Bài nghiên cứu này sẽ tập trung vào nhu cầu sử dụng Affiliate Marketing của sinh viên để kiếm tiền, phân tích những lý do khiến hình thức này trở nên hấp dẫn.. Nghiên cứu về việc sinh vi
GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Giới thiệu
I.1.1 Lí do chọn đề tài :
Ngày nay công nghệ thông tin và internet ở Việt Nam ngày càng phát triển mạnh mẽ, các hoạt động giao dịch buôn bán online dần phát triển rộng rãi và phổ biến hơn Hệ thống buôn bán và giao dịch trực tuyến được tổ chức bài bản, quy củ và bảo mật hơn Chúng dần trở thành một phần không thể thiếu đối với giởi trẻ hiện nay; nhất là đối tượng sinh viên Việc kiếm thu nhập qua các kênh online, các trang mạng xã hội cũng đang trở nên phổ biến và dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Trong đó phải nói đến mô hình tiếp thị liên kết Affiliate Marketing (AM)_ một trong những phương pháp kiếm tiền trực tuyến mới xuất hiện những năm gần đây có xu hướng phát triển rộng rãi và dự kiến được nhiều người ưa chuộng trong tương lai Đặc biệt với đối tượng là sinh viên (nhóm đối tượng thường có thời gian linh hoạt và khả năng tiếp cận công nghệ tốt) Việc sử dụng mô hình Affiliate để kiếm thu nhập là một xu hướng ngày càng gia tăng Đó là lí do nhóm chúng tôi quyết định nghiên cứu đề tài này. Để khám phá và khẳng định những yếu tố quan trọng của AM tác động đến nhu cầu kiếm thu nhập của sinh viên, chúng tôi sử dụng mô hình đinh lượng Từ đó đưa ra những nhận xét, đánh giá khách quan và tổng quát nhất về chất lượng và sự phát triển của nó trong tương lai.
- Khảo sát mức độ phổ biến của mô hình affiliate trong sinh viên:
Xác định tỷ lệ sinh viên đã và đang tham gia vào mô hình affiliate.
Lý do khiến sinh viên lựa chọn mô hình affiliate để kiếm thêm thu nhập.
- Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả kiếm thu nhập từ mô hình affiliate:
Nghiên cứu các yếu tố cá nhân (như kiến thức, kỹ năng, thời gian) và các yếu tố khách quan (như nền tảng kỹ thuật, sự hỗ trợ từ các nền tảng affiliate) ảnh hưởng đến hiệu quả kiếm thu nhập.
Nhận xét, đánh giá mức độ thành công và thu nhập thực tế mà sinh viên có thể đạt được từ mô hình affiliate.
CHƯƠNG I : GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU
Đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu
Xác định các rào cản chính trong quá trình tham gia và phát triển thu nhập từ mô hình affiliate.
Đề xuất các giải pháp để khắc phục những khó khăn và thách thức này.
- Đánh giá mức độ hài lòng và kỳ vọng của sinh viên đối với mô hình affiliate:
Mức độ hài lòng của sinh viên.
Quá trình làm việc và hỗ trợ từ các nền tảng affiliate.
Kỳ vọng của sinh viên về các cải tiến mới của mô hình AM.
- Đề xuất giải pháp, khuyến nghị:
Đưa ra các khuyến nghị cho sinh viên về cách tối ưu hóa thu nhập từ mô hình affiliate.
Đề xuất các chính sách và biện pháp hỗ trợ từ nhà trường, tổ chức giáo dục, và các nền tảng affiliate để tạo điều kiện thuận lợi hơn cho sinh viên tham gia mô hình này.
1 Mô hình affiliate marketing là gì?
2 Số lượng sinh viên tiếp cận mới AM?
3 Sàn giao dịch trực tuyến được áp dụng khi sử dụng mô hình AM.
4 Những thuận lợi và hạn chế sinh viên phải đối mặt khi sử dụng mô hình AM.
5 Tiềm năng, giá trị và xu hướng phát triền của mô hình tiếp thị này trong tương lai.
I.2 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu :
- Đề tài nghiên cứu là xu hướng sinh viên sử dụng mô hình affiliate để kiếm thêm thu nhập cho bản thân.
- Sinh viên trường đại học GTVT, đây là đối tượng chủ yếu làm việc bán thời gian bằng hình thức tiếp thị liên kết vừa tạo ra thu nhập vừa có thể phù hợp thời gian học tập cho bản thân.
- Không gian nghiên cứu: sinh viên trường đại học GTVT.
- Lĩnh vực nghiên cứu: thương mại điện tử.
Ý nghĩa và giới hạn của nghiên cứu
1 Nghiên cứu về việc sinh viên sử dụng affiliate để kiếm tiền là tập trung vào việc tìm hiểu rõ hơn về cách sinh viên tận dụng các cơ hội kiếm tiền thông qua các chương trình tiếp thị liên kết Điều này có thể giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách sinh viên tạo ra thu nhập phụ trong khi theo học và liệu những lợi ích, thách thức và xu hướng nào mà họ phải đối mặt trong quá trình này.
2 Nghiên cứu tập trung vào việc phân tích cách mà sinh viên sử dụng mô hình AM để tham gia Điều này có thể bao gồm việc tìm hiểu về cách họ chọn các sản phẩm hoặc dịch vụ để quảng bá, cách họ quản lý và tối ưu hóa quảng cáo của mình và liệu họ có sử dụng bất kỳ chiến lược tiếp cận nào đặc biệt hay không.
3 Bên cạch đó nghiên cứu cũng xem xét vai trò của giáo dục trong việc hỗ trợ sinh viên phát triển kỹ năng cần thiết cho việc kinh doanh trực tuyến thông qua các mô hình tiếp thị liên kết Điều này bao gồm việc đánh giá hiệu quả của các chương trình đào tạo hiện có, cũng như đề xuất cải tiến hoặc bổ sung mới để hỗ trợ sinh viên phát triển kỹ năng kinh doanh trực tuyến của mình.
4 Cuối cùng, nghiên cứu còn xem xét tác động của việc sinh viên sử dụng affiliate đến nền giáo dục nói chung và tương lai nghề nghiệp của họ nói riêng Điều này có thể bao gồm việc đánh giá tác động tích cực hoặc tiêu cực của việc kiếm tiền từ affiliate lên sự tập trung học tập và thành công học thuật của sinh viên, cũng như ảnh hưởng đến sự phát triển nghề nghiệp sau khi tốt nghiệp.
Tóm lại, đề tài nghiên cứu này sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về cách sinh viên tạo ra thu nhập phụ trong khi theo học, vai trò giáo dục trong hỗ trợ kỹ năng kinh doanh trực tuyến thông qua affiliate và tác động đến nền giáo dục nói chung và tương lai nghề nghiệp của sinh viên.
I.3.2 Giới hạn của nghiên cứu:
1 Một hạn chế tiềm ẩn khi nghiên cứu về việc sinh viên sử dụng affiliate để kiếm tiền là thiếu dữ liệu đại diện cho tất cả sinh viên Điều này có thể dẫn đến việc kết luận dựa trên một nhóm nhỏ sinh viên mà không phản ánh thực tế tình hình của tất cả sinh viên.
2 Nghiên cứu cũng có thể bị hạn chế bởi sự thiếu minh bạch trong việc tiết lộ thông tin về các chương trình liên kết mà sinh viên tham gia Điều này có thể làm mất đi tính khách quan và độ chính xác của dữ liệu được thu thập.
3 Việc đánh giá hiệu quả của các chương trình liên kết đối với sinh viên cũng có thể gặp khó khăn do sự phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau như kỹ năng quảng cáo, sở thích cá nhân, và sự thành công trong việc kiếm tiền.
4 Cuối cùng, nghiên cứu có thể bị hạn chế bởi sự thay đổi nhanh chóng của ngành công nghiệp affiliate và xu hướng kinh doanh trực tuyến chung Điều này đòi hỏi phải cập nhật thường xuyên để đảm bảo rằng thông tin được thu thập và phân tích là chính xác và hữu ích.
Để vượt qua những hạn chế này, nghiên cứu cần phải sử dụng phương pháp đa dạng như khảo sát trực tiếp, phân tích dữ liệu lớn, và quan sát cụ thể những trường hợp có thể xảy ra để có cái nhìn toàn diện hơn về cách sinh viên sử dụng affiliate để kiếm tiền và tác động của nó đến giáo dục và tương lai nghề nghiệp của họ.
Kết cấu đề tài nghiên cứu
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Các khái niệm nghiên cứu
Tiếp thị liên kết là mô hình quảng bá sản phẩm, dịch vụ mà nhà phân phối dựa trên năng lực và kiến thức của mình sẽ tiếp thị, thu hút khách hàng mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ của nhà cung cấp Đối với mỗi đơn hàng thành công hoặc hành động cụ thể được hoàn thành, nhà phân phối sẽ nhận được hoa hồng từ nhà cung cấp.
Affiliate Marketing cũng như mô hình cộng tác viên thường thấy ở các shop bán hàng online hiện nay Trong đó, chủ shop (hoặc doanh nghiệp, nhà cung cấp) được gọi là Advertiser, các cộng tác viên được gọi là Publisher, có nhiệm vụ tìm kiếm khách mua hàng và nhận hoa hồng cho mỗi khách thành công. Ở mô hình truyền thống thường xảy ra rất nhiều bất cập, chủ shop (Advertiser) phải tự tuyển dụng, hướng dẫn từng cộng tác viên (Publisher) Đồng thời việc quản lý hàng hoá và theo dõi đơn hàng có thành công hay không cũng là vấn đề lớn, ảnh hưởng quyền lợi cả hai bên Chính vì thế, Affiliate Network là cầu nối trung gian quan trọng, cung cấp cùng lúc hàng nghìn Publisher cho các chủ shop (doanh nghiệp) Còn các Publisher cộng tác cũng có đa dạng sản phẩm để thoả sức lựa chọn Đồng thời còn cung cấp bảng quản lý đơn hàng minh bạch, nhanh chóng, đảm bảo quyền lợi cho các bên.
“Việt Nam đang sở hữu nền tảng thương mại điện tử rất tốt, điều quan trọng là giờ các doanh nghiệp cần chọn hướng đi phù hợp để phát triển hơn nữa”, ông Đỗ Hữu Hưng – CEO của Interspace Việt Nam cho biết Theo dự báo, ngành thương mại điện tử Việt Nam sẽ đạt giá trị 39 tỷ USD vào năm 2025 Và hiện nay, cơ hội đang rất rộng mở cho các doanh nghiệp.
Các lý thuyết liên quan
- Nguồn gốc hình thành của tiếp thị liên kết
- Các thành phần cấu tạo nên affiliate marketing
- Các mô hình tính giá
- Mô hình nghiên cứu dự định vâ ˜n dụng
- Cách thức hoạt đô ˜ng
- Lợi ích của mô hình affiliate marketing
II.2.2 Nguqn gốc hình thành của tiếp thị liên kết :
Nguqn gốc của Tiếp thị Liên kết (Affiliate Marketing)
- Khái niệm và sự phát triển ban đầu:
Chia sẻ doanh thu: Khái niệm này xuất hiện trước khái niệm tiếp thị liên kết và Internet Vào tháng 11/1994, khái niệm chia sẻ doanh thu đã được áp dụng vào thương mại điện tử.
William J Tobin và PC Flowers & Gifts: Tiếp thị liên kết trên Internet được hình thành và cấp bằng sáng chế bởi William J Tobin, người sáng lập PC Flowers & Gifts Công ty này ra mắt trên mạng Prodigy năm 1989 và đến 1993 đã đạt doanh số hơn 6 triệu đô la mỗi năm Năm 1994, Tobin ra mắt phiên bản beta của PC Flowers & Gifts trên Internet cùng với IBM và đến năm 1995, đã có 2.600 đối tác tiếp thị liên kết.
Các sự kiện và bằng sáng chế quan trọng:
CDNow và BuyWeb: Tháng 11/1994, CDNow ra mắt chương trình
BuyWeb, giúp các trang web âm nhạc liên kết bán đĩa CD trực tiếp từ trang của mình.
Amazon: Tháng 7/1996, Amazon ra mắt chương trình liên kết của mình, trở thành mô hình tiêu biểu cho các chương trình tiếp thị liên kết sau này Tháng 2/2000, Amazon nhận được bằng sáng chế về các thành phần của chương trình liên kết.
Tăng trưởng và tầm quan trọng:
Phát triển nhanh chóng: Tiếp thị liên kết đã phát triển nhanh chóng và trở thành một phần quan trọng của chiến lược tiếp thị tổng thể của các doanh nghiệp thương mại điện tử.
Doanh số và doanh thu: Năm 2006, doanh số từ tiếp thị liên kết ở Vương
Quốc Anh đạt 2,16 tỷ bảng, tăng từ 1,35 tỷ bảng năm 2005
MarketingSherpa ước tính rằng năm 2006, tiếp thị liên kết toàn cầu kiếm được 6,5 tỷ đô la Mỹ từ các nguồn khác nhau như bán lẻ, tài chính, du lịch, viễn thông, giáo dục, và các chương trình quảng cáo.
Lĩnh vực và triển vọng:
Lĩnh vực tích cực nhất: Các lĩnh vực như trò chơi mạo hiểm, bán lẻ và dịch vụ chia sẻ tài liệu hoạt động mạnh mẽ nhất trong tiếp thị liên kết năm 2006.
Tăng trưởng dự kiến: Các lĩnh vực điện thoại di động, tài chính và du lịch dự kiến sẽ có tăng trưởng lớn nhất Các nhà cung cấp giải pháp liên kết kỳ vọng tiếp thị liên kết sẽ trở thành phần quan trọng trong chiến lược tiếp thị của các doanh nghiệp.
II.2.3 Các thành phần cấu tạo nên Affiliate marketing :
Nhà cung cấp (Advertiser/Merchant): Đơn vị, doanh nghiệp (hay cá nhân) cung cấp sản phẩm, dịch vụ với mong muốn tối ưu và gia tăng hiệu quả kinh doanh trực tuyến.
- Nhà phân phối (Publisher): Các cá nhân hoặc đơn vị sở hữu website, blog hoặc trang mạng xã hội có thể kiếm được nguồn thu nhập không giới hạn bằng cách tham gia quảng cáo các sản phẩm mà nhà phân phối cung cấp.
Nền tảng tiếp thị liên kết (Affiliate Network): Là nơi trung gian, kết nối các đối tác (publisher) và nhà cung cấp (advertise) Đóng vai trò cung cấp nền tảng kỹ thuật như banner, link quảng cáo, theo dõi và đánh giá hiệu quả quảng bá, giải quyết tranh chấp, thanh toán hoa hồng cho Publisher…
Khách hàng (End User): Là người dùng cuối cùng, những người sử dụng sản phẩm dịch vụ của nhà cung cấp hoặc hành động khác mà nhà cung cấp yêu cầu.
II.2.4 Các mô hình tính giá trong affiliate marketing:
Cost Per Action (CPA): Affiliate Marketing (Tiếp thị liên kết) là một loại hình marketing dựa trên mô hình tính phí quảng cáo CPA (Cost per Action)
CPA là mô hình tính phí quảng cáo tối ưu nhất hiện nay khi dựa trên hành vi của người dùng Nhà cung cấp chỉ phải trả phí khi khách hàng thực hiện một hành động cụ thể như mua hàng, đăng ký dịch vụ, điền thông tin…
Cost Per Sale (CPS): Các Publisher chỉ nhận được hoa hồng khi đơn hàng được ghi nhận từ Advertiser.
Cost Per Lead (CPL): Các Publisher nhận được hoa hồng khi khách hàng hoàn thành form đăng ký Advertiser chấp nhận trả tiền cho việc nhận được thông tin từ khách hàng tiềm năng của họ.
Cost Per Order (CPO): Các Publisher nhận được hoa hồng khi khách hàng đặt hàng thành công trên website của Advertiser.
Cost Per Qualified Lead (CPQL): Các Publisher nhận được hoa hồng khi khách hàng hoàn thành form đăng ký Advertiser chấp nhận trả tiền cho việc nhận được thông tin từ khách hàng có đúng những tiêu chí đáp ứng yêu cầu riêng của họ tuỳ chiến dịch (Ví dụ: Avay chấp nhận khách hàng nhập đúng thông tin, được xác nhận khoản vay từ phía ngân hàng/ tổ chức tài chính liên kết với AVAY).
II.2.5 Mô hình nghiên cứu dự định vâ |n dụng:
1 Giới thiệu Mô hình Nghiên cứu
Mục tiêu: Nghiên cứu này nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả của mô hình Affiliate Marketing trong ngành bán lẻ trực tuyến.
Lý thuyết nền tảng: Dựa trên các nghiên cứu trước đây về tiếp thị liên kết và thương mại điện tử, nghiên cứu sẽ xây dựng mô hình để kiểm định các yếu tố ảnh hưởng và mối quan hệ giữa chúng.
2 Mô tả Mô hình Affiliate Marketing
Các nghiên cứu trong và ngoài nước
II.3.1 Nghiên cứu về Affiliate Marketing tại Việt Nam
II.3.1.1 Tong quan thị trường
Tại Việt Nam, affiliate marketing bắt đầu phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây với sự gia nhập của nhiều nền tảng quốc tế như Accesstrade, MasOffer, và các chương trình liên kết của các sàn thương mại điện tử như Lazada, Tiki, Shopee.
II.3.1.2 Các nghiên cứu trong nước
Thị trường tiếp thị liên kết (affiliate marketing) tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ Theo báo cáo năm 2022 của Accesstrade Việt Nam, doanh thu từ affiliate marketing đã tăng trưởng hơn 200% so với năm trước, với hơn 10.000 cộng tác viên liên kết (affiliate) đang hoạt động tích cực Sự tăng trưởng vượt bậc này cho thấy tiềm năng to lớn của thị trường affiliate marketing tại Việt Nam.
Nghiên cứu 2: Theo nghiên cứu của Đại học Kinh tế Quốc dân (2021), affiliate marketing đã góp phần gia tăng 25% doanh số bán hàng trực tuyến của các doanh nghiệp nhỏ và vừa tại Việt Nam trong giai đoạn 2018-2020.
Nghiên cứu 3: Viện Nghiên cứu Thương mại điện tử (2023) cho biết, 70% các doanh nghiệp tham gia khảo sát nhận định rằng affiliate marketing là một kênh tiếp thị hiệu quả, giúp họ tiếp cận khách hàng mục tiêu một cách chính xác và tiết kiệm chi phí.
II.3.1.3 Thực tiễn ứng dụng
Affiliate marketing đã được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như thương mại điện tử, dịch vụ tài chính, và du lịch Các doanh nghiệp Việt Nam đã bắt đầu thấy rõ lợi ích của việc áp dụng mô hình này trong chiến lược marketing của mình.
Ví dụ 1: Lazada Việt Nam đã sử dụng affiliate marketing để tăng cường chiến dịch khuyến mãi trong các dịp lễ hội mua sắm Họ hợp tác với hàng ngàn affiliate để quảng bá các chương trình giảm giá, giúp tăng doanh số bán hàng lên đến 150% trong mùa lễ hội.
Chương trình tiếp thị liên kết của Tiki, một sàn thương mại điện tử lớn tại Việt Nam, đã đạt được thành công khi thu hút hàng ngàn blogger và nhà sáng tạo nội dung tham gia, do đó tăng đáng kể lưu lượng truy cập và doanh số bán hàng.
II.3.2 Nghiên cứu về Affiliate Marketing trên thế giới
II.3.2.1 Tong quan thị trường
Trên thế giới, affiliate marketing đã trở thành một ngành công nghiệp trị giá hàng tỷ đô la, với sự tham gia của hàng ngàn doanh nghiệp và hàng triệu nhà phân phối.
II.3.2.2 Các nghiên cứu quốc tế
Nghiên cứu của Harvard Business Review (2020) cho thấy tiếp thị liên kết giúp doanh nghiệp gia tăng doanh số bán hàng trung bình 15-20% mỗi năm Chi phí marketing cũng thấp hơn so với các phương thức quảng cáo thông thường.
Nghiên cứu 2: Statista (2021) cho biết, chi tiêu cho affiliate marketing tại Mỹ đã đạt 8 tỷ USD vào năm 2020, tăng trưởng từ 4.8 tỷ USD năm 2016, chứng tỏ sức hút và hiệu quả của mô hình này trong ngành quảng cáo kỹ thuật số.
Nghiên cứu 3: Nghiên cứu của eMarketer (2019) cho thấy, 81% thương hiệu và
84% nhà xuất bản sử dụng affiliate marketing, và dự kiến tỷ lệ này sẽ tiếp tục tăng trong những năm tới nhờ vào sự phát triển của công nghệ và nền tảng quảng cáo.
II.3.3 So sánh với thị trường Việt Nam
So với thị trường quốc tế, affiliate marketing tại Việt Nam vẫn còn nhiều thách thức như hạ tầng công nghệ, nhận thức của người tiêu dùng và sự phát triển của các nền tảng hỗ trợ Tuy nhiên, tiềm năng phát triển của thị trường Việt Nam là rất lớn nhờ sự gia tăng của người dùng internet và thương mại điện tử.
Đánh giá và Kết luận
II.4.1 Điểm mạnh và điểm yếu Điểm mạnh của affiliate marketing bao gồm khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng, chi phí thấp và hiệu quả cao Tuy nhiên, mô hình này cũng đối mặt với một số điểm yếu như phụ thuộc vào công nghệ, rủi ro về gian lận và đòi hỏi kỹ năng quản lý cao.
II.4.2 Cơ hội và thách thức
Cơ hội lớn của affiliate marketing nằm ở sự phát triển của công nghệ và internet, cho phép mở rộng thị trường và nâng cao hiệu quả marketing Thách thức chính bao gồm cạnh tranh gay gắt, thay đổi liên tục của thị trường và yêu cầu cao về kiến thức và kỹ năng.
Affiliate marketing là một mô hình kinh doanh tiềm năng với nhiều lợi ích rõ rệt cho cả doanh nghiệp và cá nhân Việc nghiên cứu sâu về mô hình này, đặc biệt là qua các nghiên cứu trong nước và quốc tế, sẽ giúp các bên liên quan hiểu rõ hơn và áp dụng hiệu quả trong thực tiễn.
Các giả thuyết nghiên cứu
II.5.1 Lợi thế tương đối:
- Lợi Thế tương đối được định nghĩa là mức độ mà thực tiễn hiện nay được coi là thấp hơn sự đổi mới (Rogers, 2003) Và liên quan tới sự đa dạng về cơ sở vật chất, sự hài lòng, xã hội và đa dạng về kinh tế Lợi thế tương đối đã được nghiên cứu rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của thương mại điện tử (Shaltoni, West, Alnawas, and Shatnawi, 2018) AM có một lợi thế tương đối vượt qua các tiếp thị trực tuyến trước đây, là nó thúc đẩy chức năng của các hoạt động quảng cáo trên internet Nhiều nhà nghiên cứu gợi ý rằng lợi thế tương đối của việc áp dụng công nghệ mới là một trong những yếu tố dự báo sẽ được sử dụng thường xuyên trong nghiên cứu áp dụng công nghệ( Puklavec, Oliveira, Popovic, 2018) Shaltoni và cộng sự (2018) đã kiểm tra các yếu tố chính ảnh hưởng đến mức độ áp dụng tiếp thị điện tử giữa các doanh nghiệp nhỏ và vừa(SMEs) từ góc độ định hướng tổ chức bằng cách sử dụng một cuộc khảo sát cắt ngang chỉ 135 SMEs ở Châu âu, kết quả là mức độ áp dụng tiếp thị điện tử được chú ý bởi việc nhận ra lợi thế tương đối , Do đó, giả thuyết sau được đề xuất:
H1: Lợi thế tương đối Là nhân tố ảnh hưởng tới xu hướng sử dụng affiliate marketing.
II.5.2 Ảnh hưởng xã hội:
- Ảnh hưởng xã hội đề cập đến một mức độ mà một cá nhân chấp nhận tầm quan trọng của việc người khác tin rằng họ nên sử dụng một hệ thống( Venkatest và cộng sự, 2003) Liên quan đến nghiên cứu này có một nghiên cứu trước đây được thực hiện bởi Rahaman và cộng sự(2018) đã phát hiện một mối liên hệ trực tiếp liên kết nó với việc áp dụng công nghệ Tương tự một cuộc khảo sát của Abbas và cộng sự(2018) liên quan đến vai trò của ảnh hưởng xã hội đã nhấn mạnh ảnh hướng xã hội là yếu tố quan trọng nhất giữa các yếu tố khác so sánh bằng cách thực hiện lý thuyết UTAUT Ngoài ra nó được đánh giá thông qua nhiều lĩnh vực công nghệ khác nhau, ảnh hưởng xã hội là một liên kết quan trọng trong thiết lập xu hướng sử dụng công nghệ mới(Suchada và cộng sự, 2018) Do đó, giả thuyết sau được đưa ra:
H2: Ảnh Hưởng xã hội là nhân tố ảnh hưởng tới xu hướng sử dụng affiliate marketing.
- Mạng xã hội giúp các nhà tiếp thị liên kết (Affiliate Marketer) tiếp cận lượng lớn khách hàng tiềm năng một cách dễ dàng và nhanh chóng.Với hàng tỷ người dùng trên các nền tảng như Facebook, Instagram, TikTok, v.v., Affiliate Marketer có thể nhắm mục tiêu đến đối tượng khách hàng tiềm năng phù hợp với sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ quảng bá Các tính năng quảng cáo của mạng xã hội cũng giúp Affilliate Marketer tiếp cận khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả hơn thông qua các chiến dịch quảng cáo nhắm mục tiêu Do đó giả thuyết sau được đưa ra:
H3: Mạng xã hội ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng affiliate Marketing
II.5.4 Ảnh hưởng của Infuencers:
- Người tiêu dùng ngày càng tin tưởng vào lời khuyên và đánh giá từ những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội, tạo điều kiện thuận lợi cho các nhà tiếp thị liên kết hợp tác với những người có ảnh hưởng để quảng bá sản phẩm.
H4: Influencer ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng affilliate marketing.
II.5.5 Nhu cầu kinh tế:
- Affiliate Marketing có thể mang lại thu nhập cao cho các nhà tiếp thị liên kết nếu họ có chiến lược hiệu quả và thu hút được lượng lớn khách hàng tiềm năng So với các mô hình kinh doanh truyền thống, Affiliate Marketing đòi hỏi ít vốn đầu tư và rủi ro thấp hơn, phù hợp với những người mới bắt đầu.
H5: Nhu cầu kinh tế ảnh hưởng đến xu hướng sử dụng affilliate marketing.
Mô hình nghiên cứu
Xu hướng sử dụng AM Ảnh hưởng xã hội
Mạng xã hội Ảnh hưởng của influencer
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Thiết kế nghiên cứu
III.1.1 Phương pháp nghiên cứu:
- Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu định lượng.
- Mục tiêu của nghiên cứu định lượng:
Nghiên cứu áp dụng phương pháp thu thập dữ liệu trực tuyến thông qua bảng hỏi được thiết kế trên Google Form và Word Bảng hỏi Google Form được phát tán qua các nền tảng mạng xã hội phổ biến như Facebook, Messenger, Zalo, Discord, trong khi bản hỏi Word được in thành bản cứng để đối tượng nghiên cứu trả lời trực tiếp.
- Đối tượng khảo sát là sinh viên của trường đại học Giao Thông Vận Tải.
III1.2 Phương pháp chọn mẫu, thu thập và xử lý dữ liệu:
III.1.2.1 Phương pháp chọn mẫu:
- Phương pháp chọn mẫu: phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản và phương pháp chọn mẫu thuận tiện.
Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản đảm bảo tính đại diện cao nhờ vào cơ hội được chọn như nhau của mỗi sinh viên, phản ánh đặc điểm chính xác của toàn bộ sinh viên Quá trình chọn mẫu dễ thực hiện, giảm thiểu sai lệch chủ quan và phù hợp với nhiều phương pháp phân tích thống kê, giúp phân tích và suy luận trở nên chính xác và thuận tiện hơn Tuy nhiên, yêu cầu cần có danh sách tổng thể của toàn bộ đối tượng nghiên cứu.
- Phần tử nghiên cứu: Sinh viên trường đại học Giao Thông Vận Tải
- Kích thước mẫu tối thiểu: n>
- Kích thước mẫu tối đa:
III.1.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu:
Gồm 2 loại dữ liệu chính
- Dữ liệu thứ cấp: là dữ liệu được thu thập từ các bài nghiên cứu trước đây có liên quan Nhóm nghiên cứu đọc hiểu, phát triển và rút ra bài học từ những tài lệu có sẵn liên quan đến việc sử dụng Affiliate Marketing để kiếm tiền ở sinh viên trường đại học Giao Thông Vận Tải Từ đó có thể xác định được biến độc lập và biến phụ thuộc để sử dụng trong nghiên cứu.
- Dữ liệu sơ cấp: là dữ liệu nhóm nghiên cứu thu thập được thông qua các phương pháp khảo sát sinh viên về vấn đề sử dụng AM để kiếm tiền ở sinh viên trên 100 mẫu.
III.1.2.3 Phương pháp xư lý và phân tích dữ liệu:
- Phương pháp xử lý dữ liệu
Sử dụng phần mềm Excel và phần mềm phân tích dữ liệu SPSS 26 để xử lý dữ liệu thu được.
Thực hiện loại bỏ những sai sót trong quá trình thu thập dữ liệu và các sai sót có thể xảy ra trong quá trình nhập dữ liệu.
Tiến hành phân tích dữ liệu bằng các công cụ hỗ trợ của phần mềm SPSS 26.
- Phương pháp phân tích dữ liệu: trình tự tiến hành phân tích dữ liệu được thực hiện như sau:
Bước 1: Thu nhận thông tin và xử lý dữ liệu
Thu thập thông tin từ các phiếu khảo sát.
Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các phiếu khảo sát không hợp lệ hoặc thông tin bị thiếu.
Mã hóa thông tin để dễ dàng nhập liệu và phân tích.
Nhập dữ liệu vào phần mềm SPSS 26 và tiến hành kiểm tra sơ bộ để đảm bảo không có lỗi nhập liệu.
Bước 2: Thống kê mô tả
Sử dụng SPSS 26 để thực hiện các thống kê mô tả như tần suất, trung bình, độ lệch chuẩn, v.v.
Tóm tắt các đặc điểm chính của dữ liệu để có cái nhìn tổng quan về mẫu khảo sát.
Bước 3: Đánh giá độ tin cậy thang đo
Sử dụng phân tích Cronbach's Alpha để kiểm tra độ tin cậy của các thang đo.
Đảm bảo rằng các thang đo có độ tin cậy cao (Cronbach's Alpha > 0.7).
Bước 4: Phân tích hqi quy đa biến
n tích hồi quy đa biến để xác định mối quan hệ giữa các biến số độc lập và biến số phụ thuộc.
Đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc.
Sử dụng kết quả phân tích để đưa ra các kết luận và đề xuất chiến lược phù hợp.
Những bước này đảm bảo quá trình xử lý và phân tích dữ liệu được thực hiện một cách khoa học và chính xác, giúp đưa ra những kết luận và khuyến nghị đáng tin cậy từ dữ liệu thu thập được.
Thiết kế bảng hỏi và lựa chọn thang đo
III.2.1 Thiết kế bảng hỏi
Biến tiềm ẩn Biến quan sát
Chỉ số Thang đo Lợi thế tương đối(LT)
LT1 Việc sử dụng Affiliate Marketing giúp sinh viên có thêm nguồn thu nhập.
5 mức độ LT2 Affiliate Marketing cung cấp cơ hội cho sinh viên phát triển kĩ năng tiếp thị quảng cáo.
LT3 Sử dụng AM giúp sinh viên hiểu rõ hơn về thị trường và ngành hàng.
LT4 AM là một cách hiệu quả để sinh viên tạo ra thu nhập từ các nền tảng trực tuyến.
LT5 Việc sử dụng AM giúp sinh viên tăng cơ hội làm quen với thị trường làm việc sau này.
LT6 AM mang lại sự linh hoạt cho sinh viên trong việc kiếm tiền và quản lý thời gian.
LT7 Sinh viên có thể áp dụng kiến thức và kỹ năng học được từ AM vào sự nghiệp tương lai.
LT8 Sử dụng AM giúp sinh viên mở rộng mạng lưới kinh doanh và mối quan hệ xã hội. Ảnh hưởng xã hội(XH)
XH1 Gia đình và bạn bè của bạn ủng hộ việc bạn sử dụng AM để kiếm tiền.
5 mức độ XH2 Bạn nhận thấy cộng đồng sinh viên tại trường bạn có xu hướng quan tâm đến AM.
XH3 AM giúp sinh viên cải thiện tài chính cá nhân và gia đình.
XH4 Xã hội hiện nay có xu hướng chấp nhận và ủng hộ việc kiếm tiền qua các hình thức trực tuyến như AM.
XH5 Tham gia vào AM giúp xây dựng mạng lưới quan hệ xã hội tốt hơn.
Mạng xã hội(MXH) MXH1 Bạn học được nhiều kiến thức về AM thông qua các bài viết và video trên mạng xã hội.
5 mức độ MXH2 Mạng xã hội giúp bạn dễ dàng tìm kiếm và kết nối với các chuyên gia về AM
MXH3 Mạng xã hội giúp bạn theo dõi xu hướng mới nhất trong lĩnh vực AM.
MXH4 Các công cụ quảng cáo trên mạng xã hội như Facebook, Instagram, Tik Tok giúp bạn gia tăng doanh số bán hàng qua AM.
MXH5 Bạn cảm thấy áp lực phải cạnh tranh với những người khác trên mạng xã hội trong lĩnh vực AM. Ảnh hưởng của IFC1 Các Influencer bạn theo dõi đã truyền Thang influencer(IFC) cảm hứng cho bạn thử sức với AM đo
5 mức độ IFC2 Bạn tin tưởng vào những lời khuyên và hướng dẫn từ các Influencer về kiếm tiền qua AM.
IFC3 Bạn thường xuyên cập nhật thông tin và kiến thức về AM qua các kênh của Influencer.
IFC4 Việc theo dõi các Influencer mang lại nhiều động lực hơn trong việc kiếm tiền từ AM
IFC5 Bạn sẵn sàng tham gia các khóa học hoặc hội thảo về AM do Influencer giới thiệu.
Nhu cầu kinh tế(KT) KT1 Thu nhập từ AM có thể giúp sinh viên trang trải các chi phí sinh hoạt và học tập hàng ngày.
5 mức độ KT2 AM có thể trở thành nguồn thu nhập chính của sinh viên trong thời gian đại học.
KT3 Kiếm tiền qua AM giúp giảm bớt gánh áp lực tài chính cho gia đình.
KT4 Thu nhập từ AM có thể giúp sinh viên tự đáp ứng được các nhu cầu cá nhân.
III.2.2 Thang đo Đối với nghiên cứu định lượng, nhóm nghiên cứu lựa chọn biến độc lập là xu hướng sử dụng Affiliate Marketing; biến phụ thuộc là: lợi thế tương đối, ảnh hượng xã hội, mạng xã hội, ảnh hưởng của influencer và nhu cầu kinh tế.Nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng loại thang đo Likert 5 mức độ:
IV.1 Kết quả nghiên cứu định lượng :
IV.1.1 Thống kê mô tả mẫu: a Thống kê theo giới tính
Biểu đồ 4.1.1a : Thống kê theo giới tính
Dựa vào biểu đồ cho thấy số lượng nữ tham gia khảo sát là 73 chiếm 62,9%, trong khi đó số lượng nam tham gia khảo sát ít hơn là 43 chiếm 37,1%. b Thống kê theo năm học
Biểu đồ 4.1.1b : Thống kê theo năm học
Qua biểu đồ này thì phần lớn các sinh viên tham gia khảo sát là sinh viên năm nhất ( 52 phiếu ) Và những sinh viên còn lại tham gia cuộc khảo sát là: năm 2 ( 28 phiếu), năm 3 ( 27 phiếu ), năm bốn ( 9 phiếu ). c Thống kê khoa sinh viên theo học
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả nghiên cứu định lượng
IV.1.1 Thống kê mô tả mẫu: a Thống kê theo giới tính
Biểu đồ 4.1.1a : Thống kê theo giới tính
Dựa vào biểu đồ cho thấy số lượng nữ tham gia khảo sát là 73 chiếm 62,9%, trong khi đó số lượng nam tham gia khảo sát ít hơn là 43 chiếm 37,1%. b Thống kê theo năm học
Biểu đồ 4.1.1b : Thống kê theo năm học
Qua biểu đồ này thì phần lớn các sinh viên tham gia khảo sát là sinh viên năm nhất ( 52 phiếu ) Và những sinh viên còn lại tham gia cuộc khảo sát là: năm 2 ( 28 phiếu), năm 3 ( 27 phiếu ), năm bốn ( 9 phiếu ). c Thống kê khoa sinh viên theo học
CHƯƠNG IV : KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Khai thác vận tải 15 21.1 21.1 28.2 kĩ thuật ô tô 1 1.4 1.4 29.6
Kỹ thuật cơ điện tử 13 18.3 18.3 93.0
Bảng 4.1.1c : Bảng thống kê khoa sinh viên đang theo học
Theo bảng thống kê, hầu hết các ngành,khoa đều có sinh viên tham gia khảo sát.Nhiều nhất là ngành Kinh tế xây dựng ( 22,5% ) Như vậy nghiên cứu đã đạt được tính toàn diện, khách quan. d Thông kê nhận biết
Biểu đồ 4.1.1 d: Thống kê nhận biết
Căn cứ vào biểu đồ ta thấy số lượng sinh viên đã biết tới mô hình này ( 54,8% ) nhiều hơn số lượng sinh viên chưa biết (45,2%).
IV.1.2 Thống kê thang đo :
N Minimum Maximum Mean Std Deviation
4.1.2: Thống kê mô tả các biến quan sát
Từ bảng trên ta có nhận xét : tất cả biến quan sát của 5 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc đều có điểm đánh giá nhỏ nhất là 1, điểm đánh giá cao nhất là 5, điểm đánh giá trung bình giao động từ 3.59-4.4 , độ lệch chuẩn nhỏ hơn 1cho thấy các câu trả lời của sinh viên khônh lệch nhau quá nhiều.
IV.1.3 Kiểm định độ tin cậy của thang đo qua hệ số Cronach’s Alpha :
Các thang đo đạt độ tin cậy vì có kết quả hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 và hệ số tương quan biến tổng đều lớn hơn 0.5 Điều này cho thấy thang đo có độ tin cậy cao và phù hợp để sử dụng trong bước phân tích nhân tố khám phá.
Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố đặc điểm tính cách lần đầu tiên thông qua hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Bảng 4.1.3 a: Kiểm định độ tin cậy với yếu tố lợi thế tương quan
( Nguồn: xử lí số liệu trên SPSS 26 )
Hệ số Cronbach’s alpha lần đầu đối với yếu tố đặc điểm tính cách đạt giá trị 0,777 và các hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa ra các biến của yếu tố lợi thế tương quan, bao gồm: LT1, LT2, LT3, LT4, LT5, LT6, LT7, LT8 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo. b Kiểm định độ tin cậy với yếu tố ảnh hưởng xã hội :
Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố ảnh hưởng xã hội lần đầu tiên thông qua hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Bảng 4.1.3 b : kiểm định độ tin cậy với yếu tố ảnh hưởng xã hội
( Nguồn: xử lí dữ liệu trên SPSS 26 )
Hệ số Cronbach’s alpha đối với yếu tố ảnh hưởng xã hội đạt 0,716 cho thấy tính đáng tin cậy cao Các hệ số tương quan giữa các biến của yếu tố (XH1, XH2, XH3, XH4, XH5) với biến tổng đều dương, khẳng định sự phù hợp của các biến này trong đánh giá ảnh hưởng xã hội Điều này tạo cơ sở để tiến hành các phân tích sâu hơn nhằm xác định mức độ ảnh hưởng của yếu tố xã hội đối với các hành vi khác.
Tiến hành kiểm định độ tin cậy cho yếu tố "Ảnh hưởng của Influencer" lần đầu tiên bằng hệ số Cronbach’s Alpha, kết quả thu được như sau:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Bảng 4.1.3 c: kiểm định độ tin cậy với yếu tố ảnh hưởng Influencer
( Nguồn: xử lí dữ liệu trên SPSS 26 )
Hệ số Cronbach’s alpha lần đầu đối với yếu tố ảnh hưởng Influencer đạt giá trị 0,764 và các hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa ra các biến của yếu tố ảnh hưởng xã hội, bao gồm: XH1, XH2, XH3, XH4, XH5 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo d Kiểm định độ tin cậy với yếu tố nhu cầu kinh tế :
Tiến hành kiểm định độ tin cậy đối với yếu tố nhu cầu kinh tế lần đầu tiên thông qua hệ số Cronbach’s alpha, ta thu được kết quả như sau:
Scale Variance if Item Deleted
Cronbach's Alpha if Item Deleted
Bảng 4.1.3 d: kiểm định độ tin cậy với yếu tố nhu cầu kinh tế
Hệ số Cronbach’s alpha lần đầu đối với yếu tố nhu cầu kinh tế đạt giá trị 0,734 và các hệ số tương quan với biến tổng đều lớn hơn không Điều này đảm bảo tính đúng đắn cho việc đưa ra các biến của yếu tố ảnh hưởng xã hội, bao gồm: KT1, KT2, KT3, KT4 vào tiến hành các bước phân tích tiếp theo
IV.1.4 Phân tích nhân tố khám phá – EFA:
Phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA (Expoloratory Factor Analysis, gọi tắt là phương pháp EFA) giúp chúng ta đánh giá hai loại giá trị quan trọng của thang đo là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling
Bảng 4.1.4 a : Hệ số KMO và Bartlett’s Test các biến độc lập
( Nguồn: xử lí dữ liệu trên SPSS 26 )
Thước đo KMO = 0,744 thỏa mãn điều kiện 0,5 ≤ KMO ≤ 1