PHIẾU NHẬN XÉT VÀ ĐÁNH GIÁ BÁO CÁO THỰC HÀNH NGHỀ NGHIỆP 2 1.Thông tin chung: Tên đề tài: Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động của nhân viên
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
NGHIÊN CƯ ́ U ĐI ̣ NH TI ́ NH
Mục tiêu nghiên cứu là tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động của nhân viên văn phòng tại TP.HCM Nghiên cứu áp dụng phương pháp định tính, bao gồm các kỹ thuật như phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm tập trung.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi sẽ thực hiện các cuộc phỏng vấn sâu với hơn 300 nhân viên văn phòng tại TP.HCM, những người đã và đang sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động Đối tượng tham gia được chọn một cách đại diện, bao gồm các yếu tố như nơi cư trú, nghề nghiệp, thu nhập, giới tính và trình độ học vấn, nhằm thu thập thông tin chi tiết và cảm nhận của họ về dịch vụ này.
Sử dụng phương pháp phân tích nội dung để xử lý dữ liệu thu thập được, mã hóa phản hồi nhằm xác định các chủ đề và yếu tố chính ảnh hưởng đến hành vi đặt đồ ăn trên ứng dụng di động Dựa trên các chủ đề này, rút ra kết luận về các yếu tố tác động đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn của nhân viên văn phòng tại TP.HCM Đề xuất các giải pháp cho nhà cung cấp dịch vụ nhằm cải thiện trải nghiệm đặt món ăn trên ứng dụng di động cho người tiêu dùng.
Thiết kế nghiên cứu này đảm bảo quá trình thu thập và phân tích dữ liệu diễn ra một cách hệ thống và khoa học, cung cấp thông tin chính xác về các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của người tiêu dùng, đặc biệt là trong việc sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động dành cho nhân viên văn phòng.
Bảng 3 1: Bảng mã hóa thang đo sự hữu ích
Kí hiệu Câu hỏi Nguồn tham khảo
Sự hữu ích - Perceived Usefulness (PU)
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi tiết kiệm thời gian và công sức
Nguyễn Thị Kiều Trang và cộng sự (2023)
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi dễ dàng tìm kiếm và lựa chọn theo sở thích và nhu cầu
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi nhận được thông tin nhanh
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi nhận được nhiều thông tin khuyến mãi và mua giá rẻ hơn
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động khiến tôi thấy thú vị hơn mua trực tiếp
Sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi cải thiện kỹ năng sử dụng thiết bị di động
Bảng 3 2: Bảng mã hóa thang đo tính dễ sử dụng và ảnh hưởng xã hội
Tính dễ sử dụng - EASE OF USE (EU)
Với việc sử dụng ứng dụng di động đặt thức ăn, tôi dễ dàng sử dụng và thành thạo
Lê Nam Hải và Phan Thị Trúc Mai (2021)
Tôi dễ dàng tìm thấy khuyến mãi và thông tin đơn hàng qua ứng dụng giao thức ăn
EU3 Tôi thấy dễ dàng để học cách đặt thức ăn trên các ứng dụng di động tôi
EU4 Tôi dễ dàng thanh toán khi đặt thức ăn qua ứng dụng di động
Tôi không cần sự trợ giúp từ người khác khi đặt thức ăn qua ứng dụng di động Ảnh hưởng xã hội - Social influence (SI)
SI1 Đặt đồ ăn trên ứng dụng di động là một xu hướng hiện đại Đoàn Thị Thu Trang (2020)
Trong nghiên cứu của Đặng Thị Mỹ Dung và cộng sự (2024), SI2 cho thấy rằng người tiêu dùng thường tin tưởng và quyết định đặt đồ ăn qua ứng dụng dựa vào sự giới thiệu từ bạn bè và người thân Điều này nhấn mạnh vai trò quan trọng của sự gợi ý xã hội trong hành vi tiêu dùng hiện đại.
Những người có ảnh hưởng đến quyết định của tôi khuyên rằng tôi nên sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trên điện thoại di động, theo nghiên cứu của Đặng Thị Mỹ Dung và cộng sự (2024).
Người thân, bạn bè, đồng nghiệp của thôi thường sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn trên
Bảng 3 3: Bảng mã hóa thang đo giá và sự thuận tiện
Việc đặt đồ ăn qua ứng dụng di động sẽ giúp tiết kiệm được chi phí và thời gian
Lê Nam Hải và cộng sự
PR2 Tôi cân nhắc khi có giảm giá dịch vụ trên các ứng dụng di động
Lưu Tiến Thuận và Nguyễn Thanh Vân (2022)
Yếu tố giá rẻ và chương trình khuyến mãi ảnh hưởng đến hành vi sử dụng các ứng dụng điện thoại di động
Dang Thi My Dung và cộng sự (2024)
PR4 Tôi chấp nhận thanh toán phí dịch vụ khi đặt đồ ăn trên ứng dụng di động Dodds và cộng sự (1991)
Sự thuận tiện – Convenience (CN)
Tôi nhận thấy việc đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi tiết kiệm thời gian
CN2 Dịch vụ giao đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi tiết kiệm công sức
CN3 Dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động đem đến sự linh hoạt
CN4 Dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động giúp tôi tiết kiệm chi phí
Bảng 3 4: Bảng mã hóa thang đo thói quen và ý định hành vi sử dụng
HT1 Sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn đã trở nên quen thuộc đối với tôi
Moez Limayem và cộng sự
HT2 Sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn là điều tự nhiên đối với tôi
Khi tôi phải làm việc, sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn là một lựa chọn hiển nhiên
HT4 Tôi nghiện sử dụng ứng dụng trực tuyến để đặt đồ ăn
Kleopatra Nikolopoulou và cộng sự
(2020) Ý định hành vi sử dụng - Behavioral Intention (BI)
BI1 Tôi dự định sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn trong thời gian tới
Tôi tin rằng tần suất sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn của tôi sẽ tăng lên trong tương lai
BI3 Tôi dự định sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn càng nhiều càng tốt
BI4 Tôi khuyên người khác sử dụng ứng dụng di động để đặt đồ ăn
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
ĐÁNH GIÁ THANG ĐO BẰNG PHÂN TÍCH NHÂN TỐ KHÁM PHÁ (EFA)
Sau khi thực hiện phân tích hệ số tin cậy Cronbach Alpha, các thang đo được tiếp tục đánh giá thông qua phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA Trong nghiên cứu này, 27 biến đã được đưa vào phân tích sử dụng phương pháp Principal Component và phép quay Varimax Kết quả của phân tích nhân tố khám phá EFA sẽ được trình bày trong các bảng dưới đây.
Bảng 4 3： Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến độc lập lần 1
Kiểm định Bartlett Bậc tự do df 325
Hệ số KMO đạt 0.947, vượt tiêu chuẩn 0.5, cho thấy việc phân tích nhân tố là phù hợp với dữ liệu Kiểm định Bartlett's có Sig = 0.000, cho thấy các biến quan sát trong một nhân tố có mối tương quan Eigenvalues có giá trị 1.066, cho thấy có 2 nhóm nhân tố được trích ra, không có sự thay đổi về số lượng nhân tố so với biến độc lập ban đầu Tổng phương sai trích đạt 62.375%, lớn hơn 50%, cho thấy có thể giải thích 62.375% độ biến thiên dữ liệu mà không cần sử dụng toàn bộ 27 nhân tố Kết quả phân tích nhân tố khám phá được chấp nhận và có thể áp dụng cho phân tích hồi quy.
Theo nghiên cứu của Theo Hair và cộng sự (2010), hệ số tải từ 0,5 được coi là tiêu chuẩn cho biến quan sát đạt chất lượng tốt, với mức tối thiểu là 0,3 Trong nghiên cứu này, cỡ mẫu từ 120 đến 350 cho phép sử dụng hệ số tải 0,5 phù hợp với mô hình Kết quả từ ma trận xoay nhân tố cho thấy 27 biến quan sát được phân thành 6 nhân tố, và hầu hết các biến quan sát đều có hệ số tải lớn hơn 0,5, ngoại trừ biến quan sát HT2 có hệ số tải âm.
Bảng 4 4： Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến độc lập lần 2、
Kiểm định Bartlett Bậc tự do df 231
Phân tích nhân tố khám phá EFA lần 2 cho thấy hệ số KMO đạt 0.947, vượt mức 0.5, và kiểm định Bartlett có ý nghĩa thống kê với Sig = 0,000 Kết quả cho thấy 22 biến quan sát được chia thành 2 nhân số, với giá trị Eigenvalue là 1.047 và phương sai trích đạt 63.542% Sau khi loại trừ 4 biến quan sát EU4, PU2, EU5, SI1, tất cả các biến còn lại đều có hệ số tải lớn hơn 0.5 và không xuất hiện hiện tượng tải lên 2 nhóm nhân tố Nhóm nghiên cứu quyết định sử dụng 23 biến quan sát để tiếp tục phân tích hồi quy.
Bảng 4 5: Ma trận xoay các nhân tố biến độc lập
4.3.2 Phân tích EFA cho biến phụ thuộc
Kết quả phân tích EFA cho biến phụ thuộc cho thấy giá trị KMO đạt 0.822, lớn hơn 0.5, và kiểm định Bartlett có Sig = 0.000, nhỏ hơn 5%, chứng tỏ rằng phân tích EFA là phù hợp.
Bảng 4 6: Hệ số KMO và kiểm định Bartlett của biến phụ thuộc
Kiểm định Bartlett Bậc tự do df 6
Eigenvalues có giá trị 2.837, lớn hơn 1, cho thấy hệ số Eigenvalues dừng lại ở con số 1 Điều này cho thấy không có sự thay đổi về số lượng nhân tố tương ứng với biến phụ thuộc ban đầu của mô hình.
Tổng phương sai trích đạt 70.921%, vượt mức 50%, cho thấy các nhân tố giải thích 70.921% độ biến thiên của dữ liệu Ma trận các nhân tố cho biến phụ thuộc có tất cả các biến quan sát với Factor Loading lớn hơn 0,5, đáp ứng yêu cầu Vì vậy, kết quả phân tích EFA của biến phụ thuộc được chấp nhận và sẽ được sử dụng cho phân tích hồi quy tiếp theo.
Bảng 4 7: Ma trận xoay nhân tố cho biến phụ thuộc
KIỂM ĐỊNH SỰ KHÁC BIỆT THEO ĐẶC ĐIỂM NHÂN VIÊN VĂN PHÒNG
4.6.1 Kiểm định sự khác biệt theo giới tính Để kiểm định sự khác biệt về Ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động của nhân viên văn phòng tại TPHCM CỦA nam và nữ, nhóm nghiên cứu lựa chọn phép kiểm định T-test mẫu độc lập
Kết quả phân tích thống kê Levene cho thấy mức ý nghĩa là 0,012, lớn hơn 0,05, do đó chấp nhận giả thuyết H0 rằng "Phương sai bằng nhau" và bác bỏ giả thuyết H1 rằng "Phương sai khác nhau" Điều này chỉ ra rằng không có sự khác biệt về phương sai giữa nam và nữ.
Kết quả kiểm định t cho thấy mức ý nghĩa là 0,712, lớn hơn 0,05, do đó chúng ta chấp nhận giả thuyết H0: “Trung bình bằng nhau” Điều này cho thấy không có sự khác biệt về ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động giữa nam và nữ nhân viên văn phòng tại TPHCM.
Bảng 4 11:Kiểm định Independent-Sample T-Test
Equality of Variances T-test for Equality of Means
95% Confidence Interval of the Difference
4.6.2 Kiểm định sự khác theo thu nhập
Phân tích phương sai một yếu tố (One Way Anova) cho thấy mức ý nghĩa là 0,000, nhỏ hơn 0,05, cho phép chấp nhận giả thuyết H0 về sự không đồng nhất của phương sai Điều này chỉ ra sự khác biệt về phương sai thu nhập trong ý định sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động của nhân viên văn phòng tại TPHCM Cụ thể, nhóm có thu nhập từ 7.5 triệu đến 15 triệu đồng thể hiện ý định sử dụng dịch vụ này cao nhất.
Hình 4 1: Sơ đồ kiểm định sự khác biệt
Chương 4 trình bày kết quả nghiên cứu với các phân tích thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy thang đo bằng Cronbach's Alpha và phân tích nhân tố khám phá (EFA) Kết quả cho thấy các yếu tố như sự hữu ích, tính dễ sử dụng, ảnh hưởng xã hội, giá cả, sự thuận tiện và thói quen có tác động đáng kể đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động của nhân viên văn phòng tại TP.HCM Phân tích thống kê mô tả cung cấp cái nhìn tổng quan về đặc điểm nhân khẩu học của người tham gia khảo sát Kiểm định độ tin cậy xác nhận tính nhất quán của các thang đo Phân tích EFA xác định cấu trúc các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Những phát hiện này cung cấp hiểu biết về các yếu tố chính thúc đẩy hành vi tiêu dùng, giúp phát triển chiến lược nâng cao chất lượng dịch vụ và sự hài lòng của người dùng.
THẢO LUẬN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ HÀM Ý QUẢN TRỊ
HÀM Ý QUẢN TRỊ ĐƯỢC RÚT RA
5.2.1 Về yếu tố sự hữu ích
Sự hữu ích của dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi sử dụng của nhân viên văn phòng, với hệ số beta chuẩn hóa đạt 0,295 Nhân viên văn phòng đánh giá cao giá trị và hiệu quả mà dịch vụ này mang lại, đặc biệt trong việc tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu suất công việc.
Bảng 5 1： Kết quả thống kê mô tả yếu tố sự hữu ích
Mã hoá Biến quan sát Giá trị trung bình
PU1 Anh/Chị cảm thấy dịch vụ đặt đồ ăn giúp tiết kiệm thời gian đáng kể 3.85
PU2 Anh/Chị cho rằng dịch vụ này giúp tăng năng suất làm việc 3.79
PU3 Anh/Chị nhận thấy dịch vụ đặt đồ ăn đáp ứng nhu cầu ăn uống nhanh chóng 3.82
Giải pháp nâng cao sự hữu ích:
Tăng cường tính năng cá nhân hóa giúp người dùng dễ dàng lựa chọn món ăn phù hợp thông qua việc phát triển các tính năng như đề xuất thực đơn dựa trên sở thích và lịch sử đặt hàng trước đây.
Cải thiện hệ thống thông báo giúp cung cấp thông tin thời gian thực về trạng thái đơn hàng và ước tính thời gian giao hàng, từ đó giúp người dùng quản lý thời gian một cách hiệu quả hơn.
Kết nối ứng dụng đặt đồ ăn với các công cụ quản lý thời gian và công việc, như lịch làm việc và ứng dụng nhắc nhở, giúp người dùng dễ dàng đặt đồ ăn mà không làm gián đoạn công việc của họ.
Cải thiện chất lượng dịch vụ là điều cần thiết, bao gồm việc đảm bảo thông tin về thực đơn, thời gian giao hàng và các dịch vụ hỗ trợ khách hàng luôn chính xác và dễ dàng truy cập.
5.2.2 Về yếu tố tính dễ sử dụng
Tính dễ sử dụng của ứng dụng đặt đồ ăn trên di động ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi sử dụng của nhân viên văn phòng, với hệ số beta chuẩn hóa đạt 0,284.
Bảng 5 2: Kết quả thống kê mô tả yếu tố tính dễ sử dụng
Mã hoá Biến quan sát Giá trị trung bình
EU1 Anh/Chị thấy việc sử dụng ứng dụng đặt đồ ăn rất dễ dàng 3.91
EU2 Anh/Chị không gặp khó khăn khi tìm kiếm thông tin món ăn 3.86
EU3 Anh/Chị dễ dàng thao tác để đặt hàng trên ứng dụng 3.89
Giải pháp nâng cao Tính dễ sử dụng:
Thiết kế giao diện thân thiện là yếu tố quan trọng giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng Bằng cách sử dụng các nút bấm lớn, dễ nhìn và bố cục rõ ràng, người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và đặt đồ ăn một cách thuận tiện.
Cải thiện hướng dẫn sử dụng bằng cách cung cấp hướng dẫn chi tiết và dễ hiểu cho người dùng mới, bao gồm video hướng dẫn và hỗ trợ trực tuyến.
Để nâng cao trải nghiệm người dùng, cần phát triển tính năng tìm kiếm thông minh, cho phép người dùng dễ dàng lọc kết quả theo các tiêu chí như giá cả, loại món ăn, thời gian giao hàng và đánh giá.
Để nâng cao trải nghiệm người dùng, việc cải thiện tốc độ xử lý và độ ổn định của ứng dụng là rất quan trọng Điều này giúp giảm thiểu thời gian chờ đợi và lỗi khi thao tác, từ đó tạo ra sự hài lòng và tin tưởng cho người sử dụng.
5.2.3 Về yếu ảnh hưởng xã hội (Social Influence) Ảnh hưởng xã hội có tác động tích cực đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn trên ứng dụng di động của nhân viên văn phòng, với hệ số beta chuẩn hóa là 0,245
Bảng 5 3: Kết quả thống kê mô tả yếu tố ảnh hưởng xã hội
Mã hoá Biến quan sát Giá trị trung bình
SI1 Anh/Chị thấy mọi người xung quanh đều khuyên dùng dịch vụ đặt đồ ăn này 3.74
SI2 Anh/Chị thấy dịch vụ này được nhiều đồng nghiệp sử dụng 3.76
SI3 Anh/Chị cảm nhận rằng việc sử dụng dịch vụ này là phổ biến và được chấp nhận 3.79
Giải pháp tăng cường Ảnh hưởng xã hội:
Phát triển chiến dịch truyền thông hiệu quả bằng cách tận dụng các nền tảng truyền thông xã hội, khuyến khích người dùng chia sẻ trải nghiệm tích cực và nhận xét về dịch vụ Điều này không chỉ tăng cường sự tương tác mà còn xây dựng lòng tin và uy tín cho thương hiệu.
• Chương trình giới thiệu: Tạo các chương trình khuyến mãi hoặc giảm giá cho những người giới thiệu bạn bè hoặc đồng nghiệp sử dụng dịch vụ
Hợp tác với các doanh nghiệp và văn phòng là cách hiệu quả để cung cấp dịch vụ đặt đồ ăn cho sự kiện, hội nghị và buổi họp nhóm, từ đó nâng cao nhận thức và sự phổ biến của dịch vụ này.
Tạo dựng cộng đồng người dùng trực tuyến là một cách hiệu quả để khuyến khích sự giao lưu và chia sẻ giữa các thành viên Bằng cách phát triển các diễn đàn, người dùng có thể dễ dàng trao đổi kinh nghiệm, gợi ý món ăn và chia sẻ nhận xét, từ đó tạo ra một môi trường tích cực và hỗ trợ lẫn nhau.
5.2.4 Về yếu tố giá cả (Price)
Giá cả đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến hành vi sử dụng dịch vụ đặt đồ ăn qua ứng dụng di động của nhân viên văn phòng, với hệ số beta chuẩn hóa đạt 0,221.
Bảng 5 4: Kết quả thống kê mô tả yếu tố giá cả
Mã hoá Biến quan sát Giá trị trung bình
PR1 Anh/Chị thấy giá cả của dịch vụ đặt đồ ăn hợp lý 3.67
PR2 Anh/Chị cảm thấy các chương trình khuyến mãi của dịch vụ là hấp dẫn 3.72
PR3 Anh/Chị cho rằng giá trị dịch vụ tương xứng với chi phí 3.70
Giải pháp điều chỉnh Giá cả: