PHẦN 1: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử và livestream bán hàng Trong bối cảnh hiện nay, thương mại điện tử TMĐT đã trở thành một phần
GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NGHIÊN CỨU
Sự phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử và livestream bán hàng
Trong bối cảnh hiện nay, thương mại điện tử đã trở thành một phần thiết yếu trong kinh doanh, nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ của các nền tảng trực tuyến và hành vi tiêu dùng số Livestream bán hàng, một xu hướng nổi bật, đã tạo ra sự thay đổi đáng kể trong hành vi mua sắm của người tiêu dùng Hình thức phát trực tiếp này, được tích hợp trong các nền tảng thương mại điện tử, cho phép người bán tương tác trực tiếp với khách hàng tiềm năng theo thời gian thực, mang lại trải nghiệm mua sắm mới mẻ và hấp dẫn.
Doanh số bán hàng qua livestream tại Trung Quốc trong năm 2020 đã đạt 300 tỷ USD và dự kiến sẽ tăng trưởng 26% mỗi năm Sự tăng trưởng này cho thấy hình thức bán hàng livestream đang ngày càng phổ biến và có tiềm năng phát triển mạnh mẽ trong tương lai gần.
Trong bối cảnh hiện nay, Key Opinion Sales (KOS) đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy quyết định mua hàng của người tiêu dùng trên các nền tảng trực tuyến KOS không chỉ đơn thuần là người giới thiệu sản phẩm mà còn có khả năng tạo dựng lòng tin và kết nối cảm xúc thông qua các phiên livestream Sự tương tác trực tiếp và tính chuyên nghiệp của KOS có thể ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định mua hàng, một yếu tố quan trọng trong hành vi tiêu dùng, thể hiện khả năng khách hàng sẽ mua sản phẩm trong tương lai gần Điều này càng trở nên quan trọng trong môi trường kinh doanh trực tuyến, nơi lòng tin và sự gắn kết giữa người tiêu dùng và KOS có tác động lớn đến hành vi tiêu dùng.
Sự phát triển mạnh mẽ của thương mại điện tử và hình thức livestream bán hàng, đặc biệt trong thời kỳ đại dịch COVID-19, đã biến livestream trở thành công cụ bán hàng chủ chốt Theo eMarketer (2021), livestream TMĐT toàn cầu thu hút hàng trăm triệu người xem mỗi ngày, chứng tỏ xu hướng này đang bùng nổ Hình thức bán hàng này không chỉ giúp doanh nghiệp tiếp cận nhanh chóng với người tiêu dùng mà còn mang đến trải nghiệm mua sắm trực tiếp và cá nhân hóa, điều mà các phương pháp truyền thống khó có thể đạt được.
Vai trò của KOS trong việc ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng ngày càng trở nên quan trọng, không chỉ giới hạn ở những người nổi tiếng.
KOS không chỉ là những chuyên gia trong các lĩnh vực cụ thể mà còn có khả năng truyền cảm hứng và định hướng hành vi tiêu dùng của khách hàng.
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về ảnh hưởng của các nhân vật có tầm ảnh hưởng
(influencers) trong marketing kỹ thuật số, nhưng nghiên cứu về ảnh hưởng cụ thể về
KOS trong livestream bán hàng trên các nền tảng TMĐT vẫn còn nhiều hạn chế Nghiên cứu của Liu et al (2020) chỉ ra rằng mối quan hệ giữa độ tin cậy, tính nhất quán của KOS và ý định mua hàng có thể giúp hiểu rõ hơn về hiệu quả của livestream Điều này đặc biệt quan trọng khi khách hàng ngày càng phụ thuộc vào trải nghiệm mua sắm số hóa và tương tác trực tiếp qua các phiên livestream.
Nghiên cứu về tác động của KOS có ý nghĩa thực tiễn cao đối với doanh nghiệp thương mại điện tử Đối với các thương hiệu mở rộng trên nền tảng số, việc hiểu cách KOS ảnh hưởng đến quyết định mua hàng là cần thiết để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị Nắm bắt các yếu tố then chốt tác động tới ý định mua hàng trong livestream sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng nguồn lực hiệu quả hơn, từ đó nâng cao hiệu quả marketing và tăng doanh thu.
Mục tiêu nghiên cứu
− Xác định các yếu tố mà KOS tác động đến ý định mua hàng
− Đo lường mức độ ảnh hưởng của các yếu tố này đến quyết định mua hàng trong bối cảnh livestream thương mại điện tử.
Phạm vi nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu
Nghiên cứu này xem xét tác động của Key Opinion Sales (KOS) đến quyết định mua sắm của người tiêu dùng thông qua livestream trên các nền tảng thương mại điện tử.
Trong không gian thương mại điện tử tại Hà Nội, các nền tảng nổi bật như Shopee, Lazada và TikTok đang tích cực tích hợp tính năng livestream bán hàng, mang lại trải nghiệm mua sắm trực tuyến thú vị và tương tác cho người dùng.
+ Thời gian: Tháng 9 đến tháng 10 năm 2024
Đối tượng khảo sát bao gồm người tiêu dùng tham gia mua sắm hoặc tương tác với các phiên livestream bán hàng trên các nền tảng thương mại điện tử như Shopee, Lazada và TikTok.
Câu hỏi nghiên cứu
Với mục tiêu và phạm vi nghiên cứu đã trình bày, bài viết sẽ trả lời 2 câu hỏi nghiên cứu như sau:
Câu hỏi 1: Những yếu tố nào của có tác động đến ý định mua hàng của người tiêu dùng?
Câu hỏi 2: Mức độ tác động của các yếu tố này như thế nào?
Cấu trúc của đề tài
− Phần 1: Giới thiệu chung về nghiên cứu
− Phần 2: Cơ sở lý thuyết và mô hình nghiên cứu
− Phần 3: Phương pháp nghiên cứu
− Phần 4: Kết quả nghiên cứu
− Phần 5: Bình luận và kiến nghị
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU
Người bán hàng cốt lõi (KOS)
Key Opinion Sales (KOS) là những cá nhân có ảnh hưởng trong lĩnh vực thương mại điện tử, thường là người nổi tiếng hoặc chuyên gia trong một lĩnh vực cụ thể Họ đóng vai trò quan trọng trong việc giới thiệu sản phẩm, xây dựng lòng tin và tương tác với người tiêu dùng qua các phiên livestream Theo nghiên cứu của Liu, Meng, Chen, & Duan (2020), KOS không chỉ là người bán hàng mà còn là nguồn cảm hứng, thuyết phục người tiêu dùng nhờ vào kiến thức chuyên môn và khả năng tương tác trực tiếp.
Trong lĩnh vực livestream bán hàng, KOS mang đến một môi trường mua sắm trực tuyến độc đáo, cho phép người tiêu dùng giao tiếp trực tiếp, đặt câu hỏi và nhận phản hồi ngay lập tức Sự tương tác này không chỉ nâng cao trải nghiệm mua sắm mà còn củng cố lòng tin vững chắc giữa KOS và khách hàng.
Nền tảng thương mại điện tử
Thương mại điện tử (TMĐT) là hình thức kinh doanh mua bán hàng hóa và dịch vụ qua các nền tảng trực tuyến, sử dụng internet để thực hiện giao dịch Theo Laudon và Traver (2016), TMĐT bao gồm tất cả các hoạt động giao dịch điện tử giữa các tổ chức hoặc giữa tổ chức với cá nhân thông qua mạng viễn thông Khái niệm này không chỉ giới hạn ở việc mua bán sản phẩm hữu hình mà còn bao gồm các dịch vụ như thanh toán điện tử, chuyển tiền, quản lý chuỗi cung ứng, marketing điện tử và giao dịch trực tuyến.
Thương mại điện tử đã bùng nổ trong những năm gần đây, đặc biệt trong thời gian đại dịch COVID-19 khi người tiêu dùng chuyển sang mua sắm trực tuyến Theo báo cáo của Statista (2021), doanh thu thương mại điện tử toàn cầu đã vượt 4,28 nghìn tỷ USD vào năm 2020 và dự báo sẽ đạt hơn 6,38 nghìn tỷ USD vào năm 2024 Các nền tảng như Shopee, Lazada, Amazon và Alibaba minh chứng rõ ràng cho sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực này.
Thương mại điện tử mang lại lợi thế vượt trội về sự tiện lợi và khả năng truy cập 24/7, cho phép người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận sản phẩm và dịch vụ mọi lúc, mọi nơi Hơn nữa, việc ứng dụng công nghệ dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) trong lĩnh vực này không chỉ nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tối ưu hóa các công cụ gợi ý, giúp khách hàng tìm kiếm sản phẩm phù hợp hơn.
Nghiên cứu của Turban et al (2018) chỉ ra rằng thương mại điện tử là nền tảng chính cho các giao dịch trực tuyến, trong đó livestream bán hàng đóng vai trò quan trọng Bài viết cũng đề cập đến 9 sản phẩm cá nhân hóa và dịch vụ chăm sóc khách hàng tự động, cho thấy sự phát triển của công nghệ trong việc nâng cao trải nghiệm người tiêu dùng.
Livestream bán hàng (Livestream Shopping)
Livestream bán hàng đang nổi lên như một xu hướng quan trọng trong thương mại điện tử, kết hợp phát trực tiếp và mua sắm trực tuyến Phương thức này cho phép người bán tương tác với khách hàng theo thời gian thực qua video, tạo ra sự tương tác hai chiều và nâng cao trải nghiệm người dùng Nhờ vào khả năng thúc đẩy quyết định mua hàng nhanh chóng, livestream bán hàng trở thành một công cụ marketing mạnh mẽ trong lĩnh vực thương mại điện tử.
Theo Sun et al (2019), livestream bán hàng là quá trình mà người bán hoặc người có tầm ảnh hưởng sử dụng các nền tảng trực tuyến để phát sóng trực tiếp, tương tác với khách hàng và giới thiệu sản phẩm Hình thức này không chỉ tạo sự gần gũi mà còn cho phép người tiêu dùng xem trực tiếp các tính năng của sản phẩm, đặt câu hỏi và nhận phản hồi ngay lập tức từ người bán Livestream mang đến cảm giác kết nối mạnh mẽ giữa người bán và khách hàng.
"hạn chế thời gian", khi các chương trình khuyến mãi chỉ có hiệu lực trong thời gian phát trực tiếp, từ đó thúc đẩy ý định mua hàng
Livestream thương mại đã ra đời và phát triển mạnh mẽ tại Trung Quốc, đặc biệt trên các nền tảng như Taobao Live và TikTok, theo báo cáo của McKinsey.
Thị trường livestream bán hàng tại Trung Quốc đã đạt doanh thu 300 tỷ USD vào năm 2020, phản ánh sự phát triển nhanh chóng và tiềm năng lớn của hình thức này Livestream không chỉ gia tăng doanh thu cho doanh nghiệp mà còn tạo dựng lòng trung thành và kết nối với khách hàng thông qua trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa.
Livestream bán hàng đã trở thành một công cụ tiếp thị quan trọng nhờ vào khả năng tương tác và tính tức thì, giúp cải thiện sự tin tưởng của người tiêu dùng Khi KOS trực tiếp trả lời câu hỏi và cung cấp đánh giá sản phẩm trong thời gian thực, điều này không chỉ thúc đẩy quyết định mua hàng ngay lập tức mà còn xây dựng sự gắn kết và trải nghiệm khách hàng hiệu quả.
Mô hình khả năng xây dựng (ELM)
Mô hình Elaboration Likelihood Model (ELM) là lý thuyết quan trọng trong nghiên cứu thuyết phục và hành vi tiêu dùng, được Petty và Cacioppo phát triển vào năm 1986 Mô hình này giải thích cách con người tiếp nhận thông tin và bị thuyết phục thông qua hai con đường chính.
Con đường trung tâm được áp dụng khi người tiêu dùng xử lý thông tin một cách tỉ mỉ và kỹ lưỡng Khi có sự liên quan cao đến sản phẩm hoặc thông điệp, họ sẽ phân tích nội dung mà KOS cung cấp dựa trên chất lượng, sự hợp lý và tính liên quan Sự thuyết phục xảy ra khi thông tin và lập luận của KOS đáp ứng nhu cầu và sở thích của họ Tính chuyên nghiệp và sự nhất quán của các gợi ý là yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy quyết định của người tiêu dùng (Petty & Cacioppo, 1986).
Con đường ngoại vi trong tiếp thị diễn ra khi người tiêu dùng không có sự quan tâm cao đến thông điệp hoặc sản phẩm, dẫn đến việc họ không xử lý thông tin một cách sâu sắc Thay vào đó, quyết định mua hàng của họ thường dựa vào các yếu tố bên ngoài như sự thu hút của người giới thiệu, hình ảnh trực quan, hoặc thời điểm cung cấp thông tin Trong các phiên livestream bán hàng, các yếu tố ngoại vi như tín hiệu hình ảnh và tính kịp thời của thông điệp có thể tác động nhanh chóng đến quyết định mua sắm mà không cần phân tích nội dung một cách kỹ lưỡng.
Mô hình ELM rất thích hợp cho bối cảnh livestream bán hàng, vì cả con đường trung tâm và con đường ngoại vi đều ảnh hưởng đến quyết định của người tiêu dùng Phân tích kỹ lưỡng về nội dung (Central Route) diễn ra khi sản phẩm có tính liên quan cao, trong khi các yếu tố dễ tiếp cận như hình ảnh và cách trình bày của KOS (Peripheral Route) cũng đóng vai trò quan trọng trong quá trình thuyết phục.
Các biến trong mô hình và giả thuyết nghiên cứu
Nghiên cứu này dựa trên lý thuyết ELM để phân tích tác động của KOS thông qua hai con đường thuyết phục chính: Con đường trung tâm và Con đường ngoại vi Hai con đường này được kỳ vọng sẽ ảnh hưởng khác nhau đến ý định mua hàng của người tiêu dùng trong các phiên livestream bán hàng.
Central Route tập trung vào việc xử lý thông tin chi tiết mà KOS cung cấp, với ba yếu tố chính Đầu tiên, độ nhất quán của gợi ý (NQ) là yếu tố quan trọng, phản ánh mức độ mà sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với sở thích, nhu cầu và giá trị của người tiêu dùng Khi sự nhất quán cao, người tiêu dùng sẽ tin tưởng hơn và dễ dàng đưa ra quyết định mua hàng Nghiên cứu của Chiu, Hsu và Wang (2006) cho thấy sự phù hợp giữa gợi ý và sở thích của người tiêu dùng có thể tạo ra nền tảng vững chắc cho sự thuyết phục.
Giả thuyết H1: Độ nhất quán của gợi ý (NQ) có tác động đến ý định mua (YD)
Sự tham gia vào sản phẩm thể hiện mức độ quan tâm và đánh giá của người tiêu dùng đối với sản phẩm Theo Zaichkowsky (1985), khi sản phẩm được người tiêu dùng coi là có giá trị quan trọng, họ sẽ dành nhiều thời gian để tìm hiểu kỹ lưỡng và có khả năng cao sẽ quyết định mua hàng.
Giả thuyết H2: Sự tham gia vào sản phẩm (SP) có tác động đến ý định mua (YD)
Tính chuyên nghiệp của KOS được đánh giá qua hiểu biết về sản phẩm và khả năng truyền đạt thông tin Theo nghiên cứu của Liu, Meng, Chen, & Duan (2020), nhà cung cấp dịch vụ chuyên nghiệp sẽ xây dựng lòng tin với người tiêu dùng, từ đó tác động tích cực đến quyết định mua hàng.
Giả thuyết H3: Tính chuyên nghiệp (CN) có tác động đến ý định mua (YD)
Con đường ngoại vi liên quan đến các tín hiệu bên ngoài có thể tác động đến quyết định của người tiêu dùng mà không cần phân tích sâu Hai yếu tố chính ảnh hưởng đến quá trình này là các yếu tố môi trường và cảm xúc của người tiêu dùng.
Sự kịp thời của gợi ý (KT) là yếu tố quan trọng trong việc cung cấp thông tin hoặc gợi ý sản phẩm từ KOS Theo nghiên cứu của Zhang & Watts (2008), thời gian gợi ý phù hợp có thể nâng cao khả năng ra quyết định mua hàng của người tiêu dùng, đặc biệt khi nhu cầu của họ đang ở mức cao.
Giả thuyết H4: Sự kịp thời của gợi ý (KT) có tác động đến ý định mua (YD)
Tín hiệu hình ảnh (HA) là những yếu tố trực quan quan trọng mà KOS áp dụng trong các phiên livestream, bao gồm hình ảnh và video sản phẩm, giúp thu hút sự chú ý của người xem và nâng cao trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
(2007) đã chứng minh rằng hình ảnh hấp dẫn và cách trình bày trực quan có thể kích thích cảm xúc tích cực và làm tăng ý định mua hàng
Giả thuyết H5: Tín hiệu hình ảnh (HA) có tác động có tác động đến ý định mua (YD)
2.5.3 Mô hình nghiên cứu và giả thuyết
Dựa trên các yếu tố và lập luận nêu trên, mô hình nghiên cứu được đề xuất với năm giả thuyết chính:
− H1: Độ nhất quán của gợi ý (NQ) có tác động đến ý định mua (YD)
− H2: Sự tham gia vào sản phẩm (SP) có tác động đến ý định mua (YD)
− H3: Tính chuyên nghiệp (CN) có tác động đến ý định mua (YD)
− H4: Sự kịp thời của gợi ý (KT) có tác động đến ý định mua (YD)
− H5: Tín hiệu hình ảnh (HA)có tác động đến ý định mua (YD)
Hình 2.1: Mô hình nghiên cứu đề xuất
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu này sử dụng phương pháp định lượng để kiểm tra mô hình đã đề xuất Quy trình nghiên cứu được thực hiện qua các bước cụ thể.
- Bước 1: Xác định vấn đề nghiên cứu và mục tiêu nghiên cứu
- Bước 2: Xây dựng mô hình nghiên cứu và giả thuyết
- Bước 3: Xây dựng thang đo
- Bước 4: Thu thập và phân tích số liệu
- Bước 5: Bình luận và đưa ra kiến nghị
Phương pháp nghiên cứu định lượng
Dữ liệu trong nghiên cứu được thu thập thông qua phương pháp định lượng, sử dụng khảo sát bằng bảng hỏi Bảng hỏi cho phép thu thập thông tin từ người tiêu dùng một cách hệ thống, giúp đo lường các biến trong mô hình nghiên cứu, kiểm định mối quan hệ giữa chúng và xác nhận các giả thuyết đã đề ra.
Thước đo nghiên cứu
Để đảm bảo độ tin cậy và tính hợp lệ của thang đo, nghiên cứu này đã mượn và điều chỉnh các thang đo từ những nghiên cứu trước, nhằm xây dựng một thang đo ban đầu hiệu quả.
Mô hình nghiên cứu sử dụng 06 biến chính, bao gồm: Độ nhất quán của gợi ý, Sự tham gia của sản phẩm, Tính chuyên nghiệp, Sự kịp thời của gợi ý, Tín hiệu hình ảnh và Ý định mua hàng Các biến này được đo lường bằng thang Likert 5 điểm.
(1 - Hoàn toàn không đồng ý; 2 - không đồng ý; 3 - Trung lập; 4 - đồng ý; 5 - Hoàn toàn đồng ý)
3.3.1 Độ nhất quán của gợi ý
Mục tiêu: Đo lường mức độ mà các gợi ý của KOS phù hợp với sở thích và giá trị của người tiêu dùng
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 Sản phẩm mà KOS giới thiệu trong livestream phù hợp với sở thích của tôi
2 KOS thường giới thiệu những sản phẩm có liên quan đến nhu cầu của tôi
3 Tôi cảm thấy các gợi ý của KOS nhất quán với quan điểm và thái độ của tôi
4 Các gợi ý của KOS phản ánh phong cách sống của tôi
Bảng 3.1: Bảng mô tả thước đo Độ nhất quán của gợi ý
3.3.2 Sự tham gia vào sản phẩm
Mục tiêu: Đo lường mức độ mà người tiêu dùng đánh giá tầm quan trọng của sản phẩm dựa trên sở thích và giá trị cá nhân
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 Tôi cảm thấy sản phẩm được giới thiệu trong livestream rất quan trọng đối với tôi
2 Những sản phẩm này phù hợp với sở thích của tôi
3 Tôi rất quan tâm đến sản phẩm mà KOS giới thiệu trong livestream
4 Việc mua sản phẩm này có thể đáp ứng tốt nhu cầu của tôi
Bảng 3.2: Bảng mô tả thước đo Sự tham gia vào sản phẩm
Mục tiêu: Đo lường mức độ chuyên môn, kỹ năng và khả năng truyền đạt của KOS
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 KOS có kiến thức chuyên môn về sản phẩm mà họ giới thiệu
2 Tôi cảm thấy KOS có phong cách trình bày chuyên nghiệp khi giới thiệu sản phẩm
3 Những thông tin mà KOS cung cấp rất hữu ích và có giá trị
4 KOS thể hiện sự hiểu biết rõ ràng và chính xác về sản phẩm
Bảng 3.3: Bảng mô tả thước đo Tính chuyên nghiệp
3.3.4 Sự kịp thời của gợi ý
Mục tiêu: Đo lường mức độ mà các gợi ý của KOS được cung cấp đúng thời điểm phù hợp với nhu cầu của người tiêu dùng
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 Gợi ý của KOS xuất hiện đúng lúc khi tôi đang có nhu cầu về sản phẩm
2 Những sản phẩm mà KOS giới thiệu luôn phù hợp với thời điểm mua sắm của tôi
3 Thời gian mà KOS đưa ra các gợi ý rất phù hợp với nhu cầu của tôi
4 Tôi cảm thấy những gợi ý của KOS có ích khi được cung cấp vào đúng thời điểm
5 KOS luôn cung cấp thông tin về sản phẩm vào những thời điểm quan trọng đối với tôi
6 Thời gian giới thiệu sản phẩm của KOS rất thuận lợi cho việc ra quyết định mua hàng của tôi
Bảng 3.4: Bảng mô tả thước đo Sự kịp thời của gợi ý
Mục tiêu: Đo lường hiệu quả của các tín hiệu hình ảnh mà KOS sử dụng trong các phiên livestream
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 Các hình ảnh và video về sản phẩm trong livestream rất trực quan và dễ hiểu
2 Hình ảnh mà KOS sử dụng rất rõ ràng và trực quan
3 Cách thức trình bày hình ảnh của KOS thu hút sự chú ý của tôi
Bảng 3.5: Bảng mô tả thước đo Tín hiệu hình ảnh
Mục tiêu: Đo lường ý định của người tiêu dùng trong việc mua sản phẩm sau khi xem livestream
STT Mô tả thước đo Mã hóa Tác giả
1 Tôi có ý định mua sản phẩm được giới thiệu trong livestream này
2 Livestream của KOS thúc đẩy tôi muốn mua sản phẩm
3 Sau khi xem livestream, tôi thường có kế hoạch mua sản phẩm mà KOS giới thiệu
4 Tôi sẽ mua sản phẩm mà KOS đã giới thiệu trong thời gian tới
Bảng 3.6: Bảng mô tả thước đo Tín hiệu hình ảnh
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Thống kê mô tả
Dựa trên kết quả khảo sát, nữ giới chiếm tỷ lệ lớn (83.63%) trong tổng số người tham gia, nhiều hơn hẳn so với nam giới (16.37%)
Nhóm người từ 22-28 tuổi chiếm ưu thế với tỷ lệ 56.73%, trong khi các nhóm tuổi 18-22 và 28-35 có tỷ lệ tương đối đồng đều, mỗi nhóm khoảng 21%, nhưng không chiếm đa số.
Theo khảo sát, 75.85% người tham gia có thu nhập dưới 5 triệu đồng, trong khi các nhóm thu nhập cao hơn, từ 5 đến 10 triệu đồng và trên 10 triệu đồng, chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ.
TikTok và Shopee là hai nền tảng hàng đầu tại Việt Nam, với tỷ lệ người dùng lần lượt đạt 83.04% và 81.29%, trong khi Lazada chỉ thu hút 5.26% người dùng.
Tần suất mua sắm qua livestream đang gia tăng đáng kể, với 34.5% người tham gia thực hiện giao dịch 2-3 lần mỗi tuần Bên cạnh đó, 29.24% người tiêu dùng tham gia mua sắm thỉnh thoảng hoặc 1 lần mỗi tuần, cho thấy hành vi này ngày càng trở nên phổ biến.
STT Thông tin mẫu Tần suất Tỷ lệ (%)
4 Nền tảng thương mại sử dụng
5 Tần suất mua hàng trên livestream
Bảng 4.1:7Bảng thống kê mô tả mẫu
Thống kê mô tả biến độc lập
a) Biến độ nhất quán của gợi ý (NQ)
Tên biến Mô tả Trung bình Độ lệch chuẩn
Sản phẩm mà KOS giới thiệu trong livestream phù hợp với sở thích của tôi
KOS thường giới thiệu những sản phẩm có liên quan đến nhu cầu của tôi
NQ3 Tôi cảm thấy các gợi ý của KOS nhất quán với quan điểm và thái độ của tôi 3.251462 0.939922
NQ4 Các gợi ý của KOS phản ánh phong cách sống của tôi 3.245614 0.886779
Bảng 4.2:8Thống kê mô tả Biến độ nhất quán của gợi ý (NQ)
Biểu đồ mô tả biến độ nhất quán của gợi ý cho thấy điểm trung bình của các thước đo liên quan dao động từ 3.25 đến 3.33, với NQ2 (KOS thường giới thiệu những sản phẩm có liên quan đến nhu cầu của tôi) đạt điểm cao nhất Điều này chỉ ra rằng người tiêu dùng đánh giá cao sự phù hợp của các gợi ý từ KOS với nhu cầu của họ.
Tất cả các giá trị đều ở mức trên trung bình (từ 3.25 trở lên), cho thấy sự phù hợp của gợi ý với sở thích và quan điểm của người tiêu dùng là khá nhất quán Sự tham gia vào sản phẩm (SP) cũng được ghi nhận là yếu tố quan trọng trong việc này.
Tên biến Mô tả Trung bình Độ lệch chuẩn
Tôi cảm thấy sản phẩm được giới thiệu trong livestream rất quan trọng đối với tôi
SP2 Những sản phẩm này phù hợp với sở thích của tôi 2.421053 0.701612
SP3 Tôi rất quan tâm đến sản phẩm mà
KOS giới thiệu trong livestream 2.497076 0.722530 SP4 Việc mua sản phẩm này có thể đáp ứng tốt nhu cầu của tôi 2.409357 0.716794
Bảng 4.3:9Thống kê mô tả Biến Sự tham gia vào sản phẩm (SP)
Biểu đồ mô tả sự tham gia vào sản phẩm (SP) cho thấy điểm trung bình cho các thước đo từ SP1 đến SP4 dao động từ 2.41 đến 3.37 Trong đó, SP1 (Tôi cảm thấy sản phẩm được giới thiệu rất quan trọng đối với tôi) đạt điểm cao nhất là 3.37, cho thấy rằng đánh giá sản phẩm trong livestream có ý nghĩa quan trọng đối với người tiêu dùng.
Mặc dù có những thước đo như SP1 (sự hài lòng) đạt điểm cao, nhưng SP2 (phù hợp với sở thích) và SP3 (quan tâm đến sản phẩm) lại có điểm trung bình thấp, chỉ khoảng 2.4 Điều này cho thấy cần cải thiện các yếu tố liên quan đến sự phù hợp và quan tâm của người tiêu dùng đối với sản phẩm.
Tên biến Mô tả Trung bình Độ lệch chuẩn
CN1 KOS có kiến thức chuyên môn về sản phẩm mà họ giới thiệu 3.269006 0.886585
Tôi cảm thấy KOS có phong cách trình bày chuyên nghiệp khi giới thiệu sản phẩm
CN3 Những thông tin mà KOS cung cấp rất hữu ích và có giá trị 2.309942 0.761473
CN4 KOS thể hiện sự hiểu biết rõ ràng và chính xác về sản phẩm 2.298246 0.781362
Bảng 4.4:10Bảng thống kê mô tả Biến tính chuyên nghiệp (CN)
Biểu đồ mô tả biến Tính chuyên nghiệp cho thấy điểm trung bình của các thước đo liên quan dao động từ 2.30 đến 3.27 Trong đó, CN1 (KOS có kiến thức chuyên môn về sản phẩm) đạt điểm trung bình cao nhất với 3.27.
Mặc dù phong cách trình bày (CN2), sự hữu ích của thông tin (CN3) và hiểu biết rõ ràng về sản phẩm (CN4) chỉ đạt mức trung bình thấp (2.3), nhưng sự kịp thời của gợi ý (KT) vẫn là yếu tố quan trọng cần được xem xét.
Tên biến Mô tả Trung bình Độ lệch chuẩn
KT1 Gợi ý của KOS xuất hiện đúng lúc khi tôi đang có nhu cầu về sản phẩm 3.192982 0.886585
KT2 Những sản phẩm mà KOS giới thiệu luôn phù hợp với thời điểm mua sắm của tôi
KT3 Thời gian mà KOS đưa ra các gợi ý rất phù hợp với nhu cầu của tôi 2.257310 0.761473
KT4 Tôi cảm thấy những gợi ý của KOS có ích khi được cung cấp vào đúng thời điểm
KT5 KOS luôn cung cấp thông tin về sản phẩm vào những thời điểm quan trọng đối với tôi
KT6 Thời gian giới thiệu sản phẩm của
KOS rất thuận lợi cho việc ra quyết định mua hàng của tôi
Bảng 4.5:11Bảng thống kê mô tả biến Sự kịp thời của gợi ý (KT)
Biểu đồ 4.4 mô tả sự kịp thời của gợi ý (KT), với điểm trung bình các thước đo từ KT1 đến KT5 dao động từ 2.24 đến 3.19 Trong đó, KT1, phản ánh gợi ý xuất hiện đúng lúc khi người dùng có nhu cầu, đạt điểm cao nhất là 3.19.
Tuy nhiên, các thước đo như KT2 và KT5 về thời gian gợi ý và thông tin cung cấp chỉ đạt điểm trung bình khoảng 2.24.
Tên biến Mô tả Trung bình Độ lệch chuẩn
HA1 Các hình ảnh và video về sản phẩm trong livestream rất trực quan và dễ hiểu
HA2 Hình ảnh mà KOS sử dụng rất rõ ràng và trực quan 2.327485 0.880043
HA3 Cách thức trình bày hình ảnh của KOS thu hút sự chú ý của tôi 2.350877 0.850423
Bảng 4.612Bảng biến mô tả Tín hiệu hình ảnh (HA)
Điểm trung bình của các thước đo về tín hiệu hình ảnh dao động từ 2.33 đến 3.19, trong đó HA1 (hình ảnh và video trực quan và dễ hiểu) đạt điểm trung bình cao nhất là 3.19 Điều này cho thấy người tiêu dùng đánh giá cao tính trực quan của hình ảnh và video trong livestream.
Mặc dù hình ảnh sản phẩm được đánh giá là khá trực quan, nhưng KOS cần cải thiện sự rõ ràng và khả năng thu hút sự chú ý trong các phiên livestream, khi điểm trung bình của hai yếu tố này chỉ đạt 2.33 Điều này cho thấy việc nâng cao cách trình bày và tạo sự hấp dẫn hơn sẽ giúp tăng khả năng thu hút người xem.
Kiểm định độ tin cậy thang đo
a) Độ tin cậy thước đo độ nhất quán của gợi ý (NQ)
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “độ nhất quán của gợi ý” = 0.865
Bảng 4.7:13Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo độ nhất quán của gợi ý (NQ)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến " độ nhất quán của gợi ý (NQ)" là 0.865> 0.7 Tương quan biến tổng (Corrected Item-Total
Các biến trong thang đo có hệ số tương quan lớn hơn 0,3, cho thấy thang đo “độ nhất quán của gợi ý” đạt yêu cầu về độ tin cậy Bên cạnh đó, độ tin cậy của thước đo Sự tham gia vào sản phẩm (SP) cũng được đảm bảo.
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Sự tham gia vào sản phẩm” = 0.638
Bảng 4.8:14Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Sự tham gia vào sản phẩm (SP)
Kết quả phân tích chỉ ra rằng hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "SP" đạt 0.638, thấp hơn mức 0.7, cho thấy thang đo có độ tin cậy trung bình Tuy nhiên, tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của các biến SP2, SP3 và SP4 đều lớn hơn 0.3, cho thấy các biến này có mối tương quan hợp lý với tổng thang đo.
Biến SP1 có hệ số tương quan tổng thể rất thấp (-0.007), cho thấy nó không đóng góp đáng kể vào độ tin cậy của thang đo Do đó, cần loại bỏ biến quan sát SP1 và tiến hành kiểm định lại.
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Sự tham gia vào sản phẩm” = 0.835
Bảng 4.9:15Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Sự tham gia vào sản phẩm (SP) sau khi loại biến
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "SP" là 0.835
Thang đo đạt độ tin cậy cao với hệ số Cronbach's Alpha là 0.7 Tất cả các biến trong thang đo đều có tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3, cho thấy mối tương quan hợp lý giữa các biến và tổng thang đo.
Thang đo SP đảm bảo độ tin cậy cao, cho phép sử dụng trong các phân tích tiếp theo Đặc biệt, độ tin cậy của thước đo Tính chuyên nghiệp (CN) cũng được khẳng định.
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Tính chuyên nghiệp” = 0.947
Bảng 4.10:16Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Tính chuyên nghiệp (CN)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "CN" đạt 0.947, vượt mức 0.7, điều này chứng tỏ rằng thang đo có độ tin cậy rất cao.
Tất cả các biến trong thang đo đều có Item-Total Correlation lớn hơn 0.3, chứng tỏ sự tương quan mạnh mẽ giữa các biến và tổng thang đo Điều này cho thấy độ tin cậy của thước đo Biến Sự kịp thời của gợi ý (KT) là đáng tin cậy.
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Sự kịp thời của gợi ý” = 0.955
Bảng 4.11:17Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Sự kịp thời của gợi ý (KT)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "KT" đạt 0.955, vượt mức 0.7, chứng tỏ thang đo có độ tin cậy rất cao Tất cả các biến trong thang đo đều có tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) lớn hơn 0.3, cho thấy sự liên kết chặt chẽ giữa các biến và tổng thang đo.
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Tính chuyên nghiệp” = 0.947
Bảng 4.12:18Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Tín hiệu hình ảnh (HA)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "HA" đạt 0.799, vượt ngưỡng 0.7, chứng tỏ rằng thang đo có độ tin cậy chấp nhận được.
Tổng hợp các biến trong thang đo cho thấy chỉ số Corrected Item-Total Correlation (CITC) đều lớn hơn 0.3, chứng tỏ rằng các biến này có mối tương quan hợp lý với tổng thể thang đo Điều này khẳng định độ tin cậy của thước đo Ý định mua (YD).
Tương quan biến tổng Alpha nếu xóa bỏ
Hệ số Cronbach's Alpha biến “Ý định mua” = 0.679
Bảng 4.13:19Bảng đánh giá độ tin cậy thước đo Ý định mua (YD)
Kết quả phân tích cho thấy hệ số tin cậy Cronbach's Alpha của biến "YD" là 0
Thang đo có độ tin cậy chấp nhận được với giá trị 0.679 > 0.7 Tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) của tất cả các biến trong thang đo đều lớn hơn 0.3, cho thấy sự tương quan hợp lý giữa các biến và tổng thang đo.
Phân tích nhân tố khám phá EFA
a) Thước đo các nhân tố ảnh hưởng
Kết quả kiểm định KMO cho thấy KMO = 0.795, cho thấy dữ liệu phù hợp để phân tích nhân tố vì giá trị KMO lớn hơn 0.7 Bên cạnh đó, kiểm định Bartlett's Test of Sphericity có giá trị Sig = 0.000, chứng tỏ mối quan hệ giữa các biến là có ý nghĩa thống kê, khẳng định rằng dữ liệu này thích hợp cho phân tích nhân tố.
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy .795
Bảng 4.14:20Bảng phân tích nhân tố khám phá EFA
Nhóm nhân tố chính: Độ nhất quán của gợi ý (NQ):
Các biến NQ1, NQ2, NQ3 và NQ4 đều có hệ số tải cao hơn 0.8, điều này cho thấy sự tương quan chặt chẽ giữa chúng và cho thấy chúng cùng thuộc về một nhân tố chung.
Sự tham gia của sản phẩm (SP):
Các biến SP2, SP3 và SP4 đều có hệ số tải cao trên nhân tố 2, dao động từ 0.857 đến 0.875, cho thấy mối liên hệ mạnh mẽ giữa chúng và xác nhận rằng chúng thuộc cùng một nhóm nhân tố.
Các biến CN1, CN2, CN3, CN4 tải mạnh lên nhân tố 3 (tất cả hệ số đều > 0.85), thể hiện rõ ràng mối quan hệ giữa các biến này
Sự kịp thời của gợi ý (KT):
Các biến KT1, KT2, KT3, KT4, KT5, và KT6 có hệ số tải cao trên nhân tố 4, với giá trị dao động từ 0.875 đến 0.973, chứng tỏ rằng chúng có mối liên hệ chặt chẽ và thuộc về cùng một nhân tố.
Tín hiệu hình ảnh (HA)
Các biến HA1, HA2, HA3 tải cao lên nhân tố 5, với hệ số từ 0.791 đến 0.930 Điều này chỉ ra rằng các biến này thuộc về cùng một nhân tố
Sau khi thực hiện kiểm định nhân tố EFA, kết quả cho thấy các nhân tố như Độ nhất quán của gợi ý, Sự tham gia của sản phẩm, Tính chuyên nghiệp, Sự kịp thời của gợi ý, và Tín hiệu hình ảnh đều có các biến quan sát tải về một nhân tố độc lập với giá trị Factor loading trên 0.5 Điều này chứng tỏ cấu trúc nhân tố của dữ liệu ổn định và có thể được sử dụng cho các phân tích tiếp theo, bao gồm thước đo ý định mua.
Thước đo ý định mua bao gồm 4 biến quan sát và đã đạt độ tin cậy thông qua phân tích hệ số Cronbach's Alpha Kết quả kiểm định Bartlett's Test of Sphericity cho thấy với sig = 0.000 và chỉ số KMO = 7.36 > 0.5, phân tích nhân tố là thích hợp.
Bảng 4.15:21Kết quả phân tích nhân tố EFA thước đo ý định mua
Ma trận hệ số tương quan
Sau khi thực hiện kiểm định Cronbach's Alpha và phân tích EFA, các nhân tố sẽ được phân tích thông qua ma trận hệ số tương quan Giá trị kiểm định thể hiện là giá trị trung bình của các biến quan sát thuộc các nhân tố tương ứng.
NQ SP CN KT HA YD
Bảng 4.16:22Bảng phân tích ma trận hệ số tương quan
Các biến độc lập NQ, SP, CN, KT, HA cho thấy hệ số tương quan rất thấp, từ -0.079 đến 0.136, cho thấy không có mối quan hệ tuyến tính mạnh Biến SP (Sự tham gia của sản phẩm) có hệ số tương quan yếu với YD và không có ý nghĩa thống kê Tuy nhiên, ma trận hệ số tương quan không xác định được biến nào ảnh hưởng đáng kể đến biến phụ thuộc (Ý định) Do đó, cần thực hiện phân tích hồi quy để xác định rõ hơn tác động của các biến độc lập đến biến phụ thuộc, từ đó đưa ra kết luận chính xác về ảnh hưởng trong mô hình.
Phân tích kết quả hồi quy
Std Error of the Estimate
Bảng 4.17:23Bảng tóm tắt mô hình hồi quy
Mô hình hồi quy quan hệ tuyến tính cho thấy R-Square (R²) = 0.489, cho thấy khoảng 48.9% sự biến thiên của biến phụ thuộc (YD - Ý định) có thể được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình (NQ).
Bảng 4.18:24 Bảng phân tích hồi quy
− NQ (Độ nhất quán của gợi ý):
Hệ số hồi quy là 0.188, cho thấy rằng khi NQ tăng thêm 1 đơn vị, trong khi các yếu tố khác được giữ nguyên, biến phụ thuộc YD (Ý định mua sắm) sẽ tăng trung bình 0.188 đơn vị.
+ Kết quả này có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.001
− SP (Sự tham gia của sản phẩm):
+ Hệ số hồi quy là 0.098, nghĩa là khi SP tăng thêm 1 đơn vị, YD sẽ tăng trung bình 0.098 đơn vị
+ Giá trị này có ý nghĩa thống kê với Sig = 0.029 (p < 0.05), nhưng tác động tương đối nhỏ
+ Hệ số hồi quy là 0.178, nghĩa là khi CN tăng thêm 1 đơn vị, YD sẽ tăng trung bình 0.178 đơn vị
+ Sig < 0.001, cho thấy kết quả có ý nghĩa thống kê
− KT (Sự kịp thời của gợi ý):
+ Hệ số hồi quy là 0.204, cho thấy khi KT tăng thêm 1 đơn vị, YD sẽ tăng trung bình 0.204 đơn vị
+ Kết quả này có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.001
− HA (Tín hiệu hình ảnh):
+ Hệ số hồi quy là 0.145, cho thấy khi HA tăng thêm 1 đơn vị, YD sẽ tăng trung bình 0.145 đơn vị
+ Kết quả này có ý nghĩa thống kê với Sig < 0.001
Biến NQ (Độ nhất quán của gợi ý) ảnh hưởng mạnh nhất đến Ý định mua sắm (YD), tiếp theo là KT (Sự kịp thời của gợi ý) và HA (Tín hiệu hình ảnh) Biến CN (Tính chuyên nghiệp) cũng có tác động đáng kể, nhưng yếu hơn một chút Mặc dù SP (Sự tham gia của sản phẩm) có tác động nhỏ, nhưng vẫn mang ý nghĩa thống kê.
Mô hình này có khả năng giải thích khoảng 48.9% sự biến thiên của ý định mua sắm dựa trên các biến độc lập, cho thấy tính hợp lệ và tầm quan trọng của các biến này trong việc dự đoán ý định mua sắm của khách hàng.
Tổng kết kết quả nghiên cứu
Giả thuyết Nội dung Sig Kết quả
H1 Độ nhất quán của gợi ý (NQ) có tác động đến ý định mua (YD) < 0.001 Giả thuyết H1 được chấp nhận
H2 Sự tham gia vào sản phẩm (SP) có tác động đến ý định mua (YD) 029 Giả thuyết H2 được chấp nhận
H3 Tính chuyên nghiệp (CN) có tác động đến ý định mua (YD) < 0.001 Giả thuyết H3 được chấp nhận
H4 Sự kịp thời của gợi ý (KT) có tác động đến ý định mua (YD) < 0.001 Giả thuyết H4 được chấp nhận
H5 Tín hiệu hình ảnh (HA) có tác động đến ý định mua (YD) < 0.001 Giả thuyết H5 được chấp nhận
Bảng 4.19:25Bảng tóm tắt kết quả kiểm định giả thuyết
BÌNH LUẬN, KIẾN NGHỊ
Bình luận
Nghiên cứu đã chỉ ra rằng Key Opinion Sales (KOS) có ảnh hưởng đáng kể đến ý định mua hàng của người tiêu dùng thông qua các phiên livestream bán hàng Các phát hiện này nhấn mạnh vai trò quan trọng của KOS trong việc thúc đẩy quyết định mua sắm, đồng thời cho thấy livestream là một công cụ hiệu quả trong việc kết nối và tác động đến hành vi tiêu dùng.
1 Tác động mạnh mẽ của "Độ nhất quán của gợi ý" (NQ)
Biến độ nhất quán của gợi ý (NQ) có ảnh hưởng mạnh mẽ đến ý định mua hàng, với hệ số hồi quy 0.188 và sig < 0.001, xác nhận giả thuyết H1 Khi KOS giới thiệu sản phẩm phù hợp với nhu cầu, sở thích và giá trị của người tiêu dùng, khả năng mua hàng của họ tăng lên đáng kể Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Chiu, Hsu & Wang (2006), nhấn mạnh rằng sự tương thích giữa sản phẩm và sở thích cá nhân là yếu tố quyết định thúc đẩy ý định mua hàng.
Sự nhất quán trong việc giới thiệu sản phẩm là yếu tố quan trọng trong các phiên livestream, yêu cầu KOS hiểu rõ đối tượng khách hàng mục tiêu Việc điều chỉnh nội dung giới thiệu và sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng là cần thiết, vì sự không phù hợp giữa gợi ý và sở thích có thể dẫn đến mất niềm tin và giảm ý định mua hàng.
2 Ảnh hưởng của "Sự kịp thời của gợi ý" (KT) và "Tín hiệu hình ảnh" (HA)
Gợi ý kịp thời có hệ số hồi quy cao thứ hai là 0.204 với giá trị sig < 0.001, xác nhận giả thuyết H4 Điều này chỉ ra rằng việc cung cấp thông tin sản phẩm đúng lúc, đặc biệt khi người tiêu dùng đang có nhu cầu, sẽ tăng cường ý định mua hàng.
Biến Tín hiệu hình ảnh (HA) có tác động đáng kể đến ý định mua với hệ số hồi quy 0.145 và sig < 0.001, khẳng định giả thuyết H5 Kết quả này phù hợp với nghiên cứu của Lurie & Mason (2007), cho thấy rằng cách trình bày hình ảnh và sử dụng video trực quan có khả năng kích thích hành vi mua sắm của người tiêu dùng.
Thời điểm ra mắt sản phẩm đóng vai trò quan trọng trong quyết định mua hàng của người tiêu dùng Do đó, việc cung cấp các chương trình ưu đãi kịp thời là rất cần thiết để thu hút sự chú ý và tăng cường khả năng tiêu thụ sản phẩm.
Đầu tư vào chất lượng video và hình ảnh rõ ràng, hấp dẫn là yếu tố quan trọng giúp giữ chân người xem trong livestream Tín hiệu hình ảnh kém có thể làm giảm niềm tin của khách hàng và không khuyến khích họ đưa ra quyết định mua sắm Do đó, các KOS cần chú trọng đến việc cải thiện chất lượng hình ảnh để tăng cường sự tương tác và thu hút khách hàng.
3 Tính chuyên nghiệp (CN) và Sự tham gia vào sản phẩm (SP)
Biến Tính chuyên nghiệp (CN) của KOS có hệ số hồi quy 0.178 và sig < 0.001, xác nhận giả thuyết H3, cho thấy rằng kiến thức chuyên môn và cách thức truyền đạt của KOS có ảnh hưởng tích cực đến ý định mua hàng của người tiêu dùng Khi KOS thể hiện sự hiểu biết sâu sắc và cung cấp thông tin hữu ích, người tiêu dùng có xu hướng tăng cường niềm tin và sẵn sàng thực hiện giao dịch mua hàng.
Sự tham gia vào sản phẩm (SP) có hệ số hồi quy 0.098 và giá trị sig là 0.029, cho thấy giả thuyết H2 được chấp nhận Điều này chỉ ra rằng mức độ quan tâm của người tiêu dùng đối với sản phẩm ảnh hưởng đến ý định mua hàng, nhưng không mạnh mẽ như các yếu tố khác như độ nhất quán của gợi ý và sự kịp thời.
Tính chuyên nghiệp của KOS là yếu tố then chốt trong việc xây dựng niềm tin với người tiêu dùng, khẳng định vai trò của KOS không chỉ là người bán hàng mà còn là chuyên gia truyền đạt thông tin một cách dễ hiểu và hấp dẫn Mặc dù sự tham gia của người tiêu dùng vào sản phẩm có ảnh hưởng, nhưng mức độ quan tâm lại không quá lớn, điều này có thể do bản chất của livestream, nơi mà các yếu tố trực quan và tương tác nhanh chóng đóng vai trò quan trọng hơn trong việc kích thích ý định mua hàng.
Kiến nghị
Dựa trên các kết quả và phân tích, dưới đây là một số kiến nghị giúp doanh nghiệp thương mại điện tử tối ưu hóa hiệu quả của các phiên livestream bán hàng: Tăng cường tương tác với khách hàng thông qua các câu hỏi và bình luận, sử dụng hình ảnh và video chất lượng cao để thu hút sự chú ý, lập lịch phát sóng cố định để tạo thói quen cho người xem, và áp dụng các chương trình khuyến mãi hấp dẫn trong suốt phiên livestream để kích thích mua sắm.
1 Tối ưu hóa nội dung giới thiệu sản phẩm dựa trên nhu cầu khách hàng
Doanh nghiệp và KOS cần nắm vững đối tượng khách hàng mục tiêu cùng với sở thích, giá trị và nhu cầu của họ Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, KOS có khả năng điều chỉnh nội dung livestream để giới thiệu sản phẩm phù hợp, từ đó tạo ra sự kết nối mạnh mẽ hơn với người tiêu dùng.
Doanh nghiệp cần trang bị công cụ cho KOS nhằm nghiên cứu khách hàng và đưa ra gợi ý chính xác, từ đó tạo sự nhất quán trong quá trình giới thiệu sản phẩm, góp phần nâng cao khả năng mua hàng.
2 Chú trọng thời điểm và tính kịp thời trong giới thiệu sản phẩm
Thời gian livestream và thời điểm giới thiệu sản phẩm cần được lên kế hoạch cẩn thận để phù hợp với nhu cầu mua sắm của khách hàng Doanh nghiệp nên áp dụng công cụ phân tích dữ liệu để tìm ra các khung giờ vàng, từ đó tối ưu hóa thời điểm triển khai các chương trình khuyến mãi.
Thông tin sản phẩm kịp thời trong livestream rất quan trọng cho doanh nghiệp Các doanh nghiệp nên khuyến khích KOLs cung cấp thông tin sản phẩm vào thời điểm nhu cầu tiêu dùng tăng cao, như trong các dịp lễ hội mua sắm hoặc khi người tiêu dùng có ý định mua sắm mạnh mẽ, chẳng hạn theo mùa vụ hoặc sự kiện đặc biệt.
3 Đầu tư vào tín hiệu hình ảnh và cải thiện chất lượng video
Doanh nghiệp và KOS cần đầu tư vào thiết bị ghi hình, ánh sáng và môi trường livestream để đảm bảo hình ảnh sản phẩm rõ ràng và thu hút, tạo cảm giác trực quan cho người tiêu dùng Điều này sẽ nâng cao trải nghiệm người dùng và thúc đẩy ý định mua hàng.
Việc phát triển kỹ năng trình bày và sử dụng video demo sản phẩm một cách hiệu quả là rất quan trọng, giúp người tiêu dùng dễ dàng hình dung các đặc điểm và giá trị của sản phẩm mà không cần tiếp xúc trực tiếp.
4 Nâng cao tính chuyên nghiệp của KOS Đào tạo KOS không chỉ về sản phẩm mà còn về kỹ năng truyền đạt và tương tác với khách hàng Sự chuyên nghiệp trong cách giới thiệu sản phẩm, trả lời thắc mắc và thái độ cởi mở sẽ giúp xây dựng lòng tin với người tiêu dùng
Trước khi bắt đầu livestream, KOS cần chuẩn bị kỹ lưỡng thông tin sản phẩm, đặc biệt là các yếu tố quan trọng mà khách hàng quan tâm như tính năng, giá cả, ưu đãi và chất lượng sản phẩm.
Hạn chế nghiên cứu
Nghiên cứu này đã chỉ ra những kết quả quan trọng về tác động của Key Opinion Sales (KOS) đối với ý định mua hàng trong các phiên livestream thương mại điện tử, nhưng vẫn còn một số hạn chế cần được xem xét.
− Hạn chế về mẫu khảo sát
Cỡ mẫu nghiên cứu chỉ có 171 phiếu trả lời hợp lệ, điều này khá hạn chế so với quy mô lớn của thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam Số lượng mẫu này có thể không đủ để phản ánh đầy đủ và chính xác hành vi của người tiêu dùng trên các nền tảng thương mại điện tử lớn như Shopee, Lazada và TikTok Shop.
Mẫu khảo sát không đồng đều với tỷ lệ nam giới thấp hơn nữ giới có thể ảnh hưởng đến tính đại diện của kết quả, đặc biệt khi hành vi mua hàng có sự khác biệt giữa các giới Hơn nữa, nghiên cứu chưa xem xét kỹ lưỡng tác động của độ tuổi và thu nhập đối với các yếu tố ảnh hưởng đến ý định mua hàng.
− Giới hạn về phạm vi khảo sát
Giới hạn về không gian: Nghiên cứu tập trung chủ yếu vào người tiêu dùng tại
Hà Nội đang chứng kiến sự phát triển mạnh mẽ của hình thức mua sắm qua livestream trên các nền tảng thương mại điện tử nổi tiếng như Shopee, Lazada và TikTok Tuy nhiên, điều này có thể hạn chế khả năng tổng quát hóa kết quả nghiên cứu sang các khu vực khác chưa được khảo sát.
Dữ liệu được thu thập từ tháng 9 đến tháng 10 năm 2024 có thể không đại diện cho các xu hướng hành vi mua sắm dài hạn, đặc biệt trong các dịp lễ hội mua sắm lớn.
− Hạn chế trong việc đo lường các biến số
Nghiên cứu này chưa đánh giá đầy đủ các yếu tố tác động đến ý định mua hàng, chỉ tập trung vào độ nhất quán của gợi ý, tính chuyên nghiệp, sự kịp thời và tín hiệu hình ảnh Các yếu tố quan trọng khác như cảm xúc của người tiêu dùng, giá cả và thương hiệu sản phẩm cũng có thể ảnh hưởng đến quyết định mua sắm nhưng chưa được nghiên cứu kỹ lưỡng.
Mặc dù các thang đo đã được phát triển dựa trên nghiên cứu trước, nhưng vẫn tồn tại một số điểm yếu Cụ thể, biến Sự tham gia vào sản phẩm (SP) có hệ số Cronbach’s Alpha thấp trong phân tích độ tin cậy, điều này cho thấy rằng khả năng đo lường của thang đo có thể chưa đạt được độ chính xác cao.
− Hạn chế trong phương pháp nghiên cứu
Phương pháp nghiên cứu định lượng là một cách tiếp cận hiệu quả để thu thập dữ liệu thông qua khảo sát Tuy nhiên, việc chỉ sử dụng phương pháp này có thể không đủ để khám phá sâu sắc các khía cạnh của vấn đề nghiên cứu.
Nghiên cứu định tính, bao gồm phỏng vấn sâu và thảo luận nhóm, giúp khám phá những lý do cụ thể đằng sau hành vi mua sắm của người tiêu dùng Những hiểu biết này làm rõ cách mà KOS ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, từ đó cung cấp thông tin giá trị cho các chiến lược tiếp thị.