ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại thành phố hồ chí minh

Tác giả đã xây dựng một mô hình nghiên cứu với 5 biến độc lập, bao gồm: Chất lượng eWOM, Độ tin cậy của eWOM, Tính hữu ích của eWOM, Số lượng eWOM và Chuyên môn người gửi eWOM cùng với b

GIỚI THIỆU VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU

Lý do chọn đề tài

Tình hình kinh tế - xã hội của đất nước năm 2023 tiếp tục xu hướng phục hồi Theo số liệu của Tổng cục Thống Kê, GDP năm 2023 của Việt Nam ước tính tăng 5,05% so với năm trước, tuy không đạt mục tiêu 6,5% đề ra nhưng Việt Nam thuộc nhóm các nước có mức tăng trưởng cao nhất khu vực và thế giới Trong đó, du lịch là một điểm sáng trong phục hồi nền kinh tế, cụ thể theo báo cáo của Bộ Kế hoạch và Đầu tư, Việt Nam đón hơn 108 triệu lượt khách nội địa, vượt xa con số thời hoàng kim năm 2019 dù một số thị trường truyền thống chưa phục hồi hoàn toàn Điều này cho thấy ngành du lịch đã nỗ lực tạo nên kết quả tích cực, lấy lại đà tăng trưởng để xứng đáng là ngành kinh tế mũi nhọn của đất nước Bên cạnh đó, nhu cầu du lịch của khách hàng hiện nay không chỉ đơn thuần là khám phá một địa điểm với hoạt động tham quan, ngắm cảnh mà hướng đến đầu tư nhiều hơn cho những trải nghiệm những chương trình du lịch, những hoạt động mới lạ và tìm kiếm những giá trị lâu dài, ý nghĩa của chuyến đi Theo đánh giá, khách hàng trong độ tuổi từ 18 – 35 tuổi đang là đối tượng khách hàng tiềm năng mà du lịch nội địa cần quan tâm nhiều nhất

Sự phát triển mạnh mẽ của Internet đã thúc đẩy việc ứng dụng các công nghệ thông minh vào nhiều ngành kinh tế - xã hội, trong đó ngành du lịch cũng không nằm ngoài xu hướng chung này (Robinson, Lück và Smith, 2020) Các ứng dụng thông minh như đặt vé máy bay, khách sạn, ứng dụng du lịch, v.v đã trở nên được sử dụng rộng rãi, mang lại nhiều lợi ích cho du khách và góp phần thúc đẩy sự phát triển của ngành du lịch Cùng với các hoạt động tương tác giữa các du khách trẻ và đại lý du lịch qua chức năng đặt tour, tư vấn, chăm sóc khách hàng, thanh toán… bằng hình thức trực tuyến, sự giao tiếp giữa những du khách trẻ đã, đang và chưa trải nghiệm chương trình du lịch diễn ra sôi nổi trên các diễn đàn và cộng đồng trực tuyến Từ đây, kênh thông tin truyền miệng điện tử (eWOM) hình thành Truyền miệng điện tử giúp khách hàng có sức mạnh ảnh hưởng đến những người khác thông qua phản hồi, chia sẻ đánh giá về trải nghiệm các sản phẩm/dịch vụ trên các kênh truyền thông trực tuyến (Chu và Kim, 2011) Theo nghiên cứu của Vermeulen và Seegers (2009), những nhận xét, đánh giá của du khách trên các nền tảng trực tuyến thường mang tính khách quan và đáng tin cậy so với thông tin quảng cáo được cung cấp bởi các công ty du lịch Tuy nhiên, số lượng thông tin từ eWOM rất lớn, phức tạp và không đồng đều Thật khó để khách du lịch có thể phân biệt đúng sai khi đặt tour du lịch cũng là một thách thức lớn đối với các đại lý du lịch tận dụng eWOM để quảng bá sản phẩm và dịch vụ của họ Vì vậy, việc tìm hiểu điều gì đóng vai trò quan trọng trong ảnh hưởng của eWOM tới ý định mua của khách du lịch là điều cần thiết

Thành phố Hồ Chí Minh đóng vai trò trung tâm kinh tế của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam, sở hữu tiềm năng ứng dụng công nghệ thông tin mạnh mẽ Thị trường thương mại điện tử tại đây chứng kiến sự phát triển bùng nổ, đi kèm với mức độ thâm nhập công nghệ thông tin cao trong cộng đồng Nhờ vậy, hoạt động nghiên cứu eWOM tại Thành phố Hồ Chí Minh đáp ứng nhu cầu thực tế, mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn

Nghiên cứu eWOM góp phần thúc đẩy nghiên cứu khoa học về hành vi người tiêu dùng trong kỷ nguyên số và cung cấp dữ liệu quan trọng cho hoạt động quản trị doanh nghiệp trong lĩnh vực thương mại điện tử Trên cơ sở đó, tác giả quyết định chọn đề tài “Ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TPHCM” để nắm bắt rõ hơn mối quan hệ giữa eWOM và ý định mua Từ đó, đề xuất một số hàm ý quản trị cho các tổ chức kinh doanh, đặc biệt là doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực du lịch.

Mục tiêu nghiên cứu

1.2.1 Mục tiêu nghiên cứu tổng quát

Xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM Trên cơ sở đó, đề xuất một số hàm ý quản trị nhằm thúc đẩy ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng

1.2.2 Mục tiêu nghiên cứu cụ thể

- Xác định các yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM

- Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM

- Dựa trên kết quả thu được, đề xuất một số hàm ý quản trị giúp các doanh nghiệp du lịch khai thác hiệu quả tiềm năng của eWOM, nhằm thúc đẩy ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng.

Câu hỏi nghiên cứu

Nhằm đạt được mục tiêu nghiên cứu thì bài viết này sẽ tập trung vào việc giải đáp các câu hỏi nghiên cứu chính sau:

- Yếu tố nào cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM?

- Mức độ ảnh hưởng của các yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM như thế nào?

- Những đề xuất hàm ý quản trị nào giúp các doanh nghiệp thúc đẩy ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM

- Khách thể nghiên cứu: Khách hàng từ 18 đến 35 tuổi tại TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa

- Phạm vi không gian: Nghiên cứu tại Thành phố Hồ Chí Minh

- Phạm vi thời gian: Từ tháng 01/2024 - 04/2024

Phương pháp nghiên cứu

Tác giả sử dụng cả hai phương pháp nghiên cứu định tính và định lượng trong quá trình nghiên cứu:

Với phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả chủ yếu thực hiện các công việc thông qua việc phân tích và tổng hợp Đầu tiên, tác giả tổng hợp lý thuyết về truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch và những lý thuyết liên quan Đồng thời, tác giả thực hiện phân tích các nhân tố nghiên cứu từ tài liệu tham khảo ở trong và ngoài nước Sau đó, thiết kế sơ bộ bảng câu hỏi phù hợp với mẫu nghiên cứu là khách hàng với độ tuổi từ 18 – 35 tuổi tại Thành phố Hồ Chí Minh đã từng tham khảo với các nhận xét/đánh giá về tour du lịch nội địa trên các phương tiện truyền thông trực tuyến

Tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng bằng cách việc thu thập câu trả lời thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến trên Google Forms Nghiên cứu được thực hiện trên một mẫu gồm 334 khách hàng từ 18 – 35 tuổi tại TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để mã hoá, làm sạch, lọc dữ liệu, sau đó thực hiện các phân tích và kiểm định thống kê để đạt được kết quả nghiên cứu.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Về mặt khoa học, nghiên cứu sẽ làm rõ các yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP.HCM Ngoài ra, kết quả nghiên cứu của bài viết này cung cấp cơ sở dữ liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu tiếp tục tìm hiểu về các yếu tố ảnh hưởng đến truyền miệng điện tử, đặc biệt là ảnh hưởng truyền miệng điện tử đến hành vi mua tour du lịch nội địa

Dựa vào kết quả nghiên cứu, các doanh nghiệp có cái nhìn đầy đủ, khách quan và toàn diện hơn về mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến hành vi mua của khách hàng Từ đó, đề xuất một số hàm ý quản trị giúp các doanh nghiệp du lịch khai thác hiệu quả tiềm năng của eWOM, nhằm thúc đẩy ý định mua tour du lịch của khách hàng Ngoài ra, các doanh nghiệp liên quan đến dịch vụ du lịch có thể tham khảo kết quả nghiên cứu này để đưa ra giải pháp phù hợp để phát triển doanh nghiệp của mình.

Cấu trúc của bài nghiên cứu

Nội dung của bài nghiên cứu gồm 5 chương sau:

Chương 1: Giới thiệu về đề tài nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 3: Phương pháp nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Chương 5: Kết luận và hàm ý quản trị

Trong chương 1, tác giả đã đề cập khái quát các vấn đề liên quan đến đề tài bao gồm lý do nghiên cứu, đề ra mục tiêu nghiên cứu tổng quát cũng như mục tiêu nghiên cứu cụ thể làm nền tảng cho câu hỏi nghiên cứu, đồng thời chỉ ra đối tượng và phạm vi nghiên cứu và nêu rõ phương pháp nghiên cứu Bên cạnh đó, chương này cũng trình bày ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu Từ đó, định hướng cho toàn bộ nội dung xuyên suốt trong các phần nội dung tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Một số khái niệm

2.1.1 Truyền miệng điện tử (eWOM)

Trong bối cảnh hiện đại, với sự tiến bộ vượt bậc của công nghệ thông tin và sự bùng nổ truyền thông xã hội, việc chia sẻ thông tin giữa khách hàng đã được chuyển hướng sang nền tảng kỹ thuật số và một khái niệm mới đã xuất hiện là truyền miệng điện tử (eWOM) Hennig-Thurau và ctg (2004, trang 39) định nghĩa rằng “eWOM là bất kỳ tuyên bố tích cực hoặc tiêu cực nào được đưa ra bởi khách hàng tiềm năng, thực tế hoặc trước đây về một sản phẩm hoặc công ty, được cung cấp cho vô số người và tổ chức thông qua Internet” Internet cũng cho phép một cá nhân cung cấp phản hồi cho nhiều người khác bằng e-mail quảng bá, blog trên web hoặc bài đăng trên diễn đàn thảo luận, dẫn đến dạng eWOM “bằng văn bản” có độ tin cậy cao hơn các nguồn thông tin do nhà tiếp thị tạo ra trên Internet (Fong và Burton, 2008) Ngoài ra, Chatterjee (2006) nhận định rằng eWOM bao gồm nhiều hình thức truyền thông và loại trang web, trong đó các đánh giá trực tuyến của người tiêu dùng mà người tiêu dùng đăng trên internet tạo thành một trong những hình thức eWOM dễ tiếp cận và phổ biến nhất

2.1.2 EWOM trong bối cảnh du lịch

Thông thường, trong bối cảnh du lịch, thông tin đăng trên nền tảng eWOM được chính khách du lịch truyền đạt thông qua việc tạo ra nội dung trực tuyến Các cá nhân có khả năng ảnh hưởng đến ý kiến của người khác Năm 2008, Litvin, Goldsmith và Pan dự đoán rằng nền tảng eWOM sẽ trở thành nguồn thông tin chính ảnh hưởng đến hành vi du lịch Giờ đây, việc sử dụng eWOM trong quản lý du lịch và khách sạn đã được thiết lập tốt (Litvin, Goldsmith và Pan, 2018) Nội dung eWOM có thể bao gồm các mô tả cá nhân về trải nghiệm du lịch của chính cá nhân đó, kể cả việc đưa ra những suy nghĩ và ý kiến cá nhân về nơi ai đó đã đến du lịch hoặc lưu trú Mỗi cá nhân đều có thể cập nhật và nhận xét về thông tin hiện có như một phần của quá trình phát triển liên tục và họ cũng có thể tương tác trực tiếp, tham gia thảo luận, đăng câu hỏi và phản hồi các câu hỏi trên cộng đồng trực tuyến Các phản hồi có thể được trả lời bởi bất kỳ số lượng người nào ở bất kỳ địa điểm nào trên thế giới (Pan và Maclaurin, 2007) Vì thế, những nguồn thông tin này đã cung cấp cho khách du lịch những góc nhìn hữu ích, khách quan hơn (Nieto và ctg, 2014)

EWOM được phân phối thông qua nhiều kênh truyền thông trực tuyến khác nhau như Facebook, YouTube, Instagram, blog cá nhân, các trang web đánh giá du lịch trực tuyến,… tất cả đều góp phần vào việc mở rộng theo cấp số nhân tiếng nói của người tiêu dùng (Litvin và ctg, 2018) Theo Pühringer và Taylor (2008), blog du lịch được định nghĩa là nhật ký trực tuyến mô tả sự hiểu biết “tinh tế” về trải nghiệm du lịch Tức là mô tả một hiện tượng văn hóa dưới góc nhìn của người tham gia vào nền văn hóa đó Do đó, các blog kết hợp được rút ra từ nhiều kênh truyền thông trực tuyến khác nhau nhằm mục đích tiết lộ nhận thức vạn hoa của khách du lịch về một điểm đến (Mak, 2017) Một nghiên cứu của Yoo và Gretzel (2009) nhận thấy việc xem ý kiến của người dùng trên các trang đánh giá (ví dụ: TripAdvisor com và các trang blog) trở thành hoạt động trực tuyến ưa chuộng nhất đối với người dùng eWOM

Cũng như blog du lịch, các trang web đánh giá du lịch trực tuyến đã trở thành nguồn thông tin hữu ích cho khách du lịch trực tuyến (Hwang, Park và Woo, 2018), cung cấp nguồn dữ liệu phong phú về kinh nghiệm du lịch và cảm nhận của khách du lịch về sản phẩm và dịch vụ (Xiang và ctg, 2017) Karkare và Gupta (2013) định nghĩa trang web đánh giá là “trang web trên đó có thể đăng các đánh giá về con người, doanh nghiệp, sản phẩm hoặc dịch vụ” Mặc dù các trang web đánh giá du lịch là một phần của thương mại điện tử, trong đó mục tiêu của chúng là giảm bớt sự bất cân xứng thông tin (Zhang, Zhang và Yang, 2016) và ảnh hưởng đến việc ra quyết định của du khách bằng cách cung cấp kiến thức xã hội được chia sẻ, đáng tin cậy (Xiang và ctg, 2017), các trang web này khác nhau về mô hình kinh doanh của họ Điểm chung của các trang web đánh giá du lịch là tất cả kết hợp dữ liệu người dùng từ nhiều người dùng đa dạng và trải rộng trên toàn cầu và tất cả đều có đầu óc thương mại trong việc thao túng kiến thức xã hội thông qua việc sử dụng thông tin cá nhân của người đánh giá làm phương tiện giao tiếp thuyết phục nhằm ảnh hưởng đến hành vi du lịch (Zhang, Zhang và Yang, 2016)

Tuy nhiên, sự khác biệt trong mô hình kinh doanh là, chẳng hạn, TripAdvisor là mô hình kinh doanh quảng cáo; Booking.com là mô hình kinh doanh Đại lý; và Expedia là một mô hình kinh doanh thương mại (Chiến thuật đổi mới 2017) Bất kể mô hình kinh doanh nào, từ quan điểm của khách du lịch, ưu điểm được trích dẫn nhiều nhất của các trang web đánh giá là chúng được coi là một trong những hình thức eWOM nổi bật và dễ truy cập nhất, vì chúng vẫn hiển thị trong một thời gian dài sau khi được đăng, và sản phẩm, xếp hạng và đánh giá của công ty được liệt kê bên cạnh thông tin sản phẩm trên trang web (Schindler và Bickart, 2012) Khách du lịch cũng có thể đăng đánh giá trên các kênh khác, ví dụ như các nền tảng eWOM khác nhau (ví dụ: blog, blog nhỏ, Facebook hoặc YouTube) (Kwok, Xie và Richards, 2017) Ngoài ra, tầm quan trọng của ý định hành vi sử dụng eWOM đã được Parra- López và ctg (2011) nhận định là “thiết yếu” trong việc cung cấp hướng dẫn cho người quản lý trang web về cách thiết kế nguồn thông tin cũng như cấu trúc và chức năng của các trang web du lịch eWOM nhằm tăng cường lưu lượng truy cập, cách sử dụng và khả năng cạnh tranh của trang web Trên thực tế, người tiêu dùng sử dụng thông tin eWOM trong việc đưa ra quyết định có xu hướng chia sẻ ý kiến và cảm nhận của riêng họ về sản phẩm và dịch vụ, từ đó ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng của người khác (Litvin, Goldsmith và Pan, 2018) Ý định mua hàng phản ánh sự cân nhắc mua sản phẩm của một cá nhân và được xem là yếu tố dự báo chính về hành vi thực tế (Spears và Singh, 2004) Điều này ngụ ý rằng việc hiểu rõ ý định mua hàng là rất quan trọng trong việc dự đoán hành vi mua hàng của người tiêu dùng Ngày nay, ngày càng nhiều người tiêu dùng bày tỏ ý kiến của mình trên mạng xã hội và eWOM đã có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua hàng của người tiêu dùng (Cham và ctg, 2021) Hơn nữa, Bronner và de Hoog (2011) chứng minh rằng eWOM hỗ trợ các cá nhân đưa ra quyết định mua hàng sáng suốt Kết quả nghiên cứu xác nhận rằng thông tin eWOM ảnh hưởng trực tiếp đến ý định mua hàng (Bronner và de Hoog, 2011).

Cơ sở lý thuyết nghiên cứu

2.2.1 Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model - IAM)

Lý thuyết chuyển giao kiến thức dựa trên việc tiếp nhận thông tin của Sussman và Siegal (2003) lập luận rằng con người hình thành ý định áp dụng những ý tưởng và hành vi nhất định giống như cách họ hình thành ý định áp dụng hành vi hoặc công nghệ nhất định Do đó, công trình của Sussman và Siegal (2003) tiếp tục mở rộng kiến thức bằng cách tích hợp TAM với mô hình khả năng xây dựng (ELM) được khẳng định dựa trên quan điểm rằng hoạt động xử lý phức tạp của mọi người chi phối sự lựa chọn của họ giữa hai tuyến xử lý thông tin

Mặc dù IAM là mô hình được ứng dụng rộng rãi trong bối cảnh eWOM, nhưng nó bị hạn chế trong việc cung cấp sự hiểu biết đầy đủ về ý định hành vi sử dụng thông tin vì nó chỉ tập trung vào các đặc điểm của thông tin, đó là chất lượng và độ tin cậy Kiến thức đầy đủ hơn có thể thu được thông qua việc khám phá nhận thức, tình cảm và NFCC về ý định hành vi sử dụng eWOM Do đó, mô hình được sử dụng trong nghiên cứu này để nhằm chứng minh rằng mọi người có bị ảnh hưởng bởi thông tin eWOM được đăng trực tuyến và qua trung gian máy tính được người tiêu dùng Việc xác định vấn đề này là thiết yếu để đưa ra lời giải thích đầy đủ về việc xử lý thông tin của người dùng và ý định hành vi của người dùng trong môi trường eWOM Nghiên cứu này xác định ý định hành vi là mức độ mà người dùng muốn sử dụng thông tin họ tìm thấy trên các trang web đánh giá du lịch eWOM trong kế hoạch du lịch trong tương lai của họ Ý định sử dụng thông tin eWOM trong tương lai gần của cá nhân có nghĩa là sử dụng thông tin đó trong chuyến đi tổng thể của họ Qua đó, mô hình IAM sẽ giúp xác định được đáng kể độ tin cậy và chất lượng của thông tin eWOM

Hình 2.1 Mô hình chấp nhận thông tin – IAM

2.2.2 Mô hình chấp nhận thông tin mở rộng (Information Acceptance Model - IACM)

Mặc dù mô hình IAM nhận được nhiều đánh giá tích cực từ các nhà nghiên cứu trước, mô hình này chỉ được áp dụng tập trung vào nội dung của thông tin, do đó, IAM chưa đánh giá đầy đủ ảnh hưởng của các đặc điểm của thông tin đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Do đó, Erkan và Evans (2016) đã nghiên cứu và cho ra đời một mô hình mới có tên là mô hình chấp nhận thông IACM Mô hình này được phát triển dựa trên tiền đề mô hình IAM (Sussman và Siegal, 2003) thông qua việc tích hợp các thành phần liên quan của thuyết TRA (Fishbein và Ajzen, 1975) IAM giải thích các đặc điểm của thông tin từ eWOM (Sussman và Siegal, 2003), trong khi các thành phần TRA cho thấy hành vi của người tiêu dùng ảnh hưởng đến thông tin eWOM (Fishbein và Ajzen, 1975) Mô hình IACM là mô hình mở rộng và cung cấp một cách toàn diện hơn về quá trình tiếp nhận thông tin thông qua xem xét hành vi của người tiêu dùng và làm sáng tỏ cơ chế ảnh hưởng của thông tin đến ý định hành vi Do đó, mô hình IACM phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố: chất lượng thông tin, độ tin cậy thông tin, nhu cầu thông tin, thái độ đối với thông tin, tính hữu ích thông tin, sự chấp nhận thông tin và ý định mua hàng

Hình 2.2 Mô hình chấp nhận thông tin mở rộng - IACM

Các nghiên cứu trước liên quan

Nghiên cứu 1: Nguyễn Mỹ Hạnh (2019) tiến hành nghiên cứu “Ảnh hưởng của truyền miệng trực tuyến đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng ở Thành phố Hồ Chí Minh” Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá mức độ ảnh hưởng và tầm quan trọng của eWOM đối với ý định mua tour du lịch nội địa của du khách ở Thành phố Hồ Chí Minh Mô hình được xây dựng với 5 yếu tố: chất lượng eWOM, độ tin cậy của eWOM, tính hữu ích của eWOM, số lượng eWOM và chuyên môn người gửi eWOM

Nghiên cứu đã áp dụng 2 phương pháp: định tính và định lượng cho bài nghiên cứu Về phương pháp định tính, tác giả thực hiện thông qua phỏng vấn chuyên gia nhằm mục đích điều chỉnh, bổ sung thang đo đưa ra mô hình nghiên cứu phù hợp Từ đó, thiết kế bảng câu hỏi chính thức dựa trên những gợi ý hiệu chỉnh từ chuyên gia

Về phương pháp định lượng, tác giả thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng bảng câu hỏi thang đo Likert 5 điểm và đem đi khảo sát 378 khách hàng đã từng đọc qua nhận xét hoặc đánh giá về tour du lịch nội địa trên các mạng xã hội và sau khi sàng lọc chỉ thu được 321 bảng hợp lệ bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện Dữ liệu được xử lý bằng ngôn ngữ lập trình SPSS 22 để phân tích dữ liệu được thu thập từ bảng câu hỏi đã được điều chỉnh, sau đó đem đi đánh giá độ tin cậy bằng hệ số Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố khám phá EFA, hồi quy đa biến và kiểm định sự khác biệt về giới tính, độ tuổi và thu nhập

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chất lượng eWOM, chuyên môn người gửi eWOM, độ tin cậy của eWOM, tính hữu ích của eWOM, số lượng eWOM đều ảnh hưởng tích cực đến ý định mua tour du lịch của khách hàng Trong đó, yếu tố chất lượng thông tin eWOM là yếu tố quan trọng nhất Tuy nhiên, tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu phi xác suất với hình thức lấy mẫu thuận tiện làm cho mẫu khảo sát không mang tính đại diện cao cho toàn bộ khách du lịch tại Thành phố Hồ Chí Minh

Nghiên cứu 2: Nghiên cứu này giới thiệu một mô hình nghiên cứu toàn diện tập trung vào ảnh hưởng của C2C eWOM bằng cách sử dụng mối quan hệ thông tin/ thuyết phục liên quan đến ý định mua hàng do tác giả Nguyen Phi Long (2022) nghiên cứu “Ảnh hưởng của truyền miệng điện tử (eWOM) từ các mạng xã hội (SNS) đến ý định mua chỗ ở du lịch của Gen Z tại Việt Nam” Nghiên cứu đã sử dụng mô hình chấp nhận thông tin (IAM) được phát triển dựa trên mô hình của Susman và Siegal (2003) Tác giả đã sử dụng phương pháp định lượng sơ bộ nhằm đo lường độ tin cậy và giá trị của thang đo Dữ liệu được thu thập thông qua bảng câu hỏi giấy truyền thống và được khảo sát với các bạn sinh viên đến từ Học viên Ngân hàng và Đại học Thăng Long Tổng số 450 phiếu khảo sát được phát ra chỉ nhận được 371 phiếu hợp lệ để phân tích, trong đó 49,87% người trả lời là nữ và 50,13% trong số họ là nam, đại diện cho sự phân bố giới tính chính xác của gen Z tại Việt Nam Tác giả sử dụng ngôn ngữ lập trình spss phiên bản 20.0 để xử lý và phân tích dữ liệu qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha, kiểm định giả thuyết, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích nhân tố khẳng định (CFA)

Sau khi thử nghiệm, phân tích, kết quả cho thấy nhận thức về tính thuyết phục, nhận thức về chuyên môn và nhận thức độ tin cậy là mối quan hệ tích cực với tính hữu ích của eWOM từ các trang mạng xã hội Ngoài ra, tính hữu ích của eWOM đã được xác nhận là làm tăng khả năng áp dụng eWOM, do đó, có thể thúc đẩy ý định mua đối với đại lý du lịch được đề xuất trong eWOM Tuy nhiên, bài báo vẫn còn nhiều thiếu sót Trước hết, tác giả của bài viết này chỉ chọn bốn cấu trúc để kiểm tra tính hữu ích của eWOM, do đó, làm giảm cơ hội giải thích rõ hơn về cơ chế đằng sau eWOM Mặc khác, bài viết này chưa xem xét ảnh hưởng tiêu cực của eWOM vì không thể đưa vào mô hình nghiên cứu được Ngoài ra, mẫu nghiên cứu chưa đại diện cho toàn bộ khách du lịch gen Z tại Việt Nam Trong tương lai, các nghiên cứu khác sẽ được mở rộng hơn về quan điểm và cải thiện phạm vi nghiên cứu để điều tiết mối quan hệ giữa nhận thức sự hữu ích và ý định mua hàng trong việc áp dụng eWOM

Nghiên cứu 3: Nhóm tác giả Nguyen Hong Quan và Bui Quang Thang nghiên cứu ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua vé của khách hàng tại các đại lý du lịch trực tuyến ở Việt Nam năm 2023 Nghiên cứu này nhằm nêu bật các yếu tố eWOM ảnh hưởng như thế nào đến ý định đặt vé trực tuyến và đo lường ảnh hưởng của các yếu tố đó, từ đó đưa ra các đề xuất giúp các đại lý du lịch trực tuyến phát triển hoạt động kinh doanh của họ Dữ liệu của nghiên cứu được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến trên các nền tảng Facebook, Line Group và Whatsapp cùng với các nền tảng truyền thông xã hội khác với tiêu chí khách hàng hiện đang sinh sống tại Việt Nam và có ý định đặt vé trực tuyến tại các đại lý du lịch trực tuyến thông qua thông tin kham khảo được chia sẻ trên internet Nghiên cứu này sử dụng kỹ thuật chọn mẫu phi xác suất với hình thức lấy mẫu thuận tiện Tổng số 466 câu trả lời hợp lệ và được đem đi phân tích xử lý dữ liệu bằng ngôn ngữ lập trình SPSS 26 và AMOS

Kết quả nghiên cứu này cho thấy ý định đặt vé trực tuyến bị ảnh hưởng gián tiếp bởi 6 yếu tố gồm sức mạnh ràng buộc, uy tín nguồn, chất lượng eWOM, số lượng eWOM, chuyên môn, sự tham gia và bị ảnh hưởng trực tiếp bởi sự chấp nhận eWOM Trong đó có 5 yếu tố ảnh hưởng tích cực là “sự tham gia” với mức độ ảnh hưởng cao nhất, “uy tín nguồn” có ảnh hưởng lớn thứ hai, “chất lượng e-WOM” có mức độ ảnh hưởng thứ ba, “sức mạnh ràng buộc”, đứng thứ tư và 'số lượng E-WOM' đứng thứ năm Đặc biệt, yếu tố “chuyên môn” có ảnh hưởng ngược lại đến việc áp dụng e- WOM Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế Thứ nhất, về phương pháp lấy mẫu phi xác suất với hình thức lấy mẫu thuận tiện làm cho mẫu khảo sát không mang tính đại diện cao Thứ hai, nghiên cứu chỉ khảo sát những người đang sinh sống, học tập và làm việc tại Việt Nam làm cho nghiên cứu chưa toàn diện và chưa có số liệu để so sánh sự khác biệt về mức độ ảnh hưởng của eWOM đến ý định đặt vé trực tuyến của khách hàng ở những nơi khác nhau trên thế giới Thứ ba, trên thực tế vẫn có một số yếu tố khác tạo nên eWOM, ngoại trừ 6 yếu tố được tác giả đề cập đến Do đó, các nghiên cứu sau đây có thể xây dựng mô hình đo lường ảnh hưởng của nhiều yếu tố e-WOM hơn đến ý định đặt phòng trực tuyến tại OTA của khách hàng

Nghiên cứu 1: Liu, Jiang và Zhou (2019) thực nghiệm đề tài “ Ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua hàng của khách du lịch: Ảnh hưởng trung gian của niềm tin” nhằm xem xét cơ chế và ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua hàng thông qua ảnh hưởng trung gian của yếu tố niềm tin Nghiên cứu đã xây dựng từ ba khía canh của eWOM: chuyên môn, loại hình và mức độ nổi bật Ngoài ra, nghiên cứu còn xem xét mối quan hệ trung gian của niềm tin và phân tích ảnh hưởng trung gian của niềm tin đối với eWOM và ý định mua của khách du lịch Nghiên cứu định lượng sơ bộ nhằm đo lường độ tin cậy và giá trị của thang đo Ngoài ra, tác giả đã sử dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện, mẫu mục tiêu là khách du lịch thường xuyên quan tâm đến trang web du lịch và đã từng thực hiện mua hàng có tham khảo các ý kiến, nhận xét trên mạng xã hội về sản phẩm đó Bảng khảo sát đã sử dụng thang đo Likert 5 điểm để khảo sát và thu thập thông tin, sau đó đem các dữ liệu đi xử lý và phân tích Tổng số 250 bảng câu hỏi đã được thu thập trên So Jump, một trang web nghiên cứu internet chuyên nghiệp của Trung Quốc Sau khi được xử lý thì nhận được 226 bảng khảo sát hợp lệ đáp ứng yêu cầu của Mô hình cấu trúc (AMOS) và phân tích dữ liệu qua độ tin cậy Cronbach’s Alpha, thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết

Sau khi thử nghiệm, phân tích, kết quả cho thấy cả ba khía cạnh của eWOM đều có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến ý định mua hàng của khách du lịch, niềm tin có ảnh hưởng đáng kể về ý định mua của khách du lịch, cho dù đó là chuyên môn hay sự nổi bật của truyền miệng trên Internet hay loại thông tin của chính nó ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của người tiêu dùng, người nhận thông tin thường sẵn sàng trả tiền cho sản phẩm được mô tả bởi đánh giá vì mức độ tin cậy được tạo ra bởi truyền miệng điện tử

Nghiên cứu 2: Nhóm tác giả Arslan và ctg (2019) tiến hành nghiên cứu “Ảnh hưởng của tiếp thị truyền miệng điện tử đến ý định mua của thế hệ Y đối với dịch vụ du lịch” nhằm mục đích tìm kiếm mức độ ảnh hưởng của của tiếp thị truyền miệng điện tử đến ý định mua của khách hàng liên quan đến dịch vụ du lịch Nghiên cứu được thực hiện với số mẫu 485 người thông qua cuộc khảo sát cả trực tiếp và cả trực tuyến Tác giả sử dụng phương pháp T-test, ANOVA và hồi quy tuyến tính để phân tích dữ liệu Theo kết quả phân tích, các yếu tố Niềm tin vào eWOM, Chất lượng eWOM và Sự sẵn lòng của khách hàng để có được thông tin có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua dịch vụ du lịch Các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực du lịch nên xem xét cẩn thận các phản hồi được đưa ra với E-WOM về dịch vụ của họ và giải quyết các vấn đề Vì vậy, bằng cách giảm phản hồi tiêu cực nói riêng, ý định mua dịch vụ du lịch của khách hàng có thể bị ảnh hưởng tích cực

Nghiên cứu 3: Nhóm tác giả Balqis và Giri (2023) tiến hành nghiên cứu “Ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua của người tiêu dùng trẻ tại các đại lý du lịch trực tuyến qua mở rộng mô hình áp dụng thông tin” Nghiên cứu nhằm mục đích kiểm tra ảnh hưởng của chất lượng thảo luận, độ tin cậy nguồn, số lượng thông tin và sự hiểu biết từ ngữ mang tính cảm xúc đối với tính hữu ích được nhận thấy của eWOM, để phân tích ảnh hưởng của nhận thức sự hữu ích đối với việc tiếp nhận thông tin và điều tra mức độ ảnh hưởng của việc tiếp nhận thông tin đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng trẻ tuổi Nghiên cứu này sử dụng phân tích mô tả theo phương pháp định lượng với kỹ thuật phân tích dữ liệu CB-SEM sử dụng chương trình Amos24 với mẫu tối thiểu là 385 người trả lời Dữ liệu này được thu thập bởi những người tiêu dùng trẻ với độ tuổi 18 đến 35 và đã từng sử dụng các đại lý du lịch trực tuyến (Traveloka, Tiket.com, agoda, Pegipegi và Airbnb)

Kết quả cho thấy chất lượng lập luận, độ tin cậy của nguồn, số lượng thông tin và khả năng hiểu từ ngữ biểu cảm đều có ảnh hưởng tích cực đến nhận thức của sự hữu ích của eWOM Tính hữu ích được nhận thức có ảnh hưởng tích cực đến việc áp dụng thông tin của eWOM, từ đó dự đoán ý định mua hàng của người tiêu dùng trẻ Nghiên cứu này có một số đóng góp cho tài liệu về truyền thông tiếp thị, đặc biệt là nghiên cứu eWOM và lý thuyết IAM Trên thực tế, nghiên cứu này cung cấp kiến thức và hiểu biết sâu sắc cho các nhà tiếp thị trang web đại lý du lịch trực tuyến nhằm tăng khả năng sử dụng và hiệu quả của eWOM nhằm thu hút nhiều người tiêu dùng trẻ hơn Tuy nhiên, mẫu nghiên cứu chưa có tính đại diện cao Trong tương lai, các nghiên cứu khác sẽ được mở rộng hơn về quan điểm và cải thiện phạm vi nghiên cứu về ý định mua hàng trong việc áp dụng eWOM

2.3.3 Tổng hợp các nghiên cứu liên quan

Bảng 2.1 Tổng hợp các nghiên cứu liên quan

Chất lượng eWOM + + + + Độ tin cậy của eWOM

Tính hữu ích của eWOM

Chuyên môn người gửi eWOM

Mô hình và giả thuyết nghiên cứu đề xuất

2.4.1 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Với mục tiêu xác định và đo lường mức độ ảnh hưởng của những yếu tố cấu thành eWOM đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu cụ thể qua Hình 2.4, năm yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử được đề xuất bao gồm: (1) Chất lượng eWOM, (2) Sự tin cậy của eWOM, (3) Tính hữu ích của eWOM, (4) Số lượng eWOM, (5) Chuyên môn người gửi eWOM và một yếu tố phụ thuộc là Ý định mua tour du lịch nội địa

Chất lượng eWOM: Yếu tố này có ảnh hưởng tích cực đã được kiểm định trong nghiên cứu của Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022); Arslan và ctg (2019) Độ tin cậy của eWOM: Yếu tố này được tác giả đưa vào mô hình nghiên cứu vì nó có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua của người tiêu dùng, đã được các tác giả khác kiểm định trong các nghiên cứu của Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022), Arslan và ctg (2019)

Tính hữu ích của eWOM: Tác giả đưa yếu tố này vào mô hình nghiên cứu vì đây biến có ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ thuộc và được kiểm định trong các nghiên cứu trước của các tác giả Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Nguyễn Phi Long (2022)

Số lượng eWOM: Đây là yếu tố có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng, đã được kiểm định trong các nghiên cứu của tác giả Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023)

Chuyên môn người gửi eWOM: Tác giả đưa yếu tố này vào mô hình nghiên cứu vì đây biến có ảnh hưởng cùng chiều đến biến phụ thuộc và được kiểm định trong các nghiên cứu trước của các tác giả Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022)

Thông qua quá trình nghiên cứu và tổng hợp các lý thuyết và nghiên cứu trước có liên quan đến truyền miệng điện tử và ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng, tác giả xây dựng mô hình nghiên cứu:

Hình 2.3 Mô hình nghiên cứu ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM

Nguồn: Tác giả đề xuất

Chất lượng eWOM là sức mạnh thuyết phục của những phản hồi được gắn trong một thông điệp (Ratchford và ctg, 2001) Do tính ẩn danh của người mua trước trên môi trường Internet, người tiêu dùng có xu hướng nghi ngờ hoặc không tin tưởng đánh giá được đăng trên trang web, đặc biệt khi thông tin về người đánh giá hoặc sản phẩm không đầy đủ (Ratchford và ctg, 2001; Chevalier và Mayzlin, 2006) Nhiều nhà nghiên cứu đã kết luận rằng một số đặc điểm có liên quan đến chất lượng thông tin eWOM bao gồm sự hiểu biết, rõ ràng, chất lượng cao, chi tiết, dựa trên thực tế và mức độ phù hợp với nhu cầu (Cheung, Lee và Rabjohn, 2008); (Park, Lee và Han, 2007) Khi đánh giá cao tính hữu ích của bình luận, đánh giá trong cộng đồng trực tuyến, người tiêu dùng sẽ có xu hướng tin tưởng và tiếp nhận thông tin eWOM dễ dàng hơn (Davis, Bagozzi và Warshaw (1989); (Sussman và Siegal, 2003)), dẫn đến ý định mua hàng cao hơn (Lee và Koo, 2015) Cheung, Lee và Rabjohn (2008) đã chỉ ra rằng trong nghiên cứu của họ, khi người tiêu dùng đánh giá cao chất lượng eWOM, thì họ có xu hướng tiếp nhận và sử dụng thông tin eWOM nhiều hơn Do đó, giả thuyết H1 có thể được xây dựng như sau:

H1: Chất lượng eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

2.4.2.2 Độ tin cậy của eWOM

Trong nội dung của nghiên cứu này, niềm tin của người tiêu dùng đối với các đánh giá và bình luận về sản phẩm, dịch vụ trên các nền tảng mua hàng online chính là sự tin cậy của eWOM Cheung và ctg (2009) định nghĩa độ tin cậy của eWOM là mức độ mà người tiêu dùng cảm nhận được thông tin là đáng tin cậy và phản ánh thực tế Nội dung tương tác của người dùng trên eWOM là nội dung gần với sự thật nhất, mang đến sự tin cậy và giảm bớt sự không chắc chắn trong cả tương tác kinh doanh và xã hội Theo Cheung và ctg (2009), khi người tiêu dùng nhận thấy eWOM đáng tin cậy hơn, khả năng ứng dụng của eWOM sẽ tăng lên Vì thế, giả thuyết H2 có thể được xây dựng như sau:

H2: Độ tin cậy của eWOM có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

2.4.2.3 Tính hữu ích của eWOM

Thông tin được đánh giá là hữu ích khi người dùng tin rằng nó có thể giúp họ đưa ra lựa cho tốt hơn hoặc thực hiện hành động hiệu quả hơn (Bailey và Pearson (1983); Cheung, Lee và Rabjohn (2008)) Tính hữu ích của thông tin đóng vai trò then chốt trong việc tiếp nhận thông tin (Davis, Bagozzi và Warshaw (1989), Sussman và Siegal (2003)) và ý định mua hàng (Lee và Koo, 2015) bởi vì người tiêu dùng có xu hướng tìm và tương tác với các thông tin khi họ thấy nó hữu ích Đặc biệt trên các phương tiện truyền thông hay các sàn thương mại điện tử hiện nay, người tiêu dùng thường gặp phải một lượng thông tin eWOM đáng kể (Chu và Kim, 2018)

H3: Tính hữu ích của eWOM có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Trong môi trường Internet, khách hàng dễ dàng tiếp cận với vô số thông tin truyền miệng từ nhiều nguồn khác nhau (Chu và Kim, 2011), vì vậy đọc nhiều đánh giá có thể làm giảm sự lo lắng của người dùng khi quyết định mua hàng Tuy nhiên, hiệu quả của eWOM phụ thuộc vào mức độ tin cậy và hữu ích của đánh giá Do đó, khả năng chấp nhận và áp dụng thông tin hữu ích mà họ tìm thấy là rất cao trong trường hợp này Tuy nhiên, đánh giá hoặc bình luận không đáng tin cậy có thể làm giảm hiệu quả của chúng, khiến người dùng khó lòng tin tưởng và thực hiện theo (Cheung và ctg, 2009) Khi so sánh với những đánh giá/bình luận thông thường, đánh giá/bình luận thuyết phục có khả nắng ảnh hưởng tích cực hơn đến ý định mua hàng của người tiêu dùng (Park, Lee và Han, 2007) Trên thực tế, nghiên cứu của Park, Lee và Han (2007) và Cheung và ctg (2009) trước đây đã chứng minh rằng mỗi đánh giá/bình luận tích cực có thể tăng 10% ý định mua của người tiêu dùng Vì vậy, giả thuyết H4 có thể được xây dựng như sau:

H4: Số lượng eWOM có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

2.4.2.5 Chuyên môn người gửi eWOM

Theo Cheung, Lee và Rabjohn (2008) thì trong không gian mạng, mọi người gần như có quyền tự do chia sẻ đánh giá và ý kiến về sản phẩm, dịch vụ mà không cần tiết lộ danh tính Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra thách thức cho người tiêu dùng là phải đánh giá khả năng chuyên môn và đáng tin cậy của các đóng góp để quyết định sự chấp nhận hoặc từ chối của họ đối với thông tin được chia sẻ (Cheung, Lee và Rabjohn, 2008) Nếu người tiêu dùng đánh giá cao mức độ chuyên môn và đáng tin cậy của các cá nhân đóng góp, họ có thể có một nhận thức tăng cao về giá trị của những ý kiến và bình luận này (Gefen, Karahanna và Straub (2003); Cheung, Lee và Rabjohn (2008)) Do đó, giả thuyết H5 có thể được xây dựng như sau:

H5: Chuyên môn người gửi eWOM có ảnh hưởng cùng chiều (+) đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội của nghiên cứu được đề xuất có dạng như sau:

YD = β0 + β1*CL + β2*TC + β3*HI + β4*SL + β5*CM + ε Trong đó:

QD : Yếu tố Ý định mua tour du lịch nội địa

CL : Yếu tố Chất lượng eWOM

TC : Yếu tố Độ tin cậy của eWOM

HI : Yếu tố Tính hữu ích của eWOM

SL : Yếu tố Số lượng eWOM

CM : Yếu tố Chuyên môn người gửi eWOM

Trong chương 2, tác giả đã tổng hợp các lý thuyết liên quan đến eWOM và ý định mua tour du lịch nội địa đồng thời cũng đã lược khảo một số nghiên cứu đã được công bố của các nhà nghiên cứu cả trong và ngoài nước Tất cả các nghiên cứu này đều tuân thủ nguyên tắc khách quan và khoa học, tạo cơ sở cho việc xây dựng các phân tích trong chương tiếp theo Cuối cùng tác giả đã đề xuất một thang đo gồm 5 biến độc lập, đó là: Chất lượng eWOM (CL), Độ tin cậy của eWOM (TC), Tính hữu ích của eWOM (HI), Số lượng eWOM (SL), Chuyên môn người gửi eWOM (CM) và một biến phụ thuộc là Ý định mua tour du lịch nội địa (YD).

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Thiết kế nghiên cứu

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Tác giả thực hiện nghiên cứu qua 2 phương pháp: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng

Với phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả chủ yếu thực hiện các công việc thông qua việc phân tích và tổng hợp Đầu tiên, tác giả tổng hợp lý thuyết về truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch và những lý thuyết liên quan Đồng thời, tác giả thực hiện phân tích các nhân tố nghiên cứu từ tài liệu tham khảo ở trong và ngoài nước

Dựa vào những thông tin tổng hợp được từ Chương 2, tác giả đưa ra đề xuất mô hình nghiên cứu gồm 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa bao gồm: (1) Chất lượng eWOM, (2) Độ tin cậy của eWOM, (3) Tính hữu ích của eWOM, (4) Số lượng eWOM, (5) Chuyên môn người gửi eWOM Đồng thời, thiết kế sơ bộ bảng câu hỏi phù hợp với mẫu nghiên cứu là khách hàng có độ tuổi từ 18 đến 35 tại

TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa

Sau giai đoạn nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành nghiên cứu định lượng bằng cách việc thu thập câu trả lời thông qua bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến trên Google Forms Nghiên cứu được thực hiện trên một mẫu gồm 334 khách hàng có độ tuổi từ 18 đến 35 tại TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa Sau đó, tác giả sử dụng phần mềm SPSS 20.0 để mã hoá, làm sạch, lọc dữ liệu, sau đó thực hiện các phân tích và kiểm định thống kê để đạt được kết quả nghiên cứu.

Xây dựng thang đo cho các yếu tố trong mô hình

Thang đo đã được xây dựng dựa trên việc tổng hợp các nghiên cứu trước đó và điều chỉnh để phản ánh đầy đủ các yếu tố liên quan đến đề tài Mô hình nghiên cứu gồm 5 yếu tố: (1) Chất lượng eWOM, (2) Độ tin cậy của eWOM, (3) Tính hữu ích của eWOM, (4) Số lượng eWOM, (5) Chuyên môn người gửi eWOM và một yếu tố phụ thuộc là Ý định mua tour du lịch nội địa

Tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ để đo lường các biến quan sát, mức độ đánh giá được thể hiện từ (1) Hoàn toàn không đồng ý, (2) Không đồng ý, (3) Bình thường, (4) Đồng ý, (5) Hoàn toàn đồng ý Thiết kế này giúp tác giả thu thập được ý kiến đánh giá của người thực hiện khảo sát về ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM và đo lường các biến quan sát trong mô hình được xây dựng

Bảng 3.1 Thang đo Chất lượng eWOM

STT Mô tả thang đo Mã hoá Nguồn

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa có chứa đựng đầy đủ lý do để lý giải cho các ý kiến

2 Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là khách quan CL2 (Park, Lee và Han,

3 Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là dễ hiểu CL3 (Park, Lee và Han,

4 Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là rõ ràng CL4 (Park, Lee và Han,

Nhìn chung, chất lượng các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là cao

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Bảng 3.2 Thang đo Độ tin cậy của eWOM

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa phản ánh đúng sự thật

2 Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa đều chính xác TC2 (Flanagin và

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa không có sự thiên vị

4 Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là đáng tin cậy TC4 (Flanagin và

Bảng 3.3 Thang đo Tính hữu ích của eWOM

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến là có giá trị đối với việc lựa chọn tour du lịch nội địa

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa chứa đựng nhiều thông tin

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là hữu ích trong việc tìm kiếm thông tin

HI3 (Gefen, Karahanna và Straub, 2003)

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa giúp nâng cao hiệu quả lựa chọn tour du lịch

HI4 (Gefen, Karahanna và Straub, 2003)

Nhìn chung, các nhận xét đánh giá trực tuyến là hữu ích với tôi khi lựa chọn tour du lịch

Bảng 3.4 Thang đo Số lượng eWOM

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa nhiều suy ra tour du lịch đó phổ biến

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa lớn suy ra tour du lịch đó có doanh thu bán hàng tốt

Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa lớn suy ra công ty đó có danh tiếng tốt

Nhìn chung, số lượng nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa nhiều

Bảng 3.5 Thang đo Chuyên môn người gửi eWOM

1 Những người có chuyên môn cung cấp các kiến thức tốt hơn về du lịch nội địa CM1 (Lee, Noh và Kim,

Những người cung cấp các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa có kiến thức phong phú về du lịch

CM2 (Lee, Noh và Kim,

Những người cung cấp các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa có khả năng đưa ra nhận định chính xác

Những người cung cấp các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa có kinh nghiệm

Bảng 3.6 Thang đo Ý định mua tour du lịch nội địa

Sau khi tham khảo các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa, tôi thích mua tour tour du lịch này hơn các tour du lịch khác

Sau khi tham khảo các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa, tôi sẵn sàng giới thiệu với người khác

Sau khi tham khảo các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa, tôi có ý định mua tour du lịch đó trong tương lai

Phương pháp chọn mẫu và xử lý số liệu

Phương pháp chọn mẫu thuận tiện được áp dụng trong nghiên cứu này vì tính thuận tiện, dễ dàng triển khai, tiết kiệm thời gian và chi phí và có tính khách quan cao Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là không đánh giá được sai số do lấy mẫu Nghiên cứu có cỡ mẫu là 334 khách hàng tại TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa với độ tuổi từ 18 – 35 tuổi đang sinh sống và làm việc tại TP HCM Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được tác giả thu thập thông qua khảo sát trực tuyến Google Forms từ 29/02 – 09/03/2024

Theo Hair và ctg (2010) cho rằng để sử dụng EFA, kích thước mẫu tối thiểu phải là 50, tốt hơn là 100 và tỉ lệ quan sát là 5:1, nghĩa là 1 biến quan sát cần tối thiểu là 5 quan sát, tốt nhất là 10:1 trở lên Nghiên cứu này có 22 biến quan sát tất cả, vậy nên cỡ mẫu tối thiểu cần đạt là n = 5*22 = 110 (n = kích thước mẫu) Nghiên cứu này thực hiện khảo sát đối tượng là khách hàng có độ tuổi từ 18 đến 35 tại TP HCM đã từng tham khảo những đánh giá/nhận xét trực tuyến khi có ý định mua tour du lịch nội địa và tiến hành khảo sát 334 phiếu khảo sát

3.3.2 Phương pháp xử lý số liệu

Sau bước thu thập dữ liệu, tác giả thực hiện loại bỏ những câu trả lời không hợp lệ và phần thông tin bị bỏ trống Tiếp theo, tác giả đưa dữ liệu vào phần mềm SPSS 20.0 để tiến hành quá trình xử lý và phân tích

3.3.2.1 Kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha

Hệ số Cronbach’s Alpha là hệ số sử dụng phổ biến để loại bỏ các biến không đáp ứng yêu cầu về độ tin cậy khi tiến hành phân tích mô hình Hệ số Cronbach α có giá trị biến thiên trong khoảng [0,1] Numnally và Berstein (1994) cho rằng nếu một biến quan sát có hệ số tương quan biến - tổng ≥ 0.3 thì biến đó đạt yêu cầu, thang đo chấp nhận được về mặt độ tin cậy khi thang đo có hệ số Cronbach α từ 0.6 trở lên Bên cạnh đó, DeVellis (1990) nhận định chỉ số Cronbach’s α nên từ 0.7 trở lên, song giá trị thước đo tối thiểu để thước đo có thể sử dụng được là 0.63 Về lý thuyết, Cronbach α càng cao thì thang đo càng có độ tin cậy cao nhưng không được lớn hơn 0.95 (hiện tượng trùng lắp trong đo lường) Vì vậy, thang đo đó có độ tin cậy tốt khi hệ số Cronbach α biến thiên từ 0.75 đến 0.9 (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

3.3.2.2 Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory factor analysis -EFA)

Trong khi kiểm định độ tin cậy thang đo Cronbach α chỉ đánh giá mối quan hệ giữa các biến quan sát trong cùng một nhóm, cùng một nhân tố thì EFA dựa vào mối tương quan giữa các nhân tố với các biến quan sát với nhau để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F < k) các nhân tố có ý nghĩa hơn (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

Kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin): Theo Nguyễn Đình Thọ (2014), giá trị của hệ số KMO càng lớn càng tốt vì phần chung giữa các biến càng lớn; Điều kiện đủ để xem xét sự phù hợp của phân tích nhân tố EFA là hệ số KMO phải đạt giá trị từ 0.5 trở lên (0.5 ≤ KMO ≤ 1)

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity): Dùng để xem xét các biến quan sát trong nhân tố có tương quan với nhau không Với mức ý nghĩa của kiểm định Barlett < 5% và hệ số KMO > 0.5 thì có thể kết luận rằng các biến quan sát có sự tương quan với nhau (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

Tiêu chí Eigenvalue là tiêu chí được sử dụng phổ biến để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Tiêu chí eigenvalue có giá trị ≥ 1 (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

Chỉ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained - TVE): Theo Hair và ctg (2010) mô hình được chấp nhận khi TVE phải đạt từ 50% trở lên, tức là phần chung phải lớn hơn phần riêng và sai số

Hệ số tải nhân tố (Factor Loadings): Biểu thị mối quan hệ tương quan giữa biến quan sát và nhân tố Theo Hair và ctg (2010), các biến quan sát có hệ số tải nhân tố > 0.5 là biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt Nếu biến quan sát có hệ số tải nhân tố ≥ 0.4 nhưng giá trị nội dung quan trọng trong thang đo thì chúng ta không nên loại nó (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

3.3.2.3 Phân tích tương quan Pearson

Hệ số tương quan Pearson, được ký kiệu bằng chữ “r”, giá trị dao động khoảng -1 ≤ r ≤ 1 Nếu r > 0 thể hiện tương quan đồng biến, ngược lại, r < 0 thể hiện tương quan nghịch biến, giá trị r = 0 chỉ ra rằng hai biến không có mối liên hệ tuyến tính Hair và ctg (2010) Andy Field (2009) cho rằng mặc dù hệ số tương quan Pearson có thể lượng hóa mối liên hệ tuyến tính giữa hai biến số định lượng, việc kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số tương quan này là cần thiết Nếu sig kiểm định lớn hơn 0.05, cho thấy không có mối tương quan tuyến tính đáng kể giữa cặp biến, nếu giá trị sig nhỏ hơn 0.05, chỉ ra cặp biến có mối tương quan tuyến tính khá chặt chẽ Điều kiện cần thiết để mỗi tương quan có ý nghĩa là giá trị sig 50% (mức tối thiểu), có nghĩa là 5 nhân tố được trích trong EFA phản ánh được 64.910% sự biến thiên của tất cả các biến quan sát được đưa vào, đồng thời có hệ số Eigenvalues = 1.518 nên đạt yêu cầu (Gerbing và Anderson, 1988)

Bảng 1.3 trình bày kết quả hệ số tải nhân tố của từng biến quan sát Cụ thể, đa số các biến quan sát đều có hệ số tải (Factor Loading > 0.5) Với kết quả ở ma trận xoay, có ba biến là CL5, HI2 và CM4 cần xem xét loại bỏ:

- Biến CL5 tải lên cả hai nhân tố là Component 2 và Component 3 với hệ số tải lần lượt là 0.612 và 0.530, chênh lệch hệ số tải là 0.649 – 0.628 = 0.021;

- Biến HI2 tải lên cả hai nhân tố là Component 1 và Component 2 với hệ số tải lần lượt là 0.700 và 0.559, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.700 – 0.599

- Biến CM4 tải lên cả hai nhân tố là Component 1 và Component 4 với hệ số tải lần lượt là 0.716 và 0.564, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.716 - 0.564

Mức chênh lệch giữa hệ số tải của CL5, HI2 và CM4 đều nhỏ hơn 0.3 nên đây được xem là biến xấu và cần được loại bỏ khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2014)

Vì chênh lệch hệ số tải của CL5 < HI2 < CM4 nên loại bỏ biến CL5 đầu tiên

• Phân tích nhân tố khám phá (EFA) lần 2

Sau khi loại bỏ biến CL5, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá lần

2 với 21 biến quan sát Kết quả như sau:

Theo Bảng 2.1 – Phụ lục 4, tương tự kết quả lần 1, các hệ số đều đạt tiêu chuẩn Cụ thể, Hệ số KMO = 0.770 > 0.6 nên các biến quan sát có tương quan xét trên phạm vi tổng thể mẫu điều tra và mức ý nghĩa Sig của kiểm định Bartllet 0.000 < 0.5 nên phân tích EFA là phù hợp

Kết quả từ bảng 2.2 – Phụ lục 4 cho thấy giá trị hệ số Eigenvalues = 1.501 và giá trị tổng phương sai trích = 64.097% > 50% nên đạt yêu cầu Khi đó có thể nói rằng 5 nhân tố này giải thích 64.097% sự biến thiên của 21 biến quan sát tham gia vào EFA

Với kết quả ở ma trận xoay lần 2 ở bảng 2.3 – Phụ lục 4, có hai biến là HI2 và CM4 cần xem xét loại bỏ:

- Biến HI2 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 1 và Component 2 với hệ số tải lần lượt là 0.701 và 0.560, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.701 – 0.560

- Biến CM4 tải lên ở cả hai nhân tố là Component 1 và Component 4 với hệ số tải lần lượt là 0.565 và 0.719, mức chênh lệch hệ số tải bằng 0.719 - 0.565

Mức chênh lệch giữa hệ số tải của HI2 và CM4 đều nhỏ hơn 0.3 nên đây được xem là biến xấu và cần được loại bỏ khỏi mô hình (Nguyễn Đình Thọ, 2014) Vì chênh lệch hệ số tải của HI2 < CM4 (0.141 < 0.154) nên tác giả tiến hành loại bỏ biến HI2 ở lần phân tích EFA tiếp theo

Sau khi loại bỏ biến HI2, tác giả tiến hành phân tích nhân tố khám phá lần

3 với 20 biến quan sát Kết quả như sau:

Theo Bảng 3.1 – Phụ lục 4, hệ số KMO = 0.801 > 0.6 nên các biến quan sát có tương quan xét trên phạm vi tổng thể mẫu điều tra và mức ý nghĩa Sig của kiểm định Bartllet = 0.000 < 0.5 nên phân tích EFA là phù hợp

Kết quả từ Bảng 3.2 – Phụ lục 4 cho thấy giá trị hệ số Eigenvalues = 1.403

> 1 rút trích được 5 nhân tố với giá trị phương sai trích đạt 63.251% > 50%, không có nhân tố mới hình thành và các nhân tố này giải thích được 63.251% sự biến thiên của 20 biến quan sát tham gia vào phân tích nhân tố khám phá lần 3

Bảng 3.3 – Phụ lục 4 thể hiện hệ số tải cho từng biến quan sát Nhìn chung, tất cả các biến đều có hệ số tải nhân tố lớn hơn 5, đáp ứng tiêu chí chung Tuy nghiên, ngoại lệ là biến CM4 có hiệu hệ số tải nhỏ hơn 0.3 cho cả hai nhân tố Component 1 và Component 4 Do hiệu hệ số tải thấp, biến CM4 được loại bỏ khỏi mô hình

Việc loại bỏ biến CM4 giúp cải thiện hiệu quả mô hình, dẫn đến kết quả phân tích nhân tố khám phá lần 4 với 19 biến quan sát như sau:

Bảng 4.8 Kiểm định KMO và Barlett

Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .868

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

Chỉ số KMO thu được trong phân tích nhân tố là 0.868, cao hơn 0.5 Điều này cho thấy dữ liệu sử dụng cho phân tích nhân tố là hoàn toàn phù hợp

Kết quả kiểm định Barlett’s với mức ý nghĩa Sig bằng 0.000 nhỏ hơn 0.05

Do đó, tác giả bác bỏ giả thuyết H0 cho rằng các biến quan sát không có tương quan với nhau trong tổng thể Điều này đồng nghĩa với việc giả thuyết về ma trận tương quan đồng nhất giữa các biến bị bác bỏ Như vậy, các biến có tương quan với nhau và đáp ứng điều kiện để thực hiện phân tích EFA

Bảng 4.9 Eigenvalues và Tổng phương sai trích

Initial Eigenvalues Extraction Sums of

Bảng 4.10 Eigenvalues và Tổng phương sai trích (tt)

Initial Eigenvalues Extraction Sums of

Mỗi nhân tố trong mô hình có giá trị Eigenvalue = 1.282 > 1, thể hiện khả năng giải thích phần biến thiên dữ liệu tốt Nhờ vậy, các nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin một cách hiệu quả

Tổng phương sai trích (Extraction Sums of Squared Loadings) đạt 62.020%, cao hơn > 50% Điều này cho thấy 5 nhân tố độc lập trong mô hình đã giải thích được hơn 60% biến thiên dữ liệu, chứng tỏ tính hiệu quả và khả năng mô tả tổng thể của mô hình nghiên cứu

Kiểm định hệ số tương quan Pearson

Với mục đích kiểm tra giữa biến phụ thuộc và biến độc lập có mối tương quan chặt chẽ với nhau hay không, tác giả tiến hành phân tích tương quan Pearson trước khi phân tích hồi quy

Theo kết quả được trình bày chi tiết tại Bảng 4.8, ta thấy giá trị Sig giữa các biến độc lập “Chất lượng eWOM”, “Độ tin cậy của eWOM”, “Tính hữu ích của eWOM”, “Số lượng eWOM”, “Chuyên môn người gửi eWOM” và biến phụ thuộc

“Ý định mua tour du lịch nội địa” đều nhỏ hơn 0.05, cùng với hệ số tương quan r dao động trong khoảng [0.505; 0.596] nên có thể kết luận rằng các biến độc lập và biến phụ thuộc trong mô hình có sự tương quan tuyến tính ở mức tin cậy đến 99% (tương ứng mức ý nghĩa 1%) Như vậy, 5 biến độc lập trên đủ điều kiện đưa vào chạy mô hình hồi quy để kiểm định mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm

Bảng 4.13 Tóm tắt kết quả ma trận hệ số tương quan

YD CL TC HI SL CM

** Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed)

Nguồn: Kết quả tổng hợp từ phân tích SPSS của tác giả

Phân tích hồi quy

Tiến hành phân tích hồi quy với 5 biến độc lập bao gồm: (1) Chất lượng eWOM (CL), (2) Độ tin cậy của eWOM (TC), (3) Tính hữu ích của eWOM (HI), (4)

Số lượng eWOM (SL), (5) Chuyên môn người gửi eWOM (CM) và 1 biến độc lập Ý định mua tour du lịch nội địa (YD), áp dụng phương pháp Enter

Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến có dạng như sau:

YD = β 0 + β 1 ∗ CL + β 2 ∗ TC + β 3 ∗ HI + β 4 ∗ SL + β 5 ∗ CM + 𝜀

4.5.1 Kiểm định sự phù hợp của mô hình

Một thước đo để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy tuyến tính là dựa trên hệ số xác định R bình phương (R Squared) Theo Bảng 4.8 cho thấy hệ số 𝑅 2 hiệu chỉnh = 0.657, điều này có nghĩa 5 yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa (CL, TC, HI, SL, CM) ảnh hưởng 65.7% sự biến thiên của Ý định mua tour du lịch nội địa, còn lại 34.3% là do các yếu tố khác ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên

Bảng 4.14 Hệ số xác định mô hình

R bình phương hiệu chỉnh Độ lệch chuẩn của sai số ước lượng

Phép kiểm định F được sử dụng để đánh giá giả thuyết sự phù hợp của mô hình hồi quy Theo kết quả phân tích phương sai ANOVA (Bảng 4.9) cho thấy mô hình hồi quy tuyến tính đã xây dựng là phù hợp với tập dữ liệu hiện có với giá trị F 128.705 và mức ý nghĩa Sig của phép kiểm định F bằng 0.000 < 0.05

Mô hình Tổng bình phương df Trung bình bình phương F Sig

4.5.3 Kiểm định các giả thuyết hồi quy

Bảng 4.16 Hệ số hồi quy giữa các biến

Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá

Hệ số hồi quy chuẩn hoá t Sig

Hệ số Sai số Beta Tolerance VIF

Dựa vào kết quả hồi quy của bảng 4.10, hệ số Sig của 5 biến độc CL, TC, HI,

SL, CM đều có giá trị bằng 0.000 < 0.05, vì vậy kết luận rằng các biến này đều có ý nghĩa với độ tin cậy 95% Có thể hiểu, với độ tin cậy 95% thì các biến độc lập đều có ý nghĩa thống kê hay có sự ảnh hưởng lên biến phụ thuộc YD Bên cạnh đó, các yếu tố gồm Chất lượng eWOM (CL), Độ tin cậy của eWOM (TC), Tính hữu ích của eWOM (HI), Số lượng eWOM (SL) và Chuyên môn người gửi eWOM (CM) có hệ số β dương lần lượt là 0.287, 0.261, 0.166, 0.209, 0.256 cho thấy rằng các yếu tố này có ảnh hưởng tích cực với Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) của khách hàng tại

Kết quả phân tích hồi quy cho thấy phương trình hồi quy đã chuẩn hóa có dạng sau:

YD = 0.287*CL + 0.261*TC + 0.166*HI + 0.209*SL + 0.256 *CM + ε

Trị tuyệt đối hệ số β của từng biến trong mô hình hồi quy thể hiện mức độ ảnh hưởng của các biến độc lập này lên biến Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) Từ phương trình hồi quy chuẩn hóa nhận thấy rằng, nhân tố ảnh hưởng mạnh nhất lên Ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TPHCM là Chất lượng eWOM (CL), với hệ số Beta đã chuẩn hóa là 0.287 Mức độ ảnh hưởng của các nhân tố còn lại giảm dần với hệ số β đã chuẩn hóa lần lượt là Độ tin cậy của eWOM (TC) = 0.261, Chuyên môn người gửi eWOM (CM) = 0.256, Số lượng eWOM (SL) = 0.209 và biến có ảnh hưởng yếu nhất là Tính hữu ích của eWOM (HI) với hệ số β đã chuẩn hóa là 0.166

4.5.2 Dò tìm các vi phạm giả định cần thiết

4.5.2.1 Giả định về phân phối chuẩn phần dư

Hình 4.1 Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram

Hình 4.2 Biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot

Biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa Histogram (Hình 4.1) cho thấy giá trị trung bình Mean = 2.15E-15 tức gần bằng 0 và độ lệch chuẩn Std Dev = 0.992 (gần bằng 1) Bên cạnh đó, theo biểu đồ phần dư chuẩn hóa Normal P-P Plot (Hình 4.2) nhận thấy các các điểm quan sát bám sát vào đường chéo nên phần dư càng có phân phối chuẩn Như vậy, có thể khẳng định rằng phân phối phần dư xấp xỉ chuẩn, giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm

4.5.2.2 Giả định liên hệ tuyến tính

Hình 4.3 Biểu đồ phân tán Scatter Plot của phần dư chuẩn hóa hồi quy

Dựa theo biểu đồ phân tán Scatter Plot (Hình 4.3) giữa các phần dư chuẩn hóa và giá trị dự đoán chuẩn hóa nhận thấy các điểm dữ liệu chủ yếu phân bố tập trung xung quanh đường tung độ bằng 0, vì vậy không có sự vi phạm giả định liên hệ tuyến tính

4.5.2.3 Giả định tự tương quan

Cần chú ý đến giá trị Durbin-Watson (DW) để xem xét hiện tượng chuỗi tương quan bậc nhất Bảng 4.8 cũng cho thấy không xảy ra hiện tượng chuỗi tương quan bậc nhất vì giá trị DW = 1.838 thỏa điều kiện nằm trong khoảng [1.5;2.5] (Yahua Qiao, 2011)

4.5.2.4 Dò tìm đa cộng tuyến

Kết quả ở Bảng 4.10 cho thấy các biến độc lập trong mô hình có hệ số phóng đại phương sai (VIF) < 10, cụ thể là nhỏ hơn 2 và độ chấp nhận của biến (Tolerane) đều lớn hơn 0.4 Vì vậy, có thể kết luận rằng không có hiện tượng đa cộng tuyến xảy ra trong mô hình.

Thảo luận và so sánh với các nghiên cứu trước

Nghiên cứu này nhằm mục đích khám phá các yếu tố cấu thành truyền miệng điện tử ảnh hưởng đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP HCM Sau khi thu thập dữ liệu từ 334 mẫu, dữ liệu được mang đi sàng lọc và phân tích bằng phần mềm SPSS 20.0 với số lượng biến quan sát 22 với 5 yếu tố cho thấy rằng nghiên cứu đã đạt được sự tương thích với giả thuyết ban đầu của tác giả và được xác định với các mức độ ảnh hưởng khác nhau

Sau khi thực hiện phương pháp nghiên cứu định lượng sơ bộ, ta có biến CL5 (Nhìn chung, chất lượng các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa là cao) bị loại khỏi thang đo Chất lượng eWOM; biến HI2 (Các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa chứa đựng nhiều thông tin) bị loại khỏi thang đo Tính hữu ích của eWOM và biến CM4 (Những người cung cấp các nhận xét/đánh giá trực tuyến về tour du lịch nội địa có kinh nghiệm) bị loại khỏi thang đo Chuyên môn người gửi eWOM vì không đạt yêu cầu trong quá trình kiểm định

Giả thuyết H1: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực, có ý nghĩa thống kê giữa Chất lượng eWOM (CL) và Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) với β1 = 0.287 (với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) Vì thế, kết quả của nghiên cứu này có sự tương đồng với nghiên cứu của các nhóm tác giả gồm Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022); Arslan và ctg (2019) Do đó giả thuyết H1 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận

Giả thuyết H2: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực, có ý nghĩa thống kê giữa Độ tin cậy của eWOM (TC) và Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) với β2 = 0.261 (với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) Vì thế, kết quả của nghiên cứu này có sự tương đồng với nghiên cứu của các nhóm tác giả gồm Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022), Arslan và ctg (2019) Do đó giả thuyết H2 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận

Giả thuyết H3: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực, có ý nghĩa thống kê giữa Tính hữu ích của eWOM (HI) và Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) với β3 = 0.166 (với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) Vì thế, kết quả của nghiên cứu này có sự tương đồng với nghiên cứu của các nhóm tác giả gồm Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Nguyễn Phi Long (2022) Do đó giả thuyết H3 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận

Giả thuyết H4: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực, có ý nghĩa thống kê giữa Số lượng eWOM (SL) và Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) với β4 = 0.209 (với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) Vì thế, kết quả của nghiên cứu này có sự tương đồng với nghiên cứu của các nhóm tác giả gồm Balqis và Giri (2023); Nguyễn Mỹ Hạnh (2019); Quan và Thang (2023) Do đó giả thuyết H4 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận

Giả thuyết H5: Kết quả phân tích cho thấy có sự ảnh hưởng tích cực, có ý nghĩa thống kê giữa Chuyên môn người gửi eWOM (CM) và Ý định mua tour du lịch nội địa (YD) với β5 = 0.256 (với mức ý nghĩa 0.000 < 0.05) Vì thế, kết quả của nghiên cứu này có sự tương đồng với nghiên cứu của các nhóm tác giả gồm Nguyễn Mỹ

Hạnh (2019); Quan và Thang (2023); Liu, Jiang và Zhou (2019); Nguyễn Phi Long (2022) Do đó giả thuyết H5 có ý nghĩa thống kê và giả thuyết được chấp nhận

Bảng 4.17 Bảng tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết

Giả thuyết Nội dung Kết quả kiểm định

Chất lượng eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

H2 Độ tin cậy của eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Tính hữu ích của eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Số lượng eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Chuyên môn người gửi eWOM có ảnh hưởng cùng chiều đến (+) ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại TP Hồ Chí Minh

Chương 4 của nghiên cứu tập trung vào phân tích và thống kê kết quả khảo sát bằng cách sử dụng phần mềm SPSS 20.0, phân tích giả thuyết được thực hiện Độ tin cậy của nghiên cứu được kiểm định qua Cronbach’s Alpha Phần phân tích nhân tố khám phá (EFA) được thực hiện cho cả biến độc lập và biến phụ thuộc Nghiên cứu tiếp tục với phân tích tương quan Pearson và phân tích hồi quy Kiểm định hiện tượng đa cộng tuyến được thực hiện để đảm bảo tính chính xác của mô hình hồi quy Cuối cùng, chương này cũng dò tìm các giả định quy phạm.

Tiêu đề	Ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua tour du lịch nội địa của khách hàng tại Thành phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Thị Hồng Nhung
Người hướng dẫn	TS. Bùi Đức Sinh
Trường học	Trường Đại học Ngân hàng TP. Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Quản trị Kinh doanh
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp Đại Học
Năm xuất bản	2024
Thành phố	TP. Hồ Chí Minh

Định dạng
Số trang	113
Dung lượng	5,33 MB