Bên cạnh đó, bài nghiên cứu cũng làm cơ sở cho việc tạo rа luận cứ khoа học trong xây dựng và phát triển các chiến lược marketing sử dụng những người có sức ảnh hưởng phù hợp từ đó giúp
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Các khái niệm liên quan
Influencer Marketing (Tiếp thị người có sức ảnh hưởng) thường là cá nhân bên thứ ba, họ là những người có địa vị xã hội nhất định (Lu & cộng sự, 2010) và có ảnh hưởng mạnh mẽ đến xã hội (Li & cộng sự, 2014) Theo Abidin (2016), Influencer Marketing là những người đã xây dựng mạng xã hội với lượng người theo dõi lớn trên các trang mạng xã hội và được coi là những người định vị xu hướng với định hướng đáng tin cậy Influencer Marketing nhấn mạnh việc sử dụng các cá nhân có sức ảnh hưởng để truyền cảm hứng cho những người theo dõi của họ Những người có ảnh hưởng sử dụng đa dạng nền tảng truyền thông bao gồm blog, vlog, video ngắn hoặc hình ảnh, để chia sẻ cuộc sống cá nhân và ý kiến của họ với những người theo dõi họ trên mạng xã hội Các thương hiệu tiếp cận các đối tác có sức ảnh hưởng để quảng bá sản phẩm của họ cho những người theo dõi bằng cách cung cấp các mặt hàng miễn phí để họ trải nghiệm và quảng bá sản phẩm Cách tiếp cận này giúp tăng cường khả năng hiển thị của các sản phẩm trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến, khi những người theo dõi đặt niềm tin của họ vào những người có ảnh hưởng mà họ theo dõi
Trong lĩnh vực kinh doanh, Influencer Marketing là một chiến lược quan trọng đặc biệt là trong ngành du lịch Cách tiếp cận này khai thác sức mạnh ảnh hưởng của các cá nhân để thúc đẩy nhận thức của khách hàng về các sản phẩm, dịch vụ Từ một góc độ khác, Lou & Yuan (2019) cho rằng Influencer Marketing là một nỗ lực chiến lược dựa trên ảnh hưởng của một cá nhân hoặc nhà lãnh đạo về quan điểm, với mục tiêu chính là kích thích nhận thức của người tiêu dùng về hành vi mua hàng của họ Một số cá nhân có ảnh hưởng đáng kể trong quá trình ra quyết định của công chúng liên quan đến các sản phẩm họ mua, dịch vụ họ sử dụng và các sáng kiến họ hỗ trợ (Zeljko & cộng sự 2018) Quan điểm này cho rằng những người có ảnh hưởng là những cá nhân có mối liên hệ sâu sắc với các mạng xã hội kỹ thuật số, do đó định vị họ là những người tiên phong của các xu hướng mới nổi Điều này cho biết rằng họ có khả năng thay đổi dư luận về các sản phẩm và dịch vụ mà họ muốn mua hoặc sử dụng Về bản chất, những người có ảnh hưởng có thể đóng vai trò là điểm tham chiếu quan trọng cho các doanh nghiệp Influencer Marketing được sử dụng để quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ tận dụng ảnh hưởng của người có sức ảnh hưởng, với mục đích tiếp cận khách hàng tiềm năng và ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của họ Kết quả của phương pháp marketing này là tăng khả năng tiếp cận khách hàng tiềm năng và nâng cao khả năng mua hàng của họ
Hơn nữa, Influencer Marketing được Forbes định nghĩa như sau: “Influencer Marketing là một hình thức marketing nhằm mục đích xác định các cách tiếp cận của từng cá nhân và tác động đến quyết định mua hàng của khách hàng tiềm năng” Theo Chaffey & Ellis- Chadwick (2012) lập luận rằng “Influencer Marketing có thể được tài trợ cho hoạt động truyền thông thông qua các cá nhân có ảnh hưởng để nâng cao nhận thức về thương hiệu” Còn theo Sudha & Sheena (2017) cho rằng Influencer Marketing là một hình thức truyền miệng mở rộng (WOM), sử dụng những cá nhân có ảnh hưởng trực tiếp đến đối tượng mục tiêu của thương hiệu và do đó, hình thức marketing này nhằm mục đích xây dựng hình ảnh thương hiệu
Theo Ajzen (1991) trong lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior), ý định được cho là chứa đựng những yếu tố thúc đẩy, ảnh hưởng đến hành vi, nó chia ra mức độ mà một người sẵn sàng thử, mức độ nỗ lực thực hiện để hoàn thành hành vi Khái niệm về ý định được (Bird, 1988) định nghĩa “ý định là một trạng thái tâm lý nhằm hướng sự chú ý của cá nhân đến một đối tượng mục tiêu, hành trình cụ thể để đạt được một kết quả có ý nghĩa với cá nhân đó” Như vậy ý định là mong muốn thực hiện một hành vi cụ thể của một cá nhân Ý định trong lý thuyết tự quyết (Self-determination Theory) của Deci & cộng sự (2012) cho rằng ý định là một sản phẩm của sự tự chủ và cảm giác liên quan của người tham gia đối với hành vi Lý thuyết tự quyết nói rằng nếu một người cảm thấy tự chủ và hài lòng với hành vi, ý định thực hiện hành vi đó sẽ tăng lên Theo (Campbell, 2003) ý định là trạng thái nhận thức, vẫn ở trong ký ức của con người cho tới khi có thời gian thích hợp và cơ hội để thực hiện hành vi, cụ thể hơn là quyết định Ý định lựa chọn được mô tả là sự sẵn sàng, mong muốn của người tiêu dùng trong việc mua sắm sản phẩm hoặc dịch vụ (Elbeck, 2008; Campbell, 1930)
Có nhiều nghiên cứu về ý định mua hoặc sử dụng dịch vụ Theo Michel & Lian (1996), ý định mua hàng là ý định của cá nhân hoặc tập thể nhằm mua một sản phẩm hoặc dịch vụ cụ thể mà họ đã chọn cho mình sau khi thực hiện quá trình đánh giá nhất định (Ajzen & Fishbein, 1975) Như vậy có thể hiểu ý định mua hàng là một dự định, một kế hoạch của người tiêu dùng trong việc mua một sản phẩm hoặc dịch vụ trong tương lai Còn theo Sultan & Wong (2012) định nghĩa “Ý định hành vi là sự sẵn sàng của người tiêu dùng để thực hiện các hành vi cụ thể và bao gồm các kết quả cuối cùng tích cực và tiêu cực" Ý định hành vi là một trong những yếu tố chính cấu thành hành vi (Hwang & Gao, 2003) Mittal & Kamakura (2001) cho rằng ý định là hành vi không thể được dự đoán chính xác, nhưng nó và động cơ sẽ thúc đẩy khách hàng hướng đến việc mua hàng Ý định sẽ cụ thể hóa động cơ của một cá nhân phải nỗ lực để thực hiện các hành vi (Conner & Armitage,
1998) Ý định được xác định là động lực ảnh hưởng đến hành vi, ý định mạnh mẽ dẫn đến hành vi mạnh mẽ hơn
Tóm lại, ý định là sự biểu thị tính sẵn sàng bao gồm tất cả các yếu tố tác động đến hành vi của con người và các yếu tố này có tính chất thúc đẩy và sử dụng để đánh giá khả năng thực hiện hành vi khi con người càng có ý định mạnh mẽ để tham gia vào một hành vi nào đó thì họ càng có khả năng thực hiện hành vi đó nhiều hơn
Du lịch là các hoạt động của khách du lịch, họ đến và ở lại những địa điểm ngoài môi trường sống thông thường của họ không quá một năm liên tục để giải trị, kinh doanh và các mục đích khác (UNWTO, 1995)
Lieper (1979) đã bổ sung thêm định nghĩa của “Du lịch là thời gian đi có thể là một hoặc nhiều đêm và hoạt động này không nhằm mục đích kiếm tiền" Vào năm 1942, Hunziker
& Krapf đã đưa ra định nghĩa: "Du lịch là tổng hợp những hiện tượng, các mối quan hệ nảy sinh từ việc di chuyển và dừng lại của con người tại nơi không phải là nơi cư trú thường xuyên của họ, hơn nữa họ không ở lại đó vĩnh viễn và không có bất kì hoạt động nào để có thu nhập tại nơi đến"
Còn Luật du lịch Việt Nam 2017: "Du lịch là các hoạt động có liên quan đến việc chuyển đổi của con người ngoài nơi cư trú thường xuyên trong thời gian không quá 01 năm liên tục nhằm đáp ứng nhu cầu tham quan, nghỉ dưỡng, giải trí, tìm hiểu, khám phá tài nguyên du lịch hoặc kết hợp với mục đích hợp pháp khác"
2.1.4 Điểm đến du lịch Điểm đến du lịch là một trong những khái niệm được sử dụng nhiều nhất trong lĩnh vực du lịch Theo Cooper & cộng sự (1998) , “điểm đến du lịch là nơi tập trung việc xây dựng cơ sở vật chất và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của du khách”
Page & Connell (2006) định nghĩa “ điểm đến du lịch là một hỗn hợp có các đặc điểm tổng hợp sản phẩm dịch vụ, khả năng tiếp cận, sự thu hút, tiện nghi, các hoạt động và dịch vụ hỗ trợ”
Rubies (2001) cho rằng điểm đến là một khu vực địa lý chứa đựng một nhóm nguồn lực về du lịch và các yếu tố thu hút, cơ sở hạ tầng, thiết bị, các nhà cung cấp dịch vụ, các lĩnh vực hỗ trợ khác và các tổ chức quản lý tương tác và phối hợp hoạt động để cung cấp trải nghiệm mong đợi cho du khách
Tổ chức Du lịch Thế giới đã đưa ra khái niệm về điểm đến du lịch “là vùng không gian địa lý nơi mà du khách ở lại ít nhất một đêm, bao gồm các sản phẩm du lịch, các dịch vụ cung cấp, các tài nguyên du lịch thu hút khách, có ranh giới hành chính để quản lý và có sự nhận diện về hình ảnh để xác định khả năng cạnh tranh trên thị trường”
Khái niệm giới trẻ liên quan đến độ tuổi của cá nhân của một người và khái niệm này vẫn chưa được xác định Tại Việt Nam, nhà nước công nhận và xác định khái niệm “giới trẻ” thông qua các văn bản pháp lý và chính trị Nhà nước Việt Nam đã thiết lập định nghĩa pháp lý về “giới trẻ” trong Nghị định số 60/2015/NĐ-CP ngày 19/6/2015 của Chương trình Hành động Quốc gia về giới trẻ giai đoạn 2016-2020 Theo định nghĩa này, giới trẻ ở Việt Nam là những người nằm trong độ tuổi từ 16 đến 30 tuổi
Theo Từ điển Từ vựng tiếng Việt xuất bản năm 2011 của nhà xuất bản Đà Nẵng, thuật ngữ
Các lý thuyết nghiên cứu có liên quan
2.2.1 Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action – TRA)
Lý thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action- TRA) là một mô hình lý thuyết được hình thành bởi Fishbein & Ajzen vào năm 1967 Nó thường được sử dụng để phân tích và giải thích hành vi của con người trong các lĩnh vực khác nhau trong nhiều lĩnh vực như tiêu dùng, y tế và môi trường
Mô hình TRA nhằm mục đích tìm hiểu mối quan hệ giữa thái độ và hành vi Sau đó mô hình đã được phát triển và mở rộng thêm bởi Fishbein & Ajzen vào năm 1980 Nó tập trung vào nghiên cứu mối tương quan giữa các chuẩn chủ quan, hành vi và thái độ (Ajzen
& Fishbein, 1975) nói rằng “Ý định được coi là một trường hợp đặc biệt của niềm tin, trong đó đối tượng luôn là người và thuộc tính luôn là hành vi” Khi một người có ý định mua hàng thì việc dẫn đến xu hướng hành động đó càng nhiều
Trong mô hình TRA, thái độ đối với hành vi và chuẩn mực chủ quan là hai yếu tố chính quyết định hành vi của con người Thái độ đối với hành vi đề cập đến trạng thái cảm xúc mà một người có đối với một hành vi cụ thể, cho dù đó là tích cực hay tiêu cực Còn chuẩn chủ quan liên quan đến nhận thức của một người về tầm quan trọng của một nhóm hoặc cá nhân nhất định liên quan đến một hành vi cụ thể
Mô hình TRA (Theory of Reasoned Action), ban đầu được đề xuất bởi Fishbein & Ajzen vào năm 1967, đã được sửa đổi và mở rộng theo thời gian Tập trung vào việc xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của cá nhân hoặc tập thể
Tuy nhiên, mô hình TRA có những hạn chế được phát biểu rằng mô hình không giải thích được những hành vi vượt ra ngoài ý định của một cá nhân Các nhà phê bình cho rằng ý định không phải lúc nào cũng dẫn đến hành động thực tế mà còn có những yếu tố khác ảnh hưởng đến hành vi mua hàng Để giải quyết những hạn chế này, Ajzen đã thêm một số yếu tố bổ sung vào năm 1991 xác định hành vi của một cá nhân Điều này tiếp tục cải thiện mô hình TRA và cho ra đời lý thuyết về hành vi có kế hoạch Lý thuyết về hành vi có kế hoạch nói rằng hành vi của cá nhân được hình thành bởi hai yếu tố: ý định và hành động thực tế của họ về hành vi đó
Trong mô hình TRA, yếu tố Influencer Marketing có thể tác động đến ý định của người dùng bằng cách thay đổi cách họ nghĩ về việc lựa chọn một điểm đến du lịch Ví dụ, nếu một người có ảnh hưởng chia sẻ đánh giá tích cực về một điểm đến du lịch cụ thể, điều đó có thể nâng cao ý định của người dùng để lựa chọn điểm đến du lịch tại nơi đó
Tóm lại, mô hình TRA đóng vai trò như một công cụ có giá trị cho các nhà nghiên cứu và nhà quảng cáo trong việc hiểu ảnh hưởng Influencer Marketing đến ý định và hành vi của người dùng trong việc lựa chọn điểm đến du lịch
Hình 2.1 Sơ đồ mô hình lý thuyết hành động hợp lý (TRA)
2.2.2 Lý thuyết hành vi có kế hoạch (Theory of Planned Behavior – TPB)
Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (Ajzen, 1991) dựa trên lý thuyết hành động hợp lý TRA (Ajzen & Fishbein, 1980; Fishbein & Ajzen, 1975) đã được tác giả đề xuất trước đây và vẫn có một số hạn chế ban đầu Ajzen lập luận rằng sự xuất hiện của lý thuyết TPB về hành vi bắt nguồn từ các tình huống mà các cá nhân có ít kiểm soát đối với hành vi của họ, mặc dù được thúc đẩy rất cao bởi thái độ và chuẩn chủ quan Tuy nhiên, có những trường hợp các cá nhân không thể hiện hành vi mong muốn do các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đến mục tiêu hành vi của họ Do đó, sự bổ sung năm 1991 của Ajzen vào lý thuyết đưa ra một yếu tố khác cho mô hình: kiểm soát hành vi nhận thức (Perceived Behavioral Control) Kiểm soát hành vi nhận thức đánh giá sự dễ dàng hoặc khó khăn của việc thực hiện một hành vi và mức độ kiểm soát hoặc hạn chế trong quá trình thực hiện hành vi (Ajzen, 1991)
Theo mô hình TPB, đằng sau hành vi của người tiêu dùng là động cơ hay ý định (xu hướng thực hiện một hành vi) Xu hướng thực hiện vào một hành vi bị ảnh hưởng bởi ba yếu tố: thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát hành vi nhận thức
Thái độ được định nghĩa là niềm tin của cá nhân về đối tượng, có thể tích cực hoặc tiêu cực và định hình thái độ của họ đối với việc thực hiện hành vi Yếu tố thứ hai là ảnh hưởng xã hội, đề cập đến áp lực nhận thức từ người khác để quyết định thực hiện hoặc không thực hiện một hành vi Yếu tố kiểm soát nhận thức hành vi liên quan đến sự dễ dàng hoặc khó khăn trong việc thực hiện một hành vi, phụ thuộc vào sự sẵn có của các nguồn lực và cơ hội thực hiện hành vi Ajzen cho rằng yếu tố kiểm soát hành vi tác động trực tiếp đến xu hướng thực hiện một hành vi và nếu các cá nhân nhận thức chính xác mức độ kiểm soát của họ, kiểm soát hành vi cũng có thể dự đoán hành vi
Lý thuyết về hành vi có kế hoạch (TPB) đóng vai trò làm cơ sở lý thuyết nền cho đề tài
“Các yếu tố ảnh hưởng của Influencer Marketing tác động đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ” TPB khẳng định rằng ý định hành vi của một cá nhân bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bao gồm thái độ, chuẩn mực chủ quan và kiểm soát nhận thức hành vi Quan niệm này có ý nghĩa rất lớn trong quá trình ra quyết định của giới trẻ khi nói đến việc lựa chọn một điểm đến du lịch ngày nay
Hình 2.2 Sơ đồ mô hình lý thuyết hành vi có kế hoạch (TPB)
2.2.3 Mô hình chấp nhận thông tin (Information Adoption Model – IAM)
Mô hình tiếp nhận thông tin (Information Adoption Model - IAM) được phát triển bởi Sussman và Segal (2003), IAM cho rằng quyết định chấp nhận thông tin mới bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bao gồm chất lượng của thông điệp, độ tin cậy của nguồn và tính hữu dụng của thông tin, sự chấp nhận thông tin
Chất lượng thông điệp liên quan đến sự rõ ràng, thích hợp và thuyết phục của thông tin được truyền tải Một thông điệp có chất lượng cao phải có sự rõ ràng, phù hợp với nhu cầu và sở thích của cá nhân và đưa ra các lập luận thuyết phục Độ tin cậy của nguồn đề cập đến sự đáng tin cậy và chuyên môn của cá nhân hoặc tổ chức cung cấp thông tin Một cá nhân có xu hướng tin tưởng và chấp nhận thông tin từ một nguồn đáng tin cậy
Khái niệm về tính hữu ích của thông tin bao gồm mức độ mà một cá nhân tin rằng thông tin sẽ giúp họ đạt được mục tiêu hoặc đáp ứng nhu cầu của họ Nếu một cá nhân cho rằng thông tin là hữu ích, nhiều khả năng họ có thể chấp nhận thông tin đó
Tổng quan các nghiên cứu liên quan
2.3.1 Các nghiên cứu nước ngoài
2.3.1.1 Nghiên cứu của Caraka & cộng sự (2022): “The Impact of Social Media
Influencers Raffi Ahmad and Nagita Slavina on Tourism Visit Intentions across Millennials and Zoomers Using a Hierarchical Likelihood Structural Equation Model”
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này nhằm phân tích sự tác động của sự hấp dẫn, độ tin cậy và tính chuyên môn của Raffi Ahmad và Nagita Slavina là những người có sức ảnh hưởng trên mạng truyền thông xã hội tại Indonesia đến ý định ghé thăm điểm đến của khách du lịch Trong đó, tác giả đã được thu thập được 400 mẫu dữ liệu từ khách du lịch thông qua khảo sát người dân tại Indonesia
Kết quả của cuộc nghiên cứu cho thấy sự hấp dẫn, độ tin cậy và tính chuyên có mức đóng góp mạnh mẽ cho quyết định đến thăm một điểm du lịch Biến chuyên môn có vai trò quan trọng trong ý định du lịch, biến độ tin cậy là quan trọng tiếp theo với thế hệ Y và thế hệ Z
Hình 2.4 Mô hình nghiên cứu của Caraka & cộng sự
2.3.1.2 Nghiên cứu của Yursa & cộng sự (2023): “Stimulating Visit Intention Using
Social Media Influencer: Mediating Role Of Enjoyment”
Mục tiêu chính của bài nghiên cứu này nhằm phân tích sự tác động của các biến độc lập bao gồm: sự hấp dẫn, độ tin cậy và tính chuyên môn, biến trung gian là sự thích thú đế tác động đến biến phụ thuộc là Ý định đến thăm của khách du lịch dưới sự tác động của những người có sức ảnh hưởng trên mạng truyền thông xã hội tại Indonesia Trong đó, tác giả đã được thu thập được 115 mẫu dữ liệu từ khách du lịch thông qua khảo sát người dân tại Indonesia
Hình 2.5 Mô hình nghiên cứu của Yursa & cộng sự
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự hấp dẫn có tác động trực tiếp với sự thích thú với β 0,246 Dựa trên kết quả đạt được, để người xem thích thú với những thông tin được chia sẻ, SMI cần trình bày tốt trong việc cung cấp thông tin về điểm đến du lịch Ngược lại, độ tin cậy không có mối quan hệ trực tiếp và có ý nghĩa với sự thích thú với β = -0,106 Nghiên cứu này nhấn mạnh mối quan hệ không đáng kể giữa độ tin cậy và sự thích thú của SMI Nghiên cứu này cũng cho thấy chuyên môn về SMI có mối quan hệ trực tiếp với sự thích thú với β = 0,560 Điều đó cho thấy SMI còn được đánh giá cao dựa trên khả năng giải thích thông tin về điểm đến Nghiên cứu này khẳng định vai trò quan trọng của chuyên môn của SMI trong việc khơi dậy sự phấn khích của người xem Kết quả nhấn mạnh rằng sự thích thú ảnh hưởng tích cực đến ý định tham quan với β = 0,385 Điều này suy ra rằng khi người xem thích xem nội dung quảng cáo được chia sẻ bởi SMI, người xem có thể sẽ được kích thích đến thăm địa điểm du lịch
2.3.1.3 Nghiên cứu của Asyraff, Hanafiah, Zain & Amir (2022): “The Influence of
Instagram Influencers Source Credibility towards Domestic Travel Intention”
Mục đích của cuộc nghiên cứu nhằm xác định độ tin cậy về nguồn của những người có ảnh hưởng trên Instagram được người dùng trực tuyến Malaysia cảm nhận, nhà nghiên cứu đề xuất kiểm tra mức độ ảnh hưởng độ tin cậy nguồn của những người có ảnh hưởng trên Instagram đến ý định du lịch nội địa Malaysia Trong đó, biến độc lập bao gồm: sức hấp dẫn, độ tin cậy, tính chuyên môn, giá trị giải trí và sự tương đồng tác động đến biến phụ thuộc ý định du lịch nội địa Tác giả đã được thu thập được 283 mẫu dữ liệu từ khách du lịch
Hình 2.6 Mô hình nghiên cứu của Asyraff, Hanafiah, Zain & Amir
Nguồn: Asyraff, Hanafiah, Zain & Amir (2022)
Nghiên cứu phát hiện ra rằng giá trị giải trí của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội là yếu tố quan trọng nhất được khách du lịch Malaysia cảm nhận để đo lường ý định du lịch của họ trong nước Sự hấp dẫn, độ tin cậy, chuyên môn, giá trị giải trí và sự tương đồng có thể giải thích 13,6% sự khác biệt trong ý định du lịch nội địa Năm biến độc lập có thể dự đoán ý định du lịch nội địa Đầu tiên giả thuyết thừa nhận mối quan hệ tích cực giữa sức hấp dẫn của những người có ảnh hưởng trên Instagram và ý định đi du lịch nội địa của người Malaysia với β=0,204 Độ tin cậy báo cáo giá trị dương và có ý nghĩa β=0,005 cho thấy độ tin cậy của Instagram Influencer có ảnh hưởng tích cực và đáng kể đến ý định du lịch nội địa Mối quan hệ tích cực giữa giá trị giải trí của những người có ảnh hưởng trên Instagram và ý định du lịch nội địa của người Malaysia với β=0,087 Tính chuyên môn của những người có ảnh hưởng trên Instagram ảnh hưởng không đáng kể đến ý định du lịch nội địa của người Malaysia với β=0.257 Sự giống nhau của những người có ảnh hưởng trên Instagram và những người theo dõi họ không được coi là một khía cạnh quan trọng trong việc chia sẻ cùng một giá trị, sở thích và quan điểm hệ số beta hồi quy báo cáo giá trị âm và có ý nghĩa quan trọng với β= -0.119
2.3.1.4 Nghiên cứu của Angelina Alice Laurance, Serli Wijaya & Sienny Thio (2023):
“YouTube Influencer: How Source Credibility and Information Quality Influence Destination Image and Visit Intention of Young Travelers?”
Mục tiêu của nghiên cứu nhằm phân tích tác động của độ tin cậy nguồn tin của những người có ảnh hưởng trên YouTube và chất lượng thông tin của nền tảng đối với hình ảnh điểm đến và ý định đến thăm một điểm đến của du khách trẻ tại Indonessia Lý thuyết Kích thích - chủ thể - phản ứng (SOR) đã được áp dụng để phát triển mô hình nghiên cứu được thử nghiệm Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng trong đó dữ liệu sơ cấp được thu thập thông qua khảo sát trực tuyến đối với 198 người đăng ký YouTube đã xem nội dung của các kênh YouTube được kiểm tra Kỹ thuật PLS-SEM được sử dụng để đánh giá mô hình cấu trúc trong nghiên cứu
Hình 2.7 Mô hình nghiên cứu của Angelina Alice Laurance, Serli Wijaya & Sienny Thio
Nguồn: Angelina Alice Laurance, Serli Wijaya & Sienny Thio (2023) Độ tin cậy của nguồn có tác động tích cực đáng kể đến chất lượng thông tin, hình ảnh điểm đến và ý định ghé thăm Chất lượng thông tin ảnh hưởng tích cực đến hình ảnh điểm đến nhưng không tác động trực tiếp đến ý định ghé thăm Hơn nữa, hình ảnh điểm đến làm trung gian đáng kể cho tác động của độ tin cậy nguồn và chất lượng thông tin đến ý định ghé thăm Kết quả kiểm định cho thấy độ tin cậy của nguồn có tác động tích cực đáng kể đến chất lượng thông tin với β = 0,707, hình ảnh điểm đến β = 0,231và ý định ghé thăm β
= 0,209 Chất lượng thông tin có tác động tích cực đáng kể đến hình ảnh điểm đến với β 0,457, chất lượng thông tin không ảnh hưởng trực tiếp đến ý định ghé thăm với β = -0,037 Hình ảnh điểm đến ảnh hưởng tích cực đến ý định ghé thăm với β = 0,311, hình ảnh điểm đến làm trung gian đáng kể cho độ tin cậy của nguồn với β = 0,072 và ảnh hưởng của chất lượng thông tin đến ý định ghé thăm với β = 0,142 Nghiên cứu này xem xét vai trò của hình ảnh điểm đến trong việc làm trung gian cho độ tin cậy và ảnh hưởng của chất lượng thông tin đến ý định ghé thăm Kết quả cho thấy hình ảnh điểm đến làm trung gian đáng kể cho độ tin cậy của nguồn và ảnh hưởng của chất lượng thông tin đến ý định ghé thăm
2.3.1.5 Nghiên cứu của Upannanda & Bandara (2022): “Impact of Influencer
Marketing on Social Media Users’ Travel Intention”
Mục tiêu của nghiên cứu để đánh giá mức độ chất lượng nội dung, độ tin cậy của tiếp thị có ảnh hưởng đối với ý định đi du lịch của người dùng mạng xã hội Để phân tích mức độ tác động của tiếp thị có ảnh hưởng đến ý định đi du lịch của người dùng mạng xã hội Trong đó, mẫu gồm 150 người dùng mạng xã hội tích cực sống ở tỉnh miền Tây Sri Lanka và tác giả sử dụng phương pháp lấy mẫu thuận tiện
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu của Upannanda & Bandara
Kết qủa của nghiên cứu cho thấy rằng chất lượng nội dung với β= 0,547 ,độ tin cậy với β 0,088 cả hai biến độc lập đều chỉ ra giá trị dương và có ý nghĩa đối với ý định du lịch Bên cạnh đó hạn chế của nghiên cứu chủ yếu tập trung vào lĩnh vực lữ hành, du lịch với sự xem xét đặc biệt trên người dùng mạng xã hội Do đó, việc khái quát hóa các phát hiện vào các bối cảnh khác cần phải được điều tra thêm Ngoài ra, kích thước mẫu của nghiên cứu chỉ là 150 người trả lời và nghiên cứu sử dụng kỹ thuật chọn mẫu thuận tiện nên có thể phát hiện được những sai lệch của người nghiên cứu
2.3.2.1 Nghiên cứu của Hoang Thi Thu Huong & cộng sự (2021): “Giá trị của người có sức ảnh hưởng trong lĩnh vực du lịch trên mạng xã hội và mối quan hệ với niềm tin vào phát ngôn về thương hiệu điểm đến dựa trên quan điểm của thế hệ Z trên địa bàn thành phố Hà Nội”
Mục tiêu của nghiên cứu là nhằm xác định mức độ tác động của các biến phụ thuộc: phương thức truyền đạt và tương tác, mức độ phủ sóng, mức độ nhận diện, sự tương đồng và thân thuộc, đặc điểm thu hút và sự uy tín, giá trị về mặt thông tin, trình độ chuyên môn đến biến phụ thuộc niềm tin của thế hệ Z đối với phát ngôn về thương hiệu điểm đến của người có sức ảnh hưởng trong lĩnh vực du lịch trên mạng xã hội Trong đó, mẫu gồm 384 người dùng mạng xã hội là gen Z sống tại Hà Nội
Kết quả của nghiên cứu khẳng định trong cá yếu tố của mô hình thì niềm tin đối với phát ngôn về thương hiệu điểm đến bị tác động của 4 yếu tố, cụ thể: phương thức truyền đạt và tương tác; mức độ phủ sóng; mức độ nhận diện; sự tương đồng và thân thuộc với mức độ ảnh hưởng lần lượt là 41,9%; 22,3%; 21,1% và 19,4% Trong khi 3 nhóm yếu tố còn lại không tác động, bao gồm: đặc điểm thu hút và sự uy tín; giá trị về mặt thông tin, trình độ chuyên môn trong lĩnh vực du lịch
Hình 2.9 Mô hình nghiên cứu của Hoang Thi Thu Huong & cộng sự
Nguồn: Hoang Thi Thu Huong & cộng sự (2021)
Bảng 2 1 Tổng hợp các nghiên cứu liên quan
Tính chuyên môn Độ tin cậy
Hình ảnh điểm đến Ý định lựa chọn điếm đến du lịch
Vai trò của biến Biến độc lập Biến độc lập Biến độc lập
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Qua bảng thống kê lược khảo đề tài nghiên cứu, tác giả kế thừa yếu tố ý định lựa chọn điểm đến từ bốn nghiên cứu Caraka & cộng sự (2022), Yursa & cộng sự (2023) và Asyraff, Hanafiah, Zain & Amir (2022), Upannanda & Bandara (2022) Với các yếu tố sự hấp dẫn và tính chuyên môn, độ tin cậy tác giả kế thừa từ ba nghiên cứu của Caraka & cộng sự
Đề xuất giả thuyết
Chất lượng thông tin là mức độ thông tin phù hợp để thực hiện các nhiệm vụ do người dùng chỉ định trong bối cảnh cụ thể (Emamjome & cộng sự, 2013) Chất lượng thông tin trong việc ra quyết định du lịch đề cập đến thông tin có sẵn về các sản phẩm và thuộc tính du lịch giúp khách du lịch đánh giá sản phẩm (Chen & cộng sự, 2014) Các khía cạnh được nghiên cứu nhiều nhất về chất lượng thông tin bao gồm tính đầy đủ, kịp thời, phù hợp, giá trị gia tăng, sự thú vị, độ tin cậy và tính dễ hiểu (Arora & Lata, 2020; Blasco-Lopez & cộng sự, 2019; Kim & cộng sự, 2017; Magno & Cassia , 2018; Nunthiphatprueksa & Suntrayuth, 2018; Rodríguez & cộng sự, 2019; Trinh & Nguyen., 2019; Zulzilah & cộng sự, 2019)
Thông tin trên mạng xã hội đóng vai trò thiết yếu trong việc định hình hình ảnh điểm đến, đặc biệt đối với khách du lịch lần đầu đến thăm (Nunthiphatprueksa & Suntrayuth, 2018) Các khía cạnh về tính đầy đủ, phù hợp, thú vị và giá trị gia tăng trên Sina Weibo và Facebook ảnh hưởng tích cực đến hình ảnh nhận thức và tình cảm (Kim và cộng sự, 2017; Rodríguez và cộng sự, 2019) Nunthiphatprueksa và Suntrayuth (2018) cho rằng tính kịp thời và dễ hiểu ảnh hưởng đến hình ảnh điểm đến Theo nghiên cứu của McNair (2021) nhận thấy rằng, chất lượng thông tin có tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch Hơn nữa, khi nói về chất lượng thông tin dựa trên yếu tố của người ảnh hưởng bao gồm thông tin chi tiết, thông tin phù hợp, sự hấp dẫn của thông tin, phù hợp với thực tế và những cập nhất mới nhất về địa điểm du lịch (Angelina & cộng sự, 2023) Tác giả đề xuất giả thuyết H1 như sau:
(H1a): Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến
(H1b): Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
(H1c): Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Veasna và cộng sự (2013) tuyên bố rằng độ tin cậy của nguồn xác định mức độ mà khách du lịch cảm nhận được những tuyên bố được đưa ra là trung thực và đáng tin cậy Sự tin tưởng của khách du lịch vào việc thực hiện những lời hứa của ban quản lý sẽ ảnh hưởng đến hình ảnh điểm đến (Kani và cộng sự, 2017; Rahman và cộng sự, 2020; Veasna và cộng sự, 2013) Theo Magno và Cassia (2018); Xu và Pratt (2018), những người có ảnh hưởng đáng tin cậy trên mạng xã hội sẽ tác động mạnh mẽ lên hình ảnh điểm đến mà họ đã từng ghé qua Hơn nữa, độ tin cậy của người ảnh hưởng còn được thể hiện ở việc họ đã đi đến nhiều địa điểm du lịch khác nhau, những kiến thức về các địa điểm du lịch mà họ từng ghé thăm, những thông tin họ cung cấp về điểm đến du lịch đó và họ là những người đều có cùng sở thích đi du lịch như những người theo dõi họ trên mạng xã hội (Angelina & cộng sự, 2023).Trong nghiên cứu của McNair (2021) cũng nhận định rằng, độ tin cậy các tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch Độ tin cậy của người nổi tiếng trong việc quảng bá một quốc gia có thể ảnh hưởng đến hình ảnh tại điểm đến và ý định lựa chọn điểm đến của khách du lịch nước ngoài (Armielia, 2018) Tác giả đề xuất giả thuyết H2 như sau:
(H2a): Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến
(H2b): Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
(H2c): Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Sự hấp dẫn đề cập đến ấn tượng đầu tiên và tương ứng với sự đánh giá cao về thể chất của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội (Yilmazdogan và cộng sự, 2021) Hầu hết các nghiên cứu đều lấy sự hấp dẫn làm tiêu chí chính (Yilmazdogan và cộng sự, 2021) Taillon và cộng sự (2019) cho rằng sức hấp dẫn bao gồm khả năng được yêu thích và sức hấp dẫn về thể chất của người có ảnh hưởng
Lou và Yuan (2019); Taillon và cộng sự (2019); Yilmazdogan và cộng sự (2021) đề xuất các thuộc tính hấp dẫn của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội thường được đánh giá từ nhiều góc độ khác nhau, chẳng hạn như sự quyến rũ, hấp dẫn, ưa nhìn và thậm chí là gợi cảm của họ Tương tự, Balaban và Mustatea (2019) tiết lộ rằng hầu hết người châu Âu trả lời đồng ý rằng để trở thành người có ảnh hưởng trên mạng xã hội thành công, một cá nhân phải đủ hấp dẫn để thuyết phục người khác Theo Roozen và Claeys (2010), về mặt thể chất, những cá nhân hấp dẫn gợi lên sự phấn khích và gợi cảm, điều này ảnh hưởng đến việc hiểu thông tin tốt hơn Theo Echtner và Ritchie (1991), hình ảnh điểm đến bao gồm các yếu tố như cảnh quan, dịch vụ du lịch, an ninh, và các trải nghiệm văn hóa Sự hấp dẫn của người ảnh hưởng có thể tác động đến các yếu tố này thông qua các kênh truyền thông xã hội Influencer thường chia sẻ những trải nghiệm cá nhân, hình ảnh và video về các điểm đến du lịch, mang lại cái nhìn chân thực và sống động Theo Kim và Kim (2020), các nội dung này giúp công chúng hình dung rõ hơn về điểm đến, từ đó cải thiện nhận thức và đánh giá tích cực về điểm đến Cùng quan điểm này, nghiên cứu của Garcia và Brown
(2018) cho rằng sự hấp dẫn của influencer thường đi kèm với một vẻ ngoài cuốn hút và phong cách sống mà người tiêu dùng có thể cảm nhận được Khi kết hợp với hình ảnh của một điểm đến du lịch, sự hấp dẫn này có thể tạo ra một ấn tượng tích cực và mong muốn khám phá trong tâm trí của người tiêu dùng, từ đó tạo ra sự tương tác và sự quan tâm đối với điểm đến đó và kích thích ý định lựa chọn điểm đến đó của người dùng thông qua việc chia sẻ của người ảnh hưởng Theo đó, giả thuyết thứ ba được tác giả phát biểu như sau: (H3a): Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực hình ảnh điểm đến
(H3b): Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
(H3c): Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Những người có ảnh hưởng đăng tải các cập nhật thường xuyên trên mạng xã hội trong lĩnh vực chuyên môn của họ, truyền tải những thông điệp nói chung có sức thuyết phục cho những người theo dõi họ, vừa mang tính thông tin vừa mang tính giải trí (Lou và cộng sự, 2019) Do đó, niềm tin của người dùng trực tuyến dựa trên các bài đánh giá được hình thành bởi chuyên môn của những người nổi tiếng và những người có ảnh hưởng cũng như kiến thức của họ liên quan đến các sản phẩm đó (Djafarova & Rushworth, 2017; Lou & Yuan, 2019) Theo nghiên cứu của Smith và Taylor (2019), Influencer thường được coi là những người có sự hiểu biết sâu rộng về các hoạt động du lịch, từ đó giúp tạo ra một hình ảnh tích cực và chuyên môn về một điểm đến trong cộng đồng mạng Bằng cách chia sẻ kiến thức và trải nghiệm cá nhân, Influencer có thể góp phần tạo ra một hình ảnh đa chiều và phong phú về một điểm đến, giúp thu hút sự quan tâm và niềm tin từ phía người tiêu dùng Khi người tiêu dùng có nhận thức về trình độ chuyên môn cao về người nổi tiếng, họ thể hiện khả năng cao hơn trong việc chấp nhận lời giới thiệu của người nổi tiếng về điểm đến du lịch (Starcevic, 2013) Người dùng có xu hướng nhận được thông tin và đề xuất về điểm đến từ những người nổi tiếng đáng tin cậy và là chuyên gia Hơn nữa, tính chuyên môn của người ảnh hưởng trong việc đưa ra lời khuyên, kiến thức mà họ có trong lĩnh vực du lịch cũng có thể góp phần tạo nên hình ảnh điểm đến ưa thích Lou và Yuan
(2019) phát hiện rằng tính chuyên môn của Influencer làm tăng tính thuyết phục của người tiêu dùng đối với nội dung họ truyền tải, từ đó cải thiện hình ảnh điểm đến Một travel blogger nổi tiếng được xem là người có chuyên môn trong lĩnh vực du lịch có thể cung cấp những bài viết chi tiết và hình ảnh chất lượng cao về các điểm du lịch, giúp hình ảnh của điểm đến trở nên hấp dẫn và đáng tin cậy và thu hút được nhiều khách hàng mục tiêu hơn (Hovland & cộng sự, 1953) Kiến thức chuyên môn của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội có thể được đánh giá dựa trên một số tiêu chí, chẳng hạn như kinh nghiệm, kiến thức và trình độ chuyên môn của họ về một số sản phẩm hoặc dịch vụ nhất định (Yilmazdogan và cộng sự, 2021) Họ đã phát hiện ra rằng kiến thức chuyên môn của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội về du lịch và du lịch có ảnh hưởng tích cực đến ý định đi du lịch Ngoài ra, Asyraff & cộng sự (2022) cho rằng chuyên môn của người ảnh hưởng còn được đánh giá trên việc họ là những người có kinh nghiệm, kiến thức hoặc là các chuyên gia trong lĩnh vực du lịch, họ có đủ chuyên môn để đưa ra lời khuyên cho người theo dõi họ trên mạng xã hội Giả thuyết thứ tư được tác giả phát biểu như sau:
(H4a): Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực hình ảnh điểm đến
(H4b): Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
(H4c): Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Hình ảnh điểm đến đóng một vai trò thiết yếu trong quá trình lựa chọn điểm đến, nhờ đó những điểm tham quan có nhận thức tích cực và mạnh mẽ sẽ được khách du lịch lựa chọn (Kim & Kwon, 2018) Nghiên cứu trước đây cho thấy hình ảnh điểm đến ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến của khách du lịch (Molinillo và cộng sự, 2018; Prayogo và cộng sự, 2016; Whang và cộng sự, 2016; Zulzilah và cộng sự, 2019) Tuy nhiên, chưa có nhiều nghiên cứu xem xét vai trò của hình ảnh điểm đến trong việc làm trung gian cho độ tin cậy, sự hấp dẫn, tính chuyên môn và ảnh hưởng của chất lượng thông tin Hình ảnh điểm đến thể hiện qua sự an toàn, sạch sẽ, nơi có những cảnh quan thiên nhiên tuyệt đẹp, các lễ hội văn hoá thú vị, những di sản lịch sử độc đáo và những ẩm thực đặc trưng riêng biệt tại địa điểm du lịch, nó có thể được tạo nên bởi sự thân thiện của người dân tại đó (Angelina & cộng sự, 2023) Nghiên cứu trước đây đã phân tích vai trò của hình ảnh điểm đến trong việc điều hòa tác động của độ tin cậy của nguồn đối với ý định ghé thăm (Hutami, 2019) và vai trò của hình ảnh điểm đến trong việc điều hòa nội dung do người dùng tạo, đề xuất của gia đình hoặc bạn bè, phương tiện truyền thông xã hội và đại chúng, đánh giá trực tuyến và blog về các quyết định ghé thăm (Alcázar và cộng sự, 2014; Aminudin và cộng sự, 2017) Giả thuyết thứ sáu được tác giả phát biểu như sau:
(H5): Hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến.
Mô hình nghiên cứu đề xuất
Qua quá trình tìm hiểu các nghiên cứu liên quan, tác giả nhận thấy rằng sự tác động của các yếu tố như: Chất lượng thông tin, Độ tin cậy, Sự hấp dẫn, Tính chuyên môn, Hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng đến Ý định lựa chọn điểm đến du lịch Từ đó, tác giả dề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
Hình 2.10 Mô hình nghiên cứu đề xuất
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
: Tác động trực tiếp : Tác động gián tiếp
Trong chương 2, tác giả trình bày về cơ sở lý thuyết quan trọng như các khái niệm, mô hình và lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu Đồng thời, tác giả đã tổng hợp các công trình nghiên cứu liên quan trong và ngoài nước Từ đó, tiến hành đề xuất các giả thuyết phù hợp và mô hình nghiên cứu bao gồm 6 nhân tố: (1) Chất lượng thông tin, (2) Độ tin cậy, (3) Sự hấp dẫn, (4) Tính chuyên môn, (5) Hình ảnh điểm đến, (6) Ý định lựa chọn điểm đến.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
Bảng câu hỏi đề xuất
Nghiên cứu cơ sở lý thuyết
Nghiên cứu sơ bộ Đề xuất mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Bảng câu hỏi chính thức Nghiên cứu định tính
Nghiên cứu định lượng chính thức
Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Phân tích kết quả nghiên cứu
Xác định phương pháp nghiên cưu
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Phân tích nhân tố khẳng định CFA Đề xuất hàm ý quản trị
Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu do tác giả đề xuất bao gồm:
Bước 01: Xác định vấn đề và mục tiêu nghiên cứu
Trong nghiên cứu khoa học xác định vấn đề là một trong các bước quan trọng để phát triển đề tài Dựa vào việc tìm hiểu, điều tra, phân tích và tổng hợp từ các bài báo, nghiên cứu trước đây tác giả quyết định tìm hiểu ý định lựa chọn địa điểm du lịch của du khách đặc biệt là giới trẻ ngày nay Trong những năm gần đây, du lịch đang là một trong các ngành kinh doanh đóng góp rất nhiều vào nền kinh tế Việt Nam Với vấn đề nghiên cứu trong đề tài là những yếu tố tác động của Influencer Marketing đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ Cụ thể, nghiên cứu tập trung vào yếu tố chất lượng thông tin, độ tin cậy, sự hấp dẫn, tính chuyên môn tác động đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch Đồng thời, nghiên cứu cũng xem xét hình ảnh điểm đến làm vai trò trung gian của chất lượng thông tin, độ tin cậy, sự hấp dẫn và tính chuyên môn ảnh hưởng như thế nào trong quá trình lựa chọn điểm đến du lịch của khách hàng
Bước 02: Xác định phương pháp nghiên cứu: Đối với đề tài nghiên cứu này tác giả sử dụng hai phương pháp nghiên cứu bao gồm: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng
Bước 03: Nghiên cứu cơ sở lý thuyết:
Dựa vào các tài liệu đã thu thập từ các bài báo,nghiên cứu, tác giả sẽ sàng lọc và kế thừa các nội dung có liên quan đến đề tài của nghiên cứu trong nước và ở quốc tế Sau đó hệ thống hóa những cơ sở lý thuyết liên quan đến đề tài nghiên cứu, tóm tắt các nội dung có liên quan đến các yếu tố Từ đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu phù hợp với đề tài Bước 04: Nghiên cứu sơ bộ: Ở bước này, tác giả thiết kế các câu hỏi khảo sát dựa vào mô hình nghiên cứu được đề xuất liên quan đến nội dung nghiên cứu của chủ đề, để đảm bảo tính logic và độ tin cậy của các vấn đề nghiên cứu Sau đó, bắt đầu thực hiện điều tra khảo sát sơ bộ, quy mô mẫu gồm 50 mẫu là giới trẻ sinh sống và làm việc ở Thành phố Hồ Chí Minh
Bước 05: Nghiên cứu chính thức:
Khi kết quả kiểm định được coi là phù hợp, tác giả tiến hành thu thập dữ liệu cần thiết và tiến hành kiểm tra lại kỹ lưỡng Bước này rất quan trọng vì đây là yếu tố giúp việc nghiên cứu được thành công cho các mục tiêu nghiên cứu, đòi hỏi phải sàng lọc cẩn thận để xác định dữ liệu có độ tin cậy và độ chính xác cao Từ đó tác giả phân tích số liệu bằng các phần mềm SPSS 26 và Amos được sử dụng trong nghiên cứu để hỗ trợ quá trình phân tích dữ liệu định lượng và công bố kết quả nghiên cứu
Bước 06: Đề xuất hàm ý quản trị:
Sau khi thống kê kết quả, dựa vào mức độ ảnh hưởng của các yếu tố tác động đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ tác giả sẽ đề xuất hàm ý quản trị nhằm giúp các doanh nghiệp, hộ kinh doanh có chiến lược phù hợp khi sử dụng các Influencer làm chiến dịch marketing điểm đến sao cho phù hợp nhất.
Nghiên cứu định tính
Từ việc nghiên cứu các cơ sở lý thuyết và các công trình nghiên cứu có liên quan trước đây, tác giả đã đề xuất mô hình nghiên cứu và hướng nghiên cứu để đánh giá dữ liệu định tính trong nghiên cứu này Thực hiện kiểm tra kỹ lưỡng các tài liệu và nghiên cứu hiện có liên quan đến chủ đề đã chọn Điều này phục vụ cho việc xây dựng khung lý thuyết, xác định các thiếu sót trong nghiên cứu và từ đó hình thành các câu hỏi nghiên cứu Đối với nghiên cứu này về chủ đề, vấn đề nghiên cứu chính và thành phần như sau:
Chủ đề: Tác động của tiếp thị người có sức ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh: vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Vấn đề nghiên cứu chính: Xác định tác động của Influencer Marketing ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh Trong nghiên cứu cũng tìm hiểu vai trò của biến trung gian của hình ảnh điểm đến có ảnh hưởng như thế nào đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ
Thành phần bao gồm: Biến độc lập: (1) Chất lượng thông tin, (2) Độ tin cậy, (3) Sự hấp dẫn, (4) Tính chuyên môn; Biến trung gian: (5) Hình ảnh điểm đến; Biến phụ thuộc (6): Ý định lựa chọn điểm đến
3.2.1 Phương pháp nghiên cứu định tính
Dựa trên việc phân tích tài liệu, lý thuyết nền và các nghiên cứu liên quan, tác giả đã đề xuất mô hình và giả thuyết được trình bày trong chương 2 Tuy nhiên, để đảm bảo sự phù hợp của mô hình nghiên cứu và quy mô của đề tài, tác giả thực hiện nghiên cứu định tính để hiệu chỉnh mô hình và bảng thang đo trong bối cảnh nghiên cứu sao cho phù hợp nhất
Bằng cách sử dụng phương pháp nghiên cứu định tính, tác giả đã tham gia vào một cuộc thảo luận nhóm gồm 5 người từ độ tuổi 20 đến 25 đang cư trú, học tập và làm việc tại Thành phố Hồ Chí Minh Mục tiêu chính của cuộc thảo luận nhóm này là để có được những hiểu biết ban đầu về yếu tố ảnh hưởng của người có sức ảnh hưởng tác động đến ý định du lịch của 5 người đại diện cho giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh Điều này giúp cho việc xác định và điều chỉnh các biến quan sát được hiểu rõ ý nghĩa hơn và cần phải đảm bảo sự liên quan trong bối cảnh của chủ đề nghiên cứu Tác giả gửi bảng thang đo bao gồm các yếu tố và biến quan sát cho người tham gia, sau đó họ sẽ phát biểu ý kiến của họ có đồng ý hay không với các biến quan sát trong đề tài, nếu không đồng ý thì sẽ đi kèm với lý do không chấp nhận Dựa vào những lý do này, tác giả sẽ thực hiện các điều chỉnh thích hợp đối với các biến quan sát được Sau đó tổng hợp thang đo một lần nữa để có được bảng thang đo hoàn chỉnh Để điều chỉnh thiết kế nghiên cứu sao cho phù hợp với chủ đề nghiên cứu và củng cố các kiến thức, tác giả lựa chọn phương pháp thảo luận cùng với giảng viên hướng dẫn để xem xét, đưa ra đánh giá phù hợp nhất
3.2.2 Kết quả nghiên cứu định tính
Dựa vào kết quả thu được từ phương pháp thảo luận nhóm, các yếu tố tác động của Influencer Marketing đến ý định lựa chọn điểm đến du lịch của giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh: vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến những người tham gia đều đồng ý với các yếu tố này
Nội dung của các biến quan sát được tác giả kế thừa và điều chỉnh nhằm để phù hợp với đề tài nghiên cứu bao gồm các biến ở bảng:
Bảng 3.1 Thang đo trong mô hình
STT Mã hoá Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn tham khảo Hình ảnh điểm đến - HADD
1 HADD1 Điểm đến du lịch
Indonesia an toàn Điểm đến du lịch an toàn
Angelina Alice Laurance, Serli Wijaya & Sienny Thio
2 HADD2 Điểm đến du lịch
Indonesia sạch sẽ Điểm đến du lịch sạch sẽ
Người dân Indonesia là những người thân thiện
Người dân tại điểm đến du lịch là những người thân thiện
Các điểm đến du lịch ở Indonesia có cảnh quan du lịch thiên nhiên tuyệt đẹp
Các điểm đến du lịch có cảnh quan du lịch thiên nhiên tuyệt đẹp
Các điểm đến du lịch ở Indonesia có những lễ hội văn hóa thú vị
Các điểm đến du lịch có những lễ hội văn hoá thú vị
Các điểm đến du lịch ở Indonesia có di sản lịch sử độc đáo
Các điểm đến du lịch có di sản lịch sử độc đáo
Các điểm đến du lịch ở Indonesia có nhiều lựa chọn ẩm thực
Các điểm đến du lịch có nhiều lựa chọn ẩm thực Độ tin cậy – DTC
Những người ảnh hưởng đã đến thăm nhiều điểm đến du lịch khác nhau
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) đã đến thăm nhiều điểm đến du lịch khác nhau
STT Mã hoá Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn tham khảo
Những người ảnh hưởng có kiến thức về các điểm đến du lịch mà họ từng ghé thăm
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) có kiến thức về các điểm đến du lịch mà họ từng ghé thăm
Có thể tin tưởng những người ảnh hưởng trong việc cung cấp thông tin về các điểm đến du lịch
Có thể tin tưởng người có sức ảnh hưởng
(Influencer) trong việc cung cấp thông tin về các điểm đến du lịch
Người ảnh hưởng có cùng sở thích đi du lịch các địa điểm du lịch như tôi
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) có cùng sở thích đi du lịch tại các điểm đến du lịch như tôi
Những người ảnh hưởng cung cấp thông tin du lịch đều có ngoại hình ưa nhìn
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin du lịch đều có ngoại hình ưa nhìn
Những người ảnh hưởng cung cấp thông tin du lịch có ngoại hình rất hấp dẫn
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin du lịch có ngoại hình rất hấp dẫn
Những người ảnh hưởng cung cấp thông tin du lịch đều thanh lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin du lịch đều thanh lịch
Chất lượng thông tin - CLTT
1 CLTT1 Người ảnh hưởng cung cấp thông tin chi Người có sức ảnh hưởng
STT Mã hoá Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn tham khảo tiết về các điểm đến du lịch thông tin chi tiết về các điểm đến du lịch
Laurance, Serli Wijaya & Sienny Thio
Người ảnh hưởng cung cấp thông tin cập nhật mới nhất về các điểm đến du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin cập nhật mới nhất về các điểm đến du lịch
Người ảnh hưởng cung cấp thông tin phù hợp với chuyến đi của tôi
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin phù hợp với chuyến đi của tôi
Người ảnh hưởng cung cấp thông tin một cách hấp dẫn
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin một cách hấp dẫn
Người ảnh hưởng cung cấp thông tin một cách thú vị
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin một cách thú vị
Người có ảnh hưởng cung cấp thông tin hữu ích cho việc lên kế hoạch cho chuyến đi của tôi
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin hữu ích cho việc lên kế hoạch cho chuyến đi của tôi
Người có ảnh hưởng cung cấp thông tin phù hợp với thực tế
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin phù hợp với thực tế
Người có ảnh hưởng giải thích thông tin đáng tin cậy về các điểm đến du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) giải thích thông tin đáng tin cậy về các điểm đến du lịch
STT Mã hoá Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn tham khảo
Người ảnh hưởng cung cấp thông tin dễ hiểu
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin dễ hiểu
Những người có ảnh hưởng cung cấp thông tin du lịch đều có kinh nghiệm đi du lịch đến các địa điểm du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin du lịch đều có kinh nghiệm đi du lịch tại các điểm đến du lịch
Những người có ảnh hưởng cung cấp thông tin là chuyên gia trong lĩnh vực du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin là chuyên gia trong lĩnh vực du lịch
Những người có ảnh hưởng cung cấp thông tin có kiến thức về lĩnh vực du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin có kiến thức về lĩnh vực du lịch
Những người có ảnh hưởng cung cấp thông tin có đủ chuyên môn để đưa ra lời khuyên về du lịch
Người có sức ảnh hưởng (Influencer) cung cấp thông tin có đủ chuyên môn để đưa ra lời khuyên về du lịch Ý định lựa chọn điểm đến du lịch - YD
Nếu có cơ hội, tôi sẵn sàng đi du lịch
Nếu có cơ hội, tôi sẵn sàng đi du lịch tại các điểm đến đó Asyraff,
Tôi dự định đi du lịch trong tương lai
Tôi dự định đi du lịch ở các điểm đến trong tương lai
STT Mã hoá Thang đo gốc Thang đo điều chỉnh Nguồn tham khảo
Khả năng tôi có ý định đi du lịch rất cao
Khả năng tôi có ý định đi du lịch tại các điểm đến đó rất cao
Chắc chắn tôi sẽ đầu tư thời gian và tiền bạc để đi du lịch trong thời gian tới
Chắc chắn tôi sẽ đầu tư thời gian và tiền bạc để đi du lịch tại các điểm đến trong thời gian tới
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Nghiên cứu định lượng
3.3.1 Phương pháp thu thập dữ liệu Đối với dữ liệu thứ cấp, tác giả chủ yếu đọc tài liệu tham khảo từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm bài báo nghiên cứu khoa học, tạp chí và thông tin cần thiết trên các trang chính thống của chính phủ, nhà nước Sau đó, tác giả tiến hành việc nghiên cứu, lọc dữ liệu thu thập được và phân tích các lý thuyết liên quan đến mục tiêu nghiên cứu liên quan đến tác động của Influencer Marketing đối với ý định lựa chọn điểm đến du lịch trong giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh và cuối cùng là tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu Đối với việc thu thập dữ liệu sơ cấp, để có thể đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu thông qua các cuộc khảo sát được thực hiện thông qua Google Forms Sau khi thu thập
350 mẫu đạt yêu cầu, việc xử lý dữ liệu được thực hiện bằng phần mềm SPSS 26 và phần mềm AMOS 24 để phân tích kiểm tra độ tin cậy thang đo Cronbach’s Alpha, phân tích nhân tố EFA, phân tích nhân tố CFA, phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
3.3.2 Kết quả nghiên cứu định lượng sơ bộ Để có thể thu thập được dữ liệu sơ bộ, bài nghiên cứu chủ yếu gửi bảng câu hỏi khảo sát trực tuyến thông qua các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook, Zalo và Instagram, sử dụng công cụ Google Forms Bảng khảo sát được chia sẻ trong các nhóm bao gồm những anh, chị, bạn bè đồng nghiệp và các nhóm sinh viên Tổng cộng có 50 câu trả lời đã được thu thập từ các cuộc khảo sát lần này
Các kết quả khảo sát sơ bộ sẽ được mã hóa và tác giả dùng phần mềm SPSS 26 để tiến hành đánh giá sơ bộ về độ tin cậy Cronbach's Alpha Các biến có hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item – Total Correlation) nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại, những biến quan sát nào có hệ số Cronbach’s Alpha lớn hơn hoặc bằng 0.6 thì sẽ được chấp nhận (Nunnally, 1878 và Peterson, 1994)
Từ kết quả phân tích cho thấy hệ số Cronbach’s Alpha tổng thể của các thang đo đều lớn hơn 0.6 và hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của tất cả biến quan sát trong thang đo đều lớn hơn 0.3, do đó không có biến nào bị loại trong kiểm định này Từ kết quả kiểm định cho thấy các biến có đủ độ tin cậy để thực hiện các phân tích tiếp theo
Bảng 3.2 Kết quả nghiên cứu sơ bộ
Trung bình thang đo nếu bị loại
Phương sai thang đo khi loại
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Hình ảnh điểm đến, nP (Cronbach’s Alpha =0.891)
Trung bình thang đo nếu bị loại
Phương sai thang đo khi loại
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
HADD7 25.70 16.296 803 863 Độ tin cậy, nP (Cronbach’s Alpha =0.870)
Sự hấp dẫn, nP (Cronbach’s Alpha = 0.796)
Chất lượng thông tin, nP (Cronbach’s Alpha = 0.929)
Trung bình thang đo nếu bị loại
Phương sai thang đo khi loại
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Tính chuyên môn, nP (Cronbach’s Alpha = 0.870)
TCM4 11.70 6.622 685 848 Ý định lựa chọn điểm đến, nP (Cronbach’s Alpha = 0.847)
Trung bình thang đo nếu bị loại
Phương sai thang đo khi loại
Cronbach’s Alpha nếu loại biến
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 26
3.3.3 Thiết kế bảng câu hỏi Để xây dựng một bảng câu hỏi khảo sát hiệu quả, tác giả tiến hành thực hiện một quy trình gồm các bước sau Đầu tiên, tác giả xác định loại dữ liệu muốn thu thập và lựa chọn thang đo phù hợp cho bài nghiên cứu Sau đó, tác giả tiến hành viết nội dung câu hỏi Tiếp theo, việc diễn đạt và định dạng câu hỏi cũng cần được chú trọng để phù hợp với đối tượng khảo sát và đảm bảo tính khoa học thông qua việc sử dụng ngôn ngữ phù hợp với đối tượng khảo sát, tránh sử dử dụng các từ ngữ quá chuyên môn gây khó hiểu cho người khảo sát và phải thiết kế bố cục, phông chữ sao cho hợp lý để người khảo sát dễ đọc và trả lời các câu hỏi Bên cạnh đó, thứ tự và bố cục bảng hỏi cũng đóng vai trò quan trọng trong việc thu thập dữ liệu một cách hiệu quả Tác giả bắt đầu khảo sát bằng những câu hỏi mang tính sàng lọc để chọn ra đúng đối tượng mục tiêu mong muốn, tiếp theo tác giả đi vào câu hỏi chính, chia các câu hỏi thành từng nhóm để người khảo sát có thể dễ dàng phân biệt và trả lời Trước khi đưa vào việc nghiên cứu chính thức, tác giả tiến hành thử nghiệm bảng hỏi với một nhóm nhỏ đối tượng mục tiêu để đánh giá mức độ dễ hiểu, dễ trả lời, kiểm tra độ tin cậy của các biến và điều chỉnh nội dung cho phù hợp Cuối cùng, sau khi bảng câu hỏi được hoàn thiện thông qua quá trình thử nghiệm tác giả tiến hành đưa ra bảng câu hỏi khảo sát chính thức Từ đó, tác giả đã tổng hợp và đưa ra quy trình xây dựng bảng câu hỏi được thể hiện như sau:
Nguồn: Tác giả tổng hợp và điều chỉnh từ Roopa & Rani, (2012)
Việc thiết kế bảng câu hỏi rất quan trọng để thu thập thông tin có liên quan và tính hữu ích của thông tin Khi viết câu hỏi khảo sát cần phải đáp ứng các tiêu chí như sự rõ ràng, ngắn gọn, dễ hiểu, tránh mang tính dẫn dắt hay có ý kiến chủ quan để người tham gia khảo sát có thể hiểu được câu hỏi mà không phải mất nhiều thời gian để suy nghĩ và các câu hỏi và phải phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Việc lập kế hoạch và phát triển bảng câu hỏi phải tuân thủ một số bước quan trọng (Roopa & Rani, 2012) Dựa vào thang đo của các biến, tác giả đề xuất các bước để xây dựng bảng câu hỏi thích hợp để tiến hành khảo sát nghiên cứu sơ bộ Bảng câu hỏi cuối cùng đóng vai trò là công cụ để thu thập dữ liệu nghiên cứu chính thức, như được mô tả ở sơ đồ trên
Sau khi hoàn thành các điều chỉnh cần thiết trong xây dựng thang đo để phù hợp với nội dung nghiên cứu Tác giả tiến hành thiết kế bảng câu hỏi khảo sát chính được sử dụng trong nghiên cứu định lượng, được nêu cụ thể dưới đây:
Phần I Giới thiệu về mục đích của cuộc khảo sát và tác giả sẽ cam kết trong việc bảo mật của thông tin cá nhân của người khảo sát
Phần II: Thông tin chung về du khách, bao gồm tuổi tác, sở thích du lịch, xác định đúng đối tượng nghiên cứu
Nội dung câu hỏi, cách diễn đạt và định dạng câu hỏi
Thứ tự và bố cục của bảng hỏi
Thử nghiệm và điều chỉnh bảng hỏi
Bảng câu hỏi chính thức Hình 3.2 Quy trình xây dựng bảng câu hỏi
Phần III: Tìm hiểu về mức độ tác động của các yếu tố được thực hiện bởi các đối tượng khảo sát Tất cả các biến quan sát được đo bằng thang Likert 5 mức độ
Phần IV: Thu thập thông tin cá nhân của những người tham gia khảo sát, bao gồm giới tính, nghề nghiệp và mức thu nhập
Mẫu nghiên cứu trong đề tài được chọn bằng phương pháp lấy mẫu thuận tiện phi xác suất Ưu điểm của phương pháp chọn mẫu này là có thể dễ tiếp cận, dễ lấy thông tin, tiết kiệm được thời gian và chi phí Bên cạnh đó, phương pháp này cũng có một số hạn chế nhất định như độ chính xác và độ tin cậy không cao, lựa chọn của người thực hiện khảo sát có thể mang tính chủ quan, khó xác định được tính đại diện của mẫu và sai số lấy mẫu Trong nghiên cứu này để khắc phục nhược điểm của phương pháp chọn mẫu phi xác suất tác giả sẽ tăng số lượng mẫu khảo sát để cải thiện chất lượng khảo sát, độ chính xác và độ tin cậy của nghiên cứu được nâng cao Nghiên cứu sử dụng phương pháp phỏng vấn trực tiếp thông qua bảng câu hỏi Ngoài ra, việc thu thập mẫu này cũng được thực hiện bằng cách khảo sát qua mạng với công cụ Google Form và khảo sát qua 3 nền tảng mạng xã hội (facebook, zalo và instagram)
Thời gian khảo sát của nghiên cứu bắt đầu từ ngày 18/3/2024 đến ngày 08/4/2024
Theo Hair & cộng sự (2014), kích thước mẫu tối thiểu cần thiết để tiến hành phân tích nhân tố khám phá (EFA) là 50, ưu tiên cho 100 mẫu trở lên Tỷ lệ quan sát được đề xuất với các biến quan sát là 5:1 hoặc 10:1 hoặc thậm chí 20:1 Trong trường hợp này, “số quan sát” đề cập đến số phiếu hợp lệ cần thiết Tuy nhiên, cần lưu ý rằng tỷ lệ 5:1 chỉ là mức tối thiểu, vì vậy tác giả đã chọn tỷ lệ 10:1 để đảm bảo kết quả có ý nghĩa thống kê Do nghiên cứu này bao gồm 31 biến quan sát, do đó cần có tổng cộng 310 mẫu trong nghiên cứu này
Tuy nhiên, để giảm thiểu rủi ro liên quan đến việc phân phối bảng câu hỏi thông qua Google Forms và để đảm bảo an toàn và độ tin cậy tối đa, tác giả đã quyết định chọn một quy mô mẫu gồm 350 cá nhân được khảo sát tại Thành phố Hồ Chí Minh.
Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Làm sạch dữ liệu nghiên cứu là một quá trình quan trọng nhằm xử lý trước và tiêu chuẩn hóa dữ liệu để loại bỏ lỗi, tính nhiễu và không chính xác của người tham gia khảo sát, từ đó đảm bảo độ tin cậy và chất lượng của dữ liệu Sau khi loại trừ các mẫu không đáp ứng các tiêu chí ban đầu, tác giả còn lại với kích thước mẫu cuối cùng là 350 mẫu
3.4.2 Phân tích thống kê mô tả Để phân tích các thuộc tính của mẫu nghiên cứu, bao gồm giới tính, nghề nghiệp và mức thu nhập của du khách là giới trẻ tại Thành phố Hồ Chí Minh, tác giả đã sử dụng phần mềm SPSS 26 để phân tích
3.4.3 Kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Cronbach's Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy và sự chặt chẽ của các biến quan sát trong quá trình phát triển và để xác định bản chất của thang đo Thông thường, Cronbach's Alpha được tính toán dựa trên dữ liệu thu thập được từ các mẫu nghiên cứu Quá trình phân tích yếu tố tin cậy Cronbach's Alpha được sử dụng để đánh giá mức độ tương quan giữa các thang đo và loại bỏ các biến quan sát không đáp ứng các yêu cầu nghiên cứu (Nguyễn Đình Thọ, 2011) Ngoài ra, khi phân tích độ tin cậy cũng cho thấy tính nhất quán nội bộ của dữ liệu (Masud & cộng sự, 2019; Norusis, 1993) Để kiểm tra Cronbach's Alpha, cần phải xem xét đến các hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của mỗi biến Khi phân tích, những biến có hệ số tương quan biến nếu nhỏ hơn 0.3 sẽ loại trừ khỏi phân tích vì nó không đáp ứng tiêu chuẩn Một tiêu chí khi chọn thang đo là độ tin cậy Cronbach's Alpha của các biến Để đảm bảo độ tin cậy của thang đo, các biến phải đạt yêu cầu Cronbach's Alpha là 0.7 trở lên Ngoài ra, cũng cần kiểm tra giá trị Cronbach's Alpha của các biến bị loại khỏi phân tích Nếu giá trị Cronbach's Alpha này cao hơn giá trị ban đầu, thì có thể cần phải loại bỏ biến đó để nâng cao độ tin cậy của thang đo (Hair & cộng sự, 2010, Nunnally, 1997)
Theo George & Mallery (2012), giá trị Cronbach's Alpha là 0.8 được coi là phù hợp Đồng thời, hệ số Cronbach's Alpha từ 0.6 trở lên là có thể sử dụng được (Nunnally, 1978, Slater,
1995) Điều này cho thấy rằng việc thu thập các kết quả kiểm tra độ tin cậy của thang đo là có ý nghĩa với các khái niệm đo lường là đáng tin cậy, nhất quán và có giá trị chấp nhận được (Din & cộng sự, 2011; Fornell & Larcker, 1981; Govindarajan & Kopalle, 2006)
3.4.4 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Phân tích nhân tố khám phá (Exploratory Factor Analysis - EFA) là một quy trình phân tích dữ liệu phổ biến, kỹ thuật này được sử dụng để xác định cấu trúc ẩn của một tập hợp các biến đo lường và giúp tìm ra mối quan hệ và mẫu chung giữa các biến này Khi các biến có sự tương tác cao với nhau và có mối quan hệ chung với một số yếu tố tiềm ẩn, EFA giúp phân loại và tổ chức các biến theo các nhân tố tương ứng Kết quả của EFA cung cấp cái nhìn tổng quan về cấu trúc dữ liệu và giúp chúng ta hiểu rõ hơn về các mối quan hệ phức tạp giữa các biến trong nghiên cứu
Các chỉ số đánh giá sự phù hợp khi phân tích EFA, nghiên cứu dùng các kiểm định sau: Để xác định tính phù hợp của phân tích nhân tố, nghiên cứu sử dụng hệ số KMO (Kaiser- Meyer-Olkin) với giá trị từ 0.5 trở lên (0.5 < KMO 0.6 và hệ số tương quan biến tổng của 26 biến quan sát đều > 0.3 Do đó, có thể kết luận rằng các thang đo đủ độ tin cậy để thực hiện phân tích tiếp theo
Như vậy, khi thực hiện phân tích độ tin cậy Cronbach’s Alpha của các thang đo biến độc lập, trung gian và phụ thuộc trong mô hình, kết quả cho thấy có 26 biến quan sát đủ độ tin cậy để thực hiện các bước phân tích tiếp theo, có 5 biến quan sát bị loại ra khỏi quá trình phân tích (CLTT5, CLTT6, CLTT9, HADD3, HADD6) vì các biến quan sát này không đủ độ tin cậy khi kiểm định Cronbach’s Alpha.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trong mô hình phương trình cấu trúc (SEM), một số nhân tố hoạt động với vai trò độc lập trong một mối quan hệ này và cũng đảm nhận vai trò là nhân tố phụ thuộc trong một mối quan hệ khác Do đó, bắt buộc phải tiến hành phân tích tất cả các nhân tố để xác định xem các biến có tách biệt nhóm với nhau hay không Nghiên cứu này sử dụng cả phân tích CFA và SEM, nên tác giả đã chọn phương pháp trích xuất Principal Axis Factoring cùng với phép quay Promax để dữ liệu dùng đạt được sự phù hợp Theo Gerbing & Anderson
(1988), phương pháp trích Principal Axis Factoring với phép xoay Promax (Oblique) sẽ phản ánh cấu trúc dữ liệu chính xác hơn phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax (Orthogonal)
Sau khi phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất, tác giả thấy biến quan sát DTC4 và SHD2 không có hệ số tải nhân tố Factor Loading được hiển thị trong bảng nên tác giả loại
2 biến quan sát này và tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA lần tiếp theo
Bảng 4 2 Hệ số KMO và điểm định Bartlett's lần 2
Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) 833 Kiểm định Bartlett's Approx Chi-Square 5184.17
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 26
Bảng 4 3 Kết quả phân tích ma trận EFA lần 2
Nhân tố Biến quan sát
Hệ số tải nhân tố
TCM2 765 Ý định lựa chọn điểm đến
Giá trị Eigenvalues = 1.041 Tổng phương sai trích= 63.778%
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm SPSS 26
Dựa vào kết quả phân tích nhân tố lần cuối tại bảng 4.2 và bảng 4.3 cho thấy:
Thước đo KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) có giá trị = 0.883 thoả mãn điều kiện 0.5 ≤ KMO
≤ 1 Vì vậy, tác giả kết luận rằng phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu trong nghiên cứu
Kết quả kiểm định sự tương quan với nhau trong mỗi nhóm nhân tố, kiểm định Bartlett’s có Sig = 0.000 < 0.05 nên tác giả kết luận rằng các biến quan sát có tương quan với nhau trong mỗi nhân tố
Giá trị Eigenvalues = 1.041 (đại diện cho phần biến thiên được giải thích bởi mỗi nhân tố)
> 1 thì 6 nhân tố rút ra có ý nghĩa tóm tắt thông tin tốt nhất
Hệ số tổng phương sai trích (Total Variance Explained) có giá trị phương sai cộng dồn của các yếu tố là 63.778% > 50% nên đáp ứng tiêu chuẩn Từ đó tác giả kết luận 63.778% thay đổi của các nhân tố được giải thích bởi các biến quan sát trong mô hình
Cùng với đó, kết quả cho thấy 24 biến quan sát được chia thành 6 nhóm Nhóm 1 (CLTT) có hệ số tải nhân tố từ 0.896 đến 0.647; nhóm 2 (HADD) có hệ số tải nhân tố từ 0.872 đến 0.672; nhóm 3 (TCM) có hệ số tải nhân tố 0.912 đến 0.765; nhóm 4 (YD) có hệ số tải nhân tố từ 0.991 đến 0.659; nhóm 5 (DTC) có hệ số tải nhân tố từ 0.726 đến 0.706; nhóm 6 (SHD) có hệ số tải nhân tố từ 0.619 đến 0.578 Hầu hết cho thấy các hệ số tải nhân tố Factor Loading của các biến quan sát đều có giá trị đạt từ 0.5 trở lên nên các biến đều có ý nghĩa thống kê tốt.
Phân tích nhân tố khẳng định CFA
4.5.1 Đo lường độ phù hợp của mô hình với thông tin môi trường
Bảng 4 4 Chỉ số đánh giá sự phù hợp trong CFA
Chỉ số Cmin/df p GFI TLI CFI RMSEA
Nguồn: Tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Mô hình được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường khi có kiểm định Chi-square có P value < 0.05 Nếu một mô hình nhận được các giá trị TLI, CFI > 0.9 (Bentler & Bonett, 1980); CMIN/df < 2 hoặc có thể < 3 (Carmines & McIver, 1981); RMSEA < 0.08 (Steiger,
1990) thì được xem là phù hợp với dữ liệu thị trường Một số đề tài do có sự hạn chế về cỡ mẫu nên trị số GFI khó đạt ở mức 0.9 Vì vậy, mức giá trị tối thiểu 0.8 vẫn được chấp nhận theo 2 công trình nghiên cứu của Baumgartner & Homburg (1995) và nghiên cứu của
Doll, Xia, and Torkzadeh (1994).Từ kết quả trong bảng 4.4 cho thấy các chỉ số Model Fit đều đạt yêu cầu, cụ thể mô hình có Chi-square/df = 2.575 < 3, giá trị p = 0.000 < 0.05 Bên cạnh đó, các chỉ số CFI = 0.927 > 0.9; TLI = 0.914 > 0.9; GFI = 0.879 > 0.8; RMSEA 0.067 < 0.08 Vì vậy, có thể kết luận rằng mô hình phù hợp với thông tin nghiên cứu
Hình 4 4 Kết quả phân tích nhân tố khẳng định CFA
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
4.5.2 Đánh giá độ tin cậy thang đo
Bảng 4 5 Tổng hợp hệ số tin cậy tổng hợp và tổng phương sai trích
Các thành phần Độ tin cậy tổng hợp
Tổng phương sai trích (AVE)
Chất lượng thông tin (CLTT) 0.917 0.650
Hình ảnh điểm đến (HADD) 0.878 0.591
Tính chuyên môn (TCM) 0.905 0.706 Ý định lựa chọn điểm đến (YD) 0.865 0.618 Độ tin cậy (DTC) 0.785 0.549
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Theo Hair và cộng sự (2014) giá trị phương sai trung bình được trích (Average variance extracted, viết tắt là AVE) lớn hơn 0.5; và chỉ số độ tin cậy tổng hợp (Composite reliability, viết tắt là C.R) có giá trị 0.6 - 0.7 chấp nhận được, lớn hơn 0.7 càng tốt Tuy nhiên, theo Fornell và Larcker (1981), nếu tổng phương sai trích nhỏ hơn 0.5 thì chỉ số độ tin cậy tổng hợp C.R lớn hơn 0.6 là chấp nhận được
Qua bảng 4.5 thấy được rằng, giá trị phương sai trung bình được trích AVE của các nhân tố đạt từ 0.4 trở lên và độ tin cậy tổng hợp CR > 0.6 Vì vậy, tác giả kết luận rằng các thang đo đều đạt yêu cầu khi đánh giá độ tin cậy và có thể tiến hành các kiểm định tiếp theo
Bảng 4 6 Kết quả phản ánh giá trị hội tụ của thang đo
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Theo Gerbing & Anderson (1988) thang đo đạt giá trị hội tụ khi trọng số chuẩn hoá của thang đo có giá trị từ 0.5 trở lên và giá trị P-value < 0.05 Dựa vào kết quả bảng 4.6 cho thấy, các giá trị chuẩn hoá của thang đo đều ở mức 0.578 trở lên (P-value = 0.000) Vì vậy tác giả kết luận các thang đo đạt giá trị hội tụ, phù hợp với mô hình và có ý nghĩa thống kê
Bảng 4 7 Kết quả phản ánh giá trị phân biệt của thang đo
AVE MSV MaxR(H) CLTT HADD TCM YD DTC SHD
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Với kết quả ở bảng 4.7, phương sai chia sẻ lớn nhất (Maximum Shared Variance – MSV) đều nhỏ hơn phương sai trung bình được trích (AVE) và giá trị căn bậc hai AVE của một biến đều lớn hơn tương quan giữa biến đó với các biến khác trong mô hình nên đảm bảo được tính phân biệt.
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
4.6.1 Phân tích và đo lường độ thích hợp của mô hình với dữ liệu thị trường
Phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM có giá trị thống kê chi bình phương là 615.840 (Chi-square = 615.840) với 235 bậc tự do (df = 235)
Bảng 4 8 Các chỉ số trong phân tích cấu trúc tuyến tính SEM
Chỉ số Cmin/df P GFI TLI CFI RMSEA
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Dựa vào bảng 4.8 , mô hình có Chi-square/df = 2.621 < 3, p= 0.000 Bên cạnh đó, các chỉ số GFI = 0.877 > 0.8; TLI = 0.911 > 0.9; CFI = 0.924 > 0.9; RMSEA = 0.068 < 0.08 Qua phân tích cho thấy các chỉ số đều đạt yêu cầu Từ đó, kết luận mô hình phân tích là hoàn toàn phù hợp và tương thích với thị trường
Hình 4 5 Kết quả phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
4.6.2 Phân tích và kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Bảng 4 9 Hệ số hồi quy chuẩn hoá và chưa chuẩn hoá
Giả thuyết Mối tương quan
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy chuẩn hoá
Giả thuyết Mối tương quan
Hệ số hồi quy chưa chuẩn hoá
Hệ số hồi quy chuẩn hoá
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Trong 4 biến quan sát tác động lên HADD, thứ tự của các biến tác động theo chiều hướng giảm dần như sau: SHD > TCM > CLTT > DTC
Trong 5 biến quan sát tác động lên YD, thứ tự của các biến tác động theo chiều hướng giảm dần như sau: HADD > DTC > SHD > CLTT > TCM
Trong 4 biến quan sát tác động lên YD thông qua vai trò trung gian của HADD, thứ tự của các biến tác động theo chiều hướng giảm dần như sau: SHD > TCM > CLTT > DTC
Dựa vào kết quả phân tích ở bảng 4.9, ở độ tin cậy 95% cho thấy rằng ngoại trừ 4 giả thuyết bị bác bỏ là H2a, H2c, H4b và H3b, các giả thuyết còn lại đều được chấp nhận Bên cạnh đó, có thể thấy rằng các mối quan hệ trong mô hình đều có quan hệ tích cực được thể hiện bởi hệ số hồi quy dương Kết quả cho thấy rằng tăng/giảm trong một nhân tố sẽ ảnh hưởng tích cực đến những nhân tố khác trong mô hình
Nhân tố sự hấp dẫn tác động đến hình ảnh điểm đến có β3𝑎 = 0.377 và có giá trị P= 0.000
< 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% Nhân tố sự hấp dẫn tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến có β3b = 0.174 và có giá trị P = 0.069 > 0.05, không có ý nghĩa thống kê Nhân tố sự hấp dẫn tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến có β3c = 0.089 và giá trị P = 0.002 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%
Nhân tố hình ảnh điểm đến tác động đến ý định lựa chọn điểm đến có β5 = 0.235 và có giá trị P= 0.001 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%
Nhân tố tính chuyên môn tác động đến hình ảnh điểm đến có β4𝑎 = 0.241 và có giá trị P0.000 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% Nhân tố tính chuyên môn tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến có β4b = 0.085 và có giá trị P = 0.121 > 0.05, không có ý nghĩa thống kê Nhân tố tính chuyên môn tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến có β4𝑐 = 0.057 và giá trị p = 0.001
< 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%
Nhân tố chất lượng thông tin tác động đến hình ảnh điểm đến có β1a = 0.146 và có giá trị P= 0.007 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95% Nhân tố chất lượng thông tin tác động đến ý định lựa chọn điểm đến có β1b = 0.122 và có giá trị P = 0.019 < 0.05, có ý nghĩa thống kê ở với độ tin cậy 95% Nhân tố chất lượng thông tin tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến có β1c = 0.034 và P-value = 0.003 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy 95%
Nhân tố độ tin cậy tác động đến hình ảnh điểm đến có β2a = 0.140 và có giá trị P= 0.087
> 0.05, không có ý nghĩa thống kê Nhân tố độ tin cậy tác động đến ý định lựa chọn điểm đến có β2b = 0.207 và có giá trị P = 0.009 < 0.05, có ý nghĩa thống kê với độ tin cậy là 95% Nhân tố độ tin cậy tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến có β2c = 0.033 và P-value = 0.093 > 0.05, không có ý nghĩa thống kê
Bảng 4 10 Kết quả kiểm định các giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung Kết quả
H1a Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến
H1b Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
Chất lượng thông tin của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
H2a Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến Bác bỏ
H2b Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến
Chấp nhận H2c Độ tin cậy của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Giả thuyết Nội dung Kết quả
H3a Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến
H3b Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến Bác bỏ
Sự hấp dẫn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
H4a Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến
H4b Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến Bác bỏ
Tính chuyên môn của người có sức ảnh hưởng có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
H5 Hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến Chấp nhận
Nguồn: tác giả tự tổng hợp
4.6.3 Kiểm định vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Bảng 4 11 Kiểm định vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến
Tác động Mối quan hệ Hệ số tác động 𝛃
YD < - HADD < -TCM 0.057 0.001 Trung gian toàn phần
YD < - HADD < - SHD 0.089 0.002 Trung gian toàn phần
YD < - HADD < -CLTT 0.034 0.003 Trung gian một phần
YD < - HADD < -DTC 0.033 0.093 Không trung gian
Nguồn: tác giả tổng hợp từ phần mềm AMOS 24
Kết quả phân tích cho thấy, mặc dù tính chuyên môn không tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến (β4b = 0.085, p =0.121 > 0.05) nhưng lại có tác động gián tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến(β4c = 0.057, p =0.001 < 0.05) Tương tự, sự hấp dẫn không tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến (β3b = 0.174, p =0.069 > 0.05) nhưng lại có tác động gián tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến (β3c = 0.089, p =0.002 < 0.05) Vì vậy, có thể kết luận rằng trong trường hợp này hình ảnh điểm đến đóng vai trò trung gian toàn phần trong mối quan hệ giữa tính chuyên môn và ý định lựa chọn điểm đến du lịch, sự hấp dẫn và ý định lựa chọn điểm đến du lịch
Bên cạnh đó, chất lượng thông tin không những tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến (β1b = 0.122, p =0.019 < 0.05) và hình ảnh điểm (β1a = 0.146, p =0.007 < 0.05) đến mà nó còn tác động gián tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến (β1c = 0.034, p =0.003 < 0.05) Từ đó, theo Baron & Kenny (1986) nói về việc phân tích trung gian thì hình ảnh điểm đến đóng vai trò là trung gian một phần trong mối quan hệ giữa chất lượng thông tin và ý định lựa chọn điểm đến Cuối cùng, độ tin cậy có tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến (β2b = 0.207, p =0.009 < 0.05) nhưng không tác động đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua trung gian hình ảnh điểm đến (β2c = 0.033, p =0.093 > 0.05) Vì vậy, tác giả kết luận rằng độ tin cậy có tác động trực tiếp đến ý định lựa chọn điểm đến mà không có tác động gián tiếp thông qua trung gian hình ảnh điểm đến
Dựa vào những kết quả ở phân tích trên, có thể đưa ra kết luận rằng mô hình nghiên cứu là phù hợp với dữ liệu thực tế Các giả thuyết H1a, H1b, H1c, H2b, H3a, H3c, H4a, H4c, H5 được chấp nhận Có 4 giả thuyết bị bác bỏ là H2a, H2c, H3b, H4b có thể là vì 4 giả thuyết này chưa phù hợp với dữ liệu thực tế ở Việt Nam.
Thảo luận kết quả nghiên cứu
Giả thuyết H1 thông qua kết quả của phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy chất lượng thông tin có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến (β1a = 0.146, p= 0.007 < 0.05) và ý định lựa chọn điểm đến (β1b = 0.122, p= 0.019 < 0.05) và chất lượng thông tin có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến (β1c = 0.034, p= 0.003 < 0.05) Vì vậy giả thuyết H1a, H1b, H1c đều được chấp nhận Qua đó cho thấy kết quả nghiên cứu là phù hợp với các nghiên cứu trước đây
(Angelina & cộng sự, 2023; Kim và cộng sự, 2017; Nunthiphatprueksa & Suntrayuth, 2018; Rodríguez và cộng sự, 2019; Trinh & Nguyen, 2019) Từ đó tác giả kết luận rằng chất lượng thông tin do Influencer cung cấp về hình ảnh điểm đến du lịch sẽ làm tăng ý định du lịch của du khách tại điểm đến đó
Giả thuyết H2 thông qua kết quả của phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy độ tin cậy không ảnh hưởng đến hình ảnh điểm đến (β2a = 0.140, p= 0.087 > 0.05) nhưng độ tin cậy có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến (β2b = 0.207, p= 0.009 < 0.05) và độ tin cậy không ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến (β2c = 0.033, p= 0.093 > 0.05) Điều này cũng đồng nghĩa với việc giả thuyết H2b được chấp nhận và giả thuyết H2a, H2c bị bác bỏ Có thể kết luận những người có ảnh hưởng đáng tin cậy trên mạng xã hội sẽ tác động mạnh mẽ lên ý định lựa chọn điểm đến của du khách (Magno & Cassia, 2018; Xu & Pratt, 2018; Upananda & Bandara, 2022) Kết quả này khác với các nghiên cứu trước đây và có thể được giải thích dựa trên bối cảnh và đối tượng khảo sát khác nhau Điều này cho thấy rằng mức độ tin cậy của Influencer trong lĩnh vực du lịch có thể ảnh hưởng đến sự đánh giá về điểm đến của du khách thông qua Influencer là vô cùng mạnh mẽ nếu người dùng thật sự tin tưởng khi họ có ý định tham quan một điểm đến du lịch nào đó
Giả thuyết H3 thông qua kết quả của phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy sự hấp dẫn có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến (β3a = 0.377, p= 0.000 < 0.05) và sự hấp dẫn không ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến (β3b = 0.174, p= 0.069 > 0.05) và rằng sự hấp dẫn có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến (β3c = 0.089, p = 0.002 < 0.05) Vì vậy, giả thuyết H3a, H3c được chấp nhận và giả thuyết H3b bị bác bỏ Kết quả này được ủng hộ trong nghiên cứu của Markovića & cộng sự (2022) Điều này chỉ ra rằng sự hấp dẫn có tác động cùng chiều với hình ảnh điểm đến Đa số các nghiên cứu đều sử dụng sự hấp dẫn như một tiêu chí chính để tìm hiểu về sự tác động của Influencer (Yilmazdogan & cộng sự, 2021) Sự hấp dẫn bao gồm cả khả năng thu hút sự quan tâm và vẻ ngoài hấp dẫn của những người có ảnh hưởng liên quan đến việc quảng cáo điểm đến từ sự thu hút đó góp phần làm tăng khả năng chọn lựa của du khách về hình ảnh điểm đến mà người ảnh hưởng ghé qua (Taillon & cộng sự, 2019)
Giả thuyết H4 thông qua kết quả của phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy tính chuyên môn có tác động tích cực đến hình ảnh điểm đến (β4a = 0.241, p= 0.000 < 0.05) nhưng không ảnh hưởng đến ý định lựa chọn điểm đến (β4b = 0.085, p= 0.121 > 0.05) và tính chuyên môn có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến thông qua vai trò trung gian của hình ảnh điểm đến (β4c = 0.057, p = 0.001 < 0.05) Kết quả cũng đồng nghĩa với giả thuyết H4a, H4c được chấp nhận và giả thuyết H4b bị bác bỏ Điều này cho thấy rằng tính chuyên môn có tác động cùng chiều với hình ảnh điểm đến và có tác động đến ý định lựa chọn điểm đến khi hình ảnh điểm đến làm vai trò trung gian trong mối quan hệ này Từ đó, tác giả nhận định rằng kiến thức chuyên môn của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội về du lịch có ảnh hưởng tích cực đến hình ảnh tại điểm đến du lịch đó
Khi người dùng tin tưởng về độ chuyên môn của người có sức ảnh hưởng, họ có xu hướng chấp nhận lời khuyên mà người ảnh hưởng đưa ra về hình ảnh tại điểm điểm du lịch đó Đa số họ tin rằng, những người ảnh hưởng đăng tải những nội dung về du lịch trên mạng xã hội là những người thường xuyên đi du lịch, là những người đã trải nghiệm và có kiến thức tại các điểm đến du lịch nên khi người ảnh hưởng chia sẻ nội dung về trải nghiệm tham quan sẽ góp phần tạo nên tác động tích cực về hình ảnh điểm đến và sẽ giúp làm tăng ý định lựa chọn điểm đến của người dùng
Giả thuyết H5 thông qua kết quả của phân tích mô hình cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy hình ảnh điểm đến có tác động tích cực đến ý định lựa chọn điểm đến (β = 0.235, p= 0.001
< 0.05) Điều này cho thấy rằng hình ảnh điểm đến có tác động cùng chiều với ý định lựa chọn điểm đến Trong các nghiên cứu trước, một số tác giả có cũng quan điểm rằng hình ảnh của một điểm đến có ảnh hưởng đáng kể đến ý định lựa chọn điểm đến (Angelina & cộng sự, 2023; Smith & cộng sự, 2020) Kết luận này cũng tương thích với nghiên cứu của Angelina & cộng sự (2023) nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của hình ảnh điểm đến trong quyết định lựa chọn điểm đến du lịch là rất quan trọng Johnson và cộng sự (2019) đã chỉ ra rằng hình ảnh điểm đến có thể tạo ra ấn tượng mạnh mẽ đầu tiên và tạo ra sự hấp dẫn đối với du khách Hơn nữa, hình ảnh điểm đến cũng có thể gợi lên cảm xúc tích cực từ đó tạo ra ý định lựa chọn tích cực từ phía du khách (Garcia và cộng sự, 2020; Jones & cộng sự, 2018) Do đó, có thể kết luận rằng hình ảnh của một điểm đến không chỉ là một phần quan trọng trong việc thu hút sự chú ý của du khách, mà còn có thể ảnh hưởng đến quyết định cuối cùng về việc chọn lựa điểm đến du lịch
Trong chương 4, tác giả đã trình bày đầy đủ về kết quả nghiên cứu của đề tài Kết quả về mẫu nghiên cứu được trình bày theo dạng thống kê mô tả từ đó tác giả đưa ra các nhận định tổng quát về số lượng mẫu và tỉ kệ của các nhóm trong khảo sát Bên cạnh đó, các thang đo được kiểm định thông qua kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha, đánh giá giá trị qua kiểm định nhân tố khám phá EFA Sau đó, sử dụng phần mềm AMOS 24 để kiểm định CFA, kiểm định mô hình SEM (kiểm định sự phù hợp của mô hình nghiên cứu đối với các giả thuyết được đề ra) Kết quả của cuộc phân tích cho thấy tất cả các giả thuyết đều được chấp nhân Từ đó, tác giả đưa ra mô hình nghiên cứu chính thức
Trong chương này, tác giả trình bày tổng quan về đề tài nghiên cứu và hình thành lý do chọn đề tài Bên cạnh đó tác giả cũng trình bày một số nội dung cần thiết như: mục tiêu nghiên cứu, đối tượng và phạm vi nghiên cứu, phương pháp và ý nghĩa của đề tài nghiên cứu Cuối cùng là kết luận về bố cục của đề tài.
