Sự Tác Động Của Truyền Miệng Điện Tử Đến Ý Định Mua Hàng Trực Tuyến Tại Tp Hcm (Khóa Luận Tốt Nghiệp Đại Học).Pdf

TÓM TẮT Nghiên cứu kiểm định sự tác động của truyền miệng điện tử eWOM đối với ý định mua hàng trực tuyến thông qua chất lượng lập luận, sự tín nhiệm của nguồn và sự tham gia của khách h

GIỚI THIỆU

Lý do hình thành đề tài

Ngày nay, Internet đang phát triển mạnh mẽ, dẫn đến sự hình thành của truyền thông miệng điện tử (eWOM), một hình thức mới của truyền miệng Theo Ismagilova & cộng sự (2017), eWOM lan truyền nhanh chóng và ảnh hưởng trực tiếp đến cả người bán và ý định mua của người tiêu dùng Thương mại điện tử (TMĐT) tại Việt Nam đang bùng nổ, với dự đoán thị trường đạt 60 tỷ đô la Mỹ vào năm 2030 Việt Nam trở thành quốc gia dẫn đầu trong nền kinh tế internet Đông Nam Á nhờ vào dân số am hiểu công nghệ và mức sử dụng internet cao Đặc biệt, 59% người tiêu dùng Việt Nam tin tưởng vào mạng xã hội để tìm hiểu thông tin sản phẩm trước khi mua (Vân Nguyễn, 2024), và 79% người tiêu dùng cho biết đánh giá trực tuyến ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định mua hàng của họ (Murphy, 2019) Nghiên cứu của Đại học Northwestern chỉ ra rằng khả năng mua sản phẩm có 5 đánh giá cao hơn 270% so với sản phẩm không có đánh giá (Mumuni & cộng sự, 2020), chứng minh rằng đánh giá trực tuyến là nguồn thông tin quan trọng trong quyết định mua sắm của người tiêu dùng tại Việt Nam.

Theo một nghiên cứu năm 2022, 93% người tiêu dùng cho biết rằng các đánh giá trực tuyến ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ, trong khi 84% tin rằng các đánh giá đóng vai trò quan trọng trong quá trình mua sắm Điều này cho thấy eWOM đang phát triển mạnh mẽ và có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến Nghiên cứu này mở rộng mô hình lý thuyết về eWOM và ý định mua hàng, dựa trên các lý thuyết như Elaboration Likelihood Model (ELM) và các nghiên cứu trước đây Các yếu tố như chất lượng lập luận và sự tín nhiệm của nguồn được xác định là những yếu tố quyết định eWOM, trong khi sự tham gia của khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng trong bối cảnh truyền thông xã hội Chất lượng lập luận, sự tín nhiệm của nguồn và sự tham gia của khách hàng đều có mối liên hệ tích cực với eWOM.

Sinh viên hiện nay là thế hệ đầu tiên tiếp cận môi trường kỹ thuật số từ sớm, trở thành nhóm tiêu dùng trực tuyến tiềm năng Tại TP HCM, một trung tâm kinh tế trọng điểm, thương mại điện tử đang phát triển mạnh mẽ Theo báo cáo của Hiệp hội TMĐT Việt Nam (2024), TP HCM dẫn đầu cả nước về các chỉ số TMĐT, bao gồm giao dịch giữa doanh nghiệp với người tiêu dùng và doanh nghiệp với doanh nghiệp Tuy nhiên, sự xuất hiện của những người có tầm ảnh hưởng quảng bá sản phẩm không uy tín đã tạo ra sự thất vọng cho khách hàng, ảnh hưởng tiêu cực đến thị trường mua sắm trực tuyến Nghiên cứu này nhằm xác định tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại TP HCM, từ đó đưa ra các giải pháp quản trị nhằm cải thiện ý định mua sắm trực tuyến từ nguồn thông tin này.

Mục tiêu của đề tài

- Mục tiêu tổng quát: Xác định tầm ảnh hưởng sự tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại TP HCM

+ Xác định các yếu tố truyền miệng điện tử tác động đến ý định mua hàng trực tuyến

Đánh giá tác động của truyền miệng điện tử đối với ý định mua hàng trực tuyến cho thấy rằng thông tin từ người tiêu dùng có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định mua sắm Để cải thiện ý định mua hàng trực tuyến, các doanh nghiệp cần chú trọng vào việc xây dựng và duy trì uy tín thương hiệu, khuyến khích khách hàng chia sẻ trải nghiệm tích cực, và tối ưu hóa các kênh truyền thông xã hội Những chiến lược này không chỉ tăng cường sự tin tưởng của khách hàng mà còn thúc đẩy doanh số bán hàng hiệu quả hơn.

Câu hỏi nghiên cứu

- Các yếu tố nào của truyền miệng điện tử tác động đến ý định mua hàng trực tuyến?

- Tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng trực tuyến như thế nào?

- Những hàm ý quản trị nào giúp thiện ý định mua hàng trực tuyến từ truyền miệng điện tử?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Sự tác động của truyền miệng điện tử (eWOM) đến ý định mua hàng trực tuyến tại TP HCM

- Đối tượng khảo sát: Sinh viên tại các trường đại học

- Phạm vi không gian: Khu vực TP HCM

- Phạm vi thời gian: 12 tuần.

Ý nghĩa của nghiên cứu

Thương mại điện tử và truyền thông trực tuyến đang ngày càng phát triển, có tác động mạnh mẽ đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng, đặc biệt là sinh viên tại TP HCM Nghiên cứu này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn mang lại ý nghĩa thực tiễn quan trọng.

Nghiên cứu này dựa trên các bài báo khoa học uy tín và có nguồn gốc rõ ràng, từ đó tác giả đã phát triển một mô hình mới Nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của truyền miệng điện tử trong việc ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại TP HCM Các giả thuyết và mô hình được đề xuất có thể được kiểm định và áp dụng cho các tỉnh khác và đối tượng người dùng rộng rãi Đây sẽ là tài liệu bổ sung giá trị cho các mô hình lý thuyết liên quan đến tác động của truyền miệng điện tử đối với ý định và hành vi của khách hàng.

Người bán hàng trực tuyến cần chú trọng đến truyền miệng điện tử khi xây dựng chiến lược marketing Nghiên cứu quốc tế cung cấp cơ sở khoa học cho các doanh nghiệp TMĐT trong việc phát triển chiến lược marketing, truyền thông và PR thương hiệu Đồng thời, nghiên cứu cũng giúp khách hàng nâng cao hiệu quả mua sắm trực tuyến thông qua việc áp dụng truyền miệng điện tử.

Bố cục nghiên cứu

Bài nghiên cứu có bố cục 5 Chương:

Chương này trình bày lý do lựa chọn đề tài, mục tiêu nghiên cứu, các câu hỏi nghiên cứu, phạm vi nghiên cứu, ý nghĩa của nghiên cứu và cấu trúc tổng thể của đề tài.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu

Truyền miệng trực tuyến là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến, với nhiều yếu tố tác động như độ tin cậy của thông tin, sự tương tác giữa người tiêu dùng và thương hiệu Nghiên cứu hiện tại sẽ xem xét các đề tài liên quan, xây dựng mô hình nghiên cứu và phát triển các giả thuyết để làm rõ mối liên hệ này Chương 3 sẽ trình bày chi tiết về phương pháp nghiên cứu được áp dụng để thu thập và phân tích dữ liệu.

Thang đo và toàn bộ quy trình nghiên cứu, cách thức thu thập và xử lý dữ liệu trong nghiên cứu

Chương 4: Kết quả nghiên cứu

Dựa trên dữ liệu thu thập từ khảo sát trực tuyến, chương này sẽ phân tích và trình bày các bảng thống kê mô tả, kiểm định độ tin cậy của thang đo, thực hiện phân tích nhân tố khám phá, cùng với kết quả phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính bội Mục tiêu là kiểm định tác động của các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng trực tuyến của sinh viên tại TP HCM.

Thảo luận về kết quả, đưa ra những kết luận chính, một số hạn chế của đề tài và hướng nghiên cứu tiếp theo.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

Thương mại điện tử (Electronic Commerce) là việc sử dụng công nghệ thông tin và truyền thông điện tử để thực hiện các giao dịch kinh doanh, tạo ra và xác định lại mối quan hệ giữa các tổ chức và cá nhân nhằm tạo ra giá trị (Gupta, 2014) Nó thường liên quan đến việc mua bán qua Internet hoặc bất kỳ giao dịch nào liên quan đến việc chuyển quyền sở hữu hoặc quyền sử dụng hàng hóa và dịch vụ thông qua một mạng máy tính trung gian (Gupta, 2014).

Theo Laudon & Traver (2021), thương mại điện tử là việc sử dụng Internet và web để thực hiện các giao dịch kinh doanh Những giao dịch này diễn ra trên nền tảng kỹ thuật số giữa các tổ chức và cá nhân.

Thương mại điện tử B2B (Business-to-Business) được hiểu là hoạt động thương mại điện tử diễn ra giữa các công ty, chiếm khoảng 80% tổng thể thương mại điện tử Mối quan hệ này chủ yếu liên quan đến sự tương tác giữa các doanh nghiệp Nhiều chuyên gia dự đoán rằng thương mại điện tử B2B sẽ tiếp tục phát triển nhanh chóng hơn so với phân khúc B2C trong tương lai (Gupta, 2014).

Thương mại điện tử B2C (Business-to-Consumer) là hình thức giao dịch giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng, trong đó khách hàng có thể thu thập thông tin, mua sắm hàng hóa vật chất (như sản phẩm tiêu dùng) hoặc hàng hóa thông tin (bao gồm tài liệu điện tử và nội dung số hóa) Qua đó, người tiêu dùng có thể tiếp cận thông tin về sản phẩm và nhận hàng hóa qua mạng điện tử (Gupta, 2014).

Thương mại điện tử B2G (Business-to-Government) đề cập đến mối quan hệ thương mại giữa doanh nghiệp và chính phủ, bao gồm việc sử dụng Internet cho các hoạt động như mua sắm và cấp phép Mô hình này có hai đặc điểm chính: khu vực công đóng vai trò thí điểm trong việc thiết lập thương mại điện tử và có động lực lớn để cải thiện hiệu quả hệ thống mua sắm của mình (Gupta, 2014).

Thương mại điện tử C2C (Consumer-to-Consumer) là hình thức giao dịch giữa người tiêu dùng với người tiêu dùng, hay nói cách khác là thương mại giữa các cá nhân Loại hình này được đặc trưng bởi sự phát triển mạnh mẽ của các thị trường điện tử và các nền tảng đấu giá trực tuyến, đặc biệt trong các ngành mà các công ty có thể đấu thầu sản phẩm hoặc dịch vụ từ nhiều nhà cung cấp khác nhau.

Truyền miệng (Word of Mouth - WOM) là hình thức giao tiếp trực tiếp giữa người gửi và người nhận thông qua lời nói, liên quan đến kinh nghiệm với sản phẩm hoặc dịch vụ Được định nghĩa là giao tiếp phi thương mại giữa cá nhân về sản phẩm, dịch vụ hoặc doanh nghiệp, thông tin WOM được xem là đáng tin cậy vì nó đến từ những người độc lập với doanh nghiệp mà không nhận sự hỗ trợ nào Thông tin truyền miệng không chỉ không có lợi ích trao đổi mà còn được phát tán qua nhiều phương tiện truyền thông, có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định và quyết định mua hàng của khách hàng.

Truyền miệng điện tử (eWOM) là một nguồn thông tin quan trọng, ảnh hưởng mạnh mẽ đến quyết định của người tiêu dùng thông qua trải nghiệm của khách hàng và đánh giá ngang hàng về sản phẩm/dịch vụ, thay vì thông tin từ công ty (Erkan & Evans, 2016) eWOM hiện diện trên nhiều nền tảng như mạng xã hội, blog, diễn đàn, trang web đánh giá và thương mại điện tử (Cheung và Lee, 2012) Nó bao gồm các hình thức giao tiếp và tương tác trực tuyến, cho phép khách hàng chia sẻ ý kiến về sản phẩm (Chatterjee, 2001; Sen & Lerman, 2007) Theo Hennig & Thurau (2004), eWOM bao gồm các đánh giá tích cực hoặc tiêu cực từ khách hàng trong quá khứ, hiện tại và tương lai, được lan truyền trong cộng đồng trên Internet Vì vậy, eWOM có thể được hiểu là các bình luận và đánh giá của khách hàng về sản phẩm trên các nền tảng thương mại điện tử.

2.1.2.2 Ưu điểm và hạn chế của truyền miệng điện tử Ưu điểm:

Khách hàng hiện nay dành trung bình ba giờ mỗi ngày cho mạng xã hội, cho thấy sự gia tăng thời gian sử dụng nền tảng này (CNNIC, 2017) Mạng xã hội được người dùng xem như một công cụ hữu ích để duy trì và cải thiện các mối quan hệ cũ, cũng như chia sẻ thông tin (Duggan & cộng sự, 2015) Hơn nữa, EWOM giúp loại bỏ những tiêu cực liên quan đến thông tin thiên vị giữa bạn bè và gia đình, nhờ vào việc bảo mật danh tính của người đánh giá (Abubakar & cộng sự, 2016).

Gần đây, eWOM trên mạng xã hội đã nổi lên như một công cụ tiếp thị mạnh mẽ nhờ khả năng lan truyền nhanh chóng và sự gia tăng quyền lực của người dùng (King & cộng sự, 2014) Theo Hussain, sự phát triển này đã thay đổi cách thức mà thông tin được chia sẻ và tiếp nhận trong cộng đồng trực tuyến.

Theo nghiên cứu của & cộng sự (2017), người tiêu dùng có xu hướng sử dụng eWOM nhiều hơn nhằm giảm thiểu rủi ro trong quá trình ra quyết định Sự tin cậy của eWOM sẽ tăng lên khi thông tin được cung cấp bởi những khách hàng đã có kinh nghiệm trước đó (Sotiriadis & Van Zyl, 2013).

EWOM gặp nhiều khó khăn trong việc xác thực nguồn gốc thông tin, khiến người tiêu dùng dễ bị ảnh hưởng bởi những thông tin kém chất lượng và thiếu độ tin cậy (Chatterjee, 2001).

Người tiêu dùng không hài lòng có thể dễ dàng chia sẻ trải nghiệm tiêu cực của mình, và với sự phát triển của công nghệ, eWOM đã xuất hiện, cho phép họ ảnh hưởng đến một lượng lớn người tiêu dùng thông qua các nền tảng truyền thông xã hội khác nhau (O’Connor, 2008).

Nội dung được chia sẻ qua eWOM không phải là thông tin riêng tư và có thể bị người lạ ẩn danh tiếp cận Hơn nữa, các bài đánh giá có thể được xem đi xem lại nhiều lần tại nhiều thời điểm khác nhau.

2.1.3 Lý thuyết hành vi mua

Hành vi mua hàng là một biến kết quả quan trọng của giao tiếp eWOM, thể hiện qua ý định mua hàng, cho thấy sự sẵn sàng thực hiện hành vi mua sắm Ý định mua hàng được coi là chỉ số dự đoán hiệu quả nhất cho hành vi mua thực tế Đây là một hành vi cụ thể của người tiêu dùng, mô tả kế hoạch hoặc ý định có ý thức trong việc mua sản phẩm hoặc dịch vụ.

Mô hình nghiên cứu

Từ cơ sở lý thuyết eWOM của Hennig & Thurau (2004) và ý định và hành vi mua của Kalwani & Silk (1982) và các nghiên cứu liên quan của Sher & Lee (2009); Erkan

& Evans (2016); Sohaib & cộng sự (2018); Ismagilova & cộng sự (2020) tác giả đề xuất mô hình nghiên cứu như Hình 2.1

Hình 2.1 Mô hình nghiên cứu

Nguồn: Tác giả đề xuất

Mô hình nghiên cứu được cấu thành từ ba phần chính: biến độc lập bao gồm chất lượng lập luận, độ tin cậy của nguồn thông tin và sự tham gia của khách hàng; biến trung gian là truyền miệng điện tử; và biến phụ thuộc là ý định mua hàng trực tuyến Các khái niệm trong mô hình này được giải thích rõ ràng để hiểu rõ hơn về mối quan hệ giữa các yếu tố.

Sự tín nhiệm của nguồn

Sự tham gia của khách hàng eWOM Ý định mua hàng trực tuyến

Truyền miệng điện tử (eWOM) là một công cụ truyền thông phi chính thức quan trọng, ảnh hưởng mạnh mẽ đến hành vi của người tiêu dùng và doanh nghiệp Nghiên cứu đã chỉ ra rằng eWOM có tác động đáng kể đến thái độ và ý định mua hàng của người nhận thông tin.

Thuật ngữ eWOM đề cập đến việc chia sẻ phản hồi tích cực về sản phẩm hoặc dịch vụ qua mạng xã hội (Khan & cộng sự, 2022) Nghiên cứu cho thấy eWOM có khả năng lan tỏa nhanh chóng tới một lượng khán giả lớn trong thời gian ngắn (Erkan & Evans, 2016) Bên cạnh đó, eWOM còn được hiểu là việc truyền tải kinh nghiệm, đánh giá và khuyến nghị của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu qua các kênh truyền thông trực tuyến (Xiao & cộng sự, 2022).

Chất lượng lập luận (Argument Quality) đề cập đến sức mạnh thuyết phục của các bình luận, bài đăng và đánh giá (Ratchford & cộng sự, 2001) Do người tiêu dùng trước đây thường ẩn danh trên Internet, họ thường không dễ dàng chấp nhận hoặc tin tưởng vào các bài đánh giá trên trang web hay mạng xã hội nếu những đánh giá này không cung cấp đủ thông tin (Ratchford & cộng sự, 2001; Chevalier & Mayzlin, 2006).

Nghiên cứu chỉ ra rằng chất lượng lập luận cao có mối quan hệ tích cực với tính thuyết phục của thông điệp (Khan & cộng sự, 2023), và người tiếp nhận thường dựa vào tính thuyết phục này để bảo vệ quan điểm của mình (Lee & Hong, 2019) Các đánh giá chất lượng cao được xem là đáng tin cậy và hữu ích hơn so với những đánh giá kém chất lượng (Cheung, 2014) Theo Lin & cộng sự (2013), chất lượng lập luận trong eWOM phụ thuộc vào chất lượng nội dung đánh giá từ khách hàng đã trải nghiệm hàng hóa/dịch vụ trên nền tảng thương mại điện tử.

2.2.3 Sự tín nhiệm của nguồn

Sự tín nhiệm của nguồn thông tin là đánh giá của người nhận về độ tin cậy của các bài đánh giá trực tuyến Theo mô hình ELM, sự tín nhiệm này đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến thái độ của khách hàng, đồng thời hỗ trợ họ trong quá trình ra quyết định và giảm thiểu sự không chắc chắn trong môi trường truyền thông xã hội.

Theo Moran và Muzellec (2017), sự tin cậy của một thông điệp được xác định bởi nội dung mà nó truyền tải và mức độ tác động của thông điệp đó đến người nhận.

Sự tín nhiệm của nguồn đề cập đến độ tin cậy và tính trung thực của nội dung trên mạng xã hội, ảnh hưởng lớn đến thái độ của cá nhân đối với niềm tin của khách hàng vào eWOM Nguồn thông tin đáng tin cậy sẽ thúc đẩy sự tin tưởng của người tiêu dùng vào sản phẩm và dịch vụ qua các nền tảng truyền thông xã hội.

Trong nghiên cứu năm 2013, sự tín nhiệm của nguồn được định nghĩa là lòng tin của người tiêu dùng vào các đánh giá và bình luận về sản phẩm, dịch vụ trên các nền tảng mua sắm trực tuyến.

2.2.4 Sự tham gia của khách hàng

Sự tham gia của khách hàng được định nghĩa là tác động của sản phẩm dựa trên giá trị, nhu cầu và lợi ích cũng như nhận thức của khách hàng (Zaichkowsky, 1985) Khi sự tham gia tăng lên, khách hàng có xu hướng tìm hiểu nhiều hơn về thông tin và chất lượng của thông điệp, từ đó nâng cao khả năng thuyết phục (Petty & Cacioppo, 1984).

Sự tham gia của khách hàng, dù ở mức độ thụ động hay chủ động, đều góp phần tích cực vào eWOM, ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp thông qua việc kết nối thương hiệu cá nhân.

Sự gắn kết của người tiêu dùng với tổ chức ảnh hưởng lớn đến hành vi chia sẻ eWOM Tham gia của khách hàng là yếu tố dự báo quan trọng cho hành vi chia sẻ eWOM và các hành vi tiêu dùng tích cực khác, bao gồm ý định mua hàng Khách hàng có mức độ tham gia cao thường chia sẻ nhiều eWOM hơn, nhờ vào việc dành thời gian và công sức cho mạng xã hội, từ đó nâng cao ý định mua hàng của họ.

2.2.5 Ý định mua hàng trực tuyến Ý định mua hàng trực tuyến (Online Purchase Intention) được xác định theo hành vi mua hàng của người tiêu dùng và mức độ hiểu biết đối với hàng hoá, dịch vụ trực tuyến (Laroche & cộng sự, 1996) Độ tự tin của khách hàng đối với việc mua hàng trực tuyến được quyết định bởi ý định mua hàng trực tuyến (Salisbury & cộng sự, 2001) Ý định mua hàng có thể bắt nguồn từ các tin nhắn truyền miệng trực tuyến và là phương tiện quan trọng để khách hàng có thể có những thông tin liên quan đến sản phẩm hoặc dịch vụ họ muốn mua (Chevalier & Mayzlin, 2006) Hơn nữa, eWOM được coi là nguồn thông tin khách quan và đáng tín nhiệm hơn, giúp định hình nhu cầu của khách hàng mục tiêu và tác động lên các hành vi mua hàng và sau khi mua hàng (Luo & Zhong, 2015)

Ilhamalimy và Ali (2021) chỉ ra rằng người tiêu dùng xây dựng sự tin tưởng và nhận thức về sản phẩm hoặc dịch vụ thông qua eWOM Poturak và Turkyilmaz (2018) nhấn mạnh rằng người tiêu dùng thường tìm đọc các trải nghiệm tốt và xấu về sản phẩm trên các nền tảng trực tuyến, từ đó ảnh hưởng đến ý định mua hàng của họ Nghiên cứu của Sa'ait và cộng sự (2016) cũng khẳng định rằng truyền thông eWOM có tác động tích cực mạnh mẽ đến ý định mua hàng.

Giả thuyết nghiên cứu

Theo lý thuyết của Ratchford & cộng sự (2001), chất lượng lập luận có mối quan hệ đáng kể với eWOM Cheung (2014) chỉ ra rằng các đánh giá chất lượng cao được xem là đáng tin cậy và hữu ích hơn so với những đánh giá kém Điều này dẫn đến việc đánh giá chất lượng cao có tác động tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Các nghiên cứu của Lin & cộng sự (2013), Lee & Hong (2019), và Khan & cộng sự (2023) cũng xác nhận rằng chất lượng lập luận ảnh hưởng tích cực đến eWOM và ý định mua hàng Vì vậy, đối với mua sắm trực tuyến, giả thuyết H1 được đề xuất.

H1: Chất lượng lập luận có tác động tích cực đến eWOM

Theo lý thuyết sự tín nhiệm của nguồn của Wathen & Burkel (2002), Hong & Park (2012) đã chỉ ra rằng sự tín nhiệm của nguồn ảnh hưởng đến eWOM và ý định mua hàng Các nghiên cứu thực nghiệm của Cheung và cộng sự (2009), Fan & Miao (2012), Lee & Koo (2012) cũng khẳng định rằng khi người tiêu dùng cảm nhận được sự tín nhiệm cao từ nguồn eWOM, khả năng áp dụng eWOM sẽ gia tăng Thêm vào đó, các nghiên cứu của Chih và cộng sự (2013), Moran & Muzellec (2017), Hussain cũng hỗ trợ cho nhận định này.

Nghiên cứu của & cộng sự (2021) chỉ ra rằng sự tín nhiệm của nguồn ảnh hưởng có tác động đến eWOM Vì vậy, trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, giả thuyết H2 được đưa ra như sau:

H2: Sự tín nhiệm của nguồn có tác động tích cực đến eWOM

Theo lý thuyết sự tham gia của các tác giả Petty & Cacioppo (1984); Park & Lee

Nghiên cứu năm 2008 đã chỉ ra rằng sự tham gia của khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc ảnh hưởng đến eWOM (truyền miệng điện tử) của người tiêu dùng Thêm vào đó, các nghiên cứu thực nghiệm của Fan cũng đã xác nhận mối quan hệ này.

Nghiên cứu của Miao (2012), Farzin & Fattahi (2018), và Fernandes & Castro (2020) chỉ ra rằng những người tiêu dùng có mức độ tham gia cao với sản phẩm có xu hướng chấp nhận và sử dụng các đánh giá tích cực từ người dùng khác Vì vậy, trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, giả thuyết H3 được đề xuất như sau:

H3: Sự tham gia của khách hàng có tác động tích cực đến eWOM

Theo lý thuyết eWOM của Park & Kim (2008), eWOM trên mạng xã hội có mối liên hệ chặt chẽ với ý định mua hàng Các nghiên cứu của Erkan & Evans (2016), Xiao & cộng sự (2022) và Khan & cộng sự (2022) đã xác nhận rõ ràng tác động của eWOM đến ý định mua hàng trực tuyến.

Do đó, đối với mua hàng trực tuyến, giả thuyết H4 được đề xuất sau đây:

H4: eWOM có tác động tích cực đến ý định mua hàng trực tuyến

Chương 2 của bài viết đã trình bày tổng quan về eWOM và lý thuyết liên quan đến ý định và hành vi mua sắm Nó cũng phân tích sự ảnh hưởng của eWOM đến ý định mua hàng trực tuyến, cùng với các nghiên cứu từ các tác giả trong và ngoài nước Bên cạnh đó, tác giả đã xây dựng mô hình nghiên cứu dựa trên các lý thuyết và mô hình đã được tham khảo.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Nghiên cứu của Nguyễn Đình Thọ được thực hiện qua hai giai đoạn: sơ bộ và chính thức, với cả hai giai đoạn đều áp dụng phương pháp định lượng.

(2014) được tác giả tham khảo thể hiện ở Hình 3.1

Hình 3.1 Quy trình nghiên cứu

Nguồn: Diễn giải lại từ Nguyễn Đình Thọ (2014)

Phân tích độ tin cậy

Phân tích độ tin cậy Nghiên cứu chính thức

Thang đo sơ bộ Thang đo chính thức

Xây dựng thang đo thử dựa trên lý thuyết và nghiên cứu liên quan, được thảo luận với các chuyên gia trong lĩnh vực HTTT và TMĐT để đảm bảo tính chính xác Sau đó, hình thành thang đo sơ bộ và phân tích độ tin cậy để phát triển thang đo chính thức Nghiên cứu chính thức áp dụng thang đo Likert 5 mức từ hoàn toàn không đồng ý đến hoàn toàn đồng ý Dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tuyến trên Google Form, sau đó được sàng lọc, mã hóa và phân tích.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sơ bộ được thực hiện nhằm xác định và điều chỉnh thang đo phù hợp với đối tượng nghiên cứu, sử dụng phương pháp định lượng với mẫu NNN Trong số XX biến khảo sát, mỗi biến được trình bày qua một phát biểu để người tham gia bày tỏ quan điểm Dữ liệu thu thập từ nghiên cứu sơ bộ được dùng để đánh giá độ tin cậy của thang đo thông qua phân tích Cronbach Alpha của SPSS Theo tiêu chí, các biến có hệ số tương quan biến tổng nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại bỏ, trong khi các thang đo có hệ số Cronbach's Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair & cộng sự, 2019) Tác giả dự định sử dụng 100 mẫu đầu tiên để kiểm định sơ bộ.

Nghiên cứu chính thức là nghiên cứu khẳng định, được thực hiện sau các nghiên cứu sơ bộ nhằm đánh giá tính phù hợp và điều chỉnh thang đo Theo Tabachnick & Fidell (2012), đối với phân tích hồi quy đa biến, kích thước mẫu tối thiểu cần đạt là n = 50 + 8*m, với m là số biến độc lập, dẫn đến n = 74 cho 3 biến độc lập Trong khi đó, Roger (2006) chỉ ra rằng đối với phân tích nhân tố khám phá EFA, cỡ mẫu tối thiểu là n = 5*m, với m là số biến quan sát, cho ra n = 100 cho 20 biến quan sát Nghiên cứu này dự kiến thu thập khoảng 300 mẫu và sẽ tiến hành xử lý dữ liệu theo quy trình đã định.

Dữ liệu sẽ được làm sạch và kiểm tra kỹ lưỡng; những dữ liệu không hợp lệ sẽ bị loại bỏ, bao gồm cả trường hợp bảng câu hỏi hoặc phản hồi không đầy đủ, như khi chỉ chọn một câu trả lời duy nhất cho tất cả các câu hỏi.

Dữ liệu được mã hóa được xử lý bằng kỹ thuật SPSS Frequency để tìm ra đặc điểm của mẫu nghiên cứu (thông tin nhân khẩu học)

3.2.2.1 Phân tích độ tin cậy

Hệ số tin cậy Cronbach Alpha được sử dụng để đánh giá mối tương quan giữa các biến quan sát trong bảng câu hỏi, giúp loại trừ những biến không đáp ứng yêu cầu Đây là chỉ số quan trọng để xác định mức độ tin cậy của thang đo, trong đó các biến có hệ số tương quan tổng nhỏ hơn 0,4 sẽ bị loại bỏ Các thang đo đạt hệ số Cronbach Alpha lớn hơn 0,6 sẽ được chấp nhận (Hair & cộng sự, 2019).

3.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là một kỹ thuật quan trọng trong việc tóm tắt và phân tích dữ liệu, giúp xác định các nhóm biến quan trọng cho nghiên cứu và mối tương quan giữa chúng Trước khi tiến hành EFA, cần xác định tính phù hợp của phương pháp này thông qua giá trị KMO (Kaiser-Meyer-Olkin), với giá trị từ 0,5 đến 1 cho thấy tính phù hợp, trong khi giá trị nhỏ hơn 0,5 có thể gây rủi ro cho phân tích Kết quả của EFA cung cấp giá trị phân biệt, giúp xác định tính phân biệt của từng giả thuyết nghiên cứu, với các tiêu chí cần xem xét.

- Các giá trị về Eigenvalues (lớn hơn 1) là tiêu chí xác định số thành nhân tố được rút trích hợp lệ

Tổng phương sai trích xuất (TVE) lớn hơn 50% cho thấy mức độ biến động trong dữ liệu nghiên cứu có thể được giải thích bởi tổng các nhân tố trích xuất với Eigenvalues lớn hơn 1.

- Trọng số nhân tố (Factor loading) đã được thử nghiệm để đánh giá tính hội tụ và tính phân biệt của thang đo

3.2.2.3 Phân tích nhân tố khẳng định

Phân tích nhân tố xác nhận (CFA) là phương pháp nghiên cứu được sử dụng khi nhà nghiên cứu đã có kiến thức cơ bản về cấu trúc biến tiềm ẩn Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu thực nghiệm, nhà nghiên cứu đưa ra giả thuyết về mối quan hệ giữa các biện pháp quan sát và các yếu tố tiềm ẩn, sau đó kiểm tra các cấu trúc này bằng phương pháp thống kê Mô hình CFA tập trung vào mối quan hệ giữa các yếu tố và biến đo lường của chúng, đóng vai trò là mô hình đo lường trong khuôn khổ SEM (Byrne, 2010).

Khi thực hiện phân tích CFA, cần chú ý đến một số chỉ tiêu quan trọng như CMIN/df, CFI, TLI và RMSEA CMIN/df đo lường mức độ phù hợp chi tiết của mô hình, trong khi CFI cho thấy mô hình có khả năng mô tả tốt dữ liệu mẫu TLI, với giá trị từ 0 đến 1, được coi là phù hợp khi gần 0,95 đối với mẫu lớn RMSEA, lần đầu tiên được giới thiệu bởi Steiger & Lind (1980), hiện được công nhận là một trong những tiêu chí quan trọng nhất trong mô hình cấu trúc hiệp phương sai, giúp đánh giá mức độ phù hợp của mô hình với ma trận hiệp phương sai khi các giá trị tham số chưa biết nhưng được chọn tối ưu (Byrne, 2010) Các thông số CFA có thể tham khảo trong Bảng 3.1.

Bảng 3.1 Bảng các chỉ số CFA Chỉ số Giá trị tham khảo Tham chiếu

CMIN/DF ≤ 2,00 Hair & cộng sự (2019) GFI ≥ 0,90 Hair & cộng sự (2019) TLI ≥ 0,90 Hair & cộng sự (2019) NFI ≥ 0,90 Hair & cộng sự (2019) CFI ≥ 0,90 Hair & cộng sự (2019) RMSEA ≤ 0,005 Hair & cộng sự (2019)

3.2.2.4 Mô hình cấu trúc tuyến tính

Mô hình phương trình cấu trúc (SEM) là một kỹ thuật đa biến mở rộng từ mô hình tuyến tính tổng quát (GLM), bao gồm các phương pháp như phân tích yếu tố xác nhận (CFA), phân tích ma trận và hồi quy tuyến tính SEM cho phép kết hợp cả biến độc lập và phụ thuộc, đồng thời khám phá các cấu trúc chưa được giả thuyết giữa các cụm biến quan sát, vượt ra ngoài các mô hình hồi quy truyền thống.

Các phương pháp này cho phép kiểm tra toàn bộ các mối quan hệ giữa các biến quan sát và biến tiềm tàng, từ đó hỗ trợ việc kiểm tra lý thuyết mà không cần tiến hành thử nghiệm (Savalei & Bentler, 2006).

Do đó, các phương pháp này đã trở nên phổ biến trong tất cả các ngành khoa học xã hội và hành vi (MacCallum & Austin, 2000)

Tóm lại, SEM thường được áp dụng như một kỹ thuật xác nhận nhằm xác định mô hình hơn là khám phá mô hình mới Nghiên cứu về việc sử dụng SEM trong lĩnh vực tiếp thị đã được đánh giá bởi Baumgartner & Homburg (1996) và Steenkamp & Baumgartner (2000) Các thông số liên quan đến SEM được trình bày trong Bảng 3.1.

Thang đo nghiên cứu

Dựa trên lý thuyết và nghiên cứu trước đây của nhiều tác giả, một thang đo đầy đủ đã được phát triển, bao gồm 5 nhân tố và 20 biến, được trình bày chi tiết trong Bảng 3.2.

Bảng 3.2 Các khái niệm và tham chiếu mô hình nghiên cứu đề xuất

STT Khái niệm Số biến dự kiến Diễn giải tham chiếu

1 Chất lượng lập luận 4 Bhattacherjee & Sanford (2006);

2 Sự tín nhiệm của nguồn 4 Cheung & cộng sự (2009);

3 Sự tham gia của khách hàng 5 Lee & cộng sự (2011);

4 Truyền miệng điện tử 4 Cheung & cộng sự (2009);

5 Ý định mua hàng trực tuyến 3 Prendergast & cộng sự (2010);

Bảng 3.2 nêu rõ các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, bao gồm các biến dự báo và diễn giải tham chiếu gần đây Những thông tin này là cơ sở để xây dựng các đề xuất thang đo nhằm thu thập khảo sát từ sinh viên các trường Cao đẳng và Đại học tại thành phố Hồ Chí Minh, như được trình bày trong Bảng 3.3.

Bảng 3.3 Câu hỏi nghiên cứu

Khái niệm Biến đo lường Mã biến

Thông tin về mua sắm trực tuyến rất bổ ích AGQ1

Thông tin mua sắm trực tuyến rất hữu ích AGQ2

Thông tin về mua sắm trực tuyến rất có giá trị AGQ3 Thông tin về mua sắm trực tuyến rất thuyết phục AGQ4

Sự tín nhiệm của nguồn

Xếp hạng của người đánh giá rất uy tín SOC1

Xếp hạng của người đánh giá được người khác đánh giá cao SOC2

Xếp hạng của người đánh giá rất tốt SOC3

Xếp hạng của người đánh giá rất đáng tin cậy SOC4

Khách hàng có thể tham gia tích cực vào cộng đồng mua sắm trực tuyến CUI1 bằng cách chia sẻ trải nghiệm của mình Bên cạnh đó, việc chủ động tham gia các cuộc thảo luận trong cộng đồng CUI2 cũng giúp nâng cao giá trị của các tương tác và kết nối trong môi trường mua sắm trực tuyến.

Hỗ trợ thông tin cho các thành viên trong cộng đồng mua sắm trực tuyến CUI3, đồng thời truyền thông tích cực về sản phẩm trong cộng đồng mua sắm trực tuyến CUI4 Ngoài ra, giới thiệu sản phẩm đã mua trong cộng đồng mua sắm trực tuyến CUI5 cũng là một phần quan trọng để nâng cao trải nghiệm người dùng.

Thông tin đánh giá sản phẩm EWM1 giúp người tiêu dùng hiểu rõ hơn về sản phẩm Đánh giá EWM2 hỗ trợ đưa ra quyết định mua sắm dễ dàng hơn EWM3 cho thấy rằng đánh giá có thể tạo động lực cho việc mua sắm trực tuyến Cuối cùng, đánh giá EWM4 thể hiện ý định mua hàng trực tuyến của khách hàng.

Sẽ mua sản phẩm này thay vì các sản phẩm khác hiện có OPI1 Sẵn sàng giới thiệu cho người khác mua trực tuyến sản phẩm này OPI2

Dự định sẽ mua trực tuyến trong tương lai sản phẩm này OPI3

Bảng câu hỏi được thiết kế dựa trên thang đo nghiên cứu và tham khảo từ các bài báo liên quan, sử dụng biểu mẫu khảo sát trực tuyến qua Google Form Sau đó, bảng hỏi này được gửi đến đối tượng nghiên cứu là sinh viên các trường đại học tại Thành phố Hồ Chí Minh.

Mỗi phiếu khảo sát sẽ có hai phần:

- Phần 1 là thông tin cá nhân bao gồm các thông tin nhân khẩu học, như: giới tính, độ tuổi, tốt nghiệp năm mấy và mức lương

Phần 2 của bài viết tập trung vào việc đánh giá thông qua các câu hỏi nghiên cứu được điều chỉnh từ thang đo gốc Nghiên cứu áp dụng thang đo Likert 5 điểm để đánh giá các yếu tố, với các mức độ đồng ý được phân loại như sau: [1] hoàn toàn không đồng ý, [2] không đồng ý, [3] bình thường, [4] đồng ý, và [5] hoàn toàn đồng ý.

Chương 3 đã phác thảo quy trình nghiên cứu, mô tả chi tiết các giai đoạn trong quy trình nghiên cứu và mô tả cụ thể từng thang đo sơ bộ và chính thức được tác giả sử dụng Ngoài ra, chương 3 cũng đã nêu rõ các thuật ngữ nghiên cứu cũng như các tiêu chuẩn mà mô hình nghiên cứu phải đạt được nhằm bảo đảm mức độ chính xác và sự phù hợp với dữ liệu thị trường.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thống kê mô tả

Sau khi thu thập và xử lý dữ liệu từ khảo sát trực tuyến qua Google Form diễn ra từ ngày 17/08 đến 24/08, tổng số mẫu thu được là 300, trong đó có 240 mẫu hợp lệ sau khi loại bỏ 60 mẫu không phù hợp Dữ liệu nhân khẩu học được trình bày chi tiết trong Bảng 4.1.

Bảng 4.1 Bảng mô tả nhân khẩu học

Nhóm Giá trị Tần số Phần trăm (%)

Mức thu nhập Dưới 2 triệu 92 38,3

Số lần đọc bài đánh giá/tuần

Phương tiện truyền thông thường sử dụng

Kiểm định thang đo và mô hình

Nghiên cứu này thực hiện một nghiên cứu sơ bộ với 100 mẫu để kiểm tra khả năng áp dụng của thang đo, bao gồm 100 thuộc 5 nhân tố và 20 biến khác nhau Dữ liệu được thu thập nhằm phân tích và đánh giá độ tin cậy của các biến quan sát Kết quả phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha được trình bày trong Bảng 4.2 cho thấy hiệu quả của thang đo.

Bảng 4.2 Kết quả phân tích Cronbach’s Alpha (nghiên cứu sơ bộ)

Trung bình thang đo nếu loại biến

Phương sai thang đo nếu loại biến

Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Sự tín nhiệm của nguồn

Sự tham gia của khách hàng

EWM4 11,98 7,333 0,759 0,909 Ý định mua hàng trực tuyến

Chất lượng lập luận (AGQ) được đánh giá qua 4 biến quan sát (AGQ1, AGQ2, AGQ3, AGQ4) Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4, đồng thời hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,919, lớn hơn 0,6, cho phép chấp nhận và tiếp tục nghiên cứu.

Sự tín nhiệm của nguồn (SOC) được đánh giá qua 4 biến quan sát (SOC1, SOC2, SOC3, SOC4) Theo kết quả từ Bảng 4.2, tất cả các biến này đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,923, vượt mức 0,6, do đó được chấp nhận để tiếp tục nghiên cứu.

Sự tham gia của khách hàng (CUI) bao gồm 5 biến quan sát (CUI1, CUI2, CUI3, CUI4, CUI5) Kết quả từ Bảng 4.2 cho thấy cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,937, vượt mức 0,6, do đó các biến này được chấp nhận để tiếp tục nghiên cứu.

Kết quả nghiên cứu cho thấy cả 4 biến quan sát của Truyền miệng điện tử (EWM) đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,917, đủ điều kiện để được chấp nhận đưa vào tiếp tục nghiên cứu Tương tự, cả 3 biến quan sát của Ý định mua hàng (OPI) cũng có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,881, đủ điều kiện để được chấp nhận đưa vào tiếp tục nghiên cứu.

4.2.2.1 Phân tích độ tin cậy

Trong nghiên cứu này, tác giả đã tiến hành lấy mẫu chính thức với 240 mẫu sau khi thực hiện nghiên cứu sơ bộ với 100 mẫu Để đánh giá độ tin cậy và mối tương quan của các biến quan sát trong thang đo, tác giả đã sử dụng phân tích hệ số Cronbach’s Alpha Kết quả cho thấy không có biến nào bị loại trong nghiên cứu sơ bộ, dẫn đến việc có tổng cộng 5 nhân tố và 20 biến quan sát Đối với những khái niệm mới hoặc chưa quen thuộc với người trả lời, hệ số Cronbach's Alpha từ 0,6 trở lên được xem là đáng tin cậy và chấp nhận được.

Các biến quan sát sẽ được duy trì nếu hệ số tương quan tổng biến lớn hơn 0,4 và Cronbach's Alpha thấp hơn hệ số Cronbach's Alpha chung, theo nghiên cứu của Hair và cộng sự.

Nghiên cứu chính thức sử dụng 240 mẫu hợp lệ để thực hiện thống kê mô tả, nhằm phân tích độ tin cậy của các biến quan sát thông qua chỉ số Cronbach's Alpha Kết quả phân tích được trình bày chi tiết trong báo cáo.

Chất lượng lập luận (AGQ) được đánh giá qua 4 biến quan sát (AGQ1, AGQ2, AGQ3, AGQ4) Kết quả từ Bảng 4.3 cho thấy cả 4 biến có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,916, vượt mức 0,6 Điều này chứng tỏ thang đo có chất lượng tốt, hoàn toàn phù hợp cho nghiên cứu và đáp ứng đủ điều kiện để tiến hành phân tích EFA.

Bảng 4.3 Hệ số tin cậy các thành phần chất lượng lập luận

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Sự tín nhiệm của nguồn (SOC) được xác định qua 4 biến quan sát (SOC1, SOC2, SOC3, SOC4) Kết quả từ Bảng 4.4 cho thấy cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,805, vượt mức tối thiểu 0,6, do đó các biến này được chấp nhận để tiếp tục nghiên cứu.

Bảng 4.4 Hệ số tin cậy các thành phần sự tín nhiệm của nguồn

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Sự tham gia của khách hàng (CUI) bao gồm 5 biến quan sát (CUI1, CUI2, CUI3, CUI4, CUI5) Kết quả từ Bảng 4.5 cho thấy cả 4 biến đều có hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung là 0,854, cao hơn 0,6, cho phép tiếp tục nghiên cứu Tuy nhiên, biến quan sát CUI4 có hệ số tương quan biến tổng nhỏ nhất, mặc dù có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất Để cải thiện giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha chung, tác giả quyết định loại bỏ biến quan sát này khỏi phân tích EFA.

Bảng 4.5 Hệ số tin cậy các thành phần sự tham gia của khách hàng

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Truyền miệng điện tử (EWM) bao gồm 4 biến quan sát (EWM1, EWM2, EWM3, EWM4), với hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,799, cho thấy tính chấp nhận được để tiếp tục nghiên cứu Tuy nhiên, EWM1 có hệ số tương quan biến tổng thấp nhất nhưng lại có hệ số Cronbach’s Alpha cao nhất Để nâng cao giá trị của hệ số Cronbach’s Alpha chung, tác giả quyết định loại bỏ biến EWM1 khỏi phân tích EFA.

Bảng 4.6 Hệ số tin cậy các thành phần truyền miệng điện tử

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Kết quả nghiên cứu cho thấy ý định mua hàng (OPI) bao gồm 3 biến quan sát (OPI1, OPI2, OPI3) với hệ số tương quan biến tổng lớn hơn 0,4 và hệ số Cronbach’s Alpha chung đạt 0,843, vượt mức tối thiểu 0,6, do đó các biến này được chấp nhận để tiếp tục nghiên cứu.

Bảng 4.7 Hệ số tin cậy các thành phần sự tín nhiệm của nguồn

Biến Trung bình thang đo nếu loại biến Phương sai thang đo nếu loại biến Tương quan biến tổng Cronbach’s Alpha nếu loại biến

Kết quả phân tích độ tin cậy từ 240 mẫu cho thấy, trong nhân tố CUI đã loại bỏ biến CUI4, và trong nhân tố EWM đã loại bỏ biến EWM1, nhằm nâng cao hệ số Cronbach’s Alpha chung Cuối cùng, có 18 biến quan sát của thang đo được xác định là phù hợp và được đưa vào phân tích nhân tố khám phá EFA.

4.2.2.2 Phân tích nhân tố khám phá

Phân tích nhân tố khám phá (EFA) của các biến quan sát trong mô hình nghiên cứu được thể hiện trong Bảng 4.8

Hệ số KMO sau phân tích đạt 0,910, cho thấy dữ liệu đủ điều kiện để thực hiện phân tích nhân tố Kiểm định Bartlett có mức ý nghĩa 0,000, cho thấy các biến quan sát có mối tương quan với nhau Tổng phương sai trích xuất là 73,651%, cho thấy thang đo giải thích được 73,651% sự biến thiên trong dữ liệu Hệ số tải nhân tố cao chứng tỏ mối tương quan mạnh giữa biến quan sát và nhân tố.

Thảo luận kết quả

Nghiên cứu này nhằm khám phá ảnh hưởng của truyền miệng điện tử đến ý định mua sắm trực tuyến tại TP HCM, tập trung vào các yếu tố như chất lượng lập luận, độ tin cậy của nguồn thông tin, sự tham gia của khách hàng, và mối liên hệ giữa truyền miệng điện tử với quyết định mua hàng.

Sự tín nhiệm của nguồn

Sự tham gia của khách hàng eWOM Ý định mua hàng trực tuyến

Bằng việc sử dụng khảo sát trực tuyến và phân tích dữ liệu theo mô hình ELM thông qua hai phần mềm SPSS và AMOS, kết quả thu được đã xác nhận tính chính xác của mô hình nghiên cứu mà tác giả đề ra.

Qua nghiên cứu độ tin cậy với 240 biến, bao gồm 5 nhân tố và 20 biến quan sát, tất cả các biến đều đạt tiêu chuẩn kiểm định ban đầu Trong nghiên cứu chính thức, tác giả loại 2 biến CUI4 và EWM1 để nâng cao hệ số Cronbach’s Alpha, giữ lại 5 nhân tố và 18 biến quan sát Phân tích nhân tố khám phá không ghi nhận sự xáo trộn nào trong ma trận xoay Để tăng giá trị nghiên cứu, tác giả so sánh với các nghiên cứu liên quan, cho thấy hệ số  của nhân tố chất lượng lập luận trong nghiên cứu của Khan & cộng sự (2023) là 0,027, trong khi kết quả của tác giả đạt 0,384, cho thấy sinh viên ngày càng quan tâm đến chất lượng lập luận trên phương tiện truyền thông Hệ số  của nhân tố sự tín nhiệm của nguồn đạt 0,476, gần bằng 0,482 trong nghiên cứu của Ismagilova & cộng sự (2020), cho thấy sự tín nhiệm của nguồn truyền miệng điện tử luôn quan trọng trong ý định mua hàng trực tuyến, khi khách hàng tin tưởng vào độ đáng tin của các kinh nghiệm trước đây liên quan đến sản phẩm.

Sự tham gia của khách hàng có ảnh hưởng tích cực đến truyền miệng điện tử, theo nghiên cứu của Abbasi & cộng sự (2024) và Sohaib & cộng sự (2018) Tuy nhiên, Hoa & Thi (2024) cho thấy rằng yếu tố này không có tác động đáng kể trong nhóm đối tượng sinh viên, những người đã quen thuộc với công nghệ và kỹ thuật số, cho phép họ tự đánh giá chất lượng thông tin mà không cần sự tham gia của khách hàng Mặc dù truyền miệng điện tử theo Khan & cộng sự (2023) có hệ số  là 0,472, thấp hơn so với 0,688 của tác giả, nhưng trong bối cảnh thương mại điện tử phát triển, truyền miệng điện tử vẫn chứng tỏ có sức ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định mua hàng, đặc biệt là ở sinh viên, những người rất chú trọng vào đánh giá và nhận xét từ khách hàng trên các nền tảng mạng xã hội và truyền thông.

Trong nghiên cứu của Khan & cộng sự (2023), hệ số R² cho thấy các yếu tố được khảo sát chỉ giải thích 13,3% sự biến thiên của truyền miệng điện tử, thấp hơn nhiều so với 59,2% của tác giả trước đó Điều này chứng tỏ rằng mặc dù số lượng yếu tố ít, nhưng chúng đều là những yếu tố quan trọng trong việc phân tích truyền miệng điện tử tích cực ở sinh viên Hơn nữa, nghiên cứu này cũng chỉ ra rằng truyền miệng điện tử giải thích 14,5% sự biến thiên của ý định mua hàng trực tuyến, thấp hơn so với 47,6% của tác giả trước Sự thuyết phục từ truyền miệng điện tử có tác động đáng kể đến quyết định của khách hàng và nâng cao ý định mua sản phẩm, dịch vụ Với xu hướng mua sắm trực tuyến ngày càng gia tăng trong thời đại chuyển đổi số, tác động của các yếu tố truyền miệng điện tử sẽ ngày càng mạnh mẽ hơn.

Nghiên cứu về tác động của truyền miệng điện tử đến ý định mua hàng trực tuyến tại TP HCM đã xác nhận 4 giả thuyết Kết quả phân tích cấu trúc tuyến tính SEM cho thấy chất lượng lập luận (hệ số  = 0,384) và sự tín nhiệm của nguồn (hệ số  = 0,476) đều có ảnh hưởng trực tiếp đến truyền miệng điện tử Hơn nữa, truyền miệng điện tử (hệ số  = 0,688) cũng tác động trực tiếp đến ý định mua hàng trực tuyến.

Trong chương 4, tác giả tóm tắt kết quả nghiên cứu bằng các phương pháp phân tích nhân tố khám phá EFA, phân tích độ tin cậy Cronbach's Alpha, phân tích nhân tố khẳng định CFA và mô hình phương trình cấu trúc SEM Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng chất lượng lập luận và độ tin cậy của nguồn thông tin có ảnh hưởng mạnh mẽ đến truyền miệng điện tử, đồng thời cũng tác động lớn đến ý định mua hàng trực tuyến.