Luận văn thạc sĩ Quản trị kinh doanh: Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua các sản phẩm công nghệ trên ứng dụng thương mại di động tại Việt Nam

Mөc tiêu nghiên cӭu

MөFWLrXÿҫu tiên cӫa nghiên cӭXQj\OjÿӅ xuҩt mӝt mô hình thӇ hiӋn mӕi quan hӋ ҧnh Kѭӣng cӫa các nhân tӕ WiFÿӝQJÿӃn lòng tin cӫDNKiFKKjQJTXDÿyWiFÿӝQJÿӃQêÿӏnh sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ ÿӇ mua các sҧn phҭm công nghӋ ÿLӋn tӱ

4XDÿyWiFJLҧ muӕn kiӇPÿӏQKYjÿROѭӡng mӭFÿӝ WiFÿӝng cӫa tӯng nhân tӕ trong bӕi cҧnh các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ tҥi ViӋt Nam

Bên cҥQKÿyÿӅ WjLFzQKѭӟQJÿӃn viӋFÿѭDUDFiFKjPêTXҧn trӏ cho các nhà cung cҩp dӏch vө WKѭѫQJPҥLGLÿӝng liên quan

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE

PhҥPYLYjÿӕLWѭӧng nghiên cӭu

ĈӕLWѭӧng nghiên cӭu: là nhӳQJQJѭӡi sӱ dөng thiӃt bӏ GLÿӝQJFyÿӝ tuәi tӯ 18 tuәi trӣ OrQÿmFyWuPKLӇu và mua các sҧn phҭm công nghӋ ÿLӋn tӱ trên các ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng tҥi ViӋW1DPQKѭ6KRSHH7LNL6HQGRKRһc Lazada

Phҥm vi lҩy mүu là các khách hàng tҥi thành phӕ Hӗ Chí Minh

Các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng trong nghiên cӭu gӗm các ӭng dөng cӫa top 4 nhà cung cҩp KjQJÿҫu tҥi ViӋt Nam: Shopee, Tiki, Lazada, Sendo

Mһt hàng mua sҳm cӫa khách hàng là các sҧn phҭm công nghӋ có giá trӏ cao tӯ mӝt triӋu ÿӗng trӣ lên

Thӡi gian lҩy dӳ liӋu là tӯ WKiQJÿӃn tháng 5/2021

&KѭѫQJVӁ tiӃp tөc trình bày vҳn tҳt vӅ FѫVӣ lý thuyӃt, tұp trung vào nhӳng khái niӋm quan trӑng dùng trong nghiên cӭu, phát biӇu giҧ thuyӃt Tӯ ÿyP{KuQKQJKLrQ cӭXÿѭӧFÿӅ xuҩt.

TәQJTXDQFѫVӣ lê thuyӃt

Nhұn thӭc sӵ hӳu ích (Perceived Usefulnesss)

7KѭѫQJPҥLGLÿӝng là mӝt kênh mua sҳPWѭѫQJÿӕi còn mӟLYjFKѭDSKә biӃn rӝng khҳp cҧ Qѭӟc tҥi ViӋt Nam, theo sӕ liӋu cӫa Sách TrҳQJ70Ĉ7WKuVӕ QJѭӡi dân tham gia mua sҳm online chӍ tұp trung chӫ yӃu ӣ Hà Nӝi và Thành Phӕ Hӗ Chí Minh, cө thӇ FyKѫQJLDRGӏch ӣ 2 thành phӕ lӟn này trong khi dân sӕ chӍ chiӃm 18% cҧ Qѭӟc

1KѭYұ\WKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ QyLFKXQJYjWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQyLULrQJFKѭDSKә biӃn ӣ FiFYQJQ{QJWK{QQѫLPjNKiFKKjQJYүn chӍ thӵc hiӋn viӋc mua bán qua các hình thӭc On-Trade là chӫ yӃu NhҩWOjÿӕi vӟi các mһt hàng công nghӋ có giá trӏ FDRQJѭӡi dân ViӋt Nam vүn lo sӧ và e dè các hình thӭc mua sҳm trӵc tuyӃn trên GLÿӝng và hӑ tӵ hӓi rҵQJ³OLӋu chúng có thұt sӵ tiӋn dөng và sӁ ÿHPOҥi lӧi ích nhiӅu KѫQNK{QJ"ả

MһF G ÿm KѫQ GkQ Vӕ tiӃp cұn vӟi internet, (tҥp chí eConomy SEA 2019) QKѭQJYLӋc mua sҳm qua các ӭng өng m-commerce này vүn trҧi qua nhiӅXEѭӟFKѫQ là viӋc tìm kiӃm mӝt tӯ khóa, mӝt video ca nhҥc , mӝt sҧn phҭm tiêu dùng trên các công cө tìm kiӃPQKѭ*RRJOH'RÿyQKkQWӕ ÿҫu tiên cҫQ[pWÿӃn là tính hӳu ích cӫa viӋc mua sҧn phҭm qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng so vӟi các hình thӭc mua truyӅn thӕng tҥi cӱa hàng, hoһc so vӟi hình thӭFWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ bҵng máy tính ÿӇ bàn

7KѭѫQJPҥLGLÿӝng có thӇ ÿѭӧc hiӇu là khách hàng sӱ dөng mӝt thiӃt bӏ GLÿӝng hӛ trӧ kӃt nӕL,QWHUQHWÿLӋn thoҥi thông minh , máy tính bҧQJÿӗng hӗ thông minh, v.v ) thӵc hiӋn các thao tác mua, bán hay tiӃp thӏ các sҧn phҭm/dӏch vө thông qua

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE các website hay ӭng dөng mua sҳm trӵc tuyӃn, (F Liébana-Cabanillas, V 0DULQNRYLüDQG=.DOLQLü1KѭYұy mӝt sӵ hӳu tích có thӇ thҩ\QJD\ÿyOj sӵ phә biӃn rӝng khҳp tҥi mӑLQѫLPӑi lúc chӭ không nhҩt thiӃt bҥn phҧi ngӗi mӝt chӛ vӟLPi\WtQKÿӇ bàn hoһFÿӃn tұn cӱDKjQJÿӇ thӵc hiӋn giao dӏch

Tính hӳXtFKÿѭӧc cҧm nhұn là mӝt trong nhӳng biӃn cӕt lõi trong mô hình chҩp nhұn công nghӋ - 7$0'DYLVÿӇ giҧLWKtFKêÿӏnh sӱ dөng công nghӋ

Hình 2.1 : Mô hình ch̭p nh̵n công ngh - TAM (Davis, 1989)

Tính hӳXtFKÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOj³PӭFÿӝ mà mӝWQJѭӡi tin rҵng viӋc sӱ dөng mӝt hӋ thӕng cө thӇ sӁ nâng cao công viӋc cӫa hӑ hiӋu suҩW´'DYLV9tGө QKѭ viӋc mua hàng qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng sӁ tiӃt kiӋm thӡLJLDQKѫQFyWKӇ thӵc hiӋn ӣ mӑLO~FYjÿѫQKjQJFӫa bҥn sӁ ÿѭӧc nhà cung cҩp giao vào thӡi ÿLӇm thích hӧp mà bҥn chӑQWUѭӟc Tính hӳu ích cӫa ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng càng cao thì càng nâng cao mӭFÿӝ hài lòng cӫDNKiFKKjQJÿӕi vӟi ӭng dөQJÿy

Mӕi quan hӋ giӳa nhұn thӭc giӳa tính hӳu ích và sӵ KjLOzQJÿmÿѭӧc nghiên cӭu bӣi Agrebi và Jallais (2015) và Hung et al (2007) trong bӕi cҧQKWKѭѫQJPҥi di ÿӝng Tóm lҥi kӃt quҧ thӵc nghiӋm chӭng minh rҵng nhұn thӭc tính hӳu ích là mӝt trong nhӳng nhân tӕ dӵ ÿRiQTXDQWUӑng nhҩt vӅ êÿӏnh sӱ dөng công nghӋ cӫa khách hàng

Nhұn thӭc dӉ sӱ dөng (Perceived Ease of Use)

Mô hình TAM (Davis, 1989) còn cho thҩy mӝt biӃQNKiFWiFÿӝQJÿӃQWKiLÿӝ/hành vi sӱ dөng công nghӋ ÿyOjQKkQWӕ nhұn thӭc dӉ sӱ dөng Sӕ OѭӧQJQJѭӡi dùng vӯa mӟi tiӃp cұQÿӃQLQWHUQHWWURQJQăPWUӣ lҥLÿk\FKLӃPÿDVӕ (Sách TrҳQJ70Ĉ7 2019), và các khái niӋm : ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJGLÿӝng là gì , sӱ dөng chúng ÿӇ mua hàng ra sao, cách thӭc khiӃu nҥLÿѫQKjQJNKLFyUӫi ro mua hàng giҧ kém chҩWOѭӧQJôYjUҩt nhiӅu vҩQÿӅ NKiFOLrQTXDQÿӃn viӋc sӱ dөng ӭng dөng thѭѫQJ mҥLGLÿӝng ra sao còn quá mӟi mҿ vӟi hӑ

Thӵc tӃ chӭng minh, viӋc dӉ sӱ dөng chính là chìa khóa cӫa thành công cӫDWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng tҥi ViӋW1DP1KѭÿmWUuQKEj\ӣ FKѭѫQJ

7LNLYj/D]DGD7KHJLRLGLGRQJÿmFXQJFҩp dӏch vө WKѭѫQJPҥLGLÿӝng tӯ WUѭӟc khi Shopee vào thӏ WUѭӡng ViӋW1DPQKѭQJNK{QJFyEҩt kǤ ÿѫQYӏ nào tұp trung cҧi tiӃn giao diӋQGLÿӝng sao cho dӉ dàng sӱ dөng (dӉ GjQJÿһt hàng và thao tác, dӉ GjQJWKHRG}LÿѫQKjQJôÿӇ khỏch hàng cҧm thҩy tiӋn lӧLKѫQYLӋc mua sҳPKѫQ là viӋc mua sҳm qua máy tính cá nhân ChӍ khi Shopee vào thӏ WUѭӡng ViӋt Nam và tiӃn hành tұp trung gҫQQKѭWRjQEӝ nguӗn lӵc vào viӋc cҧi tiӃn giao diӋn sao cho ӭng dөng dӉ dàng sӱ dөng nhҩWWKuQJѭӡi dùng mӟi bҳWÿҫu quen vӟi viӋc mua sҳm qua các ӭng dөng thѭѫQJPҥLGLÿӝng ThӡLÿLӇm 2016-2017 khách hàng ӣ Tiki chuyӇn qua shopee mua sҳm vì rҩt nhiӅXOêGRYjWURQJÿyFyYLӋc giao diӋn cӫa VKRSHHÿѫQJLҧn và dӉ WKDRWiFKѫQKD\QyLNKiFÿLӭng dөng cӫa Shopee dӉ sӱ dөQJKѫQFiFÿӕi thӫ

Tính dӉ sӱ dөQJÿѭӧFFRLOj³PӭFÿӝ mà mӝWQJѭӡi tin rҵng viӋc sӱ dөng mӝt hӋ thӕng sӁ không tӕn công sӭF´'DYLV1KѭYұy, ӣ WUѭӡg hӧp ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng, khi bҥn mua hàng qua ӭng dөng và chӑn hình thӭc giao hàng tұQQѫL thì bҥQÿmWLӃt kiӋPÿѭӧc rҩt nhiӅX³sӭF´WKD\FKRYLӋFÿӃn mua trӵc tiӃp tҥi cӱa KjQJ7KѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ YjWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӅXFyÿѭӧc tính dӉ sӱ dөng này, QKѭQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng còn làm tӕWKѫQQӳa, chӍ viӋc cҫPÿLӋn thoҥi thì ngay cҧ khi bҥQÿDQJFKHQFK~FQKDXWҥi mӝt chuyӃQWjXÿLӋn ngҫm mà ngay cҧ ngӗi còn không có chӛ QKѭQJEҥn vүn thӵc hiӋQÿѭӧc viӋc mua sҳm online

0{KuQK7$0'DYLVFǊQJWUuQKEj\Pӝt mӕLWѭѫQJTXDQWKXұn giӳa nhұn thӭc dӉ sӱ dөng và nhұn thӭc sӵ hӳXtFKĈLӅu này cho thҩy rҵng có mӝt mӕi quan hӋ gián tiӃp giӳa cҧm nhұn dӉ sӱ dөng và cҧm nhұn tính hӳu ích Vì ӭng dөQJÿѫQ giҧn dӉ sӱ dөQJFǊQJÿHPOҥi viӋFWKDRWiFQKDQKKѫQWLӃt kiӋm thӡLJLDQKѫQJLi bán cӫa sҧn phҭPFǊQJF{QJNKDLYjFyUҩt nhiӅu nhà cung cҩp khác nhau cho bҥn dӉ GjQJVRViQKJLiôGRÿyFǊQJQkQJFDRWtQKKӳu ớch cӫa ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi GLÿӝng

Hai nhân tӕ Qj\ÿѭӧc tác giҧ gom vào nhóm nhân tӕ chҩp nhұn công nghӋ và chúng sӁ WiFÿӝQJÿӃn lòng tin cӫDNKiFKKjQJQKѭWURQJP{KuQKQJKLrQFӭXÿӅ xuҩt cӫa tác giҧ.

Nhұn thӭc rӫi ro (Perceived Risk)

ĈLӅu lo lҳQJÿҫu tiên khi mӝt khách hàng tiӃn hành mua hàng qua các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQyLULrQJKD\FiFVjQWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ nói chung chính là sӵ nhұn thӭc cӫa hӑ vӅ rӫi ro khi mua sҳPRQOLQHQyQKѭWKӃ QjR"&yDQWRjQKѫQPXDsҳm trӵc tiӃp hay không? Có nhӳng rӫi ro nào có thӇ xҧy ra?

Theo (Chen & Li, 2017; Marriott & Williams, 2018), (Gao and Waechter (2017) nhұn thӭc rӫi ro là nhӳQJÿiQKJLiPDQJWtQKFKӫ quan cӫDQJѭӡLGQJÿӕi vӟi viӋc gánh chӏu nhӳng tәn thҩt khi sӱ dөng mӝt hӋ thӕQJQjRÿyWURQJÿyFiFELӃn sӕ chính là sӵ Oѭӥng lӵ ÿѭӧc nhұn thӭc, cái liên hӋ ÿӃn tính bҧo mұt và quyӅQULrQJWѭ

Ví dөNKLQJѭӡi dùng tham gia mua hàng nhiӅu lҫn trên mӝt ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi GLÿӝng hӑ phҧLFjLÿһt ӭng dөQJÿyOrQWKLӃt bӏ GLÿӝng cӫa mình trong suӕt quãng thӡi gian mua hàng ҩy, thì câu hӓLÿһt ra là viӋFÿӇ cho ӭng dөQJWKѭӡng xuyên chҥy trên thiӃt bӏ GLÿӝng cӫDPuQKFyÿHPOҥi rӫLURJuKD\NK{QJ"Ĉk\FKtQKOj nhұn thӭc vӅ rӫi ro mà tác giҧ ÿDQJPXӕQÿӅ cұSYjGѭӡng nhѭÿk\FKtQKOjPӕi TXDQWkPÿҫu tiên cӫa mӝt khách hàng khi hӑ muӕn tiӃp tөc sӱ dөng dӏch vө WKѭѫQJ mҥLGLÿӝng này Còn mӭFÿӝ WiFÿӝng cӫa nhân tӕ này ra sao, nghiên cӭu này sӁ OjPU}KѫQ

Nhұn thӭc bҧo mұt (Perceived Security)

Mӝt trong nhӳng rӫi ro mjQJѭӡLGQJTXDQWkPKjQJÿҫu chính là tính bҧo mұt hay nhұn thӭc bҧo mұt Ӣ ÿk\WiFJLҧ muӕQQyLÿӃn nhұn thӭc bҧo mұt sӁ WiFÿӝQJQKѭ thӃ QjRÿӃn niӅm tin cӫa khách hàng khi tiӃp tөc sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng

Theo (Matemba & Li, 2018; Sharma & Lijuan, 2014) thì nhұn thӭc bҧo mұt là nhӳng nhұn thӭFPDQJWtQKÿҥRÿӭc liên quan tӟi sӵ an toàn bҧo mұt cӫa các giao dӏFKWjLFKtQKÿѭӧc thӵc hiӋn qua mҥng internet Cө thӇ KѫQÿk\OjUӫi ro này liên quan tӟi viӋc thông tin tài chính bӏ truy cұp trái phép, hoһc khҧ QăQJWKLӃt bӏ truy cұp cӫa khách hàng sӁ bӏ nhiӉm virus hay các phҫn mӅPÿӝc hҥL1KѭYұy, tính bҧo mұt tài chính là sӵ an toàn cӫa mӝt ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng khi nó thӵc hiӋn OѭXWUӳ hoһc truyӅn dӳ liӋXFyOLrQTXDQÿӃn tài chính cӫa khách hàng khi khách hàng thӵc hiӋn mua hàng và thanh toán online Lý thuyӃWQj\FǊQJÿѭӧFÿӅ cұp rҩt rõ trong nghiên cӭu cӫa (Agag, El-masry, Alharbi, & Almamy, 2016; Sarel & Marmorstein, 2006) Các tác giҧ này cho rҵng viӋc truyӅn dӳ liӋu tài chính hoһc cung cҩSWK{QJWLQOLrQTXDQÿӃn tài chính cӫa khách hàng thӵc sӵ là mӝt yӃXÿiQJ quan ngҥi khi mua hàng online

Còn theo nghiên cӭu cӫa (Roman, 2007), trong bӕi cҧQKWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ, khách KjQJPRQJÿӧi các website và ӭng dөng sӁ ÿѭӧc bҧo vӋ khӓi vi-rút và phҫn mӅm ÿӝc hҥLÿLӇn hình là các thông tin chi tiӃt vӅ giao dӏch tài chính sӁ không bӏ lan truyӅQKD\OѭXWUӳ vӟi bҩt kǤ hình thӭc nào.

Nhұn thӭc quyӅQULrQJWѭ3HUFHLYHG3ULYDF\

.KLQJѭӡLGQJÿmQKұn thӭc và hiӇXÿѭӧc các nhân tӕ vӅ bҧo mұt cӫa mӝt ӭng dөQJWKѭѫQJGLÿӝng thì mӕi quan tâm tiӃp theo cӫa hӑ WKѭӡng là vӅ quyӅQULrQJWѭ QKѭWK{QJWLQFiQKkQFyEӏ chia sҿ hay không, thông tin mua hàng có bӏ chia sҿ hay EiQFKRÿѫQYӏ khác không

Theo (Limbu et al., 2011) nhұn thӭc quyӅn riêng tѭOjQKұn thӭc cӫDQJѭӡi tiêu GQJOLrQTXDQÿӃn viӋc chia sҿ trái phép thông tin cá nhân, các liên hӋ NK{QJÿѭӧc

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE yêu cҫu bӣLQJѭӡi bán hàng và theo dõi hành vi mua sҳm qua internet ChҳFFKăQ QJѭӡi tiêu dùng phҧLTXDQWkPÿӃn vҩQÿӅ này nhҩt là khi hӑ WKѭѫQJ[X\rQPXDVҳm WUrQWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Theo (Roman, 2007; Roman & Cuestas, 2008) bҩt kǤ mӝt giao dӏFKWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ hoһFWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQjRQJѭӡLGQJFǊQJSKҧi chia sҿ cho nhà cung cҩp dӏch vө nhӳng thông tin cá nhân cӫDQJѭӡi nhұn hàng/ mua hàng và khҧ QăQJWKDQKWRiQPyQKjQJFӫa hӑ khi giao dӏch mua hàng trӵc tuyӃn thành công

Trong nhӳng bӕi cҧnh cӫa m-FRPPHUFHQJѭӡLWLrXGQJPRQJÿӧi rҵng : nhӳng QJѭӡi cung cҩp dӏch vө thân phҧi giӳ kín thông tin cá nhân cӫa hӑ bí mұt và không lan truyӅn, bán nó cho bҩt kǤ bên thӭ ba nào biӃWĈk\FǊQJFKtQKOjYҩQÿӅ ÿѭӧc QyLÿӃn trong nghiên cӭu cӫa (Miyazaki & Femandez, 2001).

Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (Structural Assurance)

Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc là nhân tӕ WKѭӡQJÿӅ cұSÿӃn sӵ tӗn tҥi cӫa các cҩu trúc công nghӋ và sӵ vұn hành pháp lý nhҵPÿӇ bҧo vӋ DQQLQKFKRQJѭӡi sӱ dөng Theo nghiên cӭu cӫa (Oliveira và cӝng sӵQyÿҥi diӋn cho mӝWFѫFKӃ dӵa trên thӇ chӃ và cung cҩp bҧo hiӇPOLrQTXDQÿӃn tính bҧo mұt và sӵ bҧo vӋ thông tin QJѭӡi dùng

&ǊQJWURQJEӕi cҧnh cӫa m-commerce, sӵ ÿҧm bҧo này tuân theo các dҥng hình thӭc QKѭFDPNӃt, quy tҳc, bҧo hiӇPFiFÿLӅu khoҧQÿLӅu kiӋn cho thҩy uy tín vӅ hӧp ÿӗng cӫDQJѭӡi bán và xây dӵng lòng tin trong hӋ thӕQJÿk\FKtQKOjQKұQÿӏnh cӫa các nghiên cӭXQKѭ$IVKDQ 6KDULI6LOLF 5XI:DQJHWDO

ChҩWOѭӧng hӋ thӕng (System Quality)

Tiêp sau các vҩQÿӅ vӅ rӫLURQJѭӡi dùng sӁ TXDQWkPÿӃn các vҩQÿӅ vӅ chҩWOѭӧng cӫa ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Có rҩt nhiӅu nhân tӕ WiFÿӝQJÿӃn chҩWOѭӧng, QKѭQJWURQJQJKLrQFӭu này tác giҧ chӍ xem xét nhӳng nhân tӕ ÿѭӧc tác giҧ cho là quan trӑQJKjQJÿҫu trong bӕi cҥnh nghiên cӭu thӵc hiӋn ӣ Viҽt Nam ĈӇ khách hàng mua sҧn phҭm sҧn phҭm công nghӋ ÿLӋn tӱ trên ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝQJÿmWӯng sӱ dөQJWUѭӟFÿyWKuQKkQWӕ chҩWOѭӧng hӋ thӕQJGѭӡQJQKѭOj

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE nhân tӕ TXDQWkPKjQJÿҫu Thӵc tӃ cho thҩy, tӯ khi Shopee vào ViӋW1DPYjRQăP

2016 hӑ chӍ TXDQWkPÿӃn viӋc cҧi tiӃn chҩWOѭӧng cӫDWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJKѫQOj tiӃp tөc cҧi tiӃn chҩWOѭӧng hӋ thӕng cӫDWKѭѫQJÿLӋn tӱ trên các máy tính bàn và laptop Chính viӋFQj\ÿmPDQJÿӃn lӧi thӃ cҥQKWUDQKFKR6KRSHHWUѭӟc nhӳng ӭng dөQJQKѭ7LNL/D]DGDÿDQJÿӭQJÿҫu thӏ WUѭӡng

Vâng, chҩWOѭӧng hӋ thӕng không chӍ quan trӑQJWURQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng mà còn quan trӑng ӣ nhiӅu kênh bán hàng khác Vì muӕn giӳ FKkQÿѭӧc khách hàng, chҳc chҳn chҩWOѭӧng hӋ thӕng cӫa bҥn phҧLYѭӧt trӝLKѫQÿӕi thӫ

Vұy chҩWOѭӧng hӋ thӕng là gì ! Theo (Delone & Mclean, 2004; Zhou, 2013a) và (Silic & Ruf, 2018) chҩWOѭӧng hӋ thӕQJÿѭӧFÿiQKJLiEҵng nhұn thӭc thông qua hiӋu suҩt làm viӋc tәng thӇ cӫa toàn hӋ thӕQJĈiQKJLiQj\SKҧi dӵa trên tính vô diӋn (facelessness) cӫa nӅn tҧQJGLÿӝng, tӕFÿӝ truy cұp, khҧ QăQJÿLӅXKѭӟng và sӵ hҩp dүn thӏ giác, tҩt cҧ ҧnh KѭӣQJÿӃn ҩQWѭӧQJÿҫu tiӃn cӫDQJѭӡLGQJ1Kѭ vұy có rҩt nhiӅXFѫVӣ ÿӇ ÿiQKJLiPӝt ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng có chҩWOѭӧng hӋ thӕng tӕt hay không, và vҩQÿӃn mà tác giá quan tâm là chҩWOѭӧng hӋ thӕng tác ÿӝQJQKѭWKӃ QjRÿӃn lòng tin cӫa khách hàng ӣ WKѭѫQJPҥLGLÿӝng.

ChҩWOѭӧng thông tin (Information Quality)

Sҧn phҭPFKѭDELӃt tӕWKD\NK{QJQKѭQJQӃu thông tin cӫa nhà cung cҩSÿҫ\ÿӫ rõ UjQJWKuÿyFKtQKOjÿLӇm sáng trong mӝt cuӝFPXDEiQTXDWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Nhҩt là các sҧn phҭm công nghӋ nӳa, nӃu nhà cung cҩp sҧn phҭPFyÿҫ\ÿӫ hình ҧnh chi tiӃWYLGHRKѭӟng dүn sӱ dөQJYLGHRÿiQKJLiWUӵc tiӃp tӯ QJѭӡLGQJWUѭӟc ÿyWKuFKҳc chҳn sӁ tҥo niӅm tin vӳng mҥnh cho khách hàng sҳp mua sҧn phҭm Mһc GFKRNKiFKKjQJQj\ÿmWӯng mua các sҧn phҭPWUѭӟFÿyUӗLQKѭQJQӃu sҧn phҭm tiӃp theo hӑ PXDNK{QJFyWK{QJWLQU}UjQJWKuFǊQJOjPӕLÿHGӑDÿӃn niӅm tin cӫa hӑ

Theo nghiên cӭu cӫa (Gao & Waechter, 2017) cho rҵng chҩWOѭӧng thông tin là sӵ phҧn ánh mӭFÿӝ OLrQTXDQWtQKÿҫ\ÿӫ, sӵ chính xác và kӏp thӡi cӫa thông tin sҧn phҭPQjRÿyGRKӋ thӕng m-commerce cung cҩSĈӗng thӡLQJѭӡi dùng sӁ tìm kiӃm

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE rҩt nhiӅu thông tin khác nhau tӯ nhiӅu nguӗQNKiFQKDXÿӇ so sánh vӟi thông tin trong ӭng dөng m-commerce mà hӑ ÿDQJ[HP OLӋu nó có chính xác hay không? (Zhou, 2014)

1KѭYұy thông tin chính xác chính là chìa khóa ӣ ÿk\YuQӃu thông tin không chính xác hoһc lӛi thӡi sӁ làm suy yӃu trҧi nghiӋm cӫDQJѭӡi dùng và báo hiӋu rҵng hӋ thӕng không có khҧ QăQJFXQJFҩp dӏch vө ÿѫQJLҧn và chҩWOѭӧQJÿLӅu này làm mҩt lòng tin cӫa hӑ ÿӕi vӟi hӋ thӕng Ĉk\FǊQJFKtQKOjQKұQÿӏnh trong nghiên cӭu cӫa (Gao, Waechter, & Bai, 2015).

ChҩWOѭӧng dӏch vө (Service Quality)

Nhân tӕ này là khҧ QăQJPjPӝt hӋ thӕng có thӇ cung cҩp nhӳng dӏch vө ÿiQJWLQ cұy, có phҧn hӗi tӕt, có bҧo hiӇm và có thӇ tuǤ chӍnh theo yêu cҫu cӫDQJѭӡi dùng hay không, (Gao & Waechter, 2017)

Có thӇ hiӇu rҵQJWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng, chҩWOѭӧng dӏch vө cӫa ӭng dөng sӁ phҧn ҧQKÿѭӧc lòng nhân tӯQKkQÿӭc cӫa nhà cung cҩp dӏch vө NӃu nhà cung cҩp dӏch vө NK{QJÿiQJWLQFұy mӭFÿӝ phҧn hӗi chұm chҳc chҳn hӑ sӁ không thӇ xây dӵng ÿѭӧc lòng tin ӣ khách hàng

Lòng tin (Trust)

Lòng tin ÿmÿѭӧFÿӏQKQJKƭDWKHRQKLӅXFiFKNKiFQKDXWKѭӡng phө thuӝc vào vӅ ngӳ cҧnh mà nó xuҩt hiӋn (Rousseau, et al.,1998) và (Sultan & Mooraj (2001)

KǤ vӑQJÿѭӧc mô tҧ là niӅm tin và ÿѭӧc phát triӇn bӣLQJѭӡi tiêu dùng so vӟi các ÿһc tính cӫa sҧn phҭm hoһc dӏch vө WUѭӟc khi mua hàng (Evrard, 1993)

Tӯ KDLÿӏQKQJKƭDWUrQOzQJWLQFӫa mӝt khách hàng khi sӱ dөng các dӏch vө WKѭѫQJ mҥLGLÿӝng chính là tҩt cҧ các nhân tӕ bên trong và nhân tӕ ErQQJRjLWiFÿӝQJÿӃn kǤ vӑng cӫa khách hàng khi hӑ nhұQÿѭӧc các sҧn phҭPÿmÿһt mua tӯ nhà cung cҩp Và lòng tin này không nhҩt quán là sҧn phҭm nhұQÿѭӧc phҧLÿҥWÿ~QJ QKѭNǤ vӑQJEDQÿҫu mà khách hàng mong chӡ Tùy thuӝc vào hoàn cҧQKPjÿ{L khi viӋc nhұQÿѭӧc mӝt sҧn phҭPÿҥt 90% kǤ vӑQJÿmÿӫ ÿӇ lҩ\ÿѭӧc lòng tin khách hàng Còn trong mӝWWUѭӡng hӧp khác, hoһc vӟi mӝt khách hàng khác, sҧn phҭm nhұQÿѭӧc phҧLÿҥt 99% kǤ vӑng mong muӕn mӟi thӵc sӵ lҩ\ÿѭӧc lòng tin khách hàng Ĉk\WKӵc sӵ là mӝt bài toán khó và tҩt cҧ các doanh nghiӋp cung cҩp dӏch vө WKѭѫQJ mҥLGLÿӝng hiӋn tҥLÿDQJFӕ gҳQJÿҥWÿѭӧc.

éÿӏnh mua (Intention to buy)

éÿӏnh mua là mӝt phҫn cӫa mô hình chҩp nhұn công nghӋ TAM, F D Davis, R P

%DJR]]LDQG35:DUVKDZÿk\Pӝt trong nhӳng lý thuyӃt thành công nhҩt trong viӋc dӵ ÿRiQêÿӏnh sӱ dөng mӝt hӋ thӕng công nghӋ mӟLéÿӏnh mua trong nghiên cӭXQj\ÿѭӧFÿӏQKQJKƭDOjêÿӏnh cӫa khách hàng tham gia mua hàng trӵc tuyӃn trên các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng

Nghiên cӭu này sӁ chӍ UDÿѭӧc mӕi quan hӋ và mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa nhân tӕ lòng tin cӫDNKiFKjQJÿӃQêÿӏnh mua sҧn phҭm công nghӋ qua các ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng tҥi ViӋt Nam

Các mô hình nghiên cӭXWUѭӟFÿk\

Phân tích meta cӫa Subhro Sarkara, Sumedha Chauhanb, Arpita Khare QăP (2019) 16 2.2.2 Nghiên cӭu cӫa Norazah Mohd Suki (2011)

Hình 2.2 Phân tích meta cͯa Subhro Sarkara (2019) Ĉk\OjP{KuQKEjLSKkQWtFKWәng hӧp (meta-analysis) cӫa 3 tác giá ҨQĈӝ QăP ÿѭӧc xem là nghiên cӭu mӟi nhҩt tәng hӧSÿѭӧFÿҫ\ÿӫ các nhân tӕ Risk Factors, Quality Factors, Mobile Factor, Individual Factor và Technology

$FFHSWDQFHIDFWRUVWiFÿӝQJÿӃn Trust và ҧQKKѭӣQJÿӃn Behaviral Outcomes trong WKѭѫQJPҥLGLÿӝng

7KHRÿyNӃt quҧ chӍ ra rҵng các nhân tӕ cө thӇ : nhұn thӭc hӳu ích , nhұn thӭc dӉ sӱ dөng, chҩWOѭӧng hӋ thӕng, chҩWOѭӧng thông tin, chҩWOѭӧng dӏch vө, giao diӋn

QJѭӡi dùng, nhұn thӭc rùi rõ, nhұn thӭc bҧo mұt, bҧo hiӃm mang tính cҩu trúc, tính phә biӃQYj[XKѭӟng niӅm tin là các biӃQÿӝc lұp ҧQKKѭӣQJÿӃn lòng tin cӫa khách hàng Trong khi biӃn phө thuӝFOjWKiLÿӝ, sӵ hài lòng cӫDQJѭӡLGQJêÿӏnh hành vi và lòng trung thành có mӕi quan hӋ ÿiQJNӇ vӟi sӵ WLQWѭӣQJYjRWKѭѫQJPҥi di ÿӝng

1KѭQJÿk\FKӍ mӟi là nghiên cӭXÿӏnh tính, nghiên cӭXQj\FKѭDWKӵc hiӋn nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng trong mӝt ngӳ cҧQKULrQJ+ѫQQӳa mô hình này tәng hӧp rҩt nhiӅu biӃn phө thuӝFÿҥi diӋn cho hành vi cӫDQJѭӡLWLrXGQJWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng, và nó chӏu ҧQKKѭӣng rҩt nhiӅu bӣu các biӃQÿӝc lұp khác Trong khi tác giҧ chӍ

TXDQWkPÿӃn ҧQKKѭӣng cӫa các nhân tӕ WiFÿӝQJÿӃQOzQJWLQYjêÿӏnh sӱ dөng ӭng dөQJÿӇ mua sҳm sҧn phҭm công nghӋ

Nghiên cӭu cӫa tác giҧ sӁ ÿLVkXKѫQYjiSGөng riêng vӟi mһWKjQJÿLӋn tӱ công nghӋ9uÿk\OjPһt hàng tác giҧ quan tâm nhҩt trong mӝt thӡLÿҥi mà công nghӋ sӕ phát triӇQYѭӧt bұc, các thiӃt bӏ ÿLӋn tӱ công nghӋ ngày càng giúp ít nhiӅu cho cuӝc sӕng hҵng ngày cӫa chúng ta

Hình 2.3 Mô hình nghiên cͱu cͯa Norazah Mohd Suki (2011)

Nghiên cӭu cӫa Norazah Mohd Suki ÿѭӧFÿăQJWUrQWҥp chí Quӕc tӃ vӅ Khoa hӑc Kinh doanh & Quҧn lý Ӭng dөQJ,-%6$0QăPÿk\OjPӝt mô hình cҩu trúc vӅ sӵ hài lòng cӫa khách hàng vào sӵ WLQWѭӣng cӫa các nhà cung cҩSOLrQTXDQÿӃn WKѭѫQJPҥi GLÿӝng

Mүu nghiên cӭu bao gӗPQJѭӡi trҧ lӡLÿmFKӍ ra rҵng sӵ hài lòng cӫDQJѭӡi GQJÿӕi vӟi các nhà cung cҩSWURQJWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ không bӏ ҧQKKѭӣQJÿiQJ kӇ bӣi nhân tӕ chҩWOѭӧng trang web cӫa nhà cung cҩp ( gӗm nhân tӕ nhӓ là tính WѭѫQJWic và khҧ QăQJW\FKӍQK7URQJNKLÿy\Ӄu tә chҩWOѭӧng công nghӋ GLÿӝng (gӗm sӵ hӳu dөng và tính dӉ sӱ dөng) và nhân tӕ chҩWOѭӧng nhà cung cáp (gӗm khҧ QăQJ ÿiS ӭng và hình ҧQKWKѭѫQJKLӋu) lҥLWiF ÿӝng mҥQKÿӃn sӵ thӓa mãn cӫa NKiFKKjQJTXDÿyҧnh hѭӣQJÿӃn lòng tin cӫa khách hàng vӟi nhà cung cҩp

Nghiên cӭu này thӵc sӵ giúp ích nhiӅu cho các nhà cung cҩSWKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ và cҧ WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ hӑ tұp trung cҧi thiӋn các nhân tӕ trên nhҵm chiӃPÿѭӧc lòng tin cӫa khách hàng.

Nghiên cӭu cӫa Lee (2005)

Hình 2.4 Mô hình nghiên cͱu cͯa Lee (2005)

Nghiên cӭXQj\ÿѭӧc khҧRViWWUrQQJѭӡLÿmWӯng mua hàng qua các thiӃt bӏ di ÿӝng và kӃt quҧ chӍ ra rҵng chҩWOѭӧng thông tin và các vҩQÿӅ OLrQTXDQÿӃn tính bҧo mұWYjWtQKFiQKkQFyWiFÿӝQJÿӃn lòng tin cӫDNKiFKKjQJWURQJêÿӏnh sӱ dөng ӭng dөng Nhân tӕ QKѭFKҩWOѭӧng dӏch vө sӁ ҧQKKѭӣQJÿӃn dòng chҧy hӋ thӕng Bӝ ÿ{LQKkQWӕ chҩWOѭӧng hӋ thӕng và các vҩQÿӅ vӅ bҧo mұt và cá nhanh sӁ ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ thoҧLPmQĈӗng thӡLOzQJWLQFǊQJҧnh hѭӣQJÿӃn dòng chҧy và ҧQKKѭӣQJÿӃn sӵ thӓa mãn cӫa khách hàng

Tӯ nghiên cӭu này tác giá thҩy chҩWOѭӧng thông tin và sӵ bҧo mұt ҧQKKѭӣQJÿӃn niӅm tin cӫa khách hàng giӕng vӟi kӃt quҧ cӫa phân tích tәng hӧp cӫa 3 tác giá Subhro Sarkara, Sumedha Chauhanb, Arpita Khare (2019)

Bҧng 2.1 Tóm tҳt các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\

F D Dav is , R P B ag o zz i, & P R W ar sh aw Yu n g Sh ao Ye h Yu n g -Min g L i No raz ah Mo h d Su k i L in g lin g Gao , Xu eso n g B ai Gao , L , W ae ch ter , K A , & B ai, X Ju n -J ie Hew , Vo o n -Hsi en L ee , Ken g -B o o n Oo i, B in sh an L in T Nata rajan ,S.A B alasu b ram an ian ,an d D L Kasili n g am Su b h ro Sar k ar a, Su m ed h a C h au h an b , Ar p ita Kh ar e

Có nhân tӕ vӅ chҩWOѭӧng trong m- commerce x x x x x x

Có nhân tӕ vӅ rӫi ro trong m- commerce x x

Có nhân tӕ chҩp nhұn công nghӋ x x x x

7iFÿӝQJÿӃn lòng tin trong m- commerce x x x x

7iFÿӝQJÿӃn sӵ thӓa mãn cӫa khách hàng x x x x x x x

- 7iFÿӝQJÿӃQ\Vÿӏnh sӱ dөng các dӏch vө x x x

- 7iFÿӝQJÿӃn lòng trung thành hoһFêÿӏnh tiӃp tөc sӱ dөng dӏch vө x x x x x

Mô hunh nghiên cӭXÿӅ xuҩt vj giҧ thuyӃt

Thӯa kӃ kӃ quҧ nghiên cӭXWUѭӟFÿk\WiFJLҧ ÿѫQJLҧQKѫQP{KuQKFӫa (Sarkara, 6XPHGKD&KDXKDQE$USLWD.KDUHQăPÿӗng thӡi phát triӇQKѫQÿӇ phân tích ÿӏQKOѭӧng trong bӕi cҧnh ӣ thӏ WUѭӡng ViӋt Nam

Nghiên cӭu cӫa tác giҧ sӁ OjPU}KѫQӣ thӏ WUѭӡng ViӋt Nam, mӝt thӏ WUѭӡng có tiӅm QăQJSKiWWULӇQWKѭѫQJPҥLGLÿӝng mҥnh mӁQѫLPjFiFVҧn phҭm công nghӋ ngày mӝWÿѭӧFÿyQQKұn rӝQJUmLKѫQYjJL~StFKQKLӅXKѫQFKRÿӡi sӕng hҵng ngày cӫa mӑLQJѭӡi

Hình 2.5 Mô hình nghiên cͱu tác gi̫ ÿ͉ xṷt

Hình 2.6 Mô hình nghiên cͱXÿ͉ xṷt (t̩m d͓ch)

H1: Nhұn thӭc sӵ hӳXtFKFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥi GLÿӝng cӫa khách hàng

H2: Nhұn thӭc dӉ sӱ dөQJFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟi lòng tin trong tKѭѫQJPҥi GLÿӝng cӫa khách hàng

H3: Nhұn thӭc rӫi ro có WiFÿӝng tiêu cӵc ÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H4: Nhұn tӭc bҧo mұWFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H5: Nhұn thӭc quyӅn rirQJWѭFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

H6: Bҧo hiӇm mang tính cҩXWU~FFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLWURQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H7: ChҩWOѭӧng hӋ thӕQJFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟi lòng tin trong WKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H8: ChҩWOѭӧQJWK{QJWLQFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H9: ChҩWOѭӧng dӏch vө FyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟLOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng cӫa khách hàng

H10: Lòng tin tURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJWiFÿӝng tích cӵFÿӃQêÿӏnh sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua các sҧn phҭm công nghӋ

&KѭѫQJÿmWUuQKEj\FѫVӣ lý thuyӃWÿӅ xuҩt mô hình nghiên cӭu và các giҧ thuyӃt

&KѭѫQJnày sӁ WUuQKEj\SKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ÿiQKJLiWKDQJ ÿRFiFNKiLQLӋm nghiên cӭu và kiӇPÿӏnh mô hình lý thuyӃt Nӝi dung chính cӫa FKѭѫQJEDJӗm 8 phҫn: (1) Quy trình nghiên cӭX+uQKWKjQKWKDQJÿRVѫEӝ; (3) Nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏnh tính; (4) HiӋu chӍQKWKDQJÿR/ҩy mүu thӱ nghiӋm (6) Lҩy mүu thӱ nghiӋPKuQKWKjQKWKDQJÿRQKiS7KDQJÿRFKtQKWKӭc ; (7) ThiӃt kӃ mүX3KѭѫQJSKiS[ӱ lý sӕ liӋu.

Quy trunh nghiên cӭu

Nghiên cӭu bao gӗm: nghiên cӭXVѫEӝ và nghiên cӭu chính thӭc

Nghiên cӭXVѫEӝ: ÿѭӧc tiӃQKjQKTXDKDLJLDLÿRҥn nghiên cӭXÿӏQKWtQKVѫEӝ và nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ

Nghiên cӭXÿӏQKWtQKVѫEӝ ÿѭӧc thӵc hiӋn bҵng viӋc phӓng vҩn chuyên gia qua FiFKWUDRÿәi trӵc tiӃp bҵng giҩ\WD\ÿӕi vӟLNKiFKÿLӇQKuQKÿmWӯng sӱ dөng ӭng dөng di dӝQJÿӇ mua các mһt hàng công nghӋ WUrQFiFWUDQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng phә biӃn ӣ ViӋW1DP&iFNKiFKjQJQj\Ojÿҥi diӋn tiêu biӇu nhҩt cho các khách hàng mà tác giҧ muӕn lҩy mҭu cӥ lӟn, và tҫn sӕ mà 5 chuyên gia này mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJOjKѫQOҫn/ 1 tháng

Tҩt cҧ các ý kiӃn trong quá trình phӓng vҩQÿӅXÿѭӧc ghi lҥLOjPFѫVӣ tәng hӧSÿӇ xem xét bә sung và hiӋu chӍnh các biӃn quan sát phù hӧSFǊQJQKѭVӱ dөng các thuұt ngӳ phù hӧp vӟi ngӳ cҧnh ViӋt Nam Sau lҫn phӓng vҩn trӵc tiӃSWD\ÿ{LQj\ tác giҧ sӁ hiӋu chӍQKWKDQJÿRVѫEӝ

Nghiên cӭu chính thӭFÿѭӧc thӵc hiӋn bҵQJSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧng Nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng trong nghiên cӭXQj\ÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi kӻ thuұt thu thұp dӳ liӋu tӯ NKiFKKjQJÿmWӯng mua thiӃt bӏ ÿLӋn tӱ thông minh tҥLWUDQJWKѭѫQJPҥi xã hӝi X thông qua bҧng câu hӓi TiӃp theo bài nghiên cӭu tiӃp tөc kiӇm tra lҥLÿӝ tin cұ\&URDFKảV$OSKDSKkQWtFKQKkQWӕ khỏm phỏ (EFA), phõn tớch nhõn tӕ khҷng

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE ÿӏnh (CFA) cӫDWKDQJÿRYjNLӇPÿӏnh mô hình các giҧ thuyӃt nghiên cӭu bҵng mô hình cҩu trúc tuyӃn tính (SEM) Tӯ kӃt quҧ Fyÿѭӧc sӁ ÿѭDUDNӃt luұn và kiӃn nghӏ

Tham khҧo quy trình nghiên cӭu (NguyӉQĈuQK7Kӑ, 2013) tác giҧ xây dӵng quy WUuQKFѫEҧn cӫa nghiên cӭu nKѭVDX

Hunh 3.1: 4X\WUuQKÿӏQKOѭӧng kiӇPÿӏnh lê thuyӃt khoa hӑc

Lê thuyӃt => Mô hunh, giҧ thuyӃt

Phӓng vҩn vj hiӋu chӍnh

KiӇPÿӏQKWKDQJÿR 7KDQJÿRKLӋu chӍnh

Thu thұp dӳ liӋu chtnh thӭc

Hunh thjQKWKDQJÿRVѫEӝ

7KDQJÿRVѫEӝ ÿѭӧc xây dӵng tӯ các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\OLrQTXDQÿӃQÿӅ tài

Mobile Shopping Applications will be useful in my life

Mua hàng qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng sӁ hӳu ích cho cuӝc sӕng cӫa tôi

Using Mobile Shopping Applications will enable me to accomplish transactions more quickly

Sӱ dөng các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng di ÿӝng giúp tôi hoàn thành giao dӏch nhanh KѫQ

Using Mobile Shopping Applications will increase my productivity

Sӱ dөng các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng di ÿӝQJJL~SW{LWăQJ QăQJVXҩt

Using Mobile Shopping Applications will enhance my effectiveness

Sӱ dөng các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng di ÿӝng sӁ nâng cao hiӋu quҧ làm viӋc cho tôi

Using Mobile Shopping Applications would enable me to accomplish shopping tasks faster

Sӱ dөng các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng di ÿӝng giúp tôi hoàn thành cҧ quá trình mua KjQJQKDQKKѫQ

Shopping using Mobile Applications does not require great mental effort

Mua sҳm qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝQJNK{QJÿzLKӓi sӵ nӛ lӵc tinh thҫn lӟn

I think that I am able to shop using Mobile Shopping Applications without the help of an expert

7{LQJKƭ rҵng tôi có thӇ tӵ mua hàng bҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi GLÿӝng mà không cҫn sӵ hӛ trӧ cӫa các chuyên gia

Learning to operate Mobile Shopping Applications is easy for me

ViӋc hӑc hӓi cách hoҥt ÿӝng cӫa mua hàng qua ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng thұt là dӉ dàng vӟi tôi

Overall, I believe that Mobile Shopping Applications are easy to use

Nhìn chung, tôi tin rҵng các ӭng dөng mua sҳPGLÿӝng này rҩt là ÿѫQJLҧn dӉ sӱ dөng Working with Mobile

Applications is not complicated; it is easy to understand what is going on

ViӋFÿLӅu khiӇn và thiӃt lұp các ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng di ÿӝng này không phӭc tҥp, nó thұt dӉ dàng

Purchasing from this Website would involve more product risk (i.e not working, defective product) when compared with more traditional ways of shopping

Mua hàng tӯ Trang web này sӁ có nhiӅu rӫi ro vӅ sҧn phҭPKѫQ (tӭc là không hoҥt ÿӝng, sҧn phҭm bӏ lӛi) khi so sánh vӟi các cách mua sҳm truyӅn thӕQJKѫQ

Purchasing from this Website would involve more financial risk (i.e fraud, hard to return) when compared with more traditional ways of shopping

Mua hàng tӯ Trang web này sӁ có nhiӅu rӫLURWjLFKtQKKѫQ (tӭc là gian lұn, khó trҧ lҥi) khi so sánh vӟi các cách mua sҳm truyӅn thӕQJKѫQ

How would you rate your overall perception of risk from this site?

BҥQÿiQKJLiWKӃ nào vӅ nhұn thӭc chung cӫa bҥn vӅ rӫi ro tӯ trang web này?

I think this web site has mechanisms to ensure the safe transmission of its XVHUVảLQIRUPDWLRQ

7{LQJKƭUҵng trang ZHEQj\FyFiFFѫFKӃ ÿӇ ÿҧm bҧo viӋc truyӅn tҧi thông tin cӫDQJѭӡi dùng mӝt cách an toàn

I think this web site shows great concern for the security of any transactions

7{LQJKƭUҵng trang web này cho thҩy mӕi quan tâm lӟQÿӃn bҧo mұt cӫa bҩt kǤ giao dӏch nào

I think this web site has sufficient technical capacity to ensure that no other organization will supplant its identity on the internet

7{LQJKƭUҵng trang ZHEQj\Fyÿӫ QăQJ lӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng không có tә chӭc nào khác thay thӃ danh tính cӫa mình trên internet

I am sure of the identity of this web site when I establish contact via the internet

Tôi chҳc chҳn vӅ danh tính cӫa trang web này khi tôi thiӃt lұp liên hӋ qua internet

When I send data to this web site, I am sure that they will not be intercepted by unauthorized third parties

Khi tôi gӱi dӳ liӋXÿӃn trang web này, tôi chҳc chҳn rҵng chúng sӁ không bӏ chһn bӣi các bên thӭ ba trái phép

I think this web site has sufficient technical capacity to ensure that the

7{LQJKƭWUDQJZHEQj\Fyÿӫ QăQJOӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng

1ăP Tӯ khóa 7KDQJÿRJӕc 7KDQJÿRVѫEӝ data I send will not be intercepted by hackers dӳ liӋu tôi gӱi sӁ không bӏ tin tһc chһn

When I send data to this web site, I am sure they cannot be modified by a third party

Khi tôi gӱi dӳ liӋXÿӃn trang web này, tôi chҳc chҳn rҵng chúng không thӇ bӏ bên thӭ ba sӱa ÿәi

I think this web site has sufficient technical capacity to ensure that the data I send cannot be modified by a third party

7{LQJKƭUҵng trang ZHEQj\Fyÿӫ QăQJ lӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng dӳ liӋu tôi gӱi không thӇ bӏ bên thӭ ba sӱDÿәi Juan

Juan José de la Vega,

I am concerned that the online trading systems will use my personal information for other purposes without my authorization

Tôi lo ngҥi rҵng hӋ thӕng giao dӏch trӵc tuyӃn sӁ sӱ dөng thông tin cá nhân cӫa tôi cho các mөFÿtFKNKiFPj không có sӵ cho phép cӫa tôi

I think that too much of my personal and financial information will be collected by the online trading systems

7{LQJKƭUҵng quá nhiӅu thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc hӋ thӕng giao dӏch trӵc tuyӃn thu thұp

I am concerned about the privacy of my personal and financial information during a transaction

Tôi lo lҳng vӅ quyӅn ULrQJWѭFӫa thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi trong khi giao dӏch

My personal and financial information will be shared with other entities without my authorization

Thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc chia sҿ vӟi các tә chӭc khác mà không có sӵ cho phép cӫa tôi

A (2016) dүn tӯ tác giҧ (Kim et al., 2009;

I feel safe conducting business with my bank because the better business bureau will protect me

Tôi cҧm thҩy an toàn khi tiӃn hành công viӋc kinh doanh vӟi ngân hàng cӫa mình vì phòng kinh doanh tӕt KѫQVӁ bҧo vӋ tôi

I feel safe conducting business with my bank because of its statements of guarantees and ethics charter

Tôi cҧm thҩy an toàn khi tiӃn hành kinh doanh vӟi ngân hàng cӫa mình vì các tuyên bӕ vӅ ÿҧm bҧRYjÿLӅu lӋ ÿҥRÿӭc cӫa ngân hàng

My banks mobile banking service has a Client

Dӏch vө ngân hàng di ÿӝng cӫa các ngân hàng cӫa tôi có Chính

1ăP Tӯ khóa 7KDQJÿRJӕc 7KDQJÿRVѫEӝ sách bҧo vӋ khách hàng

My personal mobile phone information is secure when I use the Mobile banking service

7K{QJWLQÿLӋn thoҥi di ÿӝng cá nhân cӫa tôi ÿѭӧc bҧo mұt khi tôi sӱ dөng dӏch vө Ngân KjQJGLÿӝng

Mobile payment quickly loads all the text and graphics 7KDQKWRiQGLÿӝng nhanh chóng tҧi tҩt cҧ YăQEҧQYjÿӗ hӑa

Mobile payment is easy to use

Mobile payment is easy to navigate

7KDQKWRiQGLÿӝng dӉ GjQJÿLӅXKѭӟng

Mobile payment is visually attractive

This mobile site provides me with relevant information to my needs

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông WLQOLrQTXDQÿӃn nhu cҫu cӫa tôi

This mobile site provides me with sufficient information

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩSFKRW{Lÿҫy ÿӫ thông tin

This mobile site provides me with accurate information

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông tin chính xác

This mobile site provides me with up-to-date information

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông tin cұp nhұt

Mobile payment provides on-time services

7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө ÿ~QJJLӡ

Mobile payment provides prompt responses

7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp phҧn hӗi nhanh chóng

Mobile payment provides professional services

7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө chuyên nghiӋp

Mobile payment provides personalized services

7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө ÿѭӧc cá nhân hóa

This mobile vendor is trustworthy

Nhà cung cҩp thiӃt bӏ GLÿӝQJQj\ÿiQJWLQ cұy

This mobile vendor keeps its promise

Nhà cung cҩSGLÿӝng này giӳ lӡi hӭa cӫa mình

This mobile vendor keeps FXVWRPHUVảLQWHUHVWVLQ mind

Nhà cung cҩp thiӃt bӏ GLÿӝQJQj\OX{QOѭX WkPÿӃn lӧi ích cӫa khách hàng

I am likely to pay for fees to have speed dating on SNSs

Tôi có khҧ QăQJWUҧ phí ÿӇ GQJWtQKQăQJKҽn hò nhanh tӯ dӏch vө

I am likely to pay for the membership if SNSs start charging fees

Tôi có khҧ QăQJWUҧ phí hӝi viên nӃu dӏch vө có tính phí

I am very likely to buy books from SNSs

Tôi chҳc chҳn có khҧ QăQJPXDViFKWӯ dӏch vө

I would use my credit card to purchase from SNSs

Tôi có sӱ dөng thҿ tính dөng cӫDPuQKÿӇ mua hàng tӯ dӏch vө.

Nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏnh tính

9uWKDQJÿRVѫEӝ ÿѭӧc xây dӵng tӯ các nghiên cӭXWUѭӟFÿk\ӣ nhiӅu bӕi cҧnh YjYQJÿӏa lý khác nhau nên chҳc chҳn sӁ không phù hӧp vӟLÿӅ tài và bӕi cҧnh ӣ ViӋt Nam cӫa tác giҧ, vu thӃWKDQJÿRFҫQÿѭӧc xem xpt vj hiӋu chӍQKWUѭӟc khi tiӃn hjQKÿLӅu tra chtnh thӭc

Theo quy trình nghiên cӭu (NguyӉQĈuQK7KӑÿӇ hiӋu chӍQKWKDQJÿR tác giҧ thӵc hiӋn phӓng vҩQÿӏQKWtQKVѫEӝ vӅ các nӝLGXQJOLrQTXDQÿӃQWKDQJÿR VѫEӝ

Tác giҧ thӵc hiӋn nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏnh tính bҵng cách phӓng vҩn trӵc tiӃp tay ÿôi vӟi tӯQJQJѭӡi có kinh nghiӋm sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE sҳm các sҧn phҭm công nghӋ ÿLӋn tӱ3KѭѫQJWKӭc phӓng vҩQOjÿӇ ÿiSYLrQWUҧ lӡi bҧn khҧRViWVѫEӝ ÿӏQKWtQKYjÿyQJJySQKӳng ý kiӃn cá nhân vào tӯQJWKDQJÿR

5 chuyên gia mua hàng qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\OjNKiFKKjQJÿҥi diӋn tiêu biӇu nhҩt vì hӑ WKѭӡng xuyên ( trên 5 lҫn / tháng) mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng

Chi tiӃt vӅ bҧn nghiên cӭXÿӏQKWtQKVѫEӝ ÿѭӧc phát cho tӯQJÿiSYLrQÿѭӧc trình bày ӣ (Phͭ lͭc 01) B̫n nghiên cͱXV˯E͡ ÿ͓nh tính

Tóm tҳt nӝi dung cӫa bҧn khҧo sát nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏnh tính x PHҪ17+Ð1*7,1&Ѫ%ҦN

2 Công ty và vӏ trí quý Anh/Chӏ ÿDQJF{QJWic?

3 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng nào mà bҥQWKѭӡng dXQJÿӇ mua sҳm

(Shopee/ Tiki/ Lazada/Send)? Ӭng dөng nào mà mà bҥQÿmVӱ dөng gҫQÿk\QKҩt?

4 Anh chӏ có tӯng mua sҳm các mһt hàng công nghӋ ÿLӋn tӱ có giá trӏ trên

1 triӋXÿӗng bҵng các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿyNK{QJ" x PHҪN NӜI DUNG THҦO LUҰN

Câu hӓi 1: Anh chӏ có ý kiӃn gì vӟi các nhân tӕ PjW{LÿmÿѭDYjREҧn khҧo

ViWÿӇ xem xét viӋc ҧQKKѭӣng cӫa các nhân tӕ Qj\ÿӃn lòng tin cӫa khách KjQJWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng không?

Bҧn khҧo sát cӫa tôi có cҫn bә sung thêm nhân tӕ nào hay bӓ bӟt nhân tӕ

QjRÿӇ hoàn thiӋn tӕWKѫQQJKLrQFӭu hay không?

'ѭӟLÿk\WiFJLҧ tóm tҳt kӃt quҧ nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏQKWtQKÿӇ tiӋn cho viӋc hiӋu chӍQKWKDQJÿR

Bҧng 3.2 Tóm tҳt kӃt quҧ khҧRViWÿӏQKWtQKVѫEӝ

7K{QJWLQQJѭӡLÿѭӧc phӓng vҩQVѫEӝ Tәng hӧp các góp ý

7Uѭӣng phòng kӃ hoҥch tài chính cӫa Sӣ &{QJ7KѭѫQJ

(Thӡi gian công tic tҥi vӏ trí

Bҧn khҧo sát khá dài nên mҩt thӡi gian nhiӅXÿӇ trҧ lӡi hӃt các câu hӓi

&KѭDFyKuQKҧnh biӇXWѭӧng cӫDWKѭѫQJ hiӋu rõ ràng, vì không phҧLDLFǊQJQKӟ ÿѭӧc ӭng dөQJPuQKÿDQJ[jLOjVKRSHH hay tiki hay sendo ?

Cҫn thêm các hình ҧnh minh hӑDÿӇ làm rõ cө thӇ KѫQJL~SQJѭӡLÿӑc hình dung rõ các nhân tӕ ÿDQJQyLÿӃn khác nhau ra sau : ví dө nhұn thӭc quyӅQULrQJWѭYj nhұn thӭc bҧo mұt nghe có vҿ giӕng nhau

Mӝt sӕ câu hӓi có ý trùng lҩp nhau , cҫn loҥi bӓ hoһFÿѫQJLҧn lҥi câu hӓLÿӇ rút ngҳn bҧn khҧo sát lҥi

7Uѭӣng phòng kӃ hoҥch công

Leader và Developer ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng công ty VNG ViӋt Nam

PhҧLOjPU}FKRQJѭӡi trҧ lӡi hiӇu bҧn khҧRViWÿӅ cұSÿӃn viӋc sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua sҳm chӭ không phҧi dөQJPi\WtQKEjQÿӇ mua sҳm

Gyp ê vӅ các nhân tӕ khҧo sát:

Các nhân tӕ khҧo sát khá nhiӅu, nӃu rút ngҳn hay bӓ bӟWÿѭӧc thì tӕt, còn nӃu không cҫn nhóm các nhân tӕ lҥi thành tӯng cөm nhóm cho dӉ hiӇu

ThiӃt kӃ YLrQÿӗ hӑa 3D công ty CNHH REZ

( Thӡi gian công tác tҥi vӏ trí

HiӋu chӍQKWKDQJÿR

1Kѭÿm ÿӅ cұp ӣ WKDQJÿRVѫEӝWKDQJÿRWURQJQJKLrQFӭu nj\ÿѭӧc kӃ thӯa tӯ cic nghiên cӭXWUѭӟc (ӣ Qѭӟc ngoji lүQWURQJQѭӟc) bao gӗm cҧ WKѭѫQJPҥLÿLӋn tӱ, nên cy thӇ sӁ gây ra khy hiӇXFKRÿӕLWѭӧQJNKiFKKjQJOjQJѭӡi dân ViӋt Nam sӱ dөng các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿѭӧc khҧo sit.Vu thӃWKDQJÿRFҫQÿѭӧc xem xpt vj hiӋu chӍQKWUѭӟc khi tiӃn hjQKÿLӅu tra chtnh thӭc

Sau khi phӓng vҩQNKiFKKjQJÿӏnh ttnh, tác giҧ hiӋu chӍQKWKDQJÿRQKѭVDX

Bҧng 3.3: ThDQJÿRÿm hiӋu chӍnh

Mua hàng qua ӭng dөng

WKѭѫQJPҥLGLÿӝng sӁ hӳu ích cho cuӝc sӕng cӫa tôi

Mua các mһt hàng công nghӋ ÿLӋn tӱ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng (apps) này sӁ hӳu tFKKѫQYLӋc mua hàng trӵc tiӃp tҥi cӱa hàng *

WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJGLÿӝng giúp tôi hoàn thành giao dӏch

Sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Qj\ÿӇ mua các sҧn phҭm công nghӋ, giúp cho viӋc mua hàng nhanh chóng KѫQ

WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJGLÿӝng

Sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Qj\JL~SW{LPXDÿѭӧc nhiӅu hàng công nghӋ cùng lúc

WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJGLÿӝng sӁ nâng cao hiӋu quҧ làm viӋc cho tôi

Mua các mһt hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng giúp tôi có nhiӅu thӡLJLDQKѫQÿӇ lo công viӋc cӫa mình

WKѭѫQJPҥLGLÿӝQJGLÿӝng giúp tôi hoàn thành cҧ quá

X (câu này b͗ vì trùng ý vͣi câu thͱ 2)

WKѭѫQJPҥLGLÿӝng không ÿzLKӓi sӵ nӛ lӵc tinh thҫn lӟn

Tôi không phҧi vұn dөng nhiӅu kiӃn thӭc và chӏu áp lӵc khi mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này

7{LQJKƭUҵng tôi có thӇ tӵ mua hàng bҵng ӭng dөng

WKѭѫQJPҥLGLÿӝng mà không cҫn sӵ hӛ trӧ cӫa các chuyên gia

Tôi có thӇ tӵ mua các mһt hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng mà không cҫn bҩt kì sӵ hӛ trӧ cӫa ai khác

ViӋc hӑc hӓi cách hoҥWÿӝng cӫa mua hàng qua ӭng dөng

WKѭѫQJPҥLGLÿӝng thұt là dӉ dàng vӟi tôi

X (câu này b͗ vì trùng ý vͣi câu 4)

Nhìn chung, tôi tin rҵng các ӭng dөng mua sҳPGLÿӝng này rҩWOjÿѫQJLҧn dӉ sӱ dөng

Tôi thҩy viӋc sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝQJÿӇ mua hàng công nghӋ khá Ojÿѫn giҧn và dӉ dàng

ViӋFÿLӅu khiӇn và thiӃt lұp các ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝQJGLÿӝng này không phӭc tҥp, nó thұt dӉ dàng

X (câu này b͗ vì trùng ý vͣi câu 4)

Mua hàng tӯ Trang web này sӁ có nhiӅu rӫi ro vӅ sҧn phҭPKѫn

(tӭc là không hoҥWÿӝng, sҧn phҭm bӏ lӛi) khi so sánh vӟi các cách mua sҳm truyӅn thӕQJKѫQ

Mua hàng công nghӋ qua ӭng dөng WKѭѫQJPҥi di dӝng sӁ dӉ gһp phҧi nhӳQJWUѭӡng hӧp : hàng hóa bӏ lӛi hoһc không hoҥWÿӝQJÿѭӧc

Mua hàng tӯ Trang web này sӁ có nhiӅu rӫi ro tài chính

KѫQWӭc là gian lұn, khó trҧ lҥi) khi so sánh vӟi các cách mua sҳm truyӅn thӕQJKѫQ

Mua hàng công nghӋ qua ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng sӁ gһp nhӳQJWUѭӡng hӧSQKѭKjQJNK{QJÿ~QJPLrXWҧ, sai hàng và khó trҧ hàng

BҥQÿiQKJLithӃ nào vӅ nhұn thӭc chung cӫa bҥn vӅ rӫi ro tӯ trang web này?

Tôi cҧm thҩy mua sҳm bҵng ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có nhiӅu rӫi ro KѫQVRYӟi mua sҳm trӵc tiӃp tҥi cӱa hàng

7{LQJKƭUҵng trang web này

FyFiFFѫFKӃ ÿӇ ÿҧm bҧo viӋc truyӅn tҧi thông tin cӫa

QJѭӡi dùng mӝt cách an toàn

7{LQJKƭUҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này sӁ FyFѫFKӃ ÿҧm bҧo cho viӋc truyӅn tҧi thông tin cӫDQJѭӡi dùng mӝt cách an toàn

7{LQJKƭUҵng trang web này cho thҩy mӕi quan tâm lӟn ÿӃn bҧo mұt cӫa bҩt kǤ giao dӏch nào

7{LQJKƭUҵng nhà cung cӭng ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có mӕi quan tâm rҩt lӟQÿӃn tính bҧo mұt cӫa mӑi giao dӏch

Fyÿӫ QăQJOӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng không có tә chӭc nào khác thay thӃ danh tính cӫa mình trên internet

7{LQJKƭUҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝQJQj\Qj\Fyÿӫ QăQJOӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng không có tә chӭc nào khác thay thӃ danh tính cӫa tôi trên internet

Tôi chҳc chҳn vӅ danh tính cӫa trang web này khi tôi thiӃt lұp liên hӋ qua internet

X (B͗ câu này vì trùng ý vͣi câu trên)

7KDQJÿRVѫEӝ 7KDQJÿRKLӋu chӍnh 7KDQJÿR³1Kұn thӭc quyӅQULrQJWѭ´

Khi tôi gӱi dӳ liӋXÿӃn trang web này, tôi chҳc chҳn rҵng chúng sӁ không bӏ chһn bӣi các bên thӭ ba trái phép

Khi tôi gӱLWK{QJWLQÿӃn ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng này chҳc chҳn sӁ không có bên thӭ EDQJăQFKһn hoһc sao chép chúng mӝt cách trái phép

QăQJOӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng dӳ liӋu tôi gӱi sӁ không bӏ tin tһc chһn

X (B͗ câu này vì trùng ý vͣi câu trên)

Khi tôi gӱi dӳ liӋXÿӃn trang web này, tôi chҳc chҳn rҵng chúng không thӇ bӏ bên thӭ ba sӱDÿәi

Khi tôi gӱLWK{QJWLQÿӃn ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng này chҳc chҳn chúng sӁ không bӏ bên thӭ ba sӱDÿәi

Fyÿӫ QăQJOӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng dӳ liӋu tôi gӱi không thӇ bӏ bên thӭ ba sӱa ÿәi

X (B͗ câu này vì trùng ý vͣi câu trên

Tôi lo ngҥi rҵng hӋ thӕng giao dӏch trӵc tuyӃn sӁ sӱ dөng thông tin cá nhân cӫa tôi cho các mөFÿtFKNKiFPj không có sӵ cho phép cӫa tôi

Tôi lo ngҥi rҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này sӁ sӱ dөng thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi mӝt cách trái phép

7{LQJKƭUҵng quá nhiӅu thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc hӋ thӕng giao dӏch trӵc tuyӃn thu thұp

Tôi cho rҵng nhӳng thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\OѭX giӳ lҥi ӣ mӝWQѫLQjRÿy

Tôi lo lҳng vӅ quyӅQULrQJWѭ cӫa thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi trong khi giao dӏch

X (B͗ câu này vì d͍ gây nh̯m l̳n vͣi câu trên)

Thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc chia sҿ vӟi các tә chӭc khác mà không có sӵ cho phép cӫa tôi

X (B͗ câu này vì trùng ý vͣi câu thͱ 5)

Tôi cҧm thҩy an toàn khi tiӃn hành công viӋc kinh doanh vӟi ngân hàng cӫa mình vì phòng kinh doanh tӕWKѫQVӁ bҧo vӋ tôi

Tôi cҧm thҩy an toàn vӟi nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này vì hӑ có nhiӅu chính sách bҧo hiӇm cho cuӝc mua bán cӫa tôi

Tôi cҧm thҩy an toàn khi tiӃn hành kinh doanh vӟi ngân hàng cӫa mình vì các tuyên bӕ vӅ ÿҧm bҧRYjÿLӅu lӋ ÿҥo ÿӭc cӫa ngân hàng

Dӏch vө QJkQKjQJGLÿӝng cӫa các ngân hàng cӫa tôi có

Chính sách bҧo vӋ khách hàng Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có nhiӅu chính sách bӗi hoàn và bӗLWKѭӡng thӓDÿiQJQӃu xҧy ra rӫi ro trRQJÿѫQ hàng cӫa tôi

7K{QJWLQÿLӋn thoҥLGLÿӝng cá nhân cӫDW{Lÿѭӧc bҧo mұt khi tôi sӱ dөng dӏch vө Ngân

Thông tin cá nhân cӫa tôi sӁ ÿѭӧc bҧo mұt khi tôi sӱ dөng dӏch vө liên kӃt vӟi ngân hàng online

7KDQJÿR³&KҩWOѭӧng hӋ thӕQJ´

7KDQKWRiQGLÿӝng nhanh chóng tҧi tҩt cҧ YăQEҧQYjÿӗ hӑa Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có tӕFÿӝ truy cұp nhanh chóng

2 7KDQKWRiQGLÿӝng rҩt dӉ sӱ dөng Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này rҩt dӉ sӱ dөng

3 7KDQKWRiQGLÿӝng dӉ dàng ÿLӅXKѭӟng

X (B͗ câu này vì d͍ gây nh̯m l̳n vͣi câu trên)

4 7KDQKWRiQGLÿӝng hҩp dүn vӅ mһt hình ҧnh Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này rҩt hҩp dүn vӅ mһt hình ҧnh và trình bày sҧn phҭm

7KDQJÿR³&KҩWOѭӧQJWK{QJWLQ´

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông tin liên

TXDQÿӃn nhu cҫu cӫa tôi Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp ÿ~QJ nhӳng loҥi thông tin mà tôi cҫn

2 7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩSFKRW{Lÿҫ\ÿӫ thông tin Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp ÿҫ\ÿӫ mӑi thông tin mà tôi cҫn khi giao dӏch

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông tin chính xác

7K{QJWLQÿѭӧc cung cҩp bӣi ӭng dөng WKѭѫQJPҥLGLÿӝng này rҩt chính xác

7UDQJZHEGLÿӝng này cung cҩp cho tôi thông tin cұp nhұt Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này luôn cung cҩp cho tôi nhӳng thông tin mӟi nhҩt OLrQTXDQÿӃn sҧn phҭm

7KDQJÿR³&KҩWOѭӧng dӏch vө´

1 7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө ÿ~QJJLӡ Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cung cҩp dӏch vө chính xác vӅ thӡLJLDQÿһt hàng, mua hàng và giao hàng

2 Thanh tRiQGLÿӝng cung cҩp phҧn hӗi nhanh chóng Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng có tӕFÿӝ phҧn hӗi nhanh chóng khi tôi thҳc mҳc các vҩQÿӅ vӅ giao dӏch hoһc sҧn phҭm

3 7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө chuyên nghiӋp

Tôi cho rҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này cung cҩp các dӏch vө rҩt chuyên nghiӋp

7KDQKWRiQGLÿӝng cung cҩp các dӏch vө ÿѭӧc cá nhân hóa

X (B͗ câu này vì d͍ gây nh̯m l̳n và khó hi͋XFKRQJ˱ͥLGQJEuQKWK˱ͥng)

7KDQJÿR³/zQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJ´

1 Nhà cung cҩp thiӃt bӏ GLÿӝng

Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này rҩWÿiQJWLQFұy

2 Nhà cung cҩSGLÿӝng này giӳ lӡi hӭa cӫa mình

Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝQJQj\OjPÿ~QJQKӳQJÿLӅu mà hӑ ÿm cam kӃt

Nhà cung cҩp thiӃt bӏ GLÿӝng này lX{QOѭXWkPÿӃn lӧi ích cӫa khách hàng

Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝQJQj\OX{QOѭXWkPÿӃn lӧi ích cӫa khách hàng

Tôi có khҧ QăQJWUҧ SKtÿӇ

Tôi sӁ trҧ phí cho nhӳQJWtQKQăQJPӟi cӫa ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này

2 Tôi có khҧ QăQJWUҧ phí hӝi viên nӃu dӏch vө có tính phí

Tôi sӁ trҧ phí (phí giao hàng, phí hӝi viên) nӃu ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng bҳWÿҫu tính phí

3 Tôi chҳc chҳn có khҧ QăQJ mua sách tӯ dӏch vө

Tôi chҳc chҳn rҵng mình sӁ mua hàng tӯ ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này

Tôi có sӱ dөng thҿ tính dөng cӫDPuQKÿӇ mua hàng tӯ dӏch vө

Tôi sӁ liên kӃt thҿ ngân hàng cӫa mình ÿӇ mua hàng tӯ ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này.

Lҩy mүu thӱ nghiӋPKuQKWKjQJWKDQJÿRQKiS

7UѭӟFNKL[k\GӵQJWKDQJÿRFKtQKWKӭFWiFJLҧWLӃQKjQKOҩ\PүXWKӱQJKLӋPÿӇ ÿiQKJLiÿӝWLQFұ\WKDQJÿR&URQEDFKảV$OSKD YjSKkQWtFKQKkQWӕNKiPSKi()$

Tic giҧ tiӃn hjQKEѭӟc nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏQKOѭӧng bҵng cich phit phiӃu khҧo sit JLҩ\YjPүXNKҧRViWRQOLQHÿӃQKѫQÿӕLWѭӧQJSKKӧSÿmWӯQJVӱGөQJӭQJ GөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJ7ӯ ÿyOӑFEӓFiFPүXFyNӃWTXҧUiFWӯEӝ dӳ liӋu thu thұS ÿѭӧF Yj FKӑQ UD PүX ÿӇ Wic giҧ sӁ ÿinh gii ÿӝ tin cұy bҵng phân ttch Cronbachảs Alpha vj tiӃSÿy, dng phõn ttch nhõn tӕ khim phi ()$ÿѫQFKRWӯng WKDQJÿRQKҵm tìm và loҥi cic biӃn không ph hӧp

4XDÿyWiFJLҧ nhұn thҩy các biӃn quan sát cӫDFiFWKDQJÿRÿѭӧc sӱ dөng trong nghiờn cӭXVѫEӝ ÿӅXFyÿӝ tin cұy &URQEDFKảV$OSKDWӯ ÿӃn 0.926) lӟQKѫQ 'RÿyFyWKӇ kӃt luұQFiFWKDQJÿRÿӅXÿҥWÿӝ tin cұy ӣ cӥ mүu 70 Ӣ phân tích EFA, tҩt cҧ FiFWUѭӡng hӧSÿӅu tҧi lên mӝt nhân tӕ duy nhҩt vӟi hӋ sӕ tҧLGDRÿӝng tӯ 0.725 ± 0.891 Theo kӃt quҧ phân tích khám phá EFA riêng lҿ cho tӯQJWKDQJÿRFiFFKӍ sӕ thӕQJNrÿӅu thӓDFiFÿLӅu kiӋQQKѭ.02! Wәng SKѭѫQJVDLWUtFK! FKӍ sӕ Eigenvalue > 1

1KѭYұy kiӇPÿӏnh EFA cho tӯQJWKDQJÿRÿӅXÿҥt tiêu chuҭn (trình bày chi tiӃt ӣ phͭ lͭc 4) Do ÿyFiFWKDQJÿRQj\FǊQJSKKӧp vӟi cӣ mүu 70

KӃt quҧ nghiên cӭXVѫEӝ ÿѭӧc trunh bj\FKLWLӃWӣ :

(Phͭ lͭc 03) Phõn ttFKÿ͡ tin c̵y Cronbachảs Alpha cͯa P̳XV˯E͡

(Phͭ lͭc 04) Phân ttch EFA cho tͳQJWKDQJÿRFͯDP̳XV˯E͡

Sau quá trình nghiên cӭXVѫEӝWKDQJÿRKLӋu chӍQKÿѭӧc xây dӵng lҥi ngӳ QJKƭD và câu chӳ ÿӇ trӣ WKjQKWKDQJÿRFKtQKWKӭc và tác giҧ tiӃn hành nâng cӣ mүu lên ÿӇ thӵc hiӋn nghiên cӭu chính thӭF7KDQJÿRFKtQKWKӭFQj\FǊQJÿѭӧc mã hóa ÿӇ tiӋQFKRTXiWUuQKWUuQKEj\YjSKkQWtFKÿӏQKOѭӧng.

BҧQJ7KDQJÿRFKtnh thӭc vj mm hya

Mã hoá BiӃn quan sát

7KDQJÿR³7KDQJÿR³1Kұn thӭc hӳXtFK´± NTHI

NTHI1 Mua các mһt hàng công nghӋ ÿLӋn tӱ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi

GLÿӝng này sӁ hӳu ícKKѫQYLӋc mua hàng trӵc tiӃp tҥi cӱa hàng

NTHI2 Sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\ÿӇ mua các sҧn phҭm công nghӋ, giúp cho viӋFPXDKjQJQKDQKFKyQJKѫQ

NTHI3 Sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJJL~SW{LPXDÿѭӧc nhiӅu hàng công nghӋ cùng lúc

NTHI4 Mua các mһt hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng giúp tôi có nhiӅu thӡLJLDQKѫQÿӇ lo công viӋc cӫa mình

NTDSD1 Tôi không phҧi vұn dөng nhiӅu kiӃn thӭc và chӏu áp lӵc khi mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này

NTDSD2 Tôi có thӇ tӵ mua các mһt hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng mà không cҫn bҩt kì sӵ hӛ trӧ cӫa ai khác

NTDSD3 Tôi thҩy viӋc sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua hàng công nghӋ NKiOjÿѫQJLҧn và dӉ dàng

Mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di dӝng sӁ dӉ gһp phҧi nhӳQJWUѭӡng hӧp : hàng hóa bӏ lӛi hoһc không hoҥt ÿӝQJÿѭӧc

NTRR2 Mua hàng công nghӋ qua ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng sӁ gһp nhӳQJWUѭӡng hӧSQKѭKjQJNK{QJÿ~QJPLrXWҧ, sai hàng và khó trҧ hàng

NTRR3 Tôi cҧm thҩy mua sҳm bҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có nhiӅu rӫLURKѫQVRYӟi mua sҳm trӵc tiӃp tҥi cӱa hàng

NTBM1 7{LQJKƭUҵng ӭng dөQJWKѭѫng mҥLGLÿӝng mà tôi hay sӱ dөng sӁ bҧo mұt tӕt mӑi thông tin cӫa cuӝc giao dӏch

NTBM2 7{LQJKƭUҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\Qj\Fyÿӫ QăQJ lӵc kӻ thuұWÿӇ ÿҧm bҧo rҵng không có tә chӭc nào khác thay thӃ danh tính cӫa tôi trên internet

NTBM3 T{LQJKƭUҵng nhà cung ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có mӕi quan tâm rҩt lӟQÿӃn tính bҧo mұt cӫa mӑi giao dӏch

7KDQJÿR³1Kұn thӭc quyӅQULrQJWѭ´- NTQRT

Khi tôi gӱLWK{QJWLQFiQKkQÿӃn ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này, tôi chҳc chҳn sӁ không có bên thӭ EDQJăQFKһn hoһc sao chép chúng mӝt cách trái phép

NTRQT2 Khi tôi gӱLWK{QJWLQFiQKkQÿӃn ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này, tôi chҳc chҳn chúng sӁ không bӏ bên thӭ ba sӱDÿәi

NTQRT3 Tôi lo ngҥi rҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này sӁ sӱ dөng thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi mӝt cách trái phép

Tôi cho rҵng nhӳng thông tin cá nhân và tài chính cӫa tôi sӁ ÿѭӧc nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\OѭXJLӳ lҥi ӣ mӝWQѫLQjRÿy

Tôi cҧm thҩy an toàn vӟi nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi di ÿӝng này vì hӑ có nhiӅu chính sách bҧo hiӇm cho cuӝc mua bán cӫa tôi

BHCT2 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có nhiӅu chính sách bӗi hoàn và bӗLWKѭӡng thӓDÿiQJQӃu xҧy ra rӫLURWURQJÿѫQKàng cӫa tôi

BHCT3 Thông tin cá nhân cӫa tôi sӁ ÿѭӧc bҧo mұt khi tôi sӱ dөng dӏch vө liên kӃt vӟi ngân hàng online

7KDQJÿR³&KҩWOѭӧng hӋ thӕQJ´- CLHT

CLHT1 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này có tӕFÿӝ truy cұp nhanh chóng

CLHT2 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi dLÿӝng này rҩt dӉ sӱ dөng

CLHT3 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này rҩt hҩp dүn vӅ mһt hình ҧnh và trình bày sҧn phҭm

7KDQJÿR³&KҩWOѭӧQJWK{QJWLQ´- CLTT

CLTT1 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp rҩt nhiӅu thông tin vӅ sҧn phҭm và vӅ nhà cung cҩp mà tôi cҫn

CLTT2 Tôi cho rҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp thông

WLQNKiFKtQK[iFYjÿҫ\ÿӫ vӅ sҧn phҭm mà tôi sӁ mua

CLTT3 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp cho tôi nhӳng thông tin mӟi nhҩWOLrQTXDQÿӃn sҧn phҭm

7KDQJÿR³ChҩWOѭӧng dӏch vө´- CLVD

CLDV1 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cung cҩp dӏch vө chính xác vӅ thӡLJLDQÿһt hàng, mua hàng và giao hàng

CLDV2 Ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng có tӕFÿӝ phҧn hӗi nhanh chóng khi tôi thҳc mҳc các vҩQÿӅ vӅ giao dӏch hoһc sҧn phҭm

CLDV3 Tôi cho rҵng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này cung cҩp các dӏch vө rҩt chuyên nghiӋp

7KDQJÿR³/zQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJ´- TRUST

LT1 Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng này rҩWÿiQJWLQFұy

LT2 Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi GLÿӝQJQj\OjPÿ~QJQKӳng ÿLӅu mà hӑ ÿmFDPNӃt

LT3 Nhà cung cҩp ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJQj\OX{QOѭXWkP ÿӃn lӧi ích cӫa khách hàng

YDM1 Tôi sӁ trҧ phí cho nhӳQJWtQKQăQJPӟi cӫa ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi

YDM2 Tôi sӁ trҧ phí (phí giao hàng, phí hӝi viên) nӃu ӭng dөQJWKѭѫQJ mҥLGLÿӝng bҳWÿҫu tính phí

YDM3 Tôi chҳc chҳn rҵng mình sӁ mua hàng tӯ ӭng dөQJWKѭѫQJPҥi

YDM4 Tôi sӁ liên kӃt thҿ ngân hàng cӫDPuQKÿӇ mua hàng tӯ ӭng dөng

WKѭѫQJPҥi dLÿӝng này.

ThiӃt kӃ mүu

Phân tích nhân tӕ khám phá EFA

Phân tích nhân tӕ khám phá (EFA): Phân tích nhân tӕ NKiPSKiÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ kiӇm tUDÿӝ giá trӏ cӫa các biӃn quan sát vӅ khái niӋm (Thӑ, 2014) 3KѭѫQJSKiS ()$([SORUDWRU\)DFWRU$QDO\VLVJL~SFK~QJWDÿiQKJLiKDLORҥi giá trӏ cӫa thang ÿROjJLiWUӏ hӝi tө và giá trӏ phân biӋW3KѭѫQJSKiSQj\WKXӝFQKyPSKkQWtFKÿD biӃn phө thuӝc lүQQKDXQJKƭDOjQyGӵa vào mӕLWѭѫQJTXDQJLӳa các biӃn vӟi nhau GQJÿӇ rút gӑn mӝt tұp các biӃn quan sát thành mӝt tұp các nhân tӕ mӟLFyêQJKƭD KѫQ7ұp hӧp các biӃn quan sát cӫa bҧy khái niӋm lý thuyӃt sӁ ÿѭӧFÿѭDYjRSKkQ tích nhân tӕ khám phá EFA4XDÿyFiFWLrXFKtÿiQKJLiNӃt quҧ cӫa phân tích nhân tӕ khám phá là:

.02(Kaiser-Meyer-Olkin) +Ӌ sӕ KMO là chӍ sӕ ÿѭӧFGQJÿӇ xem xét sӵ thích hӧp cӫa phân tích nhân tӕ Trӏ sӕ KMO càng lӟQFjQJFyêQJKƭDYu phҫn chung giӳa các biӃn càng lӟn (Thӑ, 2013)

KiӇPÿӏnh Bartlett FyêQJKƭDWKӕQJNr6LJĈk\OjPӝWÿҥLOѭӧng thӕng

NrGQJÿӇ xem xét giҧ thuyӃt các biӃn co mӕLWѭѫQJTXDQWURQJWәng thӇ NӃu kiӇm ÿӏQKQj\FyêQJKƭDWKӕng kê (Sig < 0.05) thì các biӃn quan sát có mӕLWѭѫng quan vӟi nhau trong tәng thӇ Các biӃn quan sát có trӑng sӕ WѭѫQJTXDQÿѫQJLӳa biӃn và các nhân tӕ nhӓ KѫQVӁ bӏ loҥi (Hair và cӝng sӵ, 2006)

TәQJSKѭѫQJVDLWUtFK(Total Variance Explained): tәQJSKѭѫQJVDLWUtFKNK{QJ nhӓ KѫQFKRWKҩy mô hình EFA là phù hӧp Coi biӃn thiên là 100% thì trӏ sӕ này thӇ hiӋn các nhân tӕ WUtFKÿѭӧc bao nhiêu % và thҩt thoát bao nhiêu % tӯ các biӃn quan sát (Thӑ, 2014)

Trӏ sӕ Eigenvalue là mӝt tiêu chí sӱ dөng phә biӃQÿӇ [iFÿӏnh sӕ Oѭӧng nhân tӕ trong phân tích ()$ÿѭӧF[iFÿӏnh ӣ nhân tӕ (dӯng ӣ nhân tӕ) có eigenvalue tӕi thiӇu bҵQJ 7Kӑ, 2014) Vӟi tiêu chí này, chӍ có nhӳng nhân tӕ nào có (LJHQYDOXHPӟLÿѭӧc giӳ lҥi trong mô hình phân tích

HӋ sӕ tҧi nhân tӕ (Factor Loading): Giá trӏ này biӇu thӏ mӕi quan hӋ WѭѫQJTXDQ giӳa các biӃn quan sát vӟi nhân tӕ HӋ sӕ tҧi nhân tӕ FjQJFDRQJKƭDOjWѭѫQJTXDQ giӳa biӃQTXDQViWÿyYӟi nhân tӕ càng lӟQYjQJѭӧc lҥL3KѭѫQJSKiSNLӇPÿӏnh WKDQJÿREҵng phân tích nhân tӕ NKiPSKi()$ÿӇ loҥi dҫn các biӃn có trӑng sӕ (Factor Loading) nhӓ KѫQ

Quá trình phân tích nhân tӕ khám phá EFA: ViӋc phân tích nhân tӕ EFA cӫDÿӅ tài nghiên cӭXÿѭӧc thӵc hiӋQTXDEѭӟF%ѭӟc 1: phân tích EFA cho tҩt cҧ WKDQJÿR cӫa các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭXÿӇ kiӇPÿӏnh giá trӏ hӝi tө và giá trӏ phân biӋW%ѭӟFQj\ÿѭӧc thӵc hiӋn vӟLSKѭѫQJSKiSWUtFKSULQFLSDOD[LVIDFWRULQJ phép quay promax.- %ѭӟc 2: KiӇm tra lҫn cuӕLÿӝ tin cұy Cronbach's Alpha cho các nhân tӕ cuӕLFQJÿѭӧc thiӃt lұp.

KiӇPÿӏQKP{KuQKÿROѭӡng

Ӣ ÿây tác giҧ dùng phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh CFA thông qua phҫn mӅm AMOS ÿӇ kiӇPÿӏnh chính thӭFFiFWKDQJÿRFӫa các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭu

&iFWLrXFKtÿiQKJLiNӃt quҧ cӫa phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh là: Ĉӝ phù hӧp cӫD P{ KuQK ÿҥW ÿѭӧc khi Chi-square/df tӕL ÿD EҵQJ 7/, (Tucker-Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness of Fit Index) tӕi thiӇu bҵQJYj506($5RRW0HDQ6TXDUH5HVLGXDOWӕLÿDEҵng 0.08

7tQKÿѫQKѭӟng cӫa các WKDQJÿROjPӝt biӃn quan sát chӍ GQJÿӇ ÿROѭӡng mӝt biӃn tiӅm ҭn (Thӑ, 2014) duy nhҩWÿҥWÿѭӧc khi không có sӵ WѭѫQJTXDQJLӳa sai sӕ cӫa các biӃQ TXDQ ViW Yj P{ KuQK ÿR Oѭӡng phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng (Steenkamp và Van Trijp, 1991);

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE Ĉӝ tin cұy cӫa cӫDFiFWKDQJÿRÿҥWÿѭӧFNKLÿӝ tin cұy tәng hӧp cӫa mӛi nhân tӕ lӟQKѫQEҵQJYjWәQJSKѭѫQJVDLWUtFKFӫa mӛi nhân tӕ lӟQKѫQ+DLU và cӝng sӵ, 2006);

Giá trӏ hӝi tө nói lên mӭFÿӝ hӝi tө cӫa mӝWWKDQJÿRVӱ dөQJÿӇ ÿROѭӡng mӝt khái niӋm nhiӅu lҫn (lһp lҥLFyQJKƭDOjVDXQKӳng lҫn lһp lҥi các sӕ ÿRFyPӕi quan hӋ chһt chӁ vӟi nhau (Thӑ&iFWKDQJÿRÿҥWÿѭӧc khi các trӑng sӕ hӗi quy chuҭn hóa cӫa các biӃn quan sát thuӝFFiFWKDQJÿRÿӅu lӟQKѫQYӟi mӭFêQJKƭD p < 0.05 (Anderson và Gerbing, 1988);

Giá trӏ phân biӋt là khái niӋPGQJÿӇ ÿROѭӡng hai khái niӋm khác nhau thì phҧi khác biӋWQKDX%DJR]]L53ÿҥWÿѭӧc khi hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ[pWWUrQSKҥm vi tәng thӇ giӳa các khái niӋm có thӵc sӵ khác biӋt so vӟi 1 hay không NӃu các khái niӋm có sӵ khác biӋt so vӟLWKuFiFWKDQJÿRÿҥWÿѭӧc giá trӏ phân biӋt (Fornell và /DUFNHU&yKDLSKѭѫQJSKiSNLӇPÿӏQKÿӝ giá trӏ phân biӋW3KѭѫQJSKiS sӱ dөng hӋ sӕ WѭѫQJTXDQNKLKӋ sӕ hai khái niӋPWѭѫQJTXDQJLӳa chúng nhӓ KѫQ 3KѭѫQJSKiSNLӇPÿӏnh giá trӏ theo tӯng cһp khái niӋPÿҥWÿѭӧFÿӝ giá trӏ phân biӋW NKL VR ViQK SKѭѫQJ VDL WUtFK WUXQJ EuQK $9( $YHUDJH 9DULDQFH Extracted) cӫa tӯng khái niӋm vӟLEuQKSKѭѫQJKӋ sӕ WѭѫQJTXDQU1Ӄu AVE > r2 thì hai cһp khái niӋPÿҥWÿӝ giá trӏ phân biӋWYjQJѭӧc lҥi (Hair và cӝng sӵ, 2014) 3KѭѫQJSKiSQj\FyQKLӅXѭXÿLӇPKѫQSKѭѫQJSKiSVӱ dөng hӋ sӕ WѭѫQJTXDQYu hӋ sӕ WѭѫQJTXDQVӁ WKD\ÿәi nӃu có sӵ tham gia cӫa các khái niӋm khác và trong WUѭӡng hӧp khái niӋm bұc FDRSKѭѫQJSKiSQj\VRViQKÿѭӧc hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ giӳa hai khái niӋm và hӋ sӕ WѭѫQJTXDQJLӳa các thành phҫn cӫa cùng mӝt khái niӋm.

KiӇPÿӏnh mô hình cҩu trúc

KiӇPÿӏQKÿӝ thích hӧp cӫa mô hình cҩu trúc và các giҧ thuyӃt3KѭѫQJSKiS phân tích mô hình cҩu trúc tuyӃn tính SEM thông qua phҫn mӅP$026ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ kiӇPÿӏQKÿӝ thích hӧp cӫa mô hình lý thuyӃt và các giҧ thuyӃt Mô hình ÿѭӧc xem là thích hӧSNKLÿҥWÿѭӧc các yêu cҫXÿiQKJLiYӅ các chӍ sӕ TLI (Tucker-

Lewis Index), CFI (Comparative Fit Index), GFI (Goodness of Fit Index) tӕi

FACTORS AFFECTING INTENTION BUYING TECHNOLOGY PRODUCTS ON M-COMMERCE thiӇu bҵQJCMIN/df tӕLÿDEҵQJYӟi mӭFêQJKƭDS-value < 0.05 và RMSEA (Root Mean Square Residual) tӕLÿDEҵQJ+DLUYjFӝng sӵ, 2006) Bên cҥQKÿyÿӇ kiӇm tra mӕi quan hӋ cӫa các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭu ta sӱ dөng hӋ sӕ p-value NӃu p-value < 0.05 thì giҧ thuyӃt phát biӇu vӅ mӕi quan hӋ cӫa 2 nhân tӕ ÿyÿѭӧc ӫng hӝ YjQJѭӧc lҥi khi p-value > 0.05 thì giҧ thuyӃt bӏ bác bӓ ĈiQKJLiÿӝ tin cұy cӫDFiFѭӟFOѭӧng trong mô hình nghiên cӭu: KiӇPÿӏnh

ERRWVWUDSÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ѭӟFOѭӧng lҥi các tham sӕ cӫa mô hình (Rex, 2005) KӃt quҧ ѭӟFOѭӧng tӯ N (P0) mүXÿѭӧc tính trung bình và giá trӏ Qj\Fy[XKѭӟng gҫn ÿӃQѭӟFOѭӧng cӫa tәng thӇ Khoҧng chênh lӋch giӳa giá trӏ WUXQJEuQKѭӟc Oѭӧng bҵQJERRWVWUDSYjѭӟFOѭӧng mô hình vӟi mүXEDQÿҫu càng nhӓ cho phép kӃt luұn FiFѭӟFOѭӧng mô hình có thӇ tin cұ\ÿѭӧc (NguyӉQĈuQK7Kӑ, 2013).

KiӇPÿӏQKѭӟFOѭӧng mô hình lý thuyӃt bҵng Bootstrap

7URQJFiFSKѭѫQJSKiSQJKLrQFӭXÿӏQKOѭӧng bҵng pKѭѫQJSKiSOҩy mүu, thông WKѭӡng mүu thu thұp phҧLÿѭӧc chia thành hai mүu con Mӝt mүXGQJÿӇ ѭӟFOѭӧng các tham sӕ mô hình, mүu còn lҥLGQJÿӇ ÿiQKJLiOҥi Hay nói cách khác là lһp lҥi nghiên cӭu bҵng mӝt mүXNKiF+DLFiFKWUrQWKѭӡng không thӵc tӃ vuSKѭѫQJSKiS phân tích cҩu trúc tuyӃQWtQK6(0WKѭӡQJÿzLKӓi mүu lӟn, nên viӋFOjPQj\ÿzLKӓi tӕn thӡi gian và chi phí (Anderson & Gerbing, 1988)

7URQJ WUѭӡng hӧS QKѭ Yұ\ WKu %RRWVWUDS Oj SKѭѫQJ SKiS SK KӧS ÿӇ thay thӃ (Schumacker và Lomax, 1996) BoRWVWUDSOjSKѭѫQJSKiSOҩy mүu lҥi có thay thӃ WURQJÿyPүXEDQÿҫXÿyQJYDLWUzOjÿiPÿ{QJ1JX\ӉQĈuQK7Kӑ, 2014)

Sӕ lҫn lҩy mүu lһp lҥi trong nghiên cӭXQj\ÿѭӧc chӑn là n00 lҫn KӃt quҧ ѭӟc Oѭӧng n00 lҫn tӯ sӕ mүXEDQÿҫXÿѭӧc tính trung bình và giá trӏ Qj\Fy[XKѭӟng gҫQÿӃQѭӟFOѭӧng cӫa tәng thӇ

Khoҧng chênh lӋch (Bias) giӳa giá trӏ WUXQJEuQKѭӟFOѭӧng bҵQJ%RRWVWUDSYjѭӟc Oѭӧng mô hình vӟi mүXEDQÿҫu càng nhӓ cho phép kӃt luұQFiFѭӟFOѭӧng mô hình có thӇ tin cұ\ÿѭӧc

KiӇPÿӏnh hӋ sӕ WѭѫQJTXDQ3HDUVRQ

HӋ sӕ WѭѫQJTXDQ3HDUVRQ3HDUVRQFRUUHODWLRQFRHIILFLHQWNêKLӋu r) là sӕ liӋu thӕng kê kiӇPWUDÿROѭӡng mӕi quan hӋ thӕng kê hoһc liên kӃt giӳa các biӃn phө thuӝc vӟi các biӃn liên tөc (Jacob, 2009)

7ѭѫQJTXDQSHDUVRQÿѭӧc biӃWÿӃQQKѭOjSKѭѫQJSKiSWӕt nhҩWÿӇ ÿROѭӡng mӕi liên hӋ giӳa các biӃn quan tâm bӣi vì nó dӵDWUrQSKѭѫQJSKiSKLӋSSKѭѫQJVDL1y cung cҩp thông tin vӅ mӭFÿӝ quan trӑng cӫa mӕi liên hӋ, hoһc mӕLWѭѫQJTXDQ

FǊQJQKѭKѭӟng cӫa mӕi quan hӋ Ngoài ra, viӋc kiӇm tra hӋ sӕ WѭѫQJTXDQSHDUVRQ còn giúp chúng ta sӟm nhұn diӉQÿѭӧc sӵ xҧy ra cӫa vҩQÿӅ ÿDFӝng tuyӃn khi các biӃQÿӝc lұp có sӵ WѭѫQJTXDQPҥnh vӟi nhau éQJKƭDKӋ sӕ WѭѫQJTXDQSHDUVRQ

HӋ sӕ WѭѫQJTXDQ3HDUVRQUFyJLiWUӏ JLDRÿӝng trong khoҧng liên tөc tӯ -ÿӃn

+1: r = 0: Hai biӃQNK{QJFyWѭѫQJTXDQWX\Ӄn tính r = 1; r = -1: Hai biӃn có mӕLWѭѫQJTXDQWX\Ӄn tính tuyӋWÿӕi r < 0: HӋ sӕ WѭѫQJTXDQkP1JKƭDOjJLiWUӏ biӃQ[WăQJWKuJLiWUӏ biӃn y giҧm

YjQJѭӧc lҥi, giá trӏ biӃQ\WăQJWKuJLiWUӏ biӃn x giҧm r > 0: HӋ sӕ WѭѫQJTXDQGѭѫQJ1JKƭDOjJLiWUӏ biӃQ[WăQJWKuJLiWUӏ biӃn y

WăQJYjQJѭӧc lҥi, giá trӏ biӃQ\WăQJWKuJLiWUӏ biӃQ[FǊQJWăQJ

HӋ sӕ WѭѫQJTXDQSHDUVRQUFKӍ FyêQJKƭDNKLYjFKӍ khi mӭFêQJKƭDTXDQViW

NӃu r nҵm trong khoҧng tӯ ÿӃQWKuQyÿѭӧFFKROjWѭѫQJTXDQPҥnh

NӃu r nҵm trong khoҧng tӯ ÿӃQWKuQyÿѭӧc gӑLOjWѭѫQJTXDQWUXQJ bình

NӃu r nҵPGѭӟLWKuQyÿѭӧc gӑi là mӝt mӕLWѭѫQJTXDQ\Ӄu

Phân tích hӗLTX\ÿDELӃn

HӗLTX\ÿDELӃn là mӝt phҫn mӣ rӝng cӫa hӗi quy tuyӃQWtQKÿѫQJLҧQ1yÿѭӧc sӱ dөng khi chúng ta muӕn dӵ ÿRiQJLiWUӏ cӫa mӝt biӃn dӵa trên giá trӏ cӫa hai hoһc nhiӅu biӃn khác BiӃn chúng ta muӕn dӵ ÿRiQÿѭӧc gӑi là biӃn phө thuӝc (hoһFÿ{L khi, biӃn kӃt quҧ, mөc tiêu hoһc biӃn tiêu chí)

Các biӃQFK~QJWDÿDQJVӱ dөQJÿӇ dӵ ÿRiQJLiWUӏ cӫa biӃn phө thuӝFÿѭӧc gӑi là biӃQÿӝc lұp HӗLTX\ÿDELӃQFǊQJFKRSKpSEҥQ[iFÿӏnh mӭFÿӝ ÿyQJJySQKLӅu, tWNK{QJÿyQJJySFӫa tӯng nhân tӕ vào sӵ WKD\ÿәi cӫa biӃn phө thuӝc.( NguyӉn ĈuQK7Kӑ, 2014) éQJKƭDFKӍ sӕ trong hӗLTX\ÿDELӃn

Giá trӏ Adjusted R Square 5EuQKSKѭѫQJKLӋu chӍnh) và R 2 (R Square) phҧn ánh mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa các biӃQÿӝc lұp lên biӃn phө thuӝc

Mӭc biӃn thiên cӫa 2 giá trӏ này là tӯ 0 - 1

1Jѭӧc lҥi, càng tiӃn vӅ 0 tӭFOjêQJKƭDP{KuQKFjQJ\Ӄu

Cө thӇ KѫQQӃu nҵm trong khoҧng tӯ 0.5 - 1 thì là mô hình tӕt,

ChӍ sӕ Durbin ± Watson (DW): Có chӭFQăQJNLӇm tra hiӋQWѭӧng tӵ WѭѫQJTXDQ chuӛi bұc nhҩt

Giá trӏ cӫa DW biӃn thiên trong khoҧng tӯ ÿӃn 4

NӃXWѭѫQJTXDQFӫa các sai sӕ kӅ nhau không xҧy ra thì giá trӏ sӁ gҫn bҵng 2

NӃu giá trӏ gҫn vӅ 4 tӭc là các phҫn sai sӕ FyWѭѫQJTXDQQJKӏch, gҫn vӅ 0 thì các phҫn sai sӕ FyWѭѫQJTXDQWKXұn

7URQJWUѭӡng hӧp DW là 3 thì khҧ QăQJUҩt cao xҧy ra hiӋQWѭӧng tӵ WѭѫQJTXDQ chuӛi bұc nhҩt

Giá trӏ Sig cӫa kiӇPÿӏnh F có tác dөng kiӇPÿӏQKÿӝ phù hӧp cӫa mô hình hӗi quy Ӣ bҧng ANOVA, nӃu giá trӏ Sig Mô hình hӗi quy tuyӃn tính bӝi và tұp dӳ liӋu phù hӧSYjQJѭӧc lҥi)

Giá trӏ Sig cӫa kiӇPÿӏnh t ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ kiӇPÿӏQKêQJKƭDFӫa hӋ sӕ hӗi quy

NӃu Sig BiӃQÿӝc lұSFyWiFÿӝQJÿӃn biӃn phө thuӝc

HӋ sӕ SKyQJÿҥLSKѭѫQJVDL9,) (Variance inflation factor): KiӇm tra hiӋQWѭӧng ÿDFӝng tuyӃn NӃu VIF > 10 thì có hiӋQWѭӧQJÿDFӝng tuyӃn

(Hoàng Trӑng & Chu NguyӉn Mӝng Ngӑc, 2005) Tuy nhiên, trên thӵc tӃ thӵc hành, FK~QJWDWKѭӡng so sánh giá trӏ VIF vӟi 2 NӃu VIF

Phân tích cҩXWU~FÿDQKyP

7ѭѫQJWӵ QKѭ$12VA (kiӇPÿӏnh Levene) trong phân tích hӗi qui, phân tích cҩu WU~FÿDQKyPWURQJ&)$6(0FǊQJQKҵm mөFÿtFK[iFÿӏnh sӵ ҧQKKѭӣng giӳa các yӃu tӕ ÿӝc lұp lên yӃu tӕ phө thuӝc có khác biӋt giӳa các nhóm (biӃQÿӏnh tính) hay không (Hair, J F., Black, 2010)

3KѭѫQJSKiSNLӇPÿӏnh : KiӇPÿӏnh Chi-VTXDUHÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ so sánh giӳa 2 mô hình Bây giӡ chúng ta bҳWÿҫXѭӟFOѭӧng mô hình khҧ biӃn, mô hình bҩt biӃn, và so sánh giӳa hai mô hình Ĉһt giҧ thuyӃt:

H0: Không có sӵ khác nhau giӳa Chi-square cӫa mô hình khҧ biӃn và mô hình bҩt biӃn;

H1: Có sӵ khác biӋt vӅ Chi-square giӳa mô hình khҧ biӃn và mô hình bҩt biӃn

NӃu kiӇPÿӏnh Chi-square cho thҩy giӳa mô hình bҩt biӃn và mô hình khҧ biӃn không có sӵ khác biӋt (hay p-value > 0,05) thì mô hình bҩt biӃn sӁ ÿѭӧc chӑn (vì có bұc tӵ GRFDRKѫQ 1Jѭӧc lҥi, nӃu sӵ khác biӋt Chi-VTXDUHOjFyêQJKƭDJLӳa hai mô hình (p-value < 0,05) thì chӑn mô hình khҧ biӃQFyÿӝ WѭѫQJWKtFKFDR

&KѭѫQJÿmWUuQKEj\SKѭѫQJSKiSWKLӃt kӃ nghiên cӭu cӫDÿӅ WjLFKѭѫQJQj\VӁ trình bày các kӃt quҧ nghiên cӭXÿӏQKOѭӧQJVѫEӝÿӏQKOѭӧng chính thӭc và kiӇm ÿӏnh mô hình nghiên cӭXFǊQJQKѭFiFJLҧ thuyӃWÿѭDUDWURQJP{KuQK1ӝi dung FKѭѫQJJӗm hai phҫn chính:

(1) KӃt quҧ nghiờn cӭXVѫEӝ ÿӏQKOѭӧQJSKѭѫQJSKiS&URQEDFKảV$OSKDYj EFA cho 70 mүXVѫEӝ

(2) KӃt quҧ nghiên cӭu chính thӭc: thӕng kê mô tҧ mүX SKѭѫQJ SKiS

&URQEDFKảV $OSKD ()$ &)$ 6(0 %RRWVWDS SKkQ WtFK WѭѫQJ TXDQPearson, Phân tích hӗi quy, cҩXWU~FÿDQKyPFKRPүu.

Nghiên cӭXVѫEӝ ÿӏQKOѭӧng

ĈiQKJLiÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$OSKDFӫDWKDQJÿR

ĈiQKJLiÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$OSKDFӫDWKDQJÿRÿӇ loҥi bӓ ÿLFiFELӃn khụng phù hӧp Các biӃn có hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn tәng (Item-total correlation) nhӓ KѫQ 0.3 sӁ bӏ loҥLYjWKDQJÿRVӁ ÿѭӧc chӑQÿӇ sӱ dөQJNKLQyFyÿӝ tin cұy tӯ 0.6 trӣ lên (NguyӉQĈuQK7Kӑ, 2014)

KӃt quҧ cho thҩy các biӃn quan sát cӫDFiFWKDQJÿRÿѭӧc sӱ dөng trong nghiên cӭu ÿӅXFyÿӝ tin cұ\&URQEDFKảV$lpha (tӯ ÿӃQÿӅu lӟQKѫQ'Rÿy có thӇ kӃt luұQFiFWKDQJÿRÿӅXÿҥWÿӝ tin cұy ӣ cӥ mүu 70

Bҧng 4.1: Tóm tҳt kӃt quҧ ÿiQKJLiÿӝ tin cұy mүXVѫEӝ

HӋ sӕ WѭѫQJ quan biӃn tәng

1 Nhұn thӭchӳu ích NTHI 0.926 0.813 ± 0.846

5 Nhұn thӭc quyӅQULrQJWѭ NTQRT 0.899 0.850 ± 0.869

7 ChҩWOѭӧng hӋ thӕng CLHT 0.799 0.741 ± 0.676

8 ChҩWOѭӧng thông tin CLTT 0.832 0.771 ± 0.817

9 ChҩWOѭӧng dӏch vө CLDV 0.793 0.657 ± 0.762

11 éÿӏnh mua YDM 0.684 0.580 ± 0.663 KӃt quҧ ÿiQKJLiÿӝ tin cұy cӫDFiFWKDQJÿRÿѭӧc trình bày chi tiӃt ӣ (Phͭ lͭc 02) ĈiQKJLiÿ͡ tin c̵y Cronbachảs Alpha cͯa m̳XV˯E͡

ĈiQKJLiQKkQWӕ khám phá (EFA)

6DXNKLÿiQKJLiÿӝ tin cұy cӫDFiFWKDQJÿRSKҫQÿӏQKOѭӧQJVѫEӝ sӁ ÿѭӧc tiӃn hành qua phân tích nhân tӕ EFA vӟi phép trích Principal Component kӃt hӧp vӟi phép xoay Varimax Khi phân tích EFA cho tӯQJWKDQJÿRWҩt cҧ FiFWUѭӡng hӧp ÿӅu tҧi lên mӝt nhân tӕ duy nhҩt vӟi hӋ sӕ tҧLGDRÿӝng tӯ 0.725 ± 0.891

Theo kӃt quҧ phân tích khám phá EFA riêng lҿ cho tӯQJWKDQJÿRFiFFKӍ sӕ thӕng

Nr ÿӅu thӓD FiF ÿLӅu kiӋQ QKѭ FKӍ sӕ KMO >= 0.5 ; tәQJ SKѭѫQJ VDL WUtFK

>P% ; chӍ sӕ (LJHQYDOXH!Yj6LJ%DUWOHWWảVWHVWSKҧi < 0.05

1KѭYұy kiӇPÿӏnh EFA cho tӯQJWKDQJÿRÿӅXÿҥt tiêu chuҭQÿѭӧc trình bày chi tiӃt ӣ (Phͭ lͭc 03 ) Phân ttch EFA cho tͳQJWKDQJÿR cͯa m̳XV˯E͡

'RÿyFiFWKDQJÿRQj\ÿѭӧFÿѭDYjREҧn khҧo sát chính thӭc tiӃp theo (bҧng nghiên cӭXÿӏQKOѭӧng chính thӭFÿѭӧc trình bày ӣ ӣ (Phͭ lͭc 04)B̫n kh̫o sát chính thͱc.

Bҧng 4.2: Tóm tҳt quá trình loҥi biӃn cӫa nghiên cӭXVѫEӝ

Sӕ biӃQTXDQViWEDQÿҫu ( Np) 37 (không loҥi biӃn nào)

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi kiӇPÿӏnh

&URQEDFKảV$OSKDVѫEӝ 37 (khụng loҥi biӃn nào)

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi kiӇPÿӏnh EFA

Nghiên cӭu chính thӭc

Thӕng kê mô tҧ mүu

Tӯ 120 mүu khҧo siWÿm ÿѭӧc phiWUDGѭӟi dҥng phiӃu khҧo sit giҩy), nghiên cӭu thu vӅ ÿѭӧc 120 phiӃXWURQJÿy cy 98 phiӃXÿҥt yêu cҫu, 22 phiӃXNK{QJÿҥt yêu cҫu do qui trunh gҥn lӑc loҥi bӓ cic mүu không ph hӧp

Bên cҥQKÿy, nghiên cӭu cǊng sӱ dөng hunh thӭc thu thұp dӳ liӋu Online, thông qua biӇu mүu Google Form, cy ÿip viên tham gia khҧo siWWURQJÿy cy 331 phiӃu hӧp lӋ vj 117 phiӃu không hӧp lӋ1KѭYұy, tәng sӕ phiӃu ÿҥt yêu cҫu lj 429 mүu sӁ ÿѭDYjo phân ttFKÿӏQKOѭӧng chính thӭc

Bҧng 4.3: Thӕng kê mүu dӳ liӋu thu thұp

PhiӃu không hӧp lӋ và phiӃXUiFÿmORҥi bӓ 117 39.6

PhiӃu không hӧp lӋ bao gӗm các phiӃu : phiӃXFKѭDÿiQKKӃt trӑn vҽn các câu trҧ lӡi, phiӃXQJѭӡi tham gia khҧo sát chӑQFKѭDWӯng sӱ dөng ӭng dөng nên không trҧ lӡi, phiӃXÿiQKQKLӅXKѫQJLiWUӏ trҧ lӡi cho 1 câu hӓi

PhiӃXUiFÿmORҥi bӓ bao gӗm các phiӃu :

+ PhiӃXÿiQKWҩt cҧ các câu hӓi chӍ 1 giá trӏ trҧ lӡi duy nhҩt

+ PhiӃXÿiQKFQJPӝt giá trӏ trҧ lӡi duy nhҩt ӣ 4 câu hӓi vӅ WKDQJÿRQKұt thӭc quyӅn riêng tӯ Vì NTQRT có 2 câu hӓLÿҫu tiên NTQRT1 và NTQRT2 có ý QJKƭDWUiLQJѭӧc vӟi 2 câu còn lҥi NTQR3 và NTQRT4 nên nӃXQJѭӡLÿiSYLrQWUҧ lӡi cùng 1 giá trӏ chӭng tӓ hӑ NK{QJÿӑc câu hӓLPjÿiQKEӯa

Bҧng 4.4: KӃt quҧ thӕng kê mô tҧ nhân khҭu

Tình trҥng hôn nhân

MӭFÿӝ WKѭӡng xuyên mua hàng

Bҧng 4.5: KӃt quҧ thӕng kê mô tҧ tҥLFiFWUDQJWKѭѫQJPҥi xã hӝi Ӭng dөnJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng Tҫn suҩt Tӹ lӋ % Tӹ lӋ % tích

OǊ\ Ӭng dөng Shopee 196 45.7 45.7 Ӭng dөng Tiki 159 37.1 82.8 Ӭng dөng Sendo 47 11 93.2 Ӭng dөng Lazada 27 6.3 100

ĈiQKJLiÿӝ tin cұ\WKDQJÿRKӋ sӕ &URQEDFKảV$OSKD

TiӃQKjQKSKkQWtFK&URQEDFKảV$OSKDFKRPүu chớnh thӭc gӗm 429 mүu thuӝc 11 khái niӋm và 37 biӃn quan sát:

1 Nhұn thӭc hӳu ích (NTHI): NTHI1, NTHI2, NTHI3, NTHI4

2 Nhұn thӭc dӉ sӱ dөng (NTDSD): NTDSD1, NTDSD2, NTDSD3

3 Nhұn thӭc rӫi ro (NTRR): NTRR1, NTRR2, NTRR3

4 Nhұn thӭc bҧo mұt (NTBM): NTBM1, NTBM2, NTBM3

5 Nhұn thӭc quyӅQ ULrQJ Wѭ 17457 17457 17457 17457 NTQRT4

6 Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (BHCT): BHCT1, BHCT2, BHCT3

7 ChҩWOѭӧng hӋ thӕng (CLHT): CLHT1, CLHT2, CLHT3

8 ChҩWOѭӧng thông tin (CLTT): CLTT1, CLTT2, CLTT3, CLTT4

9 ChҩWOѭӧng dӏch vө (CLDV): CLDV1, CLDV2, CLDV3

10 Lòng tin (LT): LT1, LT2, LT3

11 éÿӏnh mua (YDM): YDM1, YDM2, YDM3, YDM4

KӃt quҧ ÿѭӧc trình bày trình bày chi tiӃt trong (Phͭ lͭc 05) ĈiQKJLiÿ͡ tin c̵y WKDQJÿRFKtQKWKͱc l̯n 1

Nhӳng biӃn nào cú hӋ sӕ hӋ sӕ &URQEDFKảV$OSKDQKӓ KѫQÿӅu bӏ loҥi, và tiӃp ÿӃn nӃu hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn tәng nhӓ KѫQVӁ bӏ loҥi

Bҧng 4.6: Túm tҳt kӃt quҧ SKkQWtFK&URQEDFKảVDOSKDOҫn 1

HӋ sӕ WѭѫQJ quan biӃn tәng ĈiQKJLi

1 Nhұn thӭc hӳu ích NTHI 0.930 0.824 ± 0.854 Chҩp nhұn

2 Nhұn thӭc dӉ sӱ dөng NTDSD 0.746 0.507 ± 0.638 Chҩp nhұn

3 Nhұn thӭc rӫi ro NTRR 0.773 0.582 ± 0.645 Chҩp nhұn

4 Nhұn thӭc bҧo mұt NTBM 0.727 0.537 ± 0.556 Chҩp nhұn

Có 2 trên 4 biӃn quan sát có hӋ sӕ WXLѫQJTXDQQKӓ KѫQOj

6 Bҧo hiӇm cҩu trúc BHCT 0.757 0.481 ± 0.699 Chҩp nhұn

7 ChҩWOѭӧng hӋ thӕng CLHT 0.739 0.554 ± 0.568 Chҩp nhұn

8 ChҩWOѭӧng thông tin CLTT 0.410 0.003 ± 0.483

Có 2 trên 4 biӃn quan sát có hӋ sӕ WѭѫQJTXDQELӃn tәng nhӓ KѫQOj : CLTT2 và

9 ChҩWOѭӧng dӏch vө CLDV 0.860 0.729 ± 0.743 Chҩp nhұn

10 Lòng tin (TRUST) LT 0.874 0.738 ± 0.772 Chҩp nhұn

11 éÿӏnh mua YDM 0.865 0.697 ± 0.766 Chҩp nhұn

Theo bҧng kӃt quҧ tóm tҳt ӣ trên, tác giҧ nhұn thҩy có 4 biӃn quan sát có hӋ sӕ WѭѫQJ quan biӃn tәng nhӓ KѫQQrQNK{QJÿҥt yêu cҫu và bӏ loҥi bao gӗm : NTQRT1,

Ta tiӃp tөc chҥy lҥi lҫQFKR&URQEDFKảV$OSKD YjFyÿѭӧc kӃt quҧ cuӕLFQJQKѭ sau

Bҧng 4.7: Túm tҳt kӃt quҧ SKkQWtFK&URQEDFKảVDOSKDOҫn 2

HӋ sӕ WѭѫQJ quan biӃn tәng ĈiQKJLi

1 Nhұn thӭc hӳu ích NTHI 0.930 0.824 ± 0.854 Chҩp nhұn

2 Nhұn thӭc dӉ sӱ dөng NTDSD 0.746 0.507 ± 0.638 Chҩp nhұn

3 Nhұn thӭc rӫi ro NTRR 0.773 0.582 ± 0.645 Chҩp nhұn

4 Nhұn thӭc bҧo mұt NTBM 0.727 0.537 ± 0.556 Chҩp nhұn

5 Nhұn thӭc quyӅQULrQJWѭ NTQRT 0.862 0.780 ± 0.780 Chҩp nhұn

6 Bҧo hiӇm cҩu trúc BHCT 0.757 0.481 ± 0.699 Chҩp nhұn

7 ChҩWOѭӧng hӋ thӕng CLHT 0.739 0.554 ± 0.568 Chҩp nhұn

8 ChҩWOѭӧng thông tin CLTT 0.875 0.778 ± 0.778 Chҩp nhұn

9 ChҩWOѭӧng dӏch vө CLDV 0.860 0.729 ± 0.743 Chҩp nhұn

10 Lòng tin (TRUST) LT 0.874 0.738 ± 0.772 Chҩp nhұn

11 éÿӏnh mua YDM 0.865 0.697 ± 0.766 Chҩp nhұn

Bҧng 4.8: Tóm tҳt quá trình loҥi biӃn cӫa nghiên cӭu chính thӭc

CLTT2, CLTT3 KӃt quҧ ÿѭӧc trình bày trình bày chi tiӃt trong (Phͭ lͭc 06) ĈiQKJLiÿ͡ tin c̵y WKDQJÿRFKtQKWKͱc l̯n 2

Phân tích nhân tӕ khám phá (EFA)

Tác giҧ tiӃp tөc tiӃn hành thӵc hiӋn phân tích nhân tӕ khám phá EFA vӟi 33 biӃn còn lҥi cùng dӳ liӋu cӫa 429 mүu chính thӭFÿӇ loҥi bӟt biӃn không phù hӧp

KiӇPÿӏnh EFA chung cho tҩt cҧ biӃQÿӝc lұp cùng lúc và phân tích riêng tӯng biӃn phө thuӝFÿӇ ÿiQKJLiÿӝ giá trӏ ÿѫQKѭӟng và giá trӏ phân biӋWÿѭӧc thӵc hiӋn vӟi phép trích Principal Axis Factoring và phép quay ProPD[ÿӇ phҧn ánh cҩu trúc dӳ liӋXFKtQK[iFKѫQ+HQGULFNVRQYj:KLWH

Chi tiӃt kӃt quҧ SKkQWtFKÿѭӧc trình bày ӣ (Phͭ lͭc 07 ) Phân tích nhân t͙ khám phá EFA l̯n 1 cͯa m̳u chính thͱc

KӃt quҧ các hӋ sӕ tҧi nhân tӕ sau khi loҥi biӃQÿӅu lӟQKѫQ.5 ; hӋ sӕ KMO >=0.5; Eigenvalues >1; tәQJSKѭѫQJVDLWUtFK!

Và cuӕLFQJ6LJ%DUWOHWWảVWHVWSKҧLÿӇ chӭng tӓ cỏc biӃQTXDQViWFyWѭѫQJ quan vӟi nhau trong nhân tӕ Ӣ Eѭӟc kiӇm tra nhân tӕ khám phá EFA này mô hình nghiên cӭu không cҫn loҥi biӃn nào

Bҧng 4.9 Tóm tҳt kӃt quҧ phân tích EFA

Tәng SKѭѫQJVDL trích (%)

7 ChҩWOѭӧng hӋ thӕng

8 ChҩWOѭӧng thông tin

9 ChҩWOѭӧng dӏch vө

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi phân tích EFA 33

Tӯ kӃt quҧ SKkQWtFK&URQEDFKảV$OSKDFǊQJQKѭNӃt quҧ phõn tớch EFA, cú thӇ kӃt luұQVѫEӝ FiFWKDQJÿRFzQOҥi bao gӗm 33 biӃn quan sát thuӝc 11 khái niӋPÿҥt yêu cҫu vӅ ÿӝ tin cұ\YjWtQKÿѫQKѭӟng.

KiӇPÿӏQKP{KuQKÿROѭӡng (CFA)

4.2.4.1 KiӇPÿӏnh mӭFÿӝ phù hӧp chung cӫa mô hình

Trong 33 biӃn quan sát còn lҥLÿѭDYjR&)$WUѭӟc triên ta cҫn kiӇm tra xem có các biӃn có trӑng sӕ nhӓ YjFyWѭѫQJTXDQPҥnh vӟi các biӃn khác khác hay không ?

(ch ͑ s ͙ MI- Modification Indices - ch͑ s͙ hi u ch͑nh - GQJÿ͋ nh̵n di n các v̭n ÿ͉ OLrQTXDQÿ͇n c̭XWU~FWKDQJÿRQKkQW͙, trùng l̷SWKDQJÿRJk\̫QKK˱ͧQJÿ͇n ÿ͡ phù hͫp mô hình)

+ Ch͑ s͙ MI Covariances (hi p SK˱˯QJVDL+L QW˱ͫng trùng l̷SWKDQJÿR

+ Ch͑ s͙ MI Regression Weights ( h s͙ WiFÿ͡ng): Hi QW˱ͫng bi͇n quan sát thang ÿRQj\W̫i m̩QKOrQWKDQJÿRNKiF

Theo (NguyӉQĈuQK7Kӑ, 2013) chӍ sӕ 0,KѫQÿѭӧc xem là cao và cҫQÿѭӧc xӱ

OêÿӇ giҧm MI xuӕng nhҵPWăQJPӭFÿӝ phù hӧp cӫa mô hình Ӣ mô hình cӫa tác giҧ NKLÿѭDYjRÿROѭӡng CFA có kӃt quҧ kiӇm tra chӍ sӕ 0,QKѭVDX

Hình 4.1 Ki͋m tra các ch͑ s͙ MI cͯa CFA b̹ng ph̯n m͉m Amos

1KѭYұy mô hình cӫa tác giҧ có chӍ sӕ MI không cao quá mӭc cho phép nên mô hình này phù hӧp ӣ Eѭӟc kiӇPÿӏnh này Mô hình tiӃp tөFÿѭӧc kiӇm tra qua các chӍ sӕ 0RGHO)LW6XPPDU\YjFǊQJÿҥWÿѭӧc tiêu chuҭn yêu cҫu, cө thӇ QKѭVDX

Bҧng 4.11: Các chӍ sӕ Model Fit Summary cӫa kiӇPÿӏnh CFA lҫn 1

Các chӍ sӕ ÿiQKJLi Mô hình Tiêu chuҭn ĈiQKJLi

Tóm lҥi các kӃt quҧ kiӇPÿӏnh các chӍ sӕ WUrQÿӅXÿҥWGRÿyP{KuQKSKKӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng

4.2.4.2 KiӇPÿӏQKÿӝ tin cұ\Yjÿӝ giá trӏ hӝi tө WKDQJÿR

TiӃn hành chҥy phân tích CFA bҵng phҫn mӅP&026WDÿѭӧFP{KuQKEDQÿҫu

Hình 4.2 K͇t qu̫ phân ttch nhân t͙ kh̻QJÿ͓nh CFA l̯n 1

Tác giҧ tiӃQKjQKSKkQWtFKÿӝ tin cұy Yjÿӝ giá trӏ hӝi tө cӫDWKDQJÿRQj\YLӋc thӵc hiӋn kiӇPÿӏQKÿӝ tin cұ\5HOLDELOLW\ÿӝ hӝi tө (Convergent validity), tính phân biӋt (Discriminant validity) là rҩt cҫn thiӃt trong phân tích nhân tӕ khҷQJÿӏnh CFA

NӃu các nhân tӕ NK{QJÿҧm bҧRÿѭӧc Validity và Reliability sӁ gây ra nhӳng sai lӋch vӅ kӃt quҧ phân tích, các con sӕ Fyÿѭӧc không thӇ hiӋQÿѭӧFêQJKƭDFӫa dӳ liӋu và thӵc tӃ

Các chӍ sӕ cҫn quan tâm sӁ là :

Standardized Loading Estimates: HӋ sӕ tҧi chuҭn hóa

Composite Reliability (CR): Ĉӝ tin cұy tәng hӧp

$YHUDJH9DULDQFH([WUDFWHG$9(3KѭѫQJVDLWUXQJEuQKÿѭӧc trích

0D[LPXP6KDUHG9DULDQFH0693KѭѫQJVDLULrQJOӟn nhҩt

7KHR+DLUHWDO0XOWLYDULDWH'DWD$QDO\VLVWKHGLWLRQWKuFiFQJѭӥng so sánh cӫa 4 chӍ sӕ WUrQWѭѫQJ ӭng vӟi các kiӇPÿӏnh vӅ 9DOLGLW\Yj5HOLDELOLW\QKѭ sau: Ĉӝ tin cұy (Reliability) phҧi có 2 chӍ sӕ:

6WDQGDUGL]HG/RDGLQJ(VWLPDWHV! OêWѭӣng là >=0.7)

Tính hӝi tө (Convergent) phҧi có 1 chӍ sӕ :

Maximum Shared Variance (MSV) < Average Variance Extracted (AVE)

Square Root of AVE (SQRTAVE)> Inter-Construct Correlations

KiӇm tra các hӋ sӕ vӯa nêu ӣ trên bҵng phҫn mӅm Amos tác giҧ WKXÿѭӧc kӃt quҧ QKѭVDX

Hình 4.3 Ki͋m tra các ch͑ s͙ Model Validity Measures tͳ ph̯n m͉m Amos l̯n 1

7KHRQKѭNӃt quҧ ӣ trên tác giҧ nhұn thҩy biӃQ&/+7Yj17%0ÿDQJFyFKӍ sӕ AVE nhӓ KѫQQrQNK{QJÿҥt, cҫn loҥi bӓ bӟt biӃQTXDQViWÿӇ chӍ sӕ Qj\WăQJ KѫQ

Hình 4.4 Gͫi ý tͳ ph̯n Amos v͉ bi͇n quan sát c̯n lo̩i b͗

Phҫn mӅm Amos vӟi Plugin cài thêm giúp tác giҧ nhұn biӃWÿѭӧc biӃn quan sát nào cҫn loҥi bӓ : CLHT2 và NTBM1 Tác giҧ tiӃn hành bӓ bӟt 2 biӃn quan sát này và chҥy lҥi kiӇPÿӏnh CFA lҫQ1KѭQJFiF chӍ sӕ vүQFKѭDWăQJOrQÿӫ tiêu chuҭn và phҫn mӅm Amos tiӃp tөFÿӅ nghӏ loҥi thêm các biӃn CLHT1, CLHT3, NTBM2,

CR AVE MSV MaxR(H) NTRR NTHI NTQRT NTDSD CLTT CLDV BHCT CLHT NTBM TRUST YDM

Chi tiӃt kӃt quҧ SKkQWtFKÿѭӧc trình bày ӣ (Phͭ lͭc 08 ) Ki͋Pÿ͓QKP{KuQKÿRO˱ͥng CFA l̯n 1.Sau khi loҥi tәng cӝng 6 biӃn quan sát trên, mô hình còn lҥi 27 biӃn quan sát, kӃt quҧ kiӇPÿӏnh CFA cuӕLFQJÿmÿҥWÿѭӧc chӍ sӕ thӓa yêu cҫu

Hình 4.5 Ki͋m tra các ch͑ s͙ Model Validity Measures tͳ ph̯n m͉m Amos l̯n cu͙i

Ta cҫn kiӇm tra lҥi các chӍ sӕ MI và Model Fit Summary mӝt lҫn nӳa

Hình 4.6 Ki͋m tra các ch͑ s͙ MI cͯa CFA b̹ng ph̯n m͉m Amos l̯n cu͙i

Bҧng 4.12: Các chӍ sӕ Model Fit Summary cӫa kiӇPÿӏnh CFA lҫn cuӕi

CR AVE MSV MaxR(H) NTRR NTHI NTQRT NTDSD CLTT CLDV BHCT TRUST YDM

Sӕ liӋu tӯ Amos cho thҩy vӟi 27 biӃn quan sát còn lҥi, mô hình vүn phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng

Hình 4.7 K͇t qu̫ phân ttch nhân t͙ kh̻QJÿ͓nh CFA l̯n cu͙i

Chi tiӃt kӃt quҧ SKkQWtFKÿѭӧc trình bày ӣ (Phͭ lͭc 09 ) Ki͋Pÿ͓QKP{KuQKÿRO˱ͥng CFA l̯n 2

Bҧng 4.13: HӋ sӕ hӗi quy chuҭn hya (CFA lҫn cuӕi)

NTRR3 < - NTRR 0.761 NTRR2 < - NTRR 0.700 NTRR1 < - NTRR 0.731 NTHI3 < - NTHI 0.898 NTHI1 < - NTHI 0.862 NTHI4 < - NTHI 0.871 NTHI2 < - NTHI 0.876 NTQRT4 < - NTQRT 0.782 NTQRT3 < - NTQRT 0.992 NTDSD1 < - NTDSD 0.823 NTDSD3 < - NTDSD 0.700 NTDSD2 < - NTDSD 0.599 CLTT4 < - CLTT 0.903 CLDV3 < - CLDV 0.821 CLDV1 < - CLDV 0.831 CLDV2 < - CLDV 0.811 CLTT1 < - CLTT 0.862 BHCT1 < - BHCT 0.531 BHCT2 < - BHCT 0.915 BHCT3 < - BHCT 0.781 LT1 < - TRUST 0.867

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi phân tích CFA 27 CLHT1, CLHT2, CLHT3

KiӇPÿӏnh mô hình cҩu trúc (SEM)

Sau khi kiӇPÿӏnh CFA, tác giҧ tiӃn hành kiӇPÿӏnh mô hình cҩu trúc SEM vӟi 9 khái niӋm (9 nhân tӕ) và 27 biӃn bao gӗm:

1- Nhұn thӭc hӳu ích (NTHI): NTHI1, NTHI2, NTHI3, NTHI4

2- Nhұn thӭc dӉ sӱ dөng (NTDSD): NTDSD1, NTDSD2, NTDSD3

3- Nhұn thӭc rӫi ro (NTRR): NTRR1, NTRR2, NTRR3

5- Nhұn thӭc quyӅQULrQJWѭ17457NTQRT3, NTQRT4 ÿmORҥi 2)

6- Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (BHCT): BHCT1, BHCT2, BHCT3

7- ChҩWOѭӧng thông tin (CLTT): CLTT1, CLTT4 ÿmORҥi 2)

8- ĈmORҥi nhân tӕ ChҩWOѭӧng hӋ thӕng)

9- ChҩWOѭӧng dӏch vө (CLDV): CLDV1, CLDV2, CLDV3

10- Lòng tin (LT): LT1, LT2, LT3

11- éÿӏnh mua (YDM): YDM1 YDM2 YDM3 YDM4

Mô hình tӟi hҥn có các giá trӏ ÿѭӧc thӇ hiӋn ӣ bҧng 4.13 ErQGѭӟi Tҩt cҧ các chӍ WLrXÿiQKJLiPӭFÿӝ phù hӧp vӟi dӳ liӋu cӫa thӏ WUѭӡQJÿӅu thӓDÿLӅu kiӋn Vì thӃ, mô hình này phù hӧp vӟi dӳ liӋu thӏ WUѭӡng

Chi tiӃt kӃt quҧ SKkQWtFKÿѭӧc trình bày ӣ (Phͭ lͭc 10 ) Ki͋Pÿ͓nh mô hình c̭u trúc SEM

Bҧng 4.15 Các chӍ sӕ Model Fit Summary cӫa kiӇPÿӏnh SEM

Ngoài ra, các chӍ sӕ MI FǊQJWKӓDÿLӅu kiӋn do không có chӍ sӕ MI nào lӟQKѫQ nên mô hình không cҫn chӍnh sӱa hay loҥi biӃQQjRWURQJFiFWKDQJÿR

Hình 4.8 Ki͋m tra các ch͑ s͙ MI cͯa SEM b̹ng ph̯n m͉m Amos

KӃt quҧ chҥy kiӇPÿӏnh SEM bҵng phҫn mӅP$PRVÿѭӧFWUuQKEj\QKѭ sau:

Hình 4.9 KӃt quҧ SEM cӫa mô hình nghiên cӭu

0{KuQK6(0ÿѭӧc vӁ WKHRSKѭѫQJSKiSFRYDULDQFHV+DLUYjFӝng sӵ, 2010) vӟi

FiFÿѭӡQJPǊLWrQFKLӅu giӳa các biӃQÿӝc lұp thӇ hiӋn HiӋS3KѭѫQJ6DL HiӋp

SKѭѫQJVDLFyWKӇ âm hoһFGѭѫQJSKҧn ánh mӕi quan hӋ thuұn hay nghӏch giӳa hai biӃn sӕ Giá trӏ tuyӋWÿӕi cӫDÿӗQJSKѭѫQJVDLFjQJQKӓÿӝ mҥnh (mӭFÿӝ chһt chӁ) cӫa mӕi quan hӋ càng thҩSĈӗQJSKѭѫQJVDLJLӳa hai biӃn sӕ là yӃu tӕ quyӃWÿӏnh hӋ sӕ WѭѫQJTXDQP{PHQWtFKJLӳ chúng

KiӇPÿӏnh mӕi quan hӋ cӫa các khái niӋm

Tác giҧ kiӇPÿӏnh mӕi quan hӋ cӫa các khҧi niӋm trong mô hình lý thuyӃt

Bҧng 4.16 KӃt quҧ kiӇPÿӏnh quan hӋ các khái niӋm trong mô hình lý thuyӃt

Các mӕi quan hӋ có mӭFêQJKƭDS!ÿӅu bӏ loҥi bӓQKѭYұy sӁ có 3 giҧ thuyӃt bӏ loҥi bӓ {WkPÿұm ) là H2, H5, H8

P ӃWTXҧNLӇPÿӏQK JLҧWKX\ӃW

WiFÿӝQJWtFKFӵFÿӕLYӟLOzQJWLQ

WURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJ

WiFÿӝQJWLrXFӵFÿӕLYӟLOzQJWLQ

WURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJFӫD khách hàng.

H9: &KҩWOѭӧQJGӏFKYөFy

WtFKFӵFÿӃQêÿӏQKVӱGөQJ ӭQJGөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJ ÿӇPXDFiFVҧQSKҭPF{QJQJKӋ

Giҧ thuyӃt H1:Nhұn thӭc sӵ hӳXtFKFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟi lòng tin trong WKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

KӃt quҧ ѭӟFOѭӧQJÿmFKXҭn hóa) cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhұn thӭc sӵ hӳu ích (NTHI) và lònJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST) là 0.241 ѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê p < 0.001 nên giҧ thuyӃW+ÿѭӧc ӫng hӝ ĈLӅu này cho thҩy nhân tӕ nhұn thӭc sӵ hӳu ích (NTHI) có ҧQKKѭӣQJÿӃn lòng tin WURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

Giҧ thuyӃt H3: Nhұn thӭc rӫLURFyWiFÿӝng tiêu cӵFÿӕi vӟi lòng tin trong WKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

KӃt quҧ ѭӟFOѭӧQJÿmFKXҭn hóa) cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhân tӕ nhұn thӭc rӫi UR1755YjOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST) là -0.688 ѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê p < 0.001 nên giҧ thuyӃW+ÿѭӧc chҩp nhұn Chӭng tӓ nhân tӕ nhұn thӭc rӫi ro (NTRR) có ҧQKKѭӣng tiêu cӵFÿӃn lòng WLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST)

Giҧ thuyӃt H6: Bҧo hiӇm mang tính cҩXWU~FFyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟi lòng WLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

KӃt quҧ ѭӟFOѭӧQJÿmFKXҭn hóa) cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhân tӕ bҧo hiӇm mang tính cҩXWU~F%+&7YjOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TR867OjѬӟFOѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê p < 0.001 nên giҧ thuyӃt +ÿѭӧc chҩp nhұn Chӭng tӓ nhân tӕ bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (BHCT) có ҧnh Kѭӣng tích cӵFÿӃQOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST)

Giҧ thuyӃt H9: ChҩWOѭӧng dӏch vө FyWiFÿӝng tích cӵFÿӕi vӟi lòng tin trong WKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng

KӃt quҧ ѭӟFOѭӧQJÿmFKXҭn hóa) cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhân tӕ chҩWOѭӧng dӏch vө &/'9YjOzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST) là Ѭӟc Oѭӧng này có mӭFêQJKƭDWKӕng kê p < 0.002 nên giҧ thuyӃW+ÿѭӧc chҩp nhұn Chӭng tӓ nhân tӕ chҩWOѭӧng dӏch vө (CLDV) có ҧQKKѭӣng tích cӵFÿӃn OzQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng cӫa khách hàng (TRUST)

Giҧ thuyӃt H10: /zQJWLQWURQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng WiFÿӝng tích cӵFÿӃn ý ÿӏnh sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua các sҧn phҭm công nghӋ

KӃt quҧ ѭӟFOѭӧQJÿmFKXҭn hóa) cho thҩy mӕi quan hӋ giӳa nhân tӕ lòng tin trong WKѭѫQJPҥLGLÿӝng (TRUST) Yjêÿӏnh sӱa dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝQJÿӇ mua sҧn phҭm công nghӋ 2 ÿmFyÿDFӝng tuyӃn rӗi) Ӣ kӃt quҧ này, tác giҧ nhұn thҩy giá trӏ 9,)ÿӅXEpKѫQQrQNK{QJFyKLӋQWѭӧng ÿDFӝng tuyӃn xҧy ra ӣ biӃQÿӝc lұp

Phân tích cҩXWU~FÿDQKyP

ViӋc thӵc hiӋn phân tích cҩXWU~FÿDQKyPÿӇ so sánh mô hình nghiên cӭu theo các QKyPQjRÿyFӫa mӝt biӃQÿӏnh tính (Duy, 2009) Bài nghiên cӭu phân tích cҩu

WU~FÿDQKyPQKҵm xem xét mӕi quan hӋ cӫa các giҧ thuyӃt có sӵ khác biӋt giӳa giӟi tính nam và nӳ vӟi nhau hay không MүXÿѭӧc chia thành hai nhóm nam và nӳ vӟLNtFKWKѭӟc mүu cho mӛi nhóm lҫQOѭӧt là n1 = 201 và n2 = 228

%ѭӟc 1: Xây dӵng và kiӇPÿӏnh 2 mô hình:

Mô hình khҧ biӃn: Các tham sӕ ѭӟFOѭӧng trong tӯng mô hình cӫa các nhóm không bӏ ràng buӝc

Mô hình bҩt biӃn: thành phҫQÿROѭӡng không bӏ ràng buӝFQKѭQJFiFPӕi quan hӋ giӳa các khái niӋm trong mô hình nghiên cӭXÿѭӧc ràng buӝc có giá trӏ QKѭQKDX cho tҩt cҧ các nhóm

%ѭӟc 2: So sánh mô hình cҩu trúc bҩt biӃn và mô hình cҩu trúc khҧ biӃn KiӇm ÿӏnh Chi-VTXDUHÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ so sánh 2 mô hình Ĉһt giҧ thuyӃt:

H 0 : Không có s͹ khác nhau giͷa Chi-square cͯa mô hình kh̫ bi͇n và mô hình b̭t bi͇n (p-value>0.05);

H 1 : Có s͹ khác bi t v͉ Chi-square giͷa mô hình kh̫ bi͇n và mô hình b̭t bi͇n (p-value 0.05 thì mô hình bҩt biӃQÿѭӧc chӑn (có bұc tӵ GRFDRKѫQ1Jѭӧc lҥi, nӃu P-value < 0.05 thì mô hình khҧ biӃQÿѭӧc chӑQFyÿӝ WѭѫQJWKtFKFDRKѫQ7Kӑ và Trang, 2008) ĈӇ lӵa chӑn mô hình bҩt biӃn hay khҧ biӃn, thӵc hiӋn kiӇPÿӏnh giҧ thuyӃt:

KӃt quҧ kiӇm ÿӏnh mô hình khҧ biӃn và bҩt biӃn tӯng phҫn cӫa hai nhóm nam và nӳ ÿѭӧc trình bày trong Bҧng 4.12 KӃt quҧ cho thҩy mô hình khҧ biӃn và mô hình bҩt biӃn tӯng phҫQÿӅu phù hӧp tӕt vӟi dӳ liӋu nghiên cӭu

Bҧng 4.18 Bҧng so sánh mô hình khҧ biӃn và bҩt biӃn

Mô hình Chi-Square df

Bҩt biӃn Khҧ biӃn Giá trӏ khác biӋt

So sánh sӵ khác biӋt giӳa các chӍ WLrXWѭѫQJWKtFKWURQJP{KuQKWKHRJLӟi tính cho ta thҩy: Giá trӏ khác biӋt Chi-square cӫa hai mô hình là 4.515 vӟi 8 bұc tӵ do Ta WtQKÿѭӧc giá trӏ p-YDOXHUDOj!ÿӝ tin cұy 95%) vì vұy không có sӵ khác biӋt Chi-square giӳa mô hình khҧ biӃn và bҩt biӃn Vì vұy, giҧ thuyӃt H0 ÿѭӧc chҩp nhұn và ta chӑn mô hình bҩt biӃQÿӇ ÿӑc kӃt quҧ

KӃt quҧ trong bҧng cho thҩy các mӕi quan hӋ giӳa các biӃn trong giҧ thuyӃt có sӵ WKD\ÿәi theo giӟi tính nam và nӳ ÿѭӧc trình bày theo các giá trӏ trong bҧng bên Gѭӟi

Bҧng 4.19: KӃt quҧ mô hình bҩt biӃn

Giӟi tính nӳ Giӟi tính nam

Dӵa vào kӃt quҧ tӯ mô hình bҩt biӃn, tác giҧ nhұn thҩy không có sӵ khác nhau vӅ sӕ Oѭӧng giҧ thuyӃWÿѭӧc chҩp nhұn hoһc sӕ Oѭӧng giҧ thuyӃt bӏ loҥi bӓ ӣ hai giӟi tính nam và nӳ WURQJ ê ÿӏnh mua sҧn phҭm công nghӋ thông qua các ӭng dөng

WKѭѫQJPҥLGLÿӝng Các giҧ thuyӃt bӏ loҥi bӓ GRFySÿѭӧFW{ÿұm nӅn trong bҧng

KӃt quҧ tӯ bҧng 4.19 cho thҩy các nhân tӕ WiFÿӝng mҥnh nhҩWÿӃn lòng tin cӫa nӳ giӟi trong viӋc sӱ dөng ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng là nhân tӕ rӫi ro (NTRR) vӟi hӋ sӕ ȕ = -64% Còn ӣ nam giӟi nhân tӕ Qj\FǊQJWiFÿӝng mҥnh nhҩWÿӃn long tin cӫa hӑ vӟi hӋ sӕ ȕ = - 1KѭYұy tác giҧ nhұn thҩy nam giӟi chú trӑng yӃu tә rӫi ro FDRKѫQYjKӑ sӁ dӉ bӏ giҧm lòng tin ӣ ӭng dөQJWKѭѫQJPҥLGLÿӝng nӃu ӭng dөQJÿyFyPӭFÿӝ rӫi rao cao

&ǊQJWKHRÿyOzQJWLQFӫa nam giӟi chӏu ҧQKKѭӣng cӫa nhân tӕF%+&7tWKѫQӣ nӳ giӟi do hӋ sӕ hӗi quy chuҭn hóa thҩSKѫQĈLӅu này có thӇ giҧi thích rҵng nӳ giӟi quan tâm và chӏXWiFÿӝng nhiӅXKѫQEӣi các vҩQÿӅ bҧo hiӇm và bӗi hoàn cӫa giao dӏch mua sҧn phҭm công nghӋ nhiӅXKѫQQDPJLӟi

Nhân tӕ nhұn thӭc hӳu ích (NTHI) không có khác biӋt nhiӅu ӣ hai giӟi

Thҧo luұn kӃt quҧ

Có 11 khái niӋm nghiên cӭu ӣ dҥng biӃn tiӅm ҭn :

6- Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (BHCT)

7- ChҩWOѭӧng hӋ thӕng (CLHT)

8- ChҩWOѭӧng thông tin (CLTT)

9- ChҩWOѭӧng dӏch vө (CLDV)

Tӯ kӃt quҧ nghiên cӭXEDQÿҫXTXDFiFJLDLÿRҥQÿiQKJLiYjSKkQWtFKWiFJLҧ ÿm loҥLÿLNKiLQLӋm (g̩ch chân) ÿӇ các khái niӋm còn lҥLFyWKDQJÿRÿҥt yêu cҫu vӅ ÿӝ tin cұ\WtQKÿѫQKѭӟng, giá trӏ hӝi tө, giá trӏ phân biӋWFǊQJQKѭWKӓDÿѭӧc các chӍ sӕ riêng cӫa tӯng mô hình phân tích

Cuӕi cùng 4 khái niӋm còn lҥi ӣ dҥng biӃQÿӝc lұp : x Nhұn thӭc hӳu ích (NTHI) x Nhұn thӭc rӫi ro (NTRR) x Bҧo hiӇm mang tính cҩu trúc (BHCT) x ChҩWOѭӧng dӏch vө (CLDV) x

Cҧ 4 khái niӋm cuӕLFQJQj\ÿӅu có ҧQKKѭӣQJÿӃn khái niӋm Lòng tin ӣ dҥng biӃn phө thuӝFYj/zQJWLQQj\FǊQJWiFÿӝQJÿӃn khái niӋm Ý dӏnh mua hàng

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi phân tích CFA 27 CLHT1 CLHT2 CLHT3

Sӕ biӃn còn lҥi sau khi phân tích

NTDSD1, NTDSD2, NTDSD3 NTQRT3, NTQRT4 CLTT1, CLTT4

Hình 4.11 KӃt quҧ mô hình nghiên cӭu và các quan hӋ

KӃt quҧ cho thҩy 4 giҧ thuyӃt vӅ các mӕi quan hӋ cӫa các khái niӋm trong mô hình ÿӅXÿѭӧc chҩp nhұn là : H1, H3, H6, H10 GRFyêQJKƭDWKӕng kê ӣ ÿӝ tin cұy 95% (p

Tiêu đề	Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua các sản phẩm công nghệ trên ứng dụng thương mại di động tại Việt Nam
Tác giả	Hoàng Chớ Thành
Người hướng dẫn	PGS.TS Phẩm Quӕc Trung, TS. Lờ Hoành Sӱ, TS. Hӗ Trung Thành
Trường học	Ĉҥi Hӑc Bỏch Khoa ± Ĉ+4*-HCM
Chuyên ngành	Quҧn Trӏ Kinh Doanh
Thể loại	LuұQ YăQ WKҥF Vƭ
Năm xuất bản	2021
Thành phố	Thành Phӕ Hӗ Chớ Minh

Định dạng
Số trang	183
Dung lượng	2,24 MB