Luận văn thạc sĩ Hệ thống thông tin quản lý: Các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng các dịch vụ OTT Massaging tại Tp. HCM

Xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT của người dùng smartphone/tablet hiện nay.. TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Luận văn được thực hiện nhằm xác định các yếu tố

GIỚI THIỆU

Giới thiệu đề tài

1.1.1 Tổng quan về các dịch vụ OTT

Sự phát triển mạnh mẽ của thị trường điện thoại di động thông minh (smartphone) và máy tính bảng (tablet) trong những năm gần đây, cùng với việc giá thành ngày càng giảm, đã giúp cho mỗi người dùng có thể dễ dàng sở hữu được một chiếc điện thoại đa tính năng, hiệu quả, hỗ trợ tốt cho liên lạc, giao tiếp, công việc hay giải trí

Smartphone là điện thoại thông minh, là một thiết bị di dộng chạy trên nền một hệ điều hành di động (mobile OS) Smartphone có giao diện tương tác cảm ứng, có thể cài đặt các ứng dụng, truy cập Internet, chơi game, giải trí, định vị, chụp hình, quay phim và nhiều tính năng đa dạng khác [1] Các dịch vụ và ứng dụng (app) là thành phần tạo nên tính hấp dẫn đối với Smartphone, mỗi hệ điều hành Smartphone có một kho ứng dụng trực tuyến (online store) nơi mọi người có thể tải về các ứng dụng để mở rộng các tính năng của Smartphone Máy tính bảng cũng bao gồm những tính năng như Smartphone nhưng thường có màn hình tương tác cảm ứng lơn hơn

Một trong các loại ứng dụng thú vị được cài đặt trên Smartphone là các dịch vụ nhắn tin tức thời OTT (Over-the-top Instant messaging), đây là các dịch vụ hoạt động trên nền mạng viễn thông, cung cấp nội dung (tin nhắn, âm thanh, hình ảnh, video ) mà không có sự tham gia quản lý, hỗ trợ hay phục vụ từ phía nhà cung cấp mạng di động [2] Ưu điểm nổi bật của dịch vụ OTT là giúp những người sử dụng có thể kết nối liên lạc được với nhau miễn phí thông qua smartphone/tablet có kết nối Internet, người sử dụng có thể trao đổi tập tin, âm thanh, hình ảnh, video, văn bản (text) hoặc giao tiếp với người dùng khác, với tốc độ truyền ổn định, số lượng ký tự lớn Các dịch vụ này có sử dụng tính năng định vị (LBS) có sẵn của smartphone giúp người dùng xác định được vị trí của họ và tìm được những người cũng đang sử dụng dịch vụ ở gần đó để cùng tham gia kết bạn, trò chuyện So với dịch vụ SMS, MMS cung cấp bởi các mạng di động, dịch vụ OTT có chi phí ít hơn và cung cấp chức năng toàn diện hơn [3] Những ưu điểm này đã thu hút rất nhiều người dùng smartphone trên toàn cầu cùng tham gia sử dụng dịch vụ OTT

Báo cáo từ eMarketer cho biết 67% người dùng điện thoại ở các nước Mỹ Latin đã chấp nhận sử dụng OTT trong năm 2014 [4] Báo cáo từ công ty phân tích thị trường Flurry (2013) [5] cho thấy lượng sử dụng ứng dụng di động trong năm 2013 tăng 115% so với năm 2012 Đặc biệt, ứng dụng nhắn tin OTT có bước nhảy vọt đáng kể với mức tăng lên tới 203%

Hình 1-1: Tình hình sử dụng ứng dụng di động 2013 - theo Flurry [5]

Theo báo cáo từ công ty nghiên cứu Mobile Squared [6], khảo sát với hơn 40 công ty mạng di động tại 68 quốc gia bao gồm Việt Nam, sự tăng trưởng chấp nhận sử dụng smartphone của người dùng trên toàn cầu tác động trực tiếp đến việc sử dụng OTT, đến cuối năm 2013 có 925.5 triệu người trên toàn thế giới sử dụng OTT, và đến năm 2017 sẽ đạt 2.1 tỷ người sử dụng OTT Cũng theo báo cáo này, Skype có 280 triệu người sử dụng thực sự mỗi tháng; WhatsApp có hơn 250 triệu người sử dụng thường xuyên, Viber 200 triệu, KakaoTalk 80 triệu, Line 140 triệu, và WeChat 400 triệu

Cùng với xu hướng chung của thế giới, và sự tăng trưởng mạnh của thị trường smartphone, cũng như sự phổ biến của công nghệ kết nối WiFi và 3G, số lượng người sử dụng các dịch vụ OTT tại Việt Nam cũng tăng lên mạnh mẽ Các nhà cung cấp mạng di động tại Việt Nam cũng đã tung ra dịch vụ OTT trong thời gian gần đây, như VietTalk của Vinaphone, và Mocha của Viettel [7]

Theo thông tin từ Jana.com [8], cho biết Zalo đang tạm dẫn đầu thị trường OTT Việt Nam (ứng dụng nhắn tin miễn phí) với 20 triệu người dùng, tiếp theo Viber (12 triệu) và Line (4 triệu) Bài báo nhận định số người dùng Zalo hiện đã chiếm gần 95% thị phần điện thoại thông minh ở Việt Nam, tương đương 22% dân số

1.1.2 Cơ sở hình thành đề tài

Các thông tin trên cho thấy các dịch vụ OTT đang ngày càng phổ biến đối với người dùng và vẫn không ngừng phát triển cùng các tính năng đa dạng phong phú Dịch vụ OTT nhận được nhiều sự ủng hộ vì cung cấp một phương thức giao tiếp hiệu quả và miễn phí

Người dùng ở TpHCM có khá nhiều sự lựa chọn sử dụng từ nhiều nhà cung cấp dịch vụ OTT khác nhau trong và ngoài nước, với những tính năng mở rộng và ưu nhược điểm khác nhau Tác giả nhận thấy việc nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng các dịch vụ OTT là cần thiết, nhằm đánh giá nhu cầu, sự quan tâm, và thói quen của người dùng Qua đó, tác giả đề xuất các giải pháp đến các công ty cung cấp OTT tại TpHCM nhằm cải thiện, nâng cao chất lượng dịch vụ và số lượng khách hàng sử dụng dịch vụ OTT của họ

Từ các lý do trên, đề tài “CÁC YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG ĐẾN SỰ CHẤP NHẬN CỦA NGƯỜI DÙNG CÁC DỊCH VỤ OTT MESSAGING TẠI THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH” được hình thành.

Mục tiêu và nội dung đề tài

Đề tài được thực hiện nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận của người dùng đối với dịch vụ OTT tại thành phố Hồ Chí Minh Thông qua việc khảo sát, thu thập dữ liệu và phân tích xử lý nhằm đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố đối với sự chấp nhận, tác giả sẽ đề xuất các kiến nghị để cải thiện việc chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT.

Giới hạn đề tài

Đề tài nghiên cứu nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT thông qua việc khảo sát cảm nhận của những người dùng smartphone / tablet, dữ liệu thu thập sẽ được phân tích xử lý Do thời gian hạn chế, đề tài chỉ nghiên cứu các vấn đề liên quan đến sự chấp nhận của người dùng, đề tài không phân tích sâu vào từng dịch vụ cụ thể

Các dịch vụ OTT để nhắn tin tức thời trên nền Internet đã xuất hiện khá lâu được dùng trên máy tính, tuy nhiên đề tài chỉ tập trung vào các đối tượng sử dụng OTT trên thiết bị di động như điện thoại thông minh và máy tính bảng Đối tượng nghiên cứu là những người đang sử dụng dịch vụ OTT, đang sống và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu cơ sở lý thuyết về sự chấp nhận công nghệ

Phỏng vấn chuyên gia và người dùng

Xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ

Thang đo chính thức Điều chỉnh thang đo sơ bộ

Thực hiện khảo sát người dùng Đo lường độ tin cậy các biến quan sát bằng hệ số Cronbach Alpha

Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích tương quan Pearson

Báo cáo kết quả, kiến nghị

Thống kê mô tả các biến nhân khẩu học.

Phân tích hồi quy tuyến tính.

Hình 1-2: Quy trình nghiên cứu

Từ việc nghiên cứu cơ sở lý thuyết, và tham khảo các nghiên cứu trước, tác giả đề xuất một mô hình nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT, cùng các thành phần thang đo sơ bộ

Nghiên cứu định tính được thực hiện thông qua việc thảo luận tay đôi Đối tượng thảo luận gồm 2 nhóm:

 Nhóm chuyên gia: phỏng vấn giảng viên đại học và kỹ sư phần mềm, có kiến thức về công nghệ thông tin, nhằm điều chỉnh và bổ sung các biến quan sát trong thang đo sơ bộ, qua đó hình thành nên bảng câu hỏi khảo sát sơ bộ

 Nhóm người dùng: bảng câu hỏi được gửi cho sinh viên và nhân viên văn phòng xem trước, đồng thời thảo luận nhằm tìm ra những câu hỏi khó hiểu, dễ gây nhầm lẫn hay trùng lặp, sau đó các câu hỏi này được hiệu chỉnh về từ ngữ, đảm bảo các câu hỏi dễ hiểu hơn với đa số các đối tượng

Việc thảo luận được thực hiện bằng cách gặp mặt trực tiếp, gọi điện thoại, và thảo luận qua Internet Kết quả là bảng câu hỏi khảo sát hoàn chỉnh cho nghiên cứu chính thức

Thang đo chính thức gồm 34 biến quan sát định lượng Ngoài ra còn thu thập các thông tin cá nhân như: Giới tính, độ tuổi, trình độ học vấn, nghề nghiệp, thu nhập, thời gian sử dụng, để nghiên cứu thêm về nhân khẩu học

Nghiên cứu chính thức (nghiên cứu định lượng) được thực hiện bằng cách gửi bảng khảo sát đến các đối tượng để lấy mẫu theo phương pháp thuận tiện, thông qua hai hình thức:

 Thu thập dữ liệu bằng cách gửi bảng câu hỏi in giấy trực tiếp đến đối tượng lấy mẫu

 Thu thập dữ liệu bằng cách gửi đường link bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến trên docs.google.com đến các đối tượng thông qua Facebook, Email, bài đăng trên diễn đàn Tinh tế (tinhte.com) và Diễn đàn tin học (www.ddth.com)

Bảng câu hỏi sử dụng thang đo Likert năm mức độ, số mẫu thu thập được là n = 326 thỏa điều kiện về kích thước mẫu đối với nghiên cứu có phân tích nhân tố khám phá EFA (1 biến quan sát cần tối thiểu 5 mẫu), (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p398) [9]

Làm sạch mẫu: Các mẫu sau khi thu thập được làm sạch bằng cách loại bỏ đi các mẫu thiếu quá nhiều dữ liệu Nghiên cứu cũng bỏ đi các mẫu: những người không sống tại TPHCM, và những người chưa sử dụng dịch vụ OTT

1.6.3 Phân tích dữ liệu định lượng

Dữ liệu sau khi làm sạch được phân tích với phần mềm SPSS 22.0 để tìm ra các yếu tố có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng OTT của người dùng Các phân tích được thực hiện bao gồm: thống kê mô tả, phân tích độ tin cậy, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan, phân tích hồi quy và phân tích Anova Tiêu chí đánh giá cho các phân tích này được trình bày chi tiết ở mục 3.3, kết quả phân tích được trình bày trong chương 4

Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu, tác giả sẽ đưa ra các kết luận và đề xuất kiến nghị được trình bày trong chương 5.

Bố cục luận văn

Chương 1: Giới thiệu tổng quan, giới thiệu những thông tin liên quan đến dịch vụ

OTT, cơ sở hình thành đề tài, trình bày mục tiêu, nội dung, các giới hạn của nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu và bố cục của luận văn

Chương 2: Cơ sở lý thuyết, trình bày các nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận công nghệ mới, và các nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận của người dùng đối với OTT

Chương 3: Đề xuất mô hình nghiên cứu, các thang đo của mô hình, và tiêu chí đánh giá mô hình

Chương 4: Đánh giá mô hình, trình bày các kết quả phân tích dữ liệu và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình

Chương 5: Kết luận, trình bày kết quả nghiên cứu đạt được, ưu nhược điểm của nghiên cứu, đề xuất kiến nghị và hướng nghiên cứu tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN

Các nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận công nghệ mới

2.1.1 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)

Mô hình chấp nhận công nghệ TAM (Technology Acceptance Model) [10] đề cập đến lý thuyết hệ thống thông tin về cách mà người dùng chấp nhận sử dụng công nghệ

Lý thuyết này được phát triển bởi Fred Davis and Richard Bagozzi (1989) để nghiên cứu về sự chấp nhận sử dụng của người dùng đối với công nghệ máy tính trong tổ chức

Cảm nhận hữu ích (Perceived Usefulness)

Cảm nhận dễ sử dụng (Perceived Ease of use)

Thái độ sử dụng (Attitude toward use) Ý định hành vi (Behavior Intention)

Sử dụng thực sự (Actual system use)

Mô hình TAM sử dụng 2 thang đo:

Cảm nhận tính hữu ích (Perceived Usefulness): “là mức độ mà một người tin rằng việc sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ làm tăng hiệu quả công việc của họ”, một người sẽ quyết định có dùng hoặc không dùng đến một ứng dụng tùy vào mức độ họ cảm nhận việc dùng ứng dụng đó sẽ giúp cho công việc của họ hiệu quả hơn hay không

Cảm nhận tính dễ sử dụng (Perceived Ease of Use): “là mức độ mà một người dùng tin rằng sử dụng một hệ thống cụ thể sẽ giải thoát họ khỏi những nỗ lực.” Cho dù một người tin rằng việc sử dụng một ứng dụng cụ thể sẽ làm công việc họ hiệu quả hơn, nhưng nếu ứng dụng đó quá khó sử dụng, hoặc việc học cách sử dụng ứng dụng đó nằm ngoài khả năng của họ, thì mức độ chấp nhận của họ sẽ không cao

Mô hình chấp nhận công nghệ TAM đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận công nghệ

2.1.2 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)

Lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) [11] là một mô hình được phát triển bởi Venkatesh và các cộng sự (2003) để giải thích ý định và hành vi của người sử dụng hệ thống thông tin trong tổ chức, vào thời điểm công nghệ thông tin phát triển mạnh mẽ Mô hình UTAUT đã chắt lọc được những yếu tố quan trọng để nghiên cứu về ý định hành vi sử dụng công nghệ trong tổ chức

(Effort expectancy) Ảnh hưởng xã hội

(Social influence) Điều kiện thuận lợi

(Facilitating conditions) Ý định hành vi (Behavioral intention)

Hành vi sử dụng (Use behavior)

Tự nguyện sử dụng (Voluntariness of Use)

Mô hình UTAUT đã giải thích được 70% phương sai trong ý định hành vi sử dụng công nghệ và 50% phương sai chấp nhận công nghệ (Venkatesh , 2012, p157) [12] Mô hình UTAUT được dùng nhiều trong các nghiên cứu về sự chấp nhận và sử dụng công nghệ mới trong tổ chức

2.1.3 Lý thuyết chấp nhận và sử dụng công nghệ UTAUT2

Lý thuyết UTAUT2 được phát triên bởi Venkatesh (2012) [12] là sự mở rộng từ mô hình UTAUT để nghiên cứu sự chấp nhận công nghệ trong môi trường người dùng cuối mô hình UTAUT2 thêm vào 3 yếu tố Động lực hưởng thụ, Giá trị, và thói quen

Mô hình đã được ứng dụng để nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng Internet trên thiết bị di động trong môi trường người dùng cuối, kết quả cho thấy mô hình giải thích được 74% ý định hành vi và 52% sự chấp nhận công nghệ (Venkatesh, 2012, p172) [12]

(Effort expectancy) Ảnh hưởng xã hội

(Social influence) Điều kiện thuận lợi

(Facilitating conditions) Ý định hành vi (Behavioral intention)

Hành vi sử dụng (Use behavior)

Kinh nghiệm (experience) Động lực thúc đẩy

Hình 2-3: Mô hình UTAUT2 (Venkatesh, 2012) [12]

Các nghiên cứu liên quan

(1) Đề tài của Richard Glass và Suhong Li (2010) [13]

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận trình nhắn tin tức thời dùng trên máy tính, ứng dụng mô hình TAM, kết hợp yếu tố Ảnh hưởng xã hội, Giới tính và độ tuổi, đối tượng khảo sát là những người đang có việc làm Kết quả chỉ ra rằng yếu tố ảnh hưởng xã hội có tác động mạnh nhất, theo sau là nhận thức tính hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng, yếu tố giới tính và tuổi ảnh hưởng không đáng kể

Hình 2-4: Mô hình nghiên cứu sự chấp nhận IM của Richard Glass [13]

(2) Đề tài của Yang Yongqing và các cộng sự (2011) [14]

Nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng MIM (Mobile instant messaging) được thực hiện ở Trung Quốc, một thị trường với rất đông người sử dụng MIM, ứng dụng mô hình TAM có hiệu chỉnh bổ sung Kết quả cho thấy hai yếu tố nhận thức về sự hữu ích và nhận thức tính giải trí có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT của người dùng, các yếu tố tính phổ biến, chi phí, ảnh hưởng xã hội và sự tương thích dịch vụ có ảnh hưởng đáng kể Kết quả nghiên cứu cho thấy người dùng quan tâm đến lợi ích nhận được hơn các bất lợi từ OTT

Hình 2-5: Mô hình nghiên cứu sự chấp nhận MIM của Yang Yongqing [14]

(3) Đề tài của Guoyin Jiang và Wenjuan Deng (2011) [15] ở Trung Quốc

Nghiên cứu ứng dụng mô hình TAM có hiệu chỉnh bổ sung, khảo sát 364 người dùng OTT, yếu tố nhận thức về sự hữu ích được đánh giá là ảnh hưởng nhiều nhất đến thái độ người dùng OTT, theo sau là các yếu tố nhận thức về tính giải trí, nhận thức tính dễ sử dụng, và ảnh hưởng xã hội Chi phí có ảnh hưởng âm đến thái độ người dùng

Hình 2-6: Mô hình nghiên cứu sự chấp nhận IM của G Jiang [15]

(4) Luận văn thạc sỹ của Shuo Mei và các cộng sự (2013) [3]

Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ WeChat tại Trung Quốc Đề tài nghiên cứu dựa trên mô hình UTAUT (2003) kết hợp hai yếu tố Chi Phí và Sự riêng tư Kết quả cho thấy các yếu tố Kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi, chi phí và sự riêng tư có ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng WeChat, trong đó yếu tố ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng nhiều nhất; yếu tố kỳ vọng hiệu suất không ảnh hưởng, người tham gia khảo sát không nghĩ rằng sử dụng WeChat có thể cải thiện kết quả công việc của họ

Kỳ vọng nỗ lực Ảnh hưởng xã hội

Chấp nhận sử dụng Điều kiện thuận lợi

Hình 2-7: Mô hình nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng Wechat [3]

Chương 2 đã trình bày lý thuyết về sự chấp nhận công nghệ mới, và các nghiên cứu liên quan đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT, là nền tảng cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu và các thang đo sẽ được trình bày ở chương tiếp theo.

MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Mô hình nghiên cứu đề xuất

Qua tham khảo các nghiên cứu liên quan và dựa trên thực tế tại TpHCM, mô hình nghiên cứu đề xuất dựa trên nền tảng mô hình UTAUT2 [12] đã được đề cập ở phần 2.1.5, thích hợp nghiên cứu trong môi trường người tiêu dùng, kết hợp yếu tố Sự riêng tư từ mô hình nghiên cứu sự chấp nhận sử dụng WeChat [3] đã được đề cập ở phần 2.2

Các yếu tố nhân khẩu học

(Effort expectancy) Ảnh hưởng xã hội (Social influence) Điều kiện thuận lợi

Chấp nhận sử dụng OTT Instant Messaging

Kinh nghiệm (experience) Động lực hưởng thụ

Hình 3-1: Mô hình nghiên cứu đề xuất

Các thành phần của mô hình: a Kỳ vọng hiệu suất

Kỳ vọng hiệu suất (Performance Expectancy) là mức độ mà việc sử dụng một công nghệ sẽ đem lại lợi ích cho người tiêu dùng trong việc thực hiện các hoạt động nhất định (Venkatesh, 2012, p159) [12] Kỳ vọng hiệu suất đối với dịch vụ OTT là mức độ người dùng cảm nhận việc sử dụng OTT sẽ đáp ứng nhu cầu liên lạc qua Internet thuận lợi, hiệu quả hơn trong cuộc sống hằng ngày

Giả thuyết H1 + : yếu tố “Kỳ vọng hiệu suất” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT b Kỳ vọng nỗ lực

Kỳ vọng nỗ lực (Effort Expectancy) là mức độ của sự dễ dàng liên quan đến việc sử dụng của người tiêu dùng về công nghệ (Venkatesh, 2012, p159) [12] Kỳ vọng nỗ lực đối với dịch vụ OTT là cảm nhận của người dùng về tính dễ sử dụng của dịch vụ OTT, giao diện thân thiện dễ thao tác, và dễ tìm hiểu cách sử dụng

Giả thuyết H2 + : yếu tố “Kỳ vọng nỗ lực” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT c Ảnh hưởng xã hội Ảnh hưởng xã hội (Social influence) là mức độ mà người tiêu dùng cảm nhận những người quan trọng xung quanh họ (ví dụ, gia đình và bạn bè) tin rằng họ nên sử dụng một công nghệ cụ thể (Venkatesh, 2012, p159) [12]

Giả thuyết H3 + : yếu tố “ảnh hưởng xã hội” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT d Điều kiện thuận lợi Điều kiện thuận lợi là nhận thức của người tiêu dùng về các nguồn lực và hỗ trợ có sẵn để thực hiện một hoạt động (Venkatesh, 2012, p159) [12] Điều kiện thuận lợi đối với dịch vụ OTT là cảm nhận của người dùng về các điều kiện kỹ thuật hổ trợ việc sử dụng dịch vụ OTT, người dùng cần có thiết bị di động có thể kết nối Internet, và kiến thức cũng như sự hỗ trợ khi gặp khó khăn trong việc sử dụng OTT

Giả thuyết H4 + : yếu tố “điều kiện thuận lợi” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT e Động lực hưởng thụ Động lực hưởng thụ là niềm vui xuất phát từ việc sử dụng một công nghệ (Venkatesh,

Giả thuyết H5 + : yếu tố “Động lực hưởng thụ” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT f Giá trị

Giá trị được định nghĩa là sự cân bằng nhận thức của người tiêu dùng giữa lợi ích của các ứng dụng và chi phí để sử dụng chúng Giá trị có ảnh hưởng tích cực đến sự chấp nhận sử dụng khi những thuận lợi nhận được từ việc sử dụng công nghệ được người dùng đánh giá cao hơn so với những chi phí đã bỏ ra (Venkatesh, 2012, p161) [12]

Giả thuyết H6 + : yếu tố “Giá trị” có quan hệ tích cực với ý định sử dụng g Tính riêng tư

Theo Shuo Mei và các cộng sự (2013) [3], hành vi gửi tin quảng cáo đến người khác qua WeChat được xem là hành vi quấy rối Một số dịch vụ OTT có hỗ trợ định vị dựa trên vị trí (LBS) làm nhiều người lo ngại về việc thông tin vị trí của họ có thể bị tiết lộ đến các tổ chức hoặc những cá nhân mà họ không hề biết Do đó, tính riêng tư là một yếu tố có ảnh hưởng đến việc chấp nhận sử dụng dịch vụ của người dùng

Giả thuyết H7 + : yếu tố “Sự riêng tư” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT h Thói quen

Thói quen được định nghĩa là mức độ mà người sử dụng có xu hướng thực hiện các hành vi một cách tự động (Venkatesh, 2012, p161) [12]

Giả thuyết H8 + : yếu tố “Thói quen” có quan hệ tích cực đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT i Các yếu tố nhân khẩu học

Các yếu tố nhân khẩu học là các thông tin liên quan đến cá nhân, bao gồm: giới tính, tuổi, kinh nghiệm được xem xét có sự ảnh hưởng khác biệt lên việc chấp nhận sử dụng của người dùng hay không

Giả thuyết H9: Có khác biệt về thái độ người dùng theo các yếu tố nhân khẩu học

Thang đo

Thang đo cho các khái niệm trong mô hình được xây dựng dựa trên việc tham khảo các nghiên cứu đã được đề cập ở chương 2, sau đó thông qua phỏng vấn và thảo luận với chuyên gia, thang đo được điều chỉnh và bổ sung cho phù hợp với thực trạng người dùng tại TpHCM

3.2.1 Thang đo Kỳ vọng hiệu suất

Thang đo này được ký hiệu là PE (Performance Expectancy), được đo với 4 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh (2012 [12]), Yaobin Lu (2009) [16], Richard Glass (2010) [13], từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Qua thảo luận không có biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-1: Thang đo Kỳ vọng hiệu suất

Tên biến Nội dung các biến Số biến

PE1 Sử dụng trình OTT giúp tôi kết nối thuận lợi hơn với tất cả mọi người (không bị hạn chế vùng quốc gia, nhà mạng)

PE2 Chất lượng cuộc gọi và nhắn tin qua OTT nhanh và ổn định, đáp ứng nhu cầu

PE3 OTT giúp tôi liên lạc với mọi người với chi phí rẻ hơn

PE4 OTT hữu ích trong công việc / học tập hàng ngày của tôi

3.2.2 Thang đo Kỳ vọng nỗ lực

Thang đo này được ký hiệu là EE (Effort Expectancy), được đo bằng 5 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh (2012 [12]), Jiang (2011) [15], từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Một đặc điểm của dịch vụ OTT là người dùng có thể tự tải và cài đặt lên smartphone/tablet của họ, vì thế biến quan sát mới EE1 được thêm vào

Bảng 3-2: Thang đo Kỳ vọng nỗ lực

Tên biến Nội dung các biến Số biến

EE1 Tôi có thể dễ dàng tự tải và cài đặt ứng dụng OTT lên smartphone/tablet

EE2 Tôi có thể dễ dàng học cách sử dụng các chức năng cơ bản của OTT

EE3 Trình OTT mà tôi thường dùng có giao diện sử dụng đơn giản, đẹp, dễ dàng thao tác

EE4 Tôi dễ dàng hướng dẫn người khác sử dụng dịch vụ OTT

EE5 Tôi sử dụng thành thạo mọi chức năng của OTT

3.2.3 Thang đo Ảnh hưởng xã hội

Thang đo này được ký hiệu bằng SI (Social Influence), được đo bằng 4 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh và các cộng sự (2012 [12]), Richard Glass (2010) [13], có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo Một đặc điểm của dịch vụ OTT là người dùng có thể tham gia các nhóm cộng đồng được tạo sẵn, cùng trò chuyện và kết bạn, nên biến quan sát mới SI4 được thêm vào

Bảng 3-3: thang đo Ảnh hưởng xã hội

Tên biến Nội dung các biến Số biến

SI1 Bạn bè / người thân khuyến khích tôi dùng OTT

SI2 Đồng nghiệp khuyến khích tôi dùng OTT

SI3 Những người tôi thường liên lạc, nhiều người cũng sử dụng dịch vụ OTT

SI4 Tôi dễ dàng làm quen, tham gia các nhóm và kết bạn mới thông qua OTT

3.2.4 Thang đo Điều kiện thuận lợi

Thang đo này được ký hiệu bằng FC (Facilitating Conditions), được đo bằng 4 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh (2012[12]), từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh đảm bảo dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Qua thảo luận không có biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-4: Thang đo Điều kiện thuận lợi

Tên biến Nội dung các biến Số biến

FC1 Tôi thường xuyên ở khu vực có kết nối Internet (3G, wifi …) để sử dụng OTT

FC2 Tôi có đủ trình độ, kiến thức cần thiết để sử dụng OTT

FC3 Smartphone / Tablet của tôi có thể chạy tốt được dịch vụ OTT mà tôi thích

FC4 Tôi dễ dàng nhận được sự hỗ trợ từ người khác khi gặp khó khăn trong việc sử dụng OTT

3.2.5 Thang đo Động lực hưởng thụ

Thang đo này được ký hiệu bằng HM (Hedonic Motivation), được đo bằng 5 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh và các cộng sự (2012[12]), Yaobin Lu (2009) [16], Dahui Li (2005) [17], có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo Qua thảo luận không có biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-5: Thang đo Động lực hưởng thụ

Tên biến Nội dung các biến Số biến

HM1 Tôi cảm thấy thời gian trôi qua nhanh khi tôi sử dụng OTT

HM2 Khi sử dụng OTT, tôi không để ý mọi thứ diễn ra xung quanh tôi

HM3 khi sử dụng OTT, tôi thường quên mất những việc khác phải làm

HM4 Tôi cảm thấy vui và thư giãn khi sử dụng OTT

HM5 Đôi khi tôi thấy phiền với OTT vì nhận những thông tin không mong đợi

Thang đo này được ký hiệu bằng PV (Price Value), được đo bằng 3 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh và các cộng sự (2012[12]), từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Qua thảo luận có một biến quan sát mới PV3 được thêm vào

Bảng 3-6: Thang đo Giá trị

Tên biến Nội dung các biến Số biến

PV1 Hiện nay, chi phí 3G để truy cập mạng và sử dụng các dịch vụ

PV2 OTT đem lại nhiều lợi ích so với chi phí bỏ ra 3

PV3 Cước phí sử dụng của một số dịch vụ OTT để có thêm những tính năng khác với chất lượng truyền tốt hơn là hợp lý

3.2.7 Thang đo Tính riêng tư

Thang đo này được ký hiệu bằng PY (Privacy), được đo bằng 3 biến quan sát Nội dung biến dựa trên thang đo của Shuo Mei (2013) [3], có sự hiệu chỉnh về từ ngữ trong thang đo Qua thảo luận có hai biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-7: Thang đo Tính riêng tư

Tên biến Nội dung các biến Số biến

PY1 Tôi e ngại nhà cung cấp OTT sử dụng thông tin cá nhân, tin nhắn, cuộc gọi của tôi cho mục đích khác

PY2 Tính năng xác định vị trí (LBS) của OTT giúp người khác biết 3 vị trí của tôi có thể chấp nhận được

PY3 Tôi chỉ muốn chia sẻ thông tin cá nhân với bạn bè, đồng nghiệp, người thân của tôi

3.2.8 Thang đo Thói quen sử dụng

Thang đo này được ký hiệu bằng HB (Habit), được đo bằng 3 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh (2012[12]), từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh đảm bảo dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Qua thảo luận không có biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-8: Thang đo Thói quen

Tên biến Nội dung các biến Số biến

HB1 Sử dụng dịch vụ OTT trở thành thói quen của tôi

HB2 Tôi dùng dịch vụ OTT nhiều lần trong ngày 3

HB3 Tôi phải sử dụng dịch vụ OTT ít nhất một lần trong ngày

3.2.9 Thang đo Ý định chấp nhận

Thang đo này được ký hiệu bằng BI (Behavioral Intention), được đo bằng 3 biến quan sát Nội dung các biến được xây dựng dựa trên thang đo của Venkatesh (2012[12]), Ji- Won Moon (2001) [18], từ ngữ trong thang đo được hiệu chỉnh đảm bảo dễ hiểu cho đối tượng khảo sát Qua thảo luận không có biến quan sát mới được thêm vào

Bảng 3-9: Thang đo Ý định chấp nhận

Tên biến Nội dung các biến Số biến

BI1 Tôi sẽ tiếp tục sử dụng dịch vụ OTT

BI2 Tôi sẽ sử dụng dịch vụ OTT thường xuyên hơn 3

BI3 Tôi sẽ khuyến khích mọi người sử dụng dịch vụ OTT để tôi dễ dàng kết nối liên lạc với họ.

Tiêu chí đánh giá mô hình

Trong quá trình nghiên cứu chính thức, bảng khảo sát được gửi đến các đối tượng lấy mẫu để thu thập ý kiến và thông tin Dữ liệu sau khi thu thập được xử lý và phân tích với phần mềm SPSS, các tiêu chí đánh giá ở mỗi bước phân tích được tham khảo từ tài liệu của tác giả Nguyễn Đình Thọ (2011) [9] và Hoàng Trọng (2008) [19]

3.3.1 Đánh giá độ tin cậy qua hệ số Cronbach Alpha Độ tin cậy của thang đo được đánh giá thông qua hệ số Cronbach Alpha nhằm loại bỏ các biến không phù hợp với mô hình Thang đo phải có tối thiểu 3 biến đo lường, điều kiện đối với kết quả phân tích Cronbach’s Alpha như sau :

 Hệ số Cronbach Alpha tổng phải lớn hơn 0.6 và nhỏ hơn 0.95

 Hệ số tương quan biến – tổng (Corrected Item-Total Correlation) của biến quan sát phải lớn hơn 0.3 Nếu biến quan sát có hệ số tương quan biến – tổng nhỏ hơn 0.3, nghĩa là không có đóng góp nhiều cho thang đo chung, thì phải loại biến quan sát đó

 Nếu biến quan sát nào có hệ số Cronbach's Alpha if Item Deleted lớn hơn hệ số Cronbach Alpha tổng thì biến quan sát đó bị loại, biến này cũng không có đóng góp cho thang đo chung

Nếu một biến bị loại bỏ thì phải chạy lại Cronbach Alpha và lặp lại kiểm định theo các tiêu chí trên cho đến khi tất cả các biến đạt yêu cầu

3.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA

Sau khi phân tích Cronbach Alpha, các biến đạt yêu cầu được phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) nhằm rút gọn tập k các yếu tố trong mô hình ban đầu thành một tập F (với F ≤ k) các yếu tố có ý nghĩa hơn (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p303) [9] Phân tích được thực hiện với phép trích Principal components, phép xoay Varimax và điểm dừng khi trích các yếu tố có Eigenvalues = 1

Tiêu chí đánh giá trong phân tích EFA (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p396) [9]:

 Hệ số tải (Factor loading ) > 0.5, các biến quan sát có hệ số tải (Factor loading)

 Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của EFA, nếu 0,5 ≤ KMO ≤ 1 thì phân tích nhân tố là thích hợp

 Kiểm định Bartlett: xem xét ma trận tương quan có phải là ma trận đơn vị I hay không, nếu phép kiểm định Bartlett có giá trị Sig < 0.05 thì các biến quan sát có mối tương quan với nhau trong tổng thể

 Tổng phương sai trích ≥ 50%, cho biết các nhân tố được trích giải thích được bao nhiêu phần trăm sự biến thiên của các biến quan sát

Nếu có biến không đạt yêu cầu thì loại biến đó ra, chạy lại phân tích EFA và kiểm định lại các tiêu chí trên Các thang đo đạt yêu cầu sẽ tiếp tục được phân tích tương quan và hồi qui để kiểm định giả thuyết

3.3.3 Phân tích tương quan Pearson: Đây là sự kiểm định tương quan tuyến tính giữa các yếu tố độc lập và yếu tố phụ thuộc Nếu trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn (-1 ≤ r ≤ 1) thì mức độ chặt chẽ càng cao trong tương quan giữa 2 yếu tố (Hoàng Trọng, 2008, p197) [19]:

 Nếu hệ số tương quan giữa yếu tố x và y là âm (r < 0) có nghĩa là khi x tăng thì y giảm và ngược lại

 Nếu hệ số tương quan giữa yếu tố x và y là dương (r > 0) có nghĩa là khi x tăng thì y tăng và ngược lại

 Nếu hệ số tương quan r = 0 có nghĩa là không có sự tương quan giữa 2 yếu tố

Hệ số Sig (Significant) biểu thị mức ý nghĩa của kiểm định Pearson, nếu hệ số Sig này nhỏ hơn 0.05 có thể kết luận là 2 yếu tố có tương quan với nhau Ngược lại, nếu hệ số Sig lớn hơn 0.05 có thể kết luận là 2 yếu tố không có tương quan với nhau

Bên cạnh đó, nếu giữa các yếu tố độc lập cũng có tương quan với nhau thì khi phân tích hồi quy phải chú ý đến vấn đề đa cộng tuyến

Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính bội và phương pháp Enter (các biến đưa vào đồng thời) để phân tích ảnh hưởng của các biến độc lập lên biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p 488) [9]

Mô hình hồi quy tuyến tính bội được biểu diễn ở dạng sau:

 βk : hệ số hồi qui riêng phần (Partial regression coefficients)

 Xpi : biểu hiện giá trị biến độc lập thứ p tại quan sát thứ i

 Yi là biến phụ thuộc tại quan sát thứ i

 Mức độ phù hợp của mô hình hồi qui được đánh giá thông qua hệ số R 2 hiệu chỉnh, ý nghĩa là các biến độc lập giải thích được bao nhiêu phần trăm biến thiên của biến phụ thuộc (Nguyễn Đình Thọ, 2011, p 495, [9]) (Hoàng Trọng,

 Sự phù hợp của mô hình được đánh giá qua giá trị Sig (P-value) của kiểm định F trong bảng Anova, nếu giá trị Sig < 5% thì mô hình tồn tại

 Các hệ số hồi quy có ý nghĩa khi giá trị Sig của kiểm định T, trong bảng Coefficients nhỏ hơn hoặc bằng 5% Nếu yếu tố độc lập nào có giá trị Sig > 5% thì loại khỏi mô hình hồi quy, nghĩa là yếu tố độc lập đó không ảnh hưởng tuyến tính lên yếu tố phụ thuộc

 Kiểm định hệ số VIF trong bảng Coefficients, nếu giá trị VIF ≤ 2 thì không có dấu hiệu đa cộng tuyến Ngược lại nếu VIF > 2 là dấu hiệu của hiện tượng đa cộng tuyến, hiện tượng này có thể làm sai lệch giá trị của R 2 và các hệ số hồi quy

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ ĐÁNH GIÁ MÔ HÌNH

Mô tả mẫu nghiên cứu

Mẫu được lấy theo phương pháp thuận tiện, cách tiếp cận đối tượng được khảo sát theo thời gian và điều kiện thuận tiện

Mẫu được thu thập qua 2 phương pháp:

Thu thập thông tin bằng bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến trên docs.google.com Đường link bảng câu hỏi khảo sát được gửi thông qua email, facebook, skype … số bảng thu được là 285 bảng, sau khi kiểm tra và loại bỏ các bảng không phù hợp do mẫu không sống tại TpHCM, mẫu không dùng OTT, mẫu không hợp lệ, số bảng hợp lệ là 253 bảng Thu thập thông tin bằng bảng câu hỏi in ra giấy được gửi trực tiếp cho đối tượng lấy mẫu Tổng số bảng câu hỏi phát ra là 80 bảng, số bảng thu được hợp lệ là 73 bảng

Thông qua 2 phương pháp lấy mẫu trên, thu được 326 mẫu hợp lệ

Dữ liệu thu thập được đưa vào phân tích bằng phần mềm SPSS 22.0

4.1.2 Các thống kê mô tả

Bảng 4-1: Thống kê mô tả mẫu

STT Phân bố theo mẫu Số lượng % trong mẫu % tích lũy

(1) Phân bổ mẫu theo giới tính: có chênh lệch giữa Nam (181) và Nữ (145)

Hình 4-1: Phân bổ mẫu theo giới tính

(2) Phân bổ mẫu theo độ tuổi: mẫu tập trung nhiều ở độ tuổi 25-30 tuổi

Hình 4-2: Phân bổ mẫu theo độ tuổi

(3) Phân bổ mẫu theo trình độ học vấn: phần đông mẫu có trình độ đại học trở lên

Hình 4-3: Phân bổ mẫu theo trình độ học vấn

(4) Phân bổ mẫu theo nghề nghiệp: phần đông trong mẫu là nhân viên, kỹ sư/cử nhân, và học sinh - sinh viên

Hình 4-4: Phân bổ mẫu theo nghề nghiệp

Phổ thông Trung cấp Cao đẳng Đại học Trên đại học

HS - SV Kinh doanh tự do

(5) Phân bổ mẫu theo thu nhập: phần đông trong mẫu có mức thu nhập 6-10 triệu / tháng

Hình 4-5: Phân bổ mẫu theo thu nhập

(6) Phân bổ mẫu theo thời gian sử dụng: phần đông trong mẫu đã sử dụng dịch vụ OTT trên 2 năm

Hình 4-6: Phân bổ mẫu theo thời gian sử dụng

Dưới 6 triệu Từ 6 - 10 triệu Từ 10 - 15 triệu Trên 15 triệu

1 – 6 tháng 7 – 12 tháng 1 – 2 năm Trên 2 năm

(7) Phân bổ mẫu theo dịch vụ OTT thường được dùng: rất nhiều người sử dụng các dịch vụ của Facebook, Zalo, Viber và Skype

Hình 4-7: Phân bổ mẫu theo dịch vụ OTT thường được dùng.

Đánh giá độ tin cậy thang đo (Cronbach’s Apha)

Kết quả phân tích cho thấy tất cả các biến thỏa điều kiện độ tin cậy thang đo: hệ số tương quan biến tổng >=0.3 và hệ số Cronbach’s Alpha nằm trong khoản 0.60 đến 0.95, không có biến bị loại bỏ và không tiếp tục các lần chạy khác

Bảng 4-2: Bảng hệ số Cronbach’s Alpha

Trung bình thang đo nếu loại bỏ biến

Phương sai thang đo nếu loại bỏ biến

Crobach Alpha nếu loại bỏ biến

Giữ lại cho phân tích EFA (Yes/No)

PE.1 11.429 5.557 597 702 Yes PE.2 12.313 6.382 521 742 Yes PE.3 11.340 5.721 626 688 Yes PE.4 12.043 5.438 556 728 Yes

EE.1 16.221 6.751 587 819 Yes EE.2 16.301 6.322 699 790 Yes EE.3 16.503 6.528 625 809 Yes EE.4 16.583 6.238 671 797 Yes EE.5 16.847 6.038 629 810 Yes

SI.1 11.420 4.651 720 751 Yes SI.2 11.436 4.739 708 757 Yes SI.3 11.141 5.346 635 793 Yes SI.4 11.380 5.116 564 825 Yes

FC.1 12.040 4.217 624 783 Yes FC.2 11.764 4.427 705 749 Yes FC.3 11.926 4.124 686 752 Yes FC.4 12.463 4.520 564 809 Yes

HM.1 12.416 12.483 610 783 Yes HM.2 13.138 10.874 730 743 Yes HM.3 13.281 10.994 686 759 Yes HM.4 12.465 13.611 511 809 Yes HM.5 12.272 13.070 519 808 Yes

Phân tích nhân tố khám phá EFA

4.3.1 Phân tích EFA các biến độc lập

Sau khi kiểm tra độ tin cậy, phân tích EFA (Exploratory Factor Analysis) được tiến hành với 31 biến độc lập Kết quả phân tích có 7 nhóm yếu tố được trích từ 31 biến quan sát, không có biến nào bị loại

 Các biến đều có hệ số chuyển tải lớn hơn 0.5

 Hệ số KMO = 0.846 > 0.5, nên EFA phù hợp với dữ liệu

 Kiểm định Bartlett’s đạt mức ý nghĩa Sig = 0.000 < 0.05, do đó các biến quan sát có tương quan với nhau trong tổng thể

 Tổng phương sai trích là 62.724%, tổng này thể hiện rằng 7 nhóm yếu tố rút ra giải thích được 62.724% biến thiên của dữ liệu

 Điểm dừng với Eigenvalue = 1.288 > 1 đạt yêu cầu

Bảng 4-3: Kết quả phân tích EFA các biến độc lập

Tôi có thể dễ dàng học cách sử dụng các chức năng cơ bản của

Tôi có đủ trình độ, kiến thức cần thiết để sử dụng OTT FC2 777

Smartphone / Tablet của tôi có thể chạy tốt được dịch vụ OTT mà tôi thích

Tôi có thể dễ dàng tự tải và cài đặt ứng dụng OTT lên smartphone/tablet

Tôi dễ dàng hướng dẫn người khác sử dụng OTT EE4 657

Tôi sử dụng thành thạo mọi chức năng của OTT EE5 647

Tôi thường xuyên ở khu vực có kết nối Internet (3G, wifi …) để sử dụng OTT

Trình OTT mà tôi thường dùng có giao diện sử dụng đơn giản, đẹp, dễ dàng thao tác

Tôi dễ dàng nhận được sự hỗ trợ từ người khác khi gặp khó khăn trong việc sử dụng OTT

Khi sử dụng OTT, tôi không để ý mọi thứ diễn ra xung quanh tôi HM2 864 khi sử dụng OTT, tôi thường quên mất những việc khác phải làm

Tôi cảm thấy thời gian trôi qua nhanh khi tôi sử dụng OTT HM1 781 Đôi khi tôi thấy phiền với OTT vì nhận những thông tin không mong đợi

Tôi cảm thấy vui và thư giãn khi sử dụng OTT HM4 548

Bạn bè / người thân khuyến khích tôi dùng OTT SI1 780 Đồng nghiệp khuyến khích tôi dùng OTT SI2 766

Những người tôi thường liên lạc, nhiều người cũng sử dụng OTT SI3 711

Tôi dễ dàng làm quen, tham gia các nhóm và kết bạn mới thông qua OTT

OTT giúp tôi liên lạc với mọi người với chi phí rẻ hơn PE3 828

Sử dụng trình OTT giúp tôi kết nối thuận lợi hơn với tất cả mọi người (không bị hạn chế vùng quốc gia, nhà mạng)

OTT hữu ích trong công việc / học tập hàng ngày của tôi PE4 677

Chất lượng cuộc gọi và nhắn tin qua OTT nhanh và ổn định, đáp ứng nhu cầu

Tôi phải sử dụng OTT ít nhất một lần trong ngày HB3 826

Sử dụng OTT trở thành thói quen của tôi HB1 794

Tôi dùng OTT nhiều lần trong ngày HB2 792

Tôi e ngại nhà cung cấp OTT sử dụng thông tin cá nhân, tin nhắn, cuộc gọi của tôi cho mục đích khác

Tôi chỉ muốn chia sẻ thông tin cá nhân với bạn bè, đồng nghiệp, người thân của tôi

Tính năng xác định vị trí (LBS) của OTT giúp người khác biết vị trí của tôi có thể chấp nhận được

OTT đem lại nhiều lợi ích so với chi phí bỏ ra PV2 745

Hiện nay, chi phí 3G để truy cập mạng và sử dụng các dịch vụ

Cước phí sử dụng của một số dịch vụ OTT để có thêm những tính năng khác với chất lượng truyền tốt hơn là hợp lý

4.3.2 Phân tích EFA các biến phụ thuộc

Kết quả có 1 nhóm nhân tố được trích từ 3 biến quan sát:

 Hệ số KMO là 0.713 > 0.5, đạt yêu cầu

 Giá trị kiểm định Bartlett’s có mức ý nghĩa Sig =0.000 0.05, theo kết quả như vậy thì các biến này không có quan hệ với nhau, tuy nhiên trong thực tế các biến độc lập này có thể có ảnh hưởng đến Ý định chấp nhận, do đó các biến này vẫn được giữ lại để chạy hồi qui tuyến tính

Bảng 4-6: Kết quả phân tích hồi quy

Yếu tố Hệ số Beta Mức ý nghĩa

Nỗ lực – thuận lợi 0.095 0.014 Động lực hưởng thụ 0.114 0.003 Ảnh hưởng xã hội 0.156 0.000

(Xem kết quả phân tích với SPSS ở Phụ lục E)

Kết quả cho thấy biến độc lập Tính riêng tư có mức ý nghĩa Sig = 0.467 > 0.05, như vậy yếu tố Tính riêng tư không có quan hệ tuyến tính với Ý định chấp nhận, biến này sẽ không xuất hiện trong mô hình hồi quy

Các yếu tố còn lại có Sig < 0.05, nên kết luận có trong mô hình hồi quy tuyến tính với Ý định chấp nhận

Hệ số VIF =1.0 < 2, cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập

Hệ số R 2 điều chỉnh = 0.527 cho biết mức độ phù hợp của mô hình nghiên cứu, các biến độc lập giải thích được 52.7% phương sai của biến phụ thuộc

Kết quả kiểm định F trong bảng phân tích ANOVA cho mức ý nghĩa Sig = 0.00 < 0.05, như vậy mô hình hồi quy phù hợp Đồ thị phân bố chuẩn Normal P-P plot có các giá trị phần dư được phân bổ gần sát với đường hồi quy kỳ vọng Kết luận giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

Phương trình hồi quy thể hiện mối quan hệ về sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT được thể hiện như sau:

BI = 0.095*EEFC + 0.114*HM + 0.156*SI + 0.594*PE + 0.341*HB + 0.146*PV

Qua mô hình phân tích hồi quy cho thấy sự tác động mạnh đến Ý định chấp nhận theo thứ tự là Kỳ vọng hiệu suất (β = 0.594), Thói quen (β = 0.341), Ảnh hưởng xã hội (β 0.156), Giá trị (β = 0.146), Động lực hưởng thụ (β = 0.114), Nỗ lực - thuận lợi (β 0.095)

Nỗ lực - thuận lợi Động lực hưởng thụ Ảnh hưởng xã hội Ý định chấp nhận sử dụng

Hình 4-9: Mô hình nghiên cứu được kiểm định

Giả thuyết H1+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Nỗ lực – thuận lợi với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.095

Giả thuyết H2+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Động lực hưởng thụ với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.114

Giả thuyết H3+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Ảnh hưởng xã hội với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.156

Giả thuyết H4+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Kỳ vọng hiệu suất với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.594

Giả thuyết H5+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Thói quen với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.341

Giả thuyết H6+ : Có mối quan hệ thuận (+) giữa Giá trị với Ý định chấp nhận sử dụng, với hệ số Beta chuẩn hóa = 0.146

So sánh các nhóm cá nhân

4.5.1 Kiểm định ảnh hưởng của Giới tính đến Ý định chấp nhận

Nghiên cứu sử dụng kiểm định Independent Sample T-Test để kiểm tra xem Nam và

Nữ ai có mức độ chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT cao hơn

Bảng 4-7: Kiểm định T-test theo Giới tính

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

95% Confidence Interval of the Difference Lower Upper

Kết quả phân tích Levene Test có Sig = 0.284 > 0.05, như vậy phương sai của 2 nhóm Nam và Nữ là bằng nhau

Kiểm định T-test ở phần giả định phương sai bằng nhau (Equal variances assumed) có Sig = 0.428 > 0.05, do đó, với dữ liệu quan sát này kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa giữa 2 nhóm Nam và Nữ đối với Ý định chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT

4.5.2 Kiểm định ảnh hưởng của Độ tuổi đến Ý định chấp nhận Độ tuổi được chia thành 4 nhóm, nên sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One – way Anova) để xác định mức ảnh hưởng của biến này lên sự chấp nhận.

Bảng 4-8: Bảng Levene test theo Độ tuổi

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0.201 > 0.05, cho biết phương sai của các nhóm tuổi là bằng nhau, thỏa điều kiện phân tích ANOVA

Bảng 4-9: phân tích ANOVA theo độ tuổi

Sum of Squares df Mean Square F Sig

Kết quả phân tích Anova cho thấy hệ số Sig = 0.055 > 0.05, nên với dữ liệu quan sát này, kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng bởi các nhóm tuổi

4.5.3 Kiểm định ảnh hưởng của Trình độ học vấn đến Ý định chấp nhận

Trình độ học vấn được chia thành 5 nhóm, sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One – way Anova) để xác định mức ảnh hưởng của biến này lên sự chấp nhận.

Bảng 4-10: Bảng Levene test theo Trình độ học vấn

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig =0.04 < 0.05, cho thấy có thể có sự khác biệt giữa các nhóm Trình độ học vấn với sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT

Tiếp tục phân tích sau ANOVA để kiểm định sự khác biệt này.

Bảng 4-11: Kết quả kiểm định Dunnett T3

2.00 -.25401191 20913118 904 -.9167705 4087467 3.00 12294701 24447863 1.000 -.5923633 8382574 4.00 06959383 12966654 1.000 -.2986167 4378043 a Dunnett t-tests treat one group as a control, and compare all other groups against it

Kết quả phân tích sau ANOVA (Dunnett T3) cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa (Sig > 0.05) giữa các nhóm Trình độ học vấn ảnh hưởng đến sự chấp nhận sử dụng dịch vụ OTT

4.5.4 Kiểm định ảnh hưởng của Nghề nghiệp đến Ý định chấp nhận

Nghề nghiệp được chia thành 9 nhóm, sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One – way Anova) để xác định mức ảnh hưởng của biến này lên sự chấp nhận.

Bảng 4-12: Bảng Levene test theo Nghề nghiệp

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0.123 > 0.05, cho biết phương sai của các nhóm nghề nghiệp là bằng nhau, thỏa điều kiện phân tích ANOVA

Bảng 4-13: phân tích Anova theo Nghề nghiệp

Sum of Squares Df Mean Square F Sig

Kết quả phân tích Anova cho thấy hệ số Sig = 0.262 > 0.05, nên với dữ liệu quan sát này, kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng bởi các nhóm nghề nghiệp

4.5.5 Kiểm định ảnh hưởng của Thu nhập đến Ý định chấp nhận

Thu nhập bình quân hàng tháng được chia thành 5 nhóm, sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One – way Anova) để xác định mức ảnh hưởng của biến này lên sự chấp nhận.

Bảng 4-14: Bảng Levene test theo Thu nhập

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0.176 > 0.05, cho biết phương sai của các nhóm Thu nhập là bằng nhau, thỏa điều kiện phân tích ANOVA

Bảng 4-15: phân tích Anova theo Thu nhập

Sum of Squares df Mean Square F Sig

Kết quả phân tích Anova cho thấy hệ số Sig = 0.738 > 0.05, nên với dữ liệu quan sát này, kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng bởi các nhóm nghề nghiệp

4.5.6 Kiểm định ảnh hưởng của Thời gian sử dụng đến Ý định chấp nhận

Thời gian sử dụng được chia thành 4 nhóm, sử dụng phân tích phương sai một yếu tố (One – way Anova) để xác định mức ảnh hưởng của biến này lên sự chấp nhận.

Bảng 4-16: Bảng Levene test theo Thời gian sử dụng

Levene Statistic df1 df2 Sig

Kết quả kiểm định Levene có Sig = 0.444 > 0.05, cho biết phương sai của các nhóm Thời gian sử dụng là bằng nhau, thỏa điều kiện phân tích ANOVA

Bảng 4-17: phân tích Anova theo Thời gian sử dụng

Sum of Squares df Mean Square F Sig

Kết quả phân tích Anova cho thấy hệ số Sig = 0.237 > 0.05, nên với dữ liệu quan sát này, kết luận chưa có sự khác biệt có ý nghĩa về ảnh hưởng bởi các nhóm Thời gian sử dụng

Chương này đã trình bày các kết quả có được sau khi phân tích dữ liệu thu thập được Dựa trên kết quả này, chúng tôi đưa ra các kết luận của đề tài được trình bày trong chương kế tiếp.