Mục đích của đề tài là “Nghiên cứu các nhân tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng TikTok Shop của người dùng ở TP.HCM” nhằm xác định các nhân tốtác động đến hành vi của khách hàng đối với dịc
CƠ SỞ LÝ LUẬN
Sàn thương mại điện tử TikTok Shop
2.1.1 Khái niệm thương mại điện tử
Thương mại điện tử hiện nay được hiểu là quá trình giao dịch hàng hóa, dịch vụ, thông tin và thanh toán thông qua mạng máy tính hoặc thiết bị điện tử khác Theo Tổ chức Thương mại thế giới (WTO), thương mại điện tử bao gồm sản xuất, quảng cáo, bán hàng và phân phối sản phẩm mà giao dịch và thanh toán diễn ra trên Internet, nhưng hàng hóa được giao nhận một cách hữu hình Bên cạnh đó, Ủy ban Thương mại điện tử của APEC cũng đưa ra những định nghĩa liên quan, nhấn mạnh vai trò của Internet trong việc kết nối các hoạt động thương mại.
Thương mại điện tử là quá trình giao dịch hàng hóa và dịch vụ giữa các cá nhân và tổ chức thông qua nền tảng Internet Các công nghệ thông tin như email, EDI, Internet và Extranet hỗ trợ cho hoạt động này Theo Ủy ban châu Âu, thương mại điện tử được định nghĩa là việc mua bán, trao đổi hàng hóa và dịch vụ giữa doanh nghiệp, cá nhân và tổ chức thông qua các giao dịch điện tử trên mạng Điều này bao gồm cả việc đặt hàng và giao dịch qua mạng máy tính, trong khi thanh toán và vận chuyển có thể thực hiện trực tuyến hoặc theo phương thức truyền thống.
2.1.2 Khái niệm sàn thương mại điện tử Tiktok Shop
TikTok Shop là một nền tảng mua sắm tích hợp trên TikTok, cho phép người dùng mua sắm trực tiếp từ video mà không cần rời ứng dụng Khi xem video, người dùng sẽ thấy link mua hàng xuất hiện, giúp quá trình mua sắm trở nên thuận tiện Các sản phẩm được giới thiệu thông qua video, livestream và tab sản phẩm nổi bật trên hồ sơ của người bán.
Người dùng TikTok giờ đây có thể truy cập nền tảng thương mại điện tử mới, nơi cung cấp thông tin chi tiết về sản phẩm như giá cả, lượt đánh giá và số lượng mua Nền tảng này được thiết kế cho tất cả người dùng TikTok, giúp họ dễ dàng tìm kiếm và mua sắm trực tuyến.
2.1.3 Sự ra đời và phát triển của sàn thương mại điện tử Tiktok Shop
TikTok đã ra mắt TikTok Shop đầu tiên trên Douyin, trở thành nguồn doanh thu quan trọng tại Trung Quốc Sau đó, vào ngày 15/4/2021, TikTok Shop được giới thiệu tại Indonesia, thị trường lớn nhất Đông Nam Á, nơi thường thử nghiệm các tính năng mới Tiếp theo, vào tháng 9/2021, TikTok Shop đã mở cửa tại thị trường Mỹ và Anh, kết nối với Shopify để hỗ trợ doanh nghiệp quản lý bán hàng hiệu quả Tuy nhiên, mô hình này có thể không phù hợp với thị trường Việt Nam và khu vực Đông Nam Á, và khả năng cao TikTok Shop tại Việt Nam sẽ áp dụng mô hình tương tự như ở Indonesia và Trung Quốc.
Mô hình vận hành của TikTok Shop
- Về người bán: Bạn cần đăng ký kinh doanh hoặc chủ hộ kinh doanh cá thể.
Khi đăng sản phẩm trên TikTok Seller Center, bạn cần cung cấp ảnh và mô tả sản phẩm tương tự như trên các sàn thương mại điện tử khác Hệ thống này đã được cập nhật với đầy đủ các chức năng cần thiết và đang trong quá trình bổ sung thêm nhiều công cụ hữu ích trong tương lai.
TikTok không chấp nhận thanh toán khi nhận hàng (COD) mà yêu cầu người dùng chuyển tiền vào hệ thống trước khi giao dịch Sau khi trừ các khoản phí, số tiền còn lại sẽ được chuyển cho người bán Nhằm khắc phục bất lợi khi không cho phép COD tại Việt Nam, TikTok đã bổ sung nhiều phương thức thanh toán khác như thanh toán qua thẻ và ví điện tử.
Vận chuyển hàng hóa trên TikTok Shop diễn ra tương tự như các sàn thương mại điện tử khác, với các đối tác vận chuyển đến kho của nhà bán hàng để thu gom và giao hàng đến tay người mua Hiện tại, J&T Express là đơn vị vận chuyển chính hỗ trợ TikTok Shop tại Việt Nam.
Nền tảng TikTok hoạt động như một đơn vị trung gian, kết nối người mua và người bán trong quá trình giao nhận hàng hóa Do đó, TikTok sẽ thu phí dịch vụ từ số tiền thanh toán của khách hàng Hiện nay, mức phí nền tảng ban đầu của TikTok Shop tại Việt Nam là 1%.
Hành vi khách hàng
2.3.1 Khái niệm hành vi khách hàng
Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ, hành vi khách hàng được định nghĩa là sự tương tác giữa các yếu tố kích thích từ môi trường và nhận thức, hành vi của con người, qua đó con người có thể thay đổi cuộc sống của mình.
Hành vi khách hàng bao gồm suy nghĩ, cảm nhận và hành động của người tiêu dùng trong quá trình tiêu dùng Các yếu tố như ý kiến từ người tiêu dùng khác, quảng cáo, thông tin giá cả, bao bì và bề ngoài sản phẩm có thể ảnh hưởng đến cảm nhận và hành vi của khách hàng.
Hành vi khách hàng, theo Kotler & Levy, là những hành vi cụ thể của cá nhân liên quan đến quyết định mua sắm, sử dụng và vứt bỏ sản phẩm hoặc dịch vụ Từ đó, chúng ta có thể hiểu rằng hành vi khách hàng bao gồm những suy nghĩ và cảm nhận của con người trong quá trình mua sắm và tiêu dùng.
Hành vi khách hàng là một quá trình năng động và tương tác, chịu ảnh hưởng từ các yếu tố môi trường bên ngoài, đồng thời cũng có khả năng tác động trở lại lên môi trường đó.
Hành vi khách hàng bao gồm các hoạt động: mua sắm, sử dụng và xử lí sản phẩm dịch vụ.
2.3.2 Phân loại hành vi khách hàng trên TikTok Shop
Có 4 loại hành vi tiêu dùng chính:
Hành vi mua hàng phức tạp xảy ra khi người tiêu dùng quyết định mua các sản phẩm đắt tiền và không thường xuyên, như điện thoại thông minh, nhà ở hoặc ô tô Trong quá trình này, họ thường trải qua nhiều bước tìm hiểu, chọn lọc và đánh giá thông tin khác nhau Quy trình ra quyết định thường kéo dài và có thể lặp lại nhiều lần, vì người mua cần xem xét các phương án phù hợp để đưa ra lựa chọn cuối cùng.
Khách hàng thường tìm kiếm sự đa dạng trong hành vi mua sắm bằng cách chọn lựa nhiều loại sản phẩm và thương hiệu khác nhau Hành vi này không nhất thiết phản ánh sự thiếu trung thành, mà chỉ đơn giản cho thấy họ yêu thích việc khám phá những đặc điểm mới và có xu hướng thích thay đổi.
Hành vi mua hàng theo thói quen là quá trình mà khách hàng đưa ra quyết định mua sắm một cách nhanh chóng và dễ dàng, thường liên quan đến các sản phẩm tiêu dùng hàng ngày và thiết yếu Trong trường hợp này, sự khác biệt giữa các thương hiệu thường không đáng kể, dẫn đến việc khách hàng không cần tốn quá nhiều thời gian hay công sức để lựa chọn.
Hành vi mua hàng thỏa hiệp xảy ra khi khách hàng tìm kiếm và chắt lọc thông tin về sản phẩm, nhưng gặp khó khăn trong việc phân biệt sự khác biệt giữa các thương hiệu Do đó, họ thường chọn địa điểm mua sắm dựa trên sự thuận tiện hoặc giá cả hợp lý Điều này đặc biệt rõ ràng trong nhóm sản phẩm dịch vụ, nơi tính vô hình khiến khách hàng khó nhận biết sự khác biệt, trừ khi họ đã trải nghiệm sản phẩm, chẳng hạn như trong dịch vụ bảo hiểm.
Các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi khách hàng
Mức độ uy tín của người bán hàng trực tuyến và trang web thương mại điện tử tương tự như uy tín của một thương hiệu, bao gồm tên, biểu tượng, thiết kế và các dấu hiệu nhận diện sản phẩm Uy tín của người bán không chỉ dựa vào hình ảnh doanh nghiệp mà còn phụ thuộc vào đánh giá và cảm nhận của khách hàng Nghiên cứu trước đây cho thấy người tiêu dùng tin tưởng vào các website bán lẻ trực tuyến khi họ cảm nhận doanh nghiệp đó có danh tiếng tốt và sự uy tín đối với đại chúng (Lin và cộng sự, 2010).
2.4.2 Nhận thức tính dễ sử dụng
Nhận thức về tính dễ sử dụng là yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến ý định sử dụng dịch vụ công nghệ mới của người tiêu dùng Theo Davis (1985), người dùng tin rằng việc sử dụng hệ thống sẽ không tốn nhiều nỗ lực Điều này phụ thuộc vào thiết kế giao diện, chương trình huấn luyện, ngôn ngữ thể hiện và phần mềm trên máy tính, giúp người dùng cảm thấy thực hiện các công việc như mua hàng trở nên dễ dàng hơn.
Giá cả là cách thể hiện giá trị hàng hóa và dịch vụ bằng tiền, được xác định dựa trên giá trị sử dụng và cảm nhận của khách hàng (Sweeney & Soutar, 2001) Khách hàng không nhất thiết phải chọn sản phẩm hoặc dịch vụ chất lượng cao nhất, mà họ thường ưu tiên những lựa chọn mang lại sự hài lòng Do đó, cảm nhận của khách hàng về giá và chi phí không ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng dịch vụ, nhưng lại có tác động lớn đến mức độ hài lòng của họ.
Khi khách hàng mua sản phẩm hoặc dịch vụ, họ phải chi trả một khoản tiền để đổi lấy giá trị sử dụng mà họ mong muốn Do đó, việc so sánh giá cả trở thành một yếu tố quan trọng để xác định tính hợp lý của chi phí Nếu khách hàng cảm nhận rằng giá trị nhận được vượt trội hơn so với số tiền bỏ ra, họ sẽ cảm thấy hài lòng Ngược lại, nếu chi phí cao hơn giá trị nhận được nhưng vẫn được xem là hợp lý, khách hàng vẫn có thể cảm thấy thỏa mãn Để đánh giá tác động của giá cả đến sự hài lòng của khách hàng, cần xem xét ba khía cạnh chính.
- Giá so với chất lượng
- Giá so với đối thủ cạnh tranh.
- Giá so với mong đợi của khách hàng.
Chất lượng sản phẩm được định nghĩa bởi Kotler và cộng sự (2011) là các đặc tính của sản phẩm hoặc dịch vụ đáp ứng nhu cầu khách hàng Ahn, Ryu và Han (2004) nhấn mạnh rằng chất lượng sản phẩm không chỉ là chức năng thực tế mà còn liên quan đến tính nhất quán giữa đặc điểm chất lượng trên trang web và chất lượng thực tế của sản phẩm Nghiên cứu này đo lường chất lượng sản phẩm thông qua các yếu tố như chất lượng sản phẩm, sự đa dạng sản phẩm và tính khả dụng của sản phẩm trên các trang web giao dịch Khách hàng có xu hướng quay lại các cửa hàng trực tuyến nếu chất lượng sản phẩm đáp ứng kỳ vọng của họ, từ đó cho thấy rằng chất lượng sản phẩm là yếu tố quan trọng trong việc thỏa mãn nhu cầu của khách hàng.
Nhận thức rủi ro liên quan đến sản phẩm/ dịch vụ:
Nhận thức rủi ro đối với sản phẩm/dịch vụ (PRP) được định nghĩa là tổng hợp những bất định và lo ngại mà người tiêu dùng cảm nhận về một sản phẩm hoặc dịch vụ Trong bối cảnh mua sắm trực tuyến, rủi ro sản phẩm thường ở mức cao vì người mua không thể kiểm tra và trải nghiệm chất lượng sản phẩm, đồng thời cũng không có sự lựa chọn thay thế (Garbarino & Strahilevitz, 2004).
Nhận thức rủi ro liên quan đến giao dịch trực tuyến:
Các nhà nghiên cứu trước đây đã nhận thức rằng rủi ro trong giao dịch trực tuyến (PRT) có thể ảnh hưởng đến người tiêu dùng Bhimani (1996) nhấn mạnh rằng sự chấp nhận dịch vụ công nghệ có thể bị đe dọa bởi các hành động bất hợp pháp như lộ mật khẩu, chỉnh sửa dữ liệu, lừa đảo và không thanh toán đúng hạn Do đó, khách hàng khi tham gia giao dịch trực tuyến có thể đối mặt với nhiều rủi ro khác nhau.
Rủi ro tài chính trong mua sắm trực tuyến bao gồm khả năng mất tiền do gian lận thẻ tín dụng và việc sản phẩm không đạt yêu cầu mong đợi Ngoài ra, người tiêu dùng cũng có thể gặp phải các chi phí phát sinh khác như phí vận chuyển và giao nhận.
Rủi ro bảo mật thông tin:
Khả năng thông tin cá nhân bị mất hoặc tiết lộ trong giao dịch trực tuyến là một vấn đề nghiêm trọng (Garbarino & Strahilevitz, 2004) Khi mua sắm trực tuyến, người tiêu dùng phải cung cấp thông tin nhạy cảm như số tài khoản ngân hàng, địa chỉ, số điện thoại và email Điều này khiến người mua khó kiểm soát thông tin của mình, từ đó tạo ra rào cản đối với ý định mua hàng qua mạng.
Rủi ro về sự gian lận của người bán:
Người mua hàng trực tuyến thường bày tỏ lo ngại về độ tin cậy của người bán, đặc biệt là khi thông tin sản phẩm không phản ánh chính xác chất lượng thực tế Họ cũng gặp khó khăn trong việc tìm kiếm giải pháp cho các tranh chấp phát sinh trong quá trình mua sắm trực tuyến.
Một số mô hình lý thuyết về hành vi
2.5.1 Mô hình lý thuyết về hành vi khách hàng của Philip Kotler
Mô hình hành vi người tiêu dùng của Philip Kotler giúp đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua sắm của khách hàng Để hiểu rõ quy trình mua hàng, cần xác định các bước bắt đầu và kết thúc của hành vi tiêu dùng Quy trình này không phải ngẫu nhiên, mà bao gồm các tác nhân tác động đến quyết định của người tiêu dùng khi họ đến cửa hàng, chọn sản phẩm và quyết định số lượng mua Quy trình mua hàng gồm 5 bước cơ bản.
Bước đầu tiên trong quá trình tiêu dùng là xác định nhu cầu, khi khách hàng nhận thấy sự thiếu hụt trong mong muốn của họ Nhu cầu này có thể xuất phát từ những yêu cầu cơ bản đến các cấp bậc cao hơn và có thể bị ảnh hưởng bởi các yếu tố bên ngoài.
Bước 2: Tìm kiếm thông tin
Sau khi xác định nhu cầu, khách hàng thường tìm kiếm thêm thông tin về sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ cần Họ có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như quảng cáo truyền hình, lời giới thiệu từ bạn bè, và internet.
Sau khi tìm hiểu thông tin về các sản phẩm mong muốn, khách hàng sẽ tiến hành đánh giá và so sánh các thông tin liên quan Đây là bước quan trọng quyết định sản phẩm mà họ sẽ lựa chọn.
Mặc dù quyết định mua sắm của khách hàng có vẻ đơn giản, nhưng nó thực sự chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau.
Bước 5: Đánh giá sản phẩm
Sau khi mua và sử dụng sản phẩm, khách hàng sẽ đánh giá xem liệu sản phẩm có đáp ứng được kỳ vọng của họ hay không Sự hài lòng này ảnh hưởng đến hành vi mua sắm trong tương lai, quyết định mức độ trung thành của khách hàng đối với sản phẩm.
2.5.2 Mô hình chỉ số hành vi khách hàng theo thuyết nhu cầu của Maslow
Mô hình hành vi người tiêu dùng dựa theo tháp nhu cầu đã được xây dựng và áp dụng rộng rãi, thể hiện sự quan tâm đến các cấp độ nhu cầu của con người trong quá trình ra quyết định mua sắm Mô hình này giúp hiểu rõ hơn về động lực tiêu dùng và cách thức mà các nhu cầu khác nhau ảnh hưởng đến hành vi mua hàng của người tiêu dùng.
Tháp nhu cầu của Maslow được xây dựng dựa trên những nhu cầu cơ bản nhất của con người, bắt đầu từ tầng thấp nhất với các nhu cầu sinh lý như ăn, uống, và hít thở Mô hình này cho thấy người tiêu dùng có xu hướng thỏa mãn những nhu cầu sinh lý cơ bản trước khi hướng đến những nhu cầu cao hơn.
Mô hình tháp nhu cầu của Maslow cung cấp những kết luận quan trọng giúp xây dựng mô hình hành vi người tiêu dùng phù hợp với từng loại hình công ty Đặc biệt, mô hình này rất thích hợp cho các doanh nghiệp đa chức năng, vì nó liên kết các mặt hàng thành một chuỗi, tạo điều kiện thuận lợi cho việc buôn bán và quản lý.
2.5.3 Mô hình hộp đen của người tiêu dùng
Mô hình hộp đen, hay còn gọi là mô hình kích thích-phản hồi, phản ánh quá trình ra quyết định của cá nhân dựa trên sự ảnh hưởng của suy nghĩ nội tại và các tác động từ môi trường xung quanh.
Hình 2 3 Mô hình hộp đen của người tiêu dùng
Mô hình hành vi người tiêu dùng mô tả quá trình chuyển hóa các kích thích từ bên ngoài vào tâm trí của khách hàng thông qua hai giai đoạn Đầu tiên, nó thể hiện cách thức mà các yếu tố từ doanh nghiệp tác động đến nhận thức của người tiêu dùng Thứ hai, mô hình này phân tích cách mà khách hàng xử lý thông tin trong "hộp đen" của họ trước khi đưa ra quyết định mua hàng.
Mô hình hộp đen người tiêu dùng ngày càng được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực nhờ sự phát triển của khoa học công nghệ, dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo Các mô hình này có thể kết hợp với các phương pháp định lượng phức tạp, giúp nghiên cứu sâu hơn về các vấn đề Trước đây, mô hình này chủ yếu được sử dụng trong các kênh bán lẻ, nhưng hiện nay, các quỹ đầu tư và quỹ phòng hộ cũng đang dần áp dụng mô hình hộp đen để tối ưu hóa quản lý chiến lược kinh doanh.
Một số nghiên cứu gần đây về hành vi khách hàng sử dụng Tiktok Shop
TikTok Shop tích hợp toàn bộ quy trình thương mại điện tử, giúp doanh nghiệp và người bán tối ưu hóa việc tiếp cận người dùng Nền tảng này cung cấp trải nghiệm liền mạch từ việc tải sản phẩm, quản lý đơn hàng, đến giao hàng và thanh toán Đặc biệt, với xu hướng Shoppertainment, các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thêm cơ hội kết nối với cộng đồng thông qua yếu tố giải trí và tương tác cao trong nội dung giới thiệu sản phẩm, tạo nhu cầu cho sản phẩm mới.
Theo nghiên cứu của TechCrunch, thời gian sử dụng TikTok của trẻ em và thanh thiếu niên đã tăng mạnh, từ 38 phút/ngày năm 2019 lên 75 phút/ngày năm 2020 và 91 phút/ngày năm 2021 Một nghiên cứu khác từ getWizer và Joy Ventures vào tháng 3/2021 cho thấy 20% Gen Z tại Mỹ sử dụng TikTok hơn 5 tiếng/ngày, là mức cao nhất so với các nền tảng khác.
Theo nghiên cứu của TikTok Marketing Science, 61% người dùng yêu thích các thương hiệu hơn khi họ tham gia hoặc sáng tạo video theo xu hướng trên TikTok Hơn nữa, 40% người dùng đã chi tiền ngay lập tức cho sản phẩm họ khám phá trên nền tảng này, với tốc độ ra quyết định nhanh hơn 1,5 lần so với các nền tảng khác.
#TikTokMadeMeBuyIt đã vượt qua 10 tỷ lượt xem, tiếp tục là xu hướng nổi bật giúp người dùng và thương hiệu phát triển niềm đam mê mua sắm trong cộng đồng.
Chương này trình bày các vấn đề lý luận liên quan đến chức năng và hành vi sử dụng TikTok Shop của người dùng tại TP.Hồ Chí Minh TikTok Shop ngày càng có nhiều chức năng đa dạng và được người dùng sử dụng phổ biến Chương 2 tập trung vào nghiên cứu hành vi sử dụng với mô hình nghiên cứu xác định các yếu tố tiền tố ảnh hưởng đến hành vi này Nội dung của chương 2 sẽ cung cấp nền tảng lý thuyết cho việc phân tích hành vi sử dụng TikTok Shop trong các chương tiếp theo.
PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Phương pháp nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu ban đầu, nghiên cứu sẽ được thực hiện qua hai giai đoạn: nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng Giai đoạn nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật thảo luận phỏng vấn và tham khảo ý kiến chuyên gia để xây dựng bảng khảo sát và thang đo Tiếp theo, nghiên cứu định lượng sẽ kiểm định thang đo và ước lượng, kiểm định mô hình lý thuyết đã được đề ra.
Hình 3 1 Mô hình quy trình nghiên cứu
Nghiên cứu định tính nhằm khám phá hành vi sử dụng của khách hàng trên Tiktok Shop thông qua việc xác định các nhân tố tác động đến hành vi này Phương pháp nghiên cứu bao gồm phỏng vấn trực tiếp 30 người dân tại Tp HCM, với nội dung phỏng vấn được ghi nhận và tổng hợp để xác định các yếu tố cơ bản Kết quả cho thấy phần lớn câu hỏi được hiểu rõ và ảnh hưởng đến hành vi sử dụng của khách hàng Tuy nhiên, một số câu hỏi có tính trùng lặp và không phù hợp Sau khi điều chỉnh, tác giả đã xây dựng thang đo chính thức với 26 yếu tố thuộc 6 thành phần chính có ảnh hưởng lớn đến hành vi khách hàng trên Tiktok Shop.
Sau khi hoàn thành nghiên cứu định tính, tác giả tiến hành khảo sát rộng rãi đối với khách hàng sử dụng Tiktok Shop tại thành phố Hồ Chí Minh Dữ liệu thu thập sẽ được xử lý bằng phần mềm SPSS 20, áp dụng các công cụ thống kê mô tả, phân tích nhân tố khám phá EFA, kiểm định độ tin cậy Cronbach’s Alpha và phân tích hồi quy Bên cạnh đó, phân tích T-test và ANOVA sẽ được sử dụng để kiểm tra sự khác biệt giữa các biến trong nhóm đối tượng khảo sát Mục tiêu chính là kiểm định lại các thang đo trong mô hình nghiên cứu, nhằm phân tích chi tiết dữ liệu thu thập từ phiếu khảo sát và xác định mối tương quan logic giữa các nhân tố, từ đó đưa ra kết quả cụ thể cho đề tài nghiên cứu.
Thang đo
Trong nghiên cứu về hành vi sử dụng Tiktok Shop, tác giả đã thực hiện phỏng vấn và khảo sát để điều chỉnh thang đo mô hình, bao gồm 6 thành phần và 26 biến số Để định lượng dữ liệu, tác giả sử dụng thang đo Likert 5 mức độ, trong đó mức độ 1 tương ứng với ý kiến "hoàn toàn không đồng ý" và mức độ 5 tương ứng với ý kiến "hoàn toàn đồng ý".
3.2.1 Kết cấu trong bảng câu hỏi nghiên cứu
Phần 1: gồm phần chào hỏi, giới thiệu đề tài nghiên cứu
Phần 2: gồm 2 phần câu hỏi khảo sát 06 câu.
Các câu hỏi từ 01 đến 05 được thiết kế để phân loại đối tượng khách hàng, nhằm xác định đúng nhóm nghiên cứu trong đề tài Đồng thời, những câu hỏi này cũng đánh giá mức độ hiểu biết của khách hàng về Tiktok Shop.
Câu 06 bao gồm các câu hỏi chính, áp dụng thang đo Likert 5 điểm, nhằm phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Tiktok Shop tại TP.HCM.
Phần 3: gồm phần câu hỏi về thông tin của người được phỏng vấn, những thông tin này được sử dụng làm tiêu chí phân loại và so sánh sự khác biệt giữa các nhóm trong quá trình phân tích dữ liệu.
Bảng 3 1 Mã hóa các yếu tố đánh giá
TT TIÊU THỨC MÃ HÓA
1 Tiktok shop có chính sách cam kết về an toàn thương hiệu tạo niềm tin khi mua hàng.
2 Tiktok shop có chính sách giao hàng và đổi trả hàng, nhanh chóng, đảm bảo.
3 Chính sách bảo mật tài khoản hai lớp của Tiktok shop bảo mật thông tin khách hàng chặt chẽ.
4 Tiktok không cho phép đăng các nội dung định hướng thương hiệu quảng bá sản phẩm hoặc dịch vụ liên quan đến các ngành cấm.
II NHẬN THỨC TÍNH DỄ SỬ DỤNG
Giao diện của TikTok Shop rất đơn giản và tiện lợi, cho phép người dùng thao tác dễ dàng Chỉ với một cú nhấp chuột, bạn có thể thêm sản phẩm vào giỏ hàng và thực hiện mua sắm mà không cần phải chuyển đổi giữa nhiều nền tảng khác nhau.
6 Dễ dàng tìm kiếm video chứa sản phẩm mong muốn bằng thanh công cụ tìm kiếm, hagtag.
7 Tiktok shop cho phép thanh toán bằng nhiều hình thức giúp bạn dễ dàng lựa chọn.
8 Khi sử dụng Tiktok shop bạn có thể vừa xem video giải trí vừa mua sắm online.
9 Mua sắm online trên Tiktok shop giúp bạn tiết kiệm thời gian và chi phí hơn.
III GIÁ CẢ SẢN PHẨM
10 Các sản phẩm trên Tiktok shop có nhiều phân khúc giá phù hợp cho từng khách hàng.
11 Khách hàng có thể trả giá sản phẩm trực tiếp thông qua hình thức live stream.
12 Giá cả sản phẩm trên Tiktok shop phù hợp với chất lượng và thương hiệu tương đương.
13 Giá cả sản phẩm trên Tiktok shop có tính cạnh tranh so với các sàn thương mại điện tử khác.
14 Khách hàng lựa chọn những sản phẩm trên Tiktok shop vì có nhiều ưu đãi hơn so với mua theo hình thức truyền thống.
IV CHẤT LƯỢNG SẢN PHẨM
15 Các sản phẩm trên Tiktok shop đa dạng trong mẫu mã, chủng loại.
16 Kiểu dáng sản phẩm (kiểu dáng công nghiệp) đa dạng, thu hút, có yếu tố nhận diện thương hiệu.
17 Sản phẩm đúng như mô tả, video, live stream trên
18 Sản phẩm được đóng gói chắc chắn và không bị hư hại khi đến tay người mua.
19 Lo lắng về việc lộ thông tin cá nhân khi mua sắm online trên Tiktok shop.
20 Lo ngại khi thanh toán qua thẻ hay qua các cổng thanh RR2 toán trực tiếp gặp nhiều rủi ro.
21 Lo ngại về việc mua phải hàng giả, hàng kém chất lượng trên Tiktok shop.
22 Lo ngại về việc thất lạc hàng hóa, giao hàng trễ hẹn khi sử dụng Tiktok shop.
23 Không được hoàn tiền nếu sản phẩm bị hư hại hay không giống mô tả.
VI HÀNH VI KHÁCH HÀNG
24 Bạn hài lòng với những trải nghiệm mà Tiktok shop mang lại.
25 Bạn sẵn sàng giới thiệu với bạn bè, gia đình về ứng dụng Tiktok shop.
26 Trong tương lai, bạn vẫn sẽ tiếp tục mua hàng online trên Tiktok shop.
Thiết kế mẫu
Chọn mẫu là khách hàng sử dụng Tiktok Shop ở TP.HCM
- Chọn khách hàng đại diện có cả nam và nữ
- Đại diện cho các nhóm tuổi: thanh niên, trung niên và người già
- Đại diện cho nghề nghiệp: tất cả các ngành nghề
Nghiên cứu này nhằm giải thích mục đích nghiên cứu và cam kết bảo mật thông tin khách hàng, chỉ sử dụng cho mục đích nghiên cứu Phương pháp thực hiện là chọn mẫu ngẫu nhiên đơn giản kết hợp với phân tần không theo tỷ lệ, tiến hành hỏi trực tiếp khách hàng trong khi vẫn tuân thủ các nguyên tắc cơ bản, đảm bảo mẫu khảo sát đại diện cho tổng thể.
Theo Nguyễn Đình Thọ (2011), kích thước mẫu cho nghiên cứu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phương pháp xử lý và độ tin cậy cần thiết Đặc biệt, để thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, cần có kích thước mẫu lớn, thường tối thiểu là 50, tốt hơn là 100 Hair và cộng sự (2006) khuyến nghị tỉ lệ quan sát trên biến đo lường phải đạt 5:1, tức là mỗi biến đo lường cần ít nhất 5 quan sát, tốt nhất nên đạt tỉ lệ 10:1 trở lên.
Trong nghiên cứu này, tổng số biến khảo sát được xác định là 26 biến Theo tỉ lệ 5:1, kích thước mẫu cần thiết là 130, vượt quá kích thước tối thiểu yêu cầu.
Kích thước mẫu tối thiểu cho nghiên cứu là 130 quan sát, trong khi số mẫu dự kiến thu thập tại TPHCM là 145 mẫu Dự kiến sẽ phát ra 250 bảng hỏi, và nếu số mẫu thu về chưa đạt yêu cầu, sẽ tiếp tục phát bảng hỏi cho đến khi đủ số lượng mẫu cần thiết.
Cách thu thập dữ liệu
Dữ liệu nghiên cứu được thu thập qua phỏng vấn bằng bảng câu hỏi, nhằm khảo sát những khách hàng đã hoặc đang sử dụng TikTok Shop Bảng câu hỏi được in sẵn và phát cho khách hàng, sau đó thu thập kết quả sau khi họ hoàn tất.
Khi thực hiện khảo sát tại TP.HCM, cần chú ý đến sự tự nguyện và đồng ý của khách hàng, đồng thời đảm bảo bảo mật thông tin để thu thập ý kiến chân thành và thực tế Điều này giúp tránh tình trạng bảng câu hỏi bị trả lời một cách qua loa, không phản ánh đúng nội dung cần nghiên cứu.
Các kỹ thuật xử lý dữ liệu
Các kỹ thuật xử lý dữ liệu được thực hiện như sau:
Để tiến hành phân tích dữ liệu, trước tiên cần thu thập bảng trả lời và tiến hành làm sạch thông tin Sau đó, mã hóa các thông tin cần thiết trong bảng trả lời và sử dụng phần mềm SPSS phiên bản 26.0 để phân tích dữ liệu.
- Thống kê mô tả mẫu khảo sát thu được
- Hệ số tin cậy Cronbach’s Anpha:
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là công cụ quan trọng để đánh giá độ tin cậy của thang đo Theo quy ước, một tập hợp biến (mục hỏi) được coi là tốt khi hệ số Alpha đạt từ 0.8 trở lên Tuy nhiên, trong trường hợp khái niệm đo lường là mới đối với người trả lời trong bối cảnh nghiên cứu, hệ số Cronbach’s Alpha từ 0.6 trở lên cũng được xem là đảm bảo độ tin cậy và chấp nhận được (Nunnally, 1978; Peterson, 1994; Slater, 1995, dẫn theo Hoàng Trọng & Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005) Do đó, trong nghiên cứu này, thang đo sẽ được lựa chọn khi hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha lớn hơn 0.6.
Hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha chỉ cho biết sự liên kết giữa các biến đo lường, nhưng không xác định biến nào cần loại bỏ Để đánh giá chính xác hơn, cần sử dụng hệ số tương quan biến tổng (Corrected Item-Total Correlation) Những biến có hệ số tương quan nhỏ hơn 0.3 sẽ bị loại bỏ vì không đóng góp nhiều cho khái niệm cần đo (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Trước khi thực hiện phân tích nhân tố khám phá EFA, việc áp dụng phương pháp hệ số tin cậy Cronbach’s Alpha là cần thiết để loại bỏ các biến không phù hợp, nhằm tránh việc tạo ra các yếu tố giả (Nguyễn Đình Thọ & Nguyễn Thị Mai Trang, 2007)
- Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Phân tích nhân tố khám phá (EFA) là phương pháp quan trọng để đánh giá giá trị của thang đo Để xác định giá trị thang đo, cần xem xét ba thuộc tính chính trong kết quả EFA, bao gồm số lượng nhân tố trích được, trọng số nhân tố và tổng phương sai trích (Nguyễn Đình Thọ, 2011).
Bảng 3 2 Tóm tắt các chỉ tiêu đánh giá thang đo bằng phương pháp EFA
Tiêu chí Yêu cầu Kết luận Tham khảo
1 Số lượng nhân tố trích được
Số lượng nhân tố trích được xác nhận phù hợp với giả thuyết ban đầu về số lượng thành phần đo, cho thấy tính đa hướng của thang đo hoặc số lượng khái niệm đơn hướng, đồng thời đạt được giá trị phân biệt rõ ràng.
2 Trọng số nhân tố λi (Factor Loading) λi≥ 0.50 là giá trị chấp nhận được (*) Đạt được giá trị hội tụ
Nguyễn Đình Thọ, 2011 Hair và cộng sự, 1998
3 Tổng phương sai trích (Total variance explained- TVE)
TVE phải đạt từ 50% trở lên (từ 60% trở lên là tốt)
Anderson, 1988 Nguồn: Nguyễn Đình Thọ (2011); Hair và cộng sự (1998); Gerbing và Anderson (1988).
Theo nghiên cứu của Hair và cộng sự (1998), trọng số nhân tố λi (Factor Loading) là chỉ số quan trọng để đánh giá mức độ ý nghĩa của phân tích yếu tố EFA Cụ thể, nếu λi > 0.3, chỉ số này được coi là đạt mức tối thiểu; λi > 0.4 được xem là quan trọng; và λi ≥ 0.5 thể hiện ý nghĩa thực tiễn cao.
(1998) cũng khuyên như sau: nếu chọn tiêu chuẩn λi > 0.3 thì cỡ mẫu ít nhất phải là 350, nếu cỡ mẫu khoảng 100 thì nên chọn tiêu chuẩn λi > 0.55, nếu cỡ mẫu khoảng 50 thì λi
>0.75 Ngoài ra, chênh lệch λ lớn nhất và λ bất kỳ tại mỗi biến phải ≥ 0.3 (Jabnoun và Al-Tamimi, 2003)
Phân tích nhân tố khám phá EFA trong nghiên cứu này:
Sử dụng phương pháp trích Principal Components với phép xoay Varimax.
Kiểm tra mối quan hệ giữa các biến đo lường thông qua kiểm định KMO (Kaiser-Meyer-Olkin) và kiểm định Bartlett là bước quan trọng trong phân tích nhân tố Kiểm định KMO giúp đánh giá mức độ thích hợp của phân tích EFA, với giá trị KMO từ 0.5 đến 1 cho thấy sự phù hợp của phân tích nhân tố.
Barlett kiểm tra giả thuyết về sự tương quan giữa các biến quan sát trong tổng thể Nếu kết quả kiểm định cho thấy ý nghĩa thống kê (Sig < 0.05), điều này chứng tỏ rằng các biến quan sát có mối tương quan tổng thể.
- Phương pháp hồi quy đa biến:
Phương pháp hồi quy đa biến được áp dụng để đánh giá ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến ý định hành vi của khách hàng, với mức ý nghĩa 5% Quy trình thực hiện bao gồm hai bước chính.
Phân tích tương quan Pearson được sử dụng để đánh giá sự phù hợp của mô hình trước khi tiến hành phân tích hồi quy Sau khi xác định sự phù hợp, phân tích hồi quy sẽ được thực hiện nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng của chất lượng dịch vụ đến ý định hành vi của khách hàng.
Phân tích tương quan Pearson được thực hiện giữa biến độc lập và biến phụ thuộc để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa chúng, trong đó phân tích hồi quy tuyến tính là phương pháp phù hợp Khi giá trị tuyệt đối của Pearson gần 1, mối tương quan tuyến tính giữa hai biến càng chặt chẽ Ngoài ra, cần phân tích tương quan giữa các biến độc lập để phát hiện các mối tương quan mạnh mẽ, vì chúng có thể ảnh hưởng đến kết quả phân tích hồi quy, gây ra hiện tượng đa cộng tuyến (Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc, 2005).
Phân tích hồi quy đa biến theo phương pháp Enter bao gồm việc đưa tất cả các biến vào cùng một lúc và đánh giá các kết quả thống kê liên quan Quy trình phân tích này được thực hiện qua các bước cụ thể như đã nêu bởi Hoàng Trọng và Chu Nguyễn Mộng Ngọc (2005).
Đánh giá sự phù hợp của mô hình hồi quy đa biến thông qua R2 hiệu chỉnh.
Kiểm định giả thuyết về độ phù hợp của mô hình
Kiểm định giả thuyết về ý nghĩa của hệ số hồi quy của từng thành phần
Kiểm định giả thuyết về phân phối chuẩn của phần dư được thực hiện thông qua biểu đồ tần số phần dư chuẩn hóa, trong đó cần xác minh rằng giá trị trung bình bằng 0 và độ lệch chuẩn bằng 1.
Để kiểm tra giả định về hiện tượng đa cộng tuyến, cần sử dụng giá trị dung sai (Tolerance) hoặc hệ số phóng đại phương sai (VIF - Variance Inflation Factor) Nếu giá trị VIF lớn hơn 10, điều này cho thấy có khả năng xảy ra đa cộng tuyến trong mô hình.
10 thì có hiện tượng đa cộng tuyến.
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN
Thông tin mẫu nghiên cứu
Trong 208 bảng câu hỏi thu về, có 155 bảng câu hỏi hợp lệ được dùng cho nghiên cứu Kết quả cụ thể về mẫu nghiên cứu như sau:
Bảng 4 1 Giới tính của mẫu khảo sát Giới tính Tần số Tần suất (%) Phần trăm hợp lệ
Nguồn: phân tích dữ liệu SPSS – PHỤ LỤC
Biểu đồ 4 1 Giới tính của mẫu khảo sát Theo biểu đồ 4.1 ở trên ta thấy tỷ lệ nam chiếm 55.5% (tương ứng 86 người) trên tổng số
Trong số 155 phiếu khảo sát hợp lệ, nữ giới chiếm 45.5% (tương đương 69 người), cho thấy nam giới thường có xu hướng mua sắm trực tuyến trên các nền tảng thương mại điện tử nhiều hơn so với nữ giới.
Bảng 4 2 Nhóm tuổi của mấu khảo sát Độ tuổi Tần số Tần suất
Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Nguồn: phân tích dữ liệu SPSS – PHỤ
Theo khảo sát, phần lớn khách hàng từ 16-22 tuổi chiếm 87.1% (135 khách hàng), trong khi nhóm tuổi 23-35 chỉ có 9.7% (15 khách hàng) và nhóm 36-45 tuổi chiếm 3.2% (5 khách hàng) Nhóm tuổi trẻ này thường xuyên sử dụng sàn thương mại điện tử và ưa chuộng những trải nghiệm mới lạ trong mua sắm trực tuyến Ngược lại, nhóm tuổi trên 35 có tần suất mua sắm trực tuyến rất thấp, cho thấy họ vẫn chưa quen với việc thay đổi phương thức mua hàng Điều này đặt ra thách thức cho các nhà cung cấp dịch vụ sàn thương mại điện tử trong việc nghiên cứu và phát triển sản phẩm phù hợp với từng nhóm tuổi khách hàng.
Nghề nghiệp Tần số Tần suất (%) Phần trăm hợp lệ
Bảng 4 3 Nghề nghiệp của mẫu khảo sát
Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS – PHỤ LỤC
Biểu đồ 4 3 Nghề nghiệp của mẫu khảo sát
Theo số liệu từ khảo sát ta thấy hầu hết đối tượng được phỏng vấn là học sinh, sinh viên gồm 135 khách hàng (chiếm 87.1%), kế tiếp là 29
Học sinh, sinh viên và nhân viên văn phòng hiện nay chiếm 11% trong số 17 khách hàng tham gia mua sắm trực tuyến, cho thấy sức ảnh hưởng mạnh mẽ của hình thức này đối với giới trẻ Ngoài ra, nội trợ và các nhóm ngành khác chỉ chiếm tỷ lệ nhỏ lần lượt là 0.6% và 1.3% Việc sở hữu smartphone đã giúp học sinh, sinh viên dễ dàng tiếp cận với mua sắm online, khẳng định xu hướng tiêu dùng hiện đại.
Bảng 4 4 Mức thu nhập bình quân của mẫu khảo sát
Tần số Tần suất (%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS – PHỤ LỤC
Theo biểu đồ 4.4 về thu nhập của mẫu khảo sát, phần lớn khách hàng sử dụng nền tảng mua sắm trực tuyến có thu nhập bình quân dưới 3 triệu đồng, chiếm 61.3%, trong khi thu nhập trên 10 triệu chỉ chiếm 3.2% Điều này phản ánh rằng đa số người tham gia khảo sát là học sinh-sinh viên, dẫn đến mức thu nhập thấp Các sàn thương mại điện tử cung cấp nhiều mặt hàng với giá ưu đãi và phân khúc giá đa dạng, cho thấy rằng mua sắm trực tuyến không yêu cầu khách hàng phải có thu nhập cao.
Bảng 4 5 Có sử dụng TikTok không ? của mẫu khảo sát
Tần số Tần suất (%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Theo số liệu khảo sát từ biểu đồ 4.5, TikTok đang trở thành ứng dụng có mức tăng trưởng ấn tượng trong những năm gần đây, với 94.2% trong số 155 phiếu khảo sát cho biết họ đã sử dụng ứng dụng này Chỉ có 5.8% người tham gia khảo sát không dùng TikTok Với xu hướng này, TikTok có khả năng sẽ sớm chiếm lĩnh các nền tảng mạng xã hội.
Bảng 4 6 Đã mua hàng trên TikTok Shop chưa ? của mẫu khảo sát
Tần số Tần suất (%) Phần trăm hợp lệ Phần trăm tích lũy
Biểu đồ 4 6 Đã mua hàng trên TikTok Shop chưa ? của mẫu khảo sát
Theo Bảng 4.6, trong 155 phiếu khảo sát, 76.8% người tham gia đã mua hàng trên TikTok Shop, trong khi 23.2% không mua TikTok có khả năng tạo ra nhu cầu mua sắm lớn hơn so với các sàn thương mại điện tử khác nhờ vào thuật toán hiển thị nội dung phù hợp với sở thích người dùng Hầu hết người dùng bị ảnh hưởng bởi các video ngắn, dẫn đến hành vi mua sắm của họ Biểu đồ 4.6 chứng minh rằng hơn một nửa số người khảo sát đã từng mua hàng trên nền tảng này.
Bảng 4 7 Trung bình tiền mua hàng trực tuyến
N Tần suất (%) Phần trăm so với cỡ mẫu
Biểu đồ 4 7 Trung bình tiền mua hàng trực tuyến
Bảng 4 8 Sử dụng các TMĐT khác của mẫu khảo sát
N Tần suất (%) Phần trăm so với cỡ mẫu
Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS – PHỤ LỤC
Biểu đồ 4 8 Sừ dụng TMĐT khác của mẫu khảo sát
Theo khảo sát, trong tổng số 155 phiếu hợp lệ, có đến 150 người (chiếm 96.8%) đã lựa chọn sử dụng sàn thương mại điện tử Shopee.
Theo kết quả khảo sát từ 155 phiếu, 36.1% người dùng đã chọn sử dụng sàn TMĐT Lazada, trong khi 24.5% chọn Tiki Điều này cho thấy người tiêu dùng không chỉ trung thành với một sàn TMĐT mà còn có xu hướng sử dụng nhiều sàn khác nhau Việc này giúp họ có thêm cơ hội lựa chọn về giá cả, chất lượng sản phẩm và các chương trình khuyến mãi hấp dẫn từ các sàn khác nhau.
Kiểm định mô hình đo lường
4.2.1 Kiểm định độ tin cậy của thang đo:
Các thang đo đã được kiểm định bằng công cụ Cronbach’s Alpha, giúp loại bỏ những thang đo hoặc biến quan sát không đạt yêu cầu Chúng tôi đã tiến hành kiểm định 29 biến quan sát theo từng nhân tố đã được giả thuyết Kết quả kiểm định sẽ được trình bày chi tiết dưới đây.
Bảng 4 9 Kiểm định độ tin cậy của thang đo bằng hệ số Cronbach’s AnphaBiến quan sát Tương quan biến tổng Cronbach’s Anpha nếu loại biến
Nhận thức tính dễ sử dụng : Cronbach’s Anpha = 0.882
Giá cả sản phẩm : Cronbach’s Anpha = 0.921
Chất lượng sản phẩm : Cronbach’s Anpha = 0.806
Nhận thức rủi ro : Cronbach’s Anpha = 0.821
Hành vi khách hàng : Cronbach’s Anpha = 0.899
Hệ số tương quan biến tổng của 26 biến trong mô hình nghiên cứu đều lớn hơn 0.30, cho thấy tất cả các biến đều hợp lệ và không có biến nào bị loại Hơn nữa, hệ số Cronbach’s Alpha của 6 nhân tố trong mô hình đều lớn hơn 0.6, chứng tỏ số liệu điều tra đảm bảo độ tin cậy, sẵn sàng cho phân tích đánh giá và cho kết quả tốt.
4.2.2 Phân tích nhân tố khám phá EFA:
Căn cứ vào những yêu cầu của phân tích nhân tố khám phá EFA, tác giả tiến hành phân tích bằng chương trình SPSS, kết quả như sau:
4.2.2.1 Phân tích nhân tố khám phá EFA lần thứ nhất:
Khi phân tích nhân tố, nghiên cứu đặt ra 2 giả thuyết:
Giả thuyết H0: Các biến trong tổng thể không có tương quan với nhau.
Giả thuyết H1: Các biến trong tổng thể có tương quan tới nhau.
Bảng 4 10 Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần KMO and Bartlett’s Test
Kiểm tra KMO và Bartlett
Hê số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin) 0.889
Mô hình kiểm tra Bartlett
Kết quả kiểm định Bartlett cho thấy các biến tổng thể có mối tương quan đáng kể (Sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, chấp nhận H1) Hệ số KMO đạt 0.889, lớn hơn 0.5, cho thấy phân tích nhân tố là phù hợp để nhóm các biến và dữ liệu đủ điều kiện cho việc phân tích nhân tố.
Bảng 4 11 Bảng phương sai trích
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích Chỉ số sau khi xoay
Tích lũy phương sai trích Tổng
Tích lũy phương sai trích Tổng
Tích lũy phương sai trích
Bảng 4.11 chỉ ra rằng tất cả các nhân tố đều có giá trị Eigenvalues lớn hơn 1, với phương sai trích đạt 68.252%, vượt mức yêu cầu 50% Sử dụng phương pháp rút trích Principal components kết hợp với phép quay Varimax, đã rút ra được 5 nhân tố từ biến quan sát (Bảng 4.8) Điều này cho thấy 4 nhân tố rút trích có khả năng giải thích 68.252% sự thay đổi của biến phụ thuộc trong tổng thể.
Bảng 4 12 Kết quả phân tích nhân tố EFA
Extraction Method: Principal Component Analysis
Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 6 iterations.
Nguồn: Phân tích dữ liệu SPSS
Kết luận từ bảng 4.12 Ma trận xoay (Rotated Component Matrix) cho thấy tất cả các biến đều có factor loading lớn hơn 0.5, cho thấy chúng đều được sử dụng trong các nhân tố.
5 nhân tố được rút trích bao gồm 23 biến quan sát như sau:
- Nhân tố thứ nhất được đặt tên là Giá cả sản phẩm gồm 5 biến: GC1, GC2, GC3, GC4, GC45.
- Nhân tố thứ hai được đặt tên là Nhận thức tính dễ sử dụng gồm 5 biến: LI1, LI2, LI3, LI4, LI5.
- Nhân tố thứ ba được đặt tên là Nhận thức rủi ro gồm 5 biến: RR1, RR2, RR3,
- Nhân tố thứ tư được đặt tên là Uy tín gồm 4 biến: UT1, UT2, UT3, UT4.
- Nhân tố thứ năm được đặt tên là Chất lượng sản phẩm gồm 4 biến: SP1, SP2, SP3, SP4.
4.2.2.2.Phân tích nhân tố khám phá EFA
Bảng 4 13 Hệ số KMO và kiểm định Barlett các thành phần của thang đo hành vi Kiểm tra KMO và Bartlett
Hê số KMO (Kaiser – Meyer - Olkin) 0.749
Mô hình kiểm tra Bartlett
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 03
Kết quả kiểm định Bartlett cho thấy các biến trong tổng thể có mối tương quan với nhau (sig = 0.00 < 0.05, bác bỏ H0, nhận H1) Hệ số KMO đạt 0.749, lớn hơn 0.5, cho thấy phân tích nhân tố để nhóm các biến là thích hợp và dữ liệu phù hợp cho việc phân tích nhân tố Phân tích EFA đã chỉ ra một nhân tố duy nhất được trích xuất.
“hành vi của khách hàng sử dụng Tiktok Shop” (được mã hóa là HV) tại Eigenvalue là 294.763 và phương sai trích được là 83.865%.
Bảng 4 14 Bảng phương sai trích biến phụ thuộc
Giá trị Eigenvalues Chỉ số sau khi trích
Tích lũy phương sai trích % Tổng Phương sai trích
Tích lũy phương sai trích %
Nguồn: Phân tích dữ liệu – Phụ lục 03
Hành vi sử dụng Tiktok Shop tại TP.HCM.
Nhận thức tính dễ sử dụng
4.2.3 Kiểm định mô hình nghiên cứu
Mô hình nghiên cứu lý thuyết chính thức điều chỉnh dựa trên kết quả phân tích Cronbach’s Alpha và EFA bao gồm 5 nhân tố tác động đến hành vi khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP.HCM Cụ thể, mô hình này có 6 biến thành phần, trong đó có 5 biến độc lập: uy tín, nhận thức tính dễ sử dụng, giá cả sản phẩm, chất lượng sản phẩm và nhận thức rủi ro, cùng với 1 biến phụ thuộc là hành vi khách hàng.
Hình 4 1 Mô hình nghiên cứu được điều chỉnh
Các giả thuyết cho mô hình nghiên cứu chính thức như sau:
H1: Uy tín có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng của khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP.HCM
H2: Nhận thức tính dễ sử dụng có tác động cùng chiều đến hành vi sử dụng của khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP.HCM.
H3: Giá cả sản phẩm trên Tiktok Shop có tác động cùng chiều đến hành vi khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP.HCM.
H4: Chất lượng sản phẩm trên Tiktok Shop có tác động cùng chiều đến hành vi khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP HCM.
H5: Nhận thức rủi ro có tác động cùng chiều đến sự hành vi của khách hàng đối với Tiktok Shop tại TP.HCM.
Trong nghiên cứu này, các nhân tố khách quan và chủ quan được sử dụng trong phân tích hồi quy bội nhằm xác định mối quan hệ với hành vi sử dụng Tiktok Shop của người tiêu dùng tại TP.HCM Để thuận tiện cho việc phân tích tương quan và hồi quy, các biến quan sát trong mỗi thành phần được kết hợp thành các biến mới, trong đó nhân tố Uy tín được tính toán theo công thức: UT = (UT1 + UT2 + UT3 + UT4)/4.
LI: Nhân tố Nhận thức tính dễ sử dụng = (LI1 + LI2 +LI3 + LI4 + LI5)/5
GC: Nhân tố Giá cả sản phẩm = ( GC1 + GC2 + GC3 + GC4 + GC5)/5
SP: Nhân tố Chất lượng sản phẩm = (SP1 + SP2 + SP3 + SP4)/4
RR: Nhân tố Nhận thức rủi ro = (RR1 + RR2 + RR3 + RR4 + RR5)/5
4.2.4 Phân tích mô hình hồi quy tuyến tính đa biến:
Để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng Tiktok Shop của người tiêu dùng tại TP.HCM, mô hình hồi quy bội được áp dụng với các nhân tố từ UT đến RR Mục tiêu là tìm ra trọng số của các nhân tố này, phản ánh tác động đến hành vi sử dụng Tiktok Shop của người tiêu dùng.
Với giả thuyết ban đầu ở Mô hình lý thuyết, ta có phương trình hồi quy tuyến tính bội như sau:
HVKH = β0 + β1*UT + β2*LI + β3*GC + β4*SP + β5*RR
Biến phụ thuộc trong nghiên cứu này phản ánh giá trị hành vi sử dụng Tiktok Shop tại TP.HCM Các hệ số hồi quy β0, β1, β2, β3, β4, β5 được sử dụng để ước lượng các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi tiêu dùng trên nền tảng này.
UT, LI, GC, SP, RR là các biến độc lập quan trọng trong nghiên cứu, bao gồm Uy tín, Nhận thức tính dễ sử dụng, Giá cả sản phẩm, Chất lượng sản phẩm và Nhận thức rủi ro Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến quyết định của người tiêu dùng và có vai trò quan trọng trong việc đánh giá sự thành công của sản phẩm trên thị trường.
Kiểm định Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến lần 1
Nghiên cứu thực hiện chạy hồi quy tuyến tính đa biến với phương pháp đưa vào một lượt ( phương pháp Enter)
Kiểm tra các giả định Mô hình hồi quy
- Phương sai của sai số ( phần dư) không đổi.
- Các phần dư có phân phối chuẩn.
- Không có mối tương quan giữa các biến độc lập.
Nếu các giả định này bị vi phạm thì các ước lượng không đáng tin cậy nữa ( Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
Kiểm định giả định phương sai của sai số ( phần dư) không đổi.
Bảng 4 15 Bảng kiểm định giả định phương sai của sai số
Minimum Maximum Mean Std Deviation N Predicted Value 1.2413 5.1862 3.5290 83266 155
Để kiểm định giả định phương sai của sai số không đổi, chúng ta sử dụng đồ thị phân tán của phần dư chuẩn hóa và giá trị dự báo chuẩn hóa Hình 4.2 cho thấy các phần dư phân tán ngẫu nhiên quanh trục O (giá trị trung bình của phần dư) trong một phạm vi ổn định, điều này chứng tỏ rằng phương sai của phần dư là không đổi.
Hình 4 2 Đồ thị phân tán giữa giá trị dự đoán và phần dư từ hồi quy
Kiểm định giả định các phần dư có phân phối chuẩn
Phần dư có thể không tuân theo phân phối chuẩn do nhiều yếu tố như mô hình không chính xác, phương sai không đồng nhất và số lượng phần dư không đủ lớn Để kiểm tra giả định này, các biểu đồ tần số như Histogram, Q-Q plot và PP plot được sử dụng cho các phần dư đã được chuẩn hóa.
Hình 4 3 Đồ thị P-P Plot của phần dư – đã chuẩn hóa
Hình 4 4 Đồ thị Histogram của phần dư – đã chuẩn hóa
Kết quả từ biểu đồ tần số Histogram cho thấy phân phối của phần dư gần với phân phối chuẩn, với giá trị trung bình (Mean) gần 0 do số lượng quan sát lớn, và độ lệch chuẩn (Std.Dev) phản ánh sự phân tán của dữ liệu.
= 0.984) Điều này có nghĩa là giả thuyết phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm.
Kết quả từ biểu đồ tần số P-P plot cho thấy các điểm phân tán xung quanh được kỳ vọng, đồng thời xác nhận rằng giả định phân phối chuẩn của phần dư không bị vi phạm Kiểm định Durbin Watson có giá trị 1.719, nằm trong khoảng [1 < D < 3], cho thấy không có hiện tượng tương quan giữa các phần dư (Hoàng Trọng – Mộng Ngọc, 2008).
Trước khi đi vào phân tích hồi qui ta cần xem xét sự tương quan giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Bảng 4 16 Ma trận tương quan giữa biến phụ thuộc và các biến độc lập
HV UT LI GC SP RR
Ma trận tương quan cho thấy hệ số tương quan giữa các biến độc lập UT, LI, GC, SP,
RR với biến phụ thuộc HVKH khá cao và tương quan cùng chiều.