Mục đích của nghiên cứu là khảo sát mức độ ảnh hưởng của tính năng thực tế tăng cường (AR) đến ý định mua sắm trên các ứng dụng di động của sinh viên Hà Nội. Nghiên cứu giúp hiểu rõ hơn về cách AR ảnh hưởng đến lựa chọn mua hàng của khách hàng và tạo ra những trải nghiệm mua sắm tương tác và cá nhân hóa hơn. Thông qua việc phân tích các dữ liệu thu thập được, nghiên cứu có thể giúp định lượng tác động của AR đến ý định mua hàng của khách hàng, bao gồm sự ảnh hưởng của AR đến cách khách hàng tìm hiểu sản phẩm, ý định mua và sự hài lòng sau khi mua hàng.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN
Tổng quan tài liệu nghiên cứu
2.1.1 Các nghiên cứu trong nước Ở Việt Nam có rất ít các bài nghiên cứu về chủ đề tính năng AR trong bối cảnh thương mại điện tử, trong đó có bài nghiên cứu “Tác động của công nghệ thực tế tăng cường AR tới mức độ bảo mật và tiện ích trên các nền tảng bán hàng trực tuyến tại Việt Nam hiện nay.” của TS Nguyễn Đình Toàn và cộng sự trên báo Tạp chí công thương (2022) và một đề tài lấy chủ đề trải nghiệm đắm chìm khi sử dụng AR, “Công nghệ thực tế ảo tăng cường có phải là một công cụ hiệu quả trong bối cảnh hiện nay không? Vai trò của sự trải nghiệm đắm chìm” của Võ Kim Nhạn trên tạp chí Nghiên cứu Kinh tế và Kinh doanh Châu Á (2022)
Nghiên cứu của TS Nguyễn Đình Toàn và cộng sự (2022) khám phá những nhân tố của công nghệ thực tế tăng cường AR tác động lên tiện ích và tính bảo mật trên các sàn thương mại trực tuyến tại Việt Nam Nhóm đưa ra 6 nhân tố bao gồm (1) Sinh động, (2) Mới lạ, (3) Tính tương đồng thực tế, (4) Chất lượng hệ thống thông tin, (5) Tính tương tác trải nghiệm và (6) Thông tin Qua nghiên cứu thu lại được rằng để nâng cao tính tiện ích khi áp dụng công nghệ thực tế tăng cường vào bán hàng, các doanh nghiệp cần chú trọng nhiều hơn về thiết kế bao bì và đưa số liệu cụ thể của sản phẩm Bảo mật an toàn được người dùng quan tâm mạnh mẽ khi tiếp cận tới công nghệ AR Đề tài kết luận rằng các nền tảng bán hàng trực tuyến cần chuẩn bị sẵn sàng cho việc thích nghi với công nghệ mới và tích hợp các công nghệ phức tạp như AR vào hệ thống quản lý dữ liệu chung Áp dụng công nghệ AR vào bán hàng có thể giúp các sàn thương mại điện tử dễ dàng theo dõi nguồn gốc của hàng hóa, phát hiện hàng giả và hàng nhái hơn, vì mỗi doanh nghiệp sẽ cung cấp thông tin sản phẩm rõ ràng và khó bị sao chép Đề tài của Võ Kim Nhạn (2022) nhằm xây dựng và kiểm định mô hình nghiên cứu về môi quan hệ giữa sự trải nghiệm đắm chìm của khách hàng và hành vi mua sắm trên ứng dụng mua sắm AR Phương pháp mô hình cấu trúc bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS-SEM) đã được áp dụng để phân tích 332 mẫu khảo sát kiểm định giả thuyết nghiên cứu Kết quả cho thấy các giả thuyết phù hợp với kết quả khảo sát của nghiên cứu Về mặt thực tiễn , nghiên cứu cung cấp hướng dẫn cho các nhà quản lý công ty, nhà bán lẻ để nâng cao các tính năng trải nghiệm, tính dễ tương tác sử dụng trên các ứng dụng mua sắm
AR, xem xét công nghệ ứng dụng mua sắm AR để cung cấp thêm trải nghiệm cho khách hàng trước khi đưa ra ý định mua hàng Hơn nữa, vai trò của biến điều tiết là sự quan tâm về quyền riêng tư, đòi hỏi các công ty thiết kế các ứng dụng mua sắm AR cần đảm bảo tính bảo mật, riêng tư của khách hàng
2.1.2 Các nghiên cứu quốc tế
Trên các tạp chí nghiên cứu khoa học và ấn phẩm quốc tế có một số bài nghiên cứu lấy chủ đề ảnh hưởng của tính năng AR lên hành vi và ý định mua hàng của người tiêu dùng
Quin và cộng sự (2021) đã chỉ ra mức độ mà ứng dụng thực tế tăng cường di động (Mobile Augmented Reality - MAR) có thể ảnh hưởng đến thái độ và hành vi mua sắm của người dùng Khi người tiêu dùng cảm thấy ứng dụng MAR thú vị, tiện lợi và dễ sử dụng, họ có xu hướng phản ứng tích cực hơn Thực tế, nghiên cứu này cung cấp thông tin có chiều sâu về MAR, đem lại những thông tin hữu ích cho cả người tiêu dùng và nhà thiết kế ứng dụng MAR, kết quả nghiên cứu có thể sử dụng để lên chiến lược tiếp thị cho các nhà bán lẻ
Kết quả nghiên cứu cho thấy việc người dùng có khả năng phóng to, thu nhỏ và điều chỉnh hình ảnh trong ứng dụng MAR có tác động mạnh mẽ đến sự hài lòng trải nghiệm mua sắm của họ Mặc dù người tiêu dùng tại cửa hàng vật lý có thể chạm và cảm nhận sản phẩm, nhưng MAR làm thay đổi cách thức khách hàng tương tác với sản phẩm trên môi trường trực tuyến và từ đó làm tăng tỷ lệ mua hàng sử dụng MAR Đề tài của Victor Chen và cộng sự (2022) cho rằng việc sử dụng công nghệ Thực tế tăng cường (AR) trong các ứng dụng mua sắm trên thiết bị di động đã trở nên phổ biến hơn để nâng cao trải nghiệm mua sắm trên thiết bị di động của người tiêu dùng và tác động đến hành vi mua sắm bốc đồng của họ Nghiên cứu này nhằm mục đích kiểm tra tác động của các yếu tố liên quan đến AR (chẳng hạn như độ sống động, độ chính xác về không gian và sự hiện diện) đối với các yếu tố hành vi mua hàng bốc đồng trong bối cảnh mua sắm trên thiết bị di động
AR các ứng dụng Tác giả kết luận rằng sự sống động của hình ảnh và tính trực quan của hình ảnh thực tế tăng cường AR là hai yếu tố phương tiện chính giúp người dùng cảm nhận được tính hiện diện của sản phẩm Cảm nhận về sự hiện diện của sản phẩm càng cao, sự kích thích của người dùng khi sử dụng hình ảnh AR để xem trước hình ảnh ảo của sản phẩm sẽ càng tăng, từ đó gia tăng khả năng người dùng có hứng thú và lựa chọn sản phẩm đó hơn
Nirma và cộng sự (2023) sử dụng lý thuyết tâm lý xã hội của mô hình khả năng khai triển chi tiết (ELM) để trình bày một mô hình về thuyết phục thái độ tiêu dùng thông qua quảng cáo thực tế ảo (VR) và tăng cường thực tế (AR) Nhóm tác giả xây dựng một đánh giá hệ thống về các bài báo lý thuyết và thực nghiệm đánh giá sử dụng ELM cho quảng cáo thực tế ảo và tăng cường thực tế Phần thứ hai của nghiên cứu trình bày các giả thiết nghiên cứu về điều tra thái độ tiêu dùng thông qua quảng cáo thực tế ảo và tăng cường thực tế Các tác giả đã xác định sáu giả thiết nghiên cứu giúp cho việc điều tra thuyết phục thái độ tiêu dùng thông qua quảng cáo này dựa trên các tài liệu tham khảo Các biến như độ tin cậy nguồn, sự hiện diện xã hội và nội dung thông điệp trong quảng cáo thực tế ảo và tăng cường thực tế được tìm thấy là các yếu tố chính ảnh hưởng đến nhận thức của người tiêu dùng về sản phẩm Do đó, nghiên cứu này cung cấp một phương pháp để xem xét thái độ tiêu dùng thông qua quảng cáo thực tế ảo và tăng cường thực tế bằng cách sử dụng lý thuyết tâm lý xã hội của mô hình khả năng khai triển chi tiết (ELM)
Nghiên cứu của Rese và cộng sự (2017) cho rằng các nhà bán lẻ đang ngày càng phụ thuộc vào các công nghệ tương tác để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng Thực tế tăng cường (AR) có thể hỗ trợ mục đích này bằng cách đặt các hình ảnh sản phẩm ảo (ví dụ như nội thất mới) trong môi trường thực tế (nhà của khách hàng) Bài báo này bàn về cảm nhận và mức độ chấp nhận của khách hàng về các công nghệ tương tác này Các cảm nhận và trải nghiệm của người dùng được đo bằng cách áp dụng mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) được sửa đổi để phù hợp cho nghiên cứu Kết quả là sự hài lòng về độ bền của mô hình TAM Tuy nhiên, sự tương quan của khía cạnh hưởng thụ (sự thích thú, niềm vui, sự vui vẻ) và khía cạnh tiện ích (thông tin) ở mức khác nhau cho các loại ứng dụng AR phục vụ các mục đích khác nhau
Jayaswal và cộng sự (2023) nhận thấy rằng công nghệ Thực tế tăng cường (AR) đang được chấp nhận và áp dụng trong ngành bán lẻ điện tử (e-tailing) vì nó nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến bằng cách cung cấp thông tin sản phẩm sống động Dựa trên mối quan tâm ngày càng tăng của các học viên và học giả trong lĩnh vực mới nổi này, bài nghiên cứu nhằm mục đích tổng hợp các tài liệu hiện có, xem xét các nền tảng và phương pháp khái niệm, và phân tích các nhân tố thúc đẩy, rào cản và hậu quả quan trọng đối với việc sử dụng
AR trong mua sắm trực tuyê Ngoài ra, bài viết còn là một cơ hội để đánh dấu những khoảng trống nghiên cứu và đặt ra các câu hỏi nghiên cứu thú vị về phát triển lý thuyết, bối cảnh các nghiên cứu hiện có, đặc điểm và phương pháp tiếp cận phương pháp học
Bài viết của Philip và cộng sự (2019) chỉ ra rằng Thực tế tăng cường (AR) là một lĩnh vực triển vọng và đang phát triển trong nghiên cứu và thực tiễn marketing Hiện vẫn chưa rõ được công nghệ AR có thể ảnh hưởng đến nhận thức và đánh giá của người tiêu dùng về thương hiệu như thế nào và ở mức độ nào Nghiên cứu của Philip trình bày và kiểm chứng khung lý thuyết về cách người tiêu dùng nhận thức và đánh giá lợi ích và chất lượng tăng cường của các ứng dụng AR, và cách đánh giá này thúc đẩy sự thay đổi về thái độ của thương hiệu của người tiêu dùng Mô hình giả thuyết rằng có ba yếu tố xác định thái độ của người tiêu dùng đối với ứng dụng: lợi ích duy trì, lợi ích tiện ích và chất lượng tăng cường được nhận thức Ngoài việc cung cấp những hiểu biết mới về lý thuyết marketing AR, nghiên cứu này cũng cho thấy các nhà marketing nên xem xét đánh giá các ứng dụng AR di động dựa trên tiềm năng cảm hứng (chứ không đơn giản chỉ dựa trên thái độ của người tiêu dùng, ví dụ như đánh giá theo số sao trong các cửa hàng ứng dụng)
Nghiên cứu của Wedel và cộng sự (2020) thảo luận về công nghệ thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) đang ảnh hưởng sâu sắc đến các trào lưu tiếp thị và thu hút sự chú ý ngày từ các nhà nghiên cứu tiếp thị Trong bài viết này, nhóm tác giả đánh giá các phát triển trong các ứng dụng VR/AR và nghiên cứu trong lĩnh vực tiếp thị tiêu dùng Bài viết đề xuất một khung lý thuyết cho nghiên cứu VR/AR trong tiếp thị tiêu dùng tập trung vào trải nghiệm của người tiêu dùng được cung cấp bởi các ứng dụng VR/AR trên hành trình khách hàng và hiệu quả của các ứng dụng đó, cũng như khám phá các khái niệm của khung lý thuyết Bên cạnh đó, nghiên cứu cung cấp một tổng quan toàn diện về các ứng dụng VR/AR trong các thực tiễn hiện tại và các nghiên cứu đã có về VR/AR trong tiếp thị tiêu dùng Dựa trên trên khung lý thuyết trên, nhóm tác giả bàn về triển vọng cho sự phát triển tương lai của công nghệ và ứng dụng VR/AR, thảo luận về tác động của chúng đến quản lý và chỉ định hướng cho nghiên cứu về marketing tiêu dùng
Qua tổng quan nghiên cứu trên, có thể thấy việc tích hợp tính năng AR vào trải nghiệm mua sắm nói chung và mua sắm trực tuyến qua điện thoại nói riêng đang dần trở thành trào lưu mới mà các nhà bán lẻ quốc tế đang hướng đến công nghệ AR tại Việt Nam luôn được cập nhật ngang các nước tiên tiến trên thế giới Trong thực tế, đã có nhiều hoạt động marketing quảng bá sản phẩm sử dụng công nghệ này và được phần đông người tiêu dùng đón nhận Tuy nhiên, việc đưa thực tế tăng cường trong thương mại điện tử 4.0 lại có phần chậm hơn so với các quốc gia khác Sự hiểu biết của người tiêu dùng Việt Nam với công nghệ thực tế tăng cường còn có giới hạn Đề tài “ Nghiên cứu ảnh hưởng của tính năng thực tế tăng cường (AR) đến ý định mua sắm thông qua ứng dụng di động của đối tượng sinh viên trên địa bàn Hà Nội ” có thể giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử tại Việt Nam hiểu rõ hơn về việc áp dụng AR để cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng và tăng doanh số bán hàng, đóng góp vào việc phát triển thêm các ứng dụng di động tích hợp AR và nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp, dẫn đầu xu thế mua sắm trực tuyến mới.
Cơ sở lý luận về công nghệ thực tế tăng cường (AR) và thương mại điện tử
2.2.1 Khái niệm thương mại điện tử
Hiện nay, có rất nhiều định nghĩa về thương mại điện tử Theo định nghĩa của tổ chức thương mại thế giới WTO (2020,1), "Thương mại điện tử là sản xuất, phân phối, tiếp thị, bán hoặc cung cấp hàng hóa và dịch vụ dưới dạng điện tử” Thương mại điện tử của Việt Nam cũng chịu các nghị định của Chính phủ, bao gồm khái quát về thương mại điện tử: “Hoạt động thương mại điện tử là việc thực hiện một số hoặc toàn bộ quá trình bằng các phương tiện điện tử kết nối Internet, mạng di động hoặc các mạng mở khác" (khoản 1 Điều 3 Nghị định 52/2013/NĐ-CP) Theo nghĩa rộng, thương mại điện tử bản chất vẫn là hoạt động mua bán hàng hoá nhưng thay vì diễn ra trực tiếp thông qua hành vi của các cá nhân, tổ chức thì sẽ diễn ra trên môi trường Internet, các nền tảng là các website bán hàng, mạng viễn thông được đăng ký theo quy định của pháp luật Đối với nhiều người dùng ngày nay, thương mại điện tử được hiểu theo thuật ngữ thu hẹp hơn và đơn giản hơn, theo nghĩa là mua và bán hàng hóa và dịch vụ qua phương tiện điện tử và internet Thương mại điện tử (e-commerce) là hoạt động buôn bán hàng hoá, dịch vụ và trao đổi thông tin giữa các bên mua và bán trên môi trường internet Nó bao gồm các hoạt động như chọn mua sản phẩm trực tuyến, thanh toán và giao hàng tận nơi Thương mại điện tử cho phép các doanh nghiệp, tổ chức và cá nhân kinh doanh trực tuyến, tăng cường khả năng tiếp cận khách hàng và giảm thiểu chi phí vận hành cửa hàng truyền thống
Nó cũng mở rộng thị trường và giúp khách hàng có thể mua sắm mọi lúc, mọi nơi thông qua thiết bị kết nối internet (Philip Kotler, 2019)
2.2.2 Khái niệm ứng dụng mua sắm di động
Các ứng dụng mua sắm di động đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống hiện đại và đã thay đổi hoàn toàn cách thức mua sắm của người tiêu dùng Ứng dụng mua sắm di động là các ứng dụng được phát triển để giúp người dùng có thể mua sắm trực tuyến trên thiết bị di động của mình như điện thoại thông minh hoặc máy tính bảng (Maamar, 2003) Chúng cho phép người dùng truy cập vào các cửa hàng trực tuyến, tìm kiếm sản phẩm, so sánh giá cả và thực hiện các giao dịch mua bán trực tuyến một cách dễ dàng và thuận tiện Khác với trải nghiệm mua sắm tại cửa hàng vật lý, mua sắm trên các ứng dụng di động đem lại nhiều tiện lợi cho người dùng Mua hàng trực tuyến cung cấp dịch vụ không bị giới hạn bởi thời gian, không gian và thời tiết (Burke, 1997), với sự hỗ trợ của thiết bị điện tử như điện thoại thông minh hoặc máy tính Mua sắm trực tuyến giúp người dùng mua được sản phẩm mình cần với mức giá rẻ hơn do chi phí tiết kiệm được từ việc thuê mặt bằng, lắp đặt cửa hàng, trang trí thường được tính thêm vào giá bán sản phẩm (Miller, 2000) Mua sắm trực tuyến cho phép người tiêu dùng có thể có được lượng thông tin lớn về các thông số kỹ thuật sản phẩm, các cửa hàng, chương trình khuyến mãi và các thông tin khác (Wolinbarger và Gilly, 2001)
2.2.3 Cơ sở lý luận về tính năng thực tế tăng cường AR
2.2.3.1 Khái niệm về tính năng thực tế tăng cường
Hình 2.1 So sánh giữa thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR) Nguồn:
Theo Hollerer và Feiner (2004) , Augmented Reality (AR) hay thực tế tăng cường cho phép đưa các thông tin số, đồ họa, hoặc hình ảnh ảo vào thế giới thực qua màn hình dd Khác với VR (Virtual Reality) đưa người dùng vào một thế giới ảo hoàn toàn mới, với tất cả các chi tiết được tạo ra bằng các hình ảnh 3D và âm thanh, AR cho phép người dùng tương tác các sản phẩm như nội thất, đồ gia dụng, hoặc thậm chí cả trang điểm được áp dụng trực tiếp lên môi trường thật AR sử dụng camera và cảm biến để phát hiện và theo dõi vị trí của người dùng trong không gian thực Sau đó, thông tin số sẽ được tạo ra và hiển thị trực tiếp lên màn hình, tạo ra một trải nghiệm tăng cường thực tế cho người dùng Trong chế độ thực tế tăng cường này, người dùng có thể tương tác với các thông tin và hình ảnh AR trong thời gian thực và giúp họ hình dung được các thông tin đó theo cách trực quan và sinh động nhất (Berryman, 2020)
Theo Kipper (2020), tính năng AR có thể được sử dụng trên các thiết bị khác nhau, từ điện thoại thông minh cho đến kính đeo mắt AR Khi sử dụng trên điện thoại thông minh, AR sẽ sử dụng camera của thiết bị để theo dõi vị trí của người dùng trong không gian thực và hiển thị thông tin số lên màn hình Trong khi đó, khi sử dụng kính đeo mắt AR, người dùng sẽ nhìn thấy thông tin số được hiển thị trực tiếp trên kính đeo mắt Các thông tin số được hiển thị trong AR có thể là các đối tượng 3D, hình ảnh, hoặc video AR cũng cho phép người dùng tương tác trực tiếp với các hình ảnh số này, từ việc di chuyển, phóng to hoặc thu nhỏ, đến thay đổi màu sắc hay hình dáng
2.2.3.2 Tính năng thực tế tăng cường trên điện thoại
Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các thiết bị di động như điện thoại di động, máy ảnh kỹ thuật số và trình điều hướng đã trở thành nền tảng đầy triển vọng để áp dụng các công nghệ thực tế kết hợp và mở rộng Công nghệ AR (Augmented Reality - Thực tế ảo) đã phát triển đáng kể trong những năm gần đây và đi cùng với sự phát triển của công nghệ điện thoại di động Các ứng dụng AR giúp người dùng có thể trải nghiệm thực tế ảo thông qua điện thoại di động, tăng cường thực tế bằng việc kết hợp thông tin thực tế với dữ liệu ảo Tính năng AR trên nền tảng di động có tiềm năng được áp dụng trong các hoạt động hàng ngày, từ việc thu thập thông tin và định vị đến du lịch, giải trí và tương tác xã hội (Thomas, 2011)
Khi nói đến công nghệ thực tế tăng cường AR, nhiều người sẽ nghĩ đến những ứng dụng có thuật toán phức tạp, khó sử dụng và chiếm nhiều dung lượng trên điện thoại Thực tế, chúng ta đã và đang sử dụng công nghệ này thường xuyên trong cuộc sống của mình Các ứng dụng chụp ảnh chuyên dùng, hoặc các mạng xã hội như Instagram và Facebook có rất nhiều các bộ lọc (hay còn gọi là “filter”) chụp ảnh cho người dùng AR Face Filter là các hiệu ứng sử dụng công nghệ AR để nhận diện các điểm trên khuôn mặt và các chuyển động cơ bản như gật đầu, chớp mắt, há miệng, giúp người dùng có thể tương tác với nội dung ảo Những bộ lọc này chính là công nghệ thực tế tăng cường AR được thiết kế cho mục đích chụp ảnh và chia sẻ Người dùng không chỉ có thể chụp ảnh với filter đã chọn, mà còn có thể tương tác trực tiếp với chúng bằng cách thay đổi gương mặt, hóa thân thành các nhân vật, tạo hiệu ứng phun lửa, dữ tợn hoặc hài hước, và nhiều thể loại khác nữa Instagram cung cấp nhiều lựa chọn filter khác nhau, mang lại cho người dùng nhiều cơ hội sáng tạo bức ảnh của riêng mình (Raffaelli, 2023)
Hình 2.2 Bộ lọc chụp ảnh AR Face Filter là một công nghệ AR rất quen thuộc với người dùng điện thoại Nguồn: Instagram (2020)
Công nghệ AR trên điện thoại di động đã trở thành một lĩnh vực đầy tiềm năng với nhiều ứng dụng trong lĩnh vực giải trí, quảng cáo, giáo dục và thương mại điện tử
Hình 2.3 Tính năng AR được tích hợp trong trò chơi điện thoại Pokémon Go
Hình 2.4 Tính năng AR cho phép người chơi chụp ảnh cùng nhân vật trong trò chơi Hatsune Miku Project Diva f Nguồn: SEGA (2013)
Một ví dụ điển hình về ứng dụng AR trên điện thoại di động là Pokémon Go, một trò chơi điện tử nổi tiếng trên toàn thế giới Trò chơi này kết hợp AR và GPS để tạo ra một trò chơi kết nối thế giới thực và thế giới ảo, nơi người chơi có thể bắt những con Pokémon ảo xuất hiện trong thế giới thực của họ thông qua màn hình điện thoại di động (CNBC, 2016) Việc tích hợp tính năng AR vào trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng cũng đang được nhiều nhãn hàng triển khai Từ việc cho phép người dùng xem trước sản phẩm 3D trên điện thoại di động trước khi mua, cho đến việc tăng cường trải nghiệm học tập của sinh viên và hỗ trợ bác sĩ y tế, AR đang trở thành một công nghệ ngày càng phổ biến và có nhiều tiềm năng trong tương lai
2.2.4 Ứng dụng công nghệ thực tế tăng cường trong lĩnh vực mua sắm trực tuyến
Người dùng có thể sử dụng ứng dụng thực tế tăng cường để trực quan hóa sản phẩm trong môi trường thực tế Đồ nội thất thường được lựa chọn theo các tiêu chí như cách kích thước, màu sắc, vật liệu và chất lượng vật liệu Với AR, giờ đây người dùng có thể đặt sản phẩm trong môi trường thực tế là căn phòng của mình và kiểm tra xem sản phẩm có phù hợp với môi trường xung quanh không Bảng sau so sánh sự khác biệt về lượng thông tin thực tế tăng cường
AR có thể cung cấp cho khách hàng so với các lựa chọn hiện có, lấy ví dụ trong ngành nội thất:
Bảng 2.1 So sánh về lượng thông tin AR cung cấp và các phương pháp hiện có (Esfidani, 2023)
Thực tế tăng cường Lựa chọn hiện có
Hình ảnh chi tiết thực tế có thể thu nhỏ, phóng to, xoay 3 chiều
Hình ảnh sản phẩm được chụp tĩnh, không thể xoay
Có thể xem trước trực tiếp sản phẩm sẽ như thế nào trong căn phòng của mình qua camera
Chỉ có thể xem trước hình ảnh sản phẩm chụp sẵn trong bối cảnh dựng trước
Có thể xem nhiều loại sản phẩm và màu sắc khác nhau chỉ với điện thoại trong chính ngôi nhà của mình
Phải đến các showroom để xem trước sản phẩm, lựa chọn cũng ít hơn vì đồ nội thất chiếm nhiều không gian, showroom không thể trưng bày hết sản phẩm
Nếu không ưng ý với nội thất, tiếp tục xem trước các hình ảnh AR khác
Tốn chi phí vận chuyển về lại cửa hàng nếu đồ nội thất không đáp ứng được nhu cầu
Hiện nay, nhiều nhãn hàng lớn đã và đang ứng dụng công nghệ AR vào mua sắm trực tuyến để tạo ra trải nghiệm mua sắm độc đáo và thu hút khách hàng.
Cơ sở lý luận về hành vi người tiêu dùng
2.3.1 Khái niệm về hành vi tiêu dùng
Theo Kotler và Armstrong (2021), hành vi của người tiêu dùng là nghiên cứu về cách các cá nhân hoặc lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ sản phẩm, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm để đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ Nghiên cứu về hành vi tiêu dùng bao gồm kiểm tra các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến việc ra quyết định của người tiêu dùng, chẳng hạn như động cơ, nhận thức, học tập và thái độ Schiffman và Kanuk (2010) cho rằng hành vi của người tiêu dùng là hành động và quyết định của các cá nhân khi lựa chọn, mua, sử dụng và loại bỏ hàng hóa, dịch vụ, ý tưởng hoặc trải nghiệm để đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ Họ kết luận rằng hành vi của người tiêu dùng là một quá trình phức tạp chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố bên trong và bên ngoài, bao gồm các yếu tố văn hóa, xã hội và tâm lý Hành vi người tiêu dùng theo Solomon (2021) là các hành động và quyết định của các cá nhân và hộ gia đình khi mua, sử dụng và thải bỏ các sản phẩm và dịch vụ Tác giả nhận định hành vi của người tiêu dùng bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm các yếu tố văn hóa, xã hội, cá nhân và tâm lý, và việc hiểu sâu rộng về các yếu tố này là điều cần thiết đối với các nhà tiếp thị để tạo ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả đáp ứng nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng
Tóm lại, hành vi người tiêu dùng là cả một quá trình, bắt đầu từ nhận thức (đánh giá, xem xét) đến hành động (quyết định, mua hàng) nhằm đáp ứng nhu cầu và mong muốn của người tiêu dùng Hành vi này bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố trực quan và khách quan, bao gồm giới tính, độ tuổi, sở thích đến các yếu tố văn hóa, xã hội
2.3.2 Quy trình ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng
Philip Kotler (2021) giới thiệu quy trình 5 giai đoạn ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng, bao gồm: nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, đánh giá các lựa chọn thay thế, quyết định mua hàng và đánh giá sau khi mua
Người tiêu dùng phát hiện ra rằng họ đang cần một sản phẩm hoặc dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của họ Nhu cầu này có thể do tự phát sinh hoặc chịu ảnh hưởng từ kích thích bên ngoài
Người tiêu dùng tìm kiếm thông tin về các sản phẩm hoặc dịch vụ có thể đáp ứng nhu cầu hoặc mong muốn của họ Quá trình tìm kiếm thông qua cá nhân (tự tìm kiếm, gia đình bạn bè) Số lượng và tác động của các nguồn thông tin về sản phẩm thay đổi tùy thuộc vào loại sản phẩm và đặc điểm của người mua Thông thường, người tiêu dùng sẽ nhận được nhiều thông tin nhất từ các nguồn thông tin thương mại, tức là các nguồn thông tin mà người bán hàng quảng bá và quản lý Tuy nhiên, các nguồn thông tin cá nhân lại là những nguồn thông tin có hiệu quả nhất Mỗi nguồn thông tin sẽ đóng vai trò khác nhau và có tác động đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng ở mức độ khác nhau hoặc qua quảng cáo, website, mạng xã hội, các trang thông tin,
3 Đánh giá các lựa chọn thay thế:
Người tiêu dùng đánh giá các lựa chọn thay thế bằng cách so sánh tính năng, giá cả và chất lượng của từng sản phẩm hoặc dịch vụ Mỗi sản phẩm được xem như một tập hợp các thuộc tính với khả năng cung cấp lợi ích và đáp ứng các nhu cầu khác nhau của người tiêu dùng Họ sẽ chú ý nhiều nhất đến những tính chất sẽ đem lại cho họ những ích lợi cần tìm kiếm
Sau khi đánh giá các lựa chọn, người tiêu dùng quyết định mua sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ cho là phù hợp với nhu cầu của mình
5 Đánh giá sau khi mua:
Kỳ vọng của người tiêu dùng thường được hình thành dựa trên các thông tin từ người bán hàng, bạn bè và các nguồn khác Khoảng cách giữa kỳ vọng và tính năng sử dụng thực tế càng lớn, thì mức độ không hài lòng của người tiêu dùng càng cao Sau khi hoàn tất việc mua hàng, khách hàng sẽ đánh giá mức độ hài lòng với trải nghiệm mua hàng của mình Những cảm nhận này sẽ có tác động đến quyết định của khách hàng về việc mua thêm sản phẩm hoặc dịch vụ của thương hiệu trong tương lai
2.3.3 Ý định mua hàng Ý định mua hàng có nghĩa là sự nhận thức hoặc mong muốn của người tiêu dùng đối với một mặt hàng hoặc thương hiệu cụ thể Ý định của người mua mô tả mức độ mà khách hàng sẵn sàng và có xu hướng mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong một khoảng thời gian nhất định Có thể đo lường ý định mua hàng bằng cách hỏi về khả năng mua sản phẩm được quảng cáo và là giai đoạn diễn ra trước khi người mua hàng ra quyết định có mua mặt hàng đó hay không (Martinez và Kim, 2012) Fishbein và Ajzen (1975) tin rằng ý định mua hàng có thể được sử dụng như một chỉ số để dự đoán hành vi tiêu dùng của người tiêu dùng, hoặc dự đoán khả năng của khách hàng mua hàng
2.3.4 Cơ sở đề xuất mô hình nghiên cứu
2.3.4.1 Mô hình thuyết hành động hợp lý (TRA)
Thuyết hành động hợp lý (Theory of Reasoned Action) được Ajzen và Fishbein, (1975) xây dựng từ cuối thập niên 60 của thế kỷ 20 và được hiệu chỉnh mở rộng trong thập niên 70 Lý thuyết này giải thích cách mà hành vi của con người được hình thành và được dự đoán dựa trên những ý kiến và giá trị cá nhân Theo TRA, quyết định hành vi là yếu tố quan trọng nhất để dự đoán hành vi tiêu dùng Quyết định hành vi bị ảnh hưởng bởi hai yếu tố: thái độ và ảnh hưởng xã hội Trong đó:
● Thái độ đối với quyết định là biểu hiện yếu tố cá nhân thể hiện niềm tin tích cực hay tiêu cực của người tiêu dùng đối với của sản phẩm
● Ảnh hưởng xã hội thể hiện ảnh hưởng của mối quan hệ xã hội lên cá nhân người tiêu dùng
Hình 2.5: Mô hình lý thuyết hành động hợp lý TRA, Nguồn: Ajzen và
2.3.4.2 Mô hình chấp nhận công nghệ (TAM)
Mô hình chấp nhận công nghệ (Technology Acceptance Model - TAM) là một mô hình giải thích quá trình chấp nhận và sử dụng công nghệ của người dùng Mô hình này được đưa ra vào 1989 bởi Fred Davis, sau đó được nghiên cứu và phát triển bởi Venkatesh và Davis vào năm 2000
Mô hình TAM – được mô phỏng dựa vào mô hình TRA – được công nhận rộng rãi là một mô hình tin cậy và căn bản trong việc mô hình hóa việc chấp nhận công nghệ thông tin (Information Technology – IT) của người sử dụng
Mô hình gồm 5 biến chính sau:
1 Độ hữu ích: Là mức độ mà người dùng tin rằng công nghệ sẽ giúp họ thực hiện công việc hiệu quả hơn Nếu người dùng cảm thấy công nghệ có ích, họ sẽ có xu hướng sử dụng công nghệ đó
2 Độ dễ dàng sử dụng: Là mức độ mà người dùng tin rằng họ có thể sử dụng công nghệ dễ dàng và hiệu quả Nếu người dùng cảm thấy công nghệ dễ sử dụng, họ sẽ có xu hướng sử dụng công nghệ đó
3 Thái độ: Là sự đánh giá tích cực hoặc tiêu cực của người dùng về công nghệ Thái độ tích cực sẽ khuyến khích người dùng sử dụng công nghệ, trong khi thái độ tiêu cực sẽ ngăn cản họ sử dụng công nghệ
4 Các biến ngoại sinh: Đây là các biến ảnh hưởng đến nhận thức sự hữu ích và nhận thức tính dễ sử dụng
Các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua sắm trên các ứng dụng di động thông qua tính năng AR
Tính mới lạ là một trong những yếu tố cần thiết để thu hút người tiêu dùng, nhất là trong thời đại ngày nay khi có quá nhiều các chiến dịch quảng cáo, sản phẩm mới được tung ra cùng một lúc và doanh nghiệp cần định vị được thương hiệu của mình bằng tính mới lạ Theo nghiên cứu của Werner (2011), tính mới lạ có thể tạo ra sự quan tâm và hứng thú ở khách hàng, dẫn đến tăng khả năng mua hàng Nghiên cứu này phát hiện ra rằng, các sản phẩm và dịch vụ mang tính mới lạ được đánh giá cao hơn so với những sản phẩm và dịch vụ không có tính mới lạ Khách hàng cũng có xu hướng đánh giá tính mới lạ của sản phẩm thông qua đánh giá của người khác, đặc biệt là những người trong nhóm bạn bè và gia đình
Nghiên cứu của Tynan, McKechnie và Chhuon (2010) cũng cho thấy rằng, tính mới lạ trong mua bán sản phẩm có thể tạo ra sự tò mò và hứng thú ở khách hàng Nghiên cứu này đã tiến hành phỏng vấn khách hàng và phát hiện ra rằng, khách hàng thường chọn mua các sản phẩm có tính mới lạ để trải nghiệm và thử thách bản thân Khách hàng cũng có xu hướng trao đổi với nhau về những sản phẩm và dịch vụ mới lạ để có thể cùng nhau khám phá và trải nghiệm
H1: Tính mới lạ của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
Khi đề cập đến trải nghiệm mua sắm trực tuyến, tốc độ tải một trong những yếu tố được nhắc đến đầu tiên Theo Samkit Jain và cộng sự (2017), trang web hoặc ứng dụng tải chậm có thể làm giảm sự kiên nhẫn của khách hàng và cuối cùng rời khỏi trang web mà không tìm hiểu thêm về sản phẩm đang quan tâm Điều này dẫn đến giảm doanh số bán hàng và khách hàng tiềm năng, gây bất lợi cho doanh nghiệp Với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ, khách hàng ngày càng có những kỳ vọng cao về tốc độ tải và sự thuận tiện khi mua sắm trực tuyến
Ngoài việc mất doanh số bán hàng, một trang web hoặc ứng dụng tải chậm cũng có thể tác động tiêu cực đến nhận thức của khách hàng về một thương hiệu Nghiên cứu của Jiang (2015) đã chứng minh rằng thời gian phản hồi chậm trên trang web của doanh nghiệp có thể gây tổn thương đến trải nghiệm mua sắm của khách hàng, tạo ra sự bất hài lòng và giảm khả năng khách hàng trở lại mua sắm Điều này có thể gây tổn hại đến danh tiếng của doanh nghiệp và dẫn đến những đánh giá tiêu cực, làm giảm sự tín nhiệm của thương hiệu trong mắt người tiêu dùng Mặt khác, một trang web hoặc ứng dụng tải nhanh có thể nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến của khách hàng, giúp tăng doanh thu và lòng trung thành với thương hiệu
H2: Tốc độ tải của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
2.4.3 Tính trực quan hoá sản phẩm (visualization)
Công nghệ AR cho phép khách hàng tương tác với sản phẩm trong thời gian thực, chẳng hạn như xoay 360 độ, thu nhỏ phóng to, thay đổi kích thước hoặc thậm chí thử quần áo ảo, điều này có thể nâng cao tính trực quan hóa của sản phẩm, cung cấp nhiều thông tin cho họ hơn Nghiên cứu của Lee và cộng sự
(2015) tìm ra rằng trực quan hóa sản phẩm có thể cung cấp cho người tiêu dùng hình ảnh chi tiết và sống động hơn về sản phẩm, điều này có thể làm tăng nhận thức của họ về lợi ích của sản phẩm Với các công nghệ mới, thay vì chỉ cung cấp cho người dùng các hình ảnh tĩnh và video, các hình ảnh và mô hình 3D cũng giúp khách hàng dễ hình dung sản phẩm hơn trước khi thanh toán Bài viết của Seeun Kim và cộng sự (2020) cho thấy hình ảnh sản phẩm có thể xoay
360 độ ảnh hưởng đáng kể đến mức độ tương tác với sản phẩm, kiến thức về sản phẩm và ý định mua hàng của khách hàng
Sản phẩm càng được trực quan hóa và dễ hình dung, khách hàng càng nắm được nhiều thông tin về sản phẩm hơn Huiliang Zhao và cộng sự (2021) chỉ ra rằng khi người tiêu dùng có quyền truy cập vào thông tin chi tiết về sản phẩm, họ có nhiều khả năng hình thành thái độ tích cực đối với sản phẩm, từ đó làm tăng ý định mua hàng của họ
H3: Tính trực quan hóa sản phẩm của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
2.4.4 Tính tương tác cao (interaction)
Nghiên cứu của Esfidani (2023) cho thấy trải nghiệm mua sắm tương tác có thể làm tăng ý định mua sắm do nó cho phép người tiêu dùng tương tác với các sản phẩm và dịch vụ theo cách đắm chìm hơn, điều này có thể tạo ra trải nghiệm mua sắm thú vị và đáng nhớ hơn Ví dụ: nếu khách hàng có thể thử quần áo trong phòng thử đồ hoặc dùng thử sản phẩm tại cửa hàng, họ có thể cảm thấy tin tưởng hơn vào ý định mua hàng của mình và do đó có nhiều khả năng mua hàng hơn Flavián (2019) kết luận công nghệ thực tế tăng cường AR có thể cho phép người tiêu dùng hình dung sản phẩm theo cách thực tế hơn bằng cách mặc thử sản phẩm quần áo trực tiếp lên người, điều này có thể dẫn đến kết nối cảm xúc mạnh mẽ hơn với sản phẩm và tăng khả năng mua sản phẩm đó
H4: Tính tương tác cao của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
2.4.5 Bảo mật thông tin Để sử dụng tính năng AR, ứng dụng cần truy cập vào camera và các phương tiện trên điện thoại người dùng để hiển thị các hình ảnh, vật thể hoặc thông tin bổ sung lên trên thế giới thực Tuy nhiên, việc truy cập này có thể tiềm ẩn một số nguy cơ bảo mật Nếu ứng dụng không được thiết kế an toàn, nó có thể thu thập thông tin nhạy cảm của người dùng, chẳng hạn như hình ảnh từ camera hoặc thông tin về vị trí của người dùng Ngoài ra, các ứng dụng AR có thể truy cập vào các dữ liệu cá nhân khác trên điện thoại của người dùng, chẳng hạn như danh bạ hoặc tin nhắn
Nghiên cứu của Ling (2010) đã chỉ ra rằng độ tin cậy của trang web, bảo mật thông tin và quyền riêng tư là các yếu tố quan trọng đối với khách hàng trong quá trình mua sắm trực tuyến Nếu khách hàng không cảm thấy an toàn, họ sẽ không muốn tiết lộ thông tin cá nhân của mình và sẽ khó có ý định mua sắm trực tuyến Bawack và đồng nghiệp (2021) kết luận rằng Nghiên cứu này cho thấy rằng khách hàng có xu hướng tin tưởng và mua hàng từ các trang web đảm bảo tính quyền riêng tư của họ hơn là từ các trang web không đảm bảo tính quyền riêng tư
H5: Bảo mật thông tin của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý mua hàng qua ứng dụng di động
Dựa trên những giả thuyết đã đặt ra cùng tổng quan, cơ sở lý thuyết và kế thừa các mô hình của các tài liệu lược khảo trước đó, tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như sau:
Hình 2.8 Mô hình nghiên cứu đề xuất
H1: Tính mới lạ của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
H2: Tốc độ tải của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
H3: Tính trực quan hóa sản phẩm của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
H4: Tính tương tác cao của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động
H5: Bảo mật thông tin của tính năng AR có tác động tích cực (+) đến ý định mua hàng qua ứng dụng di động.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình và phương pháp nghiên cứu
Quy trình nghiên cứu được thực hiện như sau:
2 Xác định đề cương nghiên cứu
3 Tổng quan và cơ sở lý thuyết
4 Xác định mô hình nghiên cứu
Quy trình xây dựng bảng khảo sát được xây dựng theo các bước như sau:
1 Xây dựng bảng hỏi khảo sát: Bảng hỏi bao gồm sơ lược qua về đề tài đang nghiên cứu, các câu hỏi thống kê mô tả và các thang đo lý thuyết
2 Phỏng vấn thử : Tác giả sẽ tiến hành phỏng vấn thử một vài mẫu nghiên cứu về các câu hỏi trong bảng Các câu hỏi không đạt tiêu chuẩn là các câu hỏi đa nghĩa, không rõ nghĩa hoặc dễ bị hiểu sai, gây khó khăn cho người trả lời
3 Thực hiện điều tra: Sau khi đã điều chỉnh xong bảng hỏi, tác giả sẽ tiến hành thực hiện điều tra và thu thập dữ liệu
4 Xử lý dữ liệu: Sau khi đã thu thập dữ liệu từ các mẫu khảo sát, tác giả xử lý dữ liệu trên phần mềm SPSS và đưa ra các nhận định về các giả thuyết trước đó của mình
3.1.3 Thiết kế mẫu hỏi Để điều chỉnh mô hình và thang đo nghiên cứu, tác giả đã tiến hành phỏng vấn tay đôi với cỡ mẫu 10 người là các bạn sinh viên từng mua sắm trực tuyến
Qua quá trình phỏng vấn về ảnh hưởng của tính năng AR đến ý định mua sắm trên các ứng dụng điện thoại di động, những người tham gia cho rằng tác giả đã nêu lên hầu hết các nhân tố ảnh hưởng và không bổ sung thêm yếu tố nào ảnh hưởng đến ý định mua hàng của sinh viên Hà Nội
Với mục tiêu nghiên cứu ảnh hưởng của tính năng AR đến ý định mua sắm thông qua ứng dụng điện thoại di động của sinh viên Hà Nội, bảng khảo sát được xây dựng với cấu trúc 2 phần:
Phần này gồm các câu hỏi về thông tin của các mẫu – các bạn sinh viên tại thành phố Hà Nội tham gia khảo sát:
Các câu hỏi bao gồm: Bạn đang là sinh viên năm mấy, Giới tính, Thu nhập bình quân hàng tháng, Trung bình chi tiêu bao nhiêu tiền cho mua sắm điện tử trên một tháng,
● Phần 2: Thang đo lý thuyết
Bảng 3.1 Thang đo lý thuyết
Kí hiệu Tên biến Cơ sở đưa biến
ML1 Tôi cảm thấy thích thú khi trải nghiệm tính năng AR mới lạ khi mua sắm trực tuyến
ML2 Tôi dành nhiều thời gian tham khảo các sản phẩm hơn nếu các sản phẩm đó có hình ảnh xem trước AR mới lạ
ML3 Tôi có xu hướng mua hàng nếu trải nghiệm mua sắm trực tuyến có những yếu tố mới lạ hơn cách truyền thống
TD1 Tôi cảm thấy khó chịu và không muốn mua hàng nữa nếu thông tin hình ảnh sản phẩm mất quá lâu để tải
TD2 Tôi có xu hướng mua hàng hơn nếu tốc độ tìm kiếm và xem thông tin hình ảnh sản phẩm nhanh gọn
TD3 Nếu thông tin hình ảnh sản phẩm mất quá nhiều thời gian để tải, tôi sẽ mất hứng thú với sản phẩm đó
TD4 Tôi dành thời gian tham khảo nhiều sản phẩm hơn nếu thông tin hình ảnh sản phẩm có tốc độ tải nhanh
TQ Tính trực quan hóa sản phẩm
TQ1 Tính năng xem hình ảnh AR của sản phẩm giúp tôi hình dung sản phẩm chính xác hơn hình ảnh tĩnh hay video
TQ2 Hình ảnh sản phẩm trực quan giúp tôi xác định được sản phẩm có đáp ứng nhu cầu và mong đợi của tôi không
TQ3 Tôi tự tin về ý định mua hàng của mình hơn nếu hình ảnh xem trước sản phẩm rõ nét và chi tiết
TQ4 Tôi đánh giá cao các sản phẩm có hình ảnh AR xem trước hơn các sản phẩm chỉ có ảnh tĩnh và video
TQ5 Tôi tự tin về ý định mua hàng của mình hơn nếu có thể xem hình ảnh sản phẩm
TT Tính tương tác cao
TT1 Đối với các sản phẩm thời trang, việc
“mặc thử” đồ lên người bằng hình ảnh
AR giúp tôi tự tin với ý định mua hàng hơn
TT2 Đối với các sản phẩm nội thất, xem trước sản phẩm đặt trong phòng mình bằng hình ảnh AR giúp tôi tự tin với ý định mua hàng hơn
TT3 Việc tương tác với hình ảnh AR của sản phẩm giúp tôi hiểu về sản phẩm đó hơn
TT4 Việc tương tác với hình ảnh AR của sản phẩm làm tăng trải nghiệm mua hàng của tôi
TT5 Việc tương tác với hình ảnh AR của sản phẩm làm giảm tỷ lệ hoàn trả hàng của tôi
BM Bảo mật thông tin
BM1 Tôi cảm thấy an toàn hơn khi ứng dụng mua sắm cam kết bảo vệ thông tin cá nhân của mình
(2021) BM2 Tôi có nhiều khả năng trở thành khách hàng trung thành của ứng dụng mua sắm ưu tiên quyền bảo mật thông tin khách hàng
YD1 Hình ảnh AR làm tăng ý định mua hàng của tôi Martinez & Kim,
YD2 Tôi có xu hướng suy nghĩ về việc mua hàng sau khi xem xét hình ảnh AR của sản phẩm đó
YD3 Ý định mua hàng của tôi chịu ảnh hưởng từ trải nghiệm tính năng hình ảnh AR của sản phẩm
Phương pháp thu thập dữ liệu
Đề tài tiến hành chọn mẫu bằng phương pháp thuận tiện, lấy mẫu dựa trên sự thuận lợi ở những nơi mà người phỏng vấn có tính dễ tiếp cận của đối tượng nghiên cứu Chẳng hạn, người phỏng vấn có thể gặp bất cứ người nào mà họ gặp ở trường học, trung tâm mua sắm, đường phố, cửa hàng để xin thực hiện cuộc phỏng vấn Nếu người được phỏng vấn không đồng ý phỏng vấn thì chuyển sang đối tượng khác Với đề tài này, tác giả không có được danh sách đối tượng khảo sát, việc thực hiện đề tài không dài và chi phí không nhiều nên được thực hiện theo phương pháp chọn mẫu phi ngẫu nhiên để không mất nhiều thời gian và chi phí, khắc phục được việc không có danh sách tổng thể Dữ liệu được thu thập thông qua liên hệ với các bạn sinh viên tại Hà Nội, trong các group nhóm của trường Đại học kinh tế - Đại học quốc gia Hà Nội và các trường đại học khác như các trường trực thuộc Đại học quốc gia Hà Nội (VNU), đại học Thương Mại, đại học Bách Khoa, đại học Kinh tế Quốc Dân, đại học FPT,
Nhóm điều tra gồm 1 bạn sinh viên của trường Đại học kinh tế - Đại học quốc gia Hà Nội.
Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu
Sử dụng bảng hỏi để thu thập thông tin, sau đó chạy dữ liệu bằng phương pháp hồi quy OLS bằng phần mềm SPSS Qua bước xử lý dữ liệu, tác giả sẽ tìm ra được những biến độc lập nào tương quan với biến phụ thuộc, biến nào tác động mạnh mẽ nhất và biến nào tác động yếu nhất, cũng như kiểm định các giả thuyết đã nêu trên
Các bước thực hiện phương pháp hồi quy OLS:
Thống kê mô tả tập trung vào việc mô tả và tổng hợp dữ liệu một cách khách quan Mục đích chính của thống kê mô tả là tóm tắt và hiểu các đặc điểm cơ bản của dữ liệu trong tập hợp dữ liệu một cách định lượng Tập hợp dữ liệu sẽ được tóm tắt và mô tả dưới dạng số hay biểu đồ trực quan với mục đích giúp người đọc hiểu thêm về đặc điểm của các mẫu nghiên cứu
2 Đánh giá độ tin cậy Cronbach’s Alpha
Theo Hoàng Trọng (2008), hệ số Cronbach’s Alpha là một phép kiểm định nhằm đo độ tin cậy của thang đo bằng cách phản ánh mức độ tương quan chặt chẽ giữa các biến quan sát trong cùng một nhân tố Trước khi thực hiện phân tích nhân tố EFA, ta sử dụng phương pháp này để loại bỏ các biến không phù hợp, được coi là biến rác, vì chúng có thể tạo ra các yếu tố giả Việc tính toán hệ số tương quan giữa biến – tổng sẽ giúp ta xác định những biến quan sát không đóng góp cho sự mô tả của khái niệm cần đo và loại bỏ chúng
3 Phân tích nhân tố khám phá EFA (Explorelatoty Factor Analysis)
Phương pháp Cronbach’s Alpha được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của thang đo Sau khi đã loại bỏ được các biến giả, phân tích nhân tố khám phá (EFA - Exploratory Factor Analysis) là một phương pháp khám phá giúp đánh giá hai khía cạnh quan trọng của thang đo, đó là giá trị hội tụ và giá trị phân biệt EFA dùng để rút gọn một tập k biến quan sát thành một tập F (F 0,5 0,5 ≤ KMO ≤ 1: Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số được dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn có ý nghĩa phân tích nhân tố là thích hợp
• Kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê (Sig < 0,05): Dùng để xem xét giả thuyết các biến không có tương quan trong tổng thể
• Phần trăm phương sai toàn bộ (Percentage of variance) > 50%: Thể hiện phần trăm biến thiên của các biến quan sát Được hiểu như xem biến thiên là 100% thì giá trị này cho biết phân tích nhân tố giải thích được bao nhiêu %
Hệ số phân tích tương quan cho biết mức độ tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc, mức độ này được đo lường bằng giá trị tuyệt đối Pearson Giá trị này càng gần 1 thì biến độc lập và biến phụ thuộc có mối tương quan càng chặt chẽ với nhau
Hệ số tương quan Pearson r có giá trị dao động từ -1 đến 1:
• Khi giá trị r tiến gần đến 1 hoặc -1, tương quan tuyến tính sẽ càng mạnh và chặt chẽ hơn Khi r tiến về 1, tương quan là dương, và khi r tiến về -
• Khi giá trị r tiến gần đến 0, tương quan tuyến tính sẽ càng yếu
• Khi r = 1, tương quan tuyến tính là tuyệt đối Trên biểu đồ phân tán Scatter, điểm biểu diễn sẽ nằm trên một đường thẳng
• Khi r = 0, không có tương quan tuyến tính Có hai tình huống có thể xảy ra Thứ nhất, không có sự liên hệ nào giữa hai biến Thứ hai, có một mối quan hệ phi tuyến giữa chúng
Phân tích hồi quy là quá trình tìm kiếm mối quan hệ phụ thuộc của một biến, được gọi là biến phụ thuộc, và một hoặc nhiều biến khác, được gọi là biến độc lập Mục đích của phân tích hồi quy là ước lượng hoặc dự đoán giá trị kỳ vọng của biến phụ thuộc dựa trên giá trị của các biến độc lập
Phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính được sử dụng để nghiên cứu mức độ ảnh hưởng của một hoặc nhiều biến độc lập, còn được gọi là biến giải thích (Independent Variables), đến một biến phụ thuộc hay kết quả
(Dependent Variables) Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là ước lượng hoặc dự đoán giá trị trung bình của biến phụ thuộc dựa trên các giá trị đã biết của các biến độc lập
Tiến hành đọc kết quả hồi quy đa biến qua 3 bảng: Model Summary,
● Bảng Model Summary cho chúng ta kết quả R bình phương (R Square) và R bình phương hiệu chỉnh (Adjusted R Square) để đánh giá mức độ phù hợp của mô hình
● Bảng ANOVA cung cấp các số liệu của kiểm định F, dùng để đánh giá độ phù hợp mô hình một cách chính xác qua kiểm định giả thuyết Để kiểm định độ phù hợp mô hình hồi quy, chúng ta đặt giả thuyết H0: R2 = 0
Với Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, mô hình hồi quy là phù hợp Trong trường hợp Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, mô hình hồi quy không phù hợp
● Bảng Coefficients giúp phân tích mức độ tác động của từng nhân tố (các biến độc lập) lên biến phụ thuộc và xếp hạng chúng theo mức độ ảnh hưởng thấp nhất đến cao nhất dựa trên hệ số Beta chuẩn.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Kết quả phỏng vấn
Kết quả từ buổi phỏng vấn tay đôi với 10 mẫu nghiên cứu là các bạn sinh viên
Hà Nội thu lại được kết quả như sau:
Bảng 4.1 Kết quả phỏng vấn định tính
STT Câu hỏi Câu trả lời tiêu biểu
1 “Bạn có biết đến công nghệ thực tế tăng cường
“Tôi có biết đến công nghệ thực tế tăng cường AR.”
2 “Bạn đã từng xem trước hình ảnh sản phẩm AR qua ứng dụng mua sắm di động khi đang tìm hiểu về sản phẩm đó chưa?”
“Tôi đã từng xem trước hình ảnh sản phẩm AR qua ứng dụng mua sắm di động khi đang tìm hiểu về sản phẩm đó.”
3 “Khi sử dụng tính năng xem trước hình ảnh AR của sản phẩm, các yếu tố nào ảnh hưởng đến cảm nhận của bạn về sản phẩm đó và hướng bạn đến ý định mua hàng?”
“Hình ảnh AR cung cấp cho tôi nhiều thông tin về sản phẩm hơn, giúp tôi dễ dàng hình dung được sản phẩm trong thực tế sẽ trông như thế nào.”
“Hình ảnh AR giúp tôi có thể tương tác với sản phẩm trong thời gian thực, như có thể mặc đồ lên người hoặc hiển thị sản phẩm trong ngôi nhà của mình.”
“Các sản phẩm cung cấp hình ảnh AR xem trước có tính mới lạ, khiến tôi thích thú và muốn tìm hiểu về sản phẩm hơn, tăng nhu cầu mua sản phẩm đó.”
4 “Theo bạn có những yếu “Vì hình ảnh AR không phải là ảnh tĩnh tố nào làm giảm sự hài lòng của bạn với trải nghiệm tính năng hình ảnh AR, khiến bạn không muốn mua hàng nữa?” hay video thông thường, tôi lo lắng rằng nó sẽ mất quá lâu để tải.”
“Tôi lo ngại rằng cấu hình điện thoại của tôi không phù hợp với công nghệ
AR trên ứng dụng điện thoại.”
“Để xem trước hình ảnh AR buộc người dùng phải cho phép ứng dụng truy cập vào camera và hình ảnh của điện thoại, và tôi lo lắng về vấn đề bảo mật và lộ thông tin cá nhân
5 “Tính năng thực tế tăng cường AR hỗ trợ xem trước hình ảnh sản phẩm trên ứng dụng di động có ảnh hưởng đến ý định mua hàng không?”
“Tính năng thực tế tăng cường AR hỗ trợ xem trước hình ảnh sản phẩm trên ứng dụng di động có ảnh hưởng đến ý định mua hàng của tôi.”
Mô tả mẫu nghiên cứu
Qua khảo sát thực tế 133 đối tượng là sinh viên đã từng mua hàng trực tuyến, thu về 102 mẫu đạt yêu cầu Để mô tả tổng quát hơn về đối tượng nghiên cứu, tác giả đã đưa ra bảng phân tích mô tả chung về các đối tượng nghiên cứu với các đặc điểm chủ yếu như bảng sau:
Bảng 4.2 Kết quả thống kê mô tả
Yếu tố Đặc điểm Tần số Tần suất
Năm mấy đại học Năm nhất 22 21.5
Một tháng chi bao nhiêu cho mua sắm trực tuyến
Trong tổng số 102 quan sát phỏng vấn người tiêu dùng đối tượng là nữ giới chiếm tỷ trọng 59.8 % và nam giới chiếm tỷ trọng 40.2 % Nữ giới chiếm tỉ lệ cao hơn, điều này phản ánh thực tế tại địa bàn nghiên cứu, tỷ lệ nữ giới có thói quen mua sắm trực tuyến qua các ứng dụng điện thoại nhiều hơn nam giới, có lẽ vì vậy mà họ quan tâm để tham gia trả lời bảng câu hỏi nhiều hơn nam giới Nhìn chung, các mẫu tham gia khảo sát hầu hết là sinh viên năm thứ tư (30.4%) và năm ba (24.5%)
Theo tỷ lệ phần trăm thu nhập hàng tháng của người tiêu dùng dựa theo kết quả điều tra được thể hiện trong bảng trên cho thấy thu nhập của sinh viên hiện tại là dưới 2 triệu đồng chiếm tỉ lệ 36.2% và có mức thu nhập từ 2 triệu đến 4 triệu chiếm tỉ lệ 49%, điều này cho thấy mức thu nhập của sinh viên chiếm chủ yếu là từ dưới 2 đến 4 triệu chiếm 85.2% Có mức thu nhập này chủ yếu vì đối tượng sinh viên có thu nhập còn phụ thuộc vào chu cấp từ gia đình cung cấp và việc đi làm thêm.
Ảnh hưởng của tính năng thực tế tăng cường (AR) đến ý định mua sắm thông qua ứng dụng di động của đối tượng sinh viên Hà Nội
4.3.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s Alpha Để đánh giá mức độ ảnh hưởng của tính năng thực tế tăng cường đến ý định mua sắm thông qua ứng dụng di động thì ta sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha nhằm đánh giá độ tin cậy của thang đo
Bộ tiêu chí gồm 22 biến quan sát là những nội dung liên quan đến tính năng thực tế tăng cường (AR) ảnh hưởng đến ý định mua sắm thông qua ứng dụng di động Gồm các biến: Tính mới lạ (3 biến), tốc độ tải (4 biến), tính trực quan hóa sản phẩm (5 biến), tính tương tác (5 biến), bảo mật thông tin (2 biến) và ý định mua hàng (3 biến) Sau đó yêu cầu đáp viên đánh giá theo thang đo Likert
5 mức độ từ rất không đồng ý cho đến mức rất đồng ý Để đánh giá sự phù hợp của các biến khi đưa vào mô hình nghiên cứu, tác giả tiến hành kiểm định thang đo sự tin cậy Cronbach’s Alpha để loại bỏ những biến không phù hợp ra khỏi mô hình
● Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha: Để kiểm định độ tin cậy của thang đo và loại bỏ các biến không phù hợp, tác giả sử dụng hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha Các biến có hệ số tương quan biến
- tổng < 0.3 sẽ bị loại Tiêu chuẩn chọn thang đo có độ tin cậy Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên (Nunnally và Burnstein, 1994)
● Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation):
Hệ số cho biến mức độ tương quan giữa một biến quan sát trong nhân tố với các biến còn lại Hệ số tương quan biến tổng phản ánh mức độ đóng góp của một biến quan sát cụ thể vào giá trị của nhân tố Tiêu chuẩn hệ số tương quan biến tổng để đánh giá biến quan sát có đóng góp vào giá trị của nhân tố là ở mức >= 0.3 Nếu < 0.3 coi như không có đóng góp và cần loại bỏ biến quan sát đó ra khỏi nhân tố đánh giá
● Hệ số Cronbach’s Alpha nếu bị loại biến (Cronbach’s Alpha if Item Deleted):
Nếu giá trị Cronbach’s Alpha If Item Deleted > Cronbach’s Alpha thì biến đó sẽ bị loại khỏi nhân tố đánh giá
Sau khi tiến hành kiểm định độ tin cậy thông qua thang đo thông qua hệ số Cronbach’s Alpha với kết quả như sau:
Bảng 4.3 Kiểm định độ tin cậy của thang dùng hệ số Cronbach’s Alpha
Biến quan sát Hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item - Total Correlation)
Hệ số Cronbach's Alpha nếu loại biến (Cronbach's Alpha if Item Deleted)
1 Tính mới lạ: Cronbach's Alpha = 0.792
2 Tốc độ tải: Cronbach's Alpha = 0.706
3 Tính trực quan hóa sản phẩm: Cronbach's Alpha = 0.749
4 Tính tương tác: Cronbach's Alpha = 0.728
6 Ý định mua hàng: Cronbach's Alpha = 0.754
Hệ số Cronbach’s Alpha sau xử lý thì các biến >= 0,6 thể hiện độ tin cậy của thang đo lường đủ điều kiện, đồng thời hệ số tương quan biến – tổng đều lớn hơn 0,3 đảm bảo về yêu cầu của kiểm định, thang đo đạt yêu cầu về độ tin cậy
Hệ số tương quan biến - tổng đa phần đều ở mức 0.4 đến 0.6 được xem là quan trọng và có ý nghĩa thực tiễn Qua kết quả trên cho thấy mô hình có hệ số tin cậy của thang đo đạt được ở mức là thang đo đủ điều kiện, thang đo lường sử dụng tốt và rất tốt (Cronbach, 1951) Thang đo này là thang đo tốt và sử dụng được, đảm bảo về mặt tin cậy Nghiên cứu tiếp tục tiến hành với các biến ban đầu
4.3.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA
Trước khi tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu sẽ tiến hành kiểm định hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy) và Bartlett’s Test nhằm xem xét việc phân tích này có phù hợp hay không, trong đó:
Hệ số KMO (Kaiser Meyer – Olkin of Sampling Adequacy): là chỉ số dùng để xem xét sự thích hợp của phân tích nhân tố Trị số KMO lớn (từ 0.5 đến 1) là điều kiện đủ để phân tích nhân tố thích hợp Ngược lại, nếu hệ số này nhỏ hơn 0.5 thì phân tích này có khả năng không thích hợp với các dữ liệu Vì vậy để có thể tiến hành phân tích nhân tố khám phá EFA thì hệ số KMO cần phải lớn hơn 0.5
● KMO >= 0.90: Phân tích nhân tố rất tốt
● 0.80
