giống nhau.

Độ tuổi tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên

Bảng 4-13: Kết quả thu thập về độ tuổi – Robust Test

N Trung bình Độ lệch chuẩn

Kiểm định Levene Phân tích Robust Test

Từ bảng 4-13 ta có thể thấy trong kiểm định Leneve Sig = 0.031 < 0.05 Do đó, phương sai các nhóm giátrị là khôngđồng nhất, tác giả tiếp tục dùng kếtquả từ phân tích Robust Test

Tácagiả thu được giáatrị Sig.= 0.489 > 0.05 nên kết luận không có sự khác biệt về việc ra quyếtđịnh muahàng giữa những độtuổi khácnhau Cụ thể, dựa vào số liệu trung bình có thể thấy quyết định MSTT chênh lệch không đáng kể giữa các nhóm độ tuổi khác nhau Hay nói cách khác, dù năm học có khácnhau thì quyết định MSTT trên Shein của sinh viên tại Thủ Đức cũng không bị ảnh hưởng đến.

Tần suất mua sắm tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến của

Bảng 4-14: Kết quả thu thập về tần suất mua sắm - ANOVA

N Trung bình Độ lệch chuẩn

Kiểm định Levene Phân tích ANOVA

Từ kết quả phân tích trong bảng 4-14, kiểm định Leneve Sig = 0.491 > 0.05 thì phương sai các nhóm giá trị là không khác biệt, từ đó lấy kết quả từ bảng phân tích ANOVA

Giá trị Sig thu được từ bảng ANOVA = 0.185 > 0.05 Dù nhóm tần suất mua sắm khác nhau thì mức độ tác động đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên ở TP.Thủ Đức là giống nhau Hay nói cách khác, quyết định mua sắm thông qua Shein giữa các nhóm có tần suất mua sắm khác nhau trong bảng khảo sát là tương đương nhau.

Mức chi tiêu tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên 52 4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Bảng 4-15: Kết quả thu thập về mức chi tiêu - ANOVA

N Trung Bình Độ lệch chuẩn

Kiểm định Levene Phân tích ANOVA

Kết quả từ bảng 4-15 cho thấy kiểm định Leneve có Sig = 0.491 > 0.05, tác giả dùng kết quả từ bảng ANOVA do phương sai các nhóm giá trị là đồng nhất

Giá trị Sig thì phương pháp phân tích ANOVA = 0.816 > 0.05 Do đó, trong quá trình ra quyết định MSTT trên Shein giữa những các mức chi tiêu hằng tháng là không giống nhau Nói cách khác, dù mức chi tiêu cho mua sắm hằng tháng cókhác nhauthì cũng khôngảnh hưởngđến quyếtđịnh MSTTtrên Shein củasinh viêntại Thủ Đức

4.6 Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ mô hình đề xuất, tác giả đã kỳ vọng trong 6 biến độc lập tác động đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vục TP.Thủ Đức thì sẽ có 5 biến là tác động cùng chiều (kỳ vọng về hiệu năng, sự tiện lợi, ảnh hưởng xã hội, niềm tin, đa dạng sản phẩm) và 1 biến có tác động ngược chiều là nhận thức rủi ro Và kết quả cho ra đúng như kỳ vọng đó, cụ thể kết quả sau khi nghiên cứu như sau:

Dựa trên bảng 4-10, ta thấy hệ số bêta từ cao đến thấp là (- 0.264) Nhận thức rủi ro, (0.245) Kỳ vọng về hiệu năng, (0.190) Sự tiện lợi, (0.179) Ảnh hưởng xã hội, (0.153) Niềm tin, (0.123) Đa dạng sản phẩm

Với β = -0.264: Yếu tố “Nhận thức rủi ro” là yếu tố ảnh hưởng ngược chiều duy nhất và có hệ số beta lớn nhất tác động mạnh mẽ nhất đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức Điều này có nghĩa là QD trung bình sẽ giảm 0.264 đơn vị khi RR tăng 1 đơn vị Kết quả nghiên cứu này hoàn toàn phù hợp với thuyết TPR của Raymond A Bauer vào năm 1960, nghiên cứu của Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Nguyễn Xuân Hiệp và Khưu Minh Đạt (2020) và nghiên cứu của Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021) Nhận thức rủi ro có 4 biến quan sát: Rủi ro lộ thông tin cá nhân, rủi ro sản phẩm nhận được không đúng như cam kết, rủi ro thời gian giao hàng và rủi ro về thanh toán Yếu tố rủi ro về thanh toán bị loại do không phù hợp, điều này có thể thấy Shein cung cấp đa dạng phương thức thanh toán giúp cho khách hàng tin tưởng, loại bỏ được những lo ngại trong quá trình thanh toán Thế nhưng những thông tin cá nhân, chất lượng sản phẩm hay thời gian giao hàng khách hàng không thể kiểm soát cũng không có bên thứ ba đảm bảo

Với β = 0.245: Yếu tố “Kỳ vọng về hiệu năng” là yếu tố ảnh hưởng mạnh thứ hai và tác động cùng chiều đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức, nghĩa là tăng lên 0.245 đơn vị ở QD MSTT khi yếu tố KV tăng lên 1 đơn vị, thì sẽ Khi lựa chọn Shein, NTD mang những kỳ vọng Shein sẽ đáp ứng những nhu cầu của họ khi các sàn TMĐT khác không thể thỏa mãn Kết quả nghiên cứu phù hợp nghiên cứu của Nahid Bozorgkhou (2015); Manjari Soni và các cộng sự (2019) yếu tố kỳ vọng về hiệu năng tác động mạnh mẽ đến việc ra quyết định MSTT của NTD Khi lựa chọn Shein để thực hiện hoạt động mua sắm, rõ ràng có sự mong đợi, kỳ vọng ở NTD Shein sẽ vượt trội so với những sàn TMĐT khác

Với β = 0.190: Yếu tố “Sự tiện lợi” đối với của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức là yếu tố tác động cùng chiều thứ ba đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein Khi việc mua sắm trở nên thuận tiện hơn bao giờ hết, từ việc tìm kiếm sản phẩm đến thanh toán trực tuyến và giao hàng tận nhà Điều này cho thấy sự trùng khớp với các nghiên cứu của Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Baubonienė & Gulevičiūtė (2015); Trần Thị Huế Chi (2017); Soni và các cộng sự (2019); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021) và Bogia và các cộng sự (2022) Yếu tố QD trung bình sẽ tăng lên 0.190 đơn vị khi TL tăng 1 đơn vị Giống như kết quả từ nhiều nghiên cứu trước đây, sự tiện lợi luôn là yếu tố yếu tiên khi NTD quyết định lựa chọn MSTT thay thế cho hình thức mua hàng truyền thống vì sự thuận tiện, nhanh chóng của nó

Với β = 0.179: Yếu tố “Ảnh hưởng xã hội” là yếu tố tác động cùng chiều mạnh thứ tư đến biến độc lập Khi tăng 1 đơn vị ở yếu tố ảnh hưởng xã hội thì biến QD sẽ tăng lên 0.179 đơn vị Kết quả này cho thấy sự trùng khớp với nghiên cứu của Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Trần Thị Huế Chi (2017); Huyền và các cộng sự (2023) khi đều kết luận ảnh hưởng xã hội có tác động cùng chiều đến việc ra quyết định MSTT Ngày nay trong giai đoạn so sánh sản phẩm trước khi ra quyết định mua hàng, khách hàng thường tham khảo đánh giá, nhận xét của người mua trước hoặc chịu sự ảnh hưởng của nhóm bạn bè, người thân và nhóm người ảnh hưởng, do đó đây là một yếu tố tác động trực tiếp đến quyết định lựa chọn nơi mua hàng, lựa chọn sản phẩm đối với NTD

Với β = 0.153: Yếu tố “Niềm tin” là yếuatố ảnh hưởng cùng chiều thứ năm đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên TP.Thủ Đức Yếu tố NT tăng 1 đơn vị thì thúc đẩy QD MSTT tăng lên 0.153 đơn vị Khi mà MSTT là xu hướng thì niềm tin là yếu tố trung gian giữa rủi ro mua sắm và quyết định mua hàng, do đó cần xây dựng niềm tin bằng cách cung cấp thông tin đầy đủ, chính xác, sản phẩm chất lượng tốt, dịchavụ khách hàng tốt và chínhasách đổi trả hợp lý Điều này cho thấy sự trùng khớp với nghiên cứu của Trần Thị Huế Chi (2017); Lê Vũ Hà và Đỗ Văn Lộc (2021); Bogia và các cộng sự (2022) và Huyền và các cộng sự (2023)

Với β = 0.123: Yếu tố “Đa dạng sản phẩm” cũng là yếu tố tác động cùng chiều yếu nhất đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực TP.Thủ Đức Nghĩa là việc ra QD trung bình sẽ tăng lên 0.123 đơn vị khi yếu tố DD tăng 1 đơn vị Khi khách hàng có nhiều lựa chọn, càng dễ dàng tìm kiếm sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của mình từ đó càng gia tăng quyết định lựa chọn Shien để MSTT Kết quả nghiên cứu trùng khớp với nghiên cứu của Michael D Clemes và các cộng sự (2014); Baubonienė & Gulevičiūtė (2015) và Bogia và các cộng sự (2022)

Cuối cùng, cả 4 nhân tố điều tiết đề không ảnh hưởng đến quyết định MSTT trên ứng dụng Shein của sinhaviên tại khu vực TP.Thủ Đức

Trong chương 4 này, bằng cách gửi bảngcâuhỏi khảo đến các bạn sinh viên ở Thành phố Thủ Đức từ 15/3/2024 đến 4/2024 Trong số 251 bảng câu hỏi được gửi đi, sau khi loạianhững quan sát không phù hợp thì có 247 quan sát tiến hành phân tích Sau khi hoàn thành thu thập số liệu, tác giả thực hiện thống kê mô tả mẫu nghiên cứu, đánh giá độ tin cậy của thang đo, phân tích nhân tố khám phá, tương quan và cuối cùng là phân tích hồi quy tuyến tính Tác giả kết luận được 6 giả thuyết được nêu ra ở chương 3 đều ảnh hưởng đến quyết định MSTT của sinh viên khu vực TP.Thủ Đức trên ứng dụng Shein Ngoại trừ nhận thức rủi ro có tác động ngược chiều đến quyết định mua sắm trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vực TP.Thủ Đức, các yếu tố khác đều ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ thuộc Từ đó cho thấy giả thuyết và mô hình nghiên cứu là phù hợp và có cơ sở để kết luận

KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ

Hàm ý quản trị

Nhận thức rủi ro (Hệ số β = - 0.264)

Bảng 5-1: Giá trị trung bình của thang đo nhận thức rủi ro

Trung bình Độ lệch chuẩn

Khi mua sắm trên Shein, tôi lo ngại thông tin cá nhân của mình có thể bị đánh cắp 247 3.33 1.076

Khi mua hàng trên Shein, tôi lo ngại sản phẩm nhận được không đúng như cam kết 247 3.41 0.999

Khi mua hàng trên Shein, tôi lo ngại thời gian giao hàng không đúng cam kết 247 3.38 1.032

Nhận thức rủi ro là yếu tố có hệ số beta cao nhất, là yếu tố làm giảm quyết định MSTT của NTD trên Shein mạnh nhất Có thể nhận thấy khi thực hiện hành vi mua sắm trực tuyến, lo ngại về sản phẩm luôn là điều khách hàng quan tâm nhất với mức độ trung bình lựa chọn là 3.41 Những rủi ro khi có thể nhận phải các sản phẩm bị hư hỏng, không đạt yêu cầu về chất lượng, chức năng vận hành có vấn đề hoặc khác so với thông tin người bán công bố được đông đảo sinh viên lựa chọn Do đó, xét duyệt sản phẩm là điều cần thiết trước khi đưa sản phẩm lên sàn thương mại Cần có những quy định nhằm kiểm soát về chất lượng sản phẩm, kiểm tra sản phẩm trước khi gửi sản phẩm đến tay NTD và hỗ trợ cho khách hàng kiểm tra sản phẩm trước khi tiến hành nhận hàng Tiếp theo đó là những rủi ro về thời gian giao hàng với 3.38, với những sản phẩm được gửi từ nước ngoài thời gian giao hàng luôn là vấn đề bị lo ngại, khiến khách hàng cân nhắc khi tiến hành thanh toán do có thể xảy ra các tình trạng kẹt biên, thất lạc trong quá trình gửi hàng quốc tế Shein có thể giảm thiểu rủi ro bằng công bố rõ ràng, chi tiết trong chính ứng dụng về tiến trình giao hàng, thực hiện các cam kết hoặc những chính sách tặng voucher hay điểm thưởng cho khách hàng khi đơn hàng không nhận được trong thời gian dự kiến Thông tin cá nhân ngày nay đã được xem là một loại tài khoản, bảo mật thông tin cá nhân của khách hàng phải luôn được ưu tiên vì các thông tin cung cấp cho Shein liên quan tới các vấn đề về tài chính và thông tin cư trú.

Kỳ vọng về hiệu năng (Hệ số β = 0.245)

Bảng 5-2: Giá trị trung bình của thang đo kỳ vọng về hiệu năng

Tôi thấy ứng dụng MSTT Shein hữu ích trong cuộc sống hàng ngày của mình 247 3.55 0.961

Shein cung cấp cho tôi thông tin về xu hướng thời trang mới nhất 247 3.59 0.945

Shein giúp tôi tìm thấy những sản phẩm đáp ứng nhu cầu của bản thân một cách nhanh chóng (tiết kiệm thời gian, tiền bạc và sức lực khi mua sắm)

Khi lựa chọn Shein thay thế cho các ứng dụng MSTT khác trên thị trường, khách hàng thường đem theo những kỳ vọng rằng ứng dụng Shein sẽ đáp ứng được những nhu cầu mà những đối thụ cạnh tranh khác hiện đang không thể thỏa mãn họ Điều này thể hiện rất rõ khi kỳ vọng về hiệu năng là yếu tố có mức độ tác động cùng chiều tích cực nhất lên quyết định MSTT của NTD là sinh viên trên Shein Sinh viên là đối tượng dễ dàng mua sắm theo xu hướng, do đó việc có chế độ cập nhật xu hướng thời trang hiện hành sẽ giúp gia tăng lượng truy cập và thời gian sử dụng ứng dụng đối với khách hàng Đây cũng là kênh để Shein giới thiệu sản phẩm mới Bên cạnh đó, Shein nên áp dụng các hình thức “Try on” sản phẩm, tăng tương tác với chính khách hàng đang sử dụng app, giúp đã khách hàng nhận biết sản phẩm có phù hợp với bản thân hay không, rút ngắn giai đoạn so sánh khi lựa chọn sản phẩm.

Sự tiện lợi (Hệ số β = 0.190)

Bảng 5-3: Giá trị trung bình của thang đo sự tiện lợi

Tôi cảm thấy thuận tiện khi mua sắm trực tuyến bằng Shein (mọi lúc, mọi nơi) 247 3.52 0.966

Shein cung cấp đa dạng phương thức thanh toán 247 3.62 0.938

Tôi có thể tìm kiếm thông tin sản phẩm một cách nhanh chóng khi MSTT bằng Shein 247 3.55 0.953

Yếu tố “Sự tiện lợi” tác động cùng chiều mạnh thứ hai đến quyết định MSTT của sinh viên trên ứng dụng Shein Có lợi thế là ứng dụng MSTT do đó NTD có thể truy cập và tiến hành mua sắm bất cứ lúc nào với đa dạng các hình thức thanh toán từ tiền mặt, đến các hình thức thanh toán trực tuyến quốc tế Thế nhưng với hình thức thanh toán trực tuyến nội địa lại chưa được chứ trọng, việc liên kết với các ngân hàng địa phương nhằm chấp nhận thẻ nội địa là điều cần thiết Cùng với đó là sự phát triển ví điện tử MoMo chiếm 68% thị trường cùng hàng triệu người dùng (Phương, 2023), nên việc liên kết với những ứng dụng nội địa sẽ giúp NTD sẽ dàng đưa ra quyết định mua hàng và giảm bớt những lo ngại khi NTD thực hiện thanh toán Bên cạnh đó, việc mất quá nhiều thời gian để tìm kiếm sản phẩm đáp ứng nhu cầu khiến cho ứng dụng mất điểm trong mắt NTD, do đó gia tăng sự chính xác trong việc tối ưu kết quả tìm kiếm để khách hàng có thể tìm kiếm chính xác và nhanh chóng sản phẩm những nên được lưu tâm.

Ảnh hưởng xã hội (Hệ số β = 0.179)

Bảng 5-4: Giá trị trung bình của thang đo ảnh hưởng xã hội

Sử dụng Shein đang là xu thế hiện nay 247 3.47 987

Bạn bè, gia đình, đồng nghiệp,… tôi sử dụng

Nhữngngười cókinh nghiệmmua sắmkhuyến khíchnên sửdụng Shein 247 3.49 954

Nguồn: Kết quả xử lý số liệu điều tra Ảnh hưởng xã hội là yếu tố tác động mạnh thứ ba ( β = 0.179) trong 6 yếu tố tác động, theo kết quả cho thấy sinh viên TP.HCM chịu ảnh hưởng của nhóm tham khảo có kinh nghiệm mạnh nhất đến quyết định mua hàng trên ứng dụng Shein NTD thường sẽ có xu hướng tin tưởng, lắng nghe từ người có kinh nghiệm hơn là các đánh giá trên mạng xã hội, do đó biến đạt 3.49 cho mức độ lựa chọn trên 5 của thang Likert Do đó, Shein cần tận dụng sức ảnh hưởng những KOL, người nổi tiếng trong các lĩnh vực thời trang, mua sắm trực tuyến để tiếp thị, gia tăng niềm tin cho Shein trên Youtube, Facebook hay Tiktok để tạo nguồn tham khảo cho những khách hàng mới – lượng người hâm mộ có sẵn Bên cạnh đó, đảm bảo là cung cấp cho khác hàng những sản phẩm, dịch vụ có chất lượng tốt nhất, quan tấm đến trải nghiệm khách hàng trong quá trình sử dụng ứng dụng để họ có thể có cái nhìn thiện cảm với ứng dụng Từ đó, những người có kinh nghiệm, trải nghiệm mua sắm tốt về Shein sẽ trở thành nhóm người thân, bạn bè, đồng nghiệp,… Đây là phương pháp tiếp thị truyền miệng, giúp thu hút được nhiều người mua sắm, thúc đẩy quá trình đặt hàng với chi phí thấp hơn bao giờ hết.

Niềm tin (Hệ số β = 0.153)

Bảng 5-5: Giá trị trung bình của thang đo niềm tin

Tôi nghĩ họ luôn quan tâm đến lợi ích của khách hàng 247 3.50 0.949

Tôi cảm thấy an tâm khi mua sắm trên Shein 247 3.53 0.923

Nguồn gốc xuất xứ, thông tin sản phẩm của

Tôi tin tưởng vào các phương thức thanh toán an toàn 247 3.58 0.902

Giữa các giao dịch trực tuyến “Niềm tin” là yếu tố vô cùng quan trọng và cần thiết, phù hợp với kết quả phân tích nghiên cứu đã cho thầy yếu tố “Niềm tin” là yếu tố tác động mạnh thứ tư cùng chiều ( β= 0.153) trong 6 yếu tố tác động lên quyết định mua hàng của sinh viên trên ứng dụng Shein Có thể lấy các biến trong yếu tố “Niềm tin” có mức độ trung bình về lựa chọn mức độ khá tương đồng nhau Trước khi đưa ra quyết định mua sắm, NTD vẫn đang có những định kiến về việc mua sắm, họ cân đong đo đếm giữa các sản phẩm và các hình thức mua hàng Chính vì vậy, công bố hình ảnh thực tế của sản phẩm, cung cấp những thông tin một cách chi tiết về chức năng công dụng và các vận hành sản phẩm là một điều cực kỳ cần thiết để gia tăng niềm tin của NTD Đưa ra các chính sách bảo vệ NTD bằng cách cải thiện, điều chỉnh các chính sách về hỗ trợ hoàn tiền/ hoàn trả hàng như rút ngắn thời gian hoàn trả, thao tác dễ dàng hơn, thông tin về việc hoàn trả cần được phản hồi nhanh nhất có thể để tránh gây khó chịu, bức xúc cho khách hàng, với mục đích cuối cùng là hướng đến quyền lợi của khách hàng.

Đa dạng sản phẩm (Hệ số β = 0.123)

Bảng 5-6: Giá trị trung bình của thang đo đa dạng sản phẩm

Các sản phẩm trên ứng dụng Shein có mẫu mã đa dạng 247 3.53 1.003

Shein cung cấp các sản phẩm mà nơi tôi sống không có bán 247 3.42 1.028

Cùng một sản phẩm Shein cung cấp đa dạng mức giá để lựa chọn 247 3.56 0.998

Mặc dù là yếu tố có tác động yếu nhất trong 6 yếu tố được đo lường và phân tích thế nhưng yếu tố “Đa dạng sản phẩm” vẫn có tác động cùng chiều lên quyết định MSTT của sinh viên Sự đa dạng của sản phẩm mang lại kết quả tích cực trong việc khuyến khích khách hàng mua hàng, nó giúp họ thuận tiện hơn trong việc tìm kiếm sản phẩm cần mua, tạo sự cạnh tranh trực tiếp đên phương thức mua hàng trực tiếp và các sàn TMĐT khác Với mức lựa chọn trung bình 3.56 cho ta thấy mức giá là thang đo giúp NTD so sánh giữa các sản phẩm cùng loại, Shein có thể phát triển công cụ giúp NTD so sánh nhanh yếu tố giá của một sản phẩm, hỗ trợ người dùng đẩy nhanh quá trình đưa ra quyết định của bản thân Do mỗi người tiêu dùng có những sở thích khác nhau, thế nên nếu Shein càng tạo ra nhiều danh sách lựa chọn sẽ có nhiều lựa chọn hơn, tối ưu quá quá trình trải nghiệm ứng dụng Shein Giúp đỡ NTD trong thời gian xử lý thông tin sản phẩm và so sánh lựa chọn sản phẩm cuối cùng sẽ giảm xuống, bởi vì dù có mức độ đa dạng của sản phẩm được cung cấp cao thì nhờ các thang đó về giá và danh sách so sánh được tạo tự động thì sự khác biệt giữa mỗi sản phẩm được nhận biết một cách dễ dàng và do đó người tiêu dùng có thể so sánh các sản phẩm, xử lý thông tin và có thể cân nhắc sản phẩm tương đối nhanh chóng.

Hạn chế của nghiên cứu

Bài nghiên cứu về tác động của các yếu tố đến quyết định mua hàng trên ứng dụng Shein của sinh viên khu vực thành phố Thủ Đức có đóng góp nhất định về khía cạnh khoa học và một phần về thực tiễn cho đề tài tuy nhiên không thể không thừa nhận vẫn còn tồn tại một số hạn chế còn tồn đọng

Thứ nhất, đề tài nghiên cứu này được tác giả tiến hành khảo sát, nghiên cứu thông qua cách thức phi xắc suất thuận tiện, do đó số lượng người khảo sát không thể hiện được hết đặc điểm của đối tượng nghiên cứu Do đó, chưa phản ánh khách quan nhất có thể và có thể khác biệt khi thu thập đa dạng nhóm người hơn

Thứ hai, nghiên cứu chỉ tập trung vào sáu yếu tố như: kỳ vọng về hiệu năng, ảnh hưởng xã hội, sự tiện lợi, đa dạng sản phẩm, nhận thức rủi ro, niềm tin Do điều kiện còn hạn chế, vì thế nghiên cứu chưa thể tiến hành nhữngyếu tố khác cũng ảnh hưởng đến đến quyết định MSTT của sinh viên trên ứng dụng Shein tại khu vực Thành phố Thủ Đức

Cuối cùng, những đánh giá, hàm ý quản trị được đề xuất chỉ dựa trên những phỏng đoán và suy nghĩa của tác giả sẽ chưa được cụ thể, rõ ràng vì tác giả chưa có kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu nên Shein chỉ nên xem đây là tài liệu để tham khảo kèm với ý kiến của những người có chuyên môn trong ngành để cho ra được chiến lược kinh doanh phù hợp và hiệu quả nhất.

Hướng nghiên cứu tiếp theo

Với mong muốn đóng góp thêm cho những hướng nghiên cứu kế tiếp Tác giả xin trình bày một số kiến nghị như sau:

Thực hiện điều chỉnh, phân tích và bổ sung thêm các yếu tố khác nhằm xem xét và đánh giá sự tác động của nó như thế nào đối với quyết định mua của người tiêu dùng ngoài sáu nhân tố trong nghiên cứu của tác giả

Bên cạnh đó, những nghiên cứu kế tiếp có thể thực hiện ở quy mô lớn hơn và tăng kích thước mẫu bằng cách thu thập dữ liệu lớn hơn trên phạm vi rộng hơn

Trong chươngcuối này, tácgiả đã thảoluận kếtquả thu được từ nghiêncứu, đưa ra một số hàmýquảntrị nhằm giúp cho Shein biết được những yếutố ảnh hưởng đến quyếtađịnh muasắm của sinhviên để đưa ra chiến lược phùhợp và hiệuquả nhằm nâng cao, gia tăng tỷ lệ chuyển đổi thành đơn hàng cho doanh nghiệp Bêncạnh đó, tácgiả cũng sẽ liệtkê những điểm hạnchế của công trình nghiêncứu này và đề ra những hướng nghiên cứu khác trongtương lai.

Tiêu đề	Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến trên ứng dụng Shein của sinh viên tại khu vực Thành phố Thủ Đức
Tác giả	Nguyễn Hoài Gia Mỹ
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Thị Thanh Nhàn
Trường học	Trường Đại Học Ngân Hàng TP.Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	103
Dung lượng	2,5 MB