Đầu tiên, tác giả tổng hợp những nghiên cứu trong và ngoài nước có liên quan đến hình thức mua sắm trực tuyến trên TikTok; về ý định tiếp tục mua hàng và quyết định tiếp tục mua hàng thô
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
L Ý DO CHỌN ĐỀ TÀI
Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ đã thay đổi cách thức chúng ta mua sắm và lựa chọn hàng hóa, thế giới chứng kiến sự ra đời của nhiều cách thức mua sắm, với hàng loạt nền tảng mua sắm ứng dụng thương mại điện tử Nhận ra được lợi thế của thương mại điện tử, nhiều doanh nghiệp lớn nỗ lực không ngừng trong việc tạo ra trào lưu mua sắm trực tuyến đối với sản phẩm hàng hóa và dịch vụ; doanh nghiệp bắt tay trong việc xây dựng phát triển buôn bán hàng hóa thông qua hình thức Live Stream nhiều hơn; chính điều này đã trở thành xu hướng mới trong cách thức mua sắm của người tiêu dùng
Ngày nay, việc buôn bán, tiếp thị sản phẩm ngày càng thay đổi, không chỉ đơn giản là việc giới thiệu sản phẩm trên trực tuyến, các doanh nghiệp liên tục ứng dụng mạng xã hội để thu hút thêm tệp khách hàng mà doanh nghiệp muốn hướng tới Ngoài các hình thức tiếp thị truyền thống, quảng cáo sản phẩm thông qua hình ảnh, poster, video, video ngắn, TVC thì Live Stream cũng xem như một cách thức mới trong việc tiếp thị kết hợp với buôn bán sản phẩm trực tiếp Hình thức Live Stream không còn quá xa lạ so với nhiều người Live Stream trước đó đã xuất hiện trên nền tảng Facebook và Instagram, doanh nghiệp chỉ cần chọn chức năng và thao tác đơn giản để có thể tổ chức một buổi Live Stream giao lưu với khách hàng trực tuyến TikTok cũng đã ứng dụng việc xây dựng chức năng Live Stream trên TikTok và kèm theo với việc tạo lập giỏ hàng cho người dùng lẫn người xem giúp họ thuận hiện dễ dàng hơn trong việc buôn bán và lựa chọn sản phẩm mua sắm
Doanh nghiệp liên tục tận dụng “sức mạnh” Live Stream để giới thiệu sản phẩm, trả lời câu hỏi từ người xem và thậm chí là tổ chức các trò chơi hoặc sự kiện trực tiếp Qua việc tạo ra nội dung gần gũi và tương tác, doanh nghiệp có thể xây dựng một mối quan hệ tốt hơn với khách hàng Ngoài ra, việc sử dụng kênh bán hàng trực tiếp cũng giúp thúc đẩy doanh số bán hàng Khả năng trình bày sản phẩm một cách trực quan và giải đáp khúc mắc ngay lập tức là điểm mạnh của Live
Stream trên TikTok; điều này giúp cho khách hàng trải nghiệm mua sắm trực tuyến tiện lợi Các cuộc Live Stream có thể thu hút lượng lớn người xem, từ đó tăng cơ hội tiếp cận và nhận diện thương hiệu Tính tương tác cao của TikTok cũng tạo điều kiện thúc đẩy phát triển thương hiệu Nhờ Live Stream, các doanh nghiệp có thể tạo ra nhiều nội dung sáng tạo và tiếp cận một đối tượng khách hàng rộng lớn Tóm lại, sử dụng kênh bán hàng Live Stream trên TikTok đã mang lại ích lợi cho nhiều doanh nghiệp, từ việc tăng doanh số bán hàng đến gia tăng nhận thức thương hiệu và tương tác với khách hàng một cách gần gũi hơn Nhờ vào điều đó, chúng ta dễ dàng nhận thấy khách hàng thường lựa chọn mua hàng trên TikTok nhiều hơn, đặc biệt là thuật ngữ “chốt đơn” thông qua Live Stream cũng dần trở nên phổ biến trong thói quen sử dụng TikTok của người tiêu dùng
Theo thống kê về số liệu của Bộ Công Thương công bố vào năm 2023, có hơn 74% số người dân Việt Nam sử dụng internet, trong số đó Việt Nam có từ 59-
92 triệu người tiêu dùng mua sắm trực tuyến và giá trị cho mỗi người mua sắm đạt khoảng 300-320 USD (so với năm 2022 là 288 USD) Chứng tỏ rằng người dân Việt Nam đang dần có thói quen mua sắm trực tuyến và đặc biệt Nielsen vừa công khai chỉ ra rằng Shoppertainment trong Live Stream về việc giải trí kết hợp mua sắm đã dần trở nên quen thuộc, thu hút người dùng nhờ vào khả năng tương tác, thông tin sản phẩm minh bạch; yếu tố giải trí nhờ vào người bán trong mỗi phiên Live Stream
1.1.2 Tính cấp thiết của đề tài
Nhiều doanh nghiệp bắt đầu vận dụng tính năng Live Stream để giới thiệu sản phẩm, trả lời câu hỏi từ người xem và thậm chí là tổ chức các trò chơi hoặc sự kiện trực tiếp Qua việc tạo ra nội dung gần gũi và tương tác, doanh nghiệp có thể xây dựng một mối quan hệ tốt hơn với khách hàng Ngoài ra, việc sử dụng kênh bán hàng trực tiếp cũng giúp thúc đẩy doanh số bán hàng Khả năng trình bày sản phẩm một cách trực quan chính là điểm mạnh của Live Stream trên TikTok Các phiên Live Stream luôn thu hút sự quan tâm của nhiều người dùng TikTok, từ đó tăng cơ hội tiếp cận và nhận diện thương hiệu Tính tương tác cao của TikTok cũng tạo động cơ cho việc phát triển thương hiệu Nhờ Live Stream, các doanh nghiệp có thể tạo ra nhiều nội dung sáng tạo và tiếp cận một đối tượng khách hàng rộng lớn
Việc các doanh nghiệp tham gia vào thị trường Livestream trên TikTok đang gia tăng mạnh mẽ, đòi hỏi họ phải xây dựng những chiến lược thích hợp để tăng số lượng đơn hàng TikTok đã trở thành một nền tảng quan trọng, giúp các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu nhanh chóng và hiệu quả Do đó, việc nghiên cứu và áp dụng các chiến lược marketing phù hợp trên nền tảng này không chỉ giúp doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng mà còn củng cố thương hiệu trong lòng người tiêu dùng
Thành phố Hồ Chí Minh được xem như đầu tàu của nền kinh tế miền Nam nói riêng và cả nước Việt Nam nói chung, nơi đây luôn thu hút phần lớn nhiều sinh viên lựa chọn để sinh sống, học tập và làm việc Trường Đại học Ngân Hàng TPHCM là trường đại học trực thuộc Ngân Hàng Nhà Nước Việt Nam thu hút đông đảo sinh viên từ khắp nơi đến học tập Tác giả nhận thấy nhu cầu của phần lớn sinh viên tại trường có thói quen mua sắm trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử, tác giả phát triển thành chủ đề nghiên cứu để có thể nhận định chính xác hơn về tính thực tế số lượng sinh viên mua sắm; thông qua đó, nhằm xác thực số lượng và mong đợi của sinh viên trong việc tiếp tục mua sắm qua Live Stream Từ đó, là cơ sở để TikTok và nhiều doanh nghiệp ứng dụng cũng như phát triển hơn nữa trong Live Stream buôn bán sản phẩm và gia tăng trải nghiệm khách hàng
Vì vậy, tác giả lựa chọn chủ đề này để thực hiện bài khóa luận tốt nghiệp đại học xoay quanh việc tác động của Live Stream trên nền tảng TikTok đến quyết định tiếp tục quay lại mua sắm của Sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM, từ đó giúp nhiều doanh nghiệp lẫn TikTok có thể xem xét và tận dụng những đề xuất cũng như hàm ý quản trị cho việc phát triển chiến lược toàn diện doanh nghiệp, trong việc buôn bán và tiếp tục mua sắm hàng hóa của người tiêu dùng thông qua hình thức Live Stream trên TikTok Tác giả nhận thấy chủ để này hoàn toàn phù hợp với những kiến thức học tập chuyên ngành xuyên suốt bốn năm học qua tại trường Đại học Ngân Hàng TPHCM.
M ỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Xác định những nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục mua hàng thông qua Live Stream trên TikTok của sinh viên Đại học Ngân Hàng tại TPHCM để từ đó đề xuất một số hàm ý quản trị và thúc đẩy người tiêu dùng quay lại mua sắm trên TikTok thông qua hình thức Live Stream
Xác định những nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục mua hàng Live Stream trên TikTok của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố trên nền tảng phát sóng trực tiếp Live Stream đối với hành vi mua sắm trực tuyến của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM
Phát triển một số hàm ý quản trị cho các bên liên quan để gia tăng quyết định tiếp tục mua hàng của khách hàng thông qua mua sắm Live Stream trên TikTok.
C ÂU HỎI NGHIÊN CỨU
“Các nhân tố chính ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục mua hàng của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM là gì?”
“Đo lường mức độ ảnh hưởng của các nhân tố có tác động như thế nào đến quyết định tiếp tục mua hàng của sinh viên trên hình thức Live Stream của TikTok?”
“Đâu là đề xuất và hàm ý quản trị cho các bên liên quan giúp gia tăng quyết định tiếp tục mua hàng của khách hàng khi mua sắm hàng hóa trên Live Stream TikTok?”
Đ ỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu của đề tài
Những nhân tố tác động đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM
Sinh viên của trường Đại học Ngân Hàng TPHCM đang sử dụng nền tảng TikTok hằng ngày để mua sắm trên TikTok
1.4.3 Phạm vi nghiên cứu của đề tài
Phạm vi không gian: Dữ liệu trong đề tài được thực hiện khảo sát sinh viên đang học tập tại Trường Đại học Ngân Hàng TPHCM có thói quen sử dụng Tik Tok và xem Live Stream để mua sắm
Phạm vi thời gian: Bắt đầu tháng 4 kết thúc vào tháng 6 năm 2024.
P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1.5.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Bài nghiên cứu này tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính để bổ trợ thêm cho việc tìm kiếm thông tin và xây dựng thang đo mô hình phù hợp Trong đó, tác giả đã nghiên cứu các tài liệu quan trọng trong và nước liên quan đến đề tài chính, bổ sung các thông tin phù hợp để đề xuất mô hình nghiên cứu cho các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định TTMH của sinh viên tại TPHCM Sau khi hoàn thiện mô hình thang đo, cùng với các biến quan sát, tác giả chỉnh sửa thành bảng khảo sát phù hợp để thực hiện khảo sát đối với sinh viên tại Đại học Ngân Hàng thông qua Google Forms để thu thập thông tin và dữ liệu
1.5.2 Phương pháp nghiên cứu định lượng
Xác định các nhân tố của hình thức phát sóng trực tiếp đến quyết định TTMH Livestream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đo lường giá trị các biến số Công cụ thu thập thông tin và phân tích dữ liệu đã được triển khai bằng cách phân phát bảng câu hỏi đến sinh viên của Đại học Ngân Hàng TPHCM, nhằm hỗ trợ phân tích số liệu chính xác và khoa học hơn, bao gồm:
- Thông qua thang đo bằng Cronbach’s Alpha để phân tích độ tin cậy
- Kiểm định giá trị hội tụ và giá trị phân biệt các thang đo bằng phương pháp phân tích nhân tố khám phá (EFA).
- Phân tích hồi quy – ANOVA
N ỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu tập trung vào việc phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên Tác giả đã thực hiện cuộc khảo sát trên một nhóm sinh viên tại Đại học Ngân Hàng TPHCM để đánh giá tính khả thi của các biến số tiềm năng trong nghiên cứu, nhằm xác định tác động của chúng đến quyết định TTMH trực tuyến qua Live Stream TikTok.
Đ ÓNG GÓP CỦA ĐỀ TÀI
1.7.1 Đóng góp về mặt lý thuyết
Nghiên cứu này tập trung vào việc hệ thống hóa lý thuyết về Live Stream trên TikTok và ảnh hưởng của nó đến quyết định mua hàng của sinh viên Mô hình lý thuyết được xây dựng nhằm nghiên cứu các nhân tố quan trọng trong quá trình mua sắm trực tuyến thông qua Live Stream trên nền tảng này Mô hình lý thuyết cũng có giá trị để các nghiên cứu tiếp theo có thể khai thác và mở rộng vào các lĩnh vực liên quan, nhằm tối ưu hóa các chiến lược và cải tiến đáng kể trong lĩnh vực này
1.7.2 Đóng góp về mặt thực tiễn Đóng góp nghiên cứu giúp nền tảng TikTok và doanh nghiệp sử dụng kênh trực tuyến trong bán hàng thông qua Live Stream có cái nhìn tổng quát về các khía cạnh mua sắm trực tuyến, nhận diện cách thức kinh doanh đến quyết định mua hàng của khách hàng đặc biệt là nhóm đối tượng sinh viên Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn có thể giúp các doanh nghiệp kinh doanh sản phẩm hay chuyển hướng sang buôn bán sản phẩm trực tuyến có thể hiểu rằng hình thức Live Stream trên TikTok đang dần phát triển và tạo cơ hội gia tăng số lượng đơn bán hàng từ khách hàng quyết định mua sắm trực tuyến trên TikTok.
K ẾT CẤU CỦA KHÓA LUẬN
Chương 1: Tổng quan về đề tài nghiên cứu
Bao quát về lý do chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, câu hỏi nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp nghiên cứu, nội dung, đóng góp của đề tài và kết cấu khóa luận
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
C Ơ SỞ LÝ THUYẾT
2.1.1 Khái niệm quyết định tiếp tục mua hàng
Theo Boonlertvanich (2011), mua lặp lại đơn giản là khả năng sử dụng lại một thương hiệu trong tương lai Ở nghiên cứu khác, định nghĩa mua lặp lại là xu hướng của khách hàng để tiếp tục sử dụng dịch vụ của một nhà cung cấp (Ranaweera, 2003) Theo Kotler và Keller (2006), chỉ số đánh giá lòng trung thành của khách hàng bao gồm hành vi mua hàng lặp lại và khả năng duy trì mua sắm trước sự tiêu cực của thương hiệu
“Ra quyết định mua lại” hay khái niệm "quyết định mua hàng lặp lại" đề cập đến quy trình và các yếu tố mà khách hàng cân nhắc để đưa ra quyết định tiếp tiếp tục mua sản phẩm với cùng thương hiệu hoặc cùng mẫu mã (Han, 2012) Tóm lại, quyết định tiếp tục mua hàng là quá trình và các yếu tố mà khách hàng cân nhắc khi họ quyết định mua lại sản phẩm hoặc dịch vụ từ cùng một thương hiệu hoặc nhà cung cấp Quá trình này bao gồm việc đánh giá trải nghiệm mua hàng trước đó, chất lượng sản phẩm và dịch vụ, giá trị cảm nhận từ sản phẩm hoặc dịch vụ, niềm tin vào thương hiệu, các chương trình khách hàng thân thiết, ưu đãi đặc biệt, cũng như tác động từ truyền miệng của bạn bè, gia đình và cộng đồng
2.1.2 Khái niệm hành vi mua hàng trực tuyến
Hành vi mua hàng trực tuyến hay (online shopping) là quá trình mà khách hàng có nhận thức về hàng hóa sản phẩm mong muốn sở hữu và bắt đầu tìm kiếm chúng trên mạng internet hoặc các kênh thương mại điện tử để lựa chọn mua sản phẩm mà không quá phụ thuộc vào bất kỳ trung gian; quá trình tiếp tục với bước so sánh sản phẩm dịch vụ từ nhiều nhà cung cấp khắp nơi, từ đó khách hàng dễ dàng lựa chọn cho mình sản phẩm tốt nhất (Butler và Peppard, 1998); người tiêu dùng sau khi lựa chọn mặt hàng ưng ý họ dễ dàng thanh toán trực tuyến (hoặc lựa chọn phương thức thanh toán trực tiếp khi nhận hàng) và có thể để lại phản hồi sau mua hàng bằng đánh giá cá nhân Ngoài ra, hình thức mua sắm này con cho phép mọi người đa dạng các phương thức thanh toán khác nhau từ trả bằng tiền mặt khi nhận hàng hay giao dịch trực tuyến thông qua tài khoản ngân hàng liên kết hoặc bất cứ kênh thanh toán nào cho phép, điều này mang lại cho người tiêu dùng sự hài lòng về sự tiện lợi và tốc độ (Yu và Wu, 2007)
Mua sắm trực tuyến ngày càng trở nên phổ biến bởi những lợi ích mang lại cho người tiêu dùng như tính tiện lợi khi khách hàng có thể mua bất cứ mọi lúc, mọi nơi; mẫu mã sản phẩm đa dạng, tiết kiệm thời gian và nhiều khuyến mãi mà thường ít có ở cửa hàng truyền thống Tại Việt Nam, khái niệm mua hàng trực tuyến hay mua sắm trực tuyến không còn quá xa lạ với nhiều người tiêu dùng, nó dần bắt đầu thay đổi cách thức mua sắm truyền thống, thể hiện rõ nhất là giai đoạn dịch bệnh Covid 19, đa số người dân đều phải giãn cách xã hội và cách duy nhất là mua sắm trên Internet
Tóm lại, mua hàng qua mạng là quá trình người tiêu dùng mua sản phẩm hoặc dịch vụ tại các cửa hàng trực tuyến thông qua mạng internet Điều này không chỉ mang lại sự tiện lợi mà còn tạo nên một trải nghiệm mua sắm đầy mới mẻ, giúp người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận và lựa chọn sản phẩm một cách hiệu quả hơn
2.1.3 Khái niệm về Live Stream, Tik Tok và Tik Tok Shop
2.1.3.1 Khái niệm về nền tảng Tik Tok
Theo thông tin trên website, TikTok (tiếng Trung: DouYin; trước đây có tên là Musically) được phát triển bởi công ty ByteDance của Trung Quốc, đã vươn lên trở thành một trong những nền tảng truyền thông xã hội nổi tiếng nhất toàn cầu Kể từ khi ra mắt vào tháng 9 năm 2016, TikTok đã lan tỏa mạnh mẽ và đặc biệt hấp dẫn giới trẻ Họ tham gia nhiệt tình vào việc xem, sáng tạo và bình luận về các video
"LipSync" trên nền tảng này TikTok nổi bật nhờ cung cấp một không gian sáng tạo và giải trí độc đáo, nơi người dùng có thể tự do thể hiện cá tính và tài năng của mình qua nhiều loại nội dung đa dạng
TikTok ngày nay được biến đến như một nền tảng sản xuất những video ngắn cho người dùng dễ dàng tạo dựng video, xem nhiều video từ những tài khoản khác và cho phép chia sẻ các nội dung dưới dạng video từ 10 giây đến hơn 10 phút Các đặc điểm chính của TikTok có thể kể đến như: khả năng định dạng video ngắn trong khoảng thời gian cho phép với đa dạng các thể loại nội dung từ giáo dục, y tế, hướng dẫn, giải trí…; bên cạnh đó, với khả năng vận dụng trí tuệ nhân tạo trong việc sử dụng “thuật toán cá nhân hóa” trên TikTok để đề xuất nhiều video dựa theo cá nhân và sở thích thể loại xem video yêu thích của mỗi người dùng, thuật toán phân tích trên lượt yêu thích, bình luận và chia sẻ để đưa ra nội dung phù hợp TikTok còn được xem như công cụ để tương tác xã hội khi người dùng có thể theo dõi lẫn nhau và để lại bình luận hay chia sẻ video clip yêu thích, kèm với đó là những tính năng đặc biệt như duet (song ca) hoặc stich (kết nối) sáng tạo
Ngoài ra, nền tảng còn là công cụ sáng tạo và thực hiện Livestream, TikTok cung cấp nhiều khả năng để chỉnh sửa video kèm hiệu ứng, âm nhạc, người dùng dễ dàng thêm nhạc và phát sóng trực tiếp để giao lưu với người xem
2.1.3.2 Khái niệm về Tik Tok Shop
TikTok Shop được tích hợp hoàn chỉnh ngay trên nền tảng, giúp các doanh nghiệp và người bán hàng tối ưu hóa quy trình tiếp cận người dùng và trải nghiệm thương mại điện tử liền mạch từ việc tải sản phẩm lên, quản lý đơn hàng, giao hàng cho đến thanh toán Đặc biệt, ngày nay hình thức mua sắm Shoppertainment (mua sắm giải trí), các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thêm cơ hội gắn kết với cộng đồng thông qua các yếu tố giải trí và khả năng tương tác cao trong nội dung giới thiệu hoặc tạo nhu cầu mua sắm sản phẩm mới
Ngoài ra, hệ thống đề xuất của TikTok Shop giúp giới thiệu sản phẩm thích hợp và những nội dung người dùng quan tâm thông qua thuật toán từ đó doanh nghiệp đưa ra hướng tiếp cận thêm khách hàng tiềm năng Người dùng chỉ cần thực vài thao tác đơn giản, nhờ tính năng giỏ hàng hiển thị ngay trên video hoặc Live Stream Tất cả các thao tác mua sắm chỉ thực hiện trên một nền tảng TikTok duy nhất
2.1.3.3 Khái niệm về Live Stream TikTok
Live streaming trên TikTok theo David Erickson trong cuốn sách “Tik Tok Live Streaming: The Future of Interactive Content” (Erikson, 2021) được định nghĩa là tính năng truyền trực tiếp cho phép người dùng gửi đường truyền trực tiếp từ ứng dụng Live Stream là hình thức truyền hình trực tiếp phổ biến và ứng dụng rộng rãi trong những ứng dụng nổi bật toàn cầu như Facebook, Instagram và gần đây nhất là TikTok đều tích hợp tính năng này Live Stream giúp nhiều người dùng dễ dàng chia sẻ và tiếp cận đến một lượng lớn người xem trong khu vực cụ thể Live Stream trên TikTok thường được nhiều người dùng sử dụng cho các buổi giao lưu, trò chuyện, thực hiện thử thách và đặc biệt là khả năng buôn bán trực tuyến Người dùng dễ dàng gửi tin nhắn, tham gia các cuộc trò chuyện trực tiếp và đặt câu hỏi trực tiếp liên quan đến chủ đề của buổi live stream Live Stream giúp xây dựng hiệu quả sự tương tác giữa cộng đồng và giữa người theo dõi với người dùng Khả năng tương tác cao của phát trực tiếp nền tảng TikTok cho phép người dùng tương tác trực tiếp với khán giả của họ Trong tương lai, tính năng live streaming ngày càng được người dùng ưa chuộng, đặc biệt là thế hệ millennials.
C ÁC LÝ THUYẾT LIÊN QUAN
2.2.1 Mô hình thuyết nhận thức rủi ro (TPR)
Theo Bauer & R A (1960), rủi ro nhận thức được định nghĩa gồm hai thành phần chính là xác suất của một mất mát và cảm giác chủ quan về hậu quả xấu Thuyết nhận thức rủi ro (TPR) áp dụng cho hành vi tiêu dùng sản phẩm công nghệ đề cập đến hai yếu tố chính của nhận thức rủi ro: nhận thức về các nguy cơ có thể xảy ra liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ và nhận thức về các rủi ro khi thực hiện giao dịch trực tuyến
Rủi ro trong nhận thức về sản phẩm/dịch vụ là nhận thức của người tiêu dùng về các rủi ro có thể xảy ra trong quá trình mua hoặc sử dụng sản phẩm Những vấn đề phát sinh như là khả năng, thời gian, đánh giá tổng thể về sản phẩm và dịch vụ
Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến là sự nhận thức về các rủi ro có thể xuất hiện trong quá trình thực hiện giao dịch đối với mua sắm trực tuyến Những vấn đề liên quan đến bảo vệ dữ liệu cá nhân, sự chứng thực trong giao dịch trực tuyến, và nhận thức về toàn bộ quy trình giao dịch trực tuyến
Tìm hiểu và vận dụng mô hình TPR giúp xem xét những rủi ro tiềm ẩn mà dịch vụ có thể gây ra Điều này giúp đánh giá tâm lý và xu hướng hành vi thực tế quá trình sử dụng của khách hàng
2.2.2 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Thông qua thuyết hành động hợp lý (TRA) của (Fishbein & M, 1975) cho rằng
“nhân tố quan trọng nhất quyết định hành vi của cá nhân là quyết định hành vi, chứ không phải là thái độ của họ Quyết định hành vi của một cá nhân là sự kết hợp của Thái độ và Chuẩn chủ quan của con người như phong cách sống, kinh nghiệm, trình độ, tuổi tác, giới tính” Nguồn: Fishbein và Ajzen (1975)
Hình 2.1 Mô hình thuyết nhận thức rủi ro
Hình 2.2 Mô hình thuyết hành động hợp lý
Thuyết hành động hợp lý TRA (Theory of Reasoned Action) được Ajzen và Fishbein phát triển từ năm 1967 và đã được hiệu chỉnh và mở rộng theo thời gian
Mô hình TRA (Ajzen và Fishbein, 1975) dự đoán xu hướng tiêu dùng là thành phần quan trọng nhất trong hành vi tiêu dùng Nhằm xác định những yếu tố tác động đến xu hướng mua sắm , chúng ta có thể tập trung vào xem xét hai yếu tố quan trọng: thái độ và chuẩn chủ quan của khách hàng Thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm hay dịch vụ có ảnh hưởng sâu sắc đến quyết định mua sắm của họ, trong khi chuẩn chủ quan thể hiện sự đánh giá cá nhân về mức độ kiểm soát và hành vi tiêu dùng được ảnh hưởng Những yếu tố này đều tác động đến hành vi tiêu dùn; giải thích và dự đoán hành vi tiêu dùng trong ngữ cảnh của mô hình TRA
2.2.3 Mô hình thuyết hành vi dự định (TPB)
Theo quan điểm của (Ajzen, 1991) trong thuyết hành vi dự định, ý định thực hiện hành vi của con người được định hình bởi ba yếu tố chính: thái độ cá nhân đối với hành vi đó, chuẩn mực chủ quan từ môi trường xung quanh và nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi Thuyết hành vi dự định (TPB) được xây dựng dựa trên lý thuyết hành động hợp lý (TRA) của Ajzen và Fishbein (1975), nhằm khắc phục hạn chế của lý thuyết này khi giả định rằng hành vi của con người hoàn toàn chi phối bởi lý trí Trọng tâm của TPB, cũng như trong TRA, là ý định của cá nhân trong việc thực hiện một hành vi cụ thể Sự khác biệt quan trọng của TPB so với TRA là việc bổ sung yếu tố nhận thức về kiểm soát hành vi, giúp giải thích sự phức tạp trong hành vi của con người mà không chỉ dựa vào lý trí thuần túy TPB mang lại cái nhìn toàn diện hơn về động lực hành vi, bằng cách tích hợp cả yếu tố cá nhân và xã hội, cũng như khả năng tự kiểm soát trong các tình huống khác nhau
Ba yếu tố chính trong lý thuyết này bao gồm:
Thái độ đối với hành vi: Đây là quan điểm cá nhân về việc thực hiện hành vi, thể hiện mức độ tích cực hoặc tiêu cực mà một người cảm nhận về hành vi đó
Chuẩn mực xã hội: Yếu tố này liên quan đến cảm nhận của cá nhân về áp lực hoặc sự kỳ vọng từ những người xung quanh, ảnh hưởng đến quyết định thực hiện hành vi
Nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi (Self-efficacy): Đây là sự tự tin của cá nhân vào khả năng thực hiện hành vi, còn gọi là kiểm soát nhận thức hành vi (Ajzen, 2005)
Lý thuyết này nhấn mạnh rằng thái độ, chuẩn mực xã hội, và nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi đều là các yếu tố quan trọng trong việc hình thành ý định thực hiện hành vi của con người Thái độ ảnh hưởng đến cách nhìn nhận hành vi, chuẩn mực xã hội phản ánh sự ảnh hưởng của môi trường xung quanh, và nhận thức về khả năng kiểm soát hành vi thể hiện mức độ tự tin của cá nhân trong việc thực hiện hành vi đó Sự kết hợp của ba yếu tố này mang lại một cái nhìn toàn diện hơn về những yếu tố tác động đến ý định và hành vi của con người, không chỉ dừng lại ở sự kiểm soát lý trí mà còn bao gồm cả yếu tố xã hội và sự tự tin cá nhân
Hình 2.3 Mô hình thuyết hành vi dự định
2.2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình Chấp nhận Công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) do Davis phát triển vào năm 1989, nghiên cứu các yếu tố tác động đến việc chấp nhận và hành vi sử dụng máy tính của người dùng Dựa trên nền tảng lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action - TRA), TAM tập trung vào việc làm rõ mối quan hệ giữa niềm tin, thái độ, ý định và hành vi trong quá trình tiếp nhận và sử dụng công nghệ thông tin Mô hình này nhấn mạnh rằng niềm tin của người dùng về tính hữu ích và tính dễ sử dụng của công nghệ có ảnh hưởng mạnh mẽ đến thái độ và ý định sử dụng Thái độ tích cực sẽ dẫn đến quyết định sử dụng công nghệ một cách chủ động hơn Hiện nay, TAM đã được công nhận rộng rãi và áp dụng trong nhiều nghiên cứu về hành vi sử dụng công nghệ thông tin Sự phổ biến của TAM cho thấy tầm quan trọng của việc hiểu rõ các yếu tố tâm lý và hành vi trong việc chấp nhận và sử dụng công nghệ mới
Hình 2.4 Mô hình chấp nhận công nghệ TAM
2.2.5 Mô hình thuyết hợp nhất về chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT)
Như các mô hình nghiên cứu về sự chấp nhận sử dụng công nghệ trước đây, lý thuyết UTAUT (Venkatesh et al., 2003) giữ lại nhân tố dự định hành vi là nhân tố tác động mạnh nhất đến hành vi sử dụng của người tiêu dùng UTAUT bao gồm bốn yếu tố quyết định cốt lõi của ý định hành vi và hành vi sử dụng: 'hiệu quả mong đợi,' 'nỗ lực mong đợi,' 'ảnh hưởng xã hội,' và 'các điều kiện thuận tiện.' Mô hình này cũng chỉ ra rằng: giới tính, độ tuổi, kinh nghiệm và sự tự nguyện sử dụng của người dùng có tác động gián tiếp đến dự định hành vi thông qua các nhân tố chính
Venkatesh đã mở rộng lý thuyết thống nhất chấp nhận và sử dụng công nghệ (UTAUT2) bằng cách đề xuất sự kết hợp thêm ba yếu tố vào UTAUT bao gồm:
'động lực hưởng thụ,' 'giá trị,' và 'thói quen.' Venkatesh cũng cho rằng, các nhóm cá nhân khác nhau về tuổi tác, giới tính và kinh nghiệm cũng được giả thuyết có ảnh hưởng của các cấu trúc về ý định sử dụng và chấp nhận công nghệ.
C ÁC MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
2.3.1 Tổng hợp nghiên cứu trong nước
Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trên TikTok Shop của sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội (Quang và các cộng sự, 2023)
Nghiên cứu này khám phá tác động của thương mại điện tử đối với thói quen mua sắm của khách hàng, đặc biệt là thông qua nền tảng TikTok Shop Nhóm tác giả đã phân tích quá trình mua sắm trên TikTok Shop và nhận thấy rằng hành vi của người dùng chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau Dự án nhằm mục tiêu xác định các yếu tố tác động đến hành vi mua sắm của sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội trên TikTok Shop, và đã đề xuất năm yếu tố chính: “Sản phẩm”, “Người ảnh hưởng”, “Tiêu chuẩn chủ quan”, “Thói quen mua sắm” và “Dễ sử dụng” Thông qua việc sử dụng thang đo Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA) và kiểm tra các giả thuyết, kết quả cho thấy cả năm yếu tố này đều có ảnh hưởng đáng kể đến hành vi mua sắm của sinh viên Nghiên cứu khẳng định rằng các yếu tố này là những động lực quan trọng trong việc định hình thói quen mua sắm của sinh viên trong bối cảnh thương mại điện tử hiện đại
Hình 2.5 Nghiên cứu của Quang và các cộng sự, 2023
Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thông qua Live Stream trên TikTok của sinh viên tại thành phố Hồ Chí Minh (Huyền và các cộng sự, 2023)
Nghiên cứu nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng qua Live Stream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh Phương pháp sử dụng là phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính (SEM) trên SPSS 20 để xây dựng và kiểm định mô hình Kích cỡ mẫu dự kiến là 250 người mua hàng trực tuyến qua TikTok tại Thành phố Hồ Chí Minh, trong thời gian từ tháng 3 đến tháng 6 năm
2023 Kết quả cho thấy rằng các yếu tố như "Nhận thức sự hữu ích", "Sự tin cậy",
"Khuyến mãi", “Ảnh hưởng của xã hội” và "Phản hồi từ người mua" đều ảnh hưởng đáng kể đến quyết định mua hàng qua Live Stream trên TikTok của sinh viên tại Thành phố Hồ Chí Minh
Hình 2.6 Nghiên cứu của Huyền và các cộng sự, 2023
Nghiên cứu Các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ (Huân và các cộng sự, 2021)
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm trực tuyến của giới trẻ Dựa trên phiếu khảo sát 508 người, nghiên cứu xác định bảy yếu tố quan trọng nhất như “Ảnh hưởng xã hội”, “Kỳ vọng hiệu quả”, “Điều kiện thuận lợi”, “Động lực thụ hưởng”, “Truyền miệng điện tử eWOM”, “Nhận thức về sự đa dạng sản phẩm”, và “Nhận thức rủi ro” Nghiên cứu cũng đề xuất các giải pháp nhằm thúc đẩy phát triển thương mại điện tử tại Việt Nam
Hình 2.7 Nghiên cứu của Huân và các cộng sự, 2021
2.3.2 Tổng hợp nghiên cứu nước ngoài
Nghiên cứu tác động của sự hài lòng của khách hàng đến ý định mua lại của người sử dụng Live Stream trên TikTok tại Jakarta (Sinta và các cộng sự, 2023)
Nghiên cứu ý định mua lại của người tiêu dùng các sản phẩm thời trang thông qua phát trực tiếp TikTok ở Jakarta thông qua các yếu tố ảnh hưởng Có năm biến được nghiên cứu trong nghiên cứu này: “Trải nghiệm thương hiệu”, “Niềm tin” “Thương hiệu”, “Sự hài lòng của khách hàng”, “Truyền miệng” và “Ý định mua lại” Dữ liệu được thực hiện tại Jakarta từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2023 Dữ liệu được thu thập thông qua việc phân phát bảng câu hỏi trực tuyến bằng phương pháp lấy mẫu có mục đích Tổng số người trả lời trong nghiên cứu này là 260, bao gồm 51 nam và
209 nữ đang cư trú tại Jakarta Các kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng để xử lý dữ liệu bao gồm kiểm tra tính hợp lệ và độ tin cậy bằng phần mềm SPSS và Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) bằng phần mềm AMOS 24 Kết quả của nghiên cứu này chỉ ra rằng tất cả các chỉ số đều có giá trị và đáng tin cậy Sau đó, kết quả nghiên cứu cho thấy trải nghiệm thương hiệu có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến niềm tin thương hiệu, sự hài lòng của khách hàng và truyền miệng
Hình 2.8 Nghiên cứu của Sinta và các cộng sự, 2023 Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận đến ý định mua hàng liên tục của người tiêu dùng trong thương mại điện tử phát trực tiếp— Được trung gian bởi niềm tin của người tiêu dùng (Yanyan Wu và Hongqing Huang, 2023)
Nghiên cứu nhằm kích thích tốt hơn sự sẵn lòng mua hàng liên tục của người tiêu dùng ở Live Stream Dựa trên mô hình kích thích-sinh vật-phản ứng (SOR), bài viết này xây dựng mô hình ý định mua hàng của người tiêu dùng dựa trên niềm tin của người tiêu dùng đối với thương mại điện tử Live Stream, đo lường giá trị cảm nhận của người tiêu dùng về thương mại điện tử LS theo ba chiều: giá trị thực dụng , giá trị hưởng thụ và giá trị xã hội, đồng thời sử dụng niềm tin của người tiêu dùng đối với người phát trực tuyến và niềm tin vào sản phẩm làm trung gian để điều tra ảnh hưởng của giá trị cảm nhận đến ý định mua hàng liên tục của người tiêu dùng Dữ liệu của người dùng Trung Quốc được thu thập bằng khảo sát bảng câu hỏi để chứng minh các giả định của bài viết này Kết quả cho thấy giá trị thực dụng, giá trị khoái lạc và giá trị xã hội mà người tiêu dùng cảm nhận có ảnh hưởng đáng kể và tích cực đến niềm tin của họ đối với người phát trực tiếp; giá trị thực dụng và giá trị xã hội được người tiêu dùng nhận thức ảnh hưởng đáng kể và tích cực đến niềm tin của họ vào sản phẩm; niềm tin vào người phát trực tuyến ảnh hưởng đáng kể và tích cực đến niềm tin của họ đối với sản phẩm; và niềm tin của người tiêu dùng làm trung gian một phần cho mối quan hệ giữa giá trị cảm nhận và sự sẵn lòng tiếp tục mua hàng của người tiêu dùng
Hình 2.9 Nghiên cứu của Yanyan Wu và Hongqing Huang, 2023
“Nghiên cứu quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên Shopee tác động bởi Độ dễ dàng, Chất lượng Dịch vụ, Giá cả, Niềm tin vào Chất lượng Thông tin, và Hình ảnh Thương hiệu.” (Rinabi Tanamal, 2020)
Nghiên cứu này tập trung vào các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng trực tuyến trên Shopee Sự tiện lợi và hình ảnh thương hiệu có tác động tích cực và đáng kể đến hành vi mua hàng, trong khi chất lượng dịch vụ, giá cả, niềm tin và chất lượng thông tin không có ảnh hưởng đáng kể Đề xuất cho Shopee là nên duy trì và cải thiện sự tiện lợi và hình ảnh thương hiệu, đồng thời tăng cường chất lượng dịch vụ, tính cạnh tranh về giá cả, niềm tin và chất lượng thông tin để nâng cao hành vi mua hàng của người tiêu dùng.
H Ệ THỐNG HÓA CÁC LÝ THUYẾT VÀ NGHIÊN CỨU CÓ LIÊN QUAN
Bảng 2.1 Bảng danh sách tổng hợp những nghiên cứu tác giả sử dụng
STT NGHIÊN CỨU TÁC GIẢ BIẾN QUAN
1 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trên TikTok Shop của sinh viên Đại học Công nghiệp Hà Nội
Quang, Pham Bich Thao, Le Thi My Loan, Nguyen Kim Oanh, Au Thanh TUNG (2023)
Sản phẩm, Người ảnh hưởng, Tiêu chuẩn chủ quan, Thói quen mua sắm, Dễ sử dụng
2 Các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định mua sản phẩm thông qua Live Stream trên TikTok của sinh viên tại thành phố Hồ Chí
Bùi Thị Nhật Huyền, Nguyễn Thị Thu Nguyệt , Mạc Thiên Thanh,
Nhận thức sự hữu ích, Sự tin cậy, Khuyến mãi, Sự phản hồi của người mua, Ảnh hưởng xã hội
3 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm Đỗ Văn Huân, Nguyễn Phương Ảnh hưởng xã hội, Kỳ vọng trực tuyến của giới trẻ Thùy, Nguyễn Thị
Ngọc Ánh, Ngô Thùy Linh, Nguyễn Thị Dịu hiệu quả, Điều kiện thuận lợi, Động lực thụ hưởng, Truyền miệng điện tử eWOM, Nhận thức về sự đa dạng sản phẩm, Nhận thức rủi ro
4 Nghiên cứu tác động của sự hài lòng của khách hàng đến ý định mua lại của người sử dụng Live
Stream tên TikTok tại Jakarta
Trải nghiệm thương hiệu, Niềm tin thương hiệu, Sự hài lòng của khách hàng, WOM
5 Ảnh hưởng của giá trị cảm nhận đến ý định mua hàng liên tục của người tiêu dùng trong thương mại điện tử phát trực tiếp— Được trung gian bởi niềm tin của người tiêu dùng
Tin tưởng vào sản phẩm; Niềm tin vào người phát trực tuyến, Niềm tin của người tiêu dùng, Giá trị cảm nhận
6 “Nghiên cứu quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên
Shopee tác động bởi Độ dễ dàng,
Chất lượng Dịch vụ, Giá cả,
Niềm tin vào Chất lượng Thông tin, và Hình ảnh Thương hiệu
Goldianus Solangius Mbete, Rinabi Tanamal (2020)
Hình ảnh thương hiệu; Sự tin tưởng của khách hàng; Dễ dàng; Chất lượng thông tin; Giá.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
G IỚI THIỆU QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU
Bài nghiên cứu này tác giả sử dụng 2 phương pháp nghiên cứu, trong đó phương pháp nghiên cứu chính là nghiên cứu định lượng và nghiên cứu định tính để bổ trợ thêm cho bài nghiên cứu:
P HƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu định tính được thực hiện bắt đầu bằng việc xác định đề tài nghiên cứu, vấn đề nghiên cứu, lược khảo sơ lược các lý thuyết liên quan đến quyết định tiếp tục mua hàng của sinh viên Tiếp theo, tác giả chọn lọc các tài liệu tham khảo liên quan trong và ngoài nước, lựa chọn mô hình thích hợp để nghiên cứu và phát triển thang đo sơ bộ Sau đó, tác giả tập trung thực hiện kỹ thuật thảo luận tay đôi với đối tượng nghiên cứu là sinh viên có hành vi mua sắm tiếp tục trên nền tảng Tik Tok đặc biệt là thông qua Live Stream nhằm khám phá, tổng kết các biến quan sát phù hợp, những nhân tố có ảnh hưởng đến quyết định TTMH trên Live Stream Tik Tok để xây dựng và hoàn thiện thang đo chính thức
Chọn lọc các nhân tố phù hợp mà hình thức phát sóng trực tiếp ảnh hưởng đến quyết định TTMH trên TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM Hoàn thành việc xây dựng bảng câu hỏi khảo sát (mô tả trong phần phụ lục) tác giả tiếp tục thực hiện phương pháp nghiên cứu định lượng bằng cách gửi bảng câu hỏi khảo sát đối với đối tượng nghiên cứu sinh viên tại trường Đại học Ngân Hàng bằng Google Forms trực tuyến Những câu hỏi trong bảng khảo sát đều được chọn lọc một cách khoa học và tham khảo từ nhiều nguồn nghiên cứu khác nhau Thang đo Likert 5 mức độ được sử dụng để đo lường giá trị các biến số Công cụ thu thập thông tin, phân tích dữ liệu cần thiết phục vụ cho phân tích định lượng nói trên là bảng câu hỏi được gửi đến sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM Dựa vào phân tích kết quả thu thập được từ mẫu, đề tài sử dụng các phương pháp phân tích sau:
N GHIÊN CỨU ĐỊNH TÍNH
Likert là loại thang đo thường được sử dụng trong các khảo sát trực tuyến Việc sử dụng thang đo này giúp quá trình khảo sát dễ dàng hơn, đáp viên chỉ cần đưa ra lựa chọn mức độ phản ứng phù hợp với câu hỏi đặt ra thay vì đưa ra ý kiến riêng Vì vậy tác giả chọn thang đo Likert với mức độ tăng dần từ 1 – “Hoàn toàn không đồng ý” đến 5 – “Hoàn toàn đồng ý” để đo lường các biến quan sát đối với bài nghiên cứu này
Nguồn: Tổng hợp từ tác giả Những biến phân loại đối tượng khảo sát sẽ dụng những thang đó khác, cụ thể: Thang đo định danh dùng cho yếu tố Giới tính, Độ tuổi và Chi tiêu, Tần suất mua sắm dùng thang đo tỷ lệ
3.3.2 Thực hiện nghiên cứu định tính
Trong khâu nghiên cứu này, mô hình thang đo sơ bộ được trình bày trong Phụ lục 1 được sử dụng để thực hiện phương pháp nghiên cứu định tính Điều này giúp điều chỉnh các biến quan sát cùng lúc khám phá và bổ sung thêm các biến mới (nếu có) để đo lường các khái niệm trong mô hình nghiên cứu Để hoàn thiện bảng câu hỏi khảo sát phục vụ cho quá trình nghiên cứu định lượng, người nghiên cứu sẽ tiến hành phỏng vấn trực tiếp các đối tượng được lựa chọn dựa trên phương pháp thuận tiện Phương pháp này được chọn để đảm bảo phản ánh đầy đủ đặc tính của tập hợp mẫu quan sát, mặc dù không bao phủ toàn bộ đối tượng nghiên cứu Đối tượng phỏng vấn chính là sinh viên trường Đại học Ngân hàng TP HCM đã từng mua sắm thông qua Live Stream TikTok trước đó.Tác giả đồng thời cũng kết hợp với sự hướng dẫn của giảng viên để chỉnh sửa, bổ sung và hoàn thiện thang đo
Dựa vào kết quả thu thập từ các buổi thảo luận với các cá nhân, như được ghi lại trong Phụ lục 2, có thể nhận thấy một sự đồng thuận rõ rệt đối với các biến quan sát liên quan đến các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định tiếp tục mua sắm trên Livestream của nền tảng mạng xã hội TikTok Một số ý kiến đề cập đến cần điều chỉnh ngôn từ và làm ngắn gọn để giữ sự quan tâm của những người tham gia khảo sát Ngoài ra, có đề xuất loại bỏ các biến trùng lặp và bổ sung thêm các biến quan sát phù hợp để đo lường các yếu tố trong mô hình nghiên cứu
Sau khi loại bỏ 4 biến quan sát có tính trùng lặp và bổ sung thêm vào 3 biến quan sát, thang đo và các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu chính thức sau nghiên cứu định tính gồm có: 24 biến quan sát thuộc 6 biến độc lập và 4 biến quan sát cho biến phụ thuộc
Bảng 3.1 Bảng thang đo chính thức
Thang đo Tên biến được mã hóa
Sự tin cậy TC01 Tôi tin vào thông tin bảo mật khách hàng của TikTok
TC02 Tôi tin thông tin sản phẩm được đề cập chính xác trên Livstream TikTok TC03 Tôi tin sẽ nhận hàng đúng như mong đợi khi quyết định tiếp tục mua trên Live Stream TikTok
Prashant Raman và cộng sự (2019)
TC04 Tôi tin vào các chính sách của TikTok
Dễ sử dụng SD01 Tôi có thể dễ dàng tìm kiếm thông tin về buổi Live Stream của sản phẩm mà tôi đang hướng tới trên TikTok
SD02 Tôi có thể dễ dàng tương tác với người bán thông qua tính năng Live Stream trên TikTok
SD03 Các phương thức thanh toán trực tiếp trên
Live Stream TikTok rất đa dạng
Quang và cộng sự (2023) SD04 Các thao tác sử dụng trên Live Stream của TikTok hướng tới việc dễ sử dụng và thân thiện với người dùng
TM01 Sản phẩm được chia sẻ trực tiếp trên Live
Stream giúp tôi dễ dàng đưa ra quyết định tiếp tiếp tục mua sắm trực tuyến trên TikTok
TM02 Tôi thường xuyên mua sắm sản phẩm thông qua đề xuất/ khuyến nghị của người dùng khác dựa trên Live Stream của nền tảng TikTok
Sinta và các cộng sự (2023)
TM03 Tôi quyết định tiếp tục mua hàng khi thấy nhiều người bình luận tích cực về sản phẩm trong Live Stream TikTok
TM04 Nhiều người dùng đã giới thiệu cho tôi các buổi Live Stream TikTok về các sản phẩm và dịch vụ tôi quan tâm
Sự hài lòng của khách hàng
HL01 Tôi cảm thấy hài lòng khi giá cả sản phẩm được công khai minh bạch trong buổi Live Stream TikTok
Sinta và các cộng sự (2023)
HL02 Tính bảo mật khi mua sản phẩm trong buổi Live Stream trên TikTok được đảm bảo
HL03 Mua sản phẩm qua phát trực tiếp TikTok giúp tôi cảm thấy dễ dàng và nhanh chóng
HL04 Những dịch vụ khi mua sản phẩm qua buổi Live Stream TikTok rất thú vị Khuyến mãi KM01 Khuyến mãi trên Live Stream TikTok hấp dẫn tôi quyết định quay lại mua thêm
(Bùi Thị Nhật nhiều sản phẩm Huyền, 2023) KM02 Khuyến mãi được tung ra xuyên suốt buổi Live Stream TikTok KM03 Khuyến mãi tạo cơ hội cho tôi quyết định mua sản phẩm để trải nghiệm
Trần Thị Thu Trang (2021) KM04 Khuyến mãi khiến tôi quyết định mua số lượng nhiều hơn cho cùng một sản phẩm Nhận thức rủi ro
RR01 Lo ngại sản phẩm không giao đúng thời hạn
RR02 Lo ngại chính sách đổi trả sản phẩm/ hoàn tiền RR03 Lo ngại độ an toàn của hệ thống thanh toán trực tuyến RR04 Lo ngại bảo mật thông tin cá nhân thấp Quyết định tiếp tục mua hàng
TT01 Tôi quyết định mua nhiều sản phẩm hơn thông qua Live Stream TikTok
Sinta và các cộng sự (2023) TT02 Tôi quyết định mua lại các sản phẩm mà tôi đã mua thông qua tính năng Live Stream TikTok
TT03 Tôi lựa chọn sử dụng tính năng Live
Stream trên TikTok mỗi khi quyết định tiếp tục mua sắm
TT04 Tôi sẽ tìm kiếm thông tin về các sản phẩm mà tôi quyết định mua thông qua tính năng Live Stream trên TikTok.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
T HỐNG KÊ MÔ TẢ
Biến đặc điểm nhân khẩu
Khảo sát tiến hành cho sinh viên đang theo học tại trường đại học Ngân Hàng TPHCM, dựa theo kết quả có 320 bảng khảo sát được đưa vào phân tích dữ liệu Tổng hợp kết quả khảo sát thống kê mô tả các biển đặc điểm nhân khẩu
Bảng 4.1 Tổng hợp kết quả khảo sát thống kê mô tả các biến đặc điểm nhân khẩu
Mức chi tiêu mua sắm hàng tháng của đối tượng khảo sát
Tần suất mua sắm trên
TikTok hàng tháng của bạn
Nguồn: Tổng hợp của tác giả thông qua khảo sát phân tích SPSS
Theo kết quả từ thông kê mô tả của Bảng 4.1 cho ta thấy, dựa theo 320 người thực hiện khảo sát có số lượng sinh viên Đại học Ngân Hàng tham gia là nam chiếm 37.5% và nữ chiếm 62.5% trong tổng số khảo sát Trong đó số lượng sinh viên năm
1 tham gia thực hiện khảo sát chiếm tỷ lệ 17.8% , sinh viên năm 2 là chiếm tỷ lệ là 27.2% , tỷ lệ là số lượng sinh viên năm 3 tham gia thực hiện khảo sát là 21.9% và 33.1% là phần trăm số lượng sinh viên năm 4 hoàn thành khảo sát
Bên cạnh đó, bảng khảo sát cũng quan sát nhu cầu chi tiêu mua sắm trực tuyến trên các kênh thương mại điện tử ngày nay của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM Dựa theo đó, có 52.2% số lượng sinh viên tham gia chọn mức chi tiêu hàng tháng của bản thân “Dưới 3 triệu” và 40,3% có mức chi tiêu cao hơn “Từ 3-5 triệu” Phần còn lại trong 320 khảo sát thực hiện thì chỉ có 5% số lượng sinh viên có mức chi tiêu “Từ 5-7 triệu” và 2.5% cho mức “Trên 7 triệu”
Khảo sát cũng tập trung vào việc nghiên cứu tần suất mà sinh viên mua sắm trên TikTok hàng tháng với bốn sự lựa chọn, bao gồm: “Dưới 2 lần” là 56.6%, “Từ 2-4 lần” là 32.8%, “Từ 4-6” lần là 7.5% và chỉ có 10 sinh viên có tần suất mua
“Trên 6 lần” chiếm 3.1% trong tổng số khảo sát
Nhìn chung, thông qua 4 câu hỏi khảo sát tác giả có thể khái quát được nhu cầu mua sắm và tần suất mua sắm trực tuyến của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM Đầu tiên, khả năng chi tiêu của sinh viên hàng tháng cho việc mua sắm trực tuyến nhiều nhất từ “Dưới 3 triệu” với mức sống ở thành phố và nhu cầu tiêu dùng của sinh viên thì điều này hoàn toàn hợp lý Ngoài ra, tần suất mua nhiều nhất của sinh viên đối với việc mua sắm hằng tháng trực tuyến cao nhất là “Dưới 2 lần” và có sự chênh lệch nhỏ đối với nhóm sinh viên mua sắm “Từ 2-4 lần” là khoảng 76 sinh viên thực hiện khảo sát.
Đ ÁNH GIÁ ĐỘ TIN CẬY CỦA THANG ĐO BẰNG HỆ SỐ C RONBACH ’ S A LPHA
Tại bảng kết quả thang đo hệ số Cronbach’s Alpha và Phụ lục 3 tác giả trình bày số liệu nghiên cứu của bài khảo sát bằng kết quả kiểm định hệ số Cronbach’s Alpha
Bảng 4.2 Bảng kết quả thang đo hệ số Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến Biến độc lập “Sự tin cậy” – Hệ số = 0.777
Biến độc lập “Tính dễ sử dụng” – Hệ số = 0.784
Biến độc lập “Truyền miệng điện tử” – Hệ số = 0.816
Biến độc lập “Sự hài lòng của khách hàng” – Hệ số = 0.798
Biến độc lập “Khuyến mãi” – Hệ số = 0.812
Biến độc lập “Nhận thức rủi ro” – Hệ số = 0.765
Biến phụ thuộc “Quyết định tiếp tục mua” – Hệ số = 0.816
Nguồn: Tổng hợp của tác giả thông qua khảo sát phân tích SPSS
Thông qua bảng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha ở bảng 4.2, các hệ số của 6 biến độc lập và 1 biến phụ thuộc đều đáp ứng tiêu chí hệ số Cronbach’s Alpha ≥ 0.6 Thêm vào đó, các hệ số tương quan giữa các biến quan sát đều vượt qua ngưỡng 0.3 Do đó, nghiên cứu này lý tưởng để tiếp tục thực hiện phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA).
Đ ÁNH GIÁ THANG ĐO QUA PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ EFA
4.3.1 Phân tích những nhân tố của biến độc lập
Dựa theo kết quả của hệ số Cronbach’s Alpha, tác giả xác nhận độ tin cậy của thang đó, trong đó có 24 biến quan sát đã được duy trì Để nhận định rõ ràng hơn, các biến này sẽ được phân tích cụ thể thông qua phân tích kết quả của EFA
Kết quả phân tích kết quả EFA lần thứ nhất:
Bảng 4.3 Bảng phân tích sự tương quan của các nhân tố độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.712
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 3953.222 df 276
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS
Dựa theo kết quả bảng 4.3 thể hiện, dễ dàng nhận thấy chỉ số KMO tính toán cho ra kết quả là 0.712 so với lý thuyết, chỉ số KMO đảm bảo (0.792 > 0.5) và kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity cho ra giá trị của mức ý nghĩa 0.000 < 0.5 tức chứng tỏ được sự tồn tại của mối tương quan giữa những biến và đảm bảo hoàn toàn phù hợp cho việc phân tích các nhân tố tiếp theo
Thông qua bảng Đánh giá xoay ma trận bằng phương pháp Varimax, kết quả cho thấy tổng 24 biến quan sát từ 6 biến độc lập chia đều cho 6 nhóm Ngoài ra, tổng phương sai tích lũy của 6 nhân tố là 65.139% lớn hơn 50%, cho thấy 6 nhân tố giải thích được 65.139% biến thiên của dữ liệu Các giá trị của hệ số đều lớn hơn 1 và trong đó giá trị có hệ số Eigenvalues thấp nhất là 1.436
Bảng đánh giá xoay ma trận bằng phương pháp Varimax:
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Tác giả quyết định lựa chọn biến quan sát có chất lượng cao bằng cách sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 thay vì tuân theo nguyên tắc chọn hệ số tải dựa trên kích thích mẫu Để so sánh ngưỡng này với kết quả từ ma trận xoay, 3 biến không phù hợp và cần loại bỏ HL02, TM01 và KM04
Hệ số tải lên trên của biến HL02 với cả hai nhân tố Component 1 và Component 3, với hệ số lần lượt 0.682 và 0.604 Sự chênh lệch của hai hệ số tải của hai nhân tố này nhỏ hơn ngưỡng 0.3
Tương tự với hệ số tải lên trên của hai biến TM01 và KM04 đều có sự chênh lệch về hệ số tải dựa theo bảng trên đều nhỏ hơn ngưỡng 0.3
Vì vậy, dựa trên những phân tích đã nêu, các biến được lựa chọn không phù hợp sẽ được loại khỏi biến quan sát và không đảm bảo sự phân biệt đáng kể, tiếp tục thực hiện phân tích EFA nhưng thực hiện phương pháp loại bỏ tuần tự các biến không phù hợp Dựa theo 6 biến phụ thuộc và 24 biến quan sát, sau lần phân tích kết quả
EFA lần thứ nhất, có 3 biến được loại bỏ và 21 biến tiếp tục đưa vào phân tích kết quả EFA lần thứ hai
Kết quả phân tích kết quả EFA lần thứ 4:
Bảng 4.4 Bảng phân tích sự tương quan của các nhân tố độc lập
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.845
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 1919.029 df 210
Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phần mềm SPSS
Dựa theo kết quả bảng 4.4 thể hiện, dễ dàng nhận thấy chỉ số KMO tính toán cho ra kết quả là 0.845 so với lý thuyết, chỉ số KMO đảm bảo (0.845 > 0.5) và kết quả kiểm định Bartlett’s Test of Sphericity cho ra giá trị của mức ý nghĩa 0.000 < 0.5 tức chứng tỏ được sự tồn tại của mối tương quan giữa những biến và đảm bảo hoàn toàn phù hợp cho việc phân tích các nhân tố tiếp theo
Thông qua bảng Đánh giá xoay ma trận bằng phương pháp Varimax, kết quả cho thấy tổng 21 biến quan sát từ 6 biến độc lập chia đều cho 6 nhóm Ngoài ra, tổng phương sai tích lũy của 6 nhân tố là 62.452% lớn hơn 50%, cho thấy 6 nhân tố giải thích được 62.452% biến thiên của dữ liệu Các giá trị của hệ số đều lớn hơn 1 và trong đó giá trị có hệ số Eigenvalues thấp nhất là 1.207
Bảng đánh giá xoay ma trận phương pháp Varimax:
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization a Rotation converged in 6 iterations
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Tác giả quyết định lựa chọn biến quan sát có chất lượng cao bằng cách sử dụng ngưỡng hệ số tải là 0.5 thay vì tuân theo nguyên tắc chọn hệ số tải dựa trên kích thích mẫu Đồng thời, tất cả các biến quan sát trong quá trình phân tích đều đảm bảo và hệ số tải đều vượt qua ngưỡng 0.5 Qua đó, 21 biến quan sát được phân chia thành 6 nhóm nhân tố, mỗi một nhân tố thể hiện những quyết định của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM trong việc tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok Các biến đã được tái tổ chức, dẫn đến một mô hình khác biệt so với mô hình lý thuyết ban đầu
4.3.2 Phân tích những nhân tố của biến phụ thuộc
Bảng 4.5 Phân tích nhân tố cho các biến quan sát của nhân tố phụ thuộc
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy 0.804
Bartlett's Test of Sphericity Approx Chi-Square 411.950 df 6
Nguồn tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
1 TT02 816 TT01 809 TT03 807 TT04 777 Extraction Method: Principal Component Analysis a 1 components extracted
Kết quả của phân tích nhân tố EFA trên thang đo Những nhân tố tác động đến Quyết định tiếp tục mua hàng của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM trên Live Stream TikTok đã thể hiện một giá trị Eigenvalue đạt 2.576 (2.576 > 1) và tổng phương sai trích đạt 64.406% (64.406% > 50%), chứng tỏ nhân tố này giải thích được 64.406% sự biến thiên của dữ liệu Vì vậy, thang đo hoàn toàn được chấp thuận
Sau kết quả phân tích EFA của biến độc lập và biến phụ thuộc, kết quả mô hình nghiên cứu gồm 6 biến độc lập với 21 biến quan sát và 1 biến phụ thuộc.
K IỂM ĐỊNH HỆ SỐ TƯƠNG QUAN P EARSON
Bảng 4.6 Ma trận hệ số tương quan giữa các biến
TT TC SD TM HL KM RR
** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)
Nguồn Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Dựa vào bảng 4.6, các kết quả cho thấy tất cả các giá trị Sig của các yếu tố đều dưới mức 0.05 Điều này cho thấy rằng trong mô hình hiện tại, có mối liên hệ có ý nghĩa giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập, với các biến độc lập có ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc.
P HÂN TÍCH HỒI QUY TUYẾN TÍNH
4.5.1 Kết quả ước lượng mô hình hồi quy
Bảng 4.7 Hệ số hồi quy
Nguồn Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Bảng 4.7 trình bày kết quả của mô hình hồi quy ước lượng, tác giả nhận thấy rằng tất cả các yếu tố độc lập đều có các hệ số hồi quy dương (tức có ảnh hưởng cùng chiều) và đều có ý nghĩa thống kê đảm bảo ở mức 1% hoặc tốt hơn Ngoại trừ biến
RR, có hệ số hồi quy âm (-0.235) cho thấy duy nhất biến độc lập RR có ảnh hưởng ngược chiều đối với biến phụ thuộc của mô hình nghiên cứu
Bảng 4.8 Thống kê các giá trị về phần dư
Minimum Maximum Mean Std Deviation N Predicted Value 1.2575 5.6646 3.6922 61902 320
Std Residual -2.540 2.589 000 991 320 a Dependent Variable: TT
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Bảng 4.8 cung cấp các thống kê về phần dư, bao gồm giá trị lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình và độ lệch chuẩn Khi xem xét bảng này, chúng ta nhận thấy giá trị trung bình của phần dư là 0, điều này cho thấy mô hình hồi quy đã tuân thủ giả định mà chúng ta đã đưa ra
4.5.2 Kiểm định mô hình hồi quy
Kiểm định độ phù hợp của mô hình
Bảng 4.9 Phân tích phương sai
Total 177.930 319 a Dependent Variable: TT b Predictors: (Constant), RR, TC, TM, SD, KM, HL
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Theo bảng 4.9, phân tích ANOVA cho thấy F = 114.496 với giá trị Sig = 0.000 < 0.05, từ đó bác bỏ giả thuyết H0, chứng tỏ các biến trong mô hình có khả năng giải thích sự biến đổi của biến phụ thuộc Vì vậy, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy tuyến tính hoàn toàn phù hợp với dữ liệu tổng thể của nghiên cứu
Mức độ giải thích của mô hình
Std Error of the Estimate Durbin-Watson
1 829 a 687 681 42182 2.042 a Predictors: (Constant), RR, TC, TM, SD, KM, HL b Dependent Variable: TT
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS Để kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến, ta sử dụng hệ số phóng đại phương sai (VIF) Dựa vào bảng 4.7, ta nhận thấy các hệ số phóng đại phương sai đều nhỏ hơn
10, do đó không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến.
K IỂM ĐỊNH CÁC VI PHẠM GIẢ THUYẾT CỦA MÔ HÌNH HỒI QUY BỘI
Giả định liên hệ tuyến tính:
Dựa vào biểu đồ Scatterplot trong Hình 4.1, quan sát thấy các điểm dữ liệu tập trung gần một đường thẳng và phân bố đều qua trục tung với giá trị bằng 0, điều này cho thấy một mối quan hệ tương quan mạnh mẽ giữa các biến
Từ đó, có thể kết luận rằng không có bất kỳ vi phạm nào đối với giả định về mối quan hệ tuyến tính
Giả định phương sai của sai số không đổi:
Dựa vào biểu đồ Scatterplot trong Hình 4.1, thấy rằng sai số hồi quy phân bố khá đồng đều ở cả hai phía của đường trung bình và tập trung chủ yếu trong khoảng từ -3 đến 3 Do đó, có thể kết luận rằng giả định về sự không biến đổi của sai số trong mô hình hồi quy được xem xét là hợp lý
Hình 4.1 Đồ thị phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Giả định phân phối chuẩn của phần dư:
Dựa vào biểu đồ tần số của phần dư chuẩn, ta quan sát thấy rằng giá trị trung bình (Mean) gần bằng 0 (1.25E-15) và độ lệch chuẩn (Std.Dev) xấp xỉ 1 (0.991) Do đó, có thể kết luận rằng giả thuyết về phân phối chuẩn không bị vi phạm Ngoài ra, qua biểu đồ P-P plots, ta nhận thấy rằng các điểm dữ liệu không phân tán rộng hơn so với đường thẳng kỳ vọng, từ đó cho thấy giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư cũng không có dấu hiệu vi phạm
Hình 4 2 Phân phối của phần dư chuẩn hóa
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Hình 4.3 Điểm phân vị của phân phối của biến độc lập
Nguồn: Tổng hợp kết quả khảo sát trên phần mềm SPSS
Hiện tượng đa cộng tuyến: Để phát hiện đa cộng tuyến giữa các biến độc lập, chúng ta sử dụng hệ số nhân tử phóng đại phương sai (VIF) Kết quả phân tích từ Bảng 4.7 cho thấy rằng hệ số VIF lớn nhất là 1.279, nhỏ hơn 2, do đó có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến giữa các biến độc lập
Giả định hiện tượng tự tương quan giữa các phần dư:
Kết quả kiểm định cho thấy hệ số Durbin-Watson là 2.042 dựa theo Bảng 4.10 Giá trị Durbin-Watson này nằm trong khoảng từ 1 đến 3, cho thấy mô hình không vi phạm giả định về hiện tượng tự tương quan.
K IỂM ĐỊNH CÁC GIẢI THUYẾT CỦA MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Sau khi thực hiện các quy trình kiểm định, có thể khẳng định rằng mô hình hồi quy đã được xây dựng là phù hợp và có ý nghĩa thống kê Kết quả hồi quy cho thấy cả 6 nhân tố được xác định đều ảnh hưởng đáng kể đến ý định sử dụng phương tiện xanh, cụ thể là quyết định TTMH của sinh viên tại Trường Đại học Ngân hàng Thành phố Hồ Chí Minh
Bảng 4.11 Kết quả kiểm định của các giả thuyết trong mô hình phân tích
Giả thuyết Nội dung Hệ số chuẩn hóa
H1 Sự tin cậy (TC) có tác động cùng chiều (+) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
H2 Tính dễ sử dụng (SD) tác động cùng chiều (+) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
H3 Truyền miệng điện tử tác động cùng chiều (+) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
H4 Sự hài lòng của khách hàng tác động cùng chiều (+) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream
TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
H5 Khuyến mãi tác động cùng chiều (+) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
H6 Nhận thức rủi ro tác động ngược chiều (-) đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng TPHCM
Các thông số trong bảng 4.11 được trích dẫn từ bảng 4.7 Đồng thời, kết luận được phương trình hồi quy chuẩn hóa như sau:
TT = 0.271*TC + 0.168*SD + 0.145*TM + 0.241*HL + 0.226*KM – 0.235RR
Dựa vào kết quả của phân tích tương quan Pearson, các giá trị p của tất cả các biến độc lập và biến phụ thuộc đều nhỏ hơn 0.05, cho thấy tất cả các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê Do đó, so với mô hình ban đầu, tất cả 6 nhân tố được tác giả lựa chọn đưa vào mô hình nghiên cứu đều không có sự thay đổi và đều quan trọng đối với mô hình nghiên cứu, ảnh hưởng đến quyết định TTMH trên Livestream TikTok của sinh viên Đại học Ngân Hàng TPHCM Đặc biệt, tất cả các biến đều có tác động cùng hướng với biến phụ thuộc, trừ biến Nhận thức rủi ro có tác động ngược hướng đến quyết định TTMH
Trong 6 nhân tố, sự tin cậy của khách hàng có tác động mạnh nhất đến quyết định tiếp tục mua hàng trên Live Stream TikTok của sinh viên đại học Ngân Hàng Với β1= 0.271 và Sig = 0.000, điều này có ý nghĩa khi các yếu tố khác không đổi, nếu nhân tố Sự tin cậy của khách hàng tăng lên 1 đơn vị thì Quyết định TTMH trên Live Stream TikTok của sinh viên Đại học Ngân Hàng tăng lên 0.271 đơn vị Tương tự với những nhân tố “Dễ sử dụng”, “Khuyến mãi”; “Sự hài lòng của khách hàng” và
“Truyền miệng điện tử” Tuy nhiên đối với biến có tác động ngược chiều, “Nhận thức sự rủi ro” ngược chiều với biến độc tập, tức cứ nhận thức rủi ro giảm đi 1 đơn vị thì Quyết định TTMH của sinh viên Đại học Ngân Hàng trên Live Stream TikTok sẽ tăng 0.235 đơn vị (β6= - 0,235)
