bài tập lớn nghiên cứu marketing nghiên cứu hành vi của khách hàng đối với dịch vụ thanh toán mua trước trả sau spaylater shopee

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: các yếu tố liên quan đến thanh toán trả góp SPaylater và hành vi của người tiêu dùng đối với các yếu tố này, ý định sử dụng SPaylate

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ THỰC TRẠNG LIÊN QUAN ĐẾN CHỦ ĐỀ NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết nghiên cứu

2.1.1 Hành vi mua của người tiêu dùng

Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ, hành vi người tiêu dùng chính là sự tác động qua lại giữa các yếu tố kích thích của môi trường với nhận thức và hành vi của con người mà qua sự tương tác đó, con người thay đổi cuộc sống của họ Còn theo Kotler

& Levy, đó là những hành vi cụ thể của một cá nhân khi thực hiện các quyết định mua sắm, sử dụng và vứt bỏ sản phẩm hay dịch vụ Spruyt (2007) chỉ ra rằng dự đoán hành vi phụ thuộc trực tiếp vào thái độ của người tiêu dùng, có liên quan tới kiến thức và kinh nghiệm của họ Ajzen và Fishbein (1980) khẳng định người tiêu dùng xem xét ý nghĩa của hành động trước khi quyết định tham gia hay không tham gia vào hành vi nhất định Lý thuyết Hành động hợp lý (Fishbein và Ajzen, 1975) và lý thuyết Hành vi dự định (Ajzen, 1991) là những lý thuyết tiêu biểu bắt nguồn từ nghiên cứu tâm lý xã hội và được ứng dụng rộng rãi trong bối cảnh marketing hiện tại, đặc biệt là nghiên cứu về hành vi của người tiêu dùng Theo Nguyễn và Lê (2021), hành vi của một người sẽ được quyết định bởi ý định thực hiện hành vi của người đó và ý định này chịu ảnh hưởng bởi hai yếu tố: thái độ đối với hành vi và chuẩn chủ quan

Proctor et al (1982) lưu ý rằng mục đích chính của phân tích hành vi người tiêu dùng là giải thích lý do tại sao người tiêu dùng hành động theo những cách cụ thể trong một số trường hợp nhất định Họ cố gắng xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng, đặc biệt là các khía cạnh kinh tế, xã hội và tâm lý có thể chỉ ra sự kết hợp tiếp thị được ưa chuộng nhất mà ban quản lý nên lựa chọn Phân tích hành vi của người tiêu dùng giúp xác định hướng mà hành vi của người tiêu dùng có thể tạo ra và đưa ra các xu hướng ưa thích trong phát triển sản phẩm và các thuộc tính của phương pháp truyền thông thay thế Phân tích hành vi của người tiêu dùng xem người tiêu dùng là một biến số khác trong chuỗi tiếp thị, một biến không thể kiểm soát được và sẽ diễn giải sản phẩm hoặc dịch vụ không chỉ về các đặc điểm vật lý, mà trong bối cảnh của hình ảnh này theo cấu trúc xã hội và tâm lý của người tiêu dùng cá nhân đó (hoặc nhóm người tiêu dùng)

2.1.2 Ý định sử dụng SPaylater Ý định là một yếu tố được sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện một hành vi trong tương lai Theo Ajzen (1991), ý định là một yếu tố tạo động lực, thúc đẩy một cá nhân sẵn sàng thực hiện hành vi Mối liên hệ giữa ý định và hành vi thực tế cũng đã được đề cập trong mô hình hành vi có hoạch định (Theory of Planned Behavior), trong đó hành vi của một người được dự đoán theo ý định và ý định được xác định chung bởi thái độ, chuẩn mực chủ quan và sự kiểm soát hành vi liên quan đến hành vi đó Nghiên cứu của Warshaw (1980), Kalwanmi & Silk (1982) và Mullett & Karson (1985) đã chỉ ra sự khác biệt giữa ý định và hành vi thực tế nằm trong nhận thức cá nhân của mỗi người mua hàng Tuy nhiên, hầu hết các nghiên cứu đều nhận định rằng ý định được coi là động cơ quan trọng để dẫn tới hành vi, là dấu hiệu cho biết con người sẽ cố gắng đến mức nào hay dự định sẽ dành bao nhiêu nỗ lực vào việc thực hiện một hành vi cụ thể Nếu các nguồn lực hay cơ hội cần thiết được thỏa mãn sẽ làm nảy sinh những ý định hành động và cùng với ý định hành động thì hành vi sẽ được thực hiện Theo Chang (1998), con đường từ các chuẩn mực chủ quan đến ý định lựa chọn sản phẩm/dịch vụ đóng vai trò quan trọng và chịu sự ảnh hưởng của môi trường xã hội đối với sự hình thành thái độ của mỗi cá nhân Thái độ đối với hành vi đề cập đến mức độ mà một người đánh giá thuận lợi hoặc không thuận lợi đối với hành vi đó, thái độ càng thuận lợi đối với một hành vi thì ý định của cá nhân để thực hiện hành vi được xem xét càng mạnh (Ajzen, 1991) Vì vậy khách hàng có thể cảm nhận sự thuận tiện, dễ dàng, an toàn trong việc mua hàng và thanh toán bằng hình thức mua trước trả sau và đưa ra ý định lựa chọn phương thức này để thực hiện giao dịch

2.1.3 Lý thuyết Mua trước trả sau

Mua trước trả sau (MTTS), tiếng Anh gọi là buy now, pay later (BNPL), là một dạng hoạt động tài chính ngắn hạn cho phép người tiêu dùng có thể mua hàng ở thời điểm hiện tại và thanh toán ở một mốc thời gian trong tương lai.(Rebecca Lake - 2023) MTTS nói chung được cơ cấu giống như quá trình cho vay tiền theo hình thức trả góp với các bên liên quan bao gồm: người tiêu dùng, chuyên gia tài chính và người bán Chuyên gia tài chính sẽ thay mặt người tiêu dùng để trả tiền cho người bán khi người tiêu dùng mua hàng hóa hoặc dịch vụ.[3] Khoản cần thanh toán này sau đó được người tiêu dùng hoàn lại quá thời hạn bằng những lần trả góp đồng đều Số lượng trả góp và khoảng thời gian thanh toán thì khác nhau tùy thuộc vào chuyên gia tài chính MTTS (Amirah Syahirah Bte Baharun - 2022)

2.1.4 Lý thuyết về Tính hữu ích

Tính hữu ích là “mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ nâng cao hiệu suất đối với công việc” (Davis, 1989), tính hữu ích là một điều kiện quan trọng để chấp nhận một hệ thống TTĐT (Chou & Cộng sự, 2004) Trong bối cảnh của TMĐT, tính tiện lợi đề cập đến mức độ mà người dùng tin rằng họ sẽ được hưởng lợi từ việc sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến (Chen & cộng sự, 2005) Eastin

(2002) đã nghiên cứu 4 hoạt động TMĐT (mua sắm trực tuyến, ngân hàng, đầu tư và hệ thống thanh toán điện tử) và cho rằng trước khi sử dụng các hoạt động TMĐT, sự thuận tiện và tính hữu ích sẽ giúp dự đoán việc người dùng có quyết định sử dụng hay không Davis (1989), Teoh & Cộng sự (2013) cho rằng tính hữu ích của một hệ thống TTĐT có thể ảnh hưởng đến nhận thức và thái độ mà người tiêu dùng dành cho chính sản phẩm, nhà cung cấp hàng hóa và bên trung gian cung cấp dịch vụ TTĐT Vì vậy, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H1: Tính hữu ích của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

2.1.5 Lý thuyết về Tính dễ sử dụng

Nhận thức dễ sử dụng là “Mức độ mà một cá nhân tin rằng việc sử dụng hệ thống cụ thể sẽ không tốn nhiều công sức” (Davis, 1989, tr.320) Hệ thống công nghệ đổi mới được coi là dễ sử dụng hơn và ít phức tạp hơn sẽ có nhiều khả năng được chấp nhận và được sử dụng bởi người sử dụng tiềm năng (Davis và cộng sự, 1989)

Về mặt lý thuyết, dễ sử dụng được nhận thức khi người tiêu dùng cảm thấy hệ thống thanh toán điện tử không khó hiểu, học hỏi và sử dụng Vì lý do này, tính dễ sử dụng được coi là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc chấp nhận và sử dụng các công nghệ mới của người tiêu dùng.

Tính dễ sử dụng là việc thực hiện các thao tác trong thanh toán đối với

SPaylater dễ dàng và thuận tiện Một sản phẩm ứng dụng công nghệ như TTĐT sẽ được người tiêu dùng coi là hữu ích khi được sử dụng một cách dễ dàng (Legris & cộng sự, 2003; Venkatesh & Davis, 2000) Flavian & cộng sự (2006) nhận định tính dễ sử dụng một hệ thống giúp làm gia tăng mức độ tin cậy đối với giao dịch trực tuyến Điều này được giải thích bởi việc tăng khả năng có thể sử dụng một cách thành thạo, uyển chuyển hơn sẽ làm giảm khả năng xảy ra lỗi và đây là khóa cạnh quan trọng khi cung cấp dịch vụ mua sắm hay tài chính trực tuyến Việc cung cấp một dịch vụ thanh toán thúc đẩy khả năng tương tác của khách hàng là một tiêu chí quan trọng thu hút người tiêu dùng (Ainscough & Luckett, 1996) Thậm chí một phản hồi chậm của bất kỳ tương tác với khách hàng cũng dẫn đến chậm trễ kết quả cung cấp dịch vụ và khiến người tiêu dùng có xu hướng cảm thấy không chắc chắn về việc giao dịch có được hoàn thành hay không Do vậy, Abrazhevich (2001) kết luận rằng việc thiết kế thành công hệ thống thanh toán điện tử từ quan điểm người dùng đóng vai trò quan trọng để thu hút sự chấp nhận của khách hàng đối với việc sử dụng hệ thống này để tiến hành mua hàng trực tuyến Tínhdễ sử dụng (hoặc khả năng sử dụng) liên quan đến sự dễ hiểu của hệ thống thanh toán, tính đơn giản của thanh toán và sự dễ dàng thao tác với hệ thống điều hướng, mức độ có thể kiểm soát của người tiêu dùng (Flavian & cộng sự 2006) Vì vậy giả thuyết được đề xuất:

H2: Tính dễ sử dụng của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

Chính sách hỗ trợ liên quan đến các hoạt động thanh toán mua trước trả sau của SPaylater là những cơ chế chính sách, quy tắc, quy định của bên cung cấp dịch vụ nhằm cam kết và đảm bảo với người tiêu dùng về nghĩa vụ, trách nhiệm của họ đối với người tiêu dùng đã và đang sử dụng SPaylater để mua hàng trên sàn thương mại điện tử Chính sách bao gồm các điều khoản hỗ trợ khách hàng, bồi thường, hoàn tiền hay đổi trả hàng hóa, giải quyết khiếu nại Antinoja & Scherling (2019) đã khẳng định chính sách hỗ trợ xuất phát từ 2 khía cạnh là sự tin cậy và sự bảo mật Điều này cho thấy chính sách hỗ trợ và dịch vụ khách hàng đóng góp tích cực vào việc xây dựng kinh nghiệm hoặc tăng tỷ lệ nhận thức tốt từ phía người tiêu dùng về dịch vụ của người bán Shopee phải đảm bảo rằng các chính sách của SPaylater là công bằng và hấp dẫn khách hàng, kể cả đối với việc mua trước trả sau Nếu nhà bán lẻ không đưa ra được sự đảm bảo này thì người tiêu dùng thường có xu hướng trở nên nghi ngờ và tránh mua sản phẩm tại website bán hàng đó (Antinoja & Scherling, 2019) Điều này cũng tương tự đối với chính sách của SPaylater áp dụng cho việc mua trước trả sau của khách hàng Vì vậy giả thuyết nghiên cứu được đề xuất như sau:

H3: Chính sách hỗ trợ của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

2.1.7 Lý thuyết về Tính an toàn

Vấn đề bảo mật trong hệ thống thanh toán điện tử và thực hiện việc đăng ký thanh toán khá phức tạp vì rủi ro được phân chia cho cả người bán, người mua và các bên trung gian thực hiện hỗ trợ quá trình thanh toán (Fianyi & Zia, 2019) Sự gia tăng của tội phạm không gian mạng và sự phát triển của các công cụ thâm nhập dữ liệu cá nhân đã ảnh hưởng đến an ninh thương mại điện tử và làm gia tăng các vụ đánh cắp danh tính người dùng, xâm phạm quyền riêng tư tài chính (Fianyi & Zia, 2019) Fang

& cộng sự (2015) mô tả rằng bảo mật là mức độ mà người dùng tin rằng sử dụng một ứng dụng cụ thể sẽ không có rủi ro Ashrafi & Ng (2009) đề xuất rằng việc tiến hành các bước nhằm xác thực danh tính chủ tài khoản trong các giao dịch trực tuyến nên được diễn ra thông qua hệ thống mật khẩu không thể tái sử dụng lại (hay mã số chỉ có hiệu lực một lần trong khoảng thời gian nhất định ) để đảm bảo quyền kiểm soát thông tin tài chính của người mua cũng như việc chia sẻ thông tin cho người bán hoặc nhà cung cấp dịch vụ (Quan & cộng sự, 2020) Nghiên cứu của Raja & cộng sự (2008) cho rằng để tăng cường tính an toàn và bảo mật, cần tăng tỷ lệ tham gia của các tổ chức phát hành hay cung cấp dịch vụ thanh toán liên quan để giảm bớt các mối đe dọa Vì vậy, giả thuyết nghiên cứu được đề xuất:

H4: Tính an toàn của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

2.1.8 Lý thuyết về Chuẩn chủ quan

Chuẩn mực chủ quan có thể được mô tả là “Nhận thức của cá nhân về các áp lực của xã hội đến việc thực hiện hay không thực hiện một hành vi” (Ajzen, 1991, tr.188)

Mối quan hệ chuẩn chủ quan và quyết định hành vi là nền tảng của TRA (Mô hình lý thuyết hành động hợp lý) và TPB Chuẩn chủ quan và quyết định hành vi có tác động tích cực Đó là, khi các cá nhân nhận thức một kỳ vọng xã hội cao hơn cho hành vi nhất định, người tiêu dùng sẵn sàng nhận lời khuyên từ các nguồn tham khảo và có xu hướng tuân theo một chuẩn chủ quan mạnh mẽ hơn theo hành vi, do đó có quyết định để thực hiện hành vi đó (Ajzen 1985, 1991) Hartwick và Barki (1994), trong một nghiên cứu thực nghiệm về sự tham gia, cũng ủng hộ mối quan hệ giữa chuẩn chủ quan liên quan đến sử dụng và quyết định sử dụng và kết luận rằng trong việc phát triển hệ thống thông tin, chuẩn chủ quan là yếu tố quyết định quan trọng (Hartwick và Barki 1994, tr.462) Nghiên cứu trước đây chỉ ra rằng, chuẩn chủ quan có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định hành vi của người tiêu dùng Do đó, giả thuyết được đề xuất:

H5: Chuẩn chủ quan ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng.

Một số Mô Hình Nghiên Cứu trước đó

2.2.1 Nghiên cứu ngoài nước a Mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng thanh toán điện tử của người tiêu dùng (Taylor và Todd năm 1995b)

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu của Taylor & Todd (1995b)

Nghiên cứu này chỉ ra khả năng của TAM (Mô hình chấp nhận công nghệ) để dự đoán quyết định hành vi của người sử dụng -công nghệ mới và việc sử dụng thực tế đã được hỗ trợ bởi rất nhiều nghiên cứu thực nghiệm nhưng mô hình này không có hai nhân tố (nhân tố xã hội và kiểm soát hành vi) đã được chứng minh bởi nhiều nghiên cứu để có khả năng đáng kể ảnh hưởng đến việc sử dụng thực tế của người sử dụng trong việc sử dụng công nghệ mới Taylor và Todd (1995) đã đề xuất một mô hình C-TAM-TPB bằng cách kết hợp mô hình TPB (Mô hình lý thuyết hành vi hoạch định) và TAM b Mua trước, trả sau: Các yếu tố quyết định của dịch vụ trả sau ảnh hưởng tới lối sống của xã hội ( Rex Carlgeorge Engelberth Edyson Rompas, Sifrid

Hình 2.2 Mô hình nghiên cứu của Rex Carlgeorge Engelberth Edyson Rompas,

Sifrid Pangemanan, Joy Elly Tulung - 2020

Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến độc lập là: Lợi ích giao dịch, Quảng cáo chuyển đổi và Giảm giá đồng thời ảnh hưởng đến biến phụ thuộc Lối sống của Xã hội Lợi ích giao dịch với tư cách là một trong những biến độc lập có mối quan hệ tích cực và ảnh hưởng đáng kể đến Lối sống của xã hội Lợi ích giao dịch trường hợp cụ thể này là lợi ích của việc sử dụng dịch vụ mua trước trả sau; tạo ra cảm giác mua sắm nhanh chóng thoải mái đối với sinh viên đại học, điều này làm thay đổi lối sống của sinh viên một cách hiệu quả Quảng cáo chuyển đổi là một trong những biến độc lập có mối quan hệ tích cực nhưng không tác động đáng kể đến Lối sống của xã hội Tác động của Quảng cáo chuyển đổi không lớn bằng các lợi ích khác; tuy nhiên nó vẫn có thể mang lại những thay đổi đơn thuần trong lối sống của sinh viên đại học hướng tới sự tồn tại của các tiện ích bổ sung trong dịch vụ trả tiền sau Giảm giá là một biến độc lập có mối quan hệ tích cực và có tác động đáng kể đến Lối sống của xã hội Thông qua Chiết khấu từ mua trước trả sau, nó có thể ảnh hưởng đến lối sống của sinh viên đại học; điều đó có thể xảy ra vì giảm giá tạo cơ hội cho sinh viên đại học mua nhiều sản phẩm hơn phù hợp với điều kiện mua sắm hiện tại của sinh viên

2.2.2 Nghiên cứu trong nước a Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Thế hệ Z tại Việt Nam (Tạ Văn Thành, Đặng Xuân Ơn 2021)

Kết quả nghiên cứu cho thấy có 4 nhân tố: nhận thức tính hữu ích, niềm tin, cảm nhận rủi ro và tâm lý an toàn có ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của thế hệ Z Cụ thể là: tâm lý an toàn khi mua sắm trực tuyến đóng góp cao nhất sau đó là sự hữu ích khi tham gia mua sắm trực tuyến Phát hiện này phù hợp với nghiên cứu của Tunsakul (2020),

Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu của Tạ Văn Thành, Đặng Xuân Ơn (2021) b Nghiên cứu những yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên tại trường đại học công nghiệp thành phố Hồ Chí Minh (Đoàn Thị Thanh Thư, Đàm Trí Cường 2021) Đề tài này đã khảo sát bằng bảng hỏi cho 309 sinh viên trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh cho việc xác định nhân tố ảnh hưởng chủ yếu đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố “Nhận thức sự hữu ích có mối quan hệ cùng chiều và là nhân tố tác động mạnh nhất đến “Ý định mua sắm trực tuyến” của sinh viên trường Đại học Công nghiệp Thành Phố HCM Yếu tố

“Niềm tin” có mối quan hệ cùng chiều và là nhân tố tác động mạnh thứ 2, tiếp đó là tác động của yếu tố “Chuẩn chủ quan” và “Nhận thức dễ sử dụng

Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Đoàn Thị Thanh Thư, Đàm Trí Cường (2021) c Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng phương thức thanh toán điện tử của người tiêu dùng (NCS ThS Vũ Văn Điệp năm 2017)

Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của NCS ThS Vũ Văn Điệp (2017)

Với mô hình nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng phương thức thanh toán điện tử của người tiêu dùng, tác giả mong muốn sẽ tìm và phân tích để xác định các nhân tố có vai trò quyết định đối với quyết định sử dụng thanh toán điện tử của người tiêu dùng Thông qua đó, có thể giúp các doanh nghiệp, các ngân hàng và các nhà cung cấp dịch vụ thanh toán điện tử xác định các chiến lược xây dựng và phát triển và nâng cao hơn nữa các dịch vụ thanh toán điện tử d Các nhân tố trong thanh toán trực tuyến ảnh hưởng đến ý định mua hàng và quyết định chi trả trong thương mại điện tử B2C: Nghiên cứu tại thị trường Hà Nội (Nguyễn Hồng Quân 2021)

Kết quả nghiên cứu cho thấy các yếu tố tính an toàn, tính dễ sử dụng, tính hữu ích và tầm quan trọng của chính sách đều tác động tích cực đến hành vi mua của người tiêu dùng Mức tác động của 2 biến là chính sách hỗ trợ và tính phổ biến lên hành vi người tiêu dùng có hệ số tương quan hồi quy lớn hơn nhiều so với tính hữu ích và dễ sử dụng Điều này cho thấy, yếu tố liên quan đến chính sách trong môi trường thanh toán trực tuyến và sự tín nhiệm của cộng đồng xã hội với TTĐT ở Việt Nam thực sự là các yếu tố then chốt, có tác động tích cực và trực tiếp lên hành vi thực tế của người tiêu dùng tại các website Bài viết đã cung cấp bằng chứng về mối liên hệ giữa các nhân tố của TTĐT tác động tới hành vi mua hàng của người tiêu dùng dưới ý định mua hàng và chấp nhận chi trả cho đơn hàng

Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Hồng Quân (2021) e Nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ mobile

Banking của khách hàng tại Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, chi nhánh tỉnh Thanh Hóa (TS Lê Hoằng Bá Huyền và Lê Thị Hương Quỳnh năm 2018)

Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của TS Lê Hoằng Bá Huyền và Lê Thị Hương

Nghiên cứu này giả thuyết rằng các yếu tố ảnh hưởng đến chấp nhận và sử dụng mobile banking bao gồm:

 Hiệu quả mong đợi: Mức độ mọi người tin tưởng rằng sử dụng hệ thống này sẽ làm giúp cho công việc của họ đạt hiệu quả cao hơn

 Nhận thức dễ sử dụng: Mức độ mà mọi người tin tưởng rằng sử dụng hệ thống này là dễ dàng đăng nhập và sử dụng dịch vụ mobile banking

 Ảnh hưởng xã hội: Là một cá nhân cảm nhận và sẽ sử dụng mobile banking bị tác động mạnh bởi những người xung quanh họ

 Nhận thức sự tin cậy: Là mức độ tin tưởng rằng một tổ chức sẽ xử lý tất cả các giao dịch một cách an toàn và bảo mật thông tin cá nhân.

 Khả năng tương thích: Là môi trường bên ngoài giúp người dùng vượt qua rào cản sử dụng một ngành công nghệ thông tin mới

 Nhận thức về chi phí giao dịch: Là mức độ tin tưởng vào khoản thanh toán việc sử dụng mobile banking

 Ý định sử dụng: Là sự sẵn sàng chấp nhận sử dụng mobile banking của khách hàng

 Mức độ sử dụng: Là việc sử dụng thường xuyên dịch vụ mobile banking của khách hàng f Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng tỉnh An Giang (Nguyễn Đinh Yến Oanh và Phạm Thị Bích Uyên năm 2017)

Kết quả nghiên cứu cho thấy thang đo lường ý định bao gồm bảy thành phần chính là tính linh hoạt, dịch vụ đa dạng, nhận thức sự hữu ích, nhận thức sự tín nhiệm và nhận thức tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan và sự đa dạng Trong đó, tính linh hoạt là thành phần có ảnh hưởng mạnh nhất đến ý định sử dụng dịch vụ TMDĐ của người tiêu dùng Nên, doanh nghiệp cần quan tâm thúc đẩy ý định sử dụng của người tiêu dùng, thông qua các nhân tố chính ảnh hưởng đến ý định, từ đó áp dụng những chiến lược phù hợp nhằm nâng cao sự chấp nhận TMDĐ

Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Nguyễn Đinh Yến Oanh và Phạm Thị Thúy

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Sau khi đã tham khảo các cơ sở lý thuyết và các nghiên cứu trong và ngoài nước, nhóm đã quyết định dựa trên mô hình gốc của NCS ThS Vũ Văn Điệp năm (2017), Nguyễn Hồng Quân (2021) và Đoàn Thị Thanh Thư, Đàm Trí Cường (2021) để đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:

Hình 3.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ nhóm nghiên cứu

Giả thuyết nghiên cứu

H1: Tính hữu ích của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

H2: Tính dễ sử dụng của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

H3: Chính sách hỗ trợ của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

H4: Tính an toàn của thanh toán mua trước trả sau có tác động cùng chiều tới ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng trực tuyến

H5: Ảnh hưởng xã hội ảnh hưởng tích cực đến quyết định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng

Tính an toàn Ý định sử dụng SPaylater

Phương pháp nghiên cứu

3.3.1 Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu

Nghiên cứu, tìm hiểu, phân tích và tổng hợp các bài luận văn, nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến đề tài: Hành vi mua sắm thời trang của người tiêu dùng nói chung và tại các thương hiệu có đại diện là người nổi tiếng nói riêng, hay tác động của người nổi tiếng đến quá trình ra quyết định mua của khách hàng Từ đó, thiết lập cơ sở lý thuyết, xây dựng mô hình nghiên cứu và các giả thuyết, thang đo cho đề tài

Phương pháp nghiên cứu định tính: Phân tích, đánh giá, thống kê, xử lý thủ công, tiến hành trong giai đoạn đầu để bước đầu xây dựng mô hình, đồng thời thiết lập các biến số đo lường sao cho phù hợp với bối cảnh nghiên cứu tại Việt Nam Ngoài việc kiểm tra câu từ có phù hợp và được hiểu đúng, rõ ràng, nghiên cứu này cũng tìm hiểu và bổ sung thêm các yếu tố khác ngoài các yếu tố trong mô hình nghiên cứu với sự góp ý của giảng viên hướng dẫn và ý kiến của những người có kinh nghiệm

Phương pháp nghiên cứu đi ̣ nh lương: ̣ Quá trình nghiên cứu định lượng được tiến hành sau khi hiệu chỉnh thang đo sơ bộ từ kết quả thu được của việc nghiên cứu định tính, cuối cùng hoàn thiện bảng câu hỏi chính thức Bảng câu hỏi được phát đến từng đối tượng nghiên cứu trong mẫu nghiên cứu được thiết kế để thu thập dữ liệu cần thiết cho việc xử lý bằng phần mềm SPSS 26 Thông qua các bước: Thông kế mô tả, đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha, kiểm định sự khác biệt trung bình, phân tích tương quan, phân tích hồi quy Với các số liệu phân tích thu được, nhóm tác giả sẽ đưa ra những kết quả được tìm thấy và những vấn đề có thể kết luận

Nghiên cứu này được tiến hành qua các bước cụ thể như sau:

Sau khi xác định vấn đề nghiên cứu thì nhóm nghiên cứu tìm những bài nghiên cứu, luận văn trong và ngoài nước có liên quan đến đề tài để làm cơ sở xây dựng lý thuyết Dựa vào đó để đưa ra thang đo sơ bộ và thảo luận kỹ lưỡng, thông qua tham khảo và tiếp thu ý kiến thầy cô cùng các chuyên gia để chỉnh sửa và điều chỉnh thang đo để có được tính mạch lạc, rõ ràng trong quá trình điều tra bằng bảng hỏi, cũng như để phù hợp với bối cảnh Hà Nội, Việt Nam, nhằm lấy được kết quả phản ánh chính xác và đáng tin cậy nhất

Sử dụng phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập dữ liệu sơ cấp bằng cách sử dụng bảng hỏi khảo sát các đối tượng nghiên cứu đã xác định (n 00), nhằm thu được kết quả kiểm nghiệm mô hình và các giả thuyết được đặt ra trước đó

Hình 3.2 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

Dữ liệu thu được từ bảng khảo sát được mã hóa và xử lý trên phần mềm SPSS26, tiến hành phân tích, kiểm định các nội dung cần thiết để đưa ra kết quả phù hợp với mục đích nghiên cứu, xác định được tác động giữa các biến, kiểm định giả thuyết và mức độ phù hợp của mô hình hồi quy.

Xây dựng thang đo

Bảng 3.1: Thang đo nghiên cứu

Nhân tố Ký hiệu Biến quan sát Nguồn

HI1 Sử dụng SPaylater tạo ra trải nghiệm mới lạ Al-Dala'in & cộng sự (2009); Teoh

HI2 Sử dụng SPaylater tiện lợi trong việc lựa chọn kỳ thanh toán linh hoạt dễ dàng

HI3 Tôi được sở hữu và sử dụng những sản phẩm mong muốn sớm hơn với SPaylater, tiết kiệm thời gian

HI4 Sử dụng SPaylater giúp tiết kiệm chi phí

DSD1 Giao diện SPaylater thân thiện với người dùng Al-Dala'in & cộng sự (2009); Teoh

DSD2 Thông tin về việc sử dụng SPaylater cụ thể rõ ràng

DSD3 Thao tác sử dụng SPaylater dễ dàng, đơn giản với người dùng

DSD4 SPayLater đã đưa ra đủ công cụ để tiếp cận sử dụng dịch vụ thanh toán trả góp

DSD5 Việc kích hoạt SPaylater nhanh chóng dễ dàng

CSHT1 Chính sách hỗ trợ khách hàng được mô tả rõ ràng trên website của SPaylater

Al-Dala'in & cộng sự (2009); Teoh

& cộng sự (2013); Barkhordari & cộng sự (2017)

CSHT2 Website truyền đạt rõ ràng về thanh toán mua trước trả sau của SPaylater.

CSHT3 Được Shopee phản hồi những thắc mắc về

CSHT4 Hỗ trợ xử lý hàng hóa khi sử dụng SPaylater

AT1 Có bước xác định danh tính và bảo mật khi sử dụng SPaylater

AT2 Có xác nhận sau thanh toán ở mỗi kỳ khi sử dụng

AT3 Được bảo vệ thông tin cá nhân theo chính sách bảo mật khi sử dụng SPaylater

CCQ1 Gia đình và bạn bè có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SPaylater của tôi

CCQ2 Đồng nghiệp của tôi có ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SPaylater

CCQ3 Các phương tiện truyền thông ảnh hưởng đến quyết định sử dụng dịch vụ SPaylater của tôi

CCQ4 Tôi thấy nhiều người sử dụng dịch vụ SPaylater Ý định sử dụng

YD1 Tôi sẽ sử dụng SPaylater để mua hàng nếu có lợi ích nhiều về giá cả, ưu đãi, voucher,

YD2 Tôi sẽ sử dụng SPaylater nếu chính sách và điều khoản có lợi cho người tiêu dùng

YD3 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ SPaylater trong thời gian tới

YD4 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ SPaylater nhiều hơn trong tương lai

YD5 Tôi sẵn sàng giới thiệu bạn bè người thân sử dụng

Kalinic và Marinkovic (2015) Nguồn: Kết quả tổng hợp của nhóm nghiên cứu

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU, ĐÁNH GIÁ

Thống Kê Mô Tả Mẫu Khảo Sát

- Tổng thể đối tượng của nghiên cứu của đề tài này là các khách hàng có độ tuổi từ 18 trở lên Đang làm việc, học tập và sinh sống tại thành phố Hà Nội

- Dữ liệu sơ cấp đã được nhóm thu thập theo phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên thông qua trả lời bảng câu hỏi Nhóm đã phát ra và thu về 318 phiếu khảo sát ( 0 phiếu offline và 318 phiếu online ) để tiến hành phân tích chính thức

Kết quả mô tả nghiên cứu nhóm đã thu thập được như sau :

Bảng 4.1 Mô tả mẫu khảo sát Đặc điểm Số lượng Tỷ lệ

Nghề nghiệp Học sinh, sinh viên 145 45,6%

Tần suất mua sắm trực tuyến hàng tháng

Tổng 318 Đã từng nghe đến mua sắm trực tuyến bằng phương pháp trả góp Đã từng 305 96%

Phương thức thanh toán khi mua sắm trực tuyến

Trả góp bằng thẻ tín dụng 30 9,4%

Thẻ tín dụng/thẻ ghi nợ 16 5%

Thanh toán khi nhận hàng

Tổng 318 Đã từng sử dụng phương thức trả góp Spaylater Đã từng 303 95,3%

Sử dụng phương thức trả góp khi giá cả của sản phẩm

Về giới tính trong 318 phiếu khảo sát đã thu có số bạn nữ trả lời là 236 ( chiếm 74,2% phiếu ) chiếm đa số, bên cạnh đó số lượng bạn nam trả lời là 82 bạn chiếm 25,8% độ tuổi chạy từ 18 trở lên phù hợp với mục tiêu ban đầu đề ra với chủ yếu là các bạn trẻ từ 18-22 ( 142 người chiếm 44,7%) theo sau đó là độ tuổi 23-30 tuổi (109 người chiếm 34,3% ) 30-35 tuổi ( 45 người chiếm 14,2% ) và trên 35 tuổi ( 22 người chiếm 6,8% )

Về độ tuổi từ 18-22 chiếm phần lớn nên nghề nghiệp học sinh, sinh viên cũng chiếm tỷ trọng khá cao (145 người chiếm 45,6% ) theo sau là lao động tự do ( 114 người chiếm 35,8% )

Về phần thu nhập chủ yếu là những người có thu nhập dưới 5 triệu tham gia trả lời khảo sát ( dưới 5 triệu có 108 người chiếm 34% ), thứ hai là từ 10 đến 15 triệu ( 94 người chiếm 29,6% ) thứ ba là người có thu nhập từ 5 đến 10 triệu ( 70 người chiếm 22%) trên

15 triệu ( có 46 người chiếm 14,4% ) phiếu khảo sát thu thập được có độ tin cậy khá tối vì độ tuổi chủ yếu là 18-22 nên nghề nghiệp chủ yếu là học sinh, sinh viên bên cạnh đó thu nhập cũng khá thấp dưới 5 triệu là chủ yếu.

Tần suất mua sắm trực tuyến được thống kê nhiều nhất là một người mua sắm trực tuyến trung bình 3-7 lần/tháng ( 142 người chiếm 144,2% ) thứ hai là dưới 3 lần/tháng ( 122 người chiếm 38,4%) và cuối cùng là trên 7 lần/tháng ( 54 người chiếm 19,6 % ) Đa số người được phỏng vấn đã từng nghe đến phương pháp trả góp khi mua sắm trực tuyến ( 305 người đã từng nghe hoặc biết đến chiếm 96% ) vào chỉ có ( 13 người chiếm 4% là chưa biết hoặc chưa nghe)

Ví shopee Pay là phương tiện thanh toán được yêu thích nhất với ( 139 người lựa chọn chiếm 39% ), thứ là là phương án thanh toán sau khi nhận hàng ( 93 người lựa chọn chiếm 29,3% ) thứ ba là chuyển khoản ngân hàng ( 55 người lựa chọn chiếm 13,5% ), thứ 4 là trả góp bằng thẻ tín dụng ( 30 người chiếm 9,4% ) sau cùng là thẻ tín dụng/thẻ ghi nợ ( 16 người chiếm 5% )

Có 303 trong tổng số 318 người được phỏng vấn cho biết họ đã sử dụng spaylater để trả góp ( chiếm 95,3%,) chỉ có 14 người ( chiếm 5,7% ) là chưa từng sử dụng spaylater

Có 217 người ( chiếm 68,2% ) người được phỏng vấn cho biết họ thích trả góp khi sản phẩm có giá trị cao và 101 người chiếm 31,8% thích sử dụng spaylater với sản phẩm có giá trị thấp.

Đánh giá độ tin cậy của các thang đo bằng Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach's Alpha được dùng để đo lường tính nhất quán nội tại của thang đo

Hệ số Cronbach's Alpha càng cao thể hiện tính đồng nhất của các biến đo đường càng cao, tức là mức độ liên kết của các biến đo lường càng cao Nếu giá trị hệ số

Cronbach's Alpha từ 0.6 – 1 thì thang đo đo lường rất tốt, các biến sẽ đo lường một thuộc tính cần đo Bên cạnh đó, các biến có hệ số tương quan tổng biến (Corrected item total correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ xem xét loại bỏ ra khỏi thang đo

Trong bài nghiên cứu, nhóm nghiên cứu sử dụng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha để đánh giá độ tin cậy của các thang đo về Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn, Chuẩn chủ quan và Ý định sử dụng SPaylater

Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo

Bảng 4.2 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha cho các thang đo

- Thang đo Tính hữu ích: Cronbach’s Alpha = 0.879

- Thang đo Tính dễ sử dụng: Cronbach’s Alpha = 0.769

- Thang đo Chính sách hỗ trợ: Cronbach’s Alpha = 0.806

- Thang đo Tính an toàn: Cronbach’s Alpha = 0.860

- Thang đo Chuẩn chủ quan: Cronbach’s Alpha = 0.835

- Thang đo Ý định sử dụng SPaylater: Cronbach’s Alpha = 0.818

Ta thấy rằng, hệ số Cronbach's Alpha của các thang đo đều >0.7 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của tất cả các biến đều lớn hơn 0.3 Do vậy, tất cả các thang đo này đều đạt yêu cầu và các biến quan sát của thang đo này đều được đưa vào phân tích tiếp theo.

Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 EFA cho biến độc lập

Có 5 thành phần với 20 biến quan sát độ tin cậy trong kiểm định Cronbach‟s Alpha được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA Kết quả kiểm định như sau:

Bảng 4.3.1.: Kiểm định KMO và Bartlett’s

Kết quả phân tích EFA cho thấy hệ số KMO = 0,878 > 0,5 và hệ số Sig = 0,000 < 5% cho thấy dữ liệu hoàn toàn phù hợp để phân tích nhân tố khám phá Bên cạnh đó tổng phương sai trích đạt 66.134% > 50% cho thấy các biến quan sát có ý nghĩa tương quan với nhau và chúng giải thích được 66.134% biến thiên dữ liệu của 20 biến quan sát tham gia vào EFA

Bảng 4.3.2 Tổng phương sai trích

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared

Extraction Method: Principal Component Analysis

Tiến hành phân tích EFA lần 1, ta được bảng ma trận xoay các nhân tố như sau:

Bảng 4.3.3: Ma trận xoay các nhân tố

Extraction Method: Principal Component Analysis

Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a a Rotation converged in 6 iterations

Kết quả ma trận xoay cho thấy, 20 biến quan sát được phân thành 5 nhân tố, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0.5 và không có các biến xấu, do đó thang đo đạt giá trị hội tụ, các biến quan sát trong thang đo đều đóng góp vào khái niệm cần đo Và ta có các nhóm biến độc lập như sau:

Nhân tố Tính hữu ích (ký hiệu là HI) gồm 4 biến quan sát lần lượt ký hiệu là: HI1, HI2, HI3, HI4

Nhân tố Tính dễ sử dụng (ký hiệu là DSD) gồm 5 biến quan sát lần lượt ký hiệu là: DSD1, DSD2, DSD3, DSD4, DSD5

Nhân tố Chính sách hỗ trợ (ký hiệu là CSHT) gồm 4 biến quan sát lần lượt ký hiệu là: CSHT1, CSHT2, CSHT3, CSHT4

Nhân tố Tính an toàn (ký hiệu là AT) gồm 3 biến quan sát lần lượt ký hiệu là: AT1, AT2, AT3

Nhân tố Chuẩn chủ quan (ký hiệu là CCQ) gồm 4 biến quan sát lần lượt ký hiệu là: CCQ1, CCQ2, CCQ3, CCQ4

Ta sẽ tiếp tục sử dụng thang đo gồm các biến quan sát này để làm phần sau

4.3.2 EFA cho biến phụ thuộc

Thang đo Ý định sử dụng SPaylater được đo lường bằng 5 biến quan sát ký hiệu từ Y1, Y2, Y3, Y4, Y5 sau khi đạt độ tin cậy được sử dụng để phân tích nhân tố khám phá Kết quả kiểm định EFA như sau:

Bảng 4.3.4: Kiểm định KMO và Bartlett’s cho biến phụ thuộc

Hệ số KMO = 0.785 > 0.5 và Bartlett‟s với Sig = 0.000 < 0.05, cho thấy điều kiện đủ để phân tích nhân tố là thích hợp và đạt yêu cầu

Bảng 4.3.5: Tổng phương sai trích cho biến phụ thuộc

Initial Eigenvalues Extraction Sums of Squared Loadings Total % of Variance Cumulative % Total % of Variance Cumulative %

Extraction Method: Principal Component Analysis

Tại mức giá trị Eigenvalue = 2,898 > 1, phân tích nhân tố đã rút trích được một nhân tố từ biến quan sát với phương sai trích là 57,694% >50% đạt yêu cầu

Bảng 4.3.6: Ma trận cho biến phụ thuộc

Principal Component Analysis a 1 components extracted

Bảng Rotated Component Matrix xuất hiện dòng thông báo: Only one component was extracted The solution cannot be rotated Điều này xảy ra nghĩa là EFA chỉ trích được một nhân tố duy nhất từ các biến quan sát đưa vào Việc trích được chỉ một nhân tố cho biết thang đo đưa vào đảm bảo được tính đơn hướng, các biến quan sát hội tụ khá tốt Lúc này, việc đọc kết quả sẽ dựa vào bảng ma trận chưa xoay Component Matrix thay vì bảng ma trận xoay Rotated Component Matrix

Tại đây, tất cả các hệ số nhân tố của các biến đều lớn hơn 0.5, do đó đạt yêu cầu Như vậy kết quả phân tích nhân tố nhân tố khám phá EFA cho thấy các thang đo đạt giá trị hội tụ, đạt yêu cầu về giá trị và độ tin cậy, các biến quan sát đại diện được cho các khái niệm cần đo.

Hiệu chỉnh mô hình nghiên cứu và các giả thuyết

Kết quả phân tích nhân tố khám phá đối với tất cả các biến trong mô hình không có sự thay đổi nào và tính chất của mỗi thành phần cũng không bị thay đổi, không có phát sinh nhân tố mới Do đó mô hình nghiên cứu và các giả thuyết ban đầu vẫn được giữ nguyên và không cần hiệu chỉnh.

Kiểm định sự khác biệt giữa các biến định tính

Bảng 4.5.1: Kiểm định sự khác biệt về giới tính

Giả thuyết Diễn giải Mức ý nghĩa chấp nhận

H0 Không có sự khác biệt giữa nam và nữ về ý định sử dụng SPaylater

H1 Có sự khác biệt giữa nam và nữ về ý định sử dụng

Bảng 4.5.2: Kiểm định T - Test cho sự khác biệt về giới tính

Levene's Test for Equality of Variances t-test for Equality of Means

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper YDTB Equal variances assumed 244 622 -.429 301 668 -.03640 08486 -.20339 13059 Equal variances not assumed -.408 118.606 684 -.03640 08929 -.21321 14040

Từ bảng,ta thấy rằng Sig Levene’s Test = 0.622 > 0.05 thì phương sai giữa hai lựa chọn của biến định tính ở trên không có sự khác nhau Do đó, sử dụng kết quả kiểm định T ở dòng phương sai thay đổi (Equal variances assumed) với mức ý nghĩa Sig 0.668 > 0.05, có thể kết luận rằng không có sự khác biệt giữa nam và nữ về ý định sử dụng SPaylater Hay nói cách khác, ý định sử dụng SPaylater không bị ảnh hưởng bởi giới tính

Bảng 4.5.3: Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi

Giả thuyết Diễn giải Mức ý nghĩa chấp nhận

H0 Không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các độ tuổi.

H1 Có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các độ tuổi

Bảng 4.5.4: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai

Từ bảng Test of Homogeneity of Variances, ta thấy Sig của Levene Statistic là 0.474> 0.05 Như vậy có thể khẳng định có sự đồng nhất về phương sai giữa các nhóm độ tuổi Như vậy có thể nói phương sai về ý định sử dụng SPaylater của các nhóm độ tuổi không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Kết quả phân tích Anova có thể sử dụng được.

Bảng 4.5.5: Kiểm định sự đồng nhất của giá trị trung bình

Bảng cho thấy kết quả phân tích Anova giữa độ tuổi và ý định sử dụng SPaylater Với giá trị Sig = 0.127 > 0.05, ta có thể kết luận không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm độ tuổi.

Bảng 4.5.6: Kiểm định sự khác biệt về nghề nghiệp

Giả thuyết Diễn giải Mức ý nghĩa chấp nhận

H0 Không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm nghề nghiệp.

H1 Có sự khác biệt về ýđịnh sử dụng SPaylater giữa các nhóm nghề nghiệp

Bảng 4.5.7: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai

Từ bảng Test of Homogeneity of Variances, ta thấy Sig của Levene Statistic là 0.591> 0.05 Như vậy có thể khẳng định có sự đồng nhất về phương sai giữa các nhóm nghề nghiệp Như vậy có thể nói phương sai về ý định sử dụng SPaylater của các nhóm nghề nghiệp không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Kết quả phân tích Anova có thể sử dụng được

Bảng 4.5.8: Kiểm định sự đồng nhất của giá trị trung bình

Bảng cho thấy kết quả phân tích Anova giữa nghề nghiệp và ý định sử dụng SPaylater Với giá trị Sig = 0.120 > 0.05, ta có thể kết luận không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm nghề nghiệp

Bảng 4.5.9: Kiểm định sự khác biệt về thu nhập

Giả thuyết Diễn giải Mức ý nghĩa chấp nhận

H0 Không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm thu nhập

H1 Có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm thu nhập

Bảng 4.5.10: Kiểm định tính đồng nhất của phương sai

Từ bảng Test of Homogeneity of Variances, ta thấy Sig của Levene Statistic là 0.619> 0.05 Như vậy có thể khẳng định có sự đồng nhất về phương sai giữa các nhóm thu nhập Như vậy có thể nói phương sai về ý định sử dụng SPaylater của các nhóm thu nhập không khác nhau một cách có ý nghĩa thống kê Kết quả phân tích Anova có thể sử dụng được

Bảng 4.5.11: Kiểm định sự đồng nhất của giá trị trung bình

Bảng cho thấy kết quả phân tích Anova giữa thu nhập và ý định sử dụng SPaylater Với giá trị Sig = 0.103 > 0.05, ta có thể kết luận không có sự khác biệt về ý định sử dụng SPaylater giữa các nhóm thu nhập.

Phân tích tương quan Pearson

Trước khi phân tích hồi quy cần xem xét tương quan tuyến tính giữa các biến, nếu hệ số tương quan giữa các biến độc lập cao điều đó cho thấy các biến tương quan chặt với nhau, có thể xảy ra hiện tƣợng đa cộng tuyến

Bảng 4.6.1: Kết quả phân tích tương quan

HITB DSDTB CSHTTB ATTB CCQTB YDTB

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed) b Listwise N03

Sự tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc

Căn cứ vào kết quả phân tích tương quan ta thấy, nhân tố phụ thuộc YDTB có mối tương quan dương/ cùng chiều với các nhân tố HITB, DSDTB, CSHTTB, ATTB, CCQTB; điều đó thể hiện qua hệ số tương quan Pearson của các mối quan hệ này đều lớn hơn 0 Đồng thời hệ số của các nhân tố độc lập đều lớn hơn 0,4 (thường thấy) Vì vậy các nhân tố này có mối tương quan mạnh đối với nhân tố phụ thuộc YDTB

Cùng với đó, hệ số Sig trong mối tương quan giữa nhân tố phụ thuộc YDTB với các nhân tố độc lập HITB, DSDTB, CSHTTB, ATTB, CCQTB đều nhỏ hơn 0,05 (tức nhỏ hơn 5%) Vì vậy ta có thể kết luận các nhân tố độc lập có tương quan tuyến tính với nhân tố phụ thuộc và có thể đưa vào mô hình giải thích cho nhân tố YDTB.

Sự tương quan giữa các biến độc lập

Tiếp theo xét đến sự tương quan giữa các biến độc lập với nhau, các bước giống như xét biến độc lập với phụ thuộc Tất cả đều có hệ số Sig < 0.05 và tất cả hệ số tương quan Pearson < 0.7 (thường thấy), ta kết luận các biến độc lập này có sự tương quan không quá mạnh, từ đó suy đoán ít hoặc không có khả năng xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.

Phân tích mô hình hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu

4.7.1 Phân tích mô hình hồi quy

Phân tích hồi quy được thực hiện xác định mối quan hệ nhân quả giữa biến phụ thuộc ý định sử dụng SPaylater và các biến độc lập: Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn và Chuẩn chủ quan

Std Error of the Estimate

R Square Change F Change df1 df2

1 817 a 667 661 37207 667 118.996 5 297 000 1.880 a Predictors: (Constant), CCQTB, ATTB, HITB, DSDTB, CSHTTB b Dependent Variable: YDTB

Bảng cho thấy giá trị hệ số R2 hiệu chỉnh là 0,661 Điều này cho thấy sự tương thích của mô hình với các biến độc lập là hợp lý Các biến độc lập đưa vào phân tích hồi quy ảnh hưởng 66,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc, còn lại 33,9% là do các biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên

Giá trị Durbin-Watson đánh giá hiện tượng tự tương quan chuỗi bậc nhất Giá trị DW

= 1.880, nằm trong khoảng từ 1,5 đến 2,5 nên kết quả không vi phạm giả định tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011) Do đó, ta có thể kết luận là không có tương quan chuỗi bậc nhất trong mô hình nghiên cứu hay mô hình không có hiện tượng tự tương quan

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig

Total 123.482 302 a Dependent Variable: YDTB b Predictors: (Constant), CCQTB, ATTB, HITB, DSDTB, CSHTTB

Kết quả kiểm định F của mô hình đƣợc thể hiện trong bảng cho thấy giá trị

F8.996, giá trị sig = 0,000 < 0.05 (nhỏ hơn 5%) Do đó, kết quả mô hình hồi quy tuyến tính là phù hợp, tức là sự kết hợp của các nhân tố trong mô hình giải thích được sự thay đổi của nhân tố phụ thuộc, hay nói cách khác có ít nhất một nhân tố độc lập ảnh hưởng đến nhân tố phụ thuộc YDTB Mô hình hồi quy phù hợpvới tập dữ liệu và có thể sử dụng được Cùng với đó, chúng ta có thể kết luận R bình phương của tổng thể khác 0 => Mô hình hồi quy tuyến tính có thể suy rộng và áp dụng cho tổng thể

Bảng 4.7.3: Coefficients - Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến

B Std Error Beta Zero-order Partial Part Tolerance VIF

Kết quả phân tích các hệ số hồi quy tuyến tính cho thấy giá trị Sig tổng thể của các nhân tố độc lập đều nhỏ hơn 5%, điều này chứng tỏ 5 nhân tố HITB, DSDTB,

CSHTTB, ATTB, CCQTB đều có ý nghĩa ở mức 5% hay nói cách khác đạt mức độ tin cậy 95% trong mô hình và đều có tác động đến nhân tố YDTB

Kết quả kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến của mô hình cho thấy hệ số phóng đại phương sai VIF của các biến được đưa vào phân tích ở mô hình này đều có giá trị < 2 Như vậy tính đa cộng tuyến của các biến độc lập không đáng kể và các biến trong mô hình được chấp nhận

Từ đây ta có phương trình hồi quy tuyến tính chuẩn hóa:

DSDTB: Tính dễ sử dụng

CSHTTB: Chính sách hỗ trợ

Căn cứ vào kết quả mô hình hồi quy cho thấy, nhân tố HITB tác động cùng chiều/tác động dương và mạnh nhất đến nhân tố YDTB, điều đó thể hiện qua hệ số hồi quy đã chuẩn hóa là +0,306; tức là khi nhân tố HITB tăng 1 đơn vị thì nhân tố YDTB tăng thêm 0,306 đơn vị.

Nhân tố tác động mạnh thứ hai là DSDTB với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa là +0,295; tức là khi nhân tố DSDTB tăng 1 đơn vị thì nhân tố YDTB tăng 0,295 đơn vị

Nhân tố tác động thứ ba là CCQTB với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa là +0,238; tức là khi nhân tố CCQTB tăng 1 đơn vị thì nhân tố YDTB tăng 0,238 đơn vị

Nhân tố tác động thứ tư là CSHTTB với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa là +0,163; tức là khi nhân tố CSHTTB tăng 1 đơn vị thì nhân tố YDTB tăng 0,163 đơn vị

Nhân tố tác động yếu nhất là ATTB với hệ số hồi quy đã chuẩn hóa là +0,135; tức là khi nhân tố ATTB tăng 1 đơn vị thì nhân tố YDTB tăng 0,135 đơn vị

4.7.2 Kiểm định giả thuyết nghiên cứu

Mô hình hồi quy chỉ ra rằng các nhân tố Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn và Chuẩn chủ quan tác động tích cực tới Ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng Như vậy kết quả kiểm định các giả thuyết như sau:

Chấp nhận H1, H2, H3, H4, H5 Cụ thể, cả 5 thang đo là Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn và Chuẩn chủ quan đều tác động cùng chiều (tích cực) đến ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng do có hệ số mang dấu dương Trong đó, thang đo Tính hữu ích có tác động mạnh nhất với hệ số là 0,306; tiếp đến là Tính dễ sử dụng (0,295); Chuẩn chủ quan (0,238); Chính sách hỗ trợ (0,163) và cuối cùng là Tính an toàn (0,135)

4.7.3 Xem xét các giảđịnh hồi quy

Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn vì những lý do như: sử dụng sai mô hình, phương sai không phải là hằng số, số lượng các phần dư không đủ nhiều để phân tích Vì vậy, chúng ta cần thực hiện nhiều cách khảo sát khác nhau Một cách khảo sát đơn giản nhất là xây dựng biểu đồ tần số của các phần dư Histogram, biểu đồ P- Plot hay một cách khác nữa là căn cứ vào biểu đồ phân tán Scatter Plot

Biểu đồ Histogram Đối với đồ thị Histogram, nếu giá trị trung bình Mean gần bằng 0, độ lệch chuẩn Std Dev gần bằng 1, các cột giá trị phần dư phân bố theo dạng hình chuông, ta có thể khẳng định phân phối là xấp xỉ chuẩn, giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

THẢO LUẬN VỀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Dựa vào các nghiên cứu đã có về sự tác động của các nhân tố nhất định tới thanh toán điện tử, hành vi mua, hành vi sử dụng dịch vụ liên quan đến thương mại điện tử Nhóm đã tiến hành nghiên cứu về tác động của các yếu tố Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn và Chuẩn chủ quan đến Ý định sử dụng SPaylater của Shopee

Sau khi tiến hành nghiên cứu định lượng với số mẫu là 303 thực hiện xử và phân tích dữ liệu bằng phần mềm SPSS, kết quả như sau:

- Cả 5 nhân tố trong mô hình giả thuyết đều tác động cùng chiều đến ý định sử dụng SPaylater của người tiêu dùng Trong đó nhân tố Tính hữu ích có tác động mạnh nhất đến Ý định sử dụng SPaylater, tiếp theo đó là tính dễ sử dụng, chuẩn chủ quan, chính sách hỗ trợ và cuối cùng là tính an toàn Từ đó có thể thấy người tiêu dùng quan trọng và coi trọng những lợi ích mà SPaylater mạng lại nhất, ngoài ra việc sử dụng dịch vụ SPaylater có dễ dàng tiện lợi hay không cũng góp phần không nhỏ đến ý định sử dụng của họ Các yếu tố liên quan đến chuẩn chủ quan phản ánh các áp lực từ xã hồi đối với hành vi của người dùng Người dùng sẽ theo dõi xu hướng, tham khảo các ý kiến của các nhóm trong xã hội để quyết định có sử dụng dịch vụ này của Shopee hay không Đối với tính an toán thì hiện nay chúng ta có thể thấy người dùng cũng quan tâm đến việc bảo mật thông tin và các bước thanh toán để quyết định sử dụng dịch vụ hay không Mặc dù yếu tố này có tác động không bằng những yếu tố khác trong nghiên cứu nhưng việc Tính an toàn có tác động cùng chiều cũng cho thấy đây là một hướng đi cần phải khai thác trong tương lại đối với Shopee nói riêng và các doanh nghiệp cùng ngành khác nói riêng khi mà người tiêu dùng hiện nay càng ngày càng quan tâm đến việc bảo mật thông tin của mình

- Đối với các yếu tố về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập thì nhóm thu được kết quả nghiên cứu là không có sự khác biệt giữa các nhóm về ý định sử dụng dịch vụ SPaylater

Tính hữu ích của dịch vụ SPaylater có tác động tích cực và có ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ của người tiêu dùng trên sàn thương mại điện tử Vì vậy doanh nghiệp cần phải tăng những yếu tố mà có thể đem lại nhiều lợi ích cho người dùng khi sử dụng SPaylater, các lợi ích này có thể là voucher, freeship, hoàn xu khi sử dụng, giảm giá khi được mua hàng Ngoài ra, cần thể hiện rõ những lợi ích đem lại như nhận được những sản phẩm mong muốn nhanh chóng hơn với giá rẻ hơn Hay có thể linh hoạt về kỳ thành toán

Tính dễ sử dụng chiếm phần tác động thứ hai vì vậy mà Shopee cần phải làm sao để người dùng có thể tiếp cận cũng như dễ dàng sử dụng dịch vụ của mình Giao diện có thể dễ dàng thao tác cùng với đó là sử dụng từ ngữ không quá khó hiểu giúp cho người dùng dễ sử dụng, dễ nắm được thông tin về các lợi ích khi dùng SPaylater Việc một dịch vụ sử dụng càng dễ dàng, thuận tiện phù hợp với mọi đối tượng độ tuổi người tiêu dùng sẽ giúp cho khả năng tiếp cận của khách hàng gia tăng Ngoài giao diện cùng dễ dàng, doanh nghiệp có thể bổ sung các nội dung về hình ảnh hay video hướng dẫn để việc hỗ trợ được tốt hơn

Chuẩn chủ quan thể hiện phản ánh các yếu tố xã hội tác động đến ý định mua vì vậy muốn gia tăng yếu tố này thì điều đầu tiên mà doanh nghiệp nên quan tâm đó là tận dụng những công cụ mạng xã hội như facebook, zalo, tik to, youtube, để có thể xây dựng cộng đồng Lên kế hoạch quảng cáo dịch vụ cùng với ưu đãi và chương trình khuyến mãi của SPaylater, đồng thời cũng có những công cụ để đánh giá hiệu quả truyền thông Khuyến khích người dùng review đánh giá về SPaylater để có thể tạo hiệu ứng lan truyền tốt Để có những đánh giá tốt từ người tiêu dùng thì ngoài việc chăm sóc trong khi khách hàng sử dụng, doanh nghiệp cần phải bảo đảm và có những kế hoạch sau đó để duy trì được sự yêu thích và thói quen sử dụng SPaylater Đối với yếu tố về Chính sách hỗ trợ, doanh nghiệp cần liên kết đến các bên liên quan (bộ phận phụ trách xử lý vấn đề, người bán, bộ phận chăm sóc khách hàng, ) trong quá trình sử dụng SPaylater để hỗ trợ và cung cấp kịp thời đầy đủ các thông tin về ưu đãi, thời gian trả, kỳ trả, khả năng được đền bù của người tiêu dùng khi sử dụng SPaylater Và những thông tin rõ ràng trong việc quá hạn để tranh việc xảy ra những sự cố không đáng có trong quá trình sử dụng và thanh toán hàng kỳ khi mua trước trả sau Việc thực hiện đúng, đủ và kịp thời nhất trong mọi tình huống giúp doanh nghiệp không đánh mất uy tín, hình ảnh thương hiệu đối với người tiêu dùng

Yếu tố cuối là Tính an toàn, để có thẻ gia tăng yếu tố này doanh nghiệp cần sử dụng các công cụ bảo mật thông tin, cũng như cần cam kết với khách hàng sử dụng dịch vụ về việc các thông tin cá nhân của họ được bảo vệ Ngoài ra có thể liên kết với các bên trung gian cung cấp dịch vụ hỗ trợ bảo mật như các công ty công nghệ để đảm bảo cho khách hàng khi sử dụng SPaylater có thể an tâm với độ bảo mật cao, hạn chế rủi ro Nâng cấp, bảo trì hệ thống ứng dụng mà khách hàng dùng khi thanh toán với SPaylater để đảm bảo việc vận hành ổn định và chính xác

5.3 Một số hạn chế Đề tài có một số những hạn chế như sau:

- Kích thước mẫu được chọn để nghiên cứu vẫn còn nhỏ so với tổng thể nghiên cứu Điều này ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả nghiên cứu

- Có nhiều hơn những yếu tố có tác động đến ý định sử dụng SPaylater cả về mặt tích cực và tiêu cực, ngoài ra còn có những yếu tố cần được chú trọng và làm rõ hơn trong quá trình nghiên cứu

- Đối với việc thu thập dữ liệu, còn tồn tại những câu trả lời lựa chọn theo cảm tính, không phản ánh đúng thực tế Số mẫu khảo sát có sự chênh lệch nhiều giữa nam và nữ

5.4 Hướng nghiên cứu tiếp theo:

Xu hướng thanh toán mua trước trả sau hiện rất phát triển trên các nước phát triển trên thế giới như Singapore, Trung Quốc, Hàn Quốc, Mọi người nhận được nhiều lợi ích từ việc sử dụng dịch vụ thanh toán này đồng thời dịch vụ này cũng có những mặt trái mà ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng trong việc sử dụng mua trước trả sau Hiện nay tại Việt Nam, vẫn chưa có nhiều những bài nghiên cứu liên quan đến dịch vụ thanh toán SPaylater nói riêng và cả dịch vụ thanh toán mua trước trả sau hay trả góp nói chung, vậy nên đề tài này vẫn nên được khai thác nhiều thêm và tiến hành nghiên cứu trên nhiều những yếu tố khác Đối với các nghiên cứu tiếp theo nhóm đề xuất một số vấn đề sau:

- Gia tăng kích thước mẫu khảo sát theo hướng gia tăng tỷ lệ mẫu khảo sát so với tổng thể

- Đưa thêm các nhân tố ảnh hưởng cả tích cực lẫn tiêu cực có liên quan đến thanh toán mua trước trả sau để tiến hành nghiên cứu Có thể thêm các biến điều tiết để đưa vào mô hình giúp hoàn thiện hơn

- Các nghiên cứu tiếp theo có thể khắc phục một số hạn chế của nghiên cứu này bằng việc tập trung vào một hay nhiều yếu tố ảnh hưởng rõ ràng đến ý định sử dụng dịch vụ mua trước trả sau

KẾT LUẬN Đề tài nghiên cứu đã trình bày tổng quát cơ sở lý luận về hành vi người tiêu dùng, quyết định mua của người tiêu dùng Trên cơ sở lý luận và các công trình nghiên cứu đi trước về quyết định lựa chọn dịch vụ thanh toán trả góp SPaylater Shopee nhóm chúng em đề xuất mô hình nghiên cứu cho đề tài và tiến hành nghiên cứu định lượng

Qua quá trình điều tra, tổng hợp và xử lý số liệu, kết quả nghiên cứu cho thấy có 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định lựa chọn “Nghiên cứu hành vi của khách hàng về dịch vụ thanh toán SPaylater Shopee”,đó là 5 yếu tố Tính hữu ích, Tính dễ sử dụng, Chính sách hỗ trợ, Tính an toàn và Chuẩn chủ quan đến Ý định sử dụng SPaylater của Shopee

Một lần nữa, xin trân trọng cảm ơn!