ảnh hưởng của social media marketing đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện xanh sm bike của giới trẻ tại thành phố hồ chí minh

Mục tiêu nghiên cứu - Mục tiêu chung: Nghiên cứu sự tác động của tiếp thị truyền thông mạng xãhội đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM của giới trẻ tại TP.HCM thông qua hai yếu

Mục tiêu nghiên cứu

- Mục tiêu chung: Nghiên cứu sự tác động của tiếp thị truyền thông mạng xã hội đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM của giới trẻ tại TP. HCM thông qua hai yếu tố trung gian: lòng tin, nhận thức thương hiệu cũng như tác động từ mối quan tâm đến môi trường.

+ Xác định và đo lường mức độ các yếu tố thuộc SMM tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ TP HCM

Nghiên cứu này nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố lòng tin, nhận thức thương hiệu và mối quan tâm môi trường lên ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike của giới trẻ TP HCM Bằng việc phân tích dữ liệu thu thập thông qua khảo sát trực tuyến, nghiên cứu này sẽ cung cấp thông tin có giá trị về vai trò của lòng tin, nhận thức thương hiệu và mối quan tâm môi trường trong việc thúc đẩy hành vi sử dụng các dịch vụ xanh trong bối cảnh đô thị.

+ Đề xuất, kiến nghị trên cơ sở kết quả đã phân tích nhằm thúc đẩy ý định sử dụng xe ôm điện của giới trẻ thông qua các hoạt động SMM

Phương pháp nghiên cứu

- Nghiên cứu định tính: nghiên cứu và kế thừa các khái niệm, mô hình, kết luận từ những nghiên cứu trước nhằm mục đích xây dựng cơ sở lý thuyết.

- Nghiên cứu định lượng: xử lý, phân tích các số liệu sơ cấp thu thập được và kiểm định giả thiết bằng kết quả từ phần mềm SmartPLS 3.

Cấu trúc đề tài

Bài nghiên cứu gồm phần mở đầu, nội dung, kết luận, tài liệu tham khảo và phụ lục Riêng phần nội dung gồm 4 chương:

Chương 1 Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Chương 2 Phương pháp nghiên cứu

Chương 3 Kết quả phân tích

Chương 4 Kết luận và đề xuất, kiến nghị

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Các khái niệm liên quan

1.1.1 Truyền thông mạng xã hội

Phương tiện truyền thông xã hội (social media) được hình thành dựa trên công nghệ di động và web, cho phép cá nhân và cộng đồng tương tác với nhau bằng cách chia sẻ, tạo mới, thảo luận và sửa đổi nội dung do chính họ tạo ra (Kietzmann và cộng sự, 2011) Trương Trí Thông và cộng sự (2023) cũng nhận định rằng

“phương tiện truyền thông mạng xã hội là nhóm nhiều ứng dụng hoạt động dựa trên công nghệ web 2.0 và cho phép người dùng tìm kiếm thông tin, chia sẻ ý tưởng, đánh giá hoặc quảng cáo sản phẩm / dịch vụ đến người tiêu dùng bất kể ở khu vực hay thời gian nào” Theo đó, những sản phẩm truyền thông như: tin, bài viết, ảnh, video, thước phim được hình thành và lan truyền rộng rãi trên internet thông qua các diễn đàn, các blog, hội nhóm… (Close, 2012) Các sản phẩm này sẽ được cộng đồng mạng hưởng ứng và phản hồi nên luôn có tính đối thoại, tương tác hai chiều. Tận dụng đặc trưng đó, các doanh nghiệp dễ dàng kết nối, tương tác với khách hàng trực tuyến (Đinh Thị Phương Anh & Nguyễn Trần Hưng, 2022).

Trước tốc độ phát triển chóng mặt của công nghệ cùng sự ra đời ngày càng nhiều các nền tảng mạng xã hội (social network), Đinh Thị Phương Anh & Nguyễn Trần Hưng (2022) đã nhấn mạnh “social media” mang tầng nghĩa rộng hơn, bao gồm cả nền tảng và nội dung, tức là “tất cả các hoạt động tạo ra nội dung thu hút và khuyến khích người dùng tham gia tương tác trên mạng xã hội thông qua phương tiện điện tử” Giữa bối cảnh thương mại điện tử phát triển, các hoạt động này phần lớn nhằm mục đích thực hiện nỗ lực marketing của doanh nghiệp (Đinh Thị Phương Anh & Nguyễn Trần Hưng, 2022), đưa thương hiệu đến gần người tiêu dùng và xây dựng mối quan hệ trực tuyến với khách hàng.

Theo báo cáo Digital 2024 do Meltwater và We are social công bố thường niên (Datareportal, 2024), tại Việt Nam đã có khoảng 72,7 triệu người sử dụng mạng xã hội tính đến 01/2024 Có đến 99,2% người dùng mạng xã hội trên 18 tuổi so với tổng dân số trên 18 tuổi Sự phổ biến này còn được chứng minh qua con số92,7% người dùng internet có sử dụng một ứng dụng mạng xã hội nào đó Tổng quan thống kê mục đích sử dụng mạng xã hội đã cho thấy hoạt động chính của người dùng là kết nối với gia đình và bạn bè (55%), cập nhật tin tức, cuộc sống xung quanh (48,5%) và xem livestream (31,1%) Đặc biệt, tỉ lệ người dùng sử dụng mạng xã hội để xem livestream đã gia tăng đáng kể so với những năm trước đây. Điều này cho thấy tính năng này chỉ mới phát triển mạnh mẽ và được quan tâm nhiều trong khoảng một năm, chủ yếu trong lĩnh vực giải trí và mua sắm Ngoài ra, tìm kiếm sản phẩm / dịch vụ cần mua, tìm kiếm ý tưởng nội dung, kết nối bạn bè mới ngẫu nhiên qua mạng xã hội, chia sẻ quan điểm… cũng là những hoạt động được nhiều người thực hiện.

Hình 1.1 Thống kê mục đích sử dụng social media tại Việt Nam

Báo cáo năm 2024 của Datareportal cho thấy Facebook, Zalo, Tiktok là ba nền tảng được nhiều người dùng Việt Nam kết nối nhất mỗi tháng với tỷ lệ lần lượt là 89,7%, 88,5% và 77,8% Dù Facebook đứng đầu về mức độ phổ biến nhưng Tiktok lại vượt trội về thời lượng sử dụng trung bình hàng tháng là 41 giờ 14 phút, đáng kể hơn Facebook (28 giờ 21 phút), thể hiện người dùng dành nhiều thời gian hơn trên nền tảng này.

Hình 1.2 Thời gian trung bình mỗi tháng người Việt Nam sử dụng social media

1.1.2 Tiếp thị truyền thông mạng xã hội

Tiếp thị truyền thông mạng xã hội hay “social media marketing” là hình thức thực hiện các hoạt động tiếp thị trên mạng internet thông qua việc sử dụng phương tiện truyền thông mạng xã hội (thường kết hợp với nhiều kênh truyền thông khác) nhằm đạt được các mục tiêu của tổ chức (Felix và cộng sự, 2017) Rất nhiều nghiên cứu trước đây kết luận rằng tiếp thị mạng xã hội mang đến nhiều giá trị khác nhau cho doanh nghiệp, cũng đồng nghĩa với việc đạt được mục đích chiến lược SMM: tăng độ nhận diện thương hiệu (Ashley & Tuten, 2015), tạo dựng mối quan hệ và trò chuyện với khách hàng (Gensler và cộng sự, 2013), tạo điều kiện cho giao tiếp truyền miệng (Li & Wu, 2018; Anastasiei và cộng sự, 2023), tăng lượt truy cập website hoặc các nền tảng trực tuyến khác (Dolega & Branagan, 2021), nâng cao ý định mua (Almohaimmeed, 2019), tăng doanh số bán hàng (Dolega & Branagan, 2021; Pongwe & Churk, 2024), giảm chi phí tiếp thị trực tiếp (Kirtiş & Karahan, 2011)… Chính vì thế, hầu hết các doanh nghiệp tại Việt Nam nói riêng và trên toàn thế giới, dù với quy mô lớn hay nhỏ, đều sử dụng ít nhất một nền tảng mạng xã hội (Trương Trí Thông và cộng sự, 2023) nhằm phục vụ mục đích quảng bá thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ.

Mô tả về các khía cạnh của hoạt động tiếp thị mạng xã hội, nhiều tác giả đề xuất một số yếu tố như: tính giải trí, sự tương tác, hợp xu hướng, tùy chỉnh và truyền miệng trực tuyến (Kim & Ko, 2010), nhận thức rủi ro (Sano, 2014) Mô hình năm khía cạnh của Kim & Ko (2010) được kế thừa và sử dụng phổ biến hơn trong các chủ đề nghiên cứu Cụ thể, công cụ tiếp thị trực tuyến qua mạng xã hội gây hấp dẫn với người dùng hơn các loại hình quảng bá như tờ rơi, biển billboard… Bởi nó mang lại những nội dung thú vị miễn phí, phù hợp xu hướng mới nhất và dễ tìm kiếm trên mạng xã hội bằng từ khóa, hashtag (Wibowo và cộng sự, 2021) Đồng thời, các nội dung này còn tạo điều kiện tương tác giữa người dùng với nhau qua nhiều hình thức chữ viết, hình ảnh, đoạn phim, bản ghi âm… Trong đó, thông tin truyền miệng điện tử (eWOM) là một yếu tố quan trọng đã từng được nghiên cứu nhiều trong lĩnh vực thương mại điện tử như một biến độc lập Theo Sano (2014), eWOM đóng vai trò thiết yếu trong việc giúp khách hàng thu được nhiều thông tin hơn về sản phẩm / dịch vụ, từ đó tăng nhận thức thương hiệu.

"Xe ôm công nghệ" là dịch vụ gọi xe máy online, kết nối tài xế và hành khách, hiển thị thông tin tuyến đường, chi phí, tài xế, xe máy trực tiếp trên ứng dụng Ứng dụng định vị GPS kết nối hai bên nhanh chóng, cho phép theo dõi vị trí để đón khách dễ dàng, tiết kiệm thời gian Giá cước minh bạch dựa trên quãng đường, thời gian đặt xe, có nhiều lựa chọn thanh toán thuận tiện như tiền mặt hoặc trực tuyến.

Tại Việt Nam, có rất nhiều ứng dụng gọi xe ôm công nghệ, mở đầu là ông lớn Grab vào quý I/2014, sau đó phát triển hơn với Uber (Cafef, 2023) Chỉ vài năm sau, các ứng dụng gọi xe đã trở thành một phần không thể thiếu với người dân Việt Nam, đặc biệt với đối tượng giới trẻ tại các thành phố lớn Hiện nay, dẫn đầu thị trường gọi xe hai bánh vẫn là Grab (chiếm khoảng 60%), theo sau là Gojek, Be (Q&Me, 2021) Bước sang 2023, dưới nhận thức và sự thúc đẩy chuyển đổi năng lượng bền vững, GSM bước chân vào thị trường gọi xe công nghệ với phương tiện vận chuyển hoàn toàn mới - xe máy điện Vinfast Được xem là cái tên tiên phong trong xu hướng “di chuyển xanh”, GSM cho ra mắt dịch vụ gọi xe điện qua ứng dụng Xanh SM tại từng tỉnh thành Việt Nam Từ đó, một khái niệm mới được hình thành và truyền miệng nhau qua nhiều kênh truyền thông - “xe ôm điện”.

1.1.4 Dịch vụ xe ôm điện Xanh SM Bike

Xanh SM (hay GSM) là một công ty cho thuê phương tiện giao thông xanh đa nền tảng của Việt Nam, thành lập vào ngày 06/03/2023 và hoạt động đầu tiên tại

Hà Nội với hai hình thức chính: dịch vụ đặt taxi điện và cho thuê ô tô, xe máy điện Vinfast (Xanh SM, 2024) Xanh SM nhanh chóng thu hút sự quan tâm của đông đảo người dùng với “trải nghiệm hệ thống xe điện hoàn toàn mới: không ồn, không mùi, không khói bụi, không ảnh hưởng sức khỏe” (Báo Dân trí, 2023) Ngày 14/08/2023, xe ôm điện Xanh SM Bike chính thức ra mắt tại Hà Nội, tiếp nối sự thành công của dịch vụ taxi điện trước đó Hơn một tháng sau, 09/2023, Thành phố Hồ Chí Minh là điểm đến thứ hai của Xanh SM Bike, mang một bước tiến lớn trong việc thúc đẩy chuyển đổi phương tiện di chuyển xanh (Xanh SM, 2023) Đến nay, sau hơn một năm ra mắt, Xanh SM đã phủ sóng hơn 30 tỉnh thành Việt Nam, trong đó dịch vụ xe ôm điện đã lăn bánh qua 7 tỉnh thành.

Theo công bố của hãng nghiên cứu thị trường Mordor Intelligence do BáoGiao thông (2024) đưa tin, chỉ sau vài tháng ra mắt, Xanh SM đã vượt mặt BeGroup, trở thành cái tên thứ hai trong bảng xếp hạng thị phần xe công nghệ tại ViệtNam Ngay từ những tháng đầu tiên ra mắt người dùng, Xanh SM đã nhận về rất nhiều lượt thảo luận trên các nền tảng trực tuyến Kết quả báo cáo của Kompa (2023) về sự quan tâm của người dùng trực tuyến về Xanh SM cho thấy “từ 01/08 đến 01/10 đã có 41.010 thảo luận đề cập đến Xanh SM Bike trên khắp các nền tảng mạng xã hội và trang tin tức, thu được hơn 175.000 lượt tương tác” Trong đó, Tiktok và Facebook là hai trang mạng xã hội lý tưởng cho các cuộc thảo luận với tỉ lệ lần lượt là 52,79% và 42,45% (Hình 1.3) Hai nền tảng này tập trung khá nhiều khách hàng tiềm năng ở độ tuổi gen Z, gen Y cùng khả năng lan tỏa thông tin nhanh chóng Đây chính là tín hiệu tích cực cho chiến lược tiếp thị “phủ xanh” mạng xã hội của Xanh SM Bike. dịch vụ xe ôm điện của Xanh SM gồm: cước phí chuyến đi (27,04%), so sánh với hãng xe ôm công nghệ khác (24,62%) và chất lượng dịch vụ (12,78%) Số liệu thống kê từ Hình 1.4 cho thấy ngoài ấn tượng khác biệt bởi hệ thống xe điện thân thiện môi trường, giá cả và chất lượng dịch vụ vẫn là những nội dung được người dùng tích cực quan tâm Các con số này khẳng định đâu là vấn đề Xanh SM Bike nên nhấn mạnh để giáo dục người tiêu dùng Việt, xây dựng nền tảng nhận thức mạnh mẽ về dịch vụ xe ôm điện, chuyển đổi phương tiện di chuyển xanh.

Hình 1.4 Chủ đề thảo luận trực tuyến Xanh SM (01/08 - 01/10/2023)

1.1.5 Ý định sử dụng Ý định sử dụng hay ý định mua hàng chính là mong muốn của khách hàng để sở hữu một sản phẩm cụ thể hoặc trải nghiệm dịch vụ của một thương hiệu nhất định (Maria và cộng sự, 2019) trong tương lai Người dùng sẽ thể hiện khả năng, sự sẵn sàng hoặc một kế hoạch sử dụng dịch vụ / sản phẩm cụ thể (Nawaz & Kaldeen, 2020) Mô hình ý định sử dụng của Engel và cộng sự (1995) qua nhiều năm vẫn được công nhận và sử dụng đã mô tả năm giai đoạn mua hàng, gồm: xác định nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá sản phẩm / dịch vụ thay thế, ra quyết định và hành vi sau mua hàng Trong đó, ý định sử dụng được xem là yếu tố dự doán chính cho hành vi mua hàng thực tế (Montano & Kasprzyk, 2015), là quá trình chuyển tiếp giữa việc đánh giá các lựa chọn thay thế đến quyết định mua (Putri, 2016) Putri (2016) đã tổng hợp bốn chỉ số xác định ý định sử dụng dịch vụ là “transactional”,

Các nhà nghiên cứu Nawaz & Kaldeen (2020) đã giải thích các chỉ số về hành vi mua hàng như sau:- Giao dịch (transactional): Có xu hướng mua hàng hóa/dịch vụ được cung cấp.- Giới thiệu (refractive): Có xu hướng giới thiệu sản phẩm/dịch vụ tới người khác.- Ưu tiên (preferential): Thường xuyên lựa chọn, yêu thích một thương hiệu so với các sản phẩm/dịch vụ khác.- Thăm dò (explorative): Có nhu cầu tìm kiếm thông tin về sản phẩm/dịch vụ mà họ quan tâm.

Lược khảo các nghiên cứu trước

Với mục đích khám phá tác động của tiếp thị mạng xã hội, truyền miệng trực tuyến, hiệu quả quảng cáo đến nhận thức thương hiệu và mối ảnh hưởng đến ý định sử dụng (Hình 1.5), Maria và cộng sự (2019) tiến hành phân tích dữ liệu thu thập từ

50 người dùng Gojek tại Samarinda bằng phần mềm SPSS Số liệu nghiên cứu kết luận tiếp thị truyền thông xã hội và quảng cáo có tác động trực tiếp, tích cực, đáng kể đến việc xây dựng nhận thức về Gojek Trong khi đó, hiệu quả quảng cáo và nhận thức thương hiệu lại tác động trực tiếp đáng kể đến ý định sử dụng dịch vụ di trên các kênh tuyền thông khác nhau cũng cần sáng tạo hơn và nâng cao tần suất quảng cáo nhằm tác động đến ý định sử dụng.

Hình 1.5 Nghiên cứu ảnh hưởng SMM, eWOM và hiệu quả quảng cáo đến nhận thức thương hiệu và ý định sử dụng

Nguồn: Maria và cộng sự (2019)

Dülek & Aydın (2020) đã phát hành nghiên cứu tác động của tiếp thị truyền thông xã hội đến lòng trung thành thương hiệu, eWOM và ý định mua hàng, cùng ảnh hưởng của lòng trung thành và eWOM đến ý định sử dụng theo Hình 1.6 Bài nghiên cứu tìm kiếm dữ liệu từ 375 sinh viên đại học có theo dõi các thương hiệu trên mạng xã hội và phân tích bằng mô hình cấu trúc tuyến tính Tổng kết bài nghiên cứu, nhóm tác giả khẳng định tiếp thị truyền thông xã hội có tác động tích cực đến lòng trung thành thương hiệu và eWOM nhưng không có tác động trực tiếp đến ý định mua hàng Tuy nhiên, SMM lại có tác động gián tiếp giúp nâng cao ý định mua thông qua trung gian lòng trung thành Lòng trung thành có tác động tích cực đến ý định mua hàng trong khi eWOM không có tác động tích cực đến ý định mua hàng như trong nhiều nghiên cứu trước Theo hai tác giả, mối quan hệ tích cực giữa tiếp thị truyền thông mạng xã hội với truyền miệng điện tử và lòng trung thành đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong nhiều chiến lược truyền thông, tiếp thị của thương hiệu.

Hình 1.6 Nghiên cứu tác động của SMM đến lòng trung thành, thông tin truyền miệng điện tử và ý định sử dụng

Năm 2020, nhận thấy các chiến lược marketing và quảng cáo của nhiều thương hiệu đều tập trung chủ yếu vào các kênh mạng xã hội, Trương Đình Quốc Bảo và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến giá trị quảng cáo mạng xã hội Mô hình đề xuất của nhóm tác giả được thể hiện trong Hình 1.7. Nhóm tác giả lựa chọn khảo sát 602 người về hoạt động quảng cáo của hai thương hiệu Grab và Now qua ba nền tảng chính: Facebook, Youtube và Instagram Qua quá trình phân tích mô hình PLS-SEM, nhóm tác giả kết luận tính xu hướng, tính tin cậy, tính giải trí và tính cá nhân hóa có tác động tích cực đến giá trị quảng cáo mạng xã hội của hai thương hiệu nêu trênĐặc biệt, tính xu hướng là nhân tố mới được chính nhóm tác giả đề xuất đưa vào mô hình và cũng là yếu tố ảnh hưởng mạnh mẽ nhất đến biến phụ thuộc Từ kết quả khám phá được nhóm tác giả đưa ra một số đề xuất về chiến lược xây dựng nội dung quảng cáo qua mạng xã hội Đồng thời,chứng minh bằng các ví dụ thực tiễn đã thành công trong quá khứ của hai thương hiệu Grab & Now.

Hình 1.7 Nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị quảng cáo MXH của hai thương hiệu: Now & Grab tại Việt Nam

Nguồn: Trương Đình Quốc Bảo, Nguyễn Hồ Phương Quỳnh

Nghiên cứu của Ardy Wibowo, Shih-Chih Chen, Uraiporn Wiangin, Yin Ma và Athapol Ruangkajanases (2021) đã khảo sát 413 người và sử dụng SmartPLS 3 để phân tích dữ liệu định lượng Kết quả cho thấy tiếp thị trên mạng xã hội và trải nghiệm của khách hàng có tác động đáng kể đến chất lượng mối quan hệ khách hàng, dẫn đến hành vi mua hàng tích cực, bao gồm cả ý định mua hàng (Hình 1.8) Về yếu tố "hoạt động tiếp thị trên mạng xã hội", nhóm tác giả đã sử dụng năm khía cạnh của Kim & Ko (2010): "giải trí", "tương tác",

“trendiness”, “customization” và “word-of-mouth” Từ đó, tiến hành phân tích và đưa ra kiến nghị về các chiến lược nội dung quảng bá trên mạng xã hội Nội dung tiếp thị phải thú vị, có tính tương tác hai chiều giữa doanh nghiệp và khách hàng, dựa trên xu hướng mới nhất mà vẫn dễ hiểu, tạo động cơ để người xem chia sẻ đến nơi khác Đạt được những yếu tố trên, hoạt động tiếp thị qua mạng xã hội sẽ giúp cải thiện thái độ của khách hàng, nâng cao mối quan hệ với khách hàng và thúc đẩy ý định mua hàng.

Hình 1.8 Nghiên cứu vai trò của SMM và trải nghiệm khách hàng đến hành vi mua

Nguồn: Wibowo và cộng sự (2021)

Nghiên cứu của Bismoaziiz, Usep Suhud & Saparuddin (2021) đã khám phá tác động của tiếp thị trên mạng xã hội, truyền miệng điện tử (eWOM) và mức độ tương tác lên lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu Grab tại Indonesia Mô hình nghiên cứu của họ bao gồm năm mối quan hệ giữa bốn biến (Hình 1.9) Phương pháp định lượng đã được sử dụng để phân tích mô hình phương trình cấu trúc (SEM) với 300 người tham gia khảo sát Kết quả cho thấy "tiếp thị trên mạng xã hội" có ảnh hưởng tích cực đáng kể đến lòng trung thành Các yếu tố thành phần của biến này, bao gồm cảm giác thoải mái, chia sẻ quan điểm, cập nhật thông tin và tính phù hợp của thông tin, đều ảnh hưởng đến mức độ tương tác và gắn bó của khách hàng.

“eWOM” được nhóm tác giả kết luận có tác động đến lòng trung thành nhưng không quá lớn.

Hình 1.9 Nghiên cứu tác động của SMM, eWOM và sự tương tác đến lòng trung thành khách hàng đối với hãng xe ôm Grab tại Indonesia

Nguồn: Bismoaziiz, Usep Suhud & Saparuddin (2021)

Nghiên cứu của Massoud Moslehpour, Taufiq Ismail, Bey Purba & Wing- Keung Wong (2021) đã xem xét mối quan hệ giữa “social media marketing” và

“purchase intention” qua hai biến trung gian “trust”, “brand image” Việc thu thập dữ liệu cho nghiên cứu được thực hiện bằng khảo sát 350 người đã từng sử dụng GO-JEK tại Indonesia Các phương pháp định lượng EFA, CFA, SEM và bootstrapping cũng được sử dụng để phân tích dữ liệu Kết quả thu được “social media marketing”, “trust” và “brand image” ảnh hưởng đáng kể đến “purchase intention” của người tiêu dùng Trong đó, có năm khía cạnh về SMM được chỉ ra và các khám phá cho thấy hai yếu tố - “entertainment” và “word of mouth” - mang lại tác động trực tiếp đáng kể nhất đến ý định mua hàng Dựa trên những kết luận sau nghiên cứu, nhóm tác giả đề xuất một số hướng đi thiết thực cho GO-JEK về tiếp thị trên mạng xã hội, cũng như nâng cao hình ảnh thương hiệu và niềm tin khách hàng.

Hình 1.10 Nghiên cứu ảnh hưởng của hoạt động SMM đến ý định mua hàng: Gojek tại Indonesia

Nguồn: Moslehpour và cộng sự (2021)

Nghiên cứu của Aileen và cộng sự (2021) gồm ba biến độc lập: tiếp thị mạng xã hội, truyền miệng, hiệu quả quảng cáo và hai biến phụ thuộc: nhận thức thương hiệu, ý định mua hàng Đối tượng khảo sát lấy mẫu cho nghiên cứu này là những khách hàng đã sử dụng Grab tại Tangerang Phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên Convenience Sampling dùng để chọn ra 100 phiếu trả lời thích hợp Kết quả phân tích SPSS, kiểm định giả thuyết và phân tích hồi quy tuyến tính bội cho thấy “social media marketing” và “word of mouth” tác động không đáng kể đến nhận thức thương hiệu, “effectiveness of advertising” có tác động tích cực đến nhận thức thương hiệu Đồng thời, tiếp thị mạng xã hội và hiệu quả quảng cáo có tác động tích cực đến ý định mua hàng, trong khi truyền miệng ảnh hưởng không đáng kể đến ý định mua hàng Tương tự, nhận thức thương hiệu được kết luận có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng.

Hình 1.11 Nghiên cứu ảnh hưởng của tiếp thị mạng xã hội, truyền miệng điện tử, hiệu quả quảng cáo đến nhận thức thương hiệu và ý định sử dụng hãng xe ôm Grab tại Tangerang

Nghiên cứu của Ngọc Duy (2022) xác định năm thành phần của SMM ảnh hưởng đến lòng trung thành khách hàng: tương tác, thông tin, truyền miệng, cá nhân hóa và nội dung xu hướng Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến thái độ và cảm nhận của khách hàng về doanh nghiệp, dẫn đến hành vi trung thành và tái sử dụng dịch vụ Do đó, các doanh nghiệp cần tập trung vào việc xây dựng giá trị thương hiệu trực tuyến, nâng cao chất lượng chăm sóc khách hàng trực tuyến và xây dựng hệ thống nhận diện thương hiệu chính xác để gia tăng lòng trung thành và thu hút khách hàng tiềm năng.

Hình 1.12 Nghiên cứu ảnh hưởng của SMMA đến lòng trung thành khách hàng

Nguồn: Phan Thị Duyên, Lê Chí Công & Nguyễn Ngọc Duy (2022)

Giữa bối cảnh tiếp thị số “bùng nổ”, mạng xã hội được sử dụng để thực hiện hoạt động xây dựng thương hiệu, kéo truy cập website, nâng cao quan hệ khách hàng…; từ đó, mang lại hiệu quả đáng kể trong việc gia tăng ý định mua hàng Đó cũng là lý do Izzati và cộng sự (2023) thực hiện nghiên cứu tác động của tiếp thị truyền thông xã hội đến ý định dùng dịch vụ Grab tại Indonesia Nhóm tác giả đã kiểm tra và phân tích ba biến: tính giải trí (ENT), sự tương tác (INT) và sự tuỳ chỉnh (CUST) trên mạng xã hội của Grab, đặc biệt là kênh Instagram Đây là nghiên cứu định lượng lấy 146 mẫu từ dữ liệu sơ cấp thu thập qua bảng khảo sát những người đã và đang sử dụng Grab Kiểm định sơ bộ được thực hiện để kết luận các biến là đáng tin cậy, sau đó, dữ liệu tiếp tục được phân tích hồi quy, kiểm định F, t- test Kết quả nghiên cứu chỉ ra ENT, INT và CUST đồng thời có ảnh hưởng tích cực một phần đến ý định mua hàng với tỉ lệ 51,6%; trong khi 48,4% còn lại được giải thích ảnh hưởng bởi biến khác chưa nghiên cứu.

Hình 1.13 Nghiên cứu ảnh hưởng của tiếp thị truyền thông mạng xã hội đến ý định sử dụng ứng dụng Grab của người dùng Indonesia

Nguồn: Izzati và cộng sự (2023)

Giả thiết và mô hình nghiên cứu đề xuất

Nghiên cứu về những đặc trưng tiếp thị mạng xã hội ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, Kim & Ko (2010) đã chỉ ra năm yếu tố chính có tác động:entertainment, customization, interaction, word of mouth, trendiness Nhiều nghiên cứu sau này cũng kế thừa, phân tích và kết luận năm yếu tố trên có ảnh hưởng đến nhận thức thương hiệu, thái độ người dùng, lòng trung thành hoặc ý định mua hàng(Izzati và cộng sự, 2023; Moslehpour và cộng sự, 2021; Wibowo và cộng sự, 2020). yếu tố chung - “nội dung tiếp thị” Như vậy, bài nghiên cứu đề xuất ba yếu tố chính của SMM ảnh hưởng đến lòng tin và nhận thức thương hiệu của giới trẻ đối với hãng xe ôm điện Xanh SM: nội dung tiếp thị, sự tương tác, thông tin truyền miệng.

Về tác động trực tiếp của social media marketing đến niềm tin của khách hàng, Moslehpour và cộng sự (2021) đã kết luận tiếp thị mạng xã hội, đặc biệt là hai khía cạnh “tương tác”, “tùy chỉnh” có tác động đáng kể đến lòng tin người dùng với Gojek Giao tiếp hiệu quả với khách hàng qua mạng xã hội sẽ giúp tăng niềm tin với thương hiệu (Moslehpour và cộng sự, 2018) Hay càng nhiều đánh giá, phản hồi và xếp hạng tích cực từ người dùng cũng góp phần tạo nên niềm tin lớn hơn (Utz và cộng sự, 2009) Đồng thời, theo Jung & Kim (2016), yếu tố truyền miệng trên mạng xã hội có tác động rất lớn đến lòng tin khách hàng Áp dụng cho nghiên cứu về Xanh SM, tác giả hình thành giả thiết:

H1 Tiếp thị truyền thông mạng xã hội có ảnh hưởng đến lòng tin của giới trẻ đối với Xanh SM

Nhiều nghiên cứu trước đây đã chỉ ra mối liên hệ tích cực giữa hoạt động tiếp thị trên mạng xã hội và mức độ nhận diện thương hiệu Điều này là do đặc tính dễ dàng chia sẻ nội dung giữa người dùng với nhau, cho phép thông điệp tiếp thị tiếp cận được lượng lớn khán giả (Hutter et al., 2013; Bilgin, 2018; Seo

& Park, 2018) Điều này đồng nghĩa các hoạt động tiếp thị truyền thông xã hội được thực hiện càng thường xuyên thì mức độ nhận thức về thương hiệu sẽ càng cao (Ardiansyah & Sarwoko, 2020) Áp dụng vào bài nghiên cứu này, tác giả đưa ra giả thiết:

H2 Tiếp thị truyền thông mạng xã hội có ảnh hưởng đến nhận thức thương hiệu của giới trẻ đối với Xanh SM

Nghiên cứu của Moslehpour và cộng sự (2021) suy ra rằng niềm tin của người tiêu dùng vào một thương hiệu càng lớn thì ý định sử dụng sản phẩm / dịch vụ đó càng lớn Trước đó, các nghiên cứu của Asokan & Saravanan (2017), Manzoor và cộng sự (2020) cũng khẳng định lòng tin là một chìa khóa quan trọng để xây dựng mối quan hệ khách hàng, từ đó gia tăng mức độ quan tâm, ý định lựa chọn thương hiệu Tương tự, Joko & Ariyanti (2017) cũng cho thấy trong lĩnh vực thương mại điện tử, niềm tin trực tuyến càng lớn sẽ tạo ra nhiều ý định mua sắm hơn cho người tiêu dùng tại Indonesia Trên cơ sở đó, tác giả đưa ra giả thiết:

H3 Lòng tin có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM

“Brand awareness” là một thuật ngữ chỉ mức độ người tiêu dùng nhận ra một thương hiệu thuộc lĩnh vực nào đó Thông qua nhận biết thương hiệu, người dùng có thể có những nhận thức tích cực về đặc trưng dịch vụ / sản phẩm so với đối thủ cạnh tranh Một số nghiên cứu từng tập trung đo lường tác động của nhận thức thương hiệu cho thấy có mối quan hệ tích cực giữa nhận thức thương hiệu và ý định mua hàng (Mai Ngoc Khuong & Vu Ngoc Bich Tram, 2015; Omoruyi & Chinomona, 2019; Aileen và cộng sự, 2021) Các nghiên cứu trên cũng cho rằng việc nâng cao mức độ nhận biết thương hiệu sẽ nâng cao khả năng cân nhắc thương hiệu khi đưa ra quyết định mua hàng Do đó, giả thiết sau được hình thành:

H4 Nhận thức thương hiệu có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM

Kết quả nghiên cứu của Aji và cộng sự (2020) xác nhận rằng hoạt động tiếp thị truyền thông xã hội góp phần quan trọng trong việc thúc đẩy ý định mua hàng của người tiêu dùng Những nghiên cứu của Moslehpour và cộng sự (2021), Aileen và cộng sự (2021) và Izzati và cộng sự (2023) cũng củng cố kết luận này trong lĩnh vực xe ôm công nghệ Do đó, bài nghiên cứu này đưa ra giả thiết rằng tiếp thị truyền thông xã hội có mối quan hệ tích cực với ý định mua hàng trong bối cảnh nghiên cứu.

H5 Tiếp thị truyền thông mạng xã hội có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM

Thể hiện cho mối quan tâm môi trường, Adnan và cộng sự (2017) cho rằng việc một cá nhân chuyển từ hành vi hiện tại sang hành vi thân thiện với môi trường hơn là một dấu hiệu quan trọng Một nghiên cứu khác của Cui và cộng sự (2021) cũng khẳng định những cá nhân có mối quan tâm cao về môi trường có xu hướng thực hiện các biện pháp thích hợp để bảo vệ môi trường: mua sản phẩm an toàn môi trường (Hoàng Trọng Hùng và cộng sự, 2018; Wijekoon & Sabri, 2021), tái chế độ của người tiêu dùng đối với việc sử dụng xe điện cũng tích cực hơn khi được tác động bởi những lo ngại về môi trường (Adnan và cộng sự, 2017) Rất nhiều nghiên cứu khác nhau đã kết luận mức độ quan tâm cao đến môi trường có tác động tích cực đến động lực sử dụng xe điện của người dùng (Cui và cộng sự, 2021; Trần Thu Thảo & Trần Khánh Linh, 2021; Sang & Bekhet, 2015; Shalender & Shamar, 2021).

Vì vậy, tác giả đưa ra giả thiết cuối cùng:

H6 Mối quan tâm môi trường có ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM

1.3.2 Định nghĩa các yếu tố

Nội dung tiếp thị (content)là một thuật ngữ khá phổ biến trong lĩnh vực tiếp thị truyền thông và được hiểu đơn giản là “toàn bộ những gì mà doanh nghiệp truyền tải đến khách hàng, từ nội dung quảng cáo trên mạng xã hội đến các bài viết trên website” (MarketingTrips, 2022) Tuy nhiên, hiện nay vẫn chưa có một khái niệm thống nhất nào về thuật ngữ này Một bài báo của Lee Odden trên TopRank Marketing (2013) đã tổng hợp nhiều định nghĩa “nội dung” khác nhau từ các chuyên gia tiếp thị kỹ thuật số Trong đó, Heidi Cohen cho rằng nội dung là những thông tin hữu ích, chất lượng cao, qua đó truyền tải một câu chuyện với mục tiêu khơi gợi cảm xúc hoặc thu hút tương tác Nội dung có thể được truyền tải qua nhiều định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, đoạn phim, âm thanh… Định nghĩa của Courtney Ramirez nhấn mạnh nội dung bao gồm văn bản, hình ảnh, video, bản trình bày… - tất cả những gì thương hiệu xuất bản và đăng tải trên blog, trang web, tài khoản mạng xã hội Hoặc theo một cách hiểu từ Brian Massey, nội dung là “thông tin (có thể là văn bản, thước phim, âm thanh, hình ảnh…) có mục đích (giáo dục, giải trí, thu hút quan tâm, thuyết phục chuyển đổi hành động) dành cho đối tượng mục tiêu (khách hàng tiềm năng và khách hàng hiện tại)” Khi được sử dụng cho mục đích tiếp thị, các nội dung được tạo ra phải kết hợp thương hiệu của doanh nghiệp, tránh quảng cáo quá nhiều và nên thêm vào lời kêu gọi hành động (TopRank Marketing, 2013).

Trong nghiên cứu này, tác giả chỉ xét đến nội dung tiếp thị mạng xã hội, tức là tất cả những định dạng nội dung được sản xuất và truyền tải trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Instagram, TikTok, Youtube… Nội dung là một yếu tố vô cùng quan trọng trong quá trình tiếp thị truyền thông mạng xã hội nói riêng và tiếp thị kỹ thuật số nói chung Theo các chuyên gia tiếp thị nội dung, nội dung có giá trị, hữu ích và thú vị trên các nền tảng truyền thông xã hội có thể tạo dựng niềm tin với đối tượng khán giả mục tiêu và tăng khả năng tương tác, chuyển đổi mua hàng của họ (Localo, 2024) Trong ngành dịch vụ du lịch, Chen và cộng sự (2014) từng chỉ ra nội dung truyền thông mới lạ, dễ hiểu và thu hút có ảnh hưởng đến ý định hành vi của khách hàng Cụ thể, thông tin hữu ích, chính xác, đầy đủ, đáng tin cậy, kịp thời, phong phú và nhất quán (Chen và cộng sự, 2014) về các đặc tính dịch vụ giúp người dùng đánh giá được chất lượng dịch vụ, uy tín thương hiệu.

Tương tác trong tiếp thị là sự kết nối hai chiều giữa doanh nghiệp và khách hàng hoặc đối tượng mục tiêu Người dùng thể hiện tương tác thông qua các hành động như bày tỏ cảm xúc, bình luận, chia sẻ nội dung tiếp thị Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng tương tác với trang Facebook tác động tích cực đến nhận thức thương hiệu, truyền miệng trực tuyến và ý định mua hàng Giao tiếp thông qua tin nhắn, bình luận giúp doanh nghiệp xây dựng lòng tin với người dùng, dẫn đến hiệu quả chuyển đổi cao.

Thông tin truyền miệng điện tử (electronic word of mouth) được Jalilvand &Samiei (2012) định nghĩa là những tuyên bố có thể tiêu cực hoặc tích cực do khách hàng tiềm năng hoặc người dùng trước nhận xét về thương hiệu Các thông tin này thường liên quan đến trải nghiệm sử dụng, ý kiến cá nhân được lan truyền rộng rãi dưới dạng chữ viết trên mạng xã hội (Bismoaziiz và cộng sự, 2021) Các doanh nghiệp có thể tận dụng mức độ lan truyền và tính khách quan của eWOM như một công cụ tiếp thị cho thương hiệu của mình Tuy nhiên, việc này vẫn cần có những đang cung cấp (Utami, 2015); hoặc, sự tin tưởng về việc doanh nghiệp sẽ thực hiện đúng những cam kết Thực tế, để gây dựng được lòng tin khách hàng, các thương hiệu cần trải qua một quá trình lâu dài chứng minh và gắn bó với khách hàng (Utami, 2015; Sarwar và cộng sự, 2012) Trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu, lòng tin thường xuyên xuất hiện giữa mối quan hệ tác động đến sự hài lòng khách hàng, lòng trung thành hoặc giữ chân người dùng Trong đó, lòng tin là nền tảng thích hợp nhất cho các hành vi mua hàng về sau (Alharthey, 2019) và cho việc duy trì mối quan hệ lâu dài (Akbar & Parvez, 2009).

Nhận thức thương hiệu (brand awareness) đề cập đến mức độ nhận biết của khách hàng và khách hàng tiềm năng về doanh nghiệp và các sản phẩm / dịch vụ doanh nghiệp đang cung cấp (Gustafson & Chabot, 2007) Các doanh nghiệp luôn không ngừng nỗ lực hoạt động quảng bá nhằm nâng cao độ nhận diện thương hiệu với khách hàng, bởi mức độ nhận diện cao sẽ là một lợi thế quan trọng giúp “phân biệt sản phẩm của bạn với đối thủ cạnh tranh khác” (Gustafson & Chabot, 2007).

Cụ thể, những ý nghĩ đầu tiên về thương hiệu của người dùng trong nhiều tình huống khác nhau có thể là “tên, ký hiệu, biểu tượng hoặc màu sắc, phong cách hoặc sự kết hợp tất cả nhằm xác định sản phẩm / dịch vụ của một hoặc một nhóm người bán và phân biệt chúng với sản phẩm / dịch vụ của đối thủ cạnh tranh” Kotler (1997).

Mối quan tâm môi trường phản ánh nhận thức của cộng đồng về các vấn đề ô nhiễm môi trường và mối lo ngại về tác động của chúng đến sức khỏe con người Những hoạt động khai thác tài nguyên quá mức, dân số tăng nhanh, công nghiệp hóa và đô thị hóa đã gây ra nhiều mối đe dọa nghiêm trọng đối với môi trường Mức độ lo lắng của cá nhân tỉ lệ thuận với mức độ nghiêm trọng của các nguy cơ này, đồng thời thúc đẩy các hành động giải quyết vấn đề môi trường Những hành động này bao gồm việc sử dụng sản phẩm xanh và dịch vụ xanh, góp phần giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

1.3.3 Mô hình nghiên cứu đề xuất

Quy trình nghiên cứu

Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu

Quy trình thực hiện nghiên cứu gồm 9 bước chính:

Bước 1 Xác định đề tài, mục tiêu, đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Bước 2 Tìm kiếm, lược khảo các công trình nghiên cứu trước

Bước 3 Hình thành cơ sở lý thuyết, giả thiết và mô hình đề xuất

Bước 4 Xây dựng thang đo sơ bộ từ các quan sát của nghiên cứu lược khảo

Bước 5 Trao đổi, thảo luận để điều chỉnh mô hình và thang đo chính thức

Bước 6 Khảo sát trực tuyến, thu thập dữ liệu

Bước 7 Sàng lọc, xử lý và phân tích dữ liệu thu được

Bước 8 Đọc kết quả phân tích từ Excel, SmartPLS, kiểm định giả thiết

Bước 9 Viết báo cáo kết quả nghiên cứu, đề xuất kiến nghị Để bắt đầu quá trình thực hiện bài nghiên cứu, tác giả xác định lĩnh vực quan tâm có liên quan đến ngành học thương mại điện tử: xe ôm công nghệ Sau khi tìm kiếm, lược khảo từ các đề tài nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước cũng như được giảng viên định hướng dựa trên tình trạng thực tế thị trường xe công nghệ tại Việt Nam, tác giả lựa chọn đề tài nghiên cứu này Tại bước đầu tiên, tác giả xác định điểm mới của đề tài: mối quan hệ giữa tiếp thị xã hội và ý định sử dụng dịch vụ gọi xe máy điện Xanh SM, từ đó, đóng góp được những cơ sở cho nghiên cứu sau này và doanh nghiệp xe ôm công nghệ Ở bước này, bài báo cáo cũng đã chỉ ra mục tiêu, phương pháp, đối tượng, không gian và thời gian thực hiện nghiên cứu.

Sau khi xác định đề tài, tác giả dựng 6 giả thiết dựa trên mô hình 8 biến tiềm ẩn tổng hợp từ nhiều mô hình trước đó Từ đó, xây dựng thang đo sơ bộ dựa trên mô hình đề xuất, lý thuyết và nghiên cứu tham khảo Tuy nhiên, mô hình và thang đo cần được thảo luận, góp ý và điều chỉnh phù hợp hơn thông qua ý kiến của giảng viên và người dùng trải nghiệm dịch vụ Cuối cùng, mô hình và thang đo chính thức được hoàn thiện để đưa vào bài báo cáo.

Quá trình thu thập dữ liệu được thực hiện bằng bảng khảo sát trực tuyến trong vòng 2 tháng Tác giả sau khi sàng lọc các câu trả lời sẽ tiến hành phân tích dữ liệu bằng phần mềm SmartPLS 3 Tại bước này, lần lượt mô hình bên trong, mô hình bên ngoài và vai trò trung gian được xem xét, đồng thời đưa ra kết quả kiểm định 6 giả thiết nghiên cứu Sau khi đã có kết quả nghiên cứu, tác giả tiếp tục tổng kết chung bài báo cáo và đưa ra một số đề xuất liên quan đến hoạt động tiếp thị truyền thông mạng xã hội của Xanh SM, nhằm nâng cao ý định sử dụng dịch vụ của khách hàng trẻ tuổi.

Xây dựng thang đo nghiên cứu

Các câu hỏi đo lường được phát triển dựa trên thang đo của những nghiên cứu liên quan trước, đã qua thảo luận và điều chỉnh phù hợp với định hướng đề tài lẫn thực trạng hoạt động SMM lĩnh vực xe ôm điện tại Thành phố Hồ Chí Minh. Thang đo gồm 27 biến đo lường, mỗi biến sử dụng thang đo Likert 5 mức độ đánh giá, từ Rất không đồng ý đến Rất đồng ý.

Biến tiềm ẩn bậc hai SMM được quan sát từ ba biến bậc một: nội dung tiếp thị, sự tương tác và thông tin truyền miệng điện tử; mỗi biến được đo lường thông qua bốn câu hỏi Lần lượt các quan sát của lòng tin, nhận thức thương hiệu, mối quan tâm môi trường và ý định sử dụng được hình thành như bảng sau:

Bảng 2.1 Thang đo mô hình nghiên cứu

Nhân tố Biến quan sát Nguồn Kí hiệu

(2019), Moslehpour và cộng sự (2021) Xanh SM bắt kịp xu hướng

Kênh truyền thông MXH của Xanh

SM cung cấp thông tin chất lượng CON3

Dễ dàng tìm thấy nội dung tôi cần về

Xanh SM trên mạng xã hội CON4

Thông tin trên MXH của Xanh SM thích hợp chia sẻ với người khác

Kim & Ko (2010), Moslehpour và cộng sự (2021), Bilgin (2018)

Dễ dàng nhận được tương tác 2 chiều từ Xanh SM INT2

Dễ dàng chia sẻ ý kiến, quan điểm trên các nền tảng MXH của Xanh SM INT3

Tôi thường nhấp vào nội dung bài viết, quảng cáo để hiểu rõ hơn dịch vụ

Xanh SM đang cung cấp

Thông tin truyền miệng điện tử

Tôi thường tham khảo các bài đánh giá trực tuyến về xe ôm công nghệ để biết hãng nào gây ấn tượng tốt với người khác Huerta-Álvarez và cộng sự (2020), Kudeshia &

Tôi thường đọc bài đăng, bình luận của người dùng trước để thu thập thông tin về Xanh SM trước khi sử dụng

Tôi thường tham gia bàn luận trải nghiệm về dịch vụ đặt xe trên mạng xã hội sau khi sử dụng

Nếu cần lựa chọn giữa hai hãng xe, một được khuyên dùng trên MXH còn hãng kia thì không, tôi sẽ luôn chọn sử dụng bên được đề xuất

Những thông tin về Xanh SM trên

MXH đúng với thực tế

Moslehpour và cộng sự (2021), Hong & Cha (2013)

Tôi tin Xanh SM sẽ thực hiện tốt những thông điệp mà hãng đang truyền tải qua MXH

Tôi cho rằng các tài khoản MXH của

Xanh SM đáng tin cậy TRU3

Tôi tin vào những thông tin, lợi ích

Xanh SM cam kết trên MXH TRU4

Nhận thức thương hiệu (BA)

Tôi nghĩ đến Xanh SM trước tiên khi nhắc đến dịch vụ xe ôm công nghệ

Tôi có thể nhanh chóng hình dung bộ nhận dạng thương hiệu Xanh SM

Tôi dễ dàng nhận thức điểm nổi bật / khác biệt của Xanh SM so với các đối thủ cạnh tranh

Việc sử dụng nhiều xe máy xăng gây ô Ha Thanh Tung EC1

Tôi biết xe máy điện thân thiện môi trường hơn EC3

Tôi thích sử dụng những sản phẩm / dịch vụ có tác động tích cực đến môi trường

EC4 Ý định sử dụng (UI)

Tôi sẵn lòng sử dụng dịch vụ xe ôm điện Xanh SM trong tương lai

Tôi sẽ sử dụng xe ôm điện Xanh SM theo lời đánh giá từ các người dùng khác trên MXH

Tôi sẽ ưu tiên sử dụng dịch vụ Xanh

Tôi sẽ giới thiệu Xanh SM đến bạn bè, người dùng khác trên MXH UI4

Nguồn: Tác giả tổng hợp

Nghiên cứu định tính

Để đánh giá độ phù hợp thang đo và quyết định bảng câu hỏi chính thức, quy trình nghiên cứu định tính được thực hiện với hai công cụ chính: phân tích tài liệu và phỏng vấn (thảo luận tay đôi, phỏng vấn nhóm).

- Phân tích tài liệu: Tác giả dựa vào các nghiên cứu đi trước về tiếp thị truyền thông mạng xã hội, ý định sử dụng dịch vụ gọi xe trực tuyến để xây dựng thang đo sơ bộ ban đầu gồm 7 biến:nội dung tiếp thị,sự tương tác,thông tin truyền miệng điện tử, tiếp thị truyền thông mạng xã hội Để hình thành câu hỏi quan sát cho từng biến, tác giả lược khảo và thu thập dữ liệu từ các nghiên cứu sau: Kim & Ko (2010), Kim & Hyun (2011), Hong & Cha (2013),Arli (2017), Kudeshia & Kumar (2017), Bilgin (2018), Kala & Chaubey(2018), Rahman và cộng sự (2018), Maria và cộng sự (2019), Trivedi &Rozia (2019), Huerta-Álvarez và cộng sự (2020), Trương Đình Quốc Bảo và cộng sự (2020), Aileen và cộng sự (2021), Moslehpour và cộng sự (2021),…

Trong quá trình nghiên cứu, tác giả đã trao đổi 1:1 với giảng viên hướng dẫn để đánh giá tính phù hợp của các yếu tố đề xuất dựa trên tình hình sử dụng xe ôm điện tại Thành phố Hồ Chí Minh Thêm vào đó, tác giả đã cân nhắc thêm biến "mối quan tâm môi trường" như một yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến ý định sử dụng xe ôm điện dựa trên các chính sách khuyến khích sử dụng phương tiện di chuyển bằng điện Sau khi thảo luận với một số bạn trẻ quan tâm đến môi trường, tác giả đã thêm biến tiềm ẩn thứ 8 "mối quan tâm môi trường" vào thang đo gồm 4 quan sát.

- Phỏng vấn nhóm: Thang đo sơ bộ được tác giả gửi cho nhóm đối tượng gồm

6 người nhằm khảo sát thử, thu thập ý kiến đánh giá; từ đó, điều chỉnh tính rõ ràng của từng quan sát đưa ra Kết quả sau thời gian khảo sát thử nhận về toàn bộ 27 biến câu hỏi đo lường đều cụ thể và dễ hiểu với người tham gia. Các câu trả lời thỏa mãn mong đợi của tác giả và đủ điều kiện dùng làm dữ liệu cho bài nghiên cứu Do đó, tác giả tiến hành tạo biểu mẫu khảo sát thu thập dữ liệu cho nghiên cứu định lượng.

Số lượng mẫu tác giả lựa chọn cho quá trình nghiên cứu định tính dựa trên phương pháp tới hạn Tức là, “sau khi tìm hiểu một số đối tượng, nếu không khám phá ra đặc điểm mới”, tác giả ngừng lấy mẫu (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn ThịMai Trang, 2015) Tuy nhiên, đối tượng phỏng vấn nhóm cần đảm bảo tương đồng với đối tượng khảo sát mà tác giả hướng đến trong thu thập dữ liệu định lượng:thanh thiếu niên trong độ tuổi 18 – 35, đang sinh sống và làm việc tại Hồ Chí Minh,đặc biệt là đã có hiểu biết ban đầu về dịch vụ xe ôm điện Xanh SM Tuy số lượng các yếu tố thuộc tiếp thị truyền thông mạng xã hội tác động đến ý định sử dụng dịch vụ Xanh SM Bike Bài khảo sát gồm 3 phần:

Các câu hỏi được hình thành từ thang đo tác giả xây dựng trước đó và đánh giá Likert 5 mức độ:

Tác giả lựa chọn phương pháp chọn mẫu thuận tiện bằng cách gửi bài khảo sát đến người tham gia thông qua các trang MXH (Facebook, Zalo, Instagram…). Những người tham gia khảo sát được đảm bảo đã biết đến dịch vụ Xanh SM Bike, trong độ tuổi 18 - 35 và có sinh sống, làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh Thời gian thực hiện khảo sát 2 tháng (02 - 03/2024).

Bài nghiên cứu sử dụng phương pháp xác định cỡ mẫu của Hair và cộng sự (1998) Cụ thể, để đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu, kích thước mẫu tối thiểu phải đạt

50, tốt hơn là 100 Tỷ lệ biến đo lường/số quan sát tối thiểu là 1:5 và tốt nhất là 1:10. Lựa chọn tỷ lệ 1:5 cho 27 biến đo lường, nghiên cứu này cần kích thước mẫu tối thiểu là 135 (27*5) Để đảm bảo tính đại diện và dự phòng những phiếu khảo sát không hợp lệ, tác giả gửi phiếu khảo sát đến 300 người dùng khác nhau Kết quả thực tế sau khi sàng lọc thu được 283 phiếu trả lời hợp lệ, đạt khoảng 94,33%.

2.4.2 Công cụ kiểm định số liệu

Trong nghiên cứu này, để xử lý và kiểm định dữ liệu sơ cấp thu được, tác giả sử dụng phương pháp phân tích định lượng PLS–SEM bằng phần mềm Smart PLS 3.Đầu tiên, thang đo biến bậc một được kiểm định độ tin cậy bằng các giá trị OuterLoading, Cronbach’s Alpha và Composite Reliability Những biến quan sát đạt chuẩn được giữ lại và chuyển đổi mô hình nghiên cứu từ bậc cao sang bậc một đơn giản Mô hình mới được tiếp tục tính toán PLS Algorithm và bootstrapping, đánh giá lần lượt mô hình bên ngoài, mô hình bên trong và vai trò biến trung gian.

Mỗi thang đo đánh giá và giả thiết kiểm định đều có ngưỡng tiêu chuẩn riêng Nghiên cứu này sử dụng chủ yếu các kết luận của Hair và cộng sự (2022) để thiết lập các ngưỡng tiêu chuẩn này.

(1) Đánh giá mô hình đo lường

 Chất lượng biến quan sát: Hệ số Outer Loadings phản ánh độ tin cậy của từng chỉ báo, tức là mức độ liên quan của biến quan sát đối với yếu tố mẹ. Giá trị đánh giá hệ số tải ngoài từng chỉ báo được dựa trên các mức độ sau:

- Outer loadings < 0,4: không có ý nghĩa thống kê, cần loại khỏi mô hình

- 0, 4 ≤ Outer loadings < 0,7: xem xét loại bỏ dựa trên độ tin cậy và giá trị hội tụ

- Outer loadings ≥ 0,7: ý nghĩa thống kê tốt, giữ lại mô hình

 Độ tin cậy thang đo: Cronbach’s Alpha và Composite Reliability

Cronbach’s Alpha là một chỉ số quen thuộc trong phần mềm SPSS dùng để đánh giá độ tin cậy thang đo Tuy nhiên, độ tin cậy tổng hợp composite reliability (CR) lại được nhiều nhà nghiên cứu ưu tiên lựa chọn hơn Cronbach’s Alpha bởi kết quả CR mang lại độ chính xác cao hơn Các giá trị ngưỡng của CR cũng tương tự như hệ số α α và CR của một biến càng cao, biến đó càng đảm bảo độ tin cậy, cụ thể:

- α, CR > 0,9, đặc biệt > 0,95: thang đo được chấp nhận, nhưng cần xem xét có hiện tượng trùng lặp biến hay không

- 0,7 ≥ α, CR ≥ 0,9: thang đo tốt, giữ lại mô hình

- 0,6 ≥ α, CR > 0,7: thang đo được chấp nhận trong một số nghiên cứu thăm dò

- α, CR < 0,6: thang đo không đạt tin cậy, cần loại khỏi mô hình

 Giá trị hội tụ & giá trị phân biệt: AVE & HTMT

- AVE < 0,5: không đảm bảo tính hội tụ, cần loại khỏi mô hình

Giá trị phân biệt cho biết mức độ một yếu tố này khác biệt so với một yếu tố khác, tức một biến tiềm ẩn là duy nhất và chỉ được đo lường bởi các quan sát con của nó Có nhiều phương pháp xác định tính phân biệt cho thang đo nghiên cứu, nhưng trong báo cáo này, tác giả sử dụng tỉ lệ HTMT của Henseler và cộng sự (2015) HTMT được tính bằng trung bình giá trị tương quan (Indicator Data Correlations) của tất cả chỉ báo giữa hai yếu tố khác nhau Mức ngưỡng chính xác của HTMT vẫn còn nhiều ý kiến khác nhau, Henseler và cộng sự (2015) đã đề xuất:

- HTMT ≤ 0,9: chấp nhận tính phân biệt cho các cấu trúc giống nhau về mặt khái niệm

- HTMT ≤ 0,85: chấp nhận tính phân biệt cho các cấu trúc khác nhau về mặt khái niệm

- HTMT > 0,9: tính phân biệt không đảm bảo, cần loại khỏi mô hình

- 0,85 < HTMT < 0,9: xem xét chỉnh sửa để giảm mức độ tương quan đối tỉ lệ giữa biến độc lập – độc lập; chấp nhận tính phân biệt đối với tỉ lệ giữa biến độc lập – phụ thuộc

(2) Đánh giá mô hình cấu trúc

 Đa cộng tuyến: là hiện tượng hai hay nhiều biến độc lập có mối tương quan mạnh với nhau, gây nhiều sai số và mất ý nghĩa thống kê cho các kiểm định phía sau Giá trị tiêu chuẩn để phát hiện đa cộng tuyến là yếu tố lạm phát phương sai VIF Kết quả tính toán VIF càng cao, khả năng xảy ra hiện tượng cộng tuyến càng lớn Theo Hair và cộng sự (2022), ngưỡng đánh giá VIF được chỉ ra cụ thể như sau:

- VIF ≥ 5: khả năng xuất hiện đa cộng tuyến rất cao

- 3 ≤ VIF ≤ 5: có thể gặp hiện tượng đa cộng tuyến

- VIF < 3: có thể không có hiện tượng đa cộng tuyến

Nếu mô hình xuất hiện đa cộng tuyến, cần xem xét loại bỏ biến, hợp nhất các yếu tố hoặc tạo biến bậc cao để giảm giá trị VIF.

Nghiên cứu định lượng

Khảo sát thu về 283 câu trả lời có ý nghĩa được đưa vào thống kê mô tả Các dữ liệu nhân khẩu học gồm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, nơi sống, thu nhập và mạng xã hội hay dùng được diễn giải theo từng biểu đồ theo sau.

Hình 3.1 Thống kê giới tính người trả lời

Nguồn: Kết quả thống kê bằng Excel

Hình 3.1 cho thấy trong tổng 283 phiếu trả lời hợp lệ, số lượng người dùng giới tính nữ là 213 với tỉ lệ 75,27%, gấp 3 lần so với giới tính nam Trong khi đó, số câu trả lời giới tính nam chỉ đạt 70 người, chiếm khoảng 24,73% Điều này chứng minh rằng có sự chênh lệch đáng kể trong sự quan tâm đến vấn đề tiếp thị mạng xã hội và dịch vụ Xanh SM Bike giữa hai giới tính.

Biểu đồ trong Hình 3.2 thể hiện phân bố độ tuổi của người tham gia khảo sát.Phần đông người dùng cho biết mình thuộc 18 – 24 tuổi (243 câu trả lời, chiếm85,87%), trong khi độ tuổi 25 - 30 chiếm tỉ lệ khá thấp (10,25%) và trên 30 tuổi có tần số rất ít (chỉ khoảng 3,89%) Kết quả thống kê này phù hợp với một nghiên cứu của Maxim từng chỉ ra thanh thiếu niên dưới 24 tuổi là đối tượng sử dụng xe ôm công nghệ nhiều nhất tại Việt Nam, với 39% tổng khách hàng đặt xe (Báo Tuổi trẻ,2023).

KẾT QUẢ PHÂN TÍCH

Thống kê mô tả

Khảo sát thu về 283 câu trả lời có ý nghĩa được đưa vào thống kê mô tả Các dữ liệu nhân khẩu học gồm: giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, nơi sống, thu nhập và mạng xã hội hay dùng được diễn giải theo từng biểu đồ theo sau.

Hình 3.1 Thống kê giới tính người trả lời

Hình 3.1 cho thấy trong tổng 283 phiếu trả lời hợp lệ, số lượng người dùng giới tính nữ là 213 với tỉ lệ 75,27%, gấp 3 lần so với giới tính nam Trong khi đó, số câu trả lời giới tính nam chỉ đạt 70 người, chiếm khoảng 24,73% Điều này chứng minh rằng có sự chênh lệch đáng kể trong sự quan tâm đến vấn đề tiếp thị mạng xã hội và dịch vụ Xanh SM Bike giữa hai giới tính.

Biểu đồ trong Hình 3.2 thể hiện phân bố độ tuổi của người tham gia khảo sát.Phần đông người dùng cho biết mình thuộc 18 – 24 tuổi (243 câu trả lời, chiếm85,87%), trong khi độ tuổi 25 - 30 chiếm tỉ lệ khá thấp (10,25%) và trên 30 tuổi có tần số rất ít (chỉ khoảng 3,89%) Kết quả thống kê này phù hợp với một nghiên cứu của Maxim từng chỉ ra thanh thiếu niên dưới 24 tuổi là đối tượng sử dụng xe ôm công nghệ nhiều nhất tại Việt Nam, với 39% tổng khách hàng đặt xe (Báo Tuổi trẻ,2023).

Hình 3.2 Thống kê độ tuổi người trả lời

Hình 3.3 Thống kê nghề nghiệp người trả lời

Tương ứng với tần suất câu trả lời về độ tuổi, kết quả nghề nghiệp nhận về chủ yếu là đối tượng sinh viên, gồm 185 phiếu trả lời với tỉ lệ 65,37% Nhóm đối

Hình 3.4 Thống kê thu nhập người trả lời

Dữ liệu mức thu nhập thể hiện trong Hình 3.4 cũng rất hợp lý với câu trả lời về độ tuổi và nghề nghiệp 185 câu trả lời thu nhập dưới 5 triệu (tương đương 65,37%) bởi phần lớn người tham gia khảo sát là sinh viên, khả năng kinh tế chưa hoàn toàn tự chủ; 69 câu trả lời thu nhập từ 5 - 10 triệu (chiếm 24,38%), mức 10 -

20 triệu và trên 20 triệu lần lượt chiếm 6,71%, 3,53%.

Hình 3.5 Thống kê khu vực sinh sống người trả lời

Theo kết quả thống kê Hình 3.5, đa số người dùng biết đến dịch vụ xe ôm điện Xanh SM sinh sống tại khu đô thị trung tâm (quận 1, 3, 4, 5, 6, 8, 10, 11, Bình

Khu vực trung tâm TP.HCM (gồm các quận Thạnh, Gò Vấp, Tân Bình, Tân Phú và Phú Nhuận) chiếm tỷ lệ cao nhất (42,05%) về nhu cầu dịch vụ di chuyển công nghệ, tiếp theo là khu vực phía Đông (Thành phố Thủ Đức) với tỷ lệ 32,16% Hai khu vực này tập trung đông dân cư, từ đó nhu cầu và mức độ quan tâm đến dịch vụ di chuyển công nghệ cũng gia tăng đáng kể so với các khu vực khác Các khu đô thị Nam, Tây, Bắc lần lượt xếp sau với các tỷ lệ lần lượt là 10,25%, 8,13% và 7,42%.

3.1.6 Mạng xã hội thường dùng

Hình 3.6 Thống kê mạng xã hội thường dùng của người trả lời

Trong 283 phiếu trả lời nhận được, có 178 người chọn Facebook là ứng dụng mạng xã hội sử dụng thường xuyên nhất, chiếm khoảng 62,9% tổng số liệu Tiếp theo, người dùng Tiktok có tỉ lệ thấp hơn gần 3 lần so với người dùng Facebook (66 phiếu, tương đương 23,32%) Youtube (6,36%), Instagram (4,95%) và một số ứng dụng khác (2,47%) cũng được người dùng lựa chọn là mạng xã hội sử dụng nhiều nhất Tuy nhiên, các nền tảng này chiếm tỉ lệ không đáng kể so với Facebook vàTiktok (Hình 3.6).

Xử lý mô hình biến bậc hai

approach) và phương pháp tiếp cận hai giai đoạn (two stages approach) (Hair và cộng sự, 2022). Độ tin cậy thang đo mô hình bậc hai

Giá trị outer loadings thể hiện mức độ tương quan giữa một chỉ báo với nhân tố, chúng xác định mức độ đóng góp của biến quan sát đó với biến tiềm ẩn mẹ (Hair và cộng sự, 2022) Trong cuốn A Primer On Partial Least Squares Structural Equation Modeling - Third Edition (2022), Hair và cộng sự đã khuyến nghị giá trị outer loadings để biến quan sát có ý nghĩa tốt từ 0,7 trở lên Nghĩa là, chỉ giữ lại các biến có hệ số tải ngoài ≥ 0,7, còn lại cần loại bỏ để mô hình có ý nghĩa Trong Hình 3.2, hệ số tải ngoài của các biến quan sát đều đạt ngưỡng ≥ 0,7, đảm bảo chất lượng và được giữ lại trong mô hình nghiên cứu.

Hình 3.7 Hệ số tải ngoài và độ tin cậy tổng hợp mô hình bậc hai

Độ tin cậy của thang đo biến bậc một được đánh giá bằng hai chỉ số Cronbach’s Alpha α và độ tin cậy tổng hợp CR Theo Hair và cộng sự (2022), thang đo đạt độ tin cậy khi Cronbach’s Alpha α ≥ 0,7 và CR ≥ 0,7 Kết quả phân tích dữ liệu bằng SmartPLS 3 trong Bảng 3.1 cho thấy cả hai chỉ số này đều trên 0,7 Do đó, 7 biến trong thang đo đều có độ tin cậy từ chấp nhận được đến tốt và được giữ lại trong mô hình nghiên cứu.

Bảng 3.1 Độ tin cậy thang đo mô hình bậc hai

Cronbach’s Alpha Composite Reliability Average Variance

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SmartPLS 3

Tính hội tụ chính là việc các quan sát của một biến tiềm ẩn có tương quan thuận với nhau hay không và sự tương quan đó mạnh tới mức độ nào (Nguyễn Minh

Hà & Vũ Hữu Thành, 2020) Giá trị hội tụ được thể hiện qua chỉ số phương sai trích trung bình (average variance extracted - AVE) Hair và cộng sự (2022) cho rằng giá trị AVE ≥ 0,5 cho thấy biến tiềm ẩn sẽ giải thích nhiều hơn 50% phương sai các biến quan sát của nó, lúc này thang đo đạt tính hội tụ tốt Kết quả Bảng 3.1 cho thấy không có biến nào có AVE dưới 0,5, tính hội tụ thang đo được chấp nhận.

Tính phân biệt liên quan tới mức độ không tương quan giữa một tập biến quan sát của nhân tố này đối với một tập biến quan sát của nhân tố khác (Hair và cộng sự, 2022) Có hai cách phổ biến để đánh giá tính phân biệt thang đo: bảng tiêu chí Fornell và Larcker (1981) và chỉ số tương quan Heterotrait-Monotrait (viết tắt là HTMT) của Henseler và cộng sự (2015) Trong bài nghiên cứu này, tác giả sử dụng phát triển của Henseler và cộng sự (2015) cùng ngưỡng đánh giá chỉ số HTMT ≤ 0,9 cho tương quan nội bộ và HTMT ≤ 0,85 cho tương quan chéo.

Bảng 3.2 Giá trị phân biệt HTMT mô hình bậc hai lần 1

Kết quả phân tích lần 1 (Bảng 3.2) chỉ ra hầu hết giá trị HTMT đều không vượt ngưỡng 0,85 nhưng tính phân biệt giữa INT và CON chưa thỏa mãn (HTMTINT,CON

Để giảm tương quan giữa INT và CON, hai quan sát CON1 và CON3 đã được loại bỏ Giá trị HTMT sau khi phân tích lại đã đáp ứng điều kiện phân biệt các biến Cụ thể, giá trị HTMT của INT và CON lần lượt là 0,900 và 0,850, thấp hơn ngưỡng khuyến nghị là 0,9.

Bảng 3.3 Giá trị phân biệt HTMT mô hình bậc hai lần 2

BA CON EC EWOM INT TRU UI

Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu bằng SmartPLS 3 Chuyển đổi mô hình bậc một

Các biến quan sát (ngoại trừ CON1, CON3) đều có ý nghĩa thống kê và được giữ lại để tiếp tục lấy kết quả trọng số nhân tố Latent Variable, tạo bảng dữ liệu mới cho mô hình bậc một.

Hình 3.8 Mô hình biến tiềm ẩn bậc một

Nguồn: Kết quả phân tích SmartPLS 3

Đánh giá mô hình đo lường bên ngoài

3.3.1 Độ tin cậy thang đo

Theo Hair và cộng sự (2022), nếu một biến quan sát có outer loadings thấp hơn ngưỡng 0,7, có thể kết luận rằng biến đó không đóng góp nhiều vào nhân tố tương ứng và nên loại khỏi mô hình để đảm bảo kết quả có ý nghĩa Kết quả phân tích mô hình mới nhận về giá trị này đều thỏa mãn yêu cầu ≥ 0,7 (Bảng 3.4) Các biến quan sát có ý nghĩa đóng góp vào mỗi nhân tố tương ứng với mối quan hệ mạnh mẽ và được giữ lại trong các phân tích phía sau.

Bảng 3.4 Hệ số tải ngoài mô hình bậc một

BA EC TRU UI SMM

- Chất lượng chỉ báo thang đo SMM: Sau khi chuyển đổi mô hình bậc một, biến “tiếp thị truyền thông mạng xã hội” được quan sát bởi 3 biến con CON, INT, EWOM Cả 3 chỉ báo đều có hệ số tải ngoài lần lượt lớn hơn 0,7 Do đó,

3 biến CON, INT và EWOM đủ độ tương quan và tin cậy để đo lường SMM.

- Chất lượng chỉ báo thang đo TRU: “Lòng tin” có 4 biến quan sát TRU1, TRU2, TRU3, TRU4 với giá trị outer loadings thỏa mãn không dưới 0,7 Do đó, 4 chỉ báo của TRU đủ độ tin cậy để đo lường yếu tố “Lòng tin” Các giá trị sau lần chạy thuật toán PLS thứ ba (Bảng 3.4) không quá chênh lệch so với lần chạy mô hình bậc hai đầu tiên (Hình 3.7).

- Chất lượng chỉ báo thang đo BA: “Nhận thức thương hiệu” gồm 3 quan sát BA1, BA2, BA3 Tương tự các chỉ báo của thang đo TRU, chất lượng 3 biến quan sát của BA đạt ngưỡng yêu cầu trên 0,7 và không có sự chênh lệch nhiều so với giá trị từ lần chạy dữ liệu thứ nhất.

- Chất lượng chỉ báo thang đo EC: Yếu tố “Mối quan tâm môi trường” được đo lường từ 4 quan sát EC1, EC2, EC3, EC4 Hệ số tải ngoài tương ứng từng biến đều lớn hơn 0,7 Vì vậy, các quan sát này đủ điều kiện tương quan với biến tiềm ẩn mẹ.

Chất lượng chỉ báo thang đo UI được đánh giá qua hệ số outer loading của bốn chỉ báo UI1, UI2, UI3, UI4 Các chỉ báo này đạt hệ số outer loading từ 0,8 trở lên, đáp ứng yêu cầu chất lượng tốt Do đó, bốn chỉ báo này được giữ lại trong mô hình để tiếp tục phân tích hệ số tin cậy thang đo.

Bảng 3.5 Độ tin cậy thang đo mô hình bậc một

Việc kiểm định hệ số tin cậy trước khi tiến hành đánh giá mô hình nhằm loại bỏ các biến giả không phù hợp có khả năng ảnh hưởng sai lệch đến kết quả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2009) Bảng 3.5 cho thấy hệ số Cronback’s Alpha và giá trị độ tin cậy tổng hợp đều lớn hơn ngưỡng đạt chuẩn: α ≥ 0,7 và CR ≥ 0,7 (Hair và cộng sự, 2022) Do đó, tất cả các thang đo đều đáng tin cậy và được giữ lại trong mô hình.

3.3.2 Giá trị hội tụ & phân biệt

Kết quả của Bảng 3.5 cho thấy trung bình các biến có giá trị từ 0,664 đến 0,713, vượt ngưỡng điều kiện trên 0,5 Điều này cũng được thể hiện trong Bảng 3.6, khi tất cả các chỉ số HTMT đều đạt giá trị trên ngưỡng này.

Đánh giá mô hình cấu trúc bên trong

3.4.1 Đánh giá đa cộng tuyến Đa cộng tuyến là hiện tượng các biến độc lập có mối tương quan rất mạnh với nhau, dẫn đến nhiều chỉ số bị sai lệch, kết quả phân tích không còn ý nghĩa (Hair và cộng sự, 2022) Để phát hiện dấu hiệu đa cộng tuyến trong mô hình, cần quan tâm đến chỉ số Inner VIF.

Bảng 3.7 Giá trị Inner VIF

BA EC SMM TRU UI

Bảng 3.7 cho thấy có ba biến phụ thuộc (BA, TRU và UI) đang được xét đa cộng tuyến giữa các biến độc lập có tác động đến nó Kết quả giá trị inner VIF mỗi cặp biến đều nhỏ hơn 3, đạt ngưỡng an toàn Như vậy, có thể kết luận mô hình hiện tại không có hiện tượng cộng tuyến.

Các giả thiết về mối quan hệ tác động trong mô hình được kiểm định qua hệ số đường dẫn (β), t-value và p-value trong Bảng 3.8 Theo tóm tắt của Hair và cộng sự (2022), hệ số đường dẫn chủ yếu có giá trị trong khoảng -1 đến 1 Trong đó, kết quả cho ra càng gần 1, mối quan hệ càng có ý nghĩa tích cực mạnh mẽ và ngược lại với giá trị âm Nếu hệ số đường dẫn càng gần 0, mối quan hệ giữa các biến càng yếu Đối với giá trị t, ngưỡng chấp nhận được đánh giá đi kèm một sai số (mức ý nghĩa p) nhất định Trong nghiên cứu này, tác giả lựa chọn mức ý nghĩa p = 0,05 cho thống kê hai chiều với t-value > 1,96 (Hair và cộng sự, 2022) Nếu kết quả phân tích thu được đạt ngưỡng kiểm định này, giả thiết được chấp nhận.

Bảng 3.8 Kết quả kiểm định mô hình bên trong

Giả thiết Hệ số đường dẫn

Kết quả phân tích cho thấy tất cả các giả thiết chấp nhận ở mức ý nghĩa 5% Nhân tố tiếp thị mạng xã hội có ảnh hưởng tích cực đến lòng tin (H1) và nhận thức thương hiệu (H2) Các nhân tố tiếp thị mạng xã hội, lòng tin, nhận thức thương hiệu và mối quan tâm môi trường đều có tác động tích cực đến ý định mua Mức R bình phương hiệu chỉnh càng gần 1 thì mô hình nghiên cứu càng có ý nghĩa.

Bảng 3.9 Giá trị R 2 hiệu chỉnh của các biến phụ thuộc

Trong bảng kết quả trên, có ba biến nhận tác động từ biến khác gồm: BA, TRU và UI Cụ thể, BA và TRU cùng chịu tác động từ SMM; UI nhận tác động từ bốn nhân tố (SMM, TRU, BA và EC) Từ đó, tác giả đưa ra nhận xét:

- R 2 hiệu chỉnh của BA là 0,308: SMM giải thích được 30,8% sự biến thiên của BA, phần còn lại được giải thích bởi biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

- R 2 hiệu chỉnh của TRU là 0,524: SMM giải thích được 52,4% sự biến thiên của TRU, phần còn lại được giải thích bởi biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

- R 2 hiệu chỉnh của UI là 0,596: các biến SMM, TRU, BA và EC giải thích được 59,6% sự biến thiên của UI, phần còn lại được giải thích bởi biến ngoài mô hình và sai số ngẫu nhiên.

Hệ số f 2 cũng được sử dụng để đánh giá mức độ ảnh hưởng mạnh yếu của từng nhân tố đến biến phụ thuộc Theo tóm tắt của Hair và cộng sự (2022):

- 0,02 ≤ f 2 < 0,15: các biến độc lập có mức tác động nhỏ

- 0,15 ≤ f 2 < 0,35: các biến độc lập có mức tác động trung bình

- f 2 ≥ 0.35: các biến độc lập có mức tác động lớn

Bảng 3.10 Giá trị f 2 và hệ số tác động chuẩn hóa

Original Sample (O) % tác động f square

Kết quả từ Bảng 3.10 cho thấy mức độ tác động của SMM lên BA và TRU khá lớn với giá trị f 2 lần lượt là 0,451 và 1,108 Trong khi đó, các biến SMM, BA, TRU và EC lại có tác động từ nhỏ đến trung bình lên biến UI. Đồng thời, hệ số tác động chuẩn hóa (Original Sample) được xem xét để so sánh mức độ tác động các biến độc lập lên cùng một biến phụ thuộc (Phạm LộcBlog, 2024) Theo thứ tự giảm dần mức độ ảnh hưởng đến ý định sử dụng Xanh SM(UI), có thể nhận thấy lần lượt các nhân tố: mối quan tâm môi trường EC > tiếp thị mạng xã hội SMM > nhận thức thương hiệu BA > lòng tin TRU.

Đánh giá mức độ ảnh hưởng biến trung gian

Mô hình nghiên cứu đề xuất có hai biến trung gian trong mối quan hệ tác động giữa SMM và UI: SMM⟶BA ⟶UI và SMM ⟶ BA⟶ UI Để kiểm định vai trò trung gian của các biến này trong mô hình, bài nghiên cứu xét đến hai kết quả: Specific Indirect Effects và Total Indirect Effects.

Bảng 3.11 Kết quả kiểm định quan hệ trung gian

Bảng 3.11 cho thấy cả hai mối quan hệ trung gian đều có p-values < 0,05, nghĩa là

BA và TRU có vai trò trung gian trong sự tác động của SMM đến UI Trong đó, hệ số hồi quy chuẩn hóa của TRU (OTRU= 0,125) lớn hơn hệ số hồi quy chuẩn hóa của

BA (OBA = 0,114) Điều này chứng minh vai trò trung gian của TRU mạnh hơn BA. Đồng thời, giá trị p trong kết quả tác động gián tiếp tổng hợp bằng 0,000

Tiêu đề	Ảnh hưởng của Social Media Marketing đến Ý Định Sử Dụng Dịch Vụ Xe Ôm Điện Xanh SM Bike Của Giới Trẻ Tại Thành Phố Hồ Chí Minh
Tác giả	Nguyễn Thảo Yến Ngân
Người hướng dẫn	TS. Nguyễn Khắc Hiếu
Trường học	Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
Chuyên ngành	Thương Mại Điện Tử
Thể loại	Khóa Luận Tốt Nghiệp
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Thành phố Thủ Đức

Định dạng
Số trang	93
Dung lượng	6,11 MB