Nghiên cứu tác Động của influencer marketing Đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ hà nội trong lĩnh vực thời trang hàm Ý khuyến nghị cho công ty tnhh ccmedia việt nam

Influencer Marketing được xác định là truyền thông tiếp thị trong đó những người có sức ảnh hưởng quảng bá thương hiệu, dịch vụ trên các trang truyền thông xã hội của riêng họ Influence

Giới thiệu đề tài nghiên cứu

Tính cấp thiết của đề tài

Cuộc cách mạng kỹ thuật số đã làm thay đổi đáng kể cách mà người tiêu dùng tương tác với thế giới, từ việc cập nhật tin tức trên mạng xã hội đến mua sắm trực tuyến Hiện nay, phần lớn người tiêu dùng hoạt động trong không gian ảo, nơi họ mong muốn mọi thứ chỉ cần một cú nhấp chuột Trong bối cảnh này, các yếu tố gây phân tâm như cảnh báo, lời nhắc và quảng cáo trở thành tiếng ồn khó chịu Theo nghiên cứu của Infolinks, chỉ có 14% người tham gia khảo sát nhớ được quảng cáo cuối cùng họ thấy và nhận diện được thông điệp của nó Để tránh bị làm phiền, nhiều người tiêu dùng đã sử dụng các công cụ như trình chặn quảng cáo để bỏ qua quảng cáo trực tuyến.

Trong bối cảnh hiện tại, các nhà tiếp thị đang đối mặt với thách thức lớn trong việc thu hút sự chú ý của người tiêu dùng Những câu chuyện thương hiệu hấp dẫn về mặt cảm xúc ngày càng trở nên phổ biến, giúp gia tăng khả năng kết nối với khách hàng Mặc dù nhiều thương hiệu đã có sự hiện diện trên mạng xã hội, việc hợp tác với những người có ảnh hưởng là chiến lược mới nhằm tăng cường sự gắn kết của người tiêu dùng Các thương hiệu đã thay đổi cách tiếp cận marketing của mình để tạo ra giá trị và khuyến khích giao tiếp hai chiều Khi hợp tác với những người có ảnh hưởng phù hợp, thương hiệu không chỉ nâng cao giá trị mà còn gia tăng nhận thức về thương hiệu trong cộng đồng.

Ngành Thương mại điện tử (TMĐT) thời trang tại Việt Nam đang trải qua sự thay đổi nhanh chóng và phát triển mạnh mẽ Năm 2023, thị trường này đã chứng kiến sự thống trị của các nền tảng trực tuyến, mở ra nhiều cơ hội cho người tiêu dùng và doanh nghiệp Các thương hiệu thời trang cũng ngày càng chú trọng đến việc tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm trực tuyến để thu hút khách hàng.

"ông lớn" như Shopee, Lazada và Tiki, chiếm tới 74% thị phần truy cập Thế hệ Gen

Z đã trở thành lực lượng chính thúc đẩy sự tăng trưởng, và sau đại dịch Covid-19, ngành TMĐT thời trang tăng trưởng liên tiếp ở mức 2 con số (Advertising Vietnam,

Thị trường thời trang năm 2023 đang đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt, đặc biệt từ sự gia tăng của các nhà bán lẻ trực tuyến, tạo ra nhiều thách thức cho các thương hiệu Để đạt được thành công, việc hiểu rõ hành vi mua sắm ngẫu hứng của người tiêu dùng trở nên vô cùng quan trọng.

Thế hệ Z, được biết đến như "người gốc kỹ thuật số", là thế hệ đầu tiên lớn lên trong môi trường truyền thông kỹ thuật số, với khả năng tiếp xúc cao với quảng cáo trên mạng xã hội và thói quen kiểm tra Instagram ít nhất năm lần mỗi ngày Họ ưa chuộng giao tiếp bằng hình ảnh, khác với thế hệ trước, và tìm kiếm nội dung đổi mới Giới trẻ hiện nay sử dụng mua sắm thời trang như một cách để thể hiện bản thân, với nhiều mặt hàng được mua một cách bốc đồng do không yêu cầu giải quyết vấn đề sâu rộng.

Gen Z mong muốn sản phẩm mới với tốc độ nhanh chóng Theo Businessdit, 73% Gen Z thường xuyên mua sắm trực tuyến, trong đó 60% mua sắm ít nhất một lần mỗi tuần Họ thường tin tưởng và bị ảnh hưởng bởi người nổi tiếng trên mạng xã hội khi đưa ra quyết định mua sắm Cụ thể, 57% Gen Z đã mua hàng trên Instagram dựa vào gợi ý từ người có tầm ảnh hưởng, theo Fintech Time Điều này giải thích tại sao Influencer Marketing đã phát triển mạnh mẽ trong những năm gần đây.

Tiếp thị Influencer là hình thức truyền thông trong đó những người có sức ảnh hưởng quảng bá thương hiệu và dịch vụ trên mạng xã hội Các thương hiệu hợp tác với những người có hàng nghìn người theo dõi để truyền tải thông điệp, nhằm tăng cường nhận thức về thương hiệu và doanh số bán hàng Sự tín nhiệm của người ảnh hưởng có tác động tích cực đến quan điểm của người tiêu dùng về thương hiệu và sản phẩm, từ đó dẫn dắt và ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của họ.

Hoạt động tiếp thị có ảnh hưởng đã gia tăng giá trị hơn 800% trong 5 năm qua, nhờ vào khả năng tạo ra nội dung thu hút sự chú ý của khách hàng từ những người có ảnh hưởng (Cheung và cộng sự, 2022; Statista).

2021), dẫn đến việc các công ty tăng đáng kể chi tiêu tiếp thị cho những người có ảnh hưởng

Những người có ảnh hưởng đang hoạt động trên các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook, Youtube, Instagram và Twitter, trong đó Facebook (Meta) dẫn đầu với 2,19 tỷ người dùng Theo báo cáo của Meltwater và We are Social, năm 2023 ghi nhận sự tăng trưởng 5,6% số người sử dụng mạng xã hội toàn cầu, vượt xa mức tăng dân số 0,9% Nghiên cứu này sẽ tập trung vào ba nền tảng mạng xã hội phổ biến nhất trong lĩnh vực thời trang, bao gồm Facebook, Instagram và TikTok, nơi người tiêu dùng thường xuyên tìm kiếm các bài review.

Facebook là mạng xã hội hàng đầu thế giới, kết nối mọi người lại với nhau và tạo ra một thế giới phẳng không còn khoảng cách địa lý Người dùng có thể đăng tải, chia sẻ trạng thái và tương tác dễ dàng Theo thống kê tháng 4/2023 từ Napoleon Cat, Việt Nam có gần 85,1 triệu người dùng Facebook, chiếm hơn 84,1% dân số Đáng chú ý, phụ nữ chiếm 51% trong số này, cho thấy họ có xu hướng mua sắm trực tuyến cao hơn.

Instagram đã định hình xu hướng tiếp thị truyền thông xã hội trong hơn mười năm qua, với khoảng 10,35 triệu người dùng tại Việt Nam tính đến đầu năm 2023 Khoảng 10,5% tổng dân số có thể tiếp cận quảng cáo trên nền tảng này Gần 48,5% người dùng sử dụng Instagram để xem stories, một tính năng phổ biến cho phép chia sẻ nội dung ngắn gọn Hơn nữa, 29,6% người dùng cũng sử dụng mạng xã hội để mua sắm sản phẩm, cho thấy vai trò quan trọng của Instagram trong việc kết nối thương hiệu với khách hàng.

4 của các nền tảng thương mại điện tử trong việc tạo trải nghiệm mua sắm thuận tiện và đa dạng

TikTok là ứng dụng giải trí lý tưởng cho thế hệ Z, với 98% người dùng sử dụng smartphone và chiếm 32% dân số toàn cầu, đồng thời nắm giữ sức mua lên đến 44 tỉ USD Đặc biệt, 41% người dùng TikTok nằm trong độ tuổi từ 16 đến 24, khiến Influencer Marketing trở thành xu hướng quảng bá hiệu quả nhất hiện nay Các doanh nghiệp và cá nhân tiên phong trong lĩnh vực này trên TikTok sẽ nhanh chóng chiếm ưu thế và thu được lợi ích lớn Thế hệ Z bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi công nghệ và thường chi tiền dựa vào các đánh giá từ Influencer, do đó, việc chọn lựa người có sức ảnh hưởng lớn để quảng bá thương hiệu là yếu tố then chốt trong các chiến dịch marketing.

Một số người ảnh hưởng nổi bật trên mạng xã hội bao gồm Quỳnh Anh Shyn (@quynhanhshyn) với hơn 2,8 triệu người theo dõi trên Instagram và 1,1 triệu trên TikTok, cùng với KOL Ly Phạm (@lypham.2001) thu hút 1,2 triệu người hâm mộ trên TikTok Ngoài ra, các tên tuổi như Tủ đồ của Khánh Linh (@tudokhanhlinh), Wren Evans (@wrennevansofficial), Decao (@dec.ao) và Ông chú Polo (polomanor.official) cũng rất được yêu thích trong ngành thời trang Những người ảnh hưởng này có tác động tích cực đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ Hà Nội trong lĩnh vực thời trang.

Hình 1.1 Influencer trong lĩnh vực thời trang

Bài nghiên cứu mang tên “Nghiên cứu tác động của Influencer Marketing đến hành vi mua hàng trực tuyến của giới trẻ Hà Nội trong lĩnh vực thời trang” nhằm mục tiêu xác định hiệu quả của Influencer Marketing như một hình thức quảng cáo cho doanh nghiệp Kết quả nghiên cứu sẽ cung cấp thông tin hữu ích cho các doanh nghiệp, đặc biệt là công ty truyền thông CCMedia, giúp họ mở rộng lĩnh vực kinh doanh và đạt được hiệu quả tối ưu.

Tổng quan tình hình nghiên cứu

1.2.1 Tổng quan nghiên cứu nước ngoài

Ngày nay, người tiêu dùng thường sử dụng các nền tảng truyền thông xã hội trước khi quyết định mua hàng, đặc biệt là dựa vào những người có ảnh hưởng Những người này đã trở thành động lực mạnh mẽ trong việc đưa ra quyết định mua sắm và có tác động lớn đến thương hiệu Thông qua tiếp thị có ảnh hưởng, các thương hiệu mong muốn nhận được sự đề cập từ những người này, điều này không chỉ nâng cao nhận thức về thương hiệu mà còn góp phần tăng doanh thu.

Nghiên cứu của Lou và Yuan (2019) chỉ ra rằng tiếp thị có ảnh hưởng thu hút sự chú ý từ người tiêu dùng hiệu quả hơn so với quảng cáo truyền thống (Pereira và cộng sự, 2014) Nội dung từ những người có ảnh hưởng thường được coi là xác thực và tự nhiên, tạo mối liên hệ trực tiếp với khách hàng tiềm năng Điều này giúp nội dung của họ thu hút khách hàng tốt hơn (Cheung và cộng sự, 2022) Vì lý do này, giá trị của tiếp thị có ảnh hưởng đã tăng hơn 800% trong 5 năm qua (Statista, 2021), dẫn đến việc các công ty tăng cường chi tiêu cho hoạt động này.

Tìm kiếm những người có ảnh hưởng mạnh mẽ là yếu tố quan trọng cho sự thành công của tiếp thị trên mạng xã hội, giúp chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự thông qua nội dung xác thực Tuy nhiên, độ tin cậy của những người có ảnh hưởng đã giảm, khiến các thương hiệu phải nỗ lực tìm kiếm những người có ảnh hưởng đáng tin cậy để quảng bá sản phẩm Một thách thức lớn là lựa chọn những người có ảnh hưởng có cùng giá trị với khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ Do đó, các công ty gặp khó khăn trong việc xác định những người có ảnh hưởng phù hợp với khán giả mục tiêu.

Ba loại sự phù hợp chính trong chứng thực bao gồm sự phù hợp giữa thương hiệu và người tiêu dùng, sự tương đồng giữa thương hiệu và người tiêu dùng, và sự phù hợp giữa người tiêu dùng và người chứng thực Những yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua hàng và hiệu quả quảng cáo (Pradhan và cộng sự, 2016) Nghiên cứu cho thấy sự tương đồng giữa nhận dạng thương hiệu và người có ảnh hưởng có thể tăng cường mức độ sẵn sàng mua và hiệu quả quảng cáo (Farhat và Khan, 2011; Bejaoui, Dekhil và Djemel, 2012) Sự tương đồng mạnh mẽ giữa thương hiệu và người tiêu dùng không chỉ ảnh hưởng đến sự trung thành và hài lòng với thương hiệu (Achouri và Bouslama, 2010) mà còn góp phần nâng cao sự ưa thích và niềm tin vào thương hiệu (Branaghan và Hildebrand, 2011; Freling và Forbes).

2005) và hành vi mua hàng (Wu , Tsai và Lo, 2011)

Người tiêu dùng sử dụng thương hiệu để thể hiện bản thân và tạo sự kết nối với những người khác (Aaker, 1999; Belk, 1988), và họ có thể cảm thấy đồng cảm với một số người có ảnh hưởng vì lý do tương tự Theo Kamins và Gupta (1994), những người chứng thực có điểm tương đồng với người tiêu dùng thường được coi là thuyết phục hơn Nghiên cứu trước đây cho thấy cần khám phá sâu hơn về tiếp thị có ảnh hưởng, do khả năng tương tác của người nổi tiếng với người hâm mộ đã tăng lên, tạo ra mối quan hệ thân thiết với người theo dõi Tuy nhiên, kiến thức về khía cạnh này vẫn còn hạn chế (Aw và Labrecque, 2020).

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu trong nước

Influencer Marketing đã phát triển mạnh mẽ tại Việt Nam, nhưng chỉ có một vài nghiên cứu về tác động của nó trên Instagram đối với ý định mua của người tiêu dùng Nghiên cứu của Lê Nguyễn Bình Minh cho thấy thái độ đối với influencer ảnh hưởng đến ý định mua, nhưng sự tin tưởng mới là yếu tố chính có thể dự đoán hành vi mua hàng của giới trẻ Nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng thái độ tích cực với influencer chưa chắc dẫn đến hành vi mua sắm, khuyến nghị doanh nghiệp nên sử dụng influencer để tăng cường nhận diện và tương tác với thương hiệu Theo Cuong Nguyen, Tien Nguyen và Vinh Luu, độ tin cậy, giá trị giải trí và chuyên môn của influencer tác động tích cực đến ý định mua hàng của Gen Z Việt Nam Tuy nhiên, cần nghiên cứu sâu hơn về tiếp thị có ảnh hưởng do khả năng tương tác của influencer với người hâm mộ đang gia tăng, tạo ra mối quan hệ thân thiết với người theo dõi.

Các nghiên cứu trước đây thường chỉ tập trung vào các nền tảng như YouTube, Instagram và Twitter, nhưng đã bỏ qua TikTok - một nền tảng ngày càng phổ biến với giới trẻ Dữ liệu từ DataReportal cho thấy tính đến tháng 2/2023, Việt Nam có khoảng 77,93 triệu người dùng Internet, trong đó hơn 64% sử dụng TikTok Điều này chứng tỏ sức ảnh hưởng mạnh mẽ của TikTok trong cộng đồng mạng tại Việt Nam, và nền tảng này cần được xem xét trong các nghiên cứu về Influencer Marketing.

Sau khi nghiên cứu tổng quan, tác giả nhận thấy rằng hầu hết các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào tầm quan trọng của Influencer Marketing đối với ý định mua hàng của người tiêu dùng, mà ít đề cập đến tác động của nó đến hành vi mua sắm trực tuyến của người tiêu dùng trẻ, đặc biệt là thế hệ Gen Z Các nghiên cứu trước chỉ chỉ ra năm yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng, bao gồm độ tin cậy của người ảnh hưởng, giá trị giải trí, chuyên môn, mức độ hấp dẫn và mức độ tin cậy Việc thiếu sót này tạo ra khoảng trống nghiên cứu cần được lấp đầy Do đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm khám phá tác động của Influencer Marketing đến hành vi mua sắm trực tuyến của Gen Z tại Hà Nội, tập trung vào ba nền tảng mạng xã hội phổ biến: Facebook, Instagram và Tiktok, nơi Influencer Marketing diễn ra mạnh mẽ, đặc biệt trong lĩnh vực thời trang Nghiên cứu sẽ giúp doanh nghiệp, đặc biệt là Công ty TNHH CCMedia Việt Nam, đánh giá hiệu quả của Influencer Marketing trong việc thúc đẩy doanh số bán hàng trực tuyến cho thế hệ Gen Z.

Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của Influencer Marketing đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ Hà Nội trong ngành thời trang Các mục tiêu cụ thể bao gồm việc phân tích ảnh hưởng của các influencer đến quyết định mua hàng và hiểu rõ hơn về thói quen tiêu dùng của đối tượng này.

Hệ thống hóa lý thuyết về hành vi mua sắm trực tuyến trong ngành thời trang của giới trẻ Hà Nội thông qua Influencer Marketing Influencer Marketing đóng vai trò quan trọng trong việc tác động đến quyết định mua hàng của giới trẻ, giúp họ dễ dàng tiếp cận thông tin sản phẩm và tạo dựng niềm tin Nghiên cứu này phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến, từ đó đưa ra những chiến lược marketing hiệu quả nhằm thu hút và giữ chân khách hàng trẻ tuổi.

Mô hình nghiên cứu này nhằm đánh giá tác động của các yếu tố đến hành vi mua sắm trực tuyến trong lĩnh vực thời trang của giới trẻ Hà Nội, tập trung vào vai trò của Influencer Marketing Nghiên cứu sẽ phân tích cách mà Influencer Marketing ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng trẻ tuổi, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc về xu hướng tiêu dùng trong ngành thời trang hiện nay.

Đo lường và đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố khác nhau trong mô hình đến ý định hành vi mua hàng trực tuyến của giới trẻ Hà Nội trong lĩnh vực thời trang là rất quan trọng Việc này giúp hiểu rõ hơn về thói quen tiêu dùng và xu hướng mua sắm của đối tượng này, từ đó có những chiến lược marketing hiệu quả hơn.

Các nhà hoạch định chiến lược và cá nhân trong ngành Marketing, đặc biệt là công ty TNHH CCMedia Việt Nam, nên cân nhắc việc tích hợp Influencer Marketing vào sản phẩm và dịch vụ của mình để tối ưu hóa việc đáp ứng nhu cầu thị trường.

Tính mới và đóng góp của đề tài

Từ tổng quan nghiên cứu, tôi nhận thấy đề tài nghiên cứu này đã có những đóng góp mới mẻ so với các bài nghiên cứu trước đây:

Nghiên cứu tại Việt Nam đã chỉ ra tác động của người ảnh hưởng đến ý định mua sắm của giới trẻ Thành phố Hồ Chí Minh trong ngành thời trang Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào phân tích tác động của người ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ trong lĩnh vực này Điều này cho thấy hành vi mua và ý định mua là hai khái niệm khác biệt Đề tài này sẽ cung cấp những hàm ý chính sách quan trọng cho chiến lược Marketing sử dụng Influencer.

Thứ hai, bài nghiên cứu trước đây tập trung vào khu vực Thành phố Hồ Chí

Giới trẻ Hà Nội đang ngày càng nghiện mua sắm qua các nền tảng mạng xã hội, với 54% Gen Z cho biết họ dành ít nhất bốn giờ mỗi ngày trên mạng xã hội Đặc biệt, 80% trong số họ đã mua sản phẩm mà họ thấy trên các nền tảng này.

Hà Nội cũng tăng thêm tính khách quan và bao quát cho đề tài

Bài viết nghiên cứu bổ sung các biến như “Mức độ nổi tiếng của Influencer” và “Mức độ tương đồng với Influencer” để hiểu rõ hơn hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ Điều này giúp mang lại kết quả khảo sát chính xác hơn và hỗ trợ các nhà hoạch định chiến lược trong việc lựa chọn Influencer phù hợp cho ngành hàng của họ.

Bài viết đề xuất các chiến lược cho cá nhân và tổ chức trong lĩnh vực thời trang, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng Influencer trong marketing Nghiên cứu cũng đưa ra khuyến nghị nhằm nâng cao chất lượng dịch vụ và sản phẩm thông qua phân tích dữ liệu Điều này giúp công ty TNHH CCMedia có cơ sở dữ liệu để xem xét mở rộng sản phẩm và dịch vụ của mình.

Phương pháp nghiên cứu

Bài viết áp dụng phương pháp nghiên cứu định lượng thông qua việc sử dụng phiếu khảo sát trực tuyến, được gửi đến đối tượng là những bạn trẻ đang sinh sống và làm việc tại khu vực địa bàn.

Bài nghiên cứu tại Hà Nội tập trung vào đối tượng người trẻ sử dụng Instagram, Facebook và Tiktok, nhằm đảm bảo tính phù hợp của khảo sát Phương pháp nghiên cứu tại bàn được áp dụng, với các thang đo trong phiếu khảo sát được điều chỉnh từ các nghiên cứu trước đây để phù hợp với mục tiêu nghiên cứu Phiếu khảo sát gồm ba phần chính: thông tin cá nhân, phần gạn lọc và phần đo lường các khái niệm nghiên cứu Khảo sát sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, từ "Rất không hài lòng" đến các mức độ tăng dần Để kiểm định giả thuyết, đề tài áp dụng mô hình phân tích hồi quy tuyến tính.

Cụ thể hơn về cách thức thu thập dữ liệu bao gồm:

Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp bao gồm phỏng vấn và quan sát trực tiếp để thu thập thông tin Cuộc phỏng vấn tập trung vào việc khám phá cảm nhận của giới trẻ Gen Z.

Z sinh sống và làm việc tại Hà Nội trong việc mua sắm trực tuyến sản phẩm thời trang trên 3 nền tảng Instagram, Facebook và Tiktok

Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp sử dụng các nguồn dữ liệu có sẵn từ nghiên cứu trước đây, bao gồm thông tin từ các trang web uy tín và báo cáo tình hình hoạt động của Công ty TNHH CCMedia Việt Nam.

Nghiên cứu sử dụng phần mềm SPSS để xử lý dữ liệu, bao gồm kiểm định độ tin cậy thang đo qua hệ số Cronbach Alpha, phân tích nhân tố khám phá (EFA), phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính.

● Kiểm tra độ tin cậy thang đo (Cronbach Alpha)

Theo sách "Phân tích dữ liệu với SPSS" của Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, thang đo Likert, được phát triển bởi Renis Likert vào năm 1932, là một trong những phương pháp phổ biến để đo lường các khái niệm trừu tượng trong nghiên cứu kinh tế xã hội Thang đo này thường được trình bày dưới dạng câu hỏi, yêu cầu người tham gia khoanh tròn câu trả lời thể hiện quan điểm của họ Các thang đo Likert thường có các mức độ từ 1 đến 5, 1 đến 7, hoặc 1 đến 10 Khi thiết kế bảng câu hỏi, các biến quan sát x1, x2, x3, x4, x5 được tạo ra như là các biến con của một nhân tố, giúp suy ra tính chất của nhân tố thay vì đo lường trực tiếp Tuy nhiên, không phải lúc nào các biến quan sát cũng phản ánh đầy đủ khái niệm của nhân tố, do đó, việc sử dụng công cụ kiểm tra độ tin cậy Cronbach’s Alpha là cần thiết để đảm bảo chất lượng của các biến quan sát.

Hệ số Cronbach's Alpha là chỉ số quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo Nuanally & Burnstein (1994) cùng với Nguyễn Đình Thọ đã đề xuất các tiêu chuẩn đánh giá cho hệ số này.

Hệ số Cronbach's Alpha có mức ý nghĩa từ 0.6 đến 0.95 được coi là chấp nhận được, trong đó mức từ 0.7 đến 0.9 được xem là tốt Tuy nhiên, nếu hệ số này vượt quá 0.95, có thể xảy ra hiện tượng trùng lặp trong các phần của thang đo, điều này là không được chấp nhận.

Hệ số tương quan biến tổng phải lớn hơn 0.3, cho thấy mức độ tương quan giữa một biến và điểm trung bình của biến khác trong cùng thang đo Điều này phản ánh mối liên kết giữa các biến.

Nếu biến tổng của một biến quan sát nhỏ hơn 0.3, biến đó có thể được xem là không có đóng góp đáng kể và cần được loại bỏ khỏi quá trình đánh giá nhân tố.

● Phân tích nhân tố khám phá EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp quan trọng trong nghiên cứu định lượng, giúp xác định cấu trúc chung của các biến quan sát (Hair et al., 2014) EFA được sử dụng để rút gọn các biến có mối tương quan thành các nhân tố tổng hợp, đồng thời bảo tồn thông tin quan trọng từ dữ liệu gốc Phương pháp này có ba mục tiêu chính khi áp dụng, bao gồm xác định số lượng nhân tố, hiểu rõ mối quan hệ giữa các biến, và giảm thiểu độ phức tạp của dữ liệu.

- Xác định số lượng nhân tố ảnh hưởng đến một tập các biến quan sát

- Đánh giá mức độ tương quan giữa mỗi nhân tố và các biến quan sát

- Thu gọn số lượng biến quan sát trùng lặp hoặc có ý nghĩa tương tự nhau trong phân tích

Có 6 điều kiện quan trọng để việc phân tích nhân tố khám phá EFA trở nên có ý nghĩa thống kê:

Hệ số KMO (Kaiser - Meyer-Olkin) cần đạt giá trị từ 0.5 đến 1, với chỉ số càng cao cho thấy phân tích nhân tố càng phù hợp với dữ liệu nghiên cứu.

Hệ số tải nhân tố (Factor Loading) tối thiểu cần đạt từ 0.3 để biến được giữ lại, nhưng lý tưởng nên duy trì ở mức từ 0.5 trở lên để đảm bảo tính chính xác thống kê.

- Kiểm định Bartlett (Bartlett's Test of Sphericity) cho thấy mối tương quan giữa các biến quan sát khi sig Bartlett’s Test < 0.05

- Trị số Eigenvalues được sử dụng để xác định tổng số lượng nhân tố, với những nhân tố có trị số Eigenvalue ≥ 1 được giữ lại

- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) phải đạt mức ≥ 50% để mô hình EFA được coi là phù hợp

- Kích thước mẫu tối thiểu nên là gấp 5 lần tổng số biến quan sát, được tính theo công thức n = 5 * m, với m là số biến quan sát tham gia nghiên cứu

● Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính

Tương quan giúp phân tích mối quan hệ giữa hai biến mà không phân biệt tính độc lập và phụ thuộc, trong khi phân tích hồi quy dự đoán giá trị của biến phụ thuộc Y từ các biến độc lập Để đảm bảo độ tin cậy của phương trình hồi quy tuyến tính bội, cần thực hiện các kiểm định như ANOVA, kiểm định giả thuyết nghiên cứu, và đánh giá mô hình qua hệ số R2 và R2 điều chỉnh Bên cạnh đó, các kiểm định đa cộng tuyến, tự tương quan, phân phối chuẩn, và sự độc lập giữa các phần dư cũng được áp dụng để xác minh tính phù hợp của mô hình hồi quy Cuối cùng, phương trình hồi quy tuyến tính bội được xây dựng từ mô hình hồi quy chuẩn hóa nhằm đánh giá mối quan hệ giữa mức độ nhận biết thương hiệu và các biến độc lập khác.

Kết cấu của đề tài

Bài nghiên cứu dài 110 trang, bao gồm 33 bảng, 10 hình vẽ, 2 sơ đồ và 4 biểu đồ, kèm theo phụ lục Ngoài các danh mục bảng biểu, hình vẽ, biểu đồ, danh mục từ viết tắt và tài liệu tham khảo, nghiên cứu được cấu trúc thành 4 chương.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Tổng quan về hình thức Marketing bằng Influencer

Tiếp thị Influencer là một hình thức tiếp thị sử dụng những người lãnh đạo chủ chốt để truyền tải thông điệp thương hiệu đến một thị trường rộng lớn hơn (Byrne, Kearney, & MacEvill, 2017) Người gây ảnh hưởng được coi là những cá nhân có sức ảnh hưởng lớn với thương hiệu cá nhân mạnh mẽ, tương tự như những người dẫn đầu dư luận Họ được xem là đáng tin cậy, và các thương hiệu sử dụng họ để nâng cao nhận thức về sản phẩm và thương hiệu (De Veirman, Cauberghe, & Hudders, 2017).

Những người có ảnh hưởng trong tiếp thị mạng xã hội cần xây dựng hình ảnh cá nhân độc đáo, phong cách riêng và giá trị truyền thông rõ ràng Quan trọng hơn, họ phải thiết lập mối quan hệ chặt chẽ với người theo dõi, khuyến khích đối thoại và thúc đẩy các hành động từ phía họ.

Theo nghiên cứu của Freberg và cộng sự (2011), Điện tử Truyền miệng (eWOM) có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng so với quảng cáo truyền thống Người tiêu dùng thường đánh giá cao những phản hồi từ người khác hơn là từ các nhà quảng cáo, điều này đóng vai trò quan trọng trong tiếp thị Influencer (De Veirman và cộng sự, 2017) Sự khác biệt giữa người nổi tiếng và Người gây ảnh hưởng nằm ở chỗ Người gây ảnh hưởng dễ tiếp cận và gần gũi hơn, thường chia sẻ nhiều về cuộc sống cá nhân (Ledbetter, 2017) Mối quan hệ cá nhân này giữa Người gây ảnh hưởng và người theo dõi khiến cho người theo dõi có xu hướng tin tưởng hơn vào ý kiến của họ (Abidin, 2016).

1.1.2 Quá trình phát triển của Influencer Marketing

Năm 2012, sự phát triển của Internet và mạng xã hội đã tạo điều kiện cho sự ra đời của những người sáng tạo nội dung, hay còn gọi là Content Creators Sự xuất hiện này đã mở ra không gian mới cho việc sử dụng Influencer không chỉ trên các kênh truyền thống mà còn trên nhiều nền tảng trực tuyến đa dạng.

Sự phát triển mạnh mẽ của các mạng xã hội như Facebook và YouTube, cùng với sự gia tăng số lượng người sáng tạo nội dung, đặc biệt là các KOLs, đã biến họ thành những đại diện mạnh mẽ trong việc truyền tải thông điệp và sản phẩm của thương hiệu tới một lượng fan hùng hậu.

Micro Influencer đã trở thành lựa chọn phổ biến tại Việt Nam từ năm 2018, mặc dù ban đầu có một số bất tiện Thuật ngữ này mô tả những cá nhân có ảnh hưởng trong một lĩnh vực nhỏ hoặc đối tượng mục tiêu hẹp, và nhờ vào các đặc tính riêng biệt, họ nhanh chóng thu hút sự chú ý của các thương hiệu Hiện tại, các thương hiệu đã khai thác hầu hết nguồn lực từ nhóm người ảnh hưởng lớn như người nổi tiếng và các trang cộng đồng Micro Influencer thường được lựa chọn cho các chiến dịch quảng bá cụ thể, khi thương hiệu muốn tiếp cận đối tượng mục tiêu có đặc điểm cụ thể hoặc thị trường ngách nhỏ hơn, giúp tối ưu hóa tác động của chiến dịch Influencer Marketing.

Ngày nay, mạng xã hội như Facebook, Youtube, Tiktok và Instagram đóng vai trò chủ đạo trong truyền thông, với sự tham gia của Micro-influencer trở thành yếu tố quyết định trong chiến lược Influencer Marketing của các thương hiệu Trong thời đại 4.0, Influencer Marketing đang nổi lên như một xu hướng quảng bá sản phẩm tự nhiên và hiệu quả Tuy nhiên, để tạo ra chiến dịch thành công trong thị trường Influencer rộng lớn, các thương hiệu cần cân nhắc kỹ lưỡng khi lựa chọn và phối hợp với những cá nhân có ảnh hưởng.

Hình 1.2 Influencers thế hệ đầu

Hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng

Hành vi mua sắm của người tiêu dùng bao gồm tất cả các hoạt động liên quan đến quyết định mua hàng hóa hoặc dịch vụ, từ lựa chọn, tìm kiếm, so sánh, đến đánh giá sản phẩm Quá trình này có thể thay đổi theo từng cá nhân, thời điểm và ngữ cảnh, tạo ra sự đa dạng trong quyết định mua sắm Việc hiểu rõ hành vi mua hàng là rất quan trọng cho doanh nghiệp, giúp họ xây dựng chiến lược marketing hiệu quả nhằm thu hút và giữ chân khách hàng Do đó, nghiên cứu các yếu tố như nhu cầu, mong đợi và ảnh hưởng từ môi trường xã hội, kinh tế và văn hóa là cần thiết để nắm bắt hành vi mua sắm của khách hàng.

Thế hệ trẻ hiện nay có cách cư xử đặc biệt, ảnh hưởng đến hành vi khách hàng và tương tác với thị trường Họ thường có tư duy cởi mở, dễ thích nghi, nhưng cũng mang quan điểm cố định và tư duy linh hoạt Những đặc điểm nổi bật của giới trẻ bao gồm hiểu biết sâu sắc về công nghệ, sự nhanh nhẹn, thiếu kiên nhẫn và tính tương tác cao Họ đã trải qua nhiều thay đổi về giá trị và hành vi do tác động từ môi trường xã hội và văn hóa.

17 yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong việc định hình hành vi mua sắm và tương tác của giới trẻ với sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu Những người trẻ tuổi đã trải qua những thay đổi đáng kể về giá trị và hành vi do nhiều ảnh hưởng từ môi trường bên ngoài (Twenge, 2017).

1.2.2 Hành vi mua hàng trực tuyến

Mua sắm trực tuyến là hình thức thương mại điện tử cho phép người tiêu dùng mua hàng hóa hoặc dịch vụ qua Internet (Nupur, 2015) Hành vi của người tiêu dùng liên quan đến cách lựa chọn, mua và sử dụng sản phẩm để thỏa mãn nhu cầu (Kotler et al.) Quá trình mua sắm trực tuyến bắt đầu khi người tiêu dùng nhận ra nhu cầu và tìm kiếm thông tin, đánh giá lựa chọn trước khi quyết định mua (Javadi et al.) Sự phát triển của Internet đã tạo ra trải nghiệm mua sắm tích cực, đặc biệt trong nhóm Gen Z (Hinduan et al., 2020) Internet và mạng xã hội là công cụ phổ biến để kết nối và tìm kiếm thông tin, với hơn 83% thanh niên coi đây là mục đích quan trọng Nghiên cứu của TS Dương Thị Thu Hương cho thấy không có sự khác biệt giữa nam và nữ trong việc đánh giá tầm quan trọng của Internet và mạng xã hội trong mua sắm trực tuyến Theo khảo sát, 58% người tiêu dùng Việt Nam cho rằng họ sẽ tiếp tục mua sắm trực tuyến vì sự tiện lợi, cho thấy sự quan tâm của giới trẻ đối với các nền tảng thương mại điện tử.

Thế hệ Gen Z, với độ tuổi 18, đang trở thành nhóm tiêu dùng quan trọng với nhiều ưu đãi hấp dẫn Đối với các công ty kinh doanh trực tuyến, Gen Z không chỉ là khách hàng mà còn là nguồn cảm hứng cho sự đổi mới Họ linh hoạt trong việc đưa ra giải pháp và ý tưởng mới về sản phẩm và dịch vụ, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp cải tiến và nâng cao chất lượng sản phẩm của mình.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình thực hiện nghiên cứu

Quá trình thực hiện bài nghiên cứu được diễn ra theo quy trình 7 bước như sau:

Hình 2.1 Quy trình nghiên cứu

Quy trình thực hiện nghiên cứu gồm 7 bước cụ thể như sau:

● Bước 1: Vấn đề nghiên cứu

Nghiên cứu này nhằm giải quyết vấn đề quan trọng trong bối cảnh hiện nay, nhấn mạnh tính cấp thiết của đề tài Mục tiêu nghiên cứu được xác định rõ ràng, hướng đến việc tìm hiểu các khía cạnh cụ thể của vấn đề Đối tượng nghiên cứu bao gồm những yếu tố liên quan trực tiếp, và phương pháp thực hiện nghiên cứu sẽ được áp dụng một cách khoa học để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả.

● Bước 2: Thu thập dữ liệu (Định lượng + Định tính)

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau là rất quan trọng, bao gồm dữ liệu định lượng như số liệu và thống kê từ các nghiên cứu trước, cũng như dữ liệu định tính thu được thông qua các cuộc phỏng vấn và khảo sát.

- Đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ và chính xác để có thể sử dụng trong các phần sau của quy trình nghiên cứu

● Bước 3: Mô tả thống kê

Các phương pháp tóm tắt và mô tả dữ liệu hoặc mẫu nghiên cứu thường sử dụng các công cụ số như trung bình cộng và độ lệch chuẩn Những công cụ này giúp tổng hợp thông tin về trung tâm và mức độ phân tán của dữ liệu, thường được trình bày dưới dạng số liệu hoặc biểu đồ trực quan.

Các công cụ trực quan, như biểu đồ, thường được sử dụng để hiển thị mối quan hệ và xu hướng của dữ liệu một cách dễ hiểu và trực quan.

● Bước 4: Đưa ra các giả thuyết

- Dựa vào dữ liệu và thông tin thu thập được, đưa ra các giả thuyết hoặc giả định về mối quan hệ giữa các biến trong nghiên cứu

- Các giả thuyết này sẽ được kiểm định trong các bước sau của quy trình

● Bước 5: Đề xuất mô hình phân tích và Dự báo

- Dựa vào các giả thuyết đã đưa ra, đề xuất một mô hình phân tích để kiểm định các mối quan hệ giữa các biến

- Sử dụng các kỹ thuật dự báo để dự đoán kết quả và xu hướng trong dữ liệu

● Bước 6: Ước lượng và Kiểm định

- Tiến hành ước lượng các tham số của mô hình và kiểm định các giả thuyết đã đề xuất

- Sử dụng các phương pháp thống kê để đánh giá sự đáng tin cậy của các kết quả và giả thuyết

● Bước 7: Kết luận định lượng & định tính, đưa ra thông tin hỗ trợ quyết định

- Tổng hợp và phân tích kết quả từ các bước trước để rút ra kết luận định lượng và định tính

- Dựa vào kết quả, đưa ra các thông tin hỗ trợ quyết định cho các bên liên quan, bao gồm các khuyến nghị hoặc chiến lược tiếp theo.

Giả thuyết nghiên cứu và mô hình

● Mức độ hấp dẫn của Influencer

Sự hấp dẫn của những người có ảnh hưởng đóng vai trò quan trọng trong việc thu hút sự chú ý của công chúng đối với thông điệp truyền tải Những người có sức hút cao không chỉ được yêu thích mà còn có tác động mạnh mẽ đến hành vi của cộng đồng (Rifon và cộng sự, 2016) Theo Sertoglu et al (2014), cộng đồng xã hội thường kỳ vọng nhiều vào những người có sức ảnh hưởng hấp dẫn Chaiken (1986) cũng chỉ ra rằng mức độ hấp dẫn của một cá nhân tỷ lệ thuận với khả năng ảnh hưởng xã hội của họ, khiến cho mọi người trong cộng đồng dễ dàng tin tưởng hơn vào họ.

Hình thức bên ngoài của người chứng thực có thể tác động mạnh mẽ đến sức thuyết phục, với sự gia tăng hiệu quả dựa trên mức độ thích, sự tương đồng hoặc mong muốn của khán giả mục tiêu.

Năm 2022, nghiên cứu cho thấy sức hấp dẫn của những người có ảnh hưởng trên mạng xã hội tạo ra tác động tích cực đối với sự tương tác của người dùng.

Trong môi trường trực tuyến, sự hấp dẫn trong thế giới ảo có ảnh hưởng lớn đến tâm trí khách hàng, thường hơn cả lời nói (Ghapanchi et al., 2020) Sự thu hút của người ảnh hưởng tích cực tác động đến thái độ của người tiêu dùng đối với sản phẩm (Kim & Na, 2007; Silvera & Austad, 2004) Những thông điệp từ người giao tiếp hấp dẫn thường được trình bày một cách thuyết phục hơn (Chaiken, 1979) Người tiêu dùng thường dựa vào lời khuyên từ những người khác, đặc biệt là những người có sức hút, để đưa ra quyết định Do đó, các influencer cần truyền tải thông điệp hấp dẫn và lôi cuốn để khách hàng nhận thấy giá trị của sản phẩm Nghiên cứu này đặt ra giả thuyết rằng sự hấp dẫn của người ảnh hưởng có thể nâng cao nhận thức và thái độ tích cực của người tiêu dùng đối với sản phẩm.

H1: Mức độ hấp dẫn của Influencer có tác động cùng chiều tới Hành vi mua hàng trực tuyến

● Mức độ nổi tiếng của Influencer

Mức độ nổi tiếng của Influencer được phản ánh qua số lượng người theo dõi trên mạng xã hội và sự tương tác tích cực từ cộng đồng, như lượt thích, bình luận và chia sẻ Tầm ảnh hưởng của họ còn được đo lường qua lượt xem và truy cập vào nội dung Ngoài ra, mức độ nổi tiếng cũng phụ thuộc vào chuyên môn và niềm tin từ người theo dõi, bao gồm sự tín nhiệm vào kiến thức và kinh nghiệm của Influencer trong lĩnh vực cụ thể Những người nổi tiếng không chỉ tạo ra sự chú ý mà còn mang lại uy tín cho thương hiệu, đồng thời khuyến khích khả năng gợi nhớ cao hơn.

Hình ảnh của những người chứng thực không phải là người nổi tiếng được xây dựng và điều chỉnh bởi công ty thương hiệu, đảm bảo rằng tính cách và hành động của họ phù hợp với hình ảnh thương hiệu Nghiên cứu cũng cho thấy rằng những người nổi tiếng thường mang lại hiệu quả cao hơn trong việc tạo dựng lòng tin và ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng.

27 người không nổi tiếng trong việc tạo ra thái độ quảng cáo tích cực và tăng ý định mua hàng (Atkin & Block, 1983; Petty, Cacioppo, & Schumann, 1983)

Những người nổi tiếng “chuyên gia” có sức thuyết phục cao hơn (Aaker, Batra,

Nghiên cứu của Myers (1992) và Ohanian (1991) chỉ ra rằng sự hấp dẫn của người nổi tiếng có thể tăng cường ý định mua hàng, mặc dù trình độ chuyên môn thực tế của họ không phải là yếu tố quan trọng nhất Thay vào đó, nhận thức của người tiêu dùng về chuyên môn của người nổi tiếng mới là yếu tố quyết định (Hovland, Janis, & Kelley, 1953; Ohanian, 1991) Mô hình hấp dẫn nguồn tin cho thấy rằng sức hấp dẫn thể chất của người nổi tiếng tác động đến hiệu quả thông điệp quảng cáo (Baker & Churchill, 1977; Debevec & Kernan, 1984) và ý định mua hàng (Friedman, Termini, & Washington, 1976) Nghiên cứu của Kahle và Homer (1985) cũng khẳng định rằng những người nổi tiếng có sức hấp dẫn cao có ảnh hưởng mạnh mẽ hơn đến sở thích, khả năng nhớ đến và ý định mua hàng so với những người nổi tiếng kém hấp dẫn hơn Do đó, bài nghiên cứu đặt ra giả thuyết rằng sức hấp dẫn của người nổi tiếng có vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy hành vi mua sắm.

H2: Mức độ nổi tiếng của Influencer có tác động cùng chiều tới Hành vi mua hàng trực tuyến

● Mức độ chuyên nghiệp của Influencer

Tính chuyên nghiệp thường được đánh giá qua tác phong, thái độ và cách thức làm việc của một cá nhân Đây là yếu tố quan trọng hàng đầu quyết định hiệu quả công việc, và để đạt được sự chuyên nghiệp, người lao động cần có kiến thức chuyên môn vững vàng Chuyên môn được hình thành từ quá trình trau dồi và tích lũy kinh nghiệm Theo nghiên cứu của Petty và cộng sự (1981), ý kiến từ các chuyên gia thường được xem là đáng tin cậy hơn so với những nguồn thông tin không đáng tin cậy.

Theo lý thuyết so sánh xã hội, con người có bản năng tự đánh giá bản thân thông qua việc so sánh với người khác Chúng ta thường đưa ra những đánh giá về chính mình, và một trong những phương thức quan trọng là phân tích bản thân trong mối quan hệ với người khác Điều này cho thấy rằng những nguồn thông tin có chuyên môn cao và làm việc chuyên nghiệp thường có sức thuyết phục hơn, ảnh hưởng đến nhận thức, cảm xúc và hành vi của người tiêu dùng Do đó, người tiêu dùng có xu hướng điều chỉnh thái độ của mình để phù hợp với quan điểm của các chuyên gia.

Chuyên nghiệp đóng vai trò quan trọng trong khả năng ảnh hưởng đến hành vi mua sắm của người khác, theo Aral (2011) Điều này cho thấy rằng sự chuyên nghiệp không chỉ là một yếu tố cá nhân mà còn là một công cụ mạnh mẽ trong việc định hình quyết định mua hàng của người tiêu dùng.

Vì vậy, chuyên môn của một người có liên quan đến ảnh hưởng xã hội của họ trên mạng xã hội (Hu và cộng sự, 2019)

Nghiên cứu của Speck và cộng sự (1988) chỉ ra rằng những người có ảnh hưởng là chuyên gia thường nhớ thông tin sản phẩm tốt hơn so với người không chuyên, mặc dù sự khác biệt này không có ý nghĩa thống kê Trong môi trường mua sắm trực tuyến, người tiêu dùng thường tham khảo các đánh giá chuyên nghiệp để quyết định mua hàng Để so sánh sản phẩm và dịch vụ từ nhiều thương hiệu khác nhau, khách hàng cần thông tin bổ sung từ các bài review nhằm củng cố niềm tin trước khi đưa ra quyết định Hơn nữa, hành vi tiêu dùng trên Internet cũng bị ảnh hưởng bởi phản hồi và đánh giá từ khách hàng cũ cũng như các Influencers uy tín trong ngành, vì những trải nghiệm này giúp khách hàng mới dễ dàng so sánh và lựa chọn sản phẩm.

Nghiên cứu năm 2003 đã chỉ ra rằng độ tin cậy của nguồn thông tin có ảnh hưởng tích cực đến tính hữu ích của chuyên gia trong hệ thống thông tin Dựa trên những lập luận này, giả thuyết được đưa ra là

H3: Tính chuyên nghiệp có tác động tích cực đến Hành vi mua sắm trực tuyến

● Mức độ tương đồng với khách hàng

Mức độ tương đồng giữa người ảnh hưởng và khách hàng phản ánh sự liên quan trong giá trị, sở thích và quan điểm của họ với nhóm đối tượng mục tiêu Điều này được đo lường qua các yếu tố như độ tuổi, giới tính, lối sống và giá trị, với mức độ tương đồng cao giúp tăng khả năng ảnh hưởng của người ảnh hưởng đối với khách hàng Có hai lý do chính khiến tiếp thị qua người ảnh hưởng thành công: Thứ nhất, thông điệp thương hiệu thường được tích hợp tự nhiên vào nội dung của người ảnh hưởng, tăng tính chân thành và giảm khả năng phản ứng tiêu cực Thứ hai, người theo dõi có xu hướng tin tưởng và cảm thấy kết nối với người ảnh hưởng mà họ theo dõi.

Người ảnh hưởng được coi là "bạn thời trang" mà cộng đồng sẵn lòng theo đuổi, vì họ chia sẻ sở thích và tạo cảm giác đồng điệu, khiến người khác cảm thấy giống hoặc muốn trở thành như họ (Hoffner và Buchanan, 2005; Hudders, De Jans, và De Veirman, 2021; Colliander và Dahlén, 2011).

Sự tương đồng giữa khán giả và người ảnh hưởng là yếu tố then chốt trong việc đánh giá mức độ thuyết phục của người ảnh hưởng Các yếu tố như giới tính, nguồn gốc, sở thích và giá trị chung có thể tạo ra sự kết nối này Khi khán giả cảm nhận người ảnh hưởng giống với mình, thông tin về thương hiệu từ họ thường được coi là chân thực và đáng tin cậy hơn so với quảng cáo từ công ty Đặc biệt, nếu khán giả thấy người ảnh hưởng chia sẻ sở thích và giá trị của họ, những đề xuất và ý kiến của người đó sẽ được xem là đáng tin cậy hơn Từ những lập luận này, chúng ta có thể hình thành giả thuyết rằng sự tương đồng gia tăng khả năng thuyết phục của người ảnh hưởng.

H4: Mức độ tương đồng có tác động tích cực đến Hành vi mua sắm trực tuyến

Tổng thể mẫu nghiên cứu và phương pháp thu thập dữ liệu nghiên cứu

2.3.1 Tổng thể mẫu nghiên cứu

Về tổng thể mẫu nghiên cứu trong bài nghiên cứu này gồm hơn 400 người từ

Người từ 16 đến 30 tuổi sống tại Hà Nội thường xuyên sử dụng các mạng xã hội như Facebook, Instagram và Tiktok để xem các bài đánh giá về thời trang và mua sắm sản phẩm trực tuyến Đối tượng này bao gồm học sinh, sinh viên và nhân viên văn phòng, có tài chính ổn định, sở hữu điện thoại thông minh và nhu cầu mua sắm trực tuyến cao Họ cũng theo dõi ít nhất một Influencer trên các nền tảng mạng xã hội.

2.3.2 Xác định kích thước mẫu

Quá trình phân tích SPSS sử dụng nhiều công thức, trong đó có công thức xác định cỡ mẫu tối thiểu để đảm bảo độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu Kích thước mẫu trong nghiên cứu phụ thuộc vào yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA (Exploratory Factor Analysis) và hồi quy đa biến Đối với phân tích nhân tố khám phá EFA, nghiên cứu của Hair, Anderson, Tatham và Black (1998) là tài liệu tham khảo quan trọng.

32 cho tham khảo về kích thước mẫu dự kiến Theo đó kích thước mẫu tối thiểu là gấp

Để đảm bảo tính chính xác trong nghiên cứu sử dụng phân tích nhân tố, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt là 5 lần tổng số biến quan sát Theo các nghiên cứu của Comrey (1973) và Roger (2006), cỡ mẫu phù hợp cho bài nghiên cứu này là 30.

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp chọn mẫu thuận tiện, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí Cuộc khảo sát được thực hiện trên 400 người tiêu dùng từ 16 đến 30 tuổi, diễn ra từ 04/04/2024 đến 15/04/2024, nhằm đạt kích thước mẫu mong muốn Dữ liệu được thu thập trực tuyến qua Google Forms, tập trung vào những người có nhu cầu mua sắm thời trang trực tuyến và tham khảo đánh giá sản phẩm trên các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Instagram và TikTok Người tham gia được yêu cầu chia sẻ trải nghiệm mua sắm thời trang trực tuyến trước đây để đảm bảo tính xác thực của câu trả lời, đồng thời đánh giá mức độ tham gia của họ với sản phẩm trực tuyến và cảm nhận về chuyên môn cũng như độ tin cậy của Influencer trong lĩnh vực thời trang.

Nhóm nghiên cứu đã lựa chọn mẫu và thu thập dữ liệu dựa trên các thông tin nhân khẩu học, bao gồm giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập trung bình hàng tháng, và số tiền sẵn sàng chi cho mua sắm trực tuyến Ngoài ra, họ cũng xem xét mạng xã hội thường sử dụng, cũng như mục đích và tần suất sử dụng của người tiêu dùng.

2.3.4 Mô tả mẫu nghiên cứu

Trong một cuộc khảo sát với 236 mẫu hợp lệ, 60,3% người tham gia là nữ, trong độ tuổi từ 16 đến 30 Học sinh và sinh viên chiếm 53% trong khi 47% còn lại là người đi làm hoặc chưa đi làm Phần lớn có thu nhập trên 3 triệu đồng, với mức trung bình là 27,5% Đối với mức chi trả cho mua sắm thời trang trực tuyến, 46,6% sẵn sàng chi từ 1-3 triệu đồng, 23,9% từ 3-5 triệu đồng, và 16,8% dưới 1 triệu đồng, trong khi chỉ 6,3% chi trên 5 triệu đồng 72,1% người tham gia khảo sát sử dụng các mạng xã hội như Facebook, Instagram và Tiktok, trong khi phần còn lại sử dụng các nền tảng khác như Youtube và Zalo.

33 người dùng mạng xã hội nhằm mục đích vui chơi, giải trí, kết nối với mọi người, mua sắm online và kinh doanh (Bảng 2.1)

Bảng 2.1 Thống kê mô tả mẫu khảo sát (N = 236)

Nghề nghiệp Học sinh/sinh viên 125 53 Đi làm 87 37

Mức sẵn lòng mua sắm thời trang trực tuyến/ tháng

Mạng xã hội thường dùng

Mục đích sử dụng mạng xã hội

Tần suất sử dụng MXH

Hiếm khi (dưới 1 tiếng/ngày)

Thỉnh thoảng ( từ 1 - 4 tiếng/ngày)

Thường xuyên ( từ 4 - 6 tiếng/ngày)

Dành hầu hết thời gian 16 6,77

Xu hướng mua hàng thời trang trực tuyến

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thực trạng, tình hình Influencer Marketing tại Việt Nam

Theo Starngage (2017), tại Việt Nam, có hai phương thức chính để gia tăng các Influencer trong lĩnh vực Influencer Marketing: Doanh nghiệp có thể trực tiếp tiếp cận các cá nhân có tầm ảnh hưởng, hoặc hợp tác với một agency chuyên về Influencer Marketing.

Ngành Influencer Marketing đã trở thành một ngành công nghiệp trị giá 7,40 tỷ USD vào năm 2021 và dự kiến đạt khoảng 50,4 tỷ USD vào năm 2030 Tại Việt Nam, ngành hàng tiêu dùng nhanh, bao gồm thực phẩm, đồ uống, thời trang, làm đẹp và đồ gia dụng, là một trong những lĩnh vực chi tiêu nhiều nhất cho hoạt động của Influencer Những sản phẩm này thường được người tiêu dùng quan tâm hàng ngày, tạo cơ hội cho các Influencer Việt Nam khám phá và chia sẻ trải nghiệm sử dụng, đánh giá và cảm nhận về chúng, từ đó giúp người tiêu dùng có cái nhìn rõ ràng hơn trước khi quyết định mua hàng.

Trong năm 2023, Tiktok đã ghi nhận sự tăng trưởng nhanh chóng với hơn 25.000 Influencer mới, đứng đầu về số lượng Influencer trên nền tảng Youtube theo sau với hơn 4.700 Influencer mới, cho thấy sự cạnh tranh khốc liệt trong lĩnh vực này Cả Tiktok và Youtube đều tận dụng lợi thế của mình là nền tảng video, trở thành "đất lành" cho các Influencer mới phát triển.

Hình 3.1 Nền tảng mạng xã hội được ưa chuộng cho chiến dịch Influencer

47 Ở Việt Nam, có 77,93 triệu người dùng Internet tại Việt Nam vào tháng 1 năm

Vào đầu năm 2023, tỷ lệ sử dụng Internet tại Việt Nam đạt 79,1% tổng dân số, với 5,3 triệu người dùng mới (+7,3%) so với năm 2022, theo phân tích của Kepios Internet đã trở thành phương tiện truyền thông phổ biến cho các nhóm thu nhập cao, chiếm 16% lượng tiếp xúc với phương tiện truyền thông Những cải tiến trong cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và mạng lưới truyền thông, cùng với sự thay đổi trong tâm lý của sinh viên, sẽ ảnh hưởng đáng kể đến hành vi mua sắm và xu hướng sử dụng Internet trong lĩnh vực này.

Tổng quan về công ty TNHH CCMedia Việt Nam

Tên doanh nghiệp: CÔNG TY TNHH CCMEDIA VIỆT NAM

Tên Quốc tế: CCMEDIA VIET NAM COMPANY LIMITED

Tên viết tắt: CCMEDIA CO., LTD

Trụ sở chính của công ty nằm tại số 14, ngõ 52 Tạ Quang Bửu, Phường Bạch Mai, Quận Hai Bà Trưng, Thành phố Hà Nội, Việt Nam Văn phòng làm việc được đặt tại Hacinco B3/7 đường Hoàng Đạo Thúy, phường Nhân Chính, quận Thanh Xuân, Hà Nội.

Nơi đăng ký quản lý: Chi cục thuế Quận Hai Bà Trưng

3.2.2 Lịch sử hình thành và phát triển

CCMedia, được thành lập vào ngày 13 tháng 03 năm 2017, đã trải qua 6 năm hoạt động và khẳng định vị thế vững chắc trong ngành truyền thông Với sứ mệnh cung cấp các giải pháp, dịch vụ và sản phẩm sáng tạo, ấn tượng và hiệu quả, CCMedia đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể trong lĩnh vực này.

CCMedia Việt Nam hiện có hai chi nhánh tại Hà Nội và Hồ Chí Minh Là một công ty truyền thông năng động và sáng tạo, CCMedia được hình thành từ sự đam mê và kinh nghiệm dày dạn của đội ngũ chuyên viên trong lĩnh vực truyền thông và quảng cáo.

CCMedia đã nỗ lực trong nhiều năm để trở thành đơn vị hàng đầu tại Việt Nam trong lĩnh vực truyền thông và quảng cáo Công ty cung cấp đa dạng các giải pháp, bao gồm Digital Marketing, radio & voice, loa phát thanh, thiết kế và truyền thông, cũng như quảng cáo ngoài trời (OOH) Các dịch vụ chủ lực của CCMedia bao gồm loa phát thanh tại các quận, huyện và phường, cùng với dịch vụ tư vấn chiến lược và triển khai đồng bộ trên các kênh Digital mạnh mẽ, VOV giao thông, và quảng cáo tại hệ thống Fitness.

Influencer trong ngành thời trang có lượng người theo dõi đông đảo trên các nền tảng như Instagram, YouTube và TikTok Hợp tác với các Influencer (KOLs, KOCs) nổi tiếng giúp Công ty CCMedia tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả với khách hàng mục tiêu, đồng thời theo kịp xu hướng phát triển số Tiếp thị qua Influencer đang trở thành xu hướng phổ biến trong quảng cáo, và việc mở rộng sang sở hữu influencer thời trang sẽ giúp CCMedia nâng cao hiệu quả tiếp thị và tạo lợi thế cạnh tranh.

CCMedia cung cấp các giải pháp truyền thông tích hợp, giúp tiếp cận khách hàng mục tiêu và đáp ứng hiệu quả nhu cầu của khách hàng tiềm năng.

Hình 3.1 Sản phẩm dịch vụ mà CCMedia cung cấp tới khách hàng

Công ty TNHH CCMedia Việt Nam hợp tác với nhiều đối tác đa dạng, từ các doanh nghiệp lớn như Mobifone, Viettel, Olympic, Vingroup đến những doanh nghiệp nhỏ và vừa, tạo nên mạng lưới đối tác phong phú và mạnh mẽ.

Hình 3.2 Đối tác của Công ty CCMedia

(Nguồn: Công ty TNHH CCMedia Việt Nam)

Công ty nhận thức rõ tầm quan trọng của phương tiện truyền thông truyền thống và cung cấp các phương pháp truyền thông hiệu quả qua báo chí, truyền hình, radio và loa phát thanh Mặc dù có sự xuất hiện của nhiều kênh truyền thông mới, những phương tiện này vẫn là nền tảng vững chắc để các nhà quảng cáo tiếp cận khách hàng Điều này giúp dễ dàng truyền tải thông điệp đến mọi miền Tổ Quốc.

Với khẩu hiệu “Your concern-We care”, CCMedia cam kết đáp ứng mọi nhu cầu của khách hàng một cách hoàn thiện và hiệu quả Nhờ vào kinh nghiệm và sự sáng tạo của đội ngũ, CCMedia không ngừng phấn đấu trở thành đối tác tư vấn chiến lược cho các chiến dịch quảng cáo Công ty cung cấp dịch vụ dựng Voice clip với đội ngũ diễn viên lồng tiếng đa dạng, từ trẻ em đến người lớn, với nhiều giọng nói từ Bắc, Trung, Nam, bao gồm cả diễn viên nổi tiếng.

● OOH - Quảng cáo ngoài trời

Dịch vụ quảng cáo ngoài trời của CCMedia ngày càng phong phú, bao gồm quảng cáo tại trung tâm thể dục, trung tâm thương mại, bảng hiển thị lớn (Pano), xe buýt, taxi và xe khách Những hình thức quảng cáo này có khả năng tiếp cận khách hàng cao nhờ xuất hiện tại các địa điểm đông người và tạo ấn tượng mạnh mẽ Chi phí cho dịch vụ này hợp lý so với quảng cáo truyền hình hay báo chí, giúp doanh nghiệp dễ dàng thu hút sự chú ý của khách hàng tiềm năng với khoản đầu tư nhỏ Một ưu điểm lớn khác là quảng cáo ngoài trời không bị giới hạn trong việc tiếp cận, có thể ảnh hưởng đến cả người dân địa phương, du khách và người đi đường nếu được đặt đúng cách, làm cho dịch vụ này trở thành lựa chọn lý tưởng cho nhiều đối tượng.

Quảng cáo ngoài trời là một phương thức hiệu quả để các tổ chức, đặc biệt là những người mới vào lĩnh vực quảng cáo, tiếp cận khách hàng Đây không chỉ là một cơ hội mà còn là giải pháp đáng cân nhắc giúp đạt được mục tiêu kinh doanh.

Trong thời đại hiện đại, Digital Marketing đã trở thành yếu tố thiết yếu trong truyền thông và quảng cáo, với sự phát triển của công nghệ cho phép mọi người dễ dàng tham gia vào thế giới số Các nền tảng truyền thông xã hội như Facebook, Zalo, TikTok, và YouTube là kênh truyền thông chủ chốt trong chiến lược Digital Marketing của doanh nghiệp Nhờ tính tiện lợi và phổ biến của các ứng dụng này, doanh nghiệp có thể tiếp cận và tương tác nhanh chóng với khách hàng Digital Marketing không chỉ là xu hướng mới mà còn là công cụ mạnh mẽ phù hợp với thời đại 4.0, giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin về đối thủ và xây dựng chiến lược cạnh tranh hiệu quả hơn.

3.2.4 Chức năng và nhiệm vụ của công ty

● Chức năng của công ty

- Tư vấn chiến lược về dịch vụ quảng cáo

- Thiết kế, sản xuất ra những sản phẩm truyền thông chất lượng

- Thiết lập quan hệ công chúng, giúp khách hàng xây dựng hình ảnh và thương hiệu của riêng họ

- Cung cấp các phương pháp truyền thông đa phương tiện

● Nhiệm vụ của công ty

- Chấp hành nghiêm túc chính sách và quy định của Nhà nước

- Bảo vệ quyền riêng tư và thông tin cá nhân

- Xây dựng và tổ chức các kế hoạch truyền thông một cách có hiệu quả

- Nghiên cứu và triển khai các biện pháp giúp nâng cao, mở rộng thị trường và đáp ứng được tối đa nhu cầu của khách hàng

- Làm tốt công tác bảo hộ, an toàn lao động, bảo vệ môi trường, bảo vệ tài sản xã hội chủ nghĩa, bảo vệ an ninh quốc phòng,

- Cung cấp thông tin chính xác và đáng tin cậy tới cộng đồng

3.2.5 Cơ cấu tổ chức Để tăng năng suất và hoàn thành các mục tiêu cùng trách nhiệm được đề ra, cơ cấu tổ chức lực lượng lao động của công ty được thiết lập theo mô hình chức năng Điểm mạnh của từng bộ phận làm việc dưới sự chỉ đạo của người lãnh đạo cũng đồng thời được phát huy Một trong số những lợi ích của cơ cấu tổ chức chức năng : nhân viên được phân công công việc theo kiến thức và kỹ năng của họ; vai trò và trách nhiệm của họ là cố định, tạo điều kiện dễ dàng giải trình cho công việc; hệ thống phân cấp rõ ràng và minh bạch Sau đây là sơ đồ thể hiện cơ cấu tổ chức của công ty TNHH CCMedia Việt Nam:

Sơ đồ 3.1 Cơ cấu tổ chức Công ty TNHH CCMedia Việt Nam

(Nguồn: Công ty TNHH CCMedia)

Cơ cấu tổ chức của công ty tuy đơn giản nhưng mỗi phòng ban đều đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của công ty Các bộ phận trong công ty đảm nhận những chức năng và nhiệm vụ thiết yếu, góp phần vào sự phát triển và hiệu quả chung của doanh nghiệp.

+ Là người đứng đầu và đại diện cho công ty trước pháp luật, chịu trách nhiệm về toàn bộ hoạt động của doanh nghiệp;

Người có quyền kiểm soát hoạt động chiến lược và thực thi của công ty, đồng thời quản lý và giám sát tất cả các hoạt động kinh doanh, con người cũng như các hoạt động hợp tác của doanh nghiệp.

+ Xây dựng và thực thi chiến lược nhằm mang lại lợi nhuận và thúc đẩy sự phát triển của công ty;

- Phó giám đốc công ty:

+ Phó giám đốc có vai trò giúp giám đốc trong việc quản lý, điều hành hoạt động của công ty theo sự phân công của giám đốc;

+ Chủ động triển khai, thực hiện nhiệm vụ được giao, chịu trách nhiệm trước giám đốc về kết quả hoạt động;

+ Thiết lập mục tiêu, chính sách cho việc quản lý các bộ phận;

+ Thay mặt xử lý các công việc được uỷ quyền và ra quyết định thay giám đốc; + Có trách nhiệm trước Hội đồng quản trị và pháp luật

+ Thu thập thông tin từ các hoạt động kinh tế, tài chính phát sinh và đưa vào chứng từ kế toán dưới dạng phiếu thu, phiếu chi, hoá đơn,

+ Kiểm tra các khoản thu và chi của công ty;

+ Tiếp nhận và kiểm soát chứng từ kế toán để đảm bảo sự chính xác;

Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi mua hàng trực tuyến của Gen

Z tại Hà Nội bằng phân tích EFA

3.3.1 Kiểm tra điều kiện thực hiện phân tích EFA

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một phương pháp thống kê được sử dụng để giảm bớt số lượng biến quan sát có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau thành các nhân tố có ý nghĩa hơn, đồng thời vẫn giữ lại phần lớn thông tin từ tập biến ban đầu (Theo Hair & ctg, 1998).

Sau đây là các tiêu chí mà tác giả cần quan tâm khi phân tích nhân tố khám phá EFA:

Hệ số KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) là chỉ số quan trọng để đánh giá sự thích hợp của phân tích nhân tố Để phân tích nhân tố được coi là phù hợp, giá trị KMO cần đạt tối thiểu là 0.5, với khoảng giá trị từ 0.5 đến 1.

Kiểm định Bartlett (Bartlett’s test of sphericity) được sử dụng để đánh giá mối quan hệ tương quan giữa các biến quan sát trong phân tích nhân tố Nếu giá trị Sig của kiểm định Bartlett nhỏ hơn 0.05, điều này cho thấy các biến quan sát có sự tương quan với nhau trong cùng một nhân tố.

- Trị số Eigenvalue dùng để xác định số lượng nhân tố trong phân tích EFA Eigenvalue > 1 mới được giữ lại trong mô hình phân tích

- Tổng phương sai trích (Total Variance Explained) ≥ 50% cho thấy mô hình EFA là phù hợp

- Theo Hair và cộng sự (2010), Multivariate Data Analysis hệ số tải (Factor Loading) từ 0.5 là biến quan sát đạt chất lượng tốt, tối thiểu nên là 0.3

3.3.2 Nhận diện các nhân tố ảnh hưởng

Kết quả kiểm định EFA cho các biến độc lập thông qua phép trích PCA và phép quay Promax cho thấy giá trị KMO đạt 0,820, cho thấy tính khả thi của phân tích.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số Sig là 0,000, nhỏ hơn 0,05, điều này chứng tỏ các biến quan sát có mối tương quan với nhau Do đó, phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phù hợp để áp dụng trong nghiên cứu này.

Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin 0,820

Giá trị chi - bình phương xấp xỉ 1202,497 df 120

Bảng 3.3.1 Kiểm định KMO & Bartlett

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy tổng phương sai trích đạt 67,082%, vượt ngưỡng 50% Điểm dừng khi rút trích tại nhân tố thứ 5 là 1,080, lớn hơn 1, đáp ứng đầy đủ các điều kiện Từ 16 thang đo được đưa vào, có 5 yếu tố chính đã được xác định.

Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay

Phép trích Principal Component Analysis (PCA)

Bảng 3.3.2 Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Hệ số tải nhân tố cần được đánh giá cùng với kích thước mẫu; giá trị càng cao thể hiện mối quan hệ chặt chẽ giữa biến quan sát và các nhân tố Đối với mẫu có kích thước 236, mức trọng số nhân tố tối thiểu cần đạt là 0.5 theo nghiên cứu của Hair và cộng sự.

Bảng 3.3.3 Ma trận xoay nhân tố biến độc lập

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Theo Hair và cộng sự (2014), trong phân tích nhân tố khám phá EFA, hệ số tải Factor Loading từ 0.3 đến 0.4 có thể xem xét giữ lại biến quan sát, trong khi hệ số tải từ 0.5 trở lên được coi là mức tối ưu, chứng tỏ các biến quan sát có ý nghĩa thống kê tốt Kết quả từ ma trận xoay của phân tích EFA cho thấy 5 nhóm nhân tố đều có các biến quan sát với hệ số tải lớn hơn 0.5, đạt yêu cầu tối ưu.

3.3.3 Phân tích biến Hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng

Kết quả kiểm định EFA cho các biến độc lập, sử dụng phép trích PCA và phép quay Promax, cho thấy giá trị KMO đạt 0,819, cho thấy tính khả thi của phân tích.

Kết quả phân tích cho thấy hệ số Sig = 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau Do đó, phân tích nhân tố khám phá EFA là phương pháp phù hợp cho nghiên cứu này.

Hệ số Kaiser - Meyer - Olkin 0.819

Giá trị chi - bình phương xấp xỉ 372.381 df 6

Bảng 3.3.4 Kiểm định KMO & Bartlett

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Kết quả phân tích nhân tố cho thấy tổng phương sai trích được giải thích đạt 68,407%, vượt mức 50% Điểm dừng khi trích tại nhân tố thứ nhất là 2,736, lớn hơn 1, cho thấy các điều kiện phân tích đều được thỏa mãn.

Eigenvalues khởi tạo Chỉ số sau khi trích

% Phương sai tích lũy Tổng % Phương sai % Phương sai tích lũy

Phép trích Principal Component Analysis (PCA)

Bảng 3.3.5 Tổng phương sai trích (Total Variance Explained)

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Bảng 3.3.6 Ma trận xoay các nhân tố

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Kết quả từ Ma trận xoay trong phân tích EFA cho thấy nhóm nhân tố Hành vi có hệ số tải nhân tố lớn hơn 0,3, đáp ứng yêu cầu cần thiết.

Xác định mức độ tác động từ các yếu tố của Influencer Marketing đến Hành

vi mua sắm trực tuyến của khách hàng qua phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội

Theo lý thuyết hồi quy tuyến tính, phương trình hồi quy bội có dạng:

- Hấp dẫn, Nổi tiếng, Chuyên nghiệp, Tin cậy, Tương đồng là các biến độc lập, biến tác động lên các biến khác

- Hành vi mua sắm trực tuyến là biến phụ thuộc, biến chịu tác động của biến khác

- β0 là hằng số hồi quy

- βi (i=1,2, ) = Hệ số hồi quy chuẩn hóa

● Điều kiện 1: Kiểm tra tính độc lập của biến nghiên cứu

Theo Gayen (1951), hệ số tương quan Pearson (ký hiệu r) được sử dụng trong thống kê để đo lường mức độ mối quan hệ tuyến tính giữa hai biến định lượng Khi một hoặc cả hai biến không phải là biến định lượng, như biến định tính hay biến nhị phân, phân tích tương quan Pearson sẽ không được thực hiện Giá trị của hệ số tương quan Pearson r nằm trong khoảng từ -1 đến 1.

1, có thể thấy ở bảng dưới, hệ số tương quan Pearson dao động từ 0.1 đến 1 Từ đó, có thể đánh giá mức độ tương quan tuyến tính mạnh

● Điều kiện 2: Kiểm định phân phối chuẩn

Nếu biểu đồ Histogram cho thấy giá trị trung bình gần 0 và độ lệch chuẩn gần 1, đồng thời các cột phân bố theo hình dạng chuông, thì phân phối dữ liệu được coi là xấp xỉ chuẩn Điều này cho thấy giả định về phân phối chuẩn của phần dư vẫn được giữ nguyên.

Để đánh giá độ phù hợp của mô hình hồi quy, cần thực hiện kiểm định giả thuyết, với H0: R2 = 0 Phép kiểm định F sẽ được áp dụng để đánh giá giả thuyết này, và kết quả của kiểm định sẽ cung cấp thông tin quan trọng về sự phù hợp của mô hình.

- Nếu giá trị Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết H0, có ý nghĩa thống kê rằng R2 ≠ 0, và từ đó có thể kết luận rằng mô hình hồi quy là phù hợp

- Nếu giá trị Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết H0, có ý nghĩa thống kê rằng R2

= 0, và do đó có thể kết luận rằng mô hình hồi quy không phù hợp

3.4.2 Kết quả phân tích tương quan biến

HV HD NT CN TC TD

Bảng 3.4.1 Phân tích tương quan biến

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Kết quả kiểm định t tương quan Pearson cho thấy rằng sig giữa 5 biến độc lập: Hấp dẫn, Nổi tiếng, Chuyên nghiệp, Tin cậy và Tương đồng với biến phụ thuộc Hành vi đều nhỏ hơn 0,05, xác nhận sự tồn tại của mối liên hệ tuyến tính giữa các biến này.

3.4.3 Kết quả phân tích hồi quy

Để xác định và đánh giá 5 yếu tố ảnh hưởng của Influencer Marketing đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ, tác giả đã thực hiện phân tích hồi quy đa biến Phương trình được thiết lập theo cấu trúc cụ thể nhằm làm rõ mối liên hệ giữa các yếu tố này và hành vi tiêu dùng.

HV = β1*HD + β2*NT + β3*CN + β4*TC + β5*TD + ε

Các biến độc lập trong nghiên cứu bao gồm Hấp dẫn (HD), Nổi tiếng (NT), Chuyên nghiệp (CN), Tin cậy (TC), và Tương đồng (TD) Biến phụ thuộc được xác định là Hành vi (HV), trong khi ε đại diện cho sai số ngẫu nhiên.

Mô hình R R 2 R 2 hiệu chỉnh Sai số ước lượng

1 712a 0,507 0,496 0,46053 2,019 a Biến độc lập: HD, NT, CN, TC, TĐ b Biến phụ thuộc: HV

Bảng 3.4.2 Tổng kết mô hình nghiên cứu

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Từ kết quả kiểm định ANOVA, có thể thấy hệ số Sig = 0.000 < 0.05, do đó R2 ≠ 0 có ý nghĩa thống kê, mô hình hồi quy là phù hợp

Mô hình Tổng bình phương

Trung bình bình phương F Sig

Bảng 3.4.3 Sự phù hợp của mô hình hồi quy - Phương sai ANOVA

(Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu của tác giả)

Tất cả các biến độc lập đều có hệ số hồi quy dương, cho thấy rằng các yếu tố như Hấp dẫn, Nổi tiếng, Chuyên nghiệp, Tin cậy và Tương đồng đều ảnh hưởng tích cực đến hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng.

Bảng Coefficients cung cấp kết quả kiểm định t để đánh giá ý nghĩa của các hệ số hồi quy cùng với chỉ số VIF nhằm kiểm tra đa cộng tuyến Các biến Hấp dẫn, Nổi tiếng, Chuyên nghiệp, Tin cậy và Tương đồng đều có giá trị sig kiểm định t nhỏ hơn 0.05, cho thấy chúng có ý nghĩa thống kê và tác động lên biến phụ thuộc Hành vi Hệ số hồi quy của các biến độc lập này đều mang dấu dương, chứng tỏ chúng có tác động thuận chiều lên biến phụ thuộc.

Mô hình Hệ số chưa chuẩn hóa

Hệ số chuẩn hóa t Mức ý nghĩa Sig

Thống kê đa cộng tuyến

Bảng 3.4.4 Kết quả phân tích hồi quy

Biến “Chuyên nghiệp” có hệ số hồi quy chuẩn hóa cao nhất (β = 0.424) trong số 5 biến độc lập, cho thấy đây là yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến sản phẩm thời trang của Influencer.

Mức độ chuyên nghiệp của Influencer ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ trong lĩnh vực thời trang, chiếm tỷ lệ 42.4% Các yếu tố tiếp theo bao gồm sự tương đồng (β = 0.229), sự nổi tiếng (β = 0.142) và sự tin cậy (β).

Dựa trên các hệ số hồi quy từ bảng, tác giả đã phát triển phương trình hồi quy chuẩn hóa để thể hiện các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng.

HV = 0,019*HD + 0,166*NT + 0,419*CN + 0,097*TC + 0,237*TD + ε

- Biến độc lập: Hấp dẫn = HD, Nổi tiếng = NT, Chuyên nghiệp = CN, Tin cậy

- Biến phụ thuộc: Hành vi = HV

Sơ đồ 3.4.1 Mô hình kết quả nghiên cứu

Kiểm tra sự tuân theo giả định của phân phối phần dư

3.5.1 Kiểm định đa cộng tuyến

Hệ số phóng đại phương sai (VIF) là công cụ quan trọng để đánh giá hiện tượng cộng tuyến trong mô hình hồi quy Giá trị VIF nhỏ cho thấy nguy cơ cộng tuyến thấp, trong khi khi VIF vượt quá 10, khả năng xảy ra cộng tuyến sẽ cao hơn, theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (2009).

Hiện tượng cộng tuyến có thể xảy ra mạnh mẽ khi VIF vượt quá 2, do đó, nhà nghiên cứu cần nỗ lực giảm VIF xuống mức thấp nhất có thể Ngay cả khi VIF ở mức 3 hay 5, vấn đề cộng tuyến cũng có thể trở nên nghiêm trọng, dẫn đến sai lệch trong các ước lượng của mô hình hồi quy (Nguyễn Đình Thọ, 2010).

Theo phân tích ở bảng 3.4.4, hệ số VIF không vượt quá 2, cho thấy mô hình không gặp phải hiện tượng đa cộng tuyến Điều này có nghĩa là mối quan hệ giữa các biến độc lập không ảnh hưởng đến kết quả của mô hình hồi quy.

3.5.2 Kiểm định tự tương quan

Kết quả từ bảng 3.4.4 chỉ ra giá trị Durbin–Watson (DW = 2.019), nằm trong khoảng từ 1.5 đến 2.5, cho thấy không có vi phạm giả định về tự tương quan chuỗi bậc nhất (Yahua Qiao, 2011).

3.5.3 Kiểm định phân phối chuẩn

Nếu biểu đồ Histogram cho thấy giá trị trung bình (Mean) gần 0 và độ lệch chuẩn (Std Dev) gần 1, cùng với hình dạng phân bố chuông, chúng ta có thể kết luận rằng phân phối dữ liệu xấp xỉ chuẩn Điều này cho thấy giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm Cụ thể, trong biểu đồ 3.5.1, giá trị Mean là -3.45E - 15 và độ lệch chuẩn là 0.989, cho phép khẳng định rằng phân phối của phần dư xấp xỉ với phân phối chuẩn và giả định này vẫn được giữ nguyên.

Biểu đồ 3.5.1 Kiểm định phân phối chuẩn

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Biểu đồ P-P Plot là một công cụ hữu ích để kiểm tra giả định về phân phối chuẩn của phần dư Khi các điểm dữ liệu trong biểu đồ Normal P-P Plot gần với đường chéo, điều này cho thấy phần dư có phân phối gần với phân phối chuẩn Ngược lại, nếu các điểm dữ liệu xa rời đường chéo, phần dư được coi là "ít chuẩn" Như trong biểu đồ 3.5.2, các điểm dữ liệu phần dư tập trung gần với đường chéo, chứng tỏ rằng phần dư có phân phối gần chuẩn và giả định về phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.

Biểu đồ 3.5.2 Biểu đồ P- Plot

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Biểu đồ 3.5.3 Kiểm định phân tán Scatterplot

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Trong mô hình hồi quy tuyến tính, biểu đồ phân tán (Scatterplot) là công cụ quan trọng để kiểm tra mối quan hệ tuyến tính giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập Việc sử dụng biểu đồ này giúp các nhà nghiên cứu quan sát và phân tích sự tương quan giữa các biến một cách trực quan và hiệu quả.

Trong biểu đồ phân tán 71, giá trị phần dư phân bố ngẫu nhiên quanh trục hoành 0 và có sự phân tán đồng đều, tạo thành một đường thẳng Điều này cho thấy giả định về mối quan hệ tuyến tính không bị vi phạm.

Kiểm định sự khác biệt trung bình (ONEWAY - ANOVA)

Phân tích phương sai một chiều (One-way ANOVA) là phương pháp vượt trội hơn so với Kiểm định Independent Sample T-Test, cho phép so sánh trung bình của hai nhóm trở lên One-way ANOVA có thể thay thế cho chức năng của Independent Sample T-Test Quy trình thực hiện kiểm định One-way ANOVA trong SPSS bao gồm hai bước chính.

● Kiểm tra khác biệt phương sai

Trước khi đánh giá sự khác biệt trung bình giữa các nhóm giá trị biến định tính, cần kiểm tra sự đồng nhất phương sai Giả thuyết H0 được đặt ra là không có sự khác biệt về phương sai giữa các nhóm Để kiểm tra giả thuyết này, phép kiểm định Levene được áp dụng Kết quả kiểm định sẽ cung cấp thông tin quan trọng về sự đồng nhất phương sai trong các nhóm.

- Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết HL-0, chỉ ra sự khác biệt phương sai giữa các nhóm

- Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết HL-0, không có sự khác biệt phương sai đáng kể giữa các nhóm

● Kiểm tra khác biệt trung bình

Sau khi thực hiện đánh giá phương sai, bước tiếp theo là kiểm tra sự khác biệt về trung bình giữa các nhóm Giả thuyết Ho được đặt ra là không có sự khác biệt trung bình giữa các nhóm Tùy thuộc vào kết quả của bước trước, phép kiểm định F hoặc Welch sẽ được áp dụng để phân tích Kết quả của quá trình này sẽ cung cấp thông tin quan trọng về sự khác biệt giữa các nhóm.

- Sig < 0.05: Bác bỏ giả thuyết Ho, chỉ ra sự khác biệt trung bình đáng kể giữa các nhóm

- Sig > 0.05: Chấp nhận giả thuyết Ho, không có sự khác biệt trung bình đáng kể giữa các nhóm

3.6.2 Kiểm định sự khác biệt về giới tính

Kết quả kiểm định Levene với giá trị Sig là 0,587 và kiểm định ANOVA với giá trị Sig là 0,975 cho thấy không có sự khác biệt trung bình về hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm giới tính.

Thống kê Levene df1 df2 Sig

Bảng 3.11 Kiểm định sự khác biệt phương sai giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm giới tính

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Bảng 3.5.1 Kiểm định ANOVA giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm giới tính

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

3.6.3 Kiểm định sự khác biệt về độ tuổi

Kết quả kiểm định Levene cho thấy Sig bằng 0,923, lớn hơn 0,05, trong khi Sig của kiểm định ANOVA là 0,019, nhỏ hơn 0,05 Điều này chứng minh rằng có sự khác biệt trung bình về hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm tuổi.

Thống kê Levene df1 df2 Sig

Bảng 3.6.1 Kiểm định sự khác biệt phương sai giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm độ tuổi

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Bảng 3.6.2 Kiểm định ANOVA giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm độ tuổi (Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

3.6.4 Kiểm định sự khác biệt về nghề nghiệp

Kết quả kiểm định Levene với giá trị Sig là 0,679 và kiểm định ANOVA với Sig là 0,868 cho thấy không có sự khác biệt trung bình về hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm nghề nghiệp.

Thống kê Levene df1 df2 Sig

Bảng 3.6.3 Kiểm định sự khác biệt phương sai giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm nghề nghiệp

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Bảng 3.6.4 Kiểm định ANOVA giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm nghề nghiệp

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

3.6.5 Kiểm định sự khác biệt về thu nhập

Kết quả kiểm định Levene cho thấy giá trị Sig là 0,267, lớn hơn 0,05, và giá trị Sig trong kiểm định ANOVA là 0,300, cũng lớn hơn 0,05 Điều này chứng minh rằng không có sự khác biệt trung bình về hành vi mua sắm trực tuyến giữa các nhóm thu nhập.

Thống kê Levene df1 df2 Sig

Bảng 3.6.5 Kiểm định sự khác biệt phương sai giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm thu nhập

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Tổng bình phương df Bình phương trung bình F Sig

Bảng 3.6.6 Kiểm định ANOVA giữa Hành vi mua sắm trực tuyến với các nhóm thu nhập

(Nguồn: Kết quả phân tích của tác giả)

Chương 3 nêu ra được thực trạng Influencer Marketing đang diễn ra tại trong và ngoài nước Tiếp đến là một số thông tin cơ bản về Công ty CCMedia Việt Nam Cuối cùng là các kiểm định và kết quả sau khi thực hiện chạy mô hình Từ đó, tác giả xác định được 5 yếu tố trong hình thức Influencer ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trực tuyến của giới trẻ Hà Nội trong lĩnh vực thời trang bao gồm: Mức độ hấp dẫn của Influencer, Mức độ nổi tiếng của Influencer, Mức độ chuyên nghiệp, Mức độ tin cậy của Influencer và Mức độ tương đồng với Influencer