các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của gen z trên địa bàn thành phố hồ chí minh

Kết quả cho thấy cả năm nhân tố được đưa vào đều có ảnh hưởng đến quyết định mua sắm thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z trên địa bàn TP.HCM bao gồm Khuyến mãi, S

GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Những năm gần đây, “thương mại điện tử” đã không còn là khái niệm xa lạ trong xã hội hay một lĩnh vực mới mẻ tại nước ta Sự tăng trưởng bứt phá của TMĐT đã góp phần đưa Việt Nam trở thành một trong những thị trường tiềm năng nhất khu vực ASEAN (moit.gov.vn) Theo thống kê của Global Digital Report do We are Social và Hootsuite thực hiện, tính đến tháng 1/2023, tổng dân số Việt Nam là 98,5 triệu người với số lượng người sử dụng Internet là 77,9 triệu người, tương đương với 79,1% tổng dân số, tăng gần 5 triệu so với tháng 1/2022 (Digital, 2022) Đại dịch Covid-19 đã gây ra những biến đổi sâu sắc trong thói quen mua sắm của người dân Từ khi dịch Covid 19, nhu cầu mua sắm trực tuyến ngày dần tăng cao, do đó các doanh nghiệp cũng dần nắm bắt xu hướng và đầu tư vào thị trường TMĐT Theo Báo cáo thương mại điện tử Việt Nam 2023, ước tính số lượng người tiêu dùng Việt mua sắm trực tuyến là 57 triệu người với Tỷ lệ người dùng Internet mua sắm trực tuyến hàng tuần là 60,7% Các sàn TMĐT không ngừng đổi mới, sáng tạo để mang đến cho người dùng những trải nghiệm mua sắm tốt nhất Và hình thức trao đổi, mua bán nổi bật nhất giữa thời đại công nghệ 4.0 tính đến hiện tại là hình thức livestream bán hàng

Trong năm 2022, TikTok Shop - nền tảng thương mại điện tử mới gia nhập thị trường đã nhanh chóng vươn lên vị trí thứ 2 sau Shopee chỉ trong vòng 1 năm nhờ vào hoạt động livestream Sự kiện livestream tại Chợ Bến Thành đạt doanh thu 4 tỷ đồng chỉ trong 5 ngày, chứng minh sức mạnh của livestream Các nền tảng khác như Shopee, Lazada cũng đầu tư mạnh vào tính năng livestream Shopee ghi nhận số lượng giờ người dùng theo dõi livestream đạt 6,4 triệu giờ, bán ra 26 triệu sản phẩm trong 1,4 triệu giờ livestream trong sự kiện sinh nhật 12/12 Chiến dịch "An tâm mua sắm tại nhà" của Lazada trong tháng 5/2020 cũng cho thấy tỷ lệ thao tác tăng vọt.

“bỏ vào giỏ hàng” từ livestream trên Lazada tăng 128% so với tháng 2/2020 Số liệu tháng 9/2020 cho thấy, lượt xem livestream đã tăng 21 lần và lượt người mua hàng qua livestream đã tăng 24 lần so với tháng 9/2019

Bên cạnh các sàn TMĐT, các nền tảng mạng xã hội như Facebook hay Instagram cũng phát triển tính năng mua sắm thông qua livestream Thông tin từ AccessTrade Việt Nam cho biết, việc mua sắm trực tiếp qua livestream có tiềm năng thúc đẩy tới 20% tổng doanh số bán hàng thương mại điện tử vào đầu năm 2026 Trong đó, 3 nền tảng livestream bán hàng phổ biến nhất tại Việt Nam là Facebook (31,9%), Shopee (30,9%) và TikTok (17,2%) Bình quân mỗi tháng đang có 2,5 triệu phiên bán hàng livestream, có sự tham gia của hơn 50 nghìn nhà bán hàng Người Việt dành 13 giờ/ tuần để xem livestream bán hàng, rút hầu bao mua hàng online đứng thứ 11 thế giới

Livestream được đánh giá là ngành công nghiệp tỷ USD trên thị trường thế giới Đây là kênh tương tác, bán hàng phổ biến và dễ tiếp cận với mọi lứa tuổi Ngành công nghiệp này vẫn còn nhiều tiềm năng với những ưu thế về dân số trẻ, sự đầu tư cũng như tính cạnh tranh cao của các nền tảng thương mại và mạng xã hội Hiện nay các nghiên cứu về mua sắm thông qua livestream có khá nhiều Chẳng hạn một số nghiên cứu trong nước như “Các yếu tố ảnh hưởng đến mua sắm trực tuyến của giới trẻ” của tác giá Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021); “Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thời trang thông qua livestream của sinh viên khoa Kinh tế, trường Đại học Đồng Tháp” của tác giả Trần Thạch và cộng sự (2021); “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thông qua livestream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh” của tác giả Bùi Thị Thanh Huyền và cộng sự

Các nghiên cứu trước đây đã xác định một số nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tiếp thông qua livestream, nhưng vẫn còn nhiều yếu tố chưa được xem xét đầy đủ Nhận thấy tầm quan trọng của hình thức bán hàng này, nghiên cứu về quyết định mua hàng thông qua livestream là cần thiết để xác định các nhân tố còn thiếu, góp phần vào việc hoàn thiện kiến thức trong lĩnh vực này.

Với kỳ vọng hoàn thiện cơ sở lý luận và tạo mô hình nghiên cứu hoàn chỉnh hơn kế thừa từ những nghiên cứu sẵn có, tác giả đã quyết định lựa chọn đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh.”

MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

Phân tích yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm qua livestream của Gen Z tại TP Hồ Chí Minh giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi khách hàng mục tiêu Ngoài ra, cần đưa ra gợi ý quản trị nâng cao nhằm tác động vào hành vi mua hàng của Gen Z khi xem livestream Bằng cách này, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa chiến lược livestream, thu hút và chuyển đổi khách hàng hiệu quả hơn.

- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM

- Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến quyết định mua hàng của Gen Z trên địa bàn TP.HCM

- Đề xuất một số hàm ý quản trị cho các doanh nghiệp và đơn vị kinh doanh để thu hút quyết định lựa chọn của khách hàng trẻ Gen Z hiện nay.

CÂU HỎI NGHIÊN CỨU

Bài nghiên cứu cần trả lời cho những câu hỏi cụ thể như:

- Những nhân tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh?

- Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến quyết định mua hàng của Gen Z khi theo dõi livestream như thế nào?

- Một số hàm ý quản trị nào được đề xuất cho các doanh nghiệp và đơn vị kinh doanh nhằm thu hút và gia tăng quyết định mua hàng của khách hàng trẻ Gen

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu là những bạn trẻ thế hệ Z đang sinh sống tại Thành phố Hồ Chí Minh, những người đã hoặc đang bị thu hút bởi các phiên phát trực tiếp dẫn đến quyết định mua hàng.

- Đối tượng khảo sát: Gen Z tại Thành phố Hồ Chí Minh

- Phạm vi không gian: Tập trung nghiên cứu tại khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

- Phạm vi thời gian: Bài nghiên cứu được thực hiện từ tháng 01/2024 - tháng 04/2024.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

1.5.1 Dữ liệu dùng trong nghiên cứu

Nghiên cứu này sử dụng nguồn dữ liệu, bao gồm:

• Dữ liệu sơ cấp: khảo sát NTD đã sử dụng và mua hàng thông qua livestream thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

• Dữ liệu thứ cấp: được tham khảo các công trình nghiên cứu, bài báo, sách, tạp chí chuyên ngành, luận văn có liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua livestream của thế hệ trẻ

Phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng sẽ được tác giả kết hợp và thực hiện trong bài nghiên cứu này:

- Nghiên cứu định tính: (1) Tác giả thực hiện nghiên cứu khảo sát sơ bộ với

10 sinh viên đã từng xem và mua sắm thông qua livestream để rút ra bảng câu hỏi phù hợp; (2) Tác giả phân tích và lập luận các khái niệm được đề cập ở các nghiên cứu liên quan đã được chứng minh Đối tượng của nghiên cứu là Gen Z tại địa bàn TP.HCM trong thời gian từ tháng 2 đến tháng 4 năm 2024 Từ đó thảo luận và cho ra thang đo

- Nghiên cứu định lượng: Tác giả thu thập khảo sát từ khách hàng thuộc Gen

Z tại địa bàn TP.HCM đã từng quyết định mua hàng thông qua livestream bằng bảng câu hỏi khảo sát ngẫu nhiên Từ đó bắt đầu phân tích thông tin trên Statistical Package for the Social Sciences (SPSS) gồm thống kê mô tả và đánh giá độ tin cậy trong thang đo (Cronbach's Alpha), phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích hồi quy, phân tích phương sai (ANOVA) và kiểm định sự khác biệt (T-tests).

NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

“Nghiên cứu bao gồm có 5 chương bao gồm:

Chương 1: GIỚI THIỆU NGHIÊN CỨU

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Chương 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Chương 5: KẾT LUẬN VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ”

NHỮNG ĐÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI

Nghiên cứu này tập trung vào phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z tại TP.HCM Phạm vi nghiên cứu sẽ mở rộng đến các nhóm người tiêu dùng khác, không chỉ giới hạn ở Gen Z tại TP.HCM Nghiên cứu này cung cấp cái nhìn toàn diện về xu hướng mua sắm trực tuyến của giới trẻ thông qua livestream Ngoài ra, nghiên cứu còn đưa ra các biện pháp quản trị nhằm tăng cường quyết định mua hàng của Gen Z tại TP.HCM khi sử dụng livestream trên các nền tảng mạng xã hội và trang thương mại điện tử.

Nội dung chương 1 nhằm Giới thiệu tổng quan về nghiên cứu, tính cấp thiết của đề tài nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z tại TP.HCM Dựa vào đó xác định mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu Bên cạnh đó, tác giả còn nêu ra những đóng góp dự kiến của đề tài Ở chương 1 cũng nêu tổng quát nội dung kết cấu của đề tài để người đọc có thể nắm được khái quát nội dung trong đề tài nghiên cứu.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

LÝ THUYẾT NỀN

2.1.1 Tổng quan về hoạt động Livestream

Livestream có nghĩa là truyền trực tiếp các sự kiện đang diễn ra (bao gồm khuôn mặt, cảnh quan, hoạt động xung quanh ) cho mọi người ở bất kỳ nơi nào trên thế giới có thể xem thông qua Internet, mà tất cả những gì đang diễn ra đều được trình chiếu một cách trực tiếp Livestream còn là hoạt động khách hàng phản hồi thông qua các khung thảo luận bằng văn bản trực tiếp và cho phép người bán giao tiếp với nhiều khách hàng cùng một lúc Một buổi phát trực tiếp có nhiều khách hàng đang hoạt động có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm và ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng (Ang, Wei và Anaza, 2018; Bründl và cộng sự, 2017)

Thương mại điện tử livestream ra đời tại Việt Nam từ cuối năm 2018 nhưng đến cuối năm 2019 mới đạt đỉnh cao Hình thức này dần trở thành lựa chọn ưu tiên của các nhà bán lẻ bên cạnh kênh bán hàng truyền thống Sau khi đại dịch COVID-19 bùng phát, livestream trên nền tảng thương mại điện tử đã trở thành hiện tượng xã hội (Yu & Zhang, 2022) Theo Yu và Zhang (2022), livestream ngày càng đóng vai trò quan trọng hơn nhờ đem đến những thay đổi trong hành vi mua sắm của người tiêu dùng.

Mua sắm qua livestream đang trở thành một trong những ứng dụng phổ biến nhất trong số các hoạt động phát trực tiếp So với mô hình mua sắm trực tiếp truyền thống qua truyền hình, người xem và đài truyền hình có nhiều cơ hội tương tác hơn khi tham gia qua livestream Thống kê cho thấy rằng 87% khán giả ưa thích xem qua livestream hơn so với việc xem trên Tivi truyền thống (Linh, 2023) Nền tảng mua sắm qua livestream là một hình thức truyền thông xã hội độc đáo cho phép người dùng tương tác không chỉ với những người phát trực tiếp mà còn với các người xem khác ( Zhao và cộng sự, 2018)

2.1.2 Hành vi tiêu dùng của Gen Z

Mức độ tiêu dùng của Gen Z có xu hướng gia tăng theo thời gian Thế hệ này là nhóm người tiêu dùng có thể gia tăng mức độ chi tiêu vượt mức bình thường so với trước khi dịch bệnh xuất hiện, con số tăng trưởng lên đến 125% so với mức trước Covid của họ năm 2019 (Steve Squeri, 2021) Gen Z là chính là những người thúc đẩy thị trường phát triển, với hơn 71% trong số họ dành hơn 1 giờ mỗi ngày cho việc sử dụng mạng xã hội, mức cao hơn gần 1 giờ so với gen Y (LinkedIn, 2021) Đây luôn là thế hệ cập nhật những xu hướng mới nhất và đóng góp quan trọng vào việc tạo ra những tư duy tiêu dùng đột phá trên thị trường Gen Z thường có xu hướng ưa thích hình thức thanh toán trả góp hơn là trà toàn bộ số tiền một lần, điều này phần lớn xuất phát từ tình hình tài chính chưa ổn định và mức lương hàng tháng thường không có khả năng chi trả một lần cho các chi phí phát sinh hàng tháng (Deloitte, 2022) Thêm vào đó, những nhân tố quan trọng đã được đề cập, Gen Z còn có các đặc điểm và thói quen tiêu dùng khác biệt so với các thế hệ trước Do đó, các doanh nghiệp cần thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu hơn và khai thác tận dụng các nhân tố tâm lý và hành vi của Gen Z để xây dựng chiến lược tiếp cận hiệu quả và đạt được thành công trên thị trường

Theo Bassiouni và Hackley (2014), thế hệ Z là thuật ngữ ám chỉ cho những cá nhân trẻ được sinh ra từ giữa thế kỷ 20 đến đầu thế kỷ 21, cụ thể là những người sinh từ năm 1997 đến năm 2012 Thế hệ này lớn lên trong một môi trường với sự phổ biến của công nghệ số, internet, mạng xã hội, thiết bị di động, trí tuệ nhân tạo (AI) và các dịch vụ trực tuyến Họ được mô tả là những người sáng tạo, đa nhiệm, thông minh về công nghệ và quan tâm đến các vấn đề xã hội, môi trường và đa văn hóa Gen Z thường có khả năng sử dụng công nghệ một cách tự nhiên và làm chủ môi trường kỹ thuật số

Hiện nay trên toàn cầu, thế hệ Z chiếm khoảng 1/3 tổng số dân số (tương đương khoảng 2,6 tỷ người) Theo (Nielsen), dự đoán rằng vào năm 2025, thế hệ Z tại Việt Nam sẽ đạt mức khoảng 15 triệu người, chiếm 25% tổng dân số Họ ngày càng dựa vào các thiết bị thông minh và dành nhiều thời gian để kết nối với các nền tảng xã hội như Facebook, Instagram, TikTok, và họ luôn quan tâm đến các xu hướng mới Theo khảo sát của Quỹ Nhi đồng Liên hợp quốc (UNICEF) năm

2022, việc sử dụng Internet hàng ngày đối với nhóm tuổi 13-14 là 93% so với 24.7 triệu trẻ em Việt Nam cùng thời điểm

2.1.3 Hành vi mua hàng trực tuyến

Hành vi mua sắm trực tuyến: Hành vi NTD trực tuyến được xem xét dưới lý thuyết hành vi NTD cổ điển Tuy nhiên NTD trực tuyến có nhiều điểm khác biệt so với NTD truyền thống vì xã hội và môi trường làm việc khác biệt NTD trực tuyến có nhóm tham khảo khác biệt so với NTD truyền thống Nhóm tham khảo trực tuyến mới của NTD đã được xác định là các cộng đồng ảo như các nhóm thảo luận trên các diễn đàn NTD có thể đọc về những kinh nghiệm và ý kiến của nhóm tham khảo (Huarng và Christopher, 2003), nhóm tham khảo trực tuyến được xác định bằng các liên kết đến các trang web có liên quan đến sản phẩm Bên cạnh đó, Monsuwé, Dellaert và de Ruyter (2004) chỉ ra rằng mua sắm trực tuyến có nhiều thuận tiện hơn so với mua sắm truyền thông Internet cho phép thu thập thông tin một cách dễ dàng, việc tìm kiếm thông tin này không đòi hỏi nhiều nỗ lực và thời gian của NTD

Theo Chiến (1998) thì quyết định mua là kết quả cuối cùng sau khi đã tiến hành tìm hiểu, đánh giá và xếp hạng tất cả các khả năng thay thế theo thứ tự ưu tiên “ Thường thì người tiêu dùng sẽ chọn sản phẩm mà họ đánh giá là tốt nhất trong tất cả các lựa chọn có sẵn ” “ Tuy nhiên, sự khác biệt giữa ý định mua và quyết định mua có thể bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố chính:

- Thái độ của những người khác: Người tiêu dùng có thể đã có ý định mua sản phẩm nhưng họ thường tìm kiếm ý kiến của gia đình, bạn bè và các mối quan hệ khác để đảm bảo Sự phản đối mạnh mẽ từ những người này có thể khiến người tiêu dùng thay đổi quyết định mua hàng dễ dàng hơn Mức độ ảnh hưởng của người phản đối phụ thuộc vào cường độ của sự phản đối và mối quan hệ của họ với người tiêu dùng ”

- “ Các yếu tố hoàn cảnh bất ngờ: Người tiêu dùng có thể đã có ý định mua sản phẩm nhưng gặp phải các yếu tố không lường trước như nhu cầu mua sản phẩm khác quan trọng hơn, ngân sách không đủ, hoặc các yếu tố khác Những yếu tố này có thể khiến họ thay đổi quyết định mua hàng " ”””

CÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN

2.2.1 Mô hình hành vi có kế hoạch (TPB)

Thuyết hành vi có kế hoạch là một lý thuyết được cải tiến, mở rộng với tiền để là thuyết hành vi hợp lý (Ajzen và Fishbein, 1975), bởi Ajzen nhận thấy được sự hạn chế của lý thuyết trước khi cho rằng hành vi của con người hoàn toàn bị kiểm soát bởi lý trí Ajzen nhận định rằng, "Người tiêu dùng có động lực và cơ sở trong quá trình ra quyết định của họ Ngoài ra, người tiêu dùng cũng có thể đưa ra sự lựa chọn hợp lý giữa các giải pháp và công cụ tốt nhất để dự đoán hành vi, được xác định bởi ý định và hành vi thực tế của một người

Ba yếu tố quyết định trong lý thuyết này bao gồm:

• Yếu tố cá nhân: Thái độ cá nhân đối với hành vi phản ánh sự đánh giá tích cực hoặc tiêu cực của việc thực hiện hành vi đó

Chuẩn chủ quan được định nghĩa khi người tiêu dùng nhận thấy sự áp lực từ xã hội, dẫn đến cảm nhận về một mức độ bắt buộc hoặc áp lực mang tính quy tắc Điều này hàm ý rằng hành vi và lựa chọn của người tiêu dùng thường bị chi phối bởi áp lực xã hội và tuân thủ theo các chuẩn mực được xã hội chấp nhận.

• Yếu tố tự nhận thức (self-efficacy): Đây là khả năng của NTD để thực hiện hành vi, được gọi là kiểm soát nhận thức hành vi.”

Hình 2.1: Mô hình thuyết hành vi có kế hoạch

2.2.2 Thuyết đáp ứng kích thích (SOR)

Năm 1974, Mehrabian và Russell đã đề xuất mô hình đáp ứng kích thích SOR (Stimulus Response Theory) từ góc độ tâm lý học môi trường Kể từ những năm

80 của thế kỷ 20, thuyết SOR được ứng dụng rất nhiều trong việc nghiên cứu HVNTD Thuyết đáp ứng kích thích cho rằng những kích thích từ môi trường bên ngoài sẽ tác động đến nhận thức hoặc tình cảm của chủ thể, từ đó sinh ra phản ứng về hành vi Phản ứng hành vi bao gồm phản ứng bên trong và phản ứng bên ngoài, trong đó phản ứng bên trong biểu hiện qua thái độ và mong muốn, phản ứng bên ngoài là tiếp cận (approach) hoặc né tránh (avoidance) Thuyết SOR dùng để dự đoán hành vi của chủ thể

Những năm trở lại đây ngày càng có nhiều học giả vận dụng thuyết SOR để nghiên cứu hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng, đề tài nghiên cứu cũng vô cùng phong phú Shi, Meng và Li (2017) đã sử dụng mô hình SOR để nghiên cứu ý định mua hàng theo nhóm của NTD He, Du và Li (2019) đã vận dụng mô hình SOR để nghiên cứu tác động của những bình luận trực tuyến đến ý định mua hàng của NTD Hồ Xuân Hướng (2020) đã vận dụng lý thuyết SOR xem xét vai trò của thực tế ảo trong quảng cáo du lịch Theo thuyết SOR, sau khi nhận kích thích từ môi trường bên ngoài, người tiêu dùng sẽ nảy sinh phản ứng nhất định về tâm lý hoặc tình cảm, từ đó ảnh hưởng đến mong muốn hoặc HVMH, ở một góc độ nào đó, thuyết SOR đã lý giải được cơ chế nội tại dẫn đến hành vi mua của người tiêu dùng Nghiên cứu này áp dụng thuyết SOR làm cơ sở lý luận nền tảng, xem xét môi trường trong quá trình livestream là nhân tố kích thích, trạng thái nhận thức và tình cảm của NTD là chủ thể phản ứng, quyết định mua của NTD là kết quả của phản ứng

2.2.3 Thuyết tín nhiệm nguồn (SCT)

Lý thuyết tín nhiệm nguồn (SCT) được đề xuất bởi Hovland và Weiss (1951) dựa trên hiệu quả của giao tiếp tại trường đại học Yale Nó được Cheung và Thadani (2012) định nghĩa là “khả năng nhận thức, chuyên môn hoặc động lực của nguồn tin để cung cấp thông tin chính xác và trung thực” (Linh, 2023)

SCT nhấn mạnh vai trò quan trọng của nguồn thông tin trong việc tạo ra thông tin hiệu quả và đáng tin Điều này đặt ra một thách thức đối với người tiêu dùng trong việc lựa chọn các đánh giá đáng tin cậy, vì họ đánh giá độ tin cậy của nguồn thông tin dựa trên sự coi trọng của những người khác đối với nguồn thông tin đó (Hlee, Lee và Koo, 2018) Hay SCT còn được định nghĩa là “một phương tiện truyền thông cung cấp thông tin chính xác” (Visentin, Gabriele và Marco, 2019) Trong các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau, việc đánh giá trực tuyến là rất đa dạng, tạo ra một thách thức cho người tiêu dùng khi cần phải lựa chọn đánh giá đáng tin cậy Đánh giá sản phẩm trực tuyến được xem là một kênh thông tin sản phẩm phổ biến và mạnh mẽ (Shareef và cộng sự, 2019) Do đó, người tiêu dùng thường kiểm tra sự đáng tin cậy của đánh giá dựa trên chuyên môn của người đánh giá và tính chính xác của thông tin được cung cấp (Cheung và Thadani, 2012; Shan, 2016)

Livestream không chỉ là một hình thức của truyền thông xã hội mà còn là một công cụ quan trọng trong việc truyền tải thông tin thông qua phát sóng trực tiếp

Do đó, việc áp dụng lý thuyết về tín nhiệm nguồn vào các nghiên cứu liên quan đến livestream là hợp lý và có ý nghĩa quan trọng Mô hình tín nhiệm nguồn là mô hình toàn diện và phù hợp nhất cho bối cảnh trực tuyến (Hovland và Weiss, 1951; Ohanian, 1990; Djafarova và Trofimenko, 2019; Wiedmann và von Mettenheim, 2020; Xiao và cộng sự, 2018)

Theo mô hình của Ohanian (1990), các nguồn đánh giá được phân thành ba khía cạnh: sự hấp dẫn, chuyên môn và độ tin cậy Trong việc thương mại phát trực tiếp, độ tin cậy và chuyên môn của những người phát trực tiếp đóng vai trò quan trọng trong việc xác định sự thành công (Heo, Kim và Yan, 2020) Nghiên cứu của Li và Peng (2021) phát hiện mối liên hệ giữa độ tin cậy của phát trực tiếp và mức độ gắn bó cảm xúc của khách hàng.

TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU TRƯỚC

2.3.1 Các nghiên cứu trong nước

Nghiên cứu của Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023)

Nghiên cứu của Huyền và cộng sự (2023) sử dụng phương pháp phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM trên phần mềm SPSS 20 để xây dựng, phân tích và kiểm định mô hình “Các nhân tố ảnh hưởng quyết định mua sản phẩm qua livestream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh” với kích cỡ mẫu là 272

Bài nghiên cứu đưa ra 5 nhân tố ảnh hưởng, bao gồm:“(1) Nhận thức sự hữu ích, (2) Sự tin cậy, (3) Khuyến mãi, (4) Sự phản hồi của người mua, (5) Ảnh hưởng xã hội.”

Hình 2.3: Mô hình nghiên cứu của Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023)

Nghiên cứu của Trần Thạch và cộng sự (2021)

Nhóm tác giả nghiên cứu trên 5 nhân tố là: niềm tin, truyền miệng điện tử, sự hấp dẫn của người bán, sự hiểu biết của người bán và sự phù hợp về giá Nghiên cứu chỉ ra rằng có bốn yếu tố ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng: niềm tin, truyền thông điện tử, sức hấp dẫn của người bán và sự phù hợp về giá Trong đó, niềm tin là nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định mua của sinh viên Đồng thời, trong nghiên cứu này cũng chưa tìm thấy sự ảnh hưởng của nhân tố “sự hiểu biết của người bán” đến quyết định mua hàng của sinh viên Bên cạnh những kết quả đạt được, trong nghiên cứu này cũng còn hạn chế nhất định: 4 nhân tố đưa vào mô hình chỉ giải thích được 51,2% sự biến thiên của quyết định mua, có nghĩa là vẫn còn những nhân tố khác có thể giải thích cho sự biến thiên quyết định mua đối với sản phẩm thời trang mà chưa được đưa vào mô hình

Hình 2.4: Mô hình nghiên cứu của Thạch và cộng sự (2021)

Nghiên cứu của Phạm Minh Tâm (2023)

Căn cứ các nghiên cứu và lý thuyết có liên quan tới vấn đề nghiên cứu, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu bao gồm 6 biến độc lập và biến phụ thuộc là Quyết định mua hàng online qua TikTok Shop Kết quả nghiên cứu cho thấy bốn trong tổng sáu biến có ảnh hưởng tích cực đến QDMH bao gồm Giải quyết tốt rủi ro; Nội dung video quảng cáo ngắn trên TikTok; Lợi ích cảm nhận và Mong đợi về giá

Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu của Phạm Minh Tâm (2023)

Nghiên cứu của Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021)

Nghiên cứu này sử dụng UTAUT2 để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến, bao gồm kỳ vọng hiệu quả, động lực thụ hưởng, ảnh hưởng xã hội, eWOM, hiệu ứng cái đuôi dài và nhận thức rủi ro Khảo sát 508 người cho thấy cả 7 yếu tố đều có tác động, với ảnh hưởng xã hội là mạnh nhất và nhận thức rủi ro là yếu nhất.

Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu của Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021)

2.3.2 Các nghiên cứu nước ngoài

Nghiên cứu của Sumas Wongsunopparat và Binmei Deng (2021)

Sumas Wongsunopparat và Binmei Deng nghiên cứu về Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng Trung Quốc theo mô hình thương mại điện tử phát trực tiếp Kết quả NC cho thấy việc cá nhân hóa sản phẩm và mức độ trung thành đối với nền tảng có ảnh hưởng đáng kể đến QDMH của NTD, còn về giá cả, khuyến mãi, hình ảnh công khai của người phát trực tiếp và tương tác, nó không có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng Nhưng bên cạnh đó, hình ảnh công khai của người phát trực tiếp có thể ảnh hưởng đáng kể đến mức độ trung thành của nền tảng đối với quyết định mua hàng

Nghiên cứu củaMuhammad Fachmi và cộng sự (2019)

Nghiên cứu thu thập dữ liệu khảo sát từ 100 người sử dụng cửa hàng trực tuyến tại Makassar, lấy mẫu ngẫu nhiên từ sinh viên đại học đã mua sắm trên Tokopedia, Bukalapak và Shopee Phân tích hồi quy bội bằng SPSS 22.0 cho thấy sự tin tưởng, khuyến mãi và chất lượng dịch vụ điện tử có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng trực tuyến.

Hình 2.7: Mô hình nghiên cứu của Muhammad Fachmi, Ikrar Putra

Nghiên cứu của Lingfei Liu (2022)

Tác giả nghiên cứu Các nhân tố ảnh hưởng đến HVMH của NTD trong Phát trực tiếp Thương mại điện tử với bốn nhân tố ảnh hưởng bao gồm khuyến mãi, độ tin cậy, thiết kế nền tảng và tính tương tác Kết quả nghiên cứu cho thấy sự hấp dẫn, sự tin tưởng và chuyên môn của người phát livestream cũng có ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua sắm của khách hàng Thời gian tương tác thực làm cũng làm củng cố thêm niềm tin vào sản phẩm Biến tương tác mô tả 2 khía cạnh bao gồm Sự tương tác giữa Khách hàng - Người phát livestream và giữa Khách hàng - Khách hàng

Nghiên cứu của Puspa Novita Sari và Lorena Dara Putri Karsono (2023)

Hai tác giả nghiên cứu “Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của khách hàng khi mua sắm trên Tiktok Live” với biến can thiệp "Mua sắm bốc đồng" là biến rất quan trọng khi nghiên cứu về vấn đề livestream Nghiên cứu tập trung vào

2 nhân tố làm tăng quyết định mua hàng đối với người tiêu dùng khi xem Tiktok Live bao gồm Thông điệp khan hiếm và Động lực mua sắm theo chủ nghĩa khoái lạc

Thông điệp về sự khan hiếm do người bán phát đi trong quá trình livestream, kết hợp với hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng có thể gia tăng quyết định mua hàng của họ Ngoài ra, động lực mua sắm theo chủ nghĩa khoái lạc, thường biểu hiện qua cảm xúc phấn khích, cũng tác động tích cực đến quyết định mua sắm trên TikTok Live Sự thôi thúc sở hữu sản phẩm mong muốn khiến người tiêu dùng ra quyết định mua hàng ngay trong lúc phát trực tiếp.

Hình 2.8: Mô hình nghiên cứu của Puspa Novita Sari và Lorena Dara Putri

Nghiên cứu của Yue Huang và Lu Suo (2021)

Từ góc độ của người tiêu dùng, nghiên cứu này đã khám phá sáu nhân tố bao gồm khuyến mại về giá, áp lực thời gian (giới hạn thời gian khuyến mại, chi phí cơ hội được cảm nhận), tương tác giữa các cá nhân (Khách hàng - Người phát livestream và giữa Khách hàng - Khách hàng) và sức hấp dẫn trực quan ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng thông qua livestream ở Trung Quốc Nghiên cứu này áp dụng một thiết kế định lượng bằng cách phát triển bảng câu hỏi để thu thập dữ liệu từ 477 người dùng Trung Quốc, đã có kinh nghiệm mua sắm phát trực tiếp trên nền tảng thương mại xã hội Taobao.com trong vòng 1 năm tại Thành phố Côn Minh Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng rủi ro nhận thức có mối tương quan tiêu cực với quyết định mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng Ngoài ra, khuyến mại về giá và sự hấp dẫn trực quan được xác định là yếu tố quan trọng nhất trong việc ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tiếp của người tiêu dùng, vượt trội hơn so với các yếu tố khác Các kết quả này gợi ý rằng các nhà quản lý và người bán hàng trên các nền tảng thương mại điện tử phát trực tiếp cần lập kế hoạch khuyến mãi giá hợp lý và cung cấp trải nghiệm hình ảnh tốt cho người tiêu dùng, đồng thời tăng cường tương tác và giảm thiểu rủi ro mua sắm

Hình 2.9: Mô hình nghiên cứu của Yue Hang và Lu Suo (2021)

Nghiên cứu của Mbete và Tanamal (2020)

Nghiên cứu của hai tác giả về Ảnh hưởng của sự dễ dàng, chất lượng dịch vụ, giá cả, sự tin cậy về chất lượng thông tin và hình ảnh thương hiệu đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng khi mua hàng trực tuyến trên Shoppe với 6 biến ảnh hưởng Tuy nhiên kết quả thu được cho thấy biến X1 và X6 có ảnh hưởng mạnh mẽ đến Quyết định mua hàng, trong khi biến X3, X4 và X5 không có ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng trên Shopee

Hình 2.10: Mô hình nghiên cứu của Mbete và Tanamal (2020)

Sự tương tác Ảnh hưởng xã hội

Sự phản hồi của người mua

Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023) x x x

(2023) x Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021) x x x

Trần Thạch và cộng sự (2021) x x

Muhammad Fachmi và cộng sự (2019) x

Yue Huang và Lu Suo

Bảng 2.1 Tổng hợp các nhân tố ảnh hưởng

Từ việc tổng hợp kết quả của các nghiên cứu trước đó và xem xét các khung lý thuyết liên quan đến hành vi của người tiêu dùng cũng như đánh giá các nghiên cứu có liên quan đến các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm thông qua livestream, tác giả nhận thấy một số khoảng trống nghiên cứu sau:

Thứ nhất, ở các nghiên cứu trong và ngoài nước mà tác giả đề cập đã phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến Tuy nhiên, tác giả nhận thấy các nghiên cứu trước còn tập trung chủ yếu vào nền tảng TikTok trong khi ngày nay ngoài TikTok thì hình thức bán hàng qua livestream còn phổ biến trên các nền tảng MXH khác cũng như các sàn thương mại điện tử khác Vì vậy, đây là khoảng trống nghiên cứu thứ nhất được xác định

GIẢ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

2.4.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream

Với mục tiêu tiêu đặt ra là xác định một số các nhân tố có sự ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM và từ đó đưa ra các đề xuất nhằm thu hút tệp khách hàng trẻ tiềm năng Khóa luận đã dựa vào các ý tưởng và kết quả của các đề tài nghiên cứu trước đây, học hỏi, kế thừa và điều chỉnh một số chi tiết để thích hợp với mong muốn của mục tiêu nghiên cứu Tác giả chọn mô hình SCT làm cơ sở nền tảng cho đề tài với nhân tố được đưa vào để tăng cường quyết định mua hàng là tính chuyên môn Tác giả cũng sử dụng mô hình SOR để khám phá các ảnh hưởng đến phản ứng của khách hàng thông qua Tương tác cũng như Các phản hồi từ người mua trước đó, từ đó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng Sau khi tổng hợp các kết quả từ các nghiên cứu có mối liên kết đến đề tài nghiên cứu từ những nhiều khu vực trong và ngoài nước và các cơ sở lý thuyết cho mô hình nghiên cứu đề xuất này, bên dưới là mô hình để xuất, bao gồm 5 khía cạnh (1) Khuyến mãi, (2) Sự tương tác, (3) Ảnh hưởng xã hội, (4) Sự phản hồi của người mua, (5) Tính chuyên môn

Hình 2.11: Mô hình tác giả đề xuất

2.4.2 Giả thuyết các nghiên cứu

Theo Lo và cộng sự (2016), khuyến mãi là việc sử dụng các yếu tố kích thích, tạo áp lực về thời gian và số lượng có thể khuyến khích người tiêu dùng đưa ra quyết định Cùng một sản phẩm, người tiêu dùng sẽ tăng sự quan tâm đến sản phẩm nếu chương trình khuyến mãi hấp dẫn hơn so với đối thủ cạnh tranh (Putra, 2019) Khi khách hàng nhìn thấy các dấu hiệu khuyến mãi như giảm giá hay quà tặng, họ có xu hướng mua hàng một cách nhanh chóng và không suy nghĩ kỹ (Wiranata và Hananto, 2018) Robert C Blattberg và Scott A Neslin (2012) cũng đã áp dụng khái niệm giống như trong công trình nghiên cứu của họ khi đề cập đến nhân tố “Khuyến mãi”

Cụ thể, khuyến mãi luôn được đặc biệt quan tâm với mục tiêu thu hút sự chú ý và kích thích hành vi mua hàng từ phía NTD Đối với các nền tảng mua hàng trực tuyến, chủ yếu là trên các sàn thương mại điện tử, NTD thường bị hấp dẫn và luôn luôn săn tìm những sản phẩm đang được trợ giá hay khuyến mãi Rất nhiều người tiêu dùng coi việc giảm giá là tiêu chí quan trọng để so sánh và đánh giá giá cả từ nhiều nguồn cung cấp khác nhau (Frinz A.D Dulay, 2022) Theo Huyền và cộng sự (2023), Wongsunopparat và Deng (2021), Liu (2022), “Khuyến mãi” có ảnh hưởng đáng kể đến QDMH Từ những nhận định trên, giả thuyết H1 được đưa ra như sau:

H1: “Khuyến mãi có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng thông qua livestream”

Ajzen (1991) và Orapin (2009) đã đề xuất rằng các yếu tố bên ngoài như ảnh hưởng xã hội có thể ảnh hưởng đến hành vi của một người (Lim và cộng sự, 2016) Nhóm xã hội sẽ ảnh hưởng đến hành vi mua hàng bằng cách tạo ra "kỳ vọng" hoặc

"áp lực" đối với cá nhân, quan điểm của họ có thể thúc đẩy mong muốn mua hàng (Jacinda, 2023) Nhóm cá nhân có thể ảnh hưởng đến QDMH của NTD bao gồm người thân, bạn bè, nhân vật nổi tiếng, những cá nhân có tầm ảnh hưởng trong cộng đồng hoặc các nhóm trên mạng xã hội Đây là nhóm người có ảnh hưởng đến ý kiến, thái độ, quy tắc và hành vi của người tiêu dùng (Bimaruci, Hudaya và Ali, 2020) Họ có xu hướng muốn mua những sản phẩm mà những người có ảnh hưởng xã hội đã sử dụng vì họ coi đó là một thước đo chất lượng và sự tín nhiệm (Gantulga và Ganbold, 2022) Theo Lim và An (2021), càng nhiều người xung quanh tán thành việc sử dụng sản phẩm thì càng mua nó Ảnh hưởng xã hội đã được Bai và Gong (2019) chứng minh là rất quan trọng đối với việc hình thành thái độ mua hàng và ảnh hưởng xã hội Theo Huyền và cộng sự (2023), nhận định rằng nhân tố “Ảnh hưởng xã hội” là nhân tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của giới trẻ Từ đó giả thuyết H2 được đưa ra như sau:

H2: “Ảnh hưởng xã hội có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng thông qua livestream”

2.4.2.3 Sự phản hồi của người mua Đánh giá trực tuyến đã trở thành nguồn thông tin quan trọng giúp người tiêu dùng quyết định mua sản phẩm và cũng giúp người bán hiểu được hành vi mua của người tiêu dùng (Wu và Huang, 2023) Dựa theo báo cáo của Senprints vào tháng 02/2022, có đến 99% người tiêu dùng trực tuyến sẽ dành thời gian để đọc đánh giá sản phẩm trước khi thực hiện hành vi mua hàng (Ngọc, 2023) Trong số này, có đến 61% người tiêu dùng luôn luôn đọc các đánh giá từ những người mua trước và hơn 1/3 người đọc đánh giá liên tục, ngay cả khi họ chưa có kế hoạch mua sắm cụ thể (Ngọc, 2023) Điều này cũng chỉ ra rằng, có đến 95% người tiêu dùng cho rằng các đánh giá sản phẩm giúp ích cho NTD về tình trạng sản phẩm khi họ mua mặt hàng điện tử (Ngọc, 2023) Đánh giá của khách hàng được coi là nguồn thông tin đáng tin cậy (Dwidienawati và cộng sự, 2020) Tran (2020) xác định rằng các đánh giá trực tuyến bao gồm ba thành phần chính sau: nhận xét văn bản, hình ảnh và xếp hạng Khi người tiêu dùng có được thông tin từ nhận xét văn bản, hình ảnh và xếp hạng, họ có thể hình thành một cái nhìn tổng thể về sản phẩm và đưa ra quyết định mua hàng Theo Chen và các cộng sự (2022), ngày càng nhiều NTD dựa vào thông tin đánh giá của sản phẩm để so sánh chất lượng và giá cả của sản phẩm sau đó đưa ra quyết định tiêu dùng Những đánh giá này thường do những người đã mua và sử dụng sản phẩm trước đó tạo ra và chúng đã hỗ trợ cho những người mua sau đó nhanh chóng quyết định hơn trong quá trình mua hàng của họ Ivan và Diana cũng đã kết luận rằng các bài đánh giá trực tuyến là động lực quan trọng nhất dẫn đến quyết định mua hàng trực tuyến (Ventre và Kolbe, 2020) Thomas, Wirtz và Weyerer (2019) cũng xác nhận sự phản hồi của người mua có ảnh hưởng tích cực tới ý định mua hàng Do đó, việc đánh giá sản phẩm trở thành nguồn thông tin duy nhất mà NTD có thể có cảm nhận, đánh giá về mặt hàng mà họ quan tâm, từ đó đưa ra thực hiện hành vì chỉ tiêu cho sản phẩm nhất định Đồng thời, những đánh giá này cũng là điểm mấu chốt mà các doanh nghiệp cần chú ý, để tận dụng và phát triển những lợi thế và khuyết điểm tương đương với mặt hàng của họ, cũng như thúc đẩy người tiêu dùng viết các feedback thông qua quá trình trải nghiệm sản phẩm (Mo, Li và Fan, 2015) Theo Huyền và cộng sự (2023), để ra quyết định mua hàng qua livestream thì sự phản hồi của người mua về sản phẩm của những người đã sử dụng sản phẩm phải được đánh giá tích cực để khách hàng có thể chắt lọc thông tin và yên tâm hơn trong việc quyết định mua hàng Ngọc (2023) cho rằng quyết định mua hàng sẽ được diễn ra nhanh chóng và dễ dàng hơn khi NTD được cung cấp nhiều đánh giá đẩy đủ nguồn gốc, thuộc tính, chất lượng, sản phẩm mà họ quan tâm, nhất là những feedback cao điểm

H3: “Sự phản hồi của người mua có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng thông qua livestream”

Sự tương tác là điều không thể thiếu trong mọi khía cạnh của cuộc sống mỗi người (Linh, 2023) “Trong mua sắm qua livestream, kết quả hài lòng xã hội khi tương tác xã hội được thực hiện” (Linh, 2023) Nó được sử dụng trong các nghiên cứu về sự thỏa mãn xã hội (Gan và Li, 2018) Hou và cộng sự (2019) đã chứng minh rằng tương tác xã hội giải thích ý định xem livestream của các cá nhân Nền tảng mua sắm qua livestream là một hình thức truyền thông xã hội độc đáo cho phép người dùng tương tác với những người livestream cùng như với những người xem khác

Sự tương tác được coi là yếu tố cốt lõi trong tiếp thị trực tuyến (Ou, Pavlou và Davison, 2014; Tajvidi và cộng sự, 2017) Các nhà nghiên cứu đã liên tục ghi nhận vai trò thiết yếu của tương tác trong việc thúc đẩy khán giả theo dõi các chương trình mua sắm trên TV (Zhao và cộng sự, 2018) Do đó, các thương hiệu có thể tận dụng sức mạnh của tương tác để tăng cường kết nối với khách hàng, thúc đẩy doanh số và xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

Trước kia, kết quả của một nghiên cứu chỉ ra rằng sự tương tác cho phép người dùng có trải nghiệm phong phú hơn khi xem livestream (Yang và cộng sự, 2020) Theo Yang (2020), lợi ích chính mà hình thức livestream mang lại chính là phân tách nó khỏi hình thức video được dựng sẵn và cho người xem trải nghiệm tương tác trực tiếp với streamer Sự tương tác trực tuyến này thúc đẩy sự kết nối và giải trí của người xem (Hilvert-Bruce và c.s, 2018; Lu và c.s., 2019: Lu và c.s., 2018; Wohn và c.s., 2018) Sự tương tác trong thời gian thực là một trong những yếu tố chính thúc đẩy người dùng tham gia Livestream (Yang và c.s., 2020) Đối với thương mại điện tử, sự tương tác đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng kết nối chất lượng giữa người bán và người mua (Davison và c.s, 2013) Nhận định của (Chan và c.s., 2021; Chi, 2021; Huang và Suo, 2021; Wongsunopparat và Deng, 2021; Linye, Shuqing và Xiaoyan Zhang, 2022; Liu, 2022; Linh, 2023) đều cho thấy Sự tương tác có ảnh hưởng rất lớn đến HVMH của NTD, đồng thời ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của họ Do đó, giả thuyết H4 được đưa ra như sau:

H4: “Sự tương tác có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng thông qua livestream”

Sự chuyên môn đề cập đến mức độ hiểu biết, kỹ năng và kiến thức về sản phẩm, dịch vụ (Scheinbaum và Wang, 2017) Thông tin được truyền tải bởi người bán phát trực tiếp thường được xem như là của một chuyên gia có ảnh hưởng lớn hơn đến quyết định của khách hàng (Todd và Phillips Melancon, 2017) Điều này là bởi người tiêu dùng thường tin tưởng hơn vào người bán phát trực tiếp, người được coi là những chuyên gia (Lakhan và cộng sự, 2021) Là một phần không thể thiếu trong thương mại phát trực tiếp, những người bán hàng phát livestream có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua sắm của khách hàng (Heo, Kim và Yan, 2020) Khách hàng thường tin theo lời khuyên mua hàng từ những người bán phát trực tiếp vì họ được xem như là những chuyên gia có thể cung cấp thông tin đầy đủ và đáng tin cậy cũng như các dịch vụ được cá nhân hóa (Youssef và Lebdaoui, 2020; Zafar và cộng sự, 2019; Sun và cộng sự, 2019; Wongkitrungrueng và Assarut, 2018) Hơn nữa, hiệu quả của thông điệp thuyết phục có thể được tăng cường khi những người bán hàng phát livestream có chuyên môn cao hơn (Moore và Lutz, 2000; Slater và Rouner, 1996) Vì vậy, tính chuyên môn được coi là tiền đề quan trọng của chất lượng dịch vụ, thông tin và lập luận trong nghiên cứu hiện tại (Chen và cộng sự, 2019; Heo và cộng sự, 2020; Wongkitrungrueng và Assarut, 2018) Theo Thảo (2023), Chuyên môn có ảnh hưởng mạnh đến HVMH của khách hàng Chi (2021) cho rằng trong quá trình xem livestream, người phát trực tiếp sẽ giới thiệu về sản phẩm đồng thời cung cấp những kiến thức chuyên môn, những nội dung này sẽ giúp người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hợp lý hơn, nâng cao hiệu quả mua sắm cho NTD

H5: "Chuyên môn có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến quyết định mua hàng của Gen Z “

Chương 2 cung cấp nền tảng lý thuyết về bán hàng qua livestream và đặc điểm khách hàng thế hệ Z, đồng thời giới thiệu các nghiên cứu liên quan để xây dựng mô hình "Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của Gen Z tại TP.HCM" Mô hình này bao gồm biến phụ thuộc "Quyết định mua hàng" và 5 biến độc lập: "Khuyến mãi", "Chuyên môn", "Ảnh hưởng xã hội", "Thái độ" và "Niềm tin".

"Sự phản hồi của người mua"; (5) "Sự tương tác."

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu được tiến hành qua các bước như sau:

Hình 3.1 Sơ đồ quy trình nghiên cứu

Nguồn:Tác giả đề xuất

THIẾT KẾ NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu được chia làm hai giai đoạn:

Nghiên cứu định tính: Tác giả thực hiện nhằm bổ sung và hiệu chỉnh các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình Tác giả dựa trên cơ sở lý thuyết và lược khảo các NC trước, xây dựng mô hình dự kiến cho QDMH thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM Sau đó thảo luận cùng giảng viên hướng dẫn đề tài để điều chỉnh từ ngữ, bổ sung hoặc loại bỏ các biến quan sát không đáng tin cậy để hoàn thiện thành thang đo chính thức Từ đó làm cơ sở tiến hành thiết kế bảng câu hỏi chính thức phục vụ cho nghiên cứu định lượng

Nghiên cứu định lượng: Dữ liệu được thu thập thông qua việc khảo sát cá nhân bằng bảng câu hỏi Hình thức khảo sát chính là khảo sát trực tuyến thông qua bảng hỏi được thiết kế bằng công cụ Google Forms, đường link liên kết sẽ được gửi đến các đối tượng khảo sát Bên cạnh đó, phương pháp khảo sát bằng bảng hỏi in sẵn cũng được thực hiện trong phạm vi địa lý thuộc TP.HCM

XÂY DỰNG THANG ĐO

Xây dựng thang đo và thiết kế thang đo đòi hỏi xác định rõ ràng các tiêu chí, đảm bảo độ tin cậy và tính hợp lệ để đánh giá hiệu quả tốt nhất cho các khái niệm trong mô hình "Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z tại TP.HCM" Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng 5 yếu tố làm khái niệm như sau: (1) "Khuyến mãi"; (2) "Chuyên môn"; (3) “Ảnh hưởng xã hội "; (4)

"Sự phản hồi của người mua"; (5) "Sự tương tác."

Các biến quan sát sử dụng cho khái niệm này được đo bằng thang đo Likert 5 mức độ: Hoàn toàn không đồng ý, Không đồng ý, Bình thường, Đồng ý, Hoàn toàn đồng ý

Bảng 3.1 Mã hóa thang đo

Khuyến mãi trên livestream TikTok hấp dẫn tôi mua sản phẩm

Khuyến mãi được tung nhiều trong livestream TikTok thu hút tôi

Khuyến mãi tạo cơ hội cho tôi mua thử sản phẩm

Các chương trình khuyến mãi trên livestream được diễn ra thường xuyên

Tôi thấy mua hàng trong phiên livestream sẽ có nhiều ưu đãi hơn là mua bình thường

Sự phản hồi của PH Tôi tin vào đánh giá sản phẩm Linlin Zhu và cộng sự (2020) người mua Tôi xem đánh giá để chắc rằng sản phẩm đúng mô tả

Tôi xem đánh giá để chọn sản phẩm phù hợp Đọc đánh giá sản phẩm giúp tôi cảm thấy yên tâm về quyết định mua hàng của mình

Những người bán phát sóng trực tiếp mang đến nhiều thông tin và trải nghiệm sâu sắc về sản phẩm mà họ đang bán

Các người bán trực tiếp qua livestream thường là những chuyên gia về sản phẩm mà họ đang bán

“Các người bán thường có nhiều kinh nghiệm với sản phẩm mà họ đang giới thiệu qua livestream

“Các người bán thường tìm hiểu rất nhiều tài liệu tham khảo liên quan đến sản phẩm trước khi phát sóng trực tiếp Ảnh hưởng xã hội

XH Tôi chọn mua sản phẩm có người nổi tiếng sử dụng và khuyên dùng

Tôi chọn mua sản phẩm mà người thân hoặc bạn bè giới thiệu và đánh giá cao Lin (2007), Pavlou và Fygenson (2006)

Sản phẩm được review/ đánh giá nhiều trên các mạng xã hội ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của tôi

Số lượt bán càng nhiều và xếp hạng đánh giá của sản phẩm càng cao giúp tôi đưa ra quyết định dễ dàng hơn

Người bán truyền tải thông tin qua livestream giúp người mua hiểu rõ hơn về công dụng và tính chất của sản phẩm mà họ quan tâm

Khi xem livestream tôi có thể trao đổi và chia sẻ ý kiến với MC và những người mua khác một cách dễ dàng

“Những gì người tiêu dùng khác nói về sản phẩm đã giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng ”

Nguồn: Tổng hợp bởi tác giả

Phương pháp nghiên cứu sơ bộ định tính

Dựa vào thang đo sơ bộ, nghiên cứu định tính được thực hiện nhằm xem xét, chỉnh sửa và bổ sung các biến quan sát dùng để đo lường các khái niệm trong mô hình Phương pháp nghiên cứu định tính được tiến hành bằng cách phân tích và tham khảo các tài liệu và các tư liệu, thảo luận và trao đổi với giảng viên hướng dẫn thực hiện đề tài và những người có chuyên môn tổng hợp tài liệu để xây dựng mô hình nghiên cứu và thang đo sơ bộ cho mô hình nghiên cứu Kết quả nghiên cứu định tính cho ra 24 biến quan sát được trình bày trong nghiên cứu định lượng

Bảng 3.2 Thang đo hiệu chỉnh Nhân tố Mã hóa Các biến quan sát

KM1 Khuyến mãi trên livestream hấp dẫn tôi mua sản phẩm KM2 Khuyến mãi được tung nhiều trong livestream thu hút tôi KM3 Khuyến mãi tạo cơ hội cho tôi mua thử sản phẩm

KM4 Các chương trình khuyến mãi trên livestream được diễn ra thường xuyên

KM5 Tôi thấy mua hàng trong phiên livestream sẽ có nhiều ưu đãi hơn là mua bình thường

PH1 Tôi tin vào đánh giá sản phẩm

PH2 Tôi xem đánh giá để chắc rằng sản phẩm đúng mô tả PH3 Tôi xem đánh giá để chọn sản phẩm” phù hợp

PH4 Tôi cảm thấy yên tâm khi đã đọc đánh giá sản phẩm

Người bán phát livestream là những người có sự am hiểu, kiến thức chuyên môn về lĩnh vực/ sản phẩm họ đang giới thiệu

Người bán phát livestream là chuyên gia về sản phẩm họ đang bán và đủ kiến thức để đưa ra đánh giá về một thương hiệu và sản phẩm

CM3 Người bán phát livestream là những người đã trải nghiệm thương hiệu/ sản phẩm đang bán

CM4 Người bán phát livestream tham khảo rất nhiều tài liệu tham khảo liên quan đến sản phẩm Ảnh hưởng xã hội

XH1 Tôi chọn mua sản phẩm có người nổi tiếng sử dụng và khuyên dùng

XH2 Tôi chọn mua sản phẩm mà người thân hoặc bạn bè giới thiệu và đánh giá cao

XH3 Sản phẩm được review/ đánh giá nhiều trên các mạng xã hội ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của tôi

XH4 Số lượt bán càng nhiều và xếp hạng đánh giá của sản phẩm càng cao giúp tôi đưa ra quyết định dễ dàng hơn

Người bán phát livestream có thể giải thích thắc mắc của người mua một cách nhanh chóng trong các phiên livestream bán hàng

Khi xem livestream người mua có thể trao đổi và chia sẻ ý kiến với người bán/ người phát trực tiếp và những người mua khác một cách dễ dàng

TT3 Những gì người tiêu dùng khác nói về sản phẩm đã giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng

Quyết định mua hàng thông qua livestream

QĐ1 Tôi thường quyết định mua hàng ngay trong các phiên livestream

QĐ2 Chuyên môn của người phát livestream ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của tôi

QĐ3 Tôi quyết định mua hàng thông qua livestream vì có rất nhiều ưu đãi giảm giá trong các phiên livestream

QĐ4 Tôi tin rằng quyết định mua sắm thông qua livestream là một quyết định đúng đắn.

Phương pháp nghiên cứu định lượng

Mục đích của việc nghiên cứu định lượng là khảo sát trực tiếp lấy ý kiến của khách hàng nhằm thu thập dữ liệu làm cơ sở nghiên cứu thông qua việc khảo sát các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM Những thông tin thu thập được từ bảng câu hỏi sau khi hiệu chỉnh qua quá trình nghiên cứu sơ bộ kiểm định thang đo, kiểm định sự phù hợp của mô hình

- Theo Hair và c ộ ng s ự (2006) c ỡ m ẫ u t ố i thi ể u 5 m ẫ u trên 1 bi ế n quan sát n=5k

- n là số mẫu cần khảo sát

- k là số biến quan sát

Cho nên, mẫu có kích thước cần thu thập cho nghiên cứu này là 120 mẫu cho 24 biến quan sát

- Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), trong phân tích hồi quy tuyến tính , cỡ mẫu được chọn theo công thức: n ≥ 50 + 8m Trong đó:

- n là số mẫu cần khảo sát

Do đó số lượng mẫu tối thiểu cho nghiên cứu này là 82

Nhằm giảm sai số, dự kiến nghiên cứu này sẽ lấy tối thiểu mẫu có kích thước 180 cho

24 biến quan sát Kích thước này sẽ là cơ sở cho 300 mẫu gửi đi

- Thu thập dữ liệu được thực hiện bằng việc khảo sát thông qua bảng câu hỏi được thiết kế bằng công cụ Google Form, sau đó sẽ được gắn liên kết đến các trang mạng xã hội và kết quả thu được sẽ ghi vào cơ sở dữ liệu

- Đối tượng: Khách hàng là những người thuộc thế hệ Gen Z, đã và đang mua hàng thông qua livestream

- Phạm vi nghiên cứu: TP.HCM

❖ Phân tích thống kê mô tả

Phương pháp thống kê mô tả là cách tổng hợp và xử lý dữ liệu thô thành dạng dữ liệu thích hợp cho việc phân tích, mô tả được thể hiện bằng biểu đồ, đồ thị, giá trị trung bình, Đối với bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phương pháp này nhằm mục đích phân tích các dữ liệu như thu nhập khả dụng, giới tính, tần suất sử dụng

❖ Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha

Để đảm bảo độ tin cậy trong nghiên cứu định lượng, kiểm định Cronbach's alpha được sử dụng để đánh giá sự tương quan nội tại giữa các biến quan sát trong cùng một nhóm Điều này giúp xác định tính phù hợp của các biến và loại bỏ các biến không đáng tin cậy Kiểm định này hỗ trợ quá trình phân tích nhân tố khám phá (EFA) bằng cách tối ưu hóa biến quan sát trước khi thực hiện phân tích, dẫn đến kết quả phân tích đáng tin cậy hơn.

"Hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định nhằm đo độ tin cậy của thang đo bằng cách phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố".(Hoàng Trọng, 2008)

Các tiêu chuẩn trong kiểm định Cronbach’s Alpha

• Hệ số tương quan biến tổng: Các biến quan sát có hệ số tương quan biến tổng nhỏ (nhỏ hơn 0,3) là không đạt yêu cầu và được loại bỏ; thang đo khi có độ tin cậy Alpha lớn hơn 0,6 (Alpha càng lớn thì độ tin cậy nhất quán nội tại càng cao (Nunnally và Bernstein, (1994), Nguyễn Đình Thọ và Nguyễn Thị Mai Trang, 2009))

• Các mức giá trị hệ số Cronbach Alpha:

- Hệ số Cronbach’s Alpha > 0.8 là thang đo lường tốt

- Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.7 đến 0.8 là sử dụng được

- Hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 là có thể sử dụng trong trường hợp nghiên cứu là khái niệm nghiên cứu mới hoặc trong bối cảnh nghiên cứu mới

- Hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.5 đến 0.6 là thấp Và dưới 0.5 là không chấp nhận được (Tavakol and Dennick, 2011)

❖ Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện với mục đích rút gọn các tập biến quan sát phụ thuộc lẫn nhau thành một tập biến ít hơn, gọi là các nhân tố, nhằm làm cho chúng trở nên ý nghĩa hơn trong việc giữ lại hầu hết nội dung thông tin của tập biến ban đầu (Hair và cộng sự, 2009)

Theo Hair và cộng sự (2009), hệ số tải nhân tố hay trọng số nhân tố (Factor loading) đóng vai trò quan trọng trong phân tích nhân tố khám phá (EFA) để đảm bảo ý nghĩa thiết thực của quá trình này:

• Factor loading > 0.3 thì được coi là đạt mức tối thiểu

• Factor loading > 0.4 thì được coi quan trọng

• Factor loading > 0.5 thì được coi có ý nghĩa thực tiễn

Khi phân tích nhân t ố khám phá EFA c ầ n xem xét các ch ỉ báo c ụ th ể sau:

(1) Hệ số KMO (Kaiser –Meyer -Olkin) dùng để kiểm định sự thích hợp của phân tích nhân tố Phân tích nhân tố được xem là phù hợp khi thỏa mãn điều kiện 0.5 < KMO < 1, ngược lại nếu giá trị này < 0.5 thì nhân tố đó không phù hợp hoặc không có tác động đáng kể đến dữ liệu nghiên cứu

(2) Hệ số Sig của Barlett’s Test of Sphericity thể hiện sự tương quan giữa các biến quan sát trong một nhân tố Kiểm định này phải có mức ý nghĩa nhỏ hơn 0,05 (Sig < 0,05) để cho cho thấy rằng các biến quan sát trong nhân tố là có tương quan với nhau (3) Trị số Eigenvalue là tiêu chí đại diện cho mức độ biến thiên được giải thích bởi nhân tố Những nhân tố được giữ lại trong mô hình phân tích sẽ có Eigenvalue ≥ 1 (Gerbing và Anderson, 1988), ngược lại nếu nhân tố có Eigenvalue < 1 thì nhân tố đó không có tác dụng tóm tắt thông tin tốt hơn một biến gốc

(4) Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) là trị số dùng để kiểm định sự phù hợp của mô hình Tổng phương sai trích phải thỏa điều kiện lớn hơn hoặc bằng 50% thì mô hình EFA mới được xem là phù hợp

(5) Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) thể hiện mối quan hệ tương quan giữa các biến quan sát và các nhân tố Mức độ tương quan giữa đo lường với nhân tố càng lớn nếu hệ số tải nhân tố càng cao và ngược lại Hệ số tải nhân tố phải lớn hơn hoặc bằng 0.5 để đảm bảo mức ý nghĩa thiết thực của EFA

❖ Phân tích tương quan tuyến tính

Mặc dù chúng ta có thể sử dụng hệ số tương quan Pearson để đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến, nhưng để xác định tính ý nghĩa thống kê của mối quan hệ này, kiểm định giả thuyết là cần thiết Kết quả của kiểm định cho thấy nếu giá trị Sig < 0.05, chúng ta có thể kết luận rằng có một mối quan hệ tuyến tính đáng kể giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, và ngược lại

❖ Phân tích hồi quy tuyến tính

Phân tích hồi quy tuyến tính đa biến được thực hiện thông qua phương pháp bình phương nhỏ nhất, nhằm mục đích kiểm định mô hình lý thuyết, từ đó xác định các mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến QDMH của Gen Z thông qua livestream tại khu vực TP.HCM

- Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Các giá trị R và R 2 hiệu chỉnh, kèm theo kiểm định ANOVA, được áp dụng nhằm đánh giá độ chính xác của một mô hình hồi quy đa biến

• Hệ số R và R 2 hiệu chỉnh là hai giá trị có khả năng giải thích được mức biến thiên của các biến phụ thuộc Mức dao động của R 2 trong đoạn từ 0 đến 1 Nếu

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

Thống kê mô tả mẫu nghiên cứu

Để thu thập dữ liệu, tác giả đã sử dụng phương pháp bảng câu hỏi trực tuyến Đối tượng khảo sát bao gồm những người tiêu dùng thế hệ Gen Z, có độ tuổi từ 12 đến 24.

25 tuổi, đã và đang mua hàng thông qua hình thức livestream trên các mạng xã hội và nền tảng thương mại trực truyến sinh sống tại khu vực TP.HCM

Bảng 4.1: Thống kê mô tả các biến định tính

Phân loại Tần số Tần suất

Nguồn Kết quả xử lý số liệu từ phần mềm SPSS 20.0 Đối với giới tính, kết quả cho thấy sự chênh lệch về giới tính từ 248 đối tượng tham gia khảo sát Trong đó, có 143 người có giới tính nữ tham gia thực hiện khảo sát chiếm 57.7% cao hơn so với nam là 38 người chiếm 42.3%

Về độ tuổi, người tham gia khảo sát được chia thành hai nhóm tuổi riêng biệt thuộc Gen Z: nhóm từ 12 đến 18 tuổi với 41 người và nhóm từ 18 đến 25 tuổi với 207 người Sự chênh lệch đáng kể này về độ tuổi, cụ thể là giữa những người từ 18 tuổi trở lên,, cho thấy đa dạng hơn về góc nhìn và kinh nghiệm giữa những người tham gia khảo sát.

25 tuổi cao gấp 5 lần so với nhóm còn lại

Số liệu khảo sát về nghề nghiệp cho thấy tỷ lệ phần trăm đa số là Học sinh – Sinh viên chiếm 70.2%, nhân viên văn phòng chiếm 10.5% và các nghề khác chiếm 19.4% Dữ liệu này cho thấy đa phần Học sinh – Sinh viên quan tâm đến việc mua hàng thông qua livestream Đối với thu nhập khả dụng, nhóm thu nhập dưới 3 triệu chiếm 26.2% với 65 người, nhóm từ 3 đến 5 triệu chiếm 31.5%, nhóm từ 5 đến 10 triệu cũng chiếm tỷ lệ khá cao với 29.8% tương ứng với 74 người Nhóm thu nhập trên 10 triệu chiếm 12.5% với 31 người Các số liệu thu nhập khá phù hợp với hầu hết nhóm đối tượng nghề nghiệp là Học sinh- Sinh viên

Bảng 4.2 Thống kê mô tả các biến định lượng

KM1 Khuyến mãi trên livestream hấp dẫn tôi mua sản phẩm 3.84

KM2 Khuyến mãi được tung nhiều trong livestream thu hút tôi 3.79

KM3 Khuyến mãi tạo cơ hội cho tôi mua thử sản phẩm 3.81

KM4 Các chương trình khuyến mãi trên livestream được diễn ra thường xuyên 3.77

Tôi thấy mua hàng trong phiên livestream sẽ có nhiều ưu đãi hơn là mua bình thường

MUA PH1 Tôi tin vào đánh giá sản phẩm 3.7

PH2 Tôi xem đánh giá để chắc rằng sản phẩm đúng mô tả 3.74

PH3 Tôi xem đánh giá để chọn sản phẩm phù hợp 3.8

PH4 Tôi cảm thấy yên tâm khi đã đọc đánh giá sản phẩm 3.81 ẢNH HƯỞNG XÃ

XH1 Tôi chọn mua sản phẩm có người nổi tiếng sử dụng và khuyên dùng 3.73

Tôi chọn mua sản phẩm mà người thân hoặc bạn bè giới thiệu và đánh giá cao

Sản phẩm được review/ đánh giá nhiều trên các mạng xã hội ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của tôi

Số lượt bán càng nhiều và xếp hạng đánh giá của sản phẩm càng cao giúp tôi đưa ra quyết định dễ dàng hơn

Người bán/ người livestream có thể giải thích thắc mắc của người mua một cách nhanh chóng trong các phiên livestream bán hàng

Khi xem livestream người mua có thể trao đổi và chia sẻ ý kiến với người bán/ người livestream và những người mua khác một cách dễ dàng

Những gì người tiêu dùng khác nói về sản phẩm trong phiên livestream đã giúp tôi đưa ra quyết định mua hàng

Người bán/ người livestream là những người có sự am hiểu, kiến thức chuyên môn về lĩnh vực/ sản phẩm họ đang giới thiệu

Người bán/ người livestream là chuyên gia về sản phẩm họ đang bán và đủ kiến thức để đưa ra đánh giá về một thương hiệu và sản phẩm

Người bán/ người livestream là những người đã trải nghiệm thương hiệu/ sản phẩm đang bán

Người bán/ người livestream tham khảo rất nhiều tài liệu tham khảo liên quan đến sản phẩm

MUA HÀNG QD1 Tôi thường quyết định mua hàng ngay trong các phiên livestream 4.31

Chuyên môn của người phát livestream ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của tôi

Tôi quyết định mua hàng thông qua livestream vì có rất nhiều ưu đãi giảm giá trong các phiên livestream

Tôi tin rằng quyết định mua sắm thông qua livestream là một quyết định đúng đắn

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0

Tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để thực hiện đo lường các biến quan sát và sử dụng phương pháp thống kê trung bình cho các biến định lượng để tổng quan ý kiến của các đáp viên về các câu hỏi trong thang đo Kết quả cho thấy mức đánh giá thấp nhất của các câu hỏi là ở mức 1, trong khi mức đánh giá cao nhất đạt được ở mức 5 Từ kết quả thống kê mô tả các biến định lượng cho thấy giá trị trung bình của các biến quan sát đều lớn hơn 3 Từ đó có thể thấy, xu hướng đồng ý với các phát biểu tương đối cao.

Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Bảng 4.3 Kết quả kiểm định Cronbach’s Alpha

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Tương quan với biến tổng

Cronbach’s Alpha nếu loại biến Khuyến mãi (KM) : Cronbach’s Alpha = 0.902

Chuyên môn (CM) : Cronbach’s Alpha = 0.872

Tương tác (TT) : Cronbach’s Alpha = 0.84

Sự phản hồi của người mua (PH) : Cronbach’s Alpha = 0.894

PH4 11.24 7.21 0.792 0.853 Ảnh hưởng xã hội (XH) : Cronbach’s Alpha = 0.875

Quyết định mua hàng thông qua livestream (QD) : Cronbach’s Alpha= 0.89

Từ kết quả phân tích ở bảng 4.3 cung cấp thông tin về một cái nhìn tổng quan các nhân tố và biến quan sát cùng với các chỉ số thống kê liên quan lần lượt cho các biến với kết quả Cronbach’s Alpha tất cả đều lớn hơn 0.6 và không loại bỏ

Độ tin cậy của thang đo được đánh giá bằng hệ số Cronbach’s Alpha của các khái niệm thành phần bao gồm: Khuyến mãi (KM); Chuyên môn (CM); Tương tác (TT); Sự phản hồi của người mua (PH); Ảnh hưởng xã hội (XH); Quyết định mua hàng thông qua livestream (QD) Các giá trị hệ số Cronbach’s Alpha lần lượt là: 0,902; 0,872; 0,840; 0,894; 0,875; 0,890.

Như vậy, nghiên cứu bao gồm 6 thang đo với 24 biến quan sát đều đủ yêu cầu sau khi thực hiện phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Vì thế, tác giả giữ nguyên đồng thời sử dụng các biến nêu trên đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.

Kiểm định nhân tố khám phá (EFA)

4.3.1 Kiểm định nhân tố khám phá với biến độc lập

Biến độc lập gồm Khuyến mãi (KM), Chuyên môn (CM), Tương tác (TT), Sự phản hồi của người mua (PH), Ảnh hưởng xã hội (XH) được đo lường qua 20 biến quan sát hợp lệ Những biến này sẽ được phân tích chuyên sâu bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA.

Bảng 4.4 Kiểm định KMO và Bartlett của các biến độc lập

Hệ số KMO và Kiểm định Bartlett

Giá trị chi bình phương xấp xỉ 2847.130

Kết quả phân tích nhân tố ở bảng 4.4 cho ra các kết quả kiểm định đều đạt yêu cầu:

- Kiểm định tính phù hợp của mô hình, hệ số KMO đạt yêu cầu (KMO = 0.762

> 0.5), cho thấy kết quả phân tích của yếu tố đảm bảo độ tin cậy

- Kiểm định Barlett về sự tương quan của biến quan sát Sig có ý nghĩa thống kê (Sig.= 0.000< 0.05)

Hai hệ số trên cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu và các biến quan sát tương quan với nhau trong tổng thể

Bảng 4.5 Hệ số Eigen values và tổng phương sai được giải thích

Nhân tố Giá trị riêng ban đầu

Tổng % phương sai % tích lũy

Nguồn: Kết quả xử lý dữ liệu bằng phần mềm SPSS 20.0 Ở bảng 4.5, có 5 yếu tố đều có hệ số Eigenvalues > 1 Do đó, phép phân tích dừng lại ở yếu tố thứ 5 và 5 yếu tố đều đủ điều kiện được giữ lại

Với 5 nhân tố đại diện cho 20 biến quan sát được trích với Tổng phương sai trích là 74.045 % cao hơn mức tiêu chuẩn 50%, điều này cho thấy 5 nhân tố này giải thích được 74.045 % biến động của dữ liệu Kết quả này chứng tỏ rằng EFA là phù hợp và hiệu quả trong việc phân tích các nhân tố từ dữ liệu này với mỗi nhân tố đại diện cho một nhóm biến quan

Bảng 4.6 Bảng ma trận thành phần xoay vòng của các biến độc lập Tên nhân tố Mã biến Nhân tố

KM1 0.801 Ảnh hưởng xã hội

Từ kết quả ở bảng 4.6, mỗi biến quan sát ở từng nhân tố đều có hệ số tải > 0.5

Dựa vào kết quả được phân tích bằng phương pháp EFA cho thấy 20 biến quan sát đủ điều kiện tiếp tục được giữ lại

Có 5 yếu tố xác định được mô tả như sau:

Yếu tố 1: Bao gồm các biến quan sát KM1, KM2, KM3, KM4, KM5 Được mã hóa cho yếu tố này là KM đại diện cho yếu tố Khuyến mãi Các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5 Vì vậy tất cả các biến quan sát trên đều có ý nghĩa

Yếu tố 2: Bao gồm các biến quan sát XH1, XH2, XH3, XH4 Được mã hóa cho yếu tố này là XH đại diện cho yếu tố Xã hội Các biến quan sát đều có hệ số tải

>0.5 Vì vậy tất cả các biến quan sát trên đều có ý nghĩa

Yếu tố 3: Bao gồm các biến quan sát PH1, PH2, PH3, PH4 Được mã hóa cho yếu tố này là PH đại diện cho yếu tố Sự phản hồi của người mua Các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5 Vì vậy tất cả các biến quan sát trên đều có ý nghĩa

Yếu tố 4: Bao gồm các biến quan sát CM1, CM2, CM3, CM4 Được mã hóa cho yếu tố này là CM đại diện cho yếu tố Chuyên môn Các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5 Vì vậy tất cả các biến quan sát trên đều có ý nghĩa

Yếu tố 5: Bao gồm các biến quan sát TT1, TT2, TT3 Được mã hóa cho yếu tố này là TT đại diện cho yếu tố Tương tác Các biến quan sát đều có hệ số tải >0.5

Vì vậy tất cả các biến quan sát trên đều có ý nghĩa

4.3.2 Kiểm định nhân tố khám với với biến phụ thuộc

Bảng 4.7 Kiểm định KMO và Bartlett’s của các biến phụ thuộc

Hệ số KMO và Kiểm định Bartlett

Giá trị chi bình phương xấp xỉ 581.408

Bảng 4.7 cho ra kết quả phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc "Quyết định mua hàng thông qua livestream (QD)" cho thấy:

Hệ số KMO 0.834> 0.5 do đó phân tích yếu tố này là phù hợp

Kiểm định Bartlett’s Test có Sig.=0.000 < 0.05 Như vậy, các biến quan sát phụ thuộc có tương quan với nhau và phân tích yếu tố cho mô hình nghiên cứu là phù hợp

Bảng 4.8 Hệ số Eigen values và tổng phương sai được giải thích

Nhân tố Giá trị riêng ban đầu

Tổng % phương sai % tích lũy

Kết quả thu được cho thấy hệ số Eigenvalue là 3.03 > 1 cùng tổng phương sai trích của yếu tố đạt 75.761% > 50% Điều này cho phép giải thích 75.761% sự biến động của 4 biến quan sát trên thang đo Cả 4 biến quan sát đều cùng hội tụ về nhóm yếu tố của chúng, với giá trị tải trọng đều lớn hơn 0.5.

Sau khi phân tích nhân tố khám phá của biến phụ thuộc, kết quả thu được cho thấy các biến phụ thuộc đều đáp ứng đủ điều kiện và tiếp tục sử dụng trong phân tích tương quan và hồi quy

Nhân tố đại diện " Quyết định mua hàng thông qua livestream" bao gồm 5 biến quan sát QD1, QD2, QD3, QD4 và đặt tên là QD.

Phân tích tương quan và hồi quy

4.4.1 Phân tích tương quan Pearson

Bảng 4.9 Kết quả phân tích ma trận hệ số tương quan Pearson

QD KM PH XH TT CM

Kết quả phân tích tương quan Pearson trong bảng 4.9 cho thấy mức độ tương quan giữa các biến trong mô hình đo lường quyết định mua hàng thông qua livestream (QD) của NTD thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM Có 5 biến độc lập được xem xét, bao gồm Khuyến mãi (KM), Chuyên môn (CM), Tương tác (TT), Phản hồi của người mua (PH), và Ảnh hưởng xã hội (XH), với các hệ số Pearson cho thấy mức độ tương quan giữa chúng

Mức độ tương quan giữa các biến càng cao khi hệ số tương quan lớn hơn Tuy nhiên, sự tăng cao này cũng có thể dẫn đến hiện tượng đa cộng tuyến trong quá trình kiểm định mô hình hồi quy Hệ số Sig thể hiện mức độ phù hợp của mỗi hệ số tương quan giữa các biến thông qua phép kiểm định F với một mức độ tin cậy cụ thể

Kết quả từ bảng 4.9 cho thấy, với mức độ tin cậy là 99%, tương ứng với hệ số sai số là 1%, mối tương quan giữa các biến KM, CM, TT, PH và XH được chấp nhận.Cụ thể biến XH tương quan mạnh nhất với biến QD có hệ số tương quan Pearson là 0.491; tiếp theo là CM, PH, TT lần có hệ số tương quan Pearson là 0.441, 0.345 , 0.316 Và cuối cùng tương tác yếu nhất với QD là biến KM bằng 0.289 Tất cả các biến độc lập đều có giá trị Sig < 0.05 khi đối chiếu tương quan với biến QD Vì vậy, điều này đồng nghĩa với việc không có biến nào bị loại khỏi mô hình

4.4.2 Phân tích hồi quy tuyến tính

Bảng 4.10 Hệ số xác định mô hình

Std Error of the Estimate

Kết quả từ bảng 4.10 cho thấy R 2 hiệu chỉnh có giá trị = 0.693 có nghĩa mô hình giải thích được 69.3% cho tổng thể về mối liên hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của NTD Gen Z qua hình thức livestream trên địa bàn TP.HCM Sai số của ước lượng là 0.32881 đo lường mức độ chênh lệch trung bình giữa giá trị dự đoán và thực tế Durbin- Watson là 1.833 gần với 2, điều này cho thấy không có sự tự tương quan trong các dữ liệu của mô hình, từ đó càng khẳng định sự độc lập và độ chính xác của mô hình Nhìn chung, các số liệu này cho thấy mô hình phân tích thống kê này khá đáng tin cậy và hiệu quả

Bảng 4.11 Phân tích phương sai ANOVA

Mô hình Tổng các bình phương

Trong bảng 4.11, phân tích phương sai ANOVA kiểm định F là một phép kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính tổng thể Từ kết quả nghiên cứu ở bảng 4.11 thể hiện rằng giá trị F= 112.252 và mức ý nghĩa Sig = 0.000 0, chứng minh sự ảnh hưởng thuận chiều của các biến độc lập và phụ thuộc với nhau Điều này nghĩa là ý định sử dụng sẽ tăng lên khi mà bất kì yếu tố nào đó tăng lên và ngược lại

Dựa vào kết quả phân tích, có thể kết luận rằng các yếu tố KM, PH, XH, TT,

CM đều có ý nghĩa thống kê và được đưa vào phương trình hồi quy

4.4.4 Kiểm định các giả thuyết của mô hình nghiên cứu

Giả thuyết H1: Khuyến mãi (KM) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

Hệ số hồi quy 𝛽 = 0.280, giá trị Sig.= 0.000< 0.05

Nh ậ n xét : 𝛽 = 0.280, Dấu (+): Khi không xét những yếu tố khác, quan hệ giữa

"Khuyến mãi" và " Quyết định mua hàng thông qua livestream " là cùng chiều Như vậy có nghĩa là khi người tiêu dùng đánh giá về " Khuyến mãi" tăng một đơn vị thì yếu tố " Quyết định mua hàng thông qua livestream " sẽ tăng tương ứng 0.28 đơn vị

Giả thuyết H2: Ảnh hưởng xã hội (XH) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

"Ảnh hưởng xã hội " và " Quyết định mua hàng thông qua livestream " là cùng chiều Như vậy có nghĩa là khi người tiêu dùng đánh giá về " Ảnh hưởng xã hội " tăng một đơn vị thì yếu tố " Quyết định mua hàng thông qua livestream " sẽ tăng tương ứng 0.464 đơn vị

❖ Sự phản hồi của người mua

Theo giả thuyết H3, sự phản hồi của người mua (PH) đóng vai trò tích cực trong quá trình ra quyết định mua sắm qua livestream đối với người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP Hồ Chí Minh Sự phản hồi này có tác động trực tiếp đến hành vi mua sắm của Gen Z, thúc đẩy họ đưa ra quyết định mua hàng thông qua các nền tảng livestream.

"Sự phản hồi của người mua" và " Quyết định mua hàng thông qua livestream " là cùng chiều Như vậy có nghĩa là khi người tiêu dùng đánh giá về " Sự phản hồi của người mua " tăng một đơn vị thì yếu tố " Quyết định mua hàng thông qua livestream " sẽ tăng tương ứng 0.383 đơn vị

Giả thuyết H4: Sự tương tác (TT) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

"Sự tương tác " và " Quyết định mua hàng thông qua livestream " là cùng chiều Như vậy có nghĩa là khi người tiêu dùng đánh giá về " Sự tương tác " tăng một đơn vị thì yếu tố " Quyết định mua hàng thông qua livestream " sẽ tăng tương ứng 0.346 đơn vị

Giả thuyết H5: Chuyên môn (CM) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

"Chuyên môn " và " Quyết định mua hàng thông qua livestream " là cùng chiều

Như vậy có nghĩa là khi người tiêu dùng đánh giá về " Sự tương tác " tăng một đơn vị thì yếu tố " Quyết định mua hàng thông qua livestream " sẽ tăng tương ứng

4.4.5 Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến biến phụ thuộc

Hệ số hồi quy phản ánh mức độ và thứ tự ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến phụ thuộc trong mô hình Ta có phương trình hồi quy chuẩn hóa các nhân tố ảnh hưởng đến QDMH thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM có dạng:

QD= 0.464*XH + 0.383*PH+ 0.361*CM + 0.346*TT + 0.28*KM + 𝜺𝒊

Từ phương trình này, chúng ta có thể đánh giá mức độ ảnh hưởng của biến độc lập đến biến phụ thuộc bằng cách xem xét hệ số hồi quy tương ứng với mỗi biến độc lập

Các hệ số này biểu thị độ lớn và hướng của ảnh hưởng của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc Tác giả chuyển đổi hệ số hồi quy chuẩn hóa theo tỷ lệ % như sau:

Bảng 4.13 Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến biến phụ thuộc

TT Biến độc lập Beta Xếp hạng

2 Sự phản hồi của người mua 38.3% 2

4.4.6 Tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết và lập mô hình hoàn chỉnh

Bảng 4.14 Tóm tắt kết quả kiểm định và lập mô hình hoàn chỉnh

Giả thuyết Nội dung Sig Kết quả kiểm định

Khuyến mãi (KM) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

H2 Ảnh hưởng xã hội (XH) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại

Sự phản hồi của người mua (PH) có ảnh hưởng

(+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ

Sự tương tác (TT) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

Chuyên môn (CM) có ảnh hưởng (+) đến quyết định mua hàng thông qua livestream của người tiêu dùng thuộc thế hệ Gen Z tại TP.HCM

Nguồn: Tác giả tổng hợp

4.4.7 Dò tìm các vi phạm của giả thuyết cần thiết

4.4.7.1 Gi ả đị nh v ề phân ph ố i chu ẩ n c ủ a ph ần dư

Hình 4.1 Biểu đồ tần số Histogram

Biểu đồ tần số Histogram (Hình 4.1.) cho thấy rằng đường công phân phối chuẩn đặt chồng lên biểu đồ có giá trị trung bình rất nhỏ gần bằng 0 (Mean=1.92E-

16 và độ lệch chuẩn Std.Dev.= 0.990 gần bằng 1 Vì vậy, điều này chứng tỏ phân phối của phần dư xấp xỉ chuẩn

4.4.7.2 Gi ả đị nh t ự tương quan

Kiểm định sự khác biệt trung bình

4.5.1 Kiểm định sự khác biệt giới tính Để kiểm định sự khác biệt giới tính, tác giả sử dụng phương pháp Inpendent Samples T-Test (Phụ lục 8) Kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig 0.028 < 0.05 Như vậy , phương sai giữa hai giới tính nam và nữ là có sự khác biệt Do đó, kết quả của kiểm định T-Test ở dòng thứ hai có giá trị Sig.(Y)= 0.974 > 0.05 Vì thế, có thể kết luận rằng không có sự khác biệt về giới tính đối với Quyết định mua hàng thông qua livestream của NTD thuộc thế hệ Gen Z ở khu vực TP.HCM

4.5.2 Kiểm định sự khác biệt độ tuổi

Phần phụ lục 9 thể hiện kết quả kiểm định sự khác biệt theo độ tuổi bằng phương pháp One-Way ANOVA Giá trị Sig của Levene Statistic cho thấy không có sự khác biệt có ý nghĩa về phương sai giữa các nhóm độ tuổi (Sig = 0,189 > 0,05).

Test of Homogeneity = 0.038 < 0.05 Như vậy, phương sai giữa các nhóm độ tuổi có sự khác biệt Do đó, sử dụng giá trị Sig ở bảng Robust kết quả cho thấy Sig.(Y) 0.113 > 0.05 Từ đó kết luận: Không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm độ tuổi đối với Quyết định mua hàng thông qua livestream của NTD thuộc thế hệ Gen Z ở khu vực TP.HCM

4.5.3 Kiểm định sự khác biệt theo thu nhập khả dụng

Tác giả sử dụng phương pháp One-Way ANOVA để cho ra kết quả kiểm định sự khác biệt theo thu nhập khả dụng ( Phụ lục 9 ) cho thấy giá trị Sig của Levene Statistic trong Test of Homogeneity = 0.414 > 0.05 Như vậy, phương sai giữa các nhóm thu nhập khả dụng không có sự khác biệt Do đó, sử dụng giá trị Sig ở bảng ANOVA kết quả cho thấy Sig.(Y)= 0.159 > 0.05 Từ đó kết luận: Không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm thu nhập khả dụng đối với Quyết định mua hàng thông qua livestream của NTD thuộc thế hệ Gen Z ở khu vực TP.HCM

4.5.4 Kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp

Tác giả sử dụng phương pháp One-Way ANOVA để cho ra kết quả kiểm định sự khác biệt theo nghề nghiệp ( Phụ lục 9 ) cho thấy giá trị Sig của Levene Statistic trong Test of Homogeneity = 0.658 > 0.05 Như vậy, phương sai giữa các nghề nghiệp không có sự khác biệt Do đó, sử dụng giá trị Sig ở bảng ANOVA kết quả cho thấy Sig.(Y)= 0.062 > 0.05

Nghiên cứu chỉ ra rằng không có sự khác biệt đáng kể giữa các nhóm nghề nghiệp trong hành vi mua hàng trực tuyến qua livestream của thế hệ Gen Z tại TP.HCM Điều này cho thấy các nhóm nghề nghiệp có mức độ quan tâm và hành vi tương tự đối với hình thức mua sắm trực tuyến này.

Thảo luận kết quả nghiên cứu

Từ mô hình nghiên cứu ban đầu, tác giả kỳ vọng cả 5 biến độc lập đều sẽ ảnh hưởng cùng chiều đến Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM Dưới đây là những thảo luận về kết quả các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng thông qua livestream:

Trong 5 nhân tố được đề cập trong mô hình nghiên cứu, kết quả cho thấy nhân tố "Ảnh hưởng xã hội" có ảnh hưởng nhiều nhất đến "Quyết định mua hàng" ( cụ thể là 𝛽=0.464) Nghiên cứu trước đây của (Chakraborty and Rashdi, 2003) chỉ ra rằng nhân tố này điển hình cho AHXH từ những người liên quan quan trọng, chẳng hạn như người thân, bạn bè, người đồng nghiệp, người nổi tiếng, Kết quả nghiên cứu này phù hợp với nghiên cứu của Bùi Thị Thanh Huyền và cộng sự (2023) khi kết luận rằng "Ảnh hưởng xã hội" là nhân tố ảnh hưởng lớn nhất đến QDMH qua livestream trên TikTok của sinh viên tại TP.HCM trong nghiên cứu Như vậy, điều này là phù hợp với thực tế Đồng thời, chứng tỏ rằng các ý kiến và kinh nghiệm xã hội rất được người tiêu dùng Gen Z coi trọng trước khi đưa ra QDMH

Từ kết quả nghiên cứu cho thấy "Sự phản hồi của người mua" là nhân tố có sự ảnh hưởng thứ hai đến Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM (𝛽=0.383) Kết quả nghiên cứu này là đồng nhất với kỳ vọng ban đầu và có sự tương đồng với nghiên cứu của Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023) Lingfei Liu (2022), Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021), Yue Huang và Lu Suo (2021) đã nhận định rằng những đánh giá từ người đã sử dụng và người mua khi được đánh giá tích cực sẽ giúp khách hàng có thể yên tâm hơn để quyết định mua hàng

Nhân tố thứ ba có sự ảnh hưởng không kém đến Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM là "Chuyên môn" (𝛽= 0.361) Nghiên cứu trước đây của Todd và Phillips Melancon (2017) cho rằng thông tin truyền tải bởi người bán phát livestream là một chuyên gia có xu hướng ảnh hưởng nhiều hơn đến quyết định mua hàng của khách hàng Kết quả nghiên cứu này cũng tương đồng với nghiên cứu của Lingfei Liu (2022); Trần Thạch và cộng sự (2021) khi cho rằng việc lựa chọn người phát livestream có tính chuyên môn cao sẽ giúp khách hàng tin tưởng về sản phẩm khi ra QDMH

Xếp thứ tư là “Tính tương tác” (𝛽= 0.346) - nhân tố tiếp theo ảnh hưởng đến Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM Kết quả nghiên cứu này tương đồng với nhiều nghiên cứu của các tác giả: Lingfei Liu (2022), Trần Thạch và cộng sự (2021), Đỗ Văn Huân và cộng sự (2021), Sumas và cộng sự (2021), Yue Huang và Lu Suo (2021)

Một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua livestream của Gen Z tại TP.HCM là "Khuyến mãi" (𝛽=0,28) Nghiên cứu này đồng nhất với nhiều nghiên cứu khác, chẳng hạn như nghiên cứu của Bùi Thị Nhật Huyền và cộng sự (2023), Lingfei Liu (2022), Sumas và cộng sự (2021), Yue Huang và Lu Suo (2021) Điều này cũng phù hợp với thực tế, khi Viện Path to Purchase chỉ ra trong báo cáo Nghiên cứu về Thói quen mua sắm của Gen Z rằng thế hệ trẻ thường bị thu hút bởi các chương trình khuyến mãi cả khi mua sắm trực tiếp hay trực tuyến Cụ thể, 91% người được hỏi cho biết các khuyến mãi có tác động đáng kể đến quyết định mua hàng của họ.

Ngoài ra, tác giả kiểm định sự khác biệt của các yếu tố về giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập khả dụng có ảnh hưởng đến đến Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM hay không thông qua phương pháp phân tích T-Test và ANOVA Kết quả nhận được là không có sự khác biệt giữa các nhóm giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp và thu nhập khả dụng đối với Quyết định mua hàng thông qua livestream của Gen Z trên địa bàn TP.HCM

Trong chương 4, tác giả trình bày kết quả nghiên cứu định lượng với mục đích kiểm định thang đo, bao gồm các nội dung:

(i) Thống kê mẫu nghiên cứu chính thức, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích độ tin cậy thang đo và kiểm định mô hình nghiên cứu, phân tích tương quan Pearson, phân tích hồi quy tuyến tính

(ii) Thảo luận các kết quả nghiên cứu và mô hình nghiên cứu cùng các giả thuyết nghiên cứu.

Tiêu đề	Các Nhân Tố Ảnh Hưởng Đến Quyết Định Mua Hàng Thông Qua Livestream Của Gen Z Trên Địa Bàn Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Trần Nguyễn Ngọc Ánh
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Phúc Quý Thạnh
Trường học	Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Quản Trị Kinh Doanh
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Thành phố Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	114
Dung lượng	2,78 MB