TÓM TẮT KHÓA LUẬN Nghiên cứu này được thực hiện để tiến hành phân tích “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng ở nền tảng Tiktok thông qua các KOLs của sinh viên Trường Đại học Ngân h
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
Mục tiêu tổng quát
Mục tiêu tổng quát của đề tài này là xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng ở nền tảng Tiktok thông qua các KOLs của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất các hàm ý giúp gia tăng ý định mua hàng từ phía sinh Đại học Ngân Hàng TP.HCM.
Mục tiêu cụ thể
Với mục tiêu chung đã đề ra, các mục tiêu cụ thể được chi tiết như sau:
- Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh trên nền tảng Tiktok thông qua các KOLs
- Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố này đến ý định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
- Đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm giúp gia tăng ý định mua hàng của khách hàng là sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM
Nghiên cứu này để trả lời những câu hỏi sau:
- Các nhân tố nào ảnh hưởng đến ý định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM?
- Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên đến ý định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP.HCM như thế nào?
- Những hàm ý quản trị nào cần đưa ra nhằm gia tăng ý định mua hàng của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP.HCM?
1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu
Đối tượng nghiên cứu là các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh thông qua các KOLs trên nền tảng Tiktok Đối tượng khảo sát là các sinh viên học tại trường Đại học Ngân hàng
TP Hồ Chí Minh đang sử dụng nền tảng Tiktok.
Phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian: Đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh Phạm vi thời gian: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 4 năm 2024 đến tháng 6 năm 2024
Nghiên cứu sử dụng hai phương pháp nghiên cứu là phương pháp nghiên cứu định tính và phương pháp nghiên cứu định lượng
Nghiên cứu định tính: tham khảo và đánh giá sơ bộ các đề tài liên quan đến việc các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm của khách hàng kết hợp sự thảo luận với chuyên gia để điều chỉnh thông số của thang đo Từ đó, nêu ra các đặc điểm nổi bật và những lí luận cho các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân hàng TPHCM thông qua các KOLs trên nền tảng Tiktok Sau đó, tạo ra một bảng câu hỏi dựa trên các đóng góp của người tham gia khảo sát đã từng mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok
Nghiên cứu định lượng: Sau khi khảo sát ngẫu nhiên các khách hàng là sinh viên trường đại học Ngân hàng TPHCM đã từng quyết định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok thì tiến hành phân tích các thông tin qua phần mềm SPSS với việc kiểm tra thang đo bằng hệ số tin cậy Croanbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, Phân tích tương quan, Phân tích hồi quy, Phân tích phương sai và kiểm định T-tests,…
Cuối cùng sau khi nghiên cứu định lượng thì tiến hành phân tích kết quả nghiên cứu vừa có và kiểm định mô hình, giả thuyết nghiên cứu và đo lường các ảnh hưởng của các nhân tố tìm được và đưa ra các kết luận, đánh giá, đề xuất
1.6 Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu
Trên cơ sở phát triển các nghiên cứu cũ, đề tài tiếp tục nghiên cứu và phát triển thêm các tác nhân ảnh hưởng đến ý định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP HCM, nghiên cứu này đóng góp:
- Về khoa học: Đề tài nghiên cứu giúp các đơn vị kinh doanh tìm hiểu các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok của sinh viên Đại học Ngân Hàng nói riêng và đối với giới trẻ nói chung
- Về thực tiễn: Nghiên cứu tập trung tìm kiếm và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng Từ kết quả thực tiễn giúp bài nghiên cứu phân tích được các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng, đánh giá ảnh hưởng của KOLs trên nền tảng Tiktok đối với các nhân tố được tìm thấy ảnh hưởng lên sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP HCM, gợi mở các hàm ý quản lý giúp các đơn vị kinh doanh trên Tiktok xây dựng và đề ra những chiến lược giúp thu hút sự lựa chọn của sinh viên
1.7 Cấu trúc bài nghiên cứu
Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu
Trong chương đầu tiên, tác giả sẽ giới thiệu tổng quan đề tài thông qua: Đặt vấn đề; Đối tượng nghiên cứu; Phương pháp nghiên cứu và nội dung nghiên cứu; Ý nghĩa nghiên cứu Chương này sẽ đưa ra những lí do giải thích tại sao tác giả lại lựa chọn tiến hành nghiên cứu đề tài này
Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
Chương này bao gồm các khái niệm về chủ đề và các mô hình lý luận liên quan về các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng thông qua KOLs trên nền tảng Tiktok của sinh viên Đại học Ngân Hàng TP HCM bao gồm các tư liệu trong và ngoài nước và cơ sở lý thuyết của các biến ảnh hưởng đến ý định chọn mua hàng thông qua KOLs và xây dựng mô hình nghiên cứu
Chương 3: Phương pháp nghiên cứu
Chương này tập trung trình bày quy trình thiết kế, thiết lập thang đo ban đầu và từng bước thực hiện quá trình nghiên cứu bằng phương pháp định tính và định lượng
Chương 4: Kết quả nghiên cứu
Sau khi chạy SPSS, Chương này tập trung phân tích kết quả nghiên cứu và bình luận về kết quả nghiên cứu đó Dựa trên việc kiểm tra mức độ tin cậy thang đo, phân tích nhân tố khám phá, phân tích tương quan và phân tích mô hình hồi quy tuyến tính, tác giả thu thập và phân tích số liệu thông qua việc điều tra đối tượng Từ đó đánh giá mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập đối với biến phụ thuộc
Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị
Các kết quả nghiên cứu sẽ được trình bày trong chương này và nêu bật một số hàm ý quản trị, những đóng góp và hạn chế của đề tài Cuối cùng, tác giả đề xuất các hướng nghiên cứu trong tương lai
TÓM TẮT CHƯƠNG 1 Ở chương 1 này, tác giả sẽ tổng quan các vấn đề liên quan đến đề tài nghiên cứu của mình bao gồm các mục lí do chọn đề tài, các mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi sẽ khai thác, đối tượng nghiên cứu và phạm vi nghiên cứu Nổi bật là thể hiện các phương pháp tác giả sẽ sử dụng để thực hiện về vấn đề nghiên cứu từ đó thể hiện các ý nghĩa quan trọng của đề tài, đưa ra các ưu nhược điểm cần được cải thiện để giúp cho các đối tượng liên quan có những nhận định đúng đắn.
CƠ SỞ LÍ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Tổng quan về các nhân tố
Theo (Wikipedia, 2023) , Tiktok hay còn gọi là Douyin tại thị trường Trung Quốc được sáng tạo bởi Trương Nhất Minh, ông là người thành lập ByteDance và đây là công ty công nghệ Internet đa quốc gia có ước tính giá trị hơn 100 tỷ USD vào năm 2020 Với nền tảng Tiktok, đây là một công cụ mà ở đó có thể giúp người dùng sử dụng sự sáng tạo của mình để tạo ra các video ngắn với nhiều lĩnh vực khác nhau như hài kịch, âm nhạc,… Điểm đặc biệt là với thời lượng ngắn giúp người dùng nắm bắt được xu hướng và thông tin mà video muốn truyền tải một cách dễ dàng và tiết kiệm thời gian Vào năm 2017, nền tảng Tiktok được ra mắt ở các thị trường quốc tế cho các hệ điều hành phố biến của các đồ dùng công nghệ lúc bấy giờ và tạo ra một làn sóng vô cùng mới mẻ
Việc phát triển có tổ chức và hướng đi rõ ràng cụ thể từ ByteDance đã giúp cho Tiktok sau khi ra mắt trong vòng 1 năm đã thu hút được hơn 100 triệu người sử dụng nền tảng và số lượt xem các video chạm mốc 1 tỷ tính theo ngày Và vào 2018, Tiktok được ghi nhận là ứng dụng miễn phí được tải xuống nhiều nhất tại Thái Lan cùng nhiều quốc gia khác và Mỹ cũng không phải ngoại lệ Từ đây, sự bùng nổ liên tiếp xảy đến khi những người có sức ảnh hưởng như Will Smith, Justin Bieber, Tony Hawk,… đã tham gia Tiktok và gây sức cộng hưởng lên các người nổi tiếng khác cũng như dần hình thành nên một cộng đồng đông đảo người sử dụng
Qua đây, ta có thể thấy sức ảnh hưởng của Tiktok là lớn như thế nào và Việt Nam cũng không phải là ngoại lệ với nền tảng này Thông qua bài báo cáo từ nhà biên tập đài VTV trong cuộc khảo sát tại trang web trực tuyến VTV (Linh, 2023), Việt Nam là top 6 trong top 10 quốc gia có lượng người dùng Tiktok lớn nhất thế giới, đứng đầu là Mỹ Tính đến tháng 2/2023, Việt Nam có khoảng 77,93 triệu người dùng Internet thì có đến 49,9 triệu người dùng Tiktok, như vậy là hơn 50% người dùng Internet ở nước ta đều biết và có sử dụng qua nền tảng này Từ đây, ta có thể thấy tiềm năng của nền tảng này là vô cùng lớn và đây là một công cụ hữu ích nếu biết cách khai thác đúng xu thế kết hợp với trí tuệ nhân tạo sẵn ở nền tảng sẽ dễ dàng đem lại các lợi quan trọng về mặt kinh doanh với các doanh nghiệp ở Việt Nam
KOL là những người dẫn đầu quan điểm, có sức ảnh hưởng ở các lĩnh vực mà họ phụ trách KOL là viết tắt của cụm “Key Opinion Leader”, ta có thể hiểu dù là một cá nhân hay tổ chức miễn họ có chuyên môn và họ ảnh hưởng được lên những người ở trong cộng động họ đều là các KOL (P.Steensma, 2015) Ở đó, các KOL đều có sự tin nhiệm từ mọi người trong cộng đồng từ tính cách cho đến suy nghĩ , sở thích,…
Họ tạo ra các lợi ích nhóm với sự truyền bá tích cực và thường có mối quan hệ gần gũi với các người trong cộng đồng của mình nhiều hơn những người nổi tiếng Với sự phát triển ngày càng vượt bậc như hiện nay của công nghệ, việc thương mại dựa trên sự hợp tác với các KOL là vô cùng phổ biến và dần đang trở thành một công cụ đắc lực cho các doanh nghiệp lớn và nhỏ
Có 3 loại KOLs chúng ta thường thấy: Celebrity, Influencer, Mass seeder Độ phủ sóng của các loại theo thứ tự giảm dần như Celebrity là gồm các sao hạng A như các nghệ sĩ ở showbiz còn Influencer thì họ có thể đến từ bất kì ngành nghề nào mà không cần sự nổi tiếng miễn là họ có ảnh hưởng và sự tin cậy ở cộng đồng của họ, còn với Mass seeder thì đây là nhân tố có thể coi là tiền nhiệm của Celebs hay Influencers vì họ truyền đạt các ý tưởng ấy đến những nhóm khách hàng nhỏ lẻ hơn so với 2 đối tượng trên
Cụ thể hơn đến các ảnh hưởng của các KOLs trên mạng xã hội nói chung và Tiktok nói riêng ta có thể thấy với sự phát triển và phủ sóng rất lớn của nền tảng này thì các KOLs sử dụng nền tảng này đầu tiên họ đã có các công cụ và tính năng tiên tiến nhất để truyền tải thông tin đến lượng khách hàng họ muốn Các thông tin về hàng hóa, ưu nhược điểm và trải nghiệm thực tế của họ sẽ đem lại cái nhìn tổng quan và ảnh hưởng mạnh đến cảm xúc của khách hàng nhiều hơn Từ đó, các nhãn hàng hay doanh nghiệp có thể lựa chọn các KOLs phù hợp với mặt hàng và thông điệp mà họ hướng đến để tiếp cận khách hàng Với sức ảnh hưởng của KOLs và tính năng từ Tiktok, họ tiết kiệm được rất nhiều nhân tố so với các marketing truyền thống cho các hàng hóa
2.1.3 Tiếp thị thông qua người có sức ảnh hưởng
Tiếp thị thông qua người có sức ảnh hưởng có thể hiểu là việc những người nổi tiếng hướng dẫn và có tác động đến việc đưa ra quyết định mua hàng cho các cá nhân trong khuôn khổ các sản phẩm cụ thể Người có sức ảnh hưởng hoạt động sôi nổi trên các nền tảng xã hội và sử dụng các phương tiện truyền thông đại chúng rất hiệu quả để đưa ra các kiến thức chuyên môn của họ về lĩnh vực họ cảm thấy tự tin
Cụ thể hơn, người có sức ảnh hưởng là trung gian mang các thương hiệu đến một nhóm đối tượng của họ một cách cụ thể và có tác động Qua đó giúp nhóm người này có định hướng về môi trường sản phẩm giống với chính bản thân người có sức ảnh hưởng
Ngày nay, những người có sức ảnh hưởng họ sản xuất các nội dung và có thể chia sẽ các sản phẩm hoặc dịch vụ đã hợp tác với họ thông qua các video, bài post,… đối với nhóm người quan tâm đến họ (Xuandi Gong, Jinluan Ren, Li Zeng và Rubin Xing, 2022) Theo đó người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng đối với thương hiệu và các sản phẩm cụ thể, họ có thể gợi ý và đưa ra các đánh giá cụ thể thông qua sự hiểu biết hoặc kinh nghiệm trong quá trình sử dụng Từ đó, giúp làm tăng ý định mua hàng cho nhóm người tiêu dùng đang có nhu cầu về sản phẩm đó nhưng lại chưa đủ các yếu tố để tác động đến hành vi cuối cùng là việc mua và sử dụng sản phẩm Việc tiếp thị qua những người có sức ảnh hưởng hiện nay rất phổ biến và đang dần được thay thế các cách marketing truyền thống cũ với sự phát triển vượt bậc và hỗ trợ đắc lực đến từ công nghệ.
Lí thuyết nền
2.2.1 Lý thuyết kích thích chủ thể phản ứng
Mô hình tâm lý học S-O-R (Stimulus – Organism – Response) của Mehrabian
& Russel được mô tả bởi (Nanang Fitriana Kurniawan, Eko Madiasto và Primidya
KM Soesilo, 2021) là cách hành vi tiếp cận khi trải qua các tình huống gây ảnh hưởng cụ thể cho tâm lí con người từ đó hình thành các sự phản hồi tích cực hoặc tiêu cực với các chủ thể ấy Mô hình SOR mô tả cụ thể hoạt động kết nối giữa các chủ thể ảnh hưởng hình thành cảm xúc với các hành vi phản ứng với chủ thể Mô hình này được sử dụng như một lý thuyết nổi tiếng trong các đề tài kích thích mua hàng vì mô hình có thể kết nối chủ thể cảm xúc và hành vi mà không phân biệt các chủ thể ảnh hưởng
Hình 2.1 Lý thuyết kích thích chủ thể phản ứng
2.2.2 Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB)
Lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB) của (Ajzen, December 1991) xây dựng dựa trên lý thuyết hành vi hợp lý (TRA) của (Ajzen, Fishbein, 1975) bằng việc đưa vào khái niệm "nhận thức kiểm soát hành vi" khi thái độ đối với hành vi và chuẩn mực chủ quan của họ trái ngược nhau nhằm khắc phục những nhược điểm của mô hình TRA đối với quá trình giải quyết các hành vi cá nhân có nhân tố kiểm soát ý chí không hoàn chỉnh Mô hình TPB lý giải hành vi con người hiệu quả hơn mô hình
TRA (Torben Hansen, Jan Mứller Jensen , Hans Stubbe Solgaard , 2004) TPB chỉ ra rằng, nhận thức hành vi bị ảnh hưởng từ ba nhân tố: nhận thức về hành vi, chuẩn mực chủ quan, nhận thức về kiểm soát hành vi
Hình 2.2 Mô hình lí thuyết hành vi có hoạch định
Thái độ được định nghĩa là sự tương tác thuận lợi hoặc không thuận lợi với một đối tượng tâm lý nào đó (Ajzen, Fishbein, 1975) Ví dụ, một người sẽ có thái độ hăng hái với việc tập thể dục mỗi ngày và thậm chí họ sẽ tuyên truyền với một thái độ hào hứng với mọi người quanh họ bởi vì họ nghĩ rằng luyện tập thể dục là một thói quen tốt
Chuẩn chủ quan được định nghĩa là tập hợp toàn bộ những người quan trọng trong đời sống của một cá nhân và việc họ có tin rằng những người xung quanh muốn thực hiện hành vi ấy hay không Ví dụ như một người có thể nghĩ liệu mẹ hoặc bạn của họ có muốn họ mua nhà đất hay không
Kiểm soát hành vi nhận thức được định nghĩa trong TPB là "nhận thức của mọi người đối với sự dễ dàng hay khó khăn khi thực hiện hành vi quan tâm" (Ajzen, December 1991) Hơn nữa, kiểm soát hành vi nhận thức có thể hiểu là việc biểu hiện các kinh nghiệm về các hành động trước đây và dự đoán về sự khó khăn đã được lường trước Mức độ mà một cá nhân tin tưởng rằng hành vi đó nằm trong sự kiểm soát của họ cả về lợi ích lẫn rủi ro gọi là nhận thức về kiểm soát hành vi Việc kiểm soát sẽ phụ thuộc vào nhận thức bên trong như là khả năng và quyết tâm hoặc dựa trên các nhân tố bên ngoài bao gồm thời gian và sự trợ giúp sẵn có như thời gian, tài chính Nhận thức về kiểm soát hành vi ảnh hưởng đến ý chí của một cá nhân, có nghĩa là nếu cá nhân tin rằng mình ngày càng có thêm sự kiểm soát về hành vi của mình thì ý định thực hiện hành vi này của họ càng lớn
2.2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) liên quan đến công nghệ thông tin (IT) được nghiên cứu và sử dụng chủ yếu cho các vấn đề liên quan đến việc mọi người thích nghi và sử dụng công nghệ Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) nhằm mô tả hành vi của con người sử dụng dịch vụ công nghệ trong lĩnh vực công nghệ thông tin dựa trên học thuyết hành động hợp lí TAM do (Davis, 1989) khuyến nghị Có năm cấu trúc tạo nên mô hình của TAM là: nhận thức dễ sử dụng (PEU), nhận thức tính hữu ích (PU), thái độ về việc sử dụng (ATT), ý định hành vi (BI) và sử dụng thực tế (AU)
Hình 2.3 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
PEU được định nghĩa là mức độ để một người tin tưởng cho việc không cần nổ lực quá nhiều khi sử dụng một hệ thống được lập trình rõ ràng (Davis, 1989) PU là cảm nhận của cá nhân về mức độ sử dụng một công nghệ cụ thể sẽ làm tăng hiệu suất cho công việc (Davis, 1989) ATT là quan điểm tiêu cực hoặc tích cực đối với việc dự định áp dụng một công nghệ cụ thể khi thực hiện hành vi của một cá nhân
BI là cấp độ mà người dùng công nghệ có thể cân nhắc việc tiếp tục sử dụng hoặc không sử dụng một công nghệ cho hành vi trong tương lai của họ AU là mức độ ứng dụng cho một công nghệ cụ thể về tần suất và số lần sử dụng của họ
Theo TAM, PEU ảnh hưởng lên PU, có nghĩa là khi người dùng nhìn thấy công nghệ là dễ dàng sử dụng thì công nghệ sẽ có hiệu quả với họ Và khi người dùng cảm nhận được sự hữu ích với việc sử dụng công nghệ được gọi là ATT Davis nhận ra rằng đối với việc sử dụng công nghệ thì ATT và PU ảnh hưởng lên BI của cá nhân: khi các cá nhân cảm thấy công nghệ là quan trọng, họ có thể đưa đến BI tích cực cho người dùng trong việc sử dụng công nghệ Cuối cùng, BI mang ý nghĩa nhận thức của cá nhân về một công nghệ nhất định sẽ xác định việc sử dụng thực tế công nghệ đó được gọi là AU.
Các nghiên cứu liên quan
Nghiên cứu 1: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thông qua livestream trên tiktok của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh (Bùi Thị Nhật
Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh và Nguyễn Quốc Cường, 2023)
Nghiên cứu xác định và đánh giá các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua livestream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Bên cạnh việc lược khảo mô hình TAM, nghiên cứu còn 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 Kết quả của nghiên cứu cho thấy các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua livestream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố
Hồ Chí Minh chịu ảnh hưởng của 5 nhân tố, 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 Kết quả nghiên cứu cho thấy các biến độc lập đều có mối tương quan rất chặt chẽ Nhân tố “Sự phản hồi của người mua” được đánh giá có ảnh hưởng thấp nhất đến quyết định mua hàng của sinh viên tại TP.HCM (beta 0.156) ngược lại nhân tố “Nhận thức sự hữu ích” được đánh giá có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng của sinh viên tại TP.HCM (beta = 0.419) Những hạn chế của nghiên cứu là chỉ mang tính đại diện cho một khu vực và câu trả lời của các nhà khảo sát cũng mang tính chất cảm tính khá cao
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của đề tài “Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thông qua livestream trên tiktok của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh năm 2023 của tác giả Nguyễn Quốc Cường cùng với các cộng sự
Nguồn: Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2023)
Nghiên cứu 2: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm mỹ phẩm trực tuyến của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh”
Tác giả Nguyễn Ngọc Thức và các cộng sự (2021) nghiên cứu “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm mỹ phẩm trực tuyến của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh” Nghiên cứu xây dựng một mô hình để phân tích và đánh giá các tác động của những yếu tố này đối với hành vi mua sắm mỹ phẩm trên các nền tảng TMĐT Các tác giả lược khảo mô hình SOR của
Merahbian và Rusell (1974) để xây dựng các thang đo và sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để xử lý dữ liệu sau khi thu thập từ 351 khách hàng Kết quả của nghiên cứu chỉ ra rằng các yếu tố như “sự tin cậy, kinh nghiệm mua sắm trực tuyến, ảnh hưởng xã hội, truyền miệng trực tuyến và sự thuận tiện” đều có tác động đáng kể đến ý định mua sắm mỹ phẩm Yếu tố “sự tin cậy” được xem có ảnh hưởng lớn nhất, trong khi “cảm nhận rủi ro” ngược lại Nghiên cứu này giúp các doanh nghiệp xây dựng các hướng đi và phát triển các chiến lược có xu thế trong việc bán mỹ phẩm trên các sàn điện tử từ đó nâng cao khả năng cạnh tranh, thu hút các người tiêu dùng nhất là các bạn trẻ
Hình 2.5: Mô hình nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm mỹ phẩm trực tuyến của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh của Nguyễn Ngọc Thức cùng các cộng sự năm 2021
Nguồn: Nguyễn Ngọc Thức và các cộng sự (2021)
Nghiên cứu 3: Ảnh hưởng của người có nổi tiếng trên nền tảng mạng xã hội TikTok đến hành vi mua sắm trực tuyến của thế hệ Z” của Võ Tường Vy năm 2021 Ở nghiên cứu này, tác giả đã đưa ra các nhân tố sau đây theo thứ tự giảm dần có sự ảnh hưởng đến các hành vi mua sắm trực tuyến của Gen Z qua sự ảnh hưởng của các người nổi tiếng: sự hấp dẫn (β=0.476), phạm vi ảnh hưởng (β=0.198), luận điểm hữu ích (β=0.152), sự tin tưởng (β=0.105), tính tương tác (β=0.094) và cuối cùng là sự giống nhau (β=0.071) Qua các hệ số được nghiên cứu của các nhân tố nêu trên, ta có thể thấy sức hấp dẫn là nhân tố quan trọng nhất có ảnh hưởng mạnh mẽ lên giới trẻ hiện nay
Hình 2.6: Mô hình nghiên cứu Ảnh hưởng của người nổi tiếng trên nền tảng mạng xã hội Tiktok đến hành vi mua sắm trực tuyến của Gen Z của Võ Tường Vy năm 2021
Nghiên cứu 1: “Ảnh hưởng của sự chứng thực từ người nổi tiếng đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng: Góc nhìn thị trường mới nổi” (Kofi Osei-Frimpong,Georgina Donkor và Nana Owusu-Frimpong, 2019)
Mục đích của đề tài nghiên cứu là đánh giá ảnh hưởng sự công nhận của người nổi tiếng và ảnh hưởng điều tiết tiêu cực dư luận với ý định hoặc hành vi mua hàng của người tiêu dùng tại thị trường mới Nghiên cứu phát hiện thấy rằng các nhân tố như (1) sự thu hút, (2) mức độ tin tưởng, (3) sự quen biết, (4) khuyến mãi có ảnh hưởng tốt đối với người tiêu dùng như chất lượng, ý định mua hàng và sự gắn bó với thương hiệu Ngoài ra, nghiên cứu cũng chứng tỏ (5) độ rủi ro không có ảnh hưởng điều tiết đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng bởi vì họ hy vọng người tiêu dùng sẽ cảm thông với người có ảnh hưởng (nghiên cứu không đề cập các ảnh hưởng tiêu cực nghiêm trọng khác)
Nghiên cứu 2: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng” (Yulihasri, Md Aminul Islam và Ku Amir Ku Daud, 2011)
Vào năm 2011 tại Malaysia, nhóm tác giả Yulihasri, Md Aminul Islam và
Ku Amir Ku Daud từ trường Quản lý Đại học Sains Malaysia và Đại học Malaysia Perlis nghiên cứu: “Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của sinh viên thông qua việc mua hàng trực tuyến tại một cơ sở giáo dục đại học ở Malaysia” Nghiên cứu tập đưa ra các yếu tố “tính hữu ích thông tin, tính dễ sử dụng, sự hiểu biết, quyền riêng tư, tính bảo mật, niềm tin chuẩn mực và quan điểm cá nhân” ảnh hưởng đến ý định mua của sinh viên Nhóm sinh viên được chọn tham gia nghiên cứu đang theo học tại một cơ sở giáo dục đại học công lập ở Penang, Malaysia Nghiên cứu đã kết luận rằng có hai niềm tin chính: “Tính tiện ích và dễ dàng sử dụng” Bên cạnh đó, các yếu tố khác như “tính tương thích, quyền riêng tư, bảo mật, niềm tin chuẩn mực và hiệu quả bản thân” cũng được đề cập trong mô hình TAM Kết quả hỗ trợ giả thuyết, cho thấy “khả năng tương thích, tính hữu ích, tính dễ sử dụng và bảo mật” đều là các yếu tố cần thiết Nghiên cứu giúp các doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc về thị trường tại Malaysia, bằng cách áp dụng những kiến thức từ nghiên cứu, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm trực trực tuyến và làm tăng lòng trung thành của người tiêu dùng
Nghiên cứu 3: Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng thông qua TikTok của người dân Trường Sa, Trung Quốc (Li Changhan, Lu Zhu và Thanawan Phongsatha, 2021) Ở nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng mô hình TPB (Ajzen, December 1991) để xây dựng các nhân tố trong thang đo sau đó thực hiện phân tích hồi quy tuyến tính dưới dạng thống kê để xác định mức độ ảnh hưởng của nhiều biến độc lập lên một biến phụ thuộc với 200 mẫu tham gia từ những người ở thành phố
Changsha Trong đó, nghiên cứu đã bỏ đi 17 khảo sát không phù hợp và kết quả cho thấy (1) Thông tin hữu ích, (2) Sự công bằng về giá, (3) Sự tin tưởng, (4) Độ rủi ro, (5) Sự đa dạng phương tiện truyền thông đều có ảnh hưởng cùng chiều đến ý định mua hàng của người tiêu dùng theo thứ tự giảm dần nêu trên Qua đó cho thấy tầm quan trọng của Thông tin hữu ích góp phần tác động tác đến ý định mua hàng của người tiêu dùng khi giúp họ nắm rõ hơn về sản phẩm họ đang có nhu cầu
2.4 Tóm tắt các nghiên cứu trước
Bảng 2.1: Bảng tóm tắt các nghiên cứu trước
STT Tên đề tài Tác giả Nhân tố ảnh hưởng
1 Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua sản phẩm thông qua livestream trên tiktok của sinh viên tại thành phố Hồ Chí
Bùi Thị Nhật Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh, Nguyễn Quốc Cường, (2023)
Nhận thức sự hữu ích,
Sự tin cậy, Khuyến mãi, Sự phản hồi của người mua, Ảnh hưởng xã hội
2 Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm mỹ phẩm trực tuyến của sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí
Nguyễn Ngọc Thức và cộng sự (2021)
Sự tin cậy, Cảm nhận rủi ro, Kinh nghiệm mua sắm trực tuyến, Ảnh hưởng xã hội, Truyền miệng trực tuyến, Sự thuận tiện
3 Ảnh hưởng của người nổi tiếng trên nền tảng mạng xã hội TikTok đến hành vi mua sắm trực tuyến của thế hệ Z
Võ Tường Vy (2021) Sự hấp dẫn, Phạm vi ảnh hưởng, Luận điểm hữu ích, Sự tin tưởng, Tính tương tác, Sự giống nhau
4 Ảnh hưởng của sự chứng thực từ người nổi tiếng đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng: “Góc nhìn thị trường mới nổi”
Kofi Osei- Frimpong, Georgina Donkor, Nana Owusu- Frimpong, (2019)
Sự thu hút, Mức độ tin tưởng, Sự quen thuộc, Khuyến mãi, Độ rủi ro
5 Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng
Tính hữu ích thông tin, Tính dễ sử dụng, Sự hiểu biết, Bảo mật, An toàn, Niềm tin chuẩn mực, Thái độ
6 Các nhân tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng của người tiêu dùng thông qua TikTok của người dân Trường Sa, Trung
Sự phong phú về phương tiện truyền thông, Sự công bằng về giá, Thông tin hữu ích, Độ rủi ro, Sự tin tưởng
(Nguồn: Tác gỉả tổng hợp từ các nghiên cứu trước)
Các giả thuyết và mô hình nghiên cứu
Dựa trên các cơ sở lý thuyết nêu trên cũng như lược khảo các bài nghiên cứu trước cùng các mô hình như TPB và TAM, SOR, tác giả đưa ra các giả thuyết nghiên cứu cho khóa luận như sau:
Ngoại hình ưa nhìn có tính đại diện cho sự thu hút và luôn là điểm mạnh có ảnh hưởng rất lớn cho những người nổi tiếng trên một nền tảng trực tuyến khi họ tiếp thi quảng cáo cho một loại sản phẩm Đa số các chiến dịch quảng cáo đều có khuynh hướng chú ý đến những người có điểm mạnh thu hút về ngoại hình (Vy, 2021) Ngoài ra qua nghiên cứu của (Vy, 2021) cũng chỉ ra lối sống lành mạnh và nhân cách tốt đẹp cũng là những điểm có tính hấp dẫn không kém so với thể chất Trước đây có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện và đề cập về mối liên kết lạc quan giữa sự thu hút và ý định mua hàng từ các khách hàng Những người nổi tiếng có lợi thế về ngoại hình có thể xây dựng thái độ tích cực cho người tiêu dùng từ đó làm tăng ý định mua các sản phẩm do họ quảng bá Vì vậy giả thuyết H1 được phát biểu:
Giả thuyết H1: Sự thu hút của KOLs có ảnh hưởng cùng chiều tới ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
Niềm tin từ lâu đã đóng vai trò rất quan trọng trong mọi hành vi giữa người với người Khi một cá nhân có sự tin tưởng càng nhiều với mọi người xung quanh thì thông điệp mà họ truyền tải càng dễ được thấu hiểu và lắng nghe Nghiên cứu của
(Nguyễn Lê Thảo Nguyên và Nguyễn Ngọc Thức, 2021) đã chứng minh các thông điệp, bài học được truyền tải từ người có sức ảnh hưởng sẽ có sự tin tưởng cao từ người nghe Vì vậy, giả thuyết H2 được phát biểu:
Giả thuyết H2: Sự tin tưởng vào KOLs có ảnh hưởng cùng chiều lên ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
Sự hiểu biết có nghĩa là mức độ am hiểu nhất định đối với sản phẩm/dịch vụ của người có ảnh hưởng được thuê để quảng cáo Mức độ hiểu biết của người nổi tiếng sẽ ảnh hưởng tích cực tới quyết định mua hàng của người tiêu dùng Bởi người tiêu dùng chưa có cơ hội được sử dụng qua các sản phẩm mới cho nên kiến thức và trải nghiệm của các người nổi tiếng sẽ là một công cụ bổ ích giúp các khách hàng gạt đi bớt sự nghi vấn Qua đó, những người nổi tiếng sẽ làm gia tăng quyết định mua hàng từ người tiêu dùng nếu những người này có chuyên môn về sản phẩm họ đang quảng cáo hoặc rộng hơn là có kiến thức bổ ích về các hàng hóa thuộc cùng một lĩnh vực cụ thể (Yulihasri, Md Aminul Islam và Ku Amir Ku Daud, 2011) Vì thế, giả thuyết H3 được phát biểu:
Giả thuyết H3: Sự hiểu biết của KOLs có ảnh hưởng cùng chiều tới ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
Các chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng tương đối lên mặt cảm xúc và phản ứng của các khách hàng nhất là phân khúc các bạn trẻ là sinh viên vì nhiều phần chưa làm chủ được kinh tế Bên cạnh đó, các chương trình khuyến mãi được sử dụng như 1 loại chiến lược cũng sẽ giúp doanh nghiệp có chiều hướng được biết đến và sẽ được quay lại nhiều hơn sau mỗi lần mua hàng (Bùi Thị Nhật Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh và Nguyễn Quốc Cường, 2023) Và với nhiều khoản chi tiêu ở độ tuổi này, việc mua hàng hóa với các chương trình khuyến mãi cũng sẽ là nhân tố quan trọng được cân nhắc và mong chờ từ các bạn trẻ là sinh viên Vì vậy, giả thuyết H4 được phát biểu:
Giả thuyết H4: Các chương trình khuyến mãi có ảnh hưởng cùng chiều với ý định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
2.5.5 Độ hữu ích của thông tin Độ hữu ích thông tin là mức độ hữu dụng của thông tin, được hiểu là sự thoả mãn mà thông tin đem tới cho người dùng thông qua những lợi ích mà các khách hàng có thể cảm thấy được (Li Changhan, Lu Zhu và Thanawan Phongsatha, 2021) Người tiêu dùng sẽ tự gia tăng ý định mua sản phẩm thông qua chất lượng của thông tin từ các người nổi tiếng Vì thế, giả thuyết H5 được phát biểu:
Giả thuyết H5: Độ hữu ích thông tin có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM
2.5.6 Độ rủi ro Độ rủi ro là tính nghiêm trọng của rủi ro được xác định dựa trên sự kết hợp giữa tần suất và hậu quả của rủi ro (Kofi Osei-Frimpong,Georgina Donkor và Nana Owusu-Frimpong, 2019) Ở đây việc mua sắm thông qua KOLs ở Tiktok không thể lúc nào cũng đảm bảo hoàn toàn suôn sẻ cho sinh viên chẳng hạn như các trường hợp nhận sản phẩm không đúng như quảng cáo do lỗi nhà sản xuất dẫn đến việc đổi trả có thể làm lộ thông tin cá nhân,… Vì thế, đây cũng là một giả thuyết cần được bổ sung và phát biểu:
Giả thuyết H6: Độ rủi ro có ảnh hưởng ngược chiều đến quyết định mua hàng của sinh viên trường Đại học Ngân Hàng TP.HCM.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu đề tài
Nguồn: Tác giả đề xuất
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu Đặt vấn đề Xác định mục tiêu Cơ sở lý thuyết Đề xuất mô hình nghiên cứu và giả thuyết
Thang đo nháp Thảo luận
Xử lí dữ liệu, thống kê mô tả, kiểm định Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá
EFA, tương quan và hồi quy Điều chỉnh Thang đo chính thức Thu thập dữ liệu
Thảo luận và đề xuất hàm ý quản trị
Phương pháp nghiên cứu
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Mục tiêu đối với từng nhân tố khi sử dụng phương pháp định tính là để chỉnh sửa và bổ sung thêm thông tin, đưa ra các mục khảo sát chung chung không đáng tin cậy hoặc dễ trùng lặp khi nghiên cứu Từ đó tạo ra một nền tảng chắc chắn để phát triển một bảng câu hỏi khảo sát chất lượng Tác giả đã đưa ra 6 nhân tố cụ thể sau khi đã tham khảo các công trình nghiên cứu trước đây của nhiều tác giả, đó là sự thu hút, sự tin tưởng, sự hiểu biết, chương trình khuyến mãi, độ hữu ích của thông tin, độ rủi ro đã ảnh hưởng đến ý định mua hàng trên nền tảng Tiktok thông qua các KOLs của sinh viên trường đại học Ngân hàng TP Hồ Chí Minh
3.2.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Tác giả đã thực hiện phân tích dữ liệu thu thập được thông qua bảng khảo sát Google Docs Form, với đối tượng chính là sinh viên thuộc trường Đại học Ngân Hàng
TP HCM Sau khi hoàn thành bảng khảo sát định tính với 6 nhân tố nêu trên tác giả đã tiến hành khảo sát online Sau đó, các dữ liệu thu thập được sẽ tiến hành xử lí với SPSS 20 0, áp dụng các bước được nêu ra ở hình 3.1.
Xây dựng thang đo cho các nhân tố trong mô hình
Sau khi tham khảo các tài liệu liên quan và cân nhắc các ý kiến đóng góp của giáo viên hướng dẫn nghiên cứu này thì tác giả đã quyết định xây dựng thang đo Likert với 5 mức độ từ (1) “hoàn toàn không đồng ý”, (2) “không đồng ý”, (3) “trung lập”, (4) “đồng ý”, (5) “hoàn toàn đồng ý” để đo lường các biến liên quan Thang đo này đa dạng các thông tin và có độ chính xác cao cho từng nhân tố tham gia nghiên cứu, điều này cho phép các biến liên quan tránh được khỏi sự sai lệch hoặc không đáng tin cậy
• Thang đo Sự thu hút – ký hiệu STH
Thang đo Sự thu hút bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Võ Tường Vy (2021) và và Kofi-Frimpong (2019)
Bảng 3.1 Thang đo nhân tố sự thu hút
STT Kí hiệu Biến quan sát Tác giả
1 STH1 Vẻ ngoài ưa nhìn của KOLs mà tôi yêu thích (Vy, 2021) ; (Kofi
Osei- Frimpong,Georgina Donkor và Nana Owusu-Frimpong, 2019)
2 STH2 KOLs tôi yêu thích có khả năng thuyết phục cao
3 STH3 KOLs tôi yêu thích hành động chuẩn mực
4 STH4 Giọng nói truyền cảm của KOLs tôi yêu thích
5 STH5 KOLs tôi yêu thích có sự ảnh hưởng lớn trong cộng đồng
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Sự tin tưởng – ký hiệu STT
Thang đo Sự tin tưởng bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2023) và Nguyễn Ngọc Thức và cộng sự (2021)
II STT Sự tin tưởng
1 STT1 KOLs tôi yêu thích là người có thể trông cậy (Bùi Thị Nhật
Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh và Nguyễn Quốc Cường, 2023) ; (Nguyễn Lê Thảo Nguyên và Nguyễn Ngọc Thức, 2021)
2 STT2 KOLs tôi theo dõi là người luôn đưa nhận xét công tâm về sản phẩm mà họ muốn quảng bá cho cộng đồng
3 STT3 Tôi có niềm tin cho những đánh giá được khuyên thông qua các trải nghiệm của các KOLs mà tôi theo dõi
4 STT4 Tôi có niềm tin cho các sản phẩm được quảng bá từ KOLs mà tôi yêu thích
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Sự hiểu biết – ký hiệu SHB
Thang đo Sự hiểu biết bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Yulihasri (2011)
III SHB Sự hiểu biết
1 SHB1 KOLs tôi yêu thích có trải nghiệm về mặt hàng họ bán (Yulihasri, Md
2 SHB2 KOLs tôi yêu thích có đủ kiến thức về mặt hàng họ bán
3 SHB3 KOLs tôi yêu thích là người nổi trội trong lĩnh vực của mặt hàng được quảng cáo
4 SHB4 KOLs tôi theo dõi có khả năng nhận dạng và đánh giá các mặt hàng nổi bật của các thương hiệu
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Chương trình khuyến mãi – kí hiệu CTKM
Thang đo Chương trình khuyến mãi bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2023), Kofi-
IV CTKM Chương trình khuyến mãi
1 CTKM1 Khuyến mãi trên Tiktok thu hút đến ý định mua hàng của khách hàng (Bùi Thị Nhật
Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh và Nguyễn Quốc Cường, 2023) ;
Frimpong,Georgina Donkor và Nana Owusu-Frimpong, 2019)
2 CTKM2 Tần suất xuất hiện của khuyến mãi trên
Tiktok hấp dẫn ý định mua hàng của khách hàng
3 CTKM3 Khuyến mãi tạo cơ hội cho khách hàng trải nghiệm sản phẩm
4 CTKM4 Khuyến mãi kích thích số lượng sản phẩm khách hàng muốn mua
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Độ hữu ích thông tin – ký hiệu DHI
Thang đo Độ hữu ích thông tin bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Li Changhan và cộng sự (2021), Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2023)
V DHITT Độ hữu ích thông tin
1 DHI1 Thông tin từ KOLs tôi yêu thích sẽ thu hút nếu được trình bày ngắn gọn, dễ hiểu và có tính chính xác
(Li Changhan, Lu Zhu và Thanawan Phongsatha, 2021) ; (Bùi Thị Nhật Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh và Nguyễn Quốc Cường, 2023)
2 DHI2 Thông tin từ KOLs tôi yêu thích là những thông tin bổ ích và cần được quảng bá rộng rãi
3 DHI3 Thông tin từ KOLs tôi yêu thích khiến tôi có niềm tin và muốn trải nghiệm sản phẩm
4 DHI4 Thông tin từ KOLs tôi yêu thích giúp tôi trải nghiệm đa dạng sản phẩm của nhãn hiệu nhiều hơn trong tương lai
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Độ rủi ro – ký hiệu DRR
Thang đo Độ rủi ro bao gồm 4 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Kofi-Frimpong và cộng sự (2019), Lichanghan và cộng sự (2021)
1 DRR1 Sản phẩm được nhận từ thương hiệu có thể bị hư hỏng, không đạt yêu cầu về về chất lượng như quảng cáo của KOLs
Frimpong,Georgina Donkor và Nana Owusu-Frimpong, 2019) ; (Li Changhan, Lu Zhu và Thanawan Phongsatha, 2021)
2 DRR2 Thông tin cá nhân có thể bị thương mại cho các đối tác mà tôi không mong muốn
3 DRR3 Chính sách hỗ trợ đổi trả các sản phẩm lỗi có thể gây phiền toái cho tôi
4 DRR4 Quá trình vận chuyển hàng hóa có thể mất lâu hơn dự kiến
(Nguồn: Tác giả tổng hợp từ các nghiên cứu trên)
• Thang đo Ý định – kí hiệu YD
Thang đo Ý định bao gồm 3 biến quan sát đã được tác giả hiệu chỉnh từ thang đo của Nguyễn Quốc Cường và cộng sự (2023)
1 YD1 Tôi sẽ cân nhắc việc mua sản phẩm được quảng bá bởi KOLs mà tôi yêu thích
(Bùi Thị Nhật Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt, Mạc Thiên Thanh
2 YD2 Tôi sẽ giới thiệu cho người thân về các sản phẩm được quảng bá bởi KOLs mà tôi yêu thích
3 YD3 Tôi sẽ mua ngay sản phẩm phù hợp với nhu cầu nếu được quảng bá từ KOLs mà tôi yêu thích và Nguyễn Quốc Cường, 2023)
Nguồn: Tác giả đề suất
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả thống kê mẫu nghiên cứu
Nghiên cứu thu thập được các thông tin thông qua việc tiến hành khảo sát các sinh viên thuộc trường Đại học Ngân hàng TP.HCM trong đó tổng phiếu khảo sát thống kê thu về là 291 bảng tuy nhiên chỉ có 277 phiếu có bảng câu hỏi hợp lệ do có
14 phiếu đánh thiếu thông tin, đánh nhiều hơn 1 ô khi trả lời, đánh 1 ô tất cả các câu hỏi,… Do đó, tác giả sẽ tiến hành nghiên cứu dựa trên kích thước mẫu là 277 Thời gian thực hiện cuộc khảo sát bắt đầu từ tháng 4/2024 và kết thúc vào tháng 6/2024
4.1.1 Thống kê mô tả định tính
Bảng 4.1 Cơ cấu mẫu theo giới tính
Giới tính Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Từ bảng 4.1 trên ta có thể thấy ở khảo sát này nam chiến tỷ lệ phần trăm cao nhất với 172 sinh viên đạt 62.1% còn lại là nữ chiếm 37.9% với 105 sinh viên
Bảng 4.2 Cơ cấu mẫu theo năm học
Năm học Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0 Đến với bảng 4.2, bảng này cho ta biết kết quả cao nhất là sinh viên năm 4 với 40.4% và kết quả thấp nhất là sinh viên năm 1 với 15.2% Xếp vị trí thứ hai với sinh viên năm 3 có 24.5% và vị trí thứ 3 với sinh viên năm 2 chiếm 19.9%
Bảng 4.3 Cơ cấu mẫu theo ngành học
Ngành Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Hệ thống thông tin quản lí 7 2.5
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0 Ở bảng 4.3 này, kết quả khảo sát cho ta thấy sinh viên theo học ngành Quản trị kinh doanh chiếm tỷ lệ cao nhất với 120 người đạt 43.3% và sinh viên thuộc hệ thống thông tin quản lí chiếm tỷ lệ thấp nhất với 7 người chỉ đạt 2.5% Bên cạnh đó, tỷ lệ cho các sinh viên ngành khác dao động từ 5.1% đến 14.8%
Bảng 4.4 Cơ cấu mẫu theo khả năng chi tiêu / tháng
Khả năng chi tiêu/ tháng Số lượng (người) Tỷ lệ (%)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS20.0
Từ bảng 4.4 ta có thể nhận định phần trăm có tỷ lệ cao nhất thuộc về sinh viên có mức chi tiêu từ 3-5 triệu với 45.8%, vị trí thứ 2 là sinh viên có mức chi tiêu từ 1-
3 triệu chiếm 30.3% và sinh viên có mức chi tiêu dưới 1 triệu đứng thứ 3 với 12.3% và đứng cuối cùng trong khảo sát này là sinh viên có mức chi tiêu trên 5 triệu chiếm 11.6%
4.1.2 Thống kê mô tả biến định lượng
Bảng 4.5 Thống kê mô tả biến định lượng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Từ bảng 4.5, có thể nhận thấy rằng tác giả đã thiết kế một bảng các câu hỏi dựa trên thanh đo Likert với 5 mức độ nhỏ nhất là 1 và lớn nhất là 5 Kết quả nghiên cứu chỉ ra được những đánh giá của đối tượng thực hiện khảo sát khá tích cực Từ đó, việc tiến hành phân tích thống kê mô tả cho biến định lượng được thực hiện một cách chính xác
STT Thang đo Biến quan sát Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
Giá trị trung bình Độ lệch chuẩn
Đánh giá thang đo bằng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha
Bảng 4.6 Kết quả kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Trung bình thang đo nếu loại biến
Phương sai thang đo nếu loại biến
Tương quan biến tổng Cronbach’s
Thang đo Sự thu hút (STH) với Cronbach’s Alpha = 0.821
Thang đo sự tin tưởng (STT) với Cronbach’s Alpha = 0.828
Thang đo sự hiểu biết (SHB) với Cronbach’s Alpha = 0.788
Thang đo chương trình khuyến mãi (CTKM) với Cronbach’s Alpha = 0.776
Thang đo độ hữu ích (DHI) với Cronbach’s Alpha = 0.825
Thang đo độ rủi ro (DRR) với Cronbach’s Alpha = 0.808
Thang đo độ rủi ro (YD) với Cronbach’s Alpha = 0.815
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Qua bảng 4.6, ta có thể thấy các biến độc lập và các biến phụ thuộc sau khi tiến hành xác định và kiểm tra đều đã cho ra kết quả tất cả các thang đo đều có hệ số Cronbach’s Alpha > 0.6 Vì vậy tất cả các thang đo đủ điều kiện để đưa vào phân tích nhân tố EFA.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
4.3.1 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các độc lập
Bảng 4.7 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến độc lập
STT Biến quan sát Nhân tố
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Từ bảng 4.7, ta thấy hệ số KMO = 0.825 đã vượt ngưỡng 0.5, ta có thể thấy hệ số sau khi tiến hành phân tích nhân tố EFA là đáng tin cậy Tiếp đến với giá trị Sig
= 0.000 < 0.5 cũng cho thấy các biến độc lập có ý nghĩa và kiểm định Barlett đạt được mức ý nghĩa thống kê Chỉ số Eigenvalue đạt chuẩn = 1.117 > 1 Từ đó kết quả thể hiện tổng phương sai tích lũy đạt 63.191% > 50% cho thấy 6 nhân tố bên trên giải thích được 63.191% so với độ biến thiên của 22 biến quan sát Đồng thời, với các kết quả ở bảng 5.7 các biến quan sát được phân tích thông qua việc phân tích nhân tố EFA đều có ý nghĩa thống kê vì chúng đều thỏa điều kiện
> 0.5 Vì vậy, chúng ta sẽ tiến hành phân tích các bước tiếp theo cho nghiên cứu với
6 nhân tố và 22 biến quan sát như trên
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá thang đo các biến phụ thuộc
Bảng 4.8 Kết quả phân tích nhân tố khám phá EFA cho biến phụ thuộc
Thứ tự Biến quan sát Nhân tố
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Từ bảng 4.8 ta có thể thấy hệ số KMO = 0.794 đã vượt ngưỡng 0.5 thể hiện kết quả là đáng tin cậy Kiểm định Barlett’s Test cho ra giá trị Sig 0.000 < 0.05 cho thấy mô hình có ý nghĩa đồng thời các biến quan sát sẽ có sự tương quan đồng nhất với nhau Ở hệ số Eigenvalue cho giá trị là 2.454 > 1 và có tổng phương sai trích là 61.355% thể hiện nhân tố được trích ở trên giải thích được phần lớn các sự biến thiên của các biến quan sát với các biến phụ thuộc Với các biến quan sát đều có Factor Loading > 0.5 đều thể hiện được ý nghĩa thống kê của mỗi biến Vì thế, tác giả sẽ lưu trữ và sử dụng tiếp các số liệu để tiến hành phân tích những bước tiếp theo.
Phân tích hồi quy tuyến tính
Tác giả quyết định sẽ sử dụng mô hình hồi quy đa biến để xem xét ảnh hưởng của biến độc lập lên các biến phụ thuộc Biến phụ thuộc là Ý định (YD) và các biến độc lập là: Sự thu hút (STH), Sự tin tưởng (STT), Sự hiểu biết (SHB), Độ hữu ích
(DHI), Chương trình khuyến mãi (CTKM), Độ rủi ro (DRR) Mô hình hồi quy đa biến được phát biểu như sau:
YD = ꞵ0 + ꞵ1∗STH + ꞵ2∗STT + ꞵ3∗SHB + ꞵ4∗CTKM + ꞵ5∗DHI + ꞵ6∗DRR + ei
- YD: giá trị của biến phụ thuộc
- STH, STT, SHB, CTKM, DHI, DRR: giá trị của biến độc lập
- ꞵi: các hệ số hồi quy
- Ei: biến độc lập ngẫu nhiên có phương sai không đổi σ2
4.4.1 Phân tích tương quan Pearson
Bảng 4.9 Kết quả phân tích tương quan Pearson
YD STH STT SHB CTK
YD Hệ số tương quan Pearson
STH Hệ số tương quan Pearson
STT Hệ số tương quan Pearson
SHB Hệ số tương quan Pearson
Hệ số tương quan Pearson
DHI Hệ số tương quan Pearson
DRR Hệ số tương quan Pearson
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Bảng 4.9 cho ta thấy sự ảnh hưởng lẫn nhau của các biến độc lập và các biến phụ thuộc Trong các biến được phân tích, biến SHB có ảnh hưởng mạnh nhất với hệ số Pearson là 0.587, đứng thứ hai là biến CTKM với 0.557, xếp thứ ba là biến
STH với 0.517, đứng thứ 4 là biến DHI với 0.511, thứ 5 là biến STT với 0.483 và với biến cuối cùng DRR có hệ số âm với -0.465 thì ta có thể kết luận biến DRR có hệ số tương quan âm với biến phụ thuộc YD Với các hệ số số dương thì trong tổng cộng 6 biến độc lập bảng trên, ta có thể xác nhận có 5 biến tương quan dương với
YD là SHB, CTKM, STH, DHI, STT Giá trị Sig của các biến đều < 0.005 thể hiện rằng biến phụ thuộc và biến độc lập có hệ số tương quan chặt chẽ nên ta sẽ không cần loại biến nào Từ đây, tác giả dựa vào cơ sở này để tiến hành phân tích hồi quy tuyến tính
4.4.2 Kiểm định độ phù hợp của mô hình hồi quy
Bảng 4.10 Hệ số xác định sự phù hợp của mô hình
Sai số chuẩn của ước lượng
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Bảng 4.11 Phân tích phương sai ANOVA
Mô hình Tổng bình phương df
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Tác giả sử dụng Adjusted R Square để kiểm tra và đo lường độ phù hợp cho mô hình Kết quả trong Bảng 4.10 cho thấy Adjusted R Square đạt 0.671, tức là các biến độc lập giải thích được 67,1% sự biến thiên của biến phụ thuộc, và 32,9% khác có thể do các nhân tố nào đó ngoài mô hình giải thích Đồng thời, Durbin-Watson đo lường là 1.958 (trong khoảng từ 1.5 đến 2.5), cho thấy mô hình không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bật nhất
Bảng 4.11 thể hiện giá trị kiểm định F là 94.975 và giá trị sig là 0.000, nhỏ hơn mức ý nghĩa 0.05 Điều này cho thấy mô hình hồi quy được sử dụng là phù hợp
4.4.3 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết a) Giả định về phân phối chuẩn phần dư sai số
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Hình 4.1 Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram
Dựa trên hình 4.1, với giá trị Trung bình = 1.73E – 15 gần với 0 và Độ lệch chuẩn = 0.989 xấp xỉ bằng 1, ta có thể kết luận rằng phân phối của phần dư gần giống với phân phối chuẩn và phân phối chuẩn được tìm thấy không có sự vi phạm giả định b) Giả định tương quan Ở mục 4.3.2 được trình bày phía trên và ở bảng 4.11, kiểm định Durbin – Watson cho kết quả là 1.958, nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, qua đó xác nhận không có hiện tượng tự tương quan chuỗi bật nhất Do đó, mô hình không có tự tương quan c) Giả định liên hệ tuyến tính
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Hình 4.2 Biểu đồ phân tán phần dư Sccatterplot
Hình 4.2, cho thấy các điểm dữ liệp tập trung phân bố xung quanh tung độ 0 và có xu hướng tạo thành đường thẳng Do đó, chứng tỏ mô hình tuyến tính phù hợp d) Dò tìm đa cộng tuyến
Bảng 4.12 Kết quả kiểm tra đa cộng tuyến
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0 Để kiểm tra hiện tượng đa cộng tuyến, chúng ta sử dụng giá trị Tolerance và hệ số VIF Dựa trên bảng 4.12, ta thấy rằng tất cả các hệ số VIF đều nhỏ hơn 2, cho thấy mô hình không có sự hiện diện của hiện tượng đa cộng tuyến
4.4.4 Kiểm định giả thuyết hồi quy
Bảng 4.13 Hệ số hồi quy giữa các biến
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu SPSS 20.0
Giả thuyết H1: Qua kết quả phân tích hồi quy ở bảng trên, biến STH có hệ số hồi quy chuẩn hóa ꞵ1 = + 0.223 (t = 5.795 với Sig = 0.000