quảng bá, phát triển sản phẩm, chiến lược bán hàng, các kênh phân phối,...cũng nhưcách để các luồng thông tin tiếp cận đến nhóm đối tượng tiềm năng và nhanh nhạytrong công nghệ.Nhận thấy
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
Lý do nghiên cứu
Trong những năm gần đây, với sự bùng nổ mạnh mẽ của công nghệ thông tin và mạng lưới internet ở Việt Nam, hành vi mua hàng của người tiêu dùng có xu hướng thay đổi để phù hợp hơn với thời đại chuyển hóa số Dễ dàng nhận thấy, người tiêu dùng thích nghi với sự đổi mới của toàn thế giới bằng việc việc dần chuyển từ phương thức mua sắm truyền thống ở chợ, sạp hàng hóa thành việc mua sắm trực tiếp thông qua các kênh thương mại điện tử.
Hơn thế nữa, với sự ảnh hưởng nghiêm trọng từ dịch bệnh Covid-19, đặc biệt từ đợt bùng nổ dịch bệnh thứ tư tại Thành phố Hồ Chí Minh, phần lớn thói quen và hành vi mua sắm của người tiêu dùng trên địa bàn thành phố đã phần nào thay đổi Các hoạt động mua sắm trực tiếp và thủ công dẫn được thay thế bằng phương thức đặt và giao hàng tiện lợi trên không gian mạng với phương thức thanh toán trực tuyến thông qua các thiết bị công nghệ di động như điện thoại, máy tính Với đặc tính tiện lợi, nhanh chóng, phù hợp với bối cảnh dịch bệnh nghiệm trọng cùng sự phát triển hệ thống và tổ chức bài bản, mua sắm và thanh toán trực tuyến dường như đã trở thành một phần không thể thiếu đối với người tiêu dùng Hơn thế nữa, Việt Nam, trong khoảng thời gian bùng nổ của đại dịch Covid-19, đã đạt tỷ trọng thương mại điện tử 11,8 tỷ USD và 13 tỷ USD lần lượt theo từng năm 2020 và 2021 - một con số ấn tượng theo báo cáo của Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số Ngoài ra, báo cáo “Tiềm năng phát triển thương mại điện tử tại Việt Nam đến năm 2025” cho thấy, năm 2022 có khoảng 78% người dùng Internet tham gia mua sắm thông qua thương mại điện tử Trong cùng năm, thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam ghi dấu ấn với 16,4 tỷ USD, chiếm khoảng 7,5% tổng doanh thu bán lẻ hàng hóa và dịch vụ tiêu dùng toàn nước Có thể thấy, với sự phát triển tiềm năng của nền kinh tế số nói riêng và thương mại điện tử nói chung, Việt Nam nhận được rất nhiều đánh giá tích cực từ các tổ chức quốc tế.
Thế hệ Z - thế hệ đi đầu trong lĩnh vực thông tin và truyền thông trực tuyến đang trở thành đối tượng mục tiêu của nhiều thương hiệu Để nắm bắt thị trường, các doanh nghiệp cần điều chỉnh chiến lược quảng bá, phát triển sản phẩm, bán hàng và phân phối Bên cạnh đó, việc tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả những thông tin liên quan đến đối tượng mục tiêu là điều mà các thương hiệu cần chú trọng.
Nhận thấy được tính cấp thiết và vô cùng quan trọng của vấn đề trên, nhóm chúng em quyết định tiến hành nghiên cứu đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh” với mục đích xác định các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên toàn trong khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, từ đó đưa ra một số đề xuất nâng cao hiệu quả hoạt động của các doanh nghiệp kinh doanh thương mại điện tử.
Tổng quan các nghiên cứu trước đây
Qua việc tìm hiểu các nghiên cứu trong nước và ngoài nước, nhóm nghiên cứu nhận thấy các nghiên cứu trước đây sử dụng nhiều những mô hình lý thuyết về hành vi như nhóm nghiên cứu đã nêu ở trên để nghiên cứu các yếu tố tác động đến hành vi và quyết định mua sắm khi mua hàng trực tuyến của đối tượng muốn hướng đến.
Nghiên cứu của đồng tác giả Hai Ho Nguyen, Bang Nguyen Viet cùng cộng sự (2022) với đề tài “Understanding online purchase intention: the mediating role of attitude towards advertising” (tạm dịch: Tìm hiểu ý định mua hàng trực tuyến: vai trò trung gian của thái độ đối với quảng cáo) tìm hiểu về tác động mạnh mẽ của
Facebook và hoạt động quảng cáo trên mạng xã hội ảnh hưởng đến ý định mua hàng của thị trường, qua đó xem xét vai trò trung gian của thái độ đối với quảng cáo Trong bài nghiên cứu, yếu tố tác động trực tiếp đến ý định mua hàng bao gồm: giải trí, độ tin cậy và cá nhân hóa Kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng tính thông tin, mối quan tâm về quyền riêng tư và sự kích thích đối với ý định mua hàng thông qua thái độ đối với quảng cáo có tác động gián tiếp, trong khi đó, các yếu tố tương tác, cá nhân hóa, giải trí và độ tin cậy không cho thấy tác động đến thái độ đối với quảng cáo Cuối cùng,yếu tố giải trí, cá nhân hóa và độ tin cậy của quảng cáo trên Facebook được nhận xét ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn hạn chế về mặt đối tượng khi thực hiện khảo sát cho các sản phẩm và dịch vụ được quảng cáo trênFacebook nói chung và không tập trung vào một danh mục sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể.
Mengyao Zhang cùng cộng sự (2022) khi nghiên cứu “ Ý định mua hàng của người tiêu dùng trên nền tảng trực tuyến trong đại dịch Covid-19 với phương thức mua sắm cộng đồng trực tuyến”, cùng với Lý thuyết thống nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT) và lý thuyết rủi ro nhận thức, nghiên cứu này khám phá tác động của 5 yếu tố: kỳ vọng hiệu suất, kỳ vọng nỗ lực, ảnh hưởng xã hội, điều kiện thuận lợi và rủi ro nhận thức đối với sự sẵn sàng của người tiêu dùng khi sử dụng mua theo nhóm cộng đồng trực tuyến Kết quả nghiên cứu cho thấy kỳ vọng hiệu quả, kỳ vọng nỗ lực và ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đáng kể đến ý định mua của người tiêu dùng mua theo nhóm trong cộng đồng, trong khi các điều kiện thuận lợi và rủi ro nhận thức không có tác động tích cực đáng kể Tuy nhiên, những người được phỏng vấn trong nghiên cứu này đến từ khắp Trung Quốc - với sự khác nhau giữa các vùng với trình độ phát triển kinh tế và thói quen tiêu dùng khác nhau, kết quả của nghiên cứu này không thể áp dụng chính xác vào đối tượng là sinh viên toàn thành phố
Bài nghiên cứu của đồng tác giả Elizabeth Emperatriz García-Salirrosas và cộng sự (2022) với đề tài “Purchase Intention and Satisfaction of Online Shop Users in Developing Countries during the COVID-19 Pandemic” (tạm dịch: Ý định mua hàng và sự hài lòng của người dùng cửa hàng trực tuyến ở các nước đang phát triển trong đại dịch COVID-19) tìm hiểu về hành vi của người tiêu dùng ở các nước đang phát triển trong môi trường điện tử Với mục đích này, bốn cấu trúc của thang đo PREVEINCOSA đã được phân tích: ý định mua hàng là biến phụ thuộc và niềm tin, giá trị cảm nhận và sự hài lòng là các biến quyết định của biến thứ nhất Kết quả chỉ ra rằng niềm tin và sự hài lòng ảnh hưởng trực tiếp và tích cực đến nhận thức giá trị, từ đó ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng doanh nghiệp nhỏ ở Mexico, Peru và Colombia Những kết quả này có thể hữu ích cho lĩnh vực kinh doanh thời trang nhỏ ở các nước đang phát triển vì kênh bán hàng trực tuyến chưa được phát triển, điều này đòi hỏi phải phát triển các chiến lược để tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả hơn Tuy nhiên, đối tượng của nghiên cứu bị thu hẹp khi chỉ những người biết về một cửa hàng trực tuyến mới được xem xét Bên cạnh đó, mặc dù khu vực nghiên cứu bao gồm các quốc gia đang phát triển bao gồm: Peru, Mexico, và
Colombia, nghiên cứu không thể áp dụng chính xác đối với đối tượng sinh viên toàn thanh phố Hồ Chí Minh.
Mô hình nghiên cứu “Factors Influencing Online Shopping Intention: An
Empirical Study in Vietnam” (tạm dịch: Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến: Nghiên cứu thực nghiệm tại Việt Nam) của Hà Ngọc Thắng, Nguyễn Thị
Liên Hương cùng cộng sự (2021) xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng tại Việt Nam, bao gồm thái độ của người tiêu dùng, chuẩn mực chủ quan, nhận thức về kiểm soát hành vi, nhận thức về tính hữu ích, nhận thức về rủi ro và niềm tin Kết quả của nghiên cứu này gợi ý rằng các nhà quản lý và nhà bán lẻ có thể áp dụng phương thức thanh toán khi nhận hàng và thiết kế trang web của họ với giao diện thân thiện với người dùng để nâng cao ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng khi thấy được thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức về kiểm soát hành vi cũng như nhận thức về tính hữu ích và niềm tin có tác động tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến Bên cạnh đó, bài báo này còn gặp phải những hạn chế khi chỉ có thể nghiên cứu rủi ro tài chính và rủi ro sản phẩm; trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, những rủi ro mà người tiêu dùng có thể gặp phải bao gồm rủi ro quyền riêng tư, rủi ro bảo mật…
Mặt khác, đồng tác giả George Laz ̆ aroiu cùng cộng sự (2020) khi nghiên cứu
“Consumers’ Decision-Making Process on Social Commerce Platforms: Online Trust,
Perceived Risk, and Purchase Intentions” (tạm dịch: Quá trình đưa ra quyết định của người tiêu dùng trên các nền tảng thương mại xã hội: Niềm tin trực tuyến, rủi ro nhận thức và ý định mua hàng) tìm hiểu về vai trò của niềm tin và nhận thức các rủi ro trực tuyến đối với việc định hình quá trình người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng trong thương mại xã hội Mục đích của bài nghiên cứu chủ yếu là đánh giá quá trình đưa ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng; tìm ra những yếu tố quyết định ý định và thái độ mua hàng thương mại xã hội; các tác động của nhận thức rủi ro đối với ý định tham gia mua sắm trực tuyến; niềm tin của người tiêu dùng đối với hành vi mua hàng trên những hệ thống mua sắm trực tuyến Các hướng nghiên cứu sẽ chỉ ra rằng việc sử dụng phương tiện tài chính nào sẽ quyết định hành vi mua hàng bốc đồng của người tiêu dùng trực tuyến và các quyết định, cụ thể là dưới ảnh hưởng của các sản phẩm trực tuyến.
Bài nghiên cứu “Determinants of online review credibility and its impact on consumers’ purchase intention” của đồng tác giả Marc-Julian Thomas và cộng sự
(2019) (tạm dịch: Các yếu tố quyết định độ tin cậy của đánh giá trực tuyến và tác động của nó đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng) nhận thấy người tiêu dùng có xu hướng phụ thuộc vào các bài đánh giá trực tuyến để hình thành quyết định mua hàng, nhưng đồng thời cũng ngày càng bày tỏ sự e ngại đối với độ tin cậy của các bài đánh giá trực tuyến trong những năm gần đây Phát hiện của nhóm nghiên cứu cho thấy rằng các yếu tố dựa trên chất lượng đối số, bao gồm độ chính xác, đầy đủ và số lượng đánh giá trực tuyến, cũng như các tín hiệu ngoại vi, bao gồm chuyên môn của người đánh giá, xếp hạng sản phẩm/dịch vụ và danh tiếng của trang web, đều ảnh hưởng đáng kể đến độ tin cậy của đánh giá trực tuyến, do đó ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng.
Bên cạnh đó, bài nghiên cứu của Trần Văn Đạt với đề tài “The Relationship among Product Risk, Perceived Satisfaction and Purchase Intentions for Online Shopping” (tạm dịch: Mối quan hệ giữa rủi ro sản phẩm, cảm nhận hài lòng và ý định mua hàng đối với mua sắm trực tuyến) kiểm tra mối quan hệ giữa rủi ro sản phẩm, rủi ro tài chính, rủi ro bảo mật, rủi ro quyền riêng tư, sự hài lòng nhận thức và hành vi mua hàng Kết quả cho thấy các yếu tố bao gồm rủi ro sản phẩm, rủi ro tài chính, rủi ro bảo mật và rủi ro quyền riêng tư tác động mạnh mẽ đến cảm nhận tích cực của khách hàng Từ đó, các rủi ro về sản phẩm, rủi ro về quyền riêng tư và cảm nhận riêng của khách hàng cũng tác động trực tiếp đến ý định mua hàng Thông qua bài nghiên cứu, các nhà quản lý cần xem xét rủi ro khi thiết kế các kênh tiếp thị điện tử Ngoài ra, các trang web mua sắm nên tăng cường tính bảo mật cho các giao dịch của họ thông qua việc sử dụng hợp lý các tài nguyên sẵn có và công nghệ thông tin mới.
Nghiên cứu “The effect of web advertising visual design on online purchase intention: An examination across gender” (tạm dịch: Ảnh hưởng của các thiết kế quảng cáo web đến mua hàng trực tuyến ý định: Một cuộc khảo sát về giới tính) của đồng tác giả Abubaker Shaouf, Kevin Lü, Xiaoying Li (2016) đánh giá được hiệu quả của thiết kế hình ảnh quảng cáo trên web ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của khách hàng trong khuôn khổ của một mô hình tích hợp Kết quả của mô hình hồi quy tuyến tính bội cho thấy mặc dù các dấu hiệu trực quan của quảng cáo trực tuyến ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng thông qua quảng cáo và thái độ thương hiệu, nhưng chúng không có tác động trực tiếp đến ý định mua hàng Kết quả bổ sung về vai trò kiểm duyệt của giới tính cho thấy quảng cáo trực tuyến có ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua hàng của người tiêu dùng đối với nhóm nam chứ không phải đối với nhóm nữ Nghiên cứu này góp phần tìm hiểu vai trò của kích thước thị giác trong việc hình thành trực tuyến ý định mua hàng Tuy nhiên, mỗi hành vi thực tế được coi là mục tiêu chính của bất kỳ quảng cáo nào, do đó, xác định tác động của WAVD đối với hành vi thực tế là một con đường cho nghiên cứu trong tương lai.
Bài nghiên cứu “Gen Z Consumers’Online Shopping Motives, Attitude, and
Theo nghiên cứu của Khomson Tunsakul với đề tài "Ý định mua sắm trực tuyến của thế hệ Z tại Thái Lan", chỉ có hai yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến hành vi mua sắm trực tuyến của nhóm đối tượng này: trải nghiệm khách hàng và tính hữu ích Mức độ dễ sử dụng gần như không có tác động do thế hệ Z đã quen thuộc với công nghệ và các nền tảng trực tuyến.
Ngoài ra, tham khảo các nghiên cứu trong nước, đồng tác giả Tạ Văn Thành và Đặng Xuân Sơn (2021) trong bài nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng Thế hệ Z tại Việt Nam” đã chỉ ra các yếu tố bao gồm: nhận thức tính hữu ích, niềm tin, cảm nhận rủi ro, và tâm lý an toàn có ảnh hưởng mạnh mẽ và trực tiếp đến ý định mua sắm trực tuyến của Thế hệ Z Tuy nhiên bởi thời gian thực hiện nghiên cứu còn ngắn, số lượng đại diện của mẫu chưa cao khi lượng mẫu còn thấp, dẫn đến sự tồn đọng sai sót trong quá trình đánh giá và kết luận các yếu tố quyết định hành vi của người tiêu dùng Thế hệ Z tại Việt Nam. Đồng tác giả La Thị Tuyết, Lê Thu Hằng (2021) trong bài báo cáo “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Z Thành phố Hà Nội” đã chỉ ra các yếu tố chính ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ gen Z trong khu vực Hà Nội bao gồm: Nhận thức sự hữu ích,tính dễ sử dụng khi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Z, sự tin tưởng về mua sắm trực tuyến, mong đợi về giá cả, mong đợi về chất lượng và sự trải nghiệm khi mua hàng Nhóm nghiên cứu đã đưa ra các giả thuyết về sự ảnh hưởng của các yếu tố này đối với việc mua hàng trực tuyến của thế hệ gen Z Kết quả chỉ ra rằng, các yếu tố trên có tác động đến hành vi mua hàng trực tuyến của đối tượng gen Z tại Hà Nội Bên cạnh đó, nghiên cứu đã đo lường được phần nào mức ảnh hưởng của các yếu tố tuy nhiên chưa đi sâu vào việc đưa ra các đề xuất thông qua vấn đề này.
Ngoài ra, tham khảo bài nghiên cứu “Xu hướng mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh” của đồng tác giả Nguyễn Phú Quý, Nguyễn
Hồng Đức và Trịnh Thúy Ngân (2012) nhận thấy trong các yếu tố được đề cập đến, có đến 5/6 yếu tố: tính đáp ứng của trang web, sự tin tưởng, tính tiện lợi, chất lượng và giá cả có ảnh hưởng quyết định đến mức độ hài lòng của sinh viên khu vực Thành phố
Khoảng trống nghiên cứu
Từ tổng quan các nghiên cứu trước đây, có thể thấy rằng đề tài về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến đã được nhiều nhóm nghiên cứu thực hiện và không là một chủ đề nghiên cứu mới mẻ Hầu hết các bài nghiên cứu trước đây đều chỉ ra được phần nhiều các yếu tố tác động đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, cũng như nêu bật mức độ ảnh hưởng của từng nhân tố Tuy nhiên, các nghiên cứu trên vẫn chưa đi sâu vào các đối tượng khảo sát là sinh viên Giữa các bài nghiên cứu có một vài điểm chung tương đồng về các giả thuyết và kết quả nghiên cứu, có thể áp dụng được với phạm vi trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh Song, sự khác nhau giữa trình độ phát triển kinh tế xã hội, thói quen tiêu dùng và một vài yếu tố khác là điều khó có thể áp dụng vào Việt Nam Không những thế, sau đại dịchCovid-19 và khủng hoảng kinh tế thế giới, bối cảnh của các nghiên cứu trước đây được cho là không còn phù hợp với bối cảnh xã hội Việt Nam Tại Việt Nam, chính phủ đưa ra các chính sách mới về phòng chống Covid-19 cũng như sự phát triển của các sàn thương mại điện tử như Zalo Shop, Tiktok Shop, Instagram Shop, đã tác động không ít đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, đặc biệt là sinh viên Đây chính là nhóm đối tượng tiếp cận với sự phát triển công nghệ thông tin nhiều hơn các nhóm đối tượng khác Vì vậy, đề tài “Những nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh" mà nhóm nghiên cứu sẽ được xây dựng dựa trên cơ sở kế thừa các nghiên cứu trước đây.Đồng thời, đưa thêm những nhân tố bổ sung thích hợp để có một mô hình phù hợp.Nhóm nghiên cứu mong rằng mô hình đề xuất có thể cung cấp, bổ trợ thêm các thông tin có ích cho hoạt động các doanh nghiệp.
Mục tiêu nghiên cứu và câu hỏi nghiên cứu
Một là, nghiên cứu và xác định được các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Thứ hai, xem xét và đo lường mức độ ảnh hưởng, tác động của những yếu tố đến quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên trên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Thứ ba, đưa ra một số gợi ý về biện pháp cho các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến thu hút sinh viên mua hàng nhiều hơn, đạt được doanh số cao hơn.
Bài nghiên cứu đặt ra những câu hỏi để xác định hướng đi của đề tài như sau:
Thứ nhất, các yếu tố nào tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh?
Thứ hai, mức độ tác động của từng yếu tố đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh là như thế nào?
Thứ ba, để thúc đẩy ý định mua sắm trực tuyến của các sinh viên tại Thành phố
Hồ Chí Minh, các doanh nghiệp trong lĩnh vực kinh doanh cần đề ra những biện pháp và hướng giải quyết như thế nào?
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Đối tượng khảo sát: Chủ yếu thu thập dữ liệu từ các sinh viên một số trường cao đẳng, đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh.
- Về không gian: Nghiên cứu được thực hiện trong phạm vi địa bàn thành phố Hồ Chí Minh vì đây là địa điểm tập trung nhiều giới trẻ và sinh viên Đồng thời, sinh viên và giới trẻ là đối tượng mà nhóm nghiên cứu hướng đến vì nhu cầu sử dụng Internet với mục đích mua sắm trực tuyến của họ là nhiều nhất
- Về thời gian: Dữ liệu thứ cấp được thu thập từ các sinh viên trường đại học, cao đẳng tại Thành phố Hồ Chí Minh từ tháng 30/05/2022 đến tháng 05/06/2023.
Dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu được nhóm sử dụng là các dữ liệu sơ cấp được lấy từ kết quả khảo sát online qua hình thức Google Form từ các sinh viên thuộc nhiều trường đại học trên địa bàn TP.HCM thực hiện khảo sát Nhóm đã chọn ra được 139 mẫu phù hợp với tổng cộng 28 biến quan sát.
Ngoài ra, bài nghiên cứu còn sử dụng những nguồn dữ liệu thứ cấp từ các bài nghiên cứu, các báo cáo, tài liệu, có liên quan.
Phương pháp nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp định lượng để thu thập dữ liệu sơ cấp bằng bảng câu hỏi tự thiết kế và công cụ Google Form Mẫu khảo sát được lựa chọn thuận tiện với kích thước n = 139 Dữ liệu sẽ được xử lý bằng phần mềm Stata 14.0 theo trình tự cụ thể.
● Khám phá, phát hiện, điều chỉnh thang đo bằng nghiên cứu định tính;
● Kiểm định độ phù hợp của thang đo qua việc khám phá hệ số Cronbach's Alpha và phân tích các nhân tố EFA;
● Phân tích hồi quy nhằm kiểm định mức độ tác động của các nhân tố thành phần;
● Tổng hợp kết quả nghiên cứu và đưa ra các đề xuất phù hợp với đề tài nghiên cứu.
Kết cấu của đề tài
Bên cạnh phần danh mục từ viết tắt, danh mục bảng và biểu đồ, danh mục tài liệu tham khảo và phụ lục, đề tài được kết cấu thành phần của năm chương với các nội dung cụ thể như sau:
Chương 1: Giới thiệu đề tài nghiên cứu: Tổng quan về nghiên cứu bao gồm tính cấp thiết của đề tài, câu hỏi, mục tiêu nghiên cứu, tính mới và tính đóng góp của đề tài, phương pháp nghiên cứu và kết cấu đề tài.
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh: Trình bày cơ sở lý thuyết của đề tài, mô hình lý thuyết và tổng quan về các mô hình nghiên cứu trước đây của các tác giả trong và ngoài nước, tìm ra các khoảng trống nghiên cứu làm cơ sở cho việc xây dựng mô hình nghiên cứu đề xuất và phát triển các giả thuyết nghiên cứu.
Chương 3: Mô hình và phương pháp nghiên cứu nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Chương 4: Kết quả nghiên cứu Trình bày, diễn giải các kết quả phân tích số liệu đã thu được từ cuộc khảo sát bao gồm kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha , kết quả thống kê mô tả mẫu khảo sát, phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích hồi quy, phân tích tương quan, phân tích phương sai sai số thay đổi và kiểm định tự tương quan.
Chương 5: Chính sách, biện pháp đề xuất và kết luận Đánh giá, nhận xét các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ ChíMinh.
Từ đó, đề xuất những chính sách cho các nhân tố và kết luận ý nghĩa và hạn chế của nghiên cứu để khắc phục trong các nghiên cứu sau này.
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Cơ sở lý thuyết
1.1 Các khái niệm nghiên cứu:
1.1.1 Ý định mua hàng của người tiêu dùng Ý định mua hàng là một dạng của ý định hành vi Theo Fishbein và Ajzen (1975), ý định hành vi gồm có các yếu tố động cơ Những yếu tố này tác động đến hành vi của mỗi người và phản ánh mức độ sẵn sàng mà người đó sẽ bỏ ra để thực hiện một hành vi nhất định Kotler và Amstrong (2021) cho rằng quyết định mua hàng của người tiêu dùng là kết quả của việc các nhân tố môi trường tác động vào ý thức của người mua và những quyết định mua sắm nhất định của người mua phụ thuộc phần lớn vào các đặc điểm và quá trình quyết định Còn đối với Alam và Rashid (2012) thì ý định mua hàng là một loại quyết định có nghiên cứu các lý do để mua sắm một thương hiệu cụ thể của người tiêu dùng.
Mua sắm trực tuyến là một hành vi của người tiêu dùng trong việc mua sắm hàng hóa Khác với hành vi mua sắm thông thường tại các cửa hàng trực tiếp, siêu thị bán lẻ, các đại lý phân phối, hành vi mua sắm chỉ được thực hiện trên khi có Internet, trên các cửa hàng trực tuyến hoặc website và các giao dịch mua, bán hàng hóa đều nằm trên nền tảng online Haubl và Trifts (2000) đã định nghĩa mua sắm trực tuyến là một giao dịch được thực hiện bởi người tiêu dùng thông qua giao diện trên máy tính, các thiết bị di động bằng cách kết nối với hệ thống internet toàn cầu Nhờ đó người tiêu dùng có thể tương tác với các cửa hàng số hóa của nhà bán lẻ thông qua mạng máy tính mà không cần di chuyển đến cửa hàng Đối với Li và Zang (2002) thì hành vi mua sắm trực tuyến là quá trình mua sản phẩm dịch vụ qua Internet Hành vi mua hàng trực tuyến của người tiêu dùng khác với cách mua sắm truyền thống (Alba vàNee, 1997) Mua hàng trực tuyến đã chinh phục các khách hàng bằng việc mang đến cho người tiêu dùng những lợi ích thiết thực, giúp cho họ cảm nhận được sự thích thú khi mua sắm (Ha và Stoel, 2009) Tóm lại, mua sắm trực tuyến là quá trình mua sản phẩm hay dịch vụ được thực hiện bởi người tiêu dùng ở các cửa hàng thông qua mạng Internet.
1.2 Các mô hình cơ sở
1.2.1 Thuyết nhận thức rủi ro (TPR - Theory of Perceived Risk)
Khi bàn về khái niệm cổ điển về người tiêu dùng hành vi, Bauer (1960) đã đưa ra khái niệm rằng:
“Hành vi của người tiêu dùng liên quan đến rủi ro theo nghĩa là bất kỳ hành động nào của người tiêu dùng sẽ tạo ra những hậu quả mà anh ta không thể lường trước được với bất kỳ điều gì gần như chắc chắn, và ít nhất một số trong số đó có thể gây khó chịu”
Bất kỳ tình huống lựa chọn nào cũng luôn bao hàm hai khía cạnh của rủi ro: khả năng một sự lựa chọn là sai, và sự không chắc chắn về hậu quả nghiêm trọng. Bauer đề xuất thêm rằng không phải toàn bộ rủi ro mà người tiêu dùng xử lý, những phần mà người tiêu dùng đã biết hoặc cảm nhận (Bauer, 1960) Lý thuyết của Bauer như sau: “Tất cả mọi thứ đều bình đẳng, người tiêu dùng sẽ mua những hàng hóa có ít rủi ro nhận thấy nhất đi kèm với họ”.
Trong bài nghiên cứu “Thuyết nhận thức rủi ro và các thành phần của nó — Một mô hình và thử nghiệm thực nghiệm” của Bettman (1973), lượng rủi ro được nhận thức cũng như tầm quan trọng trong quyết định mua hàng, có thể sẽ lớn hơn khi:
+ Có ít thông tin về chủng loại sản phẩm
+ Có ít kinh nghiệm với các nhãn hiệu của một loại sản phẩm
+ Người tiêu dùng ít tự tin khi đánh giá thương hiệu
+ Có sự khác biệt về chất lượng giữa các thương hiệu
+ Việc mua hàng là quan trọng đối với người tiêu dùng.
Nhận thức rủi ro và giảm thiểu rủi ro là những vấn đề nhận được quan tâm nhiều trong thị trường công nghiệp Wilson cho thấy điều này bằng cách kiểm tra phong cách đưa ra quyết định giữa các đại lý mua hàng và các nhà sản xuất trong các ngành công nghiệp khác nhau ở Nam Ontario Hakansson và cộng sự (1982), nhận thấy rằng các liên hệ giữa các cá nhân cho phép trao đổi thông tin đã giúp giảm thiểu một số loại rủi ro mà các bên tham gia hợp đồng nhận thấy.
Kết quả của cuộc khảo sát thí điểm đã thúc đẩy các nhà nghiên cứu tập trung vào tầm quan trọng của bốn rủi ro chính được nhận thức, bao gồm: rủi ro tài chính, rủi ro sức khỏe, rủi ro mối quan hệ và rủi ro công việc.
(1) Tài chính: chất lượng sản phẩm không đáng giá so với tài chính bỏ ra;
(2) Chức năng: sự tiện ích của sản phẩm với từng trường hợp trong cuộc sống hay sản phẩm không thực hiện được chức năng như kỳ vọng;
(3) Thể chất: những cân nhắc liên quan đến sự an toàn trong khi sử dụng sản phẩm;
(4) Xã hội: rủi ro liên quan đến việc sản phẩm có thể đem lại sự bối rối cho người tiêu dùng trước mọi người hoặc nhóm tham chiếu mà người mua thuộc về.
Ngoài ra, các rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến được định nghĩa là các rủi ro như thông tin cá nhân bị mất, bị tiết lộ, trong quá trình thực hiện giao dịch trực tuyến Các loại rủi ro có thể xảy ra bao gồm:
+ Sự an toàn - chứng thực
+ Nhận thức rủi ro toàn bộ về giao dịch
1.2.2 Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action)
Lần đầu tiên được xuất hiện từ cuối thập niên 60 bởi Fishbein & Ajen - TRA (Ajzen & Fishbein, 1980; Fishbein & Ajzen, 1975), lý thuyết về hành động hợp lý ngay sau đó được mở rộng thành Lý thuyết về hành vi có kế hoạch - TPB (Ajzen, 1985
& 1991), là các lý thuyết nhận thức đưa ra một khung khái niệm để hiểu con người.Hành vi trong những ngữ cảnh cụ thể Với mức độ sử dụng rộng rãi, lý thuyết về hành vi có kế hoạch dùng để hỗ trợ dự đoán và giải thích một số hành vi liên quan đến sức khỏe.
Hai yếu tố tác động đến ý định thực hiện hành vi mua hàng của cá nhân có thể là thái độ và chuẩn chủ quan, trong đó:
+ Thái độ: là cảm giác tích cực hoặc tiêu cực liên quan đến việc đạt được một mục tiêu;
+ Chuẩn mực chủ quan: là những đại diện cho nhận thức của các cá nhân liên quan đến khả năng đạt được các mục tiêu đó với sản phẩm.
Hình 1.2.2: Mô hình thuyết hành động hợp lý - TRA
Nguồn: Fishbein, M., & Ajzen, I (1975) Belief, attitude, intention and behavior: An introduction to theory and research Reading, MA: Addison-Wesley.
Ý định của người tiêu dùng quan trọng hơn hành động mua thực tế Việc mua hàng thường dựa trên sở thích và cảm xúc cá nhân hơn là nhu cầu thực tế liên quan đến nhóm người tiêu dùng.
1.2.3 Thuyết hành vi định sẵn TPB (Theory of Planned Behavior)
Thuyết hành vi định sẵn phỏng đoán hành vi con người trong một hoàn cảnh hoặc bối cảnh cụ thể Theo lý thuyết về hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991), hành vi bị ảnh hưởng bởi ý định, được xác định bởi ba yếu tố: thái độ, chuẩn mực chủ quan và nhận thức kiểm soát hành vi Các yếu tố bên ngoài cũng có thể trực tiếp ép buộc hoặc ngăn cản các hành vi, bất kể ý định là gì, tùy thuộc vào mức độ mà một hành vi thực sự được kiểm soát bởi cá nhân và mức độ kiểm soát hành vi được nhận thức là thước đo chính xác của kiểm soát hành vi thực tế Mối quan hệ này được thể hiện bằng đường đứt nét trongHình 1.2.3.
Hình 1.2.3: Mô hình thuyết hành vi định sẵn - TPB
Nguồn: Ajzen, I (1991) The theory of planned behavior Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50, 179–211.
Thuyết hành vi định sẵn TPB bao gồm 6 cấu trúc đại diện chung cho sự kiểm soát thực tế của một người đối với hành vi, bao gồm yếu tố thái độ, ý định hành vi, chuẩn mực chủ quan, các chuẩn mực xã hội, quyền lực nhận thức và nhận thức kiểm soát hành vi, trong đó:
+ Thái độ: là những đánh giá mang phần thuận lợi hoặc không thuận lợi của hành vi quan tâm thông qua việc thực hiện hành vi.
+ Ý định hành vi: là những động cơ thúc đẩy đến một hành vi nhất định trong đó có mối quan hệ tỉ lệ thuận với nhau, khi ý định thực hiện hành vi càng lớn thì hành vi đó sẽ được thực hiện càng nhiều.
+ Chuẩn mực chủ quan bao gồm đến niềm tin cá nhân, từ đó kết cấu thành các quan điểm cá nhân về các hành vi khác nhau.
Xây dựng mô hình nghiên cứu
2.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Dựa trên các tài liệu và nghiên cứu trước đó, mô hình TAM (Technology Acceptance Model) được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu các chủ đề liên quan đến công nghệ Do đó, trong nghiên cứu này, mô hình TAM được sử dụng làm cơ sở lý thuyết để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Ngoài ra, mô hình thái độ và hành vi khách hàng trực tuyến của Nali và Ping Zhang (2002) cũng được áp dụng để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến thái độ tiêu dùng và tác động đến ý định mua hàng của họ.
Qua quá trình so sánh các kết quả từ nghiên cứu trước cùng với việc so sánh,đối chiếu các mô hình Nhóm đã chọn lọc những yếu tố thích hợp với đề tài nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh" và xây dựng mô hình nghiên cứu chính thức được đề xuất:
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Nhóm tác giả đề xuất
Bài nghiên cứu sẽ đưa ra 5 nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh như sau:
2.1.1 Nhận thức tính hữu ích Định nghĩa sự hữu ích được hiểu là “mức độ mà người dùng tin việc sử dụng một hệ thống nào đó sẽ mang đến lợi ích cho bản thân họ”(Davis, 1986) Nhận thức tính hữu ích của mua hàng trực tuyến bao gồm sự tiện ích cũng như có nhiều sự lựa chọn về sản phẩm, dịch vụ và thông tin đa dạng, phong phú Vì vậy, nhận thức được sự hữu ích sẽ góp phần tạo nên ý định sử dụng của người dùng Thực tế cho thấy, các dịch vụ Internet và các trang TMĐT sẽ nhanh chóng trong việc tìm kiếm các sản phẩm và giảm đáng kể công sức và chi phí (Thành và Ơn, 2021) Người dùng có thể tìm kiếm nhiều loại sản phẩm, hàng hóa, các thương hiệu đa dạng trong cùng một thời gian Đây là yếu tố khác biệt hoàn toàn so với hoạt động mua sắm truyền thống (Tunsakul, 2020).
=> Giả thuyết H1: Nhận thức về sự hữu ích có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Sự uy tín của những người bán hàng trực tuyến hoặc trên các trang TMĐT đều có điểm tương đồng như danh tiếng, uy tín của một nhãn hàng, thương hiệu, bao gồm như: biểu tượng, thiết kế, tên và các dấu hiệu giúp người tiêu dùng nhận ra các sản phẩm thuộc về những nhà cung cấp khác nhau Không chỉ gắn liền với các hình ảnh của các doanh nghiệp và nhà cung cấp, sự uy tín còn phụ thuộc vào các bình luận, phê bình, đánh giá về cảm nhận của người tiêu dùng Những nghiên cứu trước đều đưa ra kết quả rằng, sự tin tưởng của khách hàng đối với các trang web mua sắm trực tuyến nếu các doanh nghiệp đó có tiếng tăm, có sự uy tín đối với công chúng (Lin và cộng sự, 2010) Từ đó, nhóm nghiên cứu đề xuất:
=> Giả thuyết H2: Mức độ uy tín của trang TMĐT tác động tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
2.1.3 Nhận thức sự rủi ro
Ngoài lợi ích mà mua sắm trực tuyến mang lại, khách hàng cũng khá quan tâm đến những rủi ro có thể xảy ra về sản phẩm, dịch vụ, vấn đề thanh toán và đổi trả hàng hoá Thêm vào đó, Lin và cộng sự (2010) chỉ ra rằng, nguy cơ mất mát về tiền bạc, không nhận được hàng, giao sai sản phẩm có ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định mua hàng trực tuyến Nhận thức về sự rủi ro gồm có các nhận thức rủi ro liên quan đến các dịch vụ, sản phẩm và những rủi ro có thể xảy ra trong giao dịch trực tuyến (Thuyết nhận thức rủi ro TPR) Nhận thức cao hơn về các rủi ro trực tuyến thường vì lý do không có khả năng theo dõi toàn bộ hành vi của người bán cũng như các mối quan ngại về mức độ bảo mật của mua hàng trực tuyến (Chiu và cộng sự, 2014).
Giả thuyết H3: Cảm nhận mức độ rủi ro có khả năng xảy ra khi mua hàng trực tuyến tác động tiêu cực đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Hầu hết các khách hàng, người tiêu dùng đều quan tâm đến vấn đề giá cả khi mua sắm truyền thống lẫn trực tuyến Đặc biệt đối với các đối tượng là sinh viên chưa có mức thu nhập ổn định hoặc thu nhập hằng tháng không quá dư dả Ngoài ra, người tiêu dùng thường đánh giá chất lượng sản phẩm thông qua giá cả với lý do không thể thấy sản phẩm thực tế khi mua sắm trực tuyến Đồng thời, khách hàng có niềm tin về hoạt động mua sắm trực tuyến giúp họ tiết kiệm tài chính và có thể so sánh giá cả giữa các sản phẩm (Hasslinger et al.,2008).
Giả thuyết H4: Mức độ hài lòng về giá cả ảnh hưởng tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Vũ Huy Thông (2010) định nghĩa nhóm tham khảo là “nhóm người có tác động đến việc hình thành nhận thức, thái độ cũng như hành vi của người tiêu dùng đối với sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu Nhóm tham khảo bao gồm các đối tượng: gia đình, bè bạn, người thân, truyền thông đại chúng, Vì vậy, những ý kiến của nhóm tham khảo sẽ tác động đến niềm tin sử dụng, tiêu dùng qua mua hàng trực tuyến.
=> Giả thuyết H5:Nhóm tham khảo có tác động tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh.
2.2 Xây dựng mô hình nghiên cứu
Nhóm nghiên cứu lựa chọn biến phụ thuộc là ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Có rất nhiều yếu tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh trên địa bàn Thành phố hồ chí Minh Tuy nhiên, trong khuôn khổ phạm vi nghiên cứu có giới hạn, nhóm chúng em lựa chọn và thống nhất áp dụng các nhân tố sau:
+ Nhận thức sự hữu ích mà mua sắm trực tiếp mang lại (HI)
+ Mức độ uy tín của trang thương mại điện tử (UT)
+ Nhận thức sự rủi ro có thể xảy ra khi mua sắm trực tuyến (RR)
+ Giá cả là mức độ sinh viên tin rằng mua sắm trực tuyến giúp họ có lợi về giá(GC)
+ Nhóm tham khảo có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến (TK)
2.3 Mô tả các biến số
BPT Ý định mua sắm trực tuyến
YĐ Kim và cộng sự(2008), Lee và cộng sự (2015)
BĐL Nhận thức tính hữu ích
HI Chong và cộng sự (2012),
Nhuong Bui và cộng sự (2020)
BĐL Mức độ uy tín UT Lin và cộng sự (2010), Alanwan và cộng sự (2017)
BĐL Mức độ rủi ro RR Lin và cộng sự (2010), Chiu và cộng sự (2014), Hsu và cộng sự (2013)
BĐL Giá cả GC Hasslinger et al (2008),
BĐL Nhóm tham khảo TK Joel Person và Jonas Berndtsson
Bảng 2.3: Mô tả các biến số
2.4 Thiết lập dạng hàm nghiên cứu
Trong kinh tế lượng, khi xét đến mô hình hồi quy, ta có biến phụ thuộc là biến
YĐ và các biến độc lập bao gồm HI, UT, RR, GC, TK Từ đó, ta có mô hình hồi quy kinh tế như sau:
YĐ = β 0 + β1HI + β2UT + β3RR + β4GC + β5TK + Ui
Trong đó, các tham số hồi quy có ý nghĩa: β0: Tham số chặn β1: Mức thay đổi Ý định mua sắm trực tuyến dựa trên Nhận thức sự hữu ích β2: Mức thay đổi Ý định mua sắm trực tuyến dựa trên Mức độ uy tín β3: Mức thay đổi Ý định mua sắm trực tuyến dựa trên Mức độ rủi ro β4: Mức thay đổi Ý định mua sắm trực tuyến dựa trên Giá cả β5: Mức thay đổi Ý định mua sắm trực tuyến dựa trên Nhóm tham khảo
Ui: Sai số ngẫu nhiên
Thu thập dữ liệu
Bảng 3.1 Thang đo Nhận thức tính hữu ích
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
HI1 Tôi tin rằng mua sắm trực tuyến giúp tìm kiếm thông tin chi tiết về sản phẩm một cách dễ dàng
Venkatesh và Davis (2000), Giao và Trà (2021)
HI2 Tôi có sự lựa chọn đa dạng trong cách thức thanh toán
Nhuong Bui và cộng sự (2020)
HI3 Tôi tiết kiệm thời gian hơn khi mua hàng trực tuyến
HI4 Tôi tin rằng có đa dạng các loại sản phẩm khi mua sắm trực tuyến
HI5 Tôi tin rằng mua sắm trực tuyến có nhiều ưu đãi Thành và Ơn (2021) và các dịch vụ khuyến mãi thu hút hơn
HI6 Tôi không cần phải di chuyển đến nơi bán khi mua sắm trực tuyến
Bảng 3.2 Thang đo Mức độ uy tín
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
UT1 Tôi cho rằng sản phẩm uy tín khi sản phẩm có bộ nhận diện thương hiệu
UT2 Tôi cho rằng mức độ uy tín của các sản phẩm phụ thuộc vào nền tảng TMĐT
UT3 Tôi cho rằng TMĐT là đáng tin cậy vì các giao dịch thực hiện đúng cam kết
Lin và cộng sự (2010); Ansari và cộng sự (2011)
UT4 Tôi đặt sự tin tưởng vào các trang TMĐT lớn có yếu tố nước ngoài (Lazada, Shopee, ) khi mua hàng trực tuyến
Lin và cộng sự (2010); Ansari và cộng sự (2011)
UT5 Tôi tin tưởng các sản phẩm và thông tin mà trang
Lin và cộng sự (2010); Ansari và cộng sự (2011)
Bảng 3.3 Thang đo Nhận thức rủi ro
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
RR1 Tôi e ngại nếu sản phẩm được giao không đúng yêu cầu về thời gian lẫn hình thức
RR2 Mua hàng trực tuyến có khả năng gây thiệt hại về tài chính (rủi ro khi thanh toán thông qua ví điện tử, ngân hàng trực tuyến, thẻ tín dụng )
RR3 Mua hàng trực tuyến rất ít cơ hội kiểm tra sản phẩm trước khi thanh toán và nhận hàng
RR4 Tôi e ngại vấn đề trả hàng và hoàn tiền sẽ khó khăn
RR5 Mua hàng trực tuyến có thể gây rủi ro, ảnh hưởng đến quá trình mua sắm khi phần mềm CNTT bị lỗi hoặc ngưng để bảo trì
Bảng 3.4 Thang đo về Giá cả
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
GC1 Dễ dàng so sánh giá cả giữa các sản phẩm, dịch vụ khi mua hàng trực tuyến
GC2 Giá cả của sản phẩm là quan trọng khi mua hàng trực tuyến
GC3 Tôi không cần tốn chi phí đi lại để xem hàng khi sử dụng dịch vụ mua sắm trực tuyến
GC4 Giá cả của sản phẩm khi mua trực tuyến rẻ hơn khi mua trực tiếp tại các cửa hàng
Bảng 3.5 Thang đo về Nhóm tham khảo
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
TK1 Sự đánh giá và quảng bá của các KOL hoặc youtuber tác động đến ý định mua hàng của tôi
TK2 Tôi được người thân, gia đình, bạn bè gợi ý và khuyến khích mua hàng trực tuyến
TK3 Các bài đánh giá về sản phẩm tác động đến ý định mua hàng trực tuyến của tôi
Joel Person và Jonas Berndtsson (2015)
TK4 Thái độ phản hồi của nhà bán hàng và những ý kiến bình luận khác của khách hàng tác động đến ý định mua sắm của tôi
TK5 Số lượng người theo dõi tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của tôi
Joel Person và Jonas Berndtsson (2015)
Bảng 3.6 Thang đo Ý định mua sắm trực tuyến
Kí hiệu Biến quan sát Nguồn tham khảo
YĐ1 Tôi sẽ giới thiệu người thân, gia đình, bạn bè và Kim và cộng đăng thông tin về việc tham gia mua hàng trực tuyến lên trang mạng xã hội của tôi sự(2008)
YĐ2 Tôi sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến trong tương lai Gardner và cộng sự
YĐ3 Tôi sẽ đưa ra các đánh giá về sản phẩm sau khi mua sắm trực tuyến
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cách thức tiến hành
Nhóm tiến hành phân tích dữ liệu theo trình tự các bước:
-Bước 1: Chuẩn bị thông tin:
+ Thu thập câu trả lời qua form khảo sát;
+ Lọc và mã hóa, kiểm tra tính chính xác của những thông tin cần thiết trong bảng trả lời trong file Excel;
+ Nhập và phân tích dữ liệu bằng phần mềm Stata 14.0.
-Bước 2: Tiến hành phân tích thống kê dữ liệu thu thập được.
- Bước 3: Đánh giá độ tin cậy: tiến hành đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng phân tích Cronbach’s Alpha.
-Bước 4:Phân tích nhân tố khám phá: phân tích thang đo bằng phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis).
-Bước 5: Phân tích hồi quy đa biến: Với độ tin cậy 95%, nhóm thực hiện phân tích hồi quy đa biến và kiểm định các giả thuyết của mô hình.
-Bước 6: Đọc kết quả và đề xuất các biện pháp phù hợp.
Phương pháp chọn mẫu
Theo Hair et al (2006), kích thước mẫu tối thiểu để thực hiện phân tích nhân tố khám phá là 50, tốt hơn là 100 Số quan sát có thể hiểu là số phiếu khảo sát hợp lệ cần thiết, trong khi biến đo lường là một câu hỏi đo lường trong bảng khảo sát.
Theo Tabachnick và Fidell (2007), kích thước mẫu cho mô hình hồi quy đa biến được tính theo công thức N ≥ 50 +8p Trong đó N là kích thước mẫu, p là số biến độc lập đưa vào mô hình hồi quy Vậy mô hình hồi quy của nhóm nghiên cứu có 5 biến độc lập thì cỡ mẫu tối thiểu là 50 + 5*8 là 90 mẫu.
Dựa trên 2 cơ sở này, nhóm nghiên cứu sẽ tiến hành phát ra khoảng 139 bảng hỏi, sau đó thu thập lại để thực hiện xử lý số liệu.
Phương pháp lựa chọn mẫu được nhóm nghiên cứu sử dụng là chọn mẫu thuận tiện để phù hợp với phạm vi nghiên cứu rộng, khó xác định tổng thể Hơn nữa, phương pháp này cũng phù hợp với nguồn nhân lực của nhóm.
Phương pháp phân tích dữ liệu
3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha Để đánh giá độ tin cậy và giá trị của thang đo, nhóm tác giả đã dùng phương pháp Cronbach’s Alpha Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là thước đo tính nhất quán bên trong, nghĩa là một nhóm các mục có liên quan chặt chẽ như thế nào với nhau Khi đưa ra một biến quan sát nào đó thuộc về một biên độc lập, hệ số Cronbach’s Alpha sẽ đánh giá mức độ phù hợp từ đó cho ta biết được các biến đo lường có liên kết với nhau hay tác động đến biến độc lập hay không.
Theo Nunnally (1978), nếu một biến đo lường có hệ số tương quan biến tổng(Corrected Item - Total Correlation) lớn hơn hoặc bằng 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu.Còn với Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) cho rằng: “Nhiều nhà nghiên cứu đồng ý rằng giá trị này từ 0.8 trở lên đến gần 1 thì thang đo lường là tốt, từ0.7 đến 0.8 là sử dụng được” Vì thế, sau khi có hệ số tin cậy, ta nên sử dụng các thành phần thang đo có hệ số lớn hơn 0.6.
3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Khi muốn kiểm định một giả thuyết khoa học, chúng ta không chỉ cần đánh giá độ tin cậy của thang đo (phân tích Cronbach’s Alpha) mà còn phải đánh giá giá trị của thang đo (EFA) Phân tích nhân tố khám phá EFA là một phương pháp phân tích định lượng để thu gọn một tập hợp gồm nhiều biến đo lường phụ thuộc lẫn nhau thành một tập hợp biến ít hơn gọi là các yếu tố Điều này giúp chúng có ý nghĩa hơn nhưng vẫn chứa được phần lớn các nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair et al., 2009). Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA dùng trong trường hợp khi mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm ẩn không được chắc chắn Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả sẽ dùng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA để xây dựng và kiểm định các nhóm yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
Phân tích hồi quy là một tập hợp các phương pháp thống kê được sử dụng để ước tính mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập. Phương pháp hồi quy có thể được sử dụng để đánh giá mức độ của mối quan hệ giữa các biến và mô hình hóa các mối quan hệ giữa chúng trong tương lai Trong nghiên cứu này, nhóm sẽ sử dụng mô hình hồi quy tuyến tính đa biến để ước tính mối quan hệ của các yếu tố đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh.
3.4 Phân tích tương quan (Kiểm tra đa cộng tuyến)
Hệ số tương quan cho ta biết mối tương quan giữa các biến Việc kiểm tra mối tương quan tuyến tính giữa các biến phụ thuộc với các biến độc lập giúp sớm nhận diện vấn đề đa cộng tuyến khi các biến độc lập cũng có tương quan mạnh với nhau Hệ số tương quan (r) là chỉ số thống kê đo lường mối liên hệ tương quan giữa hai biến số.
Hệ số tương quan có giá trị từ -1 đến 1 Nếu hệ số tương quan bằng 0 (hoặc gần bằng 0) có nghĩa là 2 biến số không có liên hệ (hoặc liên hệ rất ít) với nhau, ngược lại nếu hệ số tương quan bằng -1 hay 1 có nghĩa là 2 biến số có một mối liên hệ tuyệt đối Nếu giá trị hệ số tương quan giữa 2 biến X và Y là âm (r0) có nghĩa là khi
X tăng thì Y tăng và khi X giảm Y cũng giảm theo.
Khi ước lượng bằng phương pháp OLS để đạt ước lượng tốt nhất phải đảm bảo giữa các biến độc lập không có sự tương quan, vì vậy ta phải kiểm tra hệ số tương quan giữa các biến độc lập đó Nếu các biến độc lập với nhau lại có tương quan chặt chẽ thì phải lưu ý tới vấn đề đa cộng tuyến và tìm cách khắc phục, sửa chữa nó Bên cạnh đó, sự tương quan chặt chẽ giữa biến phụ thuộc với các biến độc lập là rất cần thiết Vì thế, trong bước phân tích tương quan nếu thấy biến độc lập nào không tương quan với biến phụ thuộc thì ta cần loại bỏ khỏi mô hình Thực hiện hồi quy phụ sau đó thực hiện kiểm định F để kiểm tra xem có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình không.
3.5 Kiểm định phương sai thay đổi
- Giả thuyết của mô hình là phương sai sai số không đổi Do đó, để phương pháp ước lượng OLS có hiệu quả và ước lượng tốt nhất phải kiểm tra đảm bảo phương sai sai số không đổi, nếu không phải tìm cách để khắc phục.
- Có các phương pháp kiểm định như phương pháp kiểm định Park, kiểm định
Glejser, kiểm định White, kiểm định Goldfeld-Quandt, kiểm định Breusch-Pagan.
Mô hình của nhóm sử dụng phương pháp kiểm định hiệu quả và phổ biến đó là kiểm định Breusch - Pagan với các bước như sau:
Bước 1:Đặt giả thuyết với:
● H0: mô hình không xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
● H1: mô hình xảy ra hiện tượng phương sai sai số thay đổi
Bước 2: Kiểm định Breusch - Pagan trong Stata với câu lệnh:estat hettest.
Bước 3: Tiếp theo chạy mô hình hồi quy tuyến tính
Cách đọc kết quả như sau:
● p.value >5% (Giá trị Prob được kỳ vọng sẽ đạt được Prob > chi2 lớn hơn mức ý nghĩa 5%), lúc đó phương sai đồng nhất, tức là phương sai không đổi.
● Ngược lại, nếu p-value < 5% thì chấp nhận giải thiết H1: phương sai không đồng nhất, nghĩa là phương sai thay đổi và phải đưa ra hướng khắc phục.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thông tin mẫu
Sau 6 ngày thu thập mẫu từ các sinh viên đến từ nhiều trường đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, nhóm tiến hành nghiên cứu với mẫu bằng 139 từ kết quả của việc khảo sát 139 đối tượng sinh viên khác nhau Kết quả khảo sát trên được nhóm đưa vào Excel và sử dụng phần mềm Stata 14.0 với mục đích tiến hành nghiên cứu định lượng.
1.1 Tỷ lệ các thông tin chung của các đối tượng khảo sát
Kết quả khảo sát từ 139 mẫu cho thấy đa số người tham gia là nữ giới (59,8%), nam giới (36,8%) và nhóm khác (3,4%) Về cấp bậc đào tạo, sinh viên năm 2 chiếm tỷ lệ cao nhất (35%), tiếp theo là sinh viên năm 3 (26,7%), sinh viên năm 1 (24,4%) và sinh viên năm 4 (13,9%) Người tham gia đến từ nhiều trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh, trong đó nổi bật là Trường Đại học Ngoại thương Cơ sở II (FTU2), Trường Đại học Kinh tế (UEH), Trường Đại học Kinh tế - Luật (UEL) và Trường Đại học Ngân hàng (HUB).
Từ kết quả khảo sát cho thấy đa số các sinh viên có mức thu nhập hằng tháng từ
5 triệu đến 10 triệu (chiếm 26.2%) Theo sau đó là mức thu nhập từ 3 triệu đến 5 triệu (chiếm 25.9%), dưới 3 triệu (chiếm 16.2%), 10 triệu đến 15 triệu (chiếm 19.6%), 15 triệu đến 20 triệu (chiếm 9.3%) và trên 20 triệu (chiếm 2.8%).
1.3 Tỷ lệ nhận biết các nền tảng bán hàng trực tuyến phổ biến tại Việt Nam
Qua 139 kết quả khảo sát từ hầu hết các sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, nhóm nhận thấy trang web bán hàng trực tuyến được nhiều sinh viên biết đến là Shopee chiếm 39.9% Theo sau đó là Lazada chiếm 23.7%, Tiki chiếm tỷ lệ 20.6% và Sendo chiếm 10.9% cùng với một số nền tảng khác (5%).
1.4 Tần suất của việc mua sắm trực tuyến
Tần suất mua 2 lần/tháng chiếm tỷ lệ cao nhất (33%), theo sau đó là tần suất mua 1 lần/tháng chiếm 26.8% xếp thứ hai, mua 3 lần/tháng xếp vị trí thứ ba (21.2%), trên 3 lần/tháng chiếm tỷ lệ cao thứ tư (13.4%) và còn lại 5.6% chưa bao giờ mua.
Đánh giá độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s alpha
Yếu tố “Nhận thức tính hữu ích của (HI)”: nhóm chạy kiểm định 5 biến đo lường “Hữu ích (HI)" bằng phần mềm STATA 14.0 đưa ra kết quả như sau:
Bảng 2.1: Cronbach’s Alpha của yếu tố Hữu ích
Từ Bảng 2.1, nhóm nhận thấy yếu tố Hữu ích (HI) với hệ số Cronbach’s Alpha là 0.8981, tất cả biến quan sát đều có hệ số Alpha từ 0.6 trở lên và có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0.3 nên đều đạt yêu cầu Vì vậy, nhóm nghiên cứu không loại bỏ biến quan sát nào trong yếu tố Hữu ích (HI) vì có các hệ số thang đo trên mức cho phép.
Yếu tố “Mức độ uy tín (UT)”, nhóm nghiên cứu đưa ra kết quả kiểm định thang đo như sau:
Bảng 2.2: Cronbach’s Alpha của yếu tố Mức độ Uy tín
Bảng 2.2 cho thấy yếu tố Mức độ uy tín (UT) có hệ số Cronbach’s Alpha là0.8777 và tất cả biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng đạt yêu cầu Vậy nhóm không loại biến nào trong yếu tố Mức độ Uy tín (UT) trong quá trình xử lý.
Tương tự, với yếu tố “Mức độ rủi ro (RR)” với 5 biến quan sát đưa ra kết quả kiểm định như sau:
Bảng 2.3: Cronbach’s Alpha của yếu tố Mức độ rủi ro
Yếu tố Mức độ rủi ro (RR) có hệ số Cronbach’s Alpha là 0.8038 đồng thời các biến quan sát đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn chuẩn 0.3 nên không loại bỏ biến nào.
Tương tự, nhóm nghiên cứu đưa ra các bảng kết quả xử lý số liệu như sau:
Bảng 2.4: Cronbach’s Alpha của yếu tố Giá cả
Bảng 2.5: Cronbach’s Alpha của yếu tố Tham khảo
Bảng 2.6: Cronbach’s Alpha của yếu tố Quyết định
Kết quả kiểm định cho thấy các yếu tố quan sát của biến độc lập và biến phụ thuộc đề xuất đều có hệ số Alpha lớn hơn 0,6, đáp ứng điều kiện thực hiện hồi quy có ý nghĩa Vì vậy, các nhà nghiên cứu đã quyết định giữ lại tất cả các yếu tố quan sát trong quá trình xử lý.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Với mục đích phân tích EFA một cách chính xác và ít gây sai lệch nhất có thể, nhóm nghiên cứu đã phân chia thành 2 kiểu phân tích: phân tích EFA cho biến độc lập và phân tích EFA cho biến phụ thuộc Mỗi kiểu phân tích này tập trung vào các đặc điểm riêng của từng loại biến, giúp đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả phân tích.
3.1 Phân tích nhân tố EFA cho biến độc lập
Nhóm thực hiện kiểm định trên phần mềm STATA 14.0 và có được kết quả như sau:
Trị số KMO càng lớn có nghĩa phân tích yếu tố càng phù hợp Vì vậy,0,5≤0,8549≤1 thỏa mãn điều kiện yêu cầu Thêm vào đó, kiểm định Bartlett có Sig 0.000 < 0.05 cho thấy phân tích nhân tố được chấp nhận và phù hợp với tập dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.1.1: Bảng kiểm định Bartlett
Từ Bảng 3.1.1, cho thấy Factor 5 có giá trị Eigenvalue nhỏ nhất và lớn hơn 1 nên có 5 nhân tố được tạo thành Đồng thời, bảng kiểm định có tổng phương sai trích là 0,6742≥0,5, thỏa mãn yêu cầu của kiểm định EFA Vì vậy, điều này cũng cho biết được 67,42% sự biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 5 biến này Kết quả trên cho thấy nhóm đủ điều kiện đưa dữ liệu tiếp tục phân tích mô hình hồi quy tuyến tính.
Bảng 3.1.2: Bảng ma trận xoay nhân tố
Bảng 3.1.2 trên cho thấy 25 biến quan sát được gom thành 5 nhân tố từ kết quả ma trận xoay và tất cả các biến quan sát đều có hệ số tải nhân tố Factor Loading lớn hơn 0.5 Như vậy, 25 biến quan sát này đều đảm bảo tiêu chuẩn phân tích khám phá nhân tố EFA và không cần phải loại bất kỳ thêm biến quan sát nào.
3.2 Phân tích nhân tố EFA cho biến phụ thuộc
Hình 3.2.1: Kết quả phân tính KMO
Xét hệ số KMO với giá trị 0,5 ≤ KMO = 0,7112 ≤ 1 và kiểm định Bartlett với Sig = 0,000 < 0,05, kết quả thu được cho thấy phân tích nhân tố là hợp lệ và phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.
Bảng 3.2.2: Bảng kiểm định Bartlett
- Eigenvalue = 2.1502 > 1 đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố thì nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất;
- Tổng phương sai trích = 71.67% cho thấy có 71.67% biến thiên của dữ liệu được giải thích bởi 1 nhân tố được rút ra;
- Ba biến phụ thuộc được đưa vào phân tích EFA được trích thành 1 nhân tố và tất cả các biến liên quan đều có hệ số tải nhân tố > 0.5.
Bảng 3.2.3: Kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc
Ước lượng tham số - Mô hình hồi quy gốc
Hình 4.1 Kết quả ước lượng tham số lần 1
Nhóm nghiên cứu dùng phần mềm STATA 14.0 để ước lượng các tham số cho mô hình hồi quy tuyến tính với mô hình hồi quy ban đầu gồm tất cả 6 biến (gồm 1 biến phụ thuộc và 5 biến độc lập) có trong mô hình nghiên cứu đã được đề nghị đưa vào mô hình ở chương II Từ đó, đưa ra kết quả ước lượng tham số lần 1 như sau:
- Biến độc lập Mức độ rủi ro (RR) với giá trị p=0.480 lớn nhất so với các biến độc lập khác và lớn hơn alpha=0.05 nên nhóm nghiên cứu quyết định loại biến này ra khỏi mô hình.
- Nói cách khác, vấn đề Mức độ rủi ro không ảnh hưởng nhiều khi đề cập tới ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.
Hình 4.2 Kết quả ước lượng tham số lần 2
Sau khi đã loại bỏ biến RR ra khỏi mô hình, nhóm nghiên cứu tiếp tục chạy mô hình hồi quy lần 2 Kết quả thu được với 4 biến độc lập là Nhận thức tính hữu ích (HI), Mức độ Uy tín (UT), Giá cả (GC), Nhóm tham khảo (TK) đều cho thấy giá trị p nhỏ hơn 0.5 trong lần hồi quy thứ nhất và trong mô hình hồi quy thứ 2 Do đó, cả 4 biến
HI, UT, GC, TK đều có ý nghĩa đối với mô hình.
Kết luận: Mô hình hồi quy xác định các nhân tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh trước khi qua kiểm định là một mô hình gồm 4 biến độc lập sau: HI (Nhận thức tính hữu ích), UT (Mức độ uy tín), GC (Giá cả) và TK (Nhóm tham khảo) có tác động đến biến phụ thuộc QĐ (Quyết định mua sắm trực tuyến) với mức ý nghĩa 5% Mô hình có hệ số xác định R bình phương là 0.7392 và R bình phương hiệu chỉnh là 0.7315 Từ đó có thể thấy rằng
4 biến độc lập trong mô hình đã giải thích được khoảng 73,92% sự biến đổi của biến phụ thuộc, và còn khoảng 26.08% là do các yếu tố khác chưa được đưa vào trong mô hình.
Phương trình hồi quy gốc được trình bày như sau:
YĐ= -0.2982 +0.1203HI +0.2185UT +0.3280GC +0.3330TK +ei
Giải thích ý nghĩa các hệ số hồi quy:
Khi các yếu tố hữu ích, uy tín, giá cả và nhóm tham khảo không có ảnh hưởng (HI=UT=GC=TK=0), ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh là -0.2982, cho thấy ở mức ban đầu, không có yếu tố nào tác động, nên ý định mua sắm trực tuyến ở mức thấp.
*Beta2 =0.1203, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhận thức tính hữu ích của mua sắm trực tuyến của sinh viên tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên sẽ tăng lên 0.1203 đơn vị.
*Beta3 =0.2185, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhận thức mức độ uy tín của việc mua sắm trực tuyến tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên sẽ tăng lên 0.2185 đơn vị.
*Beta4 =0.3280, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi mức độ hài lòng về giá cả khi mua sắm trực tuyến tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên sẽ tăng lên 0.3280 đơn vị.
*Beta5 =0.3330, trong điều kiện các yếu tố khác không thay đổi, khi nhận thức tác động tích cực của nhóm tham khảo tăng lên 1 đơn vị thì ý định về việc mua sắm trực tuyến của sinh viên sẽ tăng lên 0.3330 đơn vị.
Kiểm định mô hình
5.1 Kiểm tra độ phù hợp của mô hình Để kiểm tra độ phù hợp của mô hình, nhóm sử dụng kiểm định F Đầu tiên, nhóm tiến hành đặt giả thuyết: H0: R bình phương = 0, H1: R bình phương khác 0, với mức ý nghĩa 5% ( tức là độ tin cậy 95%) Nhóm cần kiểm định giả thuyết trên để đưa ra kết luận về sự phù hợp của mô hình.
Để tính giá trị F0 (thống kê F), sử dụng công thức: F0=(R bình phương*(n-k))/((1-R bình phương)*(k-1)) Hoặc có thể lấy trực tiếp số liệu từ việc chạy mô hình hồi quy bằng phần mềm STATA 14.0 bên trên nhóm thu được F0.97.
Theo phương pháp kiểm định F, chỉ số F(F-statistic) của mô hình sẽ được so sánh với giá trị F trong bảng phân phối F Nếu F lớn hơn giá trị F được tra, ta bác bỏ giả thiết H0 và kết luận mô hình có ý nghĩa, ngược lại ta chấp nhận giả thiết mô hình không phù hợp và tiến hành xây dựng mô hình mới.
Tra bảng phân phối F với bậc tự do ở tử số là 4 và bậc tự do ở mẫu số là 134 (mô hình được xây dựng trên 139 quan sát) với mức ý nghĩa α = 5%, nhóm nghiên cứu được giá trị F(4,134) = 2.37 Do đó F-statistic của mô hình (với giá trị là 94.97) lớn hơn F(4,134) Vì thế, ta bác bỏ giả thiết H0 và kết luận mô hình phù hợp với độ tin cậy 95%.
5.2 Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến Để xem xét liệu mô hình trên có bị hiện tượng tự tương quan, nhóm tiến hành xây dựng ma trận hệ số tương quan cho các biến HI, UT, GC, TK bằng phần mềm STATA 14.0 Ta có được kết quả như sau:
Hình 5.2.1: Ma trận hệ số tương quan
Sau khi chạy trên phần mềm STATA 14.0, ta thu được ma trận hệ số tương quan Nhóm nhận thấy hệ số tương quan cặp giữa 2 biến không có kết quả nào lớn hơn0.8 Vì vậy, có thể đưa ra kết luận không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa 2 biến.
Kiểm định phương sai thay đổi
Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp Kiểm định Breusch-Pagan để kiểm tra xem liệu mô hình có xảy ra hiện tượng phương sai thay đổi hay không.
Nhóm thu được kết quả ở hình sau:
Hình 6.1: Kết quả kiểm định Breusch-Pagan Đặt giả thuyết cho kiểm định trên:
H0: Không có hiện tượng phương sai thay đổi
H1: Có hiện tượng phương sai thay đổi với mức ý nghĩa alpha=5%.
Từ giá trị p = 0,4481 và mức ý nghĩa 5%, có thể thấy không bác bỏ được giả thuyết H0 Do đó, nhóm chấp nhận H0 và kết luận rằng
Kết luận: Không có hiện tượng phương sai sai số thay đổi trong mô hình.
Kiểm định tự tương quan
Vì lý do bộ số liệu của mô hình sử dụng là bộ dữ liệu chéo trong khi hiện tượng tự tương quan thường xuất hiện trong bộ số liệu chuỗi thời gian Vì thế, nhóm quyết định không cần kiểm định tự tương quan, nói cách khác trong mô hình không có hiện tượng tự tương quan.
Kết luận mô hình hồi quy cuối cùng
Ta có phương trình hồi quy cuối cùng:
QĐ= -0.2982 +0.1203HI +0.2185UT +0.3280GC +0.3330TK +ei
Phương trình hồi quy cuối cùng có R bình phương=0,7392 cho thấy 4 biến độc lập của nó giải thích được 73.92% sự thay đổi của biến phụ thuộc, 26.08% còn lại do các yếu tố chưa được đưa vào mô hình giải thích.
Dựa vào mô hình hồi quy, ta có thể phân tích tác động của các nhân tố đối với quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh cũng như thực tiễn các yếu tố đó thời gian qua như sau:
Nhận thức tính hữu ích (HI) có ảnh hưởng thuận chiều và mạnh mẽ thứ tư trong số bốn nhân tố Cụ thể, khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhận thức tính hữu ích tăng 1 đơn vị, quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh sẽ tăng 0,1203 đơn vị Điều này hợp lý vì sinh viên, là đối tượng người tiêu dùng, quan tâm đến những lợi ích của việc mua sắm trực tuyến, bao gồm sự đa dạng về phương thức thanh toán, tiết kiệm thời gian và các ưu đãi, khuyến mãi Đây là những yếu tố được thế hệ Z, đặc biệt là sinh viên, quan tâm nhất.
- Biến Mức độ uy tín (UT) là yếu tố tác động cùng chiều và mạnh thứ 3 Thông qua mô hình hồi quy, cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi mức độ uy tín của các trang nền tảng thương mại điện tử tăng lên 1 đơn vị thì ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh tăng lên 0.2185 đơn vị. Khi trang web thương mại điện tự cam kết các đảm bảo về dịch vụ của mình khiến cho người tiêu dùng tin tưởng, đặc biệt là sinh viên thì việc quyết định mua hàng gia tăng hoàn toàn phù hợp Đây cũng chính là một thông tin chủ chốt để cho các nền tảng thương mại điện tử phát triển các sản phẩm của họ.
- Biến Giá cả (GC) là một trong các yếu tố tác động mạnh đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, đặc biệt là sinh viên Có thể thấy nhóm đối tượng này không có thu nhập cao phần lớn phụ thuộc vào chu cấp của người thân, gia đình Vì thế, trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, khi mức độ nhận thức giá cả khi mua sắm trực tuyến có tác động tích cực tăng lên 1 đơn vị thì quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên tăng 0.3280 đơn vị.
- Biến Nhóm tham khảo (TK) là yếu tố tác động cùng chiều và mạnh nhất trong số các yếu tố Thông qua mô hình hồi quy, cho thấy trong điều kiện các yếu tố khác không đổi, yếu tố nhóm đối tượng tham khảo tăng 1 đơn vị thì ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh sẽ tăng 0.3330 đơn vị Điều này là hoàn toàn hợp lý và thuyết phục khi xét nhóm đối tượng là sinh viên, những người hầu hết thuộc thế hệ gen Z Đây là nhóm đối tượng nắm bắt nhanh chóng những kiến thức công nghệ, truyền thông mạng cũng như mối quan tâm đến người nổi tiếng, thần tượng Với sự phát triển của việc quảng cáo thông qua các nền tảng trực tuyến và hiệu ứng truyền miệng của các người nổi tiếng, ý kiến của nhóm đối tượng tham khảo tác động tích cực và cùng chiều đến ý định mua sắm một sản phẩm là điều tất nhiên đối với đối tượng sinh viên.
Tổng kết chương 4
Với cỡ mẫu 139 gồm 25 biến quan sát độc lập và 3 biến quan sát phụ thuộc, nhóm nghiên cứu giữ lại 20 biến quan sát độc lập ứng với 4 nhân tố: Nhận thức tính hữu ích, Mức độ uy tín, Giá cả và Nhóm tham khảo Kết quả nghiên cứu được trình bày ở trên đưa ra kết luận cả 4 nhân tố trên đều tác động cùng chiều và tích cực đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh
Thông qua các kiểm định giả thuyết nghiên cứu, kiểm định mô hình nhóm đưa ra kết luận rằng mô hình nhóm đề xuất ở chương 2 của bài nghiên cứu phù hợp với đề tài nghiên cứu.
CHÍNH SÁCH ĐỀ XUẤT VÀ KẾT LUẬN
Kết luận
Bằng phương pháp thu thập dữ liệu từ bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến qua nền tảng Google Form với đối tượng là các sinh viên từ nhiều trường đại học trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, gồm 28 biến quan sát độc lập, nhóm thu được 139 bảng trả lời phù hợp để đưa vào phân tích Qua các bước kiểm định thang đo, phân tích hồi quy và kiểm định giả thuyết nghiên cứu của phương pháp hồi quy đa biến bằng phần mềmSTATA 14.0 Kết quả cho thấy có 4 nhân tố tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh, đó là: Nhận thức tính hữu ích,Mức độ uy tín, Giá cả và Nhóm tham khảo Từ đó, nhóm nghiên cứu đưa ra một số đề xuất về các biện pháp mang tính thực tế và khả thi nhằm mục đích có thể hỗ trợ phần nào các doanh nghiệp chuyên kinh doanh qua nền tảng mạng xã hội trực tuyến hiệu quả hơn Đồng thời, nhóm mong rằng các biện pháp đề xuất sẽ mang đến hiệu quả tích cực trong quá trình đáp ứng yêu cầu khách hàng cũng như tạo dựng niềm tin vững chắc cho thương hiệu và giảm thiểu một số nhân tố tác động tiêu cực.
Đề xuất một số giải pháp
2.1 Thúc đẩy các nhân tố có tác động tích cực
- Các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến cần chú trọng đầu tư vào việc quảng cáo, truyền thông trên mạng xã hội, đặc biệt thông qua những người nổi tiếng để tận dụng sức hút của họ tăng độ nhận diện, độ uy tín cho thương hiệu từ đó bán được nhiều hàng hóa hơn.
Để tiếp cận hiệu quả đối tượng khách hàng là học sinh, sinh viên, các doanh nghiệp cần theo dõi chặt chẽ xu hướng của giới trẻ, cập nhật những sản phẩm hợp thời trang Ngoài ra, điều chỉnh giá cả cạnh tranh và cung cấp nhiều lựa chọn sản phẩm sẽ giúp thu hút và giữ chân khách hàng Chiến lược này tạo ra lợi thế cạnh tranh trong bối cảnh thị trường cạnh tranh đa dạng.
- Các doanh nghiệp kinh doanh trực tuyến cần kê khai đúng sự thật, minh bạch, đầy đủ các thông tin về sản phẩm của mình để tạo nên độ uy tín cho sản phẩm từ đó nhận được sự tin tưởng cao của khách hàng khi lựa chọn mua sản phẩm.
- Đa dạng các hình thức thanh toán, đơn giản hóa các quy trình đặt hàng, tối ưu và nhanh chóng trong khâu kiểm duyệt, vận chuyển hàng để người dùng có trải nghiệm mua sắm trực tuyến thuận tiện và tiết kiệm thời gian nhất.
- Tung ra các chính sách ưu đãi về giá cả hàng hóa, ưu đãi chi phí vận chuyển, áp dụng các chương trình quà tặng, Để khuyến khích người tiêu dùng mua sắm trực tuyến nhiều hơn.
Để cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ bán hàng trực tuyến, doanh nghiệp cần đặc biệt coi trọng phản hồi của khách hàng Trong đó, việc xử lý những nhận xét tiêu cực đóng vai trò vô cùng quan trọng.
- Hệ thống bảo mật phải được đảm bảo để có thể bảo đảm an toàn thông tin cho khách hàng khi mua sắm Điều này không chỉ giúp tăng độ uy tín cho doanh nghiệp,nhận được sự tin tưởng mua sắm của khách hàng mà còn đảm bảo các rủi ro về mặt pháp lý.
2.2 Giảm thiểu các yếu tố ảnh hưởng tiêu cực
Trong mô hình nghiên cứu đề xuất, nhóm đã đưa ra 5 nhân tố chính có tác động đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, đặc biệt là sinh viên Tuy nhiên, trong quá trình kiểm định, biến Mức độ rủi ro (RR) được cho là không ảnh hưởng nhiều đến quyết định mua sắm trực tuyến của hầu hết sinh viên Đồng thời, kết quả kiểm định cho thấy 4 biến độc lập trong mô hình đã giải thích được khoảng 73.92% sự biến đổi của biến phụ thuộc, và còn khoảng 26.08% là do các yếu tố khác chưa được đưa vào trong mô hình.
Từ kết quả trên, nhóm cho rằng không phải biến độc lập Mức độ rủi ro không ảnh hưởng, lý do có thể những yếu tố tác động tiêu cực khác vẫn chưa được nhóm đưa triệt để vào mô hình đề xuất Vì vậy, sau đây là một số biện pháp nhóm đưa ra nhằm mục đích giảm thiểu và khắc phục yếu tố tiêu cực cũng như đảm bảo các vấn đề rủi ro không xảy ra thường xuyên, góp phần giúp người tiêu dùng nhận ra những hữu ích, ưu điểm mà mua sắm trực tuyến mang lại.
Sản phẩm phải được mô tả rõ ràng, trung thực và tương thích với hình ảnh đăng tải trên các nền tảng thương mại điện tử Thông tin về chất liệu, xuất xứ và kích thước sản phẩm cần được cung cấp chính xác tuyệt đối để khách hàng có thể hiểu rõ và hình dung sản phẩm một cách chân thực nhất.
- Bảo mật thông tin khách hàng tuyệt đối Nói không với hành vi buôn bán dữ liệu, thông tin của khách hàng;
- Đảm bảo an toàn trong quá trình thanh toán trực tuyến Cần nâng cao lớp bảo mật (xác thực 2 yếu tố);
- Theo dõi sát xao quá trình đặt hàng, thanh toán online, nhận hàng Tránh trường hợp khách hàng đã chuyển khoản nhưng vẫn chưa nhận được sản phẩm;
- Lựa chọn những người nổi tiếng có lý lịch, đời tư cá nhân trong sạch giới thiệu về sản phẩm và thương hiệu Tránh tâng bốc, nói sai sự thật về sản phẩm;
- Quá trình đổi trả hàng hoá, sản phẩm chưa đạt yêu cầu cần diễn ra nhanh chóng và an toàn nhất có thể Tốt nhất cần có sự hỗ trợ, giám sát chặt chẽ trong quá trình đổi trả để khách hàng an tâm và hài lòng.
Hạn chế của nghiên cứu
Mặc dù nhóm chúng em đã rất nỗ lực để hoàn thành đề tài nghiên cứu, nhưng vẫn không thể tránh khỏi những sai phạm, hạn chế trong nghiên cứu như sau:
- Vì mặt thời gian còn hạn chế nên nhóm chúng em vẫn chưa thu thập đủ lớn các cỡ mẫu để phù hợp với phạm vi khảo sát trên toàn địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh;
- Đồng thời, trong quá trình kiểm định, chúng em nhận thấy giá trị R bình phương bằng 0.7392, tức là 4 nhân tố Nhận thức hữu ích, Mức độ uy tín, Mức độ rủi ro và Nhóm tham khảo chỉ giải thích được 73.92% sự biến thiên của biến phụ thuộc vào sự biến thiên của biến độc lập Còn lại 26.08% sự biến thiên của quyết định được giải thích bởi các yếu tố khác chưa được chúng em đưa vào mô hình và sai số Vì vậy, đây là điều thiếu sót mà chúng em nhận thấy được qua quá trình nghiên cứu Đồng nghĩa với việc những yếu tố khác chưa được đưa vào có thể được khám phá bởi các nhóm nghiên cứu về sau;
- Vì đề tài hướng đến nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng quyết định mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh Và các yếu tố tác động có thể thay đổi theo thời gian, không gian cũng như nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng Điều này hoàn toàn đúng với nhóm đối tượng sinh viên - nhóm người thuộc độ tuổi có nhiều sự thay đổi trong suy nghĩ, hành vi, nhu cầu cá nhân Đồng thời, đây cũng chính là nhóm đối tượng chịu tác động của mạng xã hội, nền tảng trực tuyến nhiều nhất, điều này phần lớn ảnh hưởng đến sự thay đổi nói chung và sự thay đổi nhu cầu mua sắm trực tuyến nói riêng Vì thế, các giải pháp đề xuất chỉ phù hợp với giai đoạn hiện tại chứ không thể áp dụng lâu dài về sau.
1 Ajzen, I and Fishbein, M (1975) ‘Belief, attitude, intention, and behavior: An introduction to theory and research’. https://people.umass.edu/aizen/f&a1975.html
2 Ajzen, I., & Fishbein, M (1980) ‘Understanding attitudes and predicting social behavior’ Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
3 Ajzen, I (1985) ‘From intentions to action: A theory of planned behavior’ In
J Kuhl & J Beckman (Eds.), Action control: From cognitions to behaviors (pp.
4 Ajzen, I (1991) ‘The theory of planned behavior’, Organizational Behavior and Human Decision Processes, 50(2), pp 179–211 Available at: https://doi.org/10.1016/0749-5978(91)90020-t.
5 Alam, S and Rashid , M (2012) ‘Intention to use renewable energy: Mediating role of attitude’, Energy Research Journal, 3(2), pp 37–44. https://doi.org/10.3844/erjsp.2012.37.44
6 Alba, R and Nee, V (1997) ‘Rethinking assimilation theory for a new era of immigration’, International Migration Review, 31(4), p 826. https://doi.org/10.2307/2547416
7 Ansari, S., Rehman, K U., Rehman, I U., & Ashfaq, M (2011) ‘Examining online Purchasing Behavior: A case of Pakistan’, International Proceedings of Economics Development & Research, 5(2), pp 262-265.
8 Bauer, R.A (1960) ‘Consumer Behavior as Risk Taking’, In: Hancock, R.S. Ed., Dynamic Marketing for a Changing World, Proceedings of the 43rd.
Conference of the American Marketing Association, pp 389-398.
9 Bettman, J.R., (1973) ‘Perceived Risks and its Components — A Model and Empirical Test’,Journal of Marketing Research, 10, pp 184-90.
10 Braun, V and Clarke, V (2013) ‘Successful Qualitative Research: A Practical Guide for Beginners’,SAGE Publication, London.
11 Chiu, S.-I (2014) ‘The Relationship between Life Stress and Smartphone Addiction on Taiwanese University Students: A Mediation Model of Learning Self-Efficacy and Social Self-Efficacy’,Computers in Human Behavior, 34, pp.
49-57 Available at:http://dx.doi.org/10.1016/j.chb.2014.01.024
12 Cox, Rich (1964), ‘Perceived Risk and Consumer Decision-Making—The Case of Telephone Shopping’ Available at: https://journals.sagepub.com/doi/10.1177/00222437640010040
13 Cục Thương mại điện tử và Kinh tế số (no date) Available at: http://idea.gov.vn/default.aspx?page=news&doail&idbee8e0e-00ac-4d1f -99fe-f0126ade381e.
14 Dan J.Kim, Donald L.Ferrin, H RaghavRao (2008), ‘A trust-based consumer decision-making model in electronic commerce: The role of trust, perceived risk, and their antecedents’,Decision Support Systems, 44(2), pp 544-564.
15 Davis, F.D (1986) ‘A Technology Acceptance Model for Empirically Testing New End-User Information Systems: Theory and Results Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology’, Sloan School of Management, Massachusetts Institute of Technology.
16.https://www.researchgate.net/figure/Original-Technology-Acceptance-Model-D avis-1986_fig5_317412296
17 Davis, F D (1989) ‘Perceived Usefulness, Perceived Ease of Use, and User Acceptance of Information Technology’.MIS Quarterly, 13(3), p 319.
18 Eliasson M et al.(2009) ‘E-commerce: A study on women's online purchasing behavior’. http://hj.diva-portal.org/smash/record.jsf?pid=diva2%3A158964&dswid=-3771
19 García-Salirrosas, E.E.et al (2022) ‘Purchase Intention and Satisfaction of Online Shop Users in Developing Countries during the COVID-19 Pandemic’,
14, p 6302 Available at:https://doi.org/10.3390/su14106302
20 Giao, H.N.K and Trà, B.T (2018) ‘Quyết định mua vé máy bay trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh’, Tạp chí Kinh tế - Kỹ Thuật, Trường Đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương, 23, pp 47–64.
21 Gong, W., Stump, R L., & Maddox, L M (2015) ‘Factors influencing consumers' online shopping in China’, Journal of Asia Business Studies, 7(3), pp 214-230. https://www.deepdyve.com/lp/emerald-publishing/factors-influencing-consume rs-online-shopping-in-china-pZlAzuhmWa
22 Ha, S and Stoel, L (2009) ‘Consumer e-shopping acceptance: Antecedents in a technology acceptance model’, Journal of Business Research, 62(5), pp.
23 Hà Nam Khánh Giao , Bế Thanh Trà (2018), ‘Quyết định mua vé máy bay trực tuyến của người tiêu dùng thành phố Hồ Chí Minh’,Tạp chí Kinh tế - Kỹ thuật Trường đại học Kinh tế - Kỹ thuật Bình Dương Available at: https://papers.ssrn.com/sol3/papers.cfm?abstract_id687229
24 Hai Ho Nguyen et al (2022) ‘Understanding online purchase inten-tion: the mediating role of attitude towards advertising’, Cogent Business & Management, 9: 2095950.
25 Hair, J.E et al (2006) Multivariate Data Analysis 6th Edition Prentice Hall. https://www.drnishikantjha.com/papersCollection/Multivariate%20Data%20An alysis.pdf
26 Hair Jr., J.F., Black, W.C., Babin, B.J and Anderson, R.E (2009) Multivariate Data Analysis 7th Edition, Prentice Hall, Upper Saddle River, p.761. https://www.scirp.org/%28S%28lz5mqp453edsnp55rrgjct55%29%29/reference/ referencespapers.aspx?referenceid61849
27 Hakansson, H (Ed.) (1982), International Marketing and Purchasing of Industrial Goods An Interaction Approach, Wiley, Chichester.
28 Hạnh, V.T et al (2021) ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hà Nội trong bối cảnh Covid-19’,Tạp chí quản lý và kinh tế quốc tế, (141), pp 110–120.
29 Hasslinger et al.(2008) ‘Consumer Behaviour in Online Shopping’ Available at:https://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:231179/fulltext01
30 Họubl, G and Trifts, V (2000) ‘Consumer decision making in online shopping environments: The effects of interactive decision aids’, Marketing Science,
19(1), pp 4–21.https://doi.org/10.1287/mksc.19.1.4.15178
31 Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2008) Phân tích dữ liệu nghiên cứu với SPSS - 2 tập Hà Nội: Nhà xuất bản Hồng Đức. https://123docz.net/document/2428449-phan-tich-du-lieu-nghien-cuu-voi-spss. htm
32 Hsu, C L., Lin, J C C., & Chiang, H S.(2013), ‘The effects of blogger recommendations on customers' online shopping intentions’,Internet Research,
23(1), pp 69-88. https://www.emerald.com/insight/content/doi/10.1108/10662241311295782/full /html
33 Jacoby, J., and Kaplan, L.B (1972) ‘The Components of Perceived Risk’, 3rd Annual Conference of the Association for Consumer Research, Association for Consumer Research, pp 382- 393
34 Jarvenpaa, S.L., Tractinsky, N., and Vitale, M (2000) ‘Consumer Trust in an Internet Store’,Information Technology and Management1(2), pp 45-71
35 Khomson, T (2020), ‘Gen Z Consumers’ Online Shopping Motives, Attitude, and Shopping Intention, Bangkok University, Thailand’, Asia-Pacific
International University, (2) https://so01.tci-thaijo.org/index.php/hbds/article/download/240046/164136/
36 Kotler, P and Armstrong, G (2021) Principles of Marketing 18th ed Harlow:
Pearson Education Limited. https://www.pearson.com/nl/en_NL/higher-education/subject-catalogue/marketi ng/Principles-of-Marketing-Kotler-Armstrong-18th-edition.html
37 La Thị Tuyết, Lê Thu Hằng (2021) ‘Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng thế hệ Z Thành phố Hà Nội’
38 Laz˘ aroiu G, Neguriát ˘ a O, Grecu I, ˘ Grecu G and Mitran PC (2020)
‘Consumers’ Decision-Making Process on Social Commerce Platforms: Online Trust, Perceived Risk, and Purchase Intentions’, Front Psychol 11:890. Available at:https://doi:10.3389/fpsyg.2020.00890
39 Lee, S & Hoang, T.B.N (2010), ‘Investigating the on-line shopping intentions of Vietnamese students: an extension of the theory of planned behavior’,World Transactions on Engineering and Technology Education, 8(4) http://www.wiete.com.au/journals/WTE%26TE/Pages/Vol.8,%20No.4%20(201 0)/11-17-Lee.pdf
40 Legris, P., Ingham, J and Collerette, P (2003) ‘Why do people use information technology? A critical review of the Technology Acceptance Model’,
Information & Management, 40(3), pp 191–204 Available at:https://doi.org/10.1016/s0378-7206(01)00143-4
41 Li, N and Zhang, P (2002) ‘Consumer online shopping attitudes and behavior: an assessment of research’, Eighth Americas Conference on Information
Systems, pp 508–517. https://www.researchgate.net/publication/2557074_Consumer_Online_Shoppin g_Attitudes_and_Behavior_An_Assessment_of_Research
42 Lin, C C., Chen, Y H., & Hsu, I (2010) ‘Website attributes that increase consumer purchase intention: A conjoint analysis’, Journal of Business Research, 63(9), pp 1007-1014.
43 Murphy, P.E., and Enis, B.M (1986) ‘Classifying Products Strategically’,
44 Na Li and Ping Zhang của đại học Syracuse (2002), ‘Consumer online shopping attitudes and behavior: an assessment of research’.
45 Ngoc Thang HA et al (2021) Journal of Asian Finance, Economics and Business8(3) pp 1257–1266
46 Nguyễn Đinh Yến Oanh, Phạm Thị Bích Uyên (2017), ‘Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ thương mại di động của người tiêu dùng tỉnh An Giang’, Tạp chí khoa học Đại học Mở Tp Hồ Chí Minh Available at: https://journalofscience.ou.edu.vn/index.php/econ-vi/article/view/713/585
47 Nguyễn Phú Quý, Nguyễn Hồng Đức và Trịnh Thúy Ngân (2012) ‘Xu hướng mua sắm trực tuyến của sinh viên trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh’ https://www.slideshare.net/PhuquyNguyen1/xu-huong-mua-sam-truc-tuyen-cua -sinh-vien-tren-dia-ban-tp-hcm
48 Nhuong Bui (National Economics University, Hanoi, Vietnam), Long Pham (University of Louisiana, Monroe, USA & Thuyloi University, Hanoi, Vietnam), Stan Williamson (University of Louisiana, Monroe, USA), Cyrus Mohebbi (New York University, New York, USA) and Hanh Le (University of Louisiana, Monroe, USA) (2020), ‘Intention to Use Mobile Commerce: Evidence From Emerging Economies’, International Journal of Enterprise
Information Systems (IJEIS), 16(1) Available at: https://www.igi-global.com/gateway/article/243701
49 Nunnally, J (1978), Psychometric Theory, New York, McGraw-Hill https://www.scirp.org/(S(i43dyn45teexjx455qlt3d2q))/reference/ReferencesPap ers.aspx?ReferenceID67797
50 Persson, Joel and Jonas Berndtsson (2015) ‘Determinants of Smartphone shopping adoption, Department of Business Administration’, Unpublished Dissertation, School of Economics and Management, Lund University, Sweden https://lup.lub.lu.se/luur/download?func=downloadFile&recordOIdT73843& fileOIdT73849
51 Ratnasingham, P (1998) ‘The Importance of Trust in Electronic Commerce’,
Internet Research: Electronic Networking Applications and Policy 8(4), pp. 313-321.
52 Schiffman, L G và Kanuk, L L (2000), ‘Consumer Behavior’ (7th ed.), Wisconsin: Prentice
