Đây là khóa luận cuối cấp tìm hiểu về đề tài nghiên cứu hành vi mua hàng nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang của genz trên livestream tiktok tại thành phố hồ chí minh dưới sự hướng dẫn của cô Nguyễn Nguyên Phương chúng mình đã hoàn thiện luận văn bài báo cáo cuối cấp này và đạt 8.6/10 điểm
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Lí do chọn đề tài nghiên cứu
Thị trường thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam đang có tốc độ tăng trưởng vượt bậc, với mức tăng trưởng khoảng 25% trong năm 2023 Thị trường này đưa Việt Nam vào nhóm 10 quốc gia có tốc độ tăng trưởng TMĐT hàng đầu thế giới Trong đó, mạng xã hội TikTok đang nổi lên như một hiện tượng trong lĩnh vực TMĐT tại Việt Nam Dù chỉ mới chính thức ra mắt TikTok Shop vào năm 2021, nhưng nền tảng này đã nhanh chóng trở thành một kênh mua sắm trực tuyến phổ biến, thu hút đông đảo người dùng và doanh nghiệp tham gia.
- giải pháp thương mại điện tử ở Việt Nam vào ngày 28/4/2022 “TikTok Shop đạt doanh thu 16.300 tỉ đồng với 117 triệu sản phẩm bán ra, đến quý 2/2023 TikTok Shop đã vươn lên vị trí thứ 2 trên bảng xếp hạng các sàn thương mại điện tử tại Việt Nam” (Châm, 2023) Đặc biệt, “báo cáo của YouNet ECI về nhóm ngành hàng thời trang - phụ kiện, TikTok Shop hiện đã chiếm 30,9% thị trường đây cũng là ngành hàng bán chạy nhất trong tháng 11, mang về 885 tỷ đồng, chiếm 19,4% tổng GMV của sàn” (Hà
T , 2023) Chính vì vậy, TikTok đã trở thành một nền tảng mạng xã hội không thể phủ nhận trong việc bán hàng, quảng bá sản phẩm và dịch vụ của các doanh nghiệp Thương mại điện tử phát triển khiến việc mua hàng trực tuyến trở nên phổ biến và thuận tiện Việc có thể truy cập và mua sắm mọi lúc mọi nơi thông qua các thiết bị di động đã tạo điều kiện thuận lợi cho hành vi mua hàng ngẫu hứng Nghiên cứu Beatty và cộng sự chỉ ra rằng hành vi mua hàng ngẫu nhiên phản ánh rằng hiện nay khách hàng thực sự thích mua sắm hơn là mua những gì họ thực sự cần (Beatty & Ferrell, 1998) Chính vì thế, hành vi mua hàng ngẫu hứng sẽ đem lại nhiều lợi ích đang được các doanh nghiệp trên toàn thế giới quan tâm Hiện nay, xu hướng Livestream tận dụng rất tốt hành vi mua hàng ngẫu hứng Qua việc phát trực tiếp bán hàng, doanh nghiệp có thể tương tác và trả lời câu hỏi từ khách hàng, thúc đẩy quyết định mua hàng của họ trong thời điểm đó Các món đồ thường được mua một cách ngẫu hứng, cảm tính và không có ý định mua trước khi sử dụng mạng xã hội phát trực tiếp “Đánh giá về doanh thu thương mại điện tử, bán hàng trực tuyến - Livestream trong đợt mua sắm cuối năm vừa qua, đại diện Sở Công thương TPHCM cho biết, năm 2023, thị trường thương mại điện tử Việt Nam ước đạt 20,5 tỷ USD, tăng khoảng 4 tỷ USD, tương đương 25% so với năm 2022 Riêng TPHCM đạt 4,7 tỷ USD, tốc độ tăng trưởng đạt 37%, cao nhất cả nước” (Tho & Tài, 2024) Cộng với việc TikTok đang là nền tảng
2 tiếp cận tệp người dùng rất lớn Theo báo cáo của We are Social và Meltwater về Digital (2023), TikTok có 49,86 triệu người dùng từ 18 tuổi trở lên (Đức, 2023) Việt Nam xếp thứ 6 trong top 10 quốc gia có lượng người dùng TikTok lớn nhất thế giới, với khoảng 49,9 triệu người dùng (T.Thủy, 2023) Với số lượng người dùng lớn như vậy, Livestream trên TikTok là một công cụ quan trọng trong việc kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng Có thể lấy ví dụ từ các hot TikToker là “chiến thần vạn đơn” như Phạm Thoại đã lập kỷ lục Livestream trên nền tảng TikTok với 3 triệu lượt xem,
22 triệu lượt yêu thích và gần 50.000 đơn hàng trong vòng 12 tiếng phát trực tiếp (Trang, 2023) Đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới về hành vi ngẫu hứng, như theo Wang & Chapa (2022) hành vi mua ngẫu hứng là hành vi mua hàng đột ngột, khó cưỡng lại ( có thể ngoài ý muốn) và mang tính khoái lạc (Wang & Chapa, 2022) Việc mua sắm bốc đồng chiếm từ 40 đến 80% tổng số lần mua hàng, tùy thuộc vào loại sản phẩm (Aragoncillo & Orus, 2018) Nghiên cứu của Priporas và cộng sự (2017) cũng chỉ ra hành vi mua ngẫu hứng có thể được nhìn thấy thường xuyên hơn ở những người thuộc Gen Z, những người tập trung nhiều hơn vào sự thay đổi mới, tính cách, xu hướng và hành vi mua sắm ngẫu hứng (Priporas, Stylos, & Fotiadis, 2017) “Có tới 57 triệu người Việt Nam tham gia mua sắm online trong năm 2022, tập trung chủ yếu ở các thành phố lớn như Hà Nội, TP Hồ Chí Minh, Đà Nẵng…đáng chú ý, 43% người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z truy cập vào các ứng dụng mua sắm online hàng ngày” (Hiệp, 2023) Bên cạnh đó, nghiên cứu của Measure Protocol đã phát hiện ra rằng Gen Z dành phần lớn thời gian của họ cho TikTok so với các ứng dụng truyền thông xã hội khác (Coombs, 2023) Tiềm năng lớn là vậy, nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách xây dựng, cũng như vận hành một phiên Livestream hiệu quả, nhằm thu hút đông đảo người tiêu dùng (đặc biệt là đối tượng tiềm năng Gen Z) để tăng doanh số bán hàng tối đa Để đáp ứng được sự đa dạng và phức tạp của hành vi mua hàng trực tuyến, nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh
Nghiên cứu dựa trên việc thu thập dữ liệu của người tiêu dùng trong độ tuổi Gen
Z, đã từng mua sắm mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok tại thành phố Hồ Chí Minh, nơi có dân số cao và đa dạng nhất ở Việt Nam Từ đó, nhóm tác giả đưa ra mô
3 hình nghiên cứu phù hợp dựa trên trên các cơ sở tiền đề có trước đó để phân tích dữ liệu Cuối cùng, đề xuất các giải pháp nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ trong mua hàng qua Livestream trên TikTok.
Mục tiêu nghiên cứu
Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh
Thứ nhất, tìm hiểu hành vi mua hàng và hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng từ các khảo sát trước đây
Thứ hai, khảo sát thực trạng mua hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z hiện nay
Thứ ba, phân tích nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thời trang của Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh
Cuối cùng, dựa trên nền tảng cơ sở lý thuyết và kết quả phân tích dữ liệu thu thập được, bài nghiên cứu sẽ đưa ra một số gợi ý giúp cho các doanh nghiệp và nhà bán hàng tăng cường hiệu quả trên Livestream trên TikTok Tham gia vào hoạt động TMĐT ở Việt Nam có cơ hội nâng cao được hiệu quả của việc kinh doanh trực tuyến, thu hút lượng lớn khách hàng Qua đó, đẩy mạnh sự cạnh tranh giữa các doanh nghiệp tác động đến sự phát triển thị trường bán lẻ trực tuyến tại Việt Nam.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình mua hàng ngẫu hứng khi mua sắm mặt hàng thời trang qua Livestream trên TikTok của Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh
Thời gian nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng 3 tháng thời gian từ 01/02/2024 - 15/04/2024
Không gian nghiên cứu: Toàn thành phố Hồ Chí Minh Đối tượng nghiên cứu: Gen Z đã từng mua hàng trên Livestream trên TikTok về ngành hàng thời trang.
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được thực hiện qua 2 phương pháp gồm phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng
Nhóm tác giả thực hiện nghiên cứu sơ bộ thông qua phương pháp định tính thực hiện bằng phương pháp thảo luận nhóm nhỏ (N ) để đưa ra nhận xét về thang đo
Từ các ý kiến phản hồi, nhóm tác giả hiệu chỉnh lại thang đo để tiến hành khảo sát chính thức
Nghiên cứu chính thức được thực hiện thông qua phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua bảng câu hỏi khảo sát để thu thập thông tin, thông qua google forms và phỏng vấn trực tiếp Bảng câu hỏi thiết kế với thang đo Likert 5 mức độ để đo lường mức độ quan trọng của các yếu tố Cuối cùng, sử dụng phần mềm kiểm định mô hình cấu trúc PLS-SEM.
Ý nghĩa của bài nghiên cứu
Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang thông qua kênh Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh được thực hiện để làm rõ cơ sở lý luận và đánh giá đúng thực trạng mua hàng ngẫu hứng của Gen Z qua kênh phát trực tiếp trên TikTok Từ đó, kết quả nghiên cứu sẽ đóng góp vào hệ thống tri thức vốn có của Việt Nam và thế giới về hành vi mua hàng ngẫu hứng trên kênh Livestream TikTok của khách hàng trẻ Đồng thời, kết quả nghiên cứu này sẽ là cơ sở để phát triển thêm những nghiên cứu về hành vi mua hàng và hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng vào các nghiên cứu sau này
Nghiên cứu hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh giúp tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng thời trang của Gen Z tại thành phố Hồ Chí Minh Từ đó, nhóm tác giả đề xuất một số giải pháp giúp các nhà bán hàng nâng cao hiệu quả kinh doanh và tạo ra lợi thế cạnh tranh trong lĩnh vực thời trang trên thị trường thương mại điện tử
1.6 Kết cấu bài nghiên cứu
Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu Chương 2: Cơ sở lý thuyết
Chương 3: Thiết kế nghiên cứu Chương 4: Phân tích dữ liệu Chương 5: Hàm ý quản trị
Trong chương 1, tác giả đã trình bày về tính cấp thiết của việc nghiên cứu yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng khi mua sắm mặt hàng thời trang qua Livestream trên TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh Nguyên nhân tác giả lựa chọn đề tài này xuất phát từ bối cảnh thị trường TMĐT Việt Nam đang có những bước phát triển vượt bậc và nâng cao trải nghiệm mua hàng trực tuyến của Gen Z Đồng thời, chương 1 cũng giới thiệu về vấn đề, mục đích, mục tiêu, đối tượng, phạm vi và phương pháp nghiên cứu Tiếp theo đó, nhóm tác giả đã trình bày về ý nghĩa của đề tài nghiên cứu, hy vọng đề tài này sẽ trở thành một tài liệu tham khảo quý giá để các doanh nghiệp có thể áp dụng các chiến lược kinh doanh tốt hơn trên sàn TikTok Shop nói riêng.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
Các khái niệm liên quan
Theo nghiên cứu “Penjualan Melalui TikTok Shop dan Shopee: Menguntungkan yang Mana” bằng tiếng Indonesia, (Supriyanto, Chikmah, Salma, & Tamara, 2023) đã đưa ra khái niệm TikTok là “một ứng dụng phổ biến nhất thế giới và cho phép người dùng tạo video có thời lượng 15 giây kèm theo các bộ lọc, âm nhạc và một số tính năng thú vị khác Cùng với đó, tác giả Anderson K E (2020) cũng định nghĩa TikTok là ứng dụng cho phép người dùng xem và tạo các video ngắn có độ dài từ 15–60 giây sử dụng nhiều bộ lọc, mẫu nhạc và hát nhép khác nhau (Anderson, 2020) Tuy nhiên sau đó 2 năm Sharabati AAA và cộng sự (2022) cho rằng TikTok là một trang mạng xã hội (SNS) cho phép người dùng tạo hồ sơ cá nhân, thể hiện bản thân, kết nối với người khác, tải lên, bình luận, chia sẻ và xem tin nhắn, video, ảnh và các nội dung khác được tải lên trang chủ của họ (Sharabati, và những tác giả khác, 2022)
Tổng hợp các khái niệm mà các tác giả đã đề ra, nhóm tác giả thể nhận thấy rằng TikTok được mô tả là một nền tảng mạng xã hội phổ biến, cho phép người dùng tạo và chia sẻ các video ngắn từ 15 đến 60 giây Ứng dụng này cung cấp nhiều tính năng như bộ lọc, âm nhạc, và khả năng tạo ra nội dung sáng tạo và phong phú TikTok không chỉ là một cách để người dùng thể hiện bản thân mình mà còn là một cách để kết nối với người khác thông qua việc tương tác, bình luận, chia sẻ nội dung Sự phổ biến của nó trên toàn cầu cũng làm nổi bật vai trò quan trọng của nó trong văn hóa trực tuyến hiện đại
2.1.2 Khái niệm về TikTok Shop
TikTok Shop là nền tảng thương mại điện tử dựa trên ứng dụng TikTok, vốn được ưa chuộng như một phương tiện giải trí, cho phép người dùng dễ dàng mua sắm trực tuyến.
Từ những định nghĩa trên nhóm tác giả đã khái quát được định nghĩa về TikTok Shop, nó không chỉ đơn thuần là một nền tảng thương mại điện tử mà còn là một phần của ứng dụng TikTok, nơi người dùng có thể tham gia vào trải nghiệm giải trí và mua sắm trực tuyến một cách thuận tiện Điều này đặc biệt quan trọng vì TikTok đã trở thành một phương tiện giải trí phổ biến, thu hút một lượng lớn người dùng trên toàn thế giới Sự tích hợp của TikTok Shop trong ứng dụng giúp tạo ra một môi trường mua sắm thú vị và tương tác Đồng thời tận dụng sự thuận tiện của việc thanh toán trực tuyến để khuyến khích người tiêu dùng mua sắm một cách nhanh chóng và bốc đồng
2.1.3 Khái niệm hành vi mua hàng
Hành vi người tiêu dùng được hiểu là một loạt các quyết định về việc mua cái gì, tại sao, khi nào, như thế nào, nơi nào, bao nhiêu, bao lâu một lần, mà mỗi cá nhân, nhóm người tiêu dùng phải có quyết định qua thời gian về việc chọn dùng sản phẩm, dịch vụ hay ý tưởng (Hoyer, Macinnis, & Dasgup, Consumer Behavior: (Fourth Edition), 2008) Từ một góc độ khác, hành vi mua sắm của người tiêu dùng là những hành vi mà người tiêu dùng thể hiện trong việc tìm kiếm, mua sắm, sử dụng, đánh giá sản phẩm và dịch vụ mà họ mong đợi sẽ thỏa mãn nhu cầu cá nhân của họ (Bennett, 1995) Theo Philip Kotler (2001), trong marketing, nhà tiếp thị nghiên cứu hành vi người tiêu dùng với mục đích nhận biết nhu cầu, sở thích, thói quen của họ, cụ thể là xem người tiêu dùng muốn mua gì, sao họ lại mua sản phẩm, dịch vụ đó, tại sao họ mua nhãn hiệu đó, họ mua như thế nào, mua ở đâu, khi nào mua và mức độ mua ra sao để xây dựng chiến lược marketing thúc đẩy người tiêu dùng mua sắm sản phẩm, dịch vụ của mình (Kotler & Armstrong, 2001)
Tóm lại theo nhóm tác giả, hành vi mua hàng theo định nghĩa của Philip Kotler (2001) là tương đối phù hợp và rõ ràng, làm tiền đề để nhóm tác giả vận dụng vào bài nghiên cứu để phân tích được rõ hành vi mua hàng của Gen Z
2.1.4 Khái niệm về hành vi mua hàng ngẫu hứng
Trong quá trình mua sắm ngẫu hứng, Rook (1987) đã lập luận rằng người tiêu dùng trải nghiệm một mong muốn tức thời, mạnh mẽ và dai dẳng Việc mua sắm bốc đồng là một phản ứng ngoài ý muốn, không phản ánh, xảy ra ngay sau khi tiếp xúc với các kích thích bên trong cửa hàng (Rook D W., 1987) Song song đó, hai tác giả Rook và Gardner (1993) định nghĩa việc mua hàng ngẫu hứng là một hành vi không có kế
8 hoạch, liên quan đến việc ra quyết định nhanh chóng và xu hướng mua sản phẩm ngay lập tức (Wook & Gardner, 1993)
Sau đó vài năm, Beatty và Ferrell (1998) cũng mô tả rằng mua sắm ngẫu hứng đề cập đến việc mua hàng ngay lập tức mà không có bất kỳ mục tiêu nào trước khi mua sắm để mua loại sản phẩm cụ thể hoặc để đáp ứng một nhu cầu cụ thể Họ giải thích rằng hành vi mua sắm bốc đồng xảy ra sau khi người mua hàng trải qua mong muốn mua hàng và không cần suy ngẫm nhiều (Beatty & Ferrell, 1998) Cùng thời gian đó, Bayley và Nancarrow (1998) cho rằng mua hàng ngẫu hứng là “việc mua hàng đột ngột, hấp dẫn và phức tạp về mặt khoái lạc” Hành vi trong đó tính nhanh chóng của quá trình ra quyết định bốc đồng ngăn cản việc cân nhắc kỹ lưỡng và có chủ ý về các thông tin và lựa chọn thay thế” (Bayley & Nancarrow, 1998)
Từ các định nghĩa trên, nhóm tác giả có thể nhận thấy việc mua hàng ngẫu hứng là một hành vi mua sắm không có kế hoạch trước, thường liên quan đến việc ra quyết định nhanh chóng và mua sản phẩm ngay lập tức Đây là phản ứng tức thì và mạnh mẽ của người tiêu dùng trước các kích thích bên trong cửa hàng hoặc mong muốn mua hàng không được dự tính trước Hành vi mua sắm ngẫu hứng thường xảy ra mà không cần suy nghĩ nhiều hoặc cân nhắc kỹ lưỡng về các thông tin và lựa chọn thay thế, và thường được mô tả là hấp dẫn và phức tạp
Trong đề tài nghiên cứu “Động lực xã hội của sự tương tác của người xem phát trực tiếp trên Twitch”, Hilvert-Bruce et al (2018) định nghĩa phát trực tiếp không chỉ cho phép người xem trải nghiệm các lợi ích của việc mua sắm (ví dụ: thông tin sản phẩm chất lượng cao), mà còn giúp phát triển mối quan hệ xã hội ảo với người trực tiếp trong thời gian thực, qua đó tạo ra một cảm giác gần gũi và gần gũi với người phát trực tiếp, được gọi là mối quan hệ đối tượng (Hilvert-Bruce, Neill , Sjửblom, & Hamari , 2018) Bên cạnh đó, Wongkitrungrueng và cộng sự (2020) lại cho rằng: phát trực tiếp thương mại điện tử như một mô hình kết hợp phát trực tiếp với thương mại điện tử, nơi các công ty (người bán) tham gia vào các tương tác xã hội theo thời gian thực một-nhiều với người tiêu dùng thông qua nền tảng phát trực tiếp trên web để hiện thực hóa doanh số bán sản phẩm (Wongkitrungrueng & Assarut, 2020) Cuối cùng, phát trực tiếp là một phần của tính năng giao dịch tích hợp tương tác xã hội theo thời gian thực vào giao dịch điện tử Người tiêu dùng có thể đăng nhận xét của họ trên tính
9 năng nhận xét, tính năng này sẽ quét màn hình theo thời gian thực để giao tiếp với người bán là khái niệm mà Song & Yu-li Liu (2021) đã đề cập (Song & Liu, 2021) Tóm lại, Livestreaming không chỉ là một công cụ mua sắm trực tuyến mà còn là một cách tạo mối quan hệ xã hội ảo và thúc đẩy doanh số bán hàng Đây là một phần không thể thiếu trong thương mại điện tử, kết hợp giữa trải nghiệm mua sắm trực tuyến và tương tác xã hội trong thời gian thực, mang lại trải nghiệm mua sắm độc đáo và gần gũi hơn
Theo Berkup (2014), Thế hệ Z có thể được gọi là người nghiện công nghệ vì họ có hiểu biết cao về công nghệ internet, sử dụng nó một cách , tìm kiếm giải trí và giao tiếp xã hội trên môi trường internet Họ truy cập mọi loại thông tin mà họ cần trên Internet và thường xuyên kết nối trực tuyến 24/7 Thế hệ Z muốn có được mọi thứ một cách dễ dàng và nhanh chóng, nghiện công nghệ và phương tiện truyền thông xã hội, lấy thông tin từ internet và liên tục chia sẻ thông tin trực tuyến Họ cũng giỏi việc đa nhiệm, không thích làm việc theo nhóm và hiệu quả trong việc sử dụng công nghệ (Berkup, 2014) Thế hệ Z đã được giới thiệu với các lựa chọn lối sống lành mạnh, và nghiên cứu đã chỉ ra rằng họ hiểu biết nhiều hơn về việc sống một lối sống bền vững so với các thế hệ trước Đó là một trong những khái niệm mà Su, Tsai, Chen, & Qing
Lv, (2019) đã định nghĩa khi nói về Gen Z (Su, Tsai, Chen, & Qing LV, 2019) Tuy nhiên, Ariestya et al (2020, Immanuel & Pannindriya (2020) và Pichler et al (2021) là đưa ra khái niệm khác và cho rằng: Thế hệ Z là thế hệ đầu tiên sinh ra hoàn toàn trong thế kỷ 21, được hình thành bởi sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ, toàn cầu hóa và một thế giới đang đối mặt với không chắc chắn về kinh tế và biến đổi khí hậu
Từ những khái niệm nói trên, nhóm tác giả nhận thấy định nghĩa về Gen Z của Berkup (2014) rất rõ ràng và đầy đủ Điều này giúp nhóm tác giả hiểu một cách sâu sắc về Gen Z, từ đó có thể áp dụng định nghĩa về Gen Z vào trong đề tài nghiên cứu của mình
2.2 Các mô hình lý thuyết 2.2.1 Mô hình SOR (Stimulus - Organism – Response)
Năm 1974, Mehrabian và Russell đề xuất một mô hình có tên là S-O-R, bao gồm ba khía cạnh chính Đầu tiên là kích thích (S), đây là những yếu tố ngoại lai kích hoạt hành vi của người tiêu dùng Tiếp theo là chủ thể (O) gồm những yếu tố như tri thức,
Các nghiên cứu trước đây
Nghiên cứu “Các yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng khi mua sắm mặt hàng thời trang qua Livestream trên trang TikTok tại Việt Nam” của TS Trần Hải Ly và cộng sự 2023 Nghiên cứu định lượng được tiến hành với 300 đối tượng khách hàng thông qua phương pháp khảo sát và thu được 289 mẫu có thể sử dụng Dữ liệu được thu thập đã được sử dụng để đánh giá lại thang đo, phân tích nhân tố, phân
14 tích tương quan và kiểm định mô hình qua phần mềm SPSS 26.0 Kết quả nghiên cứu cho thấy, có 6 nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang qua TikTok live, bao gồm: (1) Thông điệp về sự khan hiếm, (2) Động lực mua sắm giải trí, (3) Sự hấp dẫn thị giác, (4) Sự tương tác xã hội, (5) Sự tin tưởng và (6) Hành vi đào tạo khách hàng Nhìn chung, NTD trong độ tuổi từ 18 đến 35 tỏ thái độ đồng ý khi được hỏi về thực hiện HVMHNH trên qua Livestream TikTok Thông điệp tương tác xã hội tác động đến việc mua hàng ngẫu hứng đối với Gen Z xem Livestream trên TikTok Người bán nên tương tác với khách hàng, kích hoạt bầu không khí vui vẻ, đưa ra câu trả lời chi tiết và chính xác cho câu hỏi của người mua về sản phẩm thời trang, đồng thời nâng cao lòng tin của họ Nghiên cứu đề xuất các nhà quản trị, hoạch định marketing nên thực hiện chiến lược giảm giá đi kèm với sự hối thúc sẽ thường tạo ra hiệu quả hơn, như: giới hạn mã giảm giá, mã miễn phí vận chuyển…Để việc mua sắm ngẫu hứng trở nên ít rủi ro hơn, thông qua sự thuận tiện, doanh nghiệp nên có chính sách hoàn trả hoặc tăng các yếu tố hỗ trợ như tín dụng, thanh toán và giờ lưu trữ dù sự tin tưởng ảnh hưởng không nhiều tới ý định mua hàng ngẫu hứng trên Livestream, tuy nhiên, các nền tảng Livestream và người bán hàng nên làm tốt yếu tố này bằng cách làm tăng uy tín trong giao dịch thanh toán, đảm bảo chất lượng hàng hóa đúng theo mô tả để khách hàng yên tâm khi mua hàng Đây là những giải pháp giúp doanh nghiệp tăng hiệu suất bán hàng, tăng doanh số và lợi nhuận dựa vào hành vi mua ngẫu hứng để phát triển hình thức mua sắm trực tuyến Từ những phân tích trên, nhóm tác giả lựa chọn nhân tố về “tương tác xã hội” ứng dụng vào đề tài của mình để làm rõ hành vi mua hàng ngẫu hứng của Gen Z
Hình 2.3 Nghiên cứu của TS Trần Hải Ly và cộng sự 2023
2.3.2 Nghiên cứu Mingwei Li và cộng sự (2022) Đề tài nghiên cứu được tác giả Mingwei li và cộng sử nghiên cứu 2022 để “Tìm hiểu hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trong thương mại điện tử phát trực tiếp: Khung phản ứng kích thích-sinh vật” Mô hình nghiên cứu bao gồm các nhân tố: sự hiện diện xã hội của phát thanh viên, sự hiện diện xã hội của người xem, sự hiện diện xã hội của buổi phát trực tiếp, sự kích thích và niềm vui Nghiên cứu xác định niềm vui và sự kích thích là yếu tố trung gian của việc mua sắm ngẫu hứng trong phát trực tiếp Trong nghiên cứu này, tác giả khám phá tác động của sự hiện diện xã hội của người phát sóng đến mua sắm bốc đồng của khách hàng dựa trên khung SOR (Stimulus-Organism-Response) Sử dụng phần mềm AMOS và IBM SPSS PROCESS để ước lượng mô hình dựa trên dữ liệu từ 189 khách hàng, người đã xem truyền trực tuyến trong ba tháng Kết quả nghiên cứu cho thấy, sự hiện diện xã hội của người phát thanh viên và sự hiện diện xã hội của người phát trực tiếp đã tác động đến việc mua sắm ngẫu hứng trên Livestream và gián tiếp thông qua niềm vui và kích thích, nhưng sự hiện diện xã hội của người xem không có tác động đáng kể đến niềm vui và kích thích Trong nghiên cứu này, có thể kế thừa áp dụng được yếu tố trung gian ở nghiên cứu như sự kích thích ( thích thú ) tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng cho nghiên cứu của nhóm tác giả
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Mingwei Li và cộng sự (2022)
2.3.3 Nghiên cứu của Gabriella Olivia Kristi và cộng sự 2023
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm ngẫu hứng trực tuyến của các sản phẩm thời trang trên live: instagram và ikTok của Gabriella Olivia Kristi, Daniel Tumpal H Aruan (2023) Mô hình nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng, dựa trên khung phản ứng của sinh vật kích thích (S-O-R) để khám phá phản ứng và hành vi của người tiêu dùng sau các yếu tố kích thích nhất định Số lượng mẫu trong nghiên cứu này là 400 người dùng Instagram hoặc TikTok Một mô hình đo lường đã được tạo dựa trên các câu trả lời hợp lệ từ bảng câu hỏi trực tuyến với sự trợ giúp của mô hình phương trình cấu trúc (SEM) bằng Smart-PLS Kết quả nghiên cứu cho thấy Sự hấp dẫn và chuyên môn ảnh hưởng và đáng kể đến cảm nhận sự thích thú khi mua sản phẩm thời trang trực tuyến trên Instagram và TikTok trực tiếp Tính hữu dụng của sản phẩm, sự tiện lợi khi mua hàng và giá sản phẩm ảnh hưởng và đáng kể đến tính hữu ích được cảm nhận trong việc mua sản phẩm thời trang trực tuyến trên Instagram và TikTok trực tiếp Sự hữu ích ảnh hưởng và đáng kể đến sự thích thú được nhận thức khi mua các sản phẩm thời trang trực tuyến trên Instagram và TikTok trực tiếp Cảm giác thích thú và cảm nhận về tính hữu ích làm trung gian cho nhu cầu mua sắm bốc đồng khi mua các sản phẩm thời trang trực tuyến trên Instagram và TikTok trực tiếp một cách và đáng kể Độ tin cậy được chứng minh là không có tác động hoặc đáng kể đến cảm giác thích thú khi mua các sản phẩm thời trang trực tuyến trên Instagram và TikTok trực tiếp Đóng góp thiết thực của nghiên cứu này là cần đảm bảo rằng những người phát trực tiếp các sản phẩm thời trang trực tuyến xuất hiện
17 đủ chuyên nghiệp và hấp dẫn khi bán sản phẩm trực tiếp trên Instagram và TikTok Hơn nữa, nên có quy trình đặt hàng rõ ràng và ngắn gọn để việc mua sản phẩm thời trang trực tuyến trên live và TikTok trở nên dễ dàng hơn Từ những phân tích trên, nhóm tác giả lựa chọn nhân tố về “sự thích thú” ứng dụng vào đề tài của mình để làm rõ hành vi mua hàng ngẫu hứng của Gen Z
Hình 2.5 Mô hình của Gabriella Olivia Kristi và cộng sự 2023
2.3.4 Nghiên cứu của Bayu Hning Kartika Dwitya và cộng sự (2023) Đề tài “Một Nghiên cứu về Mua sắm Trực tiếp qua TikTok: Vai trò của Sự Thích thú được đánh giá cao trong việc mua hàng ngẫu hứng” của Bayu Hning Kartika Dwitya, Arif Hartono (2023) Nghiên cứu này nhằm mục đích tổng hợp tác động của các yếu tố môi trường đến trạng thái tâm lý của người tiêu dùng khi mua sắm trực tuyến Sau đó phát triển một mô hình để hiểu hành vi mua hàng ngẫu hứng Số lượng người trả lời được sử dụng trong nghiên cứu này lên tới 210 người Tiêu chí để người trả lời được chọn là công dân Indonesia từ 17-25 tuổi đã thực hiện giao dịch mua hàng trên kênh mua sắm phát trực tiếp ít nhất một lần Phương pháp phân tích dữ liệu sử dụng PLS-SEM và được xử lý bằng ứng dụng SmartPLS Nghiên cứu này có năm biến số: sự thuận tiện, tính tương tác, vui tươi, cảm nhận sự thích thú và hành vi mua sắm ngẫu hứng Kết quả nghiên cứu này chỉ ra rằng ba yếu tố thuận tiện, tương tác và sự vui tươi có ảnh hưởng và đáng kể đến nhận thức về sự thích thú Sự tồn tại của tính năng TikTok Live sẽ giúp trải nghiệm mua sắm trực tuyến trở nên thú vị và giải trí hơn Nó tạo ra một kênh liên lạc mới giữa người bán và người tiêu dùng, với tính năng
Thương mại phát trực tiếp tạo ra một môi trường tương tác, hấp dẫn và tập trung vào người dùng Điều này khiến khán giả cảm thấy thú vị hơn khi xem vì họ cảm thấy được tham gia và đánh giá cao bởi người phát trực tiếp sẵn sàng trả lời các câu hỏi theo thời gian thực Nhận thức sự thích thú có tác động và tác động đáng kể đến hành vi mua sắm bốc đồng hành vi Bằng cách tăng cảm giác thích thú của khán giả khi xem trực tiếp phát trực tuyến, người tiêu dùng sẽ trả nhiều tiền hơn quan tâm đến sản phẩm được cung cấp, họ xem càng thường xuyên thì càng có nhiều sự tin tưởng của khán giả đối với sản phẩm được cung cấp sẽ tăng lên, do đó tăng lên sự quan tâm mua sắm bốc đồng của khán giả Ngoại trừ rằng, sự thích thú nhận thức cũng có ảnh hưởng đến hành vi mua sắm bốc đồng của người tiêu dùng Từ những phân tích trên, nhóm tác giả lựa chọn nhân tố về “tương tác xã hội” và “sự thích thú” ứng dụng vào đề tài của mình để làm rõ hành vi mua hàng ngẫu hứng của Gen Z
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Bayu Hning Kartika Dwitya và cộng sự (2023)
2.3.5 Nghiên cứu của Ahmadi, Fajar, Herry Hudrasyah ( 2022)
Nhận thấy sự phát triển và thay đổi nhanh chóng của TikTok đặc biệt là TikTokshop và các công cụ phát trực tiếp để bán hàng thì tác giả đã tiến hành nghiên cứu đề tài: “ Tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến mua hàng trên Livestream trên TikTok” (2022) Để làm rõ mục tiêu, tác giả đã thực hiện nghiên cứu định lượng bằng cách khảo sát 170 người tham gia tại Indonesia bằng mô hình lối suy diễn sâu( ELM) về các yếu tố tác giả cho rằng tác động đến ý định mua hàng trên TikTok shop bao gồm Nhận thức uy tín, Ý thức về giá, Tính Tương tác, Sự hấp dẫn, Chất lượng lập luận, thái độ mua hàng Kết quả của nghiên cứu cho thấy người mua quan tâm đến việc sử dụng tính năng truyền trực tiếp (nhận thức uy tín) và giá (nhận thức về giá)
19 được đề xuất và cách khách hàng nhìn thấy về người dẫn chương trình Điều này có thể thấy từ sự ưa thích của người mua trong việc đánh giá hàng hóa dựa trên giá theo sự lựa chọn của họ và liệu họ có nhận thấy người dẫn chương trình đủ đáng tin cậy để bán sản phẩm hay không Tiếp theo đó, người tham gia phát trực tiếp khi mua hàng cho rằng các tương tác được thực hiện bởi người bán hoặc người dẫn chương trình có thể ảnh hưởng đến họ trong việc đánh giá một sản phẩm Chất lượng của tương tác (lập luận về sản phẩm và tương tác với người mua) có thể được quan sát qua cách người dẫn chương trình tương tác với khán giả Giao tiếp tốt là một giao tiếp hai chiều và các thông điệp có thể được truyền đạt một cách đúng đắn Điều này nên được quan tâm đối với chủ doanh nghiệp trong việc truyền đạt các thông điệp tương tác cũng như đầy ý nghĩa
Kết quả nghiên cứu cho thấy yếu tố tương tác ảnh hưởng chính đến hành vi mua hàng ngẫu hứng của khách hàng qua livestream TikTok Giá cả và uy tín nhận thức tác động đến sự hấp dẫn nhận thức, bao gồm sự lôi cuốn của streamer và lập luận sản phẩm Những yếu tố này lần lượt ảnh hưởng đến thái độ quảng cáo và ý định mua hàng Qua đó, giá cả và tương tác tác động đến giá trị cảm nhận, kích thích hành vi mua hàng ngẫu hứng.
Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của Ahmadi và Fajar và Herry Hudrasyah ( 2022)
2.3.6 Nghiên cứu của Yang Zhao và cộng sự (2021)
Nghiên cứu “Phân tích tổng hợp về mua hàng bốc đồng trực tuyến và kiểm duyệt Ảnh hưởng của trình độ phát triển kinh tế” năm 2021 nhằm mục đích hiểu sâu hơn về việc mua sắm ngẫu hứng trực tuyến thông qua một phân tích toàn diện của các nghiên cứu liên quan Xuất phát từ 54 bài báo, phân tích toàn diện này phân loại các yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc mua sắm bất ngờ trực tuyến thành các yếu tố kích thích trên website, tiếp thị và cảm xúc Nghiên cứu này cũng khám phá tác động điều hòa của mức độ phát triển kinh tế Kết quả thực nghiệm cho thấy rằng 13 yếu tố chính được chọn có mối quan hệ và đáng kể với việc mua sắm bất ngờ trực tuyến Hơn nữa, mức độ phát triển kinh tế ảnh hưởng đến mối quan hệ giữa một số yếu tố (ví dụ như sự hấp dẫn của trang web, độ dễ sử dụng, giá cả, khuyến mãi, niềm vui và cảm xúc ) và việc mua sắm bất ngờ trực tuyến Dựa vào nghiên cứu này, nhóm tác giả có thể chọn lọc và hiểu rõ được nhiều yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng như giá cả, sự thích thú và tính dễ sử dụng
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Yang Zhao & cộng sự (2021)
2.3.7 Nghiên cứu của Trần Thị Ngọc Lan, Trần Thành Trung (2023)
Dưới sự phát triển mạnh mẽ của mua sắm online, kinh doanh thương mại điện tử đã trải qua sự phát triển đáng kể trong những năm gần đây “Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng qua thương mại điện tử của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh” của nhóm tác giả Trần Thị Ngọc Lan & Trần Thành Trung năm 2023 sử dụng mô hình Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior) của Icek Ajzen (1991) và mô hình chấp nhận công nghệ (Technology of Acceptance Model) của Davis (1989) để phân tích các mối quan hệ trong mô hình nghiên cứu Nghiên cứu này sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính với thảo luận nhóm ( nhóm 10 người) kết hợp định lượng với kỹ thuật lấy mẫu thuận tiện sàng lọc được 340 khảo sát hợp lệ được đưa vào phần mềm SPSS 26.0 để xử lý dữ liệu Nhóm tác giả sử dụng kỹ thuật phân tích EFA và hồi quy bội đã chỉ ra rằng theo thứ tự từ cao xuống thấp về mức độ ảnh hưởng thì Giá cả và sự giảm giá; Tính tương tác; Quảng cáo; Tính ngẫu hứng; Chất lượng đánh giá; Độ tin cậy và Sự hấp dẫn thị giác đều có ảnh hưởng đến quyết định mua hàng ngẫu hứng trên các trang thương mại điện tử của giới trẻ Từ kết luận này, các tác giả đề xuất các chiến lược quản trị và giải pháp kinh doanh để tối ưu hóa lợi nhuận và hiệu suất bán hàng dựa trên xu hướng mua sắm ngẫu hứng của giới trẻ, nhằm thúc đẩy sự phát triển của thương mại điện tử
Qua nghiên cứu trên, nhóm tác giả nhận định yếu tố “ Giá cả” là một biến cần được đưa vào mô hình nghiên cứu để xem xét tác động giữa Giá cả ảnh hưởng đến sự thích thú trong việc tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok Nhất là trong bối cảnh bùng nổ TMĐT hiện nay, các khách hàng trẻ luôn có xu hướng tìm kiếm sự thích thú về sản phẩm thông qua Giá cả bằng hành động so sánh giá thấp hơn cho một sản phẩm trên các sàn TMĐT khác nhau
Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu Trần Thị Ngọc Lan & Trần Thành Trung (2023)
2.3.8 Nghiên cứu của Avrylia Indah Sari, Melly Prabawati & Esty Nurbaity Arrsy (2023)
“The Influence of Instagram Influencers on Impulse Buying Fashion Products” tạm dịch “Ảnh hưởng của những người có ảnh hưởng trên Instagram đối với việc mua hàng ngẫu hứng sản phẩm thời trang” của nhóm tác giả Avrylia Indah Sari, Melly Prabawati và Esty Nurbaity Arrsy năm 2023 dựa trên các khía cạnh của những người có ảnh hưởng như chuyên môn, độ tin cậy, sự tương đồng, sự quen thuộc và sở thích, cũng như các khía cạnh của việc mua ngẫu hứng bao gồm tính tự phát, sức mạnh, sự ép buộc và cường độ; hưng phấn và kích thích; và coi thường hậu quả mà thu thập thông tin về tác động của những người có ảnh hưởng trên Instagram đối với việc mua các sản phẩm thời trang tùy hứng Phân tích dữ liệu cho thấy giá trị (value) 0,00 <
0,05 Kết quả nghiên cứu chỉ ra tỷ lệ 100% ở chỉ số có mức độ ảnh hưởng cao nhất là sự tương đồng trong những người có ảnh hưởng Chỉ số có ảnh hưởng cao nhất trong hành vi mua sắm ngẫu hứng với mức độ rất cao là 78.9% là chỉ số về sự phấn khích và kích thích Với cỡ mẫu là 90 người trả lời cùng với phương pháp nghiên cứu mô tả kết hợp với phương pháp định lượng, sử dụng Chi-Square, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng giữa các giá trị về những người có ảnh hưởng và hành vi mua hàng ngẫu hứng có mối quan hệ thuận chiều, bất kỳ thay đổi nào về giá trị giữa những người có ảnh hưởng sẽ cải thiện hành vi mua hàng ngẫu hứng thêm 5,333 Đồng thời nhu cầu mua các sản phẩm thời trang sẽ càng cao nếu sức ảnh hưởng của những người có ảnh hưởng trên Instagram càng lớn
Giả thuyết
Qua tổng hợp nhiều yếu tố khác nhau, nghiên cứu này nhóm tác giả trọng tâm vào 6 yếu tố chính như sau:
Hiểu biết về tính dễ sử dụng là "Mức độ một người tin rằng việc sử dụng hệ thống cụ thể mà không cần tốn nhiều công sức" (Davis, 1989) Theo mô hình công nghệ TAM của Davis & Arbor (1989), hiểu biết về tính dễ sử dụng đề cập đến việc người tiêu dùng tin rằng sử dụng hệ thống, sản phẩm công nghệ thông tin sẽ không đòi hỏi nhiều nỗ lực và họ sẽ cảm thấy dễ dàng khi sử dụng sản phẩm.
32 trong bối cảnh phát trực tiếp có thể hiểu là nhận thức của người xem (người tiêu dùng) về sự dễ dàng trong việc mua hàng khi sử dụng tính năng phát trực tiếp để mua sản phẩm/dịch vụ mà không trải qua quá nhiều bước phức tạp Người dùng có thể vừa xem phát trực tiếp vừa mua hàng nhanh chóng mà không cần chuyển hướng sang bất kỳ liên kết nào khác Bên cạnh đó nghiên cứu của Trần Nho Quyết và cộng sự (2022) chỉ ra rằng sự tính dễ sử dụng có ảnh hưởng đến thái độ thích thú của người dùng Vì vậy, nhóm tác giả đề xuất giả thuyết:
(H1): Dễ sử dụng ảnh hưởng đến sự thích thú
Tính hữu ích cảm nhận được hiểu là mức độ người tiêu dùng tin rằng hiệu quả mua sắm của họ sẽ được nâng cao bằng cách sử dụng các phương pháp cụ thể Nhận thức tính hữu ích bao gồm sự tiện lợi, nhiều lựa chọn sản phẩm và dịch vụ, thông tin phong phú Internet nói chung và các trang thương mại điện tử (TMĐT) nói riêng cho phép tìm kiếm sản phẩm nhanh chóng, tiết kiệm công sức và chi phí Mua sắm truyền thống chỉ cho phép khám phá một số ít hàng hóa tại một thời điểm, trong khi mua sắm trực tuyến cung cấp nhiều lựa chọn đa dạng hơn Trong nghiên cứu này, tính hữu ích cảm nhận được được xem xét ở góc độ sự thuận tiện và dễ dàng khi mua hàng qua livestream trên TikTok, cũng như mức độ phù hợp của sản phẩm với người sử dụng Phát hiện từ nghiên cứu của Gabriella Olivia Kristi và cộng sự (2023) chỉ ra rằng nhận thức tính hữu ích có tác động mạnh mẽ đến sự thích thú.
(H2): Nhận thức tính hữu ích tác động đến sự thích thú
Trong nghiên cứu của Chiu và Huang (2014), tương tác xã hội được định nghĩa là việc một cá nhân thiết lập hoặc phát triển mối quan hệ với những người dùng thông qua các nền tảng mạng xã hội (Chiu & Huang, 2014) Trong thương mại điện tử, sự tương tác đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng kết nối chất lượng cao giữa
Kết nối giữa người phát trực tiếp và người xem trong phiên Livestream thúc đẩy hành vi mua sắm ngẫu hứng Khi có nhiều người xem hơn và nhiều tương tác hơn (thích, chia sẻ), tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng cũng sẽ tăng lên Nghiên cứu của Davison, Ou và Martinsons (2013) với 33 người bán và khách hàng cho thấy mối quan hệ tích cực này giữa mức độ tương tác và tỷ lệ chuyển đổi bán hàng trong các phiên Livestream.
Tương tác xã hội là ảnh hưởng của các kích thích do người tiêu dùng tạo ra (Lan & Trung, 2023) Người mua hàng trực tuyến trong phiên Livestream dễ có hành vi mua hàng “ không có kế hoạch” do ảnh hưởng bởi người xung quanh mà biết đến phiên Livestream thông qua sự chia sẻ của người tiêu dùng khác trên các phương tiện truyền thông mạng xã hội Bên cạnh đó, nghiên cứu của Bayu Hning Kartika Dwitya và cộng sự (2023) đã chỉ ra sự tác động tích cực của tương tác xã hội đến sự thích thú Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thuyết:
(H3): Tương tác xã hội ảnh hưởng đến sự thích thú
Giá được định nghĩa là “những gì khách hàng thực sự trả để đổi lấy những lợi ích tích lũy từ một sản phẩm hoặc dịch vụ” (Lovelock & Wirtz, 2007) Nhiều năm sau đó, nghiên cứu của Vũ Thị Hoa & cộng sự (2018) chỉ ra rằng giá của sản phẩm thường được xác định dựa trên nhiều yếu tố như chi phí sản xuất, giá cả của các đối thủ trong ngành hoặc các chiến lược tiếp thị mà doanh nghiệp đang áp dụng (Hoa, Thái, & Phương, 2018) Trong bối cảnh ngành bán lẻ trực tuyến, các doanh nghiệp mới thường tập trung vào việc sử dụng giá cả làm công cụ chính để thu hút khách hàng mua sắm trực tuyến cho sản phẩm hoặc dịch vụ của họ (Keegan & Green , 2013) Đồng thời, nghiên cứu của Mateja Kos Koklič (2019) cho thấy giá cả có tác động đến sự thích thú của khách hàng Thế nên trong nghiên cứu này, nhóm tác giả thống nhất đưa vào đề tài giả thuyết là:
(H4): Giá cả ảnh hưởng đến sự thích thú
De Veirman & cộng sự (2017) đã định nghĩa những người có ảnh hưởng (influencers) - sau đây gọi tắt là NAH là người đã lập được một cộng đồng người theo dõi lớn, được xem là những người dẫn đầu đáng tin cậy trong một hoặc nhiều lĩnh vực (De Veirman, Cauberghe, & Hudders, 2017) Họ cũng có thể là những người nổi tiếng như ca sĩ, diễn viên hay là một Blogger, Youtuber, TikToker, có số lượng người theo dõi cao trên mạng xã hội (Dung, 2022) NAH phổ biến thông tin tới những người theo
34 dõi, đặc biệt khi họ đăng ý kiến và đề xuất của mình về sản phẩm, điều này có thể ảnh hưởng đến doanh số bán sản phẩm (Goldenberg, Han, Lehmann, & Hong, 2009) Người tiêu dùng có nhiều khả năng mua sắm ngẫu hứng hơn nếu họ cảm nhận được sự thích thú khi tương tsác với môi trường mua sắm ( Parboteeah & cộng sự, )
Trong trường hợp người dẫn Livestream trên TikTok là một NAH trong ngành thời trang, sự hài hước của người đó có thể phục vụ tức thời nhu cầu giải trí của người xem, từ đó tăng sự thích thú của họ đối với phiên live và người Livestream Như các nhà khoa học hành vi đề xuất, nếu một người giao tiếp được coi là có khả năng kích thích sự hài lòng, thì cảm xúc tích cực có thể sẽ được phát triển đối với người đó, điều này sẽ nâng cao hiệu ứng thuyết phục (Caballero & Pride, 1984; Brand & cộng sự, 2012) Sự hấp dẫn và chuyên môn của người Livestream cũng ảnh hưởng tích cực đến cảm nhận sự thích thú, người tiêu dùng trong lĩnh vực thương mại phát trực tiếp dễ dàng mua sắm bốc đồng hơn thông qua sự giới thiệu sản phẩm và thúc giục của người dẫn dắt trong một thời gian ngắn (Lee C-H & Chen C-W., 2021) Có thể nói rằng những NAH đóng vai trò là những người trung gian mà qua họ các thương hiệu có thể kết nối với các nhóm khách hàng mục tiêu của mình Họ có thể giúp doanh nghiệp xây dựng thương hiệu, tăng độ nhận diện thương hiệu và thu hút khách hàng tiềm năng Vì thế, nhóm tác giả đưa ra giả thuyết:
(H5): Người có ảnh hưởng tác động đến sự thích thú của Gen Z khi xem Livestream bán hàng thời trang trên TikTok
Zeithaml (1988) định nghĩa giá trị khách hàng cảm nhận được là “đánh giá toàn diện của người tiêu dùng về lợi ích của sản phẩm dựa vào cảm nhận của khách hàng về cái được và cái mất” Định nghĩa này cho thấy giá trị khách hàng cảm nhận được có thể chia theo hai phương diện về kinh tế và về tình cảm Riêng giá trị cảm nhận được về tình cảm phản ánh khả năng sản phẩm làm cho người tiêu dùng tăng thêm cảm xúc và thích thú trải nghiệm hơn Williams & Soutar (2000) nghiên cứu mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận được, sự hài lòng và ý định hành vi, rút ra kết luận rằng giá trị cảm nhận về mặt cảm xúc thích thú ảnh hưởng lớn đến mức độ hài lòng, do đó đề xuất giá trị cảm nhận được về tình cảm quan trọng hơn cả giá trị cảm nhận được về mặt kinh tế
Bên cạnh đó, Sun và cộng sự (2015) đã định nghĩa rằng sự thích thú là mức độ mà người dùng có thể cảm nhận giá trị về mặt cảm xúc Các nghiên cứu chỉ ra rằng,
Khi việc mua sắm trở nên thú vị và kích thích, người tiêu dùng sẽ ghi nhớ những khoảnh khắc và trải nghiệm đó trong thời gian dài hơn Niềm vui trong bối cảnh mua sắm trực tuyến là một trạng thái cảm xúc tích cực gồm niềm vui, sự thích thú và sự quyến rũ từ phía người bán Các nghiên cứu cho thấy những cảm xúc này có tác động đáng kể đến xu hướng mua sắm ngẫu hứng Do đó, chúng tôi đưa ra giả thuyết rằng tác động tích cực của quá trình mua sắm trực tuyến lên sự thôi thúc mua hàng ngẫu hứng là do trạng thái cảm xúc vui vẻ và phấn khích mà người tiêu dùng trải nghiệm.
(H6): Sự thích thú ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng
Trên cơ sở tổng hợp các lý thuyết nghiên cứu, nhóm tác giả đã thực hiện đánh giá và đưa ra mô hình:
Bảng 2.3 Tổng hợp các nhân tố tác động
Tương tác xã hội Giá cả Người ảnh hưởng
TS Trần Hải Ly và cộng sự (2023) x
Mingwei Li, Qingjin Wang, Ying Cao (2022) x
Gabriella Olivia Kristi, Daniel Tumpal H Aruan x x x
Yixuan Li, Ning Wang, Ruoxin Zhou, Xin (Robert) x x
Trần Thị Ngọc Lan, Trần Thành Trung (2023)
Avrylia Indah Sari, Melly Prabawati dan Esty Nurbaity Arrsy (2023) x
Trần Nho Quyết, Tong Guang Ji , Trần Quang Yên, Nguyễn Thị Thanh Hiền (2022) x x
(Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp)
Dựa trên nghiên cứu trước đây và đề xuất của các giả thuyết về các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang của Gen Z trên Livestream TikTok Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc được nhóm tác giả tổng hợp như sau:
Hình 2.13 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Trong chương 2, nhóm tác giả đã trình bày tổng quan các nghiên cứu trước đây liên quan đến hành vi mua hàng ngẫu hứng, các nghiên cứu này được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sách, tạp chí khoa học, luận văn, và báo cáo nghiên cứu Dựa trên các nghiên cứu trước đây, một bảng lược khảo các nhân tố được lựa chọn vào mô hình nghiên cứu đã được xây dựng Bảng này bao gồm các thông tin về tên nhân tố, nguồn gốc của nhân tố và mối quan hệ với biến trung gian là sự thích thú và hành vi mua hàng ngẫu hứng Nhóm tác giả cũng đưa ra mối quan hệ, nguồn gốc khái niệm để hình thành các giả thuyết dựa trên mô hình SOR đã được đưa ra gồm: (H1: Dễ sử dụng ảnh hưởng đến sự thích thú
(H2): Nhận thức tính hữu ích tác động đến sự thích thú (H3): Tương tác xã hội ảnh hưởng đến sự thích thú (H4): Giá cả ảnh hưởng đến sự thích thú
(H5): Người có ảnh hưởng tác động đến sự thích thú của Gen Z khi xem Livestream bán hàng thời trang trên TikTok
(H6): Sự thích thú ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng
THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu sơ bộ nhóm tác giả dùng định tính làm phương pháp chính Với tính chất thăm dò, các ý tưởng được khám phá trực tiếp dùng để mô phỏng bảng câu hỏi sơ bộ, giải thích sự tương quan có ý nghĩa giữa các thang đo
Nhóm tác giả tiến hành thảo luận nhóm 15 người, trong đó có 5 nhân viên văn phòng, 2 học sinh THPT NGuyễn Công Trứ, 7 sinh viên và 1 giảng viên khoa TMDL trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh để đưa ra nhận xét về thang đo Qua buổi thảo luận có rất nhiều ý kiến khác nhau về vấn đề đã đặt ra từ trước Rất nhiều cá nhân đã bày tỏ quan điểm khác nhau về các nhân tố Dễ sử dụng (DSD),
Hữu ích (HI), Tương tác xã hội (TTXH), Giá cả(GC), Người có ảnh hưởng (NAH), Thích thú (TT) ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng Cuối cùng, kết quả mà nhóm tác giả thu được sau cuộc thảo luận như sau:
Thứ nhất, số Gen Z lựa chọn hành vi mua hàng ngẫu hứng vì có sự ảnh hưởng của các yếu tố sau, cụ thể: Thích thú (1), Dễ sử dụng (2), Hữu ích (3), Tương tác xã hội (4), Giá cả (5), Người có ảnh hưởng(6), An toàn (7), Độ tin cậy (8), Niềm tin (9) Tuy nhiên, xuyên suốt bài nghiên cứu các yếu tố từ (1) - (6) được sử dụng
Thứ 2, Gen Z mua mặt hàng thời trang qua Livestream TikTok một các ngẫu hứng Họ mua hàng một cách gọn lẹ và nhanh chóng; dù ở bất kì nơi đâu cũng có thể sử dụng thiết bị thông minh để xem Livestream mua hàng Đa số hành vi mua hàng thời trang qua Livestream của Gen Z sẽ theo cảm xúc, chỉ cần sản phẩm đẹp, chất lượng hợp với túi tiền mà họ sẵn sàng bỏ ra
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Với phương pháp nghiên cứu này, nhóm tác giả thực hiện thu thập tài liệu bằng nhiều nguồn khác nhau từ những bài báo, các đề tài nghiên cứu khoa học trong và ngoài nước cùng với những tài liệu khác liên quan với đề tài nghiên cứu Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đo lường giá trị các biến số Nghiên cứu được thực hiện sau khi bảng câu hỏi được chỉnh sửa thì nghiên cứu chính thức được thực hiện bằng phương pháp nghiên cứu định lượng với kỹ thuật thu thập thông tin trực tiếp bằng bảng câu hỏi tự động điền trong phạm vi khu vực TP Hồ Chí Minh
3.2.2.1 Phương pháp chọn mẫu và xác định cỡ mẫu
Trong quá trình nghiên cứu, phương pháp được nhóm tác giả sử dụng là chọn mẫu phi xác suất Mẫu được thu thập bằng phương pháp thuận tiện (phi xác suất) đối với Gen Z tại Tp Hồ Chí Minh thông qua phỏng vấn trực tiếp và khảo sát trực tuyến Đối với thu mẫu trực tiếp, nhóm tác giả tiến hành phát bảng câu hỏi và yêu cầu Gen Z hoàn thành bảng câu hỏi trong vòng 10 phút Đối với khảo sát trực tuyến, mẫu được thu thập thông qua Google form bằng cách gửi đường link bảng hỏi để Gen Z nhận đường link và truy cập trả lời, sau khi trả lời xong chỉ cần nhấn nút “gửi” sẽ thu được mẫu phản hồi Để kiểm soát chất lượng dữ liệu tốt, chỉ gửi đường link cho những người đồng ý trả lời trước đó và có khả năng trả lời bảng hỏi chính xác Gen Z khi thực hiện khảo sát phải phản hồi các câu hỏi dạng Có/Không để các câu hỏi được sàng lọc, định lượng theo thang đo Likert
Để xác định kích thước mẫu, tác giả sử dụng công thức của Cohen (1992) Theo Cohen, cỡ mẫu tối thiểu cần sử dụng trong nghiên cứu phụ thuộc vào số biến độc lập trong mô hình nghiên cứu (số mũi tên chỉ vào cấu trúc trong mô hình đường dẫn bình phương tối thiểu bán phần) Nghiên cứu này có 6 biến độc lập, nên số mẫu tối thiểu cần thiết là 130 quan sát Tuy nhiên, nhóm tác giả đã lấy mẫu 378 quan sát để tăng độ chính xác của kết quả nghiên cứu Trong số 396 bảng câu hỏi thu được, 18 bảng hỏi bị loại bỏ do có dữ liệu bỏ trống, dẫn đến dữ liệu được sử dụng là 378 quan sát.
378 bảng hỏi còn lại được sử dụng cho quá trình phân tích dữ liệu Dữ liệu thu thập được xử lý bằng phần mềm SmartPLS 4
3.2.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Dữ liệu thứ cấp và sơ cấp là những dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình nghiên cứu
Các nguồn thông tin được trích xuất trong báo, sách, trang web, là những nội dung có mối quan hệ với dữ liệu thứ cấp Nó gián tiếp tích lũy từ những nguồn có sẵn: dữ liệu đã được xử lý trước và dữ liệu thô Vài ưu điểm của chúng là dễ dàng tiếp cận, không tốn nhiều chi phí và tiết kiệm được nhiều thời gian Đối với đề tài, dữ liệu thứ cấp được sử dụng bằng cách tiếp nhận thông tin từ các bài báo, nghiên cứu khoa học đã được kiểm nghiệm đảm bảo tính xác thực, toàn vẹn của dữ liệu Nó được hình thành với mục đích tìm hiểu rõ, phân tích và đề xuất những giải pháp thiết yếu cho đề tài
Dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua các phương pháp như khảo sát, phỏng vấn sơ bộ, bảng câu hỏi qua mạng hoặc điện thoại Phỏng vấn sơ bộ giúp cung cấp cái nhìn sâu sắc về các khía cạnh khác nhau, được sử dụng để điều chỉnh và tạo ra một bảng câu hỏi toàn diện hơn Tiếp theo, dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp và trực tuyến, giúp cung cấp cái nhìn tổng thể về đề tài nghiên cứu.
Thiết kế bảng câu hỏi
Bảng câu hỏi sẽ bao gồm các nội dung quan trọng để Gen Z có thể hiểu và trả lời được nội dung trong bảng khảo sát Những thông tin có trong bài chỉ được dùng trong nghiên cứu và không được sử dụng với mục đích nào khác Loại bỏ và lựa chọn những
Số lượng người tham gia nghiên cứu phù hợp với mục tiêu đề tài đóng vai trò quan trọng Ví dụ, trong phần câu hỏi sàng lọc, đối tượng thuộc Thế hệ Z sẽ được hỏi: "Anh/Chị đã từng mua sắm mặt hàng thời trang qua Livestream trên TikTok chưa?" Nếu trả lời "Rồi", họ sẽ tiếp tục trả lời phần khảo sát chính Tuy nhiên, nếu trả lời "Chưa", quá trình trả lời sẽ dừng lại.
Để thực hiện khảo sát, Gen Z trả lời các câu hỏi theo thang điểm 1 đến 5, thể hiện mức độ đồng ý lần lượt là: Hoàn toàn không đồng ý, Không đồng ý, Bình thường, Đồng ý, Hoàn toàn đồng ý Phần nhân khẩu học thu thập thông tin cá nhân bao gồm câu hỏi về thu nhập, độ tuổi, nghề nghiệp để tác giả nắm rõ đối tượng tham gia.
Bảng câu hỏi được thiết kế theo thang đo 5 cấp độ của Likert:
Hoàn toàn không đồng ý Không đồng ý Bình thường Đồng ý Hoàn toàn đồng ý
Bảng 3.2 Các biến được đề xuất trong mô hình nghiên cứu
Nhân tố Mã hóa Biến quan sát Nguồn
Tôi thấy giao diện trang bán hàng thời trang TikTok Shop thân thiện với người dùng
Trần Nho Quyết và cộng sự (2022) DSD2 Tôi thấy quy trình mua hàng thời trang trên TikTok Shop đơn giản
Tôi thấy hình thức thanh toán trên TikTok Shop đa dạng và tiện lợi, có thể trả bằng tiền mặt hoặc chuyển khoản (MoMo, Zalopay, )
Tôi có thể vừa xem phát trực tiếp vừa mua hàng thời trang nhanh chóng trên TikTok Shop mà không cần chuyển hướng sang bất kỳ liên kết nào khác
Khi mua một mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok tôi có thể sử dụng nó cho nhiều dịp khác nhau
Gabriella Olivia Kristi và cộng sự (2023), Trần Nho Quyết và cộng sự (2022) HI2
Tôi có thể so sánh các thông tin sản phẩm thời trang dễ dàng hơn khi mua sắm trực tuyến trên TikTok Shop
HI3 Mua sắm trực tuyến trên Live stream
TikTok giúp tôi tiết kiệm thời gian
TikTok Shop cung cấp sản phẩm đa dạng về kích thước, màu sắc và mẫu mã
Sản phẩm được người bán tư vấn và hiển thị đúng thời điểm khi tôi thực hiện mua hàng trên Livestream TikTok Shop
Tương tác xã hội (TTXH)
Tôi bị ảnh hưởng bởi người thân mua cac sản phẩm thời trang trên Livestream TikTok
Trần Hải Ly và cộng sự (2023) TTXH2
Khi xem Livestream tôi thấy được sự tương tác của người cùng xem (lượt yêu thích, bình luận,…)
Tôi bị ảnh hưởng bởi bạn bè khi mua sắm mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok
TTXH4 Tương tác của tôi với sàn giao dịch
TMĐT rõ ràng và dễ hiểu
Tôi biết đến Livestream trên TikTok bởi các quảng cáo thông qua phương tiện mạng xã hội (Facebook, Instagram, )
Tôi cảm thấy giá sản phẩm thời trang được bán trên Livestream TikTok có giá cạnh tranh hơn các sàn thương mại điện tử khác Mateja Kos
Giá cả của sản phẩm thời trang trên sàn TikTok Shop phải chăng phù hợp với mức thu nhập của tôi
Mua hàng thời trang trên Livestream TikTok giúp tôi có nhiều ưu đãi khuyến mãi và voucher giảm giá hấp dẫn
Tôi có thể sẵn sàng trả một số tiền lớn miễn là giá sản phẩm phù hợp với chất lượng
Tôi cảm thấy phấn khích khi săn được mã giảm giá từ người bán trên
Theo nghiên cứu của Kartika Dwitya và cộng sự (2023), Mingwei Li và cộng sự (2022), Gabriella Olivia Kristi và cộng sự (2023), người dùng có xu hướng ưa thích trải nghiệm xem trực tiếp sản phẩm thời trang thông qua tính năng Livestream trên TikTok.
Tôi cảm thấy hứng thú về cách bày trí sáng tạo và hấp dẫn của người bán trong phiên Livestream TikTok
Các sản phẩm thời trang trong phiên live được giới thiệu một cách sinh động, bắt mắt, tạo ấn tượng mạnh mẽ trong tâm trí tôi
Người có ảnh hưởng (NAH)
Sự hấp dẫn của NAH (sự giống nhau về phong cách thời trang, sự quen thuộc với NAH và sự yêu thích của tôi đối với NAH như ngoại hình, tính cách) khiến tôi ấn tượng về sản phẩm được giới thiệu.tin rằng sàn giao dịch TMĐT là đáng tin cậy trong việc xử lý các thắc mắc của khách hàng
Lu (Monroe) Meng và cộng sự (2021) NAH2
Kiến thức về thời trang của NAH cung cấp trong phiên Livestream TikTok khiến tôi tự tin hơn khi mua hàng thời trang ngay trong phiên live
NAH3 Độ nhận diện của NAH tác động mạnh đến quyết định mua hàng của tôi một cách tức thời khi xem Livestream
Kỹ năng giao tiếp (khả năng giới thiệu sản phẩm thời trang) của NAH cho tôi cảm giác rất gần gũi và thoải mái khi mua hàng.tin tưởng khi mua hàng trên sàn giao dịch TMĐT
Hành vi HVMHNH1 Tôi không có ý định mua sắm sản Mingwei Li và
45 mua hàng ngẫu hứng phẩm thời trang trước đó cho đến khi xem Livestream bán hàng trên TikTok cộng sự (2022), Yang Zhao và cộng sự (2021) HVMHNH2 Cảm xúc tích cực khi xem Livestream
TikTok thôi thúc tôi mua hàng
Tôi mua hàng thời trang trên Livestream TikTok thường không cân nhắc về hậu quả
Mua hàng thời trang trên Livestream TikTok khiến tôi thỏa mãn sự thôi thúc tức thời
(Nguồn: Nhóm tác giả tự tổng hợp)
Phương pháp phân tích dữ liệu
Hệ số tải ngoài outer loading:
Hệ số outer loading thấp chỉ ra rằng biến quan sát không đóng góp đáng kể vào nhân tố tương ứng và nên loại bỏ khỏi mô hình Bằng cách loại bỏ các biến có outer loading thấp, mô hình sẽ trở nên chính xác hơn và phản ánh tốt hơn mối quan hệ giữa các biến quan sát và nhân tố tiềm ẩn nền tảng.
Theo Hair và cộng sự (2022), giá trị outer loading được cho là ý nghĩa tốt khi lớn hơn hoặc bằng 0,7 Khi giá trị này nhỏ hơn 0,4, biến quan sát cần phải bị loại bỏ khỏi mô hình Nếu giá trị outer loading nằm trong khoảng từ 0,4 đến dưới 0,7, việc loại hay giữ biến quan sát sẽ phụ thuộc vào nhà nghiên cứu và sự đánh giá của họ về độ tin cậy tổng hợp (composite reliability - CR) và tính hội tụ (convergent validity, ví dụ hệ số AVE) của nhân tố đó Nếu CR hoặc AVE đang dưới ngưỡng đề nghị và việc loại bỏ biến quan sát có outer loading nhỏ hơn 0,7 giúp tăng CR hoặc AVE lên đạt ngưỡng phù hợp, chúng ta sẽ loại bỏ biến quan sát đó Nếu CR và AVE đều đạt ngưỡng đề nghị, và biến quan sát có outer loading từ 0,4 đến dưới 0,7 được đánh giá là quan trọng trong nghiên cứu, chúng ta có thể giữ lại biến quan sát này (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022) Độ tin cậy: Độ tin cậy của thang đo được đánh giá qua hai chỉ số chính là Cronbach’s Alpha và Composite Reliability Cronbach’s Alpha là chỉ số đo độ tin cậy truyền thống; còn chỉ số độ tin cậy tổng hợp Composite Reliability được sử dụng phổ biến hơn trong
46 phân tích theo phương pháp PLS-SEM Trong nghiên cứu này, dữ liệu được coi là đảm bảo độ tin cậy khi các chỉ số CA và CR lớn hơn hoặc bằng 0,7 Độ tin cậy tổng hợp: Độ tin cậy tổng hợp là một hệ số dùng để đo lường cho tính nhất quán nội bộ (sự đồng nhất về đo lường của các chỉ báo trong một thang đo) của các chỉ báo trong một thang đo và được dùng thay thế cho hệ số Cronbach's Alpha Hair và cộng sự (2022) cho rằng hệ số Cronbach’s alpha có xu hướng đánh giá quá thấp độ tin cậy vốn có của thang đo, thay vào đó, chúng ta có thể đánh giá độ tin cậy bằng hệ số tin cậy tổng hợp (CR) sẽ phù hợp hơn (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022)
Giá trị độ tin cậy tổng hợp thường nằm trong khoảng từ 0 đến 1, với giá trị càng cao thì mức độ tin cậy càng cao Trong nghiên cứu khám phá (exploratory research), giá trị độ tin cậy từ 0.6 đến 0.7 được chấp nhận Tuy nhiên, trong nhiều nghiên cứu khác, giá trị độ tin cậy này đòi hỏi phải nằm trong khoảng từ 0.7 đến 0.9 để được chấp nhận (Nunnally & Bernstein, 1994) Nếu giá trị độ tin cậy tổng hợp lớn hơn 0.95, có thể gây ra tình trạng trùng lắp biến quan sát, nghĩa là các biến quan sát cùng một nội dung với nhau Vì vậy, giá trị này cần được kiểm tra và đánh giá thận trọng Nếu giá trị độ tin cậy tổng hợp nhỏ hơn 0.6, điều này cho thấy rằng độ tin cậy và đồng nhất nội tại của bộ câu hỏi hoặc biến đo lường là không đủ cao và cần được xem xét lại
Một chỉ số để đánh giá sự hội tụ của thang đo là giá trị của Phương sai trích trung bình AVE, được tính là tổng giá trị bình phương trung bình của các hệ số tải chuẩn hóa của các biến quan sát trong một biến tiềm ẩn Giá trị AVE từ 0,5 trở lên cho thấy biến tiềm ẩn giải thích trên một nửa phương sai của các biến quan sát, chứng tỏ thang đo có độ hội tụ tốt Ngược lại, giá trị AVE dưới 0,5 cho thấy trung bình vẫn còn nhiều sai số trong các biến quan sát hơn là phương sai được biến tiềm ẩn giải thích, chứng tỏ biến tiềm ẩn chưa giải thích đủ các biến quan sát và có thể không hiệu quả trong việc giải thích dữ liệu.
Vì vậy, để đảm bảo tính chính xác và hợp lý của mô hình, giá trị AVE cần được xem xét và đánh giá cẩn thận
Chỉ số HTMT (Heterotrait-Monotrait Ratio) phản ánh mức độ tương quan giữa các chỉ báo đo lường cho các biến tiềm ẩn khác nhau trong ma trận MTMM Henseler và cộng sự (2016) đề xuất ngưỡng đánh giá: HTMTij > 0,9 cho thấy khó đạt được sự phân biệt giữa các biến i và j, còn HTMTij ≤ 0,85 cho thấy sự phân biệt rõ ràng giữa các biến này.
3.4.2 Kiểm định mô hình cấu trúc
Chỉ số Variance Inflation Factor (VIF): cho biết khả năng xảy ra trường hợp đa cộng tuyến trong mô hình Chỉ số Variance Inflation Factor (VIF) nhỏ hơn 3 thì các biến độc lập có thể sẽ không gặp hiện tượng đa cộng tuyến, trong trường hợp VIF lớn hơn 3 và nhỏ hơn 5 thì có thể có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, trong trường hợp VIF > 5 có thể gặp tình trạng đa cộng tuyến (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022)
Dữ liệu trong PLS-SEM không phân phối chuẩn, do đó ý nghĩa của các hệ số đường dẫn không được kiểm tra bằng phép thử quan trọng thông số PLS sử dụng phân tích Bootstrap phi tham số để kiểm tra ý nghĩa hệ số Giá trị t được tính bằng Bootstrapping để xác định hệ số đường dẫn có khác biệt đáng kể so với 0 Trong giai đoạn khám phá, có thể sử dụng 500 lần Bootstrapping Tuy nhiên, trong giai đoạn phân tích hoàn chỉnh, số lần Bootstrapping cần tăng lên đáng kể.
Hệ số R bình phương hiệu chỉnh: Là một chỉ số được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của một mô hình hồi quy tuyến tính đa biến Giá trị R bình phương hiệu chỉnh phản ánh sát hơn mức độ phù hợp của mô hình hơn là giá trị R bình phương thường Các giá trị R bình phương hiệu chỉnh lớn hơn 0.75 được coi là tốt, lớn hơn
0.50 thì là vừa phải và lớn hơn 0.25 được coi là yếu (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022)
Hệ số f bình phương: Là một hệ số được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Khi đánh giá một mô hình cấu trúc trong SMARTPLS, cả hệ số f2 và hệ số hồi quy chuẩn hóa Original Sample đều được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập Trong tính ứng dụng, hai hệ số này khá tương tự nhau khi cả hai đều cho phép so sánh thứ tự mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc Đối với f-square thì nếu nhỏ 0.02 thì mức độ tác động không đáng kể, từ 0.02 đến 0,15 thì mức tác động nhỏ và từ 0.15 đên 0.35 thì mức tác động trung bình và trên 0.35 thì mức độ tác động lớn (Cohen, 1988)
Giai đoạn nghiên cứu sơ bộ của đề tài xác định vấn đề nghiên cứu, cơ sở lý thuyết và đề xuất mô hình gồm 6 biến độc lập (STT, GC, TTXH, HI, NAH, DSD) và 1 biến phụ thuộc (HVMHNH) Giai đoạn nghiên cứu chính thức tập trung vào khảo sát, phân tích dữ liệu bằng PLS SEM Kết quả khảo sát này tạo cơ sở cho việc phân tích dữ liệu ở chương tiếp theo.
PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Phân tích tổng quan thị trường thời trang TikTok Shop: Doanh thu và xu hướng bán hàng qua Livestream TikTok
xu hướng bán hàng qua Livestream TikTok
Trong năm 2024, TikTok đang dần trở thành xu hướng mua sắm của người dùng tại Việt Nam khi kết hợp được sự giải trí và bán hàng thông qua các video trên nền tảng này Theo số liệu được thống kê từ Data Report tính đến đầu năm 2024 thì Việt Nam với số liệu dân số 78,44 triệu người sử dụng Internet và người sử dụng TikTok là 67,72 triệu người Trong đó, số lượng nam giới sử dụng TikTok chiếm 50,9% và 40,1% số lượng người sử dụng TikTok là nữ Theo dữ liệu được công bố trên các công cụ lập kế hoạch quảng cáo của ByteDance cho thấy từ đầu năm 2023 đến đầu năm
2024 thì khả năng tiếp cận quảng cáo trên TikTok tại Việt Nam đã tăng thêm 18 triệu người dùng sử dụng để mua sắm trên nền tảng này (Kemp, 2024) Đầu năm 2023 TikTok Shop đã chứng tỏ vị thế trong thương mại điện tử khi vượt qua Lazada và trở thành sàn thương mại điện tử lớn thứ 2 tại Việt Nam và chỉ đứng sau Shopee Trong đó, doanh thu toàn thị trường ghi nhận trong năm 2023 đã tăng trước 46% so với cùng kỳ năm trước và đạt khoảng 93000 tỷ đồng nữa đầu năm và kèm theo đó với 117,5 triệu sản phẩm được bán (Châm, 2023) Tận dụng sự phát triển của TikTok Shop thì mô hình Shopping Livestreams và sự kết hợp giữa hình thức shopentertainment (mua sắm- giải trí) ngày càng được doanh nghiệp ưa chuộng
Trong năm 2023 vừa qua, ngành hàng thời trang liên tục chịu ảnh hưởng từ các xu hướng thị trường, sự thay đổi phong cách của giới trẻ, sự phát triển của các nội dung xu hướng trên các nền tảng xã hội như TikTok, Facebook, và sở thích mua sắm của người tiêu dùng Từ đó, các thương hiệu đòi hỏi cần phải nắm bắt được những thông tin này để thiết kế và sản xuất các sản phẩm phù hợp Theo số liệu phân tích từ Metric.vn thì lĩnh vực thời trang được phân tích từ ngày 28-03-2024 đến ngày 26-04-
2024 cũng đạt được doanh thu 1892,9 tỷ đồng đem lại nguồn thu lớn cho các nhà bán hàng (Metric.vn, 2024)
Trong đó, sự phát triển mạnh mẽ của Livestream gần đây giúp cho doanh nghiệp bán hàng thời trang dễ bán được và đem lại nguồn thu doanh thu mới Trung bình người Việt dành đến 13 tiếng mỗi tuần để mua hàng qua livestream Hình thức này được ưa chuộng nhờ mức độ dễ dàng tương tác để biết thêm thông tin (chất liệu, tính năng ); quan sát chi tiết về sản phẩm; mang tính giải trí (Tỉnh, 2024) Theo báo cáo
50 của Cốc Cốc, có 77% đã từng xem livestream bán hàng, 71% trong số đó đã mua hàng trong livestream Và 51% người được hỏi thuộc thế hệ Gen Z ( 1997 - 2012) cho biết đã từng xem và mua hàng qua livestream Đây cũng là lực lượng chính trong xu hướng mua sắm này Quần áo, phụ kiện thời trang là sản phẩm thu hút lượt quan tâm nhiều nhất trong các phiên livestream (Uyên, 2024).
Thống kê mô tả
Theo tác giả Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) nghiên cứu về phân tích dữ liệu của thang đo SPSS thì tổ hợp được tính theo công thức khoảng cách bao gồm 5 mức độ với khoảng cách là (5-1)/5=0.8 ( khoảng cách 0,8) Kết quả phân tích giá trị mean được chia ra theo như sau tổ 1 từ 1 đến 1,8 - Rất thấp, tổ 2 từ 1,81 đến 2.6 - Thấp, tổ 3 từ 2.61 đến 3,4 – Trung bình, từ 3.41 đến 4.2- Cao và từ 4.21 đến 5 tương ứng với mức độ tán thành rất cao Dựa trên kết quả khảo sát số liệu của và phân tích giá trị mean bằng phần mềm excel của nhóm thì kết quả cho thấy các biến đều nằm trong khoảng từ 3.840 và 3.962 thì có thể cho thấy rằng kết quả các biến nghiên cứu có mức độ tương tác cao với khách hàng Từ đó, nhóm tác giả đánh giá được sơ bộ về tính tương quan giữa các vấn đề nghiên cứu khảo sát của nhóm tác giả đang nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn cao và được khách hàng quan tâm nhiều ở hiện nay
Hình 4.1 Biểu đồ đánh giá giá trị mean trong thang đo Likert
Đánh giá độ tin cậy và phân biệt trong mô hình
Đánh giá chất lượng biến quan sát trong mô hình: Hệ số tải ngoại nhân tố (Outer
Loadings) nên lớn hơn 0,7 thì các biến quan sát con liên kết với biến tiềm ẩn mẹ mới có ý nghĩa (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022) Kết quả kiểm định cho thấy, tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải ngoại outer loadings > 0,7 cụ thể nằm trong khoảng từ 0.769 - 0.883 Từ đó cho thấy các biến quan sát đều đạt chất lượng và tạm thời có ý nghĩa để giải thích cho biến tiềm ẩn mẹ (Bảng 4.1)
Bảng 4.1 Bảng hệ số tải ngoại nhân tố Outer Loadings
GC DSD HI HVMH NAH STT TTXH
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART- PLS4) Đánh giá độ tin cậy của thang đo: Qua kết quả nghiên cứu thì hệ số Cronbach’s Alpha của tất cả các nhóm đều lớn hơn 0.7, nhỏ nhất là biến NAH với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.827 và lớn nhất là biến STT với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.868 và hệ số CR đều lớn hơn 0.7, dao động từ 0.885 – 0.910 Từ đó, kết quả nghiên cứu giải thích rằng các nhóm biến đều có ý nghĩa (Bảng 4.2) Đánh giá hội tụ của thang đo: Để đánh giá các nhóm biến có hội tụ không thì chúng ta kiểm định phương sai trung bình trích xuất (AVE - Average Variance Extracted) Theo Hock & Ringle (2010), một thang đo được coi là hội tụ nếu AVE đạt từ 0.5 trở lên (Hock, Ringle, & Sarstedt, 2010) Điều này có nghĩa là biến tiềm ẩn mẹ giải thích cho ít nhất 50% sự biến thiên của các biến quan sát con Qua kết quả xử lý số liệu ở bảng 4.2 thì các nhóm biến đều có chỉ số AVE đều lớn hơn 0,5 nên đạt yêu cầu về tính hội tụ giữa các biến
Bảng 4.2 Bảng đánh giá độ tin cậy của Cronbach’s Alpha và độ hội tụ (AVE)
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART- PLS4) Đánh giá tính phân biệt của thang đo: Để kiểm định tính phân biệt của thang đo, nhóm tác giả dựa trên tiêu chí HTMT để đánh giá tính phân biệt của các nhóm biến để đánh giá mức độ tương quan trùng lặp giữa các biến Qua bảng 4.3 thì các giá trị HTMT đều bé hơn 0.85, kết quả xử lý số liệu thỏa điều kiện đảm bảo tính phân biệt giữa các biến của Henseler, Hubona, & Ray (2016)
Bảng 4.3 Bảng đánh giá tính phân biệt bằng HTMT
GC DSD HI HVMH NAH STT TTXH
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4) Kiểm tra tính cộng tuyến của các biến độc lập: Theo Hair và đồng nghiệp (2022), để đánh giá khả năng xuất hiện hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta có thể sử dụng chỉ số Variance Inflation Factor (VIF) nhỏ hơn 3 thì các biến độc lập có thể sẽ không gặp hiện tượng đa cộng tuyến, trong trường hợp VIF lớn hơn 3 và nhỏ hơn 5 thì có thể có xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến, trong trường hợp VIF > 5 có thể gặp tình trạng đa cộng tuyến (Hair, Hult, Ringle, & Sarstedt, 2022) Từ kết quả xử lý số liệu bảng 4.4 thì chỉ số VIF đều nhỏ hơn 3 điều này có thể giai thích được rằng mô hình có thể không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến
Bảng 4.4 Bảng đánh giá hệ số tính cộng tuyến VIF giữa các biến GC->STT DSD->STT HI->STT NAH->STT STT->HVMH TTXH->STT
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4) Đánh giá mức độ phản ánh của biến độc lập lên biến phụ thuộc trên mô hình: Kết quả nghiên cứu cho thấy có 2 biến đóng vai trò phụ thuộc là HVMH và STT, chính vì vậy cũng sẽ có tương ứng 2 giá trị R bình phương hiệu chỉnh cho 2 biến R bình phương hiệu chỉnh của STT bằng 0.800 nên biến độc lập NAH, HI, GC, DSD, TTXH giải thích được 80% sự biến thiên của biến STT còn 20 % còn lại có thể do sai số từ hệ thống và từ các nhân tố khác ngoài mô hình R bình phương hiệu chỉnh của STT bằng
0.456 thì biến STT giải thích được 45.6% sự biến thiên của biến HVMH Tương tự với biến trước, 54,4% còn lại có thể do sai số hoặc bị ảnh hưởng từ các nhân tố khác ngoài mô hình tác động vào
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4) Phân tích chỉ số f 2 : Dựa vào bảng 4.6 thì mức độ tác động có giữa biến STT và biến
Hệ số f2 của HVMH là cao nhất, sau đó hệ số của các STT lần lượt là: GC (f2 = 0,184), STT tác động đến HI (f2 = 0,158), STT tác động đến TTXH (f2 = 0,159), STT tác động đến NAH (f2 = 0,107), STT tác động đến DSD (f2 = 0,095).
GC DSD HI HVMH NAH STT TTXH
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4) Kiểm định mô hình Bootstrapping: Số lần boostrapping cần được tăng lên khi vào giai đoạn phân tích hoàn chỉnh Trong nghiên cứu này thì nhóm tác giả đã tiến hành nghiên cứu 378 mẫu khảo sát và thực hiện bootstrapping 5000 lần để nhằm mục đích đảm bảo tính chính xác của mô hình cấu trúc tuyến tính
Bảng 4.7 Kết quả kiểm định Boothstrapping của mô hình cấu trúc
T statistics (|O/STDEV|) P values Kết quả
GC->STT 0.260 0.260 0.048 5.451 0.000 Chấp nhận DSD->STT 0.172 0.173 0.041 4.157 0.000 Chấp nhận HI->STT 0.241 0.242 0.039 6.120 0.000 Chấp nhận NAH->STT 0.205 0.203 0.049 4.183 0.000 Chấp nhận STT->HVMH 0.676 0.677 0.037 18.068 0.000 Chấp nhận TTXH->STT 0.246 0.246 0.045 5.487 0.000 Chấp nhận
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4)
Kiểm định giả thuyết: Với giá trị t > 1.96 thì kiểm định có ý nghĩa khi thống kê ở mức ý nghĩa 5%
Thông qua bảng 4.7 cho thấy rằng các biến TTXH, STT, HI, NAH, GC đều có tác động ý nghĩa đến STT ở mức ý nghĩa 5% (p < 0.05) và các biến STT có tác động ý nghĩa đến biến HVMH ở mức ý nghĩa 5% (p < 0.05) Vì vậy, các nhóm biến trong mô hình GC, DSD, HI, NAH, STT, TTXH, HVMH đều được chấp nhận.
Kết quả mô hình nghiên cứu
Kết quả mô hình nghiên cứu được trình bày trong hình 4.2
Hình 4.2 Mô hình phân tích PLS-SEM
(Nguồn: Kết quả xử lý số liệu bằng phần mềm SMART-PLS4)
Chương 4 trình bày kết quả của quá trình phân tích dữ liệu sơ cấp thu thập từ khảo sát bằng việc sử dụng phương pháp phân kiểm định mô hình cấu trúc tuyến tính PLS SEM Kiểm định sự ảnh hưởng của 6 biến độc lập gồm Sự thích thú (STT), Giá cả (GC), Tương tác xã hội (TTXH), Hữu ích (HI), Người ảnh hưởng (NAH), Dễ sử
56 dụng(DSD) Các kết quả phân tích dữ liệu từ chương 4 sẽ được sử dụng làm cơ sở để tác giả đề xuất hàm ý quản trị trong chương 5.
THẢO LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
Thảo luận về kết quả phân tích dữ liệu
Mô hình nghiên cứu đề xuất bao gồm 5 biến độc lập, 1 biến trung gian và 1 biến phụ thuộc thực hiện phân tích dựa trên phần mềm SmartPLS 4 thu được kết quả phù hợp trên cơ sở đánh giá các nhân tố
Thực nghiệm kiểm định Bootstrapping và kiểm định giả thuyết có liên hệ tới mức độ các nhân tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên Livestream TiTok với 6 yếu tố, bao gồm: “Sự thích thú”, “Giá cả”, “Tương tác xã hội”, “Hữu ích”,
“Người ảnh hưởng”, “Dễ sử dụng”, trong đó:
Biến “Giá cả” tác động tích cực nhất đến cảm giác thích thú, “Tương tác xã hội” là biến được sắp xếp ở vị trí thứ hai, tiếp theo biến “Hữu ích” được xếp vị trí thứ ba, biến “Người ảnh hưởng” nằm ở vị trí thứ bốn, “Dễ sử dụng” đứng ở vị trí thứ năm và cuối cùng đứng ở vị trí cuối cùng là “ Sự thích thú” Kết luận cũng đã chỉ ra được các yếu tố được nghiên cứu trong bài tương đồng với một số nghiên cứu trước đây
Tóm lại, dữ liệu cuối cùng có được từ biến trung gian góp phần khẳng định Sự thích thú là trung gian tác động của HI, DSD, TTXH, NAH, GC đến hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang qua Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Hàm ý quản trị
Từ kết quả phân tích và thảo luận nghiên cứu, nhóm tác giả đã đưa ra kết luận
“Nghiên cứu yếu tố tác động đến hành vi mua hàng ngẫu hứng khi mua sắm mặt hàng thời trang qua Livestream trên TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh” được sắp xếp theo thứ tự sau: Giá cả, Tương tác xã hội, Hữu ích, Người có ảnh hưởng, Dễ sử dụng, Sự thích thú Dựa theo kết quả nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất các giải pháp phù hợp với việc bán hàng cũng như các hoạt động khác nhằm đáp ứng nhu cầu mua hàng của Gen Z thông qua Livestream TikTok Điều này giúp doanh nghiệp và nhà bán hàng thu hút được nhiều khách hàng tiềm năng, thúc đẩy tăng doanh thu bán hàng và tăng lợi thế cạnh tranh
Theo thứ tự từ cao đến thấp, nhóm tác giả đưa ra các yếu tố quản trị cần ưu tiên bao gồm: Giá cả, tương tác xã hội, tính hữu ích, người ảnh hưởng, dễ sử dụng và sự thích thú.
58 Đồng thời, mỗi nhân tố sẽ có nhiều biến quan sát, nhóm tác giả đề ra giải pháp cho những biến quan sát có trọng số từ lớn đến bé dựa vào giá trị Mean
5.2.1 Giá cả Điều đầu tiên khiến Gen Z quan tâm nhất khi mua hàng phải kể đến giá cả Giá cả cảm nhận là vấn đề trọng yếu, là nhân tố quyết định đến khả năng cạnh tranh và giữ khách hàng trong cuộc chiến giữa các nhà bán trên TikTok Shop Để đảm bảo giá cả của sản phẩm được cung cấp đầy đủ doanh nghiệp cần tối ưu quy trình sản xuất và vận hành để giảm chi phí Nắm bắt được mức giá trung bình trong ngành, từ đó đưa ra một mức giá hợp lý nhất cho sản phẩm Bởi lẽ khách hàng thường sẽ so sánh giá cả trước khi quyết định mua hàng, vì vậy việc cung cấp giá hấp dẫn là rất quan trọng Bên cạnh đó, nhà bán nên tạo khuyến mãi hấp dẫn và ưu đãi độc quyền cho khán giả trong quá trình Livestream trên TikTok giúp người mua cảm thấy rằng họ đang tiết kiệm được một khoản tiền Cuối cùng, doanh nghiệp nên chú trọng lớn vào việc cải thiện chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ của mình, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt, hỗ trợ sau bán hàng có thể là một phần của chiến lược và giá cả cao có thể phản ánh mức độ dịch vụ cao này Điều này đảm bảo rằng người mua hàng có cảm giác rằng họ đang nhận được giá trị tốt cho số tiền mà họ chi trả
Tương tác xã hội bao gồm: bạn bè, gia đình, đồng nghiệp, các phương tiện thông tin đại chúng Ý kiến của những nhóm người này có thể ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng trên Livestream TikTok của Gen Z Vậy nên điều đầu tiên doanh nghiệp cần làm là khuyến khích việc chia sẻ trải nghiệm mua sắm, đánh giá sản phẩm từ bạn bè và người thân bằng đưa ra các thẻ hoặc hashtag đặc biệt cho các sản phẩm được mua hàng thông qua Livestream Bên cạnh đó, nhà bán hàng cần quan tâm đến sở thích của khách hàng trẻ Tổ chức các mini game hoặc đưa ra các ưu đãi đặc biệt cho người xem tham gia vào buổi Livestream, ví dụ như việc tặng quà hoặc giảm giá cho những người xem tích cực tham gia bình luận, chia sẻ hoặc mua sản phẩm trong suốt phiên Livestream Song song đó, tiến hành xây dựng các nội dung sáng tạo thông qua các hình ảnh hay video quảng cáo sự kiện Livestream TikTok trên trang MXH ( Facebook Instagram, ) khuyến khích người tham gia để buổi phát trực tiếp có thể tiếp cận thêm nhiều khách hàng
Tính hữu ích khi mua sắm qua Livestream trên TikTok đóng vai trò quan trọng trong việc thôi thúc hành vi mua hàng của người xem một cách ngẫu hứng Để tạo nhận thức tính hữu dụng của sản phẩm cho khách hàng, doanh nghiệp cần chuẩn bị thông tin sản phẩm về tính hữu dụng hướng tới thời trang bền vững để gây ấn tượng tới người xem về những đặc điểm nổi bật của món đồ Tiếp theo đó là bổ sung công nghệ hỗ trợ cho phép người xem có thể so sánh các mặt hàng thời trang cùng loại về giá cả, màu sắc, thương hiệu, kiểu dáng ngay tại màn hình Livestream mà không phải chuyển trang Khuyến khích khách hàng mua hàng ngay trong phiên Livestream TikTok thay vì chờ đợi mua sắm trực tiếp tại cửa hàng để được thử Các nhà bán hàng có thể đề xuất lên TikTok chèn thêm công cụ tìm kiếm trên phiên Livestream giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm dễ dàng hơn Tăng độ trải nghiệm cao cho người mua hàng trong phiên Livestream bằng các công nghệ cá nhân hóa (hiển thị từ khóa sản phẩm tự động trong phiên live), tạo trải nghiệm mua sắm thích thú Ngoài ra doanh nghiệp phải tham khảo các xu hướng thời trang mới nhất trên thị trường, cập nhật mẫu mã mới thường xuyên để đáp ứng nhu cầu của nhiều đối tượng khách hàng khác nhau Cuối cùng, doanh nghiệp đề xuất lên TikTok phát triển phần mềm quản lý Livestream của TikTok (TikTok LIVE Studio) hỗ trợ hiển thị sản phẩm thời trang theo thời gian thực trong phiên live Khi khách hàng đề cập đến mặt hàng nào (thông qua bình luận), hệ thống sẽ tự động quét và hiển thị sản phẩm đó trên màn hình livestream
Để tối ưu hiệu quả bán hàng, doanh nghiệp nên lựa chọn những Người dẫn live (NAH) chuyên nghiệp và thu hút Cụ thể, doanh nghiệp cần lưu ý đến ngoại hình chỉn chu, phong cách thời thượng, độ nhận diện cao và lượng người theo dõi lớn của NAH Trước giờ livestream, doanh nghiệp cần cung cấp tài liệu chi tiết về sản phẩm cho NAH để họ giới thiệu thông tin chính xác đến khách hàng Đồng thời, sẵn sàng hỗ trợ NAH kịp thời khi gặp khó khăn, giúp họ lấy lại sự tự tin và tiếp tục livestream hiệu quả.
NAH có kỹ năng giao tiếp, hoạt náo khuấy động bầu không khí để người xem cảm thấy hứng thú và phấn khích khi xem Livestream
Nhận thức tính dễ sử dụng phụ thuộc rất lớn vào sàn giao dịch TMĐT mà Gen
Z thực hiện mua sắm Trang bán hàng TikTok có giao diện đẹp và dễ nhìn là một trong những lợi thế lớn nhất khi bán hàng trực tuyến Thứ nhất, doanh nghiệp cần có những hình thức thanh toán đa dạng để khách hàng có thể lựa chọn hình thức thanh toán phù hợp với nhu cầu của mình như thanh toán khi nhận hàng, thanh toán qua ví điện tử,…Hơn nữa, nên cung cấp đầy đủ thông tin và hướng dẫn khách hàng chi tiết từng bước trong các bước thanh toán, đặc biệt là thanh toán trực tuyến để khách hàng có thể sử dụng nhiều hơn chức năng này, mở rộng giới hạn về địa lý Các thủ tục thanh toán trực tuyến khi mua hàng thời trang trên Livestream TikTok cần đơn giản và ngắn gọn, lượt bỏ những bước không cần thiết tránh kéo dài, làm mất thời gian của người mua hàng Thứ hai, các nút mua hàng hoặc thẻ thông tin sản phẩm thời trang phải được hiển thị ngay dưới góc bên trái màn hình Livestream giúp người bán hàng tối ưu tỷ lệ chuyển đổi đơn hàng khi không còn phải qua các bước trung gian làm tụt cảm xúc
Cảm nhận sự thích thú đối với thế hệ Gen Z có một ảnh hưởng đặc biệt đối với hành vi mua sắm ngẫu hứng Gen Z thường đánh giá cao trải nghiệm cảm xúc khi họ tham gia vào hoạt động mua sắm trực tuyến trên nền tảng TikTok Bởi vậy, nhà bán hàng có thể sử dụng các yếu tố như countdown (đếm ngược), flash sales (bán hàng chớp nhoáng) hoặc ưu đãi giới hạn thời gian nhằm tạo ra sự kích thích và áp lực cho người xem Từ đó, có thể thúc đẩy họ tìm kiếm mã giảm giá và tham gia vào quá trình mua sắm sản phẩm thời trang ngay lập tức trên Livestream TikTok Nên bổ sung các mô hình hoặc người để làm mẫu thử trong Livestream để khách hàng có thể xem được nhiều mẫu và đưa ra lựa chọn nhanh nhất cho việc mua hàng Khuyến khích người bán dùng phương tiện hỗ trợ như đèn LED, phông nền đặc biệt hoặc trang trí đồ vật phản ánh phong cách, tính chất của mặt hàng thời trang đó Cuối cùng doanh nghiệp có thể tạo ra một câu chuyện bất ngờ để dẫn dắt các bạn Gen Z vào xem Livestream của mình, từ đó hướng dẫn về cách phối đồ, kích thước và chất liệu sản phẩm giúp người xem có cái nhìn toàn diện và tự tin hơn khi mua sắm.
Hạn chế nghiên cứu và đề xuất nghiên cứu tiếp theo
Do hạn chế về thời gian nghiên cứu, kinh phí thực hiện cùng với kinh nghiệm của nhóm tác giả chưa nhiều nên bài nghiên cứu không tránh khỏi những điểm hạn chế và thiếu sót Một số hạn chế chính của đề tài bao gồm:
Phạm vi nghiên cứu hạn chế tại Thành phố Hồ Chí Minh, do đó kết quả không đại diện chính xác cho hành vi mua sắm ngẫu hứng qua Livestream TikTok của Gen Z trên toàn quốc.
Thực hiện nghiên cứu theo phương pháp định lượng đòi hỏi dữ liệu khảo sát từ người tham gia nên kết quả có thể không chính xác tuyệt đối do mang tính cảm tính Do vậy, các nghiên cứu tương lai nên áp dụng phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên để đảm bảo tính khách quan và chính xác của kết quả nghiên cứu.
Ngoài các nhân tố được đề cập đến trong đề tài, nhận thấy được còn nhiều yếu tố, nhân tố bên ngoài nhưng chưa được nhóm tác giả nhắc đến trong bài nghiên cứu Tóm lại, sau cùng những ý kiến đóng góp của nhóm tác giả chỉ mang tính chất chủ quan dựa trên kết quả nghiên cứu Chính vì vậy những doanh nghiệp sẽ có những bước ngoặt và hướng đi khác nhau để có thể tìm được nhiều khách hàng tiềm năng hơn, thúc đẩy doanh thu bán hàng
5.3.2 Đề xuất nghiên cứu tiếp theo
Nghiên cứu của nhóm tác giả thực hiện chỉ mới kiểm định được hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố
Hồ Chí Minh, do đó mức độ tổng quát hóa có thể chưa được cao Vậy nên trong những nghiên cứu sau, nhóm tác giả sẽ thay đổi phương thức chọn mẫu từ phi xác suất thành chọn mẫu xác suất đồng thời tăng phạm vi nghiên cứu ra các khu vực khác ở Việt Nam Đồng thời, nhóm tác giả đề xuất các nghiên cứu sau này nên khám phá thêm những yếu tố hay thuộc tính khác có thể ảnh hưởng đến hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh
Nội dung chương 5 nhóm đã đưa ra được một số đề xuất kiến nghị đối với kết quả nghiên cứu đem lại để cải thiện tốt hơn về hành vi mua hàng ngẫu hứng mặt hàng thời trang trên Livestream TikTok của Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh Đồng thời, đề cập đến các hạn chế cụ thể để nhằm đưa ra hướng nghiên cứu tránh gặp phải
62 những hạn chế đó Lưu ý, những ý kiến được trình bày tại chương 5 chỉ là ý kiến cá nhân chủ quan từ nhóm nghiên cứu dựa vào kết quả thu được khi nghiên cứu đề tài.